OpenCL nel Trading - pagina 7

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26. Panoramica del modello di memoria host

26. Panoramica del modello di memoria host

Il video offre una panoramica del modello di memoria host di OpenCL, spiegando le specifiche per l'allocazione e lo spostamento dei dati tra l'host e il dispositivo. Copre la creazione di oggetti di memoria, flag di memoria e diversi tipi di oggetti di memoria, inclusi buffer, immagini e pipe. Il relatore discute anche il modello coerente rilassato per la gestione della memoria e l'importanza di gestire la sincronizzazione dell'accesso alla memoria tra i kernel per evitare comportamenti indefiniti.

• 00:00:00 In questa sezione, il video spiega il modello di memoria lato host OpenCL, che consente l'allocazione degli spazi di memoria e lo spostamento dei dati dal lato host e dal lato dispositivo. Le specifiche OpenCL hanno requisiti specifici per l'allocazione dei dati e il loro spostamento, ma ci sono diversi modi per chiedere al framework OpenCL di allocare spazi di memoria e spostare i dati. Il video copre esempi di creazione di oggetti di memoria, flag di memoria per definire come i dati vengono allocati e inizializzati e scrittura e lettura di buffer. Spiega inoltre i tre tipi di oggetti di memoria: buffer, immagini e pipe e come vengono utilizzati per l'inizializzazione e l'archiviazione dei dati, nonché per il passaggio dei dati tra i kernel.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione del video, il relatore discute i flag di memoria utilizzati nel modello di memoria host di OpenCL per la creazione e il funzionamento dei buffer. Il relatore spiega i diversi tipi di flag di memoria che possono essere utilizzati per definire gli attributi di un oggetto buffer e come si relazionano all'esecuzione del kernel e all'accessibilità dell'host. L'oratore menziona anche il modello rilassato e coerente di OpenCL per la gestione della memoria, che consente la duplicazione dei dati in diversi array di cache per migliorare l'efficienza dell'accesso. Nel complesso, questa sezione fornisce una panoramica del sistema di gestione della memoria in OpenCL e di come ottimizza la creazione del buffer e lo spostamento dei dati.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione viene spiegato che l'utilizzo di più kernel per modificare gli stessi oggetti contemporaneamente può provocare un comportamento indefinito. Inoltre, il tentativo di leggere i dati mentre un altro kernel li sta modificando può anche portare a un comportamento indefinito. È importante gestire attentamente la sincronizzazione dell'accesso alla memoria tra i kernel per evitare questi problemi al fine di garantire la corretta funzionalità del programma.

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27. Oggetto buffer OpenCL

27. Oggetto buffer OpenCL

Questo video spiega il concetto di oggetti buffer OpenCL, utilizzati per passare grandi strutture di dati ai kernel OpenCL. Gli oggetti buffer sono una sequenza contigua di elementi regolabili e possono essere inizializzati con i dati di un array host. L'API di creazione buffer di OpenCL viene utilizzata per creare un oggetto memoria buffer accessibile a tutti i dispositivi. È possibile utilizzare diversi flag di memoria per allocare spazio per l'oggetto buffer nella memoria dell'host o nella memoria del dispositivo. Il video copre anche il processo di copia dei dati dall'host alla memoria della GPU utilizzando oggetti buffer OpenCL e come il trasferimento dei dati è implicito attraverso un'operazione DMA. Dopo il calcolo, i dati vengono ricopiati dal dispositivo all'host utilizzando l'API del buffer di lettura CL inQ.

• 00:00:00 In questa sezione viene spiegato il concetto di oggetto buffer OpenCL, utilizzato per passare grandi strutture di dati ai kernel OpenCL. Un oggetto buffer è una sequenza contigua di elementi regolabili simili a un array C e può essere inizializzato con i dati di un array host. OpenCL non specifica l'archiviazione fisica per il buffer allocato, invece, afferma che i dati si trovano nella memoria globale. L'API di creazione del buffer di OpenCL viene chiamata per creare un oggetto di memoria chiamato buffer e questo oggetto di memoria si troverà nella memoria globale accessibile a tutti i diversi dispositivi. È possibile utilizzare diversi flag di memoria con l'API di creazione del buffer di OpenCL per allocare spazio per l'oggetto buffer nella memoria dell'host o nella memoria del dispositivo.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore spiega il processo di copia dei dati dall'host alla memoria della GPU utilizzando un oggetto buffer OpenCL. Dice che OpenCL crea un buffer di memoria e che il kernel accederà ai dati in fase di esecuzione. Inoltre, spiega come il trasferimento dei dati dall'host al dispositivo sia implicito e che OpenCL eseguirà un'operazione DMA per copiare i dati effettivi dalla memoria dell'host alla memoria della GPU. Infine, spiega che dopo che il calcolo è stato eseguito, i dati vengono copiati dal dispositivo all'host utilizzando un'altra API chiamata buffer di lettura CL inQ.

