OpenCL dans le Trading - page 2

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OpenCL 1.2 : aperçu de haut niveau

OpenCL 1.2 : aperçu de haut niveau

La conférence fournit un aperçu de haut niveau d'OpenCL 1.2, de la norme et des modèles qu'elle contient.

Cette conférence vous fournit une base solide pour apprendre l'informatique hétérogène, OpenCL C, et comment écrire des logiciels hautes performances avec OpenCL.

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OpenCL 1.2 : OpenCL C

OpenCL 1.2 : OpenCL C

Dans cette vidéo sur OpenCL 1.2 : OpenCL C, l'orateur présente OpenCL C comme une modification de C conçue pour la programmation d'appareils, avec quelques différences clés, telles que des tailles de caractères fixes et la possibilité d'utiliser des fonctions en ligne. Ils discutent des régions de mémoire, des vecteurs, des structures et des noyaux, et de la manière d'obtenir du code vectorisé. Ils soulignent l'importance d'utiliser la mémoire locale et constante et recommandent la prudence lors de l'utilisation d'extensions. L'orateur souligne l'importance de comprendre la structure de base et le fonctionnement d'OpenCL C pour des performances optimales et encourage les téléspectateurs à continuer à se renseigner sur OpenCL et ses modèles associés.

• 00:00:00 Dans cette section, la vidéo présente OpenCL C comme langage principal pour la programmation des appareils OpenCL. OpenCL C est une modification du langage de programmation C qui cible les appareils, mais il existe quelques différences par rapport au C99 traditionnel, notamment l'absence de pointeurs de fonction et de récursivité, ainsi que la possibilité d'incruster les appels de fonction. Malgré certaines de ces différences, OpenCL C n'est pas un sous-ensemble de C car il possède certaines fonctionnalités qui ne sont pas présentes dans C99. Cette section couvre certaines bases importantes telles que les régions de mémoire, les opérations vectorielles, les structures, les fonctions et les noyaux, et l'objectif est de fournir suffisamment d'informations pour que les utilisateurs puissent commencer à utiliser OpenCL efficacement.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, les différences entre OpenCL C et C sont discutées. OpenCL C fournit une représentation concrète des entiers signés en utilisant le complément à deux, alors que C ne le spécifie pas. Les types OpenCL C ont des tailles fixes, y compris les types vectoriels et images, qui ne sont pas présents ou moins élégamment implémentés en C. De plus, OpenCL C définit les tailles pour les types intégraux tels que char, short, int et long, ainsi que leur signature. et versions non signées. Il est important de garder à l'esprit que les types d'hôte et de périphérique diffèrent dans OpenCL C, et que des intergiciels ou des bibliothèques doivent être utilisés pour assurer un transfert de données correct entre eux.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, l'orateur discute du modèle de mémoire OpenCL C et de la manière dont les mots-clés sont utilisés pour spécifier des régions de mémoire telles que privées, constantes, locales et globales. Dans OpenCL C, il est important de savoir où se trouve la mémoire car certains types ne peuvent pas être communiqués entre l'hôte et l'appareil. L'orateur introduit également le concept de vecteurs et discute de différentes approches pour obtenir un bon code vectorisé pour les opérations se déroulant dans le processeur. Déplacer un pointeur d'une région mémoire à une autre n'est pas autorisé, mais copier d'un espace mémoire à un autre est possible.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, l'orateur discute des différentes options disponibles pour vectoriser le code et met en évidence OpenCL C comme un moyen naturel et efficace de réaliser la vectorisation. Les types de vecteurs dans OpenCL C sont des citoyens de première classe et sont directement accessibles aux utilisateurs. Les opérations par composants entre vecteurs impliquent l'utilisation d'un opérateur général qui peut être l'addition, la soustraction, la multiplication ou tout autre opérateur relationnel. Cependant, les opérateurs relationnels peuvent prêter à confusion lors de la comparaison de vecteurs car le résultat est un vecteur avec une opération booléenne effectuée par composant, les utilisateurs doivent donc en être conscients. Enfin, le mélange des opérations entre les scalaires et les vecteurs n'est pas défini, les utilisateurs doivent donc être prudents lorsqu'ils effectuent de telles opérations.
  
  
• 00: 20: 00 Dans cette section, l'instructeur discute des opérations vectorielles et de l'adressage dans OpenCL C. Les vecteurs peuvent fonctionner sur des vecteurs ou des scalaires, qui seront complétés à la taille du vecteur, et les composants d'un vecteur sont accessibles à l'aide de point notation avec le numéro de composant spécifique représenté en hexadécimal. L'instructeur note que la question de niveau supérieur est de savoir pourquoi utiliser les types de vecteurs OpenCL et explique que l'utilisation de vecteurs permet une communication claire des opérations vectorielles entre le programmeur et le compilateur et peut entraîner de meilleures performances puisque le compilateur peut mieux optimiser les opérations vectorielles. . Enfin, l'instructeur mentionne qu'OpenCL C prend également en charge l'utilisation de structures et d'unions pour agréger les données.
  
  
• 00: 25: 00 Dans cette section, l'orateur discute de l'utilisation des structures OpenCL C et de l'importance d'être prudent avec l'échange de données entre l'hôte et l'appareil. Ils conseillent d'éviter l'utilisation des structures OpenCL C car cela peut entraîner des problèmes de performances et il est difficile d'obtenir la disposition binaire correcte lors de la copie des données. L'orateur continue à parler des fonctions et du fait qu'elles ne sont que des fonctions C ordinaires sans rien de spécial à leur sujet, sauf que la récursivité est interdite. Ils mentionnent également que l'espace mémoire privé est implicite dans les arguments, ce qui peut poser des problèmes lors de la gestion de différentes régions de mémoire de la même manière. Enfin, l'orateur décrit les noyaux comme des points d'entrée pour l'exécution du périphérique et explique comment les arguments du noyau sont des pointeurs vers quelque chose de global ou simplement des valeurs qui sont copiées.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section, l'intervenant présente un programme OpenCL C qui additionne deux tableaux et stocke les résultats aux mêmes emplacements par composant. Le programme utilise get_global_ID et d'autres fonctions pertinentes pour accéder à la taille de travail globale, à la taille du groupe de travail et au décalage global. L'orateur insiste sur l'importance d'utiliser la mémoire locale lorsque cela est possible pour obtenir des performances optimales et propose un moyen de déclarer la mémoire locale en fournissant un paramètre dans la liste d'arguments. L'orateur recommande également d'utiliser "type DEP" pour faciliter la programmation.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, l'intervenant discute de l'utilisation de la mémoire locale et constante dans les noyaux OpenCL C. La mémoire locale est utilisée pour stocker les données partagées entre tous les éléments de travail d'un groupe de travail, tandis que la mémoire constante est une mémoire en lecture seule également partagée entre tous les éléments de travail. Il est important de noter que les noyaux ne peuvent pas allouer eux-mêmes de la mémoire et que plusieurs noyaux ne peuvent pas coopérer entre eux. L'orateur mentionne également qu'il existe des attributs dans OpenCL C qui peuvent être utilisés pour optimiser la vectorisation et transmettre des informations au compilateur.
  
  
• 00:40:00 Dans cette section, l'orateur explique l'importance de la taille requise du groupe de travail pour optimiser les performances dans les noyaux. Il mentionne l'utilisation d'optimisations spéciales par le compilateur lorsque la taille du groupe de travail est fixe. L'orateur parle brièvement du support d'image d'OpenCL, qui ne l'intéresse pas beaucoup car il se concentre sur l'informatique à usage général. De plus, il mentionne les fonctions OpenCL C intégrées qui ressemblent à une bibliothèque standard, y compris les fonctions d'éléments de travail, les fonctions mathématiques, les fonctions entières et les fonctions géométriques. La synchronisation est un sujet complexe dans le modèle de programmation OpenCL C car il est conçu pour la performance, et il existe des opérations atomiques et un parallélisme fournis. Enfin, l'orateur mentionne les extensions d'OpenCL que l'on peut utiliser une fois qu'on a compris la structure de base et le fonctionnement d'OpenCL C.
  
  
• 00:45:00 Dans cette section, l'orateur recommande la prudence lors de l'utilisation d'extensions dans OpenCL 1.2, malgré les fonctionnalités supplémentaires qu'elles fournissent. Il avertit qu'ils ne sont pas encore entièrement intégrés dans la spécification et qu'ils peuvent être supprimés ou entraîner un verrouillage du fournisseur. Cependant, il reconnaît également que certaines extensions peuvent être utiles et encourage les téléspectateurs à parcourir les extensions disponibles. En conclusion, l'orateur invite les téléspectateurs à poursuivre leur apprentissage sur OpenCL et ses modèles associés, et propose ses services en tant que consultant pour ceux qui recherchent des conseils sur la conception de programmes OpenCL efficaces.

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Architecture GPU OpenCL

Architecture GPU OpenCL

Cette vidéo se penche sur l'architecture des GPU dans le contexte de la programmation OpenCL. L'orateur explique les différences entre l'architecture GPU OpenCL et l'architecture GPU générale, le concept de fronts d'onde comme la plus petite unité d'un groupe de travail, les problèmes d'E/S mémoire et de masquage de latence, et les facteurs affectant l'occupation et les accès mémoire fusionnés. L'importance de concevoir des algorithmes et des structures de données avec des accès mémoire fusionnés à l'esprit est également soulignée, ainsi que la nécessité de mesurer les performances du GPU. L'orateur encourage les téléspectateurs à le contacter pour obtenir de l'aide afin d'exploiter la technologie pour des performances optimales sans avoir besoin d'une connaissance approfondie des processus sous-jacents.

