This is my first YouTube lecture. It provides a high-level overview of OpenCL 1.2, the standard, and the models within it. This lecture provides you with a...
在这段关于 OpenCL 1.2:OpenCL C 的视频中,演讲者介绍了 OpenCL C,它是为设备编程而设计的 C 的修改版本,具有一些关键差异,例如固定类型大小和内联函数的能力。他们讨论内存区域、向量、结构和内核,以及如何实现向量化代码。他们强调使用本地和常量内存的重要性,并建议在使用扩展时要谨慎。演讲者强调了解 OpenCL C 的基本结构和工作原理以获得最佳性能的重要性,并鼓励观众继续学习 OpenCL 及其相关模型。
00:00:00 在本节中,视频介绍了 OpenCL C 作为 OpenCL 设备编程的主要语言。 OpenCL C 是针对设备的 C 编程语言的修改版,但与传统的 C99 存在一些差异,包括没有函数指针和递归,以及可以内联函数调用。尽管存在这些差异,但 OpenCL C 并不是 C 的子集,因为它具有一些 C99 中不存在的功能。本节涵盖一些重要的基础知识,例如内存区域、向量运算、结构、函数和内核,目的是提供足够的背景知识,以便观众可以开始高效地使用 OpenCL。
00:05:00 在本节中,将讨论 OpenCL C 和 C 之间的区别。 OpenCL C 使用二进制补码为有符号整数提供了具体表示,而 C 没有指定这一点。 OpenCL C 类型具有固定的大小,包括向量和图像类型,这些类型在 C 中不存在或不太优雅地实现。此外,OpenCL C 定义了整数类型的大小,例如 char、short、int 和 long,以及它们的符号和未签名的版本。请务必记住,主机和设备类型在 OpenCL C 中不同,应该使用中间件或库来确保它们之间正确的数据传输。
00:10:00 在本节中,演讲者讨论了 OpenCL C 内存模型以及如何使用关键字来指定内存区域,例如私有、常量、本地和全局。在 OpenCL C 中,了解内存的位置很重要,因为某些类型无法在主机和设备之间通信。演讲者还介绍了向量的概念,并讨论了为处理器中发生的操作获取良好向量化代码的不同方法。不允许将指针从一个内存区域移动到另一个内存区域,但可以从一个内存空间复制到另一个内存空间。
00:15:00 在本节中,演讲者讨论了可用于矢量化代码的各种选项,并强调 OpenCL C 是实现矢量化的一种自然而有效的方式。 OpenCL C 中的向量类型是一等公民,用户可以直接访问。向量之间的分量运算涉及使用通用运算符,可以是加法、减法、乘法或任何其他关系运算符。但是,在比较向量时,关系运算符可能会造成混淆,因为结果是一个向量,其中包含按组件进行的布尔运算,因此用户需要注意这一点。最后,标量和向量之间的混合操作是未定义的,因此用户在执行此类操作时需要小心。
00:20:00 在本节中,讲师讨论了 OpenCL C 中的向量运算和寻址。向量可以对向量或标量进行运算,这些向量或标量将被填充到向量的大小,并且可以使用点访问向量的分量带有以十六进制表示的特定组件编号的符号。讲师指出,更高级别的问题是为什么要使用 OpenCL 矢量类型,并解释说使用矢量可以在程序员和编译器之间清晰地传达矢量操作,并且可以带来更好的性能,因为编译器可以更好地优化矢量操作.最后,讲师提到 OpenCL C 还支持使用结构和联合来聚合数据。
00:25:00 在本节中,演讲者讨论了 OpenCL C 结构的使用以及在主机和设备之间小心处理数据交换的重要性。他们建议避免使用 OpenCL C 结构,因为它会导致性能问题,并且在复制数据时很难获得正确的二进制布局。演讲者继续谈论函数,以及它们如何只是普通的 C 函数,除了禁止递归之外没有什么特别之处。他们还提到私有内存空间隐含在参数中,这在以相同方式处理不同内存区域时可能会导致问题。最后,演讲者将内核描述为设备执行的入口点,并解释了内核参数是如何指向全局或只是被复制的值的指针。
00:30:00 在本节中,演讲者展示了一个 OpenCL C 程序,该程序将两个数组相加并将结果按组件存储在相同位置。该程序使用 get_global_ID 和其他相关函数来访问全局工作大小、工作组大小和全局偏移量。演讲者强调了尽可能使用本地内存以获得最佳性能的重要性,并提供了一种通过在参数列表中提供参数来声明本地内存的方法。演讲者还建议使用“type DEP”来简化编程。
00:35:00 在本节中,演讲者讨论了 OpenCL C 内核中本地和常量内存的使用。本地内存用于存储在工作组中的所有工作项之间共享的数据,而常量内存是只读内存,也在所有工作项之间共享。需要注意的是,内核不能自己分配内存,多个内核不能相互协作。演讲者还提到 OpenCL C 中有一些属性可用于优化矢量化并将信息传递给编译器。
00:40:00 在本节中,演讲者解释了所需工作组大小对于优化内核性能的重要性。他提到当工作组大小固定时,编译器会使用特殊优化。演讲者简要介绍了 OpenCL 的图像支持,由于他专注于通用计算,因此他对此兴趣不大。此外,他还提到了类似于标准库的内置 OpenCL C 函数,包括工作项函数、数学函数、整数函数和几何函数。同步是 OpenCL C 编程模型中的一个复杂主题,因为它是为性能而设计的,并且提供了原子操作和并行性。最后,演讲者提到了 OpenCL 的扩展,一旦他们了解了 OpenCL C 的基本结构和工作原理,就可以使用这些扩展。
