OpenCL en el trading - página 10

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Fácil, efectivo, eficiente: programación de GPU con PyOpenCL y PyCUDA (1)

Programación GPU con PyOpenCL y PyCUDA (1)

Este video presenta PyOpenCL y PyCUDA, paquetes para una programación de GPU eficiente con Python. El ponente destaca las ventajas de OpenCL por su flexibilidad para hablar con dispositivos de otros proveedores, a diferencia de CUDA de Nvidia. El modelo de programación implica indexar información para distinguir entre diferentes cuadrados en una cuadrícula, lo que permite un mayor paralelismo y una menor dependencia de las memorias caché. Además, PyOpenCL y PyCUDA permiten una fácil comunicación y programación de dispositivos informáticos, lo que permite una productividad más rápida y facilita la computación asíncrona. El orador también analiza la importancia de administrar la memoria del dispositivo y la disponibilidad de operaciones atómicas en PyOpenCL y PyCUDA.

• 00:00:00 En esta sección, Andreas Faulkner presenta PyOpenCL y PyCUDA como paquetes para una programación GPU fácil, eficaz y eficiente con Python. Faulkner explica que PyOpenCL y PyCUDA permiten la programación para GPU a través de CUDA u OpenCL a través de una interfaz de Python. Además, destaca las ventajas de OpenCL debido a su flexibilidad para hablar con dispositivos de otros proveedores en comparación con un dispositivo CUDA de Nvidia. Faulkner afirma que con las GPU es posible hacerlo mejor que con las CPU tradicionales implementando un sistema diferente, en el que las instrucciones están controladas por una multitud de componentes simples y toscos. En última instancia, con PyOpenCL y PyCUDA, los programadores pueden controlar 16 instrucciones independientes para ejecutar cargas de trabajo informáticas científicas.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el disertante discute las ideas centrales de Cindy Acosta, que implican agregar más paralelismo para resolver el problema de la lentitud de la memoria. Al agregar más ALU y aumentar la cantidad de almacenamiento compartido y almacenamiento de contexto, el chip puede continuar realizando un trabajo útil incluso cuando está bloqueado por bloqueos de memoria. El objetivo es programar un número infinito de núcleos, ya que expresar el paralelismo en un programa es mucho más fácil que transformar un programa paralelo en uno secuencial. El último diseño de hardware incluye 128 conjuntos de instrucciones independientes organizados de una manera que permite un mayor paralelismo y una menor dependencia de las memorias caché y la ejecución desordenada.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador explica cómo mapear el hardware de una computadora en una imagen donde hay una cantidad infinita de bosques y fallas, con el objetivo de preservar la verdadera naturaleza de escala del hardware. Esto se logra definiendo elementos de trabajo, con una cuadrícula bidimensional que agrupa el número de elementos de trabajo. Al asignar estos grupos a una máquina, el paralelismo adicional se puede convertir en una ejecución secuencial. El modelo de programación proporcionado por PyOpenCL y PyCUDA se comporta como un grupo de paralelismo en el que cae el chip, con una transferencia a ejecución secuencial solo cuando no queda paralelismo en el chip.
  
  
• 00:15:00 En esta sección del video, el ponente explica el modelo de programación de GPU con PyOpenCL y PyCUDA. El modelo implica ejecutar una sola función varias veces, donde cada ejecución corresponde a un cuadrado en una cuadrícula. Para distinguir entre los diferentes cuadrados de la cuadrícula, se usa información de indexación, como ID locales y globales, y se escribe una función que usa esta información para acceder a los datos. El orador continúa explicando que OpenCL es el lenguaje de computación abierto utilizado para la programación de GPU, que proporciona una generación de código en tiempo de ejecución y es una forma flexible de hablar con varios poderes de cómputo disponibles en la caja.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el orador analiza el uso y la implementación de OpenCL, afirmando que hay al menos tres implementaciones de alta calidad. Si bien CUDA existe desde hace más tiempo y es más visible debido a su presencia en la página web de NVIDIA, OpenCL ha sido adoptado por varias organizaciones, incluida Apple. El orador señala que ha impartido una clase sobre OpenCL y le pareció una buena idea, ya que varios estudiantes optaron por usar OpenCL en lugar de CUDA. Además, el orador enfatiza que no hay muchas diferencias conceptuales entre OpenCL y CUDA, y las diferencias de rendimiento a menudo son artificiales.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el orador analiza la arquitectura de la programación de GPU, comenzando desde el host y la interfaz de tiempo de ejecución, y describe las diferentes plataformas y unidades de cómputo dentro de ellas. Luego, el orador presenta PyOpenCL y su capacidad para permitir que Python se comunique y programe los diversos dispositivos informáticos, lo que puede aumentar la productividad y permitir el procesamiento giratorio, entre otros beneficios. El uso de PyOpenCL se considera una buena opción para utilizar dispositivos informáticos de un lenguaje de alto nivel, como Python, sin tener que preocuparse por los detalles técnicos.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el orador analiza la diferencia entre compilar en tiempo de compilación versus en tiempo de ejecución y cómo la creación de scripts para GPU es algo defendible. Explica que para cierto código, como el tipo de humo lento de alto nivel donde la velocidad no es tan importante, tiene sentido usar un lenguaje de secuencias de comandos para la programación de GPU. Además, debido a que la CPU está restringida a ser más o menos un simple policía de tráfico en la programación de GPU, usar un lenguaje de secuencias de comandos como Python puede ser bastante rápido para hacer las cosas. Luego, el orador presenta PyOpenCL y cómo permite que un usuario ejecute el código fuente de C en tiempo de ejecución con soporte nativo para la compilación.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, el presentador demuestra la programación de GPU con PyOpenCL y PyCUDA comenzando con una matriz de números aleatorios y creando un contexto OpenCL para crear un búfer para transferir los datos a la GPU. Luego crean un programa CL para multiplicar los datos y llamarlos con un comando en una cuadrícula de tamaño ocho. El presentador enfatiza la simplicidad del programa y demuestra que el programa aún funcionaría perfectamente con un tamaño de cuadrícula más grande, a diferencia de CUDA. Concluyen confirmando que se obtuvo el resultado deseado y sugieren realizar más cambios en el programa para ayudar a comprender el modelo de programación.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, el orador explica el concepto de tamaño de cuadrícula y tamaño de grupo de trabajo en la programación de PyOpenCL y PyCUDA. Es importante tener en cuenta que el tamaño de la cuadrícula global sigue siendo el mismo independientemente del tamaño del grupo de trabajo. Cambiar el tamaño del grupo de trabajo puede resultar en una diferencia significativa en el rendimiento. El orador también analiza cómo cambiar el programa para usar un grupo de 16 por 16 entrenamientos y cómo comparar el uso de un elemento de trabajo por grupo versus el uso de 256 por categoría. Es importante tener en cuenta que la CPU y la GPU se comunican entre sí y el cálculo real se ejecuta de forma asíncrona.
  
  
• 00:45:00 En esta sección, el instructor explica cómo se miden los tiempos usando los comandos kernel log y dot wait en PyOpenCL. Al realizar la evaluación comparativa, las medidas de tiempo se anotan antes y después del registro del kernel, y el comando dot wait se usa al final para garantizar una ejecución completa del kernel. El instructor también enfatiza cómo PyOpenCL y PyCUDA brindan acceso completo a las capas subyacentes y administran automáticamente los recursos, lo que facilita el aumento de la productividad. Además, estas bibliotecas se integran a la perfección con otros marcos y funcionan en todos los principales sistemas operativos, incluidas las extensiones de proveedores como Nvidia.
  
  
• 00:50:00 En esta sección, el orador analiza la disponibilidad de operaciones atómicas en PyOpenCL y PyCUDA, afirmando que vienen como parte de la base del estándar y no se emulan si no están disponibles en el hardware. El orador también menciona el uso de la representación de cadenas en la generación de código, que dicen que es algo que se construiría sobre PyOpenCL. La sección finaliza con el orador enfatizando la importancia de administrar cuidadosamente la memoria del dispositivo y haciendo referencia a la disponibilidad de documentación sobre PyOpenCL y PyCUDA.
  
  
• 00:55:00 En esta sección, el orador explica cómo PyOpenCL y PyCUDA pueden hacer que los programadores sean más productivos y ahorrarles un tiempo valioso al codificar tareas que serían triviales usando bibliotecas de código abierto. También pueden generar entusiasmo por Python y facilitar que los programadores que no conocen C++ escriban programas rápidamente. El uso de múltiples contextos en CL abierto puede ayudar a coordinar el gran cómputo de un programa desde una sola fuente.

