OpenCL im Handel

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OpenCL ist ein Open-Source-Framework zum Schreiben von Programmen, die auf verschiedenen Arten von Hardwareplattformen ausgeführt werden können, wie z. B. Zentraleinheiten (CPUs), Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs) und anderen spezialisierten Prozessoren oder Hardwarebeschleunigern. Dies ermöglicht es Softwareentwicklern, Code zu schreiben, der auf mehreren Geräten ausgeführt werden kann, unabhängig von deren Hersteller oder Architektur.

OpenCL-API und -Laufzeit bieten eine gewisse Plattformunabhängigkeit und ermöglichen die Erstellung von Code, der auf jedem OpenCL-fähigen Gerät ausgeführt werden kann. Darüber hinaus bietet es eine Reihe von Low-Level-APIs, die es Entwicklern ermöglichen, Geräte, Speicher und Kernel-Ausführung explizit zu steuern und so eine feinkörnige Kontrolle über ihre Anwendungen zu erhalten.

OpenCL ist in der wissenschaftlichen Datenverarbeitung, der Bild- und Videoverarbeitung, dem maschinellen Lernen und anderen Bereichen weit verbreitet. Sie nutzt die parallele Rechenleistung verschiedener Geräte für eine schnellere und effizientere Anwendungsausführung.

Zu den wichtigsten Vorteilen von OpenCL gehört die Möglichkeit, die Rechenleistung von GPUs zu nutzen, die wesentlich schnellere Berechnungen als CPUs ermöglichen. Dies macht ihn besonders nützlich für Anwendungen, die umfangreiche Berechnungen erfordern, wie wissenschaftliche Modellierung, Bild- und Videoverarbeitung und maschinelles Lernen. 

OpenCL bietet ein flexibles Framework für die Entwicklung von Anwendungen, die die Leistung verschiedener Computergeräte nutzen können, und ist damit ein wertvolles Werkzeug für alle, die Hochleistungsanwendungen entwickeln.


MQL5 unterstützt OpenCL seit 2012. Weitere Einzelheiten finden Sie unter Arbeiten mit OpenCL in der MQL5-Referenz. Siehe auch: Klasse für die Arbeit mit OpenCL-Programmen.

Beispiele für die Verwendung von OpenCL finden Sie in MQL5\Scripts\Examples\OpenCL.

OpenCL-Beispiele im MetaTrader5

Unten sehen Sie ein OpenCL-Seascape-Beispiel in MQL5




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Einführung in OpenCL



Einführung in OpenCL (1)

Das Video „Einführung in OpenCL“ behandelt OpenCL als Low-Level-Sprache für hochleistungsfähige heterogene datenparallele Berechnungen, die mehrere Arten von Geräten unterstützen, einschließlich CPUs, GPUs und FPGAs. OpenCL wurde 2008 zu einem offenen Standard und hat von Unternehmen wie Intel, Nvidia und AMD erhebliche Unterstützung aus der Industrie erhalten. Während OpenCL oft mit CUDA verglichen wird, das über bessere Tools, Funktionen und Unterstützung von Nvidia verfügt, unterstützt OpenCL mehr Geräte, wodurch es bei den Herstellern weiter verbreitet ist. Für persönliche Projekte schlägt der Redner die Verwendung von CUDA wegen seiner besseren Tools und Optimierung vor, während OpenCL für professionelle Produkte empfohlen wird, die verschiedene GPUs unterstützen müssen.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt stellt der Referent OpenCL als Low-Level-Sprache für hochleistungsfähige heterogene datenparallele Berechnungen vor. OpenCL kann mehrere Arten von Geräten unterstützen, einschließlich CPUs, GPUs und FPGAs, und basiert auf C 99, was eine Portabilität zwischen Geräten ermöglicht. OpenCL bietet auch eine konsistente Möglichkeit, Vektoren auszudrücken, und verfügt über gemeinsam genutzte mathematische Bibliotheken und einen OpenCL-Zertifizierungsprozess, der garantierte Genauigkeit gewährleistet. Der Redner stellt fest, dass OpenCL im Jahr 2008 zu einem offenen Standard wurde, der von Unternehmen wie Intel, Nvidia und AMD sowie Herstellern von Embedded-Geräten wie Ericsson, Nokia und Texas Instruments erhebliche Unterstützung aus der Industrie erhalten hat. Während OpenCL oft mit CUDA verglichen wird, das über bessere Tools, Funktionen und Unterstützung von Nvidia verfügt, unterstützt OpenCL mehr Geräte, wodurch es bei den Herstellern weiter verbreitet ist.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Unterschiede zwischen CUDA und OpenCL und wann man sich für unterschiedliche Zwecke für eines entscheiden sollte. Für persönliche Projekte schlägt der Redner vor, CUDA wegen seiner besseren Tools, Debugger und Optimierungen zu verwenden. Für professionelle Produkte, die unterschiedliche GPUs unterstützen müssen, empfiehlt der Referent jedoch die Verwendung von OpenCL, da dies die einzige Möglichkeit ist, Nicht-Nvidia-GPUs zu unterstützen, und sich auch mit der Unterstützung mehrerer Unternehmen weiterentwickelt. In Bezug auf den Kurs schlägt der Redner vor, CUDA für die besseren Tools und die optimierte Codierung zu verwenden, aber OpenCL ist möglicherweise einfacher zu verwenden, um alle Computerressourcen anzuzapfen.
 

