OpenCL en el trading - página 2

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OpenCL 1.2: descripción general de alto nivel

OpenCL 1.2: descripción general de alto nivel

La conferencia proporciona una descripción general de alto nivel de OpenCL 1.2, el estándar y los modelos que contiene.

Esta lección le brinda una base sólida para aprender computación heterogénea, OpenCL C y cómo escribir software de alto rendimiento con OpenCL.

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OpenCL 1.2: OpenCL C

OpenCL 1.2: OpenCL C

En este video sobre OpenCL 1.2: OpenCL C, el orador presenta OpenCL C como una modificación de C diseñada para la programación de dispositivos, con algunas diferencias clave, como tamaños de letra fijos y la capacidad de funciones en línea. Discuten regiones de memoria, vectores, estructuras y núcleos, y cómo lograr un código vectorizado. Resaltan la importancia de usar memoria local y constante y aconsejan precaución al usar extensiones. El orador enfatiza la importancia de comprender la estructura básica y el funcionamiento de OpenCL C para un rendimiento óptimo y alienta a los espectadores a continuar aprendiendo sobre OpenCL y sus modelos asociados.

• 00:00:00 En esta sección, el video presenta OpenCL C como el lenguaje principal para la programación de dispositivos OpenCL. OpenCL C es una modificación del lenguaje de programación C que se dirige a los dispositivos, pero existen algunas diferencias con el C99 tradicional que incluyen la ausencia de punteros de función y recursividad, así como la posibilidad de que las llamadas a funciones estén en línea. A pesar de algunas de estas diferencias, OpenCL C no es un subconjunto de C, ya que tiene algunas características que no están presentes en C99. Esta sección cubre algunos conceptos básicos importantes, como regiones de memoria, operaciones de vectores, estructuras, funciones y núcleos, y el objetivo es proporcionar suficientes antecedentes para que los espectadores puedan comenzar a usar OpenCL de manera eficiente.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, se discuten las diferencias entre OpenCL C y C. OpenCL C proporciona una representación concreta para enteros con signo usando el complemento a dos, mientras que C no especifica esto. Los tipos de OpenCL C tienen tamaños fijos, incluidos los tipos de imágenes y vectores, que no están presentes o se implementan de forma menos elegante en C. Además, OpenCL C define los tamaños para los tipos integrales, como char, short, int y long, así como sus caracteres con signo. y versiones sin firmar. Es importante tener en cuenta que los tipos de host y dispositivo difieren en OpenCL C, y se deben usar bibliotecas o middleware para garantizar una transferencia de datos correcta entre ellos.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador analiza el modelo de memoria OpenCL C y cómo se usan las palabras clave para especificar regiones de memoria como privada, constante, local y global. En OpenCL C, es importante saber dónde se encuentra la memoria, ya que algunos tipos no se pueden comunicar entre el host y el dispositivo. El orador también presenta el concepto de vectores y analiza diferentes enfoques para obtener un buen código vectorizado para las operaciones que ocurren dentro del procesador. No se permite mover un puntero de una región de memoria a otra, pero es posible copiar de un espacio de memoria a otro.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el orador analiza las diversas opciones disponibles para vectorizar código y destaca OpenCL C como una forma natural y eficiente de lograr la vectorización. Los tipos de vectores en OpenCL C son ciudadanos de primera clase y son directamente accesibles para los usuarios. Las operaciones por componentes entre vectores implican el uso de un operador general que puede ser suma, resta, multiplicación o cualquier otro operador relacional. Sin embargo, los operadores relacionales pueden resultar confusos al comparar vectores, ya que el resultado es un vector con una operación booleana realizada por componentes, por lo que los usuarios deben tener esto en cuenta. Por último, la combinación de operaciones entre escalares y vectores no está definida, por lo que los usuarios deben tener cuidado al realizar dichas operaciones.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el instructor analiza las operaciones de vectores y el direccionamiento en OpenCL C. Los vectores pueden operar en vectores o escalares, que se ampliarán al tamaño del vector, y se puede acceder a los componentes de un vector usando punto notación con el número de componente específico representado en hexadecimal. El instructor señala que la pregunta de mayor nivel es por qué usar tipos vectoriales de OpenCL y explica que el uso de vectores permite una comunicación clara de las operaciones vectoriales entre el programador y el compilador y puede resultar en un mejor rendimiento ya que el compilador puede optimizar mejor las operaciones vectoriales. . Finalmente, el instructor menciona que OpenCL C también admite el uso de estructuras y uniones para agregar datos.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el orador analiza el uso de estructuras OpenCL C y la importancia de tener cuidado con el intercambio de datos entre el host y el dispositivo. Aconsejan evitar el uso de estructuras OpenCL C porque puede causar problemas de rendimiento y es difícil obtener el diseño binario correcto al copiar datos. El hablante procede a hablar sobre las funciones y cómo son simplemente funciones ordinarias de C sin nada especial sobre ellas, excepto que la recursividad está prohibida. También mencionan que el espacio de memoria privada está implícito en los argumentos, lo que puede causar problemas al manejar diferentes regiones de memoria de la misma manera. Finalmente, el disertante describe los kernels como puntos de entrada para la ejecución de dispositivos y explica cómo los argumentos del kernel apuntan a algo global o simplemente a valores que se copian.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el orador presenta un programa OpenCL C que suma dos arreglos y almacena los resultados en las mismas ubicaciones por componentes. El programa utiliza get_global_ID y otras funciones relevantes para acceder al tamaño de trabajo global, el tamaño del grupo de trabajo y la compensación global. El orador enfatiza la importancia de usar la memoria local cuando sea posible para obtener el máximo rendimiento y proporciona una forma de declarar la memoria local proporcionando un parámetro en la lista de argumentos. El ponente también recomienda utilizar "tipo DEP" para facilitar la programación.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, el orador analiza el uso de la memoria local y constante en los núcleos OpenCL C. La memoria local se utiliza para almacenar datos que se comparten entre todos los elementos de trabajo de un grupo de trabajo, mientras que la memoria constante es una memoria de solo lectura que también se comparte entre todos los elementos de trabajo. Es importante tener en cuenta que los núcleos no pueden asignar memoria por sí mismos, y varios núcleos no pueden cooperar entre sí. El orador también menciona que hay atributos en OpenCL C que se pueden usar para optimizar la vectorización y transmitir información al compilador.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, el orador explica la importancia del tamaño del grupo de trabajo requerido para optimizar el rendimiento en los núcleos. Menciona el uso de optimizaciones especiales por parte del compilador cuando se fija el tamaño del grupo de trabajo. El orador habla brevemente sobre el soporte de imágenes de OpenCL, que no le interesa mucho, ya que se enfoca en la computación de propósito general. Además, menciona funciones integradas de OpenCL C que son como una biblioteca estándar, incluidas funciones de elementos de trabajo, funciones matemáticas, funciones de enteros y funciones geométricas. La sincronización es un tema complejo en el modelo de programación de OpenCL C, ya que está diseñado para el rendimiento y se proporcionan operaciones atómicas y paralelismo. Por último, el orador menciona las extensiones de OpenCL que uno puede utilizar una vez que comprende la estructura básica y el funcionamiento de OpenCL C.
  
  
• 00:45:00 En esta sección, el orador recomienda precaución al usar extensiones en OpenCL 1.2, a pesar de las funciones adicionales que brindan. Advierte que aún no están completamente integrados en la especificación y pueden eliminarse o provocar el bloqueo del proveedor. Sin embargo, también reconoce que algunas extensiones pueden ser útiles y alienta a los espectadores a leer detenidamente las extensiones disponibles. En conclusión, el disertante invita a los espectadores a seguir aprendiendo sobre OpenCL y sus modelos asociados, y ofrece sus servicios como consultor para aquellos que buscan asesoramiento en el diseño de programas OpenCL eficientes.

