트레이딩에서 OpenCL - 페이지 7

[MetaQuotes]

26. 호스트 메모리 모델 개요

26. 호스트 메모리 모델 개요

이 비디오는 OpenCL의 호스트 메모리 모델에 대한 개요를 제공하고 호스트와 장치 측 간에 데이터를 할당하고 이동하기 위한 사양을 설명합니다. 메모리 개체 생성, 메모리 플래그 및 버퍼, 이미지 및 파이프를 포함한 다양한 유형의 메모리 개체를 다룹니다. 발표자는 또한 메모리 관리를 위한 완화된 일관성 모델과 정의되지 않은 동작을 방지하기 위해 커널 간의 메모리 액세스 동기화 관리의 중요성에 대해 설명합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 비디오에서 OpenCL 호스트 측 메모리 모델에 대해 설명합니다. 이를 통해 메모리 공간을 할당하고 호스트 및 장치 측에서 데이터를 이동할 수 있습니다. OpenCL 사양에는 데이터 할당 및 이동에 대한 특정 요구 사항이 있지만 메모리 공간을 할당하고 데이터를 이동하도록 OpenCL 프레임워크에 요청하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 비디오는 메모리 개체 생성, 데이터 할당 및 초기화 방법 정의를 위한 메모리 플래그, 쓰기 및 읽기 버퍼의 예를 다룹니다. 또한 버퍼, 이미지 및 파이프의 세 가지 유형의 메모리 개체와 데이터를 초기화 및 저장하고 커널 간에 데이터를 전달하는 데 사용되는 방법에 대해 설명합니다.
  
  
• 00:05:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 OpenCL의 호스트 메모리 모델에서 버퍼 생성 및 작동에 사용되는 메모리 플래그에 대해 설명합니다. 발표자는 버퍼 객체의 속성을 정의하는 데 사용할 수 있는 다양한 유형의 메모리 플래그와 이들이 커널 실행 및 호스트 액세스 가능성과 어떻게 관련되는지 설명합니다. 연사는 또한 메모리 관리를 위한 OpenCL의 완화된 일관성 모델에 대해 언급합니다. 이 모델은 액세스 효율성을 개선하기 위해 서로 다른 캐시 어레이의 데이터 복제를 허용합니다. 전반적으로 이 섹션에서는 OpenCL의 메모리 관리 시스템에 대한 개요와 버퍼 생성 및 데이터 이동을 최적화하는 방법을 제공합니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 여러 커널을 사용하여 동일한 개체를 동시에 수정하면 정의되지 않은 동작이 발생할 수 있다고 설명합니다. 또한 다른 커널이 데이터를 수정하는 동안 데이터를 읽으려고 시도하면 정의되지 않은 동작이 발생할 수도 있습니다. 프로그램의 적절한 기능을 보장하기 위해 이러한 문제를 피하기 위해 커널 간의 메모리 액세스 동기화를 신중하게 관리하는 것이 중요합니다.

[MetaQuotes]

27. OpenCL 버퍼 객체

27. OpenCL 버퍼 객체

이 비디오는 대규모 데이터 구조를 OpenCL 커널에 전달하는 데 사용되는 OpenCL 버퍼 개체의 개념을 설명합니다. 버퍼 개체는 조정 가능한 요소의 연속 시퀀스이며 호스트 배열의 데이터로 초기화할 수 있습니다. OpenCL 버퍼 생성 API는 모든 장치에서 액세스할 수 있는 버퍼 메모리 객체를 생성하는 데 사용됩니다. 다른 메모리 플래그를 사용하여 호스트 메모리 또는 장치 메모리에서 버퍼 개체에 대한 공간을 할당할 수 있습니다. 이 비디오는 또한 OpenCL 버퍼 개체를 사용하여 호스트에서 GPU 메모리로 데이터를 복사하는 프로세스와 DMA 작업을 통해 데이터 전송이 암시적으로 이루어지는 방법을 다룹니다. 계산 후 데이터는 CL inQ 읽기 버퍼 API를 사용하여 장치에서 호스트로 다시 복사됩니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 대용량 데이터 구조를 OpenCL 커널에 전달하는 데 사용되는 OpenCL 버퍼 개체의 개념을 설명합니다. 버퍼 개체는 C 배열과 유사한 조정 가능한 요소의 연속 시퀀스이며 호스트 배열의 데이터로 초기화할 수 있습니다. OpenCL은 할당된 버퍼에 대한 물리적 저장소를 지정하지 않고 대신 데이터가 전역 메모리에 있다고 말합니다. OpenCL 버퍼 생성 API는 버퍼라는 메모리 개체를 생성하기 위해 호출되며 이 메모리 개체는 모든 다른 장치에서 액세스할 수 있는 전역 메모리에 있게 됩니다. 호스트 메모리 또는 장치 메모리에서 버퍼 객체를 위한 공간을 할당하기 위해 OpenCL 버퍼 생성 API와 함께 다른 메모리 플래그를 사용할 수 있습니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 발표자가 OpenCL 버퍼 개체를 사용하여 호스트에서 GPU 메모리로 데이터를 복사하는 과정을 설명합니다. 그는 OpenCL이 메모리 버퍼를 생성하고 커널이 런타임에 데이터에 액세스할 것이라고 언급했습니다. 또한 그는 호스트에서 장치로의 데이터 전송이 어떻게 암묵적이며 OpenCL이 DMA 작업을 수행하여 호스트 메모리에서 GPU 메모리로 실제 데이터를 복사하는지에 대해 설명합니다. 마지막으로 그는 계산이 완료된 후 데이터가 CL inQ 읽기 버퍼라는 또 다른 API를 사용하여 장치에서 호스트로 다시 복사된다고 설명합니다.

