00:10:00 在本节中,演讲者解释了如何使用 OpenCL 旋转图像。该过程涉及检查坐标并确保它们在图像尺寸内为正值。然后使用计算确定物理内存位置,将像素信息从原始位置复制到新位置。本节中列出的示例代码显示了此实现与之前的矩阵乘法实现之间的差异。 OpenCL API 的 C++ 绑定用于设置环境以查询平台、获取设备、创建命令队列以及声明用于移动数据的缓冲区。编译内核,设置参数运行内核,通过将结果读回主机完成。
00:15:00 在本节中,演讲者讨论了将图像从设备上的缓冲区传输到主机上的缓冲区的过程。演讲者解释说,这个过程涉及使用 clEnqueueReadBuffer 函数读取设备上的缓冲区,并指定主机上缓冲区的大小、偏移量和指针。此外,演讲者还指出了在此过程中使用 if 语句检查错误的重要性,并演示了如何使用 clGetEventProfilingInfo 函数计算这部分代码的运行时间。
“OpenCL 示例图像旋转演示”教程涵盖了演示的源代码,其中包括包含程序将处理的 C 代码和图像文件的不同文件夹。该视频介绍了为输入和输出图像创建缓冲区、将原始图像复制到设备缓冲区、设置内核参数、使用定义为整个图像的全局大小执行内核,以及将输出数据读回主机。核函数采用旋转参数计算每个像素的新坐标,并通过边界检查将像素信息复制到新位置。该程序还包括以 BMP 格式存储旋转图像的功能,并在完成后释放所有资源。该演示成功读取并计算了原始图像的像素以创建旋转图像。
00:00:00 在本节中,演示者概述了图像旋转演示的源代码,其中包括包含主要和支持 C 代码文件的不同文件夹,以及程序将处理的图像文件。该代码包括 Mac OS 和 Altera OpenCL 平台的头文件、缓冲区和内核参数的定义,并利用支持函数打开图像文件并转换它们的格式。该代码还包括创建输出缓冲区和使用随机数进行初始化。最后,代码创建命令队列、程序对象和内核对象,并指定内核函数名称。
00:05:00 在本节中,讲座重点介绍 QAPI 中的阻塞读取参数以及如何使用它来设置同步点。通过设置blocking read为true,这个API可以变成一个blocking read操作,它会暂停其他内存操作,直到读操作完成。该讲座还解释了在 QAPI 中使用事件来指定命令之间的依赖关系,这在涉及多个命令、数据传输和计算的复杂操作中很有用。此外,事件可以提供比命令本身更多的命令信息,因为使用队列中的 Co 提交的命令是异步处理的,不能返回错误条件或分析数据。但是,通过生成与命令关联的事件,可以使用 CL get event info API 查询有关命令的信息。
00:10:00 在本节中,讨论了 OpenCL 并发模型,特别是使用同步点来管理命令的执行。一种同步方法是使用等待事件,其中主机可以阻塞直到特定事件发生,而队列 API 有多个等待事件用于命令间同步。另一方面,屏障操作是用于无序队列的特殊命令,它成为同步点。标记具有类似的目的,但不会阻止执行,而是用作隐式输入事件,输出事件通知前面命令的完成状态。可以使用 CIL get event info API 查询有关命令的其他信息,例如其错误条件。
00:15:00 在本节中,讲师讨论了 OpenCL 的命令和事件 API,它们用于控制主机和设备之间的数据流。他解释说,命令 API 允许用户向命令队列提交命令,命令队列可以执行内核执行、缓冲区读写和内存映射等各种操作。通过使用事件 API,用户可以查询提交命令的执行状态并在上下文中应用分析。讲师还讲了事件回调函数,当队列中命令的特定执行状态出现时触发。回调函数可用于执行简单任务并为 OpenCL 应用程序提供输出数据以供利用。讲师强调回调函数要尽快完成,不能是阻塞函数。
01:10:00 本节讲师讲解了一个计算地址的核函数,配合get global ID方法获取全局空间的ID号进行计算。内核函数然后使用该地址作为数组的索引,将结果乘以 2 并将乘积分配给不同的缓冲区。讲师接着解释了如何使用零维中的全局 ID 来确定要计算的元素,以及一维中的全局 ID 如何帮助确定到目前为止已经处理了多少行。这个想法是为了确保每个工作项都在一个唯一的元素上进行计算,并且不会在任何元素上重复计算,从而节省 GPU 或 CPU 周期。
01:30:00 在本节中,讲座介绍了 OpenCL 中原生内核的概念,它允许在不依赖 OpenCL 编译器的情况下将 C 函数用作设备上的内核。调用本机内核的 API 与使用称为“拆箱”的方案将参数传递给 C 函数的机制一起呈现。本讲座提供了一个传递参数的示例,其中涉及传递常量和指向从 OpenCL 环境中检索的内存对象(包括 OpenCL 缓冲区)的指针。
01:35:00 在本节中,讲师解释了如何使用队列中本机内核 API 将 OpenCL 内存对象传递给用户函数。 API 要求传递的内存对象的数量及其各自的位置在列表中指定。这包括内存对象的占位符和常量,它们与内存对象不同,因为它们需要交互式传递。内置内核是特定于设备的,并利用特殊的硬件资源,但它们并不通用,并且在不同设备上可能具有不同的功能。
00:35:00 在本节中,演讲者用 Demo 解释了 MapReduce Example for String Search 的实现。解释内核函数,其中初始化本地内存,重置计数器,程序使用 Pope ID 计算偏移量并一次加载 16 个字节到文本向量。然后该函数比较结果并使用第一个和缩减函数执行全局缩减。显示了 GitHub 上的示例代码,演讲者概述了参数,例如模式、文本因子、文本缓冲区、项目的字符、原始文本的总长度和图像的大小。最后,他谈到了全球规模如何取决于可用资源以及寻找所需字符串过程中涉及的正式科学。
This video explains the implementation of string search on OpenCL device using MapReduce approach. Vector instructions and operations are briefly explained. ...
