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...
OpenCL 1.2: OpenCL C에 대한 이 비디오에서 발표자는 장치 프로그래밍용으로 설계된 C의 변형으로 OpenCL C를 소개하며 고정 유형 크기 및 인라인 함수 기능과 같은 몇 가지 주요 차이점이 있습니다. 그들은 메모리 영역, 벡터, 구조 및 커널과 벡터화된 코드를 달성하는 방법에 대해 논의합니다. 그들은 로컬 및 상수 메모리 사용의 중요성을 강조하고 확장을 사용할 때 주의할 것을 조언합니다. 연사는 최적의 성능을 위해 OpenCL C의 기본 구조와 작동을 이해하는 것이 중요함을 강조하고 시청자가 OpenCL 및 관련 모델에 대해 계속 배우도록 권장합니다.
00:00:00 이 섹션에서는 비디오에서 OpenCL 장치 프로그래밍의 기본 언어인 OpenCL C를 소개합니다. OpenCL C는 장치를 대상으로 하는 C 프로그래밍 언어의 수정판이지만 함수 포인터 및 재귀가 없고 함수 호출이 인라인될 가능성을 포함하여 기존 C99와 몇 가지 차이점이 있습니다. 이러한 차이점에도 불구하고 OpenCL C는 C99에 없는 몇 가지 기능이 있으므로 C의 하위 집합이 아닙니다. 이 섹션에서는 메모리 영역, 벡터 연산, 구조, 함수 및 커널과 같은 몇 가지 중요한 기본 사항을 다루며 뷰어가 OpenCL을 효율적으로 사용할 수 있도록 충분한 배경 정보를 제공하는 것이 목표입니다.
00:05:00 이 섹션에서는 OpenCL C와 C의 차이점에 대해 설명합니다. OpenCL C는 2의 보수를 사용하여 부호 있는 정수에 대한 구체적인 표현을 제공하지만 C는 이를 지정하지 않습니다. OpenCL C 유형은 벡터 및 이미지 유형을 포함하여 고정된 크기를 가지며 C에는 없거나 덜 우아하게 구현됩니다. 또한 OpenCL C는 char, short, int 및 long과 같은 정수 유형의 크기와 부호 있는 유형을 정의합니다. 서명되지 않은 버전. OpenCL C에서는 호스트와 장치 유형이 다르며 미들웨어 또는 라이브러리를 사용하여 이들 간의 올바른 데이터 전송을 보장해야 한다는 점을 염두에 두는 것이 중요합니다.
00:10:00 이 섹션에서 발표자는 OpenCL C 메모리 모델과 프라이빗, 상수, 로컬 및 글로벌과 같은 메모리 영역을 지정하는 데 키워드가 사용되는 방법에 대해 설명합니다. OpenCL C에서는 일부 유형이 호스트와 장치 간에 통신할 수 없기 때문에 메모리의 위치를 아는 것이 중요합니다. 연사는 또한 벡터의 개념을 소개하고 프로세서 내에서 발생하는 작업에 대해 우수한 벡터화된 코드를 얻기 위한 다양한 접근 방식에 대해 논의합니다. 한 메모리 영역에서 다른 메모리 영역으로 포인터를 이동하는 것은 허용되지 않지만 한 메모리 공간에서 다른 메모리 공간으로 복사하는 것은 가능합니다.
00:15:00 이 섹션에서 발표자는 코드를 벡터화하는 데 사용할 수 있는 다양한 옵션에 대해 논의하고 벡터화를 달성하는 자연스럽고 효율적인 방법으로 OpenCL C를 강조합니다. OpenCL C의 벡터 유형은 일급 시민이며 사용자가 직접 액세스할 수 있습니다. 벡터 간의 구성 요소별 연산에는 더하기, 빼기, 곱하기 또는 기타 관계 연산자가 될 수 있는 일반 연산자를 사용하는 것이 포함됩니다. 그러나 벡터를 비교할 때 관계 연산자는 결과가 구성 요소별로 수행된 부울 연산이 포함된 벡터이기 때문에 혼동될 수 있으므로 사용자는 이를 염두에 두어야 합니다. 마지막으로 스칼라와 벡터 간의 혼합 연산은 정의되어 있지 않으므로 사용자는 이러한 연산을 수행할 때 주의해야 합니다.
00:20:00 이 섹션에서 강사는 OpenCL C에서 벡터 작업 및 주소 지정에 대해 설명합니다. 벡터는 벡터 또는 스칼라에서 작동할 수 있으며 벡터 크기로 채워지며 점을 사용하여 벡터의 구성 요소에 액세스할 수 있습니다. 16진수로 표시된 특정 구성 요소 번호로 표기. 강사는 더 높은 수준의 질문은 OpenCL 벡터 유형을 사용해야 하는 이유이며 벡터를 사용하면 프로그래머와 컴파일러 간의 벡터 작업을 명확하게 통신할 수 있으며 컴파일러가 벡터 작업을 더 잘 최적화할 수 있으므로 성능이 향상될 수 있다고 설명합니다. . 마지막으로 강사는 OpenCL C가 데이터 집계를 위한 구조 및 공용체 사용을 지원한다고 언급합니다.
00:25:00 이 섹션에서 발표자는 OpenCL C 구조의 사용과 호스트와 장치 간의 데이터 교환 시 주의해야 하는 중요성에 대해 논의합니다. 그들은 성능 문제를 일으킬 수 있고 데이터를 복사할 때 올바른 바이너리 레이아웃을 얻기 어렵기 때문에 OpenCL C 구조의 사용을 피하라고 조언합니다. 화자는 함수에 대해 계속해서 이야기하고 재귀가 금지된다는 점을 제외하고는 특별한 것이 없는 일반적인 C 함수에 대해 이야기합니다. 그들은 또한 개인 메모리 공간이 인수에 내포되어 있어 동일한 방식으로 다른 메모리 영역을 처리할 때 문제를 일으킬 수 있다고 언급합니다. 마지막으로 발표자는 커널을 장치 실행을 위한 진입점으로 설명하고 커널 인수가 전역 또는 복사된 값에 대한 포인터인 방법을 설명합니다.
00:30:00 이 섹션에서 발표자는 두 개의 어레이를 함께 추가하고 결과를 구성 요소별로 동일한 위치에 저장하는 OpenCL C 프로그램을 제시합니다. 이 프로그램은 get_global_ID 및 기타 관련 기능을 사용하여 전역 작업 크기, 작업 그룹 크기 및 전역 오프셋에 액세스합니다. 화자는 최상의 성능을 얻기 위해 가능하면 로컬 메모리를 사용하는 것의 중요성을 강조하고 인수 목록에 매개변수를 제공하여 로컬 메모리를 선언하는 방법을 제공합니다. 연사는 또한 프로그래밍을 더 쉽게 하기 위해 "type DEP"를 사용할 것을 권장합니다.
00:35:00 이 섹션에서 발표자는 OpenCL C 커널에서 로컬 및 상수 메모리 사용에 대해 설명합니다. 로컬 메모리는 작업 그룹의 모든 작업 항목 간에 공유되는 데이터를 저장하는 데 사용되는 반면 상수 메모리는 모든 작업 항목 간에 공유되는 읽기 전용 메모리입니다. 커널은 자체적으로 메모리를 할당할 수 없으며 여러 커널이 서로 협력할 수 없다는 점에 유의해야 합니다. 발표자는 또한 벡터화를 최적화하고 컴파일러에 정보를 전달하는 데 사용할 수 있는 OpenCL C의 속성이 있다고 언급합니다.
00:40:00 이 섹션에서 발표자는 커널에서 성능을 최적화하는 데 필요한 작업 그룹 크기의 중요성을 설명합니다. 그는 작업 그룹 크기가 고정되어 있을 때 컴파일러의 특수 최적화 사용에 대해 언급합니다. 발표자는 OpenCL의 이미지 지원에 대해 간략하게 이야기하지만 범용 컴퓨팅에 중점을 두고 있기 때문에 그다지 관심이 없는 부분입니다. 또한 그는 작업 항목 함수, 수학 함수, 정수 함수 및 기하학적 함수를 포함하여 표준 라이브러리와 같은 내장 OpenCL C 함수에 대해 언급합니다. 동기화는 OpenCL C 프로그래밍 모델이 성능을 위해 설계되었기 때문에 복잡한 주제이며 원자성 작업 및 병렬 처리가 제공됩니다. 마지막으로 발표자는 OpenCL C의 기본 구조와 작동 방식을 이해하면 활용할 수 있는 OpenCL의 확장 기능에 대해 언급합니다.
00:45:00 이 섹션에서 발표자는 OpenCL 1.2에서 제공하는 추가 기능에도 불구하고 확장 기능을 사용할 때 주의해야 한다고 조언합니다. 그는 그것들이 아직 사양에 완전히 통합되지 않았으며 제거되거나 공급업체 종속을 유발할 수 있다고 경고합니다. 그러나 그는 또한 일부 확장 프로그램이 유용할 수 있음을 인정하고 시청자가 사용 가능한 확장 프로그램을 숙지하도록 권장합니다. 결론적으로 연사는 시청자에게 OpenCL 및 관련 모델에 대해 계속 배우도록 초대하고 효율적인 OpenCL 프로그램 설계에 대한 조언을 구하는 사람들을 위해 컨설턴트로서의 서비스를 제공합니다.
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...
이 비디오는 OpenCL 프로그래밍 맥락에서 GPU의 아키텍처를 탐구합니다. 발표자는 OpenCL GPU 아키텍처와 일반 GPU 아키텍처의 차이점, 워크그룹의 최소 단위로서의 웨이브프론트 개념, 메모리 I/O 및 대기 시간 숨기기 문제, 점유 및 병합된 메모리 액세스에 영향을 미치는 요인에 대해 설명합니다. 통합된 메모리 액세스를 염두에 두고 알고리즘 및 데이터 구조를 설계하는 것의 중요성과 GPU 성능 측정의 필요성도 강조됩니다. 연사는 시청자가 기본 프로세스에 대한 심층적인 지식 없이도 최적의 성능을 위한 기술을 활용하는 데 도움이 필요하면 자신에게 연락하도록 권장합니다.
00:00:00 이 섹션에서 발표자는 GPU 아키텍처의 주제와 OpenCL 프로그래밍에서 GPU 아키텍처의 중요성을 소개합니다. 많은 사람들이 OpenCL이 GPU 전용이라고 생각하지만 발표자는 CPU에도 유사한 개념을 사용하는 SIMD 명령이 있음을 강조합니다. 범용 컴퓨팅을 위해 GPU를 사용하는 동기도 논의됩니다. 그래픽 처리를 위한 GPU 개발에서 비롯된 우연한 발견이었습니다. 발표자는 아키텍처를 이해하기 위해 마케팅 부서에 의존하는 것에 대해 경고하고 OpenCL을 효율적으로 사용하려면 아키텍처에 대한 깊은 이해가 필요함을 강조합니다.
00:05:00 이 섹션에서 연사는 종종 개발자에게 유용하거나 관련성 있는 정보를 제공하지 않는 GPU를 홍보하는 데 사용되는 현란한 마케팅 기술 문제에 대해 논의합니다. 그런 다음 OpenCL GPU 아키텍처가 도입되는데, 이는 특히 OpenCL이 보는 방식에 중점을 두기 때문에 일반 GPU 아키텍처와 다릅니다. 상수 및 전역 메모리 공간은 GPU에 물리적으로 존재하며 로컬 및 개인 메모리는 하드웨어에서 구현되어 모든 처리 요소와 공유됩니다. GPU 실행 모델은 처리 요소에 걸쳐 함께 잠긴 명령 포인터를 갖는 것이 특징입니다. 동일한 추가 명령을 실행하는 4개의 처리 요소의 예가 제공되며, 이는 SIMD 명령이 있는 4개로 생각할 수 있습니다.
