OpenCL в трейдинге - страница 2

[MetaQuotes]

OpenCL 1.2: общий обзор

OpenCL 1.2: общий обзор

В лекции представлен общий обзор OpenCL 1.2, стандарта и моделей в нем.

Эта лекция предоставит вам прочную основу для изучения гетерогенных вычислений, OpenCL C и того, как писать высокопроизводительное программное обеспечение с помощью OpenCL.

[MetaQuotes]

OpenCL 1.2: OpenCL С

OpenCL 1.2: OpenCL С

В этом видео об OpenCL 1.2: OpenCL C выступающий представляет OpenCL C как модификацию C, предназначенную для программирования устройств, с некоторыми ключевыми отличиями, такими как фиксированные размеры шрифта и возможность встроенных функций. Они обсуждают области памяти, векторы, структуры и ядра, а также способы получения векторизованного кода. Они подчеркивают важность использования локальной и постоянной памяти и советуют соблюдать осторожность при использовании расширений. Докладчик подчеркивает важность понимания базовой структуры и работы OpenCL C для оптимальной производительности и призывает зрителей продолжать изучение OpenCL и связанных с ним моделей.

• 00:00:00 В этом разделе видео представляет OpenCL C как основной язык программирования устройств OpenCL. OpenCL C — это модификация языка программирования C, предназначенная для устройств, но есть некоторые отличия от традиционного C99, которые включают отсутствие указателей функций и рекурсии, а также возможность встроенных вызовов функций. Несмотря на некоторые из этих отличий, OpenCL C не является подмножеством C, поскольку имеет некоторые функции, отсутствующие в C99. В этом разделе рассматриваются некоторые важные основы, такие как области памяти, векторные операции, структуры, функции и ядра, и цель состоит в том, чтобы предоставить достаточно информации, чтобы зрители могли эффективно начать использовать OpenCL.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе обсуждаются различия между OpenCL C и C. OpenCL C предоставляет конкретное представление для целых чисел со знаком с использованием дополнения до двух, тогда как C не определяет это. Типы OpenCL C имеют фиксированные размеры, включая типы векторов и изображений, которые отсутствуют или менее элегантно реализованы в C. Кроме того, OpenCL C определяет размеры целочисленных типов, таких как char, short, int и long, а также их знаковые типы. и неподписанные версии. Важно иметь в виду, что типы хоста и устройства в OpenCL C различаются, и для обеспечения корректной передачи данных между ними следует использовать промежуточное ПО или библиотеки.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе докладчик обсуждает модель памяти OpenCL C и то, как ключевые слова используются для указания областей памяти, таких как частная, постоянная, локальная и глобальная. В OpenCL C важно знать, где находится память, поскольку некоторые типы не могут передаваться между хостом и устройством. Докладчик также знакомит с концепцией векторов и обсуждает различные подходы к получению хорошего векторизованного кода для операций, происходящих внутри процессора. Перемещение указателя из одной области памяти в другую не допускается, но возможно копирование из одной области памяти в другую.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе докладчик обсуждает различные варианты векторизации кода и выделяет OpenCL C как естественный и эффективный способ векторизации. Векторные типы в OpenCL C являются гражданами первого класса и доступны пользователям напрямую. Покомпонентные операции между векторами включают использование общего оператора, который может быть сложением, вычитанием, умножением или любым другим оператором отношения. Однако реляционные операторы могут сбивать с толку при сравнении векторов, поскольку результатом является вектор с логической операцией, выполняемой покомпонентно, поэтому пользователи должны помнить об этом. Наконец, операции смешивания между скалярами и векторами не определены, поэтому пользователи должны быть осторожны при выполнении таких операций.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе инструктор обсуждает векторные операции и адресацию в OpenCL C. Векторы могут работать с векторами или скалярами, которые будут дополнены до размера вектора, а доступ к компонентам вектора можно получить с помощью точки обозначение с конкретным номером компонента, представленным в шестнадцатеричном формате. Преподаватель отмечает, что вопрос более высокого уровня заключается в том, зачем вообще использовать векторные типы OpenCL, и объясняет, что использование векторов обеспечивает четкую связь векторных операций между программистом и компилятором и может привести к повышению производительности, поскольку компилятор может лучше оптимизировать векторные операции. . Наконец, инструктор упоминает, что OpenCL C также поддерживает использование структур и объединений для агрегирования данных.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе спикер обсуждает использование структур OpenCL C и важность осторожности при обмене данными между хостом и устройством. Они советуют избегать использования структур OpenCL C, поскольку это может привести к проблемам с производительностью, а при копировании данных сложно получить правильную двоичную структуру. Докладчик продолжает говорить о функциях и о том, что это обычные функции C, в которых нет ничего особенного, за исключением того, что рекурсия запрещена. Они также упоминают, что личное пространство памяти подразумевается в аргументах, что может вызвать проблемы при одинаковой обработке разных областей памяти. Наконец, спикер описывает ядра как точки входа для выполнения устройства и объясняет, как аргументы ядра являются указателями на что-то глобальное или просто значения, которые копируются.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе спикер представляет программу OpenCL C, которая складывает вместе два массива и сохраняет результаты в одних и тех же местах покомпонентно. Программа использует get_global_ID и другие соответствующие функции для доступа к глобальному размеру работы, размеру рабочей группы и глобальному смещению. Докладчик подчеркивает важность использования локальной памяти, когда это возможно для достижения максимальной производительности, и предлагает способ объявить локальную память, указав параметр в списке аргументов. Спикер также рекомендует использовать «тип DEP», чтобы упростить программирование.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе спикер обсуждает использование локальной и постоянной памяти в ядрах OpenCL C. Локальная память используется для хранения данных, которые являются общими для всех рабочих элементов в рабочей группе, а постоянная память — это память только для чтения, которая также используется всеми рабочими элементами. Важно отметить, что ядра не могут сами выделять память, а несколько ядер не могут взаимодействовать друг с другом. Спикер также упоминает, что в OpenCL C есть атрибуты, которые можно использовать для оптимизации векторизации и передачи информации компилятору.
  
  
• 00:40:00 В этом разделе спикер объясняет важность требуемого размера рабочей группы для оптимизации производительности в ядрах. Он упоминает об использовании компилятором специальных оптимизаций при фиксированном размере рабочей группы. Докладчик вкратце рассказывает о поддержке изображений в OpenCL, которая его не очень интересует, поскольку он сосредоточен на вычислениях общего назначения. Кроме того, он упоминает встроенные функции OpenCL C, похожие на стандартную библиотеку, включая функции рабочих элементов, математические функции, целочисленные функции и геометрические функции. Синхронизация является сложной темой в модели программирования OpenCL C, поскольку она предназначена для повышения производительности, а также обеспечивает атомарные операции и параллелизм. Наконец, спикер упоминает расширения OpenCL, которые можно использовать после понимания базовой структуры и работы OpenCL C.
  
  
• 00:45:00 В этом разделе спикер советует соблюдать осторожность при использовании расширений в OpenCL 1.2, несмотря на дополнительные возможности, которые они предоставляют. Он предупреждает, что они еще не полностью интегрированы в спецификацию и могут быть удалены или привести к привязке к поставщику. Тем не менее, он также признает, что некоторые расширения могут быть полезными, и призывает зрителей ознакомиться с доступными расширениями. В заключение спикер предлагает зрителям продолжить знакомство с OpenCL и связанными с ним моделями, а также предлагает свои услуги в качестве консультанта для тех, кто ищет советы по разработке эффективных программ OpenCL.

[MetaQuotes]

Архитектура графического процессора OpenCL

Архитектура графического процессора OpenCL

В этом видео рассматривается архитектура графических процессоров в контексте программирования OpenCL. Докладчик объясняет различия между архитектурой графического процессора OpenCL и общей архитектурой графического процессора, концепцию волновых фронтов как наименьшей единицы рабочей группы, проблемы ввода-вывода памяти и сокрытия задержки, а также факторы, влияющие на занятость и объединенный доступ к памяти. Также подчеркивается важность разработки алгоритмов и структур данных с учетом объединенного доступа к памяти, а также необходимость измерения производительности графического процессора. Спикер призывает зрителей обращаться к нему за помощью в использовании технологии для достижения оптимальной производительности, не нуждаясь в глубоких знаниях основных процессов.

