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16. Exemple OpenCL : Rotation d'image
16. Exemple OpenCL : Rotation d'image
Cette vidéo traite de la rotation d'image et de la manière dont elle peut être mise en œuvre à l'aide d'OpenCL. Chaque pixel d'une image a des coordonnées et représente une échelle de couleurs spécifique, et la rotation consiste à déplacer les pixels vers un nouvel emplacement en fonction d'une formule qui prend en compte leurs coordonnées d'origine et nouvelles et l'angle de rotation. L'orateur propose d'attribuer à chaque élément de travail le calcul de la nouvelle position d'un seul pixel et utilise la décomposition des entrées pour diviser l'ensemble de l'espace de travail global en groupes de travail plus petits, ce qui rend l'opération plus efficace. Le processus de transfert d'une image de la mémoire tampon de l'appareil vers la mémoire tampon de l'hôte est également expliqué, en mettant l'accent sur la vérification des erreurs et le calcul du temps écoulé.
17. Exemple de démonstration de rotation d'image OpenCL
17. Exemple de démonstration de rotation d'image OpenCL
Le didacticiel "OpenCL Example Image Rotation Demo" couvre le code source de la démo, qui comprend différents dossiers contenant du code C et des fichiers image que le programme traitera. La vidéo décrit la création de tampons pour les images d'entrée et de sortie, la copie de l'image d'origine dans le tampon du périphérique, la définition des arguments du noyau, l'exécution du noyau avec une taille globale définie comme l'image entière et la lecture des données de sortie vers l'hôte. La fonction noyau prend des paramètres de rotation pour calculer les nouvelles coordonnées de chaque pixel et copier les informations de pixel vers le nouvel emplacement avec vérification des limites. Le programme comprend également une fonction pour stocker l'image pivotée au format BMP et libère toutes les ressources après l'achèvement. La démo lit et calcule avec succès les pixels de l'image d'origine pour créer l'image pivotée.
18. Exemple OpenCL : Convolution d'image
18. Exemple OpenCL : Convolution d'image
La vidéo "OpenCL Example : Image Convolution" explique la convolution d'image, qui modifie chaque pixel d'une image à l'aide des informations de ses pixels voisins en appliquant un filtre comme un filtre de flou. La vidéo fournit une implémentation initiale de la fonction de convolution d'image et présente la structure de données "image" dans OpenCL, qui est conçue pour les types de données d'image, permettant un traitement efficace sur les processeurs graphiques. La vidéo montre comment copier l'image et filtrer les données sur l'appareil pour le travail de convolution d'image à l'aide d'OpenCL et l'utilisation de l'objet échantillonneur OpenCL pour accéder à l'image. La vidéo montre également comment obtenir l'élément de travail et parcourir les lignes et les colonnes du filtre pour obtenir des informations sur les pixels de l'objet image, les multiplier avec les pixels du filtre et les accumuler dans la variable somme. Enfin, la vidéo montre comment mettre à jour les valeurs de pixel à l'aide d'un objet image OpenCL.
19. Démo : Exemple OpenCL - Convolution d'image
19. Démo : Exemple OpenCL - Convolution d'image
La vidéo explique un exemple de convolution d'image OpenCL, définissant différents filtres tels que le flou, la netteté, la netteté des bords, la détection et le filtre d'embrassement. Le présentateur montre l'initialisation des valeurs de filtre et la lecture des données d'image BMP à partir du fichier, la création d'objets d'image d'entrée et de sortie et la configuration des arguments du noyau pour exécuter le noyau. La vidéo enseigne également la création de l'échantillonneur, la définition du traitement des pixels en dehors des limites, le lancement du noyau, le stockage des données de pixels dans un fichier et la création des en-têtes nécessaires pour le format BMP. Enfin, vérifier les résultats en comparant les valeurs dans deux tampons pour créer une image filtrée qui devrait correspondre au résultat parfait avec seulement une légère déviation due au calcul flottant.