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Arquitectura GPU OpenCL

Arquitectura GPU OpenCL

Este video profundiza en la arquitectura de las GPU en el contexto de la programación OpenCL. El orador explica las diferencias entre la arquitectura de GPU OpenCL y la arquitectura de GPU general, el concepto de frentes de onda como la unidad más pequeña de un grupo de trabajo, los problemas de E/S de memoria y ocultación de latencia, y los factores que afectan la ocupación y los accesos a memoria combinados. También se enfatiza la importancia de diseñar algoritmos y estructuras de datos teniendo en cuenta los accesos a la memoria combinados, así como la necesidad de medir el rendimiento de la GPU. El orador anima a los espectadores a ponerse en contacto con él para obtener ayuda en el aprovechamiento de la tecnología para un rendimiento óptimo sin necesidad de un conocimiento profundo de los procesos subyacentes.

• 00:00:00 En esta sección, el orador introduce el tema de la arquitectura GPU y su importancia en la programación OpenCL. Si bien muchas personas creen que OpenCL es solo para GPU, el orador enfatiza que las CPU también tienen instrucciones SIMD que usan conceptos similares. También se analiza la motivación detrás del uso de GPU para computación de uso general: fue un descubrimiento accidental derivado del desarrollo de las GPU para el procesamiento de gráficos. El orador advierte contra confiar en los departamentos de marketing para comprender la arquitectura y destaca que es necesario un conocimiento profundo de la arquitectura para un uso eficiente de OpenCL.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador analiza el tema de las llamativas técnicas de marketing utilizadas para promocionar las GPU que a menudo no brindan información útil o relevante para los desarrolladores. A continuación, se presenta la arquitectura de GPU de OpenCL, que difiere de la arquitectura de GPU general, ya que se centra específicamente en cómo la ve OpenCL. Los espacios de memoria constante y global existen físicamente en una GPU, y la memoria local y privada se implementan en hardware y se comparten con todos los elementos de procesamiento. El modelo de ejecución de GPU se caracteriza por tener punteros de instrucción bloqueados entre sí en los elementos de procesamiento. Se proporciona un ejemplo de cuatro elementos de procesamiento que ejecutan la misma instrucción de adición, que se puede considerar como un cuatro con instrucción SIMD.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador explica el concepto de frente de onda, que es la unidad más pequeña de un grupo de trabajo que se ejecuta en conjunto. El frente de onda se crea fijando el puntero de instrucciones para que los elementos de trabajo en un grupo de trabajo se bloqueen juntos, y todos los elementos de procesamiento dentro de un frente de onda deben realizar las mismas operaciones, incluso cuando se trata de datos diferentes. Sin embargo, esto crea problemas cuando se ejecutan declaraciones condicionales donde los elementos de trabajo dentro de un frente de onda toman caminos diferentes, lo que provoca divergencias. Para resolver esto, OpenCL tiene una función integrada llamada "seleccionar", que se compila en una sola instrucción de procesador para una ejecución condicional eficiente.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el orador habla sobre el costo de la E/S de la memoria y lo lenta que es. Explican un experimento mental de un solo elemento de procesamiento que realiza una instrucción por segundo y el tiempo que tardan los accesos globales para valores de 32 bits y 64 bits, siendo estos últimos el doble de tiempo. Sin embargo, la E/S de la memoria es constante, por lo que para obtener un mejor rendimiento, se puede aumentar la complejidad de las operaciones para pagar la operación de la memoria. Esto se demuestra a través de un ejemplo de hacer un millón de operaciones y lograr una eficiencia ALU del 100 %. Si bien esto puede no ser práctico, es útil en ciertas aplicaciones, como la minería de criptomonedas o la criptografía.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el orador analiza el problema de la latencia de la memoria y cómo afecta el rendimiento de las GPU. Con el objetivo de lograr una baja utilización del 100 % y mantener ocupados los elementos de procesamiento, la idea es sobrecargar la unidad de cómputo con grupos de trabajo. Al llenar el grupo de trabajo con varios grupos de trabajo, la CPU puede ejecutar instrucciones de estos grupos en un orden particular durante un número fijo de ciclos o hasta que se solicite memoria. El objetivo es ocultar las grandes latencias de la memoria global y mantener los elementos de procesamiento ocupados con grupos de trabajo hasta que llegue la memoria.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el ponente explica el concepto de ocultación de latencia, que es la clave para lograr un buen rendimiento en la programación de GPU. La ocultación de latencia es el proceso de programar cálculos útiles entre recuperaciones de memoria de larga latencia para que las operaciones de memoria parezcan libres. Esto se hace a través del equilibrio de carga y la gestión de frente de onda. La unidad de cómputo tiene un grupo de trabajo que consta de frentes de onda listos y bloqueados donde el puntero de instrucción está bloqueado. La cantidad de frentes de onda en el grupo afecta la utilización de la unidad de cómputo, y un número mayor la mantiene ocupada todo el tiempo. El programador global envía grupos de trabajo no procesados para calcular unidades, y el programador de trabajo tiene un número máximo fijo de frentes de onda. La conclusión clave es que el acceso a la memoria se puede ocultar por completo si se escribe un buen código.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, se introduce y explica el concepto de ocupación como una medida del número de frentes de onda que se pueden ejecutar en comparación con el número total que se podría ejecutar. Se demuestra el cálculo de la ocupación y se enfatiza su importancia en el diseño de kernels más rápidos. El factor limitante de ocupación se identifica como memoria privada y local, que se comparte entre todos los elementos de procesamiento. Se explica que entrelazar instrucciones ALU con instrucciones de E/S es crucial para ocultar la latencia, y que tener suficientes instrucciones ALU puede mejorar la ocupación, lo que hace que los núcleos sean más rápidos.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, el orador analiza el equilibrio entre el uso de recursos por elemento de trabajo en la programación de OpenCL y el número resultante de frentes de onda que pueden residir en una unidad de cómputo. Cuantos más recursos se usen por elemento de trabajo, menos frentes de onda pueden residir en una unidad de cómputo, lo que resulta en menos ocultación de latencia. Por el contrario, el uso de menos recursos da como resultado más frentes de onda y más ocultación de latencia. El altavoz proporciona un cálculo de muestra para determinar el número máximo de frentes de onda en función de la memoria privada y los tamaños de la memoria local, así como el número fijo de elementos de trabajo por frente de onda. El orador también explica el concepto de canales de memoria que afectan el acceso directo de las unidades de cómputo a la memoria global.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, el orador analiza la memoria global en la arquitectura GPU OpenCL y cómo funciona físicamente para un mejor rendimiento. La memoria se divide en subconjuntos, a cada uno de los cuales se accede mediante un canal específico, por lo que las solicitudes de memoria se pueden serializar y limitar el rendimiento cuando todas las unidades informáticas acceden a un canal de memoria. El hardware ofrece una solución a través de patrones de acceso eficientes de elementos de trabajo adyacentes que acceden a la memoria adyacente, llamados accesos de memoria combinados, que alcanzan el máximo rendimiento, pero muchos patrones de acceso pueden limitar el paralelismo y causar una pérdida de rendimiento. Los puntos de referencia informativos son clave para saber qué es generalmente rápido o lento en el hardware real. Los elementos de trabajo que cargan valores adyacentes son muy rápidos, mientras que la carga aleatoria es muy lenta, pero la ocultación de la latencia ayuda a mejorar la utilización general.
  
  
• 00:45:00 En esta sección, el orador explica la importancia de diseñar algoritmos y estructuras de datos teniendo en cuenta los accesos de memoria combinados. Mediante el uso de hechos y compensaciones de alto nivel, los desarrolladores pueden limitar el acceso aleatorio a la memoria y sesgar sus diseños para tener tantas instrucciones ALU como sea posible para permitir la ocultación de la latencia. El orador también explica que existen canales de memoria y ciertos patrones de acceso a la memoria pueden mejorar el rendimiento. Además, el orador sugiere las próximas discusiones sobre programación paralela, incluidas las operaciones atómicas y la cooperación de elementos de trabajo, y la medición del rendimiento de la GPU. El orador está actualmente buscando patrocinio para trabajos futuros en OpenCL.
  
