OpenCL dans le Trading - page 10

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Facile, efficace, efficient : programmation GPU avec PyOpenCL et PyCUDA (1)

Programmation GPU avec PyOpenCL et PyCUDA (1)

Cette vidéo présente PyOpenCL et PyCUDA, des packages pour une programmation GPU efficace avec Python. L'orateur souligne les avantages d'OpenCL pour sa flexibilité à communiquer avec d'autres appareils du fournisseur, contrairement à CUDA de Nvidia. Le modèle de programmation implique l'indexation des informations pour distinguer les différents carrés d'une grille, permettant plus de parallélisme et moins de dépendance aux caches mémoire. De plus, PyOpenCL et PyCUDA facilitent la communication et la programmation des appareils de calcul, permettant ainsi une productivité plus rapide et facilitant l'informatique asynchrone. L'orateur discute également de l'importance de la gestion de la mémoire de l'appareil et de la disponibilité des opérations atomiques dans PyOpenCL et PyCUDA.

• 00:00:00 Dans cette section, Andreas Faulkner présente PyOpenCL et PyCUDA en tant que packages pour une programmation GPU simple, efficace et efficiente avec Python. Faulkner explique que PyOpenCL et PyCUDA permettent la programmation pour les GPU via CUDA ou OpenCL via une interface Python. De plus, il souligne les avantages d'OpenCL en raison de sa flexibilité pour communiquer avec d'autres appareils du fournisseur par rapport à un appareil CUDA de Nvidia. Faulkner affirme qu'avec les GPU, il est possible de faire mieux qu'avec les CPU traditionnels en implémentant un système différent, dans lequel les instructions sont contrôlées par une multitude de composants grossiers et simples. En fin de compte, avec PyOpenCL et PyCUDA, les programmeurs peuvent contrôler 16 instructions indépendantes pour exécuter des charges de travail de calcul scientifique.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, l'orateur discute des idées fondamentales de Cindy Acosta, qui impliquent d'ajouter plus de parallélisme pour résoudre le problème de la lenteur de la mémoire. En ajoutant plus d'ALU et en augmentant la quantité de stockage partagé et de stockage de contexte, la puce peut continuer à faire un travail utile même lorsqu'elle est bloquée par des blocages de mémoire. L'objectif est de programmer un nombre infini de cœurs, car exprimer le parallélisme dans un programme est beaucoup plus facile que de transformer un programme parallèle en programme séquentiel. La conception matérielle ultime comprend 128 jeux d'instructions indépendants organisés de manière à permettre plus de parallélisme et moins de dépendance aux caches mémoire et à l'exécution dans le désordre.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, l'orateur explique comment cartographier le matériel d'un ordinateur dans une image où il y a une infinité de forêts et de pannes, dans le but de préserver la véritable nature à l'échelle du matériel. Ceci est réalisé en définissant des éléments de travail, avec une grille à deux dimensions regroupant le nombre d'éléments de travail. En mappant ces groupes sur une machine, le parallélisme supplémentaire peut être transformé en exécution séquentielle. Le modèle de programmation fourni par PyOpenCL et PyCUDA se comporte comme un pool de parallélisme dans lequel la puce peut tomber, avec un transfert vers une exécution séquentielle uniquement lorsqu'il n'y a plus de parallélisme sur la puce.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur explique le modèle de programmation de la programmation GPU avec PyOpenCL et PyCUDA. Le modèle implique l'exécution d'une seule fonction plusieurs fois, chaque exécution correspondant à un carré dans une grille. Pour distinguer les différents carrés de la grille, des informations d'indexation sont utilisées, telles que des identifiants locaux et globaux, et une fonction est écrite qui utilise ces informations pour accéder aux données. L'orateur poursuit en expliquant qu'OpenCL est le langage informatique ouvert utilisé pour la programmation GPU, qui fournit une génération de code d'exécution et est un moyen flexible de parler aux différentes puissances de calcul disponibles dans la boîte.
  
  
• 00: 20: 00 Dans cette section, l'orateur discute de l'utilisation et de l'implémentation d'OpenCL, déclarant qu'il existe au moins trois implémentations de haute qualité de celui-ci. Alors que CUDA existe depuis plus longtemps et est plus visible en raison de sa présence sur la page Web de NVIDIA, OpenCL a été adopté par plusieurs organisations, dont Apple. L'orateur note qu'il a donné un cours sur OpenCL et a trouvé que c'était une bonne idée, plusieurs étudiants ayant choisi d'utiliser OpenCL au lieu de CUDA. De plus, l'orateur souligne qu'il n'y a pas beaucoup de différence conceptuelle entre OpenCL et CUDA, et que les différences de performances sont souvent artificielles.
  
  
• 00: 25: 00 Dans cette section, l'orateur discute de l'architecture de la programmation GPU, en partant de l'hôte et de l'interface d'exécution, et en décrivant les différentes plates-formes et unités de calcul qu'elles contiennent. L'orateur présente ensuite PyOpenCL et sa capacité à permettre à Python de communiquer avec et de programmer les différents appareils de calcul, ce qui peut augmenter la productivité et permettre le traitement par rotation, entre autres avantages. L'utilisation de PyOpenCL est considérée comme un bon moyen d'utiliser des appareils de calcul à partir d'un langage de haut niveau, tel que Python, sans avoir à se soucier des détails techniques.
  
  
• 00: 30: 00 Dans cette section, l'orateur discute de la différence entre la compilation au moment de la compilation et au moment de l'exécution et comment le script pour les GPU est une chose défendable à faire. Il explique que pour certains codes, comme les choses à haut niveau de fumée lente où la vitesse n'est pas si importante, il est logique d'utiliser un langage de script pour la programmation GPU. De plus, comme le processeur est limité à être plus ou moins un agent de la circulation dans la programmation GPU, l'utilisation d'un langage de script comme Python peut être très rapide pour faire avancer les choses. L'orateur présente ensuite PyOpenCL et comment il permet à un utilisateur d'exécuter du code source C lors de l'exécution avec un support natif pour la compilation.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, le présentateur démontre la programmation GPU avec PyOpenCL et PyCUDA en commençant par un tableau de nombres aléatoires et en créant un contexte OpenCL pour créer un tampon pour transférer les données sur le GPU. Ils créent ensuite un programme CL pour multiplier les données et l'appeler avec une commande sur une grille de taille huit. Le présentateur met l'accent sur la simplicité du programme et démontre que le programme fonctionnerait toujours parfaitement avec une taille de grille plus grande, contrairement à CUDA. Ils concluent en confirmant que le résultat souhaité a été obtenu et suggèrent d'apporter d'autres modifications au programme pour aider à comprendre le modèle de programmation.
  
  
• 00:40:00 Dans cette section, l'orateur explique le concept de taille de grille et de taille de groupe de travail dans la programmation PyOpenCL et PyCUDA. Il est important de noter que la taille globale de la grille reste la même quelle que soit la taille du groupe de travail. La modification de la taille du groupe de travail peut entraîner une différence significative de performances. L'orateur explique également comment modifier le programme pour utiliser un groupe de 16 par 16 séances d'entraînement et comment comparer l'utilisation d'un élément de travail par groupe par rapport à l'utilisation de 256 pour la catégorie. Il est important de garder à l'esprit que le CPU et le GPU communiquent entre eux et que le calcul réel s'exécute de manière asynchrone.
  
  
• 00: 45: 00 Dans cette section, l'instructeur explique comment les délais sont mesurés à l'aide des commandes kernel log et dot wait dans PyOpenCL. Lors de l'exécution d'une analyse comparative, les mesures de temps sont écrites avant et après le journal du noyau, et la commande dot wait est utilisée à la fin pour assurer une exécution complète du noyau. L'instructeur souligne également comment PyOpenCL et PyCUDA fournissent un accès complet aux couches sous-jacentes et gèrent automatiquement les ressources, ce qui facilite l'augmentation de la productivité. De plus, ces bibliothèques s'intègrent de manière transparente à d'autres frameworks et fonctionnent sur tous les principaux systèmes d'exploitation, y compris les extensions de fournisseurs tels que Nvidia.
  
  
• 00: 50: 00 Dans cette section, l'orateur discute de la disponibilité des opérations atomiques dans PyOpenCL et PyCUDA, déclarant qu'elles font partie de la partie de base de la norme et ne sont pas émulées si elles ne sont pas disponibles dans le matériel. L'orateur mentionne également l'utilisation de la représentation sous forme de chaîne dans la génération de code, qui, selon eux, serait construite au-dessus de PyOpenCL. La section se termine avec l'orateur soulignant l'importance de gérer soigneusement la mémoire de l'appareil et faisant référence à la disponibilité de la documentation sur PyOpenCL et PyCUDA.
  
  
• 00: 55: 00 Dans cette section, l'orateur explique comment PyOpenCL et PyCUDA peuvent rendre les programmeurs plus productifs et leur faire gagner un temps précieux lors du codage de tâches qui seraient triviales à l'aide de bibliothèques open source. Ils peuvent également générer un engouement pour Python et permettre aux programmeurs qui ne connaissent pas le C++ d'écrire rapidement des programmes. L'utilisation de plusieurs contextes dans Open CL peut aider à coordonner les gros calculs d'un programme à partir d'une source unique.

