OpenCL na negociação - página 10

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Fácil, eficaz, eficiente: programação de GPU com PyOpenCL e PyCUDA (1)

Programação de GPU com PyOpenCL e PyCUDA (1)

Este vídeo apresenta PyOpenCL e PyCUDA, pacotes para programação de GPU eficiente com Python. O palestrante destaca as vantagens do OpenCL por sua flexibilidade de comunicação com dispositivos de outros fornecedores, ao contrário do CUDA da Nvidia. O modelo de programação envolve a indexação de informações para distinguir entre diferentes quadrados em uma grade, permitindo mais paralelismo e menos dependência de caches de memória. Além disso, PyOpenCL e PyCUDA permitem fácil comunicação e programação de dispositivos de computação, permitindo assim uma produtividade mais rápida e facilitando a computação assíncrona. O palestrante também discute a importância de gerenciar a memória do dispositivo e a disponibilidade de operações atômicas em PyOpenCL e PyCUDA.

• 00:00:00 Nesta seção, Andreas Faulkner apresenta PyOpenCL e PyCUDA como pacotes para programação de GPU fácil, eficaz e eficiente com Python. Faulkner explica que PyOpenCL e PyCUDA permitem a programação de GPUs via CUDA ou OpenCL por meio de uma interface Python. Além disso, ele destaca as vantagens do OpenCL devido à sua flexibilidade para se comunicar com dispositivos de outros fornecedores em comparação com um dispositivo CUDA da Nvidia. Faulkner afirma que com GPUs é possível fazer melhor do que com CPUs tradicionais implementando um sistema diferente, no qual as instruções são controladas por uma infinidade de componentes simples e grosseiros. Por fim, com PyOpenCL e PyCUDA, os programadores podem controlar 16 instruções independentes para executar cargas de trabalho de computação científica.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante discute as ideias centrais de Cindy Acosta, que envolvem adicionar mais paralelismo para resolver o problema de lentidão da memória. Adicionando mais ALUs e aumentando a quantidade de armazenamento compartilhado e armazenamento de contexto, o chip pode continuar fazendo um trabalho útil mesmo quando bloqueado por paradas de memória. O objetivo é programar um número infinito de núcleos, pois expressar paralelismo em um programa é muito mais fácil do que transformar um programa paralelo em sequencial. O design de hardware final inclui 128 conjuntos de instruções independentes organizados de forma a permitir mais paralelismo e menos dependência de caches de memória e execução fora de ordem.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante explica como mapear o hardware de um computador em uma imagem onde existem infinitas florestas e falhas, com o objetivo de preservar a verdadeira escala natural do hardware. Isso é obtido definindo itens de trabalho, com uma grade bidimensional agrupando o número de itens de trabalho. Ao mapear esses grupos para uma máquina, o paralelismo extra pode ser transformado em execução sequencial. O modelo de programação fornecido por PyOpenCL e PyCUDA se comporta como um pool de paralelismo para o chip entrar, com uma transferência para execução sequencial somente quando não há mais paralelismo no chip.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante explica o modelo de programação de GPU com PyOpenCL e PyCUDA. O modelo envolve a execução de uma única função várias vezes, onde cada execução corresponde a um quadrado em uma grade. Para distinguir entre os diferentes quadrados na grade, são usadas informações de indexação, como IDs locais e globais, e é escrita uma função que usa essas informações para acessar os dados. O palestrante continua explicando que OpenCL é a linguagem de computação aberta usada para programação de GPU, que fornece uma geração de código em tempo de execução e é uma maneira flexível de conversar com vários poderes de computação disponíveis na caixa.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o palestrante discute o uso e implementação do OpenCL, afirmando que existem pelo menos três implementações de alta qualidade dele. Enquanto o CUDA existe há mais tempo e é mais visível devido à sua presença na página da NVIDIA, o OpenCL foi adotado por várias organizações, incluindo a Apple. O palestrante observa que deu uma aula sobre OpenCL e achou uma boa ideia, com vários alunos optando por usar OpenCL em vez de CUDA. Além disso, o palestrante enfatiza que não há muita diferença conceitual entre OpenCL e CUDA, e as diferenças de desempenho geralmente são artificiais.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o palestrante discute a arquitetura da programação da GPU, começando pelo host e a interface de tempo de execução e descrevendo as diferentes plataformas e unidades de computação dentro delas. O palestrante apresenta o PyOpenCL e sua capacidade de permitir que o Python se comunique e programe os vários dispositivos de computação, o que pode aumentar a produtividade e permitir o processamento de rotação, entre outros benefícios. O uso de PyOpenCL é visto como uma boa opção para utilizar dispositivos de computação de uma linguagem de alto nível, como Python, sem ter que se preocupar com detalhes técnicos.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o palestrante discute a diferença entre compilar em tempo de compilação versus em tempo de execução e como o script para GPUs é uma coisa defensável a se fazer. Ele explica que, para determinados códigos, como o tipo de fumaça lenta de alto nível em que a velocidade não é tão importante, faz sentido usar uma linguagem de script para programação de GPU. Além disso, como a CPU está restrita a ser mais ou menos apenas um guarda de trânsito na programação da GPU, usar uma linguagem de script como o Python pode ser muito rápido para fazer as coisas. O palestrante então apresenta o PyOpenCL e como ele permite que um usuário execute o código-fonte C em tempo de execução com suporte nativo para compilação.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o apresentador demonstra a programação de GPU com PyOpenCL e PyCUDA começando com uma matriz de números aleatórios e criando um contexto OpenCL para criar um buffer para transferir os dados para a GPU. Eles então criam um programa CL para multiplicar os dados e os chamam com um comando em uma grade de tamanho oito. O apresentador enfatiza a simplicidade do programa e demonstra que o programa ainda funcionaria perfeitamente com um tamanho de grade maior, ao contrário do CUDA. Eles concluem confirmando que o resultado desejado foi obtido e sugerem fazer mais alterações no programa para ajudar a entender o modelo de programação.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, o palestrante explica o conceito de tamanho de grade e tamanho de grupo de trabalho na programação PyOpenCL e PyCUDA. É importante observar que o tamanho da grade global permanece o mesmo, independentemente do tamanho do grupo de trabalho. Alterar o tamanho do grupo de trabalho pode resultar em uma diferença significativa no desempenho. O palestrante também discute como alterar o programa para usar um grupo de 16 por 16 treinos e como comparar usando um item de trabalho por grupo em vez de usar 256 para a categoria. É importante ter em mente que a CPU e a GPU estão se comunicando e a computação real é executada de forma assíncrona.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o instrutor explica como os tempos são medidos usando os comandos kernel log e dot wait no PyOpenCL. Ao executar benchmarking, as medições de tempo são anotadas antes e depois do log do kernel, e o comando dot wait é usado no final para garantir uma execução completa do kernel. O instrutor também enfatiza como o PyOpenCL e o PyCUDA fornecem acesso completo às camadas subjacentes e gerenciam automaticamente os recursos, facilitando o aumento da produtividade. Além disso, essas bibliotecas se integram perfeitamente a outras estruturas e funcionam em todos os principais sistemas operacionais, incluindo extensões de fornecedores como a Nvidia.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, o palestrante discute a disponibilidade de operações atômicas em PyOpenCL e PyCUDA, afirmando que elas vêm como parte da base do padrão e não são emuladas se não estiverem disponíveis no hardware. O palestrante também menciona o uso de representação de string na geração de código, que eles dizem ser algo que seria construído sobre o PyOpenCL. A seção termina com o palestrante enfatizando a importância de gerenciar cuidadosamente a memória do dispositivo e fazendo referência à disponibilidade de documentação sobre PyOpenCL e PyCUDA.
  
  
• 00:55:00 Nesta seção, o palestrante explica como PyOpenCL e PyCUDA podem tornar os programadores mais produtivos e economizar um tempo valioso ao codificar tarefas que seriam triviais usando bibliotecas de código aberto. Eles também podem gerar hype para Python e tornar mais fácil para programadores que não conhecem C++ escrever programas rapidamente. O uso de vários contextos em CL aberto pode ajudar a coordenar a grande computação de um programa a partir de uma única fonte.