• 00:00:00 Dans cette section, l'orateur présente le sujet de l'architecture GPU et son importance dans la programmation OpenCL. Alors que beaucoup de gens croient qu'OpenCL n'est que pour les GPU, l'orateur souligne que les CPU ont également des instructions SIMD qui utilisent des concepts similaires. La motivation derrière l'utilisation des GPU pour l'informatique à usage général est également discutée - il s'agissait d'une découverte accidentelle résultant du développement des GPU pour le traitement des graphiques. L'orateur met en garde contre le recours aux services marketing pour comprendre l'architecture et souligne qu'une compréhension approfondie de l'architecture est nécessaire pour une utilisation efficace d'OpenCL.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, le conférencier aborde la question des techniques de marketing flashy utilisées pour promouvoir les GPU qui ne fournissent souvent aucune information utile ou pertinente aux développeurs. L'architecture GPU OpenCL est ensuite introduite, qui diffère de l'architecture GPU générale car elle se concentre spécifiquement sur la façon dont OpenCL la voit. Les espaces de mémoire constants et globaux existent physiquement dans un GPU, et la mémoire locale et privée est implémentée dans le matériel et partagée avec tous les éléments de traitement. Le modèle d'exécution GPU se caractérise par des pointeurs d'instruction verrouillés ensemble sur les éléments de traitement. Un exemple de quatre éléments de traitement exécutant la même instruction d'ajout est donné, qui peut être considéré comme un quatre avec une instruction SIMD.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, l'orateur explique le concept de front d'onde, qui est la plus petite unité d'un groupe de travail qui s'exécute ensemble. Le front d'onde est créé en fixant le pointeur d'instruction pour que les éléments de travail d'un groupe de travail se verrouillent ensemble, et tous les éléments de traitement d'un front d'onde doivent effectuer les mêmes opérations, même lorsqu'ils traitent des données différentes. Cependant, cela crée des problèmes lors de l'exécution d'instructions conditionnelles où les éléments de travail d'un front d'onde empruntent des chemins différents, ce qui entraîne une divergence. Pour résoudre ce problème, OpenCL dispose d'une fonction intégrée appelée "select", qui se compile en une seule instruction de processeur pour une exécution conditionnelle efficace.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, l'intervenant parle du coût des E/S mémoire et de sa lenteur. Ils expliquent une expérience mentale d'un seul élément de traitement effectuant une instruction par seconde et le temps nécessaire pour les accès globaux pour les valeurs 32 bits et 64 bits, ces derniers prenant deux fois plus de temps. Cependant, les E/S mémoire sont constantes, donc pour obtenir de meilleures performances, on peut augmenter la complexité des opérations pour payer l'opération mémoire. Ceci est démontré par un exemple d'exécution d'un million d'opérations et d'atteinte d'une efficacité ALU de 100 %. Bien que cela ne soit pas pratique, cela est utile dans certaines applications telles que l'extraction de crypto-monnaie ou la cryptographie.
  
  
• 00: 20: 00 Dans cette section, l'orateur aborde le problème de la latence de la mémoire et son incidence sur les performances des GPU. Dans le but d'atteindre une faible utilisation à 100 % et de garder les éléments de traitement occupés, l'idée est de surcharger l'unité de calcul avec des groupes de travail. En remplissant le pool de travail avec plusieurs groupes de travail, le CPU peut exécuter les instructions de ces groupes dans un ordre particulier pendant un nombre fixe de cycles ou jusqu'à une demande de mémoire. L'objectif est de masquer les grandes latences globales de la mémoire et de garder les éléments de traitement occupés par des groupes de travail jusqu'à ce que la mémoire arrive.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, l'orateur explique le concept de masquage de la latence, qui est la clé pour obtenir de bonnes performances en programmation GPU. Le masquage de latence est le processus de planification de calculs utiles entre les extractions de mémoire à longue latence afin que les opérations de mémoire apparaissent libres. Cela se fait par l'équilibrage de charge et la gestion du front d'onde. L'unité de calcul a un pool de travail composé de fronts d'onde prêts et bloqués où le pointeur d'instruction est verrouillé. Le nombre de fronts d'onde dans le pool affecte l'utilisation de l'unité de calcul, un plus grand nombre la gardant occupée tout le temps. Le planificateur global distribue des groupes de travail non traités pour calculer des unités, le planificateur de travail ayant un nombre maximal fixe de fronts d'onde. La clé à retenir est que l'accès à la mémoire peut être complètement caché si un bon code est écrit.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section, le concept d'occupation est introduit et expliqué comme une mesure du nombre de fronts d'onde pouvant être exécutés par rapport au nombre total pouvant être exécutés. Le calcul de l'occupation est démontré et son importance dans la conception de noyaux plus rapides est soulignée. Le facteur limitant d'occupation est identifié comme étant la mémoire privée et locale, qui est partagée entre tous les éléments de traitement. Il est expliqué que l'imbrication des instructions ALU avec les instructions d'E / S est cruciale pour masquer la latence, et qu'avoir suffisamment d'instructions ALU peut améliorer l'occupation, rendant ainsi les noyaux plus rapides.
  
  
• 00: 35: 00 Dans cette section, l'orateur discute du compromis entre l'utilisation des ressources par élément de travail dans la programmation OpenCL et le nombre résultant de fronts d'onde pouvant résider sur une unité de calcul. Plus il y a de ressources utilisées par élément de travail, moins il y a de fronts d'onde pouvant résider sur une unité de calcul, ce qui réduit la dissimulation de la latence. À l'inverse, l'utilisation de moins de ressources entraîne plus de fronts d'onde et plus de cache de latence. L'orateur fournit un exemple de calcul pour déterminer le nombre maximal de fronts d'onde en fonction de la taille de la mémoire privée et de la mémoire locale, ainsi que le nombre fixe d'éléments de travail par front d'onde. Le conférencier explique également le concept de canaux mémoire affectant l'accès direct des unités de calcul à la mémoire globale.
  
  
• 00: 40: 00 Dans cette section, l'orateur discute de la mémoire globale dans l'architecture GPU OpenCL et de son fonctionnement physique pour de meilleures performances. La mémoire est partitionnée en sous-ensembles, chacun accessible par un canal spécifique, de sorte que les demandes de mémoire peuvent être sérialisées et limiter les performances lorsque toutes les unités de calcul accèdent à un canal de mémoire. Le matériel offre une solution grâce à des modèles d'accès efficaces d'éléments de travail adjacents accédant à la mémoire adjacente, appelés accès à la mémoire coalescente, qui atteignent des performances optimales, mais de nombreux modèles d'accès peuvent limiter le parallélisme et provoquer une recherche de performances. Des repères informatifs sont essentiels pour savoir ce qui est généralement rapide ou lent dans le matériel réel. Le chargement des éléments de travail des valeurs adjacentes est très rapide, tandis que le chargement aléatoire est très lent, mais le masquage de la latence permet d'améliorer l'utilisation globale.
  
  
• 00:45:00 Dans cette section, le conférencier explique l'importance de concevoir des algorithmes et des structures de données en gardant à l'esprit les accès mémoire fusionnés. En utilisant des faits et des compromis de haut niveau, les développeurs peuvent limiter l'accès aléatoire à la mémoire et biaiser leurs conceptions pour avoir autant d'instructions ALU que possible pour permettre le masquage de la latence. L'orateur explique également que des canaux de mémoire existent et que certains modèles d'accès à la mémoire peuvent améliorer les performances. De plus, l'orateur fait allusion aux discussions à venir sur la programmation parallèle, y compris les opérations atomiques et la coopération des éléments de travail, et la mesure des performances du GPU. L'orateur recherche actuellement un parrainage pour de futurs travaux sur OpenCL.
  
  
• 00: 50: 00 Dans cette section, l'orateur conclut le screencast sur l'architecture GPU OpenCL en encourageant les téléspectateurs à le contacter pour obtenir de l'aide pour tirer parti de la technologie pour des performances optimales sans nécessiter une compréhension approfondie des processus sous-jacents.

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Épisode 1 - Introduction à OpenCL

Épisode 1 - Introduction à OpenCL

Dans cette vidéo d'introduction à OpenCL, David Gohara explique comment OpenCL est conçu pour permettre un accès facile et efficace aux ressources informatiques sur différents appareils et matériels, permettant un calcul haute performance avec une gamme d'applications, y compris le traitement d'images et de vidéos, le calcul scientifique, l'imagerie médicale et à des fins financières. OpenCL est une technologie standard ouverte indépendante de l'appareil qui est particulièrement efficace pour les tâches de données parallèles. L'orateur démontre la puissance de la technologie OpenCL dans la réduction du temps de calcul pour les calculs numériques et met en évidence son potentiel pour la recherche scientifique et l'utilisation générale. En outre, les téléspectateurs sont encouragés à rejoindre la communauté en ligne des scientifiques utilisant Mac, Mac Research org, et à soutenir la communauté en achetant des articles dans la boutique Amazon liée à leur site Web.