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Facile, efficace, efficient : programmation GPU avec PyOpenCL et PyCUDA (4)

Programmation GPU avec PyOpenCL et PyCUDA (4)

Cette série de vidéos couvre divers sujets liés à la programmation GPU à l'aide de PyOpenCL et PyCUDA. L'orateur partage des exemples de code et discute du cycle de développement, de la création de contexte et des différences entre les deux outils. Ils abordent également la détection des collisions, les méthodes galerkin discontinues, les formulations variationnelles des PDE et l'optimisation de la multiplication matrice-vecteur. De plus, le conférencier évoque les défis des produits à matrice de calcul et met en évidence les différences de performances entre CPU et GPU en termes de bande passante mémoire. La vidéo se termine en soulignant l'importance de l'optimisation des performances lors de l'utilisation de PyOpenCL et PyCUDA.

La vidéo traite également des avantages de la combinaison de scripts et de cogénération d'exécution avec PyOpenCL et PyCUDA. Le conférencier explique que cette approche peut améliorer les performances des applications et rendre le pas de temps moins difficile. Dans la démonstration des plans de solution Maxwell et des puissances d'inspiration, les avantages étaient évidents. L'orateur suggère que l'utilisation de ces outils en combinaison est une excellente idée et qu'il existe un potentiel d'exploration plus approfondie.

• 00:00:00 Dans cette section, l'orateur partage son code qui est similaire à PyOpenCL mais en PyCUDA pour la programmation GPU. Il alloue la mémoire pour les copies de périphériques et montre le noyau qui effectue la multiplication des éléments. Il mentionne également comment ils peuvent avoir plus d'une adresse de périphérique, et un peu sur la fonctionnalité de PyCUDA par rapport à PyOpenCL. Enfin, il discute des calculs vectoriels à matrice creuse et de la manière dont le gradient conjugué peut décider s'il peut converger en fonction du processus interne, de sorte que le calcul puisse continuer pendant que les données sont transmises entre le CPU et le GPU.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, l'orateur discute du cycle de développement de l'utilisation d'un langage de script par opposition à un code compilé pour la programmation GPU, et des inconvénients du premier. Ils expliquent que si un code compilé aide à détecter les bogues lors de la compilation et améliore les performances, un langage de script ne le permet pas. Cependant, ils soutiennent que les packages PyCUDA et PyOpenCL peuvent aider à éliminer ce problème en permettant d'invoquer le compilateur et d'éviter le temps d'attente entre les invocations. De plus, ils mentionnent la distinction entre l'API d'exécution et l'API du pilote et l'exigence de laisser les bibliothèques d'API d'exécution créer le contexte dans lequel on travaille.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, l'intervenant discute des différences entre PyOpenCL et PyCUDA. L'objet de contexte dans l'un ou l'autre outil peut être créé de différentes manières. Cependant, une documentation est disponible pour les deux, ce qui facilite le développement de noyaux par les utilisateurs. L'orateur encourage l'utilisation de micro-benchmarks pour modéliser les performances et ainsi optimiser les performances lors de l'écriture de code intelligent. Ils passent ensuite à montrer comment la détection de collision peut être définie de telle manière qu'elle fonctionne bien pour une gamme de problèmes d'algèbre linéaire.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, l'orateur discute d'un modèle utilisé pour spécifier le principal insuffisant pour capturer la distance, mais reconnaît qu'il n'est pas suffisant pour tout capturer. Il partage ensuite le code pour charger les données dans la mémoire partagée et parcourir la possibilité d'un noyau. L'orateur parle de l'optimisation pour des solutions spécifiques et de la possibilité de réutiliser une variable dans une boucle. Il explique ensuite la méthode galerkine discontinue, qui est une méthode des éléments finis utilisée pour les liaisons de conservation dépendant du temps. La méthode implique l'intégration par parties et l'obtention d'un terme de frontière à travers les éléments, avec un choix d'intégrer sur la frontière de l'élément.
  
  
• 00: 20: 00 Dans cette section, l'orateur discute du défi de savoir comment traiter deux valeurs valides différentes à l'interface de l'interface gouvernementale puisque la fonction de test et l'espace de solution portent une discontinuité. L'orateur propose d'utiliser la théorie des solveurs de Riemann qui a été développée pour une méthode des volumes finis. En résolvant un principe de loi de conservation et en sélectionnant l'une des deux valeurs le long de l'interface, un formanta faible peut être créé. Cette approche donne la communication entre différentes valeurs tout en résolvant l'équation. Il existe différents schémas mathématiques qui peuvent être utilisés, mais l'utilisation d'un solveur de Riemann peut résoudre l'équation de sorte qu'elle tombe dans l'espace des solutions.
  
  
• 00: 25: 00 Dans cette section, l'orateur discute de la formulation de la formulation variationnelle de PDE, qui implique la substitution de fonctions de base pour introduire des matrices élément par élément, et la vue du produit interne résultante conduit à une matrice de masse. Ils discutent également de l'inversion de la matrice de masse, qui peut être effectuée élément par élément pour un schéma assez simple, et de la simplification du schéma à l'aide de l'EG, qui convient bien aux données denses localement et a généralement été utilisé comme un -méthode de commande.
  
  
• 00: 30: 00 Dans cette section, l'orateur discute de l'intensité de calcul de l'utilisation d'ordres supérieurs, ce qui rend l'utilisation de PyOpenCL et PyCUDA pour la programmation GPU une option attrayante. Lorsqu'il s'agit de lois de conservation linéaires, certains choix doivent être faits en fonction de sa complexité, et lors de la prise de vue pour un port moyen, l'entreprise devient plus gérable. Le temps d'exécution asymptotique est dominé par deux produits matrice-vecteur par élément, et certains calculs sont plus rentables que les éléments de produits tensoriels. L'espace d'approximation utilisé est local autour de l'espace du village global, et l'exploitation de la structure du produit tensoriel n'apporte aucun avantage.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, la vidéo explore comment optimiser la multiplication matrice-vecteur en divisant la charge de travail entre différents travailleurs. L'orateur discute du compromis entre l'utilisation d'un élément par travailleur ou de plusieurs éléments par travailleur, en tenant compte de facteurs tels que l'utilisation de la mémoire et la fusion de l'accès à la mémoire. Ils examinent également le choix entre le calcul à une granularité par élément ou une granularité de groupe, et comment équilibrer la réutilisation des données et le parallélisme. La vidéo conclut en indiquant que ces décisions dépendent de divers facteurs tels que la taille de la matrice et la taille du tampon de sortie.
  
  
• 00: 40: 00 Dans cette section de la vidéo sur la programmation GPU avec PyOpenCL et PyCUDA, l'orateur discute de la granularité dans les calculs et du niveau minimum de granularité requis pour qu'un calcul remplisse un 70, satisfaisant ainsi les exigences de remplissage de zone, avec des multiples de cela niveau minimum de granularité imposé pour les autres calculs. L'aspect performance et l'aspect flexibilité du code sont discutés, l'orateur présentant un graphique montrant l'enchaînement des choses faites en parallèle par rapport à la taille de la boîte, et soulignant l'intérêt durable d'augmenter les performances du code par opposition compter sur le matériel. Une formulation de variation et le terme de flux sont également mis en évidence dans une perspective CS.
  
  
• 00: 45: 00 Dans cette section, l'orateur discute du défi de transcrire une boucle interne serrée à partir d'un article écrit en notation mathématique et de l'implémenter dans du code. Pour relever ce défi, la mise en œuvre doit correspondre étroitement à la notation mathématique de l'article. De plus, avoir une couche de réflexion entre le code exécuté et le code de l'utilisateur offre un avantage non négligeable à la génération de code. L'orateur explique que du code hautes performances peut être écrit à l'aide de PyOpenCL et PyCUDA, et que les performances sont comparables à une implémentation réglée à la main sur le haut de gamme. Ils notent également qu'ils dépassent la bande passante mémoire sur une GTX 280 et que l'utilisation d'un cache supplémentaire améliore les performances.
  
  
• 00: 50: 00 Dans cette section, l'orateur discute des défis des produits de calcul matriciel en raison de l'espace mémoire limité. Malgré l'efficacité des calculs, la mémoire n'est pas suffisante pour stocker tout le travail et les chercheurs doivent décomposer la matrice en petits bits pour effectuer les opérations. Ils soulignent également que le produit matriciel qui fonctionne bien sur des ensembles de données courts et volumineux n'est pas facile à régler avec les systèmes GPU car personne ne l'optimise pour les GPU. Bien que les processeurs puissent gérer plus efficacement une matrice matricielle à triple boucle triviale pour de courts ensembles de données, le système GPU est toujours meilleur - avec 16 GPU performants plus rapidement que 64 PC de la Cour supérieure.
  
