Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
OpenCL 1.2 : aperçu de haut niveau
OpenCL 1.2 : aperçu de haut niveau
La conférence fournit un aperçu de haut niveau d'OpenCL 1.2, de la norme et des modèles qu'elle contient.
Cette conférence vous fournit une base solide pour apprendre l'informatique hétérogène, OpenCL C, et comment écrire des logiciels hautes performances avec OpenCL.
OpenCL 1.2 : OpenCL C
OpenCL 1.2 : OpenCL C
Dans cette vidéo sur OpenCL 1.2 : OpenCL C, l'orateur présente OpenCL C comme une modification de C conçue pour la programmation d'appareils, avec quelques différences clés, telles que des tailles de caractères fixes et la possibilité d'utiliser des fonctions en ligne. Ils discutent des régions de mémoire, des vecteurs, des structures et des noyaux, et de la manière d'obtenir du code vectorisé. Ils soulignent l'importance d'utiliser la mémoire locale et constante et recommandent la prudence lors de l'utilisation d'extensions. L'orateur souligne l'importance de comprendre la structure de base et le fonctionnement d'OpenCL C pour des performances optimales et encourage les téléspectateurs à continuer à se renseigner sur OpenCL et ses modèles associés.
Architecture GPU OpenCL
Architecture GPU OpenCL
Cette vidéo se penche sur l'architecture des GPU dans le contexte de la programmation OpenCL. L'orateur explique les différences entre l'architecture GPU OpenCL et l'architecture GPU générale, le concept de fronts d'onde comme la plus petite unité d'un groupe de travail, les problèmes d'E/S mémoire et de masquage de latence, et les facteurs affectant l'occupation et les accès mémoire fusionnés. L'importance de concevoir des algorithmes et des structures de données avec des accès mémoire fusionnés à l'esprit est également soulignée, ainsi que la nécessité de mesurer les performances du GPU. L'orateur encourage les téléspectateurs à le contacter pour obtenir de l'aide afin d'exploiter la technologie pour des performances optimales sans avoir besoin d'une connaissance approfondie des processus sous-jacents.
Épisode 1 - Introduction à OpenCL
Épisode 1 - Introduction à OpenCL
Dans cette vidéo d'introduction à OpenCL, David Gohara explique comment OpenCL est conçu pour permettre un accès facile et efficace aux ressources informatiques sur différents appareils et matériels, permettant un calcul haute performance avec une gamme d'applications, y compris le traitement d'images et de vidéos, le calcul scientifique, l'imagerie médicale et à des fins financières. OpenCL est une technologie standard ouverte indépendante de l'appareil qui est particulièrement efficace pour les tâches de données parallèles. L'orateur démontre la puissance de la technologie OpenCL dans la réduction du temps de calcul pour les calculs numériques et met en évidence son potentiel pour la recherche scientifique et l'utilisation générale. En outre, les téléspectateurs sont encouragés à rejoindre la communauté en ligne des scientifiques utilisant Mac, Mac Research org, et à soutenir la communauté en achetant des articles dans la boutique Amazon liée à leur site Web.
Épisode 2 - Fondamentaux d'OpenCL
Épisode 2 - Fondamentaux d'OpenCL
Cette vidéo présente le langage de programmation OpenCL et explique les bases de son utilisation. Il couvre des sujets tels que les différents types de mémoire disponibles pour un système informatique, comment allouer des ressources et comment créer et exécuter un noyau.
Épisode 3 - Construire un projet OpenCL
Épisode 3 - Construire un projet OpenCL
Cette vidéo fournit un aperçu complet des questions et préoccupations courantes concernant OpenCL. Les sujets abordés incluent l'arithmétique en double précision, la programmation orientée objet, les tailles globales et de groupe de travail, et les problèmes scientifiques qui peuvent être résolus avec OpenCL. L'orateur souligne l'importance de sélectionner avec soin la taille des groupes de travail globaux et locaux, ainsi que de modifier les algorithmes et les structures de données pour s'adapter aux préférences de disposition des données du GPU. L'orateur fournit également un exemple de base de codage en OpenCL et explique comment les noyaux peuvent être chargés et exécutés dans un programme. Les autres sujets inclus sont la gestion des grands nombres, l'allocation de mémoire et la gestion de la file d'attente de commandes. La vidéo se termine par des références à des ressources supplémentaires pour les utilisateurs intéressés par la multiplication vectorielle de matrice creuse et l'arithmétique de précision mixte.
périphérique spécifique sur lequel vous exécutez. Enfin, nous discuterons des types de problèmes scientifiques que vous pouvez résoudre avec OpenCL, et quand cela pourrait être un choix approprié pour vos besoins.
