This is my first YouTube lecture. It provides a high-level overview of OpenCL 1.2, the standard, and the models within it. This lecture provides you with a...
OpenCL 1.2: OpenCL C に関するこのビデオでは、講演者はデバイス プログラミング用に設計された C の修正版として OpenCL C を紹介していますが、固定型サイズやインライン関数の機能など、いくつかの重要な違いがあります。メモリ領域、ベクトル、構造、カーネル、およびベクトル化されたコードを実現する方法について説明します。これらは、ローカルおよび定数メモリを使用することの重要性を強調し、拡張機能を使用する際の注意を推奨しています。講演者は、最適なパフォーマンスのために OpenCL C の基本構造と仕組みを理解することの重要性を強調し、視聴者に OpenCL とその関連モデルについて学び続けることを奨励します。
00:00:00 このセクションでは、ビデオで OpenCL デバイス プログラミングの主要言語として OpenCL C を紹介します。 OpenCL C は、デバイスをターゲットとする C プログラミング言語の修正版ですが、関数ポインターや再帰がないこと、関数呼び出しがインライン化される可能性があることなど、従来の C99 とはいくつかの違いがあります。これらの違いはありますが、OpenCL C には C99 にはない機能がいくつかあるため、C のサブセットではありません。このセクションでは、メモリ領域、ベクトル演算、構造、関数、カーネルなどの重要な基本について説明します。目的は、視聴者が OpenCL を効率的に使い始めることができるように、十分な背景を提供することです。
00:05:00 このセクションでは、OpenCL C と C の違いについて説明します。 OpenCL C では、2 の補数を使用した符号付き整数の具体的な表現が提供されますが、C ではこれが指定されていません。 OpenCL C の型には、ベクトル型やイメージ型などの固定サイズがありますが、これらは C には存在しないか、あまり洗練されていません。さらに、OpenCL C では、char、short、int、long などの整数型のサイズと、それらの符号付き型のサイズが定義されています。そして署名のないバージョン。 OpenCL C ではホストとデバイスのタイプが異なることに留意することが重要であり、それらの間の正しいデータ転送を保証するためにミドルウェアまたはライブラリを使用する必要があります。
00:10:00 このセクションでは、講演者が OpenCL C メモリ モデルと、キーワードを使用してプライベート、定数、ローカル、グローバルなどのメモリ領域を指定する方法について説明します。 OpenCL C では、一部の型はホストとデバイス間で通信できないため、メモリがどこにあるかを知ることが重要です。講演者はまた、ベクトルの概念を紹介し、プロセッサ内で行われる操作に対して適切なベクトル化コードを取得するためのさまざまなアプローチについて説明します。あるメモリ領域から別のメモリ領域へのポインタの移動は許可されていませんが、あるメモリ領域から別のメモリ領域へのコピーは可能です。
00:15:00 このセクションでは、講演者はコードのベクトル化に利用できるさまざまなオプションについて説明し、ベクトル化を実現する自然かつ効率的な方法として OpenCL C を強調します。 OpenCL C のベクトル型は第一級のものであり、ユーザーは直接アクセスできます。ベクトル間のコンポーネントごとの演算には、加算、減算、乗算、またはその他の関係演算子などの一般的な演算子の使用が含まれます。ただし、関係演算子はベクトルを比較するときに混乱を招く可能性があります。これは、結果がコンポーネントごとに行われるブール演算を含むベクトルになるためです。そのため、ユーザーはこの点に注意する必要があります。最後に、スカラーとベクトルの間の混合演算は未定義であるため、ユーザーはそのような演算を実行する際には注意する必要があります。
