交易中的OpenCL - 页 6

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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。

• 00:00:00 在本节中，视频讨论了图像旋转及其背后的数学原理。它解释了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。该视频建议分配每个工作项以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，从而使操作更加高效。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者解释了如何在 OpenCL 中将图像划分为工作组以实现图像旋转。图像分为水平域和垂直域，假设图像的宽度和高度是 16 的倍数，每个域有 16 个工作组。演讲者随后介绍了用于执行图像旋转的核函数，该函数接收参数，例如原始和目标数据、图像尺寸和旋转参数。在内核函数中，演讲者说明了如何使用旋转参数计算每个像素的新位置，以及如何在执行边界检查后将像素内容从原始位置复制到新位置。
  
  
• 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。

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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。

• 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，演讲者将逐步介绍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的过程，并将输出数据读回主机。内核函数接受目标和源缓冲区指针、图像尺寸和旋转参数来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。
  
  
• 00:10:00 在本节中，演讲者演示了一个使用 Avatar FPGA 平台的 OpenCL 示例图像旋转演示，它获取一只猫的原始图像并将其顺时针旋转 45 度，生成与保存的相同大小的新图像在图像旋转文件夹中使用新名称。该演示显示它成功读取和计算原始图像的像素以创建旋转图像。

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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。

• 00:00:00 在本节中，视频讨论了图像卷积，这是一种使用相邻像素的信息修改图像中每个像素值的操作。这是通过对原始图像应用过滤器来完成的，例如模糊过滤器，它采用相邻像素的加权平均值来减少它们值之间的差异。该视频演示了如何将 3x3 过滤器应用于图像的一个小区域，并使用逐元素乘法和求和来计算过滤图像中每个新像素的值。然而，视频指出，当对整个图像应用这种过滤操作时，必须仔细考虑不具有所有八个相邻像素的边界像素。该视频还展示了几个示例过滤器，例如模糊和边缘检测，它们可以应用于图像以实现不同的效果。
  
  
• 00:05:00 在“OpenCL 示例：图像卷积”视频的这一部分中，演讲者提供了图像卷积函数的种子实现，该函数遍历图像的每个像素并对其应用过滤器。他们还在 OpenCL 中引入了一种称为“图像”的新数据结构，它专门为图像数据类型设计，允许在图形处理器上更有效地处理长指令序列。可以使用指定的格式、尺寸和其他参数创建图像对象。该视频演示了如何在设备端创建 2D 图像缓冲区。
  
  
• 00:10:00 部分讨论了使用 OpenCL 将图像和过滤器数据复制到设备以进行图像卷积工作的过程。本节还介绍了用于描述如何访问图像的 OpenCL 采样器对象。为采样器对象指定了寻址模式、过滤模式和归一化坐标的使用。该部分还展示了内核函数以及使用“只读”和“常量”关键字来指定对象属性，这使得 OpenCL 运行时能够将过滤器对象放入全局内存中的特定常量区域。
  
  
• 00:15:00 在OpenCL图像卷积示例的这一部分中，演讲者通过get_global_id获取工作项，计算过滤器的半宽度，初始化过滤器索引，遍历过滤器行和列的步骤，并使用 read_image 函数从图像对象中获取像素信息。然后将像素信息与过滤器中的像素相乘并累加到 sum 变量。对过滤器中的每个像素重复此过程，并允许在图像卷积中使用相邻像素信息。
  
  
• 00:20:00 在本节中，视频教程演示了如何使用图像对象更新 OpenCL 图像卷积中的像素值。成功运行内核后，下一步就是在Q read image中使用CL将图像读回来。此函数将命令 Q 作为第一个参数、输出图像对象和一个真值，以指示读取应被阻止直到完成。提供了用于创建图像对象的原点和区域参数，以及存储图像数据的主机端缓冲区。

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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。

• 00:00:00 在视频的这一部分，演示者演示了 OpenCL 图像卷积示例的代码。该代码定义了不同的过滤器，包括模糊、锐化、边缘锐化、检测和拥抱过滤器。演示者演示了如何测试特定的过滤器，在本例中为边缘检测过滤器。他们还解释了如何初始化过滤器值并从文件中读取 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。该视频还介绍了如何创建采样器以及定义如何处理落在边界外的像素。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演示者演示了一个使用 OpenCL 的图像卷积示例。该演示文稿展示了在主机上执行过滤器的必要步骤，包括启动内核、将像素数据存储到文件中以及为 BMP 格式创建必要的标头，以及通过比较两个缓冲区中的值来验证结果。本练习的目的是创建一个过滤后的图像，该图像应与黄金结果相匹配，并且由于浮动计算而略有偏差。总的来说，演示强调了如何编译、运行和验证 OpenCL 内核函数的输出。