Wofür ist OpenCL gut?



Wofür ist OpenCL gut? (2)

Der Sprecher im Video spricht über die Vorteile der Verwendung von OpenCL für rechenintensive Programme, die datenparallel und einfach präzise sind. GPUs sind auf Grafik ausgelegt und aufgrund des hohen Anteils von Rechenoperationen an Speicheroperationen ideal. Der Redner erklärt, dass Schleifen mit höherer Intensität mehr Zeit für mathematische Operationen aufwenden, bei denen GPUs hervorragend sind, während Schleifen mit niedriger Intensität die meiste Zeit damit verbringen, auf den Speicherzugriff zu warten. In diesem Abschnitt wird auch die Datenparallelität untersucht, bei der dieselben unabhängigen Operationen mit vielen Daten durchgeführt werden. Der Redner erörtert auch die Verwendung von einfacher und doppelter Genauigkeit in OpenCL, wobei die Ausführung von doppelter Genauigkeit teurer ist, da doppelt so viele Daten wie von einfacher Genauigkeit benötigt werden.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erklärt der Sprecher, dass OpenCL gut für rechenintensive Programme ist, die Daten parallel und mit einfacher Genauigkeit sind. GPUs sind für Grafiken konzipiert und eignen sich gut für diese Art von Programmen, da sie rechenintensiv sind und das Verhältnis von mathematischen Operationen zu Speicheroperationen hoch ist. Mathematik ist schnell und der Speicher ist langsam, sodass viele mathematische Operationen die Maschine beschäftigen, während Speicherzugriffe sie verlangsamen. Der Redner erklärt, dass Schleifen mit niedriger Intensität die meiste Zeit damit verbringen, auf Speicher zu warten, während Schleifen mit höherer Intensität mehr Zeit mit mathematischen Operationen verbringen, wo sich GPUs auszeichnen. Datenparallelität, d. h. die Durchführung derselben unabhängigen Operationen an vielen Daten, wird in diesem Abschnitt ebenfalls untersucht. Beispiele sind das Modifizieren von Pixeln in einem Bild oder das Aktualisieren von Punkten auf einem Raster.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erklärt der Referent, wie die parallele Ausführung von Daten in OpenCL funktioniert. Er erklärt, dass es im Wesentlichen um unabhängige Operationen an vielen Daten geht, und dass dies als Datenparallelausführung bezeichnet wird. Der Redner erklärt weiter, dass diese Art der Ausführung zu einem Leistungsverlust aufgrund von Variationen bei Berechnungen führen kann, die an den Daten durchgeführt werden, wie beispielsweise diejenigen, die auftreten können, wenn Operationen an verschiedenfarbigen Pixeln durchgeführt werden. Anschließend erörtert er die Verwendung von einfacher und doppelter Genauigkeit in OpenCL und erklärt, dass doppelte Genauigkeit doppelt so viele Daten erfordert wie einfache Genauigkeit und daher teurer in der Ausführung ist.
 