00:20:00 このセクションでは、インストラクターが OpenCL C でのベクトル演算とアドレス指定について説明します。ベクトルはベクトルまたはスカラーで演算でき、ベクトルのサイズに合わせてパディングされ、ベクトルのコンポーネントにはドットを使用してアクセスできます。特定のコンポーネント番号を 16 進数で表した表記法。インストラクターは、高レベルの質問は、そもそも OpenCL ベクトル型を使用する理由であると指摘し、ベクトルを使用すると、プログラマとコンパイラの間でベクトル演算を明確に伝達できるようになり、コンパイラがベクトル演算をより適切に最適化できるため、パフォーマンスが向上する可能性があると説明しました。 。最後に、インストラクターは、OpenCL C ではデータを集約するための構造体と共用体の使用もサポートしていると述べました。
00:25:00 このセクションでは、講演者が OpenCL C 構造の使用法と、ホストとデバイス間のデータ交換に注意することの重要性について説明します。彼らは、OpenCL C 構造の使用を避けるようアドバイスしています。これは、OpenCL C 構造を使用するとパフォーマンスの問題が発生する可能性があり、データをコピーするときにバイナリ レイアウトを正しく取得することが難しいためです。講演者は関数について、そしてそれらが再帰が禁止されていることを除いて特別なことは何もない単なる普通の C 関数であることについて話します。また、プライベート メモリ空間は引数に暗黙的に含まれるため、異なるメモリ領域を同じ方法で処理する場合に問題が発生する可能性があるとも述べています。最後に、講演者はカーネルをデバイス実行のエントリ ポイントとして説明し、カーネル引数がグローバルな何かへのポインタであるか、コピーされる単なる値であるかを説明します。
00:35:00 このセクションでは、講演者は OpenCL C カーネルでのローカル メモリと定数メモリの使用について説明します。ローカル メモリは、ワーク グループ内のすべての作業項目間で共有されるデータを保存するために使用されます。一方、定数メモリは、同様にすべての作業項目間で共有される読み取り専用メモリです。カーネル自体はメモリを割り当てることができず、複数のカーネルが相互に連携できないことに注意することが重要です。講演者は、OpenCL C にはベクトル化を最適化し、コンパイラに情報を伝えるために使用できる属性があるとも述べています。
00:40:00 このセクションでは、講演者がカーネルのパフォーマンスを最適化するために必要なワークグループ サイズの重要性について説明します。彼は、ワークグループのサイズが固定されている場合、コンパイラーによる特別な最適化の使用について言及しています。講演者は OpenCL のイメージ サポートについて簡単に話しますが、彼は汎用コンピューティングに焦点を当てているため、これについてはあまり興味がありません。さらに、ワークアイテム関数、数学関数、整数関数、幾何学関数など、標準ライブラリのような組み込み OpenCL C 関数についても触れています。 OpenCL C プログラミング モデルはパフォーマンスを重視して設計されており、アトミックな操作と並列処理が提供されているため、同期は複雑なトピックです。最後に、講演者は、OpenCL C の基本構造と仕組みを理解すれば利用できる OpenCL の拡張機能について言及します。
This video builds upon the high-level overview of OpenCL that you saw in the first video, and describes OpenCL C. You aren't going to learn everything about...
00:30:00 このセクションでは、実行可能なウェーブフロントの数を実行可能な総数と比較して測定する尺度として占有の概念を導入し、説明します。占有率の計算が実証され、より高速なカーネルの設計におけるその重要性が強調されます。占有の制限要因は、すべての処理要素間で共有されるプライベート メモリとローカル メモリとして特定されます。 ALU 命令と I/O 命令を織り交ぜることはレイテンシを隠すために重要であり、十分な ALU 命令があることで占有率が向上し、その結果カーネルが高速になることが説明されています。
This lecture demonstrates GPU architecture in a way that should be easily understood by developers. Once you tackle this lecture, you are well on your way t...