[MetaQuotes]

28. OpenCL 버퍼 쓰기 및 읽기 작업

28. OpenCL 버퍼 쓰기 및 읽기 작업

비디오 "OpenCL 버퍼 쓰기 및 읽기 작업"은 OpenCL이 명령 대기열을 사용하여 버퍼에서 데이터를 쓰고 읽는 방법을 설명합니다. 비디오는 전역 메모리 공간에서의 버퍼 생성 개념, 장치 측 버퍼의 물리적 할당 및 OpenCL 런타임이 호스트와 장치 메모리 간의 데이터 전송을 처리하는 방법을 다룹니다. 또한 비디오는 비동기 전송의 의미와 데이터 일관성을 보장하기 위해 이벤트를 사용하는 방법을 다룹니다. 전반적으로 비디오는 데이터 일관성을 보장하면서 OpenCL의 버퍼에서 데이터를 쓰고 읽는 방법에 대한 명확한 이해를 제공하는 것을 목표로 합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서 동영상은 OpenCL이 명령 대기열을 사용하여 버퍼에서 데이터를 쓰고 읽는 방법을 설명합니다. OpenCL은 종속성 또는 차단 읽기 및 쓰기에 대한 이벤트를 생성합니다. 명령이 완료되면 호스트 포인터를 재사용할 수 있으며 프로그래머는 호출이 완료된 후 버퍼 개체의 데이터 저장소가 장치에 상주한다고 가정할 수 있습니다. 비디오는 또한 명시적으로 버퍼를 쓰지 않고 커널에서 사용할 버퍼를 작성하고 초기화 버퍼를 생성하는 예를 보여줍니다. 목표는 OpenCL의 버퍼에서 데이터를 쓰고 읽는 방법에 대한 명확한 이해를 제공하는 것입니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 전역 메모리 공간에서 OpenCL 버퍼 생성의 개념에 대해 설명하고 장치 측에서 버퍼의 물리적 할당에 대해 설명합니다. OpenCL 런타임은 커널 실행 전에 호스트 메모리에서 장치 메모리로 데이터를 복사하도록 선택하거나 장치가 호스트 메모리에서 직접 버퍼에 액세스할 수 있습니다. 대기열 읽기 버퍼 API의 CL은 장치 메모리에서 호스트 메모리로 데이터를 복사하는 데 사용됩니다. API는 대기열, 장치 메모리를 가리키는 버퍼 개체, 복사할 데이터 크기, 호스트 측 메모리의 대상에 대한 포인터와 같은 매개변수를 사용합니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 커널이 계산을 마칠 때 최종 결과를 저장하기 위해 반환된 배열이라는 장치 측 버퍼가 사용됩니다. 장치 측의 출력 버퍼는 커널이 최종 결과를 넣는 대상입니다. 읽기 버퍼 API 호출에 사용될 CI 이벤트가 정의되고 읽기 작업이 완료될 때까지 기다립니다. 읽기 이벤트는 읽기가 완료될 때까지 기다리는 차단 작업을 생성하므로 커널에서 계산된 최종 데이터가 출력됩니다. 이 섹션은 또한 일부 커널이 두 개의 인쇄 F 호출 사이에 상위 버퍼를 수정하는 경우 발생하는 상황에 대해서도 설명합니다. 이 경우 초기값 0을 상위 버퍼의 데이터로 덮어쓸 수 있기 때문에 반환 배열의 내용은 불확실합니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서 발표자는 OpenCL에서 비동기 전송의 의미에 대해 논의합니다. 호스트 메모리에서 장치 메모리로 또는 그 반대로 데이터를 복사하는 것은 이벤트가 명령 실행이 완료되었음을 보고할 때까지 표시되거나 일관성이 보장되지 않을 수 있다고 설명합니다. 이는 이전 단계에서와 같이 이벤트를 사용하여 표시할 수 있습니다. 또한 호스트 포인터와 장치 버퍼 간에 전송할 때 호스트 포인터가 가리키는 데이터를 재사용하기 전에 복사와 관련된 이벤트가 완료될 때까지 기다려야 합니다. 이 주의 사항은 장치가 아닌 컨텍스트와 관련된 버퍼에도 적용됩니다.

