OpenCL nel Trading - pagina 10

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Facile, efficace, efficiente: programmazione GPU con PyOpenCL e PyCUDA (1)

Programmazione GPU con PyOpenCL e PyCUDA (1)

Questo video presenta PyOpenCL e PyCUDA, pacchetti per una programmazione GPU efficiente con Python. L'oratore sottolinea i vantaggi di OpenCL per la sua flessibilità nel comunicare con dispositivi di altri fornitori, a differenza di CUDA di Nvidia. Il modello di programmazione prevede l'indicizzazione delle informazioni per distinguere tra diversi quadrati in una griglia, consentendo un maggiore parallelismo e una minore dipendenza dalle cache di memoria. Inoltre, PyOpenCL e PyCUDA consentono una facile comunicazione e programmazione dei dispositivi di elaborazione, consentendo così una produttività più rapida e facilitando il calcolo asincrono. Il relatore discute anche dell'importanza della gestione della memoria del dispositivo e della disponibilità di operazioni atomiche in PyOpenCL e PyCUDA.

• 00:00:00 In questa sezione, Andreas Faulkner introduce PyOpenCL e PyCUDA come pacchetti per una programmazione GPU semplice, efficace ed efficiente con Python. Faulkner spiega che PyOpenCL e PyCUDA consentono la programmazione per GPU tramite CUDA o OpenCL attraverso un'interfaccia Python. Inoltre, sottolinea i vantaggi di OpenCL grazie alla sua flessibilità nel comunicare con dispositivi di altri fornitori rispetto a un dispositivo CUDA di Nvidia. Faulkner afferma che con le GPU è possibile fare meglio che con le CPU tradizionali implementando un sistema diverso, in cui le istruzioni sono controllate da una moltitudine di componenti grossolani e semplici. Infine, con PyOpenCL e PyCUDA, i programmatori possono controllare 16 istruzioni indipendenti per eseguire carichi di lavoro di calcolo scientifico.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore discute le idee fondamentali di Cindy Acosta, che implicano l'aggiunta di più parallelismo per risolvere il problema della lentezza della memoria. Aggiungendo più ALU e aumentando la quantità di storage condiviso e di storage contestuale, il chip può continuare a svolgere un lavoro utile anche se bloccato da blocchi di memoria. L'obiettivo è programmare un numero infinito di core, poiché esprimere il parallelismo in un programma è molto più semplice che trasformare un programma parallelo in uno sequenziale. Il design hardware definitivo include 128 set di istruzioni indipendenti organizzati in modo da consentire un maggiore parallelismo e una minore dipendenza dalle cache di memoria e dall'esecuzione fuori ordine.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore spiega come mappare l'hardware di un computer in un'immagine in cui ci sono infinite foreste e guasti, con l'obiettivo di preservare la vera natura di scala dell'hardware. Ciò si ottiene definendo gli elementi di lavoro, con una griglia bidimensionale che raggruppa il numero di elementi di lavoro. Mappando questi gruppi su una macchina, il parallelismo extra può essere trasformato in un'esecuzione sequenziale. Il modello di programmazione fornito da PyOpenCL e PyCUDA si comporta come un pool di parallelismo in cui il chip può entrare, con un trasferimento all'esecuzione sequenziale solo quando non c'è più parallelismo sul chip.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione del video, il relatore spiega il modello di programmazione della programmazione GPU con PyOpenCL e PyCUDA. Il modello prevede l'esecuzione di una singola funzione più volte, in cui ogni esecuzione corrisponde a un quadrato in una griglia. Per distinguere tra i diversi quadrati nella griglia, vengono utilizzate informazioni di indicizzazione, come ID locali e globali, e viene scritta una funzione che utilizza queste informazioni per accedere ai dati. L'oratore prosegue spiegando che OpenCL è il linguaggio di calcolo aperto utilizzato per la programmazione GPU, che fornisce una generazione di codice di runtime ed è un modo flessibile di parlare con le varie potenze di calcolo disponibili nella confezione.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, l'oratore discute l'utilizzo e l'implementazione di OpenCL, affermando che esistono almeno tre implementazioni di alta qualità di esso. Mentre CUDA esiste da più tempo ed è più visibile grazie alla sua presenza sulla pagina Web di NVIDIA, OpenCL è stato adottato da diverse organizzazioni, tra cui Apple. L'oratore osserva che ha tenuto un corso su OpenCL e l'ha trovata una buona idea, con diversi studenti che hanno scelto di utilizzare OpenCL invece di CUDA. Inoltre, l'oratore sottolinea che non c'è molta differenza concettualmente tra OpenCL e CUDA e che le differenze di prestazioni sono spesso artificiali.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, il relatore discute l'architettura della programmazione GPU, partendo dall'host e dall'interfaccia di runtime, e descrivendo le diverse piattaforme e unità di calcolo al loro interno. Il relatore introduce quindi PyOpenCL e la sua capacità di consentire a Python di comunicare e programmare i vari dispositivi di elaborazione, che possono aumentare la produttività e consentire l'elaborazione di rotazione, tra gli altri vantaggi. L'uso di PyOpenCL è considerato adatto per l'utilizzo di dispositivi di calcolo da un linguaggio di alto livello, come Python, senza doversi preoccupare dei dettagli tecnici.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione, l'oratore discute la differenza tra la compilazione in fase di compilazione e in fase di esecuzione e come lo scripting per le GPU sia una cosa difendibile da fare. Spiega che per un certo codice, come cose di alto livello a fumo lento in cui la velocità non è così importante, ha senso usare un linguaggio di scripting per la programmazione GPU. Inoltre, poiché la CPU è limitata a essere più o meno solo un vigile urbano nella programmazione della GPU, l'utilizzo di un linguaggio di scripting come Python può essere molto veloce per fare le cose. Il relatore introduce quindi PyOpenCL e come consente a un utente di eseguire il codice sorgente C in fase di esecuzione con il supporto nativo per la compilazione.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione, il relatore mostra la programmazione della GPU con PyOpenCL e PyCUDA partendo da un array di numeri casuali e creando un contesto OpenCL per creare un buffer per trasferire i dati sulla GPU. Quindi creano un programma CL per moltiplicare i dati e richiamarli con un comando su una griglia di dimensione otto. Il presentatore sottolinea la semplicità del programma e dimostra che il programma funzionerebbe comunque in modo impeccabile con una griglia di dimensioni maggiori, a differenza di CUDA. Concludono confermando che l'output desiderato è stato ottenuto e suggeriscono di apportare ulteriori modifiche al programma per aiutare a comprendere il modello di programmazione.
  
  
• 00:40:00 In questa sezione, il relatore spiega il concetto di dimensione della griglia e dimensione del gruppo di lavoro nella programmazione PyOpenCL e PyCUDA. È importante notare che la dimensione globale della griglia rimane la stessa indipendentemente dalla dimensione del gruppo di lavoro. La modifica delle dimensioni del gruppo di lavoro può comportare una differenza significativa nelle prestazioni. Il relatore discute anche su come modificare il programma per utilizzare un gruppo di allenamenti 16 per 16 e su come eseguire il benchmark utilizzando un elemento di lavoro per gruppo rispetto all'utilizzo di 256 per categoria. È importante tenere presente che la CPU e la GPU comunicano tra loro e il calcolo effettivo viene eseguito in modo asincrono.
  
  
• 00:45:00 In questa sezione, l'istruttore spiega come vengono misurati i tempi utilizzando i comandi kernel log e dot wait in PyOpenCL. Quando si esegue il benchmarking, le misurazioni del tempo vengono annotate prima e dopo il registro del kernel e il comando dot wait viene utilizzato alla fine per garantire un'esecuzione completa del kernel. L'istruttore sottolinea inoltre come PyOpenCL e PyCUDA forniscano un accesso completo ai livelli sottostanti e gestiscano automaticamente le risorse, facilitando l'aumento della produttività. Inoltre, queste librerie si integrano perfettamente con altri framework e funzionano su tutti i principali sistemi operativi, comprese le estensioni di fornitori come Nvidia.
  
  
• 00:50:00 In questa sezione, il relatore discute la disponibilità di operazioni atomiche in PyOpenCL e PyCUDA, affermando che fanno parte della parte base dello standard e non sono emulate se non disponibili nell'hardware. L'oratore menziona anche l'uso della rappresentazione di stringhe nella generazione del codice, che secondo loro è qualcosa che verrebbe costruito su PyOpenCL. La sezione si conclude con il relatore che sottolinea l'importanza di gestire attentamente la memoria del dispositivo e fa riferimento alla disponibilità della documentazione su PyOpenCL e PyCUDA.
  
  
• 00:55:00 In questa sezione, il relatore spiega come PyOpenCL e PyCUDA possono rendere i programmatori più produttivi e far risparmiare loro tempo prezioso durante la codifica di attività che sarebbero banali utilizzando le librerie open source. Possono anche generare clamore per Python e rendere più facile per i programmatori che non conoscono il C++ scrivere programmi velocemente. L'utilizzo di più contesti in CL aperto può aiutare a coordinare il grande calcolo di un programma da un'unica fonte.

