OpenCL en el trading - página 7

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26. Descripción general del modelo de memoria del host

26. Descripción general del modelo de memoria del host

El video brinda una descripción general del modelo de memoria de host de OpenCL y explica las especificaciones para asignar y mover datos entre el host y el dispositivo. Cubre la creación de objetos de memoria, indicadores de memoria y diferentes tipos de objetos de memoria, incluidos búferes, imágenes y conductos. El disertante también analiza el modelo relajado y consistente para la administración de la memoria y la importancia de administrar la sincronización del acceso a la memoria entre kernels para evitar un comportamiento indefinido.

• 00:00:00 En esta sección, el video explica el modelo de memoria del lado del host de OpenCL, que permite la asignación de espacios de memoria y el movimiento de datos desde el lado del host y del dispositivo. Las especificaciones de OpenCL tienen requisitos específicos para asignar datos y moverlos, pero hay diferentes formas de pedirle al marco de OpenCL que asigne espacios de memoria y mueva datos. El video cubre ejemplos de creación de objetos de memoria, indicadores de memoria para definir cómo se asignan e inicializan los datos, y búferes de escritura y lectura. También explica los tres tipos de objetos de memoria: búferes, imágenes y conductos, y cómo se utilizan para inicializar y almacenar datos, así como para pasar datos entre núcleos.
  
  
• 00:05:00 En esta sección del video, el orador analiza los indicadores de memoria utilizados en el modelo de memoria host de OpenCL para crear y operar búferes. El orador explica los diferentes tipos de indicadores de memoria que se pueden usar para definir los atributos de un objeto de búfer y cómo se relacionan con la ejecución del kernel y la accesibilidad del host. El orador también menciona el modelo uniforme y relajado de OpenCL para la gestión de la memoria, que permite duplicados de datos en diferentes matrices de caché para mejorar la eficiencia del acceso. En general, esta sección proporciona una descripción general del sistema de administración de memoria en OpenCL y cómo optimiza la creación de búfer y el movimiento de datos.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, se explica que el uso de múltiples kernels para modificar los mismos objetos al mismo tiempo puede resultar en un comportamiento indefinido. Además, intentar leer datos mientras otro kernel los está modificando también puede provocar un comportamiento indefinido. Es importante administrar con cuidado la sincronización del acceso a la memoria entre los núcleos para evitar estos problemas a fin de garantizar la funcionalidad adecuada del programa.

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27. Objeto de búfer OpenCL

27. Objeto de búfer OpenCL

Este video explica el concepto de los objetos de búfer de OpenCL, que se utilizan para pasar grandes estructuras de datos a los kernels de OpenCL. Los objetos de búfer son una secuencia contigua de elementos ajustables y se pueden inicializar con datos de una matriz de host. La API de creación de búfer de OpenCL se utiliza para crear un objeto de memoria de búfer al que pueden acceder todos los dispositivos. Se pueden usar diferentes indicadores de memoria para asignar espacio para el objeto de búfer en la memoria del host o en la memoria del dispositivo. El video también cubre el proceso de copiar datos del host a la memoria de la GPU mediante objetos de búfer OpenCL y cómo la transferencia de datos es implícita a través de una operación DMA. Después del cálculo, los datos se vuelven a copiar desde el dispositivo al host mediante la API de búfer de lectura CL inQ.

• 00:00:00 En esta sección, se explica el concepto de objeto de búfer de OpenCL, que se utiliza para pasar grandes estructuras de datos a los kernels de OpenCL. Un objeto de búfer es una secuencia contigua de elementos ajustables similar a una matriz C y se puede inicializar con datos de una matriz host. OpenCL no especifica el almacenamiento físico para el búfer asignado, sino que dice que los datos están en la memoria global. Se llama a la API de creación de búfer de OpenCL para crear un objeto de memoria que se llama búfer y este objeto de memoria estará en la memoria global a la que pueden acceder todos los diferentes dispositivos. Se pueden usar diferentes indicadores de memoria con la API de creación de búfer de OpenCL para asignar espacio para el objeto de búfer en la memoria del host o en la memoria del dispositivo.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador explica el proceso de copiar datos del host a la memoria de la GPU mediante el uso de un objeto de búfer OpenCL. Menciona que OpenCL crea un búfer de memoria y que el núcleo accederá a los datos en tiempo de ejecución. Además, analiza cómo la transferencia de datos del host al dispositivo es implícita y que OpenCL realizará una operación DMA para copiar los datos reales de la memoria del host a la memoria de la GPU. Por último, explica que una vez que se realiza el cálculo, los datos se copian desde el dispositivo al host mediante otra API llamada búfer de lectura CL inQ.