00:10:00 이 섹션에서 연사는 함께 실행되는 작업 그룹의 최소 단위인 웨이브프론트의 개념을 설명합니다. 웨이브프론트는 작업 그룹의 작업 항목에 대한 명령 포인터를 함께 잠그도록 고정하여 생성되며 웨이브프론트 내의 모든 처리 요소는 다른 데이터를 처리할 때에도 동일한 작업을 수행해야 합니다. 그러나 이것은 웨이브프론트 내의 작업 항목이 다른 경로를 사용하여 발산을 일으키는 조건문을 실행할 때 문제를 일으킵니다. 이를 해결하기 위해 OpenCL에는 효율적인 조건부 실행을 위해 단일 프로세서 명령으로 컴파일되는 "select"라는 내장 함수가 있습니다.
00:15:00 이 섹션에서 발표자는 메모리 I/O 비용과 속도에 대해 이야기합니다. 그들은 초당 하나의 명령을 수행하는 단일 처리 요소의 정신적 실험과 32비트 및 64비트 값에 대한 글로벌 액세스에 걸리는 시간을 설명합니다. 후자는 두 배 더 오래 걸립니다. 그러나 메모리 I/O는 일정하므로 더 나은 성능을 얻으려면 메모리 작업에 대한 비용을 지불하기 위해 작업의 복잡성을 높일 수 있습니다. 이는 백만 번의 작업을 수행하고 100% ALU 효율성을 달성하는 예를 통해 입증됩니다. 이것은 실용적이지 않을 수 있지만 암호화폐 채굴 또는 암호화와 같은 특정 응용 프로그램에서는 유용합니다.
00:20:00 이 섹션에서 발표자는 메모리 대기 시간 문제와 이것이 GPU 성능에 미치는 영향에 대해 논의합니다. 100% 낮은 사용률을 달성하고 처리 요소를 계속 바쁘게 유지한다는 목표에서 통찰력은 작업 그룹으로 컴퓨팅 장치를 과부하시키는 것입니다. 작업 풀을 여러 작업 그룹으로 채움으로써 CPU는 고정된 주기 수 동안 또는 메모리 요청이 있을 때까지 특정 순서로 이러한 그룹의 명령을 실행할 수 있습니다. 목표는 대규모 전역 메모리 대기 시간을 숨기고 메모리가 도착할 때까지 작업 그룹에서 처리 요소를 바쁘게 유지하는 것입니다.
00:25:00 이 섹션에서 발표자는 GPU 프로그래밍에서 우수한 성능을 달성하는 데 핵심인 대기 시간 숨기기의 개념을 설명합니다. 대기 시간 숨기기는 대기 시간이 긴 메모리 가져오기 사이에 유용한 계산을 예약하여 메모리 작업이 무료로 표시되도록 하는 프로세스입니다. 이는 로드 밸런싱 및 웨이브프론트 관리를 통해 수행됩니다. 연산 장치에는 명령 포인터가 잠긴 준비 및 차단 웨이브프런트로 구성된 작업 풀이 있습니다. 풀의 웨이브프론트 수는 연산 장치의 활용도에 영향을 미치며 수가 많을수록 항상 바쁘게 유지됩니다. 전역 스케줄러는 처리되지 않은 작업 그룹을 컴퓨팅 장치로 파견하며 작업 스케줄러는 고정된 최대 웨이브프론트 수를 갖습니다. 중요한 점은 좋은 코드를 작성하면 메모리 액세스를 완전히 숨길 수 있다는 것입니다.
00:30:00 이 섹션에서는 실행할 수 있는 총 수와 비교하여 실행할 수 있는 웨이브프론트 수의 척도로 점유의 개념을 소개하고 설명합니다. 점유 계산을 시연하고 더 빠른 커널을 설계하는 것의 중요성을 강조합니다. 점유의 제한 요소는 모든 처리 요소 간에 공유되는 개인 및 로컬 메모리로 식별됩니다. ALU 명령어를 I/O 명령어와 엮는 것은 대기 시간을 숨기는 데 중요하며 ALU 명령어가 충분하면 점유를 개선하여 커널을 더 빠르게 만들 수 있다고 설명합니다.
00:35:00 이 섹션에서 발표자는 OpenCL 프로그래밍에서 작업 항목당 리소스 사용과 계산 장치에 상주할 수 있는 파면 수 사이의 균형에 대해 논의합니다. 작업 항목당 사용되는 리소스가 많을수록 컴퓨팅 장치에 상주할 수 있는 웨이브 프런트가 줄어들어 대기 시간 숨기기가 줄어듭니다. 반대로 더 적은 리소스를 사용하면 더 많은 파동이 발생하고 더 많은 대기 시간이 숨겨집니다. 스피커는 개인 메모리 및 로컬 메모리 크기와 웨이브 프런트당 고정된 작업 항목 수를 기반으로 최대 웨이브 프런트 수를 결정하기 위한 샘플 계산을 제공합니다. 발표자는 또한 글로벌 메모리에 대한 연산 장치의 직접 액세스에 영향을 미치는 메모리 채널의 개념을 설명합니다.
00:40:00 이 섹션에서 발표자는 OpenCL GPU 아키텍처의 전역 메모리와 더 나은 성능을 위해 물리적으로 작동하는 방식에 대해 설명합니다. 메모리는 각각 특정 채널에서 액세스하는 하위 집합으로 분할되므로 메모리 요청을 직렬화할 수 있고 모든 컴퓨팅 장치가 하나의 메모리 채널에 액세스할 때 성능을 제한할 수 있습니다. 하드웨어는 결합된 메모리 액세스라고 하는 인접한 메모리에 액세스하는 인접한 작업 항목의 효율적인 액세스 패턴을 통해 솔루션을 제공합니다. 이 액세스 패턴은 최고의 성능을 발휘하지만 많은 액세스 패턴이 병렬 처리를 제한하고 성능 검색을 유발할 수 있습니다. 유익한 벤치마크는 실제 하드웨어에서 일반적으로 빠르거나 느린 것을 파악하는 데 중요합니다. 인접한 값을 로드하는 작업 항목은 매우 빠른 반면 무작위로 로드하는 것은 매우 느리지만 대기 시간 숨기기는 전체 활용도를 개선하는 데 도움이 됩니다.
00:45:00 이 섹션에서 발표자는 병합된 메모리 액세스를 염두에 두고 알고리즘 및 데이터 구조 설계의 중요성을 설명합니다. 높은 수준의 사실과 장단점을 사용하여 개발자는 임의 메모리 액세스를 제한하고 대기 시간 숨김을 허용하기 위해 가능한 한 많은 ALU 명령을 갖도록 설계를 편향할 수 있습니다. 발표자는 또한 메모리 채널이 존재하며 메모리 액세스의 특정 패턴이 성능을 향상시킬 수 있다고 설명합니다. 또한 연사는 원자적 연산 및 작업 항목 협력, GPU 성능 측정을 포함한 병렬 프로그래밍에 대한 향후 논의를 암시합니다. 연사는 현재 OpenCL에 대한 향후 작업을 위한 후원을 찾고 있습니다.
00:50:00 이 섹션에서 발표자는 시청자가 기본 프로세스에 대한 광범위한 이해 없이도 최고의 성능을 위해 기술을 활용하는 데 도움이 필요하면 그에게 연락하도록 권장함으로써 OpenCL GPU 아키텍처에 대한 스크린캐스트를 마무리합니다.
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...
이 OpenCL 소개 비디오에서 David Gohara는 다양한 장치와 하드웨어에서 컴퓨팅 리소스에 쉽고 효율적으로 액세스할 수 있도록 OpenCL이 어떻게 설계되어 이미지 및 비디오 처리, 과학 컴퓨팅, 의료 영상 및 재정적 목적. OpenCL은 데이터 병렬 작업에 특히 효율적인 장치 독립적인 개방형 표준 기술입니다. 발표자는 수치 계산을 위한 계산 시간을 단축하는 OpenCL 기술의 힘을 보여주고 과학 연구 및 일반 용도에 대한 잠재력을 강조합니다. 또한 시청자는 Mac을 사용하는 과학자, Mac 연구 조직을 위한 온라인 커뮤니티에 가입하고 웹 사이트에 연결된 Amazon 스토어에서 항목을 구매하여 커뮤니티를 지원하도록 권장됩니다.
00:00:00 이 섹션에서는 David Gohara가 2008년 Apple에서 처음 제안한 개방형 컴퓨팅 언어인 OpenCL의 개념과 사양을 소개합니다. OpenCL은 많은 컴퓨팅 성능을 필요로 하는 병렬 컴퓨팅 작업을 위해 설계되었으며 클럭 속도를 높이는 대신 성능을 향상시키기 위해 여러 코어를 활용합니다. Khronos 그룹은 OpenCL 사양을 유지 관리합니다. 즉, 누구나 사용하려면 누군가 구현해야 합니다. 중요한 요소는 OpenCL이 컴퓨팅 성능을 향상시키기 위해 컴퓨팅 성능을 활용하도록 설계된 개방형 표준 기술이라는 것입니다.
00:05:00 이 섹션에서 발표자는 전용 DSP 또는 그래픽 전용 응용 프로그램과 달리 범용 병렬 계산을 지원하기 위해 컴퓨터의 다양한 장치 및 하드웨어의 모든 리소스에 액세스할 수 있도록 OpenCL 및 설계를 소개합니다. 장치에 구애받지 않도록 설계되었으며 구현 간에 코드 이식성을 보장합니다. CPU, GPU, DSP 칩 및 임베디드 프로세서를 포함하여 사양의 최소 요구 사항을 충족하는 모든 하드웨어는 OpenCL 장치가 될 수 있습니다. OpenCL은 c99 언어 지원, 추가 데이터 유형, 내장 함수 및 한정자, 스레드 관리 프레임워크를 통해 다양한 장치에 액세스하고 고성능 컴퓨팅을 수행하기 위한 깨끗하고 간단한 API를 제공하여 작업을 원활하게 관리합니다. OpenCL의 주요 목표는 시스템 리소스를 많이 사용하지 않는 효율적이고 가볍고 사용하기 쉬운 프레임워크가 되는 것입니다.
00:10:00 이 섹션에서 연사는 사람들이 새로운 칩이나 하드웨어를 개발할 때 새로운 하드웨어를 설계하기 위한 지침을 제공하는 OpenCL의 중요성을 강조합니다. OpenCL은 또한 특정 값의 정확도를 보장하고 과학 컴퓨팅, 이미지 및 비디오 처리, 의료 영상 및 금융 목적을 포함한 광범위한 응용 프로그램을 허용합니다. 발표자는 OpenCL이 데이터 병렬 컴퓨팅을 위해 설계되었으며 개별 데이터 조각의 절대값을 취하고 픽셀 집합의 합과 평균을 계산하여 상자 필터를 사용하여 이미지를 흐리게 처리하는 것과 같은 데이터 병렬 작업에 특히 효율적이라고 설명합니다. 상자에.
00:15:00 이 섹션에서 발표자는 특히 이미지 처리를 예로 들어 데이터 병렬 계산이 작동하는 방식을 설명합니다. 픽셀 값의 각 상자는 이미지에서 읽고 별도의 데이터 버퍼에 기록되므로 동기화에 대한 걱정 없이 독립적인 작업을 수행할 수 있습니다. OpenCL은 또한 OpenCL과 데이터를 공유할 수 있는 그래픽 프로그래밍 언어인 OpenGL과 함께 작동하도록 설계되어 성능 오버헤드가 거의 없이 복잡한 숫자 처리 및 표시를 수행할 수 있습니다. 그러나 OpenCL은 순차 문제, 일정한 동기화 지점이 필요한 계산 또는 장치 종속 제한에 적합하지 않습니다.
