트레이딩에서 OpenCL - 페이지 10

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쉽고 효율적이며 효율적: PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용한 GPU 프로그래밍(1)

PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용한 GPU 프로그래밍(1)

이 비디오는 Python을 사용한 효율적인 GPU 프로그래밍을 위한 패키지인 PyOpenCL 및 PyCUDA를 소개합니다. 발표자는 Nvidia의 CUDA와 달리 다른 공급업체 장치와 통신할 수 있는 유연성에 대해 OpenCL의 장점을 강조합니다. 프로그래밍 모델에는 그리드의 서로 다른 사각형을 구분하기 위한 인덱싱 정보가 포함되어 있어 메모리 캐시에 대한 의존도를 높이고 병렬성을 높일 수 있습니다. 또한 PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용하면 컴퓨팅 장치와 쉽게 통신하고 프로그래밍할 수 있으므로 더 빠른 생산성과 비동기 컴퓨팅이 가능합니다. 연사는 또한 장치 메모리 관리의 중요성과 PyOpenCL 및 PyCUDA에서 원자적 작업의 가용성에 대해 논의합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서 Andreas Faulkner는 Python을 사용한 쉽고 효과적이며 효율적인 GPU 프로그래밍을 위한 패키지로 PyOpenCL 및 PyCUDA를 소개합니다. Faulkner는 PyOpenCL 및 PyCUDA가 Python 인터페이스를 통해 CUDA 또는 OpenCL을 통해 GPU 프로그래밍을 가능하게 한다고 설명합니다. 또한 그는 Nvidia의 CUDA 장치와 비교하여 다른 공급업체 장치와 통신할 수 있는 유연성으로 인해 OpenCL의 이점을 강조합니다. Faulkner는 GPU를 사용하면 다른 시스템을 구현함으로써 기존 CPU보다 더 나은 작업을 수행할 수 있다고 주장합니다. 이 시스템에서는 여러 개의 거칠고 단순한 구성 요소에 의해 명령이 제어됩니다. 궁극적으로 PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용하여 프로그래머는 과학 컴퓨팅 워크로드를 실행하기 위해 16개의 독립적인 명령을 제어할 수 있습니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 연사는 메모리 속도 저하 문제를 해결하기 위해 더 많은 병렬 처리를 추가하는 Cindy Acosta의 핵심 아이디어에 대해 논의합니다. 더 많은 ALU를 추가하고 공유 스토리지 및 컨텍스트 스토리지의 양을 늘림으로써 칩은 메모리 정지로 인해 차단된 경우에도 유용한 작업을 계속 수행할 수 있습니다. 프로그램에서 병렬성을 표현하는 것이 병렬 프로그램을 순차 프로그램으로 변환하는 것보다 훨씬 쉽기 때문에 목표는 무한한 수의 코어를 프로그래밍하는 것입니다. 궁극의 하드웨어 설계에는 더 많은 병렬 처리가 가능하고 메모리 캐시 및 잘못된 실행에 대한 의존도가 낮아지는 방식으로 구성된 128개의 독립 명령어 세트가 포함됩니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서 발표자는 하드웨어의 진정한 스케일 특성을 보존하기 위해 무한히 많은 숲과 오류가 있는 그림에 컴퓨터의 하드웨어를 매핑하는 방법을 설명합니다. 이는 작업 항목 수를 그룹화하는 2차원 그리드로 작업 항목을 정의함으로써 달성됩니다. 이러한 그룹을 시스템에 매핑하면 추가 병렬 처리를 순차 실행으로 전환할 수 있습니다. PyOpenCL 및 PyCUDA에서 제공하는 프로그래밍 모델은 칩에 병렬 처리가 남아 있지 않은 경우에만 순차 실행으로 전환하여 칩에 대한 병렬 처리 풀처럼 동작합니다.
  
  
• 00:15:00 비디오의 이 섹션에서 화자는 PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용한 GPU 프로그래밍의 프로그래밍 모델을 설명합니다. 모델에는 단일 기능을 여러 번 실행하는 것이 포함되며 각 실행은 그리드의 사각형에 해당합니다. 그리드의 서로 다른 사각형을 구별하기 위해 로컬 및 글로벌 ID와 같은 인덱싱 정보가 사용되며 이 정보를 사용하여 데이터에 액세스하는 함수가 작성됩니다. 연사는 계속해서 OpenCL이 GPU 프로그래밍에 사용되는 개방형 컴퓨팅 언어이며 런타임 코드 생성을 제공하고 상자에서 사용할 수 있는 다양한 컴퓨팅 성능과 대화할 수 있는 유연한 방법이라고 설명합니다.
  
  
• 00:20:00 이 섹션에서 발표자는 OpenCL의 사용 및 구현에 대해 논의하며 적어도 세 가지 고품질 구현이 있다고 말합니다. CUDA는 NVIDIA의 웹 페이지에 존재하기 때문에 더 오래 사용되었고 더 눈에 띄지만 OpenCL은 Apple을 포함한 여러 조직에서 채택되었습니다. 발표자는 자신이 OpenCL에 대한 수업을 가르쳤고 여러 학생이 CUDA 대신 OpenCL을 사용하기로 선택한 좋은 아이디어라는 것을 알게 되었다고 말합니다. 또한 발표자는 OpenCL과 CUDA 간에 개념적으로 큰 차이가 없으며 성능 차이는 종종 인위적인 것이라고 강조합니다.
  
  
• 00:25:00 이 섹션에서 발표자는 호스트와 런타임 인터페이스에서 시작하여 GPU 프로그래밍의 아키텍처에 대해 논의하고 그 안에 있는 다양한 플랫폼과 컴퓨팅 유닛을 설명합니다. 그런 다음 발표자는 PyOpenCL과 Python이 다양한 컴퓨팅 장치와 통신하고 프로그래밍할 수 있는 기능을 소개합니다. 이를 통해 생산성을 높이고 스핀 처리를 허용할 수 있습니다. PyOpenCL의 사용은 기술적 세부 사항에 대해 걱정할 필요 없이 Python과 같은 고급 언어의 컴퓨팅 장치를 활용하는 데 적합합니다.
  
  
• 00:30:00 이 섹션에서 발표자는 컴파일 타임과 런타임에 컴파일하는 것의 차이점과 GPU용 스크립팅이 어떻게 방어할 수 있는지에 대해 논의합니다. 그는 속도가 그다지 중요하지 않은 높은 수준의 느린 연기와 같은 특정 코드의 경우 GPU 프로그래밍에 스크립팅 언어를 사용하는 것이 합리적이라고 설명합니다. 또한 CPU는 GPU 프로그래밍에서 교통 경찰 정도로 제한되기 때문에 Python과 같은 스크립팅 언어를 사용하면 작업을 완료하는 데 훨씬 빠를 수 있습니다. 그런 다음 발표자는 PyOpenCL을 소개하고 이를 통해 사용자가 컴파일을 기본적으로 지원하여 런타임에 C 소스 코드를 실행할 수 있는 방법을 소개합니다.
  
  
• 00:35:00 이 섹션에서 발표자는 난수 배열로 시작하고 데이터를 GPU로 전송할 버퍼를 생성하는 OpenCL 컨텍스트를 생성하여 PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용한 GPU 프로그래밍을 시연합니다. 그런 다음 CL 프로그램을 생성하여 데이터를 곱하고 크기 8의 격자에 명령을 사용하여 호출합니다. 발표자는 프로그램의 단순성을 강조하고 CUDA와 달리 더 큰 그리드 크기에서도 프로그램이 여전히 완벽하게 실행됨을 보여줍니다. 그들은 원하는 출력을 얻었음을 확인하고 프로그래밍 모델을 이해하는 데 도움이 되도록 프로그램을 더 많이 변경할 것을 제안함으로써 결론을 내립니다.
  
  
• 00:40:00 이 섹션에서 화자는 PyOpenCL 및 PyCUDA 프로그래밍에서 그리드 크기 및 작업 그룹 크기의 개념을 설명합니다. 작업 그룹의 크기에 관계없이 전역 그리드 크기는 동일하게 유지된다는 점에 유의해야 합니다. 작업 그룹 크기를 변경하면 성능이 크게 달라질 수 있습니다. 발표자는 또한 16 x 16 워크아웃 그룹을 사용하도록 프로그램을 변경하는 방법과 그룹당 하나의 작업 항목을 사용하여 카테고리에 256개를 사용하는 것과 비교하여 벤치마킹하는 방법에 대해 설명합니다. CPU와 GPU가 서로 통신하고 실제 계산이 비동기식으로 실행된다는 점을 염두에 두는 것이 중요합니다.
  
  
• 00:45:00 이 섹션에서 강사는 PyOpenCL에서 커널 로그 및 점 대기 명령을 사용하여 타이밍을 측정하는 방법을 설명합니다. 벤치마킹을 수행할 때 커널 로그 전후에 시간 측정값을 기록하고 마지막에 dot wait 명령을 사용하여 커널의 완전한 실행을 보장합니다. 강사는 또한 PyOpenCL 및 PyCUDA가 기본 계층에 대한 완전한 액세스를 제공하고 리소스를 자동으로 관리하여 생산성을 쉽게 높일 수 있는 방법을 강조합니다. 또한 이러한 라이브러리는 다른 프레임워크와 원활하게 통합되며 Nvidia와 같은 공급업체의 확장을 포함하여 모든 주요 운영 체제에서 작동합니다.
  
  
• 00:50:00 이 섹션에서 발표자는 PyOpenCL 및 PyCUDA에서 원자적 작업의 가용성에 대해 논의하며 표준의 기본 부분의 일부로 제공되며 하드웨어에서 사용할 수 없는 경우 에뮬레이션되지 않는다고 말합니다. 화자는 또한 코드 생성에서 문자열 표현의 사용에 대해 언급했는데, 이는 PyOpenCL 위에 구축될 것이라고 말했습니다. 이 섹션은 장치 메모리를 신중하게 관리하는 것의 중요성을 강조하고 PyOpenCL 및 PyCUDA에 대한 문서의 가용성을 참조하는 스피커로 끝납니다.
  