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28. Operaciones de escritura y lectura del búfer OpenCL

28. Operaciones de escritura y lectura del búfer OpenCL

El video "OpenCL Buffer Write and Read Operations" explica cómo OpenCL usa las colas de comandos para escribir y leer datos de los búferes. El video cubre el concepto de creación de búfer en un espacio de memoria global, la asignación física del búfer en el lado del dispositivo y cómo el tiempo de ejecución de OpenCL maneja la transferencia de datos entre el host y la memoria del dispositivo. Además, el video cubre las implicaciones de la transferencia asincrónica y cómo usar eventos para garantizar la consistencia de los datos. En general, el video tiene como objetivo proporcionar una comprensión clara de cómo escribir y leer datos de los búferes en OpenCL al tiempo que garantiza la coherencia de los datos.

• 00:00:00 En esta sección, el video explica cómo OpenCL usa las colas de comandos para escribir y leer datos de los búferes. OpenCL genera eventos para dependencias o bloqueo de lecturas y escrituras. Una vez que se completa el comando, el puntero del host se puede reutilizar y el programador puede suponer que el almacenamiento de datos del objeto de búfer reside en el dispositivo después de que se completa la llamada. El video también muestra ejemplos de cómo escribir un búfer y crear un búfer de inicialización para usar en un kernel sin escribir explícitamente el búfer. El objetivo es proporcionar una comprensión clara de cómo escribir y leer datos de los búferes en OpenCL.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, se analiza el concepto de creación de búfer OpenCL en un espacio de memoria global y se explica la asignación física del búfer en el lado del dispositivo. El tiempo de ejecución de OpenCL puede optar por copiar los datos de la memoria del host a la memoria del dispositivo antes de la ejecución del kernel, o el dispositivo puede acceder al búfer directamente desde la memoria del host. La API de búfer de lectura CL en cola se utiliza para copiar los datos de la memoria del dispositivo a la memoria del host. La API toma parámetros como la cola, el objeto de búfer que apunta a la memoria del dispositivo, el tamaño de los datos que se van a copiar y el puntero al destino en la memoria del lado del host.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, un búfer en el lado del dispositivo llamado matriz devuelta se usa para almacenar el resultado final cuando los núcleos terminan su cálculo. El búfer de salida en el lado del dispositivo es el destino donde los núcleos colocan los resultados finales. Se define un evento de CI que se utilizará en la llamada a la API del búfer de lectura y espera a que se complete la operación de lectura. El evento de lectura genera una operación de bloqueo que espera hasta que se completa la lectura, por lo que se generan los datos finales que calcula el kernel. Esta sección también cubre lo que sucede si algún núcleo modifica el búfer superior entre las dos llamadas de impresión F. En este caso, el contenido de la matriz de retorno es indeterminado porque el valor inicial de 0 puede sobrescribirse con los datos del búfer superior.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el orador analiza las implicaciones de la transferencia asíncrona en OpenCL. Explican que es posible que no se garantice que la copia de datos de la memoria del host a la memoria del dispositivo y viceversa sea visible o consistente hasta que un evento informe que la ejecución del comando ha finalizado. Esto se puede indicar usando eventos, como se muestra en los pasos anteriores. Además, cuando se transfiere entre un puntero de host y un búfer de dispositivo, se debe esperar hasta que finalice el evento asociado con la copia antes de reutilizar los datos apuntados por el puntero de host. Esta precaución también se aplica a los búferes asociados con el contexto y no con el dispositivo.

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29. Migración de objetos de memoria OpenCL, asignación de memoria y tubería

29. Migración de objetos de memoria OpenCL, asignación de memoria y tubería

En este video, el orador cubre varias funciones y técnicas relacionadas con la administración de memoria de OpenCL, incluida la migración de objetos de memoria, el mapeo de memoria y el uso de canalizaciones. La API de tinta CL de OpenCL permite migrar objetos de memoria entre dispositivos, mientras que el indicador de memoria accesible del host se puede usar para asignar memoria a un espacio accesible para el host. El mapeo de memoria simplifica el proceso de acceso a los datos en el dispositivo al proporcionar un puntero al lado del host sin necesidad de llamadas API explícitas. El orador también cubre la memoria virtual compartida en OpenCL 2.0, los objetos de imagen que son estructuras multidimensionales que se utilizan para los datos gráficos y las canalizaciones, que permiten compartir la memoria entre los núcleos del dispositivo.

