In this video, you continue to learn about OpenCL™. We describe the details about the OpenCL™ platform and memory models. Topics covered include compute devi...
In this video, you learn about resource allocation, resource setup and how to setup the OpenCL™ runtime. Topics include choosing devices, creating contexts a...
In this video, you learn about the execution and synchronization of OpenCL™ kernels. Topics include program and kernel objects, compiling and executing kerne...
00:15:00 この抜粋では、講演者は OpenCL C の組み込みワークグループ機能と拡張機能について説明します。これらの機能には、メモリの同期を可能にするバリアやメンフィスなどの同期ツールが含まれます。講演者はまた、同じ機能を実行するために、すべての項目がヒットするとは限らないという障壁を設定するのではなく、ワークグループ内のすべての作業項目を使用することの重要性についても語ります。さらに、講演者は、アトミック関数やコンパイル時の丸めモードの選択など、さまざまな拡張機能についても説明します。講演者は、仕様書にアクセスしてこれらの関数と拡張機能について詳しく読み、実行時に確認することを推奨しています。
In this video, you learn about the OpenCL™ C kernel language. Topics include work items and work groups, data types, vector operations, address spaces, type ...
このビデオでは、カードに応じて CUDA または特定のグラフィックス ドライバーのインストールが必要な Windows のほとんどの新しいグラフィックス カードで動作できるオープン標準ツールとして OpenCL を紹介しています。講演者は、単純なプログラム、カーネルの作成プロセス、データのバッファー、カーネル引数とグローバル作業サイズの設定、OpenCL でのデバイス上でのワークロードの実行について、CUDA と比較しながら説明します。 GPU 作業用の OpenCL でのカーネルの作成、読み取りバッファーのエンキュー、メモリの割り当て解除に関連するパラメーターについて、計算を確認するためのサンプル コードを使用して説明しました。 OpenCL を使用してグレースケール画像に微妙なぼかしを適用する小さなプログラムを紹介することで、発表者は、OpenCL には CUDA より定型コードが多いものの、さまざまなグラフィックス カードに適用できるオープンで標準的なソリューションであり、メーカーに関係なくさまざまなシステムで再利用できることを強調しました。
00:00:00 このセクションでは、講演者が OpenCL を紹介し、それが Windows のほとんどの新しいグラフィックス カードで動作するオープン スタンダードであることについて説明します。ただし、カードに応じて CUDA または特定のグラフィックス ドライバーをインストールする必要があります。次に、講演者は簡単なプログラムを提示し、それが OpenCL でどのように動作するかを CUDA と比較しながら説明します。デバイス上でワークロードを実行する前に、カーネルの作成、データ用のバッファーの作成、カーネル引数とグローバル作業サイズの設定のプロセスを経ます。
We use OpenCL to run workloads on GPU and try a simple blur filter.Git repositoryhttps://github.com/kalaspuffar/openclPlease follow me on Twitterhttp://twitt...
This video starts the series on Heterogeneous Computing. In this video we introduce the concept of parallel processing with some examples.If you are interest...
00:05:00 このセクションでは、講演者が並列コンピューティングで一般的に使用される SIMD と SPMD の概念について説明します。 SIMD は Single structive Multiple Data の略で、各コアが異なるデータに対して同時に演算を実行できます。一方、SPMD は Single Program Multiple Data の略で、同じプログラムの複数のインスタンスがデータの異なる部分に対して独立して動作します。ループ ストリップ マイニングは、独立したプロセッサ間でデータ並列タスクを分割する一般的な手法であり、ベクトル ユニットを利用して反復を同時に実行できます。講演者は、SPMD とループ トリップ マイニングを使用したベクトル加算の例を示します。この場合、各プログラムはデータの異なる部分で実行されます。
This video provides an overview of two important papers on the design and programming of heterogenous processors/systems.S. Borkar and A. Chien, The Future o...
