Ticarette OpenCL - sayfa 10

[MetaQuotes]

Kolay, Etkili, Verimli: PyOpenCL ve PyCUDA ile GPU programlama (1)

PyOpenCL ve PyCUDA ile GPU programlama (1)

Bu video, Python ile verimli GPU programlama paketleri olan PyOpenCL ve PyCUDA'yı tanıtmaktadır. Konuşmacı, Nvidia'nın CUDA'sının aksine, diğer satıcı cihazlarla konuşma esnekliği nedeniyle OpenCL'nin avantajlarını vurguluyor. Programlama modeli, bir ızgaradaki farklı kareler arasında ayrım yapmak için bilgileri indekslemeyi içerir, bu da daha fazla paralelliğe ve bellek önbelleklerine daha az bağımlılığa izin verir. Ek olarak, PyOpenCL ve PyCUDA, bilgi işlem cihazlarıyla kolay iletişime ve programlamaya olanak tanıyarak daha hızlı üretkenlik sağlar ve eşzamansız bilgi işlemi kolaylaştırır. Konuşmacı ayrıca cihaz belleğini yönetmenin önemini ve PyOpenCL ve PyCUDA'daki atomik işlemlerin mevcudiyetini tartışıyor.

• 00:00:00 Bu bölümde Andreas Faulkner, Python ile kolay, etkili ve verimli GPU programlama için paketler olarak PyOpenCL ve PyCUDA'yı tanıtıyor. Faulkner, PyOpenCL ve PyCUDA'nın bir Python arabirimi aracılığıyla CUDA veya OpenCL aracılığıyla GPU'lar için programlamayı mümkün kıldığını açıklıyor. Ek olarak, Nvidia'nın bir CUDA cihazına kıyasla diğer satıcı cihazlarla konuşma esnekliği nedeniyle OpenCL'nin avantajlarını vurguluyor. Faulkner, talimatların çok sayıda kaba, basit bileşen tarafından kontrol edildiği farklı bir sistem uygulayarak GPU'larla geleneksel CPU'lardan daha iyisini yapmanın mümkün olduğunu iddia ediyor. Sonuç olarak, programcılar PyOpenCL ve PyCUDA ile bilimsel bilgi işlem iş yüklerini yürütmek için 16 bağımsız talimatı kontrol edebilir.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde, konuşmacı Cindy Acosta'nın bellek yavaşlığı sorununu çözmek için daha fazla paralellik eklemeyi içeren temel fikirlerini tartışıyor. Daha fazla ALU ekleyerek ve paylaşılan depolama ve bağlam depolama miktarını artırarak çip, bellek duraklamaları tarafından bloke edildiğinde bile faydalı işler yapmaya devam edebilir. Bir programda paralelliği ifade etmek, paralel bir programı sıralı bir programa dönüştürmekten çok daha kolay olduğundan, amaç sonsuz sayıda çekirdeği programlamaktır. Nihai donanım tasarımı, daha fazla paralelliğe ve bellek önbelleklerine ve sıra dışı yürütmeye daha az güvenmeye izin verecek şekilde düzenlenmiş 128 bağımsız talimat setini içerir.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde, konuşmacı, donanımın gerçek ölçekli doğasını korumak amacıyla, bir bilgisayarın donanımının, sonsuz sayıda ormanın ve arızanın olduğu bir resme nasıl eşleneceğini açıklar. Bu, iş öğelerinin sayısını gruplandıran iki boyutlu bir ızgara ile iş öğeleri tanımlanarak elde edilir. Bu grupları bir makineye eşleyerek, ekstra paralellik sıralı yürütmeye dönüştürülebilir. PyOpenCL ve PyCUDA tarafından sağlanan programlama modeli, yalnızca çipte paralellik kalmadığında sıralı yürütmeye geçişle birlikte, çipin düşeceği bir paralellik havuzu gibi davranır.
  
  
• 00:15:00 Videonun bu bölümünde konuşmacı, PyOpenCL ve PyCUDA ile GPU programlamanın programlama modelini açıklıyor. Model, tek bir işlevi birden çok kez çalıştırmayı içerir; burada her çalıştırma, bir ızgarada bir kareye karşılık gelir. Izgaradaki farklı kareler arasında ayrım yapmak için, yerel ve küresel kimlikler gibi indeksleme bilgileri kullanılır ve verilere erişmek için bu bilgileri kullanan bir işlev yazılır. Konuşmacı, OpenCL'nin, bir çalışma zamanı kodu üretimi sağlayan ve kutuda bulunan çeşitli bilgi işlem güçleriyle konuşmanın esnek bir yolu olan GPU programlama için kullanılan açık bilgi işlem dili olduğunu açıklamaya devam ediyor.
  
  
• 00:20:00 Bu bölümde, konuşmacı OpenCL'nin kullanımı ve uygulanmasını tartışır ve bunun en az üç yüksek kaliteli uygulaması olduğunu belirtir. CUDA daha uzun süredir piyasada olmasına ve NVIDIA'nın web sayfasındaki varlığı nedeniyle daha görünür olmasına rağmen, OpenCL, Apple da dahil olmak üzere birçok kuruluş tarafından benimsenmiştir. Konuşmacı, OpenCL üzerine bir ders verdiğini ve birkaç öğrencinin CUDA yerine OpenCL kullanmayı seçmesiyle bunun iyi bir fikir olduğunu bulduğunu belirtiyor. Ek olarak, konuşmacı OpenCL ve CUDA arasında kavramsal olarak pek bir fark olmadığını ve performans farklılıklarının genellikle yapay olduğunu vurguluyor.
  
  
• 00:25:00 Bu bölümde konuşmacı, ana bilgisayar ve çalışma zamanı arayüzünden başlayarak ve bunların içindeki farklı platformları ve bilgi işlem birimlerini açıklayarak GPU programlama mimarisini tartışıyor. Konuşmacı daha sonra PyOpenCL'yi ve Python'un çeşitli bilgi işlem cihazlarıyla iletişim kurmasına ve programlamasına izin verme yeteneğini tanıtır; PyOpenCL'nin kullanımı, teknik ayrıntılar hakkında endişelenmenize gerek kalmadan Python gibi üst düzey bir dilden bilgi işlem cihazlarını kullanmak için iyi bir uyum olarak görülüyor.
  
  
• 00:30:00 Bu bölümde, konuşmacı derleme zamanında derleme ile çalışma zamanında derleme arasındaki farkı ve GPU'lar için komut dosyası oluşturmanın savunulabilir bir şey olduğunu tartışıyor. Hızın o kadar önemli olmadığı yüksek seviye yavaş duman türü şeyler gibi belirli kodlar için, GPU programlama için bir betik dili kullanmanın mantıklı olduğunu açıklıyor. Ek olarak, CPU, GPU programlamada aşağı yukarı sadece bir trafik polisi olmakla sınırlı olduğundan, Python gibi bir betik dili kullanmak, işleri halletmek için oldukça hızlı olabilir. Konuşmacı daha sonra PyOpenCL'yi ve bunun bir kullanıcının derleme için yerel destekle çalışma zamanında C kaynak kodunu yürütmesine nasıl izin verdiğini tanıtır.
  
  
• 00:35:00 Bu bölümde sunum yapan kişi, bir rastgele sayı dizisiyle başlayıp verileri GPU'ya aktarmak için bir arabellek oluşturmak üzere bir OpenCL bağlamı oluşturarak PyOpenCL ve PyCUDA ile GPU programlamayı gösterir. Daha sonra verileri çoğaltmak için bir CL programı oluştururlar ve onu bir komutla sekiz boyutlu bir ızgaraya çağırırlar. Sunucu, programın basitliğini vurgular ve programın CUDA'dan farklı olarak daha büyük bir ızgara boyutuyla yine de kusursuz bir şekilde çalışacağını gösterir. İstenen çıktının elde edildiğini onaylayarak sonuca varırlar ve programlama modelini anlamaya yardımcı olmak için programda daha fazla değişiklik yapılmasını önerirler.
  
  
• 00:40:00 Bu bölümde, konuşmacı PyOpenCL ve PyCUDA programlamasında ızgara boyutu ve çalışma grubu boyutu kavramlarını açıklıyor. Genel ızgara boyutunun, çalışma grubunun boyutundan bağımsız olarak aynı kaldığına dikkat etmek önemlidir. Çalışma grubu boyutunu değiştirmek, performansta önemli bir farkla sonuçlanabilir. Konuşmacı ayrıca programın 16'ya 16'lık bir çalışma grubunu kullanmak için nasıl değiştirileceğini ve kategori için 256 kullanmaya karşı grup başına bir iş öğesi kullanılarak nasıl kıyaslama yapılacağını tartışır. CPU ve GPU'nun birbiriyle iletişim kurduğunu ve gerçek hesaplamanın eşzamansız olarak çalıştığını akılda tutmak önemlidir.
  
  
• 00:45:00 Bu bölümde eğitmen, PyOpenCL'de kernel log ve dot wait komutları kullanılarak zamanlamaların nasıl ölçüldüğünü açıklar. Kıyaslama yapılırken, çekirdek günlüğünden önce ve sonra zaman ölçümleri yazılır ve çekirdeğin tam olarak yürütülmesini sağlamak için sonunda nokta bekleme komutu kullanılır. Eğitmen ayrıca, PyOpenCL ve PyCUDA'nın temel katmanlara nasıl tam erişim sağladığını ve kaynakları otomatik olarak yöneterek üretkenliği artırmayı nasıl kolaylaştırdığını vurgular. Ayrıca, bu kitaplıklar diğer çerçevelerle sorunsuz bir şekilde entegre olur ve Nvidia gibi satıcıların uzantıları da dahil olmak üzere tüm büyük işletim sistemlerinde çalışır.
  