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Fácil, efectivo, eficiente: programación de GPU con PyOpenCL y PyCUDA (2)

Programación GPU con PyOpenCL y PyCUDA (2)

El video analiza varios aspectos de la programación de GPU usando PyOpenCL y PyCUDA. El orador explica la importancia de comprender el contexto del programa y destaca los componentes clave del tiempo de ejecución y la gestión de dispositivos. Proporcionan información valiosa sobre las colas de comandos, la sincronización, la creación de perfiles y el búfer en PyOpenCL y PyCUDA. El video también trata sobre cómo ejecutar código en un contexto a través de la construcción de un programa a partir del código fuente y enfatiza la importancia de usar operaciones por elementos y funciones de sincronización en el dispositivo. El orador concluye discutiendo los beneficios del área de preparación y alienta a los asistentes a explorar otras operaciones específicas del dispositivo que se exponen como ganchos.

• 00:00:00 En esta sección, el orador brinda una descripción general de los marcos de programación de PyOpenCL y PyCUDA, analizando los conceptos y componentes del tiempo de ejecución y la administración de dispositivos. El orador enfatiza la importancia de comprender el contexto del programa y cómo hablar con diferentes dispositivos utilizando el tiempo de ejecución de OpenCL. El orador también toca los detalles de implementación de OpenCL, destacando específicamente la implementación de Apple. El disertante concluye con un recorrido por la "tienda de juguetes", brindando una descripción general de los diferentes componentes que componen PyOpenCL y PyCUDA.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador señala que PyOpenCL y PyCUDA usan un cargador ICD para encontrar la implementación real de bibliotecas compartidas en un directorio a través de cargas dinámicas. Las plataformas proporcionan grupos de dispositivos que tienen sus propios contextos y, una vez que se selecciona el dispositivo, los usuarios pueden crear un contexto asignándolo al dispositivo deseado. El contexto puede abarcar varios dispositivos y puede usarse para crear programas y comandos. El propósito de los comandos es mediar entre el host y el dispositivo y ejecutarse de forma asíncrona. El orador explica que el trabajo se envía a una cola, que es secuencial de forma predeterminada, y señala que varias colas pueden estar activas en un dispositivo, lo que permite el procesamiento en paralelo.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador explica cómo configurar la programación de GPU con PyOpenCL y PyCUDA. Habla sobre la creación de colas de comandos que son específicas del dispositivo y pueden tener múltiples propiedades, incluida la creación de perfiles. Luego demuestra el uso de un procesador Intel para la suma de vectores y explica la importancia de los identificadores de eventos para monitorear los intervalos de tiempo de las operaciones. En general, el orador enfatiza la utilidad de las colas de comandos para la programación de GPU.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el ponente explica la importancia de la sincronización entre hosts y eventos en computación paralela utilizando PyOpenCL y PyCUDA. Discuten cómo esperar varios eventos al mismo tiempo y hacer que los miembros de la cola de comandos se esperen unos a otros para garantizar un cambio seguro entre las colas. El orador también analiza la dependencia de datos y cómo se puede expresar en la implementación para informar a los dispositivos cómo las cosas dependen unas de otras. Además, el uso de perfiles permite cosas de sincronización detalladas y un registro preciso de cuándo ocurren los eventos, brindando datos de rendimiento muy detallados.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el ponente explica cómo funciona la creación de perfiles en la programación de GPU y cómo estimar el tiempo necesario para la ejecución. También analiza el uso de marcadores en el código y cómo obtener los datos de tiempo. El orador presenta gráficos acíclicos dirigidos y cómo se pueden usar cuando se comunican entre múltiples flujos de ejecución en diferentes GPU, y la importancia de la sincronización y la gestión de dependencias cuando se trata de memoria. En general, el orador brinda información valiosa sobre los diversos aspectos de la programación de GPU utilizando PyOpenCL y PyCUDA.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el orador habla sobre el búfer en PyOpenCL y PyCUDA, que es un fragmento de memoria sin ningún tipo de información que se puede enviar a un kernel ubicado en otro dispositivo. La abstracción del búfer proporciona un aislamiento completo del lugar donde se almacenan los datos, lo que garantiza que todo se mantenga eficiente si sucede dentro del mismo dispositivo. El orador también detalla tres tipos diferentes de asignación de memoria: copiar, usar puntero de host y asignar. La implementación tiene toda la información que necesita para saber desde qué dispositivo deben pasar los datos para ser más eficientes. Sin embargo, el costo de esto es que puede ser costoso transferir datos de un dispositivo a otro.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el orador explica cómo evitar pasar por la técnica "post" de transferir datos asociando un búfer con el contenido y transfiriendo los datos a él. Sin embargo, señalan que una consecuencia de no tener una ubicación física para el búfer es la incapacidad de tener punteros a la base que duren más allá de la vida útil de un kernel. El orador también menciona que en un clúster, los usuarios tienen la opción de crear un contexto que envíe una vista única de todos los dispositivos OpenGL en todo el clúster en una máquina, lo que puede explotar el vocabulario más rígido en toda la primera fila. Para obtener la ubicación de la memoria, el usuario adjunta un búfer a un contacto y la implementación no tiene idea de en qué dispositivo está activa la memoria.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, el orador explica cómo usar índices para apuntar a vectores y búferes en PyOpenCL y PyCUDA. Los búferes se pueden especificar utilizando la memoria y el host, y se pueden instanciar de una manera que satisfaga ciertos requisitos. Una forma de hacerlo es bloquear la transcripción para abrir el espacio de memoria para su uso. El orador advierte que, por lo general, es aconsejable bloquear las transferencias de manera predeterminada, ya que esto garantizará que la transferencia de memoria se realice antes de que se reutilicen los datos.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, el orador analiza cómo ejecutar código en un contexto mediante la construcción de un programa a partir del código fuente. El orador señala que los usuarios pueden incluir el núcleo con ciertos argumentos internos de construcción y trabajo, y oscilar otras cosas. Los argumentos pueden ser un puntero nulo, escalares de tamaño numpy o cualquier cosa con una interfaz de búfer. Sin embargo, es importante contar estos argumentos correctamente. El orador comparte que hay una manera de evitar los números enteros de tamaño explícito cada vez al informarle a OpenCL por adelantado sobre los tipos de datos del escalar avistado y evitar olvidarlos. Además, el orador menciona el administrador de dispositivos, que se puede usar para conocer los dispositivos y su espacio de memoria calificado en un segundo. Una forma de evitar enteros de tamaño explícito cada vez informando a OpenCL por adelantado sobre los tipos de datos del escalar avistado y evitando olvidarlos.
  
  
• 00:45:00 En esta sección, el orador analiza algunas opciones confusas y poco intuitivas en PyOpenCL y PyCUDA, como las convenciones de nomenclatura para los espacios de memoria y las diferencias entre la memoria local y global. También destacan el uso de espacios de memoria como dispositivo, memoria privada y local, así como imágenes texturizadas e ID de viaje. A pesar de los desafíos, el orador enfatiza la importancia de combinar estas características para escribir algoritmos exitosos y destaca la utilidad de poder asignar componentes.
  
  
• 00:50:00 En esta sección, el orador explica los beneficios de usar operaciones basadas en elementos, como funciones de seno y coseno, al programar con PyOpenCL y PyCUDA. Explica además que estas funciones son útiles ya que puede manejar el vector como un escalar y puede cargar y almacenar desde incrementos cercanos a una luz. También destaca la importancia de tener funciones de sincronización en el dispositivo como barreras y vallas de memoria, que le permiten sincronizar entre lanzamientos del kernel y dentro del kernel. Las vallas de memoria también son importantes para controlar las operaciones de memoria antes que usted para evitar conflictos de orden.
  
  
• 00:55:00 En esta sección, el orador explica el propósito del área de preparación para la custodia de arrecifes variables, donde los datos pueden transferirse entre la CPU y la GPU para una operación pública e ininterrumpida. El orador también menciona PyOpenCL, que envuelve las operaciones específicas del dispositivo en el nivel más bajo y las pone a disposición. Además, el locutor introduce la operación de "intercambio", que permite operaciones arbitrarias y complicadas que se comprometen con el cómic. El orador alienta a los asistentes a hacer más preguntas o explorar otras operaciones específicas del dispositivo que se exponen como ganchos.