  
• 00:55:00 이 섹션에서 발표자는 PyOpenCL 및 PyCUDA가 어떻게 프로그래머의 생산성을 높이고 오픈 소스 라이브러리를 사용하여 사소한 작업을 코딩할 때 귀중한 시간을 절약할 수 있는지 설명합니다. 또한 Python에 대한 과장된 광고를 생성하고 C++를 모르는 프로그래머가 프로그램을 빠르게 작성할 수 있도록 합니다. 개방형 CL에서 여러 컨텍스트를 사용하면 단일 소스에서 프로그램의 대규모 계산을 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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쉽고 효율적이며 효율적: PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용한 GPU 프로그래밍(2)

PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용한 GPU 프로그래밍(2)

비디오는 PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용하는 GPU 프로그래밍의 다양한 측면에 대해 설명합니다. 연사는 프로그램의 맥락을 이해하는 것의 중요성을 설명하고 런타임 및 장치 관리의 핵심 구성 요소를 강조합니다. 명령 대기열, 동기화, 프로파일링, PyOpenCL 및 PyCUDA의 버퍼에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 또한 이 비디오는 소스 코드에서 프로그램을 구성하여 컨텍스트에서 코드를 실행하는 방법을 다루고 장치에서 요소별 작업 및 동기화 기능을 사용하는 것의 중요성을 강조합니다. 발표자는 준비 영역의 이점에 대해 논의하면서 결론을 내리고 참석자가 후크로 노출되는 다른 장치별 작업을 탐색하도록 권장합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서 발표자는 PyOpenCL 및 PyCUDA 프로그래밍 프레임워크에 대한 개요를 제공하고 런타임 및 장치 관리의 개념과 구성 요소에 대해 논의합니다. 연사는 프로그램의 맥락을 이해하는 것의 중요성과 OpenCL 런타임을 사용하여 다양한 장치와 통신하는 방법을 강조합니다. 연사는 또한 OpenCL의 구현 세부 사항을 다루며 특히 Apple 구현을 강조합니다. 연사는 PyOpenCL 및 PyCUDA를 구성하는 다양한 구성 요소에 대한 개요를 제공하는 "장난감 가게" 투어로 마무리합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 발표자는 PyOpenCL 및 PyCUDA가 ICD 로더를 사용하여 동적 로드를 통해 디렉터리에서 공유 라이브러리의 실제 구현을 찾는다고 설명합니다. 플랫폼은 고유한 컨텍스트가 있는 장치 그룹을 제공하며 장치를 선택하면 사용자가 원하는 장치에 할당하여 컨텍스트를 생성할 수 있습니다. 컨텍스트는 여러 장치에 걸쳐 있을 수 있으며 프로그램 및 명령을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 명령의 목적은 호스트와 장치 사이를 중재하고 비동기적으로 실행하는 것입니다. 발표자는 작업이 기본적으로 순차적인 대기열에 제출된다고 설명하고 여러 대기열이 하나의 장치에서 활성화되어 병렬 처리가 가능하다고 언급합니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 화자가 PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용하여 GPU 프로그래밍을 설정하는 방법을 설명합니다. 그는 장치에 따라 다르며 프로파일링을 포함하여 여러 속성을 가질 수 있는 명령 대기열 생성에 대해 설명합니다. 그런 다음 그는 벡터 추가를 위해 Intel 프로세서를 사용하는 방법을 시연하고 작업 시간 범위를 모니터링하기 위한 이벤트 식별자의 중요성을 설명합니다. 전반적으로 발표자는 GPU 프로그래밍을 위한 명령 대기열의 유용성을 강조합니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서 발표자는 PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용하여 병렬 컴퓨팅에서 호스트와 이벤트 간의 동기화의 중요성을 설명합니다. 동시에 여러 이벤트를 기다리는 방법과 명령 대기열의 구성원이 서로를 기다리도록 하여 대기열 간의 안전한 전환을 보장하는 방법에 대해 설명합니다. 발표자는 또한 데이터 종속성과 사물이 서로 의존하는 방식을 장치에 알리기 위해 구현에서 어떻게 표현될 수 있는지에 대해 논의합니다. 또한 프로파일링을 사용하면 세밀한 타이밍 작업과 이벤트 발생 시점을 정확하게 기록하여 매우 상세한 성능 데이터를 제공할 수 있습니다.
  
  
• 00:20:00 이 섹션에서는 발표자가 GPU 프로그래밍에서 프로파일링이 작동하는 방식과 실행에 걸리는 시간을 추정하는 방법을 설명합니다. 또한 코드에서 마커를 사용하는 방법과 타이밍 데이터를 얻는 방법에 대해서도 설명합니다. 연사는 방향성 비순환 그래프를 소개하고 서로 다른 GPU에서 실행되는 여러 스트림 간에 통신할 때 이를 사용할 수 있는 방법과 메모리를 처리할 때 동기화 및 종속성 관리의 중요성을 소개합니다. 전반적으로 발표자는 PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용하여 GPU 프로그래밍의 다양한 측면에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
  
  
• 00:25:00 이 섹션에서 발표자는 다른 장치에 있는 커널에 제출할 수 있는 유형 정보가 없는 메모리 청크인 PyOpenCL 및 PyCUDA의 버퍼에 대해 설명합니다. 버퍼 추상화는 데이터가 저장된 위치로부터 완전한 격리를 제공하여 동일한 장치 내에서 발생하는 경우 모든 것이 효율적으로 유지되도록 합니다. 스피커는 또한 메모리 할당의 세 가지 유형인 복사, 호스트 포인터 사용 및 할당에 대해 자세히 설명합니다. 구현에는 데이터가 가장 효율적이 되기 위해 어떤 장치를 거쳐야 하는지 알아야 하는 모든 정보가 있습니다. 그러나 이 비용은 한 장치에서 다른 장치로 데이터를 전송하는 데 비용이 많이 들 수 있다는 것입니다.
  
  
• 00:30:00 이 섹션에서 발표자는 버퍼를 콘텐츠와 연결하고 데이터를 콘텐츠로 전송하여 데이터를 전송하는 "포스트" 기술을 거치지 않는 방법을 설명합니다. 그러나 그들은 버퍼에 대한 물리적 위치가 없는 결과로 한 커널의 수명을 넘어서 지속되는 베이스에 대한 포인터를 가질 수 없다는 점에 주목합니다. 연사는 또한 클러스터에서 사용자가 하나의 시스템에서 전체 클러스터의 모든 OpenGL 장치에 대한 단일 보기를 보내는 컨텍스트를 생성할 수 있는 선택권이 있으며, 이는 앞줄 전체에서 가장 엄격한 어휘를 활용할 수 있다고 언급합니다. 메모리 위치를 얻기 위해 사용자는 연락처에 버퍼를 연결하고 구현은 메모리가 활성 코드인 장치를 알지 못합니다.
  
  
• 00:35:00 이 섹션에서 발표자는 인덱스를 사용하여 PyOpenCL 및 PyCUDA에서 벡터와 버퍼를 가리키는 방법을 설명합니다. 버퍼는 메모리와 호스트를 사용하여 지정할 수 있으며 특정 요구 사항을 충족하는 방식으로 인스턴스화할 수 있습니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 트랜스크립트를 잠가 메모리 공간을 사용하도록 여는 것입니다. 연사는 데이터를 재사용하기 전에 메모리 전송이 이루어지도록 기본적으로 블록 전송으로 설정하는 것이 일반적으로 현명하다고 조언합니다.
  
  
• 00:40:00 이 섹션에서 발표자는 소스 코드에서 프로그램을 구성하여 컨텍스트에서 코드를 실행하는 방법에 대해 설명합니다. 발표자는 사용자가 특정 건물에 커널을 포함하고 인수 내부에서 작업하고 다른 항목을 진동시킬 수 있다고 말합니다. 인수는 널 포인터, numpy 크기 스칼라 또는 버퍼 인터페이스가 있는 모든 것이 될 수 있습니다. 그러나 이러한 주장을 올바르게 계산하는 것이 중요합니다. 발표자는 OpenCL에 관측된 스칼라의 데이터 유형에 대해 미리 알리고 이를 잊지 않도록 함으로써 매번 명시적으로 크기가 지정된 정수를 피하는 방법이 있다고 공유합니다. 또한 발표자는 장치 관리자에 대해 언급하는데, 장치 관리자는 순식간에 장치 및 장치의 메모리 공간에 대해 학습하는 데 사용할 수 있습니다. 발견된 스칼라의 데이터 유형에 대해 OpenCL에 미리 알려주고 이를 잊지 않도록 하여 매번 명시적으로 크기가 지정된 정수를 피하는 방법입니다.
  
  
• 00:45:00 이 섹션에서 발표자는 메모리 공간의 명명 규칙 및 전역 메모리와 로컬 메모리의 차이점과 같은 PyOpenCL 및 PyCUDA의 혼란스럽고 직관적이지 않은 선택에 대해 논의합니다. 또한 장치, 개인 및 로컬 메모리와 같은 메모리 공간의 사용과 텍스처 이미지 및 여행 ID를 강조합니다. 어려움에도 불구하고 발표자는 성공적인 알고리즘을 작성하기 위해 이러한 기능을 결합하는 것의 중요성을 강조하고 구성 요소에 할당할 수 있는 유용성을 강조합니다.
  
  
• 00:50:00 이 섹션에서 발표자는 PyOpenCL 및 PyCUDA로 프로그래밍하는 동안 사인 및 코사인 함수와 같은 요소별 연산을 사용하는 이점을 설명합니다. 그는 또한 스칼라처럼 벡터를 처리할 수 있고 조명에 가까운 증분에서 로드 및 저장할 수 있기 때문에 이러한 함수가 도움이 된다고 설명합니다. 그는 또한 장치에서 배리어 및 메모리 울타리와 같은 동기화 기능을 갖는 것의 중요성을 지적합니다. 이를 통해 커널 실행 사이와 커널 내에서 동기화할 수 있습니다. 메모리 펜스는 주문 충돌을 방지하기 전에 메모리 작업을 제어하는 데에도 중요합니다.
  