  
• 00:50:00 Bu bölümde, konuşmacı PyOpenCL ve PyCUDA'daki atomik işlemlerin kullanılabilirliğini tartışıyor ve bunların standardın temel bölümünün bir parçası olarak geldiklerini ve donanımda yoksa öykünmediklerini belirtiyor. Konuşmacı ayrıca, PyOpenCL'nin üzerine inşa edilecek bir şey olduğunu söyledikleri kod üretiminde dize temsilinin kullanılmasından da bahsediyor. Bölüm, konuşmacının cihaz belleğini dikkatli bir şekilde yönetmenin önemini vurgulaması ve PyOpenCL ve PyCUDA ile ilgili belgelerin mevcudiyetine atıfta bulunmasıyla sona ermektedir.
  
  
• 00:55:00 Bu bölümde konuşmacı, PyOpenCL ve PyCUDA'nın programcıları nasıl daha üretken hale getirebileceğini ve açık kaynak kitaplıklarını kullanarak önemsiz olabilecek görevleri kodlarken onlara değerli zamandan tasarruf ettirebileceğini açıklıyor. Ayrıca Python için ilgi uyandırabilir ve C++ bilmeyen programcıların hızlı bir şekilde program yazmasını kolaylaştırabilirler. Açık CL'de birden fazla bağlam kullanmak, bir programın büyük hesaplamasını tek bir kaynaktan koordine etmeye yardımcı olabilir.

[MetaQuotes]

Kolay, Etkili, Verimli: PyOpenCL ve PyCUDA ile GPU programlama (2)

PyOpenCL ve PyCUDA ile GPU programlama (2)

Video, PyOpenCL ve PyCUDA kullanarak GPU programlamanın çeşitli yönlerini tartışıyor. Konuşmacı, programın bağlamını anlamanın önemini açıklıyor ve çalışma zamanı ile cihaz yönetiminin temel bileşenlerini vurguluyor. PyOpenCL ve PyCUDA'daki komut sıraları, senkronizasyon, profil oluşturma ve arabellek hakkında değerli bilgiler sağlarlar. Video ayrıca, kaynak koddan bir program oluşturarak bir bağlamda kodun nasıl çalıştırılacağına değiniyor ve cihazda eleman bazında işlemler ve senkronizasyon işlevlerini kullanmanın önemini vurguluyor. Konuşmacı, hazırlama alanının faydalarını tartışarak bitirir ve katılımcıları, kanca olarak açığa çıkan diğer cihaza özel işlemleri keşfetmeye teşvik eder.

• 00:00:00 Bu bölümde, konuşmacı PyOpenCL ve PyCUDA programlama çerçevelerine genel bir bakış sunarak çalışma zamanı ve cihaz yönetiminin kavramlarını ve bileşenlerini tartışıyor. Konuşmacı, programın içeriğini anlamanın önemini ve OpenCL çalışma zamanını kullanarak farklı cihazlarla nasıl konuşulacağını vurgular. Konuşmacı ayrıca, özellikle Apple uygulamasını vurgulayarak OpenCL'nin uygulama ayrıntılarına da değiniyor. Konuşmacı, PyOpenCL ve PyCUDA'yı oluşturan farklı bileşenlere genel bir bakış sağlayan bir "oyuncak mağazası" turuyla sona erer.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde konuşmacı, PyOpenCL ve PyCUDA'nın bir dizindeki paylaşılan kitaplıkların gerçek uygulamasını dinamik yüklemeler yoluyla bulmak için bir ICD yükleyici kullandığını belirtiyor. Platformlar, kendi bağlamları olan cihaz grupları sağlar ve cihaz seçildikten sonra kullanıcılar, istenen cihaza atayarak bir bağlam oluşturabilir. Bağlam birden çok aygıta yayılabilir ve programlar ve komutlar oluşturmak için kullanılabilir. Komutların amacı, ana bilgisayar ile cihaz arasında aracılık yapmak ve eşzamansız olarak çalışmaktır. Konuşmacı, çalışmanın varsayılan olarak sıralı olan bir kuyruğa gönderildiğini açıklıyor ve bir cihazda birden çok kuyruğun aktif olabileceğini ve paralel işlemeye olanak tanıdığını belirtiyor.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde, konuşmacı PyOpenCL ve PyCUDA ile GPU programlamanın nasıl kurulacağını açıklıyor. Aygıta özel olan ve profil oluşturma dahil birden çok özelliğe sahip olabilen komut kuyrukları oluşturmayı tartışıyor. Ardından, vektör toplama için bir Intel işlemcinin kullanıldığını gösteriyor ve işlemlerin zaman aralıklarını izlemek için olay tanımlayıcılarının önemini açıklıyor. Genel olarak konuşmacı, GPU programlama için komut sıralarının kullanışlılığını vurgular.
  
  
• 00:15:00 Bu bölümde konuşmacı, PyOpenCL ve PyCUDA kullanarak paralel bilgi işlemde ana bilgisayarlar ve olaylar arasındaki senkronizasyonun önemini açıklıyor. Aynı anda birden fazla olayı nasıl bekleyeceklerini tartışıyorlar ve kuyruklar arasında güvenli geçiş sağlamak için komut kuyruğu üyelerinin birbirlerini beklemelerini sağlıyorlar. Konuşmacı ayrıca veri bağımlılığını ve bunun uygulamada nasıl ifade edilebileceğini tartışarak aygıtları her şeyin birbirine nasıl bağlı olduğunu bilgilendirir. Ek olarak, profil oluşturmanın kullanılması, ince ayarlı zamanlama öğelerine ve olayların ne zaman meydana geldiğine dair kesin bir kayda olanak tanıyarak çok ayrıntılı performans verileri sağlar.
  
  
• 00:20:00 Bu bölümde konuşmacı, GPU programlamada profil oluşturmanın nasıl çalıştığını ve yürütme için geçen sürenin nasıl tahmin edileceğini açıklar. Ayrıca koddaki işaretçilerin kullanımını ve zamanlama verilerinin nasıl alınacağını tartışıyor. Konuşmacı, yönlendirilmiş asiklik grafikleri ve bunların farklı GPU'larda çoklu yürütme akışları arasında iletişim kurarken nasıl kullanılabileceğini ve bellekle uğraşırken senkronizasyon ve bağımlılık yönetiminin önemini tanıtır. Genel olarak konuşmacı, PyOpenCL ve PyCUDA kullanarak GPU programlamanın çeşitli yönleri hakkında değerli bilgiler sağlar.
  
  
• 00:25:00 Bu bölümde konuşmacı, PyOpenCL ve PyCUDA'daki arabelleği tartışıyor; bu, başka bir aygıtta oturan bir çekirdeğe gönderilebilecek herhangi bir tür bilgisi olmayan bir bellek öbeğidir. Tampon soyutlama, verilerin depolandığı yerden tam bir izolasyon sağlayarak, aynı cihaz içinde gerçekleşirse her şeyin verimli kalmasını sağlar. Konuşmacı ayrıca üç farklı bellek ayırma türünü ayrıntılarıyla açıklar: kopyalama, ana bilgisayar işaretçisini kullanma ve ayırma. Uygulama, verilerin en verimli olması için hangi cihazdan geçmesi gerektiğini bilmesi gereken tüm bilgilere sahiptir. Ancak bunun maliyeti, verileri bir cihazdan diğerine aktarmanın pahalı olabilmesidir.
  
  
• 00:30:00 Bu bölümde konuşmacı, içerikle bir arabellek ilişkilendirerek ve verileri buna aktararak "post" veri aktarma tekniğinden nasıl kaçınılacağını açıklar. Bununla birlikte, arabellek için fiziksel bir konuma sahip olmamanın bir sonucunun, bir çekirdeğin ömrünün ötesinde kalan temel işaretçilere sahip olamamak olduğunu belirtiyorlar. Konuşmacı ayrıca, bir kümede, kullanıcıların tüm kümedeki tüm OpenGL cihazlarının tek bir görünümünü tek bir makinede gönderen bir bağlam oluşturma seçeneğine sahip olduğundan bahseder; bu, tüm ön sıradaki en katı kelime dağarcığından yararlanabilir. Bellek konumunu elde etmek için, kullanıcı bir kişiye bir arabellek iliştirir ve uygulama, belleğin hangi aygıtta etkin kod olduğu hakkında hiçbir fikre sahip değildir.
  
  
• 00:35:00 Bu bölümde konuşmacı, PyOpenCL ve PyCUDA'da vektörleri ve tamponları işaret etmek için indekslerin nasıl kullanılacağını açıklıyor. Tamponlar, bellek ve ana bilgisayar kullanılarak belirtilebilir ve belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde somutlaştırılabilir. Bunu yapmanın bir yolu, kullanım için bellek alanını açmak üzere transkripti kilitlemektir. Konuşmacı, bellek aktarımının herhangi bir veri yeniden kullanılmadan önce gerçekleşmesini sağlayacağından, genellikle aktarımları varsayılan olarak engellemenin akıllıca olduğunu tavsiye eder.
  
  
• 00:40:00 Bu bölümde konuşmacı, kaynak koddan bir program oluşturarak bir bağlamda kodun nasıl yürütüleceğini tartışır. Konuşmacı, kullanıcıların çekirdeği belirli bir yapıya dahil edebileceğini ve bağımsız değişkenler içinde çalışabileceğini ve diğer şeyleri sallayabileceğini not eder. Bağımsız değişkenler bir boş işaretçi, numpy boyutlu skalerler veya arabellek arayüzü olan herhangi bir şey olabilir. Ancak, bu argümanları doğru bir şekilde saymak önemlidir. Konuşmacı, OpenCL'ye skaler görüşün veri türlerini önceden söyleyerek ve bunları unutmaktan kaçınarak, her seferinde açıkça boyutlandırılmış tamsayılardan kaçınmanın bir yolu olduğunu paylaşıyor. Ek olarak, konuşmacı, cihazlar ve bunların bellek alanlarını bir saniyede kalifiye etmek için kullanılabilecek cihaz yöneticisinden bahseder. Açıkça boyutlandırılmış tamsayılardan kaçınmanın bir yolu, OpenCL'ye görüşlü skalerin veri türlerini önceden söyleyerek ve bunları unutmaktan kaçının.
  
