In this video, you continue to learn about OpenCL™. We describe the details about the OpenCL™ platform and memory models. Topics covered include compute devi...
In this video, you learn about resource allocation, resource setup and how to setup the OpenCL™ runtime. Topics include choosing devices, creating contexts a...
00:10:00在本节中,Justin Hensley 讨论了如何在使用 OpenCL 时管理内核和事件。他解释说,在管理多个内核和防止同步问题时使用事件很重要。他建议使用 CL wait for events,等待所有事件完成后再继续,in queue wait for events,在队列中排队一个块点供 OpenCL 运行时稍后使用,让应用程序继续运行而不会阻塞。此外,CL get event profiling info 可用于分析应用程序,以便开发人员可以优化执行时间最长的内核。
In this video, you learn about the execution and synchronization of OpenCL™ kernels. Topics include program and kernel objects, compiling and executing kerne...
该视频讨论了 OpenCL™ C 语言的各种特性,包括工作项函数、工作组函数、向量类型和内置同步函数。该视频强调了使用正确的地址空间限定符对于高效并行代码编写和工作组之间内存共享的重要性。详细讨论了矢量类型的概念以及内核指针参数、局部变量和程序全局变量的正确内存空间的使用。此外,内置数学函数和工作组函数(例如障碍和记忆)包含在运行时检查这些函数的建议。
In this video, you learn about the OpenCL™ C kernel language. Topics include work items and work groups, data types, vector operations, address spaces, type ...
该视频介绍了 OpenCL 作为一种开放标准工具,可以在 Windows 中的大多数新图形卡上运行,需要安装 CUDA 或特定的图形驱动程序,具体取决于卡。演讲者描述了一个简单的程序、创建内核的过程、数据缓冲区、设置内核参数和全局工作大小,以及在 OpenCL 中的设备上运行工作负载,并将其与 CUDA 进行比较。在 OpenCL 中创建用于 GPU 工作的内核、排队读取缓冲区、取消分配内存所涉及的参数已通过示例代码进行解释以检查计算。通过展示一个使用 OpenCL 对灰度图像应用细微模糊的小程序,演示者强调 OpenCL 的样板代码比 CUDA 多,但它是一种开放的标准解决方案,适用于不同的显卡,可以在不同的系统上重复使用,无论制造商如何。
00:00:00 在本节中,演讲者介绍了 OpenCL 并讨论了它如何成为一种开放标准,可以与 Windows 中的大多数较新显卡一起工作,并要求根据显卡安装 CUDA 或特定显卡驱动程序。然后演讲者提供了一个简单的程序并描述了它在 OpenCL 中的工作原理,并将其与 CUDA 进行了比较。在设备上运行工作负载之前,它们会经历创建内核、创建数据缓冲区以及设置内核参数和全局工作大小的过程。
We use OpenCL to run workloads on GPU and try a simple blur filter.Git repositoryhttps://github.com/kalaspuffar/openclPlease follow me on Twitterhttp://twitt...
This video starts the series on Heterogeneous Computing. In this video we introduce the concept of parallel processing with some examples.If you are interest...
00:15:00 在本节中,演讲者讨论了并行和并发数据分解的不同技术。第一种技术涉及将数据划分为原始矩阵中的行向量,以进行一对一或多对一映射。第二种技术涉及输入数据分解,即一个输入数据对应多个输出数据。这方面的示例包括 tar gram 直方图和搜索子字符串。为了从这些中间数据部分计算最终结果,可能需要同步和原子操作以确保所有子任务完成并生成正确的结果。
00:20:00 在本节中,演讲者讨论了异构处理器在定制硬件中的使用,以及使用更小的定制内核而不是通用 CPU 内核的优势。通过利用专用逻辑构建乘法器或 FFT 单元等功能单元,设计人员可以实现比通用设计更高的能效。此外,本文还讨论了数据移动的挑战,以及拥有高效内存层次结构和互连对于内核之间高效通信的重要性。该论文建议为专用加速器和内核分配 10%,而不是传统的 90%,用于构建超标量乱序处理器以实现更好的单线程性能。
00:25:00 在本节中,视频讨论了两篇关于异构处理器的论文。第一篇论文讨论了数据移动和能源效率面临的挑战。一种设计趋势是电压缩放允许以不同的速度运行不同的内核,这可以根据工作负载和任务调度大大降低能耗。第二篇论文讨论了大规模并行化和具有不同大小和灵活频率和电压的异构内核的趋势。此外,还有一种趋势是使用内置在芯片上的不同硬件加速器,并专注于高效的数据定位以减少不必要的数据移动。该论文承认不同 CPU 架构的独特优势,并设计算法以匹配未来的 CPU 功能。
00:30:00 在本节中,演讲者讨论了在使用 CPU FPGA 等异构处理器时理解调度技术和工作负载分区的重要性。调度涉及决定子任务何时应在特定处理器上运行,而工作负载分区处理数据和任务分区。演讲者还提到了用于不同类型处理器的各种编程语言和框架,如 OpenCL、CUDA 和 OpenMP。
This video provides an overview of two important papers on the design and programming of heterogenous processors/systems.S. Borkar and A. Chien, The Future o...