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28. Operazioni di scrittura e lettura del buffer OpenCL

28. Operazioni di scrittura e lettura del buffer OpenCL

Il video "OpenCL Buffer Write and Read Operations" spiega come OpenCL utilizza le code dei comandi per scrivere e leggere i dati dai buffer. Il video illustra il concetto di creazione del buffer in uno spazio di memoria globale, l'allocazione fisica del buffer sul lato del dispositivo e il modo in cui il runtime di OpenCL gestisce il trasferimento dei dati tra l'host e la memoria del dispositivo. Inoltre, il video illustra le implicazioni del trasferimento asincrono e come utilizzare gli eventi per garantire la coerenza dei dati. Nel complesso, il video mira a fornire una chiara comprensione di come scrivere e leggere i dati dai buffer in OpenCL garantendo al contempo la coerenza dei dati.

• 00:00:00 In questa sezione, il video spiega come OpenCL utilizza le code dei comandi per scrivere e leggere i dati dai buffer. OpenCL genera eventi per dipendenze o blocco di letture e scritture. Una volta completato il comando, il puntatore host può essere riutilizzato e il programmatore può presumere che l'archiviazione dei dati dell'oggetto buffer risieda sul dispositivo dopo il completamento della chiamata. Il video mostra anche esempi di scrittura di un buffer e creazione di un buffer di inizializzazione da usare in un kernel senza scrivere esplicitamente il buffer. L'obiettivo è fornire una chiara comprensione di come scrivere e leggere i dati dai buffer in OpenCL.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione viene discusso il concetto di creazione del buffer OpenCL in uno spazio di memoria globale e viene spiegata l'allocazione fisica del buffer sul lato del dispositivo. Il runtime OpenCL può scegliere di copiare i dati dalla memoria host alla memoria del dispositivo prima dell'esecuzione del kernel oppure il dispositivo può accedere al buffer direttamente dalla memoria host. L'API CL in queue read buffer viene utilizzata per copiare i dati dalla memoria del dispositivo alla memoria dell'host. L'API accetta parametri come la coda, l'oggetto buffer che punta alla memoria del dispositivo, la dimensione dei dati da copiare e il puntatore alla destinazione sulla memoria lato host.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, un buffer sul lato del dispositivo chiamato array restituito viene utilizzato per memorizzare il risultato finale quando i kernel terminano il calcolo. Il buffer di output sul lato del dispositivo è la destinazione in cui i kernel inseriscono i risultati finali. Viene definito un evento CI che verrà utilizzato nella chiamata API del buffer di lettura e attende il completamento dell'operazione di lettura. L'evento read genera un'operazione di blocco che attende fino al completamento della lettura, quindi vengono emessi i dati finali calcolati dal kernel. Questa sezione copre anche cosa succede se qualche kernel modifica il buffer superiore tra le due chiamate print F. In questo caso, il contenuto dell'array restituito è indeterminato perché il valore iniziale 0 potrebbe essere sovrascritto con i dati del buffer superiore.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il relatore discute le implicazioni del trasferimento asincrono in OpenCL. Spiegano che la copia dei dati dalla memoria dell'host alla memoria del dispositivo e viceversa potrebbe non essere garantita per essere visibile o coerente fino a quando un evento non segnala che l'esecuzione del comando è terminata. Ciò può essere indicato utilizzando gli eventi, come mostrato nei passaggi precedenti. Inoltre, durante il trasferimento tra un puntatore host e un buffer di dispositivo, è necessario attendere fino al termine dell'evento associato alla copia prima di riutilizzare i dati puntati dal puntatore host. Questa avvertenza si applica anche ai buffer associati al contesto e non al dispositivo.