00:20:00 이 섹션에서 발표자는 OpenCL을 소개하고 OpenCL이 컴퓨터의 계산 능력을 쉽고 휴대 가능하게 활용하도록 설계된 방법을 설명합니다. 그는 CUDA와 이것이 그래픽 카드에서 계산을 실행하기 위한 강력한 프로그래밍 인터페이스이지만 장치에 구애받지 않고 NVIDIA 하드웨어에서만 작동하는 방식에 대해 언급합니다. 그러나 발표자는 사용자가 CUDA와 OpenCL을 모두 사용할 수 있으며 커널에 관해서는 거의 동일하다고 설명합니다. 또한 발표자는 OpenCL이 이미 Mac OS 10 Snow Leopard에 구현되어 있으며 시스템 프레임워크로 제공되고 있다고 설명합니다. 또한 Nvidia와 AMD는 다른 운영 체제 및 플랫폼에 대한 액세스를 제공할 수 있는 자체 OpenCL 구현 작업을 진행하고 있습니다.
00:25:00 이 섹션에서 발표자는 현재 출하되는 카드, 특히 24인치 iMac 및 일부 MacBook Pro 모델과 같은 Apple 제품에서 널리 사용되는 OpenCL 지원 GPU에 대해 논의합니다. 그는 모든 Nvidia 카드가 OpenCL을 지원하며 매주 약 100만~200만 장의 카드가 배송된다고 지적합니다. 발표자는 OpenCL이 OpenGL 및 기타 그래픽 및 미디어 기술과 밀접하게 연결되어 있기 때문에 OpenCL이 Apple의 프레임워크에 어떻게 부합하는지 설명합니다. 그는 GPU가 높은 확장성과 데이터 병렬성을 자랑하는 숫자 계산에 이상적인 이유를 설명합니다. 그럼에도 불구하고 PCI 버스가 그래픽 카드 자체의 메모리보다 훨씬 느리기 때문에 컴퓨터의 주요 부분에서 그래픽 카드로 데이터를 전송하는 데는 한계가 있습니다.
00:30:00 이 섹션에서 발표자는 문제의 계산 비용, 오류 처리 및 디버깅, 특정 데이터 구성 요구 사항을 포함하여 OpenCL과 함께 GPU를 사용할 때 고려해야 할 몇 가지 요소에 대해 논의합니다. 발표자는 OpenCL이 장치에 쉽게 액세스할 수 있고 운영 체제와 하드웨어 플랫폼 간에 이식 가능한 개방형 사양이라는 점을 높이 평가합니다. 그런 다음 발표자는 생물학적 분자의 정전기 특성을 평가하는 프로그램의 예를 사용하여 CPU에서 실행되는 코드를 GPU에서 실행되는 코드로 이동하는 방법을 시연합니다.
00:35:00 이 섹션에서 발표자는 수치 계산에서 계산 리소스를 효율적으로 활용할 수 있는 OpenCL 기술의 힘을 소개합니다. 데모는 완료하는 데 약 60초가 걸리는 단일 CPU에서 경계 값 문제 계산을 보여줍니다. 16개의 스레드에서 실행하면 계산 시간이 4.8초로 단축되었습니다. 그런 다음 발표자는 GPU에서 동일한 계산을 시연하고 계산 시간은 약 180밀리초로 단축되었습니다. GPU에서 얻은 결과는 CPU에서 얻은 결과와 동일하며 두 계산에 사용된 코드는 성능 향상을 위해 약간의 수정을 제외하고는 거의 동일합니다. 이 시연은 OpenCL 기술이 과학 및 일반 용도로 열어주는 흥미로운 가능성을 강조합니다.
00:40:00 비디오의 이 섹션에서 화자는 시청자에게 몇 가지 사항을 제안합니다. 먼저 그는 Mac 연구 조직이라는 Mac을 사용하는 과학자를 위한 온라인 커뮤니티에 대해 이야기하고 시청자의 참여를 독려합니다. 두 번째로, 그는 웹 사이트에서도 사용할 수 있는 두 가지 다른 유용한 자습서 시리즈인 Cocoa for Scientists와 X Grid Tutorials에 대해 언급합니다. 마지막으로 그는 시청자에게 웹사이트와 연결된 아마존 스토어에서 아이템을 구매하면 서버, 하드웨어 및 기타 비용을 유지하는 데 도움이 되므로 커뮤니티를 도와줄 것을 당부했습니다.
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 ...
이 비디오는 OpenCL 프로그래밍 언어를 소개하고 사용 방법에 대한 기본 사항을 설명합니다. 컴퓨터 시스템에서 사용할 수 있는 다양한 유형의 메모리, 리소스 할당 방법, 커널 생성 및 실행 방법과 같은 주제를 다룹니다.
00:00:00 이 시리즈의 첫 번째 팟캐스트에서는 OpenCL을 소개하고 CPU와 GPU를 사용하여 데이터를 처리하는 기본 사항에 대해 논의했습니다. 이 팟캐스트는 OpenCL 사용을 지원하는 그래픽 카드 목록을 다루고 CPU가 메모리 대기 시간을 숨기는 데 더 나은 이유를 설명합니다.
00:05:00 OpenCL은 CPU 및 GPU에서 계산을 가속화하기 위한 플랫폼입니다. OpenCL을 구성하는 개체에는 컴퓨팅 장치, 메모리 개체 및 실행 가능한 개체가 포함됩니다. 장치 그룹은 여러 컴퓨팅 장치를 함께 그룹화하기 위한 공통 구조입니다.
00:10:00 이 비디오는 OpenCL 메모리 개체에 중점을 두고 CPU와 GPU의 차이점을 다룹니다. 세 가지 유형의 OpenCL 메모리 개체는 배열, 이미지 및 실행 파일입니다. 비디오는 또한 OpenCL 커널을 만들고 사용하는 방법을 다룹니다.
00:15:00 OpenCL은 그래픽 및 병렬 컴퓨팅에 사용되는 강력한 프로그래밍 언어입니다. OpenCL을 사용하면 런타임에 코드를 컴파일하거나 미리 컴파일할 수 있으며 작업 항목을 작업 그룹으로 그룹화할 수 있습니다.
00:20:00 OpenCL은 GPU 컴퓨팅을 위한 강력한 교차 플랫폼 API입니다. OpenCL Fundamentals 비디오에서는 ND 범위 및 작업 그룹 크기의 개념과 이들이 2차원 및 3차원에서 어떻게 관련되는지 설명합니다.
00:25:00 이 비디오는 사용 가능한 다양한 유형의 이미지 유형, 커널 실행, 메모리 관리 및 주소 공간을 포함하여 OpenCL의 기본 사항을 다룹니다.
00:30:00 이 비디오에서 저자는 전역 메모리, 상수 메모리, 로컬 메모리 및 개인 메모리를 포함하여 컴퓨터 시스템에서 사용할 수 있는 다양한 유형의 메모리를 설명합니다. 전역 메모리는 가장 크고 가장 중요한 메모리 유형인 반면 개인 메모리는 커널 수준 데이터용입니다.
00:35:00 이 영상에서는 OpenCL 초기화, 리소스 할당, 커널 생성 및 실행 등 OpenCL 사용의 기본 단계를 설명합니다.
00:40:00 이 비디오에서는 OpenCL의 기본 사항에 대해 설명합니다. 첫 번째 단계는 할당이며, 그 다음 데이터를 그래픽 카드에 푸시하도록 코드가 작성됩니다. 다음 단계는 프로그램 및 커널 생성으로 OpenCL을 사용하여 프로그램 및 특정 커널을 생성합니다. 마지막으로 프로그램이 실행됩니다.
00:45:00 이 비디오에서 저자는 OpenCL에서 커널을 생성하는 데 필요한 단계를 설명합니다. 그는 차원 및 작업 항목과 같은 OpenCL의 기본 개념을 다루고 커널을 큐에 넣고 실행하는 방법을 설명합니다. 그는 또한 Khronos OpenCL 사양에 대한 간략한 개요와 적극 권장되는 Barbara 비디오를 제공합니다.|
00:50:00 이 에피소드에서 호스트는 간단한 프로그램을 만드는 방법과 OpenCL 런타임 라이브러리를 사용하는 방법을 포함하여 OpenCL 기본 사항을 다룹니다.
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...
이 비디오는 OpenCL에 관한 일반적인 질문과 우려 사항에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 다루는 주제에는 배정밀도 산술, 객체 지향 프로그래밍, 전역 및 작업 그룹 크기, OpenCL로 해결할 수 있는 과학적 문제가 포함됩니다. 발표자는 글로벌 및 로컬 작업 그룹 크기를 신중하게 선택하고 GPU의 데이터 레이아웃 기본 설정에 맞게 알고리즘 및 데이터 구조를 수정하는 것의 중요성을 강조합니다. 발표자는 또한 OpenCL 코딩의 기본 예를 제공하고 프로그램에서 커널을 로드하고 실행하는 방법을 설명합니다. 포함된 다른 주제는 많은 수 처리, 메모리 할당 및 명령 대기열 관리입니다. 이 비디오는 희소 행렬 벡터 곱셈 및 혼합 정밀도 산술에 관심이 있는 사용자를 위한 추가 리소스에 대한 참조로 끝납니다.
00:00:00 이 섹션에서는 배정밀도 산술, 객체 지향 프로그래밍, 전역 및 작업 그룹 크기, OpenCL로 해결할 수 있는 과학적 문제를 포함하여 OpenCL에 대한 몇 가지 일반적인 질문을 다룰 것입니다. OpenCL 사양의 배정밀도는 선택 사항이며 이에 대한 지원은 하드웨어와 구현에 따라 다릅니다. 배정밀도를 지원하는 하드웨어가 있는 경우 배정밀도 계산을 위한 문을 실행하기 전에 pragma를 사용할 수 있지만 그렇지 않은 경우 동작이 정의되지 않고 다양한 문제가 발생할 수 있습니다. 객체 지향 프로그래밍은 OpenCL과 함께 사용할 수 있지만 OpenCL의 C 기반 프로그래밍 모델의 한계를 염두에 두는 것이 중요합니다. 전역 및 작업 그룹 크기를 선택할 때 알고리즘의 특성과 실행 중인 특정 장치. 마지막으로 OpenCL로 해결할 수 있는 과학적 문제의 유형과 필요에 따라 적절한 선택이 될 수 있는 경우에 대해 논의합니다.
00:05:00 이 섹션에서 발표자는 배정밀도 산술과 GPU에서의 성능 히트에 대해 논의합니다. 단정밀도 부동 소수점 연산은 초당 약 1,000기가플롭스를 제공할 수 있는 반면, 배정밀도 부동 소수점 연산은 GPU에서 초당 약 90기가플롭스만 제공할 수 있어 성능이 크게 저하됩니다. 발표자는 배정밀도가 필요한 경우 혼합 정밀도 산술을 사용하고 이를 지원하지 않는 장치에서 더 높은 정밀도 산술을 에뮬레이션할 것을 제안합니다. 또한 발표자는 OpenCL이 복잡한 개체를 커널로 전달하는 것을 지원하지 않으므로 C++ 및 Objective C와 같은 언어에서 메서드는 OpenCL 루틴을 호출할 수 있지만 인스턴스화된 개체를 커널로 전달할 수는 없다고 말합니다. C 언어 또는 OpenCL이 지원하는 모든 확장의 고유 유형으로 구축된 구조를 사용할 수 있지만 OpenCL에서는 더 높은 수준의 객체 지향이 지원되지 않습니다.