00:10:00 在本节中,视频解释了程序是计算机为执行特定任务而遵循的一组指令。该程序由用编程语言编写的代码组成,然后将其编译或解释为计算机可以理解的机器语言。该视频继续描述不同类型的程序,包括操作系统和设备驱动程序等系统软件,以及文字处理器和游戏等应用程序。计算机的硬件组件,如 CPU 和内存,协同工作以执行这些程序并执行所需的任务。
AMD 开发人员中心:OpenCL 技术概述。第 2 集:什么是 OpenCL™? (继续)
AMD 开发人员中心:OpenCL 技术概述。第 2 集:什么是 OpenCL™? (继续)
在本视频中,Justin Hensley 讨论了 OpenCL 的平台和内存模型,了解这些在使用 OpenCL 加速应用程序时非常重要。他解释说,主机连接到一个或多个 OpenCL 设备,例如 GPU 或多核处理器,这些设备具有在单指令多数据模型中执行代码的计算单元。工作项有私有内存,而工作组共享本地内存,每个设备都有全局和常量内存,开发人员必须显式管理内存同步和数据以获得最大性能。此外,Hensley 还讨论了 OpenCL 对象,例如设备、上下文、队列、缓冲区、图像、程序、内核和事件,这些对象用于向设备提交工作、同步和分析数据。最后,他概述了如何通过三个简单步骤执行 OpenCL 程序:创建程序和内核对象、创建内存对象以及创建带有事件的命令队列以确保正确的内核执行顺序。
AMD 开发人员中心:OpenCL 技术概述。第 3 集:资源设置
AMD 开发人员中心:OpenCL 技术概述。第 3 集:资源设置
在 OpenCL 教程系列的第 3 集中,演讲者深入探讨了 OpenCL 中的资源设置和管理,涵盖了内存对象、上下文、设备和命令队列等主题。还讨论了访问和分配图像内存的过程,重点是读取和写入图像调用以及支持的格式。研究了同步和异步内存操作的特征,并解释了如何使用 OpenCL 事件管理系统来保证数据传输完成。最后,建议用户使用 CL get device info 调用查询设备信息,以选择最适合其算法的设备。
到主机地址空间,使用队列映射缓冲区中的 CL。最后,CLN 队列复制缓冲区用于在两个内存对象之间复制内存。
AMD 开发人员中心:OpenCL 技术概述。第 4 集:内核执行
AMD 开发人员中心:OpenCL 技术概述。第 4 集:内核执行
在本节中,Justin Hensley 介绍了 OpenCL 中的内核执行主题,解释了内核对象包含特定的内核函数并使用内核限定符声明。他分解了执行内核的步骤,包括设置内核参数和使内核入队。 Hensley 强调了使用事件来管理多个内核和防止同步问题的重要性,他建议使用 CL wait for events 等待它们完成后再继续。该视频还详细介绍了分析应用程序以优化执行时间最长的内核。
AMD 开发人员中心:OpenCL 技术概述。第 5 集:使用 OpenCL™ C 进行编程
AMD 开发人员中心:OpenCL 技术概述。第 5 集:使用 OpenCL™ C 进行编程
该视频讨论了 OpenCL™ C 语言的各种特性,包括工作项函数、工作组函数、向量类型和内置同步函数。该视频强调了使用正确的地址空间限定符对于高效并行代码编写和工作组之间内存共享的重要性。详细讨论了矢量类型的概念以及内核指针参数、局部变量和程序全局变量的正确内存空间的使用。此外,内置数学函数和工作组函数(例如障碍和记忆)包含在运行时检查这些函数的建议。
