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16. Esempio OpenCL: rotazione dell'immagine
16. Esempio OpenCL: rotazione dell'immagine
Questo video illustra la rotazione dell'immagine e come può essere implementata utilizzando OpenCL. Ogni pixel in un'immagine ha coordinate e rappresenta una scala di colori specifica e la rotazione comporta lo spostamento dei pixel in una nuova posizione in base a una formula che tiene conto delle loro coordinate originali e nuove e dell'angolo di rotazione. Il relatore propone di assegnare a ciascun elemento di lavoro il calcolo della nuova posizione di un singolo pixel e utilizza la scomposizione dell'input per dividere l'intero spazio di lavoro globale in gruppi di lavoro più piccoli, rendendo l'operazione più efficiente. Viene inoltre spiegato il processo di trasferimento di un'immagine dal buffer sul dispositivo al buffer sull'host, con particolare attenzione al controllo degli errori e al calcolo del tempo trascorso.
17. Demo di rotazione delle immagini di esempio OpenCL
17. Demo di rotazione delle immagini di esempio OpenCL
Il tutorial "OpenCL Example Image Rotation Demo" copre il codice sorgente della demo, che include diverse cartelle contenenti codice C e file immagine che il programma elaborerà. Il video illustra la creazione di buffer per le immagini di input e output, la copia dell'immagine originale nel buffer del dispositivo, l'impostazione degli argomenti del kernel, l'esecuzione del kernel con una dimensione globale definita come l'intera immagine e la lettura dei dati di output nell'host. La funzione del kernel utilizza i parametri di rotazione per calcolare le nuove coordinate di ciascun pixel e copiare le informazioni sui pixel nella nuova posizione con il controllo dei confini. Il programma include anche una funzione per memorizzare l'immagine ruotata in formato BMP e libera tutte le risorse dopo il completamento. La demo legge e calcola correttamente i pixel dell'immagine originale per creare l'immagine ruotata.
18. Esempio OpenCL: Convoluzione immagine
18. Esempio OpenCL: Convoluzione immagine
Il video "OpenCL Example: Image Convolution" spiega la convoluzione dell'immagine, che modifica ogni pixel in un'immagine utilizzando le informazioni dai pixel vicini applicando un filtro come un filtro di sfocatura. Il video fornisce un'implementazione iniziale della funzione di convoluzione dell'immagine e introduce la struttura dei dati "immagine" in OpenCL, progettata per i tipi di dati immagine, consentendo un'elaborazione efficiente sui processori grafici. Il video mostra come copiare l'immagine e filtrare i dati sul dispositivo per il lavoro di convoluzione dell'immagine utilizzando OpenCL e l'uso dell'oggetto campionatore OpenCL per accedere all'immagine. Il video mostra anche come ottenere l'elemento di lavoro e scorrere le righe e le colonne del filtro per ottenere informazioni sui pixel dall'oggetto immagine, moltiplicarle per i pixel del filtro e accumularle nella variabile somma. Infine, il video mostra come aggiornare i valori dei pixel utilizzando un oggetto immagine OpenCL.
19. Demo: Esempio OpenCL - Convoluzione immagine
19. Demo: Esempio OpenCL - Convoluzione immagine
Il video spiega un esempio di convoluzione dell'immagine OpenCL, definendo diversi filtri come sfocatura, nitidezza, nitidezza dei bordi, rilevamento e filtro di inclusione. Il relatore dimostra l'inizializzazione dei valori del filtro e la lettura dei dati immagine BMP dal file, la creazione di oggetti immagine di input e output e l'impostazione degli argomenti del kernel per eseguire il kernel. Il video insegna anche a creare il campionatore, definire come elaborare i pixel al di fuori del confine, avviare il kernel, memorizzare i dati dei pixel in un file e creare le intestazioni necessarie per il formato BMP. Infine, verificare i risultati confrontando i valori in due buffer per creare un'immagine filtrata che dovrebbe corrispondere al risultato aureo con solo una leggera deviazione dovuta al calcolo mobile.