16. OpenCL 示例:图像旋转
16. OpenCL 示例:图像旋转
该视频讨论了图像旋转以及如何使用 OpenCL 实现它。图像中的每个像素都有坐标并代表特定的色标,旋转涉及根据考虑原始坐标和新坐标以及旋转角度的公式将像素移动到新位置。演讲者建议分配每个工作项来计算单个像素的新位置,并使用输入分解将整个全局工作空间划分为更小的工作组,使操作执行更高效。还解释了将图像从设备缓冲区传输到主机缓冲区的过程,重点是检查错误和计算经过的时间。
17. OpenCL 示例图像旋转演示
17. OpenCL 示例图像旋转演示
“OpenCL 示例图像旋转演示”教程涵盖了演示的源代码,其中包括包含程序将处理的 C 代码和图像文件的不同文件夹。该视频介绍了为输入和输出图像创建缓冲区、将原始图像复制到设备缓冲区、设置内核参数、使用定义为整个图像的全局大小执行内核,以及将输出数据读回主机。核函数采用旋转参数计算每个像素的新坐标,并通过边界检查将像素信息复制到新位置。该程序还包括以 BMP 格式存储旋转图像的功能,并在完成后释放所有资源。该演示成功读取并计算了原始图像的像素以创建旋转图像。
18. OpenCL 示例:图像卷积
18. OpenCL 示例:图像卷积
“OpenCL 示例:图像卷积”视频介绍了图像卷积,它通过应用模糊过滤器等过滤器,使用来自其相邻像素的信息修改图像中的每个像素。该视频提供了图像卷积函数的种子实现,并引入了 OpenCL 中的“图像”数据结构,该结构专为图像数据类型而设计,可在图形处理器上进行高效处理。该视频展示了如何使用 OpenCL 将图像和过滤器数据复制到设备以进行图像卷积工作,以及如何使用 OpenCL 采样器对象访问图像。该视频还演示了如何获取工作项并遍历过滤器行和列以从图像对象中获取像素信息,将它们与过滤器像素相乘,并将它们累加到 sum 变量中。最后,该视频展示了如何使用 OpenCL 图像对象更新像素值。
19. 演示:OpenCL 示例 - 图像卷积
19. 演示:OpenCL 示例 - 图像卷积
该视频解释了一个 OpenCL 图像卷积示例,定义了不同的过滤器,例如模糊、锐化、边缘锐化、检测和拥抱过滤器。演示者演示了初始化过滤器值和从文件中读取 BMP 图像数据、创建输入和输出图像对象以及设置内核参数以执行内核。该视频还介绍了创建采样器、定义如何处理边界外的像素、启动内核、将像素数据存储到文件中以及为 BMP 格式创建必要的标头。最后,通过比较两个缓冲区中的值来验证结果,以创建一个过滤后的图像,该图像应该与黄金结果相匹配,由于浮动计算而只有轻微的偏差。
20. 第 5 讲 OpenCL 并发模型
20. 第 5 讲 OpenCL 并发模型
本讲座涵盖 OpenCL 运行时和并发模型,包括多个命令队列、队列模型、OpenCL 内核工作项和工作组。同步点用于管理命令的执行,等待事件用于同步设备端命令队列中的命令。该讲座强调了 OpenCL 中异步操作的重要性,并解释了使用事件来指定命令之间的依赖关系。讲师还讨论了事件完成回调函数的使用,并强调了性能调整分析的重要性。此外,讲座还涵盖系统中多个设备的 OpenCL 并发模型,包括管道和并行执行模型。最后,讲师演示了使用内核事件执行模型的实现,它允许不同内核的并行执行。
OpenCL 并发模型允许多个工作项独立执行以提高性能,使用具有本地同步的工作组来实现并行执行,但工作项过多会导致资源争用。工作项负责维护自己的程序计数器,了解问题维度和问题大小对于设计利用 GPU 处理元素的工作项很重要。 OpenCL 使用工作组屏障来实现工作项之间的高级同步,但是没有机制支持同一内核执行的不同工作组中的工作项之间的同步。为了在同一工作组内同步工作项,使用屏障 API,但对于全局范围内的同步,使用事件和等待事件。内核函数使用指向全局和局部内存中的内存对象的指针,所有处理单元都可以访问的局部内存可以用于工作组内的数据共享。本讲座还涵盖了原生内核,它允许在不依赖 OpenCL 编译器的情况下将 C 函数用作设备上的内核,使用队列中原生内核 API 将 OpenCL 内存对象传递给用户函数,以及内置内核函数,例如OpenCL 的运动估计扩展,用于图像处理以估计视频中相邻帧之间的运动。
