00:15:00 ビデオのこのセクションでは、講演者が PyOpenCL と PyCUDA を使用した GPU プログラミングのプログラミング モデルを説明します。このモデルには、単一の関数を複数回実行することが含まれており、各実行はグリッド内の正方形に対応します。グリッド内の異なる正方形を区別するには、ローカル ID やグローバル ID などのインデックス情報が使用され、この情報を使用してデータにアクセスする関数が作成されます。講演者は続けて、OpenCL は GPU プログラミングに使用されるオープン コンピューティング言語であり、ランタイム コード生成を提供し、ボックス内で利用可能なさまざまなコンピューティング能力と対話する柔軟な方法であると説明しました。
00:20:00 このセクションでは、講演者が OpenCL の使用法と実装について説明し、OpenCL には少なくとも 3 つの高品質な実装があると述べています。 CUDA は以前から存在しており、NVIDIA の Web ページに存在するためより目立つようになりましたが、OpenCL は Apple を含むいくつかの組織で採用されています。講演者は、OpenCL でクラスを教えたところ、数人の学生が CUDA の代わりに OpenCL を使用することを選択し、それが良いアイデアであると感じたと述べています。さらに、講演者は、OpenCL と CUDA の間に概念的な違いはあまりなく、パフォーマンスの違いは多くの場合人為的なものであることを強調しました。
Lecture 1 by Andreas Klöckner, at the Pan-American Advanced Studies Institute (PASI)—"Scientific Computing in the Americas: the challenge of massive parallel...
Lecture 2 by Andreas Klöckner, at the Pan-American Advanced Studies Institute (PASI)—"Scientific Computing in the Americas: the challenge of massive parallel...
Lecture 3 by Andreas Klöckner, at the Pan-American Advanced Studies Institute (PASI)—"Scientific Computing in the Americas: the challenge of massive parallel...
00:05:00 このセクションでは、GPU プログラミング用にコンパイルされたコードではなくスクリプト言語を使用する開発サイクルと、前者の欠点について講演者が説明します。彼らは、コンパイルされたコードはコンパイル中にバグを見つけてパフォーマンスを向上させるのに役立ちますが、スクリプト言語ではそれができないと説明しています。しかし、彼らは、PyCUDA および PyOpenCL パッケージを使用すると、コンパイラを呼び出して呼び出し間の待ち時間を回避できるため、この問題を解決できると主張しています。さらに、ランタイム API とドライバー API の区別と、ランタイム API ライブラリが動作するコンテキストを作成できるようにする要件についても言及しています。
Lecture 4 by Andreas Klöckner, at the Pan-American Advanced Studies Institute (PASI)—"Scientific Computing in the Americas: the challenge of massive parallel...
Lecture by Mark Murphy (UC Berkeley)GPUs (Graphics Processing Units) have evolved into programmable manycore parallel processors. We will discuss the CUDA pr...
Welcome to this week's Learning at Lambert Labs session. This week, Amelie Crowther takes us through programming a GPU using OpenCL and how you can use it to...
In this webinar members of the OpenCL Working Group at Khronos shared the latest updates to the OpenCL language and ecosystem that can directly benefit Machi...
This the trial of rendering flight animation using Mandelbulber v2 with partially implemented OpenCL rendering engine.There reason of this test was to check ...
This is a testrender of the mandelbox fractal rendered with Mandelbulber v2 OpenCL alpha version.Project website: https://github.com/buddhi1980/mandelbulber2...
