Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
AMD Developer Central: OpenCL Programlama Web Semineri Serisi.2. OpenCL'ye Giriş
2- OpenCL'e Giriş
Bu video, hesaplamaları hızlandırmak için CPU'ları ve GPU'ları kullanabilen bir paralel bilgi işlem platformu olan OpenCL'ye ayrıntılı bir giriş sağlar. OpenCL'de yazılan programlar, farklı platformlarda taşınabilir koda izin vererek farklı cihazlarda ve mimarilerde yürütülebilir. Video, veri paralelliği ve görev paralelliği dahil olmak üzere OpenCL'deki farklı yürütme modellerini tartışır ve ayrıca bellek nesneleri, komut sıraları ve çekirdek nesneleri gibi OpenCL'de kullanılan farklı nesneleri ve komutları kapsar. Video ayrıca, açık bellek yönetimi ihtiyacı ve paralel programlarda önemli performans iyileştirme potansiyeli gibi OpenCL kullanmanın avantajlarına ve sınırlamalarına da değiniyor.
AMD Developer Central: OpenCL Programlama Web Semineri Serisi. 3. GPU Mimarisi
3 - GPU Mimarisi
Bu video, GPU'ların kökenlerini ve grafik işlemciler olarak birincil kullanımını dikkate alarak GPU mimarisine genel bir bakış sağlar. GPU'lar, düşük gecikmeli ardışık düzenlerle skaler işleme için tasarlanan CPU'ların aksine, pikselleri yüksek derecede paralellik ile işlemek için tasarlanmıştır. GPU'ların mimarisi, genel amaçlı hesaplama için uygun olmayabilecek, grafiğe özgü görevler için optimize edilmiştir. Konuşmacı, GPU'nun tek bir iş parçacığının yürütme gecikmesini en aza indirmek yerine bir dizi iş parçacığının verimini nasıl en üst düzeye çıkardığını açıklıyor. Yerel veri paylaşımları, dalga cepheleri ve çalışma grupları dahil olmak üzere GPU motor bloğunun mimarisi de tartışılmaktadır. Video, bağımlı işlemleri tek bir pakette yayınlama ve bağımlı sayaçları küresel beta paylaşımıyla destekleme dahil olmak üzere, derleyicinin yapabileceği paketleme miktarını artırmaya yardımcı olan çeşitli GPU mimarisi özelliklerini araştırıyor. GPU ve CPU çekirdek tasarımları benzer olabilse de, benzer tasarımlara sahip olmaları için iş yüklerinin yakınsaması gerekecektir.
GPU mimarisi hakkındaki bu videoda, konuşmacı bariyer kavramını ve işlevlerini derinlemesine inceliyor. Bir çalışma grubu, bir GPU'da birden fazla dalga cephesi içerdiğinde, bu dalga cephelerini senkronize etmek için bariyerler kullanılır. Bununla birlikte, bir grupta yalnızca bir iş dalga cephesi varsa, engeller anlamsız hale gelir ve işlem dışı kalır.
AMD Developer Central: OpenCL Programlama Web Semineri Serisi. 4 Ayrıntılı OpenCL Programlama
4 - Ayrıntılı OpenCL Programlama
Bu videoda konuşmacı OpenCL programlamaya genel bir bakış sunarak dilini, platformunu ve çalışma zamanı API'lerini tartışıyor. İnce taneli paralelleştirme, iş öğeleri ve grupları veya iş parçacıkları, senkronizasyon ve bellek yönetimi gerektiren programlama modelini detaylandırırlar. Konuşmacı daha sonra n-cisim algoritmasını ve onun sayısal olarak sıralı n-kare doğasını tartışır. OpenCL çekirdek kodunun Newton mekaniğinde parçacıkların konumunu ve hızını nasıl güncellediğini, bir parçacık konumunu depolamak için önbelleği nasıl tanıttığını ve çekirdeğin kayan vektör veri türlerini kullanarak parçacık konumunu ve hızını nasıl güncellediğini açıklıyorlar. Konuşmacı ayrıca, parametreleri ve bağımsız değişkenleri açıkça ayarlayarak, ana bilgisayar ile GPU arasında veri aktararak ve senkronizasyon için çekirdek yürütmesini kuyruğa alarak ana bilgisayar kodunun OpenCL çekirdekleriyle nasıl etkileşime girdiğini araştırır. Son olarak video, birden fazla cihazı desteklemek, GPU'lar arasında verileri senkronize etmek ve bunları temsil eden yarım boyutlu diziler için cihaz kimliklerini ayarlamak için OpenCL kodunun nasıl değiştirileceğini araştırıyor.