• 00:00:00 En esta sección, el orador analiza la migración de objetos de memoria OpenCL y la memoria accesible del host. OpenCL permite a los usuarios migrar objetos de memoria entre dispositivos, usando una API llamada tinta CL. El indicador de memoria accesible del host se puede especificar al crear un objeto de memoria, lo que permite que la memoria se asigne a un espacio accesible para el host. El búfer de host asignado de CMM crea un búfer en la memoria accesible del host, mientras que el puntero de host de uso de CL mem usa el puntero de host suministrado como almacenamiento para el búfer, evitando copias de datos redundantes. La memoria accesible del host tiene una implicación interesante para la arquitectura APU de AMD, donde la CPU y la GPU estrechamente integradas comparten espacio de memoria usando memoria virtual. En general, estas funciones mejoran el rendimiento de la memoria y reducen las transferencias de datos entre el host y el dispositivo.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador explica cómo usar el mapeo de memoria para simplificar el proceso de acceso a los datos en el dispositivo proporcionando un puntero al lado del host sin necesidad de pasar por llamadas explícitas de API de lectura y escritura. Ilustran un ejemplo que usa la API de tiempo de ejecución de OpenCL, CL en el búfer del mapa de cola, para proporcionar un puntero al lado del host, que se puede usar de manera similar a un puntero creado con malloc. El objeto de memoria se asigna al espacio de direcciones del host, lo que permite que se realicen operaciones en la memoria del dispositivo mientras que el lado del host lo ve como un puntero normal en la memoria del host. El orador también menciona el nuevo concepto de memoria virtual compartida en OpenCL 2.0, que extiende la memoria global a la región de la memoria del host y permite que los dispositivos accedan a los datos del host, incluidas las estructuras de datos basadas en punteros, como listas vinculadas, árboles y gráficos.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador explica la memoria virtual compartida, los objetos de imagen y las tuberías en OpenCL. La memoria virtual compartida es una técnica en la que los núcleos usan punteros del espacio de memoria del host para encontrar los datos correctos. Los objetos de imagen son similares a los búferes, pero son estructuras multidimensionales y tienen un rango limitado de tipos para datos gráficos. Los conductos son esencialmente estructuras del tipo primero en entrar, primero en salir (FIFO), y se utilizan para pasar datos de un kernel a otro para que dos kernels puedan compartir una región de memoria dentro del dispositivo, protegiendo así el estado compartido mediante el uso de atomic. operaciones y un modelo consistente de memoria. Además, las canalizaciones no pueden admitir operaciones del lado del host.

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30. Modelo de memoria de dispositivo OpenCL, valla, operaciones atómicas, tubería

30. Modelo de memoria de dispositivo OpenCL, valla, operaciones atómicas, tubería

Este video proporciona una descripción general del modelo de memoria del dispositivo OpenCL, incluidas las estructuras de memoria global, local, constante y privada, así como el modelo de coherencia jerárquica y la asignación al hardware. El video también profundiza en el uso de operaciones atómicas e instrucciones de cercado de memoria para garantizar operaciones de lectura y escritura atómicas, el uso de canalizaciones y orden Z para operaciones de imagen eficientes y transferencia de datos intermedios, y los beneficios del uso de canalizaciones para reducir los accesos a la memoria y la latencia. . En general, el video destaca consideraciones importantes para el uso de la memoria en la programación de OpenCL.

