OpenCL dans le Trading - page 7

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26. Présentation du modèle de mémoire hôte

26. Présentation du modèle de mémoire hôte

La vidéo donne un aperçu du modèle de mémoire hôte d'OpenCL, expliquant les spécifications d'allocation et de déplacement des données entre les côtés hôte et périphérique. Il couvre la création d'objets mémoire, les indicateurs de mémoire et différents types d'objets mémoire, y compris les tampons, les images et les canaux. L'orateur discute également du modèle cohérent détendu pour la gestion de la mémoire et de l'importance de gérer la synchronisation de l'accès à la mémoire entre les noyaux pour éviter un comportement indéfini.

• 00:00:00 Dans cette section, la vidéo explique le modèle de mémoire côté hôte OpenCL, qui permet l'allocation d'espaces mémoire et le mouvement des données du côté hôte et périphérique. Les spécifications OpenCL ont des exigences spécifiques pour allouer des données et les déplacer, mais il existe différentes façons de demander au framework OpenCL d'allouer des espaces mémoire et de déplacer des données. La vidéo présente des exemples de création d'objets mémoire, des indicateurs de mémoire pour définir la façon dont les données sont allouées et initialisées, et des tampons d'écriture et de lecture. Il explique également les trois types d'objets mémoire : tampons, images et canaux, et comment ils sont utilisés pour initialiser et stocker des données, ainsi que pour transmettre des données entre les noyaux.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur discute des indicateurs de mémoire utilisés dans le modèle de mémoire hôte d'OpenCL pour créer et exploiter des tampons. L'orateur explique les différents types d'indicateurs de mémoire qui peuvent être utilisés pour définir les attributs d'un objet tampon et comment ils se rapportent à l'exécution du noyau et à l'accessibilité de l'hôte. L'orateur mentionne également le modèle cohérent détendu d'OpenCL pour la gestion de la mémoire, qui permet des doublons de données dans différentes baies de cache pour améliorer l'efficacité de l'accès. Dans l'ensemble, cette section donne un aperçu du système de gestion de la mémoire dans OpenCL et de la façon dont il optimise la création de tampons et le déplacement des données.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, il est expliqué que l'utilisation de plusieurs noyaux pour modifier les mêmes objets en même temps peut entraîner un comportement indéfini. De plus, tenter de lire des données pendant qu'un autre noyau les modifie peut également entraîner un comportement indéfini. Il est important de gérer soigneusement la synchronisation de l'accès à la mémoire entre les noyaux pour éviter ces problèmes afin d'assurer le bon fonctionnement du programme.

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27. Objet tampon OpenCL

27. Objet tampon OpenCL

Cette vidéo explique le concept des objets tampon OpenCL, qui sont utilisés pour transmettre de grandes structures de données aux noyaux OpenCL. Les objets tampons sont une séquence contiguë d'éléments ajustables et peuvent être initialisés avec des données provenant d'un tableau hôte. L'API de création de tampon OpenCL est utilisée pour créer un objet de mémoire tampon accessible à tous les appareils. Différents indicateurs de mémoire peuvent être utilisés pour allouer de l'espace à l'objet tampon dans la mémoire de l'hôte ou dans la mémoire de l'appareil. La vidéo couvre également le processus de copie des données de l'hôte vers la mémoire GPU à l'aide d'objets tampon OpenCL, et comment le transfert de données est implicite via une opération DMA. Après le calcul, les données sont recopiées de l'appareil vers l'hôte à l'aide de l'API de tampon de lecture CL inQ.

• 00:00:00 Dans cette section, le concept d'objet tampon OpenCL est expliqué, qui est utilisé pour transmettre de grandes structures de données aux noyaux OpenCL. Un objet tampon est une séquence contiguë d'éléments ajustables similaires à un tableau C, et il peut être initialisé avec des données provenant d'un tableau hôte. OpenCL ne spécifie pas le stockage physique pour le tampon alloué, à la place, il indique que les données sont dans la mémoire globale. L'API de création de tampon OpenCL est appelée pour créer un objet mémoire appelé tampon et cet objet mémoire va se trouver dans la mémoire globale accessible à tous les différents appareils. Différents indicateurs de mémoire peuvent être utilisés avec l'API de création de tampon OpenCL pour allouer de l'espace à l'objet tampon dans la mémoire de l'hôte ou dans la mémoire de l'appareil.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, l'orateur explique le processus de copie des données de l'hôte vers la mémoire GPU à l'aide d'un objet tampon OpenCL. Il mentionne qu'OpenCL crée une mémoire tampon et que le noyau accédera aux données au moment de l'exécution. En outre, il explique comment le transfert de données de l'hôte vers l'appareil est implicite et que l'OpenCL effectuera une opération DMA pour copier les données réelles de la mémoire hôte vers la mémoire GPU. Enfin, il explique qu'une fois le calcul terminé, les données sont recopiées de l'appareil vers l'hôte à l'aide d'une autre API appelée tampon de lecture CL inQ.

