交易中的OpenCL - 页 2

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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。

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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。

• 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。
  
  
• 00:45:00 在本节中，演讲者建议在 OpenCL 1.2 中使用扩展时要谨慎，尽管它们提供了额外的功能。他警告说，它们尚未完全集成到规范中，可能会被删除或导致供应商锁定。但是，他也承认某些扩展可能有用，并鼓励观众仔细阅读可用的扩展。最后，演讲者邀请观众继续了解 OpenCL 及其相关模型，并为那些寻求设计高效 OpenCL 程序建议的人提供他的顾问服务。

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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。

• 00:00:00 在本节中，演讲者介绍了 GPU 架构主题及其在 OpenCL 编程中的重要性。虽然许多人认为 OpenCL 仅适用于 GPU，但演讲者强调 CPU 也有使用类似概念的 SIMD 指令。还讨论了使用 GPU 进行通用计算的动机——这是一个偶然的发现，源于开发用于处理图形的 GPU。演讲者告诫不要依赖营销部门来理解架构，并强调深入了解架构对于有效使用 OpenCL 是必要的。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者讨论了用于推广 GPU 的华而不实的营销技术问题，这些技术通常不会向开发人员提供有用或相关的信息。然后介绍了 OpenCL GPU 架构，它不同于一般的 GPU 架构，因为它特别关注 OpenCL 如何看待它。常量和全局内存空间物理存在于 GPU 中，本地和私有内存在硬件中实现并与所有处理元素共享。 GPU 执行模型的特点是跨处理元素具有锁定在一起的指令指针。给出了四个处理单元执行同一条加法指令的例子，可以认为是四个带有 SIMD 指令。
  
  
• 00:10:00 在本节中，演讲者解释了波前的概念，它是一起执行的工作组的最小单位。波阵面是通过固定工作组中工作项的指令指针锁定在一起来创建的，波阵面内的所有处理元素必须执行相同的操作，即使在处理不同的数据时也是如此。但是，这会在执行条件语句时产生问题，其中波前内的工作项采用不同的路径，从而导致分歧。为了解决这个问题，OpenCL 有一个名为“select”的内置函数，它可以编译为单个处理器指令以实现高效的条件执行。
  
  
• 00:15:00 在本节中，演讲者讨论了内存 I/O 的成本及其速度。他们解释了一个单一处理元件每秒执行一条指令的心理实验，以及全局访问 32 位和 64 位值所花费的时间，后者花费的时间是后者的两倍。但是，内存I/O是恒定的，为了获得更好的性能，可以增加操作的复杂度来为内存操作买单。这通过执行一百万次操作并实现 100% ALU 效率的示例来证明。虽然这可能不切实际，但它在某些应用程序中很有用，例如加密货币挖掘或密码学。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演讲者讨论了内存延迟问题及其对 GPU 性能的影响。为了实现 100% 的低利用率并保持处理元素忙碌，洞察力是使工作组的计算单元过载。通过用多个工作组填充工作池，CPU 可以按特定顺序执行来自这些组的指令，持续固定数量的周期或直到内存请求。目标是隐藏大的全局内存延迟，并让处理元素忙于工作组，直到内存到达。
  
  
• 00:25:00 在本节中，演讲者解释了延迟隐藏的概念，这是在 GPU 编程中实现良好性能的关键。延迟隐藏是在长延迟内存获取之间安排有用计算的过程，以便内存操作看起来是免费的。这是通过负载平衡和波前管理完成的。计算单元有一个工作池，由就绪波前和阻塞波前组成，其中指令指针被锁定。池中波前的数量会影响计算单元的利用率，数量越大，它就会一直处于忙碌状态。全局调度器将未处理的工作组分派给计算单元，工作调度器具有固定的最大波前数。关键要点是，如果编写好的代码，可以完全隐藏内存访问。
  
  
• 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。
  
  
• 00:35:00 在本节中，演讲者讨论了 OpenCL 编程中每个工作项目的资源使用与可驻留在计算单元上的最终波前数之间的权衡。每个工作项使用的资源越多，可以驻留在计算单元上的波阵面就越少，从而导致延迟隐藏越少。相反，使用更少的资源会导致更多的波阵面和更多的延迟隐藏。演讲者提供了一个示例计算来确定基于私有内存和本地内存大小的最大波阵面数，以及每个波阵面的固定工作项数。演讲者还解释了影响计算单元直接访问全局内存的内存通道的概念。
  