00:35:00このセクションでは、数値計算における計算リソースの効率的な利用を可能にする OpenCL テクノロジーの能力を講演者が紹介します。このデモでは、単一の CPU での境界値問題の計算を示します。完了までに約 60 秒かかります。 16 スレッドで実行すると、計算時間は 4.8 秒に短縮されました。次に、講演者が GPU で同じ計算をデモンストレーションすると、計算時間が約 180 ミリ秒に短縮されました。 GPU から得られる結果は CPU から得られる結果と同じであり、両方の計算で使用されるコードはほぼ同じですが、パフォーマンスを向上させるために若干の変更が加えられています。このデモンストレーションは、OpenCL テクノロジーが科学および一般用途に切り開く刺激的な可能性を強調しています。
00:40:00ビデオのこのセクションでは、スピーカーが視聴者にいくつかのことを提案します。まず彼は、Mac Research Org と呼ばれる Mac を使用する科学者のためのオンライン コミュニティについて語り、視聴者に参加するよう勧めています。次に、彼は他の 2 つの便利なチュートリアル シリーズ、Cocoa for Scientists と X Grid Tutorials について言及しています。これらも Web サイトから入手できます。最後に、彼は視聴者に、サーバー、ハードウェア、その他の経費の維持費に役立つため、Web サイトにリンクされている Amazon ストアから商品を購入してコミュニティを支援するよう呼びかけています。
In this first episode, the Open Computing Language (OpenCL) will be introduced. Background information on what it is, why it's needed and how you can use it ...
In this episode, we'll go over the fundamentals of OpenCL. Discussing concepts that once understood, will make implementing and using OpenCL much easier. Thi...
00:40:00 このセクションでは、OpenCL カーネルを外部ファイルまたは C 文字列としてプログラムにロードする方法についてビデオで説明します。カーネルを外部ファイルとしてロードする方がクリーンかもしれませんが、エラーが発生した場合にコードのデバッグが難しくなる可能性があります。一方、カーネルを C 文字列としてロードすると、ユーザーがコードを表示することが困難になります。また、カーネル コードを保護するためのオプションがいくつかあります。さらに、このビデオでは、プログラムをプリコンパイルする場合とジャストインタイムでコンパイルする場合の利点と欠点についても説明しています。プリコンパイルではカーネル コードを隠すことができますが、別のハードウェアでプログラムを実行するには、プリコンパイルでは不可能なさまざまな最適化が必要になる場合があります。全体として、このビデオでは、どちらのオプションにも長所と短所があり、プログラマは方法を選択する際にニーズを慎重に評価する必要があることを強調しています。
In this episode we cover some questions that were asked on the forums about double-precision arithmetic, object oriented programming, clarification on global...
00:55:00 このセクションでは、講演者は Mac Research Web サイトと、チュートリアルから専門家のチュートリアル、コミュニティ ディスカッションに至るまで、利用可能なリソースを宣伝します。この Web サイトは無料でアクセスでき、OpenCL およびその他の開発者リソースに関する情報が含まれています。講演者はまた、Web サイトに関連付けられた Amazon ストアがあることにも言及し、Mac Research をサポートするためにそこから製品を購入するようユーザーに勧めています。講演者は、次のビデオではコードとカーネルの最適化を使用した実際の例に焦点を当てると述べて締めくくりました。
In this episode we cover some questions regarding function calls from kernels and the use of clFinish. Also, we'll discuss basic GPU architecture, memory lay...
This episode covers questions hthat were generated from the previous podcast. We'll discuss GPU layout/terminology and bank conflicts resulting from shared m...
In this episode we'll go over an example of real-world code that has been parallelized by porting to the GPU. The use of shared memory to improve performance...