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28. Opérations d'écriture et de lecture de tampon OpenCL

28. Opérations d'écriture et de lecture de tampon OpenCL

La vidéo "Opérations d'écriture et de lecture de tampon OpenCL" explique comment OpenCL utilise des files d'attente de commandes pour écrire et lire des données à partir de tampons. La vidéo couvre le concept de création de tampon dans un espace mémoire global, l'allocation physique du tampon côté périphérique et la manière dont le runtime OpenCL gère le transfert de données entre l'hôte et la mémoire du périphérique. De plus, la vidéo couvre les implications du transfert asynchrone et comment utiliser les événements pour assurer la cohérence des données. Dans l'ensemble, la vidéo vise à fournir une compréhension claire de la façon d'écrire et de lire des données à partir de tampons dans OpenCL tout en garantissant la cohérence des données.

• 00:00:00 Dans cette section, la vidéo explique comment OpenCL utilise des files d'attente de commandes pour écrire et lire des données à partir de tampons. L'OpenCL génère des événements pour les dépendances ou le blocage des lectures et des écritures. Une fois la commande terminée, le pointeur hôte peut être réutilisé et le programmeur peut supposer que le stockage de données de l'objet tampon réside sur le périphérique une fois l'appel terminé. La vidéo montre également des exemples d'écriture d'un tampon et de création d'un tampon d'initialisation à utiliser dans un noyau sans écrire explicitement le tampon. L'objectif est de fournir une compréhension claire de la façon d'écrire et de lire des données à partir de tampons dans OpenCL.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, le concept de création de tampon OpenCL dans un espace mémoire global est abordé et l'allocation physique du tampon côté périphérique est expliquée. Le runtime OpenCL peut choisir de copier les données de la mémoire de l'hôte vers la mémoire de l'appareil avant l'exécution du noyau, ou l'appareil peut accéder au tampon directement depuis la mémoire de l'hôte. L'API de tampon de lecture CL en file d'attente est utilisée pour copier les données de la mémoire de l'appareil vers la mémoire de l'hôte. L'API prend des paramètres tels que la file d'attente, l'objet tampon pointant vers la mémoire de l'appareil, la taille des données à copier et le pointeur vers la destination sur la mémoire côté hôte.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, un tampon côté périphérique appelé tableau renvoyé est utilisé pour stocker le résultat final lorsque les noyaux ont terminé leur calcul. Le tampon de sortie côté périphérique est la destination où les noyaux placent les résultats finaux. Un événement CI est défini qui va être utilisé dans l'appel d'API de tampon de lecture, et il attend la fin de l'opération de lecture. L'événement de lecture génère une opération de blocage qui attend que la lecture soit terminée, de sorte que les données finales calculées par le noyau sont sorties. Cette section couvre également ce qui se passe si un noyau modifie le tampon supérieur entre les deux appels print F. Dans ce cas, le contenu du tableau de retour est indéterminé car la valeur initiale de 0 peut être écrasée par les données du tampon supérieur.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, l'intervenant discute des implications du transfert asynchrone dans OpenCL. Ils expliquent que la copie des données de la mémoire de l'hôte vers la mémoire de l'appareil et vice versa peut ne pas être garantie d'être visible ou cohérente jusqu'à ce qu'un événement signale que l'exécution de la commande est terminée. Cela peut être indiqué à l'aide d'événements, comme indiqué dans les étapes précédentes. De plus, lors d'un transfert entre un pointeur hôte et un tampon de périphérique, il faut attendre que l'événement associé à la copie soit terminé avant de réutiliser les données pointées par le pointeur hôte. Cette précaution s'applique également aux tampons associés au contexte et non au périphérique.

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29. Migration d'objets mémoire OpenCL, mappage mémoire et canal

29. Migration d'objets mémoire OpenCL, mappage mémoire et canal

Dans cette vidéo, le conférencier couvre diverses fonctionnalités et techniques liées à la gestion de la mémoire OpenCL, notamment la migration d'objets mémoire, le mappage de la mémoire et l'utilisation de canaux. L'API CL ink d'OpenCL permet la migration des objets mémoire entre les appareils, tandis que l'indicateur de mémoire accessible à l'hôte peut être utilisé pour mapper la mémoire sur un espace accessible à l'hôte. Le mappage de la mémoire simplifie le processus d'accès aux données sur l'appareil en fournissant un pointeur vers le côté hôte sans avoir besoin d'appels d'API explicites. L'orateur couvre également la mémoire virtuelle partagée dans OpenCL 2.0, les objets image qui sont des structures multidimensionnelles utilisées pour les données graphiques, et les canaux, qui permettent de partager la mémoire entre les noyaux de l'appareil.