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Fácil, efectivo, eficiente: programación de GPU con PyOpenCL y PyCUDA (3)

Programación GPU con PyOpenCL y PyCUDA (3)

En esta sección de la serie de videos sobre la programación de GPU con PyOpenCL y PyCUDA, el presentador analiza varios temas, incluida la optimización del código con atributos, la administración de la memoria, la generación de código y los beneficios de usar PyOpenCL y PyCuda. El presentador enfatiza las ventajas de generar múltiples variedades de código en tiempo de ejecución y explica cómo el reemplazo de cadenas, la creación de un árbol de sintaxis y el uso de Python y lenguajes de interpretación pueden ayudar a crear un código que sea flexible y eficiente. El presentador también advierte sobre posibles peligros al usar estructuras de control en Python, pero demuestra cómo un enfoque abstracto para analizar algoritmos puede ayudar a mejorar el paralelismo. En general, el video brinda información valiosa y consejos para optimizar la programación de GPU con las bibliotecas PyOpenCL y PyCUDA.

El video también analiza estrategias para evaluar y elegir entre diferentes códigos para la programación de GPU. Se sugiere la creación de perfiles, con análisis de las salidas de comandos y eventos para determinar cuándo se envió el código y la duración de la ejecución. Otras opciones de evaluación incluyen analizar el registro del compilador de NVIDIA y observar el tiempo de ejecución del código. El video también cubre una estrategia de búsqueda para encontrar los mejores valores para un grupo en la programación PyCUDA y PyOpenCL. El orador recomienda usar un perfilador para analizar el rendimiento del programa y menciona el impacto de las soluciones alternativas para los parches de perfilado de Nvidia en la estética del código.

• 00:00:00 En esta sección del video, el presentador revisa la especificación de OpenCL que encuentra bien escrita y fácil de leer. Además, les recuerda a los espectadores que se aseguren de que el recolector de basura no comprometa la memoria al iniciar una transferencia desde la memoria de un host al dispositivo. El presentador continúa explicando los grupos de trabajo implícitos y explícitos y muestra cómo AutoTune genera diferentes versiones de código para permitir a los desarrolladores elegir la más adecuada. Finalmente, muestra un juguete que ha creado y que visualiza el movimiento de partículas en una cuadrícula.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador explica cómo se pueden usar ciertos atributos para brindar conocimiento adicional al compilador y mejorar el rendimiento del código. Menciona dos atributos que se pueden especificar: tipo y tamaño de grupo de trabajo requerido XY Z. El tipo le dice al compilador que la unidad principal de cómputo en el código va a ser flotante, por ejemplo, y el compilador puede tomar decisiones sobre qué registro usar. va a ser como. El tamaño de grupo de trabajo requerido XYZ se puede usar para ayudar al compilador a realizar tareas de multiplicación más rápido y hacer optimizaciones en el patrón de acceso. El orador también menciona la memoria bloqueada por página, que es la memoria que está más cerca del procesador y se puede acceder a ella sin pedir ayuda al anfitrión. Está oculto detrás del puntero de publicación de alerta de comando en OpenGL y puede ser útil en la programación de GPU.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador analiza la memoria y cómo se puede acceder a ella desde la GPU y el espacio de direcciones del host y señala cómo funciona para OpenCL y CUDA con algunas limitaciones, como la falta de texturización de la memoria lineal en OpenCL. El orador también menciona cómo la implementación de OpenCL de Apple es diferente con características como un caché que puede ser problemático para la depuración. Además, el orador señala que, según los informes, a Intel no le gusta OpenCL y está impulsando sus propias cosas, mientras que Apple los ha forzado a lamentar la oreja de elefante. Por último, el orador sugiere que vale la pena revisar la implementación de la GPU de AMD, especialmente para trabajos súper pesados que requieren mucha más potencia de punto flotante.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el orador analiza la generación de código, que implica la creación de múltiples variedades de código en tiempo de ejecución para adaptar el código a diferentes situaciones. Generar código es una idea útil por varias razones, incluido el ajuste automático y la adaptación a una variedad de solicitudes de usuarios, como diferentes tipos de datos. El orador sugiere que Python es una excelente manera de realizar el procesamiento de texto y generar código.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el orador analiza cómo brindar flexibilidad a los bucles internos de código. Explica que al escribir bibliotecas, es importante permitir la flexibilidad en un punto en el que el código se encuentra en un bucle interno estrecho. Menciona tres formas principales de lograr esta flexibilidad: reemplazo de cadenas, construcción de un árbol de sintaxis y generación de código. El orador también señala que el uso de una combinación de Python y un lenguaje de desempeño como PyOpenCL o PyCUDA puede ayudar a explotar las fortalezas de cada lenguaje y crear una forma razonable de construir código que no sea demasiado resbaladizo. Por último, explica los beneficios de la biblioteca NumPy para álgebra lineal y cómo puede ayudarlo además de la cogeneración en tiempo de ejecución.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el orador analiza los beneficios de usar PyOpenCL y PyCuda, dos bibliotecas de Python para la programación de GPU. Estas bibliotecas permiten mezclar tipos arbitrariamente y pueden manejar la vectorización de operaciones de manera efectiva. Cuando se trabaja con evaluaciones de expresiones, estas bibliotecas utilizan una función llamada kernel basado en elementos, que puede evitar la necesidad de crear matrices temporales y descartarlas posteriormente. PyOpenCL y PyCuda también ofrecen funciones para operaciones paralelas de datos, como la reducción acumulativa de elementos, que puede realizar operaciones como sumar cosas en el titular. El disertante concluye que estas bibliotecas hacen posible manejar fácilmente todas las diferentes combinaciones de tipos de datos mientras se encargan de ejecutar operaciones en paralelo o secuencialmente.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el presentador analiza las ventajas de dejar un escalar en la GPU en lugar de transferirlo de un lado a otro, lo que puede resultar en ineficiencias. También habla de motores de plantillas que pueden generar páginas web y sustituir diferentes palabras clave en un script de código. El presentador destaca que estas técnicas no son mágicas, sino herramientas sencillas y útiles que pueden beneficiar mucho a los programadores.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, el presentador analiza el uso de motores de plantillas para simplificar el proceso de generación de código mostrando ejemplos de cómo funciona el proceso. El motor de plantillas permite usar expresiones de Python entre signos de dólar, lo que puede ayudar a desenrollar bucles y crear expansiones. El resultado resultante es un código fuente que luego debe introducirse manualmente en el CL. El presentador responde preguntas de la audiencia mientras intentan comprender el proceso.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, el orador habla sobre la disponibilidad de estructuras de control compatibles con Python, pero advierte que esto le da al programador mucha cuerda para ahorcarse si no tiene cuidado. Continúan hablando sobre el ejemplo de reducción y explican cómo se puede generar código con posibilidades arbitrarias, ya que PyOpenCL tiene una característica de Python que le permite ignorar o incluir todas las noches nuevas. Concluyen que PI abre el árbol de sintaxis, y es apenas justificable hacer este método de copiar y pegar.
  
  
• 00:45:00 En esta sección, el orador explica que si un usuario realiza tareas de una manera bien estructurada generando código estructuralmente, podría funcionar para construir ciertas partes de un proyecto, pero podría no ser adecuado para construir un todo el proyecto. El orador continúa discutiendo un ejemplo de cómo hacer la suma y reducción de vectores, que se ve como una función de los dos primeros, luego otra función del resultado, y se implementa utilizando un enfoque basado en árboles. Luego se le pide al usuario que decida la cantidad de trabajo que va a hacer y esperar, seguido de una representación gráfica de cómo funciona todo.
  
  
• 00:50:00 En esta sección, el ponente explica cómo mejorar el paralelismo en la versión anterior del código para hacerlo más eficiente. Sugieren usar un enfoque abstracto para analizar algoritmos basados en el trabajo y la carga de trabajo para identificar qué tan paralela es la tarea. Mencionan el objetivo de la empresa de equilibrar el tiempo de ejecución según el tamaño y las dependencias de los trabajadores para mejorar el paralelismo. También dan un ejemplo de la versión final del código de reducción, que incluye variables, expresiones matemáticas y reduce expresiones directamente. Luego demuestran la generación de código para mejorar el rendimiento y duplicar el soporte.
  