Lokale und globale Dimensionen in OpenCL



Lokale und globale Dimensionen in OpenCL (3)

Dieses Video befasst sich mit dem Konzept der globalen und lokalen Dimensionen in OpenCL und wie sie verwendet werden, um die Parallelität bei der Codeausführung anzugeben. Die globale Dimension ist ein 1D-, 2D- oder 3D-Array, das die Anzahl der Threads oder Arbeitselemente bestimmt, die für jede Kernel-Ausführung ausgeführt werden sollen. Wenn die globale Dimension beispielsweise ein 3D-Array mit tausend Punkten ist, wird für jeden Punkt ein Thread oder eine Arbeitsaufgabe ausgeführt. Unterdessen unterteilt die lokale Dimension die globale Dimension in lokale Arbeitsgruppen oder Gruppen von Threads, die zusammen ausgeführt werden, wodurch die Synchronisation erleichtert wird. Die Synchronisierung ist nur innerhalb derselben Arbeitsgruppe zulässig, weshalb es wichtig ist, lokale Dimensionen auszuwählen, die die erforderliche Synchronisierung ermöglichen. Zusammenfassend legt die globale Dimension die Anzahl der Threads oder Arbeitselemente für jede Kernel-Ausführung fest, während die lokale Dimension die globale Dimension in Arbeitsgruppen aufteilt, die eine Synchronisierung ermöglichen. Die Auswahl geeigneter lokaler Dimensionen ist entscheidend für die Synchronisation, da sie nur innerhalb derselben Arbeitsgruppe erfolgen kann.

 

Probleme mit lokalen Dimensionen in OpenCL



Probleme mit lokalen Dimensionen in OpenCL (4)

Das Video untersucht mehrere Probleme im Zusammenhang mit lokalen Dimensionen in OpenCL, einschließlich Synchronisierungsbeschränkungen und Geräteauslastung. Die Synchronisierung ist auf dieselbe Arbeitsgruppe auf der GPU beschränkt, und die globale Synchronisierung ist teuer und kann nur am Ende der Kernel-Ausführung verwendet werden. Die Wahl der richtigen lokalen Arbeitsgruppengröße ist entscheidend, um eine Verschwendung von Hardware zu vermeiden, und der Redner schlägt vor, Abmessungen auszuwählen, die ein angenehmes Vielfaches der physischen Hardwaregröße sind. Das Video schließt mit der Empfehlung eines Trial-and-Error-Ansatzes, um die besten Abmessungen für eine optimale Leistung zu finden.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt untersucht das Video zwei Probleme im Zusammenhang mit der Synchronisierung und Gerätenutzung bei der Auswahl lokaler Dimensionen in OpenCL. Die Größe der lokalen Arbeitsgruppe ist auf 512 Threads begrenzt, bis zu 1024, je nach Codekomplexität, und die Synchronisierung kann nur innerhalb derselben Arbeitsgruppe erfolgen. Das Video verwendet eine Reduzierungsanwendung, um zu demonstrieren, wie die Synchronisierung funktioniert und welche Beschränkungen durch Arbeitsgruppengrößen auferlegt werden. Das Video schreibt die begrenzte Synchronisierungsfähigkeit den GPU-Skalierbarkeitsanforderungen und den Kosten für die Unterstützung beliebiger Synchronisierungen an anderer Stelle auf dem Chip zu.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt untersucht das Video Probleme mit lokalen Dimensionen in OpenCL. Das erste Beispiel zeigt, wie die Verwendung von Spin-Locks zu einem Deadlock führen kann, da der Planer keine Garantien für den Vorwärtsfortschritt hat. Das Video erklärt auch, dass die globale Synchronisierung nur am Ende der Kernel-Ausführung erfolgen kann, was sie teuer macht und Programmierer dazu zwingt, ihre Algorithmen sorgfältig zu planen. Ein weiteres Problem ist die Geräteauslastung, wenn die Größen lokaler Arbeitsgruppen nicht an die Größe der Recheneinheiten angepasst sind. Dies führt dazu, dass Teile der Hardware verschwendet werden, und um dieses Problem zu vermeiden, müssen Programmierer Dimensionen auswählen, die für das Problem gut geeignet sind und gut zur Hardwaregröße passen.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent die Faktoren, die die Wahl lokaler Dimensionen in OpenCL beeinflussen. Sie erklären, dass es auf einer GPU am besten ist, über 2.000 Arbeitselemente in netten Vielfachen der physischen Hardwaregröße zu haben, wie 16 oder 3.200 für Video 64 und AMD. Für CPUs ist es am besten, die doppelte Anzahl von CPU-Kernen zu haben, aber dies kann je nach verwendeten Algorithmen variieren. Der Sprecher schlägt Versuch und Irrtum vor, bis die beste Leistung erreicht ist.
 

