OpenCL nel Trading

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OpenCL è un framework con codice sorgente aperto per la scrittura di programmi che possono essere eseguiti su vari tipi di piattaforme hardware, come le unità di elaborazione centrale (CPU), le unità di elaborazione grafica (GPU) e altri processori specializzati o acceleratori hardware. Questo consente agli sviluppatori di software di scrivere codice che può essere eseguito su più dispositivi, indipendentemente dal produttore o dall'architettura.

L'API e il tempo di esecuzione di OpenCL offrono una certa indipendenza dalla piattaforma, consentendo la creazione di codice che può essere eseguito su qualsiasi dispositivo abilitato per OpenCL. Fornisce inoltre una serie di API di basso livello che consentono agli sviluppatori di controllare in modo esplicito il dispositivo, la memoria e l'esecuzione del kernel, e quindi di avere un controllo dettagliato sulle loro applicazioni.

OpenCL è ampiamente utilizzato nel calcolo scientifico, nell'elaborazione di immagini e video, nell'apprendimento automatico e in altri campi. Utilizza la potenza di elaborazione parallela tra i dispositivi per un'esecuzione delle applicazioni più rapida ed efficiente.

Tra i vantaggi più significativi di OpenCL c'è la capacità di utilizzare la potenza di calcolo delle GPU che consentono calcoli molto più veloci rispetto alle CPU. Ciò lo rende particolarmente utile per le applicazioni che richiedono calcoli pesanti come la modellazione scientifica, l'elaborazione di immagini e video e l'apprendimento automatico. 

OpenCL fornisce un framework flessibile per lo sviluppo di applicazioni in grado di sfruttare la potenza di diversi dispositivi di elaborazione, rendendolo uno strumento prezioso per coloro che sviluppano applicazioni di elaborazione ad alte prestazioni.

MQL5 supporta OpenCL dal 2012. Per ulteriori dettagli, vedere Lavorare con OpenCL nella Documentazione MQL5. Vedi anche: Classe per lavorare con i programmi OpenCL .

L'esempio di utilizzo di OpenCL può essere trovato in MQL5\Scripts\Examples\OpenCL.

Di seguito è riportato un esempio di Seascape OpenCL in MQL5

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Introduzione a OpenCL

Introduzione a OpenCL (1)

Il video Introduzione a OpenCL discute OpenCL come un linguaggio di basso livello per il calcolo parallelo di dati eterogenei ad alte prestazioni, che supporta più tipi di dispositivi, tra cui CPU, GPU e FPGA. OpenCL è diventato uno standard aperto nel 2008 e ha ricevuto un significativo supporto del settore da aziende come Intel, Nvidia e AMD. Mentre OpenCL viene spesso paragonato a CUDA, che ha strumenti, funzionalità e supporto migliori da Nvidia, OpenCL supporta più dispositivi, rendendolo più diffuso tra i produttori. Per i progetti personali, il relatore suggerisce di utilizzare CUDA per i suoi migliori strumenti e ottimizzazione, mentre OpenCL è consigliato per prodotti professionali che devono supportare diverse GPU.

• 00:00:00 In questa sezione, il relatore introduce OpenCL come linguaggio di basso livello per il calcolo parallelo di dati eterogenei ad alte prestazioni. OpenCL può supportare più tipi di dispositivi, tra cui CPU, GPU e FPGA, ed è basato su C 99, consentendo la portabilità tra dispositivi. OpenCL fornisce anche un modo coerente per esprimere i vettori e ha librerie matematiche condivise e un processo di certificazione OpenCL che garantisce precisione garantita. Il relatore osserva che OpenCL è diventato uno standard aperto nel 2008, ricevendo un significativo supporto del settore da aziende come Intel, Nvidia e AMD, nonché produttori di dispositivi embedded come Ericsson, Nokia e Texas Instruments. Mentre OpenCL viene spesso paragonato a CUDA, che ha strumenti, funzionalità e supporto migliori da Nvidia, OpenCL supporta più dispositivi, rendendolo più diffuso tra i produttori.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore discute le differenze tra CUDA e OpenCL e quando scegliere l'uno rispetto all'altro per scopi diversi. Per i progetti personali, il relatore suggerisce di utilizzare CUDA per i suoi migliori strumenti, debugger e ottimizzazioni. Tuttavia, per i prodotti professionali che devono supportare GPU diverse, il relatore consiglia di utilizzare OpenCL in quanto è l'unico modo per supportare GPU non Nvidia e si sta evolvendo anche con il supporto di diverse aziende. Quando si tratta del corso, il relatore suggerisce di utilizzare CUDA per gli strumenti migliori e la codifica semplificata, ma OpenCL potrebbe essere più facile da usare per attingere a tutte le risorse di elaborazione.