  
• 00:55:00 En esta sección, el orador analiza la implementación de la expresión de reducción utilizando PyOpenCL y PyCUDA con ejemplos de cómo generar código para una cantidad específica de elementos. Mencionan el uso de la metaprogramación de plantillas en PyCUDA y cómo puede ser difícil de entender. El orador argumenta que la capacidad de PyOpenCL y PyCUDA para generar una variedad de código desde una sola fuente sin redundancia la convierte en una herramienta útil.
  
  
• 01:00:00 En esta sección del video, el orador explica cómo evaluar y elegir entre diferentes códigos para la programación de GPU. Sugieren usar la creación de perfiles, que se puede activar con el comando Q, y analizar los resultados del comando y del evento para determinar cuándo se envió el código y cuánto tiempo duró. Otras opciones para la evaluación incluyen analizar el registro del compilador de NVIDIA, calcular la cantidad de dólares proporcionados y observar el tiempo de ejecución del código. Si la cantidad de códigos para evaluar supera lo que se puede hacer en una pausa para el almuerzo, sugieren realizar una búsqueda exhaustiva o utilizar métodos de búsqueda ortogonales, como los proporcionados por el caché del compilador de Mike Rita.
  
  
• 01:05:00 En esta sección, el orador analiza una estrategia de búsqueda para encontrar los mejores valores para un grupo en la programación PyCUDA y PyOpenCL. La estrategia consiste en encontrar un grupo, anotar todas las opciones y realizar una búsqueda local de objetivos. El orador también comparte que la mayoría de las cosas que la gente busca son relativamente simples, y la opinión de un experto puede ser valiosa para optimizar el código. El orador recomienda usar un perfilador para analizar el rendimiento del programa y menciona que el código puede no ser bonito debido a las soluciones para los parches de perfilado de Nvidia.

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Fácil, efectivo, eficiente: programación de GPU con PyOpenCL y PyCUDA (4)

Programación GPU con PyOpenCL y PyCUDA (4)

Esta serie de videos cubre varios temas relacionados con la programación de GPU usando PyOpenCL y PyCUDA. El orador comparte ejemplos de código y analiza el ciclo de desarrollo, la creación de contexto y las diferencias entre las dos herramientas. También abordan la detección de colisiones, los métodos galerkin discontinuos, las formulaciones variacionales de las PDE y la optimización de la multiplicación matriz-vector. Además, el orador habla sobre los desafíos de los productos de matriz informática y destaca las diferencias de rendimiento entre la CPU y la GPU en términos de ancho de banda de la memoria. El video concluye enfatizando la importancia de la optimización del rendimiento al usar PyOpenCL y PyCUDA.

El video también analiza las ventajas de combinar secuencias de comandos y cogeneración en tiempo de ejecución con PyOpenCL y PyCUDA. El orador explica que este enfoque puede mejorar el rendimiento de la aplicación y hacer que los pasos de tiempo sean menos desafiantes. En la demostración de los planos de solución de Maxwell y los poderes de inhalación, los beneficios fueron evidentes. El orador sugiere que el uso de estas herramientas en combinación es una gran idea, y existe potencial para una mayor exploración.

• 00:00:00 En esta sección, el orador comparte su código, que es similar a PyOpenCL pero en PyCUDA para programación de GPU. Asigna la memoria para las copias del dispositivo y muestra el kernel que realiza la multiplicación de elementos. También menciona cómo pueden tener más de una dirección de dispositivo y un poco sobre la funcionalidad de PyCUDA en comparación con PyOpenCL. Por último, analiza los cálculos vectoriales de matriz dispersa y cómo el gradiente conjugado puede tomar una decisión sobre si puede converger en función del proceso interno, de modo que la computación pueda continuar mientras los datos se transmiten de un lado a otro entre la CPU y la GPU.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador analiza el ciclo de desarrollo del uso de un lenguaje de secuencias de comandos en lugar de un código compilado para la programación de GPU y los inconvenientes del primero. Explican que mientras un código compilado ayuda a detectar errores durante la compilación y mejora el rendimiento, un lenguaje de secuencias de comandos no lo permite. Sin embargo, afirman que los paquetes PyCUDA y PyOpenCL pueden ayudar a eliminar este problema al permitir invocar al compilador y evitar el tiempo de espera entre invocaciones. Además, mencionan la distinción entre la API de tiempo de ejecución y la API del controlador y el requisito de permitir que las bibliotecas de la API de tiempo de ejecución creen el contexto en el que se trabaja.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador analiza las diferencias entre PyOpenCL y PyCUDA. El objeto de contexto en cualquiera de las herramientas se puede crear de diferentes maneras. Sin embargo, hay documentación disponible para ambos que facilita a los usuarios el desarrollo de kernels. El orador fomenta el uso de micro-benchmarks para modelar el rendimiento y, por lo tanto, optimizar el rendimiento al escribir código inteligente. Luego pasan a mostrar cómo la detección de colisiones se puede definir de tal manera que funcione bien para una variedad de problemas de álgebra lineal.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el disertante discute un modelo utilizado para especificar el principal insuficiente para capturar la distancia, pero reconoce que no es suficiente para capturar todo. Luego comparte el código para cargar datos en la memoria compartida e iterar a través de la posibilidad de un kernel. El orador habla sobre la optimización para soluciones específicas y cómo reutilizar potencialmente una variable dentro de un bucle. Luego explica el método galerkin discontinuo, que es un método de elementos finitos que se utiliza para los enlaces de conservación dependientes del tiempo. El método consiste en integrar por partes y obtener un término límite entre los elementos, con la opción de integrar sobre el límite del elemento.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el orador analiza el desafío de cómo lidiar con dos valores válidos diferentes en la interfaz de la interfaz del gobierno, ya que la función de prueba y el espacio de solución tienen discontinuidad. El orador sugiere usar la teoría de los solucionadores de Riemann que se desarrolló para un método de volumen finito. Al resolver un principio de ley de conservación y seleccionar cualquiera de los dos valores a lo largo de la interfaz, se puede crear una formanta débil. Este enfoque proporciona comunicación entre diferentes valores mientras se resuelve la ecuación. Hay diferentes esquemas matemáticos que se pueden usar, pero usar un solucionador de Riemann puede resolver la ecuación para que caiga en el espacio de solución.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el disertante discute la formulación de la formulación variacional de PDE, que implica la sustitución de funciones base para introducir matrices de elementos, y la vista del producto interno resultante conduce a una matriz de masa. También discuten la inversión de la matriz de masas, que se puede realizar elemento por elemento para un esquema bastante simple, y la simplificación del esquema utilizando el EG, que es una buena opción para datos densos a nivel local y se ha utilizado típicamente como un alto -método de orden.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el orador analiza la intensidad computacional del uso de órdenes superiores, lo que hace que el uso de PyOpenCL y PyCUDA para la programación de GPU sea una opción atractiva. Cuando se trata de leyes de conservación lineal, se deben tomar ciertas decisiones en función de su complejidad, y cuando se apunta a un puerto medio, el negocio se vuelve más manejable. El tiempo de ejecución asintótico está dominado por dos productos matriz-vector por elemento, y ciertos cálculos son más rentables que los elementos del producto tensorial. El espacio de aproximación utilizado es local alrededor del espacio de la aldea global, y explotar la estructura del producto tensorial no proporciona ninguna ventaja.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, el video explora cómo optimizar la multiplicación matriz-vector al dividir la carga de trabajo entre diferentes trabajadores. El orador analiza la compensación entre usar un elemento por trabajador o varios elementos por trabajador, considerando factores como el uso de la memoria y el acceso a la memoria fusionada. También examinan la elección entre la computación en una granularidad de elementos o una granularidad de grupo, y cómo equilibrar la reutilización de datos y el paralelismo. El video concluye afirmando que estas decisiones dependen de varios factores, como el tamaño de la matriz y el tamaño del búfer de salida.
  
  
• 00:40:00 En esta sección del video sobre la programación de GPU con PyOpenCL y PyCUDA, el orador analiza la granularidad en los cálculos y el nivel mínimo de granularidad requerido para que un cálculo llene un 70, satisfaciendo así los requisitos de relleno de área, con múltiplos de este nivel mínimo de granularidad exigido para otros cálculos. Se discute el aspecto de rendimiento y el aspecto de flexibilidad del código, con el orador presentando un gráfico que muestra la secuencia de cosas hechas en forma paralela en relación con el tamaño de la caja, y enfatizando el valor duradero de aumentar el rendimiento del código en lugar de a confiar en el hardware. Una formulación de variación y el término de flujo también se destacan desde una perspectiva CS.
  