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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。

• 00:00:00 在本节中，我们了解 OpenCL 运行时和并发模型，包括 OpenCL 命令、队列模型、多个命令队列、OpenCL 内核工作项和工作组。 OpenCL 是一种任务并行主机控制模型，内核用于并行执行任务。命令队列是线程安全的，因为多个软件线程可能在主机上运行，并且可能会也可能不会在同一个命令队列上运行。异步操作在 OpenCL 中很重要，数据移动和其他操作在未来的某个时刻在队列中执行。主机与设备交互的最小单位是命令，只有在命令队列同步点才能保证命令的完成。这种同步发生在主机授权队列中的命令之间和设备端命令队列中的命令之间。
  
  
• 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。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演讲者讨论设置回调函数来处理事件完成。在声明完成事件后立即设置回调函数不是一个有效的位置，因为还没有与该事件关联的命令。一个有效的事件只有在一个命令与它相关联之后才会创建，例如当一个内核被添加到命令队列中时。回调函数应该是线程安全的，可以快速完成并且不会调用昂贵的系统例程。在性能调整方面启用分析也很重要，因为它有助于确定命令的执行状态和时间。 clq 分析启用标志用于启用分析。
  
  
• 00:25:00 在本节中，演讲者讨论了 OpenCL 分析 API，它允许用户获取有关队列中事件的信息。通过启用分析，提示可以提供命令的开始和结束时间等信息，这些信息可用于计算执行时间。演讲者还解释了用户事件，这些事件与特定命令无关，可以以任意方式使用。通过创建用户事件并让读取命令等待它，读取操作将被阻塞，直到用户事件完成，从而允许对命令的顺序进行更具体的控制。
  
  
• 00:30:00 在本节中，演讲者解释了如何控制命令的执行顺序以及如何使用乱序队列获得更好的性能。默认情况下，命令队列中的命令按顺序执行，但为了实现灵活性和更好的性能，可以使用乱序队列。演讲者演示了一个设置具有多个事件和缓冲区对象的乱序队列的具体示例。该示例包括具有非阻塞、只写和只读缓冲区的写操作和读操作。还讨论了用户事件和事件状态。总的来说，本节提供了对创建乱序队列和优化命令执行顺序以获得更好性能的全面理解。
  
  
• 00:35:00 在本节中，讲师解释了如何使用 OpenCL API 将浮点数从主机输入缓冲区复制到设备的内存缓冲区。该代码包括设置执行单元维度、启动两个内核函数以及等待完成事件。该讲座还强调这两个内核函数是独立的命令，并展示了如何在主机端读取输出数据、等待事件和执行清理。总的来说，本节演示了使用四个 OpenCL 命令在主机和设备之间复制和处理数据。
  
  
• 00:40:00 在本节中，我们将了解命令队列和事件如何控制 OpenCL 命令的执行。通过使用事件设置依赖关系，我们可以确保命令按特定顺序执行。但是，如果我们交换乱序队列中命令的顺序，它不会影响命令的执行。但是，如果我们使用有序队列并交换命令，就会导致死锁。
  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。
  
  
• 00:45:00 在本节中，讲师解释了系统中多个设备的 OpenCL 并发模型。每个设备都需要自己的命令队列，单个设备也可以有多个命令队列，但并不常用。通常，使用 OpenCL 的多个设备使用两种不同的执行模型——管道或并行。在管道模型中，即使存在两个或多个设备，一个设备等待另一个设备的结果，形成一个管道。另一方面，在并行模型中，设备与其缓冲区并行独立工作，独立执行。本讲座还包括一个 OpenCL 平台上下文中的多个命令队列的示例、两个具有自己的命令队列的设备以及 OpenCL 中的一个实现。
  