• 00:00:00 En esta sección, se analiza el modelo de memoria del dispositivo OpenCL, que incluye cuatro categorías principales de memoria: global, local, constante y privada. Se ilustra la relación entre estas estructuras de memoria, siendo la memoria global visible para todos los elementos de trabajo y grupos de trabajo, la memoria local solo visible para los elementos de trabajo dentro de un grupo de trabajo y la memoria privada solo visible para el elemento de trabajo correspondiente. Las operaciones de memoria siguen un modelo de consistencia jerárquica y se ordenan de manera predecible dentro de un elemento de trabajo, con la consistencia entre grupos de trabajo solo garantizada en una operación de barrera. Los espacios de memoria se asignan al hardware y están separados de forma predeterminada, y no se permite la conversión de un espacio de direcciones a otro. En general, esta sección proporciona una descripción general del modelo de memoria y destaca consideraciones importantes para el uso de la memoria en OpenCL.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, se explica el modelo de memoria del dispositivo OpenCL, incluida la memoria global y local. También se describe el uso de una estructura de datos personalizada para definir objetos de búfer en la memoria global. Además, se proporciona una función kernel de ejemplo que utiliza la memoria local para una comunicación rápida entre elementos de trabajo en un grupo de trabajo. La función toma punteros a la memoria global y local como argumentos y usa una instrucción de barrera de grupo de trabajo.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el video analiza el modelo de memoria del dispositivo OpenCL, la cerca, las operaciones atómicas y la canalización. El diagrama ilustra los objetos de búfer A y B que están asignados en el espacio de memoria global y una matriz C asignada en el espacio de memoria local. Al iniciar la función del núcleo, todos los elementos de trabajo ejecutan las instrucciones antes de la instrucción de barrera para inicializar las variables locales. Luego, la operación de barrera sincroniza todos los elementos de trabajo dentro del grupo de trabajo y, después de eso, los elementos de trabajo realizan adiciones usando una sola variable con los valores correspondientes en la memoria local y actualizan las ubicaciones correspondientes en el búfer de resultados B. El video también explica las operaciones de cerca que no no garantizan el orden entre los elementos de trabajo y se utilizan para proporcionar el orden entre las operaciones de memoria de un elemento de trabajo.
  
  
• 00:15:00 En esta sección del video, el orador explica el proceso de incrementar contadores e intercambiar valores de variables con ubicaciones de memoria en OpenCL. Hacen hincapié en la importancia de usar operaciones atómicas e instrucciones de cercado de memoria para garantizar que las operaciones de lectura y escritura se completen atómicamente y sin interrupción. También explican la diferencia entre los objetos de imagen y los búferes y cómo los objetos de imagen ofrecen acceso a funciones de memoria especiales que se pueden acelerar mediante procesadores de gráficos u otros dispositivos especializados.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el video analiza el uso del orden Z y las canalizaciones en OpenCL para operaciones de imagen eficientes. El orden Z es una forma de agrupar los píxeles vecinos en una línea de caché para aumentar la probabilidad de acceder a los píxeles cercanos y disminuir la probabilidad de saltos de página. Los conductos son un tipo de objeto de memoria que mantiene los datos primero en entrar, primero en salir, y se utiliza para mejorar el comportamiento de ejecución de las aplicaciones de transmisión mediante la superposición de la ejecución y el intercambio de datos. El video proporciona un ejemplo de detección de objetos en imágenes usando núcleos para el suavizado de píxeles, mezcla de gaussianas, erosión y dilatación, mostrando cómo se transfieren los datos intermedios de una etapa a la siguiente. Las tuberías pueden permitir una comunicación interna muy eficiente al conectar un kernel de productor a un consumidor interno a través de un canal de memoria de tubería.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el video presenta el concepto de usar conductos en la programación de OpenCL para transferir datos entre núcleos. Con el uso de conductos, en lugar de leer y escribir datos de la memoria global, los datos intermedios se pueden transferir entre núcleos utilizando estructuras de memoria en chip eficientes. Esto da como resultado una reducción en los accesos de memoria a la memoria global y reduce la latencia. El video también contrasta este enfoque con el enfoque tradicional de escribir y leer datos de la memoria global, lo que da como resultado que se realicen muchas operaciones de memoria hacia la memoria global, lo que crea competencia entre los núcleos para acceder a los datos.

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31. Sincronización de elementos de trabajo de OpenCL

31. Sincronización de elementos de trabajo de OpenCL

Este video sobre la sincronización de elementos de trabajo de OpenCL analiza la necesidad de sincronización entre elementos de trabajo en las funciones del núcleo cuando se trabaja con particiones de datos que no son independientes. Las técnicas de sincronización incluyen el uso de funciones de barrera, cercas de memoria global y local y operaciones atómicas. Las operaciones atómicas se pueden usar para implementar mutexes o semáforos, lo que garantiza que solo un elemento de trabajo pueda acceder a regiones o datos protegidos a la vez. El video también cubre el concepto de bloqueos de giro y cómo funciona la sincronización de elementos de trabajo en OpenCL, con consejos contra la transferencia de datos incrementales y el uso de funciones especiales para transferir grandes cantidades de datos de manera eficiente. Finalmente, el orador explica el uso de una función de devolución de llamada para hacer que el núcleo espere eventos asociados antes de continuar.