İkinci bölüm, OpenCL programlamanın çeşitli yönlerini tartışıyor. Güncellenmiş parçacık konumunu iki dizi arasında senkronize etmek için çift arabellek şeması, OpenCL sınırlamaları ve bellek tahsisinde global ve yerel işaretçiler arasındaki fark gibi konuları kapsar. Ek olarak, profil oluşturma araçları gibi OpenCL uygulamasını analiz etmek için mevcut araçların yanı sıra vektör işlemleri, kontrollü bellek erişimi ve döngü açma dahil olmak üzere OpenCL programlama için optimizasyon tekniklerini vurgular. Sunucu, OpenCL programcıları için bir kaynak olarak OpenCL standardını önerir ve standart ve ATI Stream SDK için URL'ler sağlar. Video ayrıca bellek paylaşımı, kod optimizasyonu, bellek tahsisi ve hesaplama birimi kullanımı gibi konulardaki soruları da ele alıyor.
AMD Developer Central: OpenCL Programlama Web Semineri Serisi. 5. Gerçek Dünya OpenCL Uygulamaları
5 - Gerçek Dünya OpenCL Uygulamaları
Bu videoda Joachim Deguara, üzerinde çalıştığı ve temel olarak performans optimizasyonuna odaklanan bir çok akışlı video işleme uygulamasından bahsediyor. Video, video formatlarının kodunu çözme, CPU ve GPU arasında bellek aktarmak için DMA kullanma, çift ara belleğe alma, çekirdek çalıştırma, senkronizasyon ve profil işlemleri için olay nesnelerini kullanma, OpenCL-OpenGL birlikte çalışma, videolarda kaydırma işlemlerini işleme ve aralarında seçim yapma gibi çeşitli konuları kapsar. Algoritmaları işlerken OpenCL ve OpenGL. Joachim ayrıca OpenCL uygulamaları için kullanılabilen çeşitli örnekleme ve SDK'lardan da bahsediyor, ancak şu anda videoda tartışılan belirli bir uygulama için örnek kod bulunmadığını belirtiyor.
AMD Developer Central: OpenCL Programlama Web Semineri Serisi. 6. OpenCL için Cihaz Fisyon Uzantıları
6 - OpenCL için Cihaz Fisyon Uzantıları
Bu videoda konuşmacı, OpenCL için cihaz bölme uzantılarıyla ilgili çeşitli konuları ele alıyor. Farklı uzantı türlerini ve aygıt bölünmesinin büyük aygıtların daha küçük aygıtlara bölünmesine nasıl olanak tanıdığını açıklar; bu, bir çekirdeği yüksek öncelikli görevler için ayırmak veya belirli çekirdeklere belirli çalışma gruplarının atanmasını sağlamak için yararlıdır. Vektör geri itme işlemlerini paralelleştirirken, süreci optimize etmek için paralel kalıpları kullanırken ve OpenCL'de yerel çekirdekler oluştururken sıralı semantiği korumanın önemini tartışıyorlar. Konuşmacı ayrıca OpenCL için cihaz bölünmesini kullanan bir uygulamayı gösterir ve bellek yakınlığını ve diğer cihazlarda cihaz bölünmesinin geleceğini tartışır.
AMD Developer Central: OpenCL Programlama Web Semineri Serisi. 7. Düzleştirilmiş Parçacık Hidrodinamiği
7 - Düzleştirilmiş Parçacık Hidrodinamiği
Bu video, akışkanlar dinamiği denklemlerini, özellikle de Navier-Stokes denklemlerini çözmeye yönelik bir teknik olan Düzleştirilmiş Parçacık Hidrodinamiği'ni (SPH) tartışmaktadır. Video, yoğunluk, basınç ve viskozite terimleri dahil olmak üzere denklemlerdeki farklı terimleri ve bir yumuşatma çekirdeği kullanılarak bunların yaklaşık olarak nasıl hesaplanacağını açıklar. SPH için kullanılan sayısal algoritmanın yanı sıra uzamsal indeksleme ve birlikte çalışma kullanımı da tartışılmaktadır. Konuşmacı, bir uzamsal dizin ve komşu haritası oluşturma sürecini ve fiziğin nasıl hesaplandığını açıklar. Video, izleyicileri programı indirmeye ve kullanmaya davet ediyor ve simülasyonun sınırlamalarını tartışıyor. Konuşmacı daha sonra izleyicilerin GPU performansı, sıkıştırılamaz davranış ve önbelleğe alınmış görüntülerin kullanımı hakkındaki sorularını yanıtlar.