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29. Migrazione di oggetti di memoria OpenCL, mappatura della memoria e pipe

29. Migrazione di oggetti di memoria OpenCL, mappatura della memoria e pipe

In questo video, il relatore illustra varie funzionalità e tecniche relative alla gestione della memoria OpenCL, tra cui la migrazione degli oggetti di memoria, la mappatura della memoria e l'uso di pipe. L'API CL ink di OpenCL consente la migrazione degli oggetti di memoria tra i dispositivi, mentre il flag di memoria accessibile dall'host può essere utilizzato per mappare la memoria in uno spazio accessibile all'host. La mappatura della memoria semplifica il processo di accesso ai dati sul dispositivo fornendo un puntatore al lato host senza necessità di chiamate API esplicite. Il relatore copre anche la memoria virtuale condivisa in OpenCL 2.0, gli oggetti immagine che sono strutture multidimensionali utilizzate per i dati grafici e le pipe, che consentono di condividere la memoria tra i kernel sul dispositivo.

• 00:00:00 In questa sezione, il relatore discute la migrazione degli oggetti di memoria OpenCL e la memoria accessibile dall'host. OpenCL consente agli utenti di migrare oggetti di memoria tra dispositivi, utilizzando un'API chiamata CL ink. Il flag di memoria accessibile dall'host può essere specificato durante la creazione di un oggetto di memoria, consentendo di mappare la memoria su uno spazio accessibile all'host. Il buffer host allocato CMM crea un buffer nella memoria accessibile dall'host, mentre CL mem use host pointer utilizza il puntatore host fornito come memoria per il buffer, impedendo copie di dati ridondanti. La memoria accessibile dall'host ha un'interessante implicazione per l'architettura APU di AMD, in cui la CPU e la GPU strettamente integrate condividono lo spazio di memoria utilizzando la memoria virtuale. Nel complesso, queste funzionalità migliorano le prestazioni della memoria e riducono i trasferimenti di dati tra l'host e il dispositivo.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore spiega come utilizzare la mappatura della memoria per semplificare il processo di accesso ai dati sul dispositivo fornendo un puntatore al lato host senza dover eseguire chiamate API di lettura e scrittura esplicite. Illustrano un esempio utilizzando l'API di runtime OpenCL, CL nel buffer della mappa della coda, per fornire un puntatore al lato host, che può essere utilizzato in modo simile a un puntatore creato utilizzando malloc. L'oggetto memoria è mappato allo spazio degli indirizzi dell'host, consentendo di eseguire operazioni sulla memoria del dispositivo mentre il lato host lo vede come un normale puntatore nella memoria dell'host. Il relatore menziona anche il nuovo concetto di memoria virtuale condivisa in OpenCL 2.0, che estende la memoria globale alla regione di memoria dell'host e consente ai dispositivi di accedere ai dati sull'host, incluse strutture di dati basate su puntatori come elenchi collegati, alberi e grafici.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore spiega la memoria virtuale condivisa, gli oggetti immagine e le pipe in OpenCL. La memoria virtuale condivisa è una tecnica in cui i kernel utilizzano i puntatori dello spazio di memoria dell'host per trovare i dati corretti. Gli oggetti immagine sono simili ai buffer, ma sono strutture multidimensionali e hanno una gamma limitata di tipi di dati grafici. Le pipe sono essenzialmente strutture di tipo FIFO (first-in first-out) e vengono utilizzate per passare dati da un kernel a un altro in modo che due kernel possano condividere una regione di memoria all'interno del dispositivo, proteggendo così lo stato condiviso utilizzando atomic operazioni e un modello consistente in memoria. Inoltre, le pipe non possono supportare operazioni sul lato host.

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30. OpenCL Device Memory Model, Fence, Atomic Operations, Pipe

30. OpenCL Device Memory Model, Fence, Atomic Operations, Pipe

Questo video fornisce una panoramica del modello di memoria del dispositivo OpenCL, comprese le strutture di memoria globale, locale, costante e privata, nonché il modello di coerenza gerarchica e il mapping all'hardware. Il video approfondisce anche l'uso delle operazioni atomiche e delle istruzioni di schermatura della memoria per garantire operazioni di lettura e scrittura atomiche, l'uso dell'ordine Z e delle pipe per operazioni di immagine efficienti e il trasferimento intermedio dei dati e i vantaggi dell'utilizzo delle pipe per ridurre gli accessi alla memoria e la latenza . Nel complesso, il video evidenzia considerazioni importanti per l'utilizzo della memoria nella programmazione OpenCL.