[MetaQuotes]

29장 OpenCL 메모리 개체 마이그레이션, 메모리 매핑 및 파이프

29장 OpenCL 메모리 개체 마이그레이션, 메모리 매핑 및 파이프

이 비디오에서 발표자는 메모리 개체 마이그레이션, 메모리 매핑 및 파이프 사용을 포함하여 OpenCL 메모리 관리와 관련된 다양한 기능과 기술을 다룹니다. OpenCL의 CL 잉크 API를 사용하면 장치 간에 메모리 개체를 마이그레이션할 수 있으며 호스트 액세스 가능 메모리 플래그를 사용하여 메모리를 호스트에 액세스할 수 있는 공간에 매핑할 수 있습니다. 메모리 매핑은 명시적인 API 호출 없이 호스트 측에 대한 포인터를 제공하여 장치의 데이터에 액세스하는 프로세스를 단순화합니다. 발표자는 또한 OpenCL 2.0의 공유 가상 메모리, 그래픽 데이터에 사용되는 다차원 구조인 이미지 개체, 장치의 커널 간에 메모리를 공유할 수 있는 파이프를 다룹니다.

• 00:00:00 이 섹션에서 발표자는 OpenCL 메모리 개체 마이그레이션 및 호스트 액세스 가능 메모리에 대해 설명합니다. OpenCL을 사용하면 CL 잉크라는 API를 사용하여 장치 간에 메모리 개체를 마이그레이션할 수 있습니다. 호스트 액세스 가능 메모리 플래그는 메모리 객체를 생성할 때 지정할 수 있으므로 메모리가 호스트에 액세스 가능한 공간에 매핑될 수 있습니다. CMM 할당 호스트 버퍼는 호스트 액세스 가능 메모리에 버퍼를 생성하는 반면 CL mem use 호스트 포인터는 제공된 호스트 포인터를 버퍼의 스토리지로 사용하여 중복 데이터 복사를 방지합니다. 호스트 액세스 가능 메모리는 긴밀하게 통합된 CPU와 GPU가 가상 메모리를 사용하여 메모리 공간을 공유하는 AMD의 APU 아키텍처에 흥미로운 의미를 갖습니다. 전반적으로 이러한 기능은 메모리 성능을 향상시키고 호스트와 장치 간의 데이터 전송을 줄입니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 발표자는 메모리 매핑을 사용하여 명시적인 읽기 및 쓰기 API 호출을 거치지 않고 호스트 측에 대한 포인터를 제공함으로써 장치의 데이터 액세스 프로세스를 단순화하는 방법을 설명합니다. 이들은 OpenCL 런타임 API를 사용하는 예를 보여줍니다. 큐 맵 버퍼의 CL은 호스트 측에 대한 포인터를 제공하며, 이는 malloc을 사용하여 생성된 포인터와 유사하게 사용될 수 있습니다. 메모리 개체는 호스트 주소 공간에 매핑되어 호스트 측에서 호스트 메모리의 일반 포인터로 보는 동안 장치 메모리에서 작업을 수행할 수 있습니다. 연사는 또한 OpenCL 2.0의 공유 가상 메모리라는 새로운 개념에 대해 언급합니다. 이는 글로벌 메모리를 호스트 메모리 영역으로 확장하고 장치가 연결된 목록, 트리 및 그래프와 같은 포인터 기반 데이터 구조를 포함하여 호스트의 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 발표자가 OpenCL의 공유 가상 메모리, 이미지 개체 및 파이프에 대해 설명합니다. 공유 가상 메모리는 커널이 올바른 데이터를 찾기 위해 호스트 메모리 공간의 포인터를 사용하는 기술입니다. 이미지 개체는 버퍼와 유사하지만 다차원 구조이며 그래픽 데이터 유형의 범위가 제한되어 있습니다. 파이프는 본질적으로 선입선출(FIFO) 유형의 구조이며 두 커널이 장치 내에서 메모리 영역을 공유할 수 있도록 한 커널에서 다른 커널로 데이터를 전달하는 데 사용됩니다. 작업 및 메모리 일관성 모델. 또한 파이프는 호스트 측 작업을 지원할 수 없습니다.

[MetaQuotes]