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Facile, efficace, efficiente: programmazione GPU con PyOpenCL e PyCUDA (2)

Programmazione GPU con PyOpenCL e PyCUDA (2)

Il video discute vari aspetti della programmazione GPU utilizzando PyOpenCL e PyCUDA. Il relatore spiega l'importanza di comprendere il contesto del programma ed evidenzia i componenti chiave del runtime e della gestione del dispositivo. Forniscono preziose informazioni su code di comando, sincronizzazione, profilazione e buffer in PyOpenCL e PyCUDA. Il video tocca anche come eseguire il codice in un contesto attraverso la costruzione di un programma dal codice sorgente e sottolinea l'importanza di utilizzare operazioni element-wise e funzioni di sincronizzazione nel dispositivo. Il relatore conclude discutendo i vantaggi dell'area di staging e incoraggia i partecipanti a esplorare altre operazioni specifiche del dispositivo che sono esposte come hook.

• 00:00:00 In questa sezione, il relatore fornisce una panoramica dei framework di programmazione PyOpenCL e PyCUDA, discutendo i concetti ei componenti del runtime e della gestione dei dispositivi. Il relatore sottolinea l'importanza di comprendere il contesto del programma e come parlare con dispositivi diversi utilizzando il runtime OpenCL. L'oratore tocca anche i dettagli dell'implementazione di OpenCL, evidenziando in particolare l'implementazione di Apple. Il relatore conclude con un tour del "negozio di giocattoli", fornendo una panoramica dei diversi componenti che compongono PyOpenCL e PyCUDA.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore osserva che PyOpenCL e PyCUDA utilizzano un caricatore ICD per trovare l'effettiva implementazione delle librerie condivise in una directory tramite caricamenti dinamici. Le piattaforme forniscono gruppi di dispositivi che hanno i propri contesti e, una volta selezionato il dispositivo, gli utenti possono creare un contesto assegnandolo al dispositivo desiderato. Il contesto può estendersi su più dispositivi e può essere utilizzato per creare programmi e comandi. Lo scopo dei comandi è mediare tra l'host e il dispositivo ed essere eseguito in modo asincrono. L'oratore spiega che il lavoro viene inviato a una coda, che è sequenziale per impostazione predefinita, e osserva che più code possono essere attive su un dispositivo, consentendo l'elaborazione parallela.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore spiega come impostare la programmazione GPU con PyOpenCL e PyCUDA. Discute la creazione di code di comando che sono specifiche del dispositivo e possono avere più proprietà, inclusa la profilazione. Quindi dimostra l'utilizzo di un processore Intel per l'aggiunta di vettori e spiega l'importanza degli identificatori di eventi per il monitoraggio degli intervalli di tempo delle operazioni. Nel complesso, l'oratore sottolinea l'utilità delle code di comando per la programmazione GPU.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il relatore spiega l'importanza della sincronizzazione tra host ed eventi nel calcolo parallelo utilizzando PyOpenCL e PyCUDA. Discutono su come attendere più eventi contemporaneamente e fare in modo che i membri della coda di comando si aspettino a vicenda per garantire il passaggio sicuro tra le code. L'oratore discute anche della dipendenza dai dati e di come può essere espressa nell'implementazione per informare i dispositivi su come le cose dipendono l'una dall'altra. Inoltre, l'utilizzo della profilazione consente tempistiche granulari e una registrazione precisa di quando si verificano gli eventi, fornendo dati sulle prestazioni molto dettagliati.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, il relatore spiega come funziona la profilazione nella programmazione GPU e come stimare il tempo impiegato per l'esecuzione. Discute anche l'uso dei marcatori nel codice e come ottenere i dati di temporizzazione. Il relatore introduce i grafici aciclici diretti e come possono essere utilizzati durante la comunicazione tra più flussi di esecuzione su GPU diverse e l'importanza della sincronizzazione e della gestione delle dipendenze quando si ha a che fare con la memoria. Nel complesso, il relatore fornisce preziose informazioni sui vari aspetti della programmazione GPU utilizzando PyOpenCL e PyCUDA.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, l'oratore discute il buffer in PyOpenCL e PyCUDA, che è un blocco di memoria senza alcuna informazione sul tipo che può essere inviato a un kernel che si trova su un altro dispositivo. L'astrazione del buffer fornisce un isolamento completo da dove sono archiviati i dati, assicurando che tutto rimanga efficiente se accade all'interno dello stesso dispositivo. L'oratore descrive anche tre diversi tipi di allocazione della memoria: copia, usa il puntatore dell'host e alloca. L'implementazione ha tutte le informazioni necessarie per sapere da quale dispositivo devono passare i dati per essere più efficienti. Tuttavia, il costo di ciò è che potrebbe essere costoso trasferire i dati da un dispositivo a un altro.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione, il relatore spiega come evitare di passare attraverso la tecnica "post" del trasferimento dei dati associando un buffer al contenuto e trasferendo i dati al suo interno. Tuttavia, notano che una conseguenza della mancanza di una posizione fisica per il buffer è l'impossibilità di avere puntatori alla base che durino oltre la vita di un kernel. Il relatore menziona anche che su un cluster, gli utenti possono scegliere di creare un contesto che invii una singola vista di tutti i dispositivi OpenGL nell'intero cluster su una macchina, che può sfruttare il vocabolario più rigido dell'intera prima fila. Per ottenere la posizione della memoria, l'utente allega un buffer a un contatto e l'implementazione non ha idea di quale dispositivo la memoria sia codice attivo.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione, il relatore spiega come utilizzare gli indici per puntare a vettori e buffer in PyOpenCL e PyCUDA. I buffer possono essere specificati utilizzando la memoria e l'host e possono essere istanziati in modo da soddisfare determinati requisiti. Un modo per farlo è bloccare la trascrizione per aprire lo spazio di memoria per l'uso. L'oratore avvisa che di solito è saggio bloccare i trasferimenti per impostazione predefinita, in quanto ciò garantirà che il trasferimento della memoria avvenga prima che i dati vengano riutilizzati.
  
  
• 00:40:00 In questa sezione, l'oratore discute come eseguire codice in un contesto costruendo un programma dal codice sorgente. L'oratore osserva che gli utenti possono includere il kernel con determinate costruzioni e lavorare all'interno di argomenti e oscillare altre cose. Gli argomenti possono essere un puntatore nullo, scalari di dimensioni numpy o qualsiasi cosa con un'interfaccia buffer. Tuttavia, è importante contare correttamente questi argomenti. L'oratore condivide il fatto che esiste un modo per evitare numeri interi di dimensioni esplicite ogni volta comunicando in anticipo a OpenCL i tipi di dati degli scalari avvistati ed evitando di dimenticarli. Inoltre, l'oratore menziona il gestore dispositivi, che può essere utilizzato per conoscere i dispositivi e il loro spazio di memoria qualificato in un secondo. Un modo per evitare numeri interi di dimensioni esplicite ogni volta comunicando in anticipo a OpenCL i tipi di dati degli scalari avvistati ed evitando di dimenticarli.
  
  
• 00:45:00 In questa sezione, il relatore discute alcune scelte confuse e non intuitive in PyOpenCL e PyCUDA, come le convenzioni di denominazione per gli spazi di memoria e le differenze tra memoria globale e memoria locale. Evidenziano anche l'uso di spazi di memoria come dispositivi, memoria privata e locale, nonché immagini con texture e ID di viaggio. Nonostante le sfide, il relatore sottolinea l'importanza di combinare queste caratteristiche per scrivere algoritmi di successo e sottolinea l'utilità di poter assegnare ai componenti.
  
  
• 00:50:00 In questa sezione, il relatore spiega i vantaggi dell'utilizzo di operazioni element-wise come le funzioni seno e coseno durante la programmazione con PyOpenCL e PyCUDA. Spiega inoltre che queste funzioni sono utili poiché puoi gestire il vettore proprio come uno scalare e puoi caricare e memorizzare da un incremento vicino a una luce. Sottolinea inoltre l'importanza di avere funzioni di sincronizzazione nel dispositivo come barriere e recinti di memoria, che consentono di sincronizzare tra i lanci del kernel e all'interno del kernel. I recinti di memoria sono importanti anche per controllare le operazioni di memoria prima di te per evitare conflitti di ordinamento.
  
  
• 00:55:00 In questa sezione, il relatore spiega lo scopo dell'area di staging per la custodia della barriera corallina variabile, dove i dati possono essere portati tra CPU e GPU per un funzionamento continuo e pubblico. L'oratore menziona anche PyOpenCL, che avvolge le operazioni specifiche del dispositivo al livello più basso e le rende disponibili. Inoltre, l'oratore introduce l'operazione "swap", che consente operazioni arbitrarie e complicate che si impegnano con il fumetto. L'oratore incoraggia i partecipanti a porre più domande o esplorare altre operazioni specifiche del dispositivo che vengono esposte come hook.

