Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Central de desarrolladores de AMD: descripción técnica de OpenCL. Episodio 2: ¿Qué es OpenCL™? (continuado)
Central de desarrolladores de AMD: descripción técnica de OpenCL. Episodio 2: ¿Qué es OpenCL™? (continuado)
En este video, Justin Hensley analiza los modelos de plataforma y memoria de OpenCL, que es importante comprender cuando se usa OpenCL para acelerar aplicaciones. Explica que un host está conectado a uno o más dispositivos OpenCL, como GPU o procesadores multinúcleo, que tienen unidades de cómputo que ejecutan código en un modelo de datos múltiples de una sola instrucción. Los elementos de trabajo tienen memoria privada, mientras que los grupos de trabajo tienen memoria local compartida, cada dispositivo tiene memoria global y constante, y los desarrolladores deben administrar explícitamente la sincronización de la memoria y los datos para obtener el máximo rendimiento. Además, Hensley analiza los objetos de OpenCL, como dispositivos, contextos, colas, búferes, imágenes, programas, núcleos y eventos, que se utilizan para enviar trabajo a dispositivos, sincronizar y perfilar datos. Finalmente, describe cómo ejecutar un programa OpenCL en tres sencillos pasos: crear objetos de programa y kernel, crear objetos de memoria y crear colas de comandos con eventos para garantizar el orden correcto de ejecución del kernel.
Central de desarrolladores de AMD: descripción técnica de OpenCL. Episodio 3: Configuración de recursos
Central de desarrolladores de AMD: descripción técnica de OpenCL. Episodio 3: Configuración de recursos
En el Episodio 3 de la serie de tutoriales de OpenCL, el orador profundiza en la configuración y administración de recursos en OpenCL, cubriendo temas como objetos de memoria, contexto, dispositivos y colas de comandos. También se analiza el proceso de acceso y asignación de memoria para imágenes, con un enfoque en las llamadas de imagen de lectura y escritura y los formatos admitidos. Se examinan las características de las operaciones de memoria síncrona y asíncrona, con una explicación de cómo se puede utilizar el sistema de gestión de eventos OpenCL para garantizar la finalización de la transferencia de datos. Finalmente, se recomienda a los usuarios que consulten la información del dispositivo con la llamada CL get device info para elegir el mejor dispositivo para su algoritmo.
al espacio de direcciones del host, se utiliza el CL en el búfer del mapa de cola. Por último, el búfer de copia de cola CLN se utiliza para copiar memoria entre dos objetos de memoria.
Central de desarrolladores de AMD: descripción técnica de OpenCL. Episodio 4: Ejecución del kernel
Central de desarrolladores de AMD: descripción técnica de OpenCL. Episodio 4: Ejecución del núcleo
En esta sección, Justin Hensley cubre el tema de la ejecución del kernel en OpenCL y explica que los objetos del kernel contienen una función del kernel específica y se declaran con el calificador del kernel. Desglosa los pasos para ejecutar un kernel, incluida la configuración de los argumentos del kernel y la puesta en cola del kernel. Hensley enfatiza la importancia de usar eventos para administrar varios kernels y evitar problemas de sincronización, y sugiere usar CL wait for events para esperar a que se completen antes de continuar. El video también entra en detalles sobre la creación de perfiles de la aplicación para optimizar los núcleos que tardan más tiempo en ejecutarse.
Central de desarrolladores de AMD: descripción técnica de OpenCL. Episodio 5: Programación con OpenCL™ C
Central de desarrolladores de AMD: descripción técnica de OpenCL. Episodio 5: Programación con OpenCL™ C
Este video analiza varias funciones del lenguaje OpenCL™ C, incluidas funciones de elementos de trabajo, funciones de grupos de trabajo, tipos de vectores y funciones de sincronización integradas. El video enfatiza la importancia de usar calificadores de espacio de direcciones correctos para escribir código en paralelo de manera eficiente y compartir memoria entre grupos de trabajo. El concepto de tipos de vectores se analiza en detalle junto con el uso del espacio de memoria correcto para los argumentos del puntero del núcleo, las variables locales y las variables globales del programa. Además, las funciones matemáticas integradas y las funciones de grupo de trabajo, como barreras y defensas, se cubren con una sugerencia para verificar estas funciones en tiempo de ejecución.