20. Lezione 5 OpenCL Concurrency Model
20. Lezione 5 OpenCL Concurrency Model
Questa lezione copre il runtime e il modello di concorrenza OpenCL, incluse più code di comandi, modello di accodamento, elementi di lavoro dei kernel OpenCL e gruppi di lavoro. I punti di sincronizzazione vengono utilizzati per gestire l'esecuzione dei comandi e gli eventi di attesa vengono utilizzati per sincronizzare i comandi in una coda di comandi lato dispositivo. La lezione sottolinea l'importanza delle operazioni asincrone in OpenCL e spiega l'uso degli eventi per specificare le dipendenze tra i comandi. Il docente discute anche l'uso delle funzioni di callback per il completamento degli eventi e sottolinea l'importanza della profilazione per l'ottimizzazione delle prestazioni. Inoltre, la lezione copre il modello di concorrenza OpenCL per più dispositivi in un sistema, inclusi i modelli di pipeline e di esecuzione parallela. Infine, il docente dimostra l'implementazione di un modello di esecuzione utilizzando gli eventi del kernel, che consente l'esecuzione parallela di diversi kernel.
Il modello di concorrenza OpenCL consente l'esecuzione indipendente di più elementi di lavoro per migliorare le prestazioni, utilizzando gruppi di lavoro con sincronizzazione locale per ottenere il parallelismo nell'esecuzione, ma troppi elementi di lavoro possono causare conflitti di risorse. Gli elementi di lavoro sono responsabili della gestione dei propri contatori di programma e la comprensione delle dimensioni e delle dimensioni del problema è importante per progettare elementi di lavoro che sfruttano gli elementi di elaborazione della GPU. OpenCL utilizza le barriere dei gruppi di lavoro per la sincronizzazione avanzata tra elementi di lavoro, ma nessun meccanismo supporta la sincronizzazione tra elementi di lavoro in diversi gruppi di lavoro della stessa esecuzione del kernel. Per sincronizzare gli elementi di lavoro all'interno dello stesso gruppo di lavoro, viene utilizzata l'API barriera, ma per la sincronizzazione su scala globale vengono utilizzati gli eventi e gli eventi di attesa. La funzione del kernel utilizza i puntatori agli oggetti di memoria nelle memorie globali e locali e la memoria locale accessibile a tutti gli elementi di elaborazione può essere utilizzata per la condivisione dei dati all'interno del gruppo di lavoro. La lezione copre anche i kernel nativi, che consentono di utilizzare le funzioni C come kernel su un dispositivo senza fare affidamento sui compilatori OpenCL, il passaggio di oggetti di memoria OpenCL a una funzione utente utilizzando l'API del kernel nativo in coda e le funzioni del kernel integrate, come il estensione di stima del movimento per OpenCL, utilizzata per l'elaborazione delle immagini per stimare il movimento tra fotogrammi vicini in un video.
Pertanto, è fondamentale configurare correttamente le dipendenze e utilizzare il tipo di coda appropriato per evitare potenziali problemi. Inoltre, apprendiamo più code di comando e come possono essere utilizzate per migliorare la concorrenza nei programmi OpenCL.
21. Concetto di riduzione della mappa
21. Concetto di riduzione della mappa
Il concetto di MapReduce è spiegato in questo video, che prevede la suddivisione di problemi di grandi dimensioni in sottoproblemi più piccoli utilizzando una fase di mappatura seguita da una fase di riduzione. Questo approccio viene utilizzato da Google per elaborare grandi quantità di dati sui propri computer nei data center. Il video fornisce un esempio di come i processori operano in modo indipendente, assegnando ai processori alcuni dati su cui lavorare, il che produce coppie chiave-valore al completamento. Le coppie chiave-valore vengono quindi elaborate da un gruppo di processori diversi per ottenere il risultato finale nella fase di riduzione. Questo approccio consente un'elaborazione efficiente di set di dati di grandi dimensioni distribuendo il carico di lavoro su più macchine.