00:35:00 このセクションでは、講演者が異種世界のソフトウェアがプログラミングにどのような影響を与えるかについて話します。未来は並列です。つまり、プログラミングは並列処理に適応する必要があり、それにはさまざまな答えがあります。並列プログラミング モデルには、粗粒度のスレッド API を使用する言語や抽象化に焦点を当てた言語など、さまざまな言語が存在します。講演者はまた、プログラミングにおける並列性はタスクの分解とデータの分解によってもたらされ、タスク間の依存関係を作成し、タスク間で通信し、高速化するために負荷分散を実行するには、タスクベースのモデルとランタイムにこれらの機能が必要であることにも言及しました。アップ計算。現在のこれらの例のほとんどは、Intel や Apple などの企業によって提供されている CPU に関するものですが、マネージド言語の観点からは、ランタイム用の .Microsoft の最近のネットが最も顕著です。
OpenCL 1.2: 概要
OpenCL 1.2: 概要
この講義では、OpenCL 1.2、標準、およびそのモデルの概要を説明します。
この講義では、ヘテロジニアス コンピューティング、OpenCL C、および OpenCL を使用して高性能ソフトウェアを作成する方法を学習するための強固な基礎を提供します。
OpenCL 1.2: OpenCL C
OpenCL 1.2: OpenCL C
OpenCL 1.2: OpenCL C に関するこのビデオでは、講演者はデバイス プログラミング用に設計された C の修正版として OpenCL C を紹介していますが、固定型サイズやインライン関数の機能など、いくつかの重要な違いがあります。メモリ領域、ベクトル、構造、カーネル、およびベクトル化されたコードを実現する方法について説明します。これらは、ローカルおよび定数メモリを使用することの重要性を強調し、拡張機能を使用する際の注意を推奨しています。講演者は、最適なパフォーマンスのために OpenCL C の基本構造と仕組みを理解することの重要性を強調し、視聴者に OpenCL とその関連モデルについて学び続けることを奨励します。
OpenCL GPU アーキテクチャ
OpenCL GPU アーキテクチャ
このビデオでは、OpenCL プログラミングのコンテキストで GPU のアーキテクチャを詳しく説明します。講演者は、OpenCL GPU アーキテクチャと一般的な GPU アーキテクチャの違い、ワークグループの最小単位としてのウェーブフロントの概念、メモリ I/O とレイテンシの隠蔽の問題、占有と結合メモリ アクセスに影響を与える要因について説明します。 GPU パフォーマンスを測定する必要性だけでなく、合体メモリ アクセスを念頭に置いてアルゴリズムとデータ構造を設計することの重要性も強調されています。講演者は、基礎となるプロセスについての深い知識を必要とせずに、テクノロジーを活用して最適なパフォーマンスを実現するための支援を得るために視聴者に連絡するよう勧めています。
エピソード 1 - OpenCL の概要
エピソード 1 - OpenCL の概要
この OpenCL の紹介ビデオでは、David Gohara が、さまざまなデバイスやハードウェアにわたるコンピューティング リソースへの簡単かつ効率的なアクセスを可能にする OpenCL の設計方法を説明し、画像やビデオの処理、科学技術コンピューティング、医療画像処理および財務目的。 OpenCL はデバイスに依存しないオープン標準テクノロジーであり、データ並列タスクに特に効率的です。この講演者は、数値計算の計算時間を短縮する OpenCL テクノロジの力を実証し、科学研究および一般用途における OpenCL テクノロジの可能性を強調します。さらに、視聴者は、Mac を使用している科学者向けのオンライン コミュニティ、Mac 研究組織に参加し、Web サイトにリンクされている Amazon ストアから商品を購入してコミュニティをサポートすることをお勧めします。
エピソード 2 - OpenCL の基礎
エピソード 2 - OpenCL の基礎
このビデオでは、OpenCL プログラミング言語を紹介し、その使用方法の基本を説明します。コンピューター システムで使用できるさまざまな種類のメモリ、リソースの割り当て方法、カーネルの作成および実行方法などのトピックについて説明します。
エピソード 3 - OpenCL プロジェクトの構築
エピソード 3 - OpenCL プロジェクトの構築