  
• 00:45:00 Bu bölümde konuşmacı, PyOpenCL ve PyCUDA'daki bellek alanları için adlandırma kuralları ve genel ve yerel bellek arasındaki farklar gibi bazı kafa karıştırıcı ve sezgisel olmayan seçimleri tartışıyor. Ayrıca cihaz, özel ve yerel bellek gibi bellek alanlarının yanı sıra dokulu görüntüler ve gezi kimliklerinin kullanımını vurgularlar. Zorluklara rağmen konuşmacı, başarılı algoritmalar yazmak için bu özellikleri birleştirmenin önemini vurguluyor ve bileşenlere atayabilmenin yararlılığının altını çiziyor.
  
  
• 00:50:00 Bu bölümde konuşmacı, PyOpenCL ve PyCUDA ile programlama yaparken sinüs ve kosinüs fonksiyonları gibi element bazlı işlemleri kullanmanın faydalarını açıklıyor. Ayrıca, vektörü tıpkı bir skaler gibi işleyebileceğiniz ve bir ışığa yakın artıştan yükleyip depolayabileceğiniz için bu işlevlerin yararlı olduğunu açıklıyor. Ayrıca cihazda, çekirdek başlatmaları arasında ve çekirdek içinde senkronizasyon yapmanıza izin veren bariyerler ve bellek çitleri gibi senkronizasyon işlevlerine sahip olmanın önemine dikkat çekiyor. Hafıza çitleri, sıralama çakışmalarını önlemek için hafıza işlemlerini önünüzde kontrol etmek için de önemlidir.
  
  
• 00:55:00 Bu bölümde, konuşmacı değişken resifin korunması için hazırlık alanının amacını açıklıyor; burada kesintisiz ve halka açık operasyon için CPU ve GPU arasında veri getirilebiliyor. Konuşmacı ayrıca cihaza özel işlemleri en alt seviyede saran ve kullanılabilir hale getiren PyOpenCL'den de bahsediyor. Ek olarak, konuşmacı komik ile taahhüt edilen keyfi ve karmaşık işlemlere izin veren "takas" işlemini tanıtıyor. Konuşmacı, katılımcıları daha fazla soru sormaya veya kanca olarak açığa çıkan cihaza özgü diğer işlemleri keşfetmeye teşvik eder.

[MetaQuotes]

Kolay, Etkili, Verimli: PyOpenCL ve PyCUDA ile GPU programlama (3)

PyOpenCL ve PyCUDA ile GPU programlama (3)

PyOpenCL ve PyCUDA ile GPU programlama hakkındaki video serisinin bu bölümünde sunum yapan kişi, özniteliklerle kodu optimize etme, bellek yönetimi, kod oluşturma ve PyOpenCL ile PyCuda kullanmanın faydaları gibi çeşitli konuları tartışıyor. Sunum yapan kişi, çalışma zamanında birden fazla kod çeşidi oluşturmanın avantajlarını vurgular ve dize değiştirmenin, bir sözdizimi ağacı oluşturmanın ve Python'u kullanmanın ve dilleri gerçekleştirmenin esnek ve verimli kod oluşturmaya nasıl yardımcı olabileceğini açıklar. Sunucu ayrıca Python'da kontrol yapılarını kullanırken olası tuzaklara karşı uyarıda bulunur, ancak algoritmaları analiz etmek için soyut bir yaklaşımın paralelliği geliştirmeye nasıl yardımcı olabileceğini gösterir. Genel olarak video, PyOpenCL ve PyCUDA kitaplıklarıyla GPU programlamayı optimize etmeye yönelik değerli içgörüler ve ipuçları sağlar.

Video ayrıca, GPU programlama için farklı kodları değerlendirme ve bunlardan seçim yapma stratejilerini de tartışıyor. Kodun ne zaman gönderildiğini ve çalıştırma süresini belirlemek için komut ve olay çıktılarının analizi ile profil oluşturma önerilir. Diğer değerlendirme seçenekleri, NVIDIA derleyici günlüğünü analiz etmeyi ve kodun çalışma zamanını gözlemlemeyi içerir. Video ayrıca PyCUDA ve PyOpenCL programlamasında bir grup için en iyi değerleri bulmaya yönelik bir arama stratejisini de kapsar. Konuşmacı, program performansını analiz etmek için bir profil oluşturucu kullanılmasını önerir ve Nvidia profil oluşturma yamaları için geçici çözümlerin kod estetiği üzerindeki etkisinden bahseder.

• 00:00:00 Videonun bu bölümünde sunucu, iyi yazılmış ve okunması kolay bulduğu OpenCL özelliklerini inceliyor. Ayrıca izleyicilere, çöp toplayıcının bir ana bilgisayarın belleğinden cihaza aktarım başlatırken belleği tehlikeye atmadığından emin olmalarını hatırlatır. Sunum yapan kişi örtük ve açık çalışma gruplarını açıklamaya devam ediyor ve AutoTune'un geliştiricilerin en uygun olanı seçmesini sağlamak için farklı kod sürümlerini nasıl ürettiğini gösteriyor. Son olarak, parçacıkların bir ızgara üzerindeki hareketini görselleştiren kendi yarattığı bir oyuncağı gösterir.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde, konuşmacı belirli özniteliklerin derleyiciye ekstra bilgi vermek ve kodun performansını iyileştirmek için nasıl kullanılabileceğini açıklar. Belirlenebilecek iki öznitelikten bahseder - tür ve gerekli çalışma grubu boyutu XY Z. Tür, derleyiciye, örneğin, koddaki ana hesaplama biriminin değişken olacağını söyler ve derleyici, hangi yazmacın kullanılacağına karar verebilir. gibi olacak. Gerekli çalışma grubu boyutu XYZ, derleyicinin çoğaltma görevlerini daha hızlı gerçekleştirmesine ve erişim modelinde optimizasyonlar yapmasına yardımcı olmak için kullanılabilir. Konuşmacı ayrıca, işlemciye daha yakın olan ve ana bilgisayardan yardım istemeden erişilebilen sayfa kilitli bellekten de bahseder. OpenGL'de komut uyarısı işaretçisinin arkasında gizlidir ve GPU programlamada yararlı olabilir.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde, konuşmacı belleği ve hem GPU'dan hem de ana bilgisayar adres alanından nasıl erişilebildiğini tartışıyor ve bunun OpenCL ve CUDA için nasıl çalıştığını, örneğin doğrusal bellekten tekstüre etme gibi bazı sınırlamaların OpenCL'de olmamasını belirtiyor. Konuşmacı ayrıca Apple'ın OpenCL uygulamasının hata ayıklama için sorun yaratabilecek önbellek gibi özelliklerle nasıl farklı olduğundan da bahsediyor. Ek olarak konuşmacı, Intel'in OpenCL'den hoşlanmadığını ve Apple'ın fil kulağına ağıt yakmak için onları güçlü bir şekilde silahlandırırken kendi şeylerini zorladığını belirtiyor. Son olarak konuşmacı, AMD'nin GPU uygulamasının, özellikle çok daha fazla kayan nokta gücü gerektiren çok ağır işler için kontrol edilmeye değer olduğunu öne sürüyor.
  
  
• 00:15:00 Bu bölümde konuşmacı, kodu farklı durumlara uyarlamak için çalışma zamanında çok sayıda kod çeşidi oluşturmayı gerektiren kod oluşturmayı tartışıyor. Kod oluşturmak, otomatik ayarlama ve farklı veri türleri gibi çeşitli kullanıcı isteklerini karşılama dahil olmak üzere çeşitli nedenlerle yararlı bir fikirdir. Konuşmacı, Python'un metin işlemeyi gerçekleştirmek ve kod oluşturmak için mükemmel bir yol olduğunu öne sürüyor.
  
  
• 00:20:00 Bu bölümde, konuşmacı sıkı iç kod döngülerine nasıl esneklik kazandırılacağını tartışıyor. Kitaplıklar yazarken, kodun sıkı bir iç döngüde olduğu bir noktada esnekliğe izin vermenin önemli olduğunu açıklıyor. Bu esnekliği elde etmenin üç ana yolundan bahsediyor: dize değiştirme, bir sözdizimi ağacı oluşturma ve kod oluşturma. Konuşmacı ayrıca, Python ile PyOpenCL veya PyCUDA gibi performans gösteren bir dilin bir kombinasyonunu kullanmanın, her dilin güçlü yönlerinden yararlanmaya ve çok kaygan olmayan kod oluşturmak için makul bir yol oluşturmaya yardımcı olabileceğini belirtiyor. Son olarak, NumPy kitaplığının lineer cebir için faydalarını ve çalışma zamanı kojenerasyonuna ek olarak size nasıl yardımcı olabileceğini açıklıyor.
  
  
• 00:25:00 Bu bölümde konuşmacı, GPU programlama için iki Python kitaplığı olan PyOpenCL ve PyCuda kullanmanın faydalarını tartışıyor. Bu kitaplıklar, türlerin keyfi olarak karıştırılmasına izin verir ve işlemlerin vektörleştirilmesini etkili bir şekilde gerçekleştirebilir. Bu kitaplıklar, ifade değerlendirmeleriyle çalışırken, geçici dizilerin oluşturulması ve ardından atılması ihtiyacını ortadan kaldırabilen, öğe bazında çekirdek adı verilen bir tesis kullanır. PyOpenCL ve PyCuda ayrıca veri paralel işlemleri için, öğe bazında kümülatif indirgeme gibi, tutucu genelinde bir şeyleri toplama gibi işlemleri gerçekleştirebilen olanaklar sunar. Konuşmacı, bu kitaplıkların, paralel veya sıralı olarak çalışan işlemleri hallederken, tüm farklı veri türü kombinasyonlarını kolayca işlemeyi mümkün kıldığı sonucuna varır.
  