  
• 00:40:00 在本节中，演讲者讨论了 OpenCL GPU 架构中的全局内存以及它如何在物理上工作以实现更好的性能。内存被划分为子集，每个子集都由一个特定的通道访问，因此当所有计算单元访问一个内存通道时，内存请求可以被序列化并限制性能。硬件通过访问相邻内存的相邻工作项的高效访问模式（称为联合内存访问）提供了一种解决方案，它达到了最佳性能，但许多访问模式会限制并行性并导致性能搜索。信息丰富的基准测试是了解真实硬件中通常快或慢的关键。工作项加载相邻值非常快，而随机加载非常慢，但延迟隐藏有助于提高整体利用率。
  
  
• 00:45:00 在本节中，演讲者解释了在设计算法和数据结构时考虑合并内存访问的重要性。通过使用高级事实和权衡，开发人员可以限制随机内存访问并使他们的设计偏向于拥有尽可能多的 ALU 指令以允许延迟隐藏。演讲者还解释说内存通道是存在的，某些内存访问模式可以提高性能。此外，演讲者暗示了即将进行的关于并行编程的讨论，包括原子操作和工作项合作，以及测量 GPU 性能。演讲者目前正在为 OpenCL 的未来工作寻求赞助。
  
  
• 00:50:00 在本节中，演讲者通过鼓励观众与他联系以获取帮助以利用该技术实现最佳性能而无需深入了解底层流程来结束 OpenCL GPU 架构的截屏视频。

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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。

• 00:00:00 在本节中，David Gohara 介绍了 OpenCL 的概念及其规范，OpenCL 是 Apple 于 2008 年最初提出的一种开放计算语言。OpenCL 专为需要大量计算能力的并行计算任务而设计，专注于利用多个内核来提高性能而不是提高时钟速度。 Khronos 小组维护着 OpenCL 规范，这意味着要让任何人使用它，他们必须让某人实施它。关键因素是 OpenCL 是一种开放标准技术，旨在利用计算能力来增强计算性能。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者介绍了 OpenCL 及其设计，可以访问计算机各种设备和硬件的所有资源，以支持通用并行计算，这与专用 DSP 或纯图形应用程序不同。它被设计为与设备无关，并确保跨实现的代码可移植性。如果满足规范的最低要求，任何硬件都可以成为 OpenCL 设备，包括 CPU、GPU、DSP 芯片和嵌入式处理器。 OpenCL 提供干净简单的 API，用于访问不同的设备和执行高性能计算，支持 c99 语言、附加数据类型、内置函数和限定符，以及线程管理框架，以无缝管理后台任务。 OpenCL 的主要目标是成为一个高效、轻量级且易于使用的框架，不会占用系统资源。
  
  
• 00:10:00 在本节中，演讲者强调了 OpenCL 在为人们开发新芯片或硬件部件的新硬件设计提供指南方面的重要性。 OpenCL 还保证了一定的准确性值，并允许广泛的应用，包括科学计算、图像和视频处理、医学成像和金融用途。演讲者解释说，OpenCL 是为数据并行计算而设计的，对于数据并行任务特别有效，例如取单个数据的绝对值，以及通过计算一组像素的总和和平均值使用盒式滤波器模糊图像在盒子里。
  
  
• 00:15:00 在本节中，演讲者解释了数据并行计算的工作原理，具体以图像处理为例。从图像中读取每个像素值框并将其写入单独的数据缓冲区，从而允许独立完成工作而不必担心同步问题。 OpenCL 还被设计为与 OpenGL 一起工作，OpenGL 是一种图形编程语言，可以与 OpenCL 共享数据，从而可以进行复杂的数字运算和显示，而性能开销很小。但是，OpenCL 不适用于顺序问题、需要恒定同步点的计算或设备相关的限制。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演讲者介绍了 OpenCL 并解释了它是如何设计的，以便轻松、便携地利用计算机的计算能力。他提到了 CUDA 以及它如何成为在图形卡上运行计算的强大编程接口，但它与设备无关并且仅适用于 NVIDIA 硬件。然而，演讲者解释说，用户可以同时使用 CUDA 和 OpenCL，并且在内核方面它们几乎相同。此外，演讲者解释说，OpenCL 已经在 Mac OS 10 Snow Leopard 中实现，并作为系统框架提供。此外，Nvidia 和 AMD 都在致力于他们自己的 OpenCL 实现，这可能会提供对其他操作系统和平台的访问。
  