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Facile, efficace, efficiente: programmazione GPU con PyOpenCL e PyCUDA (3)

Programmazione GPU con PyOpenCL e PyCUDA (3)

In questa sezione della serie di video sulla programmazione GPU con PyOpenCL e PyCUDA, il relatore discute vari argomenti tra cui l'ottimizzazione del codice con attributi, la gestione della memoria, la generazione del codice e i vantaggi dell'utilizzo di PyOpenCL e PyCuda. Il relatore sottolinea i vantaggi della generazione di più varietà di codice in fase di esecuzione e spiega come la sostituzione di stringhe, la creazione di un albero della sintassi e l'utilizzo di Python e dei linguaggi di esecuzione possono aiutare a creare codice flessibile ed efficiente. Il presentatore avverte anche di potenziali insidie quando si utilizzano strutture di controllo in Python, ma dimostra come un approccio astratto all'analisi degli algoritmi può aiutare a migliorare il parallelismo. Nel complesso, il video fornisce preziose informazioni e suggerimenti per l'ottimizzazione della programmazione GPU con le librerie PyOpenCL e PyCUDA.

Il video illustra anche le strategie per la valutazione e la scelta tra diversi codici per la programmazione della GPU. Viene suggerita la creazione di profili, con l'analisi degli output di comandi ed eventi per determinare quando il codice è stato inviato e la durata dell'esecuzione. Altre opzioni di valutazione includono l'analisi del registro del compilatore NVIDIA e l'osservazione del runtime del codice. Il video copre anche una strategia di ricerca per trovare i migliori valori per un gruppo nella programmazione PyCUDA e PyOpenCL. L'oratore consiglia di utilizzare un profiler per analizzare le prestazioni del programma e menziona l'impatto delle soluzioni alternative per le patch di profilazione di Nvidia sull'estetica del codice.

• 00:00:00 In questa sezione del video, il presentatore esamina le specifiche OpenCL che trova ben scritte e di facile lettura. Inoltre, ricorda agli spettatori di assicurarsi che il Garbage Collector non comprometta la memoria quando avvia un trasferimento dalla memoria di un host al dispositivo. Il presentatore prosegue spiegando i gruppi di lavoro impliciti ed espliciti e mostra come AutoTune genera diverse versioni del codice per consentire agli sviluppatori di scegliere quella più appropriata. Infine, mostra un giocattolo che ha creato che visualizza il movimento delle particelle su una griglia.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore spiega come alcuni attributi possono essere usati per fornire ulteriore conoscenza al compilatore e migliorare le prestazioni del codice. Cita due attributi che possono essere specificati: il tipo e la dimensione del gruppo di lavoro richiesto XY Z. Il tipo dice al compilatore che l'unità principale di calcolo nel codice sarà float, ad esempio, e il compilatore può prendere decisioni su quale registro usare sarà come. La dimensione del gruppo di lavoro richiesta XYZ può essere utilizzata per aiutare il compilatore a eseguire le attività di moltiplicazione più velocemente e ottimizzare il modello di accesso. L'oratore menziona anche la memoria bloccata dalla pagina, che è la memoria più vicina al processore e a cui è possibile accedere senza chiedere aiuto all'host. È nascosto dietro il puntatore post avviso di comando in OpenGL e può essere utile nella programmazione GPU.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, l'oratore discute della memoria e di come sia accessibile sia dalla GPU che dallo spazio degli indirizzi host, notando come funziona per OpenCL e CUDA con alcune limitazioni come il texturing dalla memoria lineare assente in OpenCL. L'oratore menziona anche come l'implementazione di OpenCL da parte di Apple sia diversa con funzionalità come una cache che può essere problematica per il debug. Inoltre, l'oratore osserva che a quanto riferito a Intel non piace OpenCL e sta spingendo le proprie cose mentre Apple li ha armati con forza per lamentarsi dell'orecchio di elefante. Infine, l'oratore suggerisce che vale la pena dare un'occhiata all'implementazione della GPU di AMD, specialmente per i lavori super pesanti che richiedono una quantità maggiore di potenza in virgola mobile.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il relatore discute la generazione del codice, che comporta la creazione di più varietà di codice in fase di esecuzione per adattare il codice a diverse situazioni. La generazione di codice è un'idea utile per diversi motivi, tra cui l'ottimizzazione automatica e la gestione di una varietà di richieste degli utenti, ad esempio diversi tipi di dati. L'oratore suggerisce che Python è un modo eccellente per eseguire l'elaborazione del testo e generare codice.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, il relatore discute su come portare flessibilità a stretti cicli interni di codice. Spiega che quando si scrivono librerie, è importante consentire flessibilità in un punto in cui il codice si trova in un ciclo interno stretto. Cita tre modi principali per ottenere questa flessibilità: sostituzione di stringhe, costruzione di un albero di sintassi e generazione di codice. Il relatore osserva inoltre che l'utilizzo di una combinazione di Python e un linguaggio performante come PyOpenCL o PyCUDA può aiutare a sfruttare i punti di forza di ciascun linguaggio e creare un modo ragionevole per costruire codice che non sia troppo sfuggente. Infine, spiega i vantaggi della libreria NumPy per l'algebra lineare e come può aiutarti oltre alla cogenerazione di runtime.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, il relatore discute i vantaggi dell'utilizzo di PyOpenCL e PyCuda, due librerie Python per la programmazione GPU. Queste librerie consentono di mescolare arbitrariamente i tipi e possono gestire efficacemente la vettorizzazione delle operazioni. Quando si lavora con le valutazioni delle espressioni, queste librerie usano una funzione chiamata kernel element-wise, che può evitare la necessità di creare matrici temporanee e successivamente scartarle. PyOpenCL e PyCuda offrono anche funzionalità per operazioni parallele di dati, come la riduzione cumulativa a livello di elemento, che può eseguire operazioni come sommare cose attraverso il titolare. Il relatore conclude che queste librerie consentono di gestire facilmente tutte le diverse combinazioni di tipi di dati mentre si occupano di eseguire operazioni in parallelo o in sequenza.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione, il relatore discute i vantaggi di lasciare uno scalare sulla GPU invece di trasferirlo avanti e indietro, il che può causare inefficienze. Parla anche di motori di template in grado di generare pagine web e sostituire diverse parole chiave in uno script di codice. Il presentatore sottolinea che queste tecniche non sono magiche, ma strumenti semplici e utili che possono essere di grande beneficio per i programmatori.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione, il relatore discute l'uso dei motori di template per semplificare il processo di generazione del codice mostrando esempi di come funziona il processo. Il motore di template consente di utilizzare le espressioni Python tra i simboli del dollaro, il che può aiutare a srotolare i loop e creare espansioni. L'output risultante è il codice sorgente che deve quindi essere inserito manualmente nel CL. Il presentatore risponde alle domande del pubblico mentre cercano di capire il processo.
  
  
• 00:40:00 In questa sezione, l'oratore discute la disponibilità di strutture di controllo supportate da Python, ma avverte che questo dà al programmatore molta corda per impiccarsi se non sta attento. Continuano a parlare dell'esempio di riduzione e spiegano come la generazione del codice può essere eseguita con possibilità arbitrarie, poiché PyOpenCL ha una funzionalità Python che ti consente di ignorare o includere tutte le nuove notti. Concludono che PI apre l'albero della sintassi ed è appena giustificabile eseguire questo metodo di copia e incolla.
  
  
• 00:45:00 In questa sezione, il relatore spiega che se un utente esegue attività in modo ben strutturato generando codice strutturalmente, potrebbe funzionare per costruire alcune parti di un progetto, ma potrebbe non essere adatto per costruire un intero progetto. Il relatore prosegue discutendo un esempio di come eseguire l'addizione e la riduzione del vettore, che è vista come una funzione dei primi due, quindi un'altra funzione del risultato, ed è implementata utilizzando un approccio basato su alberi. All'utente viene quindi chiesto di decidere la quantità di lavoro che svolgerà e attenderà, seguito da una rappresentazione grafica di come funziona il tutto.
  
  
• 00:50:00 In questa sezione, il relatore spiega come migliorare il parallelismo nella versione precedente del codice per renderlo più efficiente. Suggeriscono di utilizzare un approccio astratto per analizzare gli algoritmi basati sul lavoro e sul carico di lavoro per identificare quanto sia parallela l'attività. Menzionano l'obiettivo dell'azienda di bilanciare il runtime in base alle dimensioni e alle dipendenze dei lavoratori per migliorare il parallelismo. Forniscono anche un esempio della versione finale del codice di riduzione, che include variabili, espressioni matematiche e riduce direttamente le espressioni. Quindi dimostrano la generazione del codice per migliorare le prestazioni e il doppio supporto.
  
