OpenCL na negociação - página 2

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OpenCL 1.2: visão geral de alto nível

OpenCL 1.2: visão geral de alto nível

A palestra fornece uma visão geral de alto nível do OpenCL 1.2, o padrão e os modelos dentro dele.

Esta palestra fornece uma base sólida para aprender computação heterogênea, OpenCL C e como escrever software de alto desempenho com OpenCL.

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OpenCL 1.2: OpenCL C

OpenCL 1.2: OpenCL C

Neste vídeo sobre OpenCL 1.2: OpenCL C, o palestrante apresenta o OpenCL C como uma modificação do C projetada para programação de dispositivos, com algumas diferenças importantes, como tamanhos de tipo fixos e a capacidade de funções embutidas. Eles discutem regiões de memória, vetores, estruturas e kernels e como obter código vetorizado. Eles destacam a importância do uso de memória local e constante e recomendam cautela ao usar extensões. O palestrante enfatiza a importância de entender a estrutura básica e o funcionamento do OpenCL C para um desempenho ideal e incentiva os espectadores a continuar aprendendo sobre o OpenCL e seus modelos associados.

• 00:00:00 Nesta seção, o vídeo apresenta OpenCL C como a linguagem principal para programação de dispositivos OpenCL. OpenCL C é uma modificação da linguagem de programação C voltada para dispositivos, mas existem algumas diferenças em relação ao C99 tradicional que incluem a ausência de ponteiros de função e recursão, bem como a possibilidade de chamadas de função serem embutidas. Apesar de algumas dessas diferenças, o OpenCL C não é um subconjunto do C, pois possui alguns recursos que não estão presentes no C99. Esta seção aborda alguns fundamentos importantes, como regiões de memória, operações vetoriais, estruturas, funções e kernels, e o objetivo é fornecer informações suficientes para que os visualizadores possam começar a usar o OpenCL com eficiência.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, as diferenças entre OpenCL C e C são discutidas. OpenCL C fornece uma representação concreta para inteiros assinados usando complemento de dois, enquanto C não especifica isso. Os tipos OpenCL C têm tamanhos fixos, incluindo tipos de vetor e imagem, que não estão presentes ou são menos elegantemente implementados em C. Além disso, OpenCL C define os tamanhos para tipos integrais como char, short, int e long, bem como seus sinais e versões não assinadas. É importante ter em mente que os tipos de host e dispositivo diferem no OpenCL C, e middleware ou bibliotecas devem ser usados para garantir a transferência correta de dados entre eles.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante discute o modelo de memória OpenCL C e como palavras-chave são usadas para especificar regiões de memória como privada, constante, local e global. No OpenCL C, é importante saber onde a memória está localizada, pois alguns tipos não podem ser comunicados entre o host e o dispositivo. O palestrante também apresenta o conceito de vetores e discute diferentes abordagens para obter um bom código vetorizado para operações que ocorrem no processador. Mover um ponteiro de uma região de memória para outra não é permitido, mas copiar de um espaço de memória para outro é possível.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante discute as várias opções disponíveis para vetorização de código e destaca o OpenCL C como uma forma natural e eficiente de obter a vetorização. Os tipos vetoriais no OpenCL C são cidadãos de primeira classe e podem ser acessados diretamente pelos usuários. As operações componentes entre vetores envolvem o uso de um operador geral que pode ser adição, subtração, multiplicação ou qualquer outro operador relacional. No entanto, os operadores relacionais podem ser confusos ao comparar vetores, pois o resultado é um vetor com uma operação booleana realizada em componentes, portanto, os usuários precisam estar atentos a isso. Por fim, as operações de mistura entre escalares e vetores são indefinidas, portanto, os usuários precisam ter cuidado ao realizar tais operações.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o instrutor discute as operações vetoriais e o endereçamento no OpenCL C. Os vetores podem operar em vetores ou escalares, que serão preenchidos de acordo com o tamanho do vetor, e os componentes de um vetor podem ser acessados usando ponto notação com o número do componente específico representado em hexadecimal. O instrutor observa que a questão de nível superior é por que usar tipos vetoriais OpenCL e explica que o uso de vetores permite uma comunicação clara de operações vetoriais entre o programador e o compilador e pode resultar em melhor desempenho, pois o compilador pode otimizar melhor as operações vetoriais . Por fim, o instrutor menciona que o OpenCL C também oferece suporte ao uso de estruturas e uniões para agregar dados.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o palestrante discute o uso de estruturas OpenCL C e a importância de se ter cuidado com a troca de dados entre o host e o dispositivo. Eles aconselham evitar o uso de estruturas OpenCL C porque podem causar problemas de desempenho e é difícil obter o layout binário correto ao copiar dados. O orador passa a falar sobre funções e como elas são apenas funções C comuns sem nada de especial sobre elas, exceto que a recursão é proibida. Eles também mencionam que o espaço de memória privada está implícito nos argumentos, o que pode causar problemas ao lidar com diferentes regiões da memória da mesma maneira. Por fim, o palestrante descreve os kernels como pontos de entrada para a execução do dispositivo e explica como os argumentos do kernel são ponteiros para algo global ou apenas valores que são copiados.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o palestrante apresenta um programa OpenCL C que adiciona duas matrizes e armazena os resultados nos mesmos locais em termos de componentes. O programa usa get_global_ID e outras funções relevantes para acessar o tamanho do trabalho global, tamanho do grupo de trabalho e deslocamento global. O palestrante enfatiza a importância de usar a memória local quando possível para obter o melhor desempenho e fornece uma maneira de declarar a memória local fornecendo um parâmetro na lista de argumentos. O palestrante também recomenda o uso do "tipo DEP" para facilitar a programação.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o palestrante discute o uso de memória local e constante em kernels OpenCL C. A memória local é usada para armazenar dados que são compartilhados entre todos os itens de trabalho em um grupo de trabalho, enquanto a memória constante é uma memória somente leitura que também é compartilhada entre todos os itens de trabalho. É importante observar que os próprios kernels não podem alocar memória e vários kernels não podem cooperar entre si. O palestrante também menciona que existem atributos no OpenCL C que podem ser usados para otimizar a vetorização e transmitir informações ao compilador.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, o palestrante explica a importância do tamanho do grupo de trabalho necessário para otimizar o desempenho nos kernels. Ele menciona o uso de otimizações especiais pelo compilador quando o tamanho do grupo de trabalho é fixo. O palestrante fala brevemente sobre o suporte a imagens do OpenCL, que não é de muito interesse para ele, pois ele se concentra na computação de uso geral. Além disso, ele menciona funções OpenCL C integradas que são como uma biblioteca padrão, incluindo funções de item de trabalho, funções matemáticas, funções de número inteiro e funções geométricas. A sincronização é um tópico complexo no modelo de programação OpenCL C, pois é projetado para desempenho, e há operações atômicas e paralelismo fornecidos. Por fim, o palestrante menciona as extensões do OpenCL que podem ser utilizadas depois de entender a estrutura básica e o funcionamento do OpenCL C.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o palestrante recomenda cautela ao usar extensões no OpenCL 1.2, apesar dos recursos extras que eles fornecem. Ele adverte que eles ainda não estão totalmente integrados à especificação e podem ser removidos ou causar aprisionamento do fornecedor. No entanto, ele também reconhece que algumas extensões podem ser úteis e incentiva os espectadores a examinar as extensões disponíveis. Concluindo, o palestrante convida os espectadores a continuar aprendendo sobre o OpenCL e seus modelos associados, e oferece seus serviços como consultor para aqueles que buscam conselhos sobre como projetar programas OpenCL eficientes.

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Arquitetura de GPU OpenCL

Arquitetura de GPU OpenCL

Este vídeo investiga a arquitetura de GPUs no contexto da programação OpenCL. O palestrante explica as diferenças entre a arquitetura de GPU OpenCL e a arquitetura geral de GPU, o conceito de frentes de onda como a menor unidade de um grupo de trabalho, os problemas de E/S de memória e ocultação de latência e os fatores que afetam a ocupação e os acessos à memória aglutinada. A importância de projetar algoritmos e estruturas de dados com acessos de memória aglutinados em mente também é enfatizada, bem como a necessidade de medir o desempenho da GPU. O palestrante incentiva os espectadores a contatá-lo para obter assistência no aproveitamento da tecnologia para desempenho ideal sem a necessidade de conhecimento profundo dos processos subjacentes.