• 00:00:00 En esta sección, se analiza la importancia de la sincronización de elementos de trabajo en las funciones del núcleo y se enfatiza la necesidad de sincronización cuando se trabaja con particiones de datos que no son completamente independientes. Se explica el uso de la función integrada de barrera para sincronizar elementos de trabajo en un grupo, así como las opciones de usar vallas de memoria locales y globales. También se cubre el uso de operaciones atómicas para garantizar que ciertas operaciones se completen por completo o no se completen en absoluto, con un ejemplo dado de un resultado incorrecto causado por varios elementos de trabajo que intentan disminuir un valor al mismo tiempo.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video analiza el uso de operaciones atómicas en OpenCL para implementar mecanismos de sincronización como un mutex o un semáforo. Las operaciones atómicas garantizan que una operación se realice de forma indivisible y segura para subprocesos, y todos los elementos de trabajo se asegurarán de que la instrucción se realice de forma atómica. Se da un ejemplo de una función del kernel llamada "atómica" que toma un puntero a la memoria global y declara dos variables en la memoria local. La primera variable se incrementa usando una instrucción no atómica, mientras que la segunda se incrementa atómicamente usando la operación atómica. Finalmente, el resultado de ambas variables se asigna al búfer global. El video explica que las operaciones atómicas se pueden usar para implementar mutexes o semáforos, lo que garantiza que solo un elemento de trabajo pueda acceder a regiones o datos protegidos a la vez, como en las plataformas de software tradicionales como Linux o Windows.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el video explica la necesidad de sincronización de elementos de trabajo y cómo se puede usar un mutex para garantizar que solo un subproceso acceda a datos críticos en un momento dado. El proceso de bloqueo y desbloqueo de un mutex implica varias operaciones más pequeñas, incluida la lectura del valor original, el cambio de estado y la escritura del valor actualizado en la memoria. El video presenta la función de intercambio de comparación atómica, que compara el valor original en una ubicación con un parámetro de comparación y asigna un nuevo valor si la condición es verdadera. Esta función es útil para implementar una exclusión mutua y permite que el programa verifique si la exclusión mutua está en estado bloqueado y proceda en consecuencia. Si el mutex ya está bloqueado, el programa simplemente devolverá su valor original y esperará hasta que esté disponible.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, se introduce el concepto de bloqueos giratorios como un mecanismo de sincronización entre elementos de trabajo. Los bloqueos giratorios siguen comprobando el estado de un mutex hasta que se desbloquea, y la función de operaciones atómicas se usa para implementar un bloqueo giratorio. Una función del kernel llamada Mutex se define con dos argumentos, donde el segundo argumento verifica si el mutex está en un estado sólido y, de ser así, espera hasta que se desbloquee. Una vez que se desbloquea el mutex, el elemento de trabajo procede a incrementar la suma y, finalmente, todos los elementos de trabajo se sincronizan cuando llegan al final de la función del kernel. El ejemplo también presenta el contraejemplo en el que las unidades de cómputo de un dispositivo no pueden asignar más grupos de trabajo que grupos en la función kernel.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el video analiza cómo funciona la sincronización de elementos de trabajo en OpenCL. Cuando hay más elementos de trabajo que unidades de computadora, una función del núcleo puede bloquearse porque los elementos de trabajo deben esperar unos a otros para acceder al mutex que sincroniza sus acciones. Si hay más de un elemento de trabajo en el mismo grupo, el kernel también se bloqueará porque los elementos de trabajo individuales no pueden acceder a la memoria global por separado, lo que significa que el mutex no será útil para sincronizar sus acciones. Para transferir una gran cantidad de datos entre la memoria local y la global, el video desaconseja la transferencia incremental de datos porque lleva mucho tiempo. En su lugar, el uso de funciones integradas especiales, como la copia de grupo de trabajo en grupo síncrono y asíncrono, es más eficiente.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el orador explica el proceso de usar una función de devolución de llamada para hacer que el kernel espere uno o más eventos asociados con transferencias de datos anteriores. Dado que los eventos del grupo de espera solo están disponibles en el lado del kernel, se utiliza una función de devolución de llamada como función en la aplicación host. El orador proporciona un ejemplo en el que la instrucción final es una función de eventos de grupo de espera que garantiza que el kernel espere los eventos asociados antes de continuar.