• 00:00:00 В этом разделе спикер представляет тему архитектуры графического процессора и ее важность в программировании на OpenCL. Хотя многие считают, что OpenCL предназначен только для графических процессоров, спикер подчеркивает, что в процессорах также есть SIMD-инструкции, использующие аналогичные концепции. Также обсуждается мотивация использования графических процессоров для вычислений общего назначения - это было случайное открытие, связанное с разработкой графических процессоров для обработки графики. Докладчик предостерегает от того, чтобы полагаться на отделы маркетинга в понимании архитектуры, и подчеркивает, что для эффективного использования OpenCL необходимо глубокое понимание архитектуры.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер обсуждает проблему ярких маркетинговых приемов, используемых для продвижения графических процессоров, которые часто не предоставляют разработчикам никакой полезной или актуальной информации. Затем представлена архитектура графического процессора OpenCL, которая отличается от общей архитектуры графического процессора, поскольку она фокусируется именно на том, как OpenCL ее рассматривает. Пространства постоянной и глобальной памяти физически существуют в графическом процессоре, а локальная и частная память реализованы аппаратно и совместно используются всеми элементами обработки. Модель выполнения графического процессора характеризуется наличием заблокированных вместе указателей команд в элементах обработки. Приведен пример четырех процессорных элементов, выполняющих одну и ту же инструкцию добавления, которую можно рассматривать как четыре элемента с SIMD-инструкцией.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер объясняет концепцию волнового фронта, которая представляет собой наименьшую единицу рабочей группы, выполняющуюся вместе. Фронт волны создается путем фиксирования указателя инструкций для рабочих элементов в рабочей группе, чтобы связать их вместе, и все элементы обработки в пределах волнового фронта должны выполнять одни и те же операции, даже при работе с разными данными. Однако это создает проблемы при выполнении условных операторов, когда рабочие элементы в волновом фронте идут разными путями, что приводит к расхождению. Чтобы решить эту проблему, в OpenCL есть встроенная функция select, которая компилируется в одну инструкцию процессора для эффективного условного выполнения.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер рассказывает о стоимости операций ввода-вывода в память и о том, насколько они медленные. Они объясняют мысленный эксперимент с одним процессорным элементом, выполняющим одну инструкцию в секунду, и время, необходимое для глобального доступа к 32-битным и 64-битным значениям, причем последнее занимает в два раза больше времени. Однако операции ввода-вывода в память являются постоянными, поэтому для повышения производительности можно увеличить сложность операций, чтобы заплатить за операции с памятью. Это продемонстрировано на примере выполнения миллиона операций и достижения 100% эффективности АЛУ. Хотя это может быть непрактично, это полезно в некоторых приложениях, таких как майнинг криптовалюты или криптография.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе спикер обсуждает проблему задержки памяти и то, как она влияет на производительность графических процессоров. С целью достижения 100% низкого использования и сохранения занятости элементов обработки идея состоит в том, чтобы перегрузить вычислительную единицу рабочими группами. Заполняя рабочий пул несколькими рабочими группами, ЦП может выполнять инструкции из этих групп в определенном порядке в течение фиксированного количества циклов или до запроса памяти. Цель состоит в том, чтобы скрыть большие задержки глобальной памяти и сохранить элементы обработки занятыми рабочими группами, пока не будет получена память.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе спикер объясняет концепцию сокрытия задержки, которая является ключом к достижению хорошей производительности при программировании на GPU. Сокрытие задержки — это процесс планирования полезных вычислений между выборками памяти с длительной задержкой, чтобы операции с памятью казались свободными. Это достигается за счет балансировки нагрузки и управления волновым фронтом. Вычислительный блок имеет рабочий пул, состоящий из готовых и заблокированных волновых фронтов, в которых заблокирован указатель команд. Количество волновых фронтов в пуле влияет на загрузку вычислительного блока, при этом большее число заставляет его постоянно быть занятым. Глобальный планировщик отправляет необработанные рабочие группы на вычислительные блоки, при этом планировщик работы имеет фиксированное максимальное количество волновых фронтов. Ключевым выводом является то, что доступ к памяти может быть полностью скрыт, если написан хороший код.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе вводится понятие занятости и объясняется как мера количества волновых фронтов, которые могут быть выполнены, по сравнению с общим числом, которое может быть выполнено. Демонстрируется вычисление занятости и подчеркивается его важность для разработки более быстрых ядер. Ограничивающим фактором занятости является частная и локальная память, которая является общей для всех процессорных элементов. Объясняется, что переплетение инструкций ALU с инструкциями ввода-вывода имеет решающее значение для сокрытия задержки, и что наличие достаточного количества инструкций ALU может улучшить занятость, тем самым делая ядра быстрее.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе спикер обсуждает компромисс между использованием ресурсов для каждого рабочего элемента в программировании OpenCL и результирующим количеством волновых фронтов, которые могут находиться на вычислительном блоке. Чем больше ресурсов используется для каждого рабочего элемента, тем меньше волновых фронтов может находиться на вычислительном блоке, что приводит к меньшему сокрытию задержек. И наоборот, использование меньшего количества ресурсов приводит к большему количеству волновых фронтов и большему сокрытию задержек. Спикер предоставляет пример расчета для определения максимального количества волновых фронтов на основе размеров частной и локальной памяти, а также фиксированного количества рабочих элементов на волновой фронт. Докладчик также объясняет концепцию каналов памяти, влияющих на прямой доступ вычислительных блоков к глобальной памяти.
  
  
• 00:40:00 В этом разделе спикер обсуждает глобальную память в архитектуре графического процессора OpenCL и то, как она физически работает для повышения производительности. Память разделена на подмножества, доступ к каждому из которых осуществляется по определенному каналу, поэтому запросы к памяти могут быть сериализованы и ограничивать производительность, когда все вычислительные блоки обращаются к одному каналу памяти. Аппаратное обеспечение предлагает решение за счет эффективных шаблонов доступа смежных рабочих элементов, обращающихся к смежной памяти, называемых доступом к объединенной памяти, которые обеспечивают максимальную производительность, но многие шаблоны доступа могут ограничивать параллелизм и вызывать снижение производительности. Информативные тесты являются ключом к пониманию того, что обычно работает быстро или медленно на реальном оборудовании. Рабочие элементы загружают соседние значения очень быстро, в то время как случайная загрузка очень медленная, но сокрытие задержки помогает улучшить общее использование.
  
  
• 00:45:00 В этом разделе спикер объясняет важность разработки алгоритмов и структур данных с учетом объединенного доступа к памяти. Используя высокоуровневые факты и компромиссы, разработчики могут ограничивать произвольный доступ к памяти и предвзято относиться к своим проектам, чтобы иметь как можно больше инструкций ALU, чтобы скрыть задержку. Спикер также объясняет, что каналы памяти существуют, и определенные схемы доступа к памяти могут повысить производительность. Кроме того, спикер намекает на предстоящие обсуждения параллельного программирования, включая атомарные операции и взаимодействие рабочих элементов, а также измерение производительности графического процессора. Спикер в настоящее время ищет спонсоров для будущей работы над OpenCL.
  
  
• 00:50:00 В этом разделе спикер завершает скринкаст об архитектуре графического процессора OpenCL, призывая зрителей обращаться к нему за помощью в использовании технологии для достижения максимальной производительности, не требуя глубокого понимания лежащих в основе процессов.

[MetaQuotes]

Эпизод 1 — Введение в OpenCL

Эпизод 1 — Введение в OpenCL

В этом видео-введении в OpenCL Дэвид Гохара объясняет, как OpenCL разработан для обеспечения простого и эффективного доступа к вычислительным ресурсам на различных устройствах и оборудовании, позволяя выполнять высокопроизводительные вычисления с рядом приложений, включая обработку изображений и видео, научные вычисления, медицинской визуализации и финансовых целях. OpenCL — это открытая стандартная технология, не зависящая от устройства, которая особенно эффективна для задач, связанных с параллельными данными. Докладчик демонстрирует мощь технологии OpenCL в сокращении времени вычислений для численных расчетов и подчеркивает ее потенциал для научных исследований и общего использования. Кроме того, зрителям предлагается присоединиться к онлайн-сообществу ученых, использующих Mac, исследовательской организации Mac, и поддержать сообщество, покупая товары в магазине Amazon, ссылка на который есть на их веб-сайте.