• 00:00:00 Nesta seção, o palestrante apresenta o tema da arquitetura GPU e sua importância na programação OpenCL. Enquanto muitos acreditam que o OpenCL é apenas para GPUs, o palestrante enfatiza que as CPUs também possuem instruções SIMD que usam conceitos semelhantes. A motivação por trás do uso de GPUs para computação de uso geral também é discutida - foi uma descoberta acidental decorrente do desenvolvimento de GPUs para processamento de gráficos. O palestrante adverte contra a dependência de departamentos de marketing para entender a arquitetura e destaca que é necessário um conhecimento profundo da arquitetura para o uso eficiente do OpenCL.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante discute a questão das técnicas de marketing chamativas usadas para promover GPUs que muitas vezes não fornecem informações úteis ou relevantes aos desenvolvedores. A arquitetura de GPU OpenCL é então introduzida, o que difere da arquitetura geral de GPU, pois se concentra especificamente em como o OpenCL a vê. Os espaços de memória constante e global existem fisicamente em uma GPU, e a memória local e privada são implementadas em hardware e compartilhadas com todos os elementos de processamento. O modelo de execução da GPU é caracterizado por ter ponteiros de instrução bloqueados entre os elementos de processamento. É dado um exemplo de quatro elementos de processamento executando a mesma instrução add, que pode ser considerada como um quatro com instrução SIMD.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante explica o conceito de frente de onda, que é a menor unidade de um grupo de trabalho que executa em conjunto. A frente de onda é criada fixando o ponteiro de instrução para itens de trabalho em um grupo de trabalho para travar juntos, e todos os elementos de processamento dentro de uma frente de onda devem executar as mesmas operações, mesmo ao lidar com dados diferentes. No entanto, isso cria problemas ao executar instruções condicionais em que os itens de trabalho dentro de uma frente de onda seguem caminhos diferentes, causando divergência. Para resolver isso, o OpenCL possui uma função integrada chamada “selecionar”, que compila em uma única instrução de processador para uma execução condicional eficiente.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante fala sobre o custo da E/S de memória e como ela é lenta. Eles explicam um experimento mental de um único elemento de processamento fazendo uma instrução por segundo e o tempo que leva para acessos globais para valores de 32 bits e 64 bits, sendo que o último leva o dobro do tempo. No entanto, o I/O da memória é constante, portanto, para obter melhor desempenho, pode-se aumentar a complexidade das operações para pagar a operação da memória. Isso é demonstrado por meio de um exemplo de execução de um milhão de operações e obtenção de 100% de eficiência da ALU. Embora isso possa não ser prático, é útil em certas aplicações, como mineração de criptomoeda ou criptografia.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o palestrante discute a questão da latência da memória e como ela afeta o desempenho das GPUs. Com o objetivo de atingir 100% de baixa utilização e manter os elementos de processamento ocupados, o insight é sobrecarregar a unidade de computação com grupos de trabalho. Ao preencher o pool de trabalho com vários grupos de trabalho, a CPU pode executar as instruções desses grupos em uma determinada ordem por um número fixo de ciclos ou até uma solicitação de memória. O objetivo é esconder as grandes latências globais de memória e manter os elementos de processamento ocupados com grupos de trabalho até que a memória chegue.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o palestrante explica o conceito de ocultação de latência, que é a chave para obter um bom desempenho na programação da GPU. A ocultação de latência é o processo de agendamento de cálculos úteis entre buscas de memória de longa latência para que as operações de memória pareçam livres. Isso é feito por meio de balanceamento de carga e gerenciamento de frente de onda. A unidade de computação possui um pool de trabalho que consiste em frentes de onda prontas e bloqueadas, onde o ponteiro de instrução está bloqueado. O número de frentes de onda no pool afeta a utilização da unidade de computação, com um número maior mantendo-a ocupada o tempo todo. O agendador global despacha grupos de trabalho não processados para unidades de computação, com o agendador de trabalho tendo um número máximo fixo de frentes de onda. A principal conclusão é que o acesso à memória pode ser completamente oculto se um bom código for escrito.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o conceito de ocupação é apresentado e explicado como uma medida do número de frentes de onda que podem ser executadas em comparação com o número total que poderia ser executado. O cálculo da ocupação é demonstrado e sua importância no projeto de kernels mais rápidos é enfatizada. O fator limitante de ocupação é identificado como memória privada e local, que é compartilhada entre todos os elementos de processamento. É explicado que entrelaçar instruções ALU com instruções I/O é crucial para ocultar a latência e que ter instruções ALU suficientes pode melhorar a ocupação, tornando os kernels mais rápidos.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o palestrante discute a compensação entre o uso de recursos por item de trabalho na programação OpenCL e o número resultante de frentes de onda que podem residir em uma unidade de computação. Quanto mais recursos usados por item de trabalho, menos frentes de onda podem residir em uma unidade de computação, resultando em menos ocultação de latência. Por outro lado, usar menos recursos resulta em mais frentes de onda e mais ocultação de latência. O alto-falante fornece um cálculo de amostra para determinar o número máximo de frentes de onda com base na memória privada e tamanhos de memória local, bem como o número fixo de itens de trabalho por frente de onda. O palestrante também explica o conceito de canais de memória que afetam o acesso direto de unidades de computação à memória global.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, o palestrante discute a memória global na arquitetura de GPU OpenCL e como ela funciona fisicamente para melhor desempenho. A memória é particionada em subconjuntos, cada um acessado por um canal específico, para que as solicitações de memória possam ser serializadas e limitar o desempenho quando todas as unidades de computação acessam um canal de memória. O hardware oferece uma solução por meio de padrões de acesso eficientes de itens de trabalho adjacentes acessando a memória adjacente, chamados acessos de memória coalescidos, que atingem o desempenho máximo, mas muitos padrões de acesso podem limitar o paralelismo e causar uma perda no desempenho. Benchmarks informativos são essenciais para saber o que geralmente é rápido ou lento em hardware real. O carregamento de valores adjacentes de itens de trabalho é muito rápido, enquanto o carregamento aleatório é muito lento, mas ocultar a latência ajuda a melhorar a utilização geral.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o palestrante explica a importância de projetar algoritmos e estruturas de dados com acessos de memória coalescidos em mente. Usando fatos e compensações de alto nível, os desenvolvedores podem limitar o acesso aleatório à memória e influenciar seus projetos para ter o maior número possível de instruções ALU para permitir a ocultação da latência. O palestrante também explica que existem canais de memória e certos padrões de acesso à memória podem melhorar o desempenho. Além disso, o palestrante sugere discussões futuras sobre programação paralela, incluindo operações atômicas e cooperação de itens de trabalho, além de medir o desempenho da GPU. O palestrante está atualmente buscando patrocínio para trabalhos futuros no OpenCL.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, o palestrante conclui o screencast sobre OpenCL GPU Architecture, incentivando os espectadores a contatá-lo para obter assistência no aproveitamento da tecnologia para desempenho superior sem exigir um amplo conhecimento dos processos subjacentes.

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Episódio 1 - Introdução ao OpenCL

Episódio 1 - Introdução ao OpenCL

Nesta introdução em vídeo ao OpenCL, David Gohara explica como o OpenCL foi projetado para permitir acesso fácil e eficiente a recursos de computação em diferentes dispositivos e hardware, permitindo computação de alto desempenho com uma variedade de aplicativos, incluindo processamento de imagem e vídeo, computação científica, imagens médicas e fins financeiros. OpenCL é uma tecnologia de padrão aberto independente de dispositivo que é particularmente eficiente para tarefas paralelas de dados. O palestrante demonstra o poder da tecnologia OpenCL na redução do tempo de cálculo para cálculos numéricos e destaca seu potencial para pesquisa científica e uso geral. Além disso, os espectadores são incentivados a se juntar à comunidade on-line para cientistas que usam Mac's, organização de pesquisa do Mac, e a apoiar a comunidade comprando itens da loja Amazon vinculada ao seu site.