20. Conférence 5 Modèle de concurrence OpenCL
20. Conférence 5 Modèle de concurrence OpenCL
Cette conférence couvre le modèle d'exécution et de concurrence OpenCL, y compris les files d'attente de commandes multiples, le modèle de mise en file d'attente, les éléments de travail des noyaux OpenCL et les groupes de travail. Les points de synchronisation sont utilisés pour gérer l'exécution des commandes et les événements d'attente sont utilisés pour synchroniser les commandes dans une file d'attente de commandes côté périphérique. Le cours met l'accent sur l'importance des opérations asynchrones dans OpenCL et explique l'utilisation des événements pour spécifier les dépendances entre les commandes. Le conférencier discute également de l'utilisation des fonctions de rappel pour la réalisation d'événements et souligne l'importance du profilage pour le réglage des performances. De plus, la conférence couvre le modèle de concurrence OpenCL pour plusieurs appareils dans un système, y compris les modèles de pipeline et d'exécution parallèle. Enfin, le conférencier démontre l'implémentation d'un modèle d'exécution à l'aide d'événements du noyau, qui permet l'exécution parallèle de différents noyaux.
Le modèle de concurrence OpenCL permet à plusieurs éléments de travail de s'exécuter indépendamment pour améliorer les performances, en utilisant des groupes de travail avec une synchronisation locale pour obtenir un parallélisme d'exécution, mais trop d'éléments de travail peuvent entraîner des conflits de ressources. Les éléments de travail sont responsables de la gestion de leurs propres compteurs de programme, et il est important de comprendre les dimensions et la taille des problèmes pour concevoir des éléments de travail qui tirent parti des éléments de traitement GPU. OpenCL utilise des barrières de groupe de travail pour une synchronisation avancée entre les éléments de travail, mais aucun mécanisme ne prend en charge la synchronisation entre les éléments de travail dans différents groupes de travail de la même exécution du noyau. Pour synchroniser les éléments de travail au sein du même groupe de travail, l'API barrière est utilisée, mais pour la synchronisation à l'échelle mondiale, les événements et les événements d'attente sont utilisés. La fonction noyau utilise des pointeurs vers des objets mémoire dans les mémoires globale et locale, et la mémoire locale accessible à tous les éléments de traitement peut être utilisée pour le partage de données au sein du groupe de travail. La conférence couvre également les noyaux natifs, qui permettent d'utiliser des fonctions C comme noyaux sur un périphérique sans s'appuyer sur des compilateurs OpenCL, de transmettre des objets de mémoire OpenCL à une fonction utilisateur à l'aide de l'API de noyau natif en file d'attente et des fonctions de noyau intégrées, telles que le extension d'estimation de mouvement pour OpenCL, utilisée pour le traitement d'image afin d'estimer le mouvement entre des images voisines dans une vidéo.
Par conséquent, il est crucial de configurer correctement les dépendances et d'utiliser le type de file d'attente approprié pour éviter les problèmes potentiels. De plus, nous découvrons plusieurs files d'attente de commandes et comment elles peuvent être utilisées pour améliorer la simultanéité dans les programmes OpenCL.
21. Concept de réduction de carte
21. Concept de réduction de carte
Le concept de MapReduce est expliqué dans cette vidéo, qui consiste à décomposer les grands problèmes en sous-problèmes plus petits en utilisant une phase de cartographie suivie d'une phase de réduction. Cette approche est utilisée par Google pour traiter de grandes quantités de données sur leurs ordinateurs dans des centres de données. La vidéo fournit un exemple de la façon dont les processeurs fonctionnent indépendamment, en attribuant aux processeurs des données sur lesquelles travailler, ce qui produit des paires clé-valeur à la fin. Les paires clé-valeur sont ensuite traitées par un groupe de processeurs différents pour obtenir le résultat final dans la phase de réduction. Cette approche permet un traitement efficace de grands ensembles de données en répartissant la charge de travail sur plusieurs machines.