• 00:00:00 Dans cette section, David Gohara présente le concept d'OpenCL et ses spécifications, qui est un langage informatique ouvert initialement proposé par Apple en 2008. OpenCL est conçu pour les tâches de calcul parallèle qui nécessitent beaucoup de puissance de calcul et se concentre sur utilisant plusieurs cœurs pour améliorer les performances plutôt que d'augmenter la vitesse d'horloge. Le groupe Khronos maintient la spécification OpenCL, ce qui signifie que pour que quiconque puisse l'utiliser, il doit la faire implémenter par quelqu'un. Le facteur critique est qu'OpenCL est une technologie standard ouverte conçue pour tirer parti de la puissance de calcul pour améliorer les performances de calcul.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, l'orateur présente OpenCL et sa conception pour permettre l'accès à toutes les ressources des différents périphériques et matériels d'un ordinateur pour prendre en charge les calculs parallèles à usage général, contrairement aux applications DSP dédiées ou uniquement graphiques. Il est conçu pour être indépendant de l'appareil et garantit la portabilité du code entre les implémentations. Tout matériel peut devenir un appareil OpenCL s'il répond aux exigences minimales de la spécification, y compris les processeurs, les GPU, les puces DSP et les processeurs intégrés. OpenCL fournit des API propres et simples pour accéder à différents appareils et effectuer un calcul haute performance avec la prise en charge du langage c99, des types de données supplémentaires, des fonctions et des qualificatifs intégrés et un cadre de gestion des threads pour gérer les tâches sous le capot de manière transparente. L'objectif principal d'OpenCL est d'être un cadre efficace, léger et facile à utiliser qui ne monopolise pas les ressources système.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, l'orateur souligne l'importance d'OpenCL pour fournir des lignes directrices pour la conception de nouveaux matériels alors que les gens développent de nouvelles puces ou de nouveaux composants matériels. OpenCL garantit également certaines valeurs de précision et permet un large éventail d'applications, y compris le calcul scientifique, le traitement d'images et de vidéos, l'imagerie médicale et les fins financières. L'orateur explique qu'OpenCL est conçu pour le calcul parallèle de données et est particulièrement efficace pour les tâches parallèles de données, telles que la prise de la valeur absolue de données individuelles et le flou des images à l'aide d'un filtre de boîte en calculant la somme et la moyenne d'un ensemble de pixels. dans une boîte.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, l'orateur explique comment fonctionnent les calculs parallèles de données, en particulier avec le traitement d'image comme exemple. Chaque boîte de valeurs de pixel est lue à partir de l'image et écrite dans un tampon de données séparé, ce qui permet d'effectuer un travail indépendant sans se soucier de la synchronisation. OpenCL est également conçu pour fonctionner avec OpenGL, qui est un langage de programmation graphique qui peut partager des données avec OpenCL, ce qui permet de faire des calculs complexes et des affichages avec peu de surcharge de performances. Cependant, OpenCL n'est pas adapté aux problèmes séquentiels, aux calculs qui nécessitent des points de synchronisation constants ou aux limitations dépendant de l'appareil.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, le conférencier présente OpenCL et explique comment il est conçu pour tirer parti de la puissance de calcul des ordinateurs facilement et de manière portable. Il mentionne CUDA et comment il s'agit d'une interface de programmation puissante pour exécuter des calculs sur des cartes graphiques, mais n'est pas indépendant de l'appareil et ne fonctionne que sur le matériel NVIDIA. Cependant, l'orateur explique que les utilisateurs peuvent utiliser à la fois CUDA et OpenCL et qu'ils sont à peu près les mêmes en ce qui concerne les noyaux. De plus, l'orateur explique qu'OpenCL est déjà implémenté dans Mac OS 10 Snow Leopard et est fourni en tant que framework système. De plus, Nvidia et AMD travaillent sur leurs propres implémentations d'OpenCL, qui peuvent donner accès à d'autres systèmes d'exploitation et plates-formes.
  
  
• 00: 25: 00 Dans cette section, l'orateur discute de la prévalence des GPU compatibles OpenCL dans les cartes actuellement expédiées, en particulier dans les produits Apple tels que l'iMac 24 pouces et certains modèles de MacBook Pro. Il note que toutes les cartes Nvidia sont compatibles OpenCL, avec environ 1 à 2 millions de cartes expédiées par semaine. L'orateur explique comment OpenCL s'intègre dans le cadre d'Apple, car il est étroitement lié à OpenGL et à d'autres technologies graphiques et multimédias. Il explique en outre pourquoi les GPU sont idéaux pour le traitement des chiffres, offrant une évolutivité élevée et un parallélisme des données. Malgré cela, il existe des limitations dans le transfert de données de la partie principale de l'ordinateur vers la carte graphique, car le bus PCI est beaucoup plus lent que la mémoire de la carte graphique elle-même.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section, l'orateur aborde certains facteurs à prendre en compte lors de l'utilisation de GPU avec OpenCL, notamment les dépenses de calcul du problème, la gestion des erreurs et le débogage, ainsi que les exigences spécifiques en matière d'organisation des données. L'orateur loue OpenCL pour être une spécification ouverte qui permet un accès facile aux appareils et est portable sur tous les systèmes d'exploitation et plates-formes matérielles. L'orateur montre ensuite comment faire passer le code de l'exécution sur le CPU à l'exécution sur le GPU en utilisant un exemple de leur programme qui évalue les propriétés électrostatiques des molécules biologiques.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, le conférencier présente la puissance de la technologie OpenCL, qui permet une utilisation efficace des ressources de calcul dans les calculs numériques. La démonstration montre un calcul de problème de valeur limite sur un seul processeur, qui prend environ 60 secondes. Lorsqu'il est exécuté sur 16 threads, le temps de calcul est réduit à 4,8 secondes. L'orateur fait ensuite la démonstration du même calcul sur un GPU, et le temps de calcul réduit à environ 180 millisecondes. Les résultats obtenus à partir du GPU sont identiques à ceux obtenus à partir du CPU, et le code utilisé dans les deux calculs est presque le même, avec de légères modifications pour de meilleures performances. La démonstration met en évidence les possibilités passionnantes que la technologie OpenCL ouvre pour la science et l'utilisation générale.
  
  
• 00:40:00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur suggère quelques choses aux téléspectateurs. Tout d'abord, il parle de la communauté en ligne pour les scientifiques utilisant Mac appelée Mac research org et encourage les téléspectateurs à se joindre. Deuxièmement, il mentionne deux autres séries de tutoriels utiles, Cocoa for Scientists et X Grid Tutorials, qui sont également disponibles sur leur site Web. Enfin, il demande aux téléspectateurs d'aider la communauté en achetant des articles dans la boutique Amazon liée à leur site Web, car cela aiderait à couvrir les coûts de maintenance des serveurs, du matériel et d'autres dépenses.

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Épisode 2 - Fondamentaux d'OpenCL

Épisode 2 - Fondamentaux d'OpenCL

Cette vidéo présente le langage de programmation OpenCL et explique les bases de son utilisation. Il couvre des sujets tels que les différents types de mémoire disponibles pour un système informatique, comment allouer des ressources et comment créer et exécuter un noyau.

• 00:00:00 Le premier podcast de cette série a présenté OpenCL et discuté des bases de l'utilisation d'un CPU et d'un GPU pour traiter les données. Ce podcast couvre la liste des cartes graphiques prises en charge pour l'utilisation d'OpenCL, et explique pourquoi les processeurs sont plus efficaces pour masquer les latences de mémoire.
  
  
• 00:05:00 OpenCL est une plate-forme pour accélérer les calculs sur les CPU et les GPU. Les objets qui composent OpenCL incluent les périphériques de calcul, les objets mémoire et les objets exécutables. Les groupes de périphériques sont une structure commune pour regrouper plusieurs périphériques de calcul.
  
  
• 00: 10: 00 Cette vidéo couvre les différences entre les CPU et les GPU, en mettant l'accent sur les objets mémoire OpenCL. Les trois types d'objets mémoire OpenCL sont les tableaux, les images et les exécutables. La vidéo explique également comment créer et utiliser des noyaux OpenCL.
  
  
• 00:15:00 OpenCL est un langage de programmation puissant utilisé pour les graphiques et le calcul parallèle. OpenCL permet au code d'être compilé au moment de l'exécution ou pré-compilé, et les éléments de travail sont regroupés en groupes de travail.
  
  
• 00:20:00 OpenCL est une puissante API multiplateforme pour le calcul GPU. La vidéo OpenCL Fundamentals aborde les concepts de plages ND et de tailles de groupe de travail, et leur relation en 2 et 3 dimensions.
  
  
• 00:25:00 Cette vidéo couvre les bases d'OpenCL, y compris les différents types d'images disponibles, l'exécution du noyau, la gestion de la mémoire et les espaces d'adressage.
  
  
• 00:30:00 Dans cette vidéo, l'auteur explique les différents types de mémoire disponibles pour un système informatique, y compris la mémoire globale, la mémoire constante, la mémoire locale et la mémoire privée. La mémoire globale est le type de mémoire le plus grand et le plus important, tandis que la mémoire privée est destinée aux données au niveau du noyau.
  
  
• 00:35:00 Dans cette vidéo, les étapes de base de l'utilisation d'OpenCL sont expliquées, y compris l'initialisation d'OpenCL, l'allocation des ressources et la création et l'exécution d'un noyau.
  
  
• 00:40:00 Dans cette vidéo, les bases d'OpenCL sont abordées. La première étape est l'allocation, puis le code est écrit pour pousser les données sur la carte graphique. L'étape suivante est la création du programme et du noyau, où OpenCL est utilisé pour créer un programme et un noyau spécifique. Enfin, le programme est exécuté.
  
