00:30:00 このセクションでは、OpenCL がエラー コードとオブジェクトを返す方法について講演者が説明します。関数が CL オブジェクトを返す場合、そのオブジェクトが結果として返されます。ただし、CL オブジェクトを返さない場合は、結果としてエラー コードが返されます。コンテキストと、コンテキスト レベルでメモリがどのように割り当てられるか、つまりバッファとイメージがデバイス間で共有される方法について説明します。講演者はまた、CL get X info 関数、特に CL get device info についても触れました。これにより、開発者はデバイスの機能をクエリして、アルゴリズムに最適なデバイスを判断できます。最後に、講演者はバッファとイメージ、カーネルがそれらにアクセスする方法、およびイメージ アクセスの制限について説明します。
00:40:00 このセクションでは、講演者が OpenCL のディスパッチと依存関係について説明します。実行のドメインまたはグリッドに基づいてディスパッチがどのように実行されるか、および相互に追い越さないように依存関係を設定する方法について説明します。講演者は、待機リスト内のイベントの数とコマンドに関連付けられたイベントを考慮する、NQ コマンドの引数についても説明します。最後に、講演者は OpenCL C 言語の概要を説明します。この言語は C をベースにしており、ベクトル型や同期プリミティブなどの特定の制限と追加があります。この言語では、アドレス空間修飾子や組み込み関数だけでなく、作業項目や作業グループも使用できます。
00:45:00 このセクションでは、講演者が OpenCL とその機能 (カーネルのプログラミングで使用できるさまざまなアドレス空間、ベクトル型、スカラー型など) の概要を説明します。また、OpenCL API を使用してメモリ オブジェクトを作成し、プログラムを構築および実行する方法についても説明します。次に講演者は、OpenCL でのデータ並列処理とコンパイラでのループ展開がどのように異なるかについての質問に答えます。
00:50:00 このセクションでは、講演者がデータの並列実行の概念と、それを効率的に実行するコンポーネントの難しさを説明します。同氏は、OpenCL やその他のモデルのプログラムを明示的に並列化する必要性も強調しています。 inq_marker についても説明し、順序が崩れたキューでそれがどのように役立つかについて説明します。講演者は、定数メモリとは値が一定であることを意味し、読み取り専用の非常に高速な定数メモリに読み込むために特別な GPU で使用されることを繰り返し述べました。彼は、OpenCL と並列プログラミングの詳細については、MD Web サイトの OpenCL Zone をチェックすることを提案しています。最後に、get_global_ID(0) がカーネルの呼び出しごとにどのように同じ値を返すかについて説明します。
00:55:00 このセクションでは、講演者は、2 つの異なるアプリケーションが両方とも同じマシン上で実行され、OpenCL を使用しようとしている場合、今日のすべての実装がハードウェアを共有し、OS がアプリケーションを多重化することについて説明します。彼らは、ハードウェア ID に関する情報をクエリできる Visual Studio プラグインや Linux コマンド ライン バージョンなど、OpenCL 用のビジュアル プロファイラーを使用することを推奨しています。画像オブジェクトまたはバッファにデータをロードするオーバーヘッドはデバイスによって異なりますが、PCIe バスを介してデータを転送すると遅延が大きくなります。最後に講演者は、新しい AMD 680 100 GPU シリーズとそのベスト プログラミング プラクティスは、そのベースとなっている Evergreen アーキテクチャに似ていると述べました。
00:15:00 このセクションでは、講演者が基本的な n 体アルゴリズムについて説明します。このアルゴリズムは、何らかの形式の粒子間相互作用を受ける n 粒子の動きをモデル化します。このアルゴリズムでは、システム内の他のすべての粒子との相互作用の寄与を合計することによって、各粒子にかかる力を計算します。すべての粒子にかかる力が判明すると、粒子の位置と速度が小さな時間ステップで更新されます。このプロセスは粒子ごとに繰り返され、その結果、相互作用力を受けて移動する粒子のシミュレーションが行われます。このアルゴリズムは計算上 n 乗であり、メモリ転送帯域幅に制限があるコプロセッサを使用しても高速化が可能です。アルゴリズム全体は、C のわずか数十行のコードで記述できます。
00:15:00 このセクションでは、講演者が、OpenCL でビデオのフレームを処理および表示するために使用されるダブル バッファリング アプローチについて説明します。このアプローチでは、2 つのフレーム A と B を常にバッファリングし、一方をアップロードしている間にもう一方を処理します。これにより、処理時間とアップロード時間を加算する必要がなくなり、どちらかのプロセスにかかる最大時間だけがかかります。講演者は、カーネルの引数の設定についても説明します。これは一度行うだけでよく、パラメータを変更する必要がない場合は、その後のすべての処理実行に使用できます。