簡単、効果的、効率的: PyOpenCL と PyCUDA を使用した GPU プログラミング (1)
PyOpenCL と PyCUDA を使用した GPU プログラミング (1)
このビデオでは、Python を使用した効率的な GPU プログラミングのためのパッケージである PyOpenCL と PyCUDA を紹介します。講演者は、Nvidia の CUDA とは異なり、他のベンダーのデバイスと柔軟に通信できる OpenCL の利点を強調しました。プログラミング モデルには、グリッド内の異なる正方形を区別するための情報のインデックス付けが含まれており、並列処理が向上し、メモリ キャッシュへの依存度が低くなります。さらに、PyOpenCL と PyCUDA を使用すると、コンピューティング デバイスとの通信やプログラミングが容易になるため、生産性が向上し、非同期コンピューティングが容易になります。講演者は、デバイス メモリの管理の重要性と、PyOpenCL および PyCUDA でのアトミック操作の可用性についても説明します。
簡単、効果的、効率的: PyOpenCL と PyCUDA を使用した GPU プログラミング (2)
PyOpenCL と PyCUDA を使用した GPU プログラミング (2)
このビデオでは、PyOpenCL と PyCUDA を使用した GPU プログラミングのさまざまな側面について説明します。講演者は、プログラムのコンテキストを理解することの重要性を説明し、ランタイムとデバイス管理の主要なコンポーネントに焦点を当てます。これらは、PyOpenCL と PyCUDA のコマンド キュー、同期、プロファイリング、バッファーに関する貴重な洞察を提供します。このビデオでは、ソース コードからプログラムを構築してコンテキスト内でコードを実行する方法についても触れており、デバイスで要素ごとの操作と同期機能を使用することの重要性を強調しています。講演者は最後にステージング領域の利点について説明し、フックとして公開されている他のデバイス固有の操作を検討するよう出席者に勧めます。
簡単、効果的、効率的: PyOpenCL と PyCUDA を使用した GPU プログラミング (3)
PyOpenCL と PyCUDA を使用した GPU プログラミング (3)
PyOpenCL と PyCUDA を使用した GPU プログラミングに関するビデオ シリーズのこのセクションでは、属性によるコードの最適化、メモリ管理、コード生成、PyOpenCL と PyCuda を使用する利点など、さまざまなトピックについてプレゼンターが説明します。発表者は、実行時に複数の種類のコードを生成する利点を強調し、文字列の置換、構文ツリーの構築、Python と実行言語の利用が柔軟で効率的なコードの作成にどのように役立つかを説明します。発表者は、Python で制御構造を使用する際の潜在的な落とし穴についても警告していますが、アルゴリズムを分析するための抽象的なアプローチが並列性の向上にどのように役立つかを示しています。全体として、このビデオは、PyOpenCL および PyCUDA ライブラリを使用して GPU プログラミングを最適化するための貴重な洞察とヒントを提供します。
このビデオでは、GPU プログラミング用のさまざまなコードを評価して選択するための戦略についても説明しています。コマンドとイベントの出力を分析して、コードが送信された時期と実行時間を特定するプロファイリングが推奨されます。その他の評価オプションには、NVIDIA コンパイラー ログの分析やコードの実行時間の観察などがあります。このビデオでは、PyCUDA および PyOpenCL プログラミングでグループに最適な値を見つけるための検索戦略も取り上げています。講演者は、プロファイラーを使用してプログラムのパフォーマンスを分析することを推奨し、Nvidia プロファイリング パッチの回避策がコードの美しさに及ぼす影響について言及しました。
簡単、効果的、効率的: PyOpenCL と PyCUDA を使用した GPU プログラミング (4)
PyOpenCL と PyCUDA を使用した GPU プログラミング (4)
このビデオ シリーズでは、PyOpenCL と PyCUDA を使用した GPU プログラミングに関連するさまざまなトピックを取り上げます。講演者はコード例を共有し、開発サイクル、コンテキストの作成、および 2 つのツールの違いについて説明します。また、衝突検出、不連続ガラーキン法、偏微分方程式の変分定式化、行列ベクトル乗算の最適化についても触れています。さらに、講演者はマトリックス積のコンピューティングの課題について語り、メモリ帯域幅の観点から CPU と GPU のパフォーマンスの違いを強調します。このビデオは、PyOpenCL と PyCUDA を使用する際のパフォーマンスの最適化の重要性を強調して締めくくられています。
このビデオでは、スクリプティングとランタイム コージェネレーションを PyOpenCL および PyCUDA と組み合わせる利点についても説明しています。講演者は、このアプローチによりアプリケーションのパフォーマンスが向上し、時間ステップの困難が軽減されると説明しました。 Maxwell のソリューション プレーンと吸入パワーのデモンストレーションでは、その利点が明らかでした。講演者は、これらのツールを組み合わせて使用することは素晴らしいアイデアであり、さらなる探求の可能性があることを示唆しています。
Par Lab Boot Camp @ UC Berkeley - GPU、CUDA、OpenCL プログラミング
Par Lab Boot Camp @ UC Berkeley - GPU、CUDA、OpenCL プログラミング
このビデオでは、講演者が主に CUDA に焦点を当て、OpenCL を含む GPGPU 計算の概要を説明します。 CUDA プログラミング モデルは、GPU ハードウェアをよりアクセスしやすく、本質的にスケーラブルにすることを目的としており、さまざまな程度の浮動小数点パイプラインを備えたさまざまなプロセッサ上でのデータ並列プログラミングを可能にします。この講義では、CUDA プログラムを作成する構文、CUDA プログラミング モデルのスレッド階層、CUDA メモリ階層、メモリの一貫性、メモリ操作の順序付けを強制するためのメモリ フェンス命令を使用する必要性、および並列処理の重要性について詳しく説明します。 CPU と GPU を備えた最新のプラットフォームでのプログラミング。最後に、講演者は OpenCL について説明します。OpenCL は、Chronos などの組織によって標準化され、Apple などのさまざまなハードウェア ベンダーとソフトウェア ベンダー間のコラボレーションが関与する、より実用的で移植可能なプログラミング モデルです。
ビデオの講演者は、CUDA と OpenCL プログラミング言語の違いについて説明しています。同氏は、両方の言語には類似点があるが、CUDA の構文がより優れており、成熟したソフトウェア スタックと産業での採用により、より広く採用されていると述べています。対照的に、OpenCL は移植性を目指していますが、パフォーマンスの移植性が提供されない可能性があり、その採用に影響を与える可能性があります。ただし、OpenCL は複数の企業の支援を受けている業界標準です。さらに、講演者は CPU と GPU をプログラミングする方法論と、Matlab をラップして GPU 上で実行する Jacket の使用についても話します。講演者は最後に、参加者のフィードバックに基づいてプログラムが毎年どのように変化するかについて話し、参加者にパーラボを訪問するよう勧めました。
Lambert Labs で学ぶ: OpenCL とは何ですか?