  
• 00:50:00 在本节中，我们将了解 OpenCL 中的流水线和并行执行模型。在流水线模型中，数据在两个内核之间共享，内核 0 首先运行，内核 1 在进入下一个计算之前等待其完成。我们看到使用事件和 API 调用实现此模型。相比之下，并行模型用于任务之间没有依赖关系，内核可以同时运行在不同的设备上。给出的示例具有三个设备，GPU 设备 0 和 1，以及一个 CPU 设备 2，每个设备都有单独的命令队列。内核 0 和内核 1 分别启动并行运行，一旦完成，CPU 内核 2 就可以启动。
  
  
• 00:55:00 在本节中，演讲者讨论了如何通过创建内核事件在 OpenCL 中构建执行模型，从而允许不同内核的并行执行。前两个 API 调用用于为上校 0 和上校 1 创建两个独立的 GPU 队列。然后，第三个 API 调用启动 CPU 内核，等待两个 GPU 内核完成后再执行。所讨论的方法使用事件来生成 CPU 和 GPU 内核之间的依赖关系，但也允许 GPU 内核并行执行。演讲者还解释了 OpenCL 工作项的概念，它定义了计算的一个副本或实例，以及处理元素，它们是硬件设备上的最小单元。
  
  
• 01:00:00 在本节中，解释了 OpenCL 并发模型，它依赖于允许多个工作项独立执行以扩展性能。工作组是映射到计算单元的全局执行空间中的一组工作项，允许本地同步作为在执行中实现一定程度并行性的一种方式。但是，将过多的工作项映射到一个计算单元会导致资源争用，这需要发布足够的工作以保持所有处理元素一直处于忙碌状态并一次性完成工作组。
  
  
• 01:05:00 在视频的这一部分，演讲者讨论了 OpenCL 并发模型以及如何将工作项分组到硬件线程或上下文中。在映射工作项并从 OpenCL 框架调度它们时，工作项负责维护自己的程序计数器。演讲者解释说，工作项的设计应满足并利用 GPU 处理元素。理解问题大小的维度和正在处理的当前元素很重要。讲者提供了一组内置的函数，可以用来了解问题的维度，全局大小，局部大小，更重要的是，可以得到全局和局部的ID作为索引，找出实际的数据项是什么需要在当前工作项中处理。还提供了一个简单的内核示例来解释 OpenCL 并发模型的不同方面。
  
  
• 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。
  
  
• 01:15:00 在本节中，视频讨论了 OpenCL 同步的工作原理以及为什么难以保证基于硬件的排序。 OpenCL 是一个跨平台的 API 框架，它不知道程序将在哪里执行，因此它不能保证基于硬件的顺序。 OpenCL 运行在可能支持多线程的设备上，但在这些设备上没有单独运行的操作系统。这意味着没有主控或操作系统内核可以从执行队列中删除线程。因此，在使用信号量或类似机制时存在死锁风险。为了在工作项之间执行高级同步，OpenCL 使用工作组屏障。但是，OpenCL 没有机制来支持同一内核执行的不同工作组中的工作项之间的同步。为了支持工作组内或同一台计算机上的数据共享，可以使用所有处理元素都可以访问的本地内存。
  
  
• 01:20:00 在本节中，我们将学习如何使用屏障操作来同步 OpenCL 中同一工作组内的工作项。屏障 API 用作同步点，在工作组中的所有其他工作项也到达屏障之前，不允许工作项继续越过屏障。这可确保组中的所有工作项在继续之前都具有相同的数据。使用OpenCL中的全局同步线，可以在全局范围内使用event和wait event进行同步，但是在work item级别的work group内部，需要利用barrier operation来进行同步。
  
  
• 01:25:00 在本节中，我们了解 OpenCL 中的内核函数及其参数，这些参数是指向全局和局部内存中的内存对象的指针。本地内存存在于计算单元内，并由该计算单元中的处理元件共享。内核函数使用全局ID和局部ID从全局内存中读取数据并将其分配给局部缓冲区中的相应元素。为了同步在同一个赋值语句上工作的所有工作项，工作组障碍和本地内存攻击被用作同步点。同步后，内核函数对本地缓冲区中的数据进行运算，并将结果存储到全局内存中输出缓冲区中的相应位置。
  
  
• 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。
  
  
• 01:40:00 在本节中，我们了解内置内核函数，例如 OpenCL 的内部运动估计扩展，用于图像处理以估计视频中相邻帧之间的运动。此扩展提供硬件加速或嵌入固件功能，可在 OpenCL 网站上进一步探索。