00:35:00 このセクションでは、講演者が OpenCL の Device Fission 拡張機能の実装に必要な入力と引数について説明します。講演者は、入力のメモリ バッファが 4 つの部分に分割され、FN c ランタイムによってポインタがそこに配置されると説明しました。メモリ バッファはメールボックス、ブロック、キャッシュ トランザクションで構成され、カーネルごとに一意の ID が生成されます。講演者はさらに、カーネルの各インスタンスは個別のデバイス上で実行され、すべてのイベントが完了すると、パディングが挿入されたデータが書き込まれると説明しました。カーネル自体には、効率的な実行を確保するためのブロックとキャッシュに関連する最適化が含まれます。
00:40:00 このセクションでは、講演者が OpenCL のデバイス分裂を利用するアプリケーションの実装について説明します。入出力、メールボックス、ローカル ブロック配列、ブロック サイズ、グループ ID などのさまざまなタイプを使用して、データ セットに並行してインデックスを付けるアプリケーションがどのように機能するかについて説明します。また、アプリケーションは、すべてが可能な限り並行して実行されるようにするために、単純なビジー待機およびブロックの最適化も実装しています。デバイスの分裂を利用することにより、このアプリケーションの実装は、ALU 演算をほとんどまたはまったく行わずに CPU の高速化を達成できる可能性を示しており、将来的にはより幅広いベクトルの実装でさらに高速化する可能性があります。講演者は、無限および Numa 空間システムに関する分割など、デバイス分裂の他のアプリケーションとユースケースについても説明します。
Udeepta Bordoloi, MTS Software Engineer in the Stream Computing Group Udeepta Bordoloi walks though several different ways to optimize an image convolution a...
Michael Houston, GPG System Architect Learn about OpenCL, what the transition to OpenCL will be like, what applications are ideal for OpenCL and what impact ...
In this video, you learn what OpenCL™ is and why it was designed the way itis. We go through design goals and the execution model of OpenCL™. Topicscovered i...
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.2。 OpenCL の概要
2- OpenCL の概要
このビデオでは、CPU と GPU を使用して計算を高速化できる並列コンピューティング用のプラットフォームである OpenCL について詳しく説明します。 OpenCL で書かれたプログラムはさまざまなデバイスやアーキテクチャ上で実行できるため、さまざまなプラットフォーム間でコードを移植できます。このビデオでは、データ並列処理やタスク並列処理など、OpenCL のさまざまな実行モデルについて説明し、メモリ オブジェクト、コマンド キュー、カーネル オブジェクトなど、OpenCL で使用されるさまざまなオブジェクトやコマンドについても説明します。このビデオでは、明示的なメモリ管理の必要性や並列プログラムのパフォーマンスが大幅に向上する可能性など、OpenCL を使用する利点と制限についても詳しく説明しています。
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。 3. GPU アーキテクチャ
3 - GPU アーキテクチャ
このビデオでは、グラフィックス プロセッサとしての GPU の起源と主な用途に注目しながら、GPU アーキテクチャの概要を説明します。低遅延パイプラインによるスカラー処理用に設計された CPU とは対照的に、GPU は高度な並列処理でピクセルを処理するように設計されています。 GPU のアーキテクチャはグラフィックス固有のタスク向けに最適化されているため、汎用の計算には適していない可能性があります。講演者は、GPU が単一スレッドの実行レイテンシーを最小化するのではなく、スレッドのセットのスループットを最大化する方法について説明します。ローカル データ共有、ウェーブ フロント、ワーク グループなど、GPU エンジン ブロックのアーキテクチャについても説明します。このビデオでは、単一パケットでの依存演算の発行や、グローバル ベータ シェアによる依存カウンターのサポートなど、コンパイラーが実行できるパッキング量の増加に役立つさまざまな GPU アーキテクチャの機能について説明します。 GPU と CPU コアの設計は類似している可能性がありますが、同様の設計にするためには、ワークロードが収束する必要があります。