  
• 00:30:00 Bu bölümde sunum yapan kişi, verimsizliğe yol açabilecek ileri geri aktarmak yerine GPU'da bir skaler bırakmanın avantajlarını tartışıyor. Ayrıca, web sayfaları oluşturabilen ve bir kod betiğinde farklı anahtar kelimelerin yerini alabilen şablon motorlarından da bahsediyor. Sunucu, bu tekniklerin sihir olmadığını, programcılara büyük fayda sağlayabilecek basit ve kullanışlı araçlar olduğunu vurguluyor.
  
  
• 00:35:00 Bu bölümde sunum yapan kişi, sürecin nasıl çalıştığına dair örnekler göstererek kod oluşturma sürecini basitleştirmek için şablon oluşturma motorlarının kullanımını tartışıyor. Şablon oluşturma motoru, Python ifadelerinin dolar işaretleri arasında kullanılmasına izin vererek döngülerin açılmasına ve genişlemelerin oluşturulmasına yardımcı olabilir. Ortaya çıkan çıktı, daha sonra manuel olarak CL'ye beslenmesi gereken kaynak kodudur. Sunum yapan kişi, süreci anlamaya çalışan izleyicilerden sorular alır.
  
  
• 00:40:00 Bu bölümde, konuşmacı Python'un desteklediği kontrol yapılarının mevcudiyetini tartışıyor ancak bunun programcıya dikkatli olmazlarsa kendilerini asmaları için çok fazla ip verdiği konusunda uyarıyor. İndirgeme örneği hakkında konuşmaya devam ediyorlar ve PyOpenCL'nin tüm yeni geceleri göz ardı etmenize veya dahil etmenize izin veren bir Python özelliği olduğundan, rastgele olasılıklarla kod oluşturmanın nasıl yapılabileceğini açıklıyorlar. PI'nin sözdizimi ağacını açtığı sonucuna varırlar ve bu kopyala ve yapıştır yöntemini yapmanın pek de makul olmadığı sonucuna varırlar.
  
  
• 00:45:00 Bu bölümde konuşmacı, bir kullanıcı yapısal olarak kod üreterek görevleri iyi yapılandırılmış bir şekilde gerçekleştirirse, bir projenin belirli bölümlerini oluşturmak için işe yarayabileceğini ancak bir yapı oluşturmak için uygun olmayabileceğini açıklar. Bütün proje. Konuşmacı, ilk ikisine bir fonksiyon olarak görülen vektör toplama ve indirgemenin nasıl yapılacağına dair bir örneği tartışmaya devam ediyor, ardından sonuca başka bir fonksiyon olarak geliyor ve ağaç tabanlı bir yaklaşım kullanılarak uygulanıyor. Kullanıcıdan daha sonra yapacakları ve bekleyecekleri işin miktarına karar vermesi ve ardından her şeyin nasıl çalıştığının grafiksel bir temsili istenir.
  
  
• 00:50:00 Bu bölümde, konuşmacı önceki kod sürümündeki paralelliği daha verimli hale getirmek için nasıl iyileştirileceğini açıklıyor. Görevin ne kadar paralel olduğunu belirlemek için işe ve iş yüküne dayalı algoritmaları analiz etmek için soyut bir yaklaşım kullanılmasını önerirler. Şirketin paralelliği geliştirmek için çalışma zamanını çalışan boyutu ve bağımlılıklar üzerinde dengeleme amacından bahsediyorlar. Ayrıca indirgeme kodunun değişkenleri, matematiksel ifadeleri içeren ve doğrudan indirgeme ifadelerini içeren son halinin bir örneğini veriyorlar. Daha sonra performansı ve çifte desteği iyileştirmek için kod oluşturmayı gösterirler.
  
  
• 00:55:00 Bu bölümde, konuşmacı belirli sayıda öğe için kodun nasıl üretileceğine ilişkin örneklerle PyOpenCL ve PyCUDA kullanarak indirgeme ifadesinin uygulanmasını tartışır. PyCUDA'da şablon meta programlamanın kullanımından ve bunun anlaşılmasının ne kadar zor olabileceğinden bahsediyorlar. Konuşmacı, PyOpenCL ve PyCUDA'nın fazlalık olmadan tek bir kaynaktan çeşitli kodlar üretme yeteneğinin onu yararlı bir araç haline getirdiğini savunuyor.
  
  
• 01:00:00 Videonun bu bölümünde, konuşmacı GPU programlama için farklı kodların nasıl değerlendirileceğini ve aralarında seçim yapılacağını tartışıyor. Q komutu kullanılarak açılabilen profil oluşturmayı ve kodun ne zaman gönderildiğini ve ne kadar süre çalıştığını belirlemek için komut ve olay çıktılarını analiz etmeyi önerirler. Değerlendirme için diğer seçenekler arasında NVIDIA derleyici günlüğünü analiz etmek, sağlanan dolar sayısını hesaplamak ve kodun çalışma zamanını gözlemlemek yer alır. Değerlendirilecek kod sayısı bir öğle tatilinde yapılabilecekleri aşarsa, kapsamlı bir arama yapılmasını veya Mike Rita'nın derleyici önbelleği tarafından sağlananlar gibi ortogonal arama yöntemlerini kullanmayı önerirler.
  
  
• 01:05:00 Bu bölümde, konuşmacı PyCUDA ve PyOpenCL programlamasında bir grup için en iyi değerleri bulmaya yönelik bir arama stratejisini tartışıyor. Strateji, bir grup bulmayı, tüm seçenekleri yazmayı ve yerel bir hedef araması yapmayı içerir. Konuşmacı ayrıca, insanların aradığı şeylerin çoğunun nispeten basit olduğunu ve bir uzman görüşünün kodu optimize etmede değerli olabileceğini paylaşıyor. Konuşmacı, program performansını analiz etmek için bir profil oluşturucu kullanılmasını önerir ve Nvidia profil oluşturma yamaları için geçici çözümler nedeniyle kodun hoş olmayabileceğinden bahseder.

[MetaQuotes]

Kolay, Etkili, Verimli: PyOpenCL ve PyCUDA ile GPU programlama (4)

PyOpenCL ve PyCUDA ile GPU programlama (4)

Bu video serisi, PyOpenCL ve PyCUDA kullanarak GPU programlama ile ilgili çeşitli konuları kapsar. Konuşmacı, kod örneklerini paylaşır ve geliştirme döngüsü, bağlam oluşturma ve iki araç arasındaki farkları tartışır. Ayrıca çarpışma tespiti, süreksiz galerkin yöntemleri, PDE'lerin varyasyonel formülasyonları ve matris-vektör çarpımını optimize etmeye değinirler. Ayrıca konuşmacı, hesaplama matris ürünlerinin zorluklarından bahsediyor ve bellek bant genişliği açısından CPU ve GPU arasındaki performans farklarını vurguluyor. Video, PyOpenCL ve PyCUDA kullanırken performans optimizasyonunun önemini vurgulayarak sona eriyor.

Video ayrıca komut dosyası oluşturma ve çalışma zamanı ortak oluşturmayı PyOpenCL ve PyCUDA ile birleştirmenin avantajlarını tartışıyor. Konuşmacı, bu yaklaşımın uygulama performansını artırabileceğini ve zaman adımlamayı daha az zorlayıcı hale getirebileceğini açıklıyor. Maxwell çözüm uçaklarının ve nefes alma güçlerinin gösteriminde faydalar açıktı. Konuşmacı, bu araçları bir arada kullanmanın harika bir fikir olduğunu ve daha fazla keşif için potansiyel olduğunu öne sürüyor.

• 00:00:00 Bu bölümde konuşmacı, PyOpenCL'ye benzer ancak PyCUDA'da GPU programlama için kullandığı kodunu paylaşıyor. Aygıt kopyaları için bellek ayırır ve öğelerin çoğalmasını gerçekleştiren çekirdeği gösterir. Ayrıca nasıl birden fazla cihaz adresine sahip olabileceklerinden ve PyCUDA'nın PyOpenCL'ye kıyasla işlevselliğinden biraz bahsediyor. Son olarak, seyrek matris vektör hesaplamalarını ve eşlenik gradyanın iç işleme dayalı olarak yakınsayıp yakınsamayacağına nasıl karar verebileceğini tartışıyor, böylece veriler CPU ve GPU arasında gidip gelirken bilgi işlem devam edebiliyor.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde konuşmacı, GPU programlama için derlenmiş bir kodun aksine bir betik dili kullanmanın geliştirme döngüsünü ve eskinin dezavantajlarını tartışıyor. Derlenmiş bir kodun derleme sırasında hataların yakalanmasına ve performansın iyileştirilmesine yardımcı olurken, bir betik dilinin buna izin vermediğini açıklıyorlar. Ancak, PyCUDA ve PyOpenCL paketlerinin, birinin derleyiciyi çağırmasına ve çağrılar arasındaki bekleme süresinden kaçınmasına izin vererek bu sorunu ortadan kaldırmaya yardımcı olabileceğini iddia ediyorlar. Ek olarak, çalışma zamanı API'si ve sürücü API'si ayrımından ve çalışma zamanı API kitaplıklarının içinde çalışılan bağlamı oluşturmasına izin verme gerekliliğinden bahsederler.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde konuşmacı PyOpenCL ve PyCUDA arasındaki farkları tartışıyor. Her iki araçtaki bağlam nesnesi farklı şekillerde oluşturulabilir. Ancak, kullanıcıların çekirdek geliştirmesini kolaylaştıran belgeler her ikisi için de mevcuttur. Konuşmacı, performansı modellemek ve böylece akıllı kod yazarken performansı optimize etmek için mikro kıyaslamaların kullanılmasını teşvik eder. Daha sonra çarpışma tespitinin bir dizi lineer cebir problemi için iyi çalışacak şekilde nasıl tanımlanabileceğini göstermeye devam ederler.
  