AMD デベロッパー セントラル: OpenCL の技術概要。エピソード 2: OpenCL™ とは何ですか? (続き)
AMD デベロッパー セントラル: OpenCL の技術概要。エピソード 2: OpenCL™ とは何ですか? (続き)
このビデオでは、Justin Hensley が OpenCL のプラットフォームとメモリ モデルについて説明します。これらは、OpenCL を使用してアプリケーションを高速化する際に理解することが重要です。同氏は、ホストが GPU やマルチコア プロセッサなどの 1 つ以上の OpenCL デバイスに接続されており、これらのデバイスには単一命令複数データ モデルでコードを実行する計算ユニットがあると説明しています。ワークアイテムにはプライベート メモリがあり、ワーク グループには共有ローカル メモリがあり、各デバイスにはグローバルな定数メモリがあり、最大のパフォーマンスを得るには開発者がメモリの同期とデータを明示的に管理する必要があります。さらに、Hensley 氏は、デバイスへの作業の送信、データの同期とプロファイリングに使用される、デバイス、コンテキスト、キュー、バッファー、イメージ、プログラム、カーネル、イベントなどの OpenCL オブジェクトについても説明します。最後に、プログラムとカーネル オブジェクトの作成、メモリ オブジェクトの作成、カーネルの適切な実行順序を確保するためのイベントを含むコマンド キューの作成という 3 つの簡単な手順で OpenCL プログラムを実行する方法について概説します。
AMD デベロッパー セントラル: OpenCL の技術概要。エピソード 3: リソースのセットアップ
AMD デベロッパー セントラル: OpenCL の技術概要。エピソード 3: リソースのセットアップ
OpenCL チュートリアル シリーズのエピソード 3 では、講演者が OpenCL でのリソースのセットアップと管理について詳しく掘り下げ、メモリ オブジェクト、コンテキスト、デバイス、コマンド キューなどのトピックを取り上げます。イメージの読み取りおよび書き込み呼び出しとサポートされる形式に焦点を当てて、イメージのメモリにアクセスして割り当てるプロセスについても説明します。 OpenCL イベント管理システムを使用してデータ転送の完了を保証する方法を説明しながら、同期および非同期メモリ操作の特性を調べます。最後に、CL get device info 呼び出しを使用してデバイス情報をクエリし、アルゴリズムに最適なデバイスを選択することをお勧めします。
ホスト アドレス空間に対しては、キュー マップ バッファーの CL が使用されます。最後に、CLN キュー コピー バッファは、2 つのメモリ オブジェクト間でメモリをコピーするために使用されます。
AMD デベロッパー セントラル: OpenCL の技術概要。エピソード 4: カーネルの実行
AMD デベロッパー セントラル: OpenCL の技術概要。エピソード 4: カーネルの実行
このセクションでは、Justin Hensley が OpenCL でのカーネル実行のトピックを取り上げ、カーネル オブジェクトには特定のカーネル関数が含まれており、カーネル修飾子を使用して宣言されることを説明します。彼は、カーネル引数の設定やカーネルのエンキューなど、カーネルを実行する手順を詳しく説明します。 Hensley 氏は、イベントを使用して複数のカーネルを管理し、同期の問題を防ぐことの重要性を強調し、CL wait for events を使用してイベントが完了するのを待ってから続行することを提案しています。このビデオでは、実行に最も時間がかかるカーネルを最適化するためのアプリケーションのプロファイリング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 の技術概要。エピソード 5: OpenCL™ C を使用したプログラミング
AMD デベロッパー セントラル: OpenCL の技術概要。エピソード 5: OpenCL™ C を使用したプログラミング
このビデオでは、ワークアイテム関数、ワークグループ関数、ベクトル型、組み込み同期関数など、OpenCL™ C 言語のさまざまな機能について説明します。このビデオでは、効率的な並列コード作成とワーク グループ間でのメモリ共有のために正しいアドレス空間修飾子を使用することの重要性を強調しています。ベクトル型の概念については、カーネル ポインター引数、ローカル変数、プログラム グローバル変数の正しいメモリ空間の使用とともに詳細に説明します。さらに、組み込みの数学関数や、barrier や memfence などのワークグループ関数については、実行時にこれらの関数をチェックするための提案が含まれています。
GPU 作業に OpenCL を使用する方法
GPU 作業に OpenCL を使用する方法