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A cosa serve OpenCL?

A cosa serve OpenCL? (2)

L'oratore nel video parla dei vantaggi dell'utilizzo di OpenCL per programmi computazionalmente intensivi che sono paralleli di dati e precisione singola. Le GPU sono progettate per la grafica e sono ideali per l'elevata percentuale di operazioni matematiche rispetto alle operazioni di memoria. Il relatore spiega che i loop ad alta intensità impiegano più tempo a fare operazioni matematiche, dove le GPU eccellono, mentre i loop a bassa intensità trascorrono la maggior parte del loro tempo in attesa dell'accesso alla memoria. In questa sezione viene esplorato anche il parallelismo dei dati, che comporta l'esecuzione delle stesse operazioni indipendenti su molti dati. Il relatore discute anche dell'uso della precisione singola e doppia in OpenCL, dove la doppia precisione è più costosa da eseguire poiché richiede il doppio dei dati rispetto alla precisione singola.

• 00:00:00 In questa sezione, il relatore spiega che OpenCL è utile per programmi computazionalmente intensivi che sono paralleli di dati e precisione singola. Le GPU sono progettate per la grafica e vanno bene per questi tipi di programmi perché sono computazionalmente intensivi, con un'elevata percentuale di operazioni matematiche rispetto alle operazioni di memoria. La matematica è veloce e la memoria è lenta, quindi avere molte operazioni matematiche tiene occupata la macchina mentre gli accessi alla memoria la rallentano. Il relatore spiega che i loop a bassa intensità trascorrono la maggior parte del loro tempo in attesa della memoria, mentre i loop ad alta intensità impiegano più tempo a eseguire operazioni matematiche, che è dove le GPU eccellono. In questa sezione viene esplorato anche il parallelismo dei dati, che significa eseguire le stesse operazioni indipendenti su molti dati. Gli esempi includono la modifica dei pixel in un'immagine o l'aggiornamento dei punti su una griglia.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore spiega come funziona l'esecuzione parallela dei dati in OpenCL. Afferma che essenzialmente comporta operazioni indipendenti su molti dati e che questa si chiama esecuzione parallela dei dati. Il relatore prosegue spiegando che questo tipo di esecuzione può comportare una perdita di prestazioni a causa delle variazioni nei calcoli effettuati sui dati, come quelli che possono verificarsi quando si eseguono operazioni su pixel di colore diverso. Discute quindi l'uso della precisione singola e doppia in OpenCL, affermando che la doppia precisione richiede il doppio dei dati rispetto alla precisione singola ed è, quindi, più costosa da eseguire.

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Dimensioni locali e globali in OpenCL

Dimensioni locali e globali in OpenCL (3)

Questo video approfondisce il concetto di dimensioni globali e locali in OpenCL e come vengono utilizzate per specificare il parallelismo nell'esecuzione del codice. La dimensione globale è un array 1D, 2D o 3D che determina il numero di thread o elementi di lavoro da eseguire per ogni esecuzione del kernel. Ad esempio, se la dimensione globale è una matrice 3D con mille punti, ogni punto avrà un thread o un elemento di lavoro eseguito. Nel frattempo, la dimensione locale divide la dimensione globale in gruppi di lavoro locali o gruppi di thread che funzionano insieme, facilitando la sincronizzazione. La sincronizzazione è consentita solo all'interno dello stesso gruppo di lavoro, pertanto è fondamentale selezionare dimensioni locali che consentano la sincronizzazione richiesta. Per riassumere, la dimensione globale stabilisce il numero di thread o elementi di lavoro per ogni esecuzione del kernel, mentre la dimensione locale suddivide la dimensione globale in gruppi di lavoro che consentono la sincronizzazione. La selezione di dimensioni locali adeguate è fondamentale per la sincronizzazione, dato che può avvenire solo all'interno dello stesso gruppo di lavoro.