• 00:00:00 В этом разделе Дэвид Гохара представляет концепцию OpenCL и его спецификации, который представляет собой открытый язык вычислений, первоначально предложенный Apple в 2008 году. OpenCL предназначен для параллельных вычислительных задач, требующих большой вычислительной мощности, и ориентирован на использование нескольких ядер для повышения производительности, а не увеличения тактовой частоты. Группа Khronos поддерживает спецификацию OpenCL, а это означает, что для того, чтобы ее использовать, нужно, чтобы она была кем-то реализована. Решающим фактором является то, что OpenCL является технологией открытого стандарта, предназначенной для использования преимуществ вычислительной мощности для повышения производительности вычислений.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе выступающий представляет OpenCL и его дизайн, обеспечивающий доступ ко всем ресурсам различных устройств и оборудования компьютера для поддержки параллельных вычислений общего назначения, в отличие от специализированных приложений DSP или приложений, предназначенных только для графики. Он не зависит от устройства и обеспечивает переносимость кода между реализациями. Любое оборудование может стать устройством OpenCL, если оно соответствует минимальным требованиям спецификации, включая процессоры, графические процессоры, микросхемы DSP и встроенные процессоры. OpenCL предоставляет понятные и простые API-интерфейсы для доступа к различным устройствам и выполнения высокопроизводительных вычислений с поддержкой языка c99, дополнительными типами данных, встроенными функциями и квалификаторами, а также структурой управления потоками для беспрепятственного управления задачами. Основная цель OpenCL — быть эффективной, легкой и простой в использовании инфраструктурой, не потребляющей системных ресурсов.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер подчеркивает важность OpenCL в предоставлении рекомендаций по проектированию нового оборудования, поскольку люди разрабатывают новые микросхемы или аппаратные части. OpenCL также гарантирует определенные значения точности и позволяет использовать широкий спектр приложений, включая научные вычисления, обработку изображений и видео, медицинскую визуализацию и финансовые цели. Докладчик объясняет, что OpenCL разработан для параллельных вычислений данных и особенно эффективен для задач параллельных данных, таких как получение абсолютного значения отдельных фрагментов данных и размытие изображений с использованием блочного фильтра путем вычисления суммы и среднего значения набора пикселей. в коробке.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер объясняет, как работают параллельные вычисления данных, в частности, на примере обработки изображений. Каждый блок значений пикселей считывается с изображения и записывается в отдельный буфер данных, что позволяет выполнять независимую работу, не беспокоясь о синхронизации. OpenCL также предназначен для работы вместе с OpenGL, который представляет собой язык программирования графики, который может обмениваться данными с OpenCL, что позволяет обрабатывать сложные числа и отображать их с небольшими затратами на производительность. Однако OpenCL не подходит для последовательных задач, вычислений, требующих постоянных точек синхронизации или ограничений, зависящих от устройства.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе спикер представляет OpenCL и объясняет, как он предназначен для простого и портативного использования преимуществ вычислительной мощности компьютеров. Он упоминает CUDA и то, что это мощный программный интерфейс для выполнения вычислений на видеокартах, но он не зависит от устройства и работает только на оборудовании NVIDIA. Однако спикер объясняет, что пользователи могут использовать как CUDA, так и OpenCL, и что они практически одинаковы, когда речь идет о ядрах. Кроме того, спикер поясняет, что OpenCL уже реализован в Mac OS 10 Snow Leopard и поставляется в виде системного фреймворка. Кроме того, и Nvidia, и AMD работают над собственными реализациями OpenCL, которые могут обеспечить доступ к другим операционным системам и платформам.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе спикер обсуждает распространенность графических процессоров с поддержкой OpenCL в поставляемых в настоящее время картах, особенно в продуктах Apple, таких как 24-дюймовый iMac и некоторые модели MacBook Pro. Он отмечает, что все карты Nvidia поддерживают OpenCL, и по оценкам, в неделю отправляется от 1 до 2 миллионов карт. Докладчик объясняет, как OpenCL вписывается в структуру Apple, поскольку он тесно связан с OpenGL и другими графическими и мультимедийными технологиями. Далее он объясняет, почему графические процессоры идеально подходят для обработки чисел, поскольку они обладают высокой масштабируемостью и параллелизмом данных. Несмотря на это, существуют ограничения в передаче данных с основной части компьютера на видеокарту, так как шина PCI намного медленнее, чем память на самой видеокарте.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе докладчик обсуждает некоторые факторы, которые следует учитывать при использовании графических процессоров с OpenCL, в том числе вычислительные затраты на решение проблемы, обработку ошибок и отладку, а также конкретные требования к организации данных. Докладчик хвалит OpenCL как открытую спецификацию, обеспечивающую легкий доступ к устройствам и переносимую между операционными системами и аппаратными платформами. Затем спикер демонстрирует, как перевести код с работы на процессоре на работу на графическом процессоре, используя пример из своей программы, которая оценивает электростатические свойства биологических молекул.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе спикер представляет мощь технологии OpenCL, которая позволяет эффективно использовать вычислительные ресурсы в численных расчетах. В демонстрации показано вычисление краевой задачи на одном ЦП, выполнение которого занимает примерно 60 секунд. При запуске на 16 потоках время расчета сократилось до 4,8 секунд. Затем спикер демонстрирует тот же расчет на графическом процессоре, при этом время расчета сокращается примерно до 180 миллисекунд. Результаты, полученные от GPU, идентичны результатам, полученным от CPU, и код, используемый в обоих расчетах, почти одинаков, с небольшими изменениями для повышения производительности. Демонстрация подчеркивает захватывающие возможности, которые технология OpenCL открывает для науки и общего использования.
  
  
• 00:40:00 В этом разделе видео спикер предлагает зрителям несколько вещей. Во-первых, он рассказывает об онлайн-сообществе ученых, использующих Mac, под названием «Исследовательская организация Mac» и призывает зрителей присоединиться к нему. Во-вторых, он упоминает две другие полезные серии учебных пособий, Cocoa для ученых и X Grid Tutorials, которые также доступны на их веб-сайте. Наконец, он просит зрителей помочь сообществу, покупая товары в магазине Amazon, связанном с их веб-сайтом, поскольку это поможет покрыть расходы на обслуживание серверов, оборудование и другие расходы.

[MetaQuotes]

Эпизод 2 — Основы OpenCL

Эпизод 2 — Основы OpenCL

Это видео знакомит с языком программирования OpenCL и объясняет основы его использования. Он охватывает такие темы, как различные типы памяти, доступные для компьютерной системы, как распределять ресурсы и как создавать и запускать ядро.

• 00:00:00 В первом подкасте этой серии был представлен OpenCL и рассмотрены основы использования ЦП и ГП для обработки данных. Этот подкаст охватывает список графических карт, которые поддерживаются для использования OpenCL, а также объясняет, почему процессоры лучше скрывают задержки памяти.
  
  
• 00:05:00 OpenCL — платформа для ускорения вычислений на CPU и GPU. Объекты, составляющие OpenCL, включают вычислительные устройства, объекты памяти и исполняемые объекты. Группы устройств — это обычная структура для группировки нескольких вычислительных устройств.
  
  
• 00:10:00 В этом видео рассказывается о различиях между CPU и GPU с акцентом на объекты памяти OpenCL. Три типа объектов памяти OpenCL — это массивы, изображения и исполняемые файлы. В видео также рассказывается, как создавать и использовать ядра OpenCL.
  
  
• 00:15:00 OpenCL — мощный язык программирования, используемый для графики и параллельных вычислений. OpenCL позволяет компилировать код во время выполнения или предварительно компилировать, а рабочие элементы группируются в рабочие группы.
  
  
• 00:20:00 OpenCL — это мощный кроссплатформенный API для вычислений на GPU. В видеоролике OpenCL Fundamentals обсуждаются концепции диапазонов ND и размеров рабочих групп, а также то, как они связаны в 2-х и 3-х измерениях.
  
  
• 00:25:00 В этом видео рассматриваются основы OpenCL, в том числе различные типы доступных типов образов, выполнение ядра, управление памятью и адресные пространства.
  
  
• 00:30:00 В этом видео автор объясняет различные типы памяти, доступные компьютерной системе, включая глобальную память, постоянную память, локальную память и частную память. Глобальная память — это самый большой и самый важный тип памяти, а частная память предназначена для данных уровня ядра.
  
  
• 00:35:00 В этом видео объясняются основные этапы использования OpenCL, включая инициализацию OpenCL, выделение ресурсов, а также создание и выполнение ядра.
  
  
• 00:40:00 В этом видео обсуждаются основы OpenCL. Первым шагом является выделение, а затем записывается код для передачи данных на видеокарту. Следующим шагом является создание программы и ядра, где OpenCL используется для создания программы и конкретного ядра. Наконец, программа выполняется.
  