30. OpenCL 장치 메모리 모델, 펜스, 원자 연산, 파이프

30. OpenCL 장치 메모리 모델, 펜스, 원자 연산, 파이프

이 비디오는 계층적 일관성 모델 및 하드웨어에 대한 매핑뿐만 아니라 전역, 로컬, 상수 및 개인 메모리 구조를 포함하여 OpenCL 장치 메모리 모델에 대한 개요를 제공합니다. 이 비디오는 또한 원자적 읽기 및 쓰기 작업을 보장하기 위한 원자적 작업 및 메모리 펜싱 명령의 사용, 효율적인 이미지 작업 및 중간 데이터 전송을 위한 Z 순서 및 파이프 사용, 메모리 액세스 및 대기 시간을 줄이기 위한 파이프 사용의 이점에 대해 자세히 설명합니다. . 전반적으로 비디오는 OpenCL 프로그래밍에서 메모리 사용에 대한 중요한 고려 사항을 강조합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 OpenCL 장치 메모리 모델에 대해 설명하며 여기에는 글로벌, 로컬, 상수 및 개인 메모리의 네 가지 기본 범주가 포함됩니다. 이러한 메모리 구조 간의 관계는 모든 작업 항목과 작업 그룹에서 볼 수 있는 전역 메모리, 작업 그룹 내의 작업 항목에서만 볼 수 있는 로컬 메모리 및 해당 작업 항목에서만 볼 수 있는 개인 메모리와 함께 설명됩니다. 메모리 작업은 계층적 일관성 모델을 따르며 작업 항목 내에서 예측 가능한 순서로 정렬되며 작업 그룹 간의 일관성은 장벽 작업에서만 보장됩니다. 메모리 공간은 하드웨어에 매핑되고 기본적으로 분리되어 있으며 한 주소 공간에서 다른 주소 공간으로의 캐스팅이 허용되지 않습니다. 전반적으로 이 섹션에서는 메모리 모델의 개요를 제공하고 OpenCL에서 메모리 사용에 대한 중요한 고려 사항을 강조합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서는 전역 및 로컬 메모리를 포함한 OpenCL 장치 메모리 모델에 대해 설명합니다. 전역 메모리에서 버퍼 개체를 정의하기 위해 사용자 지정 데이터 구조를 사용하는 방법도 설명합니다. 또한 작업 그룹의 작업 항목 간 빠른 통신을 위해 로컬 메모리를 활용하는 예제 커널 함수가 제공됩니다. 이 함수는 글로벌 메모리와 로컬 메모리 모두에 대한 포인터를 인수로 사용하고 작업 그룹 장벽 명령을 사용합니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 비디오에서 OpenCL 장치 메모리 모델, 펜스, 원자적 작업 및 파이프에 대해 설명합니다. 다이어그램은 전역 메모리 공간에 할당된 버퍼 개체 A 및 B와 로컬 메모리 공간에 할당된 배열 C를 보여줍니다. 커널 기능을 시작하면 모든 작업 항목은 지역 변수를 초기화하기 위해 장벽 명령 전에 명령을 실행합니다. 그런 다음 장벽 작업은 작업 그룹 내의 모든 작업 항목을 동기화하고 그 후 작업 항목은 로컬 메모리의 해당 값과 함께 단일 변수를 사용하여 추가를 수행하고 결과 버퍼 B에서 해당 위치를 업데이트합니다. 비디오는 또한 수행하는 펜스 작업을 설명합니다. 작업 항목 간의 순서를 보장하지 않으며 작업 항목의 메모리 작업 간의 순서를 제공하는 데 사용됩니다.
  
  
• 00:15:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 카운터를 증가시키고 변수 값을 OpenCL의 메모리 위치와 교환하는 과정을 설명합니다. 읽기 및 쓰기 작업이 중단 없이 원자적으로 완료되도록 보장하기 위해 원자적 작업 및 메모리 펜싱 명령을 사용하는 것의 중요성을 강조합니다. 또한 이미지 개체와 버퍼의 차이점과 이미지 개체가 그래픽 프로세서 또는 기타 특수 장치를 사용하여 가속할 수 있는 특수 메모리 기능에 대한 액세스를 제공하는 방법을 설명합니다.
  
  
• 00:20:00 이 섹션에서는 효율적인 이미지 작업을 위해 OpenCL에서 Z 순서 및 파이프를 사용하는 비디오에 대해 설명합니다. Z 순서는 인접 픽셀에 액세스할 확률을 높이고 페이지 나누기 가능성을 줄이기 위해 인접 픽셀을 캐시 라인으로 그룹화하는 방법입니다. 파이프는 데이터를 선입선출 방식으로 유지 관리하는 일종의 메모리 개체로, 실행 및 데이터 교환을 중첩하여 스트리밍 애플리케이션의 실행 동작을 개선하는 데 사용됩니다. 이 비디오는 픽셀 평활화, 가우시안 혼합, 침식 및 확장을 위해 커널을 사용하여 그림에서 개체 감지의 예를 제공하며 중간 데이터가 한 단계에서 다음 단계로 전송되는 방법을 보여줍니다. 파이프는 파이프 메모리 채널을 통해 생산자 커널을 소비자 내부에 연결함으로써 매우 효율적인 내부 통신을 허용할 수 있습니다.
  
  
• 00:25:00 이 섹션에서 비디오는 OpenCL 프로그래밍에서 파이프를 사용하여 커널 간에 데이터를 전송하는 개념을 소개합니다. 전역 메모리에서 데이터를 읽고 쓰는 대신 파이프를 사용하면 효율적인 온칩 메모리 구조를 사용하여 커널 간에 중간 데이터를 전송할 수 있습니다. 그 결과 전역 메모리에 대한 메모리 액세스가 줄어들고 대기 시간이 줄어듭니다. 비디오는 또한 이 접근 방식을 전역 메모리에서 데이터를 쓰고 읽는 기존 접근 방식과 대조하여 전역 메모리에 대해 많은 메모리 작업이 수행되어 데이터 액세스를 위한 커널 간의 경쟁을 유발합니다.