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Fácil, eficaz, eficiente: programação de GPU com PyOpenCL e PyCUDA (2)

Programação de GPU com PyOpenCL e PyCUDA (2)

O vídeo discute vários aspectos da programação de GPU usando PyOpenCL e PyCUDA. O palestrante explica a importância de entender o contexto do programa e destaca os principais componentes do tempo de execução e gerenciamento de dispositivos. Eles fornecem informações valiosas sobre filas de comandos, sincronização, criação de perfil e o buffer em PyOpenCL e PyCUDA. O vídeo também aborda como executar código em um contexto por meio da construção de um programa a partir do código-fonte e enfatiza a importância do uso de operações elementares e funções de sincronização no dispositivo. O palestrante conclui discutindo os benefícios da área de preparação e incentiva os participantes a explorar outras operações específicas do dispositivo que são expostas como ganchos.

• 00:00:00 Nesta seção, o palestrante fornece uma visão geral dos frameworks de programação PyOpenCL e PyCUDA, discutindo os conceitos e componentes do tempo de execução e gerenciamento de dispositivos. O palestrante enfatiza a importância de entender o contexto do programa e como se comunicar com diferentes dispositivos usando o tempo de execução do OpenCL. O palestrante também aborda os detalhes da implementação do OpenCL, destacando especificamente a implementação da Apple. O palestrante conclui com um passeio pela "loja de brinquedos", fornecendo uma visão geral dos diferentes componentes que compõem o PyOpenCL e o PyCUDA.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante observa que PyOpenCL e PyCUDA usam um carregador ICD para encontrar a implementação real de bibliotecas compartilhadas em um diretório por meio de carregamentos dinâmicos. As plataformas fornecem grupos de dispositivos que possuem seus próprios contextos e, uma vez selecionado o dispositivo, os usuários podem criar um contexto atribuindo-o ao dispositivo desejado. O contexto pode abranger vários dispositivos e pode ser usado para criar programas e comandos. O objetivo dos comandos é fazer a mediação entre o host e o dispositivo e executar de forma assíncrona. O palestrante explica que o trabalho é submetido a uma fila, que é sequencial por padrão, e observa que várias filas podem estar ativas em um dispositivo, permitindo o processamento paralelo.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante explica como configurar a programação de GPU com PyOpenCL e PyCUDA. Ele discute a criação de filas de comandos que são específicas do dispositivo e podem ter várias propriedades, incluindo criação de perfil. Em seguida, ele demonstra o uso de um processador Intel para adição de vetores e explica a importância dos identificadores de eventos para monitorar intervalos de tempo de operações. No geral, o palestrante enfatiza a utilidade das filas de comando para programação de GPU.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante explica a importância da sincronização entre hosts e eventos na computação paralela usando PyOpenCL e PyCUDA. Eles discutem como esperar por vários eventos ao mesmo tempo e fazer com que os membros da fila de comandos esperem uns pelos outros para garantir a troca segura entre as filas. O palestrante também discute a dependência de dados e como ela pode ser expressa na implementação para informar aos dispositivos como as coisas dependem umas das outras. Além disso, o uso de perfis permite coisas de temporização refinadas e uma gravação precisa de quando os eventos ocorrem, fornecendo dados de desempenho muito detalhados.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o palestrante explica como a criação de perfil funciona na programação da GPU e como estimar o tempo gasto para execução. Ele também discute o uso de marcadores no código e como obter os dados de tempo. O palestrante apresenta gráficos acíclicos direcionados e como eles podem ser usados na comunicação entre vários fluxos de execução em diferentes GPUs, e a importância da sincronização e gerenciamento de dependência ao lidar com a memória. No geral, o palestrante fornece informações valiosas sobre os vários aspectos da programação de GPU usando PyOpenCL e PyCUDA.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o palestrante discute o buffer em PyOpenCL e PyCUDA, que é um pedaço de memória sem qualquer tipo de informação que pode ser submetido a um kernel localizado em outro dispositivo. A abstração do buffer fornece isolamento completo de onde os dados são armazenados, garantindo que tudo permaneça eficiente se acontecer dentro do mesmo dispositivo. O palestrante também detalha três tipos diferentes de alocação de memória: copiar, usar ponteiro de host e alocar. A implementação possui todas as informações necessárias para saber de qual dispositivo os dados precisam passar para serem mais eficientes. No entanto, o custo disso é que pode ser caro transferir dados de um dispositivo para outro.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o palestrante explica como evitar a técnica "pós" de transferência de dados, associando um buffer ao conteúdo e transferindo os dados para ele. No entanto, eles observam que uma consequência de não ter um local físico para o buffer é a incapacidade de ter ponteiros para a base que duram além da vida útil de um kernel. O palestrante também menciona que, em um cluster, os usuários têm a opção de criar um contexto que envia uma visão única de todos os dispositivos OpenGL em todo o cluster em uma máquina, que pode explorar o vocabulário mais rígido em toda a linha da frente. Para obter a localização da memória, o usuário anexa um buffer a um contato, e a implementação não tem ideia de qual dispositivo a memória está ativa.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o palestrante explica como usar índices para apontar para vetores e buffers em PyOpenCL e PyCUDA. Os buffers podem ser especificados usando a memória e o host, e podem ser instanciados de uma forma que satisfaça certos requisitos. Uma maneira de fazer isso é bloqueando a transcrição para abrir o espaço de memória para uso. O palestrante informa que geralmente é aconselhável bloquear as transferências como padrão, pois isso garantirá que a transferência de memória ocorra antes que qualquer dado seja reutilizado.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, o palestrante discute como executar código em um contexto por meio da construção de um programa a partir do código-fonte. O palestrante observa que os usuários podem incluir o kernel com certos argumentos de construção e trabalhar dentro e oscilar outras coisas. Os argumentos podem ser um ponteiro nulo, escalares de tamanho numpy ou qualquer coisa com uma interface de buffer. No entanto, é importante contar esses argumentos corretamente. O palestrante compartilha que há uma maneira de evitar números inteiros de tamanho explícito a cada vez informando antecipadamente ao OpenCL sobre os tipos de dados do escalar avistado e evitando esquecê-los. Além disso, o palestrante menciona o gerenciador de dispositivos, que pode ser usado para aprender sobre dispositivos e seu espaço de memória qualificado em um segundo. Uma maneira de evitar números inteiros de tamanho explícito a cada vez informando antecipadamente ao OpenCL sobre os tipos de dados do escalar avistado e evitando esquecê-los.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o palestrante discute algumas escolhas confusas e não intuitivas em PyOpenCL e PyCUDA, como as convenções de nomenclatura para espaços de memória e as diferenças entre memória global e local. Eles também destacam o uso de espaços de memória como dispositivo, memória privada e local, bem como imagens texturizadas e IDs de viagem. Apesar dos desafios, o palestrante enfatiza a importância de combinar esses recursos para escrever algoritmos de sucesso e destaca a utilidade de poder atribuir a componentes.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, o palestrante explica os benefícios de usar operações elementares, como funções seno e cosseno, durante a programação com PyOpenCL e PyCUDA. Ele explica ainda que essas funções são úteis, pois você pode manipular o vetor como um escalar e pode carregar e armazenar a partir de incrementos próximos a uma luz. Ele também aponta a importância de ter funções de sincronização no dispositivo, como barreiras e cercas de memória, que permitem sincronizar entre as inicializações do kernel e dentro do kernel. As cercas de memória também são importantes para controlar as operações de memória antes de você para evitar conflitos de ordem.
  
  
• 00:55:00 Nesta seção, o palestrante explica o propósito da área de preparação para proteção de recife variável, onde os dados podem ser trazidos entre CPU e GPU para operação ininterrupta e pública. O palestrante também menciona o PyOpenCL, que envolve as operações específicas do dispositivo no nível mais baixo e as torna disponíveis. Adicionalmente, o locutor introduz a operação “swap”, que permite operações arbitrárias e complicadas que se comprometem com o quadrinho. O palestrante incentiva os participantes a fazer mais perguntas ou explorar outras operações específicas do dispositivo que são expostas como ganchos.