  
• 00:15:00 Bu bölümde, konuşmacı mesafeyi yakalamak için yetersiz olduğunu belirtmek için kullanılan bir modeli tartışır, ancak her şeyi yakalamak için yeterli olmadığını kabul eder. Daha sonra paylaşılan belleğe veri yüklemek ve bir çekirdek olasılığı üzerinden yineleme yapmak için kod paylaşır. Konuşmacı, belirli çözümler için optimizasyondan ve bir değişkenin bir döngü içinde potansiyel olarak nasıl yeniden kullanılacağından bahsediyor. Daha sonra zamana bağlı korunum bağları için kullanılan sonlu elemanlar yöntemi olan süreksiz galerkin yöntemini açıklar. Yöntem, parçalara göre tümleştirmeyi ve öğenin sınırı üzerinden tümleştirme seçeneğiyle öğeler arasında bir sınır terimi almayı içerir.
  
  
• 00:20:00 Bu bölümde, konuşmacı, hükümet arayüzünün arayüzünde iki farklı geçerli değerle nasıl başa çıkılacağının zorluğunu tartışıyor, çünkü test fonksiyonu ve çözüm uzayı süreksizlik taşıyor. Konuşmacı, sonlu hacim yöntemi için geliştirilmiş Riemann çözücüler teorisini kullanmayı önerir. Bir koruma yasası ilkesini çözerek ve arayüz boyunca iki değerden birini seçerek zayıf bir formanta oluşturulabilir. Bu yaklaşım, denklemi çözerken farklı değerler arasında iletişim sağlar. Matematiksel olarak kullanılabilecek farklı şemalar vardır, ancak bir Riemann çözücü kullanmak denklemi çözüm uzayına düşecek şekilde çözebilir.
  
  
• 00:25:00 Bu bölümde, konuşmacı, eleman-bazlı matrisleri tanıtmak için temel fonksiyonları ikame etmeyi içeren PDE'nin varyasyonel formülasyonunun formülasyonunu tartışıyor ve ortaya çıkan iç çarpım görünümü bir kütle matrisine yol açıyor. Ayrıca, oldukça basit bir şema için eleman eleman gerçekleştirilebilen kütle matrisinin tersine çevrilmesini ve yerel olarak yoğun veriler için iyi bir uyum olan ve tipik olarak yüksek olarak kullanılan EG kullanılarak şemanın basitleştirilmesini tartışırlar. -sipariş yöntemi.
  
  
• 00:30:00 Bu bölümde, konuşmacı, GPU programlama için PyOpenCL ve PyCUDA kullanımını cazip bir seçenek haline getiren yüksek dereceli kullanımların hesaplama yoğunluğunu tartışıyor. Doğrusal koruma yasalarıyla uğraşırken, karmaşıklığına bağlı olarak belirli seçimlerin yapılması gerekir ve orta liman için çekim yaparken iş daha yönetilebilir hale gelir. Asimptotik çalışma süresine, öğe başına iki matris vektör ürünü hakimdir ve belirli hesaplamalar, tensör çarpım öğelerinden daha karlıdır. Kullanılan yaklaşım uzayı, küresel köy uzayı çevresinde yereldir ve tensör çarpım yapısından yararlanmak herhangi bir avantaj sağlamaz.
  
  
• 00:35:00 Bu bölümde video, iş yükünü farklı çalışanlar arasında bölerek matris-vektör çarpımını nasıl optimize edeceğini araştırıyor. Konuşmacı, bellek kullanımı ve birleşik bellek erişimi gibi faktörleri göz önünde bulundurarak, çalışan başına bir öğe veya çalışan başına birden çok öğe kullanma arasındaki dengeyi tartışır. Ayrıca, öğe bazında ayrıntı düzeyinde veya grup ayrıntı düzeyinde bilgi işlem arasındaki seçimi ve verilerin yeniden kullanımı ile paralelliğin nasıl dengeleneceğini incelerler. Video, bu kararların matris boyutu ve çıkış arabelleği boyutu gibi çeşitli faktörlere bağlı olduğunu belirterek sona eriyor.
  
  
• 00:40:00 Videonun PyOpenCL ve PyCUDA ile GPU programlama hakkındaki bu bölümünde, konuşmacı hesaplamalardaki ayrıntı düzeyini ve bir hesaplamanın 70'i doldurması için gereken minimum ayrıntı düzeyini tartışıyor, böylece alan doldurma gereksinimlerini bunun katları ile karşılıyor diğer hesaplamalar için uygulanan minimum ayrıntı düzeyi. Kodun performans yönü ve esneklik yönü, konuşmacının kutunun boyutuna göre paralel olarak yapılan şeylerin sırasını gösteren bir grafik sunmasıyla ve aksine kodun performansını artırmanın kalıcı değerini vurgulayarak tartışılır. donanıma güvenmek için. Bir varyasyon formülasyonu ve akış terimi de CS perspektifinden vurgulanmıştır.
  
  
• 00:45:00 Bu bölümde konuşmacı, matematiksel gösterimle yazılmış bir kağıttan sıkı bir iç döngüyü yazıya dökmenin ve bunu koda uygulamanın zorluğunu tartışıyor. Bu zorluğun üstesinden gelmek için, uygulama, makalenin matematiksel gösterimiyle yakından eşleşmelidir. Ek olarak, yürütülen kod ile kullanıcının kodu arasında bir düşünme katmanına sahip olmak, kod oluşturmanın göz ardı edilemez bir faydasını sağlar. Konuşmacı, yüksek performanslı kodun PyOpenCL ve PyCUDA kullanılarak yazılabileceğini ve performansın üst uçta elle ayarlanmış bir uygulamayla karşılaştırılabilir olduğunu açıklıyor. Ayrıca bir GTX 280'de bellek bant genişliğini aştıklarını ve fazladan önbellek kullanmanın performansa yardımcı olduğunu belirtiyorlar.
  
  
• 00:50:00 Bu bölümde konuşmacı, sınırlı bellek alanı nedeniyle hesaplama matris ürünlerinin zorluklarını tartışıyor. Hesaplama verimliliğine rağmen, bellek tüm işi depolamak için yeterli değildir ve araştırmacıların işlemleri gerçekleştirmek için matrisi daha küçük parçalara ayırması gerekir. Ayrıca, kısa ve kalın veri kümelerinde iyi çalışan matris ürününün GPU sistemleriyle ayarlanmasının kolay olmadığının altını çiziyorlar çünkü kimse onu GPU'lar için optimize etmiyor. CPU'lar, kısa veri kümeleri için önemsiz üçlü döngü matris matrisini daha verimli bir şekilde işleyebilse de, GPU sistemi yine de daha iyidir - 16 GPU, 64 Superior Court PC'ye kıyasla daha hızlı performans gösterir.
  
  
• 00:55:00 Bu bölümde konuşmacı, bellek bant genişliği ve gerçek dünya senaryolarının pratik karşılaştırması açısından CPU ve GPU'nun performansını tartışıyor. Ayrıca, pratik amaçlar için, makineye eklenen çekirdek sayısından ziyade gerçek performansı teorik en yüksek performansla karşılaştırmanın daha iyi olduğunu vurguluyor. Konuşmacı ayrıca, çift kesinlik kullanırken performansı iyileştirme potansiyelinden bahsediyor ve hesaplamanın doğruluğundan ödün vermeden daha iyi sonuçlar elde etmek için hesaplamayı manipüle etme olasılığından bahsediyor. Bölüm, konuşmacının zaman entegrasyonu ve PyOpenCL ve PyCUDA ile GPU programlamadaki aktörler ile ilgili bazı önemli soruları vurgulaması ile sona erer.
  
  
• 01:00:00 Videonun bu bölümünde konuşmacı, PyOpenCL ve PyCUDA ile birlikte komut dosyası oluşturma ve çalışma zamanı ortak oluşturma kullanmanın faydalarından bahsediyor. Videoda görülen Maxwell çözüm düzlemleri ve nefes alma güçleriyle gösterildiği gibi, zaman adımlarını daha az ağrılı hale getirmek ve uygulamaların performansını iyileştirmek gibi birçok fayda sağlayabileceğini açıklıyor. Bu araçları birlikte kullanmanın harika bir fikir olabileceğini ve kesinlikle yapılabilecek daha çok şey olduğunu söyleyerek sözlerini bitiriyor.

[MetaQuotes]

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

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

In this video, the speaker provides an overview of GPGPU computation, focusing primarily on CUDA and including OpenCL. The CUDA programming model aims to make GPU hardware more accessible and inherently scalable, allowing for data parallel programming on a range of different processors with varying degrees of floating-point pipelines. The lecture delves into the syntax of writing a CUDA program, the thread hierarchy in the CUDA programming model, the CUDA memory hierarchy, memory consistency and the need to use memory fence instructions in order to enforce ordering of memory operations, and the importance of parallel programming in modern platforms with CPU and GPU. Finally, the speaker discusses OpenCL, a more pragmatic and portable programming model that has been standardized by organizations like Chronos and involves collaboration between various hardware and software vendors, like Apple.

The speaker in the video discusses the differences between CUDA and OpenCL programming languages. He notes that both languages have similarities, but CUDA has a nicer syntax and is more widely adopted due to its mature software stack and industrial adoption. In contrast, OpenCL aims for portability but may not provide performance portability, which could impact its adoption. However, OpenCL is an industry standard that has the backing of multiple companies. Additionally, the speaker talks about the methodology for programming a CPU vs GPU and the use of Jacket, which wraps Matlab and runs it on GPUs. The speaker concludes by discussing how the program changes every year based on participant feedback and encourages attendees to visit the par lab.

• 00:00:00 In this section, the speaker introduces himself and outlines the agenda for the lecture on GPGPU computation, focusing primarily on CUDA and including OpenCL. He gives a brief overview of GPU hardware and its evolution from specialized, non-programmable units for graphics to more powerful and flexible, programmable units with the introduction of CUDA and OpenCL. The CUDA programming model aims to make GPU hardware more accessible and inherently scalable, allowing for data parallel programming on a range of different processors with varying degrees of floating-point pipelines.
  