• 00:00:00 Nesta seção, David Gohara apresenta o conceito de OpenCL e suas especificações, que é uma linguagem de computação aberta inicialmente proposta pela Apple em 2008. OpenCL é projetada para tarefas de computação paralela que exigem muito poder de computação e foca em utilizando vários núcleos para melhorar o desempenho em vez de aumentar a velocidade do clock. O grupo Khronos mantém a especificação OpenCL, o que significa que para qualquer pessoa usá-la, ela deve ser implementada por alguém. O fator crítico é que o OpenCL é uma tecnologia de padrão aberto projetada para aproveitar o poder de computação para aprimorar o desempenho da computação.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante apresenta o OpenCL e seu design para permitir o acesso a todos os recursos dos vários dispositivos e hardware de um computador para suportar cálculos paralelos de uso geral, ao contrário de DSP dedicado ou aplicativos somente gráficos. Ele foi projetado para ser independente de dispositivo e garante a portabilidade do código entre as implementações. Qualquer hardware pode se tornar um dispositivo OpenCL se atender aos requisitos mínimos da especificação, incluindo CPUs, GPUs, chips DSP e processadores embarcados. O OpenCL fornece APIs limpas e simples para acessar diferentes dispositivos e executar computação de alto desempenho com suporte ao idioma c99, tipos de dados adicionais, funções e qualificadores integrados e estrutura de gerenciamento de encadeamento para gerenciar tarefas sob o capô sem problemas. O principal objetivo do OpenCL é ser uma estrutura eficiente, leve e fácil de usar que não monopolize os recursos do sistema.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante destaca a importância do OpenCL no fornecimento de diretrizes para o projeto de novo hardware à medida que as pessoas desenvolvem novos chips ou peças de hardware. O OpenCL também garante certos valores de precisão e permite uma ampla gama de aplicações, incluindo computação científica, processamento de imagem e vídeo, imagens médicas e fins financeiros. O palestrante explica que o OpenCL foi projetado para computação paralela de dados e é particularmente eficiente para tarefas paralelas de dados, como obter o valor absoluto de dados individuais e desfocar imagens usando um filtro de caixa calculando a soma e a média de um conjunto de pixels em uma caixa.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante explica como funcionam os cálculos paralelos de dados, especificamente com o processamento de imagens como exemplo. Cada caixa de valores de pixel é lida da imagem e gravada em um buffer de dados separado, permitindo que um trabalho independente seja feito sem se preocupar com a sincronização. O OpenCL também foi projetado para funcionar junto com o OpenGL, que é uma linguagem de programação gráfica que pode compartilhar dados com o OpenCL, tornando possível fazer processamento de números complexos e exibições com pouca sobrecarga de desempenho. No entanto, o OpenCL não é adequado para problemas sequenciais, cálculos que requerem pontos de sincronização constantes ou limitações dependentes do dispositivo.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o palestrante apresenta o OpenCL e explica como ele foi projetado para aproveitar o poder computacional em computadores de maneira fácil e portátil. Ele menciona CUDA e como é uma interface de programação poderosa para executar cálculos em placas gráficas, mas não é independente de dispositivo e funciona apenas em hardware NVIDIA. No entanto, o palestrante explica que os usuários podem usar CUDA e OpenCL e que são praticamente os mesmos quando se trata de kernels. Além disso, o palestrante explica que o OpenCL já está implementado no Mac OS 10 Snow Leopard e é fornecido como uma estrutura de sistema. Além disso, tanto a Nvidia quanto a AMD estão trabalhando em suas próprias implementações de OpenCL, que podem fornecer acesso a outros sistemas operacionais e plataformas.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o palestrante discute a predominância de GPUs compatíveis com OpenCL em cartões de remessa atualmente, particularmente em produtos da Apple, como o iMac de 24 polegadas e alguns modelos de MacBook Pros. Ele observa que todos os cartões Nvidia são compatíveis com OpenCL, com um envio estimado de 1 a 2 milhões de cartões por semana. O palestrante explica como o OpenCL se encaixa na estrutura da Apple, pois está fortemente vinculado ao OpenGL e a outras tecnologias gráficas e de mídia. Ele explica ainda por que as GPUs são ideais para processamento de números, apresentando alta escalabilidade e paralelismo de dados. Apesar disso, existem limitações na transferência de dados da parte principal do computador para a placa gráfica, pois o barramento PCI é muito mais lento que a memória da própria placa gráfica.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o palestrante discute alguns fatores a serem considerados ao usar GPUs com OpenCL, incluindo o custo computacional do problema, tratamento e depuração de erros e requisitos específicos de organização de dados. O palestrante elogia o OpenCL por ser uma especificação aberta que permite fácil acesso a dispositivos e é portátil entre sistemas operacionais e plataformas de hardware. O palestrante então demonstra como mover o código da execução na CPU para a execução na GPU usando um exemplo de seu programa que avalia as propriedades eletrostáticas de moléculas biológicas.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o palestrante apresenta o poder da tecnologia OpenCL, que permite a utilização eficiente de recursos computacionais em cálculos numéricos. A demonstração mostra um cálculo de problema de valor limite em uma única CPU, que leva aproximadamente 60 segundos para ser concluído. Quando executado em 16 threads, o tempo de cálculo foi reduzido para 4,8 segundos. O alto-falante demonstra o mesmo cálculo em uma GPU e o tempo de cálculo é reduzido para cerca de 180 milissegundos. Os resultados obtidos da GPU são idênticos aos obtidos da CPU, e o código usado em ambos os cálculos é quase o mesmo, com pequenas modificações para melhor desempenho. A demonstração destaca as empolgantes possibilidades que a tecnologia OpenCL abre para a ciência e para uso geral.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante sugere algumas coisas aos espectadores. Em primeiro lugar, ele fala sobre a comunidade on-line para cientistas que usam Mac, chamada Mac research org, e incentiva os espectadores a participar. Em segundo lugar, ele menciona duas outras séries de tutoriais úteis, Cocoa for Scientists e X Grid Tutorials, que também estão disponíveis em seu site. Por fim, ele pede aos espectadores que ajudem a comunidade comprando itens da loja da Amazon vinculada ao site deles, pois isso ajudaria no custo de manutenção de servidores, hardware e outras despesas.

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Episódio 2 - Fundamentos do OpenCL

Episódio 2 - Fundamentos do OpenCL

Este vídeo apresenta a linguagem de programação OpenCL e explica os fundamentos de como usá-la. Abrange tópicos como os diferentes tipos de memória disponíveis para um sistema de computador, como alocar recursos e como criar e executar um kernel.

• 00:00:00 O primeiro podcast desta série apresentou o OpenCL e discutiu os fundamentos do uso de uma CPU e uma GPU para processar dados. Este podcast aborda a lista de placas gráficas compatíveis com o uso do OpenCL, além de explicar por que as CPUs são melhores para ocultar latências de memória.
  
  
• 00:05:00 OpenCL é uma plataforma para acelerar cálculos em CPUs e GPUs. Os objetos que compõem o OpenCL incluem dispositivos de computação, objetos de memória e objetos executáveis. Os grupos de dispositivos são uma estrutura comum para agrupar vários dispositivos de computação.
  
  
• 00:10:00 Este vídeo aborda as diferenças entre CPUs e GPUs, com foco em objetos de memória OpenCL. Os três tipos de objetos de memória OpenCL são arrays, imagens e executáveis. O vídeo também aborda como criar e usar kernels OpenCL.
  
  
• 00:15:00 OpenCL é uma poderosa linguagem de programação usada para gráficos e computação paralela. O OpenCL permite que o código seja compilado em tempo de execução ou pré-compilado, e os itens de trabalho são agrupados em grupos de trabalho.
  
  
• 00:20:00 OpenCL é uma poderosa API multiplataforma para computação GPU. O vídeo OpenCL Fundamentals discute os conceitos de intervalos ND e tamanhos de grupo de trabalho e como eles estão relacionados em 2 e 3 dimensões.
  
  
• 00:25:00 Este vídeo aborda os fundamentos do OpenCL, incluindo os diferentes tipos de imagens disponíveis, execução do kernel, gerenciamento de memória e espaços de endereço.
  
  
• 00:30:00 Neste vídeo, o autor explica os diferentes tipos de memória disponíveis para um sistema de computador, incluindo memória global, memória constante, memória local e memória privada. A memória global é o maior e mais importante tipo de memória, enquanto a memória privada é para dados no nível do kernel.
  
  
• 00:35:00 Neste vídeo, são explicadas as etapas básicas do uso do OpenCL, incluindo a inicialização do OpenCL, a alocação de recursos e a criação e execução de um kernel.
  
  
• 00:40:00 Neste vídeo, são discutidos os fundamentos do OpenCL. A primeira etapa é a alocação e, em seguida, o código é gravado para enviar os dados para a placa gráfica. A próxima etapa é a criação do programa e do kernel, onde o OpenCL é usado para criar um programa e um kernel específico. Finalmente, o programa é executado.
  