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Fácil, eficaz, eficiente: programação de GPU com PyOpenCL e PyCUDA (3)

Programação de GPU com PyOpenCL e PyCUDA (3)

Nesta seção da série de vídeos sobre programação de GPU com PyOpenCL e PyCUDA, o apresentador discute vários tópicos, incluindo otimização de código com atributos, gerenciamento de memória, geração de código e os benefícios de usar PyOpenCL e PyCuda. O apresentador enfatiza as vantagens de gerar várias variedades de código em tempo de execução e explica como a substituição de strings, a construção de uma árvore sintática e a utilização de Python e linguagens de execução podem ajudar a criar código flexível e eficiente. O apresentador também adverte sobre possíveis armadilhas ao usar estruturas de controle em Python, mas demonstra como uma abordagem abstrata para analisar algoritmos pode ajudar a melhorar o paralelismo. No geral, o vídeo fornece informações e dicas valiosas para otimizar a programação de GPU com as bibliotecas PyOpenCL e PyCUDA.

O vídeo também discute estratégias para avaliar e escolher entre diferentes códigos para programação de GPU. A criação de perfil é sugerida, com análise de saídas de comando e evento para determinar quando o código foi enviado e a duração da execução. Outras opções de avaliação incluem a análise do registro do compilador NVIDIA e a observação do tempo de execução do código. O vídeo também aborda uma estratégia de pesquisa para encontrar os melhores valores para um grupo na programação PyCUDA e PyOpenCL. O palestrante recomenda o uso de um criador de perfil para analisar o desempenho do programa e menciona o impacto das soluções alternativas para os patches de criação de perfil da Nvidia na estética do código.

• 00:00:00 Nesta seção do vídeo, o apresentador analisa as especificações do OpenCL, que ele considera bem escritas e fáceis de ler. Além disso, ele lembra aos visualizadores para garantir que o coletor de lixo não comprometa a memória ao iniciar uma transferência da memória de um host para o dispositivo. O apresentador explica grupos de trabalho implícitos e explícitos e mostra como o AutoTune gera diferentes versões de código para permitir que os desenvolvedores escolham a mais adequada. Por fim, ele mostra um brinquedo que criou que visualiza o movimento de partículas em uma grade.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante explica como determinados atributos podem ser usados para dar conhecimento extra ao compilador e melhorar o desempenho do código. Ele menciona dois atributos que podem ser especificados - tipo e tamanho de grupo de trabalho exigido XY Z. O tipo informa ao compilador que a principal unidade de computação no código será flutuante, por exemplo, e o compilador pode tomar decisões sobre qual registrador usar vai ser como. O tamanho do grupo de trabalho requerido XYZ pode ser usado para ajudar o compilador a realizar tarefas de multiplicação mais rapidamente e fazer otimizações no padrão de acesso. O palestrante também menciona a memória bloqueada por página, que é a memória mais próxima do processador e pode ser acessada sem pedir ajuda ao host. Ele fica oculto atrás do ponteiro de postagem de alerta de comando no OpenGL e pode ser útil na programação de GPU.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante discute a memória e como ela é acessível a partir da GPU e do espaço de endereço do host, observando como ela funciona para OpenCL e CUDA com algumas limitações, como a ausência de texturização da memória linear no OpenCL. O palestrante também menciona como a implementação do OpenCL da Apple é diferente com recursos como um cache que pode ser problemático para depuração. Além disso, o palestrante observa que a Intel supostamente não gosta de OpenCL e está empurrando seu próprio material, enquanto a Apple os armou fortemente para lamentar a orelha de elefante. Por fim, o palestrante sugere que vale a pena conferir a implementação da GPU da AMD, especialmente para trabalhos superpesados que exigem muito mais poder de ponto flutuante.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante discute a geração de código, que envolve a criação de várias variedades de código em tempo de execução para adaptar o código a diferentes situações. Gerar código é uma ideia útil por vários motivos, incluindo ajuste automatizado e acomodação de uma variedade de solicitações do usuário, como diferentes tipos de dados. O palestrante sugere que o Python é uma excelente maneira de executar processamento de texto e gerar código.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o palestrante discute como trazer flexibilidade para loops internos de código apertados. Ele explica que ao escrever bibliotecas, é importante permitir flexibilidade em um ponto onde o código está em um loop interno apertado. Ele menciona três maneiras principais de obter essa flexibilidade: substituição de string, construção de uma árvore sintática e geração de código. O palestrante também observa que usar uma combinação de Python e uma linguagem de desempenho como PyOpenCL ou PyCUDA pode ajudar a explorar os pontos fortes de cada linguagem e criar uma maneira razoável de construir código que não seja muito escorregadio. Por fim, ele explica os benefícios da biblioteca NumPy para álgebra linear e como ela pode ajudá-lo além da cogeração em tempo de execução.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o palestrante discute os benefícios de usar PyOpenCL e PyCuda, duas bibliotecas Python para programação de GPU. Essas bibliotecas permitem misturar tipos arbitrariamente e podem lidar com a vetorização de operações de forma eficaz. Ao trabalhar com avaliações de expressão, essas bibliotecas usam um recurso chamado kernel element-wise, que pode evitar a necessidade de criação de arrays temporários e posterior descarte. PyOpenCL e PyCuda também oferecem facilidades para operações paralelas de dados, como redução cumulativa elementar, que pode executar operações como somar coisas no suporte. O palestrante conclui que essas bibliotecas permitem lidar facilmente com todas as diferentes combinações de tipos de dados, cuidando da execução de operações em paralelo ou sequencial.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o apresentador discute as vantagens de deixar um escalar na GPU em vez de transferi-lo para frente e para trás, o que pode resultar em ineficiências. Ele também fala sobre mecanismos de modelagem que podem gerar páginas da Web e substituir diferentes palavras-chave em um script de código. O apresentador enfatiza que essas técnicas não são mágicas, mas ferramentas simples e úteis que podem beneficiar muito os programadores.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o apresentador discute o uso de mecanismos de modelagem para simplificar o processo de geração de código, mostrando exemplos de como o processo funciona. O mecanismo de modelagem permite que expressões Python sejam usadas entre cifrões, o que pode ajudar a desenrolar loops e criar expansões. A saída resultante é o código-fonte que deve ser inserido manualmente no CL. O apresentador responde a perguntas do público enquanto eles tentam entender o processo.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, o palestrante discute a disponibilidade de estruturas de controle que o Python suporta, mas adverte que isso dá ao programador muita corda para se enforcar se não for cuidadoso. Eles falam sobre o exemplo de redução e explicam como a geração de código pode ser feita com possibilidades arbitrárias, pois o PyOpenCL possui um recurso do Python que permite desconsiderar ou incluir todas as novas noites. Eles concluem que o PI abre a árvore sintática e dificilmente é justificável fazer esse método de copiar e colar.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o palestrante explica que, se um usuário executar tarefas de maneira bem estruturada, gerando código estruturalmente, pode funcionar para a construção de certas partes de um projeto, mas pode não ser adequado para a construção de um projeto inteiro. O palestrante discute um exemplo de como fazer adição e redução de vetores, que é vista como uma função para as duas primeiras, depois outra função para o resultado, e é implementada usando uma abordagem baseada em árvore. O usuário é então solicitado a decidir sobre a quantidade de trabalho que vai fazer e esperar, seguido por uma representação gráfica de como tudo funciona.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, o palestrante explica como melhorar o paralelismo na versão anterior do código para torná-lo mais eficiente. Eles sugerem o uso de uma abordagem abstrata para analisar algoritmos com base no trabalho e na carga de trabalho para identificar o quão paralela é a tarefa. Eles mencionam o objetivo da empresa de equilibrar o tempo de execução no tamanho do trabalhador e nas dependências para melhorar o paralelismo. Eles também fornecem um exemplo da versão final do código de redução, que inclui variáveis, expressões matemáticas e reduz expressões diretamente. Eles então demonstram a geração de código para melhorar o desempenho e o suporte duplo.
  