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Problemi con le dimensioni locali in OpenCL

Problemi con le dimensioni locali in OpenCL (4)

Il video esplora diversi problemi relativi alle dimensioni locali in OpenCL, inclusi i limiti di sincronizzazione e l'utilizzo del dispositivo. La sincronizzazione è limitata allo stesso gruppo di lavoro sulla GPU e la sincronizzazione globale è costosa e può essere utilizzata solo alla fine dell'esecuzione del kernel. La scelta della giusta dimensione del gruppo di lavoro locale è fondamentale per evitare di sprecare hardware e il relatore suggerisce di selezionare dimensioni che siano multipli della dimensione fisica dell'hardware. Il video si conclude raccomandando un approccio basato su tentativi ed errori per trovare le dimensioni migliori per prestazioni ottimali.

• 00:00:00 In questa sezione, il video esplora due questioni relative alla sincronizzazione e all'utilizzo del dispositivo quando si scelgono le dimensioni locali in OpenCL. La dimensione del gruppo di lavoro locale è limitata a 512 thread, fino a 1024, a seconda della complessità del codice, e la sincronizzazione può avvenire solo all'interno dello stesso gruppo di lavoro. Il video utilizza un'applicazione di riduzione per dimostrare come funziona la sincronizzazione e le limitazioni imposte dalle dimensioni dei gruppi di lavoro. Il video attribuisce la limitata capacità di sincronizzazione alle esigenze di scalabilità della GPU e al costo del supporto della sincronizzazione arbitraria altrove sul chip.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il video esplora i problemi con le dimensioni locali in OpenCL. Il primo esempio mostra come l'utilizzo degli spin lock può causare un deadlock a causa della mancanza di garanzie di avanzamento da parte dello scheduler. Il video spiega anche che la sincronizzazione globale può essere eseguita solo alla fine dell'esecuzione del kernel, rendendola costosa e costringendo i programmatori a pianificare attentamente i propri algoritmi. Un altro problema è l'utilizzo dei dispositivi quando le dimensioni dei gruppi di lavoro locali non corrispondono alle dimensioni delle unità di calcolo. Ciò si traduce in uno spreco di parti dell'hardware e, per evitare questo problema, i programmatori devono scegliere dimensioni che funzionino bene per il problema e che corrispondano perfettamente alle dimensioni dell'hardware.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore discute i fattori che influenzano la scelta delle dimensioni locali in OpenCL. Spiegano che su una GPU è meglio avere oltre 2.000 elementi di lavoro in bei multipli della dimensione dell'hardware fisico, come 16 o 3.200 per video 64 e AMD. Per le CPU, è meglio avere il doppio del numero di core della CPU, ma questo può variare a seconda degli algoritmi utilizzati. L'oratore suggerisce prove ed errori fino a quando non si ottiene la migliore prestazione.

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Kernel di calcolo OpenCL

Kernel di calcolo OpenCL (5)

L'istruttore spiega che i kernel OpenCL sono codice C99 utilizzato per il calcolo parallelo. I kernel vengono eseguiti migliaia di volte in parallelo e costituiscono il ciclo interno del calcolo. Le funzionalità di OpenCL come i vettori, gli arrotondamenti e le conversioni precisi e le funzioni intrinseche garantiscono l'accuratezza. Le funzioni di utilità di OpenCL forniscono informazioni sugli elementi di lavoro, come ID, dimensioni e ID di gruppo, consentendo la creazione di kernel flessibili che possono adattarsi. Tuttavia, utilizzare le funzioni della libreria OpenCL significa sacrificare preferenza e precisione perché il riordino delle operazioni di codice in parallelo può influenzare la sequenza di esecuzione e modificare i risultati, rendendo impossibile l'esecuzione deterministica su tutti i dispositivi.