  
• 00:55:00 In questa sezione, il relatore discute l'implementazione dell'espressione di riduzione utilizzando PyOpenCL e PyCUDA con esempi su come generare codice per un numero specifico di elementi. Menzionano l'uso della metaprogrammazione dei modelli in PyCUDA e come può essere difficile da capire. L'oratore sostiene che la capacità di PyOpenCL e PyCUDA di generare una varietà di codice da un'unica fonte senza ridondanza lo rende uno strumento utile.
  
  
• 01:00:00 In questa sezione del video, il relatore discute su come valutare e scegliere tra diversi codici per la programmazione GPU. Suggeriscono di utilizzare la profilazione, che può essere attivata utilizzando il comando Q, e di analizzare gli output del comando e dell'evento per determinare quando il codice è stato inviato e per quanto tempo è stato eseguito. Altre opzioni per la valutazione includono l'analisi del registro del compilatore NVIDIA, il calcolo del numero di dollari forniti e l'osservazione del tempo di esecuzione del codice. Se il numero di codici da valutare supera quello che può essere fatto in una pausa pranzo, suggeriscono di condurre una ricerca esaustiva o di utilizzare metodi di ricerca ortogonali, come quelli forniti dalla cache del compilatore di Mike Rita.
  
  
• 01:05:00 In questa sezione, il relatore discute una strategia di ricerca per trovare i valori migliori per un gruppo nella programmazione PyCUDA e PyOpenCL. La strategia prevede la ricerca di un gruppo, l'annotazione di tutte le opzioni e la ricerca di un obiettivo locale. L'oratore condivide anche che la maggior parte delle cose che le persone cercano sono relativamente semplici e che l'opinione di un esperto può essere preziosa per ottimizzare il codice. L'oratore consiglia di utilizzare un profiler per analizzare le prestazioni del programma e afferma che il codice potrebbe non essere carino a causa di soluzioni alternative per le patch di profilazione Nvidia.

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Facile, efficace, efficiente: programmazione GPU con PyOpenCL e PyCUDA (4)

Programmazione GPU con PyOpenCL e PyCUDA (4)

Questa serie di video copre vari argomenti relativi alla programmazione GPU utilizzando PyOpenCL e PyCUDA. Il relatore condivide esempi di codice e discute il ciclo di sviluppo, la creazione del contesto e le differenze tra i due strumenti. Toccano anche il rilevamento delle collisioni, i metodi discontinui di Galerkin, le formulazioni variazionali delle PDE e l'ottimizzazione della moltiplicazione matrice-vettore. Inoltre, il relatore parla delle sfide dei prodotti a matrice di calcolo e sottolinea le differenze di prestazioni tra CPU e GPU in termini di larghezza di banda della memoria. Il video si conclude sottolineando l'importanza dell'ottimizzazione delle prestazioni durante l'utilizzo di PyOpenCL e PyCUDA.

Il video illustra anche i vantaggi della combinazione di scripting e cogenerazione runtime con PyOpenCL e PyCUDA. Il relatore spiega che questo approccio può migliorare le prestazioni dell'applicazione e rendere il passaggio del tempo meno impegnativo. Nella dimostrazione dei piani della soluzione Maxwell e dei poteri di inalazione, i vantaggi erano evidenti. L'oratore suggerisce che l'utilizzo di questi strumenti in combinazione è un'ottima idea e c'è il potenziale per ulteriori esplorazioni.

• 00:00:00 In questa sezione, l'oratore condivide il suo codice che è simile a PyOpenCL ma in PyCUDA per la programmazione GPU. Alloca la memoria per le copie del dispositivo e mostra il kernel che esegue la moltiplicazione degli elementi. Menziona anche come possono avere più di un indirizzo di dispositivo e un po' sulla funzionalità di PyCUDA rispetto a PyOpenCL. Infine, discute i calcoli del vettore a matrice sparsa e il modo in cui il gradiente coniugato può decidere se può convergere in base al processo interno, in modo che l'elaborazione possa continuare mentre i dati vengono trasmessi avanti e indietro tra CPU e GPU.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore discute il ciclo di sviluppo dell'utilizzo di un linguaggio di scripting rispetto a un codice compilato per la programmazione GPU e gli svantaggi del primo. Spiegano che mentre un codice compilato aiuta a rilevare i bug durante la compilazione e migliora le prestazioni, un linguaggio di scripting non lo consente. Tuttavia, sostengono che i pacchetti PyCUDA e PyOpenCL possono aiutare a eliminare questo problema consentendo di invocare il compilatore ed evitare il tempo di attesa tra le invocazioni. Inoltre, menzionano la distinzione tra API di runtime e API del driver e il requisito di consentire alle librerie API di runtime di creare il contesto all'interno del quale si sta lavorando.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore discute le differenze tra PyOpenCL e PyCUDA. L'oggetto di contesto in entrambi gli strumenti può essere creato in diversi modi. Tuttavia, per entrambi è disponibile la documentazione che rende più facile per gli utenti sviluppare i kernel. Il relatore incoraggia l'uso di micro-benchmark per modellare le prestazioni e quindi ottimizzare le prestazioni durante la scrittura di codice intelligente. Passano quindi a mostrare come il rilevamento delle collisioni può essere definito in modo tale da funzionare bene per una serie di problemi di algebra lineare.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il relatore discute un modello utilizzato per specificare il principale insufficiente per catturare la distanza, ma riconosce che non è sufficiente per catturare tutto. Quindi condivide il codice per caricare i dati nella memoria condivisa e iterare attraverso la possibilità di un kernel. L'oratore parla dell'ottimizzazione per soluzioni specifiche e di come riutilizzare potenzialmente una variabile all'interno di un ciclo. Spiega quindi il metodo di Galerkin discontinuo, che è un metodo agli elementi finiti utilizzato per legami di conservazione dipendenti dal tempo. Il metodo prevede l'integrazione per parti e l'ottenimento di un termine di confine tra gli elementi, con la possibilità di integrare oltre il confine dell'elemento.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, il relatore discute la sfida di come gestire due diversi valori validi all'interfaccia dell'interfaccia del governo poiché la funzione di test e lo spazio della soluzione portano discontinuità. Il relatore suggerisce di utilizzare la teoria dei risolutori di Riemann che è stata sviluppata per un metodo a volumi finiti. Risolvendo un principio di legge di conservazione e selezionando uno dei due valori lungo l'interfaccia, è possibile creare una formanta debole. Questo approccio consente la comunicazione tra valori diversi durante la risoluzione dell'equazione. Esistono diversi schemi matematici che possono essere utilizzati, ma l'utilizzo di un risolutore di Riemann può risolvere l'equazione in modo che rientri nello spazio delle soluzioni.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, il relatore discute la formulazione della formulazione variazionale di PDE, che prevede la sostituzione di funzioni di base per introdurre matrici element-wise, e la visualizzazione del prodotto interno risultante porta a una matrice di massa. Discutono anche l'inversione della matrice di massa, che può essere eseguita elemento per elemento per uno schema abbastanza semplice, e la semplificazione dello schema utilizzando l'EG, che è un buon adattamento per dati densi a livello locale ed è stato tipicamente utilizzato come valore elevato -metodo dell'ordine.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione, il relatore discute l'intensità computazionale dell'utilizzo di ordini superiori, il che rende l'utilizzo di PyOpenCL e PyCUDA per la programmazione GPU un'opzione interessante. Quando si ha a che fare con leggi di conservazione lineare, è necessario effettuare determinate scelte in base alla sua complessità e, quando si gira per un porto medio, l'attività diventa più gestibile. Il tempo di esecuzione asintotico è dominato da due prodotti matrice-vettore per elemento e alcuni calcoli sono più redditizi degli elementi prodotto tensore. Lo spazio di approssimazione utilizzato è locale attorno allo spazio globale del villaggio e lo sfruttamento della struttura del prodotto tensoriale non fornisce alcun vantaggio.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione, il video esplora come ottimizzare la moltiplicazione matrice-vettore dividendo il carico di lavoro tra diversi lavoratori. L'oratore discute il compromesso tra l'utilizzo di un elemento per lavoratore o più elementi per lavoratore, considerando fattori come l'utilizzo della memoria e l'unione dell'accesso alla memoria. Esaminano anche la scelta tra il calcolo con una granularità per elemento o una granularità di gruppo e come bilanciare il riutilizzo dei dati e il parallelismo. Il video si conclude affermando che queste decisioni dipendono da vari fattori come la dimensione della matrice e la dimensione del buffer di output.
  
  
• 00:40:00 In questa sezione del video sulla programmazione GPU con PyOpenCL e PyCUDA, il relatore discute la granularità nei calcoli e il livello minimo di granularità richiesto affinché un calcolo riempia un 70, soddisfacendo così i requisiti di area padding, con multipli di questo livello minimo di granularità applicato per altri calcoli. Vengono discussi l'aspetto delle prestazioni e l'aspetto della flessibilità del codice, con il relatore che presenta un grafico che mostra la sequenza di cose fatte in modo parallelo in relazione alla dimensione della scatola, e sottolineando il valore duraturo dell'aumento delle prestazioni del codice rispetto a fare affidamento sull'hardware. Una formulazione di variazione e il termine di flusso sono inoltre evidenziati da una prospettiva CS.
  