因此,正确设置依赖项并使用适当的队列类型以避免潜在问题至关重要。此外,我们还将了解多个命令队列以及如何使用它们来提高 OpenCL 程序的并发性。
21. Map Reduce概念
21. Map Reduce概念
此视频中解释了 MapReduce 的概念,其中涉及使用映射阶段和缩减阶段将大问题分解为更小的子问题。谷歌使用这种方法在数据中心的计算机上处理大量数据。该视频提供了处理器如何独立运行的示例,为处理器分配了一些要处理的数据,完成后会生成键值对。然后键值对由一组不同的处理器处理,以在归约阶段得到最终结果。这种方法允许通过在多台机器上分配工作负载来高效处理大型数据集。
22. Map Reduce 示例:WordCount 和 Weblink
22. Map Reduce 示例:WordCount 和 Weblink
此 YouTube 视频演示了如何应用 MapReduce 计算大型文本文件中每个单词的出现次数并分析网页 URL 关系。 MapReduce 允许每个处理器在映射阶段独立定位特定关键字,这涉及将文档拆分成更小的部分。缩减阶段涉及根据单词键对键值对进行分组,并对值求和以获得每个单词的出现总数。对于网页分析,映射过程涉及创建以 URL 为键、链接网页列表为值的键值对,缩减阶段构建最终映射以显示网页之间的关系。
23. MapReduce 在 OpenCL 设备上的注意事项
23. MapReduce 在 OpenCL 设备上的注意事项
这段 YouTube 视频中的讨论集中在 OpenCL 设备上 MapReduce 的使用,重点是内存结构、工作组织和局部/全局缩减。演讲者指出了在 OpenCL 设备上利用众多处理元素的优势,并强调了在使用 MapReduce 高效处理大型数据集时使用不同的内存层次结构。他们还详细介绍了在 OpenCL 设备上使用 MapReduce 所涉及的五个步骤,涵盖映射过程、本地缩减、工作项同步、全局障碍和最终结果生成。
24. MapReduce 示例:带演示的字符串搜索
24. MapReduce 示例:带演示的字符串搜索
该视频演示了 OpenCL 编程和 MapReduce 的各个方面,重点是实现字符串搜索。演讲者解释了如何使用局部限定符声明和分配内存,并指出在内核函数中不允许动态内存分配。他们还介绍了矢量数据类型,并演示了它们如何简化逐元素加法和内存访问。主要重点是使用 MapReduce 实现字符串搜索,其中输入文本被划分为工作项并分配给映射函数以搜索关键字。每个工作项执行此过程,同时将文本块与模式向量进行比较。本地结果通过原子递增的方式获取,以防止冲突,最终的结果是通过聚合每个工作项的结果得到的。演讲者还提供了内核函数的详细解释,包括所需的参数及其初始化方式。
25. OpenCL 示例:基数排序
25. OpenCL 示例:基数排序
在本视频中,介绍了基数排序的概念,它涉及根据数值表示而不是被排序元素的实际值将较大的排序问题划分为较小的子集。演讲者通过对八个数字进行排序的示例进行演示,这些数字按十六进制表示中的最低有效数字排序。 OpenCL shuffle 和 shuffle2 函数用于在排序过程中有效地重新排列元素。该视频还介绍了如何使用 OpenCL 执行混洗操作以及如何在内核函数中使用混洗指令进行基数排序。此外,该视频探讨了称为基数排序八排序八的核函数,它通过根据二进制数字中的值将输入向量拆分为零和一桶来有效地对 OpenCL 中的数组进行排序。