  
• 00:55:00 이 섹션에서 발표자는 무정전 및 공용 작업을 위해 CPU와 GPU 간에 데이터를 가져올 수 있는 가변 암초를 안전하게 보관하기 위한 스테이징 영역의 목적을 설명합니다. 발표자는 장치별 작업을 최하위 수준에서 래핑하고 사용 가능하게 만드는 PyOpenCL도 언급합니다. 또한 연사는 만화로 커밋하는 임의적이고 복잡한 작업을 허용하는 "스왑" 작업을 소개합니다. 발표자는 참석자가 더 많은 질문을 하거나 후크로 노출되는 다른 장치별 작업을 탐색하도록 권장합니다.

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쉽고 효율적이며 효율적: PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용한 GPU 프로그래밍 (3)

PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용한 GPU 프로그래밍(3)

PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용한 GPU 프로그래밍에 대한 비디오 시리즈의 이 섹션에서 발표자는 특성을 사용한 코드 최적화, 메모리 관리, 코드 생성, PyOpenCL 및 PyCuda 사용의 이점을 비롯한 다양한 주제에 대해 논의합니다. 발표자는 런타임에 여러 종류의 코드를 생성하는 이점을 강조하고 문자열 대체, 구문 트리 구축, Python 및 수행 언어 활용이 유연하고 효율적인 코드를 만드는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다. 또한 발표자는 Python에서 제어 구조를 사용할 때 발생할 수 있는 함정에 대해 경고하지만 알고리즘 분석에 대한 추상적인 접근 방식이 병렬 처리를 개선하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여줍니다. 전반적으로 비디오는 PyOpenCL 및 PyCUDA 라이브러리를 사용하여 GPU 프로그래밍을 최적화하기 위한 귀중한 통찰력과 팁을 제공합니다.

이 비디오는 또한 GPU 프로그래밍을 위한 다양한 코드를 평가하고 선택하기 위한 전략에 대해서도 설명합니다. 코드가 제출된 시기와 실행 기간을 결정하기 위한 명령 및 이벤트 출력 분석과 함께 프로파일링이 제안됩니다. 다른 평가 옵션에는 NVIDIA 컴파일러 로그 분석 및 코드의 런타임 관찰이 포함됩니다. 이 비디오는 또한 PyCUDA 및 PyOpenCL 프로그래밍에서 그룹에 대한 최상의 값을 찾기 위한 검색 전략을 다룹니다. 연사는 프로파일러를 사용하여 프로그램 성능을 분석할 것을 권장하고 Nvidia 프로파일링 패치에 대한 해결 방법이 코드 미학에 미치는 영향을 언급합니다.

• 00:00:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 잘 작성되고 읽기 쉬운 OpenCL 사양을 검토합니다. 또한 그는 호스트의 메모리에서 장치로 전송을 시작할 때 가비지 수집기가 메모리를 손상시키지 않도록 시청자에게 상기시킵니다. 발표자는 계속해서 암시적 및 명시적 작업 그룹을 설명하고 AutoTune이 개발자가 가장 적합한 코드를 선택할 수 있도록 다양한 버전의 코드를 생성하는 방법을 보여줍니다. 마지막으로 그는 그리드에서 입자의 움직임을 시각화한 자신이 만든 장난감을 보여줍니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 발표자는 특정 속성을 사용하여 컴파일러에 추가 지식을 제공하고 코드 성능을 향상시키는 방법을 설명합니다. 그는 지정될 수 있는 두 가지 속성인 type과 필수 작업 그룹 크기 XY Z를 언급합니다. Type은 예를 들어 코드의 기본 계산 단위가 float가 될 것임을 컴파일러에 알리고 컴파일러는 레지스터 사용에 대한 결정을 내릴 수 있습니다. 처럼 될 것입니다. 필요한 작업 그룹 크기 XYZ를 사용하여 컴파일러가 곱셈 작업을 더 빠르게 수행하고 액세스 패턴을 최적화할 수 있습니다. 발표자는 또한 프로세서에 더 가깝고 호스트에 도움을 요청하지 않고 액세스할 수 있는 메모리인 페이지 잠금 메모리를 언급합니다. OpenGL의 명령 경고 포스트 포인터 뒤에 숨겨져 있으며 GPU 프로그래밍에 유용할 수 있습니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서 발표자는 OpenCL에 없는 선형 메모리의 텍스처링과 같은 몇 가지 제한 사항이 있는 OpenCL 및 CUDA에서 메모리가 어떻게 작동하는지 언급하면서 메모리와 GPU 및 호스트 주소 공간 모두에서 메모리에 액세스할 수 있는 방법에 대해 설명합니다. 발표자는 또한 Apple의 OpenCL 구현이 디버깅에 문제가 될 수 있는 캐시와 같은 기능과 어떻게 다른지 언급합니다. 또한 발표자는 인텔이 OpenCL을 좋아하지 않고 자체 제품을 추진하고 있는 반면 Apple은 코끼리 귀를 한탄하도록 강력하게 무장하고 있다고 지적했습니다. 마지막으로 발표자는 AMD의 GPU 구현이 특히 더 많은 부동 소수점 전력을 필요로 하는 매우 무거운 작업의 경우 확인할 가치가 있다고 제안합니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서 연사는 다양한 상황에 맞게 코드를 조정하기 위해 런타임에 다양한 종류의 코드를 생성하는 코드 생성에 대해 논의합니다. 코드 생성은 자동 조정 및 다양한 데이터 유형과 같은 다양한 사용자 요청 수용을 포함하여 여러 가지 이유로 유용한 아이디어입니다. 화자는 Python이 텍스트 처리를 수행하고 코드를 생성하는 훌륭한 방법이라고 제안합니다.
  
  
• 00:20:00 이 섹션에서 발표자는 코드의 긴밀한 내부 루프에 유연성을 부여하는 방법에 대해 설명합니다. 그는 라이브러리를 작성할 때 코드가 긴밀한 내부 루프에 있는 지점에서 유연성을 허용하는 것이 중요하다고 설명합니다. 그는 이러한 유연성을 달성하는 세 가지 주요 방법인 문자열 교체, 구문 트리 구축 및 코드 생성을 언급합니다. 발표자는 또한 Python과 PyOpenCL 또는 PyCUDA와 같은 수행 언어의 조합을 사용하면 각 언어의 강점을 활용하고 너무 미끄럽지 않은 코드를 구성하는 합리적인 방법을 만드는 데 도움이 될 수 있다고 언급합니다. 마지막으로 그는 선형 대수학을 위한 NumPy 라이브러리의 이점과 런타임 공동 생성 외에도 어떻게 도움이 되는지 설명합니다.
  
  
• 00:25:00 이 섹션에서 발표자는 GPU 프로그래밍을 위한 두 개의 Python 라이브러리인 PyOpenCL 및 PyCuda를 사용할 때의 이점에 대해 논의합니다. 이러한 라이브러리는 형식을 임의로 혼합할 수 있으며 작업의 벡터화를 효과적으로 처리할 수 있습니다. 식 평가 작업을 할 때 이러한 라이브러리는 요소별 커널이라는 기능을 사용하므로 임시 배열을 생성한 후 폐기할 필요가 없습니다. PyOpenCL 및 PyCuda는 또한 요소별 누적 감소와 같은 데이터 병렬 작업을 위한 기능을 제공하여 홀더 전체에서 합산과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 발표자는 이러한 라이브러리를 사용하면 병렬 또는 순차적으로 작업을 실행하면서 데이터 유형의 모든 다양한 조합을 쉽게 처리할 수 있다고 결론을 내립니다.
  
  
• 00:30:00 이 섹션에서 발표자는 스칼라를 앞뒤로 전송하는 대신 GPU에 남겨두어 비효율을 초래할 수 있는 이점에 대해 논의합니다. 또한 그는 웹 페이지를 생성하고 코드 스크립트에서 다른 키워드를 대체할 수 있는 템플릿 엔진에 대해서도 이야기합니다. 발표자는 이러한 기술이 마법이 아니라 프로그래머에게 큰 도움이 될 수 있는 간단하고 유용한 도구임을 강조합니다.
  
  
• 00:35:00 이 섹션에서 발표자는 프로세스 작동 방식의 예를 보여줌으로써 템플릿 엔진을 사용하여 코드 생성 프로세스를 단순화하는 방법에 대해 설명합니다. 템플릿 엔진을 사용하면 달러 기호 사이에 Python 표현식을 사용할 수 있으므로 루프를 풀고 확장을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 결과 출력은 수동으로 CL에 입력해야 하는 소스 코드입니다. 발표자는 청중이 프로세스를 이해하려고 할 때 청중으로부터 질문을 받습니다.
  
  
• 00:40:00 이 섹션에서 연사는 Python이 지원하는 제어 구조의 가용성에 대해 논의하지만 프로그래머가 주의하지 않으면 스스로 목을 매는 밧줄을 많이 준다고 경고합니다. 계속해서 감소 예제에 대해 이야기하고 PyOpenCL에는 모든 새로운 밤을 무시하거나 포함할 수 있는 Python 기능이 있으므로 임의의 가능성으로 코드 생성을 수행할 수 있는 방법을 설명합니다. 그들은 PI가 구문 트리를 열고 이 복사 및 붙여넣기 방법을 수행하는 것이 거의 정당하지 않다고 결론을 내립니다.
  
  
• 00:45:00 이 섹션에서 화자는 사용자가 코드를 구조적으로 생성하여 잘 구조화된 방식으로 작업을 수행하면 프로젝트의 특정 부분을 빌드하는 데는 작동할 수 있지만 구성하는 데 적합하지 않을 수 있다고 설명합니다. 전체 프로젝트. 연사는 계속해서 벡터 추가 및 감소를 수행하는 방법에 대한 예를 논의합니다. 이는 처음 두 개에 대한 함수로 표시되고 결과에 대한 또 다른 함수로 표시되며 트리 기반 접근 방식을 사용하여 구현됩니다. 그런 다음 사용자는 수행하고 대기할 작업의 양을 결정하고 모든 작동 방식을 그래픽으로 표시하라는 요청을 받습니다.
  