  
• 00:45:00 En esta sección, el orador discute el desafío de transcribir un bucle interno apretado de un documento escrito en notación matemática e implementarlo en el código. Para abordar este desafío, la implementación debe coincidir estrechamente con la notación matemática del artículo. Además, tener una capa de pensamiento entre el código ejecutado y el código del usuario proporciona un beneficio no despreciable de la generación de código. El orador explica que se puede escribir código de alto rendimiento usando PyOpenCL y PyCUDA, y que el rendimiento es comparable a una implementación ajustada a mano en el extremo superior. También señalan que exceden el ancho de banda de la memoria en una GTX 280 y que el uso de caché adicional ayuda con el rendimiento.
  
  
• 00:50:00 En esta sección, el orador analiza los desafíos de computar productos de matriz debido al espacio de memoria limitado. A pesar de la eficiencia computacional, la memoria no es suficiente para almacenar todo el trabajo y los investigadores tienen que dividir la matriz en bits más pequeños para realizar las operaciones. También destacan que el producto de matriz que funciona bien en conjuntos de datos cortos y extensos no es fácil de ajustar con los sistemas de GPU, ya que nadie lo optimiza para las GPU. Aunque las CPU pueden manejar la matriz de matriz de bucle triple trivial para conjuntos de datos cortos de manera más eficiente, el sistema de GPU es aún mejor: 16 GPU funcionan más rápido en comparación con 64 PC de la Corte Superior.
  
  
• 00:55:00 En esta sección, el orador analiza el rendimiento de la CPU y la GPU en términos de ancho de banda de memoria y la comparación práctica de escenarios del mundo real. También enfatiza que, para fines prácticos, es mejor comparar el rendimiento real con el rendimiento máximo teórico en lugar de la cantidad de núcleos agregados a la máquina. El orador también habla sobre el potencial de mejorar el rendimiento al usar doble precisión y menciona la posibilidad de manipular el cálculo para lograr mejores resultados sin comprometer la precisión del cálculo. La sección finaliza con el ponente destacando algunas de las preguntas clave relacionadas con la integración del tiempo y los actores en la programación de GPU con PyOpenCL y PyCUDA.
  
  
• 01:00:00 En esta sección del video, el orador habla sobre los beneficios de usar scripting y cogeneración en tiempo de ejecución junto con PyOpenCL y PyCUDA. Él explica que puede brindar múltiples beneficios, como hacer que los pasos de tiempo sean menos dolorosos y mejorar el rendimiento de las aplicaciones, como se demuestra con los planos de solución de Maxwell y los poderes de inhalación que se ven en el video. Concluye diciendo que usar estas herramientas juntas puede ser una gran idea y que ciertamente se puede hacer más.

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Par Lab Boot Camp @ UC Berkeley - GPU, CUDA, programación OpenCL

Par Lab Boot Camp @ UC Berkeley - GPU, CUDA, programación OpenCL

En este video, el orador brinda una descripción general del cálculo de GPGPU, centrándose principalmente en CUDA e incluyendo OpenCL. El modelo de programación CUDA tiene como objetivo hacer que el hardware GPU sea más accesible e intrínsecamente escalable, lo que permite la programación paralela de datos en una variedad de procesadores diferentes con diversos grados de canalizaciones de punto flotante. La conferencia profundiza en la sintaxis de escribir un programa CUDA, la jerarquía de subprocesos en el modelo de programación CUDA, la jerarquía de memoria CUDA, la consistencia de la memoria y la necesidad de usar instrucciones de cerca de memoria para hacer cumplir el orden de las operaciones de memoria, y la importancia de paralelo programación en plataformas modernas con CPU y GPU. Finalmente, el orador analiza OpenCL, un modelo de programación más pragmático y portátil que ha sido estandarizado por organizaciones como Chronos e involucra la colaboración entre varios proveedores de hardware y software, como Apple.

El orador del video analiza las diferencias entre los lenguajes de programación CUDA y OpenCL. Señala que ambos lenguajes tienen similitudes, pero CUDA tiene una sintaxis más agradable y se adopta más ampliamente debido a su pila de software madura y su adopción industrial. Por el contrario, OpenCL apunta a la portabilidad, pero es posible que no proporcione portabilidad de rendimiento, lo que podría afectar su adopción. Sin embargo, OpenCL es un estándar de la industria que cuenta con el respaldo de varias empresas. Además, el disertante habla sobre la metodología para programar una CPU vs GPU y el uso de Jacket, que envuelve a Matlab y lo ejecuta en GPU. El orador concluye discutiendo cómo cambia el programa cada año según los comentarios de los participantes y alienta a los asistentes a visitar el laboratorio par.

• 00:00:00 En esta sección, el orador se presenta y describe la agenda de la conferencia sobre computación GPGPU, centrándose principalmente en CUDA e incluyendo OpenCL. Brinda una breve descripción general del hardware GPU y su evolución desde unidades especializadas no programables para gráficos hasta unidades programables más potentes y flexibles con la introducción de CUDA y OpenCL. El modelo de programación CUDA tiene como objetivo hacer que el hardware GPU sea más accesible e intrínsecamente escalable, lo que permite la programación paralela de datos en una variedad de procesadores diferentes con diversos grados de canalizaciones de punto flotante.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador explica el objetivo de hacer que el hardware SIMD sea accesible para los programadores de propósito general, lo que requiere expresar muchos bloques independientes de computación de una manera que permita la escalabilidad. El orador profundiza en la sintaxis de escribir un programa CUDA, lo que implica acceder al hardware que tiene la GPU y usar una abstracción de subprocesos de datos múltiples de instrucción múltiple que se ejecuta en sindi en la GPU real. Las copias de memoria CUDA se enfatizan como la forma básica de comunicación entre el host y el dispositivo, y el orador señala que la comunicación viaja a través del enlace PCI Express en el sistema, que es relativamente lento, por lo que es necesario minimizar las transferencias de datos para una óptima actuación. También se proporciona una breve descripción de la computación vectorial.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el video explica cómo cambiar el código C++ estándar para la suma de vectores en un programa CUDA paralelo. Al agregar etiquetas, el programa se compila para ejecutarse en la GPU, y los subprocesos usan índices de bloques y subprocesos para determinar en qué elemento de la matriz debe funcionar cada subproceso. El video también señala que hacer que los programas CUDA simples funcionen es relativamente fácil, pero optimizar el rendimiento requiere un esfuerzo adicional. Además, el video proporciona una descripción general del entorno de software CUDA, la jerarquía de subprocesos en el modelo de programación CUDA y la arquitectura GPU, que se compone de multiprocesadores de transmisión.
  