  
• 00:45:00 Dans cette vidéo, l'auteur explique les étapes requises pour créer un noyau dans OpenCL. Il couvre les concepts de base d'OpenCL, tels que les dimensions et les éléments de travail, et explique comment mettre en file d'attente et exécuter un noyau. Il fournit également un bref aperçu de la spécification Khronos OpenCL et de la vidéo Barbara, qui est fortement recommandée.|
  
  
• 00:50:00 Dans cet épisode, l'hôte couvre les bases d'OpenCL, y compris comment créer un programme simple et comment utiliser la bibliothèque d'exécution OpenCL.

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Épisode 3 - Construire un projet OpenCL

Épisode 3 - Construire un projet OpenCL

Cette vidéo fournit un aperçu complet des questions et préoccupations courantes concernant OpenCL. Les sujets abordés incluent l'arithmétique en double précision, la programmation orientée objet, les tailles globales et de groupe de travail, et les problèmes scientifiques qui peuvent être résolus avec OpenCL. L'orateur souligne l'importance de sélectionner avec soin la taille des groupes de travail globaux et locaux, ainsi que de modifier les algorithmes et les structures de données pour s'adapter aux préférences de disposition des données du GPU. L'orateur fournit également un exemple de base de codage en OpenCL et explique comment les noyaux peuvent être chargés et exécutés dans un programme. Les autres sujets inclus sont la gestion des grands nombres, l'allocation de mémoire et la gestion de la file d'attente de commandes. La vidéo se termine par des références à des ressources supplémentaires pour les utilisateurs intéressés par la multiplication vectorielle de matrice creuse et l'arithmétique de précision mixte.

• 00:00:00 Dans cette section, nous aborderons certaines questions courantes sur OpenCL, notamment l'arithmétique en double précision, la programmation orientée objet, la taille globale et des groupes de travail et les problèmes scientifiques que vous pouvez résoudre avec OpenCL. La double précision dans la spécification OpenCL est facultative et sa prise en charge dépend à la fois de votre matériel et de votre implémentation. Si votre matériel prend en charge la double précision, vous pouvez utiliser un pragma avant d'émettre des instructions pour les calculs en double précision, mais si vous ne le faites pas, le comportement n'est pas défini et peut entraîner divers problèmes. La programmation orientée objet peut être utilisée conjointement avec OpenCL, mais il est important de garder à l'esprit les limites du modèle de programmation basé sur C d'OpenCL. Lors du choix des tailles globales et des groupes de travail, il est important de tenir compte des caractéristiques de votre algorithme et des
  périphérique spécifique sur lequel vous exécutez. Enfin, nous discuterons des types de problèmes scientifiques que vous pouvez résoudre avec OpenCL, et quand cela pourrait être un choix approprié pour vos besoins.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, l'orateur discute de l'arithmétique à double précision et de ses performances sur les GPU. Alors que les opérations en virgule flottante à simple précision peuvent donner environ 1 000 gigaflops par seconde, les opérations en virgule flottante à double précision ne peuvent donner qu'environ 90 gigaflops par seconde sur les GPU, ce qui entraîne une baisse des performances d'un ordre de grandeur. L'orateur suggère d'utiliser l'arithmétique de précision mixte et d'émuler l'arithmétique de précision supérieure sur les appareils qui ne la prennent pas en charge si la double précision est nécessaire. De plus, l'orateur note qu'OpenCL ne prend pas en charge le passage d'objets complexes dans le noyau et, par conséquent, dans des langages comme C++ et Objective C, les méthodes peuvent appeler des routines OpenCL mais ne peuvent pas passer d'objets instanciés dans le noyau. Les structures construites à partir de types intrinsèques du langage C ou de l'une des extensions prises en charge par OpenCL peuvent être utilisées, mais toute orientation objet de niveau supérieur n'est pas prise en charge dans OpenCL.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, l'orateur discute de la taille des groupes de travail et de la manière de déterminer quelle devrait être la taille du groupe de travail local, en particulier sur un GPU. La taille du groupe de travail local doit être inférieure à la taille du groupe de travail global et doit être répartie de manière égale. Sur une CPU, cependant, la taille du groupe de travail local doit toujours être égale à un car les points de synchronisation sur une CPU pour mettre en œuvre la communication du groupe de travail sont extrêmement coûteux. L'orateur recommande que les tailles globales et locales des groupes de travail ne soient jamais inférieures à la taille d'une distorsion sur le matériel NVIDIA ou d'un front d'onde sur le matériel ATI. De plus, des puissances de 2 ou des nombres pairs sont préférables, et parfois un peu de travail supplémentaire, comme remplir des calculs avec des zéros supplémentaires, peut en valoir la peine afin d'atteindre une puissance de 2 taille de groupe de travail local. Sur l'implémentation Snow Leopard OpenCL, la taille maximale du groupe de travail local est généralement d'environ 512, et le nombre maximal de threads pouvant être exécutés sur un seul SM sur du matériel NVIDIA est d'environ 780-784.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur discute de la taille des groupes de travail et du fait qu'il n'y a peut-être aucun avantage supplémentaire à utiliser trop de threads. Ils abordent également le concept de dimensionnement des problèmes en une, deux ou trois dimensions et comment cela est utile pour certains problèmes scientifiques. La résolvabilité de certains problèmes scientifiques sur les GPU est mentionnée, et bien que cela puisse dépendre d'implémentations et de structures de données spécifiques, il est possible de faire des choses comme les FFT, les simulations de Monte Carlo et les équations aux dérivées partielles très efficacement sur les GPU. Enfin, la vidéo aborde la nécessité de modifier les algorithmes et les structures de données en fonction des préférences de disposition des données du GPU et souligne le fait que les calculs n'ont pas besoin d'être exécutés dans un seul appel de noyau ou de file d'attente.
  
  
• 00: 20: 00 Dans cette section, l'orateur discute de la possibilité de diviser un calcul en plusieurs noyaux ou appels de file d'attente dans OpenCL, bien que cela puisse entraîner une baisse mineure des performances. Il explique cela en utilisant l'exemple d'un algorithme de gradient conjugué, soulignant que s'il peut être possible de combiner des étapes successives dans l'algorithme lorsque l'on travaille sur un CPU, il est légèrement différent lorsqu'il s'agit d'un GPU. L'orateur souligne que les opérations GPU doivent être invoquées explicitement pour chaque étape individuelle. Il suggère d'effectuer d'abord plusieurs boucles de minimisation du gradient conjugué, suivies d'une vérification pour déterminer si la convergence souhaitée a été atteinte. Il souligne l'importance d'exécuter autant de travail que possible sans interruption et évoque l'exemple de la dynamique moléculaire et de l'électrostatique comme d'autres problèmes qui nécessitent des considérations similaires. En fin de compte, il passe à un exemple OpenCL, notant qu'il s'agit d'un exemple simple destiné à familiariser le public avec l'outil OpenCL et le code réel.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, l'orateur aborde certaines fonctions clés du projet OpenCL qui ont été brièvement mentionnées dans les épisodes précédents. La première fonction est CL get device IDs, qui identifie le type d'appareil que vous recherchez, y compris le CPU, le GPU, les accélérateurs comme le FPGA, etc. Une fois les périphériques identifiés, vous pouvez utiliser CL device get info pour comprendre leurs propriétés telles que le fournisseur, la taille de la mémoire globale, les éléments de travail maximum et les extensions prises en charge telles que la double précision. Après avoir construit votre programme, vous voudrez peut-être vérifier le journal de construction pour les erreurs, car vous ne pouvez pas compiler les noyaux en dehors d'OpenCL. Le journal de génération peut vous indiquer ce qui ne va pas, comme une erreur de syntaxe ou un type de données incorrect, et vérifier les options et l'état de la génération.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section, l'orateur explique les différents types de tampons de mémoire dans OpenCL, y compris la lecture seule et la lecture/écriture, ainsi que le référencement de la mémoire sur l'hôte. Il suggère qu'il peut être avantageux de mettre les écritures en file d'attente pour une meilleure efficacité, en utilisant la fonction de tampon d'écriture CL et Q, qui peut être bloquante ou non bloquante. L'orateur aborde également brièvement l'exécution des noyaux, la définition des arguments du noyau et l'utilisation des tailles de travail globales et locales. L'implémentation OpenCL peut décider automatiquement d'une taille de travail locale, et l'orateur note que ce processus a fonctionné de manière optimale dans ses expériences précédentes.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, l'orateur aborde certains aspects de l'ajustement de la taille du travail local sur le GPU en expérimentant sa valeur en fonction de fonctionnalités spécifiques du noyau, telles que l'utilisation de la mémoire partagée. En ce qui concerne la lecture des résultats, CL vrai ou CL faux signifie qu'il s'agit soit d'une lecture bloquante, soit que le programme n'attend pas que les résultats arrivent. Les lectures bloquantes sont plus couramment utilisées pour assurer la récupération précise des résultats avant d'être utilisés pour d'autres fins. L'orateur passe ensuite à Xcode, décrivant le projet comme un projet Xcode standard où Open CL est le seul framework requis. Il décompose le code source et le noyau OpenCL, en l'annotant pour une clarté ultime. Le noyau est un noyau ADD, qui est simpliste ; cependant, il sert simplement à des fins d'illustration. L'orateur plonge ensuite dans des fonctions telles que les informations sur l'appareil et la configuration du contexte et de la file d'attente de commandes.
  