  
• 00:45:00 Neste vídeo, o autor explica os passos necessários para criar um kernel em OpenCL. Ele cobre os conceitos básicos do OpenCL, como dimensões e itens de trabalho, e explica como enfileirar e executar um kernel. Ele também fornece uma breve visão geral da especificação Khronos OpenCL e o vídeo de Barbara, que é altamente recomendado.|
  
  
• 00:50:00 Neste episódio, o apresentador aborda os fundamentos do OpenCL, incluindo como criar um programa simples e como usar a biblioteca de tempo de execução do OpenCL.

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Episódio 3 - Construindo um Projeto OpenCL

Episódio 3 - Construindo um Projeto OpenCL

Este vídeo fornece uma visão geral abrangente de perguntas e preocupações comuns sobre o OpenCL. Os tópicos abordados incluem aritmética de dupla precisão, programação orientada a objetos, tamanhos globais e de grupos de trabalho e problemas científicos que podem ser resolvidos com o OpenCL. O palestrante enfatiza a importância de selecionar cuidadosamente tamanhos de grupos de trabalho globais e locais, bem como modificar algoritmos e estruturas de dados para atender às preferências de layout de dados da GPU. O palestrante também fornece um exemplo básico de codificação em OpenCL e explica como os kernels podem ser carregados e executados em um programa. Outros tópicos incluídos são manipulação de grandes números, alocação de memória e gerenciamento de filas de comandos. O vídeo termina com referências a recursos adicionais para usuários interessados em multiplicação de vetores de matrizes esparsas e aritmética de precisão mista.

• 00:00:00 Nesta seção, abordaremos algumas questões comuns sobre o OpenCL, incluindo aritmética de precisão dupla, programação orientada a objetos, tamanhos globais e de grupos de trabalho e problemas científicos que você pode resolver com o OpenCL. A precisão dupla na especificação OpenCL é opcional e o suporte para ela depende tanto do seu hardware quanto da sua implementação. Se você tiver hardware que suporte precisão dupla, poderá usar um pragma antes de emitir instruções para cálculos de precisão dupla, mas se não tiver, o comportamento é indefinido e pode resultar em vários problemas. A programação orientada a objetos pode ser usada em conjunto com o OpenCL, mas é importante ter em mente as limitações do modelo de programação baseado em C do OpenCL. Ao escolher tamanhos globais e de grupo de trabalho, é importante considerar as características do seu algoritmo e o
  dispositivo específico em que você está executando. Por fim, discutiremos os tipos de problemas científicos que você pode resolver com o OpenCL e quando ele pode ser uma escolha adequada para suas necessidades.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante discute a aritmética de dupla precisão e seu desempenho atingido nas GPUs. Enquanto as operações de ponto flutuante de precisão única podem fornecer cerca de 1.000 gigaflops por segundo, as operações de ponto flutuante de precisão dupla podem fornecer apenas cerca de 90 gigaflops por segundo em GPUs, resultando em uma perda de desempenho de ordem de magnitude. O palestrante sugere usar aritmética de precisão mista e emular aritmética de precisão mais alta em dispositivos que não a suportam se for necessária precisão dupla. Além disso, o palestrante observa que o OpenCL não suporta a passagem de objetos complexos para o kernel e, portanto, em linguagens como C++ e Objective C, os métodos podem chamar rotinas do OpenCL, mas não podem passar nenhum objeto instanciado para o kernel. Estruturas construídas a partir de tipos intrínsecos da linguagem C ou qualquer uma das extensões suportadas pelo OpenCL podem ser usadas, mas qualquer orientação de objeto de nível superior não é suportada no OpenCL.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante discute tamanhos de grupo de trabalho e como determinar qual deve ser o tamanho do grupo de trabalho local, particularmente em uma GPU. O tamanho do grupo de trabalho local deve ser menor que o tamanho do grupo de trabalho global e deve ser dividido uniformemente nele. Em uma CPU, no entanto, o tamanho do grupo de trabalho local deve ser sempre um porque os pontos de sincronização em uma CPU para implementar a comunicação do grupo de trabalho são extremamente caros. O palestrante recomenda que os tamanhos dos grupos de trabalho globais e locais nunca sejam menores que o tamanho de um warp no hardware NVIDIA ou uma frente de onda no hardware ATI. Além disso, potências de 2 ou números pares são preferíveis e, às vezes, um pouco de trabalho extra, como preencher cálculos com zeros extras, pode valer a pena para atingir uma potência de 2 do tamanho do grupo de trabalho local. Na implementação do OpenCL do Snow Leopard, o tamanho máximo do grupo de trabalho local é geralmente em torno de 512, e o número máximo de threads que podem ser executados em um único SM no hardware NVIDIA é de cerca de 780-784.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante discute o tamanho dos grupos de trabalho e como pode não haver nenhum benefício adicional em usar muitos encadeamentos. Eles também abordam o conceito de dimensionar problemas em uma, duas ou três dimensões e como isso é útil para alguns problemas científicos. A solubilidade de alguns problemas científicos em GPUs é mencionada e, embora possa depender de implementações e estruturas de dados específicas, é possível fazer coisas como FFTs, simulações de Monte Carlo e equações diferenciais parciais de maneira muito eficiente em GPUs. Por fim, o vídeo aborda a necessidade de modificar algoritmos e estruturas de dados para atender às preferências de layout de dados da GPU e enfatiza o fato de que os cálculos não precisam ser executados em um único kernel ou chamada de fila.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o palestrante discute a possibilidade de dividir uma computação em vários kernels ou chamadas de fila no OpenCL, embora isso possa resultar em um pequeno impacto no desempenho. Ele explica isso usando o exemplo de um algoritmo de gradiente conjugado, destacando que, embora seja possível combinar etapas sucessivas no algoritmo ao trabalhar em uma CPU, é um pouco diferente ao lidar com uma GPU. O palestrante enfatiza que as operações da GPU precisam ser invocadas explicitamente para cada etapa individual. Ele sugere a realização de vários loops de minimização de gradiente conjugado primeiro, seguido por uma verificação para determinar se a convergência desejada foi alcançada. Ele enfatiza a importância de executar o máximo de trabalho possível sem interrupção e traz o exemplo da dinâmica molecular e da eletrostática como outros problemas que requerem considerações semelhantes. Por fim, ele passa para um exemplo OpenCL, observando que é um exemplo simples apenas para familiarizar o público com a ferramenta OpenCL e o código real.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o palestrante discute algumas das principais funções do projeto OpenCL que foram brevemente mencionadas nos episódios anteriores. A primeira função é CL get device IDs, que identifica o tipo de dispositivo que você está procurando, incluindo CPU, GPU, dispositivos aceleradores como FPGA e muito mais. Depois que os dispositivos são identificados, você pode usar o dispositivo CL para obter informações para entender suas propriedades, como fornecedor, tamanho da memória global, itens de trabalho máximos e extensões suportadas, como precisão dupla. Depois de compilar seu programa, você pode verificar se há erros no registro de compilação, pois não é possível compilar kernels fora do OpenCL. O log de compilação pode informar o que deu errado, como um erro de sintaxe ou tipo de dados incorreto, e verificar as opções e o status da compilação.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o palestrante explica os diferentes tipos de buffers de memória no OpenCL, incluindo somente leitura e leitura/gravação, bem como referência à memória no host. Ele sugere que pode ser benéfico enfileirar gravações para melhorar a eficiência, usando a função de buffer de gravação CL e Q, que pode bloquear ou não bloquear. O palestrante também aborda brevemente a execução de kernels, a definição de argumentos de kernel e o uso de tamanhos de trabalho globais e locais. A implementação do OpenCL pode decidir sobre um tamanho de trabalho local automaticamente, e o palestrante observa que esse processo funcionou de maneira ideal em seus experimentos anteriores.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o palestrante discute alguns aspectos do ajuste do tamanho do trabalho local na GPU, experimentando seu valor dependendo da funcionalidade específica do kernel, como o uso de memória compartilhada. Em relação à leitura dos resultados, CL true ou CL false significa que é uma leitura de bloqueio ou que o programa não espera a chegada dos resultados. As leituras de bloqueio são mais comumente usadas para garantir a recuperação precisa dos resultados antes de serem usadas para outros propósitos. O palestrante então faz a transição para o Xcode, descrevendo o projeto como um projeto Xcode padrão em que o Open CL é a única estrutura necessária. Ele divide o código-fonte e o kernel OpenCL, anotando-o para maior clareza. O kernel é um kernel ADD, que é simplista; no entanto, serve apenas como um propósito ilustrativo. O locutor mergulha posteriormente em funções como informações do dispositivo e contexto e configuração da fila de comandos.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, o vídeo discute como os kernels OpenCL podem ser carregados em um programa como um arquivo externo ou como uma string C. Embora possa ser mais fácil carregar kernels como arquivos externos, o código pode ser mais difícil de depurar caso algum erro ocorra. Por outro lado, carregar kernels como strings C torna mais difícil para os usuários visualizar o código e existem algumas opções para proteger o código do kernel. Além disso, o vídeo explora as vantagens e desvantagens de pré-compilar programas versus compilá-los na hora certa. Embora a pré-compilação possa ocultar o código do kernel, a execução de um programa em um hardware diferente pode exigir diferentes otimizações que não são possíveis por meio da pré-compilação. No geral, o vídeo enfatiza que há prós e contras em ambas as opções e que os programadores devem avaliar cuidadosamente suas necessidades ao selecionar um método.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o palestrante explica o processo de vincular o código ao kernel CL para invocar e recuperar kernels como Saxby ou ADD kernel. A alocação de memória também é abordada, com a criação de buffers de entrada e conteúdo, sendo que o primeiro será apenas para fins de leitura, enquanto o segundo armazenará os resultados e terá acesso de leitura e gravação. Uma vez definidos os argumentos do kernel, a execução é iniciada, com o tamanho de trabalho global definido para o número de elementos a processar, que são exibidos em uma tela assim que o controle é retornado ao programa principal. A necessidade de uma gestão cuidada da fila de comandos é essencial, com o apresentador a explicar a importância de terminar a fila antes de proceder às libertações de memória. No geral, a função apresentada funcionou, fornecendo um valor de entrada esperado de 32 em geral.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, o palestrante discute como lidar com grandes números no projeto OpenCL e lembra aos usuários que devem estar atentos à memória disponível e desligar as impressões ao iterar por meio de grandes matrizes para evitar sobrecarga de impressão. O palestrante também incentiva os usuários a conferir um artigo sobre multiplicação de vetores de matriz esparsa em GPUs e outra apresentação sobre aritmética de precisão mista. Ele então encerra o podcast fazendo perguntas e destacando que o próximo episódio provavelmente abordará o layout de dados, warps e acesso à memória.