• 00: 00: 00 Dans cette section, l'orateur discute de la migration d'objets mémoire OpenCL et de la mémoire accessible à l'hôte. OpenCL permet aux utilisateurs de migrer des objets mémoire entre appareils, à l'aide d'une API appelée CL ink. L'indicateur de mémoire accessible à l'hôte peut être spécifié lors de la création d'un objet mémoire, permettant à la mémoire d'être mappée sur un espace accessible à l'hôte. Le tampon hôte alloué CMM crée un tampon dans la mémoire accessible à l'hôte, tandis que CL mem use host pointer utilise le pointeur hôte fourni comme stockage pour le tampon, empêchant les copies de données redondantes. La mémoire accessible à l'hôte a une implication intéressante pour l'architecture APU d'AMD, où le CPU et le GPU étroitement intégrés partagent l'espace mémoire à l'aide de la mémoire virtuelle. Dans l'ensemble, ces fonctionnalités améliorent les performances de la mémoire et réduisent les transferts de données entre l'hôte et l'appareil.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, l'orateur explique comment utiliser le mappage de la mémoire pour simplifier le processus d'accès aux données sur l'appareil en fournissant un pointeur vers le côté hôte sans avoir à passer par des appels d'API de lecture et d'écriture explicites. Ils illustrent un exemple utilisant l'API d'exécution OpenCL, CL dans le tampon de carte de files d'attente, pour fournir un pointeur vers le côté hôte, qui peut être utilisé de la même manière qu'un pointeur créé à l'aide de malloc. L'objet mémoire est mappé sur l'espace d'adressage de l'hôte, ce qui permet d'effectuer des opérations sur la mémoire de l'appareil tandis que le côté hôte le considère comme un pointeur normal dans la mémoire de l'hôte. L'orateur mentionne également le nouveau concept de mémoire virtuelle partagée dans OpenCL 2.0, qui étend la mémoire globale à la région de la mémoire hôte et permet aux appareils d'accéder aux données sur l'hôte, y compris les structures de données basées sur des pointeurs comme les listes liées, les arbres et les graphiques.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, l'orateur explique la mémoire virtuelle partagée, les objets image et les canaux dans OpenCL. La mémoire virtuelle partagée est une technique où les noyaux utilisent des pointeurs de l'espace mémoire de l'hôte pour trouver les bonnes données. Les objets image sont similaires aux tampons, mais ce sont des structures multidimensionnelles et ont une gamme limitée de types pour les données graphiques. Les canaux sont essentiellement des structures de type premier entré, premier sorti (FIFO), et ils sont utilisés pour transmettre des données d'un noyau à un autre afin que deux noyaux puissent partager une région de mémoire au sein de l'appareil, protégeant ainsi l'état partagé en utilisant la technologie atomique. opérations et un modèle cohérent en mémoire. De plus, les canaux ne peuvent pas prendre en charge les opérations côté hôte.

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30. Modèle de mémoire de périphérique OpenCL, clôture, opérations atomiques, tuyau

30. Modèle de mémoire de périphérique OpenCL, clôture, opérations atomiques, tuyau

Cette vidéo fournit une vue d'ensemble du modèle de mémoire de périphérique OpenCL, y compris les structures de mémoire globales, locales, constantes et privées, ainsi que le modèle de cohérence hiérarchique et le mappage au matériel. La vidéo se penche également sur l'utilisation des opérations atomiques et des instructions de clôture de mémoire pour assurer les opérations de lecture et d'écriture atomiques, l'utilisation de l'ordre Z et des canaux pour des opérations d'image efficaces et le transfert de données intermédiaires, et les avantages de l'utilisation de canaux pour réduire les accès à la mémoire et la latence. . Dans l'ensemble, la vidéo met en évidence des considérations importantes pour l'utilisation de la mémoire dans la programmation OpenCL.