• 00:00:00 In questa sezione, l'istruttore spiega che i kernel OpenCL sono fondamentalmente solo codice C99 e vengono utilizzati per specificare i calcoli che verranno eseguiti in parallelo. Il codice viene eseguito migliaia di volte in parallelo ed è il ciclo interno del calcolo. L'istruttore fornisce quindi un esempio di una funzione C e di come può essere eseguita in parallelo utilizzando i kernel OpenCL. Parla anche di alcune delle caratteristiche di OpenCL, come vettori, capacità esplicita di controllare arrotondamenti e conversioni e funzioni intrinseche fornite con precisione garantita. Le funzioni di utilità di OpenCL forniscono anche informazioni su ogni oggetto di lavoro, come l'ID oggetto di lavoro, le dimensioni, il numero massimo in una particolare dimensione e gli ID di gruppo, che aiutano a scrivere kernel flessibili che possono essere intelligenti nel capire quale lavoro dovrebbero fare . Nel complesso, OpenCL migliora la capacità di creare codice portabile e performante fornendo disponibilità e precisione garantite.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore spiega il compromesso tra preferenza e precisione quando si utilizzano le funzioni della libreria di conformità OpenCL. Sebbene queste funzioni garantiscano precisione durante il test, non significa necessariamente che le applicazioni genereranno gli stessi risultati su tutte le macchine OpenCL. Il motivo è che il compilatore può riordinare le operazioni nel codice parallelo, influenzando la sequenza di esecuzione ed eventualmente modificando i risultati finali. Pertanto, sebbene sia preferibile creare codice su queste funzioni di libreria, non è possibile garantire l'esecuzione deterministica su tutti i dispositivi.

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Architettura di runtime OpenCL

Architettura runtime OpenCL (6)

Il video discute l'architettura della piattaforma OpenCL, inclusi i suoi dispositivi come GPU e CPU collegati tramite un bus di memoria. I contesti OpenCL sono anche spiegati come raggruppamenti di dispositivi all'interno di una piattaforma, consentendo il trasferimento ottimizzato dei dati tra di loro. Le code di comando vengono introdotte come mezzo per inviare il lavoro a diversi dispositivi, ma la distribuzione del lavoro tra i dispositivi deve essere eseguita manualmente in quanto non esiste una distribuzione automatica.

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Movimento dei dati in OpenCL

Spostamento dati in OpenCL (7)

Il video discute lo spostamento dei dati in OpenCL, dove il relatore spiega i passaggi manuali necessari per copiare i dati tra la memoria host e la GPU e la differenza di velocità tra la memoria globale e quella locale. La memoria globale nella GPU ha un accesso più rapido, ma il trasferimento dei dati dalla memoria host alla GPU è lento. La memoria locale in OpenCL può fornire prestazioni migliori con un'enorme larghezza di banda, ma è più difficile da usare rispetto alle cache poiché richiede l'allocazione manuale. Le moderne GPU Nvidia offrono la scelta tra la gestione manuale della memoria locale o il suo utilizzo come cache, con l'approccio consigliato di iniziare con una cache prima di ottimizzare lo spostamento dei dati locali.

• 00:00:00 In questa sezione, il relatore illustra come funziona lo spostamento dei dati in OpenCL e i passaggi manuali necessari per copiare i dati dalla memoria dell'host alla GPU e viceversa. La GPU ha una memoria globale che ha un accesso molto più rapido rispetto alla memoria host, ma il trasferimento dei dati dalla memoria host alla GPU è lento a causa del bus PCIe. La GPU ha anche una memoria locale che ha un'enorme larghezza di banda e il suo utilizzo può migliorare significativamente le prestazioni. Tuttavia, l'allocazione e la copia dei dati nella memoria locale devono essere eseguite manualmente in ciascuna unità di calcolo, il che rende l'attività ingombrante.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, l'oratore parla della memoria locale in OpenCL, che può variare da 16 a 48 kilobyte, e di come può fornire una maggiore larghezza di banda di migliaia di gigabyte al secondo. Tuttavia, la memoria locale è più difficile da usare rispetto alle cache perché le cache posizionano automaticamente i dati utilizzati più di recente senza la necessità di allocare parti diverse della memoria per dati diversi, mentre la memoria locale richiede l'allocazione manuale. Le moderne GPU Nvidia consentono di scegliere tra la gestione manuale della memoria locale o il suo utilizzo come cache, con l'approccio consigliato di iniziare con una cache prima di ottimizzare lo spostamento dei dati locali.