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Episódio 4 - Layout e acesso à memória

Episódio 4 - Layout e acesso à memória

Este episódio do tutorial se concentra no layout e acesso à memória, que são essenciais para maximizar o desempenho da GPU. O podcast cobre arquitetura de GPU, clusters de processamento de threads e coalescência de memória, explicando como otimizar o uso da GPU e executar computações paralelas com eficiência. O palestrante também aborda problemas de acesso e indexação de dados que podem causar conflitos, recomendando o uso de memória compartilhada e leituras combinadas para melhorar o desempenho. No geral, o vídeo enfatiza a importância de entender as funções especificadas pelo OpenCL e os tipos de dados intrínsecos para compatibilidade garantida e oferece recursos para aprendizado adicional.

• 00:00:00 Nesta seção do tutorial, o foco está no layout e acesso à memória. Entender esses conceitos é essencial para maximizar o desempenho em GPUs, que exigem que os dados sejam dispostos e acessados de uma maneira específica. O podcast se concentra na perspectiva da GPU, já que as CPUs são mais indulgentes no acesso aos dados, embora a otimização do código para GPUs também possa beneficiar o desempenho da CPU. Além disso, o podcast aborda algumas questões gerais de limpeza e aborda questões sobre chamadas de função dentro de kernels e o uso de acabamento CL em exemplos de código-fonte anteriores. O podcast enfatiza a importância de usar apenas funções especificadas pelo OpenCL e tipos de dados intrínsecos para garantir a compatibilidade.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante discute o uso de funções como Rand ou print em funções do kernel na CPU. Embora seja possível usar essas funções para fins de depuração, não é garantido que funcionem em diferentes implementações e podem não ser portáveis. Os kernels podem chamar funções desde que possam ser compilados em tempo de execução como parte da fonte do programa que contém todos os kernels. O palestrante também explica o CL finish, que é um método para fazer a CPU bloquear sua execução até que todas as funções da fila de comandos tenham retornado. Embora possa ser útil para o código de temporização, ele faz com que o aplicativo pare até que todas as tarefas sejam concluídas, portanto, deve ser usado apenas quando for absolutamente necessário.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante discute a arquitetura da GPU, focando especificamente no hardware NVIDIA e como ela utiliza clusters de processamento de threads para executar a computação. Cada placa gráfica possui 10 desses clusters, cada um contendo 30 multiprocessadores de streaming, que por sua vez contêm oito processadores de streaming, duas unidades funcionais especiais, uma unidade de precisão dupla e memória local compartilhada. Compreendendo esses agrupamentos, os desenvolvedores podem otimizar o uso da GPU e executar computações paralelas com eficiência. O palestrante usa a terminologia da NVIDIA e incentiva os ouvintes a manter em mente o relacionamento entre threads, itens de trabalho, blocos de threads e grupos de trabalho, que são aspectos importantes da programação OpenCL.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante discute as diferentes terminologias usadas para processadores de streaming, como processadores escalares, processadores de sombreamento ou núcleos. O número de núcleos em uma placa gráfica refere-se ao número de processadores de streaming por multiprocessador de streaming. O palestrante destaca que um núcleo em uma GPU não é equivalente a um núcleo em uma CPU, e a Nvidia pensa neles separadamente. A discussão também abrange unidades de funções especiais para lidar com funções transcendentais, unidade de precisão dupla para executar aritmética de ponto flutuante de precisão dupla e memória compartilhada de memória local usada para compartilhar dados entre processadores de streaming e blocos de threads em execução na GPU. O cluster de processamento de encadeamento é dividido em 10 controladores atendendo a três SMs diferentes, com cada SM contendo oito processadores de streaming que podem executar oito blocos de encadeamento simultaneamente.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, é introduzido o conceito de warps na programação de GPU, que são unidades organizacionais compostas por 32 threads que operam em sincronia entre si. Somente threads no mesmo bloco de threads podem compartilhar dados entre si usando memória local compartilhada. Os warps são ainda divididos em half warps, que consistem em 16 threads, devido a requisitos de hardware. As GPUs são capazes de gerenciar muitos threads e é importante ter threads adicionais em execução simultaneamente para ocultar a latência da memória e outros atrasos. As GPUs têm hardware dedicado para gerenciamento de threads, permitindo uma troca rápida de contexto. Quanto mais threads, melhor, e aumentar o tamanho dos grupos de threads é recomendado para utilizar todos os threads em um warp e melhorar o desempenho.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o instrutor explica que o carregamento de dados na memória local envolve o carregamento de 16 elementos, o que equivale a 64 bytes, sendo que cada thread é responsável pelo carregamento de quatro bytes. O instrutor também explica o agendamento de instruções e o conceito de divergência, em que metade das threads insere um bloco de código e a outra metade espera até que a primeira metade termine antes de executar a sua própria. Isso pode causar serialização e particionar o número de threads que podem funcionar simultaneamente. A memória local é dividida em entradas de 4 bytes, com cada entrada endereçada a um dos 16 bancos. Se um half warp de 16 threads acessa bancos individuais, ele pode evitar conflitos de banco e acessar a memória compartilhada tão rápido quanto o arquivo registrador.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o vídeo discute a coalescência de memória e como os threads em um grupo de trabalho podem carregar dados cooperativamente na memória compartilhada por meio da coalescência de memória, fazendo com que os locais de memória compartilhada registrem arquivos de maneira eficaz. A discussão então passa para o conceito de alinhamento de memória em relação à memória global e extração de dados para a memória local. Cargas desalinhadas, cargas permutadas e cargas parciais são todas problemáticas, pois impedem que o hardware detecte uma carga aglutinada, resultando na serialização de cargas individuais nos registradores. Para evitar isso, é recomendável carregar todos os dados na memória compartilhada, mesmo que não seja necessário para obter uma carga coalescida alinhada.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o palestrante discute o layout da memória e o acesso à programação CUDA. Eles explicam que cargas alinhadas, especificamente cargas aglutinadas, são a maneira mais rápida de obter dados da memória global para a memória local ou registradores. Eles também explicam que a memória é dividida em bancos para permitir que vários threads acessem simultaneamente, mas acessar o mesmo banco pode resultar em um conflito de bancos, o que leva à serialização dos dados e redução do desempenho. Além disso, o palestrante observa que uma exceção aos conflitos de banco é quando todos os threads estão acessando um único banco, o que resulta em transmissão de dados e nenhum conflito ou serialização.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção do vídeo, o instrutor fala sobre layout e acesso à memória em aplicativos multithread. Ele explica que os conflitos ocorrem quando vários threads acessam o mesmo banco para obter a mesma informação, resultando em perda de desempenho. Ele usa a matriz de transposição como um exemplo para ilustrar os benefícios do uso de memória compartilhada para desempenho e a importância de ler e gravar na memória de forma combinada para evitar penalidades de desempenho. O instrutor explica que um half-warp é normalmente usado e recomenda o uso de padrões de layout de memória que evitam conflitos para um desempenho ideal.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o palestrante aborda a questão da inversão ou troca de índices na memória da GPU e como isso resulta em uma das duas opções: acesso à memória não aglutinado ou um dos dois deve ser unco. Para superar esse problema, os dados são lidos da memória global usando uma leitura combinada e armazenados na memória compartilhada de maneira combinada. A memória compartilhada é rápida e uma vez que os dados estão lá e assumindo que não há dois threads acessando a mesma informação, cada thread pode acessar seu único dado rapidamente. Os encadeamentos carregam os dados que precisam para transpor cooperativamente e se apropriam desse pedaço de dados enquanto o gravam na memória global em um grande bloco, resultando em ganhos de desempenho para acesso a dados dentro e fora da GPU.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, o vídeo discute o uso de transposição de matriz na GPU e a importância de combinar memória compartilhada com coalescência de memória e alinhamento de dados. A versão otimizada está disponível no site da Apple como um projeto Xcode chamado transposição de matriz. O vídeo explica que se o passo for 16 e houver 16 bancos, todos os elementos 0, 16, 32 etc. poderão ser atendidos pelo banco 0, levando a possíveis conflitos de banco. Para resolver esse problema e obter transposição de matriz de alto desempenho, a memória local deve ser preenchida por um elemento, resultando em 17 valores carregados. O vídeo sugere que esses conceitos são conceitos centrais e, uma vez entendidos, o visualizador terá 95% do caminho na otimização do desempenho da GPU.
  