22. Exemple de réduction de carte : WordCount et Weblink
22. Exemple de réduction de carte : WordCount et Weblink
Cette vidéo YouTube montre comment MapReduce peut être appliqué pour compter les occurrences de chaque mot dans un gros fichier texte et analyser les relations d'URL de page Web. MapReduce permet à chaque processeur de cibler des mots-clés spécifiques indépendamment dans l'étape de mappage, ce qui implique de diviser le document en sections plus petites. L'étape de réduction consiste à regrouper les paires clé-valeur en fonction de la clé du mot et à additionner les valeurs pour obtenir le nombre total d'apparitions pour chaque mot. Pour l'analyse de page Web, le processus de mappage implique la création de paires clé-valeur avec l'URL comme clé et une liste de pages Web liées comme valeurs, et l'étape de réduction crée la carte finale pour montrer la relation entre les pages Web.
23. Considérations sur MapReduce sur un appareil OpenCL
23. Considérations sur MapReduce sur un appareil OpenCL
La discussion dans cette vidéo YouTube est centrée sur l'utilisation de MapReduce sur les appareils OpenCL, en mettant l'accent sur la structure de la mémoire, l'organisation du travail et la réduction locale/globale. L'orateur note l'avantage de tirer parti de nombreux éléments de traitement sur les appareils OpenCL et met l'accent sur l'utilisation de différentes hiérarchies de mémoire tout en utilisant MapReduce pour traiter efficacement de grands ensembles de données. Ils détaillent également les cinq étapes impliquées dans l'utilisation de MapReduce sur les appareils OpenCL, couvrant le processus de mappage, la réduction locale, la synchronisation des éléments de travail, les barrières globales et la production du résultat final.
24. Exemple MapReduce : recherche de chaîne avec démo
24. Exemple MapReduce : recherche de chaîne avec démo
La vidéo présente divers aspects de la programmation OpenCL et de MapReduce, en mettant l'accent sur la mise en œuvre de la recherche de chaînes. L'orateur explique comment déclarer et allouer de la mémoire à l'aide du qualificatif local et souligne que l'allocation dynamique de mémoire n'est pas autorisée dans la fonction noyau. Ils introduisent également les types de données vectorielles et montrent comment ils peuvent simplifier l'ajout d'éléments et l'accès à la mémoire. L'accent est mis sur la mise en œuvre de la recherche de chaînes à l'aide de MapReduce, où le texte d'entrée est divisé en éléments de travail et affecté à une fonction de carte pour rechercher un mot-clé. Chaque élément de travail exécute ce processus tout en comparant les morceaux de texte avec un vecteur de modèle. Les résultats locaux sont obtenus par incrément atomique pour éviter les collisions, et le résultat final est obtenu en agrégeant les résultats de chaque élément de travail. L'orateur fournit également une explication détaillée de la fonction du noyau, y compris les arguments requis et la façon dont elle est initialisée.
25. Exemple OpenCL : tri par base
25. Exemple OpenCL : tri par base
Dans cette vidéo, le concept de tri par base est introduit, ce qui implique de diviser un problème de tri plus important en sous-ensembles plus petits basés sur une représentation numérique au lieu des valeurs réelles des éléments triés. L'orateur démontre à travers un exemple de tri de huit nombres, triés par leur chiffre le moins significatif en représentation hexadécimale. Les fonctions OpenCL shuffle et shuffle2 sont utilisées pour réorganiser efficacement les éléments pendant le processus de tri. La vidéo explique également comment effectuer une opération de mélange à l'aide d'OpenCL et comment utiliser les instructions de mélange dans la fonction du noyau pour le tri par base. En outre, la vidéo explore la fonction du noyau appelée radix sort eight sort eight, qui trie efficacement les tableaux dans OpenCL en divisant le vecteur d'entrée en zéros et en seaux uns en fonction des valeurs de ses chiffres binaires.