  
• 00: 55: 00 Dans cette section, l'orateur discute des performances du CPU et du GPU en termes de bande passante mémoire et de la comparaison pratique de scénarios réels. Il souligne également que pour des raisons pratiques, il est préférable de comparer les performances réelles aux performances de pointe théoriques plutôt qu'au nombre de cœurs ajoutés à la machine. L'orateur parle également du potentiel d'amélioration des performances tout en utilisant la double précision et mentionne la possibilité de manipuler le calcul pour obtenir de meilleurs résultats sans compromettre la précision du calcul. La section se termine avec le conférencier soulignant certaines des questions clés liées à l'intégration temporelle et aux acteurs de la programmation GPU avec PyOpenCL et PyCUDA.
  
  
• 01:00:00 Dans cette section de la vidéo, l'intervenant parle des avantages de l'utilisation des scripts et de la cogénération d'exécution avec PyOpenCL et PyCUDA. Il explique que cela peut offrir de multiples avantages, tels que rendre le pas de temps moins douloureux et améliorer les performances des applications, comme le démontrent les plans de solution Maxwell et les puissances d'inhalation vues dans la vidéo. Il conclut en disant que l'utilisation de ces outils ensemble peut être une excellente idée et qu'il y a certainement plus à faire.

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Facile, efficace, efficient : programmation GPU avec PyOpenCL et PyCUDA (2)

Programmation GPU avec PyOpenCL et PyCUDA (2)

La vidéo aborde divers aspects de la programmation GPU à l'aide de PyOpenCL et PyCUDA. Le conférencier explique l'importance de comprendre le contexte du programme et met en évidence les composants clés de l'exécution et de la gestion des appareils. Ils fournissent des informations précieuses sur les files d'attente de commandes, la synchronisation, le profilage et le tampon dans PyOpenCL et PyCUDA. La vidéo aborde également la façon d'exécuter du code dans un contexte via la construction d'un programme à partir du code source et souligne l'importance d'utiliser des opérations par élément et des fonctions de synchronisation dans l'appareil. Le conférencier conclut en discutant des avantages de la zone de mise en scène et encourage les participants à explorer d'autres opérations spécifiques à l'appareil qui sont exposées en tant que crochets.

• 00:00:00 Dans cette section, le conférencier donne un aperçu des cadres de programmation PyOpenCL et PyCUDA, en discutant des concepts et des composants du runtime et de la gestion des périphériques. L'orateur insiste sur l'importance de comprendre le contexte du programme et sur la façon de parler à différents appareils à l'aide de l'environnement d'exécution OpenCL. L'orateur aborde également les détails de mise en œuvre d'OpenCL, soulignant spécifiquement la mise en œuvre d'Apple. Le conférencier conclut par une visite du "magasin de jouets", offrant un aperçu des différents composants qui composent PyOpenCL et PyCUDA.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, l'orateur note que PyOpenCL et PyCUDA utilisent un chargeur ICD pour trouver l'implémentation réelle des bibliothèques partagées dans un répertoire via des chargements dynamiques. Les plates-formes fournissent des groupes d'appareils qui ont leurs propres contextes, et une fois l'appareil sélectionné, les utilisateurs peuvent créer un contexte en l'attribuant à l'appareil souhaité. Le contexte peut s'étendre sur plusieurs appareils et peut être utilisé pour créer des programmes et des commandes. Le but des commandes est d'assurer la médiation entre l'hôte et le périphérique et de s'exécuter de manière asynchrone. L'orateur explique que le travail est soumis à une file d'attente, qui est séquentielle par défaut, et note que plusieurs files d'attente peuvent être actives sur un appareil, ce qui permet un traitement parallèle.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, l'orateur explique comment configurer la programmation GPU avec PyOpenCL et PyCUDA. Il discute de la création de files d'attente de commandes spécifiques à l'appareil et pouvant avoir plusieurs propriétés, y compris le profilage. Il démontre ensuite l'utilisation d'un processeur Intel pour l'ajout de vecteurs et explique l'importance des identificateurs d'événements pour surveiller les durées des opérations. Globalement, l'intervenant insiste sur l'utilité des files de commandes pour la programmation GPU.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, le conférencier explique l'importance de la synchronisation entre les hôtes et les événements dans le calcul parallèle à l'aide de PyOpenCL et PyCUDA. Ils expliquent comment attendre plusieurs événements en même temps et faire en sorte que les membres de la file d'attente de commandes s'attendent les uns les autres pour assurer une commutation sûre entre les files d'attente. L'orateur discute également de la dépendance des données et de la manière dont elle peut être exprimée dans la mise en œuvre pour informer les appareils de la manière dont les choses dépendent les unes des autres. De plus, l'utilisation du profilage permet des chronométrages précis et un enregistrement précis du moment où les événements se produisent, donnant des données de performances très détaillées.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, l'orateur explique comment fonctionne le profilage dans la programmation GPU et comment estimer le temps d'exécution. Il discute également de l'utilisation des marqueurs dans le code et de la manière d'obtenir les données de synchronisation. Le conférencier présente les graphes acycliques dirigés et comment ils peuvent être utilisés lors de la communication entre plusieurs flux d'exécution sur différents GPU, et l'importance de la synchronisation et de la gestion des dépendances lorsqu'il s'agit de mémoire. Dans l'ensemble, le conférencier fournit des informations précieuses sur les différents aspects de la programmation GPU à l'aide de PyOpenCL et PyCUDA.
  
  
• 00: 25: 00 Dans cette section, l'orateur discute du tampon dans PyOpenCL et PyCUDA, qui est un morceau de mémoire sans aucune information de type qui peut être soumis à un noyau installé sur un autre appareil. L'abstraction de la mémoire tampon fournit une isolation complète de l'endroit où les données sont stockées, garantissant que tout reste efficace si cela se produit dans le même appareil. L'orateur détaille également trois types différents d'allocation de mémoire : copier, utiliser le pointeur hôte et allouer. L'implémentation dispose de toutes les informations dont elle a besoin pour savoir à partir de quel appareil les données doivent passer pour être la plus efficace. Cependant, le coût de ceci est qu'il peut être coûteux de transférer des données d'un appareil à un autre.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section, l'intervenant explique comment éviter de passer par la technique "post" de transfert de données en associant un buffer au contenu et en y transférant les données. Cependant, ils notent que l'absence d'emplacement physique pour le tampon a pour conséquence l'impossibilité d'avoir des pointeurs vers la base qui durent au-delà de la durée de vie d'un noyau. L'orateur mentionne également que sur un cluster, les utilisateurs ont le choix de créer un contexte qui envoie une vue unique de tous les appareils OpenGL de l'ensemble du cluster sur une seule machine, ce qui peut exploiter le vocabulaire le plus rigide sur toute la première rangée. Pour obtenir l'emplacement de la mémoire, l'utilisateur attache un tampon à un contact, et l'implémentation n'a aucune idée de quel périphérique la mémoire est le code actif.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, l'orateur explique comment utiliser des indices pour pointer vers des vecteurs et des tampons dans PyOpenCL et PyCUDA. Les tampons peuvent être spécifiés à l'aide de la mémoire et de l'hôte, et ils peuvent être instanciés d'une manière qui satisfait à certaines exigences. Une façon de procéder consiste à verrouiller la transcription pour ouvrir l'espace mémoire à utiliser. L'orateur conseille qu'il est généralement sage de bloquer les transferts par défaut, car cela garantira que le transfert de mémoire a lieu avant que les données ne soient réutilisées.
  
  
• 00:40:00 Dans cette section, l'orateur explique comment exécuter du code dans un contexte via la construction d'un programme à partir du code source. L'orateur note que les utilisateurs peuvent inclure le noyau avec certains arguments de construction et de travail à l'intérieur, et faire osciller d'autres éléments. Les arguments peuvent être un pointeur nul, des scalaires de taille numpy ou n'importe quoi avec une interface de tampon. Cependant, il est important de bien compter ces arguments. L'orateur partage qu'il existe un moyen d'éviter à chaque fois des entiers de taille explicite en informant à l'avance OpenCL des types de données du scalaire visualisé et en évitant de les oublier. De plus, l'orateur mentionne le gestionnaire de périphériques, qui peut être utilisé pour en savoir plus sur les périphériques et leur espace mémoire qualifié en une seconde. Un moyen d'éviter à chaque fois des entiers de taille explicite en informant à l'avance OpenCL des types de données du scalaire visualisé et en évitant de les oublier.
  
  
• 00: 45: 00 Dans cette section, l'orateur discute de certains choix déroutants et non intuitifs dans PyOpenCL et PyCUDA, tels que les conventions de dénomination des espaces mémoire et les différences entre la mémoire globale et la mémoire locale. Ils mettent également en évidence l'utilisation d'espaces mémoire tels que la mémoire de l'appareil, privée et locale, ainsi que des images texturées et des identifiants de voyage. Malgré les défis, le conférencier souligne l'importance de combiner ces fonctionnalités pour écrire des algorithmes performants et souligne l'utilité de pouvoir les affecter à des composants.
  