• 00:00:00 In questa sezione viene discusso il modello di memoria del dispositivo OpenCL, che include quattro categorie principali di memoria: globale, locale, costante e privata. Viene illustrata la relazione tra queste strutture di memoria, con la memoria globale visibile a tutti gli elementi di lavoro e gruppi di lavoro, la memoria locale visibile solo agli elementi di lavoro all'interno di un gruppo di lavoro e la memoria privata visibile solo all'elemento di lavoro corrispondente. Le operazioni di memoria seguono un modello di coerenza gerarchica e sono ordinate in modo prevedibile all'interno di un elemento di lavoro, con la coerenza tra i gruppi di lavoro garantita solo in un'operazione di barriera. Gli spazi di memoria sono mappati all'hardware e sono disgiunti per impostazione predefinita e il casting da uno spazio di indirizzi a un altro non è consentito. Nel complesso, questa sezione fornisce una panoramica del modello di memoria ed evidenzia considerazioni importanti per l'utilizzo della memoria in OpenCL.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione viene spiegato il modello di memoria del dispositivo OpenCL, inclusa la memoria globale e locale. Viene anche delineato l'uso di una struttura dati personalizzata per definire oggetti buffer nella memoria globale. Inoltre, viene fornita una funzione del kernel di esempio che utilizza la memoria locale per la comunicazione rapida tra elementi di lavoro in un gruppo di lavoro. La funzione accetta i puntatori alla memoria globale e locale come argomenti e utilizza un'istruzione di barriera del gruppo di lavoro.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il video discute il modello di memoria del dispositivo OpenCL, il fence, le operazioni atomiche e la pipe. Il diagramma illustra gli oggetti buffer A e B allocati nello spazio di memoria globale e un array C allocato nello spazio di memoria locale. All'avvio della funzione kernel, tutti gli elementi di lavoro eseguono le istruzioni prima dell'istruzione barriera per inizializzare le variabili locali. L'operazione barriera sincronizza quindi tutti gli elementi di lavoro all'interno del gruppo di lavoro e, successivamente, gli elementi di lavoro eseguono addizioni utilizzando una singola variabile con i valori corrispondenti nella memoria locale e aggiornano le posizioni corrispondenti nel buffer dei risultati B. Il video spiega anche le operazioni di recinzione che non non garantiscono l'ordinamento tra gli elementi di lavoro e vengono utilizzati per fornire l'ordinamento tra le operazioni di memoria di un elemento di lavoro.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione del video, il relatore spiega il processo di incremento dei contatori e lo scambio di valori di variabili con posizioni di memoria in OpenCL. Sottolineano l'importanza di utilizzare operazioni atomiche e istruzioni di schermatura della memoria per garantire che le operazioni di lettura e scrittura siano completate in modo atomico e senza interruzioni. Spiegano anche la differenza tra oggetti immagine e buffer e come gli oggetti immagine offrono l'accesso a speciali funzioni di memoria che possono essere accelerate utilizzando processori grafici o altri dispositivi specializzati.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, il video illustra l'uso dell'ordine Z e delle pipe in OpenCL per operazioni di immagine efficienti. L'ordine Z è un modo per raggruppare i pixel vicini in una riga della cache per aumentare la probabilità di accedere ai pixel vicini e diminuire la probabilità di interruzioni di pagina. Le pipe sono un tipo di oggetto di memoria che mantiene i dati in ordine first in first out, utilizzato per migliorare il comportamento di esecuzione delle applicazioni di streaming sovrapponendo l'esecuzione e lo scambio di dati. Il video fornisce un esempio di rilevamento di oggetti nelle immagini utilizzando kernel per il livellamento dei pixel, miscela di gaussiane, erosione e dilatazione, mostrando come i dati intermedi vengono trasferiti da una fase all'altra. Le pipe possono consentire una comunicazione interna molto efficiente collegando un kernel producer a un consumer interno tramite un canale di memoria pipe.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, il video introduce il concetto di utilizzo delle pipe nella programmazione OpenCL per trasferire i dati tra i kernel. Con l'uso di pipe, invece di leggere e scrivere dati dalla memoria globale, i dati intermedi possono essere trasferiti tra i kernel utilizzando efficienti strutture di memoria su chip. Ciò si traduce in una riduzione degli accessi alla memoria globale e riduce la latenza. Il video contrasta anche questo approccio con l'approccio tradizionale di scrittura e lettura dei dati dalla memoria globale, che si traduce in molte operazioni di memoria eseguite verso la memoria globale creando competizione tra i kernel per l'accesso ai dati.