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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。

• 00:00:00 在本节中，演讲者讨论了 MapReduce 在分解大问题以获得可以有效解决的小问题的背景下的概念。他们确定了两种主要的分解策略，即分而治之和分散与聚集，根据问题的性质或硬件限制可以互换使用。他们解释说，Google 于 2004 年首次提出的 MapReduce 方法将大问题划分为较小的子问题，并使用映射阶段和缩减阶段分别处理它们。他们说明了谷歌如何使用这个概念来处理数据中心计算机上的大量数据，这些数据中心为搜索引擎查询和网页提供服务。
  
  
• 00:05:00 在本节中，MapReduce 方法通过两个阶段进行解释：映射和缩减。第一阶段涉及为处理器分配一些要处理的数据，这将导致在完成时生成键值对。第二阶段称为归约，涉及处理器从第一阶段接收键值对并对与给定“T”对应的值执行归约。这种方法是有效的，因为一旦原始问题被划分为子问题，处理器就可以独立运行，从而使其可扩展到不同规模的问题。该视频提供了一个具体示例，说明如何使用分配给处理器的六个块的输入来应用此方法，说明此方法的潜在效率。
  
  
• 00:10:00 在本节中，提供了 map reduce 的概念，并解释了处理器如何执行加法，将原始输入合并为 6 个大小相等的部分，以确保平衡。每个键值对在不同处理器的映射过程中几乎同时产生。下一阶段包括由一组不同的处理器处理这些键值对以获得最终结果。最后，归约阶段将这些键值对组合起来，处理器根据单个关键字值one构建一些链接的列表。
  
  
• 00:15:00 在本节中，演讲者解释了 MapReduce 中的映射过程，该过程涉及将任务分解为可以并行执行的更小的子任务。这是通过为每个需要分析的关键字创建一个列表来完成的，列表中的每个项目代表与该关键字关联的值。这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。

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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。

• 00:00:00 在本节中，我们将看到 MapReduce 的具体示例：计算包含数十万个英语单词的大型文本文件中每个单词的出现次数。这是 MapReduce 的理想用例，因为不同的关键字可以独立计算，每个处理器都针对特定的关键字。映射阶段涉及将文档分成更小的部分，每个处理器接收一个相似大小的部分来计算有趣单词的键值对的出现次数。缩减阶段涉及根据单词键对所有键值对进行分组，并对值求和以获得每个单词出现的总数。该示例展示了 MapReduce 的多功能性，它可用于通过将 URL 实现为关键字或分析不同网站的 web 链接关系来统计网页访问量。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者解释了如何使用 MapReduce 分析大量网页 URL 及其链接，以构建显示它们之间关系的图表。映射过程涉及将元组分组为更小的块，并将它们分配给映射处理器以构建一个键值对，其中 URL 作为键，网页列表作为将从键链接的值。然后在缩减阶段，多个键可以由不同的处理器处理，键值对用于构建最终映射并显示网页之间的关系。

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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。

• 00:00:00 在本节中，重点是 OpenCL 设备上的 MapReduce 与传统 CPU 环境的不同之处。主要区别在于内存结构，它是分层的，由私有、本地和全局内存组成，每个内存具有不同的大小和数据可见性。私有内存只对工作项本身可见，而本地内存对计算单元内的所有工作项可见，但跨单元不可见。另一方面，全局内存对所有工作项都是可见的。利用 OpenCL 设备上的大量处理元素提供了机会，但必须考虑内存结构。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者讨论了使用 MapReduce 在 OpenCL 设备上执行操作以解决 OAKLAND 数据集等问题。他们解释了使用不同工作项的必要性，并将计算分配给矩阵中要处理的每个元素。使用内存层次结构很重要，包括主内存和本地内存，演讲者指出使用本地内存代替全局内存进行某些缩减的好处。它们详细说明了工作组的组织方式以及映射操作是如何为分配给工作项的每个数据块执行的。以这种方式使用 MapReduce 有助于使用 OpenCL 设备高效地处理大型数据集。
  
  
• 00:10:00 在本节中，演讲者讨论了 OpenCL 设备上 MapReduce 中局部和全局缩减的概念。局部缩减是在每个处理元素产生的键值对上完成的，而全局缩减是在全局内存中组合多个工作组的结果。在 OpenCL 设备上实现 MapReduce 的挑战在于映射阶段产生的键值对的数量是未知的，需要为中间结果适当分配内存空间。此外，本地交互结果必须存储在本地内存中，并且必须考虑不同的内存层次结构。
  