GPU アーキテクチャに関するこのビデオでは、講演者がバリアの概念とその機能について詳しく説明しています。ワーク グループに GPU 内の複数のウェーブフロントが含まれている場合、バリアを使用してこれらのウェーブフロントが同期されます。ただし、グループ内に作業ウェーブフロントが 1 つだけ存在する場合、障壁は無意味になり、非運用状態になります。
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。 4 OpenCL プログラミングの詳細
4 - OpenCL プログラミングの詳細
このビデオでは、講演者が OpenCL プログラミングの概要を説明し、その言語、プラットフォーム、ランタイム API について説明します。彼らは、きめ細かい並列化、作業項目とグループまたはスレッド、同期、メモリ管理を必要とするプログラミング モデルについて詳しく説明します。次に講演者は、n 体アルゴリズムとその計算次数 n 乗の性質について説明します。 OpenCL カーネル コードがニュートン力学で粒子の位置と速度を更新する方法、1 つの粒子の位置を保存するキャッシュの導入方法、および浮動小数点ベクトル データ型を使用してカーネルが粒子の位置と速度を更新する方法について説明します。また、講演者は、パラメーターと引数を明示的に設定し、ホストと GPU の間でデータを転送し、同期のためにカーネル実行をキューに入れることによって、ホスト コードが OpenCL カーネルとどのように対話するかについても詳しく説明します。最後に、ビデオでは、複数のデバイスをサポートするように OpenCL コードを変更し、GPU 間でデータを同期し、それらを表す半分のサイズの配列にデバイス ID を設定する方法を説明します。
2 番目の部分では、OpenCL プログラミングのさまざまな側面について説明します。 2 つの配列間で更新されたパーティクル位置を同期するためのダブルバッファー方式、OpenCL の制限、メモリ割り当てにおけるグローバル ポインターとローカル ポインターの違いなどのトピックについて説明します。さらに、ベクトル演算、制御されたメモリ アクセス、ループ アンローリングなどの OpenCL プログラミングの最適化手法と、プロファイリング ツールなどの OpenCL 実装の分析に利用できるツールについても取り上げます。発表者は、OpenCL プログラマ向けのリソースとして OpenCL 標準を推奨し、標準と ATI Stream SDK の URL を提供します。このビデオでは、メモリ共有、コードの最適化、メモリ割り当て、計算ユニットの使用率などのトピックに関する質問も取り上げています。
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。 5. 現実世界の OpenCL アプリケーション
5 - 現実世界の OpenCL アプリケーション
このビデオでは、Joachim Deguara が、パフォーマンスの最適化に重点を置いて、彼が取り組んだマルチストリーム ビデオ処理アプリケーションについて語ります。このビデオでは、ビデオ形式のデコード、DMA を使用した CPU と GPU 間のメモリ転送、ダブル バッファリング、カーネルの実行、イベント オブジェクトを使用した操作の同期とプロファイル、OpenCL と OpenGL の相互運用、ビデオでのスワイプの処理、次のいずれかの選択など、さまざまなトピックを取り上げています。アルゴリズムを処理する場合は OpenCL および OpenGL。 Joachim 氏は、OpenCL アプリケーションで利用できるさまざまなサンプリングと SDK についても説明していますが、ビデオで説明されている特定のアプリケーションで利用できるサンプル コードは現時点では存在しないことに注意してください。
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。 6. OpenCL 用の Device Fission 拡張機能
6 - OpenCL 用の Device Fission 拡張機能