OpenCL-Rechenkerne



OpenCL-Rechenkerne (5)

Der Kursleiter erklärt, dass OpenCL-Kernel C99-Code sind, der für paralleles Rechnen verwendet wird. Die Kernel werden tausende Male parallel ausgeführt und sind die innere Schleife der Berechnung. OpenCL-Funktionen wie Vektoren, präzises Runden und Konvertieren sowie intrinsische Funktionen garantieren Genauigkeit. Die Hilfsfunktionen von OpenCL stellen Informationen über Arbeitselemente wie ID, Dimensionen und Gruppen-IDs bereit und ermöglichen die Erstellung flexibler Kernel, die sich anpassen können. Die Verwendung von OpenCL-Bibliotheksfunktionen bedeutet jedoch einen Kompromiss zwischen Präferenz und Präzision, da die Neuordnung paralleler Codeoperationen die Ausführungsreihenfolge beeinflussen und Ergebnisse ändern kann, wodurch eine deterministische Ausführung auf allen Geräten unmöglich wird.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erklärt der Kursleiter, dass OpenCL-Kernel im Grunde nur C99-Code sind und verwendet werden, um Berechnungen anzugeben, die parallel ausgeführt werden. Der Code wird tausende Male parallel ausgeführt und ist die innere Schleife der Berechnung. Der Dozent gibt dann ein Beispiel für eine C-Funktion und wie sie mit OpenCL-Kerneln parallel ausgeführt werden kann. Er spricht auch über einige der Features von OpenCL, wie Vektoren, die explizite Möglichkeit, Rundungen und Konvertierungen zu steuern, und intrinsische Funktionen, die mit garantierter Genauigkeit geliefert werden. Die Dienstprogrammfunktionen von OpenCL geben auch Informationen zu jedem Arbeitselement, wie z. B. Arbeitselement-ID, Dimensionen, maximale Anzahl in einer bestimmten Dimension und Gruppen-IDs, was beim Schreiben flexibler Kernel hilft, die clever herausfinden können, welche Arbeit sie erledigen sollen . Insgesamt verbessert OpenCL die Fähigkeit, portablen und performanten Code zu erstellen, indem es garantierte Verfügbarkeit und Präzision bereitstellt.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent den Kompromiss zwischen Präferenz und Genauigkeit bei der Verwendung von OpenCL-Compliance-Bibliotheksfunktionen. Obwohl diese Funktionen beim Testen Genauigkeit garantieren, bedeutet dies nicht unbedingt, dass Anwendungen auf allen OpenCL-Maschinen die gleichen Ergebnisse erzielen. Der Grund dafür ist, dass der Compiler Operationen im parallelen Code neu anordnen kann, was die Ausführungsreihenfolge beeinflusst und möglicherweise die Endergebnisse ändert. Obwohl das Erstellen von Code auf diesen Bibliotheksfunktionen bevorzugt wird, kann daher eine deterministische Ausführung auf allen Geräten nicht garantiert werden.
 

OpenCL-Laufzeitarchitektur



OpenCL-Laufzeitarchitektur (6)

Das Video erörtert die Architektur der OpenCL-Plattform, einschließlich ihrer Geräte wie GPUs und CPUs, die über einen Speicherbus verbunden sind. OpenCL-Kontexte werden auch als Gruppierungen von Geräten innerhalb einer Plattform erklärt, was eine optimierte Datenübertragung zwischen ihnen ermöglicht. Befehlswarteschlangen werden als Mittel eingeführt, um Arbeit an verschiedene Geräte zu senden, aber die Verteilung der Arbeit zwischen den Geräten muss manuell erfolgen, da es keine automatische Verteilung gibt.