  
• 00:45:00 В этом видео автор объясняет шаги, необходимые для создания ядра в OpenCL. Он охватывает основные концепции OpenCL, такие как измерения и рабочие элементы, и объясняет, как ставить в очередь и выполнять ядро. Он также предоставляет краткий обзор спецификации Khronos OpenCL и видео Барбары, которое настоятельно рекомендуется.|
  
  
• 00:50:00 В этом выпуске ведущий рассказывает об основах OpenCL, в том числе о том, как создать простую программу и как использовать библиотеку времени выполнения OpenCL.

[MetaQuotes]

Эпизод 3. Создание проекта OpenCL

Эпизод 3. Создание проекта OpenCL

В этом видео представлен исчерпывающий обзор распространенных вопросов и проблем, связанных с OpenCL. Рассматриваемые темы включают арифметику с двойной точностью, объектно-ориентированное программирование, глобальные размеры и размеры рабочих групп, а также научные проблемы, которые можно решить с помощью OpenCL. Докладчик подчеркивает важность тщательного выбора размеров глобальных и локальных рабочих групп, а также изменения алгоритмов и структур данных в соответствии с предпочтениями размещения данных графического процессора. Докладчик также приводит базовый пример кодирования в OpenCL и объясняет, как можно загружать и выполнять ядра в программе. Другие включенные темы включают обработку больших чисел, выделение памяти и управление очередью команд. Видео завершается ссылками на дополнительные ресурсы для пользователей, интересующихся умножением разреженных матриц на вектор и арифметикой со смешанной точностью.

• 00:00:00 В этом разделе мы рассмотрим некоторые распространенные вопросы об OpenCL, включая арифметику с двойной точностью, объектно-ориентированное программирование, глобальные размеры и размеры рабочих групп, а также научные проблемы, которые можно решить с помощью OpenCL. Двойная точность в спецификации OpenCL не является обязательной, и ее поддержка зависит как от вашего оборудования, так и от вашей реализации. Если у вас есть аппаратное обеспечение, поддерживающее двойную точность, вы можете использовать прагму перед выдачей инструкций для вычислений с двойной точностью, но если вы этого не сделаете, поведение не будет определено и может привести к различным проблемам. Объектно-ориентированное программирование можно использовать в сочетании с OpenCL, но важно помнить об ограничениях модели программирования OpenCL на основе C. При выборе глобального размера и размера рабочей группы важно учитывать характеристики вашего алгоритма и
  конкретное устройство, на котором вы работаете. Наконец, мы обсудим типы научных задач, которые вы можете решить с помощью OpenCL, и когда это может быть подходящим выбором для ваших нужд.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер обсуждает арифметику с двойной точностью и ее влияние на производительность графических процессоров. В то время как операции с плавающей запятой одинарной точности могут дать около 1000 гигафлопс в секунду, операции с плавающей запятой двойной точности могут дать только около 90 гигафлопс в секунду на графических процессорах, что приводит к снижению производительности на порядок. Докладчик предлагает использовать арифметику смешанной точности и эмулировать арифметику более высокой точности на устройствах, которые ее не поддерживают, если необходима двойная точность. Кроме того, выступающий отмечает, что OpenCL не поддерживает передачу сложных объектов в ядро, и поэтому в таких языках, как C++ и Objective C, методы могут вызывать подпрограммы OpenCL, но не могут передавать какие-либо объекты в ядро. Можно использовать структуры, созданные из встроенных типов языка C или любых расширений, поддерживаемых OpenCL, но любая объектная ориентация более высокого уровня не поддерживается в OpenCL.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе докладчик обсуждает размеры рабочих групп и то, как определить, каким должен быть размер локальной рабочей группы, особенно на графическом процессоре. Размер локальной рабочей группы должен быть меньше размера глобальной рабочей группы и должен делиться на него поровну. Однако на ЦП размер локальной рабочей группы всегда должен быть равен единице, поскольку точки синхронизации на ЦП для реализации связи рабочей группы чрезвычайно дороги. Докладчик рекомендует, чтобы размеры глобальной и локальной рабочей группы никогда не были меньше размера варпа на оборудовании NVIDIA или волнового фронта на оборудовании ATI. Кроме того, предпочтительнее степени двойки или четные числа, а иногда небольшая дополнительная работа, например дополнение вычислений дополнительными нулями, может стоить того, чтобы достичь степени 2 размера локальной рабочей группы. В реализации Snow Leopard OpenCL максимальный размер локальной рабочей группы обычно составляет около 512, а максимальное количество потоков, которые могут быть запущены на одном SM на оборудовании NVIDIA, составляет около 780-784.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе видео спикер обсуждает размеры рабочих групп и то, что использование слишком большого количества потоков может не дать дополнительных преимуществ. Они также касаются концепции разделения задач на одно, два или три измерения и того, как это полезно для решения некоторых научных задач. Упоминается возможность решения некоторых научных задач на графических процессорах, и хотя это может зависеть от конкретных реализаций и структур данных, на графических процессорах можно очень эффективно выполнять такие вещи, как БПФ, моделирование методом Монте-Карло и уравнения в частных производных. Наконец, в видео рассматривается необходимость изменения алгоритмов и структур данных в соответствии с предпочтениями размещения данных графического процессора и подчеркивается тот факт, что вычисления не нужно выполнять в одном вызове ядра или очереди.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе спикер обсуждает возможность разбиения вычислений на несколько ядер или вызовов очередей в OpenCL, хотя это может привести к незначительному снижению производительности. Он объясняет это на примере алгоритма сопряженного градиента, подчеркивая, что, хотя при работе на ЦП можно комбинировать последовательные шаги в алгоритме, при работе с ГП он немного отличается. Спикер подчеркивает, что операции графического процессора необходимо явно вызывать для каждого отдельного шага. Он предлагает сначала выполнить несколько циклов минимизации сопряженного градиента, а затем проверить, достигнута ли желаемая сходимость. Он подчеркивает важность выполнения как можно большего объема работы без перерыва и приводит пример молекулярной динамики и электростатики в качестве других проблем, требующих подобных рассуждений. В конце концов, он переходит к примеру OpenCL, отметив, что это простой пример, предназначенный только для ознакомления аудитории с инструментом OpenCL и реальным кодом.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе спикер обсуждает некоторые ключевые функции в проекте OpenCL, которые были кратко упомянуты в предыдущих эпизодах. Первая функция — получение идентификаторов устройств CL, которая определяет тип искомого устройства, включая ЦП, ГП, ускорители, такие как ПЛИС, и т. д. После того как устройства идентифицированы, вы можете использовать CL для получения информации об их свойствах, таких как поставщик, размер глобальной памяти, максимальное количество рабочих элементов и поддерживаемые расширения, такие как двойная точность. После сборки вашей программы вы можете проверить журнал сборки на наличие ошибок, так как вы не можете компилировать ядра вне OpenCL. Журнал сборки может сообщить вам, что пошло не так, например синтаксическая ошибка или неверный тип данных, а также проверить параметры сборки и состояние.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе спикер объясняет различные типы буферов памяти в OpenCL, в том числе только для чтения и чтения/записи, а также обращение к памяти на хосте. Он предполагает, что может быть полезно ставить записи в очередь для повышения эффективности, используя функцию буфера записи CL и Q, которая может быть блокирующей или неблокирующей. Докладчик также вкратце коснется выполнения ядер, установки аргументов ядра и использования глобальных и локальных рабочих размеров. Реализация OpenCL может определять размер локальной работы автоматически, и докладчик отмечает, что этот процесс работал оптимально в его предыдущих экспериментах.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе спикер обсуждает некоторые аспекты настройки размера локальной работы на GPU, экспериментируя с его значением в зависимости от конкретной функциональности ядра, например использования разделяемой памяти. Что касается считывания результатов, CL true или CL false означает, что это либо чтение с блокировкой, либо программа не ожидает поступления результатов. Чтение с блокировкой чаще используется для обеспечения точного извлечения результатов перед их использованием для других целей. целей. Затем докладчик переходит к Xcode, описывая проект как стандартный проект Xcode, где Open CL является единственной необходимой структурой. Он разбирает исходный код и ядро OpenCL, аннотируя его для максимальной ясности. Ядро представляет собой ядро ADD, что является упрощением; однако это служит только иллюстративной цели. Затем выступающий углубляется в такие функции, как информация об устройстве, настройка контекста и очереди команд.
  