  
• 00:55:00 Nesta seção, o palestrante promove o site Mac Research e os recursos disponíveis, desde tutoriais até tutoriais especializados e discussões da comunidade. O acesso ao site é gratuito e inclui informações sobre o OpenCL e outros recursos para desenvolvedores. O palestrante também menciona que existe uma loja da Amazon associada ao site e incentiva os usuários a comprar produtos por meio dela para apoiar a Mac Research. O palestrante conclui afirmando que o próximo vídeo focará em um exemplo do mundo real com otimizações de código e kernel.

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Episódio 5 - Perguntas e Respostas

Episódio 5 - Perguntas e Respostas

Neste vídeo, o apresentador responde a perguntas sobre GPUs e programação OpenCL. Eles explicam a estrutura organizacional das GPUs, incluindo núcleos, multiprocessadores de streaming e outras unidades. O conceito de conflitos bancários e memória local também é abordado em detalhes, com um exemplo de transposição de matriz usada para demonstrar como os conflitos bancários podem ocorrer. O palestrante fornece soluções para evitar conflitos bancários, incluindo preenchimento da matriz de dados local e leitura de diferentes elementos atendidos por bancos diferentes. Por fim, o palestrante promove recursos no site de pesquisa do Mac e promete fornecer um exemplo do mundo real com técnicas de otimização na próxima sessão.

• 00:00:00 Nesta seção, o apresentador da série de vídeos OpenCL abordou algumas questões e as respondeu. A primeira pergunta foi sobre terminologia e layout da GPU, e o host usou um slide da Nvidia para ilustrar a estrutura organizacional da GPU, incluindo os dez clusters de processamento de threads e três multiprocessadores de streaming por cluster de processamento de threads. A segunda pergunta foi sobre conflitos bancários, que foi brevemente abordada no episódio anterior. O apresentador forneceu uma explicação mais detalhada, focando em um exemplo específico de transposição de matrizes e as condições que podem levar a conflitos bancários. O episódio terminou com um agradecimento ao provedor de hospedagem, Matias, pelo ótimo serviço prestado.|
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o vídeo explica o conceito de núcleos ou processadores escalares em GPUs. Esses núcleos executam principalmente operações ALU e FPU, mas sua funcionalidade é diferente dos núcleos encontrados nas CPUs. Cada multiprocessador de streaming na arquitetura da série 10 possui oito núcleos ou processadores de streaming, e são 240 núcleos no total, constituindo o poder de processamento da GPU. As GPUs possuem outras unidades como unidades de dupla precisão e unidades de funções especiais, entre outras. O vídeo também aborda conflitos de banco e memória local e como eles afetam o acesso à memória na memória local, levando a conflitos de banco. A explicação ajuda a esclarecer a confusão em relação à terminologia diferente usada para CPUs e GPUs.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante explica o conceito de memória local no hardware atual, que é dividido em 16 bancos, cada um com um kilobyte de comprimento. O palestrante explica que palavras sucessivas de 32 bits são atribuídas a bancos sucessivos, e dois ou mais acessos simultâneos ao mesmo banco resultam na serialização do acesso à memória, o que é denominado conflito de banco. No entanto, o palestrante observa que, se todos os threads em um half-warp acessarem exatamente o mesmo banco ou entrada, isso não resultará em um conflito de banco e há um tratamento especial para essa situação. O palestrante passa a abordar por que ocorreriam conflitos de banco no exemplo de transposição de matrizes apresentado anteriormente, discutindo a permutação ao longo da diagonal e as cargas aglutinadas.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante discute a questão do conflito de banco que pode surgir quando uma transposição de matriz é realizada por meio do exemplo de uma urdidura, que consiste em 32 threads, divididos em duas metades. Cada thread em um half warp é atribuída a um banco e, idealmente, cada thread deve ler e escrever em um banco específico. No entanto, quando uma transposição de matriz é realizada, threads em diferentes metades do warp serão lidas do mesmo banco, causando conflitos de banco. O orador explica esta questão através de um diagrama e dá uma explicação detalhada com o exemplo da atribuição de elementos a bancos.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o palestrante discute como contornar conflitos de banco ao lidar com arrays e memória compartilhada em CUDA. Preenchendo o array de dados local, com um valor extra que nunca é usado, a memória efetivamente compartilhada é aumentada e isso evita os conflitos de banco. Agora todos os elementos de dados estão lendo da memória global unidos e alinhados, mas gravando na memória local desalinhados, o que não incorre em nenhuma penalidade. Esse processo permite que cada thread seja compensada por um e leia elementos sucessivos sem que todos sejam serializados no mesmo banco, o que aumenta o desempenho. A transmissão é permitida se as threads estiverem tentando ler os mesmos dados, mas ao ler elementos diferentes, ocorre a serialização.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o palestrante discute como a solução dos conflitos bancários passa pela leitura de diferentes elementos que são atendidos por diferentes bancos, e não pelo mesmo. O principal problema que causa conflitos de banco no exemplo específico da transposição de matriz é acessar um deslocamento igual ao tamanho do banco, que também é igual à metade do tamanho do warp. O palestrante também destaca vários recursos disponíveis no site de pesquisa do Mac, incluindo a série do alemão Cormac sobre a criação de aplicativos Cocoa e a série de seminários on-line da Nvidia sobre o uso de CUDA e OpenCL para programação de GPU. O palestrante promete fornecer um exemplo do mundo real na próxima sessão que reunirá tudo, incluindo técnicas de otimização, como o uso de bloco de memória local e compartilhado.

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Episódio 6 - Otimização do Kernel da Memória Compartilhada

Episódio 6 - Otimização do Kernel da Memória Compartilhada

O vídeo discute a otimização de kernel de memória compartilhada, particularmente no contexto de um código usado para entender as propriedades eletrostáticas de moléculas biológicas. O uso de pontos de sincronização e a comunicação entre itens de trabalho em um grupo de trabalho são fundamentais para realizar cálculos complexos para que o programa funcione de maneira eficaz. Além disso, a memória compartilhada, trabalhando cooperativamente e trazendo muitos dados, permite acesso mais rápido a dados somente leitura e aumenta o desempenho dos cálculos, suportando velocidades de acesso mais rápidas. O palestrante também destaca a importância de evitar o cálculo de tratamento ineficiente no limite de uma grade e a importância do uso correto de pontos de sincronização, barreiras e memória compartilhada. Por fim, ele enfatiza as nuances da execução do OpenCL e dá dicas de otimização do sistema para uso da GPU, com a demonstração sendo realizada em um Mac.