  
• 00:45:00 In questa sezione, il relatore discute la sfida di trascrivere un anello interno stretto da un documento scritto in notazione matematica e implementarlo in codice. Per affrontare questa sfida, l'implementazione dovrebbe corrispondere strettamente alla notazione matematica del documento. Inoltre, avere uno strato di pensiero tra il codice eseguito e il codice dell'utente offre un vantaggio non trascurabile della generazione del codice. Il relatore spiega che il codice ad alte prestazioni può essere scritto utilizzando PyOpenCL e PyCUDA e che le prestazioni sono paragonabili a un'implementazione ottimizzata manualmente nella fascia alta. Notano anche che superano la larghezza di banda della memoria su una GTX 280 e che l'utilizzo di cache extra aiuta con le prestazioni.
  
  
• 00:50:00 In questa sezione, il relatore discute le sfide dei prodotti a matrice di calcolo a causa dello spazio di memoria limitato. Nonostante l'efficienza computazionale, la memoria non è sufficiente per archiviare tutto il lavoro e i ricercatori devono scomporre la matrice in bit più piccoli per eseguire le operazioni. Sottolineano inoltre che il prodotto a matrice che funziona bene su set di dati brevi e grossi non è facile da ottimizzare con i sistemi GPU poiché nessuno lo ottimizza per le GPU. Sebbene le CPU siano in grado di gestire in modo più efficiente la banale matrice a matrice a triplo loop per set di dati brevi, il sistema GPU è ancora migliore, con 16 GPU che funzionano più velocemente rispetto ai 64 PC della Corte Suprema.
  
  
• 00:55:00 In questa sezione, il relatore discute le prestazioni di CPU e GPU in termini di larghezza di banda della memoria e il confronto pratico degli scenari del mondo reale. Sottolinea inoltre che per scopi pratici è meglio confrontare le prestazioni effettive con le prestazioni di picco teoriche piuttosto che il numero di core aggiunti alla macchina. L'oratore parla anche del potenziale di miglioramento delle prestazioni utilizzando la doppia precisione e menziona la possibilità di manipolare il calcolo per ottenere risultati migliori senza compromettere l'accuratezza del calcolo. La sezione si conclude con il relatore che evidenzia alcune delle questioni chiave relative all'integrazione del tempo e agli attori nella programmazione GPU con PyOpenCL e PyCUDA.
  
  
• 01:00:00 In questa sezione del video, il relatore parla dei vantaggi dell'utilizzo di scripting e cogenerazione runtime insieme a PyOpenCL e PyCUDA. Spiega che può dare molteplici vantaggi, come rendere il passo del tempo meno doloroso e migliorare le prestazioni delle applicazioni, come dimostrato con i piani della soluzione Maxwell e i poteri di inalazione visti nel video. Conclude dicendo che l'utilizzo di questi strumenti insieme può essere una grande idea e che c'è sicuramente molto altro da fare.

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Par Lab Boot Camp @ UC Berkeley - GPU, CUDA, programmazione OpenCL

Par Lab Boot Camp @ UC Berkeley - GPU, CUDA, programmazione OpenCL

In questo video, il relatore fornisce una panoramica del calcolo GPGPU, concentrandosi principalmente su CUDA e includendo OpenCL. Il modello di programmazione CUDA mira a rendere l'hardware della GPU più accessibile e intrinsecamente scalabile, consentendo la programmazione parallela dei dati su una gamma di processori diversi con vari gradi di pipeline in virgola mobile. La lezione approfondisce la sintassi della scrittura di un programma CUDA, la gerarchia dei thread nel modello di programmazione CUDA, la gerarchia della memoria CUDA, la coerenza della memoria e la necessità di utilizzare le istruzioni del recinto di memoria per imporre l'ordine delle operazioni di memoria e l'importanza del parallelo programmazione in piattaforme moderne con CPU e GPU. Infine, il relatore discute OpenCL, un modello di programmazione più pragmatico e portatile che è stato standardizzato da organizzazioni come Chronos e prevede la collaborazione tra vari fornitori di hardware e software, come Apple.

L'oratore nel video discute le differenze tra i linguaggi di programmazione CUDA e OpenCL. Osserva che entrambi i linguaggi hanno somiglianze, ma CUDA ha una sintassi migliore ed è più ampiamente adottato grazie al suo stack software maturo e all'adozione industriale. Al contrario, OpenCL mira alla portabilità ma potrebbe non fornire portabilità delle prestazioni, il che potrebbe influire sulla sua adozione. Tuttavia, OpenCL è uno standard del settore che ha il sostegno di più aziende. Inoltre, il relatore parla della metodologia per programmare una CPU vs GPU e l'uso di Jacket, che avvolge Matlab e lo esegue su GPU. Il relatore conclude discutendo di come il programma cambia ogni anno in base al feedback dei partecipanti e incoraggia i partecipanti a visitare il par lab.

• 00:00:00 In questa sezione, il relatore si presenta e delinea l'ordine del giorno della conferenza sul calcolo GPGPU, concentrandosi principalmente su CUDA e includendo OpenCL. Fornisce una breve panoramica dell'hardware GPU e della sua evoluzione da unità specializzate e non programmabili per la grafica a unità programmabili più potenti e flessibili con l'introduzione di CUDA e OpenCL. Il modello di programmazione CUDA mira a rendere l'hardware della GPU più accessibile e intrinsecamente scalabile, consentendo la programmazione parallela dei dati su una gamma di processori diversi con vari gradi di pipeline in virgola mobile.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore spiega l'obiettivo di rendere l'hardware SIMD accessibile ai programmatori generici, che richiede l'espressione di molti blocchi di calcolo indipendenti in un modo che consenta la scalabilità. L'oratore approfondisce la sintassi della scrittura di un programma CUDA, che prevede l'accesso all'hardware della GPU e l'utilizzo di un'astrazione di più thread di dati con più istruzioni che viene eseguita in sindi sulla GPU effettiva. Le copie CUDA mem sono sottolineate come il modo di base per comunicare tra l'host e il dispositivo, e il relatore osserva che la comunicazione viaggia attraverso il collegamento PCI Express nel sistema, che è relativamente lento, rendendo necessario ridurre al minimo i trasferimenti di dati per un ottimale prestazione. Viene inoltre fornita una breve panoramica del calcolo vettoriale.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il video spiega come modificare il codice C++ standard per l'aggiunta di vettori in un programma CUDA parallelo. Aggiungendo tag, il programma viene compilato per essere eseguito sulla GPU e i thread utilizzano gli indici di blocco e thread per determinare su quale elemento dell'array deve funzionare ciascun thread. Il video rileva inoltre che far funzionare semplici programmi CUDA è relativamente facile, ma l'ottimizzazione delle prestazioni richiede uno sforzo aggiuntivo. Inoltre, il video fornisce una panoramica dell'ambiente software CUDA, della gerarchia dei thread nel modello di programmazione CUDA e dell'architettura GPU, composta da multiprocessori in streaming.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione del video, il relatore discute la struttura delle griglie e dei blocchi di thread che vengono eseguiti in parallelo sulla GPU. Una griglia è un insieme di un massimo di 32 blocchi di thread e ogni blocco di thread può eseguire fino a 1.000 thread CUDA. Ogni thread CUDA è un contesto di esecuzione leggero e indipendente con il proprio stato del programma, che può essere caricato da qualsiasi indirizzo nella DRAM della GPU. Inoltre, gruppi di 32 thread CUDA formano un warp, che viene eseguito in lockstep ed è fondamentale per l'accesso alla memoria a larghezza di banda elevata. Il relatore spiega che i warp sono un dettaglio di ottimizzazione delle prestazioni, ma sono importanti per massimizzare l'efficienza dell'hardware di esecuzione.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, il relatore spiega gli elementi costitutivi fondamentali della scrittura del codice per le GPU NVIDIA utilizzando CUDA. Un blocco di thread è come un core multi-thread virtualizzato che può configurare dinamicamente il numero di thread CUDA, registri e cache L1 a cui ha accesso, in base alla dimensione dei dati specificata. Un blocco di thread in genere include un'attività parallela di dati di granularità moderata e tutti i thread all'interno del blocco condividono lo stesso identificatore di indice di blocco. I thread all'interno di un blocco possono sincronizzarsi tramite una barriera intrinseca o comunicare tramite una veloce memoria condivisa su chip. Una griglia è un insieme di blocchi di thread e tutti i blocchi di thread all'interno di una griglia hanno lo stesso punto di ingresso, differendo solo per il numero di indice del blocco. Il programma deve essere valido per qualsiasi interleaving dell'esecuzione del blocco, ed è una buona idea avere molti blocchi di thread per griglia per occupare l'intera GPU. Il livello più alto della gerarchia dei thread è il flusso, che è facoltativo ma necessario per l'esecuzione simultanea di più funzioni del kernel.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, il relatore discute la gerarchia della memoria CUDA, a partire dalla memoria locale per thread che funge da archivio di supporto per il file di registro. Ogni thread CUDA ha accesso privato a un numero configurabile di registri specificati in fase di compilazione, con il sistema di memoria allineato al modello di programmazione del thread. C'è anche memoria di scratchpad che può essere utilizzata come 16 kilobyte di cache L1 e 48 kilobyte di scratchpad gestito da software o viceversa, configurabile dinamicamente quando si chiama il kernel. La memoria globale è molto più costosa delle memorie su chip, con oltre cento volte la latenza in termini di numero di cicli. I registri e le memorie su chip mantengono lo stato del programma mentre la memoria globale mantiene lo stato persistente.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione, il relatore discute la gerarchia di memoria di GPU e CPU. Le GPU hanno una maggiore larghezza di banda aggregata per le cache L1 rispetto alla DRAM globale, con una GPU di dimensioni modder con circa 100 gigabyte al secondo di accesso alla DRAM. Inoltre, ci sono altri componenti della gerarchia della memoria che sono occasionalmente utili come la memoria costante da 64 kilobyte e la memoria texture CUDA. È possibile utilizzare più GPU, ciascuna con la propria memoria globale indipendente, separata dalla memoria della CPU. L'aspetto più importante della gerarchia della memoria CUDA è la comunicazione all'interno di un blocco di thread utilizzando la memoria condivisa veloce onship, che richiede l'uso della funzione di sincronizzazione dei thread per sincronizzare i thread all'interno di un blocco di thread.
  