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31. Sincronizzazione degli elementi di lavoro OpenCL

31. Sincronizzazione degli elementi di lavoro OpenCL

Questo video sulla sincronizzazione degli elementi di lavoro OpenCL discute la necessità di sincronizzazione tra gli elementi di lavoro nelle funzioni del kernel quando si lavora con partizioni di dati che non sono indipendenti. Le tecniche per la sincronizzazione includono l'uso di funzioni di barriera, recinti di memoria globali e locali e operazioni atomiche. Le operazioni atomiche possono essere utilizzate per implementare mutex o semafori, che garantiscono che solo un elemento di lavoro alla volta possa accedere a dati o aree protette. Il video copre anche il concetto di spin lock e come funziona la sincronizzazione degli elementi di lavoro in OpenCL, con consigli contro il trasferimento incrementale dei dati e l'uso di funzioni speciali per trasferire grandi quantità di dati in modo efficiente. Infine, l'oratore spiega l'uso di una funzione di callback per fare in modo che il kernel attenda gli eventi associati prima di procedere.

• 00:00:00 In questa sezione viene discussa l'importanza della sincronizzazione degli elementi di lavoro nelle funzioni del kernel e viene sottolineata la necessità di sincronizzazione quando si lavora con partizioni di dati che non sono completamente indipendenti. Viene spiegato l'uso della funzione incorporata barriera per sincronizzare gli elementi di lavoro in un gruppo, nonché le opzioni per l'utilizzo di recinti di memoria locali e globali. Viene trattato anche l'uso di operazioni atomiche per garantire che determinate operazioni vengano completate del tutto o per niente, con un esempio fornito di un risultato errato causato da più elementi di lavoro che tentano di diminuire un valore contemporaneamente.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il video discute l'uso delle operazioni atomiche in OpenCL per implementare meccanismi di sincronizzazione come un mutex o un semaforo. Le operazioni atomiche garantiscono che un'operazione venga eseguita in modo indivisibile e thread-safe e tutti gli elementi di lavoro assicureranno che l'istruzione venga eseguita in modo atomico. Viene fornito un esempio di una funzione del kernel chiamata "atomic" che accetta un puntatore alla memoria globale e dichiara due variabili nella memoria locale. La prima variabile viene incrementata utilizzando un'istruzione non atomica, mentre la seconda viene incrementata atomicamente utilizzando l'operazione atomica. Infine, il risultato di entrambe le variabili viene assegnato al buffer globale. Il video spiega che le operazioni atomiche possono essere utilizzate per implementare mutex o semafori, che assicurano che solo un elemento di lavoro alla volta possa accedere a dati o regioni protetti, come nelle piattaforme software tradizionali come Linux o Windows.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il video spiega la necessità della sincronizzazione degli elementi di lavoro e come utilizzare un mutex per garantire che un solo thread acceda ai dati critici in un dato momento. Il processo di blocco e sblocco di un mutex comporta diverse operazioni minori, tra cui la lettura del valore originale, la modifica dello stato e la scrittura del valore aggiornato in memoria. Il video introduce la funzione di scambio di confronto atomico, che confronta il valore originale in una posizione con un parametro di confronto e assegna un nuovo valore se la condizione è vera. Questa funzione è utile nell'implementazione di un mutex e consente al programma di verificare se il mutex è nello stato bloccato e procedere di conseguenza. Se il mutex è già bloccato, il programma restituirà semplicemente il suo valore originale e attenderà finché non sarà disponibile.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione viene introdotto il concetto di spin lock come meccanismo di sincronizzazione tra elementi di lavoro. Gli spin lock continuano a controllare lo stato di un mutex fino a quando non viene sbloccato e la funzione delle operazioni atomiche viene utilizzata per implementare uno spin lock. Una funzione del kernel chiamata Mutex è definita con due argomenti, dove il secondo argomento verifica se il mutex è in uno stato solido e, in tal caso, attende finché non viene sbloccato. Una volta sbloccato il mutex, l'elemento di lavoro procede ad incrementare la somma e, infine, tutti gli elementi di lavoro vengono sincronizzati quando raggiungono la fine della funzione del kernel. L'esempio introduce anche il controesempio in cui le unità di calcolo di un dispositivo non possono mappare più gruppi di lavoro di quanti ce ne siano nella funzione kernel.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, il video illustra come funziona la sincronizzazione degli elementi di lavoro in OpenCL. Quando ci sono più elementi di lavoro che unità di computer, una funzione del kernel può bloccarsi perché gli elementi di lavoro devono attendere l'un l'altro per accedere al mutex che sincronizza le loro azioni. Se più di un elemento di lavoro si trova nello stesso gruppo, anche il kernel si bloccherà perché i singoli elementi di lavoro non possono accedere alla memoria globale separatamente, il che significa che il mutex non sarà utile per sincronizzare le loro azioni. Per trasferire una grande quantità di dati tra la memoria locale e quella globale, il video sconsiglia di trasferire i dati in modo incrementale perché richiede tempo. Invece, l'utilizzo di speciali funzioni integrate come la copia di gruppo di lavoro di gruppo sincrona e asincrona è più efficiente.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, l'oratore spiega il processo di utilizzo di una funzione di callback per fare in modo che il kernel attenda uno o più eventi associati a precedenti trasferimenti di dati. Poiché gli eventi del gruppo di attesa sono disponibili solo sul lato kernel, una funzione di callback viene utilizzata come funzione sull'applicazione host. L'oratore fornisce un esempio in cui l'istruzione finale è una funzione wait group events che assicura che il kernel attenda gli eventi associati prima di procedere.