  
• 00:55:00 Nesta seção, o palestrante discute a implementação da expressão de redução usando PyOpenCL e PyCUDA com exemplos de como gerar código para um número específico de itens. Eles mencionam o uso de metaprogramação de modelo no PyCUDA e como isso pode ser difícil de entender. O palestrante argumenta que a capacidade do PyOpenCL e do PyCUDA de gerar uma variedade de códigos a partir de uma única fonte sem redundância o torna uma ferramenta útil.
  
  
• 01:00:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante discute como avaliar e escolher entre diferentes códigos para programação de GPU. Eles sugerem o uso de criação de perfil, que pode ser ativado usando o comando Q, e a análise do comando e das saídas do evento para determinar quando o código foi enviado e por quanto tempo ele foi executado. Outras opções de avaliação incluem a análise do registro do compilador NVIDIA, o cálculo do número de dólares fornecido e a observação do tempo de execução do código. Se o número de códigos a avaliar exceder o que pode ser feito em uma pausa para o almoço, eles sugerem realizar uma pesquisa exaustiva ou usar métodos de pesquisa ortogonais, como os fornecidos pelo cache do compilador de Mike Rita.
  
  
• 01:05:00 Nesta seção, o palestrante discute uma estratégia de pesquisa para encontrar os melhores valores para um grupo na programação PyCUDA e PyOpenCL. A estratégia envolve encontrar um grupo, anotar todas as opções e fazer uma pesquisa de alvo local. O palestrante também compartilha que a maioria das coisas que as pessoas pesquisam são relativamente simples, e a opinião de um especialista pode ser valiosa para otimizar o código. O palestrante recomenda o uso de um criador de perfil para analisar o desempenho do programa e menciona que o código pode não ser bonito devido a soluções alternativas para patches de criação de perfil da Nvidia.

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Fácil, eficaz, eficiente: programação de GPU com PyOpenCL e PyCUDA (4)

Programação de GPU com PyOpenCL e PyCUDA (4)

Esta série de vídeos aborda vários tópicos relacionados à programação de GPU usando PyOpenCL e PyCUDA. O palestrante compartilha exemplos de código e discute o ciclo de desenvolvimento, criação de contexto e diferenças entre as duas ferramentas. Eles também tocam na detecção de colisão, métodos galerkin descontínuos, formulações variacionais de PDEs e otimização da multiplicação matriz-vetor. Além disso, o palestrante fala sobre os desafios de produtos de matriz de computação e destaca as diferenças de desempenho entre CPU e GPU em termos de largura de banda de memória. O vídeo conclui enfatizando a importância da otimização de desempenho ao usar PyOpenCL e PyCUDA.

O vídeo também discute as vantagens de combinar scripts e cogeração de tempo de execução com PyOpenCL e PyCUDA. O palestrante explica que essa abordagem pode melhorar o desempenho do aplicativo e tornar a passagem de tempo menos desafiadora. Na demonstração dos planos de solução de Maxwell e potências de inspiração, os benefícios foram evidentes. O palestrante sugere que usar essas ferramentas combinadas é uma ótima ideia e que há potencial para mais exploração.

• 00:00:00 Nesta seção, o palestrante compartilha seu código que é semelhante ao PyOpenCL, mas em PyCUDA para programação de GPU. Ele aloca a memória para cópias do dispositivo e mostra o kernel que realiza a multiplicação dos elementos. Ele também menciona como eles podem ter mais de um endereço de dispositivo e um pouco sobre a funcionalidade do PyCUDA em comparação com o PyOpenCL. Por fim, ele discute cálculos de vetor de matriz esparsa e como o gradiente conjugado pode decidir se pode convergir com base no processo interno, para que a computação possa continuar enquanto os dados são transmitidos entre a CPU e a GPU.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante discute o ciclo de desenvolvimento do uso de uma linguagem de script em oposição a um código compilado para programação de GPU e as desvantagens do primeiro. Eles explicam que enquanto um código compilado ajuda a detectar bugs durante a compilação e melhora o desempenho, uma linguagem de script não permite isso. No entanto, eles afirmam que os pacotes PyCUDA e PyOpenCL podem ajudar a eliminar esse problema, permitindo que alguém invoque o compilador e evite o tempo de espera entre as invocações. Além disso, eles mencionam a distinção entre API de tempo de execução e API de driver e o requisito de permitir que as bibliotecas de API de tempo de execução criem o contexto dentro do qual se está trabalhando.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante discute as diferenças entre PyOpenCL e PyCUDA. O objeto de contexto em qualquer ferramenta pode ser criado de maneiras diferentes. No entanto, a documentação está disponível para ambos, o que torna mais fácil para os usuários desenvolverem kernels. O alto-falante incentiva o uso de micro-benchmarks para modelar o desempenho e, assim, otimizar o desempenho ao escrever código inteligente. Eles então passam a mostrar como a detecção de colisão pode ser definida de forma que funcione bem para uma variedade de problemas de álgebra linear.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante discute um modelo usado para especificar o principal insuficiente para capturar a distância, mas reconhece que não é suficiente para capturar tudo. Ele então compartilha o código para carregar dados na memória compartilhada e iterar por meio da possibilidade de um kernel. O palestrante fala sobre otimização para soluções específicas e como potencialmente reutilizar uma variável dentro de um loop. Ele então explica o método galerkin descontínuo, que é um método de elementos finitos usado para ligações de conservação dependentes do tempo. O método envolve a integração por partes e a obtenção de um termo de contorno entre os elementos, com a opção de integrar sobre o contorno do elemento.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o palestrante discute o desafio de como lidar com dois valores válidos diferentes na interface da interface do governo, uma vez que a função de teste e o espaço de solução carregam descontinuidade. O palestrante sugere o uso da teoria dos solucionadores de Riemann que foi desenvolvida para um método de volumes finitos. Resolvendo um princípio de lei de conservação e selecionando um dos dois valores ao longo da interface, um formanta fraco pode ser criado. Essa abordagem fornece comunicação entre diferentes valores ao resolver a equação. Existem diferentes esquemas matematicamente que podem ser usados, mas usar um solucionador de Riemann pode resolver a equação de modo que caia no espaço de solução.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o palestrante discute a formulação da formulação variacional de PDE, que envolve a substituição de funções de base para introduzir matrizes elementares, e a visão do produto interno resultante leva a uma matriz de massa. Eles também discutem a inversão da matriz de massa, que pode ser executada elemento por elemento para um esquema bastante simples, e a simplificação do esquema usando o EG, que é um bom ajuste para dados densos localmente e tem sido normalmente usado como um alto método -ordem.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o palestrante discute a intensidade computacional do uso de ordens superiores, o que torna o uso de PyOpenCL e PyCUDA para programação de GPU uma opção atraente. Ao lidar com leis lineares de conservação, certas escolhas precisam ser feitas com base em sua complexidade e, ao fotografar para médio porte, o negócio fica mais gerenciável. O tempo de execução assintótico é dominado por dois produtos de matriz-vetor por elemento, e certos cálculos são mais lucrativos do que elementos de produto de tensor. O espaço de aproximação usado é local em torno do espaço da aldeia global, e explorar a estrutura do produto tensorial não oferece nenhuma vantagem.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o vídeo explora como otimizar a multiplicação matriz-vetor dividindo a carga de trabalho entre diferentes trabalhadores. O palestrante discute a compensação entre usar um elemento por trabalhador ou vários elementos por trabalhador, considerando fatores como uso de memória e acesso à memória coalescente. Eles também examinam a escolha entre a computação em uma granularidade elementar ou uma granularidade de grupo e como equilibrar a reutilização de dados e o paralelismo. O vídeo conclui afirmando que essas decisões dependem de vários fatores, como tamanho da matriz e tamanho do buffer de saída.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção do vídeo sobre programação de GPU com PyOpenCL e PyCUDA, o palestrante discute a granularidade em cálculos e o nível mínimo de granularidade necessário para que um cálculo preencha 70, satisfazendo assim os requisitos de preenchimento de área, com múltiplos deste nível mínimo de granularidade aplicado a outros cálculos. Os aspectos de desempenho e flexibilidade do código são discutidos, com o palestrante apresentando um gráfico mostrando a sequência de coisas feitas em paralelo em relação ao tamanho da caixa e enfatizando o valor duradouro de aumentar o desempenho do código em oposição para confiar no hardware. Uma formulação de variação e o termo de fluxo também são destacados de uma perspectiva CS.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o palestrante discute o desafio de transcrever um loop interno de um artigo escrito em notação matemática e implementá-lo em código. Para enfrentar esse desafio, a implementação deve corresponder de perto à notação matemática do artigo. Além disso, ter uma camada de pensamento entre o código executado e o código do usuário fornece um benefício não desprezível de geração de código. O palestrante explica que o código de alto desempenho pode ser escrito usando PyOpenCL e PyCUDA, e que o desempenho é comparável a uma implementação ajustada manualmente no topo de linha. Eles também observam que excedem a largura de banda da memória em uma GTX 280 e que o uso de cache extra ajuda no desempenho.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção, o palestrante discute os desafios de computar produtos de matriz devido ao espaço de memória limitado. Apesar da eficiência computacional, a memória não é suficiente para armazenar todo o trabalho, e os pesquisadores precisam quebrar a matriz em bits menores para realizar as operações. Eles também destacam que o produto de matriz que funciona bem em conjuntos de dados curtos e grandes não é fácil de ajustar com sistemas de GPU, pois ninguém o otimiza para GPUs. Embora as CPUs possam lidar com matrizes triviais de loop triplo para conjuntos de dados curtos com mais eficiência, o sistema de GPU ainda é melhor - com 16 GPUs com desempenho mais rápido em comparação com 64 PCs do Tribunal Superior.
  