このビデオでは、OpenCL に関する一般的な質問と懸念事項の包括的な概要を提供します。取り上げられるトピックには、倍精度演算、オブジェクト指向プログラミング、グローバルおよびワークグループのサイズ、OpenCL で解決できる科学的問題などが含まれます。講演者は、グローバルおよびローカルのワークグループ サイズを慎重に選択すること、および GPU のデータ レイアウト設定に合わせてアルゴリズムとデータ構造を変更することの重要性を強調しました。講演者はまた、OpenCL でのコーディングの基本的な例を示し、プログラム内でカーネルをロードして実行する方法について説明します。その他のトピックには、大きな数の処理、メモリ割り当て、コマンド キューの管理などがあります。このビデオは、疎行列ベクトル乗算と混合精度演算に興味のあるユーザー向けの追加リソースへの参照で終わります。
実行している特定のデバイス。最後に、OpenCL を使用して解決できる科学的問題の種類と、OpenCL がニーズにとって適切な選択となる場合について説明します。
エピソード 4 - メモリのレイアウトとアクセス
エピソード 4 - メモリのレイアウトとアクセス
チュートリアルのこのエピソードでは、GPU パフォーマンスを最大化するために不可欠なメモリ レイアウトとアクセスに焦点を当てます。ポッドキャストでは、GPU アーキテクチャ、スレッド処理クラスター、メモリ結合について取り上げ、GPU の使用を最適化し、並列計算を効率的に実行する方法を説明します。講演者は、競合を引き起こす可能性のあるデータ アクセスとインデックス作成の問題にも言及し、パフォーマンスを向上させるために共有メモリと結合読み取りの使用を推奨しています。全体として、このビデオでは、互換性を保証するために OpenCL 指定の関数と組み込みデータ型を理解することの重要性を強調し、さらなる学習のためのリソースを提供しています。
エピソード 5 – 質問と回答
エピソード 5 – 質問と回答
このビデオでは、ホストが GPU と OpenCL プログラミングに関する質問に答えます。コア、ストリーミング マルチプロセッサ、その他のユニットを含む GPU の組織構造について説明します。バンク競合とローカル メモリの概念についても、バンク競合がどのように発生するかを示すために使用される行列転置の例とともに詳細に説明されています。講演者は、ローカル データ配列のパディングや、異なるバンクによってサービスされる異なる要素の読み取りなど、バンクの競合を回避するためのソリューションを提供します。最後に、講演者は Mac 研究 Web サイトのリソースを宣伝し、次のセッションで最適化テクニックを使用した実際の例を提供することを約束します。
エピソード 6 - 共有メモリ カーネルの最適化
エピソード 6 - 共有メモリ カーネルの最適化
このビデオでは、共有メモリ カーネルの最適化について、特に生体分子の静電気特性を理解するために使用されるコードの文脈で説明しています。同期ポイントの使用とワークグループ内の作業項目間の通信は、プログラムが効果的に動作するために複雑な計算を実行するための鍵となります。さらに、共有メモリは連携して動作し、大量のデータを取り込むことで、読み取り専用データへのアクセスが高速化され、計算のパフォーマンスが向上し、アクセス速度の高速化がサポートされます。講演者は、グリッドの境界での非効率な処理計算を回避することの重要性と、同期ポイント、バリア、共有メモリを適切に使用することの重要性も強調しています。最後に、彼は OpenCL の実行の微妙な違いを強調し、Mac 上で実行されるデモンストレーションを使用して、GPU 使用のためのシステムの最適化に関するアドバイスを提供します。
AMD デベロッパー セントラル: OpenCL プログラミング ウェビナー シリーズ。 1. 並列コンピューティングとヘテロジニアス コンピューティングの概要
1-並列コンピューティングとヘテロジニアス コンピューティングの概要
この YouTube ビデオの講演者は、CPU や GPU などの複数の処理コンポーネントを 1 つのシステムに組み合わせる並列コンピューティングおよびヘテロジニアス コンピューティングの概要を説明します。チップ上の融合関連システムの利点について説明します。これにより、並列コンピューティングおよびヘテロジニアス コンピューティングのプログラミング モデルが簡素化され、複雑さを軽減しながら高いパフォーマンスが可能になります。講演者は、データ並列処理とタスク並列処理、並列プログラミング モデル用のプログラミング言語、MDS GPU と Intel CPU の間のトレードオフなどのさまざまなアプローチについても説明します。
このビデオでは、Intel の Sandy Bridge などの新しいアーキテクチャに焦点を当てて、並列コンピューティングとヘテロジニアス コンピューティングの最近の開発について説明します。ただし、プログラミング モデルの問題に対する明確な解決策は現時点ではありません。 AMD と Intel は進歩の先頭に立っているが、この分野は時間の経過とともに進歩し続けることが予想される。