 

Datenbewegung in OpenCL



Datenbewegung in OpenCL (7)

Das Video behandelt die Datenbewegung in OpenCL, wobei der Referent die manuellen Schritte erklärt, die zum Kopieren von Daten zwischen dem Hostspeicher und der GPU erforderlich sind, sowie den Geschwindigkeitsunterschied zwischen globalem und lokalem Speicher. Der globale Speicher in der GPU hat einen schnelleren Zugriff, aber das Abrufen von Daten vom Hostspeicher zur GPU ist langsam. Lokaler Speicher in OpenCL kann eine verbesserte Leistung mit massiver Bandbreite bieten, ist jedoch schwieriger zu verwenden als Caches, da er eine manuelle Zuweisung erfordert. Moderne Nvidia-GPUs bieten die Wahl, den lokalen Speicher manuell zu verwalten oder ihn stattdessen als Cache zu verwenden, wobei der empfohlene Ansatz darin besteht, mit einem Cache zu beginnen, bevor die lokale Datenverschiebung optimiert wird.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent, wie die Datenverschiebung in OpenCL funktioniert und welche manuellen Schritte erforderlich sind, um Daten vom Hostspeicher auf die GPU und zurück zu kopieren. Die GPU verfügt über einen globalen Speicher, auf den viel schneller zugegriffen werden kann als auf den Hostspeicher, aber das Abrufen von Daten vom Hostspeicher zur GPU ist aufgrund des PCIe-Busses langsam. Die GPU verfügt auch über einen lokalen Speicher mit enormer Bandbreite, dessen Verwendung die Leistung erheblich verbessern kann. Das Zuordnen und Kopieren von Daten in den lokalen Speicher muss jedoch in jeder Recheneinheit manuell erfolgen, was es zu einer umständlichen Aufgabe macht.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt spricht der Redner über den lokalen Speicher in OpenCL, der zwischen 16 und 48 Kilobyte groß sein kann, und wie er eine höhere Bandbreite von Tausenden von Gigabyte pro Sekunde bereitstellen kann. Der lokale Speicher ist jedoch schwieriger zu verwenden als Caches, da Caches automatisch die zuletzt verwendeten Daten platzieren, ohne dass unterschiedliche Teile des Speichers für unterschiedliche Daten zugewiesen werden müssen, während der lokale Speicher eine manuelle Zuweisung erfordert. Moderne Nvidia-GPUs ermöglichen die Wahl zwischen der manuellen Verwaltung des lokalen Speichers oder der Verwendung als Cache, wobei der empfohlene Ansatz darin besteht, mit einem Cache zu beginnen, bevor die lokale Datenverschiebung optimiert wird.
 

OpenCL Hallo Welt



OpenCL Hallo Welt (8)