  
• 00:40:00 Dans cette section, la vidéo explique comment les noyaux OpenCL peuvent être chargés dans un programme sous forme de fichier externe ou de chaîne C. Bien qu'il puisse être plus simple de charger les noyaux en tant que fichiers externes, le code peut être plus difficile à déboguer en cas d'erreur. D'un autre côté, le chargement des noyaux en tant que chaînes C rend plus difficile la visualisation du code par les utilisateurs, et il existe certaines options pour protéger le code du noyau. De plus, la vidéo explore les avantages et les inconvénients des programmes de pré-compilation par rapport à leur compilation juste à temps. Bien que la pré-compilation puisse masquer le code du noyau, l'exécution d'un programme sur un matériel différent peut nécessiter différentes optimisations qui ne sont pas possibles via la pré-compilation. Dans l'ensemble, la vidéo souligne qu'il y a des avantages et des inconvénients aux deux options et que les programmeurs doivent soigneusement évaluer leurs besoins lors de la sélection d'une méthode.
  
  
• 00:45:00 Dans cette section, l'orateur explique le processus de liaison du code au noyau CL pour invoquer et rappeler des noyaux tels qu'un noyau Saxby ou ADD. L'allocation de mémoire est également couverte, avec la création de tampons d'entrée et de contenu, les premiers ne servant qu'à la lecture, tandis que les seconds stockeront les résultats et auront un accès en lecture-écriture. Une fois les arguments du noyau définis, l'exécution démarre, avec la taille de travail globale définie sur le nombre d'éléments à traiter, qui sont affichés sur un écran une fois le contrôle rendu au programme principal. La nécessité d'une gestion soigneuse de la file d'attente de commandes est essentielle, le présentateur expliquant l'importance de terminer la file d'attente avant de procéder aux libérations de mémoire. Dans l'ensemble, la fonction présentée a fonctionné, donnant une valeur d'entrée attendue de 32 dans tous les domaines.
  
  
• 00: 50: 00 Dans cette section, l'orateur explique comment gérer de grands nombres sur le projet OpenCL et rappelle aux utilisateurs de faire attention à la mémoire disponible et de désactiver les impressions lors de l'itération dans de grands tableaux pour éviter la surcharge d'impression. Le conférencier encourage également les utilisateurs à consulter un article sur la multiplication vectorielle de matrice creuse sur les GPU et une autre présentation sur l'arithmétique de précision mixte. Il termine ensuite le podcast en invitant à poser des questions et en soulignant que le prochain épisode couvrira probablement la disposition des données, les distorsions et l'accès à la mémoire.

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Épisode 4 - Disposition de la mémoire et accès

Épisode 4 - Disposition de la mémoire et accès

Cet épisode du didacticiel se concentre sur la disposition et l'accès à la mémoire, qui sont essentiels pour optimiser les performances du GPU. Le podcast couvre l'architecture GPU, les clusters de traitement de threads et la fusion de la mémoire, expliquant comment optimiser l'utilisation du GPU et exécuter efficacement des calculs parallèles. L'orateur aborde également les problèmes d'accès aux données et d'indexation qui peuvent provoquer des conflits, recommandant l'utilisation de la mémoire partagée et des lectures fusionnées pour améliorer les performances. Dans l'ensemble, la vidéo souligne l'importance de comprendre les fonctions spécifiées par OpenCL et les types de données intrinsèques pour une compatibilité garantie et offre des ressources pour un apprentissage plus approfondi.

• 00:00:00 Dans cette section du didacticiel, l'accent est mis sur la disposition et l'accès à la mémoire. La compréhension de ces concepts est essentielle pour maximiser les performances sur les GPU, qui nécessitent que les données soient disposées et accessibles d'une manière spécifique. Le podcast se concentre sur la perspective du GPU, car les processeurs sont plus indulgents en matière d'accès aux données, bien que l'optimisation du code pour les GPU puisse également améliorer les performances du processeur. De plus, le podcast couvre certaines tâches ménagères générales et répond aux questions sur les appels de fonction dans les noyaux et l'utilisation de la finition CL dans les exemples de code source précédents. Le podcast souligne l'importance d'utiliser uniquement des fonctions et des types de données intrinsèques spécifiés par OpenCL pour garantir la compatibilité.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, l'orateur discute de l'utilisation de fonctions telles que Rand ou print dans les fonctions du noyau sur le CPU. Bien qu'il soit possible d'utiliser ces fonctions à des fins de débogage, il n'est pas garanti qu'elles fonctionnent sur différentes implémentations et peuvent ne pas être portables. Les noyaux peuvent appeler des fonctions tant qu'elles peuvent être compilées au moment de l'exécution dans le cadre de la source du programme contenant tous les noyaux. L'orateur explique également CL finish, qui est une méthode permettant au CPU de bloquer son exécution jusqu'à ce que toutes les fonctions de la file d'attente de commandes soient retournées. Bien qu'il puisse être utile pour le code de synchronisation, il provoque l'arrêt de l'application jusqu'à ce que toutes les tâches soient terminées, il ne doit donc être utilisé qu'en cas d'absolue nécessité.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, l'orateur discute de l'architecture GPU, en se concentrant spécifiquement sur le matériel NVIDIA, et comment il utilise des clusters de traitement de threads pour exécuter le calcul. Chaque carte graphique possède 10 de ces clusters, chacun contenant 30 multiprocesseurs de streaming, qui à leur tour contiennent huit processeurs de streaming, deux unités fonctionnelles spéciales, une unité à double précision et une mémoire locale partagée. En comprenant ces regroupements, les développeurs peuvent optimiser leur utilisation du GPU et exécuter efficacement des calculs parallèles. L'orateur utilise la terminologie NVIDIA et encourage les auditeurs à garder à l'esprit la relation entre les threads, les éléments de travail, les blocs de threads et les groupes de travail, qui sont tous des aspects importants de la programmation OpenCL.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, l'orateur discute des différentes terminologies utilisées pour les processeurs de streaming, tels que les processeurs scalaires, les processeurs d'ombrage ou les cœurs. Le nombre de cœurs dans une carte graphique fait référence au nombre de processeurs de streaming par multiprocesseur de streaming. L'orateur souligne qu'un cœur sur un GPU n'est pas équivalent à un cœur sur un CPU, et Nvidia les considère séparément. La discussion couvre également les unités de fonction spéciales pour gérer les fonctions transcendantales, l'unité de double précision pour effectuer l'arithmétique à virgule flottante de double précision et la mémoire partagée de mémoire locale utilisée pour partager des données entre les processeurs de streaming et les blocs de threads s'exécutant sur le GPU. Le cluster de traitement de threads est divisé en 10 contrôleurs desservant trois SM différents, chaque SM contenant huit processeurs de streaming pouvant exécuter huit blocs de threads simultanément.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, le concept de warps dans la programmation GPU est introduit, qui sont des unités organisationnelles composées de 32 threads qui fonctionnent en parallèle les uns avec les autres. Seuls les threads d'un même bloc de threads peuvent partager des données entre eux à l'aide de la mémoire locale partagée. Les chaînes sont ensuite décomposées en demi-chaînes, qui se composent de 16 fils, en raison des exigences matérielles. Les GPU sont capables de gérer un grand nombre de threads, et il est important que des threads supplémentaires s'exécutent simultanément pour masquer la latence de la mémoire et d'autres retards. Les GPU disposent d'un matériel dédié à la gestion des threads, permettant un changement de contexte rapide. Plus il y a de threads, mieux c'est, et il est recommandé d'augmenter un peu la taille des groupes de threads pour utiliser tous les threads dans une chaîne et améliorer les performances.
  
  
• 00: 25: 00 Dans cette section, l'instructeur explique que le chargement de données dans la mémoire locale implique le chargement de 16 éléments, ce qui équivaut à 64 octets, chaque thread étant responsable du chargement de quatre octets. L'instructeur explique également la planification des instructions et le concept de divergence, où la moitié des threads entrent dans un bloc de code et l'autre moitié attend que la première moitié se termine avant d'exécuter la leur. Cela peut entraîner une sérialisation et partitionner le nombre de threads pouvant fonctionner simultanément. La mémoire locale est divisée en entrées de 4 octets, chaque entrée étant adressée à l'une des 16 banques. Si une demi-chaîne de 16 threads accède à des banques individuelles, elle peut éviter les conflits de banques et accéder à la mémoire partagée aussi rapidement que le fichier de registre.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section, la vidéo traite de la fusion de la mémoire et de la manière dont les threads d'un groupe de travail peuvent charger en coopération des données dans la mémoire partagée via la fusion de la mémoire, ce qui permet aux emplacements de mémoire partagée d'enregistrer efficacement les fichiers. La discussion passe ensuite au concept d'alignement de la mémoire par rapport à la mémoire globale et à l'extraction des données dans la mémoire locale. Les charges mal alignées, les charges permutées et les charges partielles sont toutes problématiques car elles empêchent le matériel de détecter une charge coalescente, ce qui entraîne la sérialisation des charges individuelles dans les registres. Pour éviter cela, il est recommandé de charger toutes les données dans la mémoire partagée même si cela n'est pas nécessaire pour obtenir une charge coalescente alignée.
  
  
• 00: 35: 00 Dans cette section, l'orateur discute de la disposition de la mémoire et de l'accès pour la programmation CUDA. Ils expliquent que les charges alignées, en particulier les charges coalescentes, sont le moyen le plus rapide d'obtenir des données de la mémoire globale dans la mémoire ou les registres locaux. Ils expliquent également que la mémoire est divisée en banques pour permettre à plusieurs threads d'y accéder simultanément, mais l'accès à la même banque peut entraîner un conflit bancaire, ce qui entraîne une sérialisation des données et une réduction des performances. De plus, l'orateur note qu'une exception aux conflits de banque est lorsque tous les threads accèdent à une seule banque, ce qui entraîne la diffusion de données et aucun conflit ou sérialisation.
  