[MetaQuotes]

31. OpenCL 작업 항목 동기화

31. OpenCL 작업 항목 동기화

OpenCL 작업 항목 동기화에 대한 이 비디오에서는 독립적이지 않은 데이터 파티션으로 작업할 때 커널 함수의 작업 항목 간 동기화 필요성에 대해 설명합니다. 동기화 기술에는 장벽 기능, 전역 및 로컬 메모리 펜스, 원자성 작업의 사용이 포함됩니다. 원자성 작업을 사용하여 뮤텍스 또는 세마포어를 구현하여 한 번에 하나의 작업 항목만 보호된 데이터 또는 영역에 액세스할 수 있도록 할 수 있습니다. 이 비디오는 또한 스핀 잠금의 개념과 OpenCL에서 작업 항목 동기화가 작동하는 방식, 증분 데이터 전송에 대한 조언 및 대량의 데이터를 효율적으로 전송하기 위한 특수 기능 사용에 대해 다룹니다. 마지막으로 발표자는 커널이 진행하기 전에 관련 이벤트를 기다리도록 하는 콜백 함수의 사용에 대해 설명합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 커널 기능에서 작업 항목 동기화의 중요성에 대해 설명하고 완전히 독립적이지 않은 데이터 파티션으로 작업할 때 동기화의 필요성을 강조합니다. 장벽 내장 기능을 사용하여 그룹의 작업 항목을 동기화하는 방법과 로컬 및 전역 메모리 펜스를 사용하는 옵션에 대해 설명합니다. 특정 작업이 모두 완료되거나 전혀 완료되지 않도록 원자적 작업을 사용하는 방법도 다루며, 동시에 값을 줄이려고 하는 여러 작업 항목으로 인해 발생하는 잘못된 결과의 예를 들어 설명합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 비디오는 OpenCL에서 원자적 연산을 사용하여 뮤텍스 또는 세마포어와 같은 동기화 메커니즘을 구현하는 방법에 대해 설명합니다. 원자적 작업은 분할할 수 없고 스레드로부터 안전한 방식으로 작업이 수행되도록 하며 모든 작업 항목은 명령이 원자적으로 수행되도록 합니다. 전역 메모리에 대한 포인터를 사용하고 로컬 메모리에 두 개의 변수를 선언하는 "atomic"이라는 커널 함수의 예가 제공됩니다. 첫 번째 변수는 비원자 명령을 사용하여 증가하고 두 번째 변수는 원자 연산을 사용하여 원자적으로 증가합니다. 마지막으로 두 변수의 결과가 전역 버퍼에 할당됩니다. 이 동영상에서는 Linux 또는 Windows와 같은 기존 소프트웨어 플랫폼에서와 같이 한 번에 하나의 작업 항목만 보호된 데이터 또는 영역에 액세스할 수 있도록 하는 뮤텍스 또는 세마포어를 구현하는 데 원자적 작업을 사용할 수 있다고 설명합니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서 비디오는 작업 항목 동기화의 필요성과 주어진 시간에 하나의 스레드만 중요한 데이터에 액세스하도록 하기 위해 뮤텍스를 사용하는 방법을 설명합니다. 뮤텍스 잠금 및 잠금 해제 프로세스에는 원래 값 읽기, 상태 변경 및 업데이트된 값을 메모리에 쓰는 등 몇 가지 작은 작업이 포함됩니다. 이 비디오는 특정 위치의 원래 값을 비교 매개변수와 비교하고 조건이 참이면 새 값을 할당하는 원자 비교 교환 기능을 소개합니다. 이 함수는 뮤텍스를 구현하는 데 유용하며 프로그램이 뮤텍스가 잠긴 상태인지 확인하고 그에 따라 진행할 수 있습니다. 뮤텍스가 이미 잠겨 있으면 프로그램은 단순히 원래 값을 반환하고 사용할 수 있을 때까지 기다립니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서는 작업 항목 간의 동기화 메커니즘으로 스핀 잠금의 개념을 소개합니다. 스핀 잠금은 잠금이 해제될 때까지 뮤텍스의 상태를 계속 확인하며 원자 연산 기능을 사용하여 스핀 잠금을 구현합니다. Mutex라는 커널 함수는 두 개의 인수로 정의됩니다. 여기서 두 번째 인수는 mutex가 견고한 상태인지 확인하고 그렇다면 잠금이 해제될 때까지 기다립니다. 뮤텍스가 잠금 해제되면 작업 항목은 합계를 증가시키고 결국 모든 작업 항목은 커널 기능의 끝에 도달하면 동기화됩니다. 이 예는 또한 장치의 계산 단위가 커널 기능에 있는 그룹보다 더 많은 작업 그룹을 매핑할 수 없는 반례를 소개합니다.
  
  
• 00:20:00 이 섹션에서는 비디오에서 OpenCL에서 작업 항목 동기화가 작동하는 방식에 대해 설명합니다. 작업 항목이 컴퓨터 단위보다 많으면 작업 항목이 작업을 동기화하는 뮤텍스에 액세스하기 위해 서로를 기다려야 하므로 커널 기능이 중단될 수 있습니다. 둘 이상의 작업 항목이 동일한 그룹에 있는 경우 개별 작업 항목이 전역 메모리에 개별적으로 액세스할 수 없기 때문에 커널도 중단됩니다. 즉, 뮤텍스가 작업을 동기화하는 데 유용하지 않습니다. 로컬 메모리와 전역 메모리 간에 많은 양의 데이터를 전송하려면 시간이 많이 걸리므로 점진적으로 데이터를 전송하지 말라고 비디오에서 조언합니다. 대신 동기식 및 비동기식 그룹 작업 그룹 복사와 같은 특수 내장 기능을 사용하는 것이 더 효율적입니다.
  