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OpenCL Ciao mondo

OpenCL Hello World (8)

In questo video viene spiegato il processo di creazione di un programma utilizzando OpenCL e l'invio a un dispositivo GPU. L'oratore illustra le fasi di creazione del programma, creazione di kernel e oggetti di memoria e copia dei dati tra CPU e GPU. Spiegano anche il processo di impostazione degli argomenti e delle dimensioni del kernel, l'esecuzione del kernel e il recupero dei risultati dalla GPU. Il relatore osserva che i kernel complicati potrebbero non fornire prestazioni ottimali sia sulla CPU che sulla GPU e potrebbe essere necessario ripararli per migliorare le prestazioni. Confrontano il processo di programmazione in OpenCL con la risoluzione di un problema di matematica, in cui le operazioni vengono ripetute fino al raggiungimento del risultato desiderato.

• 00:00:00 In questa sezione, il relatore spiega i passaggi necessari per configurare OpenCL e creare un programma che lo utilizzi. In primo luogo, è necessario configurare i dispositivi e le piattaforme e creare un contesto per l'esecuzione dei comandi. Quindi, vengono create code di comando per inviare il lavoro a diversi dispositivi. Il codice viene quindi compilato per ottenere gli oggetti del kernel che possono essere inviati alle code. Gli oggetti di memoria vengono creati per scambiare dati tra dispositivi e gli argomenti vengono impostati per il kernel. Il kernel viene quindi messo in coda per l'esecuzione e i dati vengono copiati dal dispositivo alla CPU. Infine, tutti i comandi devono essere completati e viene implementata un'attesa per garantire che i dati vengano restituiti come previsto. L'oratore illustra anche un esempio di programma OpenCL Hello World che calcola il seno di x in parallelo utilizzando i dispositivi.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione del video, il relatore spiega il processo di creazione di un programma utilizzando OpenCL e l'invio a un dispositivo GPU. Iniziano costruendo il programma che richiede più tempo la prima volta, ma le volte successive no. Quindi creano un oggetto kernel in un particolare kernel nel programma chiamando CL create kernel. Successivamente, creano un oggetto di memoria, allocano uno spazio sul dispositivo e quindi copiano i dati dalla CPU alla GPU utilizzando CL nel buffer di scrittura della coda. L'oratore quindi imposta gli argomenti e le dimensioni del kernel ed esegue il kernel usando CL in Q nd range kernel. Infine, l'oratore recupera i risultati dalla GPU e attende che tutto finisca chiamando CL finish. L'oratore conclude affermando che i kernel complicati potrebbero non fornire prestazioni ottimali sia sulla CPU che sulla GPU e potrebbe essere necessario ripararli per migliorare le prestazioni.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore spiega che la programmazione comporta spesso la ripetizione di determinati comandi fino al raggiungimento dell'output finale desiderato. Lo paragona alla risoluzione di un problema di matematica, in cui si farebbero ripetutamente una serie di operazioni fino a raggiungere la risposta corretta. Osserva che questo processo è simile quando si utilizza OpenCL, in cui i comandi di programmazione vengono ripetuti più volte fino al raggiungimento del risultato desiderato.

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Altre funzionalità OpenCL

Altre funzionalità di OpenCL (9)

Il video illustra le funzionalità aggiuntive di OpenCL come l'interrogazione dei dispositivi, la gestione delle immagini e gli eventi. Gli utenti possono utilizzare il comando cl_get_device_info per scoprire i dettagli sui loro dispositivi, anche se questi valori potrebbero non essere sempre del tutto precisi. Il supporto nativo di OpenCL per i tipi di immagini 2D e 3D può essere lento senza il supporto hardware sulle CPU, ma è accelerato dall'hardware sulle GPU. Gli eventi sono essenziali quando si lavora con l'esecuzione di comandi asincroni e più dispositivi, fungendo da segnali per diversi dispositivi che richiedono la sincronizzazione tra di loro. L'oratore fornisce un esempio di utilizzo degli eventi per garantire che il kernel B attenda il completamento del kernel A prima di essere eseguito accodando i kernel con i rispettivi eventi, copiando l'output e attendendo che gli eventi forniscano la sincronizzazione.