  
• 00:50:00 En esta sección, el orador concluye el screencast sobre OpenCL GPU Architecture animando a los espectadores a ponerse en contacto con él para obtener ayuda en el aprovechamiento de la tecnología para un rendimiento superior sin necesidad de una amplia comprensión de los procesos subyacentes.

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Episodio 1 - Introducción a OpenCL

Episodio 1 - Introducción a OpenCL

En este video de introducción a OpenCL, David Gohara explica cómo OpenCL está diseñado para permitir un acceso fácil y eficiente a los recursos informáticos en diferentes dispositivos y hardware, lo que permite una informática de alto rendimiento con una variedad de aplicaciones, incluido el procesamiento de imágenes y videos, informática científica, imágenes médicas y fines financieros. OpenCL es una tecnología estándar abierta independiente del dispositivo que es particularmente eficiente para tareas paralelas de datos. El orador demuestra el poder de la tecnología OpenCL para reducir el tiempo de cálculo de los cálculos numéricos y destaca su potencial para la investigación científica y el uso general. Además, se alienta a los espectadores a unirse a la comunidad en línea para científicos que usan Mac, la organización de investigación de Mac y apoyar a la comunidad comprando artículos en la tienda de Amazon vinculada a su sitio web.

• 00:00:00 En esta sección, David Gohara presenta el concepto de OpenCL y sus especificaciones, que es un lenguaje informático abierto propuesto inicialmente por Apple en 2008. OpenCL está diseñado para tareas informáticas paralelas que requieren mucha potencia informática y se centra en utilizando múltiples núcleos para mejorar el rendimiento en lugar de aumentar la velocidad del reloj. El grupo Khronos mantiene la especificación OpenCL, lo que significa que para que cualquiera pueda usarlo, debe tenerlo implementado por alguien. El factor crítico es que OpenCL es una tecnología estándar abierta diseñada para aprovechar la potencia informática para mejorar el rendimiento informático.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador presenta OpenCL y su diseño para permitir el acceso a todos los recursos de los diversos dispositivos y hardware de una computadora para admitir cálculos paralelos de uso general, a diferencia de las aplicaciones de gráficos o DSP dedicadas. Está diseñado para ser independiente del dispositivo y garantiza la portabilidad del código entre implementaciones. Cualquier hardware puede convertirse en un dispositivo OpenCL si cumple con los requisitos mínimos de la especificación, incluidos CPU, GPU, chips DSP y procesadores integrados. OpenCL proporciona API limpias y simples para acceder a diferentes dispositivos y realizar computación de alto rendimiento con compatibilidad con el idioma c99, tipos de datos adicionales, funciones y calificadores integrados, y un marco de gestión de subprocesos para administrar tareas internas sin problemas. El objetivo principal de OpenCL es ser un marco eficiente, liviano y fácil de usar que no acapare los recursos del sistema.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador destaca la importancia de OpenCL al proporcionar pautas para diseñar nuevo hardware a medida que las personas desarrollan nuevos chips o piezas de hardware. OpenCL también garantiza ciertos valores de precisión y permite una amplia gama de aplicaciones, que incluyen computación científica, procesamiento de imágenes y videos, imágenes médicas y fines financieros. El orador explica que OpenCL está diseñado para la computación paralela de datos y es particularmente eficiente para tareas paralelas de datos, como tomar el valor absoluto de datos individuales y desenfocar imágenes usando un filtro de cuadro calculando la suma y el promedio de un conjunto de píxeles. en una caja.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el ponente explica cómo funcionan los cálculos paralelos de datos, específicamente con el procesamiento de imágenes como ejemplo. Cada cuadro de valores de píxeles se lee de la imagen y se escribe en un búfer de datos separado, lo que permite realizar un trabajo independiente sin preocuparse por la sincronización. OpenCL también está diseñado para funcionar junto con OpenGL, que es un lenguaje de programación de gráficos que puede compartir datos con OpenCL, lo que hace posible realizar visualizaciones y procesamiento de números complejos con poca sobrecarga de rendimiento. Sin embargo, OpenCL no es adecuado para problemas secuenciales, cálculos que requieren puntos de sincronización constantes o limitaciones dependientes del dispositivo.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el orador presenta OpenCL y explica cómo está diseñado para aprovechar el poder de cómputo en las computadoras de manera fácil y portátil. Menciona CUDA y cómo es una poderosa interfaz de programación para ejecutar cálculos en tarjetas gráficas, pero no es independiente del dispositivo y solo funciona en hardware NVIDIA. Sin embargo, el orador explica que los usuarios pueden usar tanto CUDA como OpenCL y que son prácticamente iguales cuando se trata de kernels. Además, el orador explica que OpenCL ya está implementado en Mac OS 10 Snow Leopard y se suministra como marco del sistema. Además, tanto Nvidia como AMD están trabajando en sus propias implementaciones de OpenCL, que pueden brindar acceso a otros sistemas operativos y plataformas.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el orador analiza la prevalencia de las GPU compatibles con OpenCL en las tarjetas que se envían actualmente, en particular en los productos de Apple, como el iMac de 24 pulgadas y algunos modelos de MacBook Pro. Señala que todas las tarjetas Nvidia son compatibles con OpenCL, con un envío estimado de 1 a 2 millones de tarjetas por semana. El orador explica cómo encaja OpenCL en el marco de Apple, ya que está estrechamente ligado a OpenGL y otras tecnologías de gráficos y medios. Además, explica por qué las GPU son ideales para procesar números, ya que cuentan con una alta escalabilidad y paralelismo de datos. A pesar de esto, existen limitaciones en la transferencia de datos desde la parte principal de la computadora a la tarjeta gráfica, ya que el bus PCI es mucho más lento que la memoria de la propia tarjeta gráfica.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el orador analiza algunos factores que se deben tener en cuenta al usar GPU con OpenCL, incluido el costo computacional del problema, el manejo y la depuración de errores, y los requisitos específicos de organización de datos. El orador elogia a OpenCL por ser una especificación abierta que permite un fácil acceso a los dispositivos y es portátil entre sistemas operativos y plataformas de hardware. Luego, el orador demuestra cómo hacer que el código pase de ejecutarse en la CPU a ejecutarse en la GPU usando un ejemplo de su programa que evalúa las propiedades electrostáticas de las moléculas biológicas.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, el orador presenta el poder de la tecnología OpenCL, que permite la utilización eficiente de los recursos computacionales en los cálculos numéricos. La demostración muestra el cálculo de un problema de valor límite en una sola CPU, que tarda aproximadamente 60 segundos en completarse. Cuando se ejecuta en 16 subprocesos, el tiempo de cálculo se reduce a 4,8 segundos. Luego, el orador demuestra el mismo cálculo en una GPU y el tiempo de cálculo se reduce a aproximadamente 180 milisegundos. Los resultados obtenidos de la GPU son idénticos a los obtenidos de la CPU, y el código utilizado en ambos cálculos es casi el mismo, con ligeras modificaciones para un mejor rendimiento. La demostración destaca las emocionantes posibilidades que abre la tecnología OpenCL para la ciencia y el uso general.
  
  
• 00:40:00 En esta sección del video, el orador sugiere algunas cosas a los espectadores. En primer lugar, habla sobre la comunidad en línea para científicos que usan Mac llamada organización de investigación de Mac y alienta a los espectadores a unirse. En segundo lugar, menciona otras dos series de tutoriales útiles, Cocoa for Scientists y X Grid Tutorials, que también están disponibles en su sitio web. Por último, pide a los espectadores que ayuden a la comunidad comprando artículos de la tienda de Amazon vinculada a su sitio web, ya que ayudaría con el costo de mantenimiento de servidores, hardware y otros gastos.