  
• 00:55:00 Nesta seção, o palestrante discute o desempenho da CPU e GPU em termos de largura de banda de memória e a comparação prática de cenários do mundo real. Ele também enfatiza que, para fins práticos, é melhor comparar o desempenho real com o desempenho máximo teórico do que o número de núcleos adicionados à máquina. O palestrante também fala sobre o potencial de melhorar o desempenho ao usar precisão dupla e menciona a possibilidade de manipular a computação para obter melhores resultados sem comprometer a precisão da computação. A seção termina com o palestrante destacando algumas das principais questões relacionadas à integração de tempo e atores na programação de GPU com PyOpenCL e PyCUDA.
  
  
• 01:00:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante fala sobre os benefícios de usar scripts e cogeração de tempo de execução junto com PyOpenCL e PyCUDA. Ele explica que pode trazer vários benefícios, como tornar o passo de tempo menos doloroso e melhorar o desempenho dos aplicativos, conforme demonstrado com os planos de solução Maxwell e poderes de inspiração vistos no vídeo. Ele finaliza dizendo que usar essas ferramentas juntas pode ser uma ótima ideia e que com certeza há mais que pode ser feito.

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

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

Neste vídeo, o palestrante fornece uma visão geral da computação GPGPU, focando principalmente em CUDA e incluindo OpenCL. O modelo de programação CUDA visa tornar o hardware GPU mais acessível e inerentemente escalável, permitindo a programação paralela de dados em uma variedade de processadores diferentes com graus variados de pipelines de ponto flutuante. A palestra aprofunda a sintaxe de escrever um programa CUDA, a hierarquia de encadeamento no modelo de programação CUDA, a hierarquia de memória CUDA, consistência de memória e a necessidade de usar instruções de limite de memória para impor a ordem das operações de memória e a importância do paralelo programação em plataformas modernas com CPU e GPU. Por fim, o palestrante discute o OpenCL, um modelo de programação mais pragmático e portátil que foi padronizado por organizações como a Chronos e envolve a colaboração entre vários fornecedores de hardware e software, como a Apple.

O palestrante do vídeo discute as diferenças entre as linguagens de programação CUDA e OpenCL. Ele observa que ambas as linguagens têm semelhanças, mas CUDA tem uma sintaxe melhor e é mais amplamente adotada devido à sua pilha de software madura e adoção industrial. Por outro lado, o OpenCL visa a portabilidade, mas pode não fornecer portabilidade de desempenho, o que pode afetar sua adoção. No entanto, OpenCL é um padrão da indústria que tem o apoio de várias empresas. Além disso, o palestrante fala sobre a metodologia de programação de CPU x GPU e o uso do Jacket, que envolve o Matlab e o executa em GPUs. O palestrante conclui discutindo como o programa muda a cada ano com base no feedback dos participantes e incentiva os participantes a visitar o par lab.

• 00:00:00 Nesta seção, o palestrante se apresenta e descreve a agenda da palestra sobre computação GPGPU, focando principalmente em CUDA e incluindo OpenCL. Ele fornece uma breve visão geral do hardware GPU e sua evolução de unidades especializadas e não programáveis para gráficos para unidades programáveis mais poderosas e flexíveis com a introdução de CUDA e OpenCL. O modelo de programação CUDA visa tornar o hardware GPU mais acessível e inerentemente escalável, permitindo a programação paralela de dados em uma variedade de processadores diferentes com graus variados de pipelines de ponto flutuante.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante explica o objetivo de tornar o hardware SIMD acessível para programadores de uso geral, o que requer a expressão de muitos blocos independentes de computação de uma forma que permita escalabilidade. O palestrante se aprofunda na sintaxe de escrever um programa CUDA, que envolve acessar o hardware que a GPU possui e usar uma abstração de vários segmentos de dados de várias instruções que é executada em sindi na GPU real. As cópias de memória CUDA são enfatizadas como a forma básica de comunicação entre o host e o dispositivo, e o palestrante observa que a comunicação trafega pelo link PCI Express no sistema, que é relativamente lento, tornando necessário minimizar as transferências de dados para otimizar desempenho. Uma breve visão geral da computação vetorial também é fornecida.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o vídeo explica como alterar o código C++ padrão para adição de vetores em um programa CUDA paralelo. Ao adicionar tags, o programa é compilado para rodar na GPU, e as threads usam índices de bloco e thread para determinar em qual elemento da matriz cada thread deve trabalhar. O vídeo também observa que fazer programas CUDA simples funcionarem é relativamente fácil, mas otimizar o desempenho exige um esforço adicional. Além disso, o vídeo fornece uma visão geral do ambiente de software CUDA, a hierarquia de threads no modelo de programação CUDA e a arquitetura GPU, que é composta por multiprocessadores de streaming.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante discute a estrutura das grades e blocos de threads que executam em paralelo na GPU. Uma grade é um conjunto de até 32 blocos de encadeamento e cada bloco de encadeamento pode executar até 1.000 encadeamentos CUDA. Cada thread CUDA é um contexto de execução leve e independente com seu próprio estado de programa, que pode ser carregado de qualquer endereço na GPU DRAM. Além disso, grupos de 32 threads CUDA formam um warp, que é executado em sincronia e é crucial para o acesso à memória de alta largura de banda. O palestrante explica que os warps são um detalhe de otimização de desempenho, mas são importantes para maximizar a eficiência do hardware de execução.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o palestrante explica os blocos de construção fundamentais da escrita de código para GPUs NVIDIA usando CUDA. Um bloco de encadeamento é como um núcleo multiencadeado virtualizado que pode configurar dinamicamente o número de encadeamentos CUDA, registros e cache L1 aos quais tem acesso, com base no tamanho de dados especificado. Um bloco de encadeamento geralmente inclui uma tarefa paralela de dados de granularidade moderada e todos os encadeamentos dentro do bloco compartilham o mesmo identificador de índice de bloco. Os threads dentro de um bloco podem sincronizar via intrínseca semelhante a uma barreira ou se comunicar via memória compartilhada rápida no chip. Uma grade é um conjunto de blocos de thread e todos os blocos de thread dentro de uma grade têm o mesmo ponto de entrada, diferindo apenas no número do índice do bloco. O programa deve ser válido para qualquer intercalação da execução do bloco, e é uma boa ideia ter muitos blocos de threads por grade para ocupar toda a GPU. O nível mais alto da hierarquia de encadeamento é o fluxo, que é opcional, mas necessário para a execução simultânea de várias funções do kernel.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o palestrante discute a hierarquia de memória CUDA, começando com a memória local por thread que atua como um armazenamento de apoio para o arquivo de registro. Cada thread CUDA tem acesso privado a um número configurável de registros especificados em tempo de compilação, com o sistema de memória alinhado ao modelo de programação de thread. Há também memória de rascunho que pode ser usada como 16 kilobytes de cache L1 e 48 kilobytes de rascunho gerenciado por software ou o contrário, configurável dinamicamente ao chamar o kernel. A memória global é muito mais cara que as memórias on-chip, com mais de cem vezes a latência em termos de número de ciclos. Os registradores e as memórias on-chip mantêm o estado do programa enquanto a memória global mantém o estado persistente.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o palestrante discute a hierarquia de memória de GPUs e CPUs. As GPUs têm maior largura de banda agregada aos caches L1 em comparação com a DRAM global, com uma GPU de tamanho modder tendo aproximadamente 100 gigabytes por segundo de acesso à DRAM. Além disso, existem outros componentes da hierarquia de memória que são ocasionalmente úteis, como a memória constante de 64 kilobytes e a memória de textura CUDA. Várias GPUs podem ser usadas, cada uma com sua própria memória global independente separada da memória da CPU. O aspecto mais importante da hierarquia de memória CUDA é a comunicação dentro de um bloco de thread usando a memória compartilhada onship rápida, que requer o uso da função de sincronização de threads para sincronizar os threads dentro de um bloco de thread.
  