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32. Eventos OpenCL

32. Eventos OpenCL

El video explica los eventos de OpenCL y su uso en las operaciones de monitoreo, notificando a los hosts de las tareas completadas y sincronizando los comandos mientras proporciona ejemplos de funciones de devolución de llamada y eventos de sincronización de comandos. El video revisa las diferencias entre los eventos de comando y los eventos de usuario, cómo se debe actualizar el estado de los eventos de usuario y cómo las actualizaciones permiten que los eventos inicien una operación de lectura. El video advierte contra el uso inapropiado de las banderas de bloqueo y enfatiza cómo CL Get Event Info API puede proporcionar información valiosa sobre el estado y el tipo de un comando al tiempo que recomienda el uso adecuado de las devoluciones de llamada en la gestión de eventos dentro de un programa OpenCL.

• 00:00:00 En esta sección, aprendemos sobre los eventos de OpenCL, que se utilizan para monitorear las operaciones en el marco de OpenCL. Los eventos pueden desencadenar notificaciones para notificar a los hosts que un comando se ha completado en el dispositivo y se pueden usar para sincronizar comandos. Las funciones de devolución de llamada son esenciales para transferir información a través de eventos. Podemos asociar eventos con comandos de transferencia de datos usando la función de devolución de llamada. CL set event callback se utiliza para asociar la función de devolución de llamada con el evento en particular. Las funciones de devolución de llamada deben tener la misma firma, void C Volveré a llamar con el nombre de la función, el estado del evento y los datos. Podemos usar parámetros para pasar datos según sea necesario, y el programa principal usa un evento para asociar la función de devolución de llamada.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador explica el código de los eventos de OpenCL y cómo funcionan las funciones de devolución de llamada. Describen dos funciones de devolución de llamada, kernel y lectura, que revisan los datos para verificar si hay datos que no sean iguales a 5.0. El orador describe cómo el programa principal inicializa el mensaje del kernel y establece las funciones de devolución de llamada utilizando la devolución de llamada de evento enviado por CL. Explican cómo funcionan los eventos de sincronización de comandos, cómo establecer su propio orden de ejecución de comandos mediante listas de espera y cómo los eventos de comando se asocian con un comando mientras que los eventos de usuario se asocian con un programa host. Finalmente, el orador brinda un ejemplo de cómo se activan dos eventos del núcleo cuando se completan dos tareas de entrada.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador analiza el uso de eventos en OpenCL y las diferencias entre eventos de comando y eventos de usuario. Los eventos de comando corresponden a los comandos ejecutados en los dispositivos, mientras que los eventos de usuario son generados por la aplicación host. Los eventos de usuario se pueden crear utilizando el comando `CL create user event` con contexto y código de error de retorno como argumentos. El estado de los eventos de usuario debe actualizarse mediante `CL set user event status` antes de usarlos. El orador también proporciona un ejemplo en el que la operación de lectura en el búfer y la función del kernel no se ejecutarán hasta que se haya producido un evento de usuario. Finalmente, el estado del evento del usuario se actualiza a `CL completo` o `CR exitoso` para iniciar la operación de lectura.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el ponente explica cómo se utilizan los eventos para sincronizar diferentes operaciones en un programa OpenCL. Los eventos se pueden configurar para notificar cuando se completa una operación específica, lo que permite que se inicien operaciones posteriores. El estado de un evento se puede consultar mediante la API CL Get Event Info, que puede proporcionar información sobre el tipo y el estado de un comando. El orador también advierte contra establecer el indicador de bloqueo en verdadero, lo que puede hacer que el programa host se atasque esperando un evento, y explica cómo el uso adecuado de las devoluciones de llamada puede ayudar a administrar eventos en un programa OpenCL.