  
• 00: 50: 00 Dans cette section, l'orateur explique les avantages de l'utilisation d'opérations élémentaires telles que les fonctions sinus et cosinus lors de la programmation avec PyOpenCL et PyCUDA. Il explique en outre que ces fonctions sont utiles car vous pouvez gérer le vecteur comme un scalaire et vous pouvez charger et stocker à partir d'un incrément près d'une lumière. Il souligne également l'importance d'avoir des fonctions de synchronisation dans l'appareil comme des barrières et des clôtures de mémoire, qui vous permettent de synchroniser entre les lancements du noyau et au sein du noyau. Les clôtures de mémoire sont également importantes pour contrôler les opérations de mémoire avant vous afin d'éviter les conflits d'ordre.
  
  
• 00: 55: 00 Dans cette section, l'orateur explique le but de la zone de transit pour la sauvegarde du récif variable, où les données peuvent être amenées entre CPU et GPU pour un fonctionnement ininterrompu et public. L'orateur mentionne également le PyOpenCL, qui encapsule les opérations spécifiques à l'appareil au niveau le plus bas et les rend disponibles. De plus, l'orateur introduit l'opération "swap", qui permet des opérations arbitraires et compliquées qui s'engagent avec la bande dessinée. L'orateur encourage les participants à poser plus de questions ou à explorer d'autres opérations spécifiques à l'appareil qui sont exposées comme crochets.

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Facile, efficace, efficient : programmation GPU avec PyOpenCL et PyCUDA (3)

Programmation GPU avec PyOpenCL et PyCUDA (3)

Dans cette section de la série de vidéos sur la programmation GPU avec PyOpenCL et PyCUDA, le présentateur aborde divers sujets, notamment l'optimisation du code avec des attributs, la gestion de la mémoire, la génération de code et les avantages de l'utilisation de PyOpenCL et PyCuda. Le présentateur souligne les avantages de la génération de plusieurs variétés de code au moment de l'exécution et explique comment le remplacement de chaînes, la construction d'un arbre de syntaxe et l'utilisation de Python et de langages performants peuvent aider à créer un code flexible et efficace. Le présentateur met également en garde contre les pièges potentiels lors de l'utilisation de structures de contrôle en Python, mais montre comment une approche abstraite de l'analyse des algorithmes peut aider à améliorer le parallélisme. Dans l'ensemble, la vidéo fournit des informations et des conseils précieux pour optimiser la programmation GPU avec les bibliothèques PyOpenCL et PyCUDA.

La vidéo aborde également les stratégies d'évaluation et de choix parmi différents codes pour la programmation GPU. Le profilage est suggéré, avec une analyse des sorties de commande et d'événement pour déterminer quand le code a été soumis et la durée de l'exécution. D'autres options d'évaluation incluent l'analyse du journal du compilateur NVIDIA et l'observation de l'exécution du code. La vidéo couvre également une stratégie de recherche pour trouver les meilleures valeurs pour un groupe dans la programmation PyCUDA et PyOpenCL. L'orateur recommande d'utiliser un profileur pour analyser les performances du programme et mentionne l'impact des solutions de contournement pour les correctifs de profilage Nvidia sur l'esthétique du code.

• 00:00:00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur passe en revue la spécification OpenCL qu'il trouve bien rédigée et facile à lire. De plus, il rappelle aux téléspectateurs de s'assurer que le ramasse-miettes ne compromet pas la mémoire lors du lancement d'un transfert de la mémoire d'un hôte vers l'appareil. Le présentateur poursuit en expliquant les groupes de travail implicites et explicites et montre comment AutoTune génère différentes versions de code pour permettre aux développeurs de choisir la plus appropriée. Enfin, il montre un jouet qu'il a créé et qui visualise le mouvement des particules sur une grille.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, l'orateur explique comment certains attributs peuvent être utilisés pour donner des connaissances supplémentaires au compilateur et améliorer les performances du code. Il mentionne deux attributs qui peuvent être spécifiés - type et taille de groupe de travail requise XY Z. Type indique au compilateur que l'unité principale de calcul dans le code va être flottant, par exemple, et le compilateur peut prendre des décisions sur quel registre utiliser va être comme. La taille de groupe de travail requise XYZ peut être utilisée pour aider le compilateur à effectuer des tâches de multiplication plus rapidement et à optimiser le modèle d'accès. L'orateur mentionne également la mémoire à verrouillage de page, qui est une mémoire plus proche du processeur et accessible sans demander l'aide de l'hôte. Il est caché derrière le pointeur de publication d'alerte de commande dans OpenGL et peut être utile dans la programmation GPU.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, l'orateur discute de la mémoire et de la façon dont elle est accessible à la fois depuis le GPU et l'espace d'adressage de l'hôte en notant comment cela fonctionne pour OpenCL et CUDA avec certaines limitations comme la texturation à partir de la mémoire linéaire étant absente dans OpenCL. L'orateur mentionne également en quoi l'implémentation d'OpenCL par Apple est différente avec des fonctionnalités telles qu'un cache qui peuvent être problématiques pour le débogage. De plus, l'orateur note qu'Intel n'aime apparemment pas OpenCL et pousse ses propres trucs tandis qu'Apple les a fortement armés pour déplorer l'oreille des éléphants. Enfin, l'orateur suggère que la mise en œuvre du GPU d'AMD vaut la peine d'être vérifiée, en particulier pour les travaux super lourds qui nécessitent une pile plus de puissance en virgule flottante.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, l'orateur discute de la génération de code, qui implique la création de plusieurs variétés de code au moment de l'exécution pour adapter le code à différentes situations. La génération de code est une idée utile pour plusieurs raisons, notamment le réglage automatisé et la prise en charge de diverses demandes des utilisateurs, telles que différents types de données. L'orateur suggère que Python est un excellent moyen d'effectuer du traitement de texte et de générer du code.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, l'orateur explique comment apporter de la flexibilité aux boucles internes étroites du code. Il explique que lors de l'écriture de bibliothèques, il est important de permettre la flexibilité à un point où le code est dans une boucle interne étroite. Il mentionne trois façons principales d'atteindre cette flexibilité : le remplacement de chaînes, la construction d'un arbre de syntaxe et la génération de code. L'orateur note également que l'utilisation d'une combinaison de Python et d'un langage performant comme PyOpenCL ou PyCUDA peut aider à exploiter les points forts de chaque langage et créer un moyen raisonnable de construire du code qui n'est pas trop glissant. Enfin, il explique les avantages de la bibliothèque NumPy pour l'algèbre linéaire et comment elle peut vous aider en plus de la cogénération d'exécution.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, l'orateur discute des avantages de l'utilisation de PyOpenCL et PyCuda, deux bibliothèques Python pour la programmation GPU. Ces bibliothèques permettent de mélanger les types arbitrairement et peuvent gérer efficacement la vectorisation des opérations. Lorsque vous travaillez avec des évaluations d'expressions, ces bibliothèques utilisent une fonction appelée noyau par élément, qui peut éviter la création de tableaux temporaires, puis leur suppression. PyOpenCL et PyCuda offrent également des fonctionnalités pour les opérations parallèles de données, telles que la réduction cumulative par élément, qui peut effectuer des opérations telles que la sommation sur le support. L'orateur conclut que ces bibliothèques permettent de gérer facilement toutes les différentes combinaisons de types de données tout en prenant en charge l'exécution des opérations soit en parallèle, soit séquentiellement.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section, le présentateur discute des avantages de laisser un scalaire sur le GPU au lieu de le transférer dans les deux sens, ce qui peut entraîner des inefficacités. Il parle également des moteurs de modèles qui peuvent générer des pages Web et substituer différents mots-clés dans un script de code. Le présentateur souligne que ces techniques ne sont pas magiques, mais des outils simples et utiles qui peuvent grandement profiter aux programmeurs.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, le présentateur discute de l'utilisation des moteurs de modèles pour simplifier le processus de génération de code en montrant des exemples du fonctionnement du processus. Le moteur de modèles permet d'utiliser des expressions Python entre les signes dollar, ce qui peut aider à dérouler des boucles et à créer des extensions. La sortie résultante est le code source qui doit ensuite être introduit manuellement dans le CL. Le présentateur répond aux questions du public alors qu'il essaie de comprendre le processus.
  
  
• 00: 40: 00 Dans cette section, l'orateur discute de la disponibilité des structures de contrôle prises en charge par Python, mais avertit que cela donne au programmeur beaucoup de corde pour se pendre s'il ne fait pas attention. Ils poursuivent en parlant de l'exemple de réduction et expliquent comment générer du code peut être fait avec des possibilités arbitraires, car PyOpenCL a une fonctionnalité Python qui vous permet d'ignorer ou d'inclure toutes les nouvelles nuits. Ils concluent que PI ouvre l'arbre de syntaxe et qu'il est à peine justifiable d'utiliser cette méthode de copier-coller.
  