  
• 00:25:00 在本节中，演讲者讨论了支持 OpenCL 的 GPU 在当前出货卡中的流行程度，特别是在 24 英寸 iMac 和某些型号的 MacBook Pro 等 Apple 产品中。他指出，所有 Nvidia 卡都支持 OpenCL，估计每周出货 1 到 200 万张卡。演讲者解释了 OpenCL 如何融入 Apple 的框架，因为它与 OpenGL 和其他图形和媒体技术紧密相关。他进一步解释了为什么 GPU 是数字运算的理想选择，具有高可扩展性和数据并行性。尽管如此，将数据从计算机的主要部分传输到显卡仍然存在局限性，因为 PCI 总线比显卡本身的内存慢得多。
  
  
• 00:30:00 在本节中，演讲者讨论了将 GPU 与 OpenCL 结合使用时需要考虑的一些因素，包括问题的计算开销、错误处理和调试以及特定的数据组织要求。演讲者称赞 OpenCL 是一种开放规范，可以轻松访问设备并且可以跨操作系统和硬件平台移植。然后，演讲者使用他们评估生物分子静电特性的程序中的一个示例，演示了如何将代码从在 CPU 上运行转移到在 GPU 上运行。
  
  
• 00:35:00 在本节中，演讲者介绍了 OpenCL 技术的强大功能，它可以在数值计算中有效利用计算资源。该演示展示了在单个 CPU 上计算边界值问题，大约需要 60 秒才能完成。在 16 个线程上运行时，计算时间减少到 4.8 秒。演讲者随后在 GPU 上演示了相同的计算，计算时间减少到大约 180 毫秒。从 GPU 获得的结果与从 CPU 获得的结果相同，并且两次计算中使用的代码几乎相同，只是为了更好的性能稍作修改。该演示突出了 OpenCL 技术为科学和一般用途开辟的令人兴奋的可能性。
  
  
• 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。

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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。

• 00:00:00 本系列的第一篇播客介绍了 OpenCL 并讨论了使用 CPU 和 GPU 处理数据的基础知识。此播客涵盖了支持 OpenCL 使用的显卡列表，并解释了为什么 CPU 更擅长隐藏内存延迟。
  
  
• 00:05:00 OpenCL 是一个用于加速 CPU 和 GPU 计算的平台。构成 OpenCL 的对象包括计算设备、内存对象和可执行对象。设备组是用于将多个计算设备组合在一起的通用结构。
  
  
• 00:10:00 该视频介绍了 CPU 和 GPU 之间的差异，重点介绍了 OpenCL 内存对象。三种类型的 OpenCL 内存对象是数组、图像和可执行文件。该视频还介绍了如何创建和使用 OpenCL 内核。
  
  
• 00:15:00 OpenCL 是一种用于图形和并行计算的强大编程语言。 OpenCL 允许在运行时编译或预编译代码，并将工作项分组到工作组中。
  
  
• 00:20:00 OpenCL 是一种功能强大的跨平台 GPU 计算 API。 OpenCL 基础知识视频讨论了 ND 范围和工作组大小的概念，以及它们在 2 维和 3 维中的关系。
  
  
• 00:25:00 该视频介绍了 OpenCL 的基础知识，包括可用的不同类型的图像类型、内核执行、内存管理和地址空间。
  
  
• 00:30:00 在此视频中，作者解释了计算机系统可用的不同类型的内存，包括全局内存、常量内存、本地内存和专用内存。全局内存是最大和最重要的内存类型，而私有内存用于内核级数据。
  
  
• 00:35:00 在本视频中，解释了使用 OpenCL 的基本步骤，包括 OpenCL 的初始化、资源分配以及内核的创建和执行。
  
  
• 00:40:00 在本视频中，讨论了 OpenCL 的基础知识。第一步是分配，然后写代码把数据推送到显卡上。下一步是程序和内核创建，其中 OpenCL 用于创建程序和特定内核。最后，程序被执行。
  
  
• 00:45:00 在此视频中，作者解释了在 OpenCL 中创建内核所需的步骤。他介绍了 OpenCL 的基本概念，例如维度和工作项，并解释了如何排队和执行内核。他还简要概述了 Khronos OpenCL 规范和强烈推荐的 Barbara 视频。|
  
  
• 00:50:00 在这一集中，主持人介绍了 OpenCL 基础知识，包括如何创建一个简单的程序以及如何使用 OpenCL 运行时库。

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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。