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32. Eventi OpenCL

32. Eventi OpenCL

Il video spiega gli eventi OpenCL e il loro utilizzo nelle operazioni di monitoraggio, nella notifica agli host delle attività completate e nella sincronizzazione dei comandi, fornendo esempi di funzioni di callback ed eventi di sincronizzazione dei comandi. Il video esamina le differenze tra eventi di comando ed eventi utente, come lo stato deve essere aggiornato per gli eventi utente e come gli aggiornamenti consentono agli eventi di avviare un'operazione di lettura. Il video mette in guardia contro l'uso improprio dei flag di blocco e sottolinea come l'API CL Get Event Info possa fornire informazioni preziose sullo stato e sul tipo di un comando, sostenendo al contempo l'uso corretto dei callback nella gestione degli eventi all'interno di un programma OpenCL.

• 00:00:00 In questa sezione, apprendiamo gli eventi OpenCL, che vengono utilizzati per monitorare le operazioni nel framework OpenCL. Gli eventi possono attivare notifiche per notificare agli host che un comando è stato completato sul dispositivo e possono essere utilizzati per sincronizzare i comandi. Le funzioni di callback sono essenziali per trasferire le informazioni attraverso gli eventi. Possiamo associare gli eventi ai comandi di trasferimento dati utilizzando la funzione di callback. Il callback dell'evento set CL viene utilizzato per associare la funzione di callback a un particolare evento. Le funzioni di richiamata dovrebbero avere la stessa firma, void C Richiamerò con il nome della funzione, lo stato dell'evento e i dati. Possiamo utilizzare i parametri per passare i dati secondo necessità e il programma principale utilizza un evento per associare la funzione di callback.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, l'oratore spiega il codice per gli eventi OpenCL e come funzionano le funzioni di callback. Descrivono due funzioni di callback, kernel e read, che esaminano i dati per verificare se sono presenti dati diversi da 5.0. L'oratore descrive come il programma principale inizializza il messaggio del kernel e imposta le funzioni di callback utilizzando il callback dell'evento inviato CL. Spiegano come funzionano gli eventi di sincronizzazione dei comandi, come stabilire il proprio ordine di esecuzione dei comandi utilizzando le liste di attesa e come gli eventi di comando sono associati a un comando mentre gli eventi utente sono associati a un programma host. Infine, il relatore fornisce un esempio di come vengono attivati due eventi del kernel quando vengono completate due attività incue.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore discute l'uso degli eventi in OpenCL e le differenze tra eventi di comando ed eventi utente. Gli eventi di comando corrispondono ai comandi eseguiti sui dispositivi, mentre gli eventi utente sono generati dall'applicazione host. Gli eventi utente possono essere creati utilizzando il comando "CL create user event" con contesto e codice di errore restituito come argomenti. Lo stato degli eventi utente deve essere aggiornato da "CL set user event status" prima di utilizzarli. L'oratore fornisce anche un esempio in cui l'operazione di lettura sul buffer e la funzione del kernel non verranno eseguite fino a quando non si è verificato un evento utente. Infine, lo stato dell'evento utente viene aggiornato a "CL completo" o "CR riuscito" per avviare l'operazione di lettura.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il relatore spiega come gli eventi vengono utilizzati per sincronizzare diverse operazioni in un programma OpenCL. Gli eventi possono essere impostati per notificare il completamento di un'operazione specifica, consentendo l'avvio delle operazioni successive. Lo stato di un evento può essere interrogato utilizzando l'API CL Get Event Info, che può fornire informazioni sul tipo e sullo stato di un comando. L'oratore mette anche in guardia contro l'impostazione del flag di blocco su true, che può causare il blocco del programma host in attesa di un evento, e spiega come l'uso corretto delle callback può aiutare a gestire gli eventi in un programma OpenCL.