  
• 00:45:00 Dans cette section, l'orateur explique que si un utilisateur exécute des tâches de manière bien structurée en générant du code de manière structurelle, cela pourrait fonctionner pour la construction de certaines parties d'un projet, mais cela pourrait ne pas convenir à la construction d'un Projet complet. L'orateur poursuit en discutant d'un exemple d'addition et de réduction de vecteurs, qui est considéré comme une fonction des deux premiers, puis une autre fonction du résultat, et est mis en œuvre à l'aide d'une approche arborescente. L'utilisateur est ensuite invité à décider de la quantité de travail qu'il va effectuer et attendre, suivi d'une représentation graphique de la façon dont tout cela fonctionne.
  
  
• 00:50:00 Dans cette section, l'orateur explique comment améliorer le parallélisme dans la version précédente du code pour le rendre plus efficace. Ils suggèrent d'utiliser une approche abstraite pour analyser des algorithmes basés sur le travail et la charge de travail afin d'identifier le degré de parallélisme de la tâche. Ils mentionnent l'objectif de l'entreprise d'équilibrer le temps d'exécution sur la taille des travailleurs et les dépendances pour améliorer le parallélisme. Ils donnent également un exemple de la version finale du code de réduction, qui inclut des variables, des expressions mathématiques et réduit directement les expressions. Ils démontrent ensuite la génération de code pour améliorer les performances et doubler le support.
  
  
• 00: 55: 00 Dans cette section, l'orateur discute de la mise en œuvre de l'expression de réduction à l'aide de PyOpenCL et PyCUDA avec des exemples de génération de code pour un nombre spécifique d'éléments. Ils mentionnent l'utilisation de la métaprogrammation de modèles dans PyCUDA et comment cela peut être difficile à comprendre. L'orateur soutient que la capacité de PyOpenCL et PyCUDA à générer une variété de code à partir d'une source unique sans redondance en fait un outil utile.
  
  
• 01:00:00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur explique comment évaluer et choisir entre différents codes pour la programmation GPU. Ils suggèrent d'utiliser le profilage, qui peut être activé à l'aide de la commande Q, et d'analyser les sorties de commande et d'événement pour déterminer quand le code a été soumis et combien de temps il a duré. D'autres options d'évaluation incluent l'analyse du journal du compilateur NVIDIA, le calcul du nombre de dollars fournis et l'observation de l'exécution du code. Si le nombre de codes à évaluer dépasse ce qui peut être fait en une seule pause déjeuner, ils suggèrent soit d'effectuer une recherche exhaustive, soit d'utiliser des méthodes de recherche orthogonales, telles que celles fournies par le cache du compilateur de Mike Rita.
  
  
• 01:05:00 Dans cette section, l'orateur discute d'une stratégie de recherche pour trouver les meilleures valeurs pour un groupe dans la programmation PyCUDA et PyOpenCL. La stratégie consiste à trouver un groupe, à noter toutes les options et à effectuer une recherche de cible locale. L'orateur partage également le fait que la plupart des choses que les gens recherchent sont relativement simples et qu'un avis d'expert peut être précieux pour optimiser le code. L'orateur recommande d'utiliser un profileur pour analyser les performances du programme et mentionne que le code peut ne pas être joli en raison de solutions de contournement pour les correctifs de profilage Nvidia.

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Par Lab Boot Camp @ UC Berkeley - Programmation GPU, CUDA, OpenCL

Par Lab Boot Camp @ UC Berkeley - Programmation GPU, CUDA, OpenCL

Dans cette vidéo, le conférencier donne un aperçu du calcul GPGPU, en se concentrant principalement sur CUDA et incluant OpenCL. Le modèle de programmation CUDA vise à rendre le matériel GPU plus accessible et intrinsèquement évolutif, permettant une programmation parallèle des données sur une gamme de processeurs différents avec des degrés variables de pipelines à virgule flottante. La conférence se penche sur la syntaxe de l'écriture d'un programme CUDA, la hiérarchie des threads dans le modèle de programmation CUDA, la hiérarchie de la mémoire CUDA, la cohérence de la mémoire et la nécessité d'utiliser des instructions de clôture de mémoire afin d'imposer l'ordre des opérations de mémoire, et l'importance du parallèle programmation dans des plates-formes modernes avec CPU et GPU. Enfin, le conférencier discute d'OpenCL, un modèle de programmation plus pragmatique et portable qui a été standardisé par des organisations comme Chronos et implique une collaboration entre divers fournisseurs de matériel et de logiciels, comme Apple.

L'orateur de la vidéo discute des différences entre les langages de programmation CUDA et OpenCL. Il note que les deux langages ont des similitudes, mais CUDA a une syntaxe plus agréable et est plus largement adopté en raison de sa pile logicielle mature et de son adoption industrielle. En revanche, OpenCL vise la portabilité mais peut ne pas fournir de portabilité des performances, ce qui pourrait avoir un impact sur son adoption. Cependant, OpenCL est une norme industrielle qui bénéficie du soutien de plusieurs entreprises. De plus, l'orateur parle de la méthodologie de programmation d'un CPU vs GPU et de l'utilisation de Jacket, qui enveloppe Matlab et l'exécute sur des GPU. Le conférencier conclut en expliquant comment le programme change chaque année en fonction des commentaires des participants et encourage les participants à visiter le laboratoire par.

• 00:00:00 Dans cette section, l'orateur se présente et décrit le programme de la conférence sur le calcul GPGPU, en se concentrant principalement sur CUDA et en incluant OpenCL. Il donne un bref aperçu du matériel GPU et de son évolution depuis des unités spécialisées non programmables pour les graphiques vers des unités programmables plus puissantes et flexibles avec l'introduction de CUDA et OpenCL. Le modèle de programmation CUDA vise à rendre le matériel GPU plus accessible et intrinsèquement évolutif, permettant une programmation parallèle des données sur une gamme de processeurs différents avec des degrés variables de pipelines à virgule flottante.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, l'orateur explique l'objectif de rendre le matériel SIMD accessible aux programmeurs à usage général, ce qui nécessite d'exprimer de nombreux blocs de calcul indépendants d'une manière qui permet l'évolutivité. L'orateur se penche sur la syntaxe de l'écriture d'un programme CUDA, ce qui implique d'accéder au matériel dont dispose le GPU et d'utiliser une abstraction de plusieurs fils de données à instructions multiples qui s'exécute en sindi sur le GPU réel. Les copies de mémoire CUDA sont soulignées comme le moyen de base de communiquer entre l'hôte et l'appareil, et l'orateur note que la communication passe par le lien PCI Express dans le système, ce qui est relativement lent, ce qui rend nécessaire de minimiser les transferts de données pour une performance. Un bref aperçu du calcul vectoriel est également fourni.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, la vidéo explique comment modifier le code C++ standard pour l'ajout de vecteurs dans un programme CUDA parallèle. En ajoutant des balises, le programme est compilé pour s'exécuter sur le GPU, et les threads utilisent des index de bloc et de thread pour déterminer sur quel élément du tableau chaque thread doit fonctionner. La vidéo note également qu'il est relativement facile de faire fonctionner des programmes CUDA simples, mais que l'optimisation des performances nécessite des efforts supplémentaires. De plus, la vidéo donne un aperçu de l'environnement logiciel CUDA, de la hiérarchie des threads dans le modèle de programmation CUDA et de l'architecture GPU, qui est composée de multiprocesseurs de streaming.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur discute de la structure des grilles et des blocs de threads qui s'exécutent en parallèle sur le GPU. Une grille est un ensemble de 32 blocs de threads maximum, et chaque bloc de threads peut exécuter jusqu'à 1 000 threads CUDA. Chaque thread CUDA est un contexte d'exécution léger et indépendant avec son propre état de programme, qui peut être chargé à partir de n'importe quelle adresse dans la DRAM GPU. De plus, des groupes de 32 threads CUDA forment une chaîne, qui s'exécute en parallèle et est cruciale pour l'accès à la mémoire à large bande passante. L'orateur explique que les distorsions sont un détail d'optimisation des performances, mais qu'elles sont importantes pour maximiser l'efficacité du matériel d'exécution.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, le conférencier explique les éléments fondamentaux de l'écriture de code pour les GPU NVIDIA à l'aide de CUDA. Un bloc de threads est comme un noyau multithread virtualisé qui peut configurer dynamiquement le nombre de threads CUDA, de registres et de cache L1 auquel il a accès, en fonction de la taille de données spécifiée. Un bloc de threads comprend généralement une tâche parallèle de données de granularité modérée, et tous les threads du bloc partagent le même identifiant d'index de bloc. Les threads d'un bloc peuvent se synchroniser via une intrinsèque de type barrière ou communiquer via une mémoire partagée rapide sur puce. Une grille est un ensemble de blocs de threads, et tous les blocs de threads d'une grille ont le même point d'entrée, ne différant que par le numéro d'index du bloc. Le programme doit être valide pour tout entrelacement de l'exécution du bloc, et c'est une bonne idée d'avoir plusieurs blocs de threads par grille pour occuper tout le GPU. Le niveau le plus élevé de la hiérarchie des threads est le flux, qui est facultatif mais nécessaire pour l'exécution simultanée de plusieurs fonctions du noyau.
  