  
• 00:15:00 En esta sección del video, el orador analiza la estructura de las cuadrículas y los bloques de subprocesos que se ejecutan en paralelo en la GPU. Una cuadrícula es un conjunto de hasta 32 bloques de subprocesos, y cada bloque de subprocesos puede ejecutar hasta 1000 subprocesos CUDA. Cada subproceso CUDA es un contexto de ejecución independiente y liviano con su propio estado de programa, que puede cargarse desde cualquier dirección en la GPU DRAM. Además, grupos de 32 subprocesos CUDA forman una deformación, que se ejecuta al mismo tiempo y es crucial para el acceso a la memoria de gran ancho de banda. El ponente explica que los warps son un detalle de optimización del rendimiento, pero son importantes para maximizar la eficiencia del hardware de ejecución.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el orador explica los componentes básicos de la escritura de código para las GPU NVIDIA usando CUDA. Un bloque de subprocesos es como un núcleo multiproceso virtualizado que puede configurar dinámicamente la cantidad de subprocesos CUDA, registros y caché L1 a los que tiene acceso, según el tamaño de datos especificado. Un bloque de subprocesos normalmente incluye una tarea paralela de datos de granularidad moderada, y todos los subprocesos dentro del bloque comparten el mismo identificador de índice de bloque. Los subprocesos dentro de un bloque pueden sincronizarse a través de una barrera intrínseca o comunicarse a través de una memoria compartida rápida en el chip. Una cuadrícula es un conjunto de bloques de subprocesos, y todos los bloques de subprocesos dentro de una cuadrícula tienen el mismo punto de entrada, difiriendo solo en el número de índice del bloque. El programa debe ser válido para cualquier intercalado de la ejecución de bloques, y es buena idea tener muchos bloques de hilos por grilla para ocupar toda la GPU. El nivel más alto de la jerarquía de subprocesos es el flujo, que es opcional pero necesario para la ejecución simultánea de varias funciones del núcleo.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el orador analiza la jerarquía de la memoria CUDA, comenzando con la memoria local por subproceso que actúa como almacenamiento de respaldo para el archivo de registro. Cada subproceso CUDA tiene acceso privado a una cantidad configurable de registros especificados en el momento de la compilación, con el sistema de memoria alineado con el modelo de programación del subproceso. También hay memoria de scratchpad que se puede utilizar como 16 kilobytes de caché L1 y 48 kilobytes de scratchpad administrado por software o al revés, configurable dinámicamente al llamar al kernel. La memoria global es mucho más costosa que las memorias en chip, con más de cien veces la latencia en términos de número de ciclos. Los registros y las memorias en chip mantienen el estado del programa mientras que la memoria global mantiene el estado persistente.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el orador analiza la jerarquía de memoria de GPU y CPU. Las GPU tienen un mayor ancho de banda en conjunto con los cachés L1 en comparación con la DRAM global, con una GPU de tamaño más moderno que tiene aproximadamente 100 gigabytes por segundo de acceso a la DRAM. Además, hay otros componentes de la jerarquía de memoria que ocasionalmente son útiles, como la memoria constante de 64 kilobytes y la memoria de textura CUDA. Se pueden usar múltiples GPU, cada una con su propia memoria global independiente que está separada de la memoria de las CPU. El aspecto más importante de la jerarquía de la memoria CUDA es la comunicación dentro de un bloque de subprocesos utilizando la memoria compartida de envío rápido, que requiere el uso de la función de sincronización de subprocesos para sincronizar los subprocesos dentro de un bloque de subprocesos.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, el disertante proporciona un fragmento de código que transpone una matriz mediante el uso de memoria compartida, que es crucial para expresar una concurrencia significativamente mayor que el ancho de banda de la memoria. Si bien las variables compartidas se pueden declarar estáticamente a través de etiquetas al inicio y al final, se pueden asignar matrices completas y dinámicamente utilizando índices enteros externos. Los blocs de notas y los subprocesos síncronos son esenciales para casi todas las comunicaciones dentro de un bloque de subprocesos, con la excepción de los datos que se comparten entre subprocesos. El acceso a la memoria compartida puede generar conflictos bancarios que pueden reducir seriamente el rendimiento. Este problema se puede mitigar intercalando punteros para que se pueda acceder a un banco sin causar ningún retraso de tiempo. Finalmente, el disertante habla de las operaciones de memoria atómica que, aunque son costosas, brindan a los usuarios la posibilidad de acceder a la misma ubicación de memoria desde todos los subprocesos de un programa.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, el orador analiza la consistencia de la memoria y la necesidad de usar instrucciones de vallas de memoria para hacer cumplir el orden de las operaciones de memoria. El hardware sincroniza automáticamente los accesos de varios subprocesos, pero si el programador no utiliza las instrucciones de la barrera de memoria, es posible que algunas adiciones no surtan efecto. El orador también explica cómo ciertas operaciones, como intercambio y comparación e intercambio, son útiles para implementar bloqueos de giro. Advierten que no se puede suponer que los accesos a la memoria aparezcan globalmente en el mismo orden en que se ejecutaron debido a cómo el sistema de memoria logra un alto rendimiento. Finalmente, el orador habla sobre cómo CUDA está diseñado para ser tolerante desde el punto de vista funcional, pero la implementación del hardware es crucial para obtener rendimiento.
  
  
• 00:45:00 En esta sección, el ponente explica el concepto de bloques de subprocesos, que son equivalentes a un solo multiprocesador de transmisión, y cómo tienen acceso a varios recursos de memoria, como archivos de registro, caché L1, caché de instrucciones y unidades de textura. . Una cuadrícula, que comprende varios bloques de subprocesos, puede aprovechar múltiples multiprocesadores de transmisión en una GPU y, con frecuencia, una cuadrícula es suficiente para saturar toda la GPU. Sin embargo, en escenarios donde las cuadrículas no son lo suficientemente grandes, varios flujos deben ejecutar múltiples cuadrículas en paralelo para cubrir toda la GPU. Para ocultar las latencias de ejecución de una unidad funcional y las transferencias PCI Express, el orador sugiere tener múltiples deformaciones dentro del mismo bloque de subprocesos ejecutándose de forma independiente mientras se usa activamente la memoria compartida y la caché L1. Dado que la utilización de la memoria domina el ajuste del rendimiento, es esencial reutilizar cada byte cargado desde la memoria al menos diez o veinte veces para optimizar el rendimiento, y el orador brinda más orientación sobre cómo mejorar el uso de la memoria.
  
  
• 00:50:00 En esta sección del video, el orador analiza la importancia de la programación paralela en plataformas modernas con CPU, GPU y otros procesadores. Afirma que cada programa debe aprovechar todos los recursos computacionales que necesita, y el mundo se está volviendo más heterogéneo en muchos sentidos. También enfatiza la necesidad de un estándar de la industria para acceder a hardware paralelo para escribir software paralelo mantenible y entornos de programación de alto nivel en SDK para escribir código paralelo. Además, menciona los diversos lenguajes de programación fallidos, y que los programas no deben enfocarse en ser hermosos, sino en encontrar un buen modelo de programación. El orador también habla de OpenCL, afirmando que trata de no ser hermoso y proporciona una alternativa a CUDA.
  
  
• 00:55:00 En esta sección, el orador analiza la importancia del pragmatismo y la portabilidad en la programación de modelos para GPU, ya que deben poder ejecutarse en una variedad de hardware y tener un software de larga duración. Esto plantea un problema para CUDA, que solo se ejecuta en el hardware de Nvidia, y es muy específico y tipificado, lo que dificulta que algunos lo adopten. OpenCL, por otro lado, es un modelo de programación más pragmático y portátil que ha sido estandarizado por organizaciones como Chronos e involucra la colaboración entre varios proveedores de hardware y software, como Apple. La vista de alto nivel de OpenCL es similar a CUDA en términos de modelado de la plataforma y utiliza colas de comandos, elementos de trabajo y un modelo de memoria similar. Sin embargo, la sintaxis de OpenCL es mucho más compleja y tiene cientos de funciones diferentes para diversas operaciones. El ejemplo de adición de vectores se presenta de nuevo con el código OpenCL para la función del núcleo, lo que implica eliminar el bucle for, agregar una etiqueta del núcleo y etiquetas adicionales a los punteros.
  
  
• 01:00:00 En esta sección, el orador analiza las diferencias entre CUDA y OpenCL, que permiten a los usuarios programar diferentes tipos de hardware. Si bien comparten sintaxis similares, CUDA ofrece una pila de software más madura y una mayor adopción industrial, lo que da como resultado una gama más amplia de aplicaciones. Por otro lado, OpenCL tiene como objetivo la portabilidad, pero es posible que no proporcione portabilidad de rendimiento, lo que podría dificultar su adopción si no se aborda. Sin embargo, OpenCL es un estándar de la industria y cuenta con el respaldo de varias empresas, lo que brinda a los desarrolladores confianza en su inversión en su software. A pesar de que OpenCL es un rival para CUDA, Nvidia aún lo admite, y el orador aclara que es posible que Nvidia no produzca código optimizado para OpenCL.
  
  
• 01:05:00 En esta sección, el ponente habla sobre las similitudes y diferencias entre los lenguajes de programación OpenCL y CUDA. Si bien ambos tienen similitudes, el lenguaje de programación CUDA proporciona una sintaxis más agradable y no es necesario conocer nada de la API de OpenCL para usarlo. La razón principal por la que los compiladores son diferentes es completamente pragmática, ya que NVIDIA optó por no hacer que su compilador OpenCL fuera de código abierto. La metodología para programar una CPU frente a una GPU es apuntar a la GPU y deshacerse de toda la paralelización dentro de un bloque de subprocesos, convirtiendo un bloque de subprocesos en un subproceso P o un subproceso openmp que se ejecuta en un solo núcleo de CPU y mapeando las deformaciones en instrucciones SSE. El orador también habla de Jacket, que envuelve a Matlab y lo ejecuta en GPU, aunque es difícil saber cuánto porcentaje, en términos porcentuales, un programa como Jacket puede aprovechar todo el potencial de CUDA.
  