  
• 00:40:00 В этом разделе видео обсуждается, как ядра OpenCL могут быть загружены в программу либо в виде внешнего файла, либо в виде строки C. Хотя может быть чище загружать ядра как внешние файлы, код может быть сложнее отлаживать, если возникнут какие-либо ошибки. С другой стороны, загрузка ядер в виде строк C усложняет пользователям просмотр кода, и есть несколько вариантов защиты кода ядра. Кроме того, в видео рассматриваются преимущества и недостатки предварительной компиляции программ по сравнению с их своевременной компиляцией. Хотя предварительная компиляция может скрыть код ядра, запуск программы на другом оборудовании может потребовать различных оптимизаций, которые невозможны при предварительной компиляции. В целом видео подчеркивает, что у обоих вариантов есть свои плюсы и минусы, и что программисты должны тщательно оценивать свои потребности при выборе метода.
  
  
• 00:45:00 В этом разделе спикер объясняет процесс привязки кода к ядру CL для вызова и отзыва ядер, таких как ядро Saxby или ADD. Распределение памяти также рассматривается с созданием буферов ввода и содержимого, при этом первый будет использоваться только для чтения, а второй будет хранить результаты и иметь доступ для чтения и записи. Как только аргументы ядра установлены, начинается выполнение, при этом глобальный размер работы устанавливается равным количеству элементов для обработки, которые отображаются на экране, как только управление возвращается основной программе. Крайне важно тщательно управлять очередью команд, при этом докладчик объясняет важность завершения очереди перед тем, как приступить к освобождению памяти. В целом представленная функция работала, давая ожидаемое входное значение 32 по всем направлениям.
  
  
• 00:50:00 В этом разделе спикер обсуждает, как обрабатывать большие числа в проекте OpenCL, и напоминает пользователям о необходимости помнить о доступной памяти и отключать печать при повторении больших массивов, чтобы избежать перегрузки при печати. Докладчик также предлагает пользователям ознакомиться с документом о умножении разреженных матриц на вектор на графических процессорах и с другой презентацией по арифметике со смешанной точностью. Затем он заканчивает подкаст, задавая вопросы и подчеркивая, что в следующем выпуске, вероятно, будет рассказано о размещении данных, деформациях и доступе к памяти.

[MetaQuotes]

Эпизод 4 - Структура памяти и доступ

Эпизод 4 - Структура памяти и доступ

В этом эпизоде руководства основное внимание уделяется структуре памяти и доступу к ней, которые необходимы для максимальной производительности графического процессора. Подкаст рассказывает об архитектуре графического процессора, кластерах обработки потоков и объединении памяти, объясняя, как оптимизировать использование графического процессора и эффективно выполнять параллельные вычисления. Докладчик также рассматривает проблемы с доступом к данным и индексированием, которые могут вызывать конфликты, рекомендуя использовать общую память и объединенное чтение для повышения производительности. В целом, видео подчеркивает важность понимания функций и встроенных типов данных OpenCL для гарантированной совместимости и предлагает ресурсы для дальнейшего обучения.

• 00:00:00 В этом разделе руководства основное внимание уделяется структуре памяти и доступу. Понимание этих концепций необходимо для максимизации производительности графических процессоров, которые требуют размещения данных и доступа к ним определенным образом. Подкаст фокусируется на перспективах графического процессора, поскольку процессоры более снисходительны к доступу к данным, хотя оптимизация кода для графических процессоров также может повысить производительность процессора. Кроме того, в подкасте рассматриваются некоторые общие вопросы по обслуживанию и рассматриваются вопросы о вызовах функций в ядрах и использовании завершения CL в предыдущих примерах исходного кода. В подкасте подчеркивается важность использования только определенных функций OpenCL и встроенных типов данных, чтобы гарантировать совместимость.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер обсуждает использование функций типа Rand или print в функциях ядра на ЦП. Хотя эти функции можно использовать для целей отладки, не гарантируется, что они будут работать в разных реализациях и могут быть непереносимыми. Ядра могут вызывать функции, если они могут быть скомпилированы во время выполнения как часть исходного кода программы, содержащего все ядра. Докладчик также объясняет завершение CL, который представляет собой метод, при котором ЦП блокирует свое выполнение до тех пор, пока не будут возвращены все функции из очереди команд. Хотя это может быть полезно для кода синхронизации, оно приводит к остановке приложения до тех пор, пока все задачи не будут выполнены, поэтому его следует использовать только в случае крайней необходимости.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер обсуждает архитектуру графического процессора, уделяя особое внимание оборудованию NVIDIA и тому, как оно использует кластеры обработки потоков для выполнения вычислений. Каждая видеокарта имеет 10 таких кластеров, каждый из которых содержит 30 потоковых мультипроцессоров, которые, в свою очередь, содержат восемь потоковых процессоров, два специальных функциональных блока, блок двойной точности и общую локальную память. Понимая эти группы, разработчики могут оптимизировать использование графического процессора и эффективно выполнять параллельные вычисления. Докладчик использует терминологию NVIDIA и призывает слушателей помнить об отношениях между потоками, рабочими элементами, блоками потоков и рабочими группами, которые являются важными аспектами программирования OpenCL.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе докладчик обсуждает различные термины, используемые для потоковых процессоров, таких как скалярные процессоры, шейдерные процессоры или ядра. Количество ядер в видеокарте означает количество потоковых процессоров на один потоковый мультипроцессор. Спикер подчеркивает, что ядро графического процессора не эквивалентно ядру процессора, и Nvidia рассматривает их отдельно. Обсуждение также охватывает специальные функциональные блоки для обработки трансцендентных функций, блок двойной точности для выполнения арифметических операций с плавающей запятой двойной точности и разделяемую память в локальной памяти, используемую для обмена данными между потоковыми процессорами и блоками потоков, выполняемыми на графическом процессоре. Кластер обработки потоков разбит на 10 контроллеров, обслуживающих три разных SM, при этом каждый SM содержит восемь потоковых процессоров, которые могут одновременно выполнять восемь блоков потоков.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе представлена концепция варпов в программировании GPU, которые представляют собой организационные единицы, состоящие из 32 потоков, которые работают синхронно друг с другом. Только потоки в одном блоке потока могут обмениваться данными друг с другом, используя общую локальную память. Деформации далее разбиваются на полуварпы, состоящие из 16 потоков, из-за аппаратных требований. Графические процессоры способны управлять большим количеством потоков, и важно, чтобы дополнительные потоки выполнялись одновременно, чтобы скрыть задержку памяти и другие задержки. Графические процессоры имеют специальное оборудование для управления потоками, что позволяет быстро переключать контекст. Чем больше потоков, тем лучше, и рекомендуется немного увеличить размеры групп потоков, чтобы использовать все потоки в варпе и повысить производительность.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе инструктор объясняет, что загрузка данных в локальную память включает в себя загрузку 16 элементов, что равняется 64 байтам, при этом каждый поток отвечает за загрузку четырех байтов. Преподаватель также объясняет планирование инструкций и концепцию дивергенции, когда половина потоков входит в блок кода, а другая половина ждет, пока первая половина завершится, прежде чем выполнять свои собственные. Это может привести к сериализации и разделению количества потоков, которые могут работать одновременно. Локальная память разбита на 4-байтовые записи, каждая из которых адресована одному из 16 банков. Если полуварп из 16 потоков обращается к отдельным банкам, он может избежать конфликтов банков и получить доступ к общей памяти так же быстро, как к файлу регистров.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе видео обсуждается объединение памяти и то, как потоки в рабочей группе могут совместно загружать данные в общую память посредством объединения памяти, что позволяет эффективно регистрировать файлы в разделяемых памяти. Затем обсуждение переходит к концепции выравнивания памяти относительно глобальной памяти и загрузки данных в локальную память. Смещенные загрузки, перестановочные загрузки и частичные загрузки являются проблематичными, поскольку они не позволяют оборудованию обнаружить объединенную загрузку, что приводит к сериализации отдельных загрузок в регистры. Чтобы избежать этого, рекомендуется загружать все данные в разделяемую память, даже если это не требуется для достижения выровненной объединенной загрузки.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе спикер обсуждает структуру памяти и доступ для программирования CUDA. Они объясняют, что выровненные загрузки, особенно объединенные загрузки, — это самый быстрый способ получить данные из глобальной памяти в локальную память или регистры. Они также объясняют, что память разделена на банки, чтобы обеспечить одновременный доступ к ней нескольких потоков, но доступ к одному и тому же банку может привести к конфликту банков, что приводит к сериализации данных и снижению производительности. Кроме того, спикер отмечает, что исключением из конфликтов банков является случай, когда все потоки обращаются к одному банку, что приводит к передаче данных без конфликтов или сериализации.
  