• 00:00:00 在本节中，我们将介绍有关 OpenCL 的一些常见问题，包括双精度算法、面向对象编程、全局和工作组规模，以及您可以使用 OpenCL 解决的科学问题。 OpenCL 规范中的双精度是可选的，对它的支持取决于您的硬件和实现。如果您有支持双精度的硬件，则可以在发出双精度计算语句之前使用 pragma，但如果不这样做，行为是未定义的，可能会导致各种问题。面向对象的编程可以与 OpenCL 结合使用，但重要的是要牢记 OpenCL 基于 C 的编程模型的局限性。在选择全局和工作组大小时，重要的是要考虑算法的特征和
  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。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者讨论了双精度算法及其对 GPU 的性能影响。虽然单精度浮点运算每秒可以提供大约 1,000 gigaflops，但双精度浮点运算在 GPU 上每秒只能提供大约 90 gigaflops，从而导致性能下降一个数量级。如果需要双精度，演讲者建议使用混合精度算法并在不支持它的设备上模拟更高精度的算法。此外，演讲者指出 OpenCL 不支持将复杂对象传递到内核中，因此，在 C++ 和 Objective C 等语言中，方法可以调用 OpenCL 例程，但不能将任何实例化对象传递到内核中。可以使用从 C 语言的内部类型或 OpenCL 支持的任何扩展构建的结构，但 OpenCL 不支持任何更高级别的面向对象。
  
  
• 00:10:00 在本节中，演讲者讨论了工作组的大小以及如何确定本地工作组的大小，尤其是在 GPU 上。本地工作组的大小必须小于全局工作组的大小，并且必须平分给它。然而，在 CPU 上，本地工作组大小必须始终为一个，因为 CPU 上实现工作组通信的同步点非常昂贵。演讲者建议全局和本地工作组的大小绝不能小于 NVIDIA 硬件上的扭曲大小或 ATI 硬件上的波前大小。此外，2 的幂或偶数的幂是更可取的，有时一些额外的工作（例如用额外的零填充计算）可能是值得的，以实现 2 的局部工作组大小的幂。在 Snow Leopard OpenCL 实现中，最大本地工作组大小通常约为 512，而 NVIDIA 硬件上单个 SM 上可运行的最大线程数约为 780-784。
  
  
• 00:15:00 在视频的这一部分，演讲者讨论了工作组的大小以及使用过多线程可能不会带来任何额外好处的原因。他们还涉及将问题划分为一维、二维或三维的概念，以及这对某些科学问题有何帮助。提到了一些科学问题在 GPU 上的可解决性，虽然它可能取决于特定的实现和数据结构，但可以在 GPU 上非常有效地执行 FFT、蒙特卡洛模拟和偏微分方程之类的事情。最后，该视频解决了修改算法和数据结构以适应 GPU 数据布局偏好的需要，并强调了计算不需要在单个内核或队列调用中运行这一事实。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演讲者讨论了在 OpenCL 中将计算分解为多个内核或队列调用的可能性，尽管这可能会对性能造成轻微影响。他用共轭梯度算法的例子解释了这一点，强调虽然在 CPU 上工作时可以组合算法中的连续步骤，但在处理 GPU 时略有不同。演讲者强调需要为每个单独的步骤显式调用 GPU 操作。他建议首先进行共轭梯度最小化的多个循环，然后检查以确定是否已实现所需的收敛。他强调不间断地执行尽可能多的工作的重要性，并举出分子动力学和静电学的例子作为其他需要类似考虑的问题。最后，他转向一个 OpenCL 示例，并指出这是一个简单的示例，只是为了让观众熟悉 OpenCL 工具和真实代码。
  
  
• 00:25:00 在本节中，演讲者讨论了前几集中简要提到的 OpenCL 项目中的一些关键功能。第一个函数是 CL get device IDs，它标识了你要查找的设备类型，包括 CPU、GPU、FPGA 等加速器设备。识别设备后，您可以使用 CL device get info 了解它们的属性，例如供应商、全局内存大小、最大工作项和支持的扩展（例如双精度）。构建程序后，您可能需要检查构建日志是否有错误，因为您无法在 OpenCL 之外编译内核。构建日志可以告诉您出了什么问题，例如语法错误或不正确的数据类型，并检查构建选项和状态。
  
  
• 00:30:00 在本节中，演讲者解释了 OpenCL 中不同类型的内存缓冲区，包括只读和读/写，以及主机上的引用内存。他建议，使用 CL 和 Q 写缓冲区功能，可以是阻塞或非阻塞的，将写入排队以提高效率可能是有益的。演讲者还简要介绍了执行内核、设置内核参数以及使用全局和局部工作大小。 OpenCL 实现可能会自动决定本地工作大小，演讲者指出这个过程在他之前的实验中效果最佳。
  