This video builds upon the high-level overview of OpenCL that you saw in the first video, and describes OpenCL C. You aren't going to learn everything about...
00:30:00 在本节中,引入了占用率的概念,并将其解释为可以执行的波前数量与可以执行的总数相比的衡量标准。演示了占用率的计算,并强调了它在设计更快的内核中的重要性。占用的限制因素被识别为私有和本地内存,它在所有处理元素之间共享。据解释,将 ALU 指令与 I/O 指令交织在一起对于隐藏延迟至关重要,并且拥有足够的 ALU 指令可以提高占用率,从而使内核更快。
This lecture demonstrates GPU architecture in a way that should be easily understood by developers. Once you tackle this lecture, you are well on your way t...
00:40:00 在视频的这一部分,演讲者向观众提出了一些建议。首先,他谈到了一个名为 Mac research org 的供使用 Mac 的科学家使用的在线社区,并鼓励观众加入。其次,他提到了另外两个有用的教程系列,Cocoa for Scientists 和 X Grid Tutorials,它们也可以在他们的网站上找到。最后,他要求观众通过从链接到他们网站的亚马逊商店购买商品来帮助社区,因为这将有助于支付维护服务器、硬件和其他费用的成本。
In this first episode, the Open Computing Language (OpenCL) will be introduced. Background information on what it is, why it's needed and how you can use it ...
In this episode, we'll go over the fundamentals of OpenCL. Discussing concepts that once understood, will make implementing and using OpenCL much easier. Thi...
00:40:00 在本节中,视频讨论了如何将 OpenCL 内核作为外部文件或 C 字符串加载到程序中。虽然将内核作为外部文件加载可能更干净,但如果发生任何错误,代码可能更难调试。另一方面,将内核加载为 C 字符串会使用户更难查看代码,并且有一些保护内核代码的选项。此外,该视频探讨了预编译程序与及时编译程序的优缺点。虽然预编译可以隐藏内核代码,但在不同的硬件上运行程序可能需要不同的优化,而这些优化是无法通过预编译实现的。总的来说,该视频强调这两种选择各有利弊,程序员在选择一种方法时必须仔细评估他们的需求。
In this episode we cover some questions that were asked on the forums about double-precision arithmetic, object oriented programming, clarification on global...
00:15:00 在本节中,演讲者讨论了用于流处理器的不同术语,例如标量处理器、着色处理器或核心。显卡中的核心数是指每个流式多处理器的流式处理器数量。演讲者强调 GPU 上的内核不等同于 CPU 上的内核,Nvidia 将它们分开考虑。讨论还包括用于处理超越函数的特殊函数单元、用于执行双精度浮点运算的双精度单元,以及用于在 GPU 上执行的流处理器和线程块之间共享数据的本地内存共享内存。线程处理集群被分解为 10 个控制器,为三个不同的 SM 提供服务,每个 SM 包含八个流处理器,可以同时执行八个线程块。
00:35:00 在本节中,演讲者讨论了 CUDA 编程的内存布局和访问。他们解释说,对齐加载,特别是合并加载,是将数据从全局内存获取到本地内存或寄存器的最快方式。他们还解释说,内存被划分为bank以允许多个线程同时访问它,但访问同一个bank可能会导致bank冲突,从而导致数据序列化并降低性能。此外,演讲者指出,当所有线程都访问同一个库时,库冲突的一个例外情况会导致数据被广播,并且不会发生冲突或序列化。
00:55:00 在本节中,演讲者宣传 Mac Research 网站和可用资源,从教程到专家教程和社区讨论。该网站可免费访问,包括有关 OpenCL 和其他开发人员资源的信息。演讲者还提到有一家亚马逊商店与该网站相关联,并鼓励用户通过它购买产品以支持 Mac Research。演讲者最后指出,下一个视频将重点介绍具有代码和内核优化的真实示例。
In this episode we cover some questions regarding function calls from kernels and the use of clFinish. Also, we'll discuss basic GPU architecture, memory lay...