• 00:00:00 Dans cette section, le modèle de mémoire de périphérique OpenCL est abordé, qui comprend quatre catégories principales de mémoire : globale, locale, constante et privée. La relation entre ces structures de mémoire est illustrée, la mémoire globale étant visible pour tous les éléments de travail et groupes de travail, la mémoire locale visible uniquement pour les éléments de travail au sein d'un groupe de travail et la mémoire privée uniquement visible pour l'élément de travail correspondant. Les opérations de mémoire suivent un modèle de cohérence hiérarchique et sont ordonnées de manière prévisible au sein d'un élément de travail, la cohérence entre les groupes de travail n'étant garantie qu'au niveau d'une opération de barrière. Les espaces mémoire sont mappés au matériel et sont disjoints par défaut, et la conversion d'un espace d'adressage à un autre n'est pas autorisée. Dans l'ensemble, cette section fournit une vue d'ensemble du modèle de mémoire et met en évidence des considérations importantes pour l'utilisation de la mémoire dans OpenCL.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, le modèle de mémoire de l'appareil OpenCL, y compris la mémoire globale et locale, est expliqué. L'utilisation d'une structure de données personnalisée pour définir des objets tampon dans la mémoire globale est également décrite. De plus, un exemple de fonction de noyau utilisant la mémoire locale pour une communication rapide entre les éléments de travail dans un groupe de travail est fourni. La fonction prend des pointeurs vers la mémoire globale et locale comme arguments et utilise une instruction de barrière de groupe de travail.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, la vidéo traite du modèle de mémoire de périphérique OpenCL, de la clôture, des opérations atomiques et du canal. Le schéma illustre les objets tampons A et B qui sont alloués dans l'espace mémoire global et un tableau C alloué dans l'espace mémoire local. Au démarrage de la fonction noyau, tous les éléments de travail exécutent les instructions avant l'instruction barrière pour initialiser les variables locales. L'opération de barrière synchronise ensuite tous les éléments de travail au sein du groupe de travail et après cela, les éléments de travail effectuent des ajouts à l'aide d'une seule variable avec les valeurs correspondantes dans la mémoire locale et mettent à jour les emplacements correspondants dans le tampon de résultat B. La vidéo explique également les opérations de clôture qui font ne garantissent pas l'ordre entre les éléments de travail et sont utilisés pour fournir un ordre entre les opérations de mémoire d'un élément de travail.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur explique le processus d'incrémentation des compteurs et d'échange des valeurs des variables avec des emplacements de mémoire dans OpenCL. Ils soulignent l'importance d'utiliser des opérations atomiques et des instructions de clôture de mémoire pour garantir que les opérations de lecture et d'écriture sont effectuées de manière atomique et sans interruption. Ils expliquent également la différence entre les objets image et les tampons et comment les objets image offrent un accès à des fonctions de mémoire spéciales qui peuvent être accélérées à l'aide de processeurs graphiques ou d'autres dispositifs spécialisés.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, la vidéo traite de l'utilisation de l'ordre Z et des canaux dans OpenCL pour des opérations d'image efficaces. L'ordre Z est un moyen de regrouper les pixels voisins dans une ligne de cache pour augmenter la probabilité d'accéder aux pixels voisins et réduire la probabilité de sauts de page. Les canaux sont un type d'objet mémoire qui conserve les données dans l'ordre premier entré, premier sorti, utilisé pour améliorer le comportement d'exécution des applications de streaming en chevauchant l'exécution et l'échange de données. La vidéo fournit un exemple de détection d'objets dans des images utilisant des noyaux pour le lissage des pixels, le mélange de gaussiennes, l'érosion et la dilatation, montrant comment les données intermédiaires sont transférées d'une étape à la suivante. Les tubes peuvent permettre une communication interne très efficace en connectant un noyau producteur à un consommateur interne via un canal mémoire de tube.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, la vidéo présente le concept d'utilisation de canaux dans la programmation OpenCL pour transférer des données entre les noyaux. Avec l'utilisation de canaux, au lieu de lire et d'écrire des données à partir de la mémoire globale, les données intermédiaires peuvent être transférées entre les noyaux à l'aide de structures de mémoire sur puce efficaces. Cela se traduit par une réduction des accès mémoire à la mémoire globale et réduit la latence. La vidéo contraste également cette approche avec l'approche traditionnelle d'écriture et de lecture de données à partir de la mémoire globale, ce qui entraîne de nombreuses opérations de mémoire effectuées vers la mémoire globale, créant une concurrence entre les noyaux pour accéder aux données.