  
• 00:35:00 在本节中，演讲者讨论了通过根据特定内核功能（例如使用共享内存）试验其值来调整 GPU 上本地工作大小的一些方面。关于读取结果，CL true 或 CL false 表示要么是阻塞读，要么程序不等待结果进来。阻塞读更常用来保证在用于其他操作之前准确检索到结果目的。然后演讲者切换到 Xcode，将项目描述为标准 Xcode 项目，其中 Open CL 是唯一需要的框架。他分解了源代码和 OpenCL 内核，并对其进行了注释以使其更加清晰。内核是ADD内核，比较简单；然而，它仅用作说明目的。演讲者随后深入介绍了设备信息和上下文以及命令队列设置等功能。
  
  
• 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。
  
  
• 00:45:00 在本节中，演讲者解释了将代码绑定到 CL 内核以调用和调用内核（例如 Saxby 或 ADD 内核）的过程。还包括内存分配，创建输入和内容缓冲区，前者仅用于读取目的，而后者将存储结果并具有读写访问权限。设置内核参数后，执行开始，全局工作大小设置为要处理的元素数，一旦控制权返回主程序，这些元素就会显示在屏幕上。仔细管理命令队列是必不可少的，演示者解释了在继续释放内存之前完成队列的重要性。总的来说，所呈现的函数有效，给出了 32 的预期输入值。
  
  
• 00:50:00 在本节中，演讲者讨论了如何在 OpenCL 项目中处理大量数据，并提醒用户注意可用内存并在遍历大型数组时关闭打印以避免打印输出过载。演讲者还鼓励用户查看有关 GPU 上稀疏矩阵向量乘法的论文和另一篇有关混合精度算法的演示文稿。然后，他通过提出问题并强调下一集可能涵盖数据布局、扭曲和内存访问来结束播客。

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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。

• 00:00:00 在这部分教程中，重点是内存布局和访问。了解这些概念对于最大限度地提高 GPU 性能至关重要，这需要以特定方式布局和访问数据。播客侧重于 GPU 的角度，因为 CPU 在数据访问方面更加宽容，尽管为 GPU 优化代码也可以提高 CPU 性能。此外，该播客还涵盖了一些常规内务处理，并解决了有关内核中函数调用的问题，以及在之前的源代码示例中使用 CL finish 的问题。该播客强调了仅使用 OpenCL 指定的函数和内部数据类型以保证兼容性的重要性。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者讨论了 Rand 或 print 等函数在 CPU 内核函数中的使用。虽然可以将这些函数用于调试目的，但不能保证它们可以跨不同的实现工作并且可能不可移植。内核可以调用函数，只要它们可以在运行时编译为包含所有内核的程序源的一部分。演讲者还解释了 CL finish，这是一种让 CPU 阻塞执行直到命令队列中的所有函数都返回的方法。虽然它可能对计时代码有用，但它会导致应用程序停止运行，直到所有任务都完成，因此只有在绝对必要时才应使用它。
  
  
• 00:10:00 在本节中，演讲者讨论了 GPU 架构，特别关注 NVIDIA 硬件，以及它如何利用线程处理集群来执行计算。每张显卡有 10 个这样的集群，每个集群包含 30 个流式多处理器，而流式多处理器又包含八个流式处理器、两个特殊功能单元、一个双精度单元和共享本地内存。通过了解这些分组，开发人员可以优化他们对 GPU 的使用并高效地执行并行计算。演讲者使用 NVIDIA 术语并鼓励听众牢记线程、工作项、线程块和工作组之间的关系，这些都是 OpenCL 编程的重要方面。
  
  
• 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。
  
  
• 00:20:00 在本节中，介绍了 GPU 编程中的 warps 概念，它是由 32 个线程组成的组织单元，它们彼此同步运行。只有同一线程块中的线程才能使用共享本地内存在彼此之间共享数据。由于硬件要求，warp 进一步分解为由 16 个线程组成的半 warp。 GPU 能够管理大量线程，让额外的线程同时运行以隐藏内存延迟和其他延迟非常重要。 GPU 具有用于线程管理的专用硬件，允许快速上下文切换。线程越多越好，建议使线程组大小稍微大一点，以利用 warp 中的所有线程并提高性能。
  
  
• 00:25:00 在本节中，讲师解释将数据加载到本地内存涉及加载 16 个元素，即 64 个字节，每个线程负责加载四个字节。讲师还解释了指令调度和发散的概念，其中一半线程进入代码块，另一半等待直到前半部分完成，然后再执行自己的代码。这会导致序列化和分区可以同时工作的线程数。本地内存被分成 4 个字节的条目，每个条目被编址到 16 个存储区之一。如果 16 个线程的半 warp 访问单独的 bank，它可以避免 bank 冲突并且访问共享内存的速度与寄存器文件一样快。
  