  
• 00:50:00 이 섹션에서 발표자는 이전 코드 버전에서 병렬성을 개선하여 보다 효율적으로 만드는 방법을 설명합니다. 그들은 작업이 얼마나 병렬인지 식별하기 위해 작업 및 워크로드를 기반으로 알고리즘을 분석하는 추상적인 접근 방식을 사용할 것을 제안합니다. 그들은 병렬 처리를 개선하기 위해 작업자 크기와 종속성에 대한 런타임의 균형을 맞추려는 회사의 목표를 언급합니다. 또한 변수, 수학 표현식 및 축소 표현식을 직접 포함하는 축소 코드의 최종 버전에 대한 예를 제공합니다. 그런 다음 코드 생성을 시연하여 성능을 개선하고 지원을 두 배로 늘립니다.
  
  
• 00:55:00 이 섹션에서 화자는 특정 수의 항목에 대한 코드를 생성하는 방법의 예와 함께 PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용하여 축소 표현식의 구현에 대해 논의합니다. 그들은 PyCUDA에서 템플릿 메타프로그래밍의 사용과 이해하기 어려울 수 있는 방법에 대해 언급합니다. 화자는 중복 없이 단일 소스에서 다양한 코드를 생성하는 PyOpenCL 및 PyCUDA의 기능이 유용한 도구라고 주장합니다.
  
  
• 01:00:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 GPU 프로그래밍을 위해 서로 다른 코드를 평가하고 선택하는 방법에 대해 설명합니다. 그들은 명령 Q를 사용하여 켤 수 있는 프로파일링을 사용하고 명령 및 이벤트 출력을 분석하여 코드가 제출된 시기와 실행 시간을 결정하도록 제안합니다. 평가를 위한 다른 옵션에는 NVIDIA 컴파일러 로그 분석, 제공된 비용 계산 및 코드의 런타임 관찰이 포함됩니다. 평가할 코드 수가 점심 시간에 수행할 수 있는 양을 초과하는 경우 철저한 검색을 수행하거나 Mike Rita의 컴파일러 캐시에서 제공하는 것과 같은 직교 검색 방법을 사용할 것을 제안합니다.
  
  
• 01:05:00 이 섹션에서 화자는 PyCUDA 및 PyOpenCL 프로그래밍에서 그룹에 대한 최상의 값을 찾기 위한 검색 전략에 대해 논의합니다. 전략에는 그룹 찾기, 모든 옵션 기록 및 로컬 대상 검색 수행이 포함됩니다. 연사는 또한 사람들이 검색하는 대부분의 항목이 비교적 단순하며 전문가의 의견이 코드를 최적화하는 데 유용할 수 있다고 공유합니다. 발표자는 프로파일러를 사용하여 프로그램 성능을 분석할 것을 권장하고 Nvidia 프로파일링 패치에 대한 해결 방법으로 인해 코드가 예쁘지 않을 수 있다고 언급합니다.

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쉽고 효율적이며 효율적: PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용한 GPU 프로그래밍 (4)

PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용한 GPU 프로그래밍 (4)

이 비디오 시리즈는 PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용한 GPU 프로그래밍과 관련된 다양한 주제를 다룹니다. 연사는 코드 예제를 공유하고 개발 주기, 컨텍스트 생성 및 두 도구 간의 차이점에 대해 논의합니다. 또한 충돌 감지, 불연속 갈러킨 방법, PDE의 변이 공식 및 행렬-벡터 곱셈 최적화에 대해서도 다룹니다. 또한 발표자는 컴퓨팅 매트릭스 제품의 문제에 대해 이야기하고 메모리 대역폭 측면에서 CPU와 GPU 간의 성능 차이를 강조합니다. 비디오는 PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용하는 동안 성능 최적화의 중요성을 강조하면서 끝납니다.

비디오는 또한 스크립팅과 런타임 공동 생성을 PyOpenCL 및 PyCUDA와 결합할 때의 이점에 대해 설명합니다. 발표자는 이 접근 방식이 애플리케이션 성능을 개선하고 시간 단계를 덜 어렵게 만들 수 있다고 설명합니다. Maxwell 솔루션 평면과 흡입력의 시연에서 이점이 분명했습니다. 연사는 이러한 도구를 조합하여 사용하는 것이 좋은 생각이며 추가 탐색의 가능성이 있다고 제안합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서 발표자는 PyOpenCL과 유사하지만 GPU 프로그래밍을 위한 PyCUDA에 있는 코드를 공유합니다. 그는 장치 복사를 위한 메모리를 할당하고 요소의 곱셈을 수행하는 커널을 보여줍니다. 그는 또한 하나 이상의 장치 주소를 가질 수 있는 방법과 PyOpenCL과 비교한 PyCUDA의 기능에 대해 약간 언급합니다. 마지막으로 희소 행렬 벡터 계산과 켤레 기울기가 내부 프로세스를 기반으로 수렴할 수 있는지 여부를 결정하여 CPU와 GPU 간에 데이터가 전송되는 동안 컴퓨팅을 계속할 수 있는 방법에 대해 설명합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 발표자는 GPU 프로그래밍을 위해 컴파일된 코드가 아닌 스크립팅 언어를 사용하는 개발 주기와 전자의 단점에 대해 논의합니다. 컴파일된 코드는 컴파일 도중 버그를 잡아내고 성능을 향상시키는 데 도움이 되지만 스크립팅 언어는 이를 허용하지 않는다는 설명이다. 그러나 그들은 PyCUDA 및 PyOpenCL 패키지가 컴파일러를 호출하고 호출 사이의 대기 시간을 피할 수 있도록 함으로써 이 문제를 제거하는 데 도움이 될 수 있다고 주장합니다. 또한 런타임 API와 드라이버 API의 차이점과 런타임 API 라이브러리가 작동하는 컨텍스트를 생성하도록 하는 요구 사항을 언급합니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 화자가 PyOpenCL과 PyCUDA의 차이점에 대해 설명합니다. 두 도구 중 하나의 컨텍스트 개체는 여러 가지 방법으로 만들 수 있습니다. 그러나 사용자가 커널을 더 쉽게 개발할 수 있도록 두 가지 모두에 대한 설명서가 제공됩니다. 발표자는 마이크로 벤치마크를 사용하여 성능을 모델링하고 스마트 코드를 작성할 때 성능을 최적화하도록 권장합니다. 그런 다음 다양한 선형 대수 문제에서 잘 작동하는 방식으로 충돌 감지를 정의하는 방법을 보여줍니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서 화자는 거리를 포착하기에는 불충분한 원칙을 지정하는 데 사용되는 모델에 대해 논의하지만 모든 것을 포착하기에는 충분하지 않다는 점을 인정합니다. 그런 다음 공유 메모리에 데이터를 로드하고 커널의 가능성을 반복하는 코드를 공유합니다. 연사는 특정 솔루션에 대한 최적화와 루프 내에서 잠재적으로 변수를 재사용하는 방법에 대해 이야기합니다. 그런 다음 그는 시간 종속 보존 결합에 사용되는 유한 요소 방법인 불연속 갈러킨 방법을 설명합니다. 이 방법은 부분별로 통합하고 요소의 경계를 통해 통합하도록 선택하여 요소에 걸쳐 경계 항을 가져오는 것을 포함합니다.
  
  
• 00:20:00 이 섹션에서 연사는 테스트 기능과 솔루션 공간이 불연속성을 수반하기 때문에 정부 인터페이스의 인터페이스에서 두 가지 유효한 값을 처리하는 방법에 대한 문제에 대해 논의합니다. 화자는 유한 체적 방법을 위해 개발된 리만 솔버 이론을 사용할 것을 제안합니다. 보존 법칙 원칙을 풀고 인터페이스를 따라 두 값 중 하나를 선택하면 약한 포르만타를 만들 수 있습니다. 이 접근 방식은 방정식을 푸는 동안 서로 다른 값 간의 통신을 제공합니다. 수학적으로 사용할 수 있는 다른 체계가 있지만 리만 솔버를 사용하면 방정식을 풀 수 있으므로 솔루션 공간에 속합니다.
  
  
• 00:25:00 이 섹션에서 발표자는 요소별 행렬을 도입하기 위해 기저 함수를 대체하는 것과 관련된 PDE의 변분 공식 공식에 대해 논의하고 결과 내적 보기는 질량 행렬로 이어집니다. 그들은 또한 상당히 간단한 체계를 위해 요소별로 수행할 수 있는 질량 매트릭스의 반전과 로컬에서 밀집된 데이터에 적합하고 일반적으로 높은 -주문방식.
  
  
• 00:30:00 이 섹션에서 발표자는 GPU 프로그래밍에 PyOpenCL 및 PyCUDA를 매력적인 옵션으로 사용하는 더 높은 차수 사용의 계산 강도에 대해 논의합니다. 선형 보존법을 다룰 때 복잡성에 따라 특정 선택을 해야 하며 중간 항구를 촬영할 때 비즈니스를 더 관리하기 쉬워집니다. 점근적 런타임은 요소당 두 개의 행렬-벡터 곱에 의해 지배되며 특정 계산은 텐서 곱 요소보다 더 수익성이 있습니다. 사용된 근사 공간은 지구촌 공간 주변의 지역적이며 텐서 제품 구조를 이용하는 것은 어떤 이점도 제공하지 않습니다.
  
  
• 00:35:00 이 섹션에서는 비디오에서 서로 다른 작업자 간에 워크로드를 나누어 행렬-벡터 곱셈을 최적화하는 방법을 살펴봅니다. 연사는 메모리 사용량 및 메모리 액세스 통합과 같은 요인을 고려하여 작업자당 하나의 요소를 사용하거나 작업자당 여러 요소를 사용하는 것 사이의 장단점에 대해 논의합니다. 또한 요소별 세분화 또는 그룹 세분화에서 컴퓨팅 간의 선택과 데이터 재사용과 병렬 처리의 균형을 유지하는 방법을 조사합니다. 비디오는 이러한 결정이 매트릭스 크기 및 출력 버퍼 크기와 같은 다양한 요인에 따라 달라진다는 말로 결론을 내립니다.
  