在本视频中,主持人回答了有关GPU和OpenCL编程的问题。他们解释了 GPU 的组织结构,包括内核、流式多处理器和其他单元。还详细介绍了存储体冲突和本地内存的概念,并通过一个矩阵转置示例来演示存储体冲突是如何发生的。演讲者提供了避免 bank 冲突的解决方案,包括填充本地数据数组和读取由不同 bank 服务的不同元素。最后,演讲者在 Mac 研究网站上推广资源,并承诺在下一节中提供具有优化技术的真实示例。
00:05:00 在本节中,视频解释了 GPU 中核心或标量处理器的概念。这些内核主要执行 ALU 和 FPU 操作,但它们的功能与 CPU 中的内核不同。 10系列架构中的每个流式多处理器都有8个核心或流处理器,总共有240个核心,构成了GPU的处理能力。 GPU 具有其他单元,如双精度单元和特殊功能单元等。该视频还介绍了存储区冲突和本地内存,以及它们如何影响本地内存中的内存访问,从而导致存储区冲突。该解释有助于消除有关用于 CPU 和 GPU 的不同术语的混淆。
00:10:00 在本节中,演讲者解释了当前硬件上本地内存的概念,它分为 16 个存储体,每个存储体的长度为 1 KB。演讲者解释说,连续的 32 位字被分配给连续的 bank,并且两个或多个同时访问同一 bank 会导致内存访问的串行化,这被称为 bank 冲突。然而,演讲者指出,如果 half-warp 中的所有线程都访问完全相同的 bank 或 entry,则不会导致 bank 冲突,并且有针对这种情况的特殊处理。然后,演讲者继续解释为什么在前面介绍的矩阵转置示例中会发生组冲突,讨论了沿对角线的排列和合并的负载。
00:15:00 在本节中,演讲者通过一个 warp 示例讨论了在执行矩阵转置时可能出现的库冲突问题,该 warp 由 32 个线程组成,分为两半。 half warp 中的每个线程都分配给一个 bank,理想情况下,每个线程都应该读取和写入特定的 bank。但是,当执行矩阵转置时,warp 不同半部中的线程将从同一 bank 读取,从而导致 bank 冲突。演讲者通过图表解释了这个问题,并以元素分配给银行的例子提供了详细的解释。
00:20:00 在本节中,演讲者讨论了在 CUDA 中处理数组和共享内存时如何解决存储区冲突。通过使用从未使用过的额外值填充本地数据数组,可以增加有效共享的内存,从而避免存储体冲突。现在所有数据元素都从全局内存中读取并对齐,但写入本地内存时未对齐,这不会产生任何损失。此过程允许每个线程偏移一个并读取连续的元素,而无需在同一组上进行所有序列化,从而提高性能。如果线程试图读取相同的数据,则允许广播,但是当读取不同的元素时,会发生序列化。
00:25:00 在本节中,演讲者讨论了银行冲突的解决方案如何涉及读取由不同银行而非同一银行提供服务的不同元素。在矩阵转置的具体示例中,导致组冲突的主要问题是访问等于组大小的偏移量,该偏移量也等于 warp 大小的一半。演讲者还重点介绍了 Mac 研究网站上可用的各种资源,包括德国 Cormac 关于编写 Cocoa 应用程序的系列,以及 Nvidia 关于使用 CUDA 和 OpenCL 进行 GPU 编程的在线研讨会系列。演讲者承诺将在下一场会议中提供一个真实示例,将所有内容结合在一起,包括优化技术,例如使用本地和共享内存垫。
This episode covers questions hthat were generated from the previous podcast. We'll discuss GPU layout/terminology and bank conflicts resulting from shared m...