  
• 00:30:00 在本节中，视频讨论了内存合并以及工作组中的线程如何通过内存合并协作将数据加载到共享内存中，从而使共享内存位置有效地注册文件。然后，讨论转向相对于全局内存的内存对齐概念以及将数据拉入本地内存。未对齐的加载、排列的加载和部分加载都是有问题的，因为它们会阻止硬件检测合并的加载，从而导致将各个加载序列化到寄存器中。为避免这种情况，建议将所有数据加载到共享内存中，即使不需要实现对齐合并加载也是如此。
  
  
• 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。
  
  
• 00:40:00 在这部分视频中，讲师讨论了多线程应用程序中的内存布局和访问。他解释说，当多个线程访问同一个存储体以获取同一条信息时，就会发生冲突，从而导致性能下降。他以矩阵转置为例来说明使用共享内存提高性能的好处，以及以合并方式读写内存以避免性能损失的重要性。讲师解释说，通常使用半扭曲并建议使用内存布局模式来避免冲突以获得最佳性能。
  
  
• 00:45:00 在本节中，演讲者解决了 GPU 内存中的反转索引或交换索引的问题，以及这如何导致两个选项之一：未合并的内存访问或两者之一必须是 unco。为了克服这个问题，数据是使用合并读取从全局内存中读取的，并以合并方式存储到共享内存中。共享内存速度很快，一旦数据存在并且假设没有两个线程正在访问同一块信息，每个线程都可以快速访问其唯一的数据块。线程加载它们需要协同转置的数据并取得该数据的所有权，同时将其写入全局内存一大块，从而提高进出 GPU 的数据访问性能。
  
  
• 00:50:00 在本节中，视频讨论了 GPU 上矩阵转置的使用以及将共享内存与内存合并和数据对齐相结合的重要性。优化版本可在 Apple 网站上作为名为矩阵转置的 Xcode 项目获得。该视频解释说，如果步幅为 16，并且有 16 个组，则组 0 可以处理每个元素 0、16、32 等，从而导致潜在的组冲突。为解决这一问题并实现高性能矩阵转置，本地内存应填充一个元素，从而产生 17 个加载值。视频表明这些概念是核心概念，一旦理解，观众将在 GPU 性能优化方面完成 95%。
   
  
• 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。

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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。

• 00:00:00 在本节中，OpenCL 视频系列的主持人解决了一些问题并进行了解答。第一个问题是关于GPU的术语和布局，主持人用了一张英伟达幻灯片来说明GPU的组织结构，包括十个线程处理集群和每个线程处理集群三个流式多处理器。第二个问题是关于银行冲突的，上一期有简单提到过。楼主提供了更详细的解释，着重介绍了矩阵转置的具体例子以及可能导致bank冲突的情况。这一集以感谢托管服务提供商 Matias 的出色服务而告终。|
  
  
• 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。

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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。

• 00:00:00 在本节中，演讲者讨论了共享内存内核优化，并提供了一个示例，说明如何在实际代码中利用共享内存。他解释说，共享内存允许更快地访问只读数据，这可以加快计算性能。示例代码源自一个用于理解生物分子静电特性的程序，强调了使用同步点和工作组中工作项之间的通信来执行复杂的计算。总体目标是展示如何利用硬件的特性来提高性能和效率。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者讨论了有效处理网格边界计算的重要性，这在概念上适用于各种问题。计算涉及计算模型中所有原子对每个网格点的贡献，这可以使用以网格为中心或以原子为中心的方法来完成。虽然以原子为中心的方法在串行计算中效果很好，但由于值的覆盖，它在并行环境中可能效率低下。因此，以网格为中心的方法是一种更好的方法，因为每个网格点都只会读取数据，从而更容易针对 GPU 进行优化，因为它们无法访问锁和缩减。演讲者还提到他们将在此计算中显示 CPU 和 GPU 之间的性能差异。
  
  
• 00:10:00 在本节中，讨论了共享内存和以网格为中心的方法。提到在计算过程中，网格点值被修改，但它只需要有所有这些网格点值的快照或副本。使用GPU，网格点可以协同工作，将大量数据带入，提高了数据访问速度的性能。这种方式不需要锁，所有的网格点在计算完成后都会全部更新，避免了网格点踩到其他值。代码的核心部分其实是一样的，网格迭代变成了nd范围，等于网格点的个数。还引入了共享内存的概念，它允许线程以更大的范围引入数据，让它们都能够尽快访问数据。
  