  
• 00:40:00 В этом разделе видео инструктор рассказывает о распределении памяти и доступе в многопоточных приложениях. Он объясняет, что конфликты возникают, когда несколько потоков обращаются к одному и тому же банку за одним и тем же фрагментом информации, что приводит к снижению производительности. Он использует транспонирование матрицы в качестве примера, чтобы проиллюстрировать преимущества использования общей памяти для повышения производительности и важность чтения и записи в память объединенным образом, чтобы избежать снижения производительности. Преподаватель объясняет, что обычно используется половинная деформация, и рекомендует использовать шаблоны размещения памяти, которые позволяют избежать конфликтов для достижения оптимальной производительности.
  
  
• 00:45:00 В этом разделе спикер затрагивает проблему инвертирования индексов или замены индексов в памяти графического процессора и того, как это приводит к одному из двух вариантов: необъединенный доступ к памяти или один из двух должен быть unco. Чтобы решить эту проблему, данные считываются из глобальной памяти с использованием объединенного чтения и сохраняются в общей памяти объединенным способом. Совместно используемая память работает быстро, и если данные есть и при условии, что никакие два потока не обращаются к одной и той же части информации, каждый поток может быстро получить доступ к своей уникальной части данных. Потоки загружают данные, которые им необходимо транспонировать совместно, и берут на себя ответственность за эту часть данных, записывая ее в глобальную память одним большим блоком, что приводит к повышению производительности при доступе к данным в GPU и из него.
  
  
• 00:50:00 В этом разделе видео обсуждается использование транспонирования матриц на графическом процессоре и важность объединения общей памяти с объединением памяти и выравниванием данных. Оптимизированная версия доступна на веб-сайте Apple в виде проекта Xcode под названием «матрица транспонирования». В видео объясняется, что если шаг равен 16 и имеется 16 банков, каждый элемент 0, 16, 32 и т. д. будет обслуживаться банком 0, что приведет к потенциальным конфликтам банков. Чтобы решить эту проблему и добиться высокопроизводительного транспонирования матрицы, локальная память должна быть дополнена одним элементом, в результате чего будет загружено 17 значений. В видео показано, что эти концепции являются ключевыми, и как только они будут поняты, зритель на 95 % пройдёт оптимизацию производительности графического процессора.
  
  
• 00:55:00 В этом разделе спикер продвигает веб-сайт Mac Research и доступные ресурсы, начиная от учебных пособий и заканчивая экспертными руководствами и обсуждениями в сообществе. Доступ к веб-сайту бесплатный, и он содержит информацию об OpenCL и других ресурсах для разработчиков. Спикер также упоминает, что с веб-сайтом связан магазин Amazon, и призывает пользователей покупать через него продукты для поддержки Mac Research. В заключение спикер заявил, что следующее видео будет посвящено реальному примеру с оптимизацией кода и ядра.

[MetaQuotes]

Эпизод 5 - Вопросы и ответы

Эпизод 5 - Вопросы и ответы

В этом видео ведущий отвечает на вопросы о графических процессорах и программировании OpenCL. Они объясняют организационную структуру графических процессоров, включая ядра, потоковые мультипроцессоры и другие устройства. Также подробно рассматривается концепция конфликтов банков и локальной памяти с примером транспонирования матрицы, используемого для демонстрации того, как могут возникать конфликты банков. Спикер предлагает решения, позволяющие избежать конфликтов банков, включая заполнение локального массива данных и чтение разных элементов, обслуживаемых разными банками. Наконец, спикер рекламирует ресурсы на исследовательском веб-сайте Mac и обещает предоставить реальный пример с методами оптимизации на следующем занятии.

• 00:00:00 В этом разделе ведущий серии видео OpenCL затронул несколько вопросов и ответил на них. Первый вопрос касался терминологии и компоновки графического процессора, и ведущий использовал слайд Nvidia, чтобы проиллюстрировать организационную структуру графического процессора, включая десять кластеров обработки потоков и три потоковых мультипроцессора на кластер обработки потоков. Второй вопрос касался банковских конфликтов, кратко затронутых в предыдущем эпизоде. Ведущий предоставил более подробное объяснение, сосредоточив внимание на конкретном примере транспонирования матриц и условиях, которые могут привести к конфликтам банков. Эпизод закончился благодарностью хостинг-провайдеру Матиасу за отличный сервис.|
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео объясняет концепцию ядер или скалярных процессоров в графических процессорах. Эти ядра в основном выполняют операции ALU и FPU, но их функциональность отличается от ядер, имеющихся в ЦП. Каждый потоковый мультипроцессор в архитектуре серии 10 имеет восемь ядер или потоковых процессоров, всего 240 ядер, что составляет вычислительную мощность графического процессора. У графических процессоров есть и другие блоки, такие как блоки двойной точности и специальные функциональные блоки. В видео также рассказывается о конфликтах банков и локальной памяти, а также о том, как они влияют на доступ к памяти в локальной памяти, что приводит к конфликтам банков. Объяснение помогает устранить путаницу в отношении различной терминологии, используемой для процессоров и графических процессоров.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер объясняет концепцию локальной памяти на современном оборудовании, которая разбита на 16 банков, каждый из которых имеет длину один килобайт. Докладчик объясняет, что последовательные 32-битные слова назначаются последовательным банкам, а два или более одновременных доступа к одному и тому же банку приводят к сериализации доступа к памяти, что называется конфликтом банков. Однако спикер отмечает, что если все потоки полуварпа обращаются к одному и тому же банку или записи, это не приводит к конфликту банков, и для этой ситуации существует специальная обработка. Затем спикер переходит к вопросу о том, почему в представленном ранее примере с транспонированием матрицы могут возникать конфликты банков, обсуждая перестановку по диагонали и объединенные нагрузки.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер обсуждает проблему конфликта банков, который может возникнуть при выполнении транспонирования матрицы на примере одного варпа, состоящего из 32 нитей, разделенных на две половины. Каждый поток в половинной деформации назначается банку, и в идеале каждый поток должен читать и записывать в определенный банк. Однако, когда выполняется транспонирование матрицы, потоки в разных половинах деформации будут считываться из одного и того же банка, вызывая конфликты банков. Спикер поясняет этот вопрос через схему и дает подробное пояснение на примере отнесения элементов к банкам.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе спикер обсуждает, как обойти конфликты банков при работе с массивами и разделяемой памятью в CUDA. Дополняя локальный массив данных дополнительным значением, которое никогда не используется, эффективно увеличивается совместно используемая память, что позволяет избежать конфликтов банков. Теперь все элементы данных считываются из глобальной памяти объединенными и выровненными, но записываются в локальную память без выравнивания, что не влечет за собой никаких штрафов. Этот процесс позволяет каждому потоку смещаться на единицу и считывать последовательные элементы без сериализации всех элементов в одном и том же банке, что повышает производительность. Трансляция разрешена, если потоки пытались прочитать одни и те же данные, но при чтении разных элементов происходит сериализация.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе спикер обсуждает, как решение конфликтов банков предполагает чтение разных элементов, которые обслуживаются разными банками, а не одним и тем же. Основной проблемой, вызывающей конфликты банков в конкретном примере транспонирования матрицы, является доступ к смещению, равному размеру банка, который также равен половине размера деформации. Докладчик также рассказывает о различных ресурсах, доступных на исследовательском веб-сайте Mac, включая серию Германа Кормака по написанию приложений Cocoa и серию онлайн-семинаров Nvidia по использованию CUDA и OpenCL для программирования графических процессоров. Докладчик обещает представить реальный пример на следующем сеансе, который соберет все воедино, включая методы оптимизации, такие как использование локальной и общей памяти.

[MetaQuotes]

Эпизод 6 - Оптимизация ядра общей памяти

Эпизод 6 - Оптимизация ядра общей памяти

В видео обсуждается оптимизация ядра общей памяти, особенно в контексте кода, используемого для понимания электростатических свойств биологических молекул. Использование точек синхронизации и связь между рабочими элементами в рабочей группе являются ключом к выполнению сложных вычислений для эффективной работы программы. Кроме того, совместно используемая память, работающая совместно и переносящая большое количество данных, обеспечивает более быстрый доступ к данным только для чтения и повышает производительность вычислений, поддерживая более высокие скорости доступа. Докладчик также подчеркивает важность предотвращения неэффективного расчета обработки на границе сетки и важность правильного использования точек синхронизации, барьеров и общей памяти. Наконец, он подчеркивает нюансы запуска OpenCL и дает советы по оптимизации системы для использования графического процессора, при этом демонстрация проводится на Mac.