  
• 00:40:00 PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용한 GPU 프로그래밍에 대한 비디오의 이 섹션에서 발표자는 계산의 세분성 및 계산이 70을 채우는 데 필요한 최소 세분성 수준에 대해 논의하여 이의 배수로 영역 패딩 요구 사항을 충족합니다. 다른 계산에 적용되는 최소 세분성 수준입니다. 코드의 성능 측면과 유연성 측면에 대해 논의합니다. 연사는 상자 크기와 관련하여 병렬 방식으로 수행되는 일련의 작업을 보여주는 그래프를 제시하고 반대로 코드의 성능을 증가시키는 지속적인 가치를 강조합니다. 하드웨어에 의존합니다. 변형 공식 및 플럭스 항도 CS 관점에서 강조 표시됩니다.
  
  
• 00:45:00 이 섹션에서 발표자는 수학적 표기법으로 작성된 논문에서 긴밀한 내부 루프를 기록하고 이를 코드로 구현하는 문제에 대해 논의합니다. 이 문제를 해결하려면 구현이 논문의 수학적 표기법과 거의 일치해야 합니다. 또한 실행된 코드와 사용자의 코드 사이에 사고 계층을 갖는 것은 코드 생성의 무시할 수 없는 이점을 제공합니다. 발표자는 고성능 코드는 PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용하여 작성할 수 있으며 성능은 하이엔드에서 직접 조정한 구현과 비슷하다고 설명합니다. 그들은 또한 GTX 280에서 메모리 대역폭을 초과하고 추가 캐시를 사용하면 성능에 도움이 된다는 점에 주목합니다.
  
  
• 00:50:00 이 섹션에서 발표자는 제한된 메모리 공간으로 인한 컴퓨팅 매트릭스 제품의 문제에 대해 논의합니다. 계산 효율성에도 불구하고 메모리는 모든 작업을 저장하기에 충분하지 않으며 연구원은 작업을 수행하기 위해 매트릭스를 더 작은 비트로 분해해야 합니다. 그들은 또한 짧고 뚱뚱한 데이터 세트에서 잘 작동하는 행렬 제품이 아무도 GPU에 맞게 최적화하지 않기 때문에 GPU 시스템으로 조정하기가 쉽지 않다는 점을 강조합니다. CPU가 짧은 데이터 세트에 대한 사소한 삼중 루프 매트릭스 매트릭스를 보다 효율적으로 처리할 수 있지만 GPU 시스템은 여전히 더 좋습니다. 64개의 상급 법원 PC에 비해 16개의 GPU가 더 빠르게 수행됩니다.
  
  
• 00:55:00 이 섹션에서 발표자는 메모리 대역폭 측면에서 CPU 및 GPU의 성능과 실제 시나리오의 실질적인 비교에 대해 논의합니다. 그는 또한 실질적인 목적을 위해 머신에 추가된 코어 수보다 이론적 최고 성능과 실제 성능을 비교하는 것이 더 낫다고 강조합니다. 발표자는 또한 배정밀도를 사용하면서 성능을 향상시킬 수 있는 잠재력에 대해 이야기하고 계산의 정확성을 손상시키지 않으면서 더 나은 결과를 얻기 위해 계산을 조작할 수 있는 가능성에 대해 언급합니다. 이 섹션은 PyOpenCL 및 PyCUDA를 사용한 GPU 프로그래밍에서 시간 통합 및 액터와 관련된 몇 가지 주요 질문을 강조하는 발표자로 끝납니다.
  
  
• 01:00:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 PyOpenCL 및 PyCUDA와 함께 스크립팅 및 런타임 공동 생성을 사용할 때의 이점에 대해 이야기합니다. 그는 비디오에서 볼 수 있는 Maxwell 솔루션 평면 및 흡입력으로 입증된 것처럼 시간 단계를 덜 고통스럽게 만들고 응용 프로그램의 성능을 개선하는 등 여러 가지 이점을 제공할 수 있다고 설명합니다. 그는 이러한 도구를 함께 사용하는 것이 좋은 생각이 될 수 있으며 확실히 더 많은 작업을 수행할 수 있다고 말하면서 결론을 내립니다.

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

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

이 비디오에서 발표자는 주로 CUDA에 초점을 맞추고 OpenCL을 포함하여 GPGPU 계산에 대한 개요를 제공합니다. CUDA 프로그래밍 모델은 부동 소수점 파이프라인의 정도가 다양한 다양한 프로세서에서 데이터 병렬 프로그래밍을 허용하여 GPU 하드웨어의 접근성과 본질적으로 확장성을 높이는 것을 목표로 합니다. 이 강의는 CUDA 프로그램 작성 구문, CUDA 프로그래밍 모델의 스레드 계층, CUDA 메모리 계층, 메모리 일관성 및 메모리 작업의 순서를 강제하기 위해 메모리 펜스 명령을 사용해야 하는 필요성과 병렬의 중요성에 대해 자세히 설명합니다. CPU 및 GPU를 사용하는 최신 플랫폼에서 프로그래밍합니다. 마지막으로 연사는 Chronos와 같은 조직에서 표준화하고 Apple과 같은 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 공급업체 간의 협력을 포함하는 보다 실용적이고 이식 가능한 프로그래밍 모델인 OpenCL에 대해 논의합니다.

비디오의 발표자는 CUDA와 OpenCL 프로그래밍 언어의 차이점에 대해 설명합니다. 그는 두 언어가 유사하지만 CUDA가 더 나은 구문을 가지고 있으며 성숙한 소프트웨어 스택과 산업적 채택으로 인해 더 널리 채택되고 있다고 지적합니다. 반대로 OpenCL은 이식성을 목표로 하지만 채택에 영향을 미칠 수 있는 성능 이식성을 제공하지 않을 수 있습니다. 그러나 OpenCL은 여러 회사의 지원을 받는 산업 표준입니다. 또한 발표자는 CPU와 GPU를 프로그래밍하는 방법론과 Matlab을 래핑하고 GPU에서 실행하는 Jacket의 사용에 대해 이야기합니다. 발표자는 참가자 피드백을 기반으로 프로그램이 매년 어떻게 변경되는지 논의하면서 결론을 내리고 참석자들이 Par Lab을 방문하도록 권장합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서 연사는 자신을 소개하고 주로 OpenCL을 포함하여 CUDA에 초점을 맞춘 GPGPU 계산에 대한 강의 의제를 설명합니다. 그는 GPU 하드웨어에 대한 간략한 개요와 CUDA 및 OpenCL의 도입과 함께 그래픽을 위한 전문적이고 프로그래밍 불가능한 장치에서 보다 강력하고 유연하며 프로그래밍 가능한 장치로의 진화에 대해 설명합니다. CUDA 프로그래밍 모델은 부동 소수점 파이프라인의 정도가 다양한 다양한 프로세서에서 데이터 병렬 프로그래밍을 허용하여 GPU 하드웨어의 접근성과 본질적으로 확장성을 높이는 것을 목표로 합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 발표자는 범용 프로그래머가 SIMD 하드웨어에 액세스할 수 있도록 하는 목표를 설명합니다. 이를 위해서는 확장성을 허용하는 방식으로 많은 독립적인 계산 블록을 표현해야 합니다. 발표자는 GPU가 보유한 하드웨어에 액세스하고 실제 GPU에서 sindi로 실행되는 다중 명령 다중 데이터 스레드 추상화를 사용하는 CUDA 프로그램 작성 구문에 대해 자세히 설명합니다. CUDA mem copy는 호스트와 장치 간의 통신을 위한 기본 방법으로 강조되며 발표자는 통신이 상대적으로 느린 시스템의 PCI Express 링크를 통해 이동하므로 최적의 데이터 전송을 최소화해야 한다고 지적합니다. 성능. 벡터 컴퓨팅에 대한 간략한 개요도 제공됩니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 벡터 추가를 위한 표준 C++ 코드를 병렬 CUDA 프로그램으로 변경하는 방법을 비디오에서 설명합니다. 태그를 추가하면 프로그램이 GPU에서 실행되도록 컴파일되고 스레드는 블록 및 스레드 인덱스를 사용하여 각 스레드가 작업해야 하는 배열의 요소를 결정합니다. 비디오는 또한 간단한 CUDA 프로그램을 작동시키는 것이 상대적으로 쉽지만 성능을 최적화하려면 추가 노력이 필요하다고 언급합니다. 또한 비디오는 CUDA 소프트웨어 환경, CUDA 프로그래밍 모델의 스레드 계층 및 스트리밍 멀티프로세서로 구성된 GPU 아키텍처에 대한 개요를 제공합니다.
  
  
• 00:15:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 GPU에서 병렬로 실행되는 그리드 및 스레드 블록의 구조에 대해 설명합니다. 그리드는 최대 32개의 스레드 블록 집합이며 각 스레드 블록은 최대 1,000개의 CUDA 스레드를 실행할 수 있습니다. 각 CUDA 스레드는 GPU DRAM의 모든 주소에서 로드할 수 있는 자체 프로그램 상태가 있는 가볍고 독립적인 실행 컨텍스트입니다. 또한 32개의 CUDA 스레드 그룹이 워프를 형성하며, 이는 록스텝으로 실행되며 고대역폭 메모리 액세스에 중요합니다. 스피커는 워프가 성능 최적화 세부 사항이지만 실행 하드웨어의 효율성을 최대화하는 데 중요하다고 설명합니다.
  
  
• 00:20:00 이 섹션에서 발표자는 CUDA를 사용하여 NVIDIA GPU용 코드 작성의 기본 구성 요소를 설명합니다. 스레드 블록은 지정된 데이터 크기에 따라 액세스할 수 있는 CUDA 스레드, 레지스터 및 L1 캐시의 수를 동적으로 구성할 수 있는 가상화된 다중 스레드 코어와 같습니다. 스레드 블록은 일반적으로 보통 단위의 데이터 병렬 작업을 포함하며 블록 내의 모든 스레드는 동일한 블록 인덱스 식별자를 공유합니다. 블록 내의 스레드는 장벽과 같은 내장을 통해 동기화하거나 빠른 온칩 공유 메모리를 통해 통신할 수 있습니다. 그리드는 스레드 블록 집합이며 그리드 내의 모든 스레드 블록은 동일한 진입점을 가지며 블록 인덱스 번호만 다릅니다. 프로그램은 블록 실행의 인터리빙에 대해 유효해야 하며 전체 GPU를 점유하기 위해 그리드당 많은 스레드 블록을 갖는 것이 좋습니다. 스레드 계층 구조의 최상위 수준은 선택 사항이지만 여러 커널 기능을 동시에 실행하는 데 필요한 스트림입니다.
  