このビデオでは、カードに応じて CUDA または特定のグラフィックス ドライバーのインストールが必要な Windows のほとんどの新しいグラフィックス カードで動作できるオープン標準ツールとして OpenCL を紹介しています。講演者は、単純なプログラム、カーネルの作成プロセス、データのバッファー、カーネル引数とグローバル作業サイズの設定、OpenCL でのデバイス上でのワークロードの実行について、CUDA と比較しながら説明します。 GPU 作業用の OpenCL でのカーネルの作成、読み取りバッファーのエンキュー、メモリの割り当て解除に関連するパラメーターについて、計算を確認するためのサンプル コードを使用して説明しました。 OpenCL を使用してグレースケール画像に微妙なぼかしを適用する小さなプログラムを紹介することで、発表者は、OpenCL には CUDA より定型コードが多いものの、さまざまなグラフィックス カードに適用できるオープンで標準的なソリューションであり、メーカーに関係なくさまざまなシステムで再利用できることを強調しました。
EECE.6540 ヘテロジニアス コンピューティング (マサチューセッツ大学ローウェル校)
1. 並列処理の概要と例
このビデオでは、例を示しながら並列処理について簡単に紹介します。講演者は、並列コンピューティングでは、より大きなタスクをより小さなサブタスクに分割して並列実行する必要があると説明します。これを達成するための 2 つの主な戦略は、分割と征服と分散と収集です。このビデオでは、人間の感覚、自動運転車、細胞の成長など、本質的に多くの並列性を持つ自然および人工のアプリケーションの例を紹介しています。このビデオでは、並列処理の利点についても説明し、並列処理を並べ替え、ベクトル乗算、画像処理、およびテキスト本文内の文字列の出現数の検索にどのように適用できるかを示します。最後に、ビデオでは、並列リソースから得られた結果を収集して処理するための、合計プロセスとも呼ばれるリダクション プロセスを紹介します。
2. 同時実行性、並列性、データおよびタスクの分解
2. 同時実行性、並列性、データおよびタスクの分解
このビデオでは、並行性と並列性の概念、タスクとデータの分解の使用法、および並列性と並行性のためのデータ分解のテクニックを詳しく説明します。アムダールの法則は、複数のプロセッサーでタスクを実行する場合の理論的な高速化を計算する手段として検討されています。タスクの依存関係グラフの重要性は、問題をサブタスクに分割するときにタスク間の依存関係を特定する際に強調されます。入力データや行ベクトル分割などのデータ分解の方法は、計算の実行に役立つことが示されています。すべてのサブタスクが完了した後に正しい結果を生成するには、アトミック操作と同期が不可欠であると説明されています。
3. 並列コンピューティング: ソフトウェアとハードウェア
3. 並列コンピューティング: ソフトウェアとハードウェア
このビデオでは、コンピューティングで高レベルの並列処理を実現するためのさまざまなアプローチについて説明します。講演者は、命令レベル並列処理 (ILP)、ソフトウェア スレッド、マルチコア CPU、SIMD、SPMD プロセッサなど、並列コンピューティングを実行するために使用されるハードウェアおよびソフトウェアの技術について説明します。このビデオでは、並列処理密度の重要性と、効率的な並列コンピューティングを可能にするコンピューティング/プロセッシング ユニットの概念についても説明しています。さらに、講演者は、同期を目的としたアトミックな操作を作成する際の課題と、GPU で効率的に実行するために問題を再構築する必要性についても説明します。
4. 異種プロセッサに関する 2 つの重要な論文
4. 異種プロセッサに関する 2 つの重要な論文
このビデオでは、プロセッサ設計とエネルギー効率のトレンド、カスタマイズされたハードウェアと専用アクセラレータを使用する利点、大規模コアと小規模コアのバランスをとることの重要性、データ移動とコア間の効率的な通信の課題など、ヘテロジニアス コンピューティングに関連するさまざまな論文を取り上げています。これらの論文では、異種プロセッサを使用する場合のスケジューリングとワークロード パーティションを理解する必要性や、OpenCL、CUDA、OpenMP などのプログラミング言語やフレームワークを使用することについても説明しています。全体として、論文は、異種コンピューティング環境でパフォーマンスとエネルギー効率を最大化するために複数のコアとアクセラレータを利用することの潜在的な利点を強調しています。
5. コンピューティングハードウェアの概要
5. コンピューティングハードウェアの概要
このビデオでは、コンピューティング ハードウェアの概要を示し、プロセッサ アーキテクチャ、設計上の考慮事項、マルチスレッド、キャッシュ、メモリ階層、制御ロジックの設計などのトピックについて説明します。また、プログラムがタスクを実行するためにコンピューターが従う一連の命令であることや、システム ソフトウェアやアプリケーションなどのさまざまな種類のプログラムについても説明します。このビデオでは、CPU やメモリなどのコンピュータのハードウェア コンポーネントが連携してプログラムを実行し、タスクを実行することの重要性を強調しています。