AMD Developer Central: OpenCL Programlama Web Semineri Serisi. 8. Optimizasyon Teknikleri: Görüntü Evrişimi
8 - Optimizasyon Teknikleri: Görüntü Evrişimi
Bu videoda Udeepta D. Bordoloi, görüntü evrişimindeki optimizasyon tekniklerini tartışıyor.
AMD Developer Inside Track: Görüntü Evrişimi Nasıl Optimize Edilir?
Görüntü Evrişimi Nasıl Optimize Edilir
Bu video, verimliliği artırmak için yerel veri paylaşımı, sabitleri optimize etme ve daha büyük yerel alanları kullanma dahil olmak üzere görüntü evrişimini optimize etmeye yönelik çeşitli yöntemleri tartışıyor. Konuşmacı, genel performansı iyileştirmek için görüntü evrişiminde işlem süresini en aza indirmenin önemini vurgular ve yerel belleği kullanarak verileri yeniden kullanmanın yeni bir yöntemini vurgular. Video, bariz veya dokuları kullanma, düşünce gücünü kullanma ve sayaca geçirme seçeneklerini kullanma gibi optimizasyon adımları için öneriler sunar. Görüntü katlama tekniklerini optimize etme hakkında adım adım açıklamalı bir makale, geliştirici AMD web sitesinde mevcuttur.
AMD Developer Central: OpenCL Teknik Genel Bakış. OpenCL'ye Giriş
AMD Developer Central: OpenCL Teknik Genel Bakış. OpenCL'ye Giriş
Bu videoda Michael Houston, çok çekirdekli CPU'ları, mobil cihazları ve diğer silikon biçimlerini hedefleyen veri paralel hesaplama için bir endüstri standardı olan OpenCL'ye genel bir bakış sunuyor. OpenCL, bağımsız yazılım satıcıları için geliştirmeyi basitleştirecek olan CUDA ve Brook+ gibi önceden rekabet halindeki tescilli uygulamaları birleştirmeyi amaçlamaktadır. Oyun geliştiricileri ile geri bildirim için tasarlanmış bir kuyruk sistemi kullanarak cihazda çalışan kod ile cihazı yöneten kod arasında bir döküm sunar. OpenCL, grafik API'leriyle iyi çalışacak şekilde tasarlanmıştır ve fotoğraf ve video düzenleme gibi çeşitli uygulamaların yanı sıra yapay zeka sistemleri, modelleme ve fizik için kullanılabilen her yerde bulunan bir bilgi işlem dili oluşturur. Sunum yapan kişi ayrıca Hollywood sunumu için OpenCL kullanımını tartışıyor ve bu alanda daha fazla çalışma görmeyi umuyor.
AMD Developer Central: 1. Bölüm: OpenCL™ nedir?
AMD Developer Central: 1. Bölüm: OpenCL™ nedir?
Bu video, sıralı hesaplamalar yerine paralel hesaplamaları hızlandırmak için çeşitli işlemcilerden yararlanmaya odaklanan OpenCL ve tasarım hedeflerine bir giriş sağlar. OpenCL, çekirdekler, küresel ve yerel boyutlar ve çalışma grupları kullanan farklı işlemciler için taşınabilir kod yazılmasını sağlar. Çalışma öğeleri ve çalışma grupları, kaynakları paylaşarak işbirliği yapabilir, ancak farklı çalışma gruplarındaki iş öğeleri arasında senkronizasyon mümkün değildir. Optimum problem boyutları, farklı işleme türleri için değişiklik gösterir ve en iyi performans için en iyi boyutları seçmek önemlidir. OpenCL, OpenCL olay modelini kullanarak görev ve veri paralelliğini birlikte ifade ederek bir sistemin yeteneklerini tam olarak kullanabilir.