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Episodio 2 - Fundamentos de OpenCL

Episodio 2 - Fundamentos de OpenCL

Este video presenta el lenguaje de programación OpenCL y explica los conceptos básicos de cómo usarlo. Abarca temas como los diferentes tipos de memoria disponibles para un sistema informático, cómo asignar recursos y cómo crear y ejecutar un núcleo.

• 00:00:00 El primer podcast de esta serie presentó OpenCL y discutió los conceptos básicos del uso de una CPU y una GPU para procesar datos. Este podcast cubre la lista de tarjetas gráficas que son compatibles con el uso de OpenCL, además de explicar por qué las CPU son mejores para ocultar las latencias de memoria.
  
  
• 00:05:00 OpenCL es una plataforma para acelerar los cálculos en CPU y GPU. Los objetos que componen OpenCL incluyen dispositivos informáticos, objetos de memoria y objetos ejecutables. Los grupos de dispositivos son una estructura común para agrupar varios dispositivos informáticos.
  
  
• 00:10:00 Este video cubre las diferencias entre CPU y GPU, con un enfoque en los objetos de memoria OpenCL. Los tres tipos de objetos de memoria OpenCL son matrices, imágenes y ejecutables. El video también cubre cómo crear y usar núcleos OpenCL.
  
  
• 00:15:00 OpenCL es un poderoso lenguaje de programación utilizado para gráficos y computación paralela. OpenCL permite que el código se compile en tiempo de ejecución o precompilado, y los elementos de trabajo se agrupan en grupos de trabajo.
  
  
• 00:20:00 OpenCL es una potente API multiplataforma para computación GPU. El video de Fundamentos de OpenCL analiza los conceptos de rangos de ND y tamaños de grupos de trabajo, y cómo se relacionan en 2 y 3 dimensiones.
  
  
• 00:25:00 Este video cubre los conceptos básicos de OpenCL, incluidos los diferentes tipos de tipos de imágenes disponibles, la ejecución del núcleo, la administración de memoria y los espacios de direcciones.
  
  
• 00:30:00 En este video, el autor explica los diferentes tipos de memoria disponibles para un sistema informático, incluida la memoria global, la memoria constante, la memoria local y la memoria privada. La memoria global es el tipo de memoria más grande e importante, mientras que la memoria privada es para datos a nivel de kernel.
  
  
• 00:35:00 En este video, se explican los pasos básicos para usar OpenCL, incluida la inicialización de OpenCL, la asignación de recursos y la creación y ejecución de un kernel.
  
  
• 00:40:00 En este video, se discuten los conceptos básicos de OpenCL. El primer paso es la asignación y luego se escribe el código para enviar los datos a la tarjeta gráfica. El siguiente paso es la creación de programas y núcleos, donde se usa OpenCL para crear un programa y un núcleo específico. Finalmente, se ejecuta el programa.
  
  
• 00:45:00 En este video, el autor explica los pasos necesarios para crear un kernel en OpenCL. Cubre los conceptos básicos de OpenCL, como las dimensiones y los elementos de trabajo, y explica cómo poner en cola y ejecutar un kernel. También brinda una breve descripción general de la especificación Khronos OpenCL y el video de Barbara, que es muy recomendable.|
  
  
• 00:50:00 En este episodio, el anfitrión cubre los conceptos básicos de OpenCL, incluido cómo crear un programa simple y cómo usar la biblioteca de tiempo de ejecución de OpenCL.

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Episodio 3 - Creación de un proyecto OpenCL

Episodio 3 - Creación de un proyecto OpenCL

Este video proporciona una descripción general completa de las preguntas y preocupaciones comunes con respecto a OpenCL. Los temas cubiertos incluyen aritmética de doble precisión, programación orientada a objetos, tamaños globales y de grupos de trabajo, y problemas científicos que se pueden resolver con OpenCL. El orador enfatiza la importancia de seleccionar cuidadosamente los tamaños de los grupos de trabajo globales y locales, así como modificar los algoritmos y las estructuras de datos para adaptarse a las preferencias de diseño de datos de la GPU. El orador también brinda un ejemplo básico de codificación en OpenCL y explica cómo se pueden cargar y ejecutar kernels en un programa. Otros temas incluidos son el manejo de grandes números, la asignación de memoria y la administración de la cola de comandos. El video concluye con referencias a recursos adicionales para usuarios interesados en la multiplicación de vectores de matrices dispersas y la aritmética de precisión mixta.

• 00:00:00 En esta sección, cubriremos algunas preguntas comunes sobre OpenCL, incluyendo aritmética de doble precisión, programación orientada a objetos, tamaños globales y de grupos de trabajo, y problemas científicos que puede resolver con OpenCL. La doble precisión en la especificación de OpenCL es opcional y su soporte depende tanto de su hardware como de su implementación. Si tiene hardware que admite doble precisión, puede usar un pragma antes de emitir declaraciones para cálculos de doble precisión, pero si no lo hace, el comportamiento no está definido y podría generar varios problemas. La programación orientada a objetos se puede usar junto con OpenCL, pero es importante tener en cuenta las limitaciones del modelo de programación basado en C de OpenCL. Al elegir tamaños globales y de grupos de trabajo, es importante tener en cuenta las características de su algoritmo y el
  dispositivo específico en el que se está ejecutando. Finalmente, discutiremos los tipos de problemas científicos que puede resolver con OpenCL y cuándo podría ser una opción adecuada para sus necesidades.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador analiza la aritmética de doble precisión y su rendimiento en las GPU. Mientras que las operaciones de punto flotante de precisión simple pueden dar alrededor de 1000 gigaflops por segundo, las operaciones de punto flotante de precisión doble solo pueden dar alrededor de 90 gigaflops por segundo en las GPU, lo que resulta en un impacto de rendimiento de orden de magnitud. El orador sugiere usar aritmética de precisión mixta y emular aritmética de mayor precisión en dispositivos que no la admitan si es necesaria la doble precisión. Además, el orador señala que OpenCL no admite el paso de objetos complejos al kernel y, por lo tanto, en lenguajes como C++ y Objective C, los métodos pueden llamar a las rutinas de OpenCL pero no pueden pasar ningún objeto instanciado al kernel. Se pueden usar estructuras creadas a partir de tipos intrínsecos del lenguaje C o cualquiera de las extensiones compatibles con OpenCL, pero OpenCL no admite ninguna orientación de objeto de nivel superior.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador analiza los tamaños de los grupos de trabajo y cómo determinar cuál debe ser el tamaño del grupo de trabajo local, en particular en una GPU. El tamaño del grupo de trabajo local tiene que ser menor que el tamaño del grupo de trabajo global y debe dividirse en partes iguales. Sin embargo, en una CPU, el tamaño del grupo de trabajo local siempre debe ser uno porque los puntos de sincronización en una CPU para implementar la comunicación del grupo de trabajo son extremadamente costosos. El ponente recomienda que los tamaños de los grupos de trabajo globales y locales nunca sean inferiores al tamaño de un warp en el hardware de NVIDIA o un frente de onda en el hardware de ATI. Además, son preferibles las potencias de 2 o números pares y, a veces, puede valer la pena un poco de trabajo adicional, como rellenar los cálculos con ceros adicionales, para lograr una potencia de 2 del tamaño del grupo de trabajo local. En la implementación de Snow Leopard OpenCL, el tamaño máximo del grupo de trabajo local suele ser de alrededor de 512, y la cantidad máxima de subprocesos que se pueden ejecutar en un solo SM en el hardware de NVIDIA es de alrededor de 780-784.
  