  
• 00:40:00 Dans cette section de la vidéo, l'instructeur parle de la disposition de la mémoire et de l'accès dans les applications multithread. Il explique que des conflits se produisent lorsque plusieurs threads accèdent à la même banque pour la même information, ce qui entraîne une baisse des performances. Il utilise la transposition matricielle comme exemple pour illustrer les avantages de l'utilisation de la mémoire partagée pour les performances et l'importance de lire et d'écrire dans la mémoire de manière fusionnée pour éviter les pénalités de performances. L'instructeur explique qu'une demi-chaîne est généralement utilisée et recommande d'utiliser des modèles de disposition de la mémoire qui évitent les conflits pour des performances optimales.
  
  
• 00:45:00 Dans cette section, l'orateur aborde la question de l'inversion des indices ou de l'échange d'indices dans la mémoire GPU et comment cela se traduit par l'une des deux options : l'accès à la mémoire non fusionné ou l'un des deux devant être unco. Pour surmonter ce problème, les données sont lues à partir de la mémoire globale à l'aide d'une lecture coalescente et stockées dans la mémoire partagée de manière coalescente. La mémoire partagée est rapide et une fois que les données sont là et en supposant que deux threads n'accèdent pas à la même information, chaque thread peut accéder rapidement à sa donnée unique. Les threads chargent les données dont ils ont besoin pour transposer en coopération et s'approprient cette donnée tout en l'écrivant dans la mémoire globale en un gros morceau, ce qui entraîne des gains de performances pour l'accès aux données dans et hors du GPU.
  
  
• 00:50:00 Dans cette section, la vidéo traite de l'utilisation de la transposition matricielle sur le GPU et de l'importance de combiner la mémoire partagée avec la coalescence de la mémoire et l'alignement des données. La version optimisée est disponible sur le site Web d'Apple sous la forme d'un projet Xcode appelé matrix transpose. La vidéo explique que si la foulée est de 16 et qu'il y a 16 banques, chaque élément 0, 16, 32, etc. sera utilisable par la banque 0, ce qui entraînera des conflits de banque potentiels. Pour résoudre ce problème et obtenir une transposition matricielle performante, la mémoire locale doit être remplie par un élément, ce qui donne 17 valeurs chargées. La vidéo suggère que ces concepts sont des concepts de base, et une fois compris, le spectateur sera à 95 % du chemin dans l'optimisation des performances du GPU.
  
  
• 00: 55: 00 Dans cette section, l'orateur fait la promotion du site Web de Mac Research et des ressources disponibles, allant des didacticiels aux didacticiels d'experts et aux discussions communautaires. Le site Web est libre d'accès et comprend des informations sur OpenCL et d'autres ressources pour les développeurs. L'orateur mentionne également qu'il existe une boutique Amazon associée au site Web et encourage les utilisateurs à acheter des produits par son intermédiaire pour soutenir Mac Research. L'orateur conclut en déclarant que la prochaine vidéo se concentrera sur un exemple concret avec des optimisations de code et de noyau.

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Épisode 5 - Questions et réponses

Épisode 5 - Questions et réponses

Dans cette vidéo, l'hôte répond aux questions sur les GPU et la programmation OpenCL. Ils expliquent la structure organisationnelle des GPU, y compris les cœurs, les multiprocesseurs de streaming et d'autres unités. Le concept de conflits bancaires et de mémoire locale est également abordé en détail, avec un exemple de transposition matricielle utilisé pour démontrer comment les conflits bancaires peuvent se produire. L'orateur propose des solutions pour éviter les conflits bancaires, notamment le rembourrage du tableau de données local et la lecture de différents éléments desservis par différentes banques. Enfin, le conférencier fait la promotion des ressources sur le site Web de recherche Mac et promet de fournir un exemple concret avec des techniques d'optimisation lors de la prochaine session.

• 00:00:00 Dans cette section, l'hôte de la série vidéo OpenCL a posé quelques questions et y a répondu. La première question portait sur la terminologie et la disposition du GPU, et l'hôte a utilisé une diapositive Nvidia pour illustrer la structure organisationnelle du GPU, y compris les dix clusters de traitement de threads et trois multiprocesseurs de streaming par cluster de traitement de threads. La deuxième question portait sur les conflits bancaires, brièvement abordés dans l'épisode précédent. L'hôte a fourni une explication plus détaillée, en se concentrant sur un exemple spécifique de transpositions matricielles et les conditions qui peuvent conduire à des conflits bancaires. L'épisode s'est terminé par un remerciement à l'hébergeur, Matias, pour son excellent service.|
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, la vidéo explique le concept de cœurs ou de processeurs scalaires dans les GPU. Ces cœurs effectuent principalement des opérations ALU et FPU, mais leur fonctionnalité est différente de celle des cœurs trouvés dans les processeurs. Chaque multiprocesseur de streaming dans l'architecture de la série 10 possède huit cœurs ou processeurs de streaming, et il y a 240 cœurs au total, constituant la puissance de traitement du GPU. Les GPU ont d'autres unités comme les unités à double précision et les unités à fonctions spéciales, entre autres. La vidéo couvre également les conflits bancaires et la mémoire locale et leur impact sur l'accès à la mémoire dans la mémoire locale, entraînant des conflits bancaires. L'explication aide à dissiper la confusion concernant la terminologie différente utilisée pour les CPU et les GPU.
  
  
• 00: 10: 00 Dans cette section, l'orateur explique le concept de mémoire locale sur le matériel actuel, qui est divisé en 16 banques, dont chacune a une longueur d'un kilo-octet. L'orateur explique que des mots successifs de 32 bits sont affectés à des bancs successifs et que deux ou plusieurs accès simultanés au même banc entraînent la sérialisation de l'accès mémoire, ce que l'on appelle un conflit de bancs. Cependant, le locuteur note que si tous les threads d'une demi-chaîne accèdent exactement à la même banque ou à la même entrée, cela n'entraîne pas de conflit de banque et il existe une gestion spéciale pour cette situation. L'orateur poursuit ensuite en expliquant pourquoi des conflits de banque se produiraient dans l'exemple de transposition de matrice présenté précédemment, en discutant de la permutation le long de la diagonale et des charges coalescentes.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, l'orateur aborde la question du conflit de banque qui peut survenir lorsqu'une transposition de matrice est effectuée à travers l'exemple d'une chaîne, qui se compose de 32 fils, divisés en deux moitiés. Chaque thread d'une demi-chaîne est affecté à une banque et, idéalement, chaque thread doit lire et écrire dans une banque spécifique. Cependant, lorsqu'une transposition de matrice est effectuée, les threads dans différentes moitiés de la chaîne liront à partir de la même banque, provoquant des conflits de banques. L'orateur explique cette question à travers un schéma et fournit une explication détaillée avec l'exemple de l'affectation des éléments aux banques.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section, l'orateur explique comment contourner les conflits bancaires lorsqu'il s'agit de tableaux et de mémoire partagée dans CUDA. En remplissant le tableau de données local, avec une valeur supplémentaire qui n'est jamais utilisée, la mémoire partagée est effectivement augmentée et cela évite les conflits bancaires. Maintenant, tous les éléments de données lisent depuis la mémoire globale fusionnée et alignée mais écrivent dans la mémoire locale non alignée, ce qui n'entraîne aucune pénalité. Ce processus permet à chaque thread de se décaler d'un et de lire des éléments successifs sans tous sérialiser sur la même banque, ce qui augmente les performances. La diffusion est autorisée si les threads essayaient de lire les mêmes données, mais lors de la lecture d'éléments différents, une sérialisation se produit.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, l'orateur explique comment la solution aux conflits bancaires consiste à lire différents éléments qui sont servis par différentes banques, plutôt que la même. Le principal problème à l'origine des conflits de banque dans l'exemple spécifique de la transposition de matrice est l'accès à un décalage égal à la taille de la banque qui est également égale à la moitié de la taille de la chaîne. L'orateur met également en évidence diverses ressources disponibles sur le site Web de recherche Mac, notamment la série de German Cormac sur l'écriture d'applications Cocoa et la série de séminaires en ligne de Nvidia sur l'utilisation de CUDA et d'OpenCL pour la programmation GPU. Le conférencier promet de fournir un exemple concret lors de la prochaine session qui rassemblera tout, y compris des techniques d'optimisation telles que l'utilisation d'un bloc mémoire local et partagé.

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Épisode 6 - Optimisation du noyau de la mémoire partagée

Épisode 6 - Optimisation du noyau de la mémoire partagée

La vidéo traite de l'optimisation du noyau de la mémoire partagée, en particulier dans le contexte d'un code utilisé pour comprendre les propriétés électrostatiques des molécules biologiques. L'utilisation de points de synchronisation et la communication entre les éléments de travail d'un groupe de travail sont essentielles pour effectuer des calculs complexes afin que le programme fonctionne efficacement. De plus, la mémoire partagée, fonctionnant en coopération et apportant beaucoup de données, permet un accès plus rapide aux données en lecture seule et augmente les performances des calculs, prenant en charge des vitesses d'accès plus rapides. L'orateur souligne également l'importance d'éviter un calcul de traitement inefficace sur la frontière d'une grille et l'importance de la bonne utilisation des points de synchronisation, des barrières et de la mémoire partagée. Enfin, il met l'accent sur les nuances de l'exécution d'OpenCL et donne des conseils sur l'optimisation du système pour l'utilisation du GPU, la démonstration étant effectuée sur un Mac.