In diesem Video wird erklärt, wie ein Programm mit OpenCL erstellt und an ein GPU-Gerät gesendet wird. Der Redner geht durch die Schritte zum Erstellen des Programms, zum Erstellen von Kerneln und Speicherobjekten und zum Kopieren von Daten zwischen CPU und GPU. Sie erläutern auch den Prozess zum Festlegen der Kernel-Argumente und -Dimensionen, zum Ausführen des Kernels und zum Abrufen der Ergebnisse von der GPU. Der Sprecher weist darauf hin, dass komplizierte Kernel möglicherweise keine optimale Leistung sowohl für die CPU als auch für die GPU bieten und möglicherweise behoben werden müssen, um die Leistung zu verbessern. Sie vergleichen den Prozess des Programmierens in OpenCL mit dem Lösen eines mathematischen Problems, bei dem Operationen wiederholt werden, bis das gewünschte Ergebnis erreicht ist.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent die erforderlichen Schritte zum Einrichten von OpenCL und zum Erstellen eines Programms, das es verwendet. Zunächst müssen Geräte und Plattformen eingerichtet und ein Kontext für die Ausführung von Befehlen geschaffen werden. Dann werden Befehlswarteschlangen erstellt, um Arbeit an verschiedene Geräte zu senden. Der Code wird dann kompiliert, um Kernel-Objekte zu erhalten, die an die Warteschlangen gesendet werden können. Speicherobjekte werden erstellt, um Daten zwischen Geräten auszutauschen, und Argumente werden für den Kernel eingerichtet. Der Kernel wird dann zur Ausführung in die Warteschlange gestellt und die Daten werden vom Gerät zurück zur CPU kopiert. Schließlich müssen alle Befehle ausgeführt werden, und es wird eine Wartezeit implementiert, um sicherzustellen, dass die Daten wie erwartet zurückgegeben werden. Der Referent geht auch durch ein OpenCL-Beispielprogramm „Hello World“, das den Sinus von x parallel mithilfe von Geräten berechnet.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt des Videos erklärt der Sprecher den Prozess der Erstellung eines Programms mit OpenCL und dessen Übermittlung an ein GPU-Gerät. Sie beginnen mit dem Erstellen des Programms, was beim ersten Mal länger dauert, später jedoch nicht mehr. Anschließend erstellen sie ein Kernel-Objekt für einen bestimmten Kernel im Programm, indem sie CL create kernel aufrufen. Danach erstellen sie ein Speicherobjekt, weisen einen Speicherplatz auf dem Gerät zu und kopieren dann Daten von der CPU auf die GPU unter Verwendung von CL im Warteschlangen-Schreibpuffer. Der Sprecher stellt dann die Kernel-Argumente und -Dimensionen ein und führt den Kernel unter Verwendung von CL im Q-nd-Bereichskernel aus. Schließlich ruft der Sprecher die Ergebnisse von der GPU ab und wartet, bis alles fertig ist, indem er CL finish aufruft. Der Redner schließt mit der Feststellung, dass komplizierte Kernel möglicherweise keine optimale Leistung sowohl auf der CPU als auch auf der GPU bieten und möglicherweise behoben werden müssen, um die Leistung zu verbessern.

  • 00:10:00 In diesem Abschnitt erklärt der Sprecher, dass das Programmieren oft das Wiederholen bestimmter Befehle beinhaltet, bis das gewünschte Endergebnis erreicht ist. Er vergleicht es mit dem Lösen eines mathematischen Problems, bei dem man eine Reihe von Operationen wiederholt durchführt, bis man die richtige Antwort erhält. Er stellt fest, dass dieser Prozess bei der Verwendung von OpenCL ähnlich ist, wo Programmierbefehle mehrmals wiederholt werden, bis das gewünschte Ergebnis erreicht ist.
 

Weitere OpenCL-Funktionen



Weitere OpenCL-Funktionen (9)

Das Video behandelt zusätzliche Funktionen von OpenCL wie Geräteabfragen, Bildverarbeitung und Ereignisse. Benutzer können den Befehl cl_get_device_info verwenden, um Details über ihre Geräte herauszufinden, obwohl diese Werte möglicherweise nicht immer ganz genau sind. Die native Unterstützung von OpenCL für 2D- und 3D-Bildtypen kann ohne Hardwareunterstützung auf CPUs langsam sein, ist aber auf GPUs hardwarebeschleunigt. Ereignisse sind unerlässlich, wenn mit asynchroner Befehlsausführung und mehreren Geräten gearbeitet wird, da sie als Hinweise für verschiedene Geräte dienen, die eine Synchronisierung zwischen ihnen erfordern. Der Sprecher liefert ein Beispiel für die Verwendung von Ereignissen, um sicherzustellen, dass Kernel B darauf wartet, dass Kernel A beendet wird, bevor er ausgeführt wird, indem die Kernel mit entsprechenden Ereignissen in die Warteschlange gestellt, die Ausgabe kopiert und darauf gewartet wird, dass die Ereignisse die Synchronisation bereitstellen.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent zusätzliche Funktionen von OpenCL, darunter Abfragen von Geräten, Umgang mit Bildern und OpenCL-Ereignissen. Durch Abfragen von Geräten mit dem Befehl cl_get_device_info können Benutzer Informationen über ihre Geräte abrufen, z. B. die Anzahl der Recheneinheiten, die Taktfrequenz, die globale Speichergröße und mehr. Der Sprecher warnt jedoch davor, dass diese Werte möglicherweise nicht so genau wie gewünscht sind. OpenCL unterstützt nativ 2D- und 3D-Bildtypen, die linear interpoliert, um Kanten gewickelt oder an Kanten geklemmt werden können. Während diese Funktionen auf GPUs hardwarebeschleunigt sind, sind sie auf CPUs ohne Hardwareunterstützung langsam. Schließlich sind Ereignisse wichtig, wenn mit asynchroner Befehlsausführung und mehreren Geräten gearbeitet wird, da Hinweise für verschiedene Geräte asynchron zueinander sind und eine Synchronisierung zwischen ihnen erfordern.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt erläutert der Referent Ereignisse und ihre Verwendung in OpenCL. Jeder Enqueue-Befehl hat am Ende drei Dinge, nämlich die Anzahl der Ereignisse in der Liste, die Warteliste und die zurückgegebenen Ereignisse. Sie ermöglichen Benutzern, ein Ereignis zurückzugeben, um zu verfolgen und herauszufinden, ob der Kernel fertig ist, andere Dinge warten zu lassen, bis der Kernel fertig ist, und sogar Profilinformationen zu erhalten. Der Redner bietet ein Beispiel für die Verwendung von Ereignissen, um sicherzustellen, dass Kernel B auf der GPU darauf wartet, dass Kernel A auf der CPU fertig ist, und seine Ausgabe vor der Ausführung auf die GPU kopiert. Es beinhaltet, den Kernel mit einem Ereignis einzureihen, eine Kopie zu erstellen, auf dieses Ereignis zu warten und den zweiten Kernel auf die Kopie warten zu lassen, um die Synchronisation sicherzustellen.
 