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31. Synchronisation des éléments de travail OpenCL

31. Synchronisation des éléments de travail OpenCL

Cette vidéo sur la synchronisation des éléments de travail OpenCL traite de la nécessité d'une synchronisation entre les éléments de travail dans les fonctions du noyau lorsque vous travaillez avec des partitions de données qui ne sont pas indépendantes. Les techniques de synchronisation comprennent l'utilisation de fonctions de barrière, de clôtures de mémoire globales et locales et d'opérations atomiques. Les opérations atomiques peuvent être utilisées pour implémenter des mutex ou des sémaphores, qui garantissent qu'un seul élément de travail peut accéder aux données ou régions protégées à la fois. La vidéo couvre également le concept des verrous tournants et le fonctionnement de la synchronisation des éléments de travail dans OpenCL, avec des conseils contre le transfert de données incrémentiel et l'utilisation de fonctions spéciales pour transférer efficacement de grandes quantités de données. Enfin, l'orateur explique l'utilisation d'une fonction de rappel pour que le noyau attende les événements associés avant de continuer.

• 00:00:00 Dans cette section, l'importance de la synchronisation des éléments de travail dans les fonctions du noyau est abordée, et le besoin de synchronisation lors de l'utilisation de partitions de données qui ne sont pas complètement indépendantes est souligné. L'utilisation de la fonction intégrée de barrière pour synchroniser les éléments de travail dans un groupe est expliquée, ainsi que les options d'utilisation des clôtures de mémoire locales et globales. L'utilisation d'opérations atomiques pour s'assurer que certaines opérations sont complètement terminées ou pas du tout est également couverte, avec un exemple donné d'un résultat incorrect causé par plusieurs éléments de travail essayant de décrémenter une valeur en même temps.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, la vidéo traite de l'utilisation des opérations atomiques dans OpenCL pour implémenter des mécanismes de synchronisation tels qu'un mutex ou un sémaphore. Les opérations atomiques garantissent qu'une opération est effectuée de manière indivisible et thread-safe, et tous les éléments de travail s'assureront que l'instruction est exécutée de manière atomique. Un exemple est donné d'une fonction noyau nommée "atomic" qui prend un pointeur vers la mémoire globale et déclare deux variables dans la mémoire locale. La première variable est incrémentée à l'aide d'une instruction non atomique, tandis que la seconde est incrémentée de manière atomique à l'aide de l'opération atomique. Enfin, le résultat des deux variables est affecté au tampon global. La vidéo explique que les opérations atomiques peuvent être utilisées pour implémenter des mutex ou des sémaphores, qui garantissent qu'un seul élément de travail peut accéder à des données ou des régions protégées à la fois, comme dans les plates-formes logicielles traditionnelles comme Linux ou Windows.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, la vidéo explique la nécessité d'une synchronisation des éléments de travail et comment un mutex peut être utilisé pour garantir qu'un seul thread accède aux données critiques à un moment donné. Le processus de verrouillage et de déverrouillage d'un mutex implique plusieurs opérations plus petites, notamment la lecture de la valeur d'origine, la modification de l'état et l'écriture de la valeur mise à jour dans la mémoire. La vidéo présente la fonction d'échange de comparaison atomique, qui compare la valeur d'origine à un emplacement à un paramètre de comparaison et attribue une nouvelle valeur si la condition est vraie. Cette fonction est utile pour implémenter un mutex et permet au programme de vérifier si le mutex est dans l'état verrouillé et de procéder en conséquence. Si le mutex est déjà verrouillé, le programme renverra simplement sa valeur d'origine et attendra qu'il soit disponible.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, le concept de verrous tournants est introduit en tant que mécanisme de synchronisation entre les éléments de travail. Les verrous tournants continuent de vérifier l'état d'un mutex jusqu'à ce qu'il soit déverrouillé, et la fonction d'opérations atomiques est utilisée pour implémenter un verrou tournant. Une fonction noyau appelée Mutex est définie avec deux arguments, où le deuxième argument vérifie si le mutex est dans un état solide, et si c'est le cas, il attend jusqu'à ce qu'il soit déverrouillé. Une fois le mutex déverrouillé, l'élément de travail procède à l'incrémentation de la somme, et finalement, tous les éléments de travail sont synchronisés lorsqu'ils atteignent la fin de la fonction noyau. L'exemple introduit également le contre-exemple où les unités de calcul d'un périphérique ne peuvent pas mapper plus de groupes de travail qu'il n'y a de groupes dans la fonction noyau.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, la vidéo explique comment fonctionne la synchronisation des éléments de travail dans OpenCL. Lorsqu'il y a plus d'éléments de travail que d'unités informatiques, une fonction du noyau peut se bloquer car les éléments de travail doivent attendre les uns les autres pour accéder au mutex qui synchronise leurs actions. Si plusieurs éléments de travail se trouvent dans le même groupe, le noyau se bloquera également car les éléments de travail individuels ne peuvent pas accéder à la mémoire globale séparément, ce qui signifie que le mutex ne sera pas utile pour synchroniser leurs actions. Pour transférer une grande quantité de données entre la mémoire locale et globale, la vidéo déconseille le transfert incrémentiel de données car cela prend du temps. Au lieu de cela, l'utilisation de fonctions intégrées spéciales telles que la copie de groupe de travail de groupe synchrone et asynchrone est plus efficace.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, l'orateur explique le processus d'utilisation d'une fonction de rappel pour faire attendre le noyau un ou plusieurs événements associés à des transferts de données antérieurs. Étant donné que les événements de groupe d'attente ne sont disponibles que du côté du noyau, une fonction de rappel est utilisée en tant que fonction sur l'application hôte. L'orateur donne un exemple où l'instruction finale est une fonction d'événements de groupe d'attente qui garantit que le noyau attend les événements associés avant de continuer.