  
• 00:35:00 In questa sezione, il docente fornisce un frammento di codice che traspone una matrice utilizzando la memoria condivisa, che è fondamentale per esprimere significativamente più concorrenza rispetto alla larghezza di banda della memoria. Mentre le variabili condivise possono essere dichiarate staticamente tramite tag all'inizio e alla fine, interi array possono essere allocati e dinamicamente utilizzando extern tramite indici interi. Gli scratch pad ei thread sincroni sono essenziali per quasi tutte le comunicazioni all'interno di un blocco di thread, ad eccezione dei dati condivisi tra i thread. L'accesso alla memoria condivisa può portare a conflitti bancari che possono ridurre seriamente le prestazioni. Questo problema può essere mitigato interlacciando i puntatori in modo che sia possibile accedere a una banca senza causare alcun intervallo di tempo. Infine, il docente parla di operazioni di memoria atomica che, sebbene costose, danno agli utenti la possibilità di accedere alla stessa locazione di memoria da tutti i thread di un programma.
  
  
• 00:40:00 In questa sezione, l'oratore discute la coerenza della memoria e la necessità di utilizzare le istruzioni del recinto di memoria per imporre l'ordine delle operazioni di memoria. L'hardware sincronizza automaticamente gli accessi da più thread, ma se il programmatore non utilizza le istruzioni del recinto di memoria, alcune aggiunte potrebbero non avere effetto. Il relatore spiega anche come alcune operazioni, come lo scambio e il confronto e lo scambio, siano utili per implementare gli spin lock. Avvertono che non si può presumere che gli accessi alla memoria appaiano globalmente nello stesso ordine in cui sono stati eseguiti a causa del modo in cui il sistema di memoria raggiunge prestazioni elevate. Infine, l'oratore tocca il modo in cui CUDA è progettato per essere funzionalmente tollerante, ma l'implementazione dell'hardware è cruciale per ottenere prestazioni da esso.
  
  
• 00:45:00 In questa sezione, il relatore spiega il concetto di blocchi di thread, che sono equivalenti a un singolo multiprocessore di streaming, e come hanno accesso a diverse risorse di memoria come file di registro, cache L1, cache di istruzioni e unità di texture . Una griglia, composta da diversi blocchi di thread, può sfruttare più multiprocessori di streaming su una GPU e, spesso, una griglia è sufficiente per saturare l'intera GPU. Tuttavia, in scenari in cui le griglie non sono sufficientemente grandi, diversi flussi devono eseguire più griglie in parallelo per coprire l'intera GPU. Per nascondere le latenze di esecuzione di un'unità funzionale e i trasferimenti PCI Express, l'oratore suggerisce di avere più warp all'interno dello stesso blocco di thread che si eseguono in modo indipendente mentre si utilizza attivamente la memoria condivisa e la cache L1. Poiché l'utilizzo della memoria domina l'ottimizzazione delle prestazioni, è essenziale riutilizzare ogni byte caricato dalla memoria almeno da dieci a venti volte per ottimizzare le prestazioni e il relatore fornisce ulteriori indicazioni su come migliorare l'utilizzo della memoria.
  
  
• 00:50:00 In questa sezione del video, il relatore discute l'importanza della programmazione parallela nelle moderne piattaforme con CPU, GPU e altri processori. Afferma che ogni programma dovrebbe sfruttare tutte le risorse computazionali di cui ha bisogno e il mondo sta diventando più eterogeneo in molti modi. Sottolinea inoltre la necessità di uno standard di settore per l'accesso all'hardware parallelo per scrivere software parallelo gestibile e ambienti di programmazione di livello superiore negli SDK per la scrittura di codice parallelo. Inoltre, menziona i vari linguaggi di programmazione falliti e che i programmi non devono concentrarsi sull'essere belli, ma piuttosto sulla ricerca di un buon modello di programmazione. L'oratore parla anche di OpenCL, affermando che cerca di non essere bello e fornisce un'alternativa a CUDA.
  
  
• 00:55:00 In questa sezione, il relatore discute l'importanza del pragmatismo e della portabilità nella programmazione dei modelli per GPU, in quanto devono essere in grado di funzionare su una varietà di hardware e avere una lunga durata del software. Ciò pone un problema per CUDA, che funziona solo su hardware Nvidia ed è molto specifico e tipizzato, rendendo difficile l'adozione per alcuni. OpenCL, d'altra parte, è un modello di programmazione più pragmatico e portatile che è stato standardizzato da organizzazioni come Chronos e prevede la collaborazione tra vari fornitori di hardware e software, come Apple. La vista di alto livello di OpenCL è simile a CUDA in termini di modellazione della piattaforma e utilizza code di comando, elementi di lavoro e un modello di memoria simile. Tuttavia, la sintassi per OpenCL è molto più complessa e ha centinaia di funzioni diverse per varie operazioni. L'esempio di addizione vettoriale viene nuovamente presentato con il codice OpenCL per la funzione del kernel, che implica la rimozione del ciclo for, l'aggiunta di un tag del kernel e tag aggiuntivi ai puntatori.
  
  
• 01:00:00 In questa sezione, il relatore discute le differenze tra CUDA e OpenCL, che consentono entrambi agli utenti di programmare diversi tipi di hardware. Sebbene condividano sintassi simili, CUDA offre uno stack software più maturo e una maggiore adozione industriale, che si traduce in una gamma più ampia di applicazioni. D'altra parte, OpenCL mira alla portabilità, ma potrebbe non fornire portabilità delle prestazioni, che potrebbe ostacolarne l'adozione se non affrontata. Tuttavia, OpenCL è uno standard del settore e ha il sostegno di più aziende, dando agli sviluppatori fiducia nel loro investimento nel suo software. Nonostante OpenCL sia un rivale di CUDA, Nvidia lo supporta ancora e l'oratore chiarisce che Nvidia potrebbe non produrre codice ottimizzato per OpenCL.
  
  
• 01:05:00 In questa sezione, il relatore parla delle somiglianze e delle differenze tra i linguaggi di programmazione OpenCL e CUDA. Sebbene entrambi abbiano somiglianze, il linguaggio di programmazione CUDA fornisce una sintassi migliore e non è necessario conoscere nessuna delle API OpenCL per usarlo. Il motivo principale per cui i compilatori sono diversi è del tutto pragmatico poiché NVIDIA ha scelto di non rendere open source il proprio compilatore OpenCL. La metodologia per programmare una CPU rispetto a una GPU è quella di indirizzare la GPU e sbarazzarsi di tutta la parallelizzazione all'interno di un blocco di thread, trasformando un blocco di thread in un thread P o un thread openmp in esecuzione su un singolo core della CPU e mappando gli orditi in Istruzioni SSE. L'oratore parla anche di Jacket, che avvolge Matlab e lo esegue su GPU, anche se è difficile dire in che percentuale un programma come Jacket possa sfruttare il pieno potenziale di CUDA.
  
  
• 01:10:00 In questa sezione, il relatore discute di come cambiano il programma ogni anno in base al feedback dei partecipanti. Hanno in programma di inviare un modulo per richiedere cosa è piaciuto ai partecipanti, cosa non è piaciuto e cosa potrebbe essere migliorato. Verrà creato un panel in cui i relatori si uniranno per avere discussioni e dibattiti casuali sul palco. I partecipanti hanno anche chiesto di vedere il par lab, quindi sono incoraggiati a visitare e vedere lo spazio di persona. Infine, il relatore ringrazia tutti e augura loro un buon proseguimento di semestre.