  
• 00: 25: 00 Dans cette section, l'orateur discute de la hiérarchie de la mémoire CUDA, en commençant par la mémoire locale par thread qui agit comme un magasin de sauvegarde pour le fichier de registre. Chaque thread CUDA a un accès privé à un nombre configurable de registres spécifiés au moment de la compilation, le système de mémoire s'alignant sur le modèle de programmation de thread. Il existe également une mémoire de bloc-notes qui peut être utilisée soit comme 16 Ko de cache L1 et 48 Ko de bloc-notes géré par logiciel, soit dans l'autre sens, configurable dynamiquement lors de l'appel du noyau. La mémoire globale est beaucoup plus chère que les mémoires sur puce, avec plus de cent fois la latence en termes de nombre de cycles. Les registres et les mémoires sur puce conservent l'état du programme tandis que la mémoire globale conserve l'état persistant.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section, l'orateur discute de la hiérarchie de la mémoire des GPU et des CPU. Les GPU ont une bande passante plus élevée dans l'ensemble des caches L1 par rapport à la DRAM globale, avec un GPU de taille modder ayant un accès d'environ 100 gigaoctets par seconde à la DRAM. De plus, il existe d'autres composants de la hiérarchie de la mémoire qui sont parfois utiles, tels que la mémoire constante de 64 kilo-octets et la mémoire de texture CUDA. Plusieurs GPU peuvent être utilisés, chacun ayant sa propre mémoire globale indépendante, distincte de la mémoire des processeurs. L'aspect le plus important de la hiérarchie de la mémoire CUDA est la communication au sein d'un bloc de threads à l'aide de la mémoire partagée fast onship, qui nécessite l'utilisation de la fonction de synchronisation des threads pour synchroniser les threads au sein d'un bloc de threads.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, le conférencier fournit un extrait de code qui transpose une matrice en utilisant la mémoire partagée, ce qui est crucial pour exprimer beaucoup plus de simultanéité que de bande passante mémoire. Alors que les variables partagées peuvent être déclarées statiquement via des balises au début et à la fin, des tableaux entiers peuvent être alloués et dynamiquement en utilisant extern via des indices entiers. Les blocs-notes et les threads synchrones sont essentiels pour presque toutes les communications au sein d'un bloc de threads, à l'exception des données partagées entre les threads. L'accès à la mémoire partagée peut entraîner des conflits bancaires qui peuvent sérieusement réduire les performances. Ce problème peut être atténué en entrelaçant des pointeurs afin qu'une banque soit accessible sans causer de décalage temporel. Enfin, le conférencier parle d'opérations de mémoire atomique qui, bien que coûteuses, donnent aux utilisateurs la possibilité d'accéder au même emplacement mémoire à partir de tous les threads d'un programme.
  
  
• 00: 40: 00 Dans cette section, l'orateur discute de la cohérence de la mémoire et de la nécessité d'utiliser des instructions de clôture de mémoire afin d'imposer l'ordre des opérations de mémoire. Le matériel synchronise automatiquement les accès à partir de plusieurs threads, mais si le programmeur n'utilise pas les instructions de clôture de mémoire, certains ajouts peuvent ne pas prendre effet. L'orateur explique également comment certaines opérations, telles que l'échange, la comparaison et l'échange, sont utiles pour implémenter des verrous tournants. Ils avertissent que les accès à la mémoire ne peuvent pas être supposés apparaître globalement dans le même ordre qu'ils ont été exécutés en raison de la façon dont le système de mémoire atteint des performances élevées. Enfin, l'orateur explique comment CUDA est conçu pour être fonctionnellement indulgent, mais la mise en œuvre matérielle est cruciale pour en tirer des performances.
  
  
• 00: 45: 00 Dans cette section, l'orateur explique le concept de blocs de threads, qui équivaut à un seul multiprocesseur de streaming, et comment ils ont accès à plusieurs ressources mémoire telles que les fichiers de registre, le cache L1, le cache d'instructions et les unités de texture . Une grille, comprenant plusieurs blocs de threads, peut tirer parti de plusieurs multiprocesseurs de streaming sur un GPU, et souvent, une grille suffit à saturer l'ensemble du GPU. Cependant, dans les scénarios où les grilles ne sont pas assez grandes, plusieurs flux doivent exécuter plusieurs grilles en parallèle pour couvrir l'ensemble du GPU. Pour masquer les latences d'exécution d'une unité fonctionnelle et les transferts PCI Express, l'orateur suggère d'avoir plusieurs warps dans le même bloc de threads s'exécutant indépendamment tout en utilisant activement la mémoire partagée et le cache L1. Étant donné que l'utilisation de la mémoire domine le réglage des performances, il est essentiel de réutiliser chaque octet chargé à partir de la mémoire au moins dix à vingt fois pour optimiser les performances, et l'orateur fournit des conseils supplémentaires sur la façon d'améliorer l'utilisation de la mémoire.
  
  
• 00: 50: 00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur discute de l'importance de la programmation parallèle dans les plates-formes modernes avec CPU, GPU et autres processeurs. Il déclare que chaque programme devrait tirer parti de toutes les ressources de calcul dont il a besoin, et le monde devient de plus en plus hétérogène à bien des égards. Il souligne également la nécessité d'une norme industrielle pour accéder au matériel parallèle afin d'écrire des logiciels parallèles maintenables, et d'environnements de programmation de niveau supérieur dans les SDK pour écrire du code parallèle. De plus, il mentionne les différents langages de programmation qui ont échoué et que les programmes ne doivent pas se concentrer sur la beauté, mais plutôt sur la recherche d'un bon modèle de programmation. L'orateur parle également d'OpenCL, précisant qu'il essaie de ne pas être beau, et propose une alternative à CUDA.
  
  
• 00: 55: 00 Dans cette section, l'orateur discute de l'importance du pragmatisme et de la portabilité dans les modèles de programmation pour les GPU, car ils doivent pouvoir fonctionner sur une variété de matériels et avoir une longue durée de vie logicielle. Cela pose un problème pour CUDA, qui ne tourne que sur le matériel de Nvidia, et est très spécifique et typé, ce qui rend son adoption difficile pour certains. OpenCL, en revanche, est un modèle de programmation plus pragmatique et portable qui a été standardisé par des organisations comme Chronos et implique une collaboration entre divers fournisseurs de matériel et de logiciels, comme Apple. La vue de haut niveau d'OpenCL est similaire à CUDA en termes de modélisation de la plate-forme et utilise des files d'attente de commandes, des éléments de travail et un modèle de mémoire similaire. Cependant, la syntaxe d'OpenCL est beaucoup plus complexe et comporte des centaines de fonctions différentes pour diverses opérations. L'exemple d'ajout de vecteur est à nouveau présenté avec le code OpenCL pour la fonction noyau, ce qui implique la suppression de la boucle for, l'ajout d'une balise noyau et des balises supplémentaires aux pointeurs.
  
  
• 01:00:00 Dans cette section, l'orateur discute des différences entre CUDA et OpenCL, qui permettent tous deux aux utilisateurs de programmer différents types de matériel. Bien qu'ils partagent des syntaxes similaires, CUDA offre une pile logicielle plus mature et une plus grande adoption industrielle, ce qui se traduit par une gamme d'applications plus large. D'un autre côté, OpenCL vise la portabilité, mais peut ne pas fournir de portabilité des performances, ce qui pourrait entraver son adoption s'il n'est pas résolu. Néanmoins, OpenCL est un standard de l'industrie et bénéficie du soutien de plusieurs entreprises, ce qui donne aux développeurs confiance dans leur investissement dans son logiciel. Bien qu'OpenCL soit un rival pour CUDA, Nvidia le prend toujours en charge, et l'orateur précise que Nvidia peut ne pas produire de code optimisé pour OpenCL.
  
  
• 01:05:00 Dans cette section, l'orateur parle des similitudes et des différences entre les langages de programmation OpenCL et CUDA. Bien que les deux aient des similitudes, le langage de programmation CUDA fournit une syntaxe plus agréable et il n'est pas nécessaire de connaître l'API OpenCL pour l'utiliser. La principale raison pour laquelle les compilateurs sont différents est entièrement pragmatique, car NVIDIA a choisi de ne pas rendre son compilateur OpenCL open source. La méthodologie de programmation d'un CPU par rapport à un GPU consiste à cibler le GPU et à se débarrasser de toute la parallélisation dans un bloc de threads, en transformant un bloc de threads en un thread P ou un thread openmp s'exécutant sur un seul cœur de CPU, et en mappant les warps dans Consignes SSE. L'orateur parle également de Jacket, qui encapsule Matlab et l'exécute sur des GPU, bien qu'il soit difficile de dire dans quelle mesure un programme comme Jacket peut exploiter tout le potentiel de CUDA.
  
  
• 01:10:00 Dans cette section, le conférencier explique comment il modifie le programme chaque année en fonction des commentaires des participants. Ils prévoient d'envoyer un formulaire demandant ce que les participants ont aimé, n'ont pas aimé et ce qui pourrait être amélioré. Un panel sera créé où les conférenciers se réuniront pour avoir des discussions informelles et des débats sur scène. Les participants ont également demandé à voir le laboratoire par, ils sont donc encouragés à visiter et à voir l'espace par eux-mêmes. Enfin, le conférencier remercie tout le monde et leur souhaite une bonne fin de semestre.