  
• 00:25:00 이 섹션에서 발표자는 레지스터 파일의 백업 저장소 역할을 하는 스레드당 로컬 메모리부터 시작하여 CUDA 메모리 계층 구조에 대해 설명합니다. 각 CUDA 스레드는 스레드 프로그래밍 모델에 맞춰진 메모리 시스템과 함께 컴파일 타임에 지정된 구성 가능한 수의 레지스터에 대한 개인 액세스 권한을 가집니다. 16킬로바이트의 L1 캐시와 48킬로바이트의 소프트웨어 관리 스크래치패드 또는 그 반대로 사용할 수 있는 스크래치패드 메모리도 있으며 커널을 호출할 때 동적으로 구성할 수 있습니다. 글로벌 메모리는 사이클 수 측면에서 대기 시간이 100배 이상으로 온칩 메모리보다 훨씬 비쌉니다. 레지스터와 온칩 메모리는 프로그램의 상태를 유지하고 전역 메모리는 영구 상태를 유지합니다.
  
  
• 00:30:00 이 섹션에서 발표자는 GPU 및 CPU의 메모리 계층 구조에 대해 설명합니다. GPU는 글로벌 DRAM에 비해 L1 캐시에 대한 총 대역폭이 더 높으며, 모더 크기의 GPU는 DRAM에 대한 초당 약 100기가바이트 액세스가 가능합니다. 또한 64KB 상수 메모리 및 CUDA 텍스처 메모리와 같이 때때로 유용한 메모리 계층 구조의 다른 구성 요소가 있습니다. CPU 메모리와 별개인 자체 독립 글로벌 메모리가 있는 여러 GPU를 각각 사용할 수 있습니다. CUDA 메모리 계층 구조의 가장 중요한 측면은 빠른 온쉽 공유 메모리를 사용하는 스레드 블록 내 통신이며, 이는 스레드 블록 내에서 스레드를 동기화하기 위해 동기화 스레드 기능을 사용해야 합니다.
  
  
• 00:35:00 이 섹션에서 강사는 메모리 대역폭보다 훨씬 더 많은 동시성을 표현하는 데 중요한 공유 메모리를 사용하여 행렬을 바꾸는 코드 스니펫을 제공합니다. 공유 변수는 on-begin 및 end 태그를 통해 정적으로 선언할 수 있지만 정수 인덱스를 통해 extern을 사용하여 전체 배열을 동적으로 할당할 수 있습니다. 스크래치 패드와 동기식 스레드는 스레드 간에 공유되는 데이터를 제외하고 스레드 블록 내의 거의 모든 통신에 필수적입니다. 공유 메모리에 액세스하면 성능이 심각하게 저하될 수 있는 뱅크 충돌이 발생할 수 있습니다. 이 문제는 시간 지연 없이 뱅크에 액세스할 수 있도록 포인터를 인터리빙하여 완화할 수 있습니다. 마지막으로 강사는 비용이 많이 들지만 사용자가 프로그램의 모든 스레드에서 동일한 메모리 위치에 액세스할 수 있는 기능을 제공하는 원자 메모리 작업에 대해 이야기합니다.
  
  
• 00:40:00 이 섹션에서 발표자는 메모리 일관성과 메모리 작업 순서를 적용하기 위해 메모리 펜스 명령을 사용해야 하는 필요성에 대해 논의합니다. 하드웨어는 여러 스레드의 액세스를 자동으로 동기화하지만 프로그래머가 메모리 펜스 명령을 사용하지 않으면 일부 추가 사항이 적용되지 않을 수 있습니다. 발표자는 또한 교환, 비교 및 교환과 같은 특정 작업이 스핀 잠금을 구현하는 데 어떻게 유용한지 설명합니다. 그들은 메모리 시스템이 고성능을 달성하는 방법으로 인해 메모리 액세스가 실행된 것과 동일한 순서로 전역적으로 나타날 수 없다고 경고합니다. 마지막으로 연사는 CUDA가 기능적으로 관대하도록 설계되었지만 하드웨어 구현은 성능을 끌어내는 데 매우 중요합니다.
  
  
• 00:45:00 이 섹션에서 발표자는 단일 스트리밍 멀티프로세서에 해당하는 스레드 블록의 개념과 레지스터 파일, L1 캐시, 명령어 캐시 및 텍스처 유닛과 같은 여러 메모리 리소스에 액세스하는 방법을 설명합니다. . 여러 스레드 블록으로 구성된 그리드는 GPU에서 여러 스트리밍 멀티프로세서를 활용할 수 있으며 종종 하나의 그리드로 전체 GPU를 포화시키기에 충분합니다. 그러나 그리드가 충분히 크지 않은 시나리오에서는 전체 GPU를 처리하기 위해 여러 스트림이 여러 그리드를 병렬로 실행해야 합니다. 기능 장치 및 PCI Express 전송의 실행 대기 시간을 숨기기 위해 스피커는 공유 메모리 및 L1 캐시를 적극적으로 사용하면서 독립적으로 실행되는 동일한 스레드 블록 내에서 여러 워프를 가질 것을 제안합니다. 메모리 활용이 성능 튜닝을 지배하기 때문에 성능을 최적화하려면 메모리에서 로드된 모든 바이트를 최소 10~20회 재사용하는 것이 필수적이며 스피커는 메모리 사용을 개선하는 방법에 대한 추가 지침을 제공합니다.
  
  
• 00:50:00 비디오의 이 섹션에서 연사는 CPU, GPU 및 기타 프로세서가 있는 최신 플랫폼에서 병렬 프로그래밍의 중요성에 대해 논의합니다. 그는 모든 프로그램이 필요한 모든 컴퓨팅 리소스를 활용해야 하며 세상은 여러 면에서 점점 더 이기종화되고 있다고 말합니다. 그는 또한 유지 관리 가능한 병렬 소프트웨어를 작성하기 위해 병렬 하드웨어에 액세스하기 위한 산업 표준과 병렬 코드를 작성하기 위해 SDK의 고급 프로그래밍 환경이 필요하다고 강조합니다. 또한 그는 실패한 다양한 프로그래밍 언어에 대해 언급하며 프로그램은 아름다워지는 데 초점을 맞추는 것이 아니라 좋은 프로그래밍 모델을 찾는 데 초점을 맞춰야 한다고 말합니다. 발표자는 또한 OpenCL에 대해 이야기하면서 아름답지 않으려고 노력한다고 말하고 CUDA에 대한 대안을 제공합니다.
  
  
• 00:55:00 이 섹션에서 연사는 다양한 하드웨어에서 실행할 수 있어야 하고 소프트웨어 수명이 길어야 하므로 GPU용 프로그래밍 모델에서 실용성과 이식성의 중요성에 대해 논의합니다. 이것은 Nvidia의 하드웨어에서만 실행되는 CUDA에 문제를 제기하며 매우 구체적이고 형식이 지정되어 일부에서는 채택하기 어렵습니다. 반면에 OpenCL은 Chronos와 같은 조직에서 표준화하고 Apple과 같은 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 공급업체 간의 협업을 포함하는 보다 실용적이고 이식 가능한 프로그래밍 모델입니다. OpenCL의 상위 수준 보기는 플랫폼 모델링 측면에서 CUDA와 유사하며 명령 대기열, 작업 항목 및 유사한 메모리 모델을 사용합니다. 그러나 OpenCL의 구문은 훨씬 더 복잡하며 다양한 작업을 위한 수백 가지의 다양한 기능이 있습니다. 벡터 추가 예제는 for 루프 제거, 커널 태그 추가 및 포인터에 대한 추가 태그를 포함하는 커널 함수에 대한 OpenCL 코드와 함께 다시 제공됩니다.
  
  
• 01:00:00 이 섹션에서 발표자는 CUDA와 OpenCL의 차이점에 대해 논의합니다. 두 가지 모두 사용자가 다양한 종류의 하드웨어를 프로그래밍할 수 있도록 합니다. 유사한 구문을 공유하는 동안 CUDA는 더 성숙한 소프트웨어 스택과 더 많은 산업 채택을 제공하여 더 넓은 범위의 응용 프로그램을 제공합니다. 반면에 OpenCL은 이식성을 목표로 하지만 성능 이식성을 제공하지 않을 수 있으므로 해결하지 않으면 채택을 방해할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 OpenCL은 업계 표준이며 여러 회사의 지원을 받고 있어 개발자가 소프트웨어에 대한 투자에 확신을 가질 수 있습니다. OpenCL이 CUDA의 라이벌임에도 불구하고 Nvidia는 여전히 이를 지원하며 발표자는 Nvidia가 OpenCL에 최적화된 코드를 생성하지 않을 수 있음을 분명히 합니다.
  
  
• 01:05:00 이 섹션에서 발표자는 OpenCL과 CUDA 프로그래밍 언어의 유사점과 차이점에 대해 이야기합니다. 둘 다 유사점이 있지만 CUDA 프로그래밍 언어는 더 나은 구문을 제공하며 이를 사용하기 위해 OpenCL API를 알 필요가 없습니다. 컴파일러가 다른 주된 이유는 NVIDIA가 OpenCL 컴파일러를 오픈 소스로 만들지 않기로 결정했기 때문에 전적으로 실용적입니다. CPU 대 GPU를 프로그래밍하는 방법론은 GPU를 대상으로 하고 스레드 블록 내에서 모든 병렬화를 제거하고 스레드 블록을 단일 CPU 코어에서 실행되는 P 스레드 또는 openmp 스레드로 전환하고 워프를 SSE 지침. 발표자는 또한 Matlab을 래핑하고 GPU에서 실행하는 Jacket에 대해 이야기하지만 Jacket과 같은 프로그램이 CUDA의 전체 잠재력을 얼마나 활용할 수 있는지 말하기는 어렵습니다.
  