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Apprendimento presso Lambert Labs: cos'è OpenCL?

Che cos'è OpenCL?

In questo video su OpenCL, il presentatore introduce le unità di elaborazione grafica (GPU) e il loro utilizzo nella programmazione grafica prima di spiegare come possono essere utilizzate per l'elaborazione generica. OpenCL viene quindi presentato come un'API che consente agli sviluppatori di ottenere ottimizzazioni specifiche del fornitore pur essendo indipendente dalla piattaforma, con il relatore che sottolinea l'importanza della progettazione delle attività per ottenere prestazioni GPU ottimali. Viene spiegata la sincronizzazione in OpenCL e viene presentato un programma GPU di esempio utilizzando un linguaggio simile a C. Il relatore dimostra anche come OpenCL può velocizzare notevolmente il calcolo e fornisce consigli per lavorare con le GPU.

• 00:00:00 In questa sezione, il presentatore spiega a cosa servono tradizionalmente le unità di elaborazione grafica (GPU), ovvero la programmazione grafica come il rendering di immagini in tempo reale o in applicazioni pre-renderizzate che richiedono hardware specializzato e altamente performante. La programmazione GPU per uso generico è discussa come l'utilizzo di una scheda grafica per attività diverse dalla grafica che sono altamente intensive dal punto di vista computazionale e richiedono prestazioni elevate. OpenCL viene quindi introdotto come un'API che fornisce un'interfaccia comune per tutti i framework e le implementazioni specifici del fornitore, consentendo comunque di ottenere ottimizzazioni specifiche del fornitore pur essendo indipendenti dalla piattaforma, il che è utile in quanto le GPU sono componenti altamente specializzati e dipendenti dalla piattaforma. hardware.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione del video, il relatore discute le caratteristiche delle attività che funzionano bene per l'ottimizzazione della GPU. È essenziale dividere le attività in attività secondarie più piccole che possono essere eseguite contemporaneamente in thread diversi. Le attività secondarie dovrebbero essere quasi identiche nella forma e nella composizione per essere eseguite su più thread. Le attività devono essere indipendenti l'una dall'altra in termini di sincronizzazione perché la sincronizzazione tra gruppi di lavoro non è richiesta. Il video sottolinea che più attività secondarie divergono l'una dall'altra, peggiori diventano le prestazioni e potrebbe essere più veloce utilizzare la CPU. Pertanto, per sfruttare la potenza di elaborazione della GPU, le attività devono essere attentamente progettate e ottimizzate.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore spiega il modo principale di sincronizzazione in OpenCL che è la funzione barriera. Questa funzione funge da checkpoint in cui tutti i thread devono raggiungere prima che uno di essi possa procedere. Sebbene non super performante, la funzione barriera è comunque fondamentale per garantire che tutti i thread siano sincronizzati al momento giusto. Il relatore passa poi a presentare un programma GPU di esempio scritto in un linguaggio molto simile al C, e spiega i diversi parametri e la logica del codice. Infine, il relatore esegue un test di benchmark su un programma che calcola il primo milione di numeri quadrati utilizzando Python e OpenCL.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, l'oratore discute il loro script Python che prende un array di un milione di numeri e li eleva al quadrato. Quindi esplorano la libreria multi-processing in Python e creano un pool di thread di dimensione cinque, ma scoprono che eseguirlo in parallelo in realtà rallenta il calcolo. Infine, mostrano un esempio di OpenCL che utilizza una funzione del kernel C archiviata come stringa nella memoria del programma e passano attraverso il codice boilerplate necessario per eseguire la funzione del kernel. L'esempio OpenCL richiede un millisecondo per essere eseguito, un miglioramento significativo rispetto alle precedenti implementazioni di Python.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, il relatore spiega che la programmazione GPU può velocizzare in modo significativo un collo di bottiglia nel codice, riducendo il tempo necessario da 160 millisecondi a circa un millisecondo, che è un'accelerazione di 100 volte. Questo tipo di accelerazione può fare un'enorme differenza e due ordini di grandezza possono "creare o distruggere" un collo di bottiglia nel codice. Il modo migliore per gli sviluppatori di lavorare con le GPU è avere accesso a una GPU locale piuttosto che lavorare su macchine remote, sebbene Google Cloud offra l'accesso alle GPU nel cloud. OpenCL è indipendente da hardware GPU diverso, quindi può essere utilizzato dagli sviluppatori indipendentemente dall'hardware GPU. Tuttavia, gli sviluppatori devono progettare attentamente il modo in cui affrontano i problemi per ottenere il massimo dalla GPU, poiché la funzione delle attività secondarie deve essere esplicita, quindi le attività secondarie devono essere progettate con attenzione.

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Apprendimento automatico accelerato con OpenCL

Apprendimento automatico accelerato con OpenCL

Nel webinar, "Accelerated Machine Learning with OpenCL", i relatori discutono delle ottimizzazioni che possono essere apportate a OpenCL per le applicazioni di machine learning. Uno dei relatori delinea il modo in cui hanno confrontato OpenCL e assembly su GPU Intel utilizzando la libreria open source OneDNN. Si concentrano sull'ottimizzazione per l'hardware Intel, ma forniscono interfacce per altro hardware e supportano più tipi e formati di dati. Il gruppo discute anche delle sfide dell'ottimizzazione dei flussi di lavoro di machine learning con OpenCL e dell'integrazione di OpenCL nei popolari framework di machine learning. Inoltre, notano che il consolidamento dell'utilizzo di OpenCL in diversi framework potrebbe essere in ritardo. Infine, i relatori discutono dei vantaggi in termini di prestazioni dell'utilizzo dell'estensione ML di Qualcomm, in particolare per alcuni operatori chiave come la convoluzione, che è importante nelle applicazioni di elaborazione delle immagini.

Nel video "Accelerated Machine Learning with OpenCL", i relatori hanno parlato dei vari casi d'uso in cui è possibile utilizzare l'apprendimento automatico, tra cui la fotografia computazionale e l'elaborazione del linguaggio naturale. Hanno evidenziato la necessità di ottimizzare i carichi di lavoro di apprendimento automatico e di aumentare la scala in base ai risultati della ricerca. Inoltre, i relatori hanno identificato il discorso come un'area di crescita significativa per le interfacce utente avanzate che utilizzano l'apprendimento automatico. La sessione si è conclusa ringraziando l'un l'altro e il pubblico per essersi unito alla discussione e ricordando ai partecipanti di fornire un feedback attraverso il sondaggio.

• 00:00:00 In questa sezione del webinar, Neil Trevitt, Presidente del Chronos Group, offre una breve panoramica del Chronos Machine Learning Forum, un forum aperto destinato a favorire la comunicazione continua tra la comunità Chronos e l'hardware di apprendimento automatico e comunità di software. Trevitt osserva che OpenCL è già ampiamente utilizzato nel mercato dell'apprendimento automatico e dell'inferenza e che molte recenti estensioni di OpenCL hanno rilevanza per l'apprendimento automatico e l'accelerazione dell'inferenza. Il forum di machine learning è un'opportunità per gli sviluppatori di fornire input e per Chronos di presentare aggiornamenti e informazioni sulla roadmap alla comunità più ampia.
  
  
• 00:05:00 In questa sezione, il relatore, un ingegnere di algoritmi AI presso Intel, discute il loro lavoro sul confronto tra OpenCL e assembly su GPU Intel per ottimizzare i carichi di lavoro di machine learning utilizzando la libreria open source OneDNN. Spiega che il loro team si concentra sull'ottimizzazione per l'hardware Intel, ma fornisce anche interfacce per altro hardware e supporta più tipi e formati di dati. Usano un'architettura basata sulla compilazione just-in-time per scegliere un'implementazione ottimale in base al problema e all'hardware e ottimizzano sia per le GPU integrate in arrivo che per quelle esistenti. Prosegue discutendo i risultati del loro confronto e i problemi che hanno riscontrato, portandoli alle loro decisioni per l'ottimizzazione.
  
  
• 00:10:00 In questa sezione, il relatore discute di come è suddivisa la GPU e di come il motore vettoriale e il motore a matrice eseguono il calcolo principale. L'oratore spiega come ottimizzano le convoluzioni e il riordino dei dati e come utilizzano sottogruppi ed estensioni per l'hardware Intel. Dicono che ci sono piani per consentire un accesso più semplice aggiungendo estensioni a sprv e falce. Discutono anche del loro aspetto di assemblaggio, utilizzando la libreria ac plus per la generazione di assemblaggi su GPU Intel. Infine, parlano delle significative accelerazioni che sono stati in grado di ottenere su OpenCL attraverso l'ottimizzazione.
  