  
• 00:15:00 En esta sección del video, el orador analiza el tamaño de los grupos de trabajo y cómo puede no haber ningún beneficio adicional al usar demasiados hilos. También tocan el concepto de dimensionar problemas en una, dos o tres dimensiones y cómo esto es útil para algunos problemas científicos. Se menciona la solución de algunos problemas científicos en las GPU y, si bien puede depender de implementaciones y estructuras de datos específicas, es posible hacer cosas como FFT, simulaciones de Monte Carlo y ecuaciones diferenciales parciales de manera muy eficiente en las GPU. Por último, el video aborda la necesidad de modificar algoritmos y estructuras de datos para adaptarse a las preferencias de diseño de datos de la GPU y enfatiza el hecho de que los cálculos no necesitan ejecutarse en un solo kernel o llamada de cola.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el orador analiza la posibilidad de dividir un cálculo en múltiples núcleos o poner en cola llamadas en OpenCL, aunque esto puede resultar en un impacto menor en el rendimiento. Explica esto usando el ejemplo de un algoritmo de gradiente conjugado, destacando que aunque es posible combinar pasos sucesivos en el algoritmo cuando se trabaja en una CPU, es ligeramente diferente cuando se trata de una GPU. El orador enfatiza que las operaciones de GPU deben invocarse explícitamente para cada paso individual. Sugiere llevar a cabo múltiples bucles de minimización de gradiente conjugado primero, seguido de una verificación para determinar si se ha logrado la convergencia deseada. Enfatiza la importancia de ejecutar tanto trabajo como sea posible sin interrupción y trae el ejemplo de la dinámica molecular y la electrostática como otros problemas que requieren consideraciones similares. En última instancia, pasa a un ejemplo de OpenCL y señala que es un ejemplo simple solo para familiarizar a la audiencia con la herramienta OpenCL y el código real.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el orador analiza algunas funciones clave del proyecto OpenCL que se mencionaron brevemente en episodios anteriores. La primera función es CL get device IDs, que identifica el tipo de dispositivo que está buscando, incluidos CPU, GPU, dispositivos aceleradores como FPGA y más. Una vez que se identifican los dispositivos, puede usar CL device get info para comprender sus propiedades, como el proveedor, el tamaño de la memoria global, los elementos de trabajo máximos y las extensiones admitidas, como la precisión doble. Después de compilar su programa, es posible que desee verificar el registro de compilación en busca de errores, ya que no puede compilar kernels fuera de OpenCL. El registro de compilación puede decirle qué salió mal, como un error de sintaxis o un tipo de datos incorrecto, y verificar las opciones y el estado de compilación.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el orador explica los diferentes tipos de búfer de memoria en OpenCL, incluidos los de solo lectura y lectura/escritura, así como la memoria de referencia en el host. Él sugiere que puede ser beneficioso poner en cola las escrituras para mejorar la eficiencia, utilizando la función de búfer de escritura CL y Q, que puede ser de bloqueo o no de bloqueo. El orador también aborda brevemente la ejecución de núcleos, la configuración de los argumentos del núcleo y el uso de tamaños de trabajo globales y locales. La implementación de OpenCL puede decidir un tamaño de trabajo local automáticamente, y el orador señala que este proceso ha funcionado de manera óptima en sus experimentos anteriores.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, el orador analiza algunos aspectos del ajuste del tamaño del trabajo local en la GPU experimentando con su valor según la funcionalidad específica del kernel, como el uso de memoria compartida. Con respecto a la lectura de los resultados, CL verdadero o CL falso significa que se trata de una lectura de bloqueo o que el programa no espera a que lleguen los resultados. Las lecturas de bloqueo se utilizan más comúnmente para garantizar la recuperación precisa de los resultados antes de que se utilicen para otros fines. propósitos Luego, el orador hace la transición a Xcode, describiendo el proyecto como un proyecto estándar de Xcode donde Open CL es el único marco requerido. Desglosa el código fuente y el kernel de OpenCL, y lo anota para mayor claridad. El kernel es un kernel ADD, que es simplista; sin embargo, sirve meramente como un propósito ilustrativo. El orador luego se sumerge en funciones como la información del dispositivo y el contexto y la configuración de la cola de comandos.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, el video explica cómo se pueden cargar los núcleos de OpenCL en un programa, ya sea como un archivo externo o como una cadena C. Si bien puede ser más limpio cargar kernels como archivos externos, el código puede ser más difícil de depurar en caso de que ocurra algún error. Por otro lado, cargar núcleos como cadenas C hace que sea más difícil para los usuarios ver el código y existen algunas opciones para proteger el código del núcleo. Además, el video explora las ventajas y desventajas de precompilar programas versus compilarlos justo a tiempo. Si bien la compilación previa puede ocultar el código del kernel, la ejecución de un programa en un hardware diferente puede requerir optimizaciones diferentes que no son posibles mediante la compilación previa. En general, el video enfatiza que existen ventajas y desventajas en ambas opciones y que los programadores deben evaluar cuidadosamente sus necesidades al seleccionar un método.
  
  
• 00:45:00 En esta sección, el orador explica el proceso de vincular el código al kernel CL para invocar y recuperar kernels como Saxby o ADD kernel. También se contempla la asignación de memoria, con la creación de buffers de entrada y de contenido, siendo el primero únicamente de lectura, mientras que el segundo almacenará los resultados y tendrá acceso de lectura-escritura. Una vez que se establecen los argumentos del núcleo, comienza la ejecución, con el tamaño de trabajo global establecido en la cantidad de elementos a procesar, que se muestran en una pantalla una vez que se devuelve el control al programa principal. La necesidad de una gestión cuidadosa de la cola de comandos es esencial, y el presentador explica la importancia de terminar la cola antes de continuar con las liberaciones de memoria. En general, la función presentada funcionó, dando un valor de entrada esperado de 32 en todos los ámbitos.
  
  
• 00:50:00 En esta sección, el orador analiza cómo manejar números grandes en el proyecto OpenCL y recuerda a los usuarios que tengan en cuenta la memoria disponible y que desactiven las impresiones cuando iteren a través de matrices grandes para evitar la sobrecarga de impresión. El orador también alienta a los usuarios a consultar un documento sobre multiplicación de vectores de matriz dispersa en GPU y otra presentación sobre aritmética de precisión mixta. Luego finaliza el podcast invitando a hacer preguntas y destacando que el próximo episodio probablemente cubrirá el diseño de datos, las deformaciones y el acceso a la memoria.

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Episodio 4 - Disposición y acceso a la memoria

Episodio 4 - Disposición y acceso a la memoria

Este episodio del tutorial se centra en el diseño y el acceso a la memoria, que son esenciales para maximizar el rendimiento de la GPU. El podcast cubre la arquitectura de la GPU, los clústeres de procesamiento de subprocesos y la fusión de la memoria, y explica cómo optimizar el uso de la GPU y ejecutar cálculos paralelos de manera eficiente. El orador también aborda los problemas de indexación y acceso a datos que pueden causar conflictos, y recomienda el uso de memoria compartida y lecturas fusionadas para mejorar el rendimiento. En general, el video enfatiza la importancia de comprender las funciones específicas de OpenCL y los tipos de datos intrínsecos para garantizar la compatibilidad y ofrece recursos para un mayor aprendizaje.