如何将 OpenCL 用于 GPU 工作
如何将 OpenCL 用于 GPU 工作
该视频介绍了 OpenCL 作为一种开放标准工具,可以在 Windows 中的大多数新图形卡上运行,需要安装 CUDA 或特定的图形驱动程序,具体取决于卡。演讲者描述了一个简单的程序、创建内核的过程、数据缓冲区、设置内核参数和全局工作大小,以及在 OpenCL 中的设备上运行工作负载,并将其与 CUDA 进行比较。在 OpenCL 中创建用于 GPU 工作的内核、排队读取缓冲区、取消分配内存所涉及的参数已通过示例代码进行解释以检查计算。通过展示一个使用 OpenCL 对灰度图像应用细微模糊的小程序,演示者强调 OpenCL 的样板代码比 CUDA 多,但它是一种开放的标准解决方案,适用于不同的显卡,可以在不同的系统上重复使用,无论制造商如何。
EECE.6540 异构计算(马萨诸塞大学洛厄尔分校)
1. 并行处理简介及实例
该视频通过示例简要介绍了并行处理。演讲者解释说,并行计算涉及将较大的任务分解为较小的子任务以并行执行。实现这一目标的两个主要策略是分而治之和分散与聚集。该视频提供了自然和人造应用的示例,这些应用本质上具有很多并行性,例如人类感官、自动驾驶汽车和细胞生长。该视频还讨论了并行处理的好处,并演示了如何将其应用于排序、向量乘法、图像处理以及查找文本正文中字符串的出现次数。最后,视频介绍了归约过程,也称为求和过程,用于收集和处理从并行资源中获得的结果。
2. 并发、并行、数据和任务分解
2. 并发、并行、数据和任务分解
该视频深入探讨了并发和并行的概念,以及任务和数据分解的用法,以及用于并行和并发的数据分解技术。 Amdahl 定律被探索为在多处理器上运行任务时计算理论加速的一种方法。在将问题分解为子任务时,任务依赖关系图的重要性在识别任务间依赖关系时得到了强调。数据分解的方法,例如输入数据和行向量划分,被认为对执行计算有用。原子操作和同步被描述为在所有子任务完成后生成正确结果的关键。
3. 并行计算:软件和硬件
3. 并行计算:软件和硬件
该视频讨论了在计算中实现高水平并行性的不同方法。演讲者描述了用于执行并行计算的硬件和软件技术,包括指令级并行 (ILP)、软件线程、多核 CPU、SIMD 和 SPMD 处理器。该视频还解释了并行密度的重要性和计算/处理单元的概念,它们可以实现高效的并行计算。此外,演讲者还讨论了为同步目的创建原子操作的挑战,以及重组问题以在 GPU 上高效执行的必要性。
4. 两篇关于异构处理器的重要论文
4. 两篇关于异构处理器的重要论文
该视频涵盖了与异构计算相关的各种论文,包括处理器设计和能源效率的趋势、使用定制硬件和专用加速器的好处、平衡大小内核的重要性,以及数据移动和内核之间高效通信的挑战。这些论文还讨论了在使用异构处理器以及使用 OpenCL、CUDA 和 OpenMP 等编程语言和框架时了解调度和工作负载分区的必要性。总的来说,这些论文强调了利用多核和加速器在异构计算环境中最大限度地提高性能和能效的潜在好处。
五、计算硬件概述
五、计算硬件概述
该视频概述了计算硬件,讨论了处理器架构、设计注意事项、多线程、缓存、内存层次结构和控制逻辑设计等主题。它还解释了程序如何成为计算机执行任务所遵循的一组指令以及不同类型的程序,包括系统软件和应用程序。该视频强调了计算机硬件组件(例如 CPU 和内存)的重要性,它们协同工作以执行程序和执行任务。