• 00: 00: 00 Dans cette section, l'orateur discute de l'optimisation du noyau de la mémoire partagée et donne un exemple de la manière de tirer parti de la mémoire partagée dans un code réel. Il explique que la mémoire partagée permet un accès plus rapide aux données en lecture seule, ce qui peut accélérer les performances des calculs. L'exemple de code, qui est dérivé d'un programme utilisé pour comprendre les propriétés électrostatiques des molécules biologiques, met en évidence l'utilisation de points de synchronisation et la communication entre les éléments de travail dans un groupe de travail pour effectuer des calculs complexes. L'objectif global est de montrer comment tirer parti des fonctionnalités du matériel pour augmenter les performances et l'efficacité.
  
  
• 00:05:00 Dans cette section, l'orateur discute de l'importance de traiter efficacement le calcul sur la frontière d'une grille, qui est conceptuellement applicable à toutes sortes de problèmes. Le calcul implique de calculer la contribution de tous les atomes du modèle à chaque point de grille, ce qui peut être fait en utilisant une approche centrée sur la grille ou centrée sur l'atome. Bien que l'approche centrée sur l'atome fonctionne bien dans le calcul en série, elle peut être inefficace dans un environnement parallèle en raison de l'écrasement des valeurs. Par conséquent, l'approche centrée sur la grille est une meilleure approche car chaque point de grille ne fera que lire des données, ce qui facilitera l'optimisation pour les GPU car ils n'ont pas accès aux verrous et aux réductions. L'orateur mentionne également qu'ils montreront les différences de performances entre le CPU et le GPU dans ce calcul.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, la mémoire partagée et l'approche centrée sur la grille sont abordées. Il est mentionné que pendant le calcul, la valeur du point de grille est modifiée, mais il suffit d'avoir un instantané ou une copie des valeurs pour tous ces points de grille. En utilisant le GPU, les points de grille peuvent fonctionner en coopération pour apporter beaucoup de données, ce qui augmente les performances de la vitesse d'accès aux données. Cette approche ne nécessite pas de verrous et tous les points de la grille une fois le calcul terminé seront entièrement mis à jour, ce qui évite que les points de la grille ne marchent sur d'autres valeurs. La partie centrale du code est effectivement la même et l'itération de la grille devient la plage nd, qui est égale au nombre de points de la grille. Le concept de mémoire partagée est également introduit, ce qui permet aux threads d'apporter des données dans des bandes plus larges, leur permettant à tous d'accéder aux données le plus rapidement possible.
  
  
• 00:15:00 Dans cette section, l'intervenant présente la mémoire partagée et explique son fonctionnement. La mémoire partagée a une limite de 16 kilo-octets d'espace utilisable par SM, que les processeurs scalaires doivent partager. En règle générale, le problème n'est pas résolu octet par octet, mais utilise des flottants ou des entiers, ce qui signifie qu'il y a généralement moins d'éléments utilisables dans la mémoire partagée. L'orateur explique qu'ils ont alloué un bloc de mémoire partagée cinq fois la taille locale (64 éléments), ce qui leur donne un bloc de 1280 octets qui sera utilisé par groupe de travail, chaque groupe de travail ayant une largeur de 64 éléments. Ils précisent qu'ils partitionnent ce bloc en cinq groupes et fournissent des instructions sur la façon d'indexer ces données à l'aide de décalages.
  
  
• 00:20:00 Dans cette section de la vidéo, l'orateur explique une méthode d'optimisation des noyaux de mémoire partagée. Il explique que le code a une mesure de sécurité en place pour ajuster la taille locale des atomes si le nombre total d'atomes n'est pas un multiple de la taille locale. L'orateur souligne qu'il y a un bogue de performance dans le code et met les téléspectateurs au défi de le trouver. Le code est divisé en deux groupes, où le premier est un fourre-tout pour s'assurer que tout va bien, et le second est une opération de copie utilisant la mémoire partagée. Le matériel détecte que tous les threads accèdent aux données de la mémoire globale avec des adresses séquentielles et effectue une charge fusionnée complète dans la mémoire, qui atteint la première barrière. L'orateur discute ensuite de la nécessité d'une barrière et montre une diapositive illustrant le processus par lequel les demi-déformations desservent la charge à partir de la mémoire partagée.
  
  
• 00:25:00 Dans cette section, l'importance d'utiliser des barrières dans l'optimisation du noyau est discutée. Une barrière est nécessaire pour s'assurer que toutes les données nécessaires sont chargées dans la mémoire partagée avant qu'un élément de travail d'un groupe de travail puisse passer à l'étape suivante. Sans barrières, les valeurs obtenues seront incorrectes. Le code pour le calcul est exécuté en parallèle, cependant, il évite les conflits bancaires en autorisant la diffusion lorsque tous les threads d'un groupe de travail accèdent au même élément dans la mémoire partagée. La barrière permet également d'empêcher l'écrasement des données dans la mémoire partagée en s'assurant que toutes les déformations terminent leurs calculs avant que de nouvelles données ne soient écrites dans la mémoire partagée. La démonstration du projet Xcode et de son fonctionnement est également présentée pour permettre une meilleure compréhension des concepts abordés.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section de la vidéo, le présentateur discute des outils et des configurations nécessaires pour optimiser les performances du noyau. Le présentateur mentionne l'utilisation de LLVM GCC 4.2 clang 1.0 avec OpenMP pour la prise en charge d'OpenMP et la garantie que les optimisations régulières sont activées. La vidéo passe ensuite aux calculs principaux, y compris la génération et le remplissage de la mémoire, le calcul scalaire et l'exécution du calcul scalaire du processeur en parallèle avec OpenMP. Enfin, le calcul GPU optimisé est présenté, ainsi qu'un processus de nettoyage. La vidéo comprend également des extraits de code pour les routines utilitaires telles que l'impression d'informations sur le périphérique et des informations sur l'interrogation des problèmes de fichiers du noyau.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, l'orateur explique les étapes impliquées dans la configuration du noyau pour le programme mdh, qui comprend l'allocation de mémoire pour la mémoire partagée et la mémoire qui écrira les données. La taille de travail globale est égale au nombre de points de grille ajustés et la taille de travail locale est de 64. L'orateur mentionne que la taille du groupe de travail est une question d'essais et d'erreurs et OpenCL peut donner une recommandation sur ce qu'il pense être un bon travail Taille de groupe. Cependant, en jouant avec différentes tailles de groupes de travail, l'orateur a trouvé que 64 fonctionnait le mieux. L'orateur note que bien que la configuration d'OpenCL puisse nécessiter plus de travail par rapport à OpenMP, les améliorations de performances dans le code GPU optimisé valent la peine de poursuivre l'utilisation de GPU.
  
  
• 00:40:00 Dans cette section, l'orateur exécute des calculs scalaires sur le processeur et montre que cela prend 32 secondes, mais sur 16 processeurs, cela prend environ 25 secondes, démontrant une accélération de 10 x. Lorsqu'il est exécuté sur le GPU, cela prend 1,2 seconde, 20 fois plus vite que sur un seul processeur. De plus, les chiffres obtenus à partir des calculs CPU et GPU étaient identiques, ce qui montre que l'optimisation du code pour le GPU en vaut la peine. L'orateur avertit les utilisateurs d'être prudents lors de l'exécution d'exemples sur un système avec une seule carte graphique car il peut sembler se figer en raison de l'absence d'interruption préemptive sur une carte graphique.
  
  
• 00:45:00 Dans cette section, l'orateur discute de certains problèmes potentiels qui peuvent survenir lors de l'exécution d'OpenCL et conseille aux utilisateurs d'être prudents. Il recommande d'avoir deux cartes graphiques si possible et d'en affecter une à l'affichage et l'autre à la gestion d'OpenCL. L'orateur note également que si le système s'enlise, les utilisateurs peuvent SSH et tuer le processus pour reprendre le contrôle. Il rappelle aux utilisateurs que toutes les informations sont disponibles sur le site Web de recherche Mac, où ils peuvent également s'abonner au podcast et soutenir l'organisation à but non lucratif via une boutique Amazon. Enfin, il encourage les auditeurs à visiter le site Web du groupe Chronos, qui fournit des ressources précieuses sur la spécification OpenCL.

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AMD Developer Central : Série de webinaires sur la programmation OpenCL. 1. Introduction au calcul parallèle et hétérogène

1-Introduction au calcul parallèle et hétérogène

Le conférencier de cette vidéo YouTube donne un aperçu de l'informatique parallèle et hétérogène, qui consiste à combiner plusieurs composants de traitement tels que les CPU et les GPU dans un seul système. Les avantages des systèmes liés à la fusion sur une puce sont discutés, ce qui simplifie le modèle de programmation pour le calcul parallèle et hétérogène et permet des performances élevées tout en réduisant la complexité. L'orateur aborde également différentes approches telles que le parallélisme des données et le parallélisme des tâches, les langages de programmation pour les modèles de programmation parallèle et les compromis entre les GPU MDS et les processeurs Intel.

La vidéo couvre les développements récents de l'informatique parallèle et hétérogène, en mettant l'accent sur les nouvelles architectures comme Sandy Bridge d'Intel. Cependant, il n'existe actuellement aucune solution claire à la question du modèle de programmation. AMD et Intel sont à la pointe des progrès, mais on s'attend à ce que le domaine continue de progresser au fil du temps.