Cómo usar OpenCL para el trabajo de GPU
Cómo usar OpenCL para el trabajo de GPU
El video presenta OpenCL como una herramienta estándar abierta que puede funcionar en la mayoría de las tarjetas gráficas nuevas en Windows con la instalación requerida de CUDA o controladores de gráficos específicos según la tarjeta. El orador describe un programa simple, el proceso de creación de un núcleo, búferes para datos, configuración de argumentos del núcleo y tamaño de trabajo global, y ejecución de la carga de trabajo en el dispositivo en OpenCL, comparándolo con CUDA. Los parámetros involucrados en la creación de un kernel en OpenCL para el trabajo de la GPU, el búfer de lectura en cola y la desasignación de memoria se explicaron con códigos de muestra para verificar los cálculos. Al mostrar un pequeño programa que aplica un desenfoque sutil a las imágenes en escala de grises usando OpenCL, el presentador destaca que OpenCL tiene más código repetitivo que CUDA pero es una solución abierta y estándar aplicable a diferentes tarjetas gráficas y se puede reutilizar en diferentes sistemas independientemente del fabricante.
EECE.6540 Computación heterogénea (Universidad de Massachusetts Lowell)
1. Breve introducción al procesamiento paralelo con ejemplos
Este video proporciona una breve introducción al procesamiento paralelo con ejemplos. El orador explica que la computación paralela implica dividir una tarea más grande en subtareas más pequeñas para ejecutarlas en paralelo. Dos estrategias principales para lograr esto son divide y vencerás y dispersa y reúne. El video proporciona ejemplos de aplicaciones naturales y artificiales que inherentemente tienen mucho paralelismo, como los sentidos humanos, los automóviles autónomos y el crecimiento celular. El video también analiza los beneficios del procesamiento paralelo y demuestra cómo se puede aplicar a la clasificación, la multiplicación de vectores, el procesamiento de imágenes y la búsqueda del número de ocurrencias de una cadena de caracteres en un cuerpo de texto. Finalmente, el video presenta el proceso de reducción, también conocido como proceso de suma, para recolectar y procesar los resultados obtenidos de recursos paralelos.
2. Descomposiciones de concurrencia, paralelismo, datos y tareas
2. Descomposiciones de concurrencia, paralelismo, datos y tareas
El video profundiza en los conceptos de concurrencia y paralelismo, así como en el uso de tareas y descomposiciones de datos, y las técnicas de descomposición de datos para paralelismo y concurrencia. La Ley de Amdahl se explora como un medio para calcular la aceleración teórica cuando se ejecutan tareas en múltiples procesadores. La importancia de los gráficos de dependencia de tareas se destaca en la identificación de las dependencias entre tareas al dividir un problema en subtareas. Los métodos para la descomposición de datos, como los datos de entrada y la partición de vectores de fila, se indican como útiles para realizar cálculos. Las operaciones atómicas y la sincronización se describen como vitales para generar el resultado correcto después de completar todas las subtareas.
3. Computación Paralela: Software y Hardware
3. Computación Paralela: Software y Hardware
El video analiza diferentes enfoques para lograr altos niveles de paralelismo en la informática. El orador describe las técnicas de hardware y software utilizadas para realizar computación paralela, incluido el paralelismo de nivel de instrucción (ILP), subprocesos de software, CPU multinúcleo, procesadores SIMD y SPMD. El video también explica la importancia de la densidad de paralelismo y el concepto de unidades de computación/procesamiento, que permiten una computación paralela eficiente. Además, el orador analiza los desafíos de crear operaciones atómicas con fines de sincronización y la necesidad de reestructurar los problemas para una ejecución eficiente en las GPU.
4. Dos artículos importantes sobre procesadores heterogéneos
4. Dos artículos importantes sobre procesadores heterogéneos
El video cubre varios artículos relacionados con la computación heterogénea, incluidas las tendencias en el diseño de procesadores y la eficiencia energética, los beneficios de usar hardware personalizado y aceleradores especializados, la importancia de equilibrar núcleos grandes y pequeños y los desafíos del movimiento de datos y la comunicación eficiente entre núcleos. Los documentos también analizan la necesidad de comprender la programación y la partición de la carga de trabajo cuando se trabaja con procesadores heterogéneos y el uso de lenguajes de programación y marcos como OpenCL, CUDA y OpenMP. En general, los documentos destacan los beneficios potenciales de utilizar múltiples núcleos y aceleradores para maximizar el rendimiento y la eficiencia energética en entornos informáticos heterogéneos.
5. Descripción general del hardware informático
5. Descripción general del hardware informático
El video brinda una descripción general del hardware de computación y analiza temas como arquitecturas de procesadores, consideraciones de diseño, subprocesos múltiples, almacenamiento en caché, jerarquía de memoria y el diseño de la lógica de control. También explica cómo un programa es un conjunto de instrucciones que sigue una computadora para realizar una tarea y los diferentes tipos de programas, incluido el software del sistema y las aplicaciones. El video enfatiza la importancia de los componentes de hardware de una computadora, como la CPU y la memoria, que trabajan juntos para ejecutar programas y realizar tareas.