22. Map Reduce Esempio: WordCount e Weblink
22. Map Reduce Esempio: WordCount e Weblink
Questo video di YouTube mostra come MapReduce può essere applicato per contare le occorrenze di ogni parola in un file di testo di grandi dimensioni e analizzare le relazioni tra gli URL delle pagine web. MapReduce consente a ciascun processore di indirizzare parole chiave specifiche in modo indipendente nella fase di mappatura, che comporta la suddivisione del documento in sezioni più piccole. La fase di riduzione prevede il raggruppamento di coppie chiave-valore in base alla parola chiave e la somma dei valori per ottenere il numero totale di presenze per ogni parola. Per l'analisi delle pagine Web, il processo di mappatura prevede la creazione di coppie chiave-valore con l'URL come chiave e un elenco di pagine Web collegate come valori e la fase di riduzione crea la mappa finale per mostrare la relazione tra le pagine Web.
23. Considerazioni su MapReduce su dispositivo OpenCL
23. Considerazioni su MapReduce su dispositivo OpenCL
La discussione in questo video di YouTube è incentrata sull'uso di MapReduce sui dispositivi OpenCL, con particolare attenzione alla struttura della memoria, all'organizzazione del lavoro e alla riduzione locale/globale. Il relatore rileva il vantaggio di sfruttare numerosi elementi di elaborazione sui dispositivi OpenCL e sottolinea l'uso di diverse gerarchie di memoria durante l'utilizzo di MapReduce per elaborare in modo efficiente set di dati di grandi dimensioni. Descrivono inoltre in dettaglio i cinque passaggi coinvolti nell'uso di MapReduce sui dispositivi OpenCL, coprendo il processo di mappatura, la riduzione locale, la sincronizzazione degli elementi di lavoro, le barriere globali e la produzione del risultato finale.
24. MapReduce Esempio: ricerca di stringhe con demo
24. MapReduce Esempio: ricerca di stringhe con demo
Il video mostra vari aspetti della programmazione OpenCL e MapReduce, con particolare attenzione all'implementazione della ricerca di stringhe. L'oratore spiega come dichiarare e allocare la memoria utilizzando il qualificatore locale e sottolinea che l'allocazione dinamica della memoria non è consentita nella funzione del kernel. Introducono anche tipi di dati vettoriali e dimostrano come possono semplificare l'addizione basata sugli elementi e l'accesso alla memoria. L'obiettivo principale è implementare la ricerca di stringhe utilizzando MapReduce, in cui il testo di input è suddiviso in elementi di lavoro e assegnato a una funzione mappa per cercare una parola chiave. Ogni elemento di lavoro esegue questo processo confrontando i blocchi di testo con un vettore di pattern. I risultati locali vengono ottenuti mediante incremento atomico per evitare collisioni e il risultato finale viene ottenuto aggregando i risultati di ciascun elemento di lavoro. L'oratore fornisce anche una spiegazione dettagliata della funzione del kernel, inclusi gli argomenti richiesti e come viene inizializzato.
25. Esempio OpenCL: Radix Sort
25. Esempio OpenCL: Radix Sort
In questo video viene introdotto il concetto di radix sort, che comporta la divisione di un problema di ordinamento più ampio in sottoinsiemi più piccoli basati sulla rappresentazione numerica anziché sui valori effettivi degli elementi ordinati. L'oratore dimostra attraverso un esempio di ordinamento di otto numeri, ordinati in base alla cifra meno significativa nella rappresentazione esadecimale. Le funzioni OpenCL shuffle e shuffle2 vengono utilizzate per riorganizzare in modo efficiente gli elementi durante il processo di ordinamento. Il video spiega anche come eseguire un'operazione di riproduzione casuale utilizzando OpenCL e come utilizzare le istruzioni di riproduzione casuale nella funzione del kernel per l'ordinamento digitale. Inoltre, il video esplora la funzione del kernel chiamata radix sort eight sort eight, che ordina in modo efficace gli array in OpenCL suddividendo il vettore di input in bucket di zeri e uno in base ai valori nelle sue cifre binarie.