• 00:00:00 In questa sezione, il relatore discute le funzionalità aggiuntive di OpenCL, tra cui l'interrogazione dei dispositivi, la gestione delle immagini e gli eventi OpenCL. Interrogando i dispositivi utilizzando il comando cl_get_device_info, gli utenti possono trovare informazioni sui propri dispositivi come il numero di unità di calcolo, la frequenza di clock, la dimensione della memoria globale e altro ancora. Tuttavia, il relatore avverte che questi valori potrebbero non essere precisi come desiderato. OpenCL supporta i tipi di immagine 2D e 3D in modo nativo, che possono essere interpolati linearmente, avvolti attorno ai bordi o fissati ai bordi. Sebbene queste funzionalità siano accelerate dall'hardware sulle GPU, sono lente sulle CPU senza supporto hardware. Infine, gli eventi sono importanti quando si lavora con l'esecuzione di comandi asincroni e più dispositivi, poiché i segnali per dispositivi diversi sono asincroni l'uno rispetto all'altro e richiedono la sincronizzazione tra di loro.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore spiega gli eventi e il loro utilizzo in OpenCL. Ogni comando enqueue ha tre cose alla fine che sono il numero di eventi nell'elenco, nella lista di attesa e negli eventi restituiti. Consentono agli utenti di restituire un evento per tenere traccia e scoprire se il kernel è terminato, fare in modo che altre cose aspettino il completamento del kernel e persino ottenere informazioni di profilazione. L'oratore fornisce un esempio di utilizzo degli eventi per assicurarsi che il kernel B sulla GPU attenda il completamento del kernel A sulla CPU e copi il suo output sulla GPU prima dell'esecuzione. Implica l'accodamento del kernel con un evento, l'esecuzione di una copia, l'attesa di tale evento e l'attesa della copia da parte del secondo kernel per garantire la sincronizzazione.

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Suggerimenti e riepilogo delle prestazioni di OpenCL

Suggerimenti e riepilogo delle prestazioni di OpenCL (10)

Il video illustra suggerimenti per ottimizzare le prestazioni di OpenCL, che includono la riduzione al minimo dei trasferimenti di dati, l'ottimizzazione dell'accesso alla memoria, l'utilizzo di kernel produttore-consumatore e l'utilizzo di vettori e funzioni matematiche veloci. Il relatore sottolinea che le applicazioni adatte alle GPU dovrebbero essere parallele ai dati, ad alta intensità di calcolo, evitare la sincronizzazione globale, comode con precisione singola e gestibili con piccole cache. Se si verificano scarse prestazioni con OpenCL, potrebbe essere necessario riconsiderare l'algoritmo e ottimizzare la località della memoria, la memoria condivisa o locale ed evitare la sincronizzazione non necessaria tra gli elementi di lavoro.

• 00:00:00 In questa sezione, il relatore discute i suggerimenti per ottimizzare le prestazioni di OpenCL, inclusa la riduzione al minimo dei trasferimenti di dati tra CPU e GPU mantenendo i dati sul dispositivo il più a lungo possibile e utilizzando catene di kernel produttore-consumatore. Il relatore sottolinea inoltre l'importanza di ottimizzare l'accesso alla memoria ottimizzando la coalescenza della memoria e gestendo la memoria locale sulle GPU. Inoltre, l'oratore osserva che l'uso di vettori può migliorare le prestazioni su determinati hardware e l'utilizzo di varianti veloci o native di determinate funzioni matematiche può comportare un significativo aumento della velocità. Infine, il relatore discute le caratteristiche delle applicazioni che si adattano bene alle GPU, tra cui il fatto di essere parallele ai dati, ad alta intensità di calcolo, che non richiedono la sincronizzazione globale, comode con precisione singola e gestibili con piccole cache.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, l'oratore suggerisce che se si riscontrano scarse prestazioni con OpenCL, potrebbe essere necessario riconsiderare il proprio algoritmo e sceglierne uno che si adatti meglio al modello di elaborazione parallela. Ciò può comportare la modifica dell'ordine o della struttura del codice per ottimizzare la località della memoria, l'utilizzo della memoria condivisa o della memoria locale ed evitare la sincronizzazione non necessaria tra elementi di lavoro.