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AMD Developer Central: OpenCL Programming Webinar Series.2. Introduzione a OpenCL
2- Introduzione a OpenCL
Questo video fornisce un'introduzione dettagliata a OpenCL, una piattaforma per il calcolo parallelo che può utilizzare CPU e GPU per accelerare i calcoli. I programmi scritti in OpenCL possono essere eseguiti su diversi dispositivi e architetture, consentendo la portabilità del codice su piattaforme diverse. Il video discute i diversi modelli di esecuzione in OpenCL, incluso il parallelismo dei dati e il parallelismo delle attività, e copre anche i diversi oggetti e comandi utilizzati in OpenCL, come oggetti di memoria, code di comandi e oggetti del kernel. Il video approfondisce anche i vantaggi e le limitazioni dell'utilizzo di OpenCL, come la necessità di una gestione esplicita della memoria e il potenziale per significativi miglioramenti delle prestazioni nei programmi paralleli.
AMD Developer Central: serie di webinar sulla programmazione OpenCL. 3. Architettura GPU
3 - Architettura GPU
Questo video offre una panoramica dell'architettura delle GPU, prendendo nota delle origini e dell'uso principale delle GPU come processori grafici. Le GPU sono progettate per l'elaborazione di pixel con un elevato grado di parallelismo, a differenza delle CPU progettate per l'elaborazione scalare con pipeline a bassa latenza. L'architettura delle GPU è ottimizzata per attività specifiche per la grafica, che potrebbero non essere adatte per il calcolo generico. Il relatore spiega come la GPU massimizza il throughput di un insieme di thread anziché ridurre al minimo la latenza di esecuzione di un singolo thread. Viene discussa anche l'architettura del blocco motore GPU, comprese le condivisioni di dati locali, i fronti d'onda e i gruppi di lavoro. Il video esplora varie funzionalità dell'architettura GPU che aiutano ad aumentare la quantità di pacchettizzazione che il compilatore può eseguire, tra cui l'emissione di operazioni dipendenti in un singolo pacchetto e il supporto di contatori dipendenti con condivisione beta globale. Sebbene i design dei core della GPU e della CPU possano essere simili, i loro carichi di lavoro dovranno convergere affinché abbiano design simili.
In questo video sull'architettura della GPU, il relatore approfondisce il concetto di barriere e la loro funzione. Quando un gruppo di lavoro contiene più fronti d'onda in una GPU, le barriere vengono utilizzate per sincronizzare questi fronti d'onda. Tuttavia, se esiste un solo fronte d'onda di lavoro in un gruppo, le barriere vengono rese prive di significato e saranno ridotte a non operazioni.
AMD Developer Central: serie di webinar sulla programmazione OpenCL. 4 Programmazione OpenCL in dettaglio
4 - Programmazione OpenCL in dettaglio
In questo video, il relatore fornisce una panoramica della programmazione OpenCL, discutendone il linguaggio, la piattaforma e le API di runtime. Elaborano il modello di programmazione che richiede parallelizzazione a grana fine, elementi di lavoro e gruppi o thread, sincronizzazione e gestione della memoria. L'oratore discute quindi l'algoritmo n-body e la sua natura di ordine computazionale n-quadrato. Spiegano come il codice del kernel OpenCL aggiorna la posizione e la velocità delle particelle nella meccanica newtoniana, introduce la cache per memorizzare la posizione di una particella e come il kernel aggiorna la posizione e la velocità delle particelle utilizzando tipi di dati vettoriali float. Il relatore approfondisce anche il modo in cui il codice host interagisce con i kernel OpenCL impostando i parametri e gli argomenti in modo esplicito, trasferendo i dati tra l'host e la GPU e accodando l'esecuzione del kernel per la sincronizzazione. Infine, il video esplora come modificare il codice OpenCL per supportare più dispositivi, sincronizzare i dati tra le GPU e impostare gli ID dei dispositivi per array di dimensioni ridotte che li rappresentano.
La seconda parte discute vari aspetti della programmazione OpenCL. Copre argomenti come lo schema a doppio buffer per sincronizzare la posizione aggiornata delle particelle tra due array, le limitazioni OpenCL e la differenza tra puntatori globali e locali nell'allocazione della memoria. Inoltre, evidenzia le tecniche di ottimizzazione per la programmazione OpenCL, comprese le operazioni vettoriali, l'accesso controllato alla memoria e lo srotolamento dei loop, insieme agli strumenti disponibili per l'analisi dell'implementazione OpenCL, come gli strumenti di profilazione. Il relatore consiglia lo standard OpenCL come risorsa per i programmatori OpenCL e fornisce gli URL per lo standard e l'ATI Stream SDK. Il video affronta anche domande su argomenti come la condivisione della memoria, l'ottimizzazione del codice, l'allocazione della memoria e l'utilizzo delle unità di calcolo.
AMD Developer Central: serie di webinar sulla programmazione OpenCL. 5. Applicazioni OpenCL del mondo reale
5 - Applicazioni OpenCL del mondo reale
In questo video, Joachim Deguara parla di un'applicazione di elaborazione video multi-stream su cui ha lavorato, con particolare attenzione all'ottimizzazione delle prestazioni. Il video copre vari argomenti come la decodifica dei formati video, l'utilizzo di DMA per trasferire la memoria tra CPU e GPU, il doppio buffering, l'esecuzione di kernel, l'utilizzo di oggetti evento per sincronizzare e profilare le operazioni, l'interoperabilità OpenCL-OpenGL, l'elaborazione degli swipe nei video e la scelta tra OpenCL e OpenGL durante l'elaborazione degli algoritmi. Joachim discute anche di vari campionamenti e SDK disponibili per le applicazioni OpenCL, ma osserva che al momento non è disponibile alcun codice di esempio per l'applicazione specifica discussa nel video.