  
• 01:10:00 En esta sección, el orador analiza cómo cambian el programa cada año según los comentarios de los participantes. Planean enviar un formulario solicitando lo que les gustó a los asistentes, lo que no les gustó y lo que podría mejorarse. Se creará un panel donde los oradores se unirán para tener discusiones y debates informales en el escenario. Los asistentes también han pedido ver el laboratorio par, por lo que se les anima a visitar y ver el espacio por sí mismos. Finalmente, el disertante agradece a todos y les desea un buen resto del semestre.

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Aprendizaje en Lambert Labs: ¿Qué es OpenCL?

¿Qué es OpenCL?

En este video sobre OpenCL, el presentador presenta las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) y su uso en la programación de gráficos antes de explicar cómo se pueden usar para la informática de propósito general. Luego, OpenCL se presenta como una API que permite a los desarrolladores lograr optimizaciones específicas del proveedor mientras son independientes de la plataforma, y el orador destaca la importancia del diseño de tareas para lograr un rendimiento óptimo de GPU. Se explica la sincronización en OpenCL y se presenta un programa de GPU de muestra utilizando un lenguaje similar a C. El orador también demuestra cómo OpenCL puede acelerar significativamente el cálculo y brinda consejos para trabajar con GPU.

• 00:00:00 En esta sección, el presentador explica para qué se utilizan tradicionalmente las unidades de procesamiento de gráficos (GPU), que es la programación de gráficos, como renderizar imágenes en tiempo real o en aplicaciones renderizadas previamente que requieren hardware especializado y de alto rendimiento. La programación de GPU de uso general se analiza como el uso de una tarjeta gráfica para tareas distintas de las gráficas que son altamente intensivas en computación y requieren un alto rendimiento. Luego, OpenCL se presenta como una API que proporciona una interfaz común para todos los marcos e implementaciones específicos del proveedor, lo que hace posible obtener optimizaciones específicas del proveedor sin depender de la plataforma, lo cual es útil ya que las GPU son piezas altamente especializadas y dependientes de la plataforma. hardware.
  
  
• 00:05:00 En esta sección del video, el orador analiza las características de las tareas que funcionan bien para la optimización de GPU. Es esencial dividir las tareas en subtareas más pequeñas que se pueden ejecutar simultáneamente en diferentes subprocesos. Las subtareas deben ser casi idénticas en forma y composición para ejecutarse en varios subprocesos. Las tareas deben ser independientes entre sí en términos de sincronización porque no se requiere la sincronización entre grupos de trabajo. El video enfatiza que cuantas más subtareas divergen entre sí, peor se vuelve el rendimiento y puede ser más rápido usar la CPU. Por lo tanto, para aprovechar la potencia de procesamiento de la GPU, las tareas deben diseñarse y optimizarse cuidadosamente.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el ponente explica la principal forma de sincronización en OpenCL, que es la función de barrera. Esta función actúa como un punto de control donde todos los subprocesos deben llegar antes de que cualquiera de ellos pueda continuar. Si bien no tiene un rendimiento excelente, la función de barrera sigue siendo fundamental para garantizar que todos los subprocesos se sincronicen en los momentos correctos. Luego, el ponente presenta un programa de GPU de muestra escrito en un lenguaje muy similar a C, y explica los diferentes parámetros y la lógica del código. Finalmente, el orador ejecuta una prueba comparativa en un programa que calcula el primer millón de números cuadrados utilizando Python y OpenCL.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el orador analiza su secuencia de comandos de Python que toma una matriz de un millón de números y los eleva al cuadrado. Luego exploran la biblioteca de procesamiento múltiple en Python y crean un grupo de subprocesos de tamaño cinco, pero descubren que ejecutarlo en paralelo en realidad ralentiza el cálculo. Finalmente, muestran un ejemplo de OpenCL usando una función de kernel C almacenada como una cadena en la memoria del programa, y revisan el código repetitivo necesario para ejecutar la función de kernel. El ejemplo de OpenCL tarda un milisegundo en ejecutarse, una mejora significativa con respecto a las implementaciones anteriores de Python.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el orador explica que la programación de la GPU puede acelerar significativamente un cuello de botella en el código, al reducir el tiempo que lleva de 160 milisegundos a alrededor de un milisegundo, que es una velocidad de 100 veces. Este tipo de aceleración puede marcar una gran diferencia y dos órdenes de magnitud pueden "hacer o deshacer" un cuello de botella en el código. La mejor manera para que los desarrolladores trabajen con GPU es tener acceso a una GPU local en lugar de trabajar en máquinas remotas, aunque Google Cloud ofrece acceso a GPU en la nube. OpenCL es independiente de los diferentes hardware de GPU, por lo que los desarrolladores pueden utilizarlo independientemente de su hardware de GPU. Sin embargo, los desarrolladores deben diseñar cuidadosamente cómo abordan los problemas para aprovechar al máximo la GPU, ya que la función de subtarea debe ser explícita, por lo que las subtareas deben diseñarse con cuidado.

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Aprendizaje automático acelerado con OpenCL

Aprendizaje automático acelerado con OpenCL

En el seminario web, "Aprendizaje automático acelerado con OpenCL", los oradores analizan las optimizaciones que se pueden realizar en OpenCL para aplicaciones de aprendizaje automático. Uno de los oradores describe cómo compararon OpenCL y el ensamblaje en GPU Intel utilizando la biblioteca OneDNN de código abierto. Se enfocan en la optimización para el hardware de Intel, pero brindan interfaces para otro hardware y admiten varios tipos y formatos de datos. El grupo también analiza los desafíos de optimizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático con OpenCL y la integración de OpenCL en marcos de aprendizaje automático populares. Además, señalan que la consolidación del uso de OpenCL en diferentes marcos puede estar atrasada. Finalmente, los oradores discuten los beneficios de rendimiento de usar la extensión ML de Qualcomm, específicamente para ciertos operadores clave como la convolución, que es importante en las aplicaciones de procesamiento de imágenes.

En el video "Aprendizaje automático acelerado con OpenCL", los panelistas hablaron sobre los diversos casos de uso en los que se puede emplear el aprendizaje automático, incluida la fotografía computacional y el procesamiento del lenguaje natural. Destacaron la necesidad de optimizar las cargas de trabajo de aprendizaje automático y ampliarlas en función de los resultados de la investigación. Además, los panelistas identificaron el habla como un área de crecimiento importante para las interfaces de usuario avanzadas que utilizan el aprendizaje automático. La sesión concluyó agradeciéndose mutuamente y a la audiencia por unirse a la discusión y recordando a los participantes que brinden sus comentarios a través de la encuesta.