OpenCLとは何ですか?
OpenCL に関するこのビデオでは、発表者がグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) とグラフィックス プログラミングでのその使用法を紹介し、その後、GPU を汎用コンピューティングに使用する方法を説明します。次に、OpenCL は、開発者がプラットフォームに依存せずにベンダー固有の最適化を実現できる API として紹介され、講演者は最適な GPU パフォーマンスを達成するためのタスク設計の重要性を強調しました。 OpenCL での同期について説明し、C 系言語を使用したサンプル GPU プログラムを示します。また、講演者は、OpenCL がどのように計算を大幅に高速化できるかを実証し、GPU を使用するためのアドバイスを提供します。
OpenCL による機械学習の高速化
OpenCL による機械学習の高速化
ウェビナー「OpenCL による機械学習の高速化」では、講演者が機械学習アプリケーション向けに OpenCL に対して実行できる最適化について説明します。講演者の 1 人は、OpenCL と、オープンソースの OneDNN ライブラリを使用した Intel GPU 上のアセンブリをどのように比較したかについて概要を説明しました。 Intel ハードウェア向けの最適化に重点を置いていますが、他のハードウェア向けのインターフェイスも提供し、複数のデータ型と形式をサポートしています。このグループは、OpenCL を使用した機械学習ワークフローの最適化の課題や、一般的な機械学習フレームワークへの OpenCL の統合についても議論します。さらに、異なるフレームワーク間での OpenCL の使用の統合は時期尚早になる可能性があると彼らは指摘しています。最後に、講演者は、特に画像処理アプリケーションで重要な畳み込みなどの特定の主要な演算子について、クアルコムの ML 拡張機能を使用することによるパフォーマンス上の利点について説明します。
「Accelerated Machine Learning with OpenCL」ビデオでは、パネリストがコンピューテーショナル・フォトグラフィーや自然言語処理など、機械学習を採用できるさまざまなユースケースについて話しました。彼らは、研究結果に基づいて機械学習のワークロードを最適化し、スケールアップする必要性を強調しました。さらに、パネリストは、音声が機械学習を使用した高度なユーザー インターフェイスの重要な成長分野であると特定しました。セッションは、ディスカッションに参加してくれたお互いと聴衆に感謝し、アンケートを通じてフィードバックを提供するよう参加者に思い出させて終了しました。
Mandelbulber v2 OpenCL「高速エンジン」4K テスト
Mandelbulber v2 OpenCL「高速エンジン」4K テスト
これは、部分的に実装された OpenCL レンダリング エンジンを備えた Mandelbulber v2 を使用して、飛行アニメーションをレンダリングする試みです。このテストの理由は、長時間のレンダリング中のアプリケーションの安定性と、カメラが表面に非常に近づいたときにレンダリングがどのように動作するかを確認することでした。 OpenCL カーネル コードは単精度浮動小数点数のみを使用して実行されるため、3D フラクタルの深いズームを行うことはできません。このアニメーションを 4K 解像度でレンダリングするのに、nVidia GTX 1050 ではわずか 9 時間かかりました。
マンデルボックス フライト OpenCL
マンデルボックス フライト OpenCL
これは、Mandelbulber v2 OpenCL alpha バージョンでレンダリングされたマンデルボックス フラクタルのテストレンダーです。
[3D フラクタル] 予言 (4K)
[3D フラクタル] 予言 (4K)
Mandelbulb3D から 4K でレンダリングされました。