• 00:00:00 Nesta seção, o palestrante discute a otimização de kernel de memória compartilhada e fornece um exemplo de como aproveitar a memória compartilhada em um código do mundo real. Ele explica que a memória compartilhada permite um acesso mais rápido a dados somente leitura, o que pode agilizar a execução dos cálculos. O código de exemplo, derivado de um programa usado para entender as propriedades eletrostáticas de moléculas biológicas, destaca o uso de pontos de sincronização e comunicação entre itens de trabalho em um grupo de trabalho para realizar cálculos complexos. O objetivo geral é mostrar como aproveitar os recursos do hardware para aumentar o desempenho e a eficiência.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante discute a importância de tratar com eficiência o cálculo na fronteira de uma grade, que é conceitualmente aplicável a todos os tipos de problemas. O cálculo envolve calcular a contribuição de todos os átomos no modelo para cada ponto da grade, o que pode ser feito usando uma abordagem centrada na grade ou centrada no átomo. Embora a abordagem centrada no átomo funcione bem no cálculo serial, ela pode ser ineficiente em um ambiente paralelo devido à substituição de valores. Portanto, a abordagem centrada na grade é uma abordagem melhor, pois cada ponto da grade estará apenas lendo dados, facilitando a otimização para GPUs, pois elas não têm acesso a bloqueios e reduções. O palestrante também menciona que eles mostrarão as diferenças de desempenho entre CPU e GPU neste cálculo.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, a memória compartilhada e a abordagem centrada na grade são discutidas. É mencionado que durante o cálculo, o valor do ponto da grade vai sendo modificado, mas só precisa ter um instantâneo ou uma cópia dos valores de todos esses pontos da grade. Usando a GPU, os pontos da grade podem trabalhar cooperativamente para trazer muitos dados, o que aumenta o desempenho da velocidade de acesso aos dados. Essa abordagem não requer bloqueios, e todos os pontos da grade quando o cálculo for concluído serão totalmente atualizados, o que evita que os pontos da grade pisem em outros valores. A parte central do código é efetivamente a mesma, e a iteração da grade se torna o segundo intervalo, que é igual ao número de pontos da grade. O conceito de memória compartilhada também é introduzido, o que permite que os threads tragam dados em faixas maiores, permitindo que todos acessem os dados o mais rápido possível.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante apresenta a memória compartilhada e explica como ela funciona. A memória compartilhada tem um limite de 16 kilobytes de espaço utilizável por SM, que os processadores escalares devem compartilhar. Normalmente, o problema não é resolvido byte a byte, mas usa floats ou ints, o que significa que geralmente há menos elementos utilizáveis na memória compartilhada. O palestrante explica que eles alocaram um bloco de memória compartilhada cinco vezes o tamanho local (64 elementos), dando a eles um bloco de 1280 bytes que será usado por grupo de trabalho, sendo que cada grupo de trabalho tem 64 elementos de largura. Eles explicam que particionam esse bloco em cinco grupos e fornecem instruções sobre como indexar esses dados usando compensações.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante explica um método de otimização de kernels de memória compartilhada. Ele explica que o código possui uma medida de segurança para ajustar o tamanho local dos átomos se o número total de átomos não for um múltiplo do tamanho local. O palestrante aponta que há um bug de desempenho no código e desafia os espectadores a encontrá-lo. O código é dividido em dois agrupamentos, onde o primeiro é um catch-all para garantir que tudo esteja bem, e o segundo é uma operação de cópia usando memória compartilhada. O hardware detecta que todos os threads estão acessando dados da memória global com endereços sequenciais e faz uma carga totalmente aglutinada na memória, que atinge a primeira barreira. O palestrante então discute a necessidade de uma barreira e mostra um slide ilustrando o processo pelo qual os half warps atendem a carga da memória compartilhada.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, é discutida a importância do uso de barreiras na otimização do kernel. Uma barreira é necessária para garantir que todos os dados necessários sejam carregados na memória compartilhada antes que qualquer item de trabalho em um grupo de trabalho possa continuar para o próximo estágio. Sem barreiras, os valores obtidos serão incorretos. O código para o cálculo é executado em lockstep, porém evita conflitos de banco ao permitir broadcast quando todas as threads de um grupo de trabalho estiverem acessando o mesmo elemento na memória compartilhada. A barreira também ajuda a evitar a substituição de dados na memória compartilhada, garantindo que todos os warps concluam seus cálculos antes que novos dados sejam gravados na memória compartilhada. A demonstração do projeto Xcode e como ele é executado também é mostrada para fornecer uma melhor compreensão dos conceitos discutidos.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção do vídeo, o apresentador discute as ferramentas e configurações necessárias para otimizar o desempenho do kernel. O apresentador menciona o uso do LLVM GCC 4.2 clang 1.0 com OpenMP para suporte a OpenMP e a garantia de que as otimizações regulares sejam ativadas. O vídeo segue para os cálculos principais, incluindo geração e preenchimento de memória, cálculo escalar e execução do cálculo escalar da CPU em paralelo com o OpenMP. Por fim, é apresentado o cálculo otimizado da GPU, juntamente com um processo de limpeza. O vídeo também inclui trechos de código para rotinas de utilitários, como imprimir informações do dispositivo e informações sobre como consultar problemas de arquivos do kernel.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o palestrante explica as etapas envolvidas na configuração do kernel para o programa mdh, que inclui a alocação de memória para a memória compartilhada e a memória que gravará os dados. O tamanho do trabalho global é igual ao número de pontos de grade ajustados e o tamanho do trabalho local é 64. O palestrante menciona que o tamanho do grupo de trabalho é uma questão de tentativa e erro e o OpenCL pode dar uma recomendação sobre o que considera um bom trabalho Tamanho do grupo. No entanto, brincando com diferentes tamanhos de grupo de trabalho, o palestrante descobriu que 64 funcionava melhor. O palestrante observa que, embora a configuração do OpenCL possa exigir mais trabalho em comparação com o OpenMP, as melhorias de desempenho no código GPU otimizado valem a pena continuar usando GPUs.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, o alto-falante executa cálculos escalares na CPU e mostra que leva 32 segundos, mas em 16 CPUs leva cerca de 25 segundos, demonstrando um aumento de velocidade de 10x. Quando executado na GPU, leva 1,2 segundos, 20 vezes mais rápido do que em uma única CPU. Além disso, os números obtidos dos cálculos de CPU e GPU foram idênticos, mostrando que vale a pena otimizar o código para a GPU. O palestrante alerta os usuários para terem cuidado ao executar exemplos em um sistema com apenas uma placa gráfica, pois pode parecer travar devido à falta de interrupção preventiva em uma placa gráfica.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o palestrante discute alguns possíveis problemas que podem ocorrer ao executar o OpenCL e aconselha os usuários a serem cautelosos. Ele recomenda ter duas placas gráficas, se possível, e atribuir uma para exibir e a outra para manipular o OpenCL. O palestrante também observa que, se o sistema travar, os usuários podem entrar por SSH e interromper o processo para recuperar o controle. Ele lembra aos usuários que todas as informações estão disponíveis no site de pesquisa do Mac, onde também podem assinar o podcast e apoiar a organização sem fins lucrativos por meio de uma loja da Amazon. Por fim, ele incentiva os ouvintes a visitar o site do grupo Chronos, que fornece recursos valiosos sobre a especificação OpenCL.

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AMD Developer Central: série de webinars de programação OpenCL. 1. Introdução à Computação Paralela e Heterogênea

1-Introdução à Computação Paralela e Heterogênea

O palestrante neste vídeo do YouTube fornece uma visão geral da computação paralela e heterogênea, que envolve a combinação de vários componentes de processamento, como CPUs e GPUs, em um único sistema. São discutidos os benefícios dos sistemas relacionados à fusão em um chip, que simplificam o modelo de programação para computação paralela e heterogênea e permitem alto desempenho enquanto reduzem a complexidade. O palestrante também discute diferentes abordagens, como paralelismo de dados e paralelismo de tarefas, linguagens de programação para modelos de programação paralela e as compensações entre GPUs MDS e CPUs Intel.

O vídeo aborda os desenvolvimentos recentes em computação paralela e heterogênea, com foco em novas arquiteturas como o Sandy Bridge da Intel. No entanto, atualmente não há uma solução clara para a questão do modelo de programação. A AMD e a Intel estão liderando os avanços, mas espera-se que o campo continue a progredir com o tempo.