Épisode 4 - Disposition de la mémoire et accès
Épisode 4 - Disposition de la mémoire et accès
Cet épisode du didacticiel se concentre sur la disposition et l'accès à la mémoire, qui sont essentiels pour optimiser les performances du GPU. Le podcast couvre l'architecture GPU, les clusters de traitement de threads et la fusion de la mémoire, expliquant comment optimiser l'utilisation du GPU et exécuter efficacement des calculs parallèles. L'orateur aborde également les problèmes d'accès aux données et d'indexation qui peuvent provoquer des conflits, recommandant l'utilisation de la mémoire partagée et des lectures fusionnées pour améliorer les performances. Dans l'ensemble, la vidéo souligne l'importance de comprendre les fonctions spécifiées par OpenCL et les types de données intrinsèques pour une compatibilité garantie et offre des ressources pour un apprentissage plus approfondi.
Épisode 5 - Questions et réponses
Épisode 5 - Questions et réponses
Dans cette vidéo, l'hôte répond aux questions sur les GPU et la programmation OpenCL. Ils expliquent la structure organisationnelle des GPU, y compris les cœurs, les multiprocesseurs de streaming et d'autres unités. Le concept de conflits bancaires et de mémoire locale est également abordé en détail, avec un exemple de transposition matricielle utilisé pour démontrer comment les conflits bancaires peuvent se produire. L'orateur propose des solutions pour éviter les conflits bancaires, notamment le rembourrage du tableau de données local et la lecture de différents éléments desservis par différentes banques. Enfin, le conférencier fait la promotion des ressources sur le site Web de recherche Mac et promet de fournir un exemple concret avec des techniques d'optimisation lors de la prochaine session.
Épisode 6 - Optimisation du noyau de la mémoire partagée
Épisode 6 - Optimisation du noyau de la mémoire partagée
La vidéo traite de l'optimisation du noyau de la mémoire partagée, en particulier dans le contexte d'un code utilisé pour comprendre les propriétés électrostatiques des molécules biologiques. L'utilisation de points de synchronisation et la communication entre les éléments de travail d'un groupe de travail sont essentielles pour effectuer des calculs complexes afin que le programme fonctionne efficacement. De plus, la mémoire partagée, fonctionnant en coopération et apportant beaucoup de données, permet un accès plus rapide aux données en lecture seule et augmente les performances des calculs, prenant en charge des vitesses d'accès plus rapides. L'orateur souligne également l'importance d'éviter un calcul de traitement inefficace sur la frontière d'une grille et l'importance de la bonne utilisation des points de synchronisation, des barrières et de la mémoire partagée. Enfin, il met l'accent sur les nuances de l'exécution d'OpenCL et donne des conseils sur l'optimisation du système pour l'utilisation du GPU, la démonstration étant effectuée sur un Mac.
AMD Developer Central : Série de webinaires sur la programmation OpenCL. 1. Introduction au calcul parallèle et hétérogène
1-Introduction au calcul parallèle et hétérogène
Le conférencier de cette vidéo YouTube donne un aperçu de l'informatique parallèle et hétérogène, qui consiste à combiner plusieurs composants de traitement tels que les CPU et les GPU dans un seul système. Les avantages des systèmes liés à la fusion sur une puce sont discutés, ce qui simplifie le modèle de programmation pour le calcul parallèle et hétérogène et permet des performances élevées tout en réduisant la complexité. L'orateur aborde également différentes approches telles que le parallélisme des données et le parallélisme des tâches, les langages de programmation pour les modèles de programmation parallèle et les compromis entre les GPU MDS et les processeurs Intel.
La vidéo couvre les développements récents de l'informatique parallèle et hétérogène, en mettant l'accent sur les nouvelles architectures comme Sandy Bridge d'Intel. Cependant, il n'existe actuellement aucune solution claire à la question du modèle de programmation. AMD et Intel sont à la pointe des progrès, mais on s'attend à ce que le domaine continue de progresser au fil du temps.