  
• 01:10:00 이 섹션에서 연사는 참가자 피드백을 기반으로 매년 프로그램을 변경하는 방법에 대해 논의합니다. 그들은 참석자들이 좋아하는 것과 싫어하는 것, 그리고 개선할 수 있는 것을 요청하는 양식을 보낼 계획입니다. 연사들이 함께 모여 무대에서 일상적인 토론과 토론을 할 수 있는 패널이 만들어집니다. 참석자들도 파 랩을 보도록 요청했으므로 직접 방문하여 공간을 볼 것을 권장합니다. 마지막으로 연사는 모든 분들께 감사드리며 남은 학기를 잘 보내시기 바랍니다.

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Lambert Labs에서 배우기: OpenCL이란 무엇입니까?

OpenCL이란 무엇입니까?

OpenCL에 대한 이 비디오에서 발표자는 그래픽 처리 장치(GPU)와 그래픽 프로그래밍에서의 용도를 소개한 후 GPU를 범용 컴퓨팅에 사용할 수 있는 방법을 설명합니다. 그런 다음 OpenCL은 개발자가 플랫폼 독립적이면서 공급업체별 최적화를 달성할 수 있도록 하는 API로 제공되며 연사는 최적의 GPU 성능을 달성하기 위한 작업 설계의 중요성을 강조합니다. OpenCL의 동기화에 대해 설명하고 C와 유사한 언어를 사용하여 샘플 GPU 프로그램을 제공합니다. 발표자는 또한 OpenCL이 어떻게 계산 속도를 크게 높일 수 있는지 보여주고 GPU 작업에 대한 조언을 제공합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서 발표자는 그래픽 처리 장치(GPU)가 전통적으로 어떤 용도로 사용되는지, 즉 실시간으로 그림을 렌더링하는 것과 같은 그래픽 프로그래밍 또는 특수하고 고성능 하드웨어가 필요한 사전 렌더링된 응용 프로그램에 대해 설명합니다. 범용 GPU 프로그래밍은 계산 집약적이고 고성능이 필요한 그래픽 이외의 작업에 그래픽 카드를 사용하는 것으로 논의됩니다. 그런 다음 OpenCL은 모든 벤더별 프레임워크 및 구현을 위한 공통 인터페이스를 제공하는 API로 도입되어 플랫폼 독립적이면서 벤더별 최적화를 계속 얻을 수 있습니다. 하드웨어.
  
  
• 00:05:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 GPU 최적화를 위해 잘 작동하는 작업의 기능에 대해 설명합니다. 다른 스레드에서 동시에 실행할 수 있는 더 작은 하위 작업으로 작업을 나누는 것이 중요합니다. 여러 스레드에서 실행하려면 하위 작업의 모양과 구성이 거의 동일해야 합니다. 작업 그룹 간 동기화가 필요하지 않기 때문에 작업은 동기화 측면에서 서로 독립적이어야 합니다. 영상은 하위 작업이 서로 갈라질수록 성능이 나빠지고 CPU를 더 빨리 사용할 수 있다고 강조한다. 따라서 GPU 처리 능력을 활용하려면 작업을 신중하게 설계하고 최적화해야 합니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서 발표자는 배리어 기능인 OpenCL의 주요 동기화 방법을 설명합니다. 이 기능은 모든 스레드가 진행되기 전에 도달해야 하는 체크포인트 역할을 합니다. 뛰어난 성능은 아니지만 장벽 기능은 모든 스레드가 적시에 동기화되도록 하는 데 여전히 중요합니다. 그런 다음 연사는 계속해서 C와 매우 유사한 언어로 작성된 샘플 GPU 프로그램을 제시하고 다양한 매개변수와 코드의 논리를 설명합니다. 마지막으로 화자는 Python 및 OpenCL을 사용하여 첫 번째 백만 제곱수를 계산하는 프로그램에서 벤치마크 테스트를 실행합니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서 발표자는 백만 개의 숫자 배열과 각각의 제곱을 사용하는 Python 스크립트에 대해 설명합니다. 그런 다음 Python의 다중 처리 라이브러리를 탐색하고 크기 5의 스레드 풀을 생성하지만 병렬로 실행하면 실제로 계산 속도가 느려진다는 사실을 알게 됩니다. 마지막으로 프로그램 메모리에 문자열로 저장된 C 커널 함수를 사용하는 OpenCL 예제를 보여주고 커널 함수를 실행하는 데 필요한 상용구 코드를 살펴봅니다. OpenCL 예제는 실행하는 데 1밀리초가 걸리며 이전 Python 구현보다 크게 개선되었습니다.
  
  
• 00:20:00 이 섹션에서 연사는 GPU 프로그래밍이 걸리는 시간을 160밀리초에서 약 1밀리초로 줄임으로써 코드의 병목 현상 속도를 크게 높일 수 있다고 설명합니다. 이는 속도가 100배 빨라진 것입니다. 이러한 종류의 속도 향상은 큰 차이를 만들 수 있으며 두 자릿수는 코드의 병목 현상을 "만들거나 깨뜨릴" 수 있습니다. Google Cloud는 클라우드의 GPU에 대한 액세스를 제공하지만 개발자가 GPU로 작업하는 가장 좋은 방법은 원격 시스템에서 작업하는 것보다 로컬 GPU에 액세스하는 것입니다. OpenCL은 다른 GPU 하드웨어에 구애받지 않으므로 GPU 하드웨어에 관계없이 개발자가 사용할 수 있습니다. 그러나 개발자는 하위 작업 기능이 명시적이어야 하므로 하위 작업을 신중하게 설계해야 하므로 GPU를 최대한 활용하기 위해 문제에 접근하는 방법을 신중하게 설계해야 합니다.

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OpenCL을 통한 가속화된 머신 러닝

OpenCL을 통한 가속화된 머신 러닝

"OpenCL을 통한 가속 기계 학습" 웨비나에서 연사는 기계 학습 애플리케이션을 위해 OpenCL에 적용할 수 있는 최적화에 대해 논의합니다. 발표자 중 한 명이 오픈 소스 OneDNN 라이브러리를 사용하여 Intel GPU에서 OpenCL과 어셈블리를 비교한 방법을 설명합니다. 인텔 하드웨어 최적화에 중점을 두지만 다른 하드웨어에 대한 인터페이스를 제공하고 여러 데이터 유형 및 형식을 지원합니다. 이 그룹은 또한 OpenCL을 사용하여 기계 학습 워크플로우를 최적화하고 인기 있는 기계 학습 프레임워크에 OpenCL을 통합하는 문제에 대해 논의합니다. 또한 그들은 서로 다른 프레임워크에 걸쳐 OpenCL 사용을 통합하는 것이 늦어질 수 있다는 점에 주목합니다. 마지막으로 발표자는 특히 이미지 처리 응용 프로그램에서 중요한 컨볼루션과 같은 특정 핵심 연산자에 대해 Qualcomm의 ML 확장을 사용할 때의 성능 이점에 대해 논의합니다.

"Accelerated Machine Learning with OpenCL" 비디오에서 패널리스트들은 컴퓨터 사진 및 자연어 처리를 포함하여 기계 학습이 사용될 수 있는 다양한 사용 사례에 대해 이야기했습니다. 그들은 기계 학습 워크로드를 최적화하고 연구 결과에 따라 확장해야 할 필요성을 강조했습니다. 또한 패널리스트는 기계 학습을 사용하는 고급 사용자 인터페이스의 중요한 성장 영역으로 음성을 확인했습니다. 세션은 토론에 참여해 준 서로와 청중에게 감사를 표하고 참가자들에게 설문 조사를 통해 피드백을 제공하도록 상기시키는 것으로 마무리되었습니다.

• 00:00:00 웨비나의 이 섹션에서는 Chronos Group 회장인 Neil Trevitt가 Chronos 커뮤니티와 기계 학습 하드웨어 간의 지속적인 커뮤니케이션을 촉진하기 위한 공개 포럼인 Chronos 기계 학습 포럼에 대한 간략한 개요를 제공합니다. 소프트웨어 커뮤니티. Trevitt는 OpenCL이 이미 기계 학습 및 추론 시장에서 널리 사용되고 있으며 OpenCL에 대한 많은 최근 확장이 기계 학습 및 추론 가속과 관련이 있다고 지적합니다. 기계 학습 포럼은 개발자가 입력을 제공하고 Chronos가 더 넓은 커뮤니티에 업데이트 및 로드맵 정보를 제공할 수 있는 기회입니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 Intel의 AI 알고리즘 엔지니어인 발표자가 오픈 소스 라이브러리 OneDNN을 사용하여 기계 학습 워크로드를 최적화하기 위해 OpenCL과 Intel GPU의 어셈블리를 비교하는 작업에 대해 설명합니다. 그는 그들의 팀이 인텔 하드웨어 최적화에 중점을 두고 있지만 다른 하드웨어에 대한 인터페이스도 제공하고 여러 데이터 유형과 형식을 지원한다고 설명합니다. JIT(Just-In-Time) 컴파일 기반 아키텍처를 사용하여 문제와 하드웨어를 기반으로 최적의 구현을 선택하고 향후 통합 GPU와 기존 통합 GPU 모두에 대해 최적화합니다. 계속해서 비교 결과와 그들이 직면한 문제에 대해 논의하여 최적화를 위한 결정을 내립니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서 발표자는 GPU가 어떻게 나뉘고 벡터 엔진과 매트릭스 엔진이 주요 계산을 수행하는 방법에 대해 설명합니다. 연사는 회선 및 데이터 재정렬을 위해 최적화하는 방법과 인텔 하드웨어에 대한 하위 그룹 및 확장을 사용하는 방법을 설명합니다. 그들은 sprv 및 낫에 확장을 추가하여 더 간단한 액세스를 가능하게 할 계획이 있다고 언급합니다. 그들은 또한 Intel GPU에서 어셈블리 생성을 위해 ac plus 라이브러리를 사용하여 사물의 어셈블리 측면에 대해 논의합니다. 마지막으로 최적화를 통해 OpenCL에서 달성할 수 있었던 상당한 속도 향상에 대해 이야기합니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서 발표자는 OpenCL 구현이 특정 조건에서 더 짧은 읽기 명령과 추가 명령을 내보냈다고 언급하면서 OpenCL 및 엔진 구현에 대한 분석에 대해 논의합니다. 그러나 그들은 이러한 문제가 근본적이지 않으며 Intel의 컴파일러 팀과 협력하여 구현을 수정함으로써 해결할 수 있다는 점에 주목합니다. 연사는 또한 구현의 차이를 드러내는 데 유용하지만 생산성에는 좋지 않은 어셈블리 사용에 대해서도 논의합니다. 마지막으로 그들은 문제에 대한 최적화 변환을 지정하는 기능과 함께 더 빠른 코드 생성을 가능하게 하는 어셈블리 생성기의 채택에 대해 언급합니다.
  