  
• 00:15:00 在本节中，演讲者讨论了 OpenCL 设备上 MapReduce 的五个步骤。第一步涉及工作项组执行映射过程和局部缩减阶段的一部分。第二步包括在执行缩减之前执行本地屏障以同步工作项。第三步是让每个组中的本地 ID 零工作项预处理其他工作项生成的键值对。第四步涉及执行全局屏障以防止进一步执行，直到所有工作人员完成。最后，第五步涉及将每个工作组的结果组合起来产生最终结果，确保所有工作项在这样做之前都已完成。

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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。

• 00:00:00 在本节中，演讲者讨论了 OpenCL 中的本地内存分配，并演示了如何在字符串搜索内核函数的上下文中进行分配。本地内存使用“本地”限定符声明，并使用内部方括号指向。演讲者指出内核函数中不允许动态分配内存，因此在宿主程序中使用set kernel argument API来分配本地内存空间。此外，演讲者还介绍了矢量数据类型，它可以更快、更轻松地对具有多个相同类型元素的数组进行操作。
  
  
• 00:05:00 在本节中，演讲者解释了如何在 OpenCL 内核函数中使用矢量数据类型进行逐元素加法。使用向量简化了加法和赋值过程，并且该操作应用于向量中的每个元素。向量的初始化也可以使用特定值显式完成，或者通过为向量中的所有元素重复单个值来完成。演讲者还讨论了紧凑型内存访问如何从向量类型中获益，尤其是在处理字符数组时，其中每个元素都是一个字母或一个字节。
  
  
• 00:10:00 在本节中，演讲者通过演示解释了如何使用 MapReduce 实现字符串搜索。使用 16 个字符的字符模式对输入文本执行搜索。他们解释了如何通过使用消息向量的前八个字母来利用速度，还演示了如何以不同的顺序访问原子。他们详细说明了如何为字符向量的各个部分赋值，给出了示例，并解释了如何构建用于搜索输入文本的内核函数，包括该函数所需的参数及其初始化方式。最后，他们解释了如何获得全球结果以及这些结果意味着什么。
  
  
• 00:15:00 在本节中，演讲者解释了 MapReduce 示例字符串搜索的初始化过程和本地内存栅栏内的同步点。原始文档中的字符被分成几组，每组分配一组特定的字母来搜索相应的关键字。每个项目的全局 ID 和字符用于标识每个组分配工作的起点。总的来说，本节深入介绍了 MapReduce 的技术方面及其在字符串搜索中的应用。
  
  
• 00:20:00 在本节中，演讲者描述了 MapReduce 的实现，以使用演示执行字符串搜索。输入数据被分成工作项，每个工作项被分配给一个映射函数，用于在一大块文本中搜索关键字。演讲者演示了如何将文本块加载到内存中以及如何移动字符窗口以搜索关键字。一个加载了 16 个字符的 vector 用于比较，结果存储在另一个 vector 中用于 chunk。对每个工作项重复此过程，并通过聚合每个工作项的结果获得最终结果。
  
  
• 00:25:00 在本节中，视频通过将用户输入的关键字对应的文本向量与模式向量进行比较，解释了电池是如何分配给特定章节的。比较操作比较两个向量的每个元素，为每个元素生成 1 或 0。如果有关键字，比较结果将决定分配给该特定章节的电池值。校验向量前四个元素的有效位决定是否有关键字。如果条件成立，即所有有效位都为 1，则找到一个关键字，本地结果递增，这表明程序找到了匹配项。
  
  
• 00:30:00 在本节中，演讲者解释了字符串搜索 MapReduce 示例的工作原理。该代码由多个工作组组成，每个工作组检查已划分为块的文本中的特定关键字。目标是查找每个块中是否存在任何关键字。如果结果为真，则使用原子增量增加注释以防止冲突。在块中检查完所有关键字后，使用屏障来确保已完成任何访问全局内存的操作。然后循环将窗口向右移动以检查下一组 16 个字母，并为每个工作组重复该过程。最后，使用原子添加将本地结果计数器添加到全局结果以防止冲突。
  