AMD Developer Central: serie di webinar sulla programmazione OpenCL. 6. Estensioni Device Fission per OpenCL
6 - Estensioni Device Fission per OpenCL
In questo video, il relatore copre vari argomenti relativi alle estensioni di fissione del dispositivo per OpenCL. Spiegano i diversi tipi di estensioni e come la fissione dei dispositivi consente di suddividere i dispositivi di grandi dimensioni in dispositivi più piccoli, utile per riservare un nucleo per attività ad alta priorità o per garantire che gruppi di lavoro specifici siano assegnati a nuclei specifici. Discutono dell'importanza di mantenere la semantica sequenziale durante la parallelizzazione delle operazioni di pushback vettoriale, l'utilizzo di modelli paralleli per ottimizzare il processo e la creazione di kernel nativi in OpenCL. Il relatore mostra anche un'applicazione che utilizza la fissione del dispositivo per OpenCL e discute l'affinità della memoria e il futuro della fissione del dispositivo su altri dispositivi.
AMD Developer Central: serie di webinar sulla programmazione OpenCL. 7. Idrodinamica delle particelle levigate
7 - Idrodinamica delle particelle levigate
Questo video discute Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH), una tecnica per risolvere equazioni fluidodinamiche, in particolare le equazioni di Navier-Stokes. Il video spiega i diversi termini nelle equazioni, inclusi i termini di densità, pressione e viscosità, e come vengono approssimati utilizzando un kernel di levigatura. Viene discusso anche l'algoritmo numerico utilizzato per SPH, nonché l'uso dell'indicizzazione spaziale e dell'interoperabilità. L'oratore spiega il processo di costruzione di un indice spaziale e di una mappa dei vicini e come viene calcolata la fisica. Il video invita gli spettatori a scaricare e utilizzare il programma e discute i limiti della simulazione. L'oratore risponde quindi alle domande del pubblico sulle prestazioni della GPU, sul comportamento incomprimibile e sull'utilizzo di immagini memorizzate nella cache.
AMD Developer Central: serie di webinar sulla programmazione OpenCL. 8. Tecniche di ottimizzazione: convoluzione dell'immagine
8 - Optimization Techniques: Image Convolution
In questo video Udeepta D. Bordoloi discute le tecniche di ottimizzazione nella convoluzione dell'immagine.
AMD Developer Inside Track: come ottimizzare la convoluzione dell'immagine
Come ottimizzare la convoluzione dell'immagine
Questo video illustra vari metodi per ottimizzare la convoluzione dell'immagine, incluso l'utilizzo della condivisione dei dati locali, l'ottimizzazione delle costanti e l'utilizzo di aree locali più ampie per migliorare l'efficienza. Il relatore sottolinea l'importanza di ridurre al minimo il tempo di elaborazione nella convoluzione dell'immagine per migliorare le prestazioni complessive e mette in evidenza un nuovo metodo di riutilizzo dei dati utilizzando la memoria locale. Il video offre suggerimenti per passaggi di ottimizzazione come l'uso di ovvie o trame, l'uso della forza del pensiero e l'uso delle opzioni di passaggio al bancone. Un articolo dettagliato sull'ottimizzazione delle tecniche di convoluzione dell'immagine è disponibile sul sito Web dello sviluppatore AMD.
AMD Developer Central: panoramica tecnica di OpenCL. Introduzione a OpenCL
AMD Developer Central: panoramica tecnica di OpenCL. Introduzione a OpenCL
In questo video, Michael Houston fornisce una panoramica di OpenCL, uno standard di settore per il calcolo parallelo dei dati destinato a CPU multi-core, dispositivi mobili e altre forme di silicio. OpenCL mira a unificare implementazioni proprietarie precedentemente concorrenti come CUDA e Brook+ che semplificheranno lo sviluppo per i fornitori di software indipendenti. Offre una ripartizione tra il codice che viene eseguito sul dispositivo e il codice che gestisce il dispositivo utilizzando un sistema di accodamento progettato per il feedback con gli sviluppatori di giochi. OpenCL è progettato per funzionare bene con le API grafiche, creando un linguaggio informatico onnipresente che può essere utilizzato per varie applicazioni come l'editing di foto e video, nonché per sistemi di intelligenza artificiale, modellazione e fisica. Il relatore discute anche dell'uso di OpenCL per il rendering di Hollywood e spera di vedere più lavoro in quest'area.
AMD Developer Central: Episodio 1: Che cos'è OpenCL™?
AMD Developer Central: Episodio 1: Che cos'è OpenCL™?
Questo video fornisce un'introduzione a OpenCL e ai suoi obiettivi di progettazione, che si concentrano sull'utilizzo di vari processori per accelerare i calcoli paralleli invece di quelli sequenziali. OpenCL consente la scrittura di codice portabile per diversi processori utilizzando kernel, dimensioni globali e locali e gruppi di lavoro. Gli elementi di lavoro ei gruppi di lavoro possono collaborare condividendo le risorse, ma la sincronizzazione tra elementi di lavoro in gruppi di lavoro diversi non è possibile. Le dimensioni ottimali del problema variano a seconda dei diversi tipi di elaborazione ed è importante scegliere le dimensioni migliori per ottenere le migliori prestazioni. OpenCL è in grado di utilizzare appieno le capacità di un sistema esprimendo parallelismo di attività e dati utilizzando il modello di eventi OpenCL.