  
• 00:05:00 In this section, the speaker explains the goal of making SIMD hardware accessible to general-purpose programmers, which requires expressing many independent blocks of computation in a way that allows for scalability. The speaker delves into the syntax of writing a CUDA program, which involves accessing the hardware that the GPU has and using a multiple instruction multiple data thread abstraction that executes in sindi on the actual GPU. The CUDA mem copies are emphasized as the basic way to communicate between the host and the device, and the speaker notes that the communication travels over the PCI Express link in the system, which is relatively slow, making it necessary to minimize data transfers for optimal performance. A brief overview of vector computing is also provided.
  
  
• 00:10:00 In this section, the video explains how to change standard C++ code for vector addition into a parallel CUDA program. By adding tags, the program is compiled to run on the GPU, and threads use block and thread indexes to determine which element of the array each thread should work on. The video also notes that getting simple CUDA programs working is relatively easy, but optimizing for performance takes additional effort. Additionally, the video provides an overview of the CUDA software environment, the hierarchy of threads in the CUDA programming model, and the GPU architecture, which is composed of streaming multiprocessors.
  
  
• 00:15:00 In this section of the video, the speaker discusses the structure of the grids and thread blocks that execute in parallel on the GPU. A grid is a set of up to 32 thread blocks, and each thread block can execute up to 1,000 CUDA threads. Each CUDA thread is a lightweight, independent execution context with its own program state, which can load from any address in the GPU DRAM. Additionally, groups of 32 CUDA threads form a warp, which executes in lockstep and is crucial for high-bandwidth memory access. The speaker explains that warps are a performance optimization detail, but they are important for maximizing the efficiency of the execution hardware.
  
  
• 00:20:00 In this section, the speaker explains the fundamental building blocks of writing code for NVIDIA GPUs using CUDA. A thread block is like a virtualized multi-threaded core that can dynamically configure the number of CUDA threads, registers, and L1 cache it has access to, based on specified data size. A thread block typically includes a data parallel task of moderate granularity, and all the threads within the block share the same block index identifier. The threads within a block can synchronize via barrier-like intrinsic or communicate via fast on-chip shared memory. A grid is a set of thread blocks, and all thread blocks within a grid have the same entry point, differing only in the block index number. The program must be valid for any interleaving of the block execution, and it's a good idea to have many thread blocks per grid to occupy the entire GPU. The highest level of the thread hierarchy is the stream, which is optional but necessary for concurrent execution of multiple kernel functions.
  
  
• 00:25:00 In this section, the speaker discusses the CUDA memory hierarchy, starting with the per-thread local memory that acts as a backing store for the register file. Each CUDA thread has private access to a configurable number of registers specified at compile time, with the memory system aligning to the thread programming model. There is also scratchpad memory that can be used either as 16 kilobytes of L1 cache and 48 kilobytes of software-managed scratchpad or the other way around, dynamically configurable when calling the kernel. The global memory is much more expensive than on-chip memories, with over a hundred times the latency in terms of the number of cycles. The registers and on-chip memories hold the state of the program while the global memory holds the persistent state.
  
  
• 00:30:00 In this section, the speaker discusses the memory hierarchy of GPUs and CPUs. The GPUs have higher bandwidth in aggregate to the L1 caches compared to the global DRAM, with a modder size GPU having approximately 100 gigabytes per second access to DRAM. Additionally, there are other components of the memory hierarchy that are occasionally useful such as the 64-kilobyte constant memory and the CUDA texture memory. Multiple GPUs can be used with each having their own independent global memory that is separate from the CPUs memory. The most important aspect of the CUDA memory hierarchy is the communication within a thread block using the fast onship shared memory, which requires the use of the sync threads function to synchronize the threads within a thread block.
  
  
• 00:35:00 In this section, the lecturer provides a code snippet that transposes a matrix by using shared memory, which is crucial in expressing significantly more concurrency than memory bandwidth. While shared variables can be declared statically via tags on on-begin and end, entire arrays can be allocated and dynamically using extern via integer indices. Scratch pads and synchronous threads are essential for almost all communication within a thread block, with the exception of data that's shared between threads. Accessing shared memory can lead to bank conflicts which can seriously reduce performance. This issue can be mitigated by interleaving pointers so that a bank can be accessed without causing any time lag whatsoever. Finally, the lecturer speaks of atomic memory operations which, although costly, give users the ability to access the same memory location from all threads in a program.
  
  
• 00:40:00 In this section, the speaker discusses memory consistency and the need to use memory fence instructions in order to enforce ordering of memory operations. The hardware automatically synchronizes accesses from multiple threads, but if the programmer doesn't use memory fence instructions, some additions may not take effect. The speaker also explains how certain operations, such as exchange and compare and swap, are useful for implementing spin locks. They caution that memory accesses cannot be assumed to appear globally in the same order they were executed due to how the memory system achieves high performance. Finally, the speaker touches on how CUDA is designed to be functionally forgiving, but the hardware implementation is crucial for getting performance out of it.
  
  
• 00:45:00 In this section, the speaker explains the concept of thread blocks, which are equivalent to a single streaming multiprocessor, and how they have access to several memory resources such as register files, L1 cache, instruction cache, and texture units. A grid, comprising several thread blocks, can take advantage of multiple streaming multiprocessors on a GPU, and frequently, one grid is enough to saturate the entire GPU. However, in scenarios where the grids are not large enough, several streams must execute multiple grids in parallel to cover the entire GPU. To hide the execution latencies of a functional unit and PCI Express transfers, the speaker suggests having multiple warps within the same thread block executing independently while actively using shared memory and L1 cache. Since memory utilization dominates performance tuning, it is essential to reuse every byte loaded from memory at least ten to twenty times to optimize performance, and the speaker provides further guidance on how to improve memory usage.
  
  
• 00:50:00 In this section of the video, the speaker discusses the importance of parallel programming in modern platforms with CPU, GPU, and other processors. He states that every program should take advantage of all the computational resources it needs, and the world is getting more heterogeneous in a lot of ways. He also stresses the need for an industry standard for accessing parallel hardware to write maintainable parallel software, and higher-level programming environments in SDKs for writing parallel code. Additionally, he mentions the various failed programming languages, and that programs must not focus on being beautiful, but rather on finding a good programming model. The speaker also talks about OpenCL, stating that it tries not to be beautiful, and provides an alternative to CUDA.
  
  
• 00:55:00 In this section, the speaker discusses the importance of pragmatism and portability in programming models for GPUs, as they need to be able to run on a variety of hardware and have a long software lifetime. This poses a problem for CUDA, which only runs on Nvidia's hardware, and is very specific and typed, making it difficult for some to adopt. OpenCL, on the other hand, is a more pragmatic and portable programming model that has been standardized by organizations like Chronos and involves collaboration between various hardware and software vendors, like Apple. The high-level view of OpenCL is similar to CUDA in terms of modeling the platform, and it uses command queues, work items, and a similar memory model. However, the syntax for OpenCL is much more complex and has hundreds of different functions for various operations. The vector addition example is presented again with OpenCL code for the kernel function, which involves removing the for loop, adding a kernel tag, and additional tags to pointers.
  
  
• 01:00:00 In this section, the speaker discusses the differences between CUDA and OpenCL, both of which allow users to program different kinds of hardware. While they share similar syntaxes, CUDA offers a more mature software stack and greater industrial adoption, resulting in a wider range of applications. On the other hand, OpenCL aims for portability, but may not provide performance portability, which could hinder its adoption if not addressed. Nevertheless, OpenCL is an industry standard and has the backing of multiple companies, giving developers confidence in their investment in its software. Despite OpenCL being a rival for CUDA, Nvidia still supports it, and the speaker clarifies that Nvidia may not produce optimized code for OpenCL.
  
  
• 01:05:00 In this section, the speaker talks about the similarities and differences between OpenCL and CUDA programming languages. While both have similarities, the CUDA programming language provides a nicer syntax, and it is not necessary to know any of the OpenCL API to use it. The primary reason the compilers are different is entirely pragmatic as NVIDIA chose not to make their OpenCL compiler open source. The methodology for programming a CPU vs. GPU is to target the GPU and get rid of all the parallelization within a thread block, turning a thread block into a P thread or an openmp thread running on a single CPU core, and mapping the warps into SSE instructions. The speaker also talks about Jacket, which wraps Matlab and runs it on GPUs, although it is hard to tell how much percentage-wise a program like Jacket can tap into CUDA's full potential.
  
  
• 01:10:00 In this section, the speaker discusses how they change the program every year based on participant feedback. They plan to send out a form requesting what attendees liked, didn't like, and what could be improved. A panel will be created where speakers will join together to have casual discussions and debates on stage. Attendees have also asked to see the par lab, so they are encouraged to visit and see the space for themselves. Finally, the speaker thanks everyone and wishes them a good rest of their semester.

[MetaQuotes]

Lambert Labs'ta Öğrenmek: OpenCL Nedir?

OpenCL nedir?

OpenCL ile ilgili bu videoda sunum yapan kişi grafik işleme birimlerini (GPU'lar) ve bunların genel amaçlı bilgi işlem için nasıl kullanılabileceğini açıklamadan önce grafik programlamada kullanımlarını tanıtıyor. OpenCL daha sonra, geliştiricilerin platformdan bağımsız olurken satıcıya özel optimizasyonlar elde etmelerini sağlayan bir API olarak sunulur ve konuşmacı, optimum GPU performansı elde etmek için görev tasarımının önemini vurgular. OpenCL'de senkronizasyon anlatılmakta ve C benzeri bir dil kullanılarak örnek bir GPU programı sunulmaktadır. Konuşmacı ayrıca OpenCL'nin hesaplamayı nasıl önemli ölçüde hızlandırabileceğini gösteriyor ve GPU'larla çalışmak için tavsiyeler veriyor.