• 00:00:00 En esta sección del tutorial, la atención se centra en el diseño y el acceso a la memoria. Comprender estos conceptos es esencial para maximizar el rendimiento de las GPU, que requieren que los datos se distribuyan y se acceda a ellos de una manera específica. El podcast se centra en la perspectiva de la GPU, ya que las CPU son más indulgentes en el acceso a los datos, aunque la optimización del código para las GPU también puede beneficiar el rendimiento de la CPU. Además, el podcast cubre algunas tareas generales de mantenimiento y aborda preguntas sobre las llamadas a funciones dentro de los kernels y el uso de CL finish en ejemplos de código fuente anteriores. El podcast enfatiza la importancia de usar solo funciones especificadas por OpenCL y tipos de datos intrínsecos para garantizar la compatibilidad.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador analiza el uso de funciones como Rand o imprimir en funciones del kernel en la CPU. Si bien es posible usar estas funciones con fines de depuración, no se garantiza que funcionen en diferentes implementaciones y es posible que no sean portátiles. Los núcleos pueden llamar a funciones siempre que se puedan compilar en tiempo de ejecución como parte del código fuente del programa que contiene todos los núcleos. El orador también explica CL finish, que es un método para hacer que la CPU bloquee su ejecución hasta que todas las funciones dentro de la cola de comandos hayan regresado. Si bien puede ser útil para cronometrar el código, hace que la aplicación se detenga hasta que se completen todas las tareas, por lo que solo debe usarse cuando sea absolutamente necesario.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador analiza la arquitectura de la GPU, centrándose específicamente en el hardware de NVIDIA y cómo utiliza los clústeres de procesamiento de subprocesos para ejecutar los cálculos. Cada tarjeta gráfica tiene 10 de estos grupos, cada uno con 30 multiprocesadores de transmisión, que a su vez contienen ocho procesadores de transmisión, dos unidades funcionales especiales, una unidad de doble precisión y memoria local compartida. Al comprender estas agrupaciones, los desarrolladores pueden optimizar su uso de la GPU y ejecutar cálculos paralelos de manera eficiente. El orador utiliza la terminología de NVIDIA y alienta a los oyentes a tener en cuenta la relación entre subprocesos, elementos de trabajo, bloques de subprocesos y grupos de trabajo, que son todos aspectos importantes de la programación de OpenCL.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el orador analiza las diferentes terminologías utilizadas para los procesadores de transmisión, como los procesadores escalares, los procesadores de sombreado o los núcleos. La cantidad de núcleos en una tarjeta gráfica se refiere a la cantidad de procesadores de transmisión por multiprocesador de transmisión. El orador destaca que un núcleo en una GPU no es equivalente a un núcleo en una CPU, y Nvidia piensa en ellos por separado. La discusión también cubre unidades de funciones especiales para manejar funciones trascendentales, unidades de doble precisión para realizar aritmética de punto flotante de doble precisión y memoria compartida de memoria local utilizada para compartir datos entre procesadores de transmisión y bloques de subprocesos que se ejecutan en la GPU. El clúster de procesamiento de subprocesos se divide en 10 controladores que dan servicio a tres SM diferentes, y cada SM contiene ocho procesadores de transmisión que pueden ejecutar ocho bloques de subprocesos simultáneamente.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, se presenta el concepto de deformaciones en la programación de GPU, que son unidades organizativas que constan de 32 subprocesos que funcionan al unísono entre sí. Solo los subprocesos en el mismo bloque de subprocesos pueden compartir datos entre sí utilizando la memoria local compartida. Las deformaciones se dividen aún más en medias deformaciones, que constan de 16 hilos, debido a los requisitos de hardware. Las GPU son capaces de administrar una gran cantidad de subprocesos, y es importante tener subprocesos adicionales ejecutándose simultáneamente para ocultar la latencia de la memoria y otros retrasos. Las GPU tienen hardware dedicado para la gestión de subprocesos, lo que permite un cambio de contexto rápido. Cuantos más subprocesos, mejor, y se recomienda hacer que los tamaños de los grupos de subprocesos sean un poco más grandes para utilizar todos los subprocesos en una deformación y mejorar el rendimiento.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el instructor explica que cargar datos en la memoria local implica cargar 16 elementos, lo que equivale a 64 bytes, con cada subproceso responsable de cargar cuatro bytes. El instructor también explica la programación de instrucciones y el concepto de divergencia, donde la mitad de los subprocesos ingresan a un bloque de código y la otra mitad espera hasta que finaliza la primera mitad antes de ejecutar el suyo propio. Esto puede provocar la serialización y dividir la cantidad de subprocesos que pueden funcionar simultáneamente. La memoria local se divide en entradas de 4 bytes, con cada entrada dirigida a uno de los 16 bancos. Si una media urdimbre de 16 subprocesos accede a bancos individuales, puede evitar conflictos de bancos y acceder a la memoria compartida tan rápido como el archivo de registro.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el video analiza la fusión de memoria y cómo los subprocesos en un grupo de trabajo pueden cargar datos en forma cooperativa en la memoria compartida a través de la fusión de memoria, haciendo que las ubicaciones de memoria compartida registren archivos de manera efectiva. Luego, la discusión pasa al concepto de alineación de la memoria en relación con la memoria global y la extracción de datos en la memoria local. Las cargas desalineadas, las cargas permutadas y las cargas parciales son problemáticas, ya que evitan que el hardware detecte una carga fusionada, lo que da como resultado la serialización de cargas individuales en los registros. Para evitar esto, se recomienda cargar todos los datos en la memoria compartida incluso si no son necesarios para lograr una carga combinada alineada.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, el orador analiza el diseño de la memoria y el acceso a la programación CUDA. Explican que las cargas alineadas, específicamente las cargas fusionadas, son la forma más rápida de obtener datos de la memoria global en la memoria o registros locales. También explican que la memoria se divide en bancos para permitir que varios subprocesos accedan a ella simultáneamente, pero acceder al mismo banco puede provocar un conflicto de banco, lo que conduce a la serialización de datos y a un rendimiento reducido. Además, el orador señala que una excepción a los conflictos bancarios es cuando todos los subprocesos acceden a un solo banco, lo que da como resultado la transmisión de datos y no hay conflictos ni serialización.
  
  
• 00:40:00 En esta sección del video, el instructor habla sobre el diseño y el acceso a la memoria en aplicaciones de subprocesos múltiples. Él explica que los conflictos ocurren cuando varios subprocesos acceden al mismo banco para obtener la misma información, lo que resulta en un impacto en el rendimiento. Utiliza la transposición de la matriz como ejemplo para ilustrar los beneficios de usar la memoria compartida para el rendimiento y la importancia de leer y escribir en la memoria de manera combinada para evitar penalizaciones en el rendimiento. El instructor explica que, por lo general, se usa una media deformación y recomienda usar patrones de diseño de memoria que eviten conflictos para un rendimiento óptimo.
  
  
• 00:45:00 En esta sección, el orador aborda el tema de la inversión de índices o el intercambio de índices en la memoria de la GPU y cómo esto da como resultado una de dos opciones: acceso a la memoria no combinado o uno de los dos tiene que ser unco. Para superar este problema, los datos se leen de la memoria global mediante una lectura fusionada y se almacenan en la memoria compartida de forma fusionada. La memoria compartida es rápida y una vez que los datos están allí y suponiendo que no hay dos subprocesos accediendo a la misma información, cada subproceso puede acceder a su información única rápidamente. Los subprocesos cargan los datos que necesitan para transponer de manera cooperativa y toman posesión de esa parte de los datos mientras la escriben en la memoria global en una gran parte, lo que resulta en ganancias de rendimiento para el acceso a los datos dentro y fuera de la GPU.
  
  
• 00:50:00 En esta sección, el video analiza el uso de la transposición de matriz en la GPU y la importancia de combinar la memoria compartida con la fusión de memoria y la alineación de datos. La versión optimizada está disponible en el sitio web de Apple como un proyecto de Xcode llamado transposición de matriz. El video explica que si el paso es 16 y hay 16 bancos, cada elemento 0, 16, 32, etc. será reparado por el banco 0, lo que generará posibles conflictos entre bancos. Para resolver este problema y lograr una transposición de matriz de alto rendimiento, la memoria local debe rellenarse con un elemento, lo que da como resultado 17 valores cargados. El video sugiere que estos conceptos son conceptos básicos y, una vez entendidos, el espectador habrá avanzado un 95 % en la optimización del rendimiento de la GPU.
  