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33. Creación de perfiles de eventos de OpenCL

33. Creación de perfiles de eventos de OpenCL

El video cubre la creación de perfiles de eventos de OpenCL y explica cómo medir la información de tiempo sobre un comando usando el indicador CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE y asociando un evento de perfil con un comando. El orador demuestra cómo realizar experimentos de creación de perfiles para determinar el tiempo que lleva la transferencia de datos, las operaciones de asignación de memoria y las funciones del kernel. El video proporciona ejemplos de código y analiza los beneficios de usar operaciones de asignación de memoria para reducir la sobrecarga de transferencia de datos. Además, el video demuestra cómo aumentar la cantidad de elementos de trabajo puede reducir el tiempo de ejecución del kernel.

• 00:00:00 En esta sección, el orador analiza la creación de perfiles de eventos en OpenCL y cómo se puede usar para medir la información de tiempo sobre un comando. Para habilitar la creación de perfiles, el orador establece el indicador CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE al crear una cola de comandos. Luego, el hablante asocia un evento de CI con un comando colocando el evento como el último argumento en la API en cola y, una vez que el comando completa su ejecución, se usa la API CL_GET_EVENT_PROFILING_INFO para obtener información sobre el tiempo del comando. Se dan ejemplos, por ejemplo, cómo averiguar cuánto tiempo permaneció un comando en una cola o cuánto tiempo tardó en ejecutarse. El código OpenCL también se proporciona para ilustrar el uso de estas API para perfilar eventos.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador analiza cómo realizar un experimento de creación de perfiles para determinar el tiempo que lleva la transferencia de datos y las operaciones de asignación de memoria. Mediante el uso de perfiles de eventos, es posible eliminar las fluctuaciones en el tiempo de ejecución y calcular con precisión el tiempo total acumulado para un número determinado de iteraciones. El particionamiento de datos puede ayudar a reducir el tiempo de ejecución, y la creación de perfiles de eventos se puede utilizar para perfilar el CIO en la función de núcleo Q nd range para determinar el tiempo de ejecución de un solo elemento de trabajo. Los resultados del experimento de generación de perfiles demuestran que el uso de operaciones de asignación de memoria puede reducir la sobrecarga de la transferencia de datos.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador analiza cómo perfilar la operación del mapa de memoria utilizando el perfilado de eventos de OpenCL. Usan un bucle for para repetir el proceso varias veces para obtener un tiempo de ejecución promedio. Lanzan un kernel utilizando el CL en la cola y organizan el kernel y lo asocian con un evento de perfil. Usan CL get even perfiling info para averiguar la hora de inicio y finalización del evento, lo que brinda información de tiempo relacionada con la ejecución del kernel. Una vez que se realizan todas las iteraciones, calculan el tiempo promedio de ejecución. También muestran que aumentar el número de elementos de trabajo reduce el tiempo de ejecución del núcleo.

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34. Descripción general de la asignación de OpenCL a FPGA

34. Descripción general de la asignación de OpenCL a FPGA

Este video proporciona una descripción general de la asignación de OpenCL a FPGA, destacando la importancia de OpenCL como lenguaje de programación para aplicaciones basadas en FPGA. OpenCL permite la programación de cargas de trabajo complejas en aceleradores de hardware como FPGA, GPU y procesadores multinúcleo, utilizando API C/C++ familiares. El concepto de asignación de OpenCL a FPGA se explica utilizando el modelo de programación OpenCL como ejemplo, con el código dividido en los lados del host y del acelerador o del dispositivo. También se analiza el uso de subprocesos en la partición de conjuntos de datos y grupos de trabajo en OpenCL, donde cada grupo comparte la memoria local para realizar cálculos paralelos en FPGA de manera eficiente.

• 00:00:00 En esta sección, el narrador explica la importancia de OpenCL como lenguaje de programación para aplicaciones basadas en FPGA. Destaca que hay más programadores de CPU estándar que programadores de FPGA porque el desarrollo de FPGA requiere habilidades en diseño lógico y conocimiento de los recursos de FPGA. Sin embargo, con OpenCL, los desarrolladores de software pueden escribir programas optimizados y depurados en un entorno de software familiar. OpenCL es un modelo de programación de software que permite programar cargas de trabajo complejas en aceleradores de hardware como FPGA, GPU y procesadores multinúcleo. Utiliza las API familiares de C/C++ y está libre de regalías y es una regalía abierta. Una de las características clave de OpenCL es su modelo de ejecución, que especifica cómo se puede inferir el paralelismo en los diseños tradicionales. Con OpenCL, los usuarios pueden diseñar un kernel que ejecute una gran cantidad de pequeñas tareas en múltiples elementos de datos en paralelo, aprovechando así los recursos de hardware.
  