• 00:00:00 Bu bölümde sunum yapan kişi, grafik işleme birimlerinin (GPU'lar) geleneksel olarak ne için kullanıldığını açıklar; bu, resimlerin gerçek zamanlı olarak işlenmesi veya özel ve yüksek performanslı donanım gerektiren önceden oluşturulmuş uygulamalarda grafik programlamadır. Genel amaçlı GPU programlama, bir grafik kartının hesaplama açısından oldukça yoğun olan ve yüksek performans gerektiren grafikler dışındaki görevler için kullanılması olarak tartışılır. OpenCL daha sonra, satıcıya özgü tüm çerçeveler ve uygulamalar için ortak bir arabirim sağlayan bir API olarak tanıtılır ve bu, GPU'lar son derece uzmanlaşmış ve platforma bağımlı parçalar olduğu için platformdan bağımsız olurken yine de satıcıya özel optimizasyonlar elde etmeyi mümkün kılar. donanım.
  
  
• 00:05:00 Videonun bu bölümünde konuşmacı, GPU optimizasyonu için iyi çalışan görevlerin özelliklerini tartışıyor. Görevleri, farklı iş parçacıklarında aynı anda çalıştırılabilen daha küçük alt görevlere bölmek önemlidir. Alt görevler, birden fazla iş parçacığı üzerinde çalışacak şekilde şekil ve bileşim olarak neredeyse aynı olmalıdır. Çalışma grupları arasında senkronizasyon gerekmediği için görevler senkronizasyon açısından birbirinden bağımsız olmalıdır. Video, alt görevlerin birbirinden ne kadar farklılaştığını, performansın o kadar kötü olduğunu ve CPU kullanımının daha hızlı olabileceğini vurguluyor. Bu nedenle, GPU işlem gücünden yararlanmak için görevler dikkatli bir şekilde tasarlanmalı ve optimize edilmelidir.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde, konuşmacı OpenCL'deki senkronizasyonun ana yolu olan bariyer fonksiyonunu açıklamaktadır. Bu işlev, herhangi bir iş parçacığının devam edebilmesi için tüm iş parçacıklarının ulaşması gereken bir kontrol noktası görevi görür. Süper performans göstermese de bariyer işlevi, tüm iş parçacıklarının doğru anlarda senkronize edildiğinden emin olmak için hala kritik öneme sahiptir. Konuşmacı daha sonra C'ye çok benzer bir dilde yazılmış örnek bir GPU programı sunmaya devam ediyor ve farklı parametreleri ve kodun mantığını açıklıyor. Son olarak konuşmacı, Python ve OpenCL kullanarak ilk milyon kare sayıları hesaplayan bir program üzerinde bir kıyaslama testi gerçekleştirir.
  
  
• 00:15:00 Bu bölümde konuşmacı, bir milyon sayıdan oluşan bir dizi alan ve her birinin karesini alan Python betiklerini tartışıyor. Daha sonra Python'daki çoklu işlem kitaplığını keşfederler ve beş boyutlu bir iş parçacığı havuzu oluştururlar, ancak onu paralel olarak çalıştırmanın aslında hesaplamayı yavaşlattığını görürler. Son olarak, program belleğinde bir dizi olarak saklanan bir C çekirdek işlevini kullanan bir OpenCL örneği gösterirler ve çekirdek işlevini yürütmek için gerekli standart kodu gözden geçirirler. OpenCL örneğinin yürütülmesi bir milisaniye sürer, bu önceki Python uygulamalarından önemli bir gelişmedir.
  
  
• 00:20:00 Bu bölümde konuşmacı, GPU programlamanın, 160 milisaniyeden yaklaşık 1 milisaniyeye (100 katlık bir hız) indirerek koddaki bir darboğazı önemli ölçüde hızlandırabileceğini açıklıyor. Bu tür bir hızlanma büyük bir fark yaratabilir ve iki büyüklük sırası kodda bir darboğaz "yapabilir veya bozabilir". Google Cloud, buluttaki GPU'lara erişim sunsa da, geliştiricilerin GPU'larla çalışmasının en iyi yolu, uzak makinelerde çalışmak yerine yerel bir GPU'ya erişebilmektir. OpenCL, farklı GPU donanımları için agnostiktir, dolayısıyla GPU donanımlarından bağımsız olarak geliştiriciler tarafından kullanılabilir. Bununla birlikte, alt görev işlevinin açık olması gerektiğinden, alt görevlerin dikkatli bir şekilde tasarlanması gerektiğinden, geliştiricilerin GPU'dan en iyi şekilde yararlanmak için sorunlara nasıl yaklaşacaklarını dikkatlice tasarlamaları gerekir.

[MetaQuotes]

OpenCL ile Hızlandırılmış Makine Öğrenimi

OpenCL ile Hızlandırılmış Makine Öğrenimi

"OpenCL ile Hızlandırılmış Makine Öğrenimi" web seminerinde konuşmacılar, makine öğrenimi uygulamaları için OpenCL'de yapılabilecek optimizasyonları tartışıyor. Konuşmacılardan biri, açık kaynak OneDNN kitaplığını kullanan Intel GPU'larda OpenCL ve montajı nasıl karşılaştırdıklarını özetliyor. Intel donanımını optimize etmeye odaklanırlar, ancak diğer donanımlar için arabirimler sağlarlar ve birden çok veri türü ve biçimini desteklerler. Grup ayrıca makine öğrenimi iş akışlarını OpenCL ile optimize etmenin zorluklarını ve OpenCL'nin popüler makine öğrenimi çerçevelerine entegrasyonunu tartışıyor. Ayrıca, OpenCL kullanımının farklı çerçevelerde birleştirilmesinin gecikmiş olabileceğini belirtiyorlar. Son olarak, konuşmacılar Qualcomm'un makine öğrenimi uzantısını kullanmanın, özellikle görüntü işleme uygulamalarında önemli olan evrişim gibi bazı önemli operatörler için performans avantajlarını tartışıyorlar.

"OpenCL ile Hızlandırılmış Makine Öğrenimi" videosunda panelistler, hesaplamalı fotoğrafçılık ve doğal dil işleme dahil olmak üzere makine öğreniminin kullanılabileceği çeşitli kullanım durumlarından bahsettiler. Makine öğrenimi iş yüklerini optimize etme ve araştırma sonuçlarına göre ölçeklendirme ihtiyacını vurguladılar. Ek olarak panelistler, konuşmayı makine öğrenimi kullanan gelişmiş kullanıcı arabirimleri için önemli bir büyüme alanı olarak tanımladılar. Oturum, tartışmaya katıldıkları için birbirlerine ve izleyicilere teşekkür edilerek ve katılımcılara anket aracılığıyla geri bildirimde bulunmaları hatırlatılarak sona erdi.

• 00:00:00 Web seminerinin bu bölümünde, Chronos Grubu Başkanı Neil Trevitt, Chronos topluluğu ile makine öğrenimi donanımı arasında sürekli iletişimi güçlendirmeyi amaçlayan açık bir forum olan Chronos Makine Öğrenimi Forumu hakkında kısa bir genel bakış sunuyor. yazılım toplulukları. Trevitt, OpenCL'nin makine öğrenimi ve çıkarım pazarında zaten yaygın olarak kullanıldığını ve OpenCL'ye yapılan son uzantıların çoğunun makine öğrenimi ve çıkarım hızlandırmasıyla ilgili olduğunu belirtiyor. Makine öğrenimi forumu, geliştiricilerin girdi sağlaması ve Chronos'un daha geniş topluluğa güncellemeler ve yol haritası bilgileri sunması için bir fırsattır.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde, Intel'de bir yapay zeka algoritma mühendisi olan konuşmacı, açık kaynak kitaplığı OneDNN'yi kullanarak makine öğrenimi iş yüklerini optimize etmek için OpenCL ile Intel GPU'larda derlemeyi karşılaştırma konusundaki çalışmalarını tartışıyor. Ekiplerinin Intel donanımını optimize etmeye odaklandığını, ancak aynı zamanda diğer donanımlar için arabirimler sağladığını ve birden çok veri türü ve biçimini desteklediğini açıklıyor. Soruna ve donanıma dayalı olarak en uygun uygulamayı seçmek için tam zamanında derleme tabanlı bir mimari kullanırlar ve hem gelecek hem de mevcut tümleşik GPU'lar için optimize ederler. Karşılaştırmalarının sonuçlarını ve karşılaştıkları sorunları tartışarak onları optimizasyon kararlarına yönlendiriyor.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde, konuşmacı GPU'nun nasıl bölündüğünü ve vektör motoru ile matris motorunun ana hesaplamayı nasıl gerçekleştirdiğini tartışıyor. Konuşmacı, kıvrımları ve verileri yeniden sıralamayı nasıl optimize ettiklerini ve Intel donanımı için alt grupları ve uzantıları nasıl kullandıklarını açıklıyor. Sprv ve orak uzantıları ekleyerek daha basit erişim sağlama planları olduğundan bahsediyorlar. Ayrıca, Intel GPU'larda derleme üretimi için ac plus kitaplığını kullanarak, kendi montaj yönlerini de tartışıyorlar. Son olarak, optimizasyon yoluyla OpenCL'de elde edebildikleri önemli hızlanmalardan bahsediyorlar.
  
  
• 00:15:00 Bu bölümde, konuşmacı OpenCL ve motor uygulamalarına ilişkin analizlerini tartışıyor ve OpenCL uygulamasının belirli koşullar altında daha kısa okuma talimatları ve ekstra talimatlar yaydığını belirtiyor. Ancak, bu sorunların temel olmadığını ve uygulamayı değiştirmek için Intel'in derleyici ekibiyle birlikte çalışarak çözülebileceğini belirtiyorlar. Konuşmacı ayrıca, uygulamadaki boşlukları ortaya çıkarmak için yararlı olan ancak üretkenlik için zayıf olan birleştirme kullanımını tartışır. Son olarak, soruna yönelik optimizasyon dönüşümlerini belirtme yeteneği ile daha hızlı kod üretimine izin veren bir montaj oluşturucuyu benimsediklerinden bahsediyorlar.
  