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33. Profilazione eventi OpenCL

33. Profilazione eventi OpenCL

Il video illustra la profilazione degli eventi OpenCL, spiegando come misurare le informazioni sulla temporizzazione di un comando utilizzando il flag CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE e associando un evento del profilo a un comando. Il relatore dimostra come eseguire esperimenti di profilazione per determinare il tempo necessario per i trasferimenti di dati, le operazioni di mappatura della memoria e le funzioni del kernel. Il video fornisce esempi di codice e illustra i vantaggi dell'uso delle operazioni di mappatura della memoria per ridurre il sovraccarico del trasferimento dei dati. Inoltre, il video dimostra come l'aumento del numero di elementi di lavoro può ridurre il tempo di esecuzione del kernel.

• 00:00:00 In questa sezione, il relatore discute il profilo degli eventi in OpenCL e come può essere utilizzato per misurare le informazioni temporali su un comando. Per abilitare la profilatura, l'oratore imposta il flag CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE durante la creazione di una coda di comando. L'oratore associa quindi un evento CI a un comando inserendo l'evento come ultimo argomento nell'API in coda e, dopo che il comando ha completato la sua esecuzione, l'API CL_GET_EVENT_PROFILING_INFO viene utilizzata per ottenere informazioni sulla tempistica del comando. Vengono forniti esempi, ad esempio come calcolare per quanto tempo un comando è rimasto in coda o quanto tempo è stato necessario per eseguirlo. Viene fornito anche il codice OpenCL per illustrare l'utilizzo di queste API per profilare gli eventi.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore discute come eseguire un esperimento di profilazione per determinare il tempo necessario per i trasferimenti di dati e le operazioni di mappatura della memoria. Utilizzando la profilazione degli eventi, è possibile eliminare le fluttuazioni nel tempo di esecuzione e calcolare con precisione il tempo totale accumulato per un determinato numero di iterazioni. Il partizionamento dei dati può aiutare a ridurre i tempi di esecuzione e la profilazione degli eventi può essere utilizzata per profilare il CIO nella funzione kernel Qnd range per determinare il tempo di esecuzione di un singolo elemento di lavoro. I risultati dell'esperimento di profilatura dimostrano che l'utilizzo di operazioni di mappatura della memoria può ridurre il sovraccarico del trasferimento dei dati.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore discute come profilare l'operazione della mappa di memoria utilizzando la profilazione degli eventi OpenCL. Usano un ciclo for per ripetere il processo più volte per ottenere un tempo di esecuzione medio. Lanciano un kernel usando il CL in coda e organizzano il kernel e lo associano a un evento del profilo. Usano CL per ottenere anche informazioni di profilazione per scoprire l'ora di inizio e di fine dell'evento, che fornisce informazioni sui tempi relative all'esecuzione del kernel. Una volta completate tutte le iterazioni, calcolano il tempo medio di esecuzione. Mostrano anche che l'aumento del numero di elementi di lavoro riduce il tempo di esecuzione del kernel.

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34. Panoramica sulla mappatura di OpenCL su FPGA

34. Panoramica sulla mappatura di OpenCL su FPGA

Questo video fornisce una panoramica della mappatura di OpenCL su FPGA, evidenziando l'importanza di OpenCL come linguaggio di programmazione per applicazioni basate su FPGA. OpenCL consente la programmazione di carichi di lavoro complessi su acceleratori hardware come FPGA, GPU e processori multi-core, utilizzando API C/C++ familiari. Il concetto di mappatura di OpenCL su FPGA viene spiegato utilizzando il modello di programmazione OpenCL come esempio, con il codice suddiviso in lato host e acceleratore o dispositivo. Viene anche discusso l'uso di thread nel partizionamento di set di dati e gruppi di lavoro in OpenCL, con ogni gruppo che condivide la memoria locale per eseguire in modo efficiente calcoli paralleli su FPGA.