  
• 00:35:00 Nesta seção, o palestrante fornece um trecho de código que transpõe uma matriz usando memória compartilhada, que é crucial para expressar significativamente mais simultaneidade do que largura de banda de memória. Embora as variáveis compartilhadas possam ser declaradas estaticamente por meio de tags no início e no fim, arrays inteiros podem ser alocados e dinamicamente usando extern por meio de índices inteiros. Blocos de rascunho e encadeamentos síncronos são essenciais para quase toda a comunicação dentro de um bloco de encadeamento, com exceção dos dados que são compartilhados entre os encadeamentos. O acesso à memória compartilhada pode levar a conflitos de banco que podem reduzir seriamente o desempenho. Esse problema pode ser mitigado intercalando ponteiros para que um banco possa ser acessado sem causar qualquer atraso de tempo. Finalmente, o palestrante fala de operações de memória atômica que, embora caras, dão aos usuários a capacidade de acessar o mesmo local de memória de todos os threads em um programa.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, o palestrante discute a consistência da memória e a necessidade de usar instruções de limite de memória para impor a ordem das operações de memória. O hardware sincroniza automaticamente os acessos de vários threads, mas se o programador não usar as instruções de limite de memória, algumas adições podem não surtir efeito. O palestrante também explica como certas operações, como troca, comparação e troca, são úteis para implementar bloqueios de rotação. Eles advertem que os acessos à memória não podem ser considerados globalmente na mesma ordem em que foram executados devido à forma como o sistema de memória atinge alto desempenho. Por fim, o palestrante aborda como o CUDA foi projetado para ser funcionalmente tolerante, mas a implementação de hardware é crucial para obter desempenho dele.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção, o palestrante explica o conceito de thread blocks, que equivalem a um único multiprocessador streaming, e como eles têm acesso a vários recursos de memória, como arquivos de registradores, cache L1, cache de instruções e unidades de textura . Uma grade, compreendendo vários blocos de threads, pode tirar proveito de vários multiprocessadores de streaming em uma GPU e, frequentemente, uma grade é suficiente para saturar toda a GPU. No entanto, em cenários em que as grades não são grandes o suficiente, vários fluxos devem executar várias grades em paralelo para cobrir toda a GPU. Para ocultar as latências de execução de uma unidade funcional e transferências PCI Express, o palestrante sugere ter vários warps dentro do mesmo bloco de encadeamento executando de forma independente enquanto usa ativamente a memória compartilhada e o cache L1. Como a utilização da memória domina o ajuste de desempenho, é essencial reutilizar cada byte carregado da memória pelo menos dez a vinte vezes para otimizar o desempenho, e o alto-falante fornece orientações adicionais sobre como melhorar o uso da memória.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante discute a importância da programação paralela em plataformas modernas com CPU, GPU e outros processadores. Ele afirma que todo programa deve aproveitar todos os recursos computacionais de que necessita, e o mundo está ficando mais heterogêneo em vários aspectos. Ele também enfatiza a necessidade de um padrão da indústria para acessar hardware paralelo para escrever software paralelo sustentável e ambientes de programação de alto nível em SDKs para escrever código paralelo. Além disso, ele menciona as várias linguagens de programação que falharam e que os programas não devem se concentrar em ser bonitos, mas sim em encontrar um bom modelo de programação. O palestrante também fala sobre o OpenCL, afirmando que ele tenta não ser bonito e oferece uma alternativa ao CUDA.
  
  
• 00:55:00 Nesta seção, o palestrante discute a importância do pragmatismo e da portabilidade na programação de modelos para GPUs, já que eles precisam ser capazes de rodar em diversos hardwares e ter uma longa vida útil de software. Isso representa um problema para o CUDA, que só roda no hardware da Nvidia, e é muito específico e tipado, dificultando a adoção por alguns. O OpenCL, por outro lado, é um modelo de programação mais pragmático e portátil que foi padronizado por organizações como a Chronos e envolve a colaboração entre vários fornecedores de hardware e software, como a Apple. A visão de alto nível do OpenCL é semelhante ao CUDA em termos de modelagem da plataforma e usa filas de comandos, itens de trabalho e um modelo de memória semelhante. No entanto, a sintaxe do OpenCL é muito mais complexa e possui centenas de funções diferentes para várias operações. O exemplo de adição de vetor é apresentado novamente com o código OpenCL para a função do kernel, que envolve a remoção do loop for, adição de uma tag do kernel e tags adicionais aos ponteiros.
  
  
• 01:00:00 Nesta seção, o palestrante discute as diferenças entre CUDA e OpenCL, que permitem aos usuários programar diferentes tipos de hardware. Embora compartilhem sintaxes semelhantes, CUDA oferece uma pilha de software mais madura e maior adoção industrial, resultando em uma gama mais ampla de aplicativos. Por outro lado, o OpenCL visa a portabilidade, mas pode não fornecer portabilidade de desempenho, o que pode prejudicar sua adoção se não for abordado. No entanto, o OpenCL é um padrão da indústria e tem o apoio de várias empresas, dando aos desenvolvedores confiança em seus investimentos em seu software. Apesar do OpenCL ser um rival do CUDA, a Nvidia ainda o suporta, e o palestrante esclarece que a Nvidia pode não produzir código otimizado para o OpenCL.
  
  
• 01:05:00 Nesta seção, o palestrante fala sobre as semelhanças e diferenças entre as linguagens de programação OpenCL e CUDA. Embora ambos tenham semelhanças, a linguagem de programação CUDA fornece uma sintaxe mais agradável e não é necessário conhecer nada da API OpenCL para usá-la. A principal razão pela qual os compiladores são diferentes é totalmente pragmática, já que a NVIDIA optou por não tornar seu compilador OpenCL de código aberto. A metodologia para programar uma CPU vs. GPU é direcionar a GPU e se livrar de toda a paralelização dentro de um bloco de thread, transformando um bloco de thread em um thread P ou um thread openmp rodando em um único núcleo de CPU e mapeando os warps em instruções SSE. O palestrante também fala sobre o Jacket, que envolve o Matlab e o executa em GPUs, embora seja difícil dizer quanto percentualmente um programa como o Jacket pode aproveitar todo o potencial do CUDA.
  
  
• 01:10:00 Nesta seção, o palestrante discute como eles mudam o programa a cada ano com base no feedback dos participantes. Eles planejam enviar um formulário solicitando o que os participantes gostaram, não gostaram e o que poderia ser melhorado. Será criado um painel onde os palestrantes se reunirão para discussões e debates casuais no palco. Os participantes também pediram para ver o par lab, então eles são encorajados a visitar e ver o espaço por si mesmos. Por fim, o palestrante agradece a todos e deseja um bom resto de semestre.