  
• 00:20:00 Bu bölümde, konuşmacı, birden fazla uygulamanın çoğalmasını önlemeye yardımcı olabilecek yalnızca belirli bir dönüşümü kullanarak optimizasyonlarını nasıl daha etkili bir şekilde oluşturabileceklerini tartışıyor. Ardından, Qualcomm'un mobil cihazlarda hızla büyüdüğünü belirttiği hızlandırılmış makine öğrenimine yardımcı olmak için desteklediği uzantıları ve özellikleri tartışan Balaji Kalidas'a odaklanılıyor. GPU'lar popüler bir seçenek olmaya devam etse de konuşmacı, mobil cihazlarda verimli makine öğrenimi sağlamak için güç tüketiminin, düşük gecikmeli gönderimin ve çip üzerindeki sistemdeki diğer bloklarla senkronizasyonun ele alınması gereken temel hususlar olduğunu belirtiyor. Konuşmacı, bu endişelere yardımcı olmak için verilerin sıfır kopya içe/dışa aktarımı ve Android donanım arabelleğinin içe/dışa aktarılması ve DMA güçlendirmesi gibi özelliklerden bahseder.
  
  
• 00:25:00 Bu bölümde konuşmacı, GPU'larında op düzeyinde makine öğrenimini hızlandırmak için bir Qualcomm satıcı uzantısı olan CL qcom ml-ops uzantısını tartışıyor. Uzantı, komut ipuçları, olaylar ve arabellekler dahil olmak üzere mümkün olduğunca mevcut OpenCL yapılarını kullanır ve diğer OpenCL çekirdekleriyle tamamen birlikte çalışabilir. Uzantının ana kullanım durumlarından biri, transfer öğrenimine, kişiselleştirmeye ve birleştirilmiş öğrenmeye izin veren uç eğitimidir, ancak uçta eğitim için birincil sınırlayıcı faktör bellek ayak izidir. Bunu ele almak için konuşmacı, tensör parti boyutunu birde tutmak ve parti tamamlanana kadar bir dizi ileri ve geri geçiş yapmak için değiştirilmiş bir yaklaşım kullanan tensör partisi bir yaklaşımını açıklar. Bu yaklaşım, bellek ayak izini azaltırken daha büyük toplu iş boyutuyla eğitimle aynı sonuçları sağlar.
  
  
• 00:30:00 Bu bölümde konuşmacı, makine öğrenimi görevlerini hızlandırabilen çeşitli OpenCL uzantılarını tartışıyor. Bahsedilen ilk uzantı, sekiz bitlik sayısallaştırılmış DNNS'yi uygularken önemli performans avantajları sağlayabilen sekiz bitlik bir nokta ürünü satıcı uzantısıdır. Tartışılan bir sonraki uzantı "clq com kaydedilebilir sıralar"dır; bu, özel bir gönderme çağrısıyla yeniden yürütülebilen bir ND aralığı çekirdek komutları dizisinin kaydedilmesine izin vererek CPU güç tüketiminde ve çok önemli olan gönderme gecikmesinde önemli iyileştirmeler sağlar. akış modunda makine öğrenimi kullanım durumları. Sıfır kopya, alt grup işlemleri, kayan nokta atomları, arabellekten genelleştirilmiş görüntü ve komut arabelleği kaydı ve yeniden oynatma gibi diğer uzantılar da makine öğrenimi için kullanışlıdır ve Qualcomm uzantıları olarak mevcuttur veya Chronos'tan gönderilir.
  
  
• 00:35:00 tek tek göndermektense hepsi bir kerede gönderilebilen daha büyük bir çekirdek partisine sahip olmak daha verimli olabilir. Kaydedilebilir sıralar burada devreye girer, çünkü her örnek arasında değişen yalnızca bir veya iki argümanla büyük bir çekirdek yığınının kaydedilmesine ve önceden işlenmesine izin verirler. Bu, uygulamanın yapması gereken iş miktarını önemli ölçüde azaltır ve CPU gücünden tasarruf sağlar. Ek olarak, maksimum GPU kullanımını sağlamaya ve gönderiler arasındaki boşta kalma sürelerini en aza indirmeye yardımcı olur. Bu, yüzlerce çekirdeğin sırayla çalıştırılmasını gerektiren makine öğrenimi modelleri için özellikle önemlidir. Genel olarak, kaydedilebilir kuyruklar, OpenCL kullanarak makine öğrenimi hızlandırma verimliliğini artırmak için değerli bir uzantıdır.
  
  
• 00:40:00 Bu bölümde grup, gruplama işinin en uygun zamanını ve boyutunu belirlemenin yanı sıra yıkama da dahil olmak üzere makine öğrenimi iş akışlarını OpenCL ile optimize etmenin zorluklarını tartışıyor. Carbon Queues gibi araçların bu sorunları çözmeye yardımcı olabileceğinden bahsediyorlar. Derleme zamanlarının OpenCL ile büyük bir engel olduğu konusu da tartışılmıştır, ancak bu çözülmesi basit bir problem değildir. Grup, oluşturulan çekirdek sayısını potansiyel olarak azaltmak için OpenCL düzeyinde uzmanlık sabitinin kullanılmasını önerir, ancak uygulama çok fazla çalışma gerektirir. Ayrıca performans optimizasyonu için LLVM'nin potansiyel kullanımını tartışıyorlar, ancak şu anda önemli bir sorun olarak yavaş derleme sürelerine sahip olduğuna dikkat çekiyorlar.
  
  
• 00:45:00 Konuşma metninin bu bölümünde, konuşmacılar çalışma zamanında makine öğrenimi uygulamalarını derlemenin zorluklarını ve önceden derlenmiş ikili dosyaların kullanımını tartışıyor. Ayrıca, çok seviyeli bir çözüm olan MLIR tarafından sağlanan potansiyel çözümlere ve bunun grafik seviyesindeki ivmeyle nasıl karşılaştırıldığına da değiniyorlar. Konuşmacılar, satıcı tarafından sağlanan uzantının birkaç temel meta komut için kullanılabileceğini, bir grafik derleyicinin veya kendi çekirdeklerinizi yazmanın her iki dünyanın da en iyisini vererek her şey için kullanılabileceği konusunda hemfikirdir.
  
  
• 00:50:00 Videonun bu bölümünde, konuşmacılar OpenCL'nin özellikle mobil cihazlarda popüler makine öğrenimi çerçevelerine entegrasyonunu tartışıyor. Halihazırda OpenCL kullanan bir dizi açık kaynak çerçevesi olduğundan ve TensorFlow Lite'ın zaten iyi çalışan bir OpenCL arka ucuna sahip olduğundan bahsediyorlar. Ancak, farklı satıcıların genel bir uygulamayla performansın sürdürülmesine katkıda bulunmaları gerekebileceğinden, OpenCL'yi genel çerçevelere entegre ederken performans ve performans taşınabilirliğinin bir sorun olmaya devam ettiğini belirtiyorlar. Ayrıca, OpenCL kullanımının farklı çerçevelerde birleştirilmesinin gecikmiş olabileceğini de öne sürüyorlar.
  
  
• 00:55:00 Bu bölümde konuşmacı, yalnızca TVM veya Tensorflow Lite kullanmaya kıyasla Qualcomm'un makine öğrenimi uzantısını kullanmanın önemli bir performans avantajı olduğunu açıklıyor. Fayda, geliştiricinin kendi çekirdeğini yazmak ve onu GPU'lar için optimize etmek için ne kadar çaba harcadığına bağlı olarak değişecektir. Evrişim gibi belirli anahtar operatörler için de açık bir avantaj vardır. Konuşmacı, gelecekte bu kilit operatörleri hızlandırarak daha fazla değer sunmayı umuyor. Panel ayrıca, görüntü işlemenin baskın bir alan olduğu, makine öğrenimini hızlandırma talebini artıran uygulama alanlarını da tartışıyor.
  
  
• 01:00:00 Videonun bu bölümünde panelistler, hesaplamalı fotoğrafçılık ve doğal dil işleme gibi makine öğreniminin kullanım alanı alanlarını tartıştı. Ayrıca, makine öğrenimi iş yüklerini optimize etmenin zorluklarından ve araştırma sonuçlarına göre ölçeklendirme ihtiyacından da bahsettiler. Ayrıca panelistler, makine öğrenimini kullanan gelişmiş kullanıcı arayüzlerinin önemli bir büyüme alanı olacağına ve konuşmanın da bunun bir parçası olduğuna dikkat çekti. Sonunda oturum sona erdi ve panelistler tartışmaya katıldıkları için birbirlerine ve izleyicilere teşekkür ettiler ve moderatör katılımcılara geri bildirim için bir anket doldurmalarını hatırlattı.

[MetaQuotes]

Mandelbulber v2 OpenCL "hızlı motor" 4K testi

Mandelbulber v2 OpenCL "hızlı motor" 4K testi

Bu, kısmen uygulanmış OpenCL işleme motoruyla Mandelbulber v2 kullanılarak uçuş animasyonu oluşturma denemesidir. Bu testin yapılmasının nedeni, uzun render sırasında uygulamanın kararlılığını ve kamera yüzeye çok yakınken render işleminin nasıl davrandığını kontrol etmekti. OpenCL çekirdek kodu yalnızca tek duyarlıklı kayan noktalı sayılar kullanarak çalıştığından, 3B fraktalların derin yakınlaştırmalarını yapmak mümkün değildir. Bu animasyonu 4K çözünürlükte oluşturmak nVidia GTX 1050'de sadece 9 saat sürdü.

[MetaQuotes]

Mandelbox uçuşu OpenCL

Mandelbox uçuşu OpenCL

Bu, Mandelbulber v2 OpenCL alfa sürümüyle işlenen mandelbox fraktalının bir test oluşturucusudur.

[MetaQuotes]

[3D FRATAL] Kehanet (4K)

[3D FRATAL] Kehanet (4K)

Mandelbulb3D'den 4K olarak işlendi.