• 00:00:00 Dans cette section de la vidéo, Benedict Gaster, architecte du côté programmation chez AMD, donne un aperçu de l'informatique hétérogène et de son importance dans la programmation parallèle. Il explique la terminologie utilisée dans le calcul parallèle, comme le parallélisme et la concurrence, avant de discuter des aspects matériels et logiciels du calcul hétérogène. Il note qu'AMD évolue vers des architectures basées sur la fusion où le GPU et le CPU sont sur le même silicium, et il donne un aperçu de leur vision de la programmation parallèle. De plus, il indique qu'OpenCL est similaire à CUDA et qu'il s'agit d'un langage parallèle de données conçu pour fonctionner efficacement sur les GPU.
  
  
• 00: 05: 00 Dans cette section, l'orateur aborde le concept de parallélisme en informatique, où des parties d'un calcul sont indépendantes et peuvent être exécutées simultanément pour augmenter les performances. Cela contraste avec la concurrence, qui est une abstraction de programmation qui permet la communication entre des processus ou des threads qui pourraient potentiellement activer le parallélisme, mais ce n'est pas une exigence. L'informatique hétérogène est également présentée comme un système composé de deux moteurs de calcul ou plus avec des différences structurelles significatives. L'orateur note que les GPU sont un exemple de tels moteurs, le manque de grands caches étant une différence notable par rapport aux CPU.
  
  
• 00:10:00 Dans cette section, l'orateur introduit l'idée de l'informatique parallèle et hétérogène, qui consiste à combiner plusieurs composants de traitement, tels que les CPU et les GPU, dans un seul système unifié. Alors que les processeurs sont bons à faible latence, le GPU est idéal pour les processus parallèles de données. Le défi consiste à gérer ensemble le coût et les performances de ces composants, d'autant plus que le bus PCIe traditionnel crée un goulot d'étranglement entre eux. La solution consiste à intégrer les composants sur une seule puce en silicium avec une mémoire partagée. Alors que les compilateurs peuvent faciliter un certain parallélisme, l'orateur préconise des modèles de programmation parallèle explicites pour y parvenir pleinement.
  
  
• 00: 15: 00 Dans cette section, l'orateur explique l'évolution des architectures informatiques des processeurs monocœur aux processeurs multicœurs, et maintenant dans l'ère hétérogène avec les GPU. Alors que les architectures de style SMP sont devenues difficiles en raison de problèmes de puissance et d'évolutivité, les GPU offrent un parallélisme de données large et économe en énergie avec un parallélisme de données abondant, ce qui les rend adaptés au calcul haute performance. Cependant, les modèles de programmation et les frais généraux de communication présentent toujours des défis, et une combinaison de traitement CPU et GPU est nécessaire pour des performances d'application optimales.
  
  
• 00: 20: 00 Dans cette section, l'orateur discute de l'évolution de la bande passante et de la mémoire dans les appareils GPU, reconnaissant que la bande passante mémoire augmente mais pas au même rythme que les flops. Il soutient que même si le GPU peut accomplir une grande partie de ce qu'un CPU peut accomplir, une approche équilibrée est toujours nécessaire puisque le CPU x86 possède l'univers logiciel, et toutes les applications n'émergeront pas soudainement comme des applications parallèles. Le GPU change toujours la donne, mais il est nécessaire de réunir les deux appareils pour obtenir les principaux avantages sans se sacrifier l'un l'autre.
  
  
• 00: 25: 00 Dans cette section, l'orateur discute des avantages des systèmes sur puce (SoC) liés à la fusion et de la manière dont ils intègrent différents types d'appareils dans une seule puce offrant le meilleur des deux mondes. Le PC basé sur l'APU de fusion est également introduit, où le GPU de fusion est déplacé à l'intérieur d'une seule matrice, permettant une augmentation significative de la bande passante mémoire entre le CPU et le GPU. Le GPU et le CPU de fusion partagent la même mémoire système, fusionnant les deux appareils ensemble. L'orateur aborde également des questions sur les langages de programmation fonctionnels purs, leur influence sur les langages existants et l'utilisation de GPU pour gérer les tâches du processeur.
  
  
• 00:30:00 Dans cette section, l'orateur discute du potentiel des futurs GPU de fusion pour simplifier le modèle de programmation pour le calcul parallèle et hétérogène et permettre des performances élevées tout en réduisant la complexité. Bien qu'il puisse y avoir des compromis en termes de bande passante mémoire et de latence, les GPU de fusion offrent des capacités de traitement dans des facteurs de forme mobiles avec une mémoire partagée pour le CPU et le GPU, éliminant ainsi le besoin de copies multiples et améliorant les performances. L'évolutivité de l'architecture la rend adaptée à une gamme de plates-formes, du mobile au centre de données, et bien que la première génération d'APU ne résolve pas complètement le problème des gigaflops par bande passante mémoire, le potentiel futur pour simplifier la programmation et atteindre des performances élevées reste prometteur.
  
  
• 00:35:00 Dans cette section, l'orateur parle de la façon dont les logiciels dans un monde hétérogène affectent la programmation. L'avenir est parallèle, ce qui signifie que la programmation devra s'adapter au parallélisme, qui a de nombreuses réponses différentes. Il existe une variété de langages pour les modèles de programmation parallèle, tels que ceux qui utilisent des API de thread à gros grain ou ceux qui se concentrent sur les abstractions. L'orateur note également que le parallélisme dans la programmation provient de la décomposition des tâches et des décompositions de données, et que les modèles et les temps d'exécution basés sur les tâches devront disposer de ces fonctionnalités afin de créer des dépendances entre les tâches, de communiquer entre elles et d'effectuer un équilibrage de charge pour accélérer jusqu'au calcul. La plupart des exemples de ceux-ci concernent aujourd'hui le processeur, étant proposés par des sociétés telles qu'Intel et Apple, tandis que le réseau récent .Microsoft pour l'exécution est le plus important pour les perspectives de langage géré.
  
  
• 00:40:00 Dans cette section, l'orateur discute de différentes approches du calcul parallèle, en se concentrant spécifiquement sur le parallélisme des données et le parallélisme des tâches. Le parallélisme des données implique de travailler sur des éléments indépendants en parallèle, tels que les systèmes de particules dans un jeu, tandis que le parallélisme des tâches implique des éléments de travail indépendants qui doivent communiquer entre eux. L'orateur mentionne des langages populaires pour ces approches, notamment OpenCL, CUDA et OpenMP. L'orateur suggère également qu'une combinaison de ces deux approches, connue sous le nom de parallélisme tressé, pourrait devenir le modèle de programmation émergent du futur. Le conférencier insiste sur la nécessité de fusionner ces différents modèles pour amener le parallélisme dans la programmation grand public.
  
  
• 00: 45: 00 Dans cette section, l'orateur explique si OpenCL peut être utilisé pour programmer des processeurs, et bien qu'il soit possible d'avoir la portabilité du langage source, la portabilité des performances est un problème. Par exemple, un grand nombre de threads sur un GPU a du sens alors que sur un CPU, avoir un seul thread en cours d'exécution sur un cœur est plus efficace. De plus, les outils de débogage pour les GPU s'améliorent mais peuvent encore être compliqués, et bien qu'il soit tout à fait possible que le cœur du GPU sur un APU puisse gérer toutes les tâches GPGPU tandis que le GPU discret gère les graphiques, la distribution exacte est difficile à prédire.
  
  
• 00:50:00 Dans cette section, l'intervenant répond à plusieurs questions liées au calcul parallèle et hétérogène. L'une des questions est de savoir si OpenCL peut être utilisé sur les GPU Nvidia. L'orateur confirme que Nvidia prend en charge OpenCL et qu'il peut fonctionner sur tous leurs GPU de la même famille que CUDA. Une autre question est de savoir à quel point le GPU de fusion est différent du GPU discret, et la réponse est qu'ils sont très similaires, mais il existe de légères différences selon le processeur et la conception du silicium. L'orateur mentionne également qu'il existe une extension OpenCL pour le CPU et le GPU à mémoire partagée, qui autorise zéro copie entre les deux. Interrogé sur l'émergence d'OpenCL dans l'espace mobile, l'orateur confirme que tous les principaux fournisseurs sont impliqués dans le développement d'OpenCL pour l'espace mobile et que la mise en œuvre sera bientôt disponible. Enfin, l'orateur compare Fusion à Intel Sandy Bridge et déclare qu'ils sont similaires dans leurs conceptions SOC et leurs systèmes hétérogènes puissants.
  
  
• 00: 55: 00 Dans cette section, l'orateur discute des compromis entre les GPU MDS et les processeurs Intel et mentionne que les deux ont leurs avantages. Ils abordent également les modèles de programmation et la manière dont CUDA et OpenCL prennent en charge le processeur. Le conférencier poursuit en parlant d'applications qui pourraient tirer parti de cette technologie, telles que l'exploration de données, le traitement d'images et l'accélération des systèmes basés sur l'IA et la physique. Ils mentionnent également que les applications traditionnelles de calcul intensif pourraient bénéficier d'opérations accélérées telles que la multiplication matricielle. L'orateur conclut en déclarant sa croyance dans l'émergence de ces systèmes hétérogènes et comment ils façonneront l'avenir de l'informatique.
  
  
• 01:00:00 Dans cette section, l'orateur évoque les avancées réalisées dans le calcul parallèle et hétérogène, notamment en termes de nouvelles architectures telles que Sandy Bridge d'Intel. Cependant, il manque toujours une réponse complète à la question du modèle de programmation. Des entreprises telles qu'AMD et Intel ont ouvert la voie, mais on s'attend à ce que des progrès se poursuivent au fil du temps.