• 00:00:00 В этом разделе докладчик обсуждает оптимизацию ядра общей памяти и приводит пример того, как использовать преимущества общей памяти в реальном коде. Он объясняет, что общая память обеспечивает более быстрый доступ к данным только для чтения, что может ускорить выполнение вычислений. Пример кода, полученный из программы, используемой для понимания электростатических свойств биологических молекул, подчеркивает использование точек синхронизации и связи между рабочими элементами в рабочей группе для выполнения сложных вычислений. Общая цель — показать, как использовать преимущества аппаратного обеспечения для повышения производительности и эффективности.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе докладчик обсуждает важность эффективной обработки вычислений на границе сетки, что концептуально применимо ко всем видам задач. Расчет включает в себя расчет вклада всех атомов в модели в каждую точку сетки, что может быть выполнено с использованием подхода, ориентированного на сетку, или атомоцентрического подхода. Хотя атомоцентрический подход хорошо работает в последовательных вычислениях, он может быть неэффективным в параллельной среде из-за перезаписи значений. Следовательно, подход, ориентированный на сетку, является лучшим подходом, поскольку каждая точка сетки будет только считывать данные, что упрощает оптимизацию для графических процессоров, поскольку у них нет доступа к блокировкам и сокращениям. Спикер также упоминает, что в этом расчете будет показана разница в производительности между CPU и GPU.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе обсуждаются разделяемая память и грид-ориентированный подход. Упоминается, что во время расчета значение точки сетки изменяется, но для этого нужно только иметь снимок или копию значений для всех этих точек сетки. С помощью графического процессора точки сетки могут работать совместно для ввода большого количества данных, что повышает производительность скорости доступа к данным. Этот подход не требует блокировок, и все точки сетки после завершения расчета будут полностью обновлены, что позволяет избежать наложения точек сетки на другие значения. Основная часть кода практически такая же, и итерация сетки становится диапазоном nd, равным количеству точек сетки. Также представлена концепция разделяемой памяти, которая позволяет потокам вносить данные в больших объемах, что позволяет им всем получать доступ к данным как можно быстрее.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер представляет общую память и объясняет, как она работает. Совместно используемая память имеет ограничение в 16 килобайт полезного пространства на SM, которое должны совместно использовать скалярные процессоры. Обычно проблема решается не на уровне байт за байтом, а с использованием чисел с плавающей запятой или целых чисел, что означает, что в разделяемой памяти обычно меньше пригодных для использования элементов. Спикер объясняет, что они выделили блок общей памяти, в пять раз превышающий локальный размер (64 элемента), что дало им блок размером 1280 байт, который будет использоваться каждой рабочей группой, причем каждая рабочая группа имеет ширину 64 элемента. Они уточняют, что разбивают этот блок на пять групп и предоставляют инструкции о том, как индексировать эти данные, используя смещения.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе видео спикер объясняет способ оптимизации ядер разделяемой памяти. Он объясняет, что в коде предусмотрена мера безопасности для корректировки локального размера атомов, если общее количество атомов не кратно локальному размеру. Спикер указывает, что в коде есть ошибка производительности, и предлагает зрителям найти ее. Код разбит на две группы, где первая — это всеобъемлющая проверка, чтобы убедиться, что все в порядке, а вторая — операция копирования с использованием общей памяти. Аппаратное обеспечение определяет, что все потоки обращаются к данным из глобальной памяти с последовательными адресами, и выполняет полную объединенную загрузку в память, преодолевая первый барьер. Затем спикер обсуждает необходимость барьера и показывает слайд, иллюстрирующий процесс, посредством которого полуварпы обслуживают нагрузку из общей памяти.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе обсуждается важность использования барьеров в оптимизации ядра. Барьер необходим, чтобы гарантировать, что все необходимые данные будут загружены в общую память, прежде чем любой рабочий элемент в рабочей группе сможет перейти к следующему этапу. Без барьеров полученные значения будут неверными. Код для расчета выполняется синхронно, однако он позволяет избежать конфликтов банков, разрешая широковещательную рассылку, когда все потоки в рабочей группе обращаются к одному и тому же элементу в общей памяти. Барьер также помогает предотвратить перезапись данных в общей памяти, гарантируя, что все варпы завершат свои вычисления до того, как новые данные будут записаны в общую память. Демонстрация проекта Xcode и того, как он работает, также показана для лучшего понимания обсуждаемых концепций.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе видео ведущий обсуждает инструменты и настройки, необходимые для оптимизации производительности ядра. Докладчик упоминает использование LLVM GCC 4.2 clang 1.0 с OpenMP для поддержки OpenMP и обеспечение включения регулярных оптимизаций. Затем видео переходит к основным вычислениям, включая создание и заполнение памяти, скалярные вычисления и выполнение скалярных вычислений ЦП параллельно с OpenMP. Наконец, представлен оптимизированный расчет графического процессора, а также процесс очистки. Видео также включает фрагменты кода для служебных программ, таких как печать информации об устройстве и информация о запросах проблем с файлами ядра.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе спикер объясняет шаги, связанные с настройкой ядра для программы mdh, включая выделение памяти для общей памяти и памяти, в которую будут записываться данные. Глобальный размер работы равен количеству скорректированных точек сетки, а локальный размер работы равен 64. Докладчик упоминает, что размер рабочей группы — это вопрос проб и ошибок, и OpenCL может дать рекомендацию о том, что, по его мнению, является хорошей работой. размер группы. Однако, поэкспериментировав с разными размерами рабочих групп, спикер обнаружил, что лучше всего работает 64. Докладчик отмечает, что хотя настройка OpenCL может потребовать больше работы по сравнению с OpenMP, повышение производительности в оптимизированном коде графического процессора делает целесообразным использование графических процессоров.
  
  
• 00:40:00 В этом разделе спикер запускает скалярные вычисления на процессоре и показывает, что это занимает 32 секунды, но на 16 процессорах это занимает около 25 секунд, демонстрируя ускорение в 10 раз. При запуске на графическом процессоре это занимает 1,2 секунды, что в 20 раз быстрее, чем на одном процессоре. Кроме того, числа, полученные в результате расчетов ЦП и ГП, были идентичными, что свидетельствует о целесообразности оптимизации кода для ГП. Докладчик предупреждает пользователей, чтобы они были осторожны при запуске примеров в системе только с одной видеокартой, так как может показаться, что она зависает из-за отсутствия упреждающего прерывания на видеокарте.
  
  
• 00:45:00 В этом разделе спикер обсуждает некоторые потенциальные проблемы, которые могут возникнуть при запуске OpenCL, и советует пользователям быть осторожными. Он рекомендует иметь две видеокарты, если это возможно, и назначить одну для отображения, а другую для обработки OpenCL. Спикер также отмечает, что если система зависнет, пользователи могут войти по SSH и убить процесс, чтобы восстановить контроль. Он напоминает пользователям, что вся информация доступна на исследовательском веб-сайте Mac, где они также могут подписаться на подкаст и поддержать некоммерческую организацию через магазин Amazon. Наконец, он призывает слушателей посетить веб-сайт группы Chronos, на котором размещены ценные ресурсы по спецификации OpenCL.

[MetaQuotes]

Центр разработчиков AMD: серия вебинаров по программированию на OpenCL. 1. Введение в параллельные и гетерогенные вычисления

1-Введение в параллельные и гетерогенные вычисления

Докладчик в этом видео на YouTube представляет обзор параллельных и гетерогенных вычислений, которые включают объединение нескольких компонентов обработки, таких как процессоры и графические процессоры, в единую систему. Обсуждаются преимущества связанных с синтезом систем на кристалле, которые упрощают модель программирования для параллельных и гетерогенных вычислений и обеспечивают высокую производительность при снижении сложности. Докладчик также обсуждает различные подходы, такие как параллелизм данных и параллелизм задач, языки программирования для моделей параллельного программирования и компромиссы между графическими процессорами MDS и процессорами Intel.

В видео рассказывается о последних разработках в области параллельных и гетерогенных вычислений с акцентом на новые архитектуры, такие как Intel Sandy Bridge. Однако в настоящее время нет четкого решения вопроса о модели программирования. AMD и Intel лидируют в развитии, но ожидается, что со временем эта область будет продолжать развиваться.