  
• 00:15:00 在本节中，演讲者介绍共享内存并解释其工作原理。共享内存每个 SM 的可用空间限制为 16 KB，标量处理器必须共享该空间。通常，问题不是逐字节解决，而是使用浮点数或整数，这意味着共享内存中的可用元素通常较少。演讲者解释说，他们分配了一个五倍于本地大小（64 个元素）的共享内存块，为每个工作组分配了一个 1280 字节的块，每个工作组的宽度为 64 个元素。他们详细说明他们将这个块分成五个组，并提供有关如何使用偏移量对该数据进行索引的说明。
  
  
• 00:20:00 在这部分视频中，演讲者解释了一种优化共享内存内核的方法。他解释说，如果原子总数不是局部大小的倍数，则代码有一个安全措施来调整原子的局部大小。演讲者指出代码中存在性能错误，并要求观众找出它。代码分为两组，第一组是包罗万象以确保一切正常，第二组是使用共享内存的复制操作。硬件检测到所有线程都在访问具有顺序地址的全局内存中的数据，并且将完全合并加载到内存中，这会遇到第一个障碍。然后，演讲者讨论了屏障的必要性，并展示了一张幻灯片，展示了 half warp 服务共享内存负载的过程。
  
  
• 00:25:00 在本节中，讨论了在内核优化中使用障碍的重要性。需要一个屏障来确保在工作组中的任何工作项可以继续到下一阶段之前，所有必要的数据都被加载到共享内存中。没有障碍，获得的值将是不正确的。用于计算的代码以锁步方式执行，但是，当工作组中的所有线程都访问共享内存中的相同元素时，它通过允许广播来避免存储体冲突。通过确保所有扭曲在新数据写入共享内存之前完成计算，屏障还有助于防止覆盖共享内存中的数据。还展示了 Xcode 项目及其运行方式的演示，以便更好地理解所讨论的概念。
  
  
• 00:30:00 在视频的这一部分，演示者讨论了优化内核性能所需的工具和配置。演示者提到将 LLVM GCC 4.2 clang 1.0 与 OpenMP 结合使用以获得 OpenMP 支持并确保打开常规优化。然后视频继续进行主要计算，包括生成和填充内存、标量计算以及与 OpenMP 并行运行 CPU 的标量计算。最后，介绍了优化的 GPU 计算以及清理过程。该视频还包括实用例程的代码片段，例如打印设备信息和查询内核文件问题的信息。
  
  
• 00:35:00 在本节中，演讲者解释了为 mdh 程序设置内核所涉及的步骤，其中包括为共享内存分配内存和将数据写出的内存。全局工作大小等于调整后的网格点数，局部工作大小为64。演讲者提到工作组大小是一个反复试验的问题，OpenCL可以给出它认为好的工作的推荐组大小。然而，在尝试不同的工作组规模后，演讲者发现 64 人最有效。演讲者指出，虽然与 OpenMP 相比，设置 OpenCL 可能需要更多工作，但优化 GPU 代码的性能改进使得使用 GPU 值得追求。
  
  
• 00:40:00 在这一部分中，演讲者在 CPU 上运行标量计算并显示它需要 32 秒，但在 16 个 CPU 上大约需要 25 秒，展示了 10 倍的加速。在 GPU 上运行时，只需 1.2 秒，比在单个 CPU 上快 20 倍。此外，从 CPU 和 GPU 计算中获得的数字是相同的，表明为 GPU 优化代码是值得的。演讲者警告用户在只有一张显卡的系统上运行示例时要小心，因为由于显卡上缺乏抢先中断，系统可能会出现死机。
  
  
• 00:45:00 在本节中，演讲者讨论了运行 OpenCL 时可能出现的一些潜在问题，并建议用户保持谨慎。他建议尽可能使用两张显卡，其中一张用于显示，另一张用于处理 OpenCL。演讲者还指出，如果系统陷入困境，用户可以通过 SSH 登录并终止进程以重新获得控制权。他提醒用户，所有信息都可以在 Mac 研究网站上找到，他们还可以在该网站上订阅播客并通过亚马逊商店支持非营利组织。最后，他鼓励听众访问 Chronos 集团网站，该网站提供有关 OpenCL 规范的宝贵资源。

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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。