Tipps und Zusammenfassung zur OpenCL-Leistung



OpenCL-Leistungstipps und Zusammenfassung (10)

Das Video behandelt Tipps zur Optimierung der OpenCL-Leistung, darunter die Minimierung von Datenübertragungen, die Optimierung des Speicherzugriffs, die Verwendung von Producer-Consumer-Kernels und die Verwendung von Vektoren und schnellen mathematischen Funktionen. Der Referent betont, dass Anwendungen, die für GPUs geeignet sind, datenparallel und rechenintensiv sein sollten, globale Synchronisierung vermeiden, mit einfacher Genauigkeit komfortabel und mit kleinen Caches handhabbar sein sollten. Bei schlechter Leistung mit OpenCL kann es erforderlich sein, den Algorithmus zu überdenken und die Speicherlokalität, den gemeinsam genutzten oder lokalen Speicher zu optimieren und eine unnötige Synchronisierung zwischen Arbeitselementen zu vermeiden.

  • 00:00:00 In diesem Abschnitt erörtert der Referent Tipps zur Optimierung der OpenCL-Leistung, einschließlich der Minimierung von Datenübertragungen zwischen CPU und GPU, indem Daten so lange wie möglich auf dem Gerät verbleiben, und die Verwendung von Producer-Consumer-Kernel-Chains. Der Redner betont auch die Bedeutung der Optimierung des Speicherzugriffs durch Optimierung der Speicherkoaleszenz und Verwaltung des lokalen Speichers auf GPUs. Darüber hinaus stellt der Redner fest, dass die Verwendung von Vektoren die Leistung auf bestimmter Hardware verbessern kann und die Verwendung schneller oder nativer Varianten bestimmter mathematischer Funktionen zu einer erheblichen Geschwindigkeitssteigerung führen kann. Abschließend erörtert der Redner die Eigenschaften von Anwendungen, die gut zu GPUs passen, darunter Datenparallelität, Rechenintensiv, keine globale Synchronisierung erforderlich, komfortabel mit einfacher Genauigkeit und handhabbar mit kleinen Caches.

  • 00:05:00 In diesem Abschnitt schlägt der Redner vor, dass Sie bei schlechter Leistung mit OpenCL Ihren Algorithmus möglicherweise überdenken und einen auswählen müssen, der besser zum parallelen Verarbeitungsmuster passt. Dies kann das Ändern der Reihenfolge oder Struktur Ihres Codes beinhalten, um die Speicherlokalität zu optimieren, gemeinsam genutzten Speicher oder lokalen Speicher zu verwenden und unnötige Synchronisierungen zwischen Arbeitsaufgaben zu vermeiden.
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