  
• 00:25:00 이 섹션에서 발표자는 커널이 이전 데이터 전송과 관련된 하나 이상의 이벤트를 기다리도록 콜백 함수를 사용하는 프로세스를 설명합니다. 대기 그룹 이벤트는 커널 측에서만 사용할 수 있으므로 콜백 함수는 호스트 응용 프로그램에서 함수로 사용됩니다. 발표자는 마지막 명령이 진행하기 전에 커널이 관련 이벤트를 기다리도록 하는 대기 그룹 이벤트 함수인 예를 제공합니다.

[MetaQuotes]

32. OpenCL 이벤트

32. OpenCL 이벤트

비디오는 콜백 기능 및 명령 동기화 이벤트의 예를 제공하면서 OpenCL 이벤트 및 모니터링 작업에서의 사용, 완료된 작업의 호스트 알림, 명령 동기화에 대해 설명합니다. 이 비디오는 명령 이벤트와 사용자 이벤트 간의 차이점, 사용자 이벤트에 대해 상태를 업데이트해야 하는 방법 및 업데이트를 통해 이벤트가 읽기 작업을 시작하는 방법을 검토합니다. 이 비디오는 차단 플래그의 부적절한 사용에 대해 경고하고 CL Get Event Info API가 명령의 상태 및 유형에 대한 귀중한 정보를 제공하는 동시에 OpenCL 프로그램 내에서 이벤트를 관리할 때 콜백의 적절한 사용을 옹호하는 방법을 강조합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 OpenCL 프레임워크에서 작업을 모니터링하는 데 사용되는 OpenCL 이벤트에 대해 알아봅니다. 이벤트는 장치에서 명령이 완료되었음을 호스트에 알리고 명령을 동기화하는 데 사용할 수 있는 알림을 트리거할 수 있습니다. 이벤트를 통해 정보를 전달하기 위해서는 콜백 함수가 필수적입니다. 콜백 함수를 사용하여 이벤트를 데이터 전송 명령과 연결할 수 있습니다. CL 세트 이벤트 콜백은 콜백 함수를 특정 이벤트와 연결하는 데 사용됩니다. 콜백 함수는 동일한 서명, void C를 가져야 합니다. 함수 이름, 이벤트 상태 및 데이터로 콜백하겠습니다. 매개변수를 사용하여 필요에 따라 데이터를 전달할 수 있으며 기본 프로그램은 이벤트를 사용하여 콜백 함수를 연결합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 발표자는 OpenCL 이벤트에 대한 코드와 콜백 함수가 작동하는 방식을 설명합니다. 그들은 5.0과 같지 않은 데이터가 있는지 확인하기 위해 데이터를 살펴보는 커널과 읽기라는 두 가지 콜백 함수를 설명합니다. 발표자는 기본 프로그램이 커널 메시지를 초기화하고 CL 전송 이벤트 콜백을 사용하여 콜백 기능을 설정하는 방법을 설명합니다. 명령 동기화 이벤트가 작동하는 방식, 대기 목록을 사용하여 고유한 명령 실행 순서를 설정하는 방법, 사용자 이벤트가 호스트 프로그램과 연결되는 동안 명령 이벤트가 명령과 연결되는 방식에 대해 설명합니다. 마지막으로 스피커는 두 개의 인큐 작업이 완료될 때 두 개의 커널 이벤트가 어떻게 트리거되는지에 대한 예를 제공합니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서 발표자는 OpenCL의 이벤트 사용과 명령 이벤트와 사용자 이벤트의 차이점에 대해 설명합니다. 명령 이벤트는 장치에서 실행되는 명령에 해당하는 반면 사용자 이벤트는 호스트 애플리케이션에서 생성됩니다. 사용자 이벤트는 `CL create user event` 명령을 컨텍스트와 반환 오류 코드를 인수로 사용하여 생성할 수 있습니다. 사용자 이벤트의 상태는 `CL 사용자 이벤트 상태 설정`으로 업데이트해야 사용할 수 있습니다. 발표자는 또한 사용자 이벤트가 발생할 때까지 버퍼 및 커널 기능에 대한 읽기 작업이 실행되지 않는 예를 제공합니다. 마지막으로 사용자 이벤트 상태가 'CL 완료' 또는 'CR 성공'으로 업데이트되어 읽기 작업을 시작합니다.
  
  
• 00:15:00 이 섹션에서 발표자는 이벤트가 OpenCL 프로그램에서 다양한 작업을 동기화하는 데 어떻게 사용되는지 설명합니다. 특정 작업이 완료되면 이를 알리도록 이벤트를 설정하여 후속 작업을 시작할 수 있습니다. 명령의 유형 및 상태에 대한 정보를 제공할 수 있는 CL Get Event Info API를 사용하여 이벤트 상태를 쿼리할 수 있습니다. 발표자는 또한 차단 플래그를 true로 설정하는 것에 대해 경고합니다. 이로 인해 호스트 프로그램이 이벤트를 기다리며 정체될 수 있으며 콜백을 적절하게 사용하면 OpenCL 프로그램에서 이벤트를 관리하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다.