このビデオでは、講演者が OpenCL のデバイス分裂拡張機能に関連するさまざまなトピックを取り上げています。さまざまなタイプの拡張機能と、デバイスの分裂によって大きなデバイスを小さなデバイスに分割する方法について説明します。これは、優先度の高いタスク用にコアを予約したり、特定のワーク グループを特定のコアに確実に割り当てたりするのに役立ちます。彼らは、ベクトル プッシュバック操作を並列化するとき、並列パターンを使用してプロセスを最適化するとき、および OpenCL でネイティブ カーネルを作成するときにシーケンシャル セマンティクスを保持することの重要性について説明します。講演者はまた、OpenCL のデバイス分裂を利用するアプリケーションをデモンストレーションし、メモリ アフィニティと他のデバイスでのデバイス分裂の将来について説明します。
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。 7. 平滑化された粒子の流体力学
7 - 平滑化された粒子の流体力学
このビデオでは、流体力学方程式、特にナビエ・ストークス方程式を解くための手法である平滑化粒子流体力学 (SPH) について説明します。このビデオでは、密度、圧力、粘度の項を含む方程式内のさまざまな項と、それらがスムージング カーネルを使用して近似される方法について説明しています。 SPH に使用される数値アルゴリズム、および空間インデックスと相互運用機能の使用についても説明します。講演者は、空間インデックスと近隣マップを構築するプロセスと、物理がどのように計算されるかについて説明します。このビデオでは、視聴者にプログラムをダウンロードして使用するよう促し、シミュレーションの制限について説明しています。次に、講演者は、GPU のパフォーマンス、非圧縮の動作、キャッシュされたイメージの使用に関する聴衆からの質問に答えます。
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。 8. 最適化手法: 画像畳み込み
8 - 最適化テクニック: 画像畳み込み
このビデオでは、Udeepta D. Bordoloi が画像畳み込みにおける最適化手法について説明しています。
AMD Developer Inside Track: イメージ コンボリューションを最適化する方法
画像の畳み込みを最適化する方法
このビデオでは、ローカル データ共有の使用、定数の最適化、より大きなローカル領域を使用して効率を向上させるなど、画像畳み込みを最適化するためのさまざまな方法について説明します。講演者は、全体的なパフォーマンスを向上させるために画像畳み込みの処理時間を最小限に抑えることの重要性を強調し、ローカル メモリを使用してデータを再利用する新しい方法を強調しました。このビデオでは、明白なテクスチャやテクスチャの使用、思考力の使用、カウンターへのパス オプションの使用などの最適化手順についての提案が提供されています。画像畳み込み技術の最適化に関する段階的な記事は、開発者の AMD Web サイトで入手できます。
AMD デベロッパー セントラル: OpenCL の技術概要。 OpenCL の概要
AMD デベロッパー セントラル: OpenCL の技術概要。 OpenCL の概要
このビデオでは、Michael Houston が、マルチコア CPU、モバイル デバイス、およびその他の形式のシリコンを対象としたデータ並列計算の業界標準である OpenCL の概要を説明します。 OpenCL は、CUDA や Brook+ など、これまで競合していた独自の実装を統合し、独立系ソフトウェア ベンダーの開発を簡素化することを目的としています。ここでは、デバイス上で実行されるコードと、ゲーム開発者とのフィードバック用に設計されたキュー システムを使用してデバイスを管理するコードとの間の内訳が示されています。 OpenCL はグラフィック API と連携して動作するように設計されており、写真やビデオの編集、人工知能システム、モデリング、物理学などのさまざまなアプリケーションに使用できるユビキタス コンピューティング言語を作成します。発表者はハリウッド レンダリングでの OpenCL の使用についても説明しており、この分野でのさらなる取り組みを期待しています。
AMD デベロッパー セントラル: エピソード 1: OpenCL™ とは何ですか?
AMD デベロッパー セントラル:エピソード 1: OpenCL™ とは何ですか?
このビデオでは、OpenCL とその設計目標の概要を説明します。この設計目標は、さまざまなプロセッサを活用して逐次計算ではなく並列計算を高速化することに重点を置いています。 OpenCL を使用すると、カーネル、グローバルおよびローカル ディメンション、およびワーク グループを使用して、さまざまなプロセッサ向けに移植可能なコードを作成できます。ワークアイテムとワークグループはリソースを共有することで共同作業できますが、異なるワークグループ内のワークアイテム間で同期することはできません。最適な問題の次元は処理の種類によって異なり、最高のパフォーマンスを得るには最適な次元を選択することが重要です。 OpenCL は、OpenCL イベント モデルを使用してタスクとデータの並列処理を一緒に表現することで、システムの機能を最大限に活用できます。