00:10:00 이 섹션에서 발표자는 작업 그룹 크기와 특히 GPU에서 로컬 작업 그룹 크기를 결정하는 방법에 대해 설명합니다. 로컬 작업 그룹 크기는 전체 작업 그룹 크기보다 작아야 하며 균등하게 나누어야 합니다. 그러나 CPU에서는 작업 그룹 통신을 구현하기 위한 CPU의 동기화 지점이 매우 비싸기 때문에 로컬 작업 그룹 크기는 항상 1이어야 합니다. 발표자는 전역 및 로컬 작업 그룹 크기가 NVIDIA 하드웨어의 워프 또는 ATI 하드웨어의 웨이브프론트 크기보다 작아서는 안 된다고 권장합니다. 또한 2의 거듭제곱 또는 짝수가 바람직하며 때로는 여분의 0으로 계산을 채우는 것과 같은 약간의 추가 작업이 로컬 작업 그룹 크기의 2제곱을 달성하기 위해 그만한 가치가 있을 수 있습니다. Snow Leopard OpenCL 구현에서 최대 로컬 작업 그룹 크기는 일반적으로 약 512이며 NVIDIA 하드웨어의 단일 SM에서 실행할 수 있는 최대 스레드 수는 약 780-784입니다.
00:15:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 작업 그룹 크기와 너무 많은 스레드를 사용하여 추가 이점이 없을 수 있는 방법에 대해 논의합니다. 그들은 또한 문제를 1차원, 2차원 또는 3차원으로 차원화하는 개념과 이것이 일부 과학적 문제에 어떻게 도움이 되는지에 대해 다룹니다. GPU에 대한 일부 과학적 문제의 해결 가능성이 언급되었으며 특정 구현 및 데이터 구조에 따라 달라질 수 있지만 FFT, Monte Carlo 시뮬레이션 및 편미분 방정식과 같은 작업을 GPU에서 매우 효율적으로 수행할 수 있습니다. 마지막으로 비디오는 GPU의 데이터 레이아웃 기본 설정에 맞게 알고리즘과 데이터 구조를 수정해야 할 필요성을 다루고 계산이 단일 커널 또는 대기열 호출에서 실행될 필요가 없다는 사실을 강조합니다.
00:20:00 이 섹션에서 발표자는 계산을 여러 커널로 분할하거나 OpenCL에서 대기열 호출을 수행할 가능성에 대해 논의하지만 이로 인해 약간의 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 그는 CPU에서 작업할 때 알고리즘의 연속적인 단계를 결합하는 것이 가능할 수 있지만 GPU를 다룰 때는 약간 다르다는 점을 강조하면서 켤레 기울기 알고리즘의 예를 사용하여 이를 설명합니다. 연사는 각 개별 단계에 대해 GPU 작업을 명시적으로 호출해야 한다고 강조합니다. 그는 먼저 켤레 기울기 최소화의 여러 루프를 수행한 다음 원하는 수렴이 달성되었는지 확인하기 위해 검사를 수행할 것을 제안합니다. 그는 중단 없이 가능한 한 많은 작업을 수행하는 것의 중요성을 강조하고 유사한 고려가 필요한 다른 문제로 분자 역학 및 정전기의 예를 들었습니다. 궁극적으로 그는 OpenCL 예제로 이동하여 청중이 OpenCL 도구와 실제 코드에 익숙해지기 위한 간단한 예제임을 언급합니다.
00:25:00 이 섹션에서 발표자는 이전 에피소드에서 간략하게 언급된 OpenCL 프로젝트의 몇 가지 주요 기능에 대해 논의합니다. 첫 번째 기능은 CPU, GPU, FPGA와 같은 가속기 장치 등 찾고 있는 장치 유형을 식별하는 CL 장치 ID 가져오기입니다. 장치가 식별되면 CL 장치 정보 가져오기를 사용하여 공급업체, 전역 메모리 크기, 최대 작업 항목 및 배정밀도와 같은 지원되는 확장과 같은 속성을 이해할 수 있습니다. 프로그램을 빌드한 후 OpenCL 외부에서 커널을 컴파일할 수 없으므로 빌드 로그에서 오류를 확인하고 싶을 수 있습니다. 빌드 로그는 구문 오류 또는 잘못된 데이터 유형과 같이 무엇이 잘못되었는지 알려주고 빌드 옵션 및 상태를 확인할 수 있습니다.
00:30:00 이 섹션에서 발표자는 읽기 전용 및 읽기/쓰기, 호스트의 참조 메모리를 포함하여 OpenCL의 다양한 메모리 버퍼 유형에 대해 설명합니다. 그는 블로킹 또는 비블로킹일 수 있는 CL 및 Q 쓰기 버퍼 기능을 사용하여 효율성 향상을 위해 쓰기를 대기시키는 것이 도움이 될 수 있다고 제안합니다. 스피커는 또한 커널 실행, 커널 인수 설정, 전역 및 로컬 작업 크기 사용에 대해 간략하게 다룹니다. OpenCL 구현은 로컬 작업 크기를 자동으로 결정할 수 있으며 발표자는 이 프로세스가 이전 실험에서 최적으로 작동했다고 언급합니다.
00:35:00 이 섹션에서 발표자는 공유 메모리 사용과 같은 특정 커널 기능에 따라 값을 실험하여 GPU에서 로컬 작업의 크기를 조정하는 몇 가지 측면에 대해 논의합니다. 결과 읽기와 관련하여 CL 참 또는 CL 거짓은 차단 읽기이거나 프로그램이 결과가 들어올 때까지 기다리지 않음을 의미합니다. 차단 읽기는 다른 작업에 사용되기 전에 정확한 결과 검색을 보장하기 위해 더 일반적으로 사용됩니다. 목적. 그런 다음 발표자는 Xcode로 전환하여 Open CL이 유일하게 필요한 프레임워크인 표준 Xcode 프로젝트로 프로젝트를 설명합니다. 그는 소스 코드와 OpenCL 커널을 분해하여 궁극적인 명확성을 위해 주석을 추가합니다. 커널은 단순한 ADD 커널입니다. 그러나 그것은 단지 예시적인 목적으로 사용됩니다. 스피커는 나중에 장치 정보, 컨텍스트 및 명령 대기열 설정과 같은 기능에 대해 설명합니다.
00:40:00 이 섹션에서는 비디오에서 OpenCL 커널을 외부 파일 또는 C 문자열로 프로그램에 로드하는 방법에 대해 설명합니다. 커널을 외부 파일로 로드하는 것이 더 깨끗할 수 있지만 오류가 발생하면 코드를 디버그하기가 더 어려울 수 있습니다. 반면에 커널을 C 문자열로 로드하면 사용자가 코드를 보기가 더 어려워지며 커널 코드를 보호하기 위한 몇 가지 옵션이 있습니다. 또한 이 비디오는 프로그램을 미리 컴파일하는 것과 적시에 컴파일하는 것의 장단점을 살펴봅니다. 사전 컴파일은 커널 코드를 숨길 수 있지만 다른 하드웨어에서 프로그램을 실행하려면 사전 컴파일을 통해 불가능한 다른 최적화가 필요할 수 있습니다. 전반적으로 비디오는 두 옵션 모두 장단점이 있으며 프로그래머가 방법을 선택할 때 자신의 요구 사항을 신중하게 평가해야 함을 강조합니다.
00:45:00 이 섹션에서 발표자는 Saxby 또는 ADD 커널과 같은 커널을 호출하고 호출하기 위해 코드를 CL 커널에 연결하는 과정을 설명합니다. 입력 및 콘텐츠 버퍼 생성과 함께 메모리 할당도 다루어집니다. 전자는 읽기 전용이고 후자는 결과를 저장하고 읽기-쓰기 액세스 권한을 가집니다. 커널 인수가 설정되면 실행이 시작되고 전역 작업 크기는 처리할 요소 수로 설정되며 제어가 기본 프로그램으로 반환되면 화면에 표시됩니다. 신중한 명령 대기열 관리의 필요성은 발표자가 메모리 릴리스를 진행하기 전에 대기열을 완료하는 것의 중요성을 설명하는 것과 함께 필수적입니다. 전반적으로 제시된 함수가 작동하여 전반적으로 32의 예상 입력 값을 제공했습니다.
00:50:00 이 섹션에서 연사는 OpenCL 프로젝트에서 큰 수를 처리하는 방법에 대해 논의하고 사용자에게 사용 가능한 메모리에 유의하고 큰 배열을 반복할 때 인쇄물 과부하를 피하기 위해 인쇄를 끄도록 상기시킵니다. 발표자는 또한 사용자가 GPU의 희소 행렬 벡터 곱셈에 대한 논문과 혼합 정밀도 산술에 대한 또 다른 프레젠테이션을 확인하도록 권장합니다. 그런 다음 그는 질문을 하고 다음 에피소드에서 데이터 레이아웃, 워프 및 메모리 액세스를 다룰 것이라고 강조하면서 팟캐스트를 끝냅니다.
In this episode we cover some questions that were asked on the forums about double-precision arithmetic, object oriented programming, clarification on global...
튜토리얼의 이 에피소드는 GPU 성능을 최대화하는 데 필수적인 메모리 레이아웃 및 액세스에 중점을 둡니다. 팟캐스트는 GPU 아키텍처, 스레드 처리 클러스터 및 메모리 병합을 다루며 GPU 사용을 최적화하고 병렬 계산을 효율적으로 실행하는 방법을 설명합니다. 발표자는 또한 충돌을 일으킬 수 있는 데이터 액세스 및 인덱싱 문제를 해결하고 성능을 향상시키기 위해 공유 메모리 및 병합된 읽기의 사용을 권장합니다. 전반적으로 비디오는 호환성 보장을 위해 OpenCL 지정 기능 및 고유 데이터 유형을 이해하는 것의 중요성을 강조하고 추가 학습을 위한 리소스를 제공합니다.
00:00:00 자습서의 이 섹션에서는 메모리 레이아웃 및 액세스에 중점을 둡니다. 이러한 개념을 이해하는 것은 데이터를 특정 방식으로 배치하고 액세스해야 하는 GPU에서 성능을 최대화하는 데 필수적입니다. 팟캐스트는 GPU의 관점에 초점을 맞춥니다. GPU에 대한 코드를 최적화하면 CPU 성능에도 도움이 될 수 있지만 CPU는 데이터 액세스에 더 관대하기 때문입니다. 또한 팟캐스트는 몇 가지 일반적인 관리를 다루고 이전 소스 코드 예제에서 커널 내 함수 호출 및 CL finish 사용에 대한 질문을 다룹니다. 이 팟캐스트는 호환성을 보장하기 위해 OpenCL 지정 함수와 내장 데이터 유형만 사용하는 것의 중요성을 강조합니다.
00:05:00 이 섹션에서 발표자는 CPU의 커널 기능에서 Rand 또는 인쇄와 같은 기능의 사용에 대해 논의합니다. 디버깅 목적으로 이러한 함수를 사용할 수 있지만 다른 구현에서 작동하도록 보장되지 않으며 이식성이 없을 수 있습니다. 커널은 모든 커널을 포함하는 프로그램 소스의 일부로 런타임에 컴파일될 수 있는 한 함수를 호출할 수 있습니다. 발표자는 명령 대기열 내의 모든 기능이 반환될 때까지 CPU가 실행을 차단하도록 하는 방법인 CL 완료에 대해서도 설명합니다. 타이밍 코드에 유용할 수 있지만 모든 작업이 완료될 때까지 응용 프로그램을 정지시키므로 반드시 필요한 경우에만 사용해야 합니다.