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Apprendre à Lambert Labs : Qu'est-ce qu'OpenCL ?

Qu'est-ce qu'OpenCL ?

Dans cette vidéo sur OpenCL, le présentateur présente les unités de traitement graphique (GPU) et leur utilisation dans la programmation graphique avant d'expliquer comment elles peuvent être utilisées pour l'informatique à usage général. OpenCL est ensuite présenté comme une API qui permet aux développeurs de réaliser des optimisations spécifiques au fournisseur tout en étant indépendant de la plate-forme, l'orateur soulignant l'importance de la conception des tâches pour obtenir des performances GPU optimales. La synchronisation dans OpenCL est expliquée et un exemple de programme GPU est présenté en utilisant un langage de type C. L'orateur montre également comment OpenCL peut considérablement accélérer le calcul et fournit des conseils pour travailler avec les GPU.

• 00:00:00 Dans cette section, le présentateur explique à quoi servent traditionnellement les unités de traitement graphique (GPU), à savoir la programmation graphique telle que le rendu d'images en temps réel ou dans des applications pré-rendues nécessitant un matériel spécialisé et hautement performant. La programmation GPU à usage général est décrite comme l'utilisation d'une carte graphique pour des tâches autres que les graphiques qui sont très gourmandes en calcul et nécessitent des performances élevées. OpenCL est ensuite présenté comme une API qui fournit une interface commune pour tous les frameworks et implémentations spécifiques au fournisseur, ce qui permet d'obtenir des optimisations spécifiques au fournisseur tout en étant indépendant de la plate-forme, ce qui est utile car les GPU sont des éléments hautement spécialisés et dépendants de la plate-forme. matériel.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur discute des fonctionnalités des tâches qui fonctionnent bien pour l'optimisation du GPU. Il est essentiel de diviser les tâches en sous-tâches plus petites pouvant être exécutées simultanément dans différents threads. Les sous-tâches doivent avoir une forme et une composition presque identiques pour s'exécuter sur plusieurs threads. Les tâches doivent être indépendantes les unes des autres en termes de synchronisation car la synchronisation entre les groupes de travail n'est pas requise. La vidéo souligne que plus les sous-tâches divergent les unes des autres, plus les performances se détériorent et il peut être plus rapide d'utiliser le processeur. Par conséquent, pour tirer parti de la puissance de traitement du GPU, les tâches doivent être soigneusement conçues et optimisées.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, l'orateur explique le principal moyen de synchronisation dans OpenCL qui est la fonction barrière. Cette fonction agit comme un point de contrôle où tous les threads doivent atteindre avant que l'un d'eux puisse continuer. Bien qu'elle ne soit pas très performante, la fonction de barrière est toujours essentielle pour s'assurer que tous les threads sont synchronisés au bon moment. L'orateur présente ensuite un exemple de programme GPU écrit dans un langage très proche du C et explique les différents paramètres et la logique du code. Enfin, l'orateur exécute un test de référence sur un programme qui calcule le premier million de nombres carrés en utilisant Python et OpenCL.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, l'orateur discute de son script Python qui prend un tableau d'un million de nombres et place chacun d'eux au carré. Ils explorent ensuite la bibliothèque multi-traitement en Python et créent un pool de threads de taille cinq, mais constatent que son exécution en parallèle ralentit en fait le calcul. Enfin, ils montrent un exemple OpenCL utilisant une fonction du noyau C stockée sous forme de chaîne dans la mémoire du programme et passent en revue le code passe-partout nécessaire pour exécuter la fonction du noyau. L'exemple OpenCL prend une milliseconde pour s'exécuter, une amélioration significative par rapport aux implémentations Python précédentes.
  
  
• 00: 20: 00 Dans cette section, l'orateur explique que la programmation GPU peut accélérer considérablement un goulot d'étranglement dans le code, en réduisant le temps nécessaire de 160 millisecondes à environ une milliseconde, soit une accélération de 100 fois. Ce type d'accélération peut faire une énorme différence et deux ordres de grandeur peuvent "faire ou défaire" un goulot d'étranglement dans le code. La meilleure façon pour les développeurs de travailler avec des GPU est d'avoir accès à un GPU local plutôt que de travailler sur des machines distantes, bien que Google Cloud offre un accès aux GPU dans le cloud. OpenCL est indépendant des différents matériels GPU, il peut donc être utilisé par les développeurs quel que soit leur matériel GPU. Cependant, les développeurs doivent concevoir avec soin leur approche des problèmes pour tirer le meilleur parti du GPU, car la fonction de sous-tâche doit être explicite, de sorte que les sous-tâches doivent être conçues avec soin.

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Apprentissage automatique accéléré avec OpenCL

Apprentissage automatique accéléré avec OpenCL

Dans le webinaire, "Apprentissage automatique accéléré avec OpenCL", les intervenants discutent des optimisations qui peuvent être apportées à OpenCL pour les applications d'apprentissage automatique. L'un des conférenciers explique comment il a comparé OpenCL et l'assemblage sur des GPU Intel à l'aide de la bibliothèque open source OneDNN. Ils se concentrent sur l'optimisation pour le matériel Intel mais fournissent des interfaces pour d'autres matériels et prennent en charge plusieurs types et formats de données. Le groupe discute également des défis de l'optimisation des flux de travail d'apprentissage automatique avec OpenCL et de l'intégration d'OpenCL dans les cadres d'apprentissage automatique populaires. En outre, ils notent que la consolidation de l'utilisation d'OpenCL dans différents cadres peut être en retard. Enfin, les conférenciers discutent des avantages en termes de performances de l'utilisation de l'extension ML de Qualcomm, en particulier pour certains opérateurs clés comme la convolution, qui est importante dans les applications de traitement d'image.

Dans la vidéo "Accelerated Machine Learning with OpenCL", les panélistes ont parlé des différents cas d'utilisation où l'apprentissage automatique peut être utilisé, y compris la photographie computationnelle et le traitement du langage naturel. Ils ont souligné la nécessité d'optimiser les charges de travail d'apprentissage automatique et d'évoluer en fonction des résultats de la recherche. De plus, les panélistes ont identifié la parole comme un domaine de croissance important pour les interfaces utilisateur avancées utilisant l'apprentissage automatique. La session s'est terminée en remerciant les uns les autres et le public d'avoir rejoint la discussion et en rappelant aux participants de fournir des commentaires par le biais de l'enquête.

• 00:00:00 Dans cette section du webinaire, Neil Trevitt, président du groupe Chronos, donne un bref aperçu du Chronos Machine Learning Forum, un forum ouvert destiné à favoriser une communication continue entre la communauté Chronos et le matériel d'apprentissage automatique et communautés de logiciels. Trevitt note qu'OpenCL est déjà largement utilisé sur le marché de l'apprentissage automatique et de l'inférence, et que de nombreuses extensions récentes d'OpenCL sont pertinentes pour l'apprentissage automatique et l'accélération de l'inférence. Le forum d'apprentissage automatique est une opportunité pour les développeurs de fournir des informations et pour Chronos de présenter des mises à jour et des informations sur la feuille de route à la communauté au sens large.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, le conférencier, ingénieur en algorithme d'IA chez Intel, discute de son travail sur la comparaison d'OpenCL et de l'assemblage sur les GPU Intel pour optimiser les charges de travail d'apprentissage automatique à l'aide de la bibliothèque open source OneDNN. Il explique que leur équipe se concentre sur l'optimisation du matériel Intel, mais fournit également des interfaces pour d'autres matériels et prend en charge plusieurs types et formats de données. Ils utilisent une architecture basée sur la compilation juste à temps pour choisir une implémentation optimale en fonction du problème et du matériel, et ils optimisent les GPU intégrés à venir et existants. Il poursuit en discutant des résultats de leur comparaison et des problèmes qu'ils ont rencontrés, les amenant à prendre leurs décisions d'optimisation.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, l'orateur explique comment le GPU est divisé et comment le moteur vectoriel et le moteur matriciel effectuent le calcul principal. L'orateur explique comment ils optimisent les convolutions et la réorganisation des données, et comment ils utilisent les sous-groupes et les extensions pour le matériel Intel. Ils mentionnent qu'il est prévu de simplifier l'accès en ajoutant des extensions à sprv et faucille. Ils discutent également de leur côté assemblage, en utilisant la bibliothèque ac plus pour la génération d'assemblage sur les GPU Intel. Enfin, ils parlent des accélérations significatives qu'ils ont pu obtenir sur OpenCL grâce à l'optimisation.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, l'orateur discute de son analyse des implémentations OpenCL et du moteur, déclarant que l'implémentation OpenCL émettait des instructions de lecture plus courtes et des instructions supplémentaires sous certaines conditions. Cependant, ils notent que ces problèmes ne sont pas fondamentaux et peuvent être résolus en travaillant avec l'équipe de compilateurs d'Intel pour modifier l'implémentation. L'orateur aborde également l'utilisation de l'assemblage, qui est utile pour révéler des lacunes dans la mise en œuvre, mais est médiocre pour la productivité. Enfin, ils mentionnent leur adoption d'un générateur d'assemblage, qui a permis une génération de code plus rapide avec la possibilité de spécifier des transformations d'optimisation au problème.
  