  
• 00:05:00 En esta sección del video, se explica el concepto de asignación de OpenCL a FPGA. El modelo de programación OpenCL se usa como ejemplo, donde el código se divide en el lado del host y del acelerador o del dispositivo. El programa host prepara los dispositivos y los comandos creados en los núcleos para enviarlos a estos dispositivos. En el lado del dispositivo, una función del kernel se define en OpenCLC, y cuando CL en Q y el kernel de organización se ejecutan en el host, desencadena múltiples instancias de esta función del kernel como unidades de computadora en el dispositivo. Los núcleos de OpenCL son funciones paralelas de datos que definen muchos hilos de ejecución paralelos. Los núcleos pueden ser ejecutados por un dispositivo informático, que puede ser CPU, GPU o FPGA. En este ejemplo, el kernel realiza la suma inteligente de cada par de elementos de a y B y se realiza en paralelo porque no hay dependencia entre estos pares individuales.
  
  
• 00:10:00 En esta sección del video, el orador analiza el uso de subprocesos en la partición de conjuntos de datos y grupos de trabajo en OpenCL. Explican que los subprocesos pueden acceder a diferentes partes del conjunto de datos original y se agrupan en grupos de trabajo, y cada grupo comparte la memoria local. Los subprocesos se identifican mediante ID, incluidos los ID locales y globales, y el ID global se calcula mediante una fórmula que incluye el ID de grupo y el tamaño local. Este sistema permite un uso eficiente de los recursos al realizar cálculos paralelos en FPGA.

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35. Tipos de memoria OpenCL y entorno de tiempo de ejecución

35. Tipos de memoria OpenCL y entorno de tiempo de ejecución

El entorno OpenCL tiene diferentes tipos de memoria en el lado del dispositivo, incluida la memoria privada, la memoria local, la memoria global y la memoria constante, y la memoria del host también se usa para el cálculo. El mapeo de las funciones del núcleo en FPGA utiliza un compilador OpenCL que genera un lenguaje de descripción de alto nivel compilado con un entorno de desarrollo HDL típico. El diseño completo de la FPGA, incluidos los aceleradores, las funciones del núcleo, la ruta de datos y las estructuras de memoria, lo produce un compilador fuera de línea llamado OC. Los paquetes de soporte de placa admiten controladores de memoria y comunicación PCIe para comunicarse con los componentes del chip en el entorno de tiempo de ejecución tanto en el lado del host como del dispositivo. Esto permite que las funciones del núcleo se ejecuten y se comuniquen con otros recursos y componentes de memoria.

• 00:00:00 En esta sección, se explica que el entorno OpenCL tiene diferentes tipos de componentes de memoria en el lado del dispositivo. Estos tipos de memoria incluyen la memoria privada para cada elemento de trabajo, la memoria local que pueden compartir varios elementos de trabajo dentro de un grupo de trabajo, la memoria global que comparten todos los elementos de trabajo y grupos de trabajo, y la memoria constante utilizada para almacenar constantes. La memoria del host también se usa para el cálculo en el host y el dispositivo usa ciertas interconexiones como PCIe QPI o AXI para comunicarse e intercambiar datos. El proceso de asignación de funciones del núcleo a FPGA utiliza el compilador OpenCL que genera un lenguaje de descripción de alto nivel, que puede ser VHDL o Verilog. Esta implementación se compila con un entorno de desarrollo HDL típico, como Quarters, para generar un flujo de bits de programación FPGA.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador analiza los componentes del entorno de tiempo de ejecución para OpenCL, que incluye el controlador del sistema operativo, la descripción del hardware de bajo nivel y la biblioteca de implementación de la API de OpenCL. Toda la aplicación se ejecutará en el procesador y, para los dispositivos FPGA, hay un compilador fuera de línea llamado OC que produce el diseño completo de FPGA, incluidos los aceleradores, las funciones del núcleo, la ruta de datos y las estructuras de memoria utilizadas por los núcleos. Los paquetes de soporte de placa vienen con el entorno SDK, que es compatible con la comunicación PCIe y los controladores de memoria para comunicarse con los componentes del chip. El entorno de tiempo de ejecución tanto del lado del host como del dispositivo permite que las funciones del kernel se ejecuten y se comuniquen con otros recursos y componentes de la memoria.