• 00:00:00 In questa sezione, il narratore spiega il significato di OpenCL come linguaggio di programmazione per applicazioni basate su FPGA. Sottolinea che ci sono più programmatori di CPU standard che programmatori FPGA perché lo sviluppo di FPGA richiede competenze nella progettazione logica e conoscenza delle risorse FPGA. Tuttavia, con OpenCL, gli sviluppatori di software possono scrivere programmi ottimizzati e sottoposti a debug in un ambiente software familiare. OpenCL è un modello di programmazione software che consente la programmazione di carichi di lavoro complessi su acceleratori hardware come FPGA, GPU e processori multi-core. Utilizza API C/C++ familiari ed è esente da royalty e una royalty aperta. Una delle caratteristiche chiave di OpenCL è il suo modello di esecuzione, che specifica come il parallelismo può essere dedotto nei progetti tradizionali. Con OpenCL, gli utenti possono progettare un kernel che esegue un gran numero di piccole attività su più elementi di dati in parallelo, sfruttando così le risorse hardware.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione del video viene spiegato il concetto di mappatura tra OpenCL e FPGA. Il modello di programmazione OpenCL viene utilizzato come esempio, in cui il codice è suddiviso nei lati host e acceleratore o dispositivo. Il programma host prepara i comandi creati dai dispositivi e dai kernel da inviare a questi dispositivi. Sul lato del dispositivo, una funzione del kernel è definita in OpenCLC e quando la CL in Q e il kernel di arrangiamento vengono eseguiti sull'host, attiva più istanze di questa funzione del kernel come unità del computer sul dispositivo. I kernel OpenCL sono funzioni parallele di dati che definiscono molti thread paralleli di esecuzione. I kernel possono essere eseguiti da un dispositivo informatico, che può essere CPU, GPU o FPGA. In questo esempio, il kernel esegue la somma saggia di adament su ogni coppia di elementi di a e B e viene eseguita in parallelo perché non c'è dipendenza tra queste singole coppie.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione del video, il relatore discute l'uso dei thread nel partizionamento di set di dati e gruppi di lavoro in OpenCL. Spiegano che i thread possono accedere a diverse parti del set di dati originale e sono raggruppati in gruppi di lavoro, con ogni gruppo che condivide la memoria locale. I thread vengono identificati utilizzando gli ID, inclusi gli ID locali e globali, con l'ID globale calcolato utilizzando una formula che include l'ID del gruppo e la dimensione locale. Questo sistema consente un uso efficiente delle risorse nell'esecuzione di calcoli paralleli su FPGA.

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35. Tipi di memoria OpenCL e ambiente di runtime

35. Tipi di memoria OpenCL e ambiente di runtime

L'ambiente OpenCL ha diversi tipi di memoria sul lato del dispositivo, inclusa la memoria privata, la memoria locale, la memoria globale e la memoria costante, con la memoria host utilizzata anche per il calcolo. La mappatura delle funzioni del kernel in FPGA utilizza un compilatore OpenCL che genera un linguaggio descrittivo di alto livello compilato con un tipico ambiente di sviluppo HDL. Il progetto completo dell'FPGA, compresi gli acceleratori, le funzioni del kernel, il percorso dei dati e le strutture di memoria, è prodotto da un compilatore offline chiamato OC. I pacchetti di supporto della scheda supportano la comunicazione PCIe e i controller di memoria per comunicare con i componenti del chip nell'ambiente di runtime sia sul lato host che sul lato dispositivo. Ciò consente l'esecuzione delle funzioni del kernel e la comunicazione con altre risorse e componenti di memoria.

• 00:00:00 In questa sezione viene spiegato che l'ambiente OpenCL ha diversi tipi di componenti di memoria sul lato del dispositivo. Questi tipi di memoria includono la memoria privata per ogni elemento di lavoro, la memoria locale che può essere condivisa da più elementi di lavoro all'interno di un gruppo di lavoro, la memoria globale condivisa da tutti gli elementi di lavoro e i gruppi di lavoro e la memoria costante utilizzata per archiviare le costanti. La memoria host viene utilizzata anche per il calcolo nell'host e il dispositivo utilizza determinate interconnessioni come PCIe QPI o AXI per comunicare e scambiare dati. Il processo di mappatura delle funzioni del kernel in FPGA utilizza il compilatore OpenCL che genera un linguaggio descrittivo di alto livello, che può essere VHDL o Verilog. Questa implementazione è compilata con un tipico ambiente di sviluppo HDL, come quarters, per generare un flusso di bit di programmazione FPGA.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore discute i componenti dell'ambiente di runtime per OpenCL, che include il driver del sistema operativo, la descrizione dell'hardware di basso livello e la libreria di implementazione dell'API OpenCL. L'intera applicazione verrà eseguita sul processore e, per i dispositivi FPGA, esiste un compilatore offline chiamato OC che produce il progetto FPGA completo, inclusi acceleratori, funzioni del kernel, percorso dati e strutture di memoria utilizzate dai kernel. I pacchetti di supporto della scheda vengono forniti con l'ambiente SDK, che supporta la comunicazione PCIe e i controller di memoria per comunicare con i componenti del chip. L'ambiente di runtime sia sul lato host che sul lato dispositivo consente l'esecuzione delle funzioni del kernel e la comunicazione con altre risorse e componenti di memoria.