  
• 00: 20: 00 Dans cette section, l'orateur explique comment composer ses optimisations plus efficacement en utilisant une seule transformation spécifiée, ce qui peut aider à éviter une prolifération de plusieurs implémentations. Ensuite, l'attention se porte sur Balaji Kalidas, qui discute des extensions et des fonctionnalités prises en charge par Qualcomm pour aider à l'apprentissage automatique accéléré, qui, selon lui, se développe rapidement sur les appareils mobiles. Bien que les GPU restent une option populaire, l'orateur note que la consommation d'énergie, la répartition à faible latence et la synchronisation avec d'autres blocs sur le système sur puce sont toutes des considérations clés qui doivent être prises en compte pour assurer un apprentissage automatique efficace sur les appareils mobiles. L'orateur mentionne des fonctionnalités telles que l'importation/exportation de données sans copie et l'importation/exportation du tampon matériel Android et du buff DMA pour résoudre ces problèmes.
  
  
• 00: 25: 00 Dans cette section, l'orateur discute de l'extension CL qcom ml-ops, qui est une extension du fournisseur Qualcomm pour accélérer l'apprentissage automatique sur leurs GPU au niveau opérationnel. L'extension utilise autant que possible les constructions OpenCL existantes, y compris les signaux de commande, les événements et les tampons, et est entièrement interopérable avec les autres noyaux OpenCL. L'un des principaux cas d'utilisation de l'extension est la formation en périphérie, qui permet l'apprentissage par transfert, la personnalisation et l'apprentissage fédéré, mais le principal facteur limitant de la formation en périphérie est l'empreinte mémoire. Pour résoudre ce problème, l'orateur explique l'approche du lot tenseur un, qui utilise une approche modifiée pour maintenir la taille du lot tenseur à un et effectuer un certain nombre de passes avant et arrière jusqu'à la fin du lot. Cette approche permet d'obtenir les mêmes résultats que la formation avec une taille de lot plus importante tout en réduisant l'empreinte mémoire.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section, le conférencier discute de plusieurs extensions OpenCL qui peuvent accélérer les tâches d'apprentissage automatique. La première extension mentionnée est une extension de fournisseur de produit dot à huit bits qui peut offrir des avantages de performances significatifs lors de la mise en œuvre d'un DNNS quantifié à huit bits. La prochaine extension discutée est les "files d'attente enregistrables clq com", qui permettent l'enregistrement d'une séquence de commandes du noyau de la gamme ND qui peuvent être rejouées avec un appel de répartition spécial, ce qui améliore considérablement la consommation d'énergie du processeur et la latence de répartition, ce qui est crucial dans les cas d'utilisation d'apprentissage automatique en mode streaming. D'autres extensions telles que la copie zéro, les opérations de sous-groupe, les atomes à virgule flottante, l'image généralisée à partir du tampon et l'enregistrement et la relecture du tampon de commande sont également utiles pour l'apprentissage automatique et sont disponibles en tant qu'extensions Qualcomm ou expédiées par Chronos.
  
  
• 00:35:00 être plus efficace d'avoir un plus grand lot de noyaux qui peuvent être soumis tous en même temps, plutôt que de les soumettre individuellement. C'est là qu'interviennent les files d'attente enregistrables, car elles permettent l'enregistrement et le prétraitement d'un grand nombre de noyaux avec seulement un ou deux arguments changeant entre chaque instance. Cela réduit considérablement la quantité de travail que l'implémentation doit effectuer et économise la puissance du processeur. De plus, cela permet d'assurer une utilisation maximale du GPU et de minimiser les périodes d'inactivité entre les envois. Ceci est particulièrement important pour les modèles d'apprentissage automatique qui nécessitent l'exécution séquentielle de centaines de noyaux. Dans l'ensemble, les files d'attente enregistrables sont une extension précieuse pour améliorer l'efficacité de l'accélération de l'apprentissage automatique à l'aide d'OpenCL.
  
  
• 00:40:00 Dans cette section, le groupe discute des défis de l'optimisation des flux de travail d'apprentissage automatique avec OpenCL, y compris la détermination du temps et de la taille optimaux du travail par lots, ainsi que du vidage. Ils mentionnent que des outils comme Carbon Queues peuvent aider à résoudre ces problèmes. La question des temps de compilation étant un obstacle majeur avec OpenCL est également discutée, mais ce n'est pas un problème simple à résoudre. Le groupe suggère l'utilisation d'une constante de spécialisation au niveau OpenCL pour réduire potentiellement le nombre de noyaux générés, mais la mise en œuvre nécessite beaucoup de travail. Ils discutent également de l'utilisation potentielle de LLVM pour l'optimisation des performances, mais soulignent qu'il a actuellement des temps de compilation lents comme un problème majeur.
  
  
• 00:45:00 Dans cette section de la transcription, les conférenciers discutent des défis de la compilation d'applications d'apprentissage automatique au moment de l'exécution et de l'utilisation de binaires précompilés. Ils abordent également les solutions potentielles fournies par MLIR, une solution à plusieurs niveaux, et comment elle se compare à l'accélération au niveau du graphique. Les conférenciers conviennent que l'extension fournie par le fournisseur pourrait être utilisée pour quelques méta-commandes clés, tandis qu'un compilateur de graphes ou l'écriture de vos propres noyaux pourrait être utilisé pour tout le reste, offrant le meilleur des deux mondes.
  
  
• 00:50:00 Dans cette section de la vidéo, les conférenciers discutent de l'intégration d'OpenCL dans les cadres d'apprentissage automatique populaires, en particulier sur les appareils mobiles. Ils mentionnent qu'il existe déjà un certain nombre de frameworks open source qui utilisent OpenCL et que TensorFlow Lite dispose déjà d'un backend OpenCL qui fonctionne bien. Cependant, ils notent que les performances et la portabilité des performances restent un défi lors de l'intégration d'OpenCL dans des frameworks génériques, car différents fournisseurs peuvent avoir besoin de contribuer au maintien des performances avec une implémentation générique. Ils suggèrent également que la consolidation de l'utilisation d'OpenCL dans différents frameworks pourrait être en retard.
  
  
• 00: 55: 00 Dans cette section, l'orateur explique qu'il existe un avantage significatif en termes de performances à utiliser l'extension ML de Qualcomm par rapport à la simple utilisation de TVM ou de Tensorflow Lite. L'avantage variera en fonction de l'effort que le développeur déploie pour écrire son propre noyau et l'optimiser pour les GPU. Il y a aussi un net avantage pour certains opérateurs clés, comme la convolution. Le conférencier s'attend à offrir une valeur supplémentaire en accélérant ces opérateurs clés à l'avenir. Le panel aborde également les domaines d'application qui stimulent la demande d'accélération de l'apprentissage automatique, le traitement d'image étant un domaine dominant.
  
  
• 01:00:00 Dans cette section de la vidéo, les panélistes ont discuté des domaines d'utilisation de l'apprentissage automatique, tels que la photographie computationnelle et le traitement du langage naturel. Ils ont également parlé des défis liés à l'optimisation des charges de travail d'apprentissage automatique et de la nécessité d'évoluer en fonction des résultats de la recherche. En outre, les panélistes ont souligné que les interfaces utilisateur avancées utilisant l'apprentissage automatique constitueront un domaine de croissance important, et que la parole en fait partie. Enfin, la session s'est terminée et les panélistes se sont remerciés et ont remercié le public d'avoir rejoint la discussion, et le modérateur a rappelé aux participants de remplir un sondage pour obtenir des commentaires.

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Test 4K Mandelbulber v2 OpenCL "moteur rapide"

Test 4K Mandelbulber v2 OpenCL "moteur rapide"

Il s'agit de l'essai de rendu d'animation de vol à l'aide de Mandelbulber v2 avec un moteur de rendu OpenCL partiellement implémenté. La raison de ce test était de vérifier la stabilité de l'application pendant un long rendu et comment le rendu se comporte lorsque la caméra est très proche de la surface. Étant donné que le code du noyau OpenCL s'exécute en utilisant uniquement des nombres à virgule flottante à simple précision, il n'est pas possible de faire des zooms profonds sur les fractales 3D. Pour rendre cette animation en résolution 4K, il n'a fallu que 9 heures sur nVidia GTX 1050.

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Mandelbox vol OpenCL

Mandelbox vol OpenCL

Il s'agit d'un rendu test de la fractale mandelbox rendue avec la version alpha Mandelbulber v2 OpenCL.

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[FRACTALE 3D] Prophétie (4K)

[FRACTALE 3D] Prophétie (4K)

Rendu en 4K à partir de Mandelbulb3D.