[MetaQuotes]

33. OpenCL 이벤트 프로파일링

33. OpenCL 이벤트 프로파일링

이 비디오는 OpenCL 이벤트 프로파일링을 다루며 CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE 플래그를 사용하고 프로필 이벤트를 명령과 연결하여 명령에 대한 타이밍 정보를 측정하는 방법을 설명합니다. 연사는 데이터 전송, 메모리 맵 작업 및 커널 기능에 걸리는 시간을 결정하기 위해 프로파일링 실험을 수행하는 방법을 보여줍니다. 이 비디오는 코드 예제를 제공하고 메모리 맵 작업을 사용하여 데이터 전송 오버헤드를 줄이는 이점에 대해 설명합니다. 또한 비디오는 작업 항목 수를 늘리면 커널 실행 시간이 어떻게 단축되는지 보여줍니다.

• 00:00:00 이 섹션에서 발표자는 OpenCL의 이벤트 프로파일링과 이를 사용하여 명령에 대한 타이밍 정보를 측정하는 방법에 대해 설명합니다. 프로파일링을 활성화하기 위해 스피커는 명령 대기열을 생성할 때 CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE 플래그를 설정합니다. 그런 다음 화자는 이벤트를 대기열 API의 마지막 인수로 넣어 CI 이벤트를 명령과 연결하고 명령이 실행을 완료한 후 CL_GET_EVENT_PROFILING_INFO API를 사용하여 명령 타이밍에 대한 정보를 얻습니다. 명령이 큐에 남아 있는 시간 또는 실행하는 데 걸린 시간을 파악하는 방법과 같은 예가 제공됩니다. 이러한 API를 사용하여 이벤트를 프로파일링하는 방법을 설명하기 위해 OpenCL 코드도 제공됩니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 발표자는 데이터 전송 및 메모리 맵 작업에 걸리는 시간을 결정하기 위해 프로파일링 실험을 수행하는 방법에 대해 설명합니다. 이벤트 프로파일링을 사용하면 실행 시간의 변동을 제거하고 정해진 반복 횟수에 대한 누적 총 시간을 정확하게 계산할 수 있습니다. 데이터 파티셔닝은 실행 시간을 줄이는 데 도움이 될 수 있으며 이벤트 프로파일링은 단일 작업 항목의 실행 시간을 결정하기 위해 Q 범위 커널 함수에서 CIO를 프로파일링하는 데 사용할 수 있습니다. 프로파일링 실험 결과는 메모리 맵 작업을 사용하면 데이터 전송의 오버헤드를 줄일 수 있음을 보여줍니다.
  
  
• 00:10:00 이 섹션에서는 발표자가 OpenCL 이벤트 프로파일링을 사용하여 메모리 맵 작업을 프로파일링하는 방법에 대해 설명합니다. 평균 실행 시간을 얻기 위해 for 루프를 사용하여 프로세스를 여러 번 반복합니다. 대기열의 CL을 사용하여 커널을 시작하고 커널을 정렬하고 프로필 이벤트와 연결합니다. 그들은 커널 실행과 관련된 타이밍 정보를 제공하는 이벤트의 시작 및 종료 시간을 찾기 위해 CL get even 프로파일링 정보를 사용합니다. 모든 반복이 완료되면 평균 실행 시간을 계산합니다. 또한 작업 항목 수를 늘리면 커널 실행 시간이 줄어드는 것으로 나타났습니다.

[MetaQuotes]

34. OpenCL을 FPGA로 매핑 개요

34. OpenCL을 FPGA로 매핑 개요

이 비디오는 FPGA 기반 애플리케이션용 프로그래밍 언어로서 OpenCL의 중요성을 강조하면서 OpenCL을 FPGA에 매핑하는 방법에 대한 개요를 제공합니다. OpenCL을 사용하면 친숙한 C/C++ API를 사용하여 FPGA, GPU 및 멀티코어 프로세서와 같은 하드웨어 가속기에서 복잡한 워크로드를 프로그래밍할 수 있습니다. OpenCL을 FPGA에 매핑하는 개념은 OpenCL 프로그래밍 모델을 예로 사용하여 설명되며 코드는 호스트와 가속기 또는 장치 측으로 구분됩니다. OpenCL에서 데이터 세트와 작업 그룹을 분할하는 데 스레드를 사용하는 방법도 논의되며, 각 그룹은 로컬 메모리를 공유하여 FPGA에서 병렬 계산을 효율적으로 수행합니다.

• 00:00:00 이 섹션에서 내레이터는 FPGA 기반 응용 프로그램을 위한 프로그래밍 언어로서 OpenCL의 중요성을 설명합니다. 그는 FPGA 개발에는 논리 설계 기술과 FPGA 리소스에 대한 지식이 필요하기 때문에 FPGA 프로그래머보다 표준 CPU 프로그래머가 더 많다고 강조합니다. 그러나 OpenCL을 사용하면 소프트웨어 개발자는 친숙한 소프트웨어 환경에서 최적화되고 디버깅된 프로그램을 작성할 수 있습니다. OpenCL은 FPGA, GPU 및 멀티 코어 프로세서와 같은 하드웨어 가속기에서 복잡한 워크로드를 프로그래밍할 수 있는 소프트웨어 프로그래밍 모델입니다. 친숙한 C/C++ API를 사용하며 로열티가 없고 공개 로열티입니다. OpenCL의 핵심 기능 중 하나는 기존 설계에서 병렬성을 유추할 수 있는 방법을 지정하는 실행 모델입니다. OpenCL을 사용하면 사용자는 여러 데이터 요소에서 병렬로 많은 작은 작업을 실행하는 커널을 설계할 수 있으므로 하드웨어 리소스를 활용할 수 있습니다.
  