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32. Événements OpenCL

32. Événements OpenCL

La vidéo explique les événements OpenCL et leur utilisation dans la surveillance des opérations, la notification aux hôtes des tâches terminées et la synchronisation des commandes tout en fournissant des exemples de fonctions de rappel et d'événements de synchronisation des commandes. La vidéo passe en revue les différences entre les événements de commande et les événements utilisateur, comment le statut doit être mis à jour pour les événements utilisateur et comment les mises à jour permettent aux événements de lancer une opération de lecture. La vidéo met en garde contre l'utilisation inappropriée des indicateurs de blocage et souligne comment l'API CL Get Event Info peut fournir des informations précieuses sur l'état et le type d'une commande tout en préconisant une utilisation appropriée des rappels dans la gestion des événements au sein d'un programme OpenCL.

• 00:00:00 Dans cette section, nous découvrons les événements OpenCL, qui sont utilisés pour surveiller les opérations dans le framework OpenCL. Les événements peuvent déclencher des notifications pour informer les hôtes qu'une commande est terminée sur l'appareil et peuvent être utilisés pour synchroniser les commandes. Les fonctions de rappel sont essentielles pour transférer des informations via des événements. Nous pouvons associer des événements à des commandes de transfert de données en utilisant la fonction de rappel. Le rappel d'événement CL set est utilisé pour associer la fonction de rappel à l'événement particulier. Les fonctions de rappel doivent avoir la même signature, void C Je rappellerai avec le nom de la fonction, l'état de l'événement et les données. Nous pouvons utiliser des paramètres pour transmettre des données si nécessaire, et le programme principal utilise un événement pour associer la fonction de rappel.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, l'orateur explique le code des événements OpenCL et le fonctionnement des fonctions de rappel. Ils décrivent deux fonctions de rappel, kernel et read, qui parcourent les données pour vérifier s'il existe des données qui ne sont pas égales à 5.0. L'orateur décrit comment le programme principal initialise le message du noyau et définit les fonctions de rappel à l'aide du rappel d'événement envoyé par CL. Ils expliquent comment fonctionnent les événements de synchronisation des commandes, comment établir leur propre ordre d'exécution des commandes à l'aide de listes d'attente et comment les événements de commande sont associés à une commande tandis que les événements utilisateur sont associés à un programme hôte. Enfin, le conférencier donne un exemple de la façon dont deux événements du noyau sont déclenchés lorsque deux tâches incue sont terminées.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, l'orateur discute de l'utilisation des événements dans OpenCL et des différences entre les événements de commande et les événements utilisateur. Les événements de commande correspondent aux commandes exécutées sur les appareils, tandis que les événements utilisateur sont générés par l'application hôte. Les événements utilisateur peuvent être créés à l'aide de la commande `CL create user event` avec le contexte et le code d'erreur de retour comme arguments. Le statut des événements utilisateur doit être mis à jour par `CL set user event status` avant de les utiliser. L'orateur fournit également un exemple où l'opération de lecture sur la mémoire tampon et la fonction du noyau ne seront pas exécutées tant qu'un événement utilisateur n'aura pas eu lieu. Enfin, l'état de l'événement utilisateur est mis à jour sur "CL terminé" ou "CR réussi" pour lancer l'opération de lecture.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, l'orateur explique comment les événements sont utilisés pour synchroniser différentes opérations dans un programme OpenCL. Des événements peuvent être définis pour notifier la fin d'une opération spécifique, permettant aux opérations suivantes de démarrer. L'état d'un événement peut être interrogé à l'aide de l'API CL Get Event Info, qui peut fournir des informations sur le type et l'état d'une commande. L'orateur met également en garde contre la définition de l'indicateur de blocage sur true, ce qui peut bloquer le programme hôte en attendant un événement, et explique comment une utilisation appropriée des rappels peut aider à gérer les événements dans un programme OpenCL.