  
• 00:15:00 In questa sezione, il relatore discute la propria analisi delle implementazioni di OpenCL e del motore, affermando che l'implementazione di OpenCL ha emesso istruzioni di lettura più brevi e istruzioni aggiuntive in determinate condizioni. Tuttavia, notano che questi problemi non sono fondamentali e possono essere risolti collaborando con il team del compilatore di Intel per modificare l'implementazione. L'oratore discute anche dell'uso dell'assembly, che è utile per rivelare lacune nell'implementazione ma è scarso per la produttività. Infine, menzionano l'adozione di un generatore di assembly, che ha consentito una generazione di codice più rapida con la possibilità di specificare le trasformazioni di ottimizzazione del problema.
  
  
• 00:20:00 In questa sezione, il relatore discute su come comporre le proprie ottimizzazioni in modo più efficace utilizzando solo una trasformazione specificata, che può aiutare a evitare una proliferazione di più implementazioni. Successivamente, l'attenzione si sposta su Balaji Kalidas, che discute le estensioni e le funzionalità supportate da Qualcomm per aiutare con l'apprendimento automatico accelerato, che osserva è in rapida crescita sui dispositivi mobili. Sebbene le GPU rimangano un'opzione popolare, il relatore osserva che il consumo energetico, l'invio a bassa latenza e la sincronizzazione con altri blocchi sul sistema su chip sono tutte considerazioni chiave che devono essere affrontate per garantire un apprendimento automatico efficiente sui dispositivi mobili. L'oratore menziona funzionalità come l'importazione/esportazione di dati a copia zero e l'importazione/esportazione di buffer hardware Android e buff DMA per aiutare con queste preoccupazioni.
  
  
• 00:25:00 In questa sezione, il relatore discute l'estensione CL qcom ml-ops, che è un'estensione del fornitore Qualcomm per accelerare l'apprendimento automatico sulle loro GPU a livello operativo. L'estensione utilizza il più possibile i costrutti OpenCL esistenti, inclusi segnali di comando, eventi e buffer, ed è completamente interoperabile con altri kernel OpenCL. Uno dei principali casi d'uso per l'estensione è l'edge training, che consente il trasferimento dell'apprendimento, la personalizzazione e l'apprendimento federato, ma il principale fattore limitante per l'addestramento all'edge è l'impronta di memoria. Per risolvere questo problema, il relatore spiega l'approccio tensor batch one, che utilizza un approccio modificato per mantenere la dimensione del batch tensoriale a uno ed eseguire una serie di passaggi avanti e indietro fino al completamento del batch. Questo approccio consente di ottenere gli stessi risultati dell'addestramento con un batch di dimensioni maggiori, riducendo allo stesso tempo il footprint di memoria.
  
  
• 00:30:00 In questa sezione, il relatore discute diverse estensioni OpenCL che possono accelerare le attività di machine learning. La prima estensione menzionata è un'estensione del fornitore di prodotti a punti a otto bit che può offrire significativi vantaggi in termini di prestazioni durante l'implementazione di DNNS quantizzati a otto bit. La prossima estensione discussa sono le "code registrabili clq com", che consentono la registrazione di una sequenza di comandi del kernel dell'intervallo ND che possono essere riprodotti con una speciale chiamata di invio, fornendo miglioramenti significativi nel consumo energetico della CPU e nella latenza di invio, che è cruciale in modalità streaming casi d'uso di machine learning. Altre estensioni come copia zero, operazioni di sottogruppo, atomici in virgola mobile, immagine generalizzata dal buffer e registrazione e riproduzione del buffer dei comandi sono utili anche per l'apprendimento automatico e sono disponibili come estensioni Qualcomm o vengono spedite da Chronos.
  
  
• 00:35:00 essere più efficiente per avere un batch più grande di kernel che possono essere inviati tutti in una volta, piuttosto che inviarli singolarmente. È qui che entrano in gioco le code registrabili, poiché consentono la registrazione e la pre-elaborazione di un ampio batch di kernel con solo uno o due argomenti che cambiano tra ogni istanza. Ciò riduce significativamente la quantità di lavoro che l'implementazione deve eseguire e consente di risparmiare potenza della CPU. Inoltre, aiuta a garantire il massimo utilizzo della GPU e a ridurre al minimo i periodi di inattività tra le spedizioni. Ciò è particolarmente importante per i modelli di machine learning che richiedono l'esecuzione in sequenza di centinaia di kernel. Nel complesso, le code registrabili sono un'estensione preziosa per migliorare l'efficienza dell'accelerazione dell'apprendimento automatico utilizzando OpenCL.
  
  
• 00:40:00 In questa sezione, il gruppo discute le sfide dell'ottimizzazione dei flussi di lavoro di machine learning con OpenCL, inclusa la determinazione del tempo e delle dimensioni ottimali del lavoro in batch, nonché il flushing. Dicono che strumenti come Carbon Queues possono aiutare a risolvere questi problemi. Viene anche discusso il problema dei tempi di compilazione che rappresentano un grosso ostacolo con OpenCL, ma non è un problema semplice da risolvere. Il gruppo suggerisce l'uso della costante di specializzazione a livello di OpenCL per ridurre potenzialmente il numero di kernel generati, ma l'implementazione richiede molto lavoro. Discutono anche del potenziale utilizzo di LLVM per l'ottimizzazione delle prestazioni, ma sottolineano che attualmente ha tempi di compilazione lenti come un problema importante.
  
  
• 00:45:00 In questa sezione della trascrizione, i relatori discutono le sfide della compilazione di applicazioni di apprendimento automatico in fase di esecuzione e l'uso di binari precompilati. Toccano anche le potenziali soluzioni fornite da MLIR, una soluzione multilivello, e come si confronta con l'accelerazione a livello di grafico. I relatori concordano sul fatto che l'estensione fornita dal fornitore potrebbe essere utilizzata per alcuni metacomandi chiave mentre un compilatore di grafici o la scrittura dei propri kernel potrebbero essere utilizzati per tutto il resto, dando il meglio di entrambi i mondi.
  
  
• 00:50:00 In questa sezione del video, i relatori discutono dell'integrazione di OpenCL nei popolari framework di machine learning, in particolare sui dispositivi mobili. Dicono che esistono già numerosi framework open source che utilizzano OpenCL e che TensorFlow Lite ha già un backend OpenCL che funziona bene. Tuttavia, notano che le prestazioni e la portabilità delle prestazioni rimangono una sfida quando si integra OpenCL in framework generici, poiché diversi fornitori potrebbero dover contribuire a mantenere le prestazioni con un'implementazione generica. Suggeriscono inoltre che il consolidamento dell'utilizzo di OpenCL in diversi framework potrebbe essere in ritardo.
  
  
• 00:55:00 In questa sezione, il relatore spiega che l'utilizzo dell'estensione ML di Qualcomm offre un vantaggio significativo in termini di prestazioni rispetto al semplice utilizzo di TVM o Tensorflow Lite. Il vantaggio sarà diverso a seconda di quanto impegno lo sviluppatore mette nella scrittura del proprio kernel e nell'ottimizzazione per le GPU. C'è anche un chiaro vantaggio per alcuni operatori chiave, come la convoluzione. Il relatore prevede di offrire ulteriore valore accelerando questi operatori chiave in futuro. Il panel discute anche i domini applicativi che stanno guidando la domanda di accelerazione dell'apprendimento automatico, con l'elaborazione delle immagini come area dominante.
  
  
• 01:00:00 In questa sezione del video, i relatori hanno discusso le aree dei casi d'uso per l'apprendimento automatico, come la fotografia computazionale e l'elaborazione del linguaggio naturale. Hanno anche parlato delle sfide nell'ottimizzazione dei carichi di lavoro di machine learning e della necessità di aumentare la scala in base ai risultati della ricerca. Inoltre, i relatori hanno sottolineato che le interfacce utente avanzate che utilizzano l'apprendimento automatico rappresenteranno un'area di crescita significativa e il parlato ne fa parte. Infine, la sessione si è conclusa e i relatori si sono ringraziati a vicenda e il pubblico per essersi unito alla discussione e il moderatore ha ricordato ai partecipanti di compilare un sondaggio per il feedback.

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Mandelbulber v2 OpenCL "motore veloce" test 4K

Mandelbulber v2 OpenCL "motore veloce" test 4K

Questa è la prova del rendering dell'animazione di volo utilizzando Mandelbulber v2 con motore di rendering OpenCL parzialmente implementato. Lo scopo di questo test era verificare la stabilità dell'applicazione durante il rendering lungo e come si comporta il rendering quando la fotocamera è molto vicina alla superficie. Poiché il codice del kernel OpenCL viene eseguito utilizzando solo numeri in virgola mobile a precisione singola, non è possibile eseguire zoom profondi di frattali 3D. Per rendere questa animazione in risoluzione 4K ci sono volute solo 9 ore su nVidia GTX 1050.

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Mandelbox volo OpenCL

Mandelbox volo OpenCL

Questo è un rendering di prova del frattale mandelbox reso con la versione alpha di Mandelbulber v2 OpenCL.

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[FRATTALE 3D] Profezia (4K)

[FRATTALE 3D] Profezia (4K)

Resi in 4K da Mandelbulb3D.