  
• 00:05:00 비디오의 이 섹션에서는 OpenCL을 FPGA에 매핑하는 개념에 대해 설명합니다. OpenCL 프로그래밍 모델이 예로 사용되며 코드는 호스트와 가속기 또는 장치 측으로 나뉩니다. 호스트 프로그램은 이러한 장치에 제출할 장치 및 커널 생성 명령을 준비합니다. 장치 측에서 커널 기능은 OpenCLC에 정의되어 있으며 Q의 CL 및 배열 커널이 호스트에서 실행될 때 이 커널 기능의 여러 인스턴스를 장치의 컴퓨터 단위로 트리거합니다. OpenCL 커널은 많은 병렬 실행 스레드를 정의하는 데이터 병렬 함수입니다. 커널은 CPU, GPU 또는 FPGA가 될 수 있는 컴퓨터 장치에 의해 실행될 수 있습니다. 이 예에서 커널은 a와 B의 모든 요소 쌍에 대해 adament 현명한 합계를 수행하고 이러한 개별 쌍 간에는 종속성이 없기 때문에 병렬로 수행됩니다.
  
  
• 00:10:00 비디오의 이 섹션에서 발표자는 OpenCL에서 데이터 세트 및 작업 그룹을 분할할 때 스레드를 사용하는 방법에 대해 설명합니다. 그들은 스레드가 원래 데이터 세트의 다른 부분에 액세스할 수 있고 각 그룹이 로컬 메모리를 공유하는 작업 그룹으로 그룹화된다고 설명합니다. 스레드는 그룹 ID와 로컬 크기를 포함하는 공식을 사용하여 계산된 글로벌 ID와 함께 로컬 및 글로벌 ID를 포함한 ID를 사용하여 식별됩니다. 이 시스템을 사용하면 FPGA에서 병렬 계산을 수행할 때 리소스를 효율적으로 사용할 수 있습니다.

[MetaQuotes]

35. OpenCL 메모리 유형 및 런타임 환경

35. OpenCL 메모리 유형 및 런타임 환경

OpenCL 환경에는 개인 메모리, 로컬 메모리, 전역 메모리 및 상수 메모리를 포함하여 장치 측에 다양한 유형의 메모리가 있으며 호스트 메모리도 계산에 사용됩니다. 커널 기능을 FPGA로 매핑하는 데는 일반적인 HDL 개발 환경으로 컴파일된 고급 설명 언어를 생성하는 OpenCL 컴파일러를 사용합니다. 가속기, 커널 기능, 데이터 경로 및 메모리 구조를 포함한 완전한 FPGA 설계는 OC라는 오프라인 컴파일러에서 생성됩니다. 보드 지원 패키지는 호스트 및 장치 측의 런타임 환경에서 칩 구성 요소와 통신하기 위한 PCIe 통신 및 메모리 컨트롤러를 지원합니다. 이를 통해 커널 기능을 실행하고 다른 리소스 및 메모리 구성 요소와 통신할 수 있습니다.

• 00:00:00 이 섹션에서는 OpenCL 환경이 장치 측에서 다양한 유형의 메모리 구성 요소를 가지고 있음을 설명합니다. 이러한 메모리 유형에는 각 작업 항목에 대한 개인 메모리, 작업 그룹 내의 여러 작업 항목이 공유할 수 있는 로컬 메모리, 모든 작업 항목 및 작업 그룹이 공유하는 전역 메모리 및 상수를 저장하는 데 사용되는 상수 메모리가 포함됩니다. 호스트 메모리는 호스트의 계산에도 사용되며 장치는 PCIe QPI 또는 AXI와 같은 특정 상호 연결을 사용하여 통신하고 데이터를 교환합니다. 커널 기능을 FPGA에 매핑하는 프로세스는 VHDL 또는 Verilog가 될 수 있는 고급 기술 언어를 생성하는 OpenCL 컴파일러를 사용합니다. 이 구현은 분기와 같은 일반적인 HDL 개발 환경으로 컴파일되어 FPGA 프로그래밍 비트 스트림을 생성합니다.
  
  
• 00:05:00 이 섹션에서 발표자는 OS 드라이버, 하위 수준 하드웨어 설명 및 OpenCL API 구현 라이브러리를 포함하는 OpenCL용 런타임 환경의 구성 요소에 대해 설명합니다. 전체 응용 프로그램은 프로세서에서 실행되며 FPGA 장치의 경우 가속기, 커널 기능, 데이터 경로 및 커널에서 사용하는 메모리 구조를 포함하여 완전한 FPGA 설계를 생성하는 OC라는 오프라인 컴파일러가 있습니다. 보드 지원 패키지는 칩 구성 요소와 통신하기 위한 PCIe 통신 및 메모리 컨트롤러를 지원하는 SDK 환경과 함께 제공됩니다. 호스트 및 장치 측의 런타임 환경에서는 커널 기능을 실행하고 다른 리소스 및 메모리 구성 요소와 통신할 수 있습니다.