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33. Profilage d'événements OpenCL

33. Profilage d'événements OpenCL

La vidéo couvre le profilage d'événement OpenCL, expliquant comment mesurer les informations de synchronisation sur une commande en utilisant l'indicateur CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE et en associant un événement de profil à une commande. L'orateur montre comment effectuer des expériences de profilage pour déterminer le temps nécessaire aux transferts de données, aux opérations de carte mémoire et aux fonctions du noyau. La vidéo fournit des exemples de code et explique les avantages de l'utilisation d'opérations de carte mémoire pour réduire la surcharge de transfert de données. De plus, la vidéo montre comment l'augmentation du nombre d'éléments de travail peut réduire le temps d'exécution du noyau.

• 00: 00: 00 Dans cette section, l'orateur discute du profilage d'événement dans OpenCL et comment il peut être utilisé pour mesurer les informations de synchronisation sur une commande. Pour activer le profilage, le locuteur définit l'indicateur CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE lors de la création d'une file d'attente de commandes. Le locuteur associe ensuite un événement CI à une commande en plaçant l'événement comme dernier argument dans l'API en file d'attente, et une fois l'exécution de la commande terminée, l'API CL_GET_EVENT_PROFILING_INFO est utilisée pour obtenir des informations sur le minutage de la commande. Des exemples sont donnés, tels que la façon de déterminer combien de temps une commande est restée dans une file d'attente ou combien de temps il a fallu pour s'exécuter. Le code OpenCL est également fourni pour illustrer l'utilisation de ces API pour profiler les événements.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, l'orateur explique comment effectuer une expérience de profilage pour déterminer le temps nécessaire aux transferts de données et aux opérations de carte mémoire. En utilisant le profilage d'événements, il est possible d'éliminer les fluctuations du temps d'exécution et de calculer avec précision le temps total cumulé pour un nombre défini d'itérations. Le partitionnement des données peut aider à réduire le temps d'exécution, et le profilage des événements peut être utilisé pour profiler le CIO dans la fonction noyau de la gamme Q nd afin de déterminer le temps d'exécution d'un seul élément de travail. Les résultats de l'expérience de profilage démontrent que l'utilisation d'opérations de carte mémoire peut réduire la surcharge du transfert de données.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, l'orateur explique comment profiler le fonctionnement de la carte mémoire à l'aide du profilage d'événements OpenCL. Ils utilisent une boucle for pour répéter le processus plusieurs fois afin d'obtenir un temps d'exécution moyen. Ils lancent un noyau en utilisant le CL en file d'attente et organisent le noyau et l'associent à un événement de profil. Ils utilisent CL pour obtenir des informations de profilage uniformes pour connaître l'heure de début et de fin de l'événement, ce qui donne des informations de synchronisation liées à l'exécution du noyau. Une fois toutes les itérations effectuées, ils calculent le temps d'exécution moyen. Ils montrent également que l'augmentation du nombre d'éléments de travail réduit le temps d'exécution du noyau.

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34. Présentation du mappage OpenCL vers FPGA

34. Présentation du mappage OpenCL vers FPGA

Cette vidéo donne un aperçu du mappage d'OpenCL sur FPGA, soulignant l'importance d'OpenCL en tant que langage de programmation pour les applications basées sur FPGA. OpenCL permet la programmation de charges de travail complexes sur des accélérateurs matériels tels que les FPGA, les GPU et les processeurs multicœurs, à l'aide d'API C/C++ familières. Le concept de mappage d'OpenCL à FPGA est expliqué en utilisant le modèle de programmation OpenCL comme exemple, avec du code divisé entre les côtés hôte et accélérateur ou périphérique. L'utilisation de threads dans le partitionnement des ensembles de données et des groupes de travail dans OpenCL est également abordée, chaque groupe partageant la mémoire locale pour effectuer efficacement des calculs parallèles sur les FPGA.