  
• 00:55:00 En esta sección, el orador promueve el sitio web de Mac Research y los recursos disponibles, que van desde tutoriales hasta tutoriales de expertos y debates de la comunidad. El sitio web es de acceso gratuito e incluye información sobre OpenCL y otros recursos para desarrolladores. El orador también menciona que hay una tienda de Amazon asociada con el sitio web y alienta a los usuarios a comprar productos a través de él para apoyar a Mac Research. El orador concluye afirmando que el próximo video se centrará en un ejemplo del mundo real con optimizaciones de código y kernel.

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Episodio 5 - Preguntas y respuestas

Episodio 5 - Preguntas y respuestas

En este video, el presentador responde preguntas sobre las GPU y la programación de OpenCL. Explican la estructura organizativa de las GPU, incluidos los núcleos, los multiprocesadores de transmisión y otras unidades. El concepto de conflictos bancarios y memoria local también se cubre en detalle, con un ejemplo de transposición de matriz utilizada para demostrar cómo pueden ocurrir los conflictos bancarios. El orador proporciona soluciones para evitar conflictos bancarios, incluido el relleno de la matriz de datos locales y la lectura de diferentes elementos atendidos por diferentes bancos. Finalmente, el orador promueve recursos en el sitio web de investigación de Mac y promete brindar un ejemplo del mundo real con técnicas de optimización en la próxima sesión.

• 00:00:00 En esta sección, el presentador de la serie de videos OpenCL abordó algunas preguntas y las respondió. La primera pregunta fue sobre la terminología y el diseño de la GPU, y el anfitrión usó una diapositiva de Nvidia para ilustrar la estructura organizativa de la GPU, incluidos los diez grupos de procesamiento de subprocesos y tres multiprocesadores de transmisión por grupo de procesamiento de subprocesos. La segunda pregunta fue sobre conflictos bancarios, que se mencionó brevemente en el episodio anterior. El anfitrión proporcionó una explicación más detallada, centrándose en un ejemplo específico de transposición de matriz y las condiciones que pueden conducir a conflictos bancarios. El episodio terminó con un agradecimiento al proveedor de hospedaje, Matias, por su gran servicio.|
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video explica el concepto de núcleos o procesadores escalares en las GPU. Estos núcleos realizan principalmente operaciones de ALU y FPU, pero su funcionalidad es diferente de los núcleos que se encuentran en las CPU. Cada multiprocesador de transmisión en la arquitectura de la serie 10 tiene ocho núcleos o procesadores de transmisión, y hay 240 núcleos en total, lo que constituye la potencia de procesamiento de la GPU. Las GPU tienen otras unidades como unidades de doble precisión y unidades de funciones especiales, entre otras. El video también cubre los conflictos bancarios y la memoria local y cómo afectan el acceso a la memoria en la memoria local, lo que genera conflictos bancarios. La explicación ayuda a aclarar la confusión con respecto a la diferente terminología utilizada para CPU y GPU.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el ponente explica el concepto de memoria local en el hardware actual, que se divide en 16 bancos, cada uno de los cuales tiene un kilobyte de longitud. El orador explica que las palabras sucesivas de 32 bits se asignan a bancos sucesivos, y dos o más accesos simultáneos al mismo banco dan como resultado la serialización del acceso a la memoria, lo que se denomina conflicto de banco. Sin embargo, el orador señala que si todos los subprocesos en un medio warp acceden exactamente al mismo banco o entrada, no se produce un conflicto de banco y hay un manejo especial para esa situación. Luego, el orador continúa explicando por qué se producirían conflictos de banco en el ejemplo de transposición de matriz presentado anteriormente, discutiendo la permutación a lo largo de la diagonal y las cargas fusionadas.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el orador analiza el problema del conflicto bancario que puede surgir cuando se realiza una transposición de matriz a través del ejemplo de una urdimbre, que consta de 32 hilos, divididos en dos mitades. Cada subproceso en un medio warp se asigna a un banco e, idealmente, cada subproceso debe leer y escribir en un banco específico. Sin embargo, cuando se realiza una transposición de matriz, los subprocesos en diferentes mitades de la urdimbre leerán del mismo banco, lo que provocará conflictos entre bancos. El ponente explica este tema a través de un diagrama y proporciona una explicación detallada con el ejemplo de la asignación de elementos a los bancos.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el orador analiza cómo sortear los conflictos bancarios cuando se trata de arreglos y memoria compartida en CUDA. Al rellenar la matriz de datos locales, con un valor adicional que nunca se usa, la memoria compartida aumenta de manera efectiva y esto evita los conflictos bancarios. Ahora todos los elementos de datos se leen de la memoria global combinados y alineados, pero se escriben en la memoria local sin alinear, lo que no genera ninguna penalización. Este proceso permite que cada subproceso se compense con uno y lea elementos sucesivos sin que todos se serialicen en el mismo banco, lo que aumenta el rendimiento. La transmisión está permitida si los subprocesos intentaban leer los mismos datos, pero al leer diferentes elementos, se produce la serialización.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el orador analiza cómo la solución a los conflictos bancarios implica leer diferentes elementos que son atendidos por diferentes bancos, en lugar del mismo. El problema principal que causa conflictos de banco en el ejemplo específico de la transposición de matriz es acceder a un desplazamiento igual al tamaño del banco que también es igual a la mitad del tamaño de la deformación. El orador también destaca varios recursos disponibles en el sitio web de investigación de Mac, incluida la serie de German Cormac sobre cómo escribir aplicaciones Cocoa y la serie de seminarios en línea de Nvidia sobre el uso de CUDA y OpenCL para la programación de GPU. El orador promete proporcionar un ejemplo del mundo real en la próxima sesión que reunirá todo, incluidas las técnicas de optimización, como el uso del teclado de memoria local y compartido.

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Episodio 6 - Optimización del kernel de memoria compartida

Episodio 6 - Optimización del kernel de memoria compartida

El video analiza la optimización del kernel de memoria compartida, particularmente en el contexto de un código utilizado para comprender las propiedades electrostáticas de las moléculas biológicas. El uso de puntos de sincronización y la comunicación entre elementos de trabajo en un grupo de trabajo son clave para realizar cálculos complejos para que el programa funcione de manera efectiva. Además, la memoria compartida, que trabaja de forma cooperativa y trae una gran cantidad de datos, permite un acceso más rápido a los datos de solo lectura y aumenta el rendimiento de los cálculos, lo que admite velocidades de acceso más rápidas. El ponente también destaca la importancia de evitar el cálculo de tratamiento ineficiente en el límite de una cuadrícula y la importancia del uso correcto de los puntos de sincronización, las barreras y la memoria compartida. Finalmente, enfatiza los matices de ejecutar OpenCL y brinda consejos sobre la optimización del sistema para el uso de GPU, con la demostración realizada en una Mac.