• 00:00:00 Nesta seção do vídeo, Benedict Gaster, arquiteto da área de programação da AMD, fornece uma visão geral da computação heterogênea e sua importância na programação paralela. Ele explica a terminologia usada na computação paralela, como paralelismo e simultaneidade, antes de discutir os aspectos de hardware e software da computação heterogênea. Ele observa que a AMD está se movendo em direção a arquiteturas baseadas em fusão onde a GPU e a CPU estão no mesmo silício, e ele fornece algumas informações sobre sua visão de programação paralela. Além disso, ele indica que o OpenCL é semelhante ao CUDA e que é uma linguagem paralela de dados projetada para executar com eficiência em GPUs.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante discute o conceito de paralelismo na computação, onde partes de um cálculo são independentes e podem ser executadas simultaneamente para aumentar o desempenho. Isso contrasta com a simultaneidade, que é uma abstração de programação que permite a comunicação entre processos ou threads que podem permitir o paralelismo, mas não é um requisito. A computação heterogênea também é apresentada como um sistema composto por dois ou mais mecanismos de computação com diferenças estruturais significativas. O palestrante observa que as GPUs são um exemplo desses mecanismos, com a falta de grandes caches sendo uma diferença notável das CPUs.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante apresenta a ideia de computação paralela e heterogênea, que envolve a combinação de vários componentes de processamento, como CPUs e GPUs, em um único sistema unificado. Embora as CPUs sejam boas em baixa latência, a GPU é ideal para processos paralelos de dados. O desafio é gerenciar o custo e o desempenho desses componentes juntos, especialmente porque o barramento PCIe tradicional cria um gargalo entre eles. A solução é integrar os componentes em uma única matriz de silício com memória compartilhada. Embora os compiladores possam facilitar algum paralelismo, o palestrante defende modelos de programação paralela explícitos para alcançá-lo totalmente.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante explica a evolução das arquiteturas de computação de processadores single-core para processadores multi-core, e agora na era heterogênea com GPUs. Enquanto as arquiteturas de estilo SMP se tornaram desafiadoras devido a problemas de energia e escalabilidade, as GPUs oferecem paralelismo de dados amplo e eficiente em termos de energia com abundante paralelismo de dados, tornando-as adequadas para computação de alto desempenho. No entanto, os modelos de programação e as sobrecargas de comunicação ainda apresentam desafios, e uma combinação de processamento de CPU e GPU é necessária para otimizar o desempenho do aplicativo.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o palestrante discute a evolução da largura de banda e da memória em dispositivos GPU, reconhecendo que a largura de banda da memória está aumentando, mas não na mesma proporção que os flops. Ele argumenta que, embora a GPU possa realizar muito do que uma CPU pode alcançar, ainda há necessidade de uma abordagem equilibrada, pois a CPU x86 possui o universo do software e nem todos os aplicativos surgirão repentinamente como aplicativos paralelos. A GPU ainda é uma virada de jogo, mas é necessário reunir os dois dispositivos para obter os principais benefícios sem sacrificar um ao outro.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o palestrante discute os benefícios dos sistemas relacionados à fusão em um chip (SoC) e como eles integram diferentes tipos de dispositivos em um único chip, fornecendo o melhor dos dois mundos. O PC baseado em APU de fusão também é introduzido, onde a GPU de fusão é movida dentro de uma única matriz, permitindo um aumento significativo na largura de banda da memória entre a CPU e a GPU. A fusão GPU e CPU compartilham a mesma memória do sistema, mesclando os dois dispositivos. O palestrante também aborda questões sobre linguagens de programação puramente funcionais, sua influência nas linguagens existentes e o uso de GPUs para lidar com tarefas de CPU.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o palestrante discute o potencial de futuras GPUs de fusão para simplificar o modelo de programação para computação paralela e heterogênea e permitir alto desempenho enquanto reduz a complexidade. Embora possa haver compensações em termos de largura de banda de memória e latência, as GPUs de fusão oferecem recursos de processamento em formatos móveis com memória compartilhada para CPU e GPU, eliminando a necessidade de várias cópias e melhorando o desempenho. A escalabilidade da arquitetura a torna adequada para uma variedade de plataformas, de móvel a data center, e enquanto a primeira geração de APUs pode não resolver completamente o problema de gigaflops por largura de banda de memória, o futuro potencial para simplificar a programação e alcançar alto desempenho permanece promissor.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o palestrante fala sobre como o software em um mundo heterogêneo afeta a programação. O futuro é paralelo, o que significa que a programação terá que se adaptar ao paralelismo, que tem inúmeras respostas diferentes. Há uma variedade de linguagens disponíveis para modelos de programação paralela, como aquelas que usam APIs de thread de baixa granularidade ou aquelas que se concentram em abstrações. O palestrante também observa que o paralelismo na programação vem da decomposição de tarefas e decomposições de dados, e que modelos baseados em tarefas e tempos de execução precisarão ter esses recursos para criar dependências entre tarefas, comunicar-se entre elas e realizar balanceamento de carga para acelerar cálculo para cima. A maioria dos exemplos deles hoje é para a CPU, sendo oferecida por empresas como Intel e Apple, enquanto a rede recente da Microsoft para tempo de execução é a mais proeminente para as perspectivas de linguagem gerenciada.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, o palestrante discute diferentes abordagens para computação paralela, focando especificamente no paralelismo de dados e no paralelismo de tarefas. O paralelismo de dados envolve trabalhar em elementos independentes em paralelo, como sistemas de partículas em um jogo, enquanto o paralelismo de tarefas envolve peças de trabalho independentes que precisam se comunicar umas com as outras. O palestrante menciona linguagens populares para essas abordagens, incluindo OpenCL, CUDA e OpenMP. O palestrante também sugere que uma combinação dessas duas abordagens, conhecida como paralelismo trançado, pode se tornar o modelo de programação emergente do futuro. O palestrante enfatiza a necessidade de mesclar esses diferentes modelos para trazer o paralelismo à programação mainstream.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o palestrante discute se o OpenCL pode ser usado para programar CPUs e, embora seja possível ter portabilidade do idioma de origem, a portabilidade de desempenho é um problema. Por exemplo, um grande número de threads em uma GPU faz sentido em uma CPU, ter apenas um thread em execução em um núcleo é mais eficaz. Além disso, as ferramentas de depuração para GPUs estão melhorando, mas ainda podem ser complicadas e, embora seja bastante viável que o núcleo da GPU em uma APU possa lidar com todas as tarefas GPGPU enquanto a GPU discreta lida com gráficos, a distribuição exata é difícil de prever.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, o palestrante responde a diversas questões relacionadas à computação paralela e heterogênea. Uma das questões é se OpenCL pode ser usado em GPUs Nvidia. O palestrante confirma que a Nvidia suporta OpenCL e que pode rodar em todas as suas GPUs da mesma família que CUDA. Outra questão é o quão diferente a GPU de fusão é da GPU discreta, e a resposta é que elas são muito semelhantes, mas existem pequenas diferenças dependendo do processador e do design do silício. O palestrante também menciona que existe uma extensão OpenCL para CPU e GPU de memória compartilhada, que permite zero cópias entre os dois. Quando perguntado sobre o surgimento do OpenCL no espaço móvel, o palestrante confirma que todos os principais fornecedores estão envolvidos no desenvolvimento do OpenCL para o espaço móvel e a implementação estará disponível em breve. Por fim, o palestrante compara o Fusion com o Intel Sandy Bridge e afirma que eles são semelhantes em seus designs SOC e fortes sistemas heterogêneos.
  
  
• 00:55:00 Nesta seção, o palestrante discute as compensações entre GPUs MDS e CPUs Intel e menciona que ambos têm seus benefícios. Eles também abordam os modelos de programação e como CUDA e OpenCL têm suporte para CPU. O palestrante fala sobre aplicativos que podem tirar proveito dessa tecnologia, como mineração de dados, processamento de imagens e aceleração de sistemas baseados em IA e física. Eles também mencionam que os aplicativos tradicionais de supercomputação poderiam se beneficiar da aceleração de operações como a multiplicação de matrizes. O palestrante conclui afirmando sua crença no surgimento desses sistemas heterogêneos e como eles moldarão o futuro da computação.
  
  
• 01:00:00 Nesta seção, o palestrante discute os avanços da computação paralela e heterogênea, principalmente em termos de novas arquiteturas como a Sandy Bridge da Intel. No entanto, ainda falta uma resposta completa para a questão do modelo de programação. Empresas como AMD e Intel têm liderado o caminho, mas espera-se que os avanços continuem a ser feitos ao longo do tempo.