• 00:00:00 Dans cette section, le narrateur explique l'importance d'OpenCL en tant que langage de programmation pour les applications basées sur FPGA. Il souligne qu'il y a plus de programmeurs CPU standard que de programmeurs FPGA car le développement FPGA nécessite des compétences en conception logique et une connaissance des ressources FPGA. Cependant, avec OpenCL, les développeurs de logiciels peuvent écrire des programmes optimisés et débogués dans un environnement logiciel familier. OpenCL est un modèle de programmation logicielle qui permet de programmer des charges de travail complexes sur des accélérateurs matériels tels que les FPGA, les GPU et les processeurs multicœurs. Il utilise des API C/C++ familières et est libre de redevance et une redevance ouverte. L'une des principales caractéristiques d'OpenCL est son modèle d'exécution, qui spécifie comment le parallélisme peut être déduit dans les conceptions traditionnelles. Avec OpenCL, les utilisateurs peuvent concevoir un noyau qui exécute un grand nombre de petites tâches sur plusieurs éléments de données en parallèle, exploitant ainsi les ressources matérielles.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section de la vidéo, le concept de mappage OpenCL sur FPGA est expliqué. Le modèle de programmation OpenCL est utilisé comme exemple, où le code est divisé entre les côtés hôte et accélérateur ou périphérique. Le programme hôte prépare les commandes créées pour les périphériques et les noyaux à soumettre à ces périphériques. Du côté de l'appareil, une fonction du noyau est définie dans OpenCLC, et lorsque le CL dans Q et arranger le noyau est exécuté sur l'hôte, il déclenche plusieurs instances de cette fonction du noyau en tant qu'unités informatiques sur l'appareil. Les noyaux OpenCL sont des fonctions parallèles de données qui définissent de nombreux threads d'exécution parallèles. Les noyaux peuvent être exécutés par un périphérique informatique, qui peut être un CPU, un GPU ou un FPGA. Dans cet exemple, le noyau effectue la somme judicieuse sur chaque paire d'éléments de a et B et se fait en parallèle car il n'y a pas de dépendance entre ces paires individuelles.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur discute de l'utilisation des threads dans le partitionnement des ensembles de données et des groupes de travail dans OpenCL. Ils expliquent que les threads peuvent accéder à différentes parties de l'ensemble de données d'origine et sont regroupés en groupes de travail, chaque groupe partageant la mémoire locale. Les threads sont identifiés à l'aide d'ID, y compris les ID locaux et globaux, l'ID global étant calculé à l'aide d'une formule qui inclut l'ID de groupe et la taille locale. Ce système permet une utilisation efficace des ressources dans l'exécution de calculs parallèles sur les FPGA.

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35. Types de mémoire OpenCL et environnement d'exécution

35. Types de mémoire OpenCL et environnement d'exécution

L'environnement OpenCL dispose de différents types de mémoire côté périphérique, notamment la mémoire privée, la mémoire locale, la mémoire globale et la mémoire constante, la mémoire hôte étant également utilisée pour le calcul. Le mappage des fonctions du noyau dans le FPGA utilise un compilateur OpenCL qui génère un langage de description de haut niveau compilé avec un environnement de développement HDL typique. La conception complète du FPGA, y compris les accélérateurs, les fonctions du noyau, le chemin des données et les structures de mémoire, est produite par un compilateur hors ligne appelé OC. Les packages de support de carte prennent en charge la communication PCIe et les contrôleurs de mémoire pour communiquer avec les composants de la puce dans l'environnement d'exécution du côté hôte et du périphérique. Cela permet aux fonctions du noyau d'être exécutées et de communiquer avec d'autres ressources et composants de mémoire.

• 00:00:00 Dans cette section, il est expliqué que l'environnement OpenCL possède différents types de composants de mémoire côté périphérique. Ces types de mémoire incluent la mémoire privée pour chaque élément de travail, la mémoire locale qui peut être partagée par plusieurs éléments de travail au sein d'un groupe de travail, la mémoire globale qui est partagée par tous les éléments de travail et groupes de travail, et la mémoire constante utilisée pour stocker les constantes. La mémoire hôte est également utilisée pour le calcul dans l'hôte et le périphérique utilise certaines interconnexions telles que PCIe QPI ou AXI pour communiquer et échanger des données. Le processus de mappage des fonctions du noyau dans le FPGA utilise le compilateur OpenCL qui génère un langage de description de haut niveau, qui peut être VHDL ou Verilog. Cette implémentation est compilée avec un environnement de développement HDL typique, tel que quarters, pour générer un flux binaire de programmation FPGA.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, l'orateur discute des composants de l'environnement d'exécution pour OpenCL, qui comprend le pilote du système d'exploitation, la description du matériel de bas niveau et la bibliothèque d'implémentation de l'API OpenCL. L'application entière sera exécutée sur le processeur, et pour les périphériques FPGA, il existe un compilateur hors ligne appelé OC qui produit la conception complète du FPGA, y compris les accélérateurs, les fonctions du noyau, le chemin des données et les structures de mémoire utilisées par les noyaux. Les packages de support de carte sont fournis avec l'environnement SDK, qui prend en charge la communication PCIe et les contrôleurs de mémoire pour communiquer avec les composants de la puce. L'environnement d'exécution côté hôte et côté périphérique permet d'exécuter les fonctions du noyau et de communiquer avec d'autres ressources et composants de mémoire.