  
• 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。
  
  
• 00:40:00 在本节中，讲师解释了利用 MapReduce 在给定文本文件中搜索特定单词的示例。目标是计算文本文件中四个特定单词的出现次数。讲师建议查看源代码和运行时，以便更好地理解该过程。

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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。

• 00:00:00 在本节中，视频介绍了基数排序的概念，它将一个大的排序问题分成多个较小的问题，并按子集排序。排序过程是基于元素的数值表示而不是元素本身的值来执行的。演讲者通过对 8 个数字进行排序的示例进行演示，其中排序基于十六进制表示中的最低有效位。排序过程是通过多次迭代完成的，其中数字根据最不重要的数字放入桶中，并重复其他数字，直到数字按升序排序。
  
  
• 00:05:00 在视频的这一部分中，演讲者演示了如何对一组数字应用基数排序，方法是首先根据数字的最高有效位将数字组织到桶中。然后他们使用最低有效数字重复该过程并继续，直到他们检查了每个数字的所有数字。演讲者指出，基数排序的每一步本质上都是一次洗牌，使用 OpenCL 的洗牌功能可以在排序过程中有效地重新排列元素。最后，演讲者提供了一个示例，说明如何使用掩码来指定需要排序的元素的索引，并演示了如何将此概念应用于两个向量和一个掩码数组。
  
  
• 00:10:00 本节讲解OpenCL中shuffle函数和shuffle2函数的使用。 shuffle 函数创建一个输出向量，它根据给定的掩码从输入向量中移动或混洗原始值，以创建一个新的输出向量。 shuffle2 函数类似，但采用两个输入向量而不是一个。掩码的大小和数据类型必须与返回因子相匹配，并且数据类型必须是无符号整数类型。此外，返回的因子将具有与输入向量相同的数据类型和分量数，并且掩码向量分量中只有选定数量的位是重要的。 shuffle2 中 K 的值取决于输入向量中的分量数。
  
  
• 00:15:00 在本节中，演讲者解释了如何使用 OpenCL 执行随机播放操作。他们提供了一个混洗操作的示例，该操作采用输入向量和掩码，并根据掩码从输入向量中选择的值输出向量。他们还解释了如何使用掩码值来确定从输入向量中选择哪些值来构建输出向量。演讲者提供了第二个示例，其中涉及两个包含字母的输入向量，并解释了如何使用掩码根据从输入向量中选择的值构建输出向量。
  
  
• 00:20:00 在本节中，视频讨论了在 OpenCL 示例的内核函数中使用洗牌指令进行基数排序。内核函数名为“shuffle test”并采用两个参数：一个浮点向量和一个字符 16 元素向量。该视频展示了一个使用整数向量作为掩码来构建包含八个浮点数的输出向量并使用四元素浮点向量作为输入的示例。该视频继续解释了内核函数中排序的工作原理，方法是查看最低有效二进制数字并使用它来挑选奇数以创建新向量。
  
  
• 00:25:00 在视频的这一部分，演讲者解释了如何根据向量中元素的最低有效位构建掩码，以使用基数排序算法对它们进行排序。通过将元素复制到指定向量并基于元素的最低有效数字构建掩码，然后可以使用 shuffle to 函数从原始向量和指定向量中检索值并构建新向量。此过程根据基本数字的二进制数字将基本数字分类为两个桶，即 0 和 1。
  
  
• 00:30:00 在本节中，我们将了解称为基数排序八排序八的核函数，它的工作原理是根据二进制数字中的值将输入向量拆分为零和一桶。内核函数定义了一个联合结构，用作缓冲区，使用两个计数器（零计数和一计数）对数据数组进行排序。 CMP值一用于确定比较哪个二进制位的值，函数使用两个数组，mask ones和data，对应视频中的图，存储排序后的元素。 for 循环有八次迭代来处理要排序的八个数字，J 从零到八以确定应将多少元素放入零和个桶中。 Radix sort eight sort eight 是一种在 OpenCL 中对数组进行排序的有效方法。
  
  
• 00:35:00 在本节中，演讲者解释了基数排序的工作原理，即根据每个位置的相应数字对数据集中的值进行排序。该过程从最低有效数字开始，并向最高有效数字移动。演讲者使用一个示例来说明如何将以 1 和 0 结尾的值分成不同的数组，然后再执行混洗操作以创建最终输出向量。对其他数字重复该过程，最终结果存储在全局缓冲区中。