In this episode we'll go over an example of real-world code that has been parallelized by porting to the GPU. The use of shared memory to improve performance...
00:05:00 在本节中,演讲者讨论了计算中的并行性概念,其中部分计算是独立的,可以同时执行以提高性能。这与并发形成对比,并发是一种编程抽象,允许进程或线程之间的通信,可能实现并行性,但这不是必需的。异构计算也作为由两个或多个具有显着结构差异的计算引擎组成的系统引入。演讲者指出,GPU 是此类引擎的一个示例,缺少大型缓存是与 CPU 的显着区别。
00:10:00 在本节中,演讲者介绍了并行和异构计算的概念,这涉及将多个处理组件(例如 CPU 和 GPU)组合到一个统一的系统中。虽然 CPU 擅长低延迟,但 GPU 是数据并行处理的理想选择。挑战在于一起管理这些组件的成本和性能,尤其是当传统的 PCIe 总线在它们之间造成瓶颈时。解决方案是将组件集成到具有共享内存的单个硅芯片上。虽然编译器可以促进某些并行性,但演讲者提倡使用显式并行编程模型来完全实现它。
00:20:00 在本节中,演讲者讨论了 GPU 设备中带宽和内存的发展,承认内存带宽正在增加,但速度与触发器不同。他认为,虽然 GPU 可以完成 CPU 可以完成的许多工作,但仍然需要一种平衡的方法,因为 x86 CPU 拥有软件世界,而且并非所有应用程序都会突然以并行应用程序的形式出现。 GPU 仍然是游戏规则的改变者,但需要将这两种设备结合在一起,以在不牺牲彼此的情况下获得关键优势。
00:25:00 在本节中,演讲者讨论了与融合相关的片上系统 (SoC) 的优势,以及它们如何将不同类型的设备集成到一个芯片中,以提供两全其美的优势。还推出了基于融合 APU 的 PC,其中融合 GPU 移动到单个芯片内,从而显着增加 CPU 和 GPU 之间的内存带宽。融合 GPU 和 CPU 共享相同的系统内存,将两个设备合并在一起。演讲者还解决了有关纯函数式编程语言、它们对现有语言的影响以及使用 GPU 处理 CPU 任务的问题。
00:55:00 在本节中,演讲者讨论了 MDS GPU 和 Intel CPU 之间的权衡,并提到两者各有优势。他们还涉及编程模型以及 CUDA 和 OpenCL 如何获得 CPU 支持。演讲者继续讨论可以利用这项技术的应用程序,例如数据挖掘、图像处理以及加速 AI 和基于物理的系统。他们还提到,传统的超级计算应用程序可以从加速矩阵乘法等运算中受益。演讲者最后陈述了他们对这些异构系统的出现以及它们将如何塑造计算的未来的信念。
OpenCL 1.2:高级概述
OpenCL 1.2:高级概述
该讲座提供了 OpenCL 1.2、标准和其中模型的高级概述。
本讲座为您学习异构计算、OpenCL C 以及如何使用 OpenCL 编写高性能软件打下坚实的基础。
OpenCL 1.2:OpenCL C
OpenCL 1.2:OpenCL C
在这段关于 OpenCL 1.2:OpenCL C 的视频中,演讲者介绍了 OpenCL C,它是为设备编程而设计的 C 的修改版本,具有一些关键差异,例如固定类型大小和内联函数的能力。他们讨论内存区域、向量、结构和内核,以及如何实现向量化代码。他们强调使用本地和常量内存的重要性,并建议在使用扩展时要谨慎。演讲者强调了解 OpenCL C 的基本结构和工作原理以获得最佳性能的重要性,并鼓励观众继续学习 OpenCL 及其相关模型。
OpenCL GPU 架构
OpenCL GPU 架构
该视频深入探讨了 OpenCL 编程环境下的 GPU 架构。演讲者解释了 OpenCL GPU 架构与一般 GPU 架构之间的差异、波前作为工作组的最小单元的概念、内存 I/O 和延迟隐藏的问题,以及影响占用和合并内存访问的因素。还强调了在设计算法和数据结构时考虑合并内存访问的重要性,以及测量 GPU 性能的必要性。演讲者鼓励观众联系他寻求帮助,以利用该技术实现最佳性能,而无需深入了解基本过程。
第 1 集 - OpenCL 简介