• 00:00:00 В этом разделе видео Бенедикт Гастер, архитектор отдела программирования в AMD, дает обзор гетерогенных вычислений и их важности в параллельном программировании. Он объясняет терминологию, используемую в параллельных вычислениях, такую как параллелизм и параллелизм, прежде чем обсуждать аппаратные и программные аспекты гетерогенных вычислений. Он отмечает, что AMD движется к архитектуре на основе слияния, в которой GPU и CPU находятся на одном кристалле, и дает некоторое представление об их видении параллельного программирования. Кроме того, он указывает, что OpenCL похож на CUDA и что это язык параллельных данных, разработанный для эффективной работы на графических процессорах.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе докладчик обсуждает концепцию параллелизма в вычислениях, когда части вычислений независимы и могут выполняться одновременно для повышения производительности. Это отличается от параллелизма, который представляет собой программную абстракцию, позволяющую обмениваться данными между процессами или потоками, что потенциально может обеспечить параллелизм, но не является обязательным требованием. Гетерогенные вычисления также представлены как система, состоящая из двух или более вычислительных механизмов со значительными структурными различиями. Спикер отмечает, что примером таких движков являются графические процессоры, заметным отличием которых от центральных процессоров является отсутствие больших кешей.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер представляет идею параллельных и гетерогенных вычислений, которые включают объединение нескольких компонентов обработки, таких как центральные и графические процессоры, в единую унифицированную систему. В то время как центральные процессоры хороши при низкой задержке, графический процессор идеально подходит для параллельных процессов данных. Задача состоит в том, чтобы управлять стоимостью и производительностью этих компонентов вместе, тем более что традиционная шина PCIe создает между ними узкое место. Решение состоит в том, чтобы интегрировать компоненты в один кремниевый кристалл с общей памятью. Хотя компиляторы могут способствовать некоторому параллелизму, выступающий выступает за явные модели параллельного программирования, чтобы полностью его реализовать.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер объясняет эволюцию вычислительных архитектур от одноядерных процессоров к многоядерным процессорам, а теперь и к гетерогенной эре с графическими процессорами. В то время как архитектуры в стиле SMP стали сложными из-за проблем с питанием и масштабируемостью, графические процессоры предлагают энергоэффективный и широкий параллелизм данных с большим параллелизмом данных, что делает их подходящими для высокопроизводительных вычислений. Тем не менее, модели программирования и коммуникационные накладные расходы по-прежнему представляют собой проблемы, и для оптимальной производительности приложений необходимо сочетание обработки ЦП и ГП.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе спикер обсуждает эволюцию пропускной способности и памяти в устройствах с графическим процессором, признавая, что пропускная способность памяти увеличивается, но не с той же скоростью, что и провалы. Он утверждает, что, хотя GPU может выполнять многое из того, что может сделать CPU, по-прежнему необходим сбалансированный подход, поскольку процессор x86 владеет всем программным обеспечением, и не все приложения внезапно станут параллельными приложениями. Графический процессор по-прежнему меняет правила игры, но необходимо объединить два устройства, чтобы получить ключевые преимущества, не жертвуя друг другом.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе спикер обсуждает преимущества систем на кристалле, связанных с синтезом (SoC), и то, как они объединяют различные типы устройств в один чип, обеспечивая лучшее из обоих миров. Также представлен ПК на базе Fusion APU, в котором Fusion GPU перемещается внутри одного кристалла, что позволяет значительно увеличить пропускную способность памяти между CPU и GPU. Fusion GPU и CPU используют одну и ту же системную память, объединяя два устройства вместе. Докладчик также затронет вопросы о чисто функциональных языках программирования, их влиянии на существующие языки и использовании графических процессоров для решения задач ЦП.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе спикер обсуждает потенциал будущих графических процессоров Fusion для упрощения модели программирования для параллельных и гетерогенных вычислений и обеспечения высокой производительности при одновременном снижении сложности. Хотя могут быть компромиссы с точки зрения пропускной способности памяти и задержки, графические процессоры Fusion предлагают возможности обработки в мобильных форм-факторах с общей памятью для ЦП и ГП, что устраняет необходимость в нескольких копиях и повышает производительность. Масштабируемость архитектуры делает ее подходящей для целого ряда платформ, от мобильных до центров обработки данных, и, хотя первое поколение APU может не полностью решить проблему гигафлопс на пропускную способность памяти, будущий потенциал для упрощения программирования и достижения высокой производительности сохраняется. многообещающий.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе спикер рассказывает о том, как программное обеспечение в неоднородном мире влияет на программирование. Будущее за параллельным, а это означает, что программированию придется адаптироваться к параллелизму, который имеет множество разных ответов. Существует множество языков для моделей параллельного программирования, например те, которые используют API-интерфейсы потоков общего назначения или те, которые фокусируются на абстракциях. Докладчик также отмечает, что параллелизм в программировании возникает из декомпозиции задач и декомпозиции данных, и что модели и среды выполнения, основанные на задачах, должны будут иметь эти функции, чтобы создавать зависимости между задачами, обмениваться данными между ними и выполнять балансировку нагрузки для ускорения. вычисление. Большинство примеров из них сегодня предназначены для ЦП, предлагаемых такими компаниями, как Intel и Apple, в то время как недавняя сеть Microsoft для среды выполнения является наиболее заметной для перспектив управляемого языка.
  
  
• 00:40:00 В этом разделе спикер обсуждает различные подходы к параллельным вычислениям, уделяя особое внимание параллелизму данных и параллелизму задач. Параллелизм данных предполагает параллельную работу над независимыми элементами, такими как системы частиц в игре, тогда как параллелизм задач включает независимые части работы, которые должны взаимодействовать друг с другом. Спикер упоминает популярные языки для этих подходов, включая OpenCL, CUDA и OpenMP. Спикер также предполагает, что комбинация этих двух подходов, известная как плетеный параллелизм, может стать новой моделью программирования будущего. Докладчик подчеркивает необходимость объединения этих различных моделей для обеспечения параллелизма в массовом программировании.
  
  
• 00:45:00 В этом разделе спикер обсуждает, можно ли использовать OpenCL для программирования ЦП, и хотя переносимость исходного языка возможна, переносимость производительности является проблемой. Например, большое количество потоков на графическом процессоре имеет смысл, а на центральном процессоре более эффективно иметь только один поток, работающий на ядре. Кроме того, инструменты отладки для графических процессоров улучшаются, но все еще могут быть сложными, и хотя вполне возможно, что ядро графического процессора в APU может обрабатывать все задачи GPGPU, в то время как дискретный графический процессор обрабатывает графику, точное распределение трудно предсказать.
  
  
• 00:50:00 В этом разделе спикер отвечает на несколько вопросов, связанных с параллельными и гетерогенными вычислениями. Один из вопросов заключается в том, можно ли использовать OpenCL на графических процессорах Nvidia. Спикер подтверждает, что Nvidia поддерживает OpenCL и может работать на всех их графических процессорах того же семейства, что и CUDA. Другой вопрос заключается в том, насколько Fusion GPU отличается от дискретного GPU, и ответ заключается в том, что они очень похожи, но есть небольшие различия в зависимости от конструкции процессора и кремния. Докладчик также упомянул, что существует расширение OpenCL для процессора и графического процессора с общей памятью, которое не допускает никаких копий между ними. Отвечая на вопрос о появлении OpenCL в мобильной сфере, спикер подтверждает, что все основные поставщики участвуют в разработке OpenCL для мобильной сферы, и реализация скоро будет доступна. Наконец, спикер сравнивает Fusion с Intel Sandy Bridge и заявляет, что они похожи по своей конструкции SOC и сильным гетерогенным системам.
  
  
• 00:55:00 В этом разделе спикер обсуждает компромиссы между графическими процессорами MDS и процессорами Intel и упоминает, что у обоих есть свои преимущества. Они также касаются моделей программирования и того, как CUDA и OpenCL поддерживают ЦП. Далее докладчик рассказывает о приложениях, которые могут использовать преимущества этой технологии, таких как интеллектуальный анализ данных, обработка изображений и ускорение систем на основе искусственного интеллекта и физики. Они также упоминают, что традиционные суперкомпьютерные приложения могут выиграть от ускорения таких операций, как умножение матриц. В заключение спикер заявляет, что они верят в появление этих разнородных систем и в то, как они будут определять будущее вычислений.
  
  
• 01:00:00 В этом разделе спикер обсуждает достижения в области параллельных и гетерогенных вычислений, особенно с точки зрения новых архитектур, таких как Intel Sandy Bridge. Однако до сих пор нет полного ответа на вопрос о модели программирования. Такие компании, как AMD и Intel, лидируют, но ожидается, что со временем прогресс будет продолжаться.