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Aprendendo no Lambert Labs: O que é OpenCL?

O que é OpenCL?

Neste vídeo sobre OpenCL, o apresentador apresenta unidades de processamento gráfico (GPUs) e seu uso na programação gráfica antes de explicar como elas podem ser usadas para computação de uso geral. O OpenCL é então apresentado como uma API que permite aos desenvolvedores obter otimizações específicas do fornecedor enquanto são independentes da plataforma, com o palestrante destacando a importância do design de tarefas para alcançar o desempenho ideal da GPU. A sincronização em OpenCL é explicada e um programa de GPU de exemplo é apresentado usando uma linguagem semelhante a C. O palestrante também demonstra como o OpenCL pode acelerar significativamente a computação e fornece conselhos para trabalhar com GPUs.

• 00:00:00 Nesta seção, o apresentador explica para que são tradicionalmente utilizadas as unidades de processamento gráfico (GPUs), que é a programação gráfica como a renderização de imagens em tempo real ou em aplicações pré-renderizadas que requerem hardware especializado e altamente performático. A programação de GPU de uso geral é discutida como o uso de uma placa gráfica para tarefas que não sejam gráficas, que são altamente computacionais e exigem alto desempenho. O OpenCL é então apresentado como uma API que fornece uma interface comum para todas as estruturas e implementações específicas do fornecedor, tornando possível ainda obter otimizações específicas do fornecedor enquanto é independente de plataforma, o que é útil, pois as GPUs são peças altamente especializadas e dependentes de plataforma. hardware.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante discute os recursos de tarefas que funcionam bem para otimização de GPU. É essencial dividir as tarefas em subtarefas menores que podem ser executadas simultaneamente em diferentes threads. As subtarefas devem ser quase idênticas em forma e composição para serem executadas em vários encadeamentos. As tarefas devem ser independentes umas das outras em termos de sincronização porque a sincronização entre grupos de trabalho não é necessária. O vídeo enfatiza que quanto mais as subtarefas divergem umas das outras, pior fica o desempenho e pode ser mais rápido usar a CPU. Portanto, para aproveitar o poder de processamento da GPU, as tarefas devem ser cuidadosamente projetadas e otimizadas.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante explica a principal forma de sincronização no OpenCL que é a função de barreira. Essa função atua como um ponto de verificação onde todos os encadeamentos devem chegar antes que qualquer um deles possa prosseguir. Embora não tenha um ótimo desempenho, a função de barreira ainda é crítica para garantir que todos os encadeamentos sejam sincronizados nos momentos certos. O palestrante então apresenta um exemplo de programa de GPU escrito em uma linguagem muito semelhante a C e explica os diferentes parâmetros e a lógica do código. Por fim, o palestrante executa um teste de benchmark em um programa que calcula o primeiro milhão de números quadrados usando Python e OpenCL.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante discute seu script Python que pega uma matriz de um milhão de números e eleva ao quadrado cada um deles. Eles então exploram a biblioteca de multiprocessamento em Python e criam um pool de threads de tamanho cinco, mas descobrem que executá-lo em paralelo na verdade torna a computação mais lenta. Por fim, eles mostram um exemplo de OpenCL usando uma função de kernel C armazenada como uma string na memória do programa e percorrem o código clichê necessário para executar a função de kernel. O exemplo do OpenCL leva um milissegundo para ser executado, uma melhoria significativa em relação às implementações anteriores do Python.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o palestrante explica que a programação de GPU pode acelerar significativamente um gargalo no código, reduzindo o tempo necessário de 160 milissegundos para cerca de um milissegundo, o que é uma velocidade de 100 vezes. Esse tipo de aceleração pode fazer uma grande diferença e duas ordens de grandeza podem "fazer ou quebrar" um gargalo no código. A melhor maneira de os desenvolvedores trabalharem com GPUs é ter acesso a uma GPU local em vez de trabalhar em máquinas remotas, embora o Google Cloud ofereça acesso a GPUs na nuvem. O OpenCL é independente de diferentes hardwares de GPU, portanto, pode ser usado por desenvolvedores, independentemente de seu hardware de GPU. No entanto, os desenvolvedores precisam projetar cuidadosamente como abordam os problemas para obter o máximo da GPU, pois a função da subtarefa precisa ser explícita, portanto, as subtarefas devem ser projetadas com cuidado.

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Aprendizado de máquina acelerado com OpenCL

Aprendizado de máquina acelerado com OpenCL

No webinar "Aprendizado de máquina acelerado com OpenCL", os palestrantes discutem as otimizações que podem ser feitas no OpenCL para aplicativos de aprendizado de máquina. Um dos palestrantes descreve como eles compararam OpenCL e montagem em GPUs Intel usando a biblioteca OneDNN de código aberto. Eles se concentram na otimização para hardware Intel, mas fornecem interfaces para outro hardware e oferecem suporte a vários tipos e formatos de dados. O grupo também discute os desafios de otimizar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina com OpenCL e a integração do OpenCL em estruturas populares de aprendizado de máquina. Além disso, eles observam que a consolidação do uso do OpenCL em diferentes estruturas pode estar atrasada. Por fim, os palestrantes discutem os benefícios de desempenho do uso da extensão ML da Qualcomm, especificamente para determinados operadores importantes, como a convolução, que é importante em aplicativos de processamento de imagem.

No vídeo "Aprendizado de Máquina Acelerado com OpenCL", os palestrantes falaram sobre os vários casos de uso em que o aprendizado de máquina pode ser empregado, incluindo fotografia computacional e processamento de linguagem natural. Eles destacaram a necessidade de otimizar cargas de trabalho de aprendizado de máquina e escalar com base nos resultados da pesquisa. Além disso, os palestrantes identificaram a fala como uma área de crescimento significativo para interfaces de usuário avançadas usando aprendizado de máquina. A sessão terminou agradecendo uns aos outros e ao público por participar da discussão e lembrando os participantes de fornecerem feedback por meio da pesquisa.

• 00:00:00 Nesta seção do webinar, Neil Trevitt, presidente do Chronos Group, apresenta uma breve visão geral do Chronos Machine Learning Forum, um fórum aberto destinado a promover a comunicação contínua entre a comunidade Chronos e o hardware de aprendizado de máquina e comunidades de software. Trevitt observa que o OpenCL já é amplamente usado no mercado de aprendizado de máquina e inferência, e que muitas extensões recentes do OpenCL têm relevância para aprendizado de máquina e aceleração de inferência. O fórum de aprendizado de máquina é uma oportunidade para os desenvolvedores fornecerem informações e para o Chronos apresentar atualizações e informações de roteiro para a comunidade em geral.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante, um engenheiro de algoritmo de IA da Intel, discute seu trabalho na comparação de OpenCL e montagem em GPUs Intel para otimizar cargas de trabalho de aprendizado de máquina usando a biblioteca de código aberto OneDNN. Ele explica que sua equipe se concentra na otimização para hardware Intel, mas também fornece interfaces para outros hardwares e oferece suporte a vários tipos e formatos de dados. Eles usam uma arquitetura baseada em compilação just-in-time para escolher uma implementação ideal com base no problema e no hardware e otimizam para GPUs integradas futuras e existentes. Ele passa a discutir os resultados de sua comparação e os problemas que encontraram, levando-os a suas decisões de otimização.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante discute como a GPU é dividida e como o mecanismo de vetor e o mecanismo de matriz executam a computação principal. O palestrante explica como eles otimizam para convoluções e reordenamento de dados e como usam subgrupos e extensões para o hardware Intel. Eles mencionam que há planos para permitir um acesso mais simples, adicionando extensões para sprv e foice. Eles também discutem seu lado de montagem, usando a biblioteca ac plus para geração de montagem em GPUs Intel. Por fim, eles falam sobre os aumentos de velocidade significativos que conseguiram no OpenCL por meio da otimização.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante discute sua análise das implementações do OpenCL e do mecanismo, afirmando que a implementação do OpenCL emitiu instruções de leitura mais curtas e instruções extras sob certas condições. No entanto, eles observam que esses problemas não são fundamentais e podem ser resolvidos trabalhando com a equipe de compiladores da Intel para modificar a implementação. O palestrante também discute o uso de assembly, que é útil para revelar lacunas na implementação, mas é ruim para a produtividade. Finalmente, eles mencionam a adoção de um gerador de montagem, que permitiu uma geração de código mais rápida com a capacidade de especificar transformações de otimização para o problema.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o palestrante discute como eles podem compor suas otimizações de forma mais eficaz usando apenas uma transformação especificada, o que pode ajudar a evitar a proliferação de várias implementações. Em seguida, o foco muda para Balaji Kalidas, que discute as extensões e os recursos que a Qualcomm oferece para ajudar no aprendizado de máquina acelerado, que ele observa estar crescendo rapidamente em dispositivos móveis. Embora as GPUs continuem sendo uma opção popular, o palestrante observa que o consumo de energia, o despacho de baixa latência e a sincronização com outros blocos no sistema no chip são considerações importantes que precisam ser abordadas para garantir o aprendizado de máquina eficiente em dispositivos móveis. O palestrante menciona recursos como importação/exportação de cópia zero de dados e importação/exportação de buffer de hardware Android e buff de DMA para ajudar com essas preocupações.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o palestrante discute a extensão CL qcom ml-ops, que é uma extensão de fornecedor da Qualcomm para acelerar o aprendizado de máquina em suas GPUs no nível operacional. A extensão usa construções OpenCL existentes tanto quanto possível, incluindo dicas de comando, eventos e buffers, e é totalmente interoperável com outros kernels OpenCL. Um dos principais casos de uso para a extensão é o treinamento de borda, que permite aprendizado de transferência, personalização e aprendizado federado, mas o principal fator limitante para o treinamento de borda é a pegada de memória. Para resolver isso, o palestrante explica a abordagem do lote um do tensor, que usa uma abordagem modificada para manter o tamanho do lote do tensor em um e fazer várias passagens para frente e para trás até concluir o lote. Essa abordagem permite os mesmos resultados do treinamento com um tamanho de lote maior, reduzindo o consumo de memória.
  