00:10:00 이 섹션에서 연사는 특히 NVIDIA 하드웨어에 초점을 맞춘 GPU 아키텍처와 스레드 처리 클러스터를 활용하여 계산을 실행하는 방법에 대해 논의합니다. 각 그래픽 카드에는 10개의 클러스터가 있으며, 각각은 30개의 스트리밍 멀티 프로세서를 포함하고 있으며, 차례로 8개의 스트리밍 프로세서, 2개의 특수 기능 장치, 배정밀도 장치 및 공유 로컬 메모리를 포함합니다. 이러한 그룹화를 이해함으로써 개발자는 GPU 사용을 최적화하고 병렬 계산을 효율적으로 실행할 수 있습니다. 발표자는 NVIDIA 용어를 사용하고 청취자가 OpenCL 프로그래밍의 중요한 측면인 스레드, 작업 항목, 스레드 블록 및 작업 그룹 간의 관계를 염두에 두도록 권장합니다.
00:15:00 이 섹션에서 발표자는 스칼라 프로세서, 셰이딩 프로세서 또는 코어와 같은 스트리밍 프로세서에 사용되는 다양한 용어에 대해 설명합니다. 그래픽 카드의 코어 수는 스트리밍 멀티프로세서당 스트리밍 프로세서의 수를 나타냅니다. 발표자는 GPU의 코어가 CPU의 코어와 동일하지 않으며 Nvidia는 이를 별도로 생각한다고 강조합니다. 초월 함수를 처리하기 위한 특수 함수 장치, 배정도 부동 소수점 산술을 수행하기 위한 배정도 장치, 스트리밍 프로세서와 GPU에서 실행되는 스레드 블록 간에 데이터를 공유하는 데 사용되는 로컬 메모리 공유 메모리에 대해서도 논의합니다. 스레드 처리 클러스터는 3개의 서로 다른 SM에 서비스를 제공하는 10개의 컨트롤러로 분류되며 각 SM에는 8개의 스레드 블록을 동시에 실행할 수 있는 8개의 스트리밍 프로세서가 포함되어 있습니다.
00:20:00 이 섹션에서는 서로 긴밀하게 작동하는 32개의 스레드로 구성된 조직 단위인 GPU 프로그래밍의 워프 개념을 소개합니다. 동일한 스레드 블록의 스레드만 공유 로컬 메모리를 사용하여 서로 간에 데이터를 공유할 수 있습니다. 워프는 하드웨어 요구 사항으로 인해 16개의 스레드로 구성된 하프 워프로 더 세분화됩니다. GPU는 많은 스레드를 관리할 수 있으며 메모리 지연 및 기타 지연을 숨기기 위해 추가 스레드를 동시에 실행하는 것이 중요합니다. GPU에는 스레드 관리를 위한 전용 하드웨어가 있어 빠른 컨텍스트 전환이 가능합니다. 스레드가 많을수록 좋으며, 워프의 모든 스레드를 활용하고 성능을 향상시키기 위해서는 스레드 그룹 크기를 조금 더 크게 만드는 것이 좋습니다.
00:25:00 이 섹션에서 강사는 데이터를 로컬 메모리에 로드하는 작업에는 64바이트에 해당하는 16개 요소를 로드하는 작업이 포함되며 각 스레드는 4바이트를 로드해야 한다고 설명합니다. 강사는 또한 명령어 스케줄링과 다이버전스의 개념에 대해 설명합니다. 여기서 스레드의 절반은 코드 블록에 들어가고 나머지 절반은 자신의 코드를 실행하기 전에 전반부가 끝날 때까지 기다립니다. 이로 인해 동시에 작업할 수 있는 스레드 수가 직렬화 및 분할될 수 있습니다. 로컬 메모리는 4바이트 항목으로 나뉘며 각 항목은 16개 뱅크 중 하나로 지정됩니다. 16스레드의 하프워프가 개별 뱅크에 액세스하면 뱅크 충돌을 피하고 레지스터 파일만큼 빠르게 공유 메모리에 액세스할 수 있습니다.
00:30:00 이 섹션에서는 비디오에서 메모리 병합에 대해 설명하고 작업 그룹의 스레드가 메모리 병합을 통해 공유 메모리에 데이터를 공동으로 로드하여 공유 메모리 위치에서 파일을 효과적으로 등록하는 방법에 대해 설명합니다. 그런 다음 전역 메모리와 데이터를 로컬 메모리로 가져오는 메모리 정렬 개념으로 이동합니다. 잘못 정렬된 로드, 치환된 로드 및 부분 로드는 하드웨어가 병합된 로드를 감지하지 못하게 하여 개별 로드를 레지스터로 직렬화하므로 모두 문제가 됩니다. 이를 방지하려면 정렬된 병합 로드를 달성하는 데 필요하지 않더라도 모든 데이터를 공유 메모리에 로드하는 것이 좋습니다.
00:35:00 이 섹션에서 발표자는 CUDA 프로그래밍을 위한 메모리 레이아웃 및 액세스에 대해 논의합니다. 그들은 정렬된 로드, 특히 병합된 로드가 글로벌 메모리에서 로컬 메모리 또는 레지스터로 데이터를 가져오는 가장 빠른 방법이라고 설명합니다. 또한 여러 쓰레드가 동시에 접근할 수 있도록 메모리를 뱅크로 나누는데, 같은 뱅크에 접근하면 뱅크 충돌이 일어나 데이터 직렬화 및 성능 저하가 발생할 수 있다고 설명한다. 또한 발표자는 뱅크 충돌의 예외는 모든 스레드가 단일 뱅크에 액세스할 때이며, 이로 인해 데이터가 브로드캐스트되고 충돌이나 직렬화가 발생하지 않는다는 점에 주목합니다.
00:40:00 비디오의 이 섹션에서 강사는 다중 스레드 응용 프로그램의 메모리 레이아웃 및 액세스에 대해 이야기합니다. 그는 여러 스레드가 동일한 정보를 위해 동일한 뱅크에 액세스할 때 충돌이 발생하여 성능 저하가 발생한다고 설명합니다. 그는 성능 저하를 피하기 위해 결합된 방식으로 메모리에 읽고 쓰는 것의 중요성과 성능을 위한 공유 메모리 사용의 이점을 설명하기 위해 행렬 전치를 예로 사용합니다. 강사는 하프 워프가 일반적으로 사용되며 최적의 성능을 위해 충돌을 피하는 메모리 레이아웃 패턴을 사용할 것을 권장한다고 설명합니다.
00:45:00 이 섹션에서 발표자는 GPU 메모리에서 인덱스 반전 또는 인덱스 교체 문제와 이로 인해 두 가지 옵션 중 하나가 발생하는 방식을 설명합니다. 비통합 메모리 액세스 또는 둘 중 하나가 unco여야 합니다. 이 문제를 극복하기 위해 병합된 읽기를 사용하여 전역 메모리에서 데이터를 읽고 병합된 방식으로 공유 메모리에 저장합니다. 공유 메모리는 빠르며 일단 데이터가 있고 두 개의 스레드가 동일한 정보에 액세스하지 않는다고 가정하면 각 스레드는 고유한 데이터에 빠르게 액세스할 수 있습니다. 스레드는 공동으로 전치하는 데 필요한 데이터를 로드하고 데이터를 글로벌 메모리에 하나의 큰 청크에 쓰는 동안 해당 데이터 조각의 소유권을 가져와 GPU 안팎의 데이터 액세스에 대한 성능 향상을 가져옵니다.
00:50:00 이 섹션에서는 비디오에서 GPU에서의 행렬 전치 사용과 공유 메모리를 메모리 병합 및 데이터 정렬과 결합하는 것의 중요성에 대해 설명합니다. 최적화된 버전은 Apple 웹 사이트에서 matrix transpose라는 Xcode 프로젝트로 제공됩니다. 비디오는 보폭이 16이고 16개의 뱅크가 있는 경우 모든 요소 0, 16, 32 등이 잠재적인 뱅크 충돌로 이어지는 뱅크 0에 의해 서비스될 수 있다고 설명합니다. 이 문제를 해결하고 고성능 행렬 전치를 달성하려면 로컬 메모리를 하나의 요소로 채워야 17개의 로드된 값이 생성됩니다. 비디오는 이러한 개념이 핵심 개념임을 시사하며 일단 이해하면 뷰어는 GPU 성능 최적화 방식의 95%를 갖게 될 것입니다.
00:55:00 이 섹션에서 연사는 Mac Research 웹 사이트와 자습서에서 전문가 자습서 및 커뮤니티 토론에 이르기까지 사용 가능한 리소스를 홍보합니다. 이 웹사이트는 무료로 액세스할 수 있으며 OpenCL 및 기타 개발자 리소스에 대한 정보를 포함합니다. 발표자는 또한 웹 사이트와 연결된 Amazon 매장이 있다고 언급하고 사용자가 Mac Research를 지원하기 위해 제품을 구매하도록 권장합니다. 연사는 다음 비디오가 코드 및 커널 최적화와 함께 실제 사례에 초점을 맞출 것이라고 말하면서 결론을 내립니다.
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...
이 비디오에서 호스트는 GPU 및 OpenCL 프로그래밍에 대한 질문에 답변합니다. 코어, 스트리밍 멀티프로세서 및 기타 장치를 포함한 GPU의 조직 구조를 설명합니다. 뱅크 충돌 및 로컬 메모리의 개념은 뱅크 충돌이 발생할 수 있는 방법을 설명하는 데 사용되는 행렬 전치의 예와 함께 자세히 다룹니다. 스피커는 로컬 데이터 배열을 패딩하고 다른 뱅크에서 서비스하는 다른 요소를 읽는 것을 포함하여 뱅크 충돌을 피하기 위한 솔루션을 제공합니다. 마지막으로 발표자는 Mac 연구 웹사이트에서 리소스를 홍보하고 다음 세션에서 최적화 기술과 함께 실제 사례를 제공할 것을 약속합니다.
00:00:00 이 섹션에서는 OpenCL 비디오 시리즈의 진행자가 몇 가지 질문에 답변하고 답변했습니다. 첫 번째 질문은 GPU 용어 및 레이아웃에 관한 것이었고 호스트는 Nvidia 슬라이드를 사용하여 10개의 스레드 처리 클러스터와 스레드 처리 클러스터당 3개의 스트리밍 멀티프로세서를 포함하여 GPU의 조직 구조를 설명했습니다. 두 번째 질문은 은행 분쟁에 관한 것으로, 이전 에피소드에서 간략하게 다루었습니다. 주최자는 행렬 전치의 구체적인 예와 은행 충돌로 이어질 수 있는 조건에 초점을 맞춰 보다 자세한 설명을 제공했습니다. 훌륭한 서비스를 제공해 준 호스팅 제공업체인 Matias에게 감사 인사를 전하며 에피소드를 마쳤습니다.|
00:05:00 이 섹션에서 비디오는 GPU의 코어 또는 스칼라 프로세서의 개념을 설명합니다. 이러한 코어는 주로 ALU 및 FPU 작업을 수행하지만 해당 기능은 CPU의 코어와 다릅니다. 10 시리즈 아키텍처의 각 스트리밍 멀티프로세서에는 8개의 코어 또는 스트리밍 프로세서가 있으며 총 240개의 코어가 있어 GPU의 처리 능력을 구성합니다. GPU에는 이중 정밀도 장치 및 특수 기능 장치와 같은 다른 장치가 있습니다. 이 비디오는 또한 뱅크 충돌 및 로컬 메모리와 로컬 메모리의 메모리 액세스에 영향을 주어 뱅크 충돌을 일으키는 방법을 다룹니다. 이 설명은 CPU와 GPU에 사용되는 다양한 용어에 대한 혼란을 해결하는 데 도움이 됩니다.