• 00:00:00 En esta sección del seminario web, Neil Trevitt, presidente de Chronos Group, brinda una breve descripción general del Chronos Machine Learning Forum, un foro abierto destinado a fomentar la comunicación continua entre la comunidad de Chronos y el hardware de aprendizaje automático y comunidades de software. Trevitt señala que OpenCL ya se usa ampliamente en el mercado de la inferencia y el aprendizaje automático, y que muchas extensiones recientes de OpenCL tienen relevancia para el aprendizaje automático y la aceleración de la inferencia. El foro de aprendizaje automático es una oportunidad para que los desarrolladores proporcionen información y para que Chronos presente actualizaciones e información sobre la hoja de ruta a la comunidad en general.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador, un ingeniero de algoritmos de inteligencia artificial de Intel, analiza su trabajo en la comparación de OpenCL y el ensamblaje en las GPU de Intel para optimizar las cargas de trabajo de aprendizaje automático mediante la biblioteca de código abierto OneDNN. Explica que su equipo se centra en la optimización para el hardware de Intel, pero también proporciona interfaces para otro hardware y admite varios tipos y formatos de datos. Utilizan una arquitectura basada en compilación justo a tiempo para elegir una implementación óptima en función del problema y el hardware, y optimizan tanto para las GPU integradas futuras como para las existentes. Continúa discutiendo los resultados de su comparación y los problemas que encontraron, llevándolos a sus decisiones de optimización.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador analiza cómo se divide la GPU y cómo el motor vectorial y el motor matricial realizan el cálculo principal. El orador explica cómo optimizan las circunvoluciones y el reordenamiento de datos, y cómo usan subgrupos y extensiones para el hardware de Intel. Mencionan que hay planes para habilitar un acceso más simple agregando extensiones a sprv y skile. También analizan su lado de ensamblado, utilizando la biblioteca ac plus para la generación de ensamblados en las GPU de Intel. Finalmente, hablan sobre las importantes aceleraciones que pudieron lograr en OpenCL a través de la optimización.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el orador analiza su análisis de las implementaciones de motor y OpenCL, afirmando que la implementación de OpenCL emitió instrucciones de lectura más cortas e instrucciones adicionales bajo ciertas condiciones. Sin embargo, señalan que estos problemas no son fundamentales y pueden resolverse trabajando con el equipo de compilación de Intel para modificar la implementación. El orador también analiza el uso del ensamblaje, que es útil para revelar brechas en la implementación pero es deficiente para la productividad. Finalmente, mencionan su adopción de un generador de ensamblaje, que permitió una generación de código más rápida con la capacidad de especificar transformaciones de optimización para el problema.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el orador analiza cómo pueden componer sus optimizaciones de manera más efectiva utilizando solo una transformación específica, lo que puede ayudar a evitar la proliferación de implementaciones múltiples. A continuación, el enfoque cambia a Balaji Kalidas, quien habla sobre las extensiones y funciones compatibles con Qualcomm para ayudar con el aprendizaje automático acelerado, que señala que está creciendo rápidamente en los dispositivos móviles. Si bien las GPU siguen siendo una opción popular, el orador señala que el consumo de energía, el envío de baja latencia y la sincronización con otros bloques en el sistema en chip son consideraciones clave que deben abordarse para garantizar un aprendizaje automático eficiente en dispositivos móviles. El orador menciona características como la importación/exportación de datos sin copia y la importación/exportación del búfer de hardware de Android y la mejora de DMA para ayudar con estas preocupaciones.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el orador analiza la extensión CL qcom ml-ops, que es una extensión del proveedor de Qualcomm para acelerar el aprendizaje automático en sus GPU a nivel operativo. La extensión utiliza construcciones OpenCL existentes tanto como sea posible, incluidas señales de comando, eventos y búferes, y es totalmente interoperable con otros núcleos OpenCL. Uno de los principales casos de uso de la extensión es el entrenamiento perimetral, que permite el aprendizaje de transferencia, la personalización y el aprendizaje federado, pero el principal factor limitante para el entrenamiento perimetral es la huella de memoria. Para abordar esto, el orador explica el enfoque del lote de tensor uno, que utiliza un enfoque modificado para mantener el tamaño del lote de tensor en uno y realizar una serie de pases hacia adelante y hacia atrás hasta completar el lote. Este enfoque permite obtener los mismos resultados que el entrenamiento con un tamaño de lote más grande al tiempo que reduce la huella de memoria.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el orador analiza varias extensiones de OpenCL que pueden acelerar las tareas de aprendizaje automático. La primera extensión mencionada es una extensión de proveedor de productos de punto de ocho bits que puede brindar beneficios de rendimiento significativos al implementar DNS cuantificado de ocho bits. La siguiente extensión discutida es "clq com recordable queues", que permite la grabación de una secuencia de comandos del kernel de rango ND que se pueden reproducir con una llamada de despacho especial, lo que brinda mejoras significativas en el consumo de energía de la CPU y la latencia de envío, lo cual es crucial. en casos de uso de aprendizaje automático en modo de transmisión. Otras extensiones, como la copia cero, las operaciones de subgrupos, las atómicas de coma flotante, la imagen generalizada del búfer y la grabación y reproducción del búfer de comandos, también son útiles para el aprendizaje automático y están disponibles como extensiones de Qualcomm o se envían desde Chronos.
  
  
• 00:35:00 será más eficiente tener un lote más grande de núcleos que se puedan enviar todos a la vez, en lugar de enviarlos individualmente. Aquí es donde entran las colas registrables, ya que permiten el registro y el preprocesamiento de un gran lote de núcleos con solo uno o dos argumentos cambiando entre cada instancia. Esto reduce significativamente la cantidad de trabajo que tiene que hacer la implementación y ahorra energía de la CPU. Además, ayuda a garantizar la máxima utilización de GPU y minimizar los períodos de inactividad entre despachos. Esto es especialmente importante para los modelos de aprendizaje automático que requieren la ejecución secuencial de cientos de kernels. En general, las colas grabables son una extensión valiosa para mejorar la eficiencia de la aceleración del aprendizaje automático mediante OpenCL.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, el grupo analiza los desafíos de optimizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático con OpenCL, incluida la determinación del tiempo y el tamaño óptimos del trabajo de procesamiento por lotes, así como el vaciado. Mencionan que herramientas como Carbon Queues pueden ayudar a resolver estos problemas. También se discute el problema de que los tiempos de compilación son un obstáculo importante con OpenCL, pero no es un problema simple de resolver. El grupo sugiere el uso de constantes de especialización en el nivel de OpenCL para reducir potencialmente la cantidad de kernels generados, pero la implementación necesita mucho trabajo. También discuten el uso potencial de LLVM para la optimización del rendimiento, pero señalan que actualmente tiene tiempos de compilación lentos como un problema importante.
  
  
• 00:45:00 En esta sección de la transcripción, los oradores discuten los desafíos de compilar aplicaciones de aprendizaje automático en tiempo de ejecución y el uso de binarios precompilados. También abordan las posibles soluciones proporcionadas por MLIR, una solución de varios niveles, y cómo se compara con la aceleración a nivel de gráfico. Los oradores están de acuerdo en que la extensión proporcionada por el proveedor podría usarse para algunos metacomandos clave, mientras que un compilador de gráficos o escribir sus propios kernels podría usarse para todo lo demás, brindando lo mejor de ambos mundos.
  
  
• 00:50:00 En esta sección del video, los oradores discuten la integración de OpenCL en marcos de aprendizaje automático populares, específicamente en dispositivos móviles. Mencionan que ya hay una serie de marcos de código abierto que usan OpenCL y que TensorFlow Lite ya tiene un backend OpenCL que funciona bien. Sin embargo, señalan que el rendimiento y la portabilidad del rendimiento siguen siendo un desafío al integrar OpenCL en marcos genéricos, ya que es posible que diferentes proveedores deban contribuir a mantener el rendimiento con una implementación genérica. También sugieren que la consolidación del uso de OpenCL en diferentes marcos puede estar atrasada.
  
  
• 00:55:00 En esta sección, el orador explica que el uso de la extensión ML de Qualcomm ofrece un beneficio de rendimiento significativo en comparación con el uso de TVM o Tensorflow Lite. El beneficio variará dependiendo de cuánto esfuerzo ponga el desarrollador en escribir su propio kernel y optimizarlo para GPU. También hay una clara ventaja para ciertos operadores clave, como la convolución. El orador espera ofrecer más valor al acelerar estos operadores clave en el futuro. El panel también analiza los dominios de aplicación que impulsan la demanda de aceleración del aprendizaje automático, siendo el procesamiento de imágenes un área dominante.
  
  
• 01:00:00 En esta sección del video, los panelistas discutieron las áreas de casos de uso para el aprendizaje automático, como la fotografía computacional y el procesamiento del lenguaje natural. También hablaron sobre los desafíos en la optimización de las cargas de trabajo de aprendizaje automático y la necesidad de escalar en función de los resultados de la investigación. Además, los panelistas señalaron que las interfaces de usuario avanzadas que usan aprendizaje automático serán un área de crecimiento importante, y el habla es parte de esto. Finalmente, la sesión terminó y los panelistas se agradecieron entre sí y a la audiencia por unirse a la discusión, y el moderador les recordó a los participantes que completaran una encuesta para recibir comentarios.

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Mandelbulber v2 OpenCL "motor rápido" prueba 4K

Mandelbulber v2 OpenCL "motor rápido" prueba 4K

Esta es la prueba de renderizar animación de vuelo utilizando Mandelbulber v2 con motor de renderizado OpenCL parcialmente implementado. El motivo de esta prueba fue verificar la estabilidad de la aplicación durante la renderización prolongada y cómo se comporta la renderización cuando la cámara está muy cerca de la superficie. Debido a que el código del kernel de OpenCL se ejecuta utilizando solo números de coma flotante de precisión simple, no es posible hacer zooms profundos de fractales 3D. Para renderizar esta animación en resolución 4K tomó solo 9 horas en nVidia GTX 1050.

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Vuelo Mandelbox OpenCL

Vuelo Mandelbox OpenCL

Esta es una versión de prueba del fractal mandelbox renderizado con la versión alfa de Mandelbulber v2 OpenCL.

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[3D FRACTAL] Profecía (4K)

[3D FRACTAL] Profecía (4K)

Renderizado en 4K de Mandelbulb3D.