  
• 00:30:00 Nesta seção, o palestrante discute várias extensões OpenCL que podem acelerar as tarefas de aprendizado de máquina. A primeira extensão mencionada é uma extensão de fornecedor de produto ponto de oito bits que pode fornecer benefícios significativos de desempenho ao implementar DNS quantizado de oito bits. A próxima extensão discutida é a "filas graváveis clq com", que permite a gravação de uma sequência de comandos do kernel de intervalo ND que podem ser reproduzidos com uma chamada de despacho especial, proporcionando melhorias significativas no consumo de energia da CPU e latência de despacho, o que é crucial em casos de uso de aprendizado de máquina no modo streaming. Outras extensões, como cópia zero, operações de subgrupo, atômicos de ponto flutuante, imagem generalizada de buffer e gravação e reprodução de buffer de comando, também são úteis para aprendizado de máquina e estão disponíveis como extensões da Qualcomm ou são enviadas pela Chronos.
  
  
• 00:35:00 seria mais eficiente ter um lote maior de kernels que podem ser enviados todos de uma vez, em vez de enviá-los individualmente. É aqui que entram as filas graváveis, pois permitem a gravação e o pré-processamento de um grande lote de kernels com apenas um ou dois argumentos mudando entre cada instância. Isso reduz significativamente a quantidade de trabalho que a implementação precisa fazer e economiza energia da CPU. Além disso, ajuda a garantir a utilização máxima da GPU e a minimizar os períodos de inatividade entre os despachos. Isso é especialmente importante para modelos de aprendizado de máquina que exigem que centenas de kernels sejam executados em sequência. No geral, as filas graváveis são uma extensão valiosa para melhorar a eficiência da aceleração do aprendizado de máquina usando o OpenCL.
  
  
• 00:40:00 Nesta seção, o grupo discute os desafios de otimizar os fluxos de trabalho de aprendizado de máquina com OpenCL, incluindo a determinação do tempo e tamanho ideais do trabalho em lote, bem como a liberação. Eles mencionam que ferramentas como Carbon Queues podem ajudar a resolver esses problemas. A questão dos tempos de compilação sendo um grande obstáculo com o OpenCL também é discutida, mas não é um problema simples de resolver. O grupo sugere o uso de constante de especialização no nível OpenCL para potencialmente reduzir o número de kernels gerados, mas a implementação precisa de muito trabalho. Eles também discutem o uso potencial do LLVM para otimização de desempenho, mas apontam que atualmente ele tem tempos de compilação lentos como um problema importante.
  
  
• 00:45:00 Nesta seção da transcrição, os palestrantes discutem os desafios de compilar aplicativos de aprendizado de máquina em tempo de execução e o uso de binários pré-compilados. Eles também abordam as possíveis soluções fornecidas pelo MLIR, uma solução multinível, e como ela se compara à aceleração no nível do gráfico. Os palestrantes concordam que a extensão fornecida pelo fornecedor pode ser usada para alguns metacomandos importantes, enquanto um compilador gráfico ou a criação de seus próprios kernels podem ser usados para todo o resto, oferecendo o melhor dos dois mundos.
  
  
• 00:50:00 Nesta seção do vídeo, os palestrantes discutem a integração do OpenCL em estruturas populares de aprendizado de máquina, especificamente em dispositivos móveis. Eles mencionam que já existem várias estruturas de código aberto que usam OpenCL e que o TensorFlow Lite já possui um back-end OpenCL que funciona bem. No entanto, eles observam que o desempenho e a portabilidade do desempenho permanecem um desafio ao integrar o OpenCL em estruturas genéricas, pois diferentes fornecedores podem precisar contribuir para manter o desempenho com uma implementação genérica. Eles também sugerem que a consolidação do uso do OpenCL em diferentes estruturas pode estar atrasada.
  
  
• 00:55:00 Nesta seção, o palestrante explica que há um benefício de desempenho significativo ao usar a extensão ML da Qualcomm em comparação com apenas usar TVM ou Tensorflow Lite. O benefício será diferente dependendo de quanto esforço o desenvolvedor coloca para escrever seu próprio kernel e otimizá-lo para GPUs. Há também uma clara vantagem para certos operadores principais, como a convolução. O palestrante espera oferecer mais valor acelerando esses principais operadores no futuro. O painel também discute os domínios de aplicativos que estão impulsionando a demanda por aceleração de aprendizado de máquina, sendo o processamento de imagens uma área dominante.
  
  
• 01:00:00 Nesta seção do vídeo, os palestrantes discutiram as áreas de casos de uso para aprendizado de máquina, como fotografia computacional e processamento de linguagem natural. Eles também falaram sobre os desafios na otimização de cargas de trabalho de aprendizado de máquina e a necessidade de escalar com base nos resultados da pesquisa. Além disso, os palestrantes apontaram que as interfaces de usuário avançadas usando aprendizado de máquina serão uma área de crescimento significativo, e a fala faz parte disso. Por fim, a sessão terminou e os palestrantes agradeceram uns aos outros e ao público por participar da discussão, e o moderador lembrou os participantes de preencher uma pesquisa para obter feedback.

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Mandelbulber v2 OpenCL "motor rápido" teste 4K

Mandelbulber v2 OpenCL "motor rápido" teste 4K

Este é o teste de renderização de animação de voo usando Mandelbulber v2 com mecanismo de renderização OpenCL parcialmente implementado. O motivo desse teste foi verificar a estabilidade do aplicativo durante a renderização longa e como a renderização se comporta quando a câmera está muito próxima da superfície. Como o código do kernel OpenCL é executado usando apenas números de ponto flutuante de precisão única, não é possível fazer zooms profundos de fractais 3D. Para renderizar esta animação em resolução 4K foram necessárias apenas 9 horas na nVidia GTX 1050.

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Mandelbox voo OpenCL

Mandelbox voo OpenCL

Este é um testrender do fractal mandelbox renderizado com a versão alpha do Mandelbulber v2 OpenCL.

[MetaQuotes]

[3D FRACTAL] Profecia (4K)

[3D FRACTAL] Profecia (4K)

Renderizado em 4K de Mandelbulb3D.