00:10:00 이 섹션에서 발표자는 각각 1킬로바이트 길이의 16개 뱅크로 나누어지는 현재 하드웨어의 로컬 메모리 개념을 설명합니다. 발표자는 연속적인 32비트 워드가 연속적인 뱅크에 할당되며 동일한 뱅크에 대한 두 개 이상의 동시 액세스로 인해 메모리 액세스의 직렬화가 발생하며 이를 뱅크 충돌이라고 합니다. 그러나 발표자는 하프 워프의 모든 스레드가 정확히 동일한 뱅크 또는 항목에 액세스하는 경우 뱅크 충돌이 발생하지 않으며 해당 상황에 대한 특별한 처리가 있다고 말합니다. 그런 다음 스피커는 이전에 제시된 행렬 전치 예제에서 뱅크 충돌이 발생하는 이유를 설명하고 대각선 및 병합된 부하에 따른 순열에 대해 논의합니다.
00:15:00 이 섹션에서 화자는 32개의 스레드로 구성된 하나의 워프를 두 개의 절반으로 나눈 예제를 통해 행렬 전치를 수행할 때 발생할 수 있는 뱅크 충돌 문제에 대해 논의합니다. 하프 워프의 각 스레드는 뱅크에 할당되며 이상적으로는 각 스레드가 특정 뱅크에서 읽고 써야 합니다. 그러나 행렬 전치가 수행되면 워프의 다른 절반에 있는 스레드가 동일한 뱅크에서 읽어 뱅크 충돌이 발생합니다. 화자는 이 문제를 다이어그램을 통해 설명하고 요소를 뱅크에 할당하는 예를 들어 자세히 설명합니다.
00:20:00 이 섹션에서 발표자는 CUDA에서 배열 및 공유 메모리를 처리할 때 뱅크 충돌을 해결하는 방법에 대해 설명합니다. 절대 사용되지 않는 추가 값으로 로컬 데이터 배열을 패딩하면 효과적으로 공유되는 메모리가 증가하고 이로 인해 뱅크 충돌이 방지됩니다. 이제 모든 데이터 요소가 병합되고 정렬된 전역 메모리에서 읽고 있지만 정렬되지 않은 로컬 메모리에 쓰기 때문에 페널티가 발생하지 않습니다. 이 프로세스를 통해 각 스레드는 동일한 뱅크에서 모두 직렬화하지 않고도 하나씩 오프셋하고 연속적인 요소를 읽을 수 있으므로 성능이 향상됩니다. 스레드가 동일한 데이터를 읽으려고 하면 브로드캐스트가 허용되지만 다른 요소를 읽으면 직렬화가 발생합니다.
00:25:00 이 섹션에서 발표자는 은행 충돌에 대한 해결책이 동일한 은행이 아닌 다른 은행에서 서비스하는 다른 요소를 읽는 것과 어떻게 관련되는지 논의합니다. 행렬 전치의 특정 예에서 뱅크 충돌을 일으키는 주요 문제는 워프 크기의 절반과 같은 뱅크 크기와 동일한 오프셋에 액세스하는 것입니다. 연사는 또한 Cocoa 응용 프로그램 작성에 대한 German Cormac의 시리즈와 GPU 프로그래밍을 위한 CUDA 및 OpenCL 사용에 대한 Nvidia의 온라인 세미나 시리즈를 포함하여 Mac 연구 웹 사이트에서 사용할 수 있는 다양한 리소스를 강조합니다. 연사는 다음 세션에서 로컬 및 공유 메모리 패드 사용과 같은 최적화 기술을 포함하여 모든 것을 하나로 모으는 실제 사례를 제공할 것을 약속합니다.
This episode covers questions hthat were generated from the previous podcast. We'll discuss GPU layout/terminology and bank conflicts resulting from shared m...
이 비디오는 특히 생물학적 분자의 정전기 특성을 이해하는 데 사용되는 코드의 맥락에서 공유 메모리 커널 최적화에 대해 논의합니다. 동기화 지점의 사용과 작업 그룹의 작업 항목 간 통신은 프로그램이 효과적으로 작동하도록 복잡한 계산을 수행하는 데 핵심입니다. 또한, 협력적으로 작동하고 많은 데이터를 가져오는 공유 메모리는 읽기 전용 데이터에 대한 빠른 액세스를 허용하고 계산 성능을 향상시켜 더 빠른 액세스 속도를 지원합니다. 또한 발표자는 그리드 경계에서 비효율적인 처리 계산을 피하는 것의 중요성과 동기화 지점, 장벽 및 공유 메모리의 올바른 사용의 중요성을 강조합니다. 마지막으로 그는 OpenCL 실행의 뉘앙스를 강조하고 GPU 사용을 위한 시스템 최적화에 대한 조언을 제공하며 시연은 Mac에서 수행됩니다.
00:00:00 이 섹션에서 발표자는 공유 메모리 커널 최적화에 대해 논의하고 실제 코드에서 공유 메모리를 활용하는 방법의 예를 제공합니다. 그는 공유 메모리를 사용하면 읽기 전용 데이터에 더 빠르게 액세스할 수 있어 계산 성능을 높일 수 있다고 설명합니다. 생물학적 분자의 정전 특성을 이해하는 데 사용되는 프로그램에서 파생된 예제 코드는 복잡한 계산을 수행하기 위해 작업 그룹의 작업 항목 간 통신 및 동기화 지점의 사용을 강조합니다. 전반적인 목표는 하드웨어의 기능을 활용하여 성능과 효율성을 높이는 방법을 보여주는 것입니다.
00:05:00 이 섹션에서 화자는 모든 종류의 문제에 개념적으로 적용할 수 있는 그리드의 경계에서 계산을 효율적으로 처리하는 것의 중요성에 대해 논의합니다. 계산에는 그리드 중심 또는 원자 중심 접근 방식을 사용하여 수행할 수 있는 각각의 모든 그리드 지점에 대한 모델의 모든 원자 기여도 계산이 포함됩니다. 원자 중심 접근 방식은 직렬 계산에서 잘 작동하지만 병렬 환경에서는 값을 덮어쓰기 때문에 비효율적일 수 있습니다. 따라서 그리드 중심 접근 방식은 모든 그리드 포인트가 데이터를 읽기만 하므로 잠금 및 축소에 액세스할 수 없기 때문에 GPU를 최적화하기가 더 쉽습니다. 발표자는 또한 이 계산에서 CPU와 GPU 간의 성능 차이를 보여줄 것이라고 언급합니다.
00:10:00 이 섹션에서는 공유 메모리와 그리드 중심 접근 방식에 대해 설명합니다. 계산하는 동안 그리드 포인트 값이 수정되지만 이러한 모든 그리드 포인트에 대한 값의 스냅샷 또는 복사본만 있으면 됩니다. GPU를 사용하면 그리드 포인트가 협력하여 많은 데이터를 가져올 수 있으므로 데이터 액세스 속도의 성능이 향상됩니다. 이 접근 방식은 잠금이 필요하지 않으며 계산이 완료되면 모든 그리드 포인트가 완전히 업데이트되어 그리드 포인트가 다른 값을 밟는 것을 방지합니다. 코드의 핵심 부분은 사실상 동일하며 그리드 반복은 그리드 포인트의 수와 동일한 nd 범위가 됩니다. 공유 메모리의 개념도 도입되어 스레드가 더 큰 범위의 데이터를 가져올 수 있으므로 모든 스레드가 가능한 한 빨리 데이터에 액세스할 수 있습니다.
00:15:00 이 섹션에서는 발표자가 공유 메모리를 소개하고 작동 방식을 설명합니다. 공유 메모리에는 스칼라 프로세서가 공유해야 하는 SM당 사용 가능한 공간이 16KB로 제한됩니다. 일반적으로 문제는 바이트 단위 수준에서 해결되지 않고 float 또는 int를 사용하므로 일반적으로 공유 메모리에 사용 가능한 요소가 적습니다. 발표자는 로컬 크기(64개 요소)의 5배인 공유 메모리 블록을 할당하여 각 작업 그룹의 폭이 64개 요소인 작업 그룹당 사용되는 1280바이트 블록을 할당했다고 설명합니다. 그들은 이 블록을 5개의 그룹으로 분할하고 오프셋을 사용하여 이 데이터를 인덱싱하는 방법에 대한 지침을 제공한다고 설명합니다.
00:20:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 공유 메모리 커널을 최적화하는 방법을 설명합니다. 그는 원자의 총 수가 로컬 크기의 배수가 아닌 경우 원자의 로컬 크기를 조정하기 위한 보안 조치가 코드에 있다고 설명합니다. 발표자는 코드에 성능 버그가 있음을 지적하고 시청자에게 이를 찾아보라고 요청합니다. 코드는 두 그룹으로 나뉩니다. 첫 번째 그룹은 모든 것이 정상인지 확인하기 위한 포괄적이고 두 번째 그룹은 공유 메모리를 사용하는 복사 작업입니다. 하드웨어는 모든 스레드가 순차 주소를 사용하여 전역 메모리의 데이터에 액세스하고 있음을 감지하고 첫 번째 장벽에 부딪히는 메모리에 전체 통합 로드를 수행합니다. 그런 다음 발표자는 배리어의 필요성에 대해 논의하고 하프 워프가 공유 메모리의 로드를 서비스하는 프로세스를 보여주는 슬라이드를 보여줍니다.
00:25:00 이 섹션에서는 커널 최적화에서 장벽 사용의 중요성에 대해 설명합니다. 작업 그룹의 작업 항목이 다음 단계로 계속 진행되기 전에 필요한 모든 데이터가 공유 메모리에 로드되도록 하려면 장벽이 필요합니다. 장벽이 없으면 얻은 값이 올바르지 않습니다. 계산 코드는 록스텝으로 실행되지만 작업 그룹의 모든 스레드가 공유 메모리의 동일한 요소에 액세스할 때 브로드캐스트를 허용하여 뱅크 충돌을 방지합니다. 장벽은 또한 새 데이터가 공유 메모리에 기록되기 전에 모든 워프가 계산을 완료하도록 하여 공유 메모리의 데이터 덮어쓰기를 방지하는 데 도움이 됩니다. Xcode 프로젝트의 데모 및 실행 방법도 설명되어 논의된 개념을 더 잘 이해할 수 있습니다.
00:30:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 커널 성능을 최적화하는 데 필요한 도구 및 구성에 대해 설명합니다. 발표자는 OpenMP 지원을 위해 OpenMP와 함께 LLVM GCC 4.2 clang 1.0을 사용하고 정기적인 최적화가 켜져 있는지 확인하는 것에 대해 언급합니다. 그런 다음 비디오는 메모리 생성 및 패딩, 스칼라 계산 및 OpenMP와 병렬로 CPU의 스칼라 계산 실행을 포함하는 주요 계산으로 이동합니다. 마지막으로 정리 프로세스와 함께 최적화된 GPU 계산이 제공됩니다. 비디오에는 인쇄 장치 정보 및 커널 파일 문제 쿼리에 대한 정보와 같은 유틸리티 루틴에 대한 코드 스니펫도 포함되어 있습니다.
00:35:00 이 섹션에서 발표자는 mdh 프로그램용 커널 설정과 관련된 단계를 설명합니다. 여기에는 공유 메모리에 대한 메모리 할당과 데이터를 쓸 메모리가 포함됩니다. 전체 작업 크기는 조정된 그리드 포인트의 수와 같고 로컬 작업 크기는 64입니다. 화자는 작업 그룹 크기는 시행 착오의 문제이며 OpenCL은 좋은 작업이라고 생각하는 것을 추천할 수 있다고 언급합니다. 그룹 크기. 그러나 다른 작업 그룹 크기를 가지고 놀면서 화자는 64개가 가장 잘 작동한다는 것을 발견했습니다. 발표자는 OpenCL을 설정하려면 OpenMP에 비해 더 많은 작업이 필요할 수 있지만 최적화된 GPU 코드의 성능 향상으로 인해 GPU 사용을 추구할 가치가 있다고 말합니다.