第 1 集 - OpenCL 简介
在这段介绍 OpenCL 的视频中,David Gohara 解释了 OpenCL 如何设计用于跨不同设备和硬件轻松高效地访问计算资源,从而通过一系列应用程序实现高性能计算,包括图像和视频处理、科学计算、医学成像和财务目的。 OpenCL 是一种与设备无关的开放标准技术,对于数据并行任务特别有效。演讲者展示了 OpenCL 技术在减少数值计算的计算时间方面的强大功能,并强调了其在科学研究和一般用途方面的潜力。此外,我们鼓励观众加入使用 Mac 的科学家在线社区、Mac 研究组织,并通过从与其网站链接的亚马逊商店购买商品来支持该社区。
第 2 集 - OpenCL 基础知识
第 2 集 - OpenCL 基础知识
该视频介绍了 OpenCL 编程语言并解释了如何使用它的基础知识。它涵盖了计算机系统可用的不同类型内存、如何分配资源以及如何创建和执行内核等主题。
第 3 集 - 构建 OpenCL 项目
第 3 集 - 构建 OpenCL 项目
该视频全面概述了有关 OpenCL 的常见问题和疑虑。涵盖的主题包括双精度算术、面向对象的编程、全局和工作组规模,以及可以使用 OpenCL 解决的科学问题。演讲者强调了仔细选择全局和局部工作组大小以及修改算法和数据结构以适应 GPU 数据布局偏好的重要性。演讲者还提供了 OpenCL 编码的基本示例,并解释了如何在程序中加载和执行内核。其他主题包括处理大量数据、内存分配和命令队列管理。该视频最后为对稀疏矩阵向量乘法和混合精度算法感兴趣的用户提供了其他资源参考。
您正在运行的特定设备。最后,我们将讨论您可以使用 OpenCL 解决的科学问题类型,以及什么时候它可能是满足您需求的合适选择。
第 4 集 - 内存布局和访问
第 4 集 - 内存布局和访问
本教程的重点是内存布局和访问,这对于最大化 GPU 性能至关重要。该播客涵盖了 GPU 架构、线程处理集群和内存合并,解释了如何优化 GPU 的使用并高效地执行并行计算。演讲者还解决了可能导致冲突的数据访问和索引问题,建议使用共享内存和合并读取来提高性能。总的来说,该视频强调了理解 OpenCL 指定函数和内部数据类型对于保证兼容性的重要性,并提供了进一步学习的资源。
第 5 集 - 问答
第 5 集 - 问答
在本视频中,主持人回答了有关GPU和OpenCL编程的问题。他们解释了 GPU 的组织结构,包括内核、流式多处理器和其他单元。还详细介绍了存储体冲突和本地内存的概念,并通过一个矩阵转置示例来演示存储体冲突是如何发生的。演讲者提供了避免 bank 冲突的解决方案,包括填充本地数据数组和读取由不同 bank 服务的不同元素。最后,演讲者在 Mac 研究网站上推广资源,并承诺在下一节中提供具有优化技术的真实示例。
第 6 集 - 共享内存内核优化
第 6 集 - 共享内存内核优化
该视频讨论了共享内存内核优化,特别是在用于理解生物分子静电特性的代码的上下文中。同步点的使用和工作组中工作项之间的通信是执行复杂计算以使程序有效运行的关键。此外,共享内存协同工作并引入大量数据,可以更快地访问只读数据并提高计算性能,支持更快的访问速度。演讲者还强调了避免在网格边界上进行低效处理计算的重要性,以及正确使用同步点、屏障和共享内存的重要性。最后,他强调了运行 OpenCL 的细微差别,并提供了有关 GPU 使用的系统优化建议,并在 Mac 上进行了演示。
AMD 开发人员中心:OpenCL 编程网络研讨会系列。 1. 并行与异构计算简介
1-并行和异构计算简介
此 YouTube 视频中的演讲者概述了并行和异构计算,其中涉及将多个处理组件(如 CPU 和 GPU)组合到一个系统中。讨论了片上融合相关系统的优势,简化了并行和异构计算的编程模型,并在降低复杂性的同时实现了高性能。演讲者还讨论了不同的方法,例如数据并行性和任务并行性、并行编程模型的编程语言,以及 MDS GPU 和 Intel CPU 之间的权衡。
该视频涵盖了并行和异构计算的最新发展,重点介绍了英特尔 Sandy Bridge 等新架构。但是,目前对于编程模型问题还没有明确的解决方案。 AMD 和英特尔正在引领进步,但预计该领域将随着时间的推移继续进步。