• 00:00:00 在视频的这一部分，AMD 编程方面的架构师 Benedict Gaster 概述了异构计算及其在并行编程中的重要性。在讨论异构计算的硬件和软件方面之前，他解释了并行计算中使用的术语，例如并行性和并发性。他指出，AMD 正在转向基于融合的架构，其中 GPU 和 CPU 在同一硅片上，他提供了一些关于他们对并行编程愿景的见解。此外，他表示 OpenCL 类似于 CUDA，它是一种旨在在 GPU 上高效运行的数据并行语言。
  
  
• 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。
  
  
• 00:15:00 在本节中，演讲者解释了计算架构从单核处理器到多核处理器的演变，以及现在进入 GPU 的异构时代。虽然 SMP 风格的架构由于功率和可扩展性问题而变得具有挑战性，但 GPU 提供了高能效和广泛的数据并行性以及丰富的数据并行性，使其适用于高性能计算。然而，编程模型和通信开销仍然存在挑战，并且 CPU 和 GPU 处理的组合对于最佳应用程序性能是必要的。
  
  
• 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。
  
  
• 00:30:00 在本节中，演讲者讨论了未来融合 GPU 在简化并行和异构计算的编程模型以及在降低复杂性的同时实现高性能的潜力。尽管可能会在内存带宽和延迟方面有所取舍，但融合 GPU 以移动外形提供处理能力，并为 CPU 和 GPU 提供共享内存，从而消除了对多个副本的需求并提高了性能。该架构的可扩展性使其适用于从移动设备到数据中心的一系列平台，虽然第一代 APU 可能无法完全解决每内存带宽 gigaflops 的问题，但未来简化编程和实现高性能的潜力仍然存在有希望。
  
  
• 00:35:00 在本节中，演讲者讨论了异构世界中的软件如何影响编程。未来是并行的，这意味着编程将不得不适应并行性，这有许多不同的答案。有多种语言可用于并行编程模型，例如使用粗粒度线程 API 的语言或专注于抽象的语言。演讲者还指出，编程中的并行性来自任务分解和数据分解，基于任务的模型和运行时将需要具有这些特性，以便在任务之间创建依赖关系、在它们之间进行通信并执行负载平衡以加快速度上计算。今天的大多数例子都是针对 CPU，由 Intel 和 Apple 等公司提供，而 .Microsoft 最近的运行时网络在托管语言方面最为突出。
  
  
• 00:40:00 在本节中，演讲者讨论了并行计算的不同方法，特别关注数据并行性和任务并行性。数据并行涉及并行处理独立元素，例如游戏中的粒子系统，而任务并行涉及需要相互通信的独立工作。演讲者提到了用于这些方法的流行语言，包括 OpenCL、CUDA 和 OpenMP。演讲者还建议将这两种方法结合起来，称为编织并行，可能会成为未来新兴的编程模型。演讲者强调需要合并这些不同的模型，以便将并行性引入主流编程。
  
  
• 00:45:00 在本节中，演讲者讨论了 OpenCL 是否可以用于对 CPU 进行编程，虽然可以实现源语言可移植性，但性能可移植性是一个问题。例如，GPU 上的大量线程是有意义的，而 CPU 上只有一个线程在核心上运行更有效。此外，GPU 的调试工具正在改进，但仍然很复杂，虽然 APU 上的 GPU 核心可以处理所有 GPGPU 任务而分立 GPU 处理图形是完全可行的，但确切的分布很难预测。
  
  
• 00:50:00 在本节中，演讲者回答了几个与并行和异构计算相关的问题。其中一个问题是 OpenCL 是否可以在 Nvidia GPU 上使用。演讲者确认 Nvidia 支持 OpenCL，并且它可以在与 CUDA 同系列的所有 GPU 上运行。另一个问题是融合 GPU 与分立 GPU 有何不同，答案是它们非常相似，但根据处理器和芯片设计的不同存在细微差别。演讲者还提到了共享内存 CPU 和 GPU 的 OpenCL 扩展，它允许两者之间的零拷贝。当被问及 OpenCL 在移动领域的出现时，发言人确认所有主要供应商都参与了移动领域 OpenCL 的开发，并且很快就会实现。最后，演讲者将 Fusion 与 Intel Sandy Bridge 进行了比较，并指出它们在 SOC 设计和强大的异构系统方面相似。
  
  
• 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。
  
  
• 01:00:00 在本节中，演讲者讨论了并行和异构计算方面的进步，特别是在英特尔的 Sandy Bridge 等新架构方面。但是，编程模型问题仍然缺乏完整的答案。 AMD 和 Intel 等公司一直处于领先地位，但预计随着时间的推移将继续取得进步。