00:40:00 이 섹션에서 화자는 CPU에서 스칼라 계산을 실행하고 32초가 걸리는 것을 보여주지만 16개 CPU에서는 약 25초가 걸리며 10배의 속도 향상을 보여줍니다. GPU에서 실행하면 단일 CPU보다 20배 빠른 1.2초가 걸립니다. 또한 CPU와 GPU 계산에서 얻은 수치가 동일하여 GPU에 대한 코드 최적화가 가치가 있음을 보여줍니다. 스피커는 그래픽 카드에 선제적 중단이 없기 때문에 정지된 것처럼 보일 수 있으므로 그래픽 카드가 하나만 있는 시스템에서 예제를 실행할 때 사용자에게 주의를 경고합니다.
00:45:00 이 섹션에서 발표자는 OpenCL을 실행할 때 발생할 수 있는 몇 가지 잠재적인 문제에 대해 논의하고 사용자에게 주의를 권고합니다. 그는 가능하면 두 개의 그래픽 카드를 갖고 하나는 디스플레이에 할당하고 다른 하나는 OpenCL을 처리하도록 할당할 것을 권장합니다. 발표자는 또한 시스템이 수렁에 빠지면 사용자가 SSH를 통해 프로세스를 종료하여 다시 제어할 수 있다고 언급합니다. 그는 사용자에게 Mac 연구 웹사이트에서 모든 정보를 사용할 수 있으며 여기에서 팟캐스트를 구독하고 Amazon 스토어를 통해 비영리 단체를 지원할 수 있음을 상기시킵니다. 마지막으로 그는 청취자들이 OpenCL 사양에 대한 귀중한 리소스를 제공하는 Chronos 그룹 웹 사이트를 방문하도록 권장합니다.
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...
이 YouTube 비디오의 발표자는 CPU 및 GPU와 같은 여러 처리 구성 요소를 단일 시스템으로 결합하는 것과 관련된 병렬 및 이기종 컴퓨팅에 대한 개요를 제공합니다. 병렬 및 이기종 컴퓨팅을 위한 프로그래밍 모델을 단순화하고 복잡성을 줄이면서 고성능을 가능하게 하는 칩의 융합 관련 시스템의 이점에 대해 설명합니다. 발표자는 또한 데이터 병렬화 및 작업 병렬화, 병렬 프로그래밍 모델을 위한 프로그래밍 언어, MDS GPU와 Intel CPU 간의 장단점과 같은 다양한 접근 방식에 대해 논의합니다.
이 비디오는 Intel의 Sandy Bridge와 같은 새로운 아키텍처에 중점을 두고 병렬 및 이기종 컴퓨팅의 최근 개발을 다룹니다. 그러나 현재 프로그래밍 모델 질문에 대한 명확한 해결책은 없습니다. AMD와 Intel이 발전을 주도하고 있지만 시간이 지남에 따라 이 분야는 계속 발전할 것으로 예상됩니다.
00:00:00 비디오의 이 섹션에서는 AMD의 프로그래밍 측면 설계자인 Benedict Gaster가 이기종 컴퓨팅과 병렬 프로그래밍에서의 중요성에 대한 개요를 제공합니다. 이기종 컴퓨팅의 하드웨어 및 소프트웨어 측면을 논의하기 전에 병렬 컴퓨팅에서 사용되는 병렬 처리 및 동시성 같은 용어를 설명합니다. 그는 AMD가 GPU와 CPU가 동일한 실리콘에 있는 퓨전 기반 아키텍처로 이동하고 있다고 언급하고 병렬 프로그래밍에 대한 그들의 비전에 대한 통찰력을 제공합니다. 또한 그는 OpenCL이 CUDA와 유사하며 GPU에서 효율적으로 실행되도록 설계된 데이터 병렬 언어임을 나타냅니다.
00:05:00 이 섹션에서 발표자는 계산의 일부가 독립적이고 동시에 실행되어 성능을 향상시킬 수 있는 컴퓨팅의 병렬성 개념에 대해 설명합니다. 이는 잠재적으로 병렬 처리를 가능하게 할 수 있는 프로세스 또는 스레드 간의 통신을 허용하는 프로그래밍 추상화인 동시성과는 대조적이지만 요구 사항은 아닙니다. 이기종 컴퓨팅은 상당한 구조적 차이가 있는 두 개 이상의 컴퓨팅 엔진으로 구성된 시스템으로도 도입됩니다. 발표자는 GPU가 그러한 엔진의 한 예이며, 큰 캐시가 없다는 것이 CPU와 눈에 띄는 차이점이라고 지적합니다.
00:10:00 이 섹션에서 발표자는 CPU 및 GPU와 같은 여러 처리 구성 요소를 단일 통합 시스템으로 결합하는 병렬 및 이기종 컴퓨팅의 개념을 소개합니다. CPU는 대기 시간이 짧지만 GPU는 데이터 병렬 프로세스에 이상적입니다. 문제는 이러한 구성 요소의 비용과 성능을 함께 관리하는 것입니다. 특히 기존 PCIe 버스가 구성 요소 간에 병목 현상을 일으키기 때문입니다. 해결책은 공유 메모리가 있는 단일 실리콘 다이에 구성 요소를 통합하는 것입니다. 컴파일러가 일부 병렬 처리를 용이하게 할 수 있지만 화자는 이를 완전히 달성하기 위해 명시적인 병렬 프로그래밍 모델을 옹호합니다.
00:15:00 이 섹션에서 발표자는 단일 코어 프로세서에서 멀티 코어 프로세서로, 그리고 이제는 GPU를 사용한 이기종 시대로의 컴퓨팅 아키텍처의 진화에 대해 설명합니다. SMP 스타일 아키텍처는 전력 및 확장성 문제로 인해 어려움을 겪었지만 GPU는 풍부한 데이터 병렬 처리와 함께 전력 효율적이고 광범위한 데이터 병렬 처리를 제공하므로 고성능 컴퓨팅에 적합합니다. 그러나 프로그래밍 모델과 통신 오버헤드는 여전히 문제이며 최적의 애플리케이션 성능을 위해서는 CPU와 GPU 처리의 조합이 필요합니다.
00:20:00 이 섹션에서 발표자는 메모리 대역폭이 증가하고 있지만 플롭과 같은 속도는 아님을 인정하면서 GPU 장치의 대역폭 및 메모리 발전에 대해 논의합니다. 그는 GPU가 CPU가 달성할 수 있는 많은 것을 달성할 수 있지만 x86 CPU가 소프트웨어 세계를 소유하고 모든 애플리케이션이 갑자기 병렬 애플리케이션으로 등장하지는 않기 때문에 여전히 균형 잡힌 접근 방식이 필요하다고 주장합니다. GPU는 여전히 게임 체인저이지만 서로 희생하지 않고 주요 이점을 얻으려면 두 장치를 함께 가져와야 합니다.
00:25:00 이 섹션에서 발표자는 퓨전 관련 시스템 온 칩(SoC)의 이점과 서로 다른 유형의 장치를 단일 칩에 통합하여 두 세계의 장점을 모두 제공하는 방법에 대해 설명합니다. 퓨전 GPU가 단일 다이 내부로 이동되어 CPU와 GPU 간의 메모리 대역폭이 크게 증가하는 퓨전 APU 기반 PC도 도입되었습니다. 퓨전 GPU와 CPU는 동일한 시스템 메모리를 공유하여 두 장치를 병합합니다. 연사는 또한 순수 기능적 프로그래밍 언어, 기존 언어에 미치는 영향, GPU를 사용하여 CPU 작업을 처리하는 방법에 대한 질문도 다룹니다.
00:30:00 이 섹션에서 연사는 병렬 및 이기종 컴퓨팅을 위한 프로그래밍 모델을 단순화하고 복잡성을 줄이면서 고성능을 가능하게 하는 미래 퓨전 GPU의 잠재력에 대해 논의합니다. 메모리 대역폭과 대기 시간 측면에서 장단점이 있을 수 있지만 퓨전 GPU는 CPU 및 GPU용 공유 메모리를 사용하여 모바일 폼 팩터에서 처리 기능을 제공하므로 여러 복사본이 필요하지 않고 성능이 향상됩니다. 아키텍처의 확장성은 모바일에서 데이터 센터에 이르는 다양한 플랫폼에 적합하며, 1세대 APU가 메모리 대역폭당 기가플롭 문제를 완전히 해결하지 못할 수도 있지만 프로그래밍을 단순화하고 고성능을 달성할 수 있는 미래의 잠재력은 여전히 남아 있습니다. 유망한.
00:35:00 이 섹션에서 발표자는 이기종 세계의 소프트웨어가 프로그래밍에 미치는 영향에 대해 이야기합니다. 미래는 병렬입니다. 즉, 프로그래밍은 수많은 다른 답이 있는 병렬성에 적응해야 합니다. 거친 스레드 API를 사용하거나 추상화에 중점을 둔 언어와 같이 병렬 프로그래밍 모델을 위한 다양한 언어가 있습니다. 연사는 또한 프로그래밍의 병렬성은 작업 및 데이터 분해의 분해에서 비롯되며 작업 기반 모델 및 런타임은 작업 간의 종속성을 생성하고 통신하며 로드 밸런싱을 수행하여 속도를 높이기 위해 이러한 기능을 가져야 한다고 언급합니다. 위로 계산. 오늘날 이러한 것의 대부분의 예는 Intel 및 Apple과 같은 회사에서 제공하는 CPU용이며 런타임용 .Microsoft 최근 net은 관리 언어 관점에서 가장 두드러집니다.
00:40:00 이 섹션에서 발표자는 병렬 컴퓨팅에 대한 다양한 접근 방식, 특히 데이터 병렬 처리 및 작업 병렬 처리에 대해 설명합니다. 데이터 병렬화에는 게임의 입자 시스템과 같은 독립적인 요소에 대한 작업이 병렬로 포함되는 반면 작업 병렬화에는 서로 통신해야 하는 독립적인 작업이 포함됩니다. 발표자는 OpenCL, CUDA 및 OpenMP를 포함하여 이러한 접근 방식에 널리 사용되는 언어를 언급합니다. 연사는 또한 편조 병렬로 알려진 이 두 가지 접근 방식의 조합이 미래의 새로운 프로그래밍 모델이 될 수 있다고 제안합니다. 연사는 주류 프로그래밍에 병렬성을 도입하기 위해 이러한 서로 다른 모델을 병합해야 할 필요성을 강조합니다.
00:45:00 이 섹션에서 발표자는 OpenCL을 사용하여 CPU를 프로그래밍할 수 있는지 여부에 대해 논의하고 소스 언어 이식성이 가능하지만 성능 이식성이 문제입니다. 예를 들어 GPU의 많은 수의 스레드는 CPU에 있는 동안 의미가 있으며 코어에서 실행되는 스레드가 하나만 있는 것이 더 효과적입니다. 또한 GPU용 디버깅 도구는 개선되고 있지만 여전히 복잡할 수 있으며, 개별 GPU가 그래픽을 처리하는 동안 APU의 GPU 코어가 모든 GPGPU 작업을 처리할 수 있는 것이 가능하지만 정확한 분포를 예측하기는 어렵습니다.