  
• 00:20:00 이 섹션에서 발표자는 지정된 하나의 변환만 사용하여 최적화를 보다 효과적으로 구성할 수 있는 방법에 대해 논의하여 여러 구현의 확산을 방지할 수 있습니다. 다음으로 초점은 Balaji Kalidas로 이동합니다. Balaji Kalidas는 Qualcomm이 모바일 장치에서 빠르게 성장하고 있는 가속화된 기계 학습을 지원하기 위해 지원하는 확장 기능과 기능에 대해 설명합니다. GPU는 여전히 인기 있는 옵션이지만 발표자는 전력 소비, 짧은 대기 시간 디스패치 및 시스템 온 칩의 다른 블록과의 동기화가 모두 모바일 장치에서 효율적인 기계 학습을 보장하기 위해 해결해야 하는 주요 고려 사항이라고 지적합니다. 발표자는 이러한 문제를 해결하기 위해 제로 카피 데이터 가져오기/내보내기, Android 하드웨어 버퍼 가져오기/내보내기 및 DMA 버프와 같은 기능을 언급합니다.
  
  
• 00:25:00 이 섹션에서 발표자는 CL qcom ml-ops 확장에 대해 논의합니다. 이는 연산 수준에서 GPU에서 기계 학습을 가속화하기 위한 Qualcomm 공급업체 확장입니다. 확장은 명령 큐, 이벤트 및 버퍼를 포함하여 가능한 한 많이 기존 OpenCL 구성을 사용하며 다른 OpenCL 커널과 완벽하게 상호 운용됩니다. 확장의 주요 사용 사례 중 하나는 전이 학습, 개인화 및 연합 학습을 허용하는 에지 교육이지만 에지에서 교육의 주요 제한 요소는 메모리 공간입니다. 이 문제를 해결하기 위해 연사는 텐서 배치 크기를 1로 유지하고 배치를 완료할 때까지 여러 번 앞뒤 패스를 수행하는 수정된 접근 방식을 사용하는 텐서 배치 1 접근 방식을 설명합니다. 이 접근 방식을 사용하면 메모리 공간을 줄이면서 더 큰 배치 크기로 교육하는 것과 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.
  
  
• 00:30:00 이 섹션에서 발표자는 기계 학습 작업을 가속화할 수 있는 여러 OpenCL 확장에 대해 설명합니다. 언급된 첫 번째 확장은 8비트 양자화된 DNNS를 구현할 때 상당한 성능 이점을 제공할 수 있는 8비트 내적 공급업체 확장입니다. 논의된 다음 확장은 "clq com 기록 가능 대기열"로, 특수 디스패치 호출로 재생할 수 있는 일련의 ND 범위 커널 명령을 기록할 수 있어 CPU 전력 소비 및 디스패치 대기 시간을 크게 개선할 수 있습니다. 스트리밍 모드 기계 학습 사용 사례에서. 제로 복사, 하위 그룹 작업, 부동 소수점 원자, 버퍼의 일반화된 이미지, 명령 버퍼 기록 및 재생과 같은 다른 확장도 기계 학습에 유용하며 Qualcomm 확장으로 사용 가능하거나 Chronos에서 배송됩니다.
  
  
• 00:35:00 개별적으로 제출하는 것보다 한 번에 모두 제출할 수 있는 더 큰 커널 배치를 갖는 것이 더 효율적입니다. 각 인스턴스 간에 변경되는 인수가 하나 또는 두 개뿐인 대량의 커널 배치를 기록하고 사전 처리할 수 있으므로 기록 가능한 대기열이 들어오는 곳입니다. 이것은 구현이 수행해야 하는 작업량을 크게 줄이고 CPU 전력을 절약합니다. 또한 최대 GPU 활용을 보장하고 디스패치 사이의 유휴 기간을 최소화하는 데 도움이 됩니다. 이는 수백 개의 커널을 순서대로 실행해야 하는 기계 학습 모델에 특히 중요합니다. 전반적으로 기록 가능한 대기열은 OpenCL을 사용하여 기계 학습 가속화의 효율성을 개선하기 위한 귀중한 확장입니다.
  
  
• 00:40:00 이 섹션에서 그룹은 일괄 처리 작업의 최적 시간 및 크기 결정과 플러시를 포함하여 OpenCL을 사용하여 기계 학습 워크플로를 최적화하는 문제에 대해 논의합니다. 그들은 Carbon Queues와 같은 도구가 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다고 언급합니다. OpenCL의 주요 장애물인 컴파일 시간 문제도 논의되지만 해결하기 쉬운 문제는 아닙니다. 이 그룹은 생성된 커널 수를 잠재적으로 줄이기 위해 OpenCL 수준에서 특수화 상수를 사용할 것을 제안하지만 구현에는 많은 작업이 필요합니다. 그들은 또한 성능 최적화를 위한 LLVM의 잠재적인 사용에 대해 논의하지만 현재 주요 문제로 느린 컴파일 시간이 있다고 지적합니다.
  
  
• 00:45:00 녹취록의 이 섹션에서 연사는 런타임에 기계 학습 애플리케이션을 컴파일하는 문제와 사전 컴파일된 바이너리 사용에 대해 논의합니다. 또한 다단계 솔루션인 MLIR에서 제공하는 잠재적인 솔루션과 이를 그래프 수준의 가속과 비교하는 방법에 대해 다룹니다. 연사는 공급업체에서 제공한 확장 프로그램을 몇 가지 주요 메타 명령에 사용할 수 있는 반면 그래프 컴파일러 또는 자체 커널 작성을 다른 모든 용도로 사용하여 두 가지 장점을 모두 누릴 수 있다는 데 동의합니다.
  
  
• 00:50:00 비디오의 이 섹션에서 연사는 특히 모바일 장치에서 널리 사용되는 기계 학습 프레임워크에 OpenCL을 통합하는 방법에 대해 논의합니다. 그들은 이미 OpenCL을 사용하는 많은 오픈 소스 프레임워크가 있고 TensorFlow Lite에는 이미 잘 실행되는 OpenCL 백엔드가 있다고 언급합니다. 그러나 성능 및 성능 이식성은 OpenCL을 일반 프레임워크에 통합할 때 여전히 문제로 남아 있습니다. 다른 공급업체가 일반 구현으로 성능을 유지하기 위해 기여해야 할 수 있기 때문입니다. 그들은 또한 서로 다른 프레임워크에 걸쳐 OpenCL 사용을 통합하는 것이 늦어질 수 있다고 제안합니다.
  
  
• 00:55:00 이 섹션에서 발표자는 TVM 또는 Tensorflow Lite를 사용하는 것보다 Qualcomm의 ML 확장을 사용하면 상당한 성능 이점이 있다고 설명합니다. 이점은 개발자가 자신의 커널을 작성하고 GPU에 맞게 최적화하는 데 얼마나 많은 노력을 기울이느냐에 따라 달라집니다. 컨볼루션과 같은 특정 핵심 연산자에 대한 명확한 이점도 있습니다. 발표자는 향후 이러한 주요 연산자를 가속화하여 더 많은 가치를 제공할 것으로 기대합니다. 패널은 또한 이미지 처리가 지배적인 영역인 기계 학습 가속화에 대한 수요를 주도하는 애플리케이션 도메인에 대해 논의합니다.
  
  
• 01:00:00 비디오의 이 섹션에서 패널리스트는 컴퓨팅 사진 및 자연어 처리와 같은 기계 학습의 사용 사례 영역에 대해 논의했습니다. 그들은 또한 기계 학습 워크로드를 최적화하는 데 따르는 어려움과 연구 결과에 따라 확장해야 할 필요성에 대해서도 이야기했습니다. 또한 패널리스트는 기계 학습을 사용하는 고급 사용자 인터페이스가 상당한 성장 영역이 될 것이며 음성이 그 일부라고 지적했습니다. 마지막으로 세션이 종료되었고 패널리스트는 토론에 참여해 준 서로와 청중에게 감사를 표했고 사회자는 참가자들에게 피드백을 위한 설문 조사를 작성하도록 상기시켰습니다.

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Mandelbulber v2 OpenCL "빠른 엔진" 4K 테스트

Mandelbulber v2 OpenCL "빠른 엔진" 4K 테스트

이것은 부분적으로 구현된 OpenCL 렌더링 엔진과 함께 Mandelbulber v2를 사용하여 비행 애니메이션을 렌더링하는 시험입니다. 이 테스트의 이유는 긴 렌더링 동안 애플리케이션의 안정성과 카메라가 표면에 매우 가까울 때 렌더링이 어떻게 작동하는지 확인하기 위해서였습니다. OpenCL 커널 코드는 단정밀도 부동 소수점 숫자만 사용하여 실행되기 때문에 3D 프랙탈을 크게 확대할 수 없습니다. 이 애니메이션을 4K 해상도로 렌더링하는 데 nVidia GTX 1050에서 단 9시간이 걸렸습니다.

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Mandelbox 비행 OpenCL

Mandelbox 비행 OpenCL

이것은 Mandelbulber v2 OpenCL 알파 버전으로 렌더링된 mandelbox 프랙탈의 테스트 렌더입니다.

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[3D 프랙탈] 예언(4K)

[3D 프랙탈] 예언(4K)

Mandelbulb3D에서 4K로 렌더링되었습니다.