00:50:00 이 섹션에서 발표자는 병렬 및 이기종 컴퓨팅과 관련된 몇 가지 질문에 답합니다. 질문 중 하나는 Nvidia GPU에서 OpenCL을 사용할 수 있는지 여부입니다. 연사는 Nvidia가 OpenCL을 지원하고 CUDA와 동일한 제품군의 모든 GPU에서 실행할 수 있음을 확인합니다. 또 다른 질문은 퓨전 GPU가 개별 GPU와 얼마나 다른가 하는 것인데 대답은 매우 유사하지만 프로세서 및 실리콘 설계에 따라 약간의 차이가 있다는 것입니다. 연사는 또한 공유 메모리 CPU와 GPU를 위한 OpenCL 확장이 있으며, 둘 사이에 제로 복사본을 허용한다고 언급합니다. 모바일 공간에서 OpenCL의 등장에 대한 질문에 발표자는 모든 주요 공급업체가 모바일 공간을 위한 OpenCL 개발에 참여하고 있으며 곧 구현이 가능할 것이라고 확인했습니다. 마지막으로 연사는 Fusion을 Intel Sandy Bridge와 비교하며 SOC 설계와 강력한 이기종 시스템이 유사하다고 말합니다.
00:55:00 이 섹션에서 발표자는 MDS GPU와 Intel CPU 간의 장단점에 대해 논의하고 둘 다 장점이 있다고 언급합니다. 또한 프로그래밍 모델과 CUDA와 OpenCL이 CPU를 지원하는 방법에 대해서도 다룹니다. 연사는 계속해서 데이터 마이닝, 이미지 처리, 가속 AI 및 물리학 기반 시스템과 같은 이 기술을 활용할 수 있는 애플리케이션에 대해 이야기합니다. 그들은 또한 기존의 슈퍼컴퓨팅 애플리케이션이 행렬 곱셈과 같은 가속화 작업의 이점을 누릴 수 있다고 언급합니다. 발표자는 이러한 이기종 시스템의 출현에 대한 믿음과 이들이 컴퓨팅의 미래를 어떻게 형성할 것인지를 설명하면서 결론을 내립니다.
01:00:00 이 섹션에서 연사는 특히 Intel의 Sandy Bridge와 같은 새로운 아키텍처 측면에서 병렬 및 이기종 컴퓨팅의 발전에 대해 논의합니다. 그러나 여전히 프로그래밍 모델 질문에 대한 완전한 답이 부족합니다. AMD, Intel 등의 기업이 앞장서고 있지만 시간이 지나면서 계속 발전할 것으로 예상됩니다.
OpenCL 1.2: 고급 개요
OpenCL 1.2: 고급 개요
강의에서는 OpenCL 1.2, 표준 및 그 안에 포함된 모델에 대한 높은 수준의 개요를 제공합니다.
이 강의는 이기종 컴퓨팅, OpenCL C 및 OpenCL로 고성능 소프트웨어를 작성하는 방법을 배우기 위한 견고한 기반을 제공합니다.
OpenCL 1.2: OpenCL C
OpenCL 1.2: OpenCL C
OpenCL 1.2: OpenCL C에 대한 이 비디오에서 발표자는 장치 프로그래밍용으로 설계된 C의 변형으로 OpenCL C를 소개하며 고정 유형 크기 및 인라인 함수 기능과 같은 몇 가지 주요 차이점이 있습니다. 그들은 메모리 영역, 벡터, 구조 및 커널과 벡터화된 코드를 달성하는 방법에 대해 논의합니다. 그들은 로컬 및 상수 메모리 사용의 중요성을 강조하고 확장을 사용할 때 주의할 것을 조언합니다. 연사는 최적의 성능을 위해 OpenCL C의 기본 구조와 작동을 이해하는 것이 중요함을 강조하고 시청자가 OpenCL 및 관련 모델에 대해 계속 배우도록 권장합니다.
OpenCL GPU 아키텍처
OpenCL GPU 아키텍처
이 비디오는 OpenCL 프로그래밍 맥락에서 GPU의 아키텍처를 탐구합니다. 발표자는 OpenCL GPU 아키텍처와 일반 GPU 아키텍처의 차이점, 워크그룹의 최소 단위로서의 웨이브프론트 개념, 메모리 I/O 및 대기 시간 숨기기 문제, 점유 및 병합된 메모리 액세스에 영향을 미치는 요인에 대해 설명합니다. 통합된 메모리 액세스를 염두에 두고 알고리즘 및 데이터 구조를 설계하는 것의 중요성과 GPU 성능 측정의 필요성도 강조됩니다. 연사는 시청자가 기본 프로세스에 대한 심층적인 지식 없이도 최적의 성능을 위한 기술을 활용하는 데 도움이 필요하면 자신에게 연락하도록 권장합니다.
에피소드 1 - OpenCL 소개
에피소드 1 - OpenCL 소개
이 OpenCL 소개 비디오에서 David Gohara는 다양한 장치와 하드웨어에서 컴퓨팅 리소스에 쉽고 효율적으로 액세스할 수 있도록 OpenCL이 어떻게 설계되어 이미지 및 비디오 처리, 과학 컴퓨팅, 의료 영상 및 재정적 목적. OpenCL은 데이터 병렬 작업에 특히 효율적인 장치 독립적인 개방형 표준 기술입니다. 발표자는 수치 계산을 위한 계산 시간을 단축하는 OpenCL 기술의 힘을 보여주고 과학 연구 및 일반 용도에 대한 잠재력을 강조합니다. 또한 시청자는 Mac을 사용하는 과학자, Mac 연구 조직을 위한 온라인 커뮤니티에 가입하고 웹 사이트에 연결된 Amazon 스토어에서 항목을 구매하여 커뮤니티를 지원하도록 권장됩니다.
에피소드 2 - OpenCL 기초
에피소드 2 - OpenCL 기초
이 비디오는 OpenCL 프로그래밍 언어를 소개하고 사용 방법에 대한 기본 사항을 설명합니다. 컴퓨터 시스템에서 사용할 수 있는 다양한 유형의 메모리, 리소스 할당 방법, 커널 생성 및 실행 방법과 같은 주제를 다룹니다.
에피소드 3 - OpenCL 프로젝트 구축
에피소드 3 - OpenCL 프로젝트 구축
이 비디오는 OpenCL에 관한 일반적인 질문과 우려 사항에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 다루는 주제에는 배정밀도 산술, 객체 지향 프로그래밍, 전역 및 작업 그룹 크기, OpenCL로 해결할 수 있는 과학적 문제가 포함됩니다. 발표자는 글로벌 및 로컬 작업 그룹 크기를 신중하게 선택하고 GPU의 데이터 레이아웃 기본 설정에 맞게 알고리즘 및 데이터 구조를 수정하는 것의 중요성을 강조합니다. 발표자는 또한 OpenCL 코딩의 기본 예를 제공하고 프로그램에서 커널을 로드하고 실행하는 방법을 설명합니다. 포함된 다른 주제는 많은 수 처리, 메모리 할당 및 명령 대기열 관리입니다. 이 비디오는 희소 행렬 벡터 곱셈 및 혼합 정밀도 산술에 관심이 있는 사용자를 위한 추가 리소스에 대한 참조로 끝납니다.
실행 중인 특정 장치. 마지막으로 OpenCL로 해결할 수 있는 과학적 문제의 유형과 필요에 따라 적절한 선택이 될 수 있는 경우에 대해 논의합니다.
에피소드 4 - 메모리 레이아웃 및 액세스
에피소드 4 - 메모리 레이아웃 및 액세스
튜토리얼의 이 에피소드는 GPU 성능을 최대화하는 데 필수적인 메모리 레이아웃 및 액세스에 중점을 둡니다. 팟캐스트는 GPU 아키텍처, 스레드 처리 클러스터 및 메모리 병합을 다루며 GPU 사용을 최적화하고 병렬 계산을 효율적으로 실행하는 방법을 설명합니다. 발표자는 또한 충돌을 일으킬 수 있는 데이터 액세스 및 인덱싱 문제를 해결하고 성능을 향상시키기 위해 공유 메모리 및 병합된 읽기의 사용을 권장합니다. 전반적으로 비디오는 호환성 보장을 위해 OpenCL 지정 기능 및 고유 데이터 유형을 이해하는 것의 중요성을 강조하고 추가 학습을 위한 리소스를 제공합니다.
에피소드 5 - 질문 및 답변
에피소드 5 - 질문 및 답변
이 비디오에서 호스트는 GPU 및 OpenCL 프로그래밍에 대한 질문에 답변합니다. 코어, 스트리밍 멀티프로세서 및 기타 장치를 포함한 GPU의 조직 구조를 설명합니다. 뱅크 충돌 및 로컬 메모리의 개념은 뱅크 충돌이 발생할 수 있는 방법을 설명하는 데 사용되는 행렬 전치의 예와 함께 자세히 다룹니다. 스피커는 로컬 데이터 배열을 패딩하고 다른 뱅크에서 서비스하는 다른 요소를 읽는 것을 포함하여 뱅크 충돌을 피하기 위한 솔루션을 제공합니다. 마지막으로 발표자는 Mac 연구 웹사이트에서 리소스를 홍보하고 다음 세션에서 최적화 기술과 함께 실제 사례를 제공할 것을 약속합니다.
에피소드 6 - 공유 메모리 커널 최적화
에피소드 6 - 공유 메모리 커널 최적화
이 비디오는 특히 생물학적 분자의 정전기 특성을 이해하는 데 사용되는 코드의 맥락에서 공유 메모리 커널 최적화에 대해 논의합니다. 동기화 지점의 사용과 작업 그룹의 작업 항목 간 통신은 프로그램이 효과적으로 작동하도록 복잡한 계산을 수행하는 데 핵심입니다. 또한, 협력적으로 작동하고 많은 데이터를 가져오는 공유 메모리는 읽기 전용 데이터에 대한 빠른 액세스를 허용하고 계산 성능을 향상시켜 더 빠른 액세스 속도를 지원합니다. 또한 발표자는 그리드 경계에서 비효율적인 처리 계산을 피하는 것의 중요성과 동기화 지점, 장벽 및 공유 메모리의 올바른 사용의 중요성을 강조합니다. 마지막으로 그는 OpenCL 실행의 뉘앙스를 강조하고 GPU 사용을 위한 시스템 최적화에 대한 조언을 제공하며 시연은 Mac에서 수행됩니다.
AMD Developer Central: OpenCL 프로그래밍 웨비나 시리즈. 1. 병렬 및 이기종 컴퓨팅 소개
1-병렬 및 이기종 컴퓨팅 소개
이 YouTube 비디오의 발표자는 CPU 및 GPU와 같은 여러 처리 구성 요소를 단일 시스템으로 결합하는 것과 관련된 병렬 및 이기종 컴퓨팅에 대한 개요를 제공합니다. 병렬 및 이기종 컴퓨팅을 위한 프로그래밍 모델을 단순화하고 복잡성을 줄이면서 고성능을 가능하게 하는 칩의 융합 관련 시스템의 이점에 대해 설명합니다. 발표자는 또한 데이터 병렬화 및 작업 병렬화, 병렬 프로그래밍 모델을 위한 프로그래밍 언어, MDS GPU와 Intel CPU 간의 장단점과 같은 다양한 접근 방식에 대해 논의합니다.
이 비디오는 Intel의 Sandy Bridge와 같은 새로운 아키텍처에 중점을 두고 병렬 및 이기종 컴퓨팅의 최근 개발을 다룹니다. 그러나 현재 프로그래밍 모델 질문에 대한 명확한 해결책은 없습니다. AMD와 Intel이 발전을 주도하고 있지만 시간이 지남에 따라 이 분야는 계속 발전할 것으로 예상됩니다.