• 00:00:00 En esta sección, el orador analiza la optimización del kernel de memoria compartida y proporciona un ejemplo de cómo aprovechar la memoria compartida en un código del mundo real. Explica que la memoria compartida permite un acceso más rápido a los datos de solo lectura, lo que puede acelerar el rendimiento de los cálculos. El código de ejemplo, que se deriva de un programa utilizado para comprender las propiedades electrostáticas de las moléculas biológicas, destaca el uso de puntos de sincronización y la comunicación entre elementos de trabajo en un grupo de trabajo para realizar cálculos complejos. El objetivo general es mostrar cómo aprovechar las características del hardware para aumentar el rendimiento y la eficiencia.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el disertante discute la importancia de tratar eficientemente el cálculo en el límite de una cuadrícula, lo cual es conceptualmente aplicable a todo tipo de problemas. El cálculo implica calcular la contribución de todos los átomos en el modelo a todos y cada uno de los puntos de la cuadrícula, lo que se puede hacer utilizando un enfoque centrado en la cuadrícula o centrado en el átomo. Si bien el enfoque centrado en el átomo funciona bien en el cálculo en serie, puede ser ineficiente en un entorno paralelo debido a la sobrescritura de valores. Por lo tanto, el enfoque centrado en la cuadrícula es un mejor enfoque, ya que cada punto de la cuadrícula solo leerá datos, lo que facilita la optimización para las GPU, ya que no tienen acceso a bloqueos ni reducciones. El orador también menciona que mostrarán las diferencias de rendimiento entre CPU y GPU en este cálculo.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, se analizan la memoria compartida y el enfoque centrado en la cuadrícula. Se menciona que durante el cálculo, el valor del punto de la cuadrícula se modifica, pero solo necesita tener una instantánea o una copia de los valores para todos estos puntos de la cuadrícula. Con la GPU, los puntos de la cuadrícula pueden trabajar de forma cooperativa para traer una gran cantidad de datos, lo que aumenta el rendimiento de la velocidad de acceso a los datos. Este enfoque no requiere bloqueos, y todos los puntos de la cuadrícula cuando se complete el cálculo se actualizarán por completo, lo que evita que los puntos de la cuadrícula tomen otros valores. La parte central del código es efectivamente la misma y la iteración de la cuadrícula se convierte en el segundo rango, que es igual al número de puntos de la cuadrícula. También se introduce el concepto de memoria compartida, que permite que los subprocesos traigan datos en franjas más grandes, lo que les permite a todos acceder a los datos lo más rápido posible.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el orador presenta la memoria compartida y explica cómo funciona. La memoria compartida tiene un límite de 16 kilobytes de espacio utilizable por SM, que deben compartir los procesadores escalares. Por lo general, el problema no se aborda a nivel de byte por byte, sino que utiliza flotantes o enteros, lo que significa que, por lo general, hay menos elementos utilizables en la memoria compartida. El orador explica que han asignado un bloque de memoria compartida cinco veces el tamaño local (64 elementos), lo que les da un bloque de 1280 bytes que se utilizará por grupo de trabajo, con cada grupo de trabajo de 64 elementos de ancho. Explican que dividen este bloque en cinco grupos y brindan instrucciones sobre cómo indexar estos datos mediante compensaciones.
  
  
• 00:20:00 En esta sección del video, el orador explica un método para optimizar los kernels de memoria compartida. Explica que el código tiene una medida de seguridad para ajustar el tamaño local de los átomos si el número total de átomos no es un múltiplo del tamaño local. El orador señala que hay un error de rendimiento en el código y desafía a los espectadores a encontrarlo. El código se divide en dos grupos, donde el primero es un cajón de sastre para asegurarse de que todo está bien, y el segundo es una operación de copia usando memoria compartida. El hardware detecta que todos los subprocesos acceden a datos de la memoria global con direcciones secuenciales y realiza una carga fusionada completa en la memoria, lo que golpea la primera barrera. Luego, el orador analiza la necesidad de una barrera y muestra una diapositiva que ilustra el proceso a través del cual los medios warps dan servicio a la carga desde la memoria compartida.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, se discute la importancia de usar barreras en la optimización del kernel. Se necesita una barrera para garantizar que todos los datos necesarios se carguen en la memoria compartida antes de que cualquier elemento de trabajo en un grupo de trabajo pueda continuar con la siguiente etapa. Sin barreras, los valores obtenidos serán incorrectos. El código para el cálculo se ejecuta al unísono; sin embargo, evita los conflictos bancarios al permitir la transmisión cuando todos los subprocesos de un grupo de trabajo acceden al mismo elemento en la memoria compartida. La barrera también ayuda a evitar que se sobrescriban los datos en la memoria compartida al garantizar que todos los warps terminen sus cálculos antes de que se escriban nuevos datos en la memoria compartida. También se muestra la demostración del proyecto Xcode y cómo se ejecuta para proporcionar una mejor comprensión de los conceptos discutidos.
  
  
• 00:30:00 En esta sección del video, el presentador analiza las herramientas y configuraciones necesarias para optimizar el rendimiento del kernel. El presentador menciona el uso de LLVM GCC 4.2 clang 1.0 con OpenMP para compatibilidad con OpenMP y se asegura de que las optimizaciones periódicas estén activadas. Luego, el video continúa con los cálculos principales, incluida la generación y el relleno de memoria, el cálculo escalar y la ejecución del cálculo escalar de la CPU en paralelo con OpenMP. Finalmente, se presenta el cálculo de GPU optimizado, junto con un proceso de limpieza. El video también incluye fragmentos de código para rutinas de utilidades, como información sobre dispositivos de impresión e información sobre cómo consultar problemas de archivos del kernel.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, el orador explica los pasos involucrados en la configuración del kernel para el programa mdh, que incluye la asignación de memoria para la memoria compartida y la memoria que escribirá los datos. El tamaño del trabajo global es igual a la cantidad de puntos de cuadrícula ajustados y el tamaño del trabajo local es 64. El orador menciona que el tamaño del grupo de trabajo es una cuestión de prueba y error y OpenCL puede dar una recomendación sobre lo que cree que es un buen trabajo. tamaño del grupo. Sin embargo, al jugar con diferentes tamaños de grupos de trabajo, el orador encontró que 64 funcionaba mejor. El orador señala que aunque la configuración de OpenCL puede requerir más trabajo en comparación con OpenMP, las mejoras de rendimiento en el código GPU optimizado hacen que valga la pena seguir usando GPU.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, el orador ejecuta cálculos escalares en la CPU y muestra que tarda 32 segundos, pero en 16 CPU tarda unos 25 segundos, lo que demuestra una aceleración de 10x. Cuando se ejecuta en la GPU, tarda 1,2 segundos, 20 veces más rápido que en una sola CPU. Además, los números obtenidos de los cálculos de la CPU y la GPU fueron idénticos, lo que demuestra que vale la pena optimizar el código para la GPU. El orador advierte a los usuarios que tengan cuidado al ejecutar ejemplos en un sistema con una sola tarjeta gráfica, ya que puede parecer que se congela debido a la falta de interrupción preventiva en una tarjeta gráfica.
  
  
• 00:45:00 En esta sección, el orador analiza algunos problemas potenciales que pueden ocurrir al ejecutar OpenCL y aconseja a los usuarios que sean cautelosos. Recomienda tener dos tarjetas gráficas si es posible y asignar una para mostrar y la otra para manejar OpenCL. El orador también señala que si el sistema se atasca, los usuarios pueden ingresar mediante SSH y eliminar el proceso para recuperar el control. Recuerda a los usuarios que toda la información está disponible en el sitio web de investigación de Mac, donde también pueden suscribirse al podcast y apoyar a la organización sin fines de lucro a través de una tienda de Amazon. Finalmente, alienta a los oyentes a visitar el sitio web del grupo Chronos, que proporciona recursos valiosos sobre la especificación OpenCL.

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AMD Developer Central: serie de seminarios web de programación OpenCL. 1. Introducción a la Computación Paralela y Heterogénea

1-Introducción a la Computación Paralela y Heterogénea

El orador en este video de YouTube brinda una descripción general de la computación paralela y heterogénea, que implica combinar múltiples componentes de procesamiento como CPU y GPU en un solo sistema. Se analizan los beneficios de los sistemas relacionados con la fusión en un chip, que simplifican el modelo de programación para la computación paralela y heterogénea y permiten un alto rendimiento al tiempo que reducen la complejidad. El orador también analiza diferentes enfoques como el paralelismo de datos y el paralelismo de tareas, los lenguajes de programación para modelos de programación paralela y las compensaciones entre las GPU MDS y las CPU Intel.

El video cubre los desarrollos recientes en computación paralela y heterogénea, con un enfoque en nuevas arquitecturas como Sandy Bridge de Intel. Sin embargo, actualmente no existe una solución clara a la cuestión del modelo de programación. AMD e Intel están encabezando los avances, pero se espera que el campo continúe progresando con el tiempo.

• 00:00:00 En esta sección del video, Benedict Gaster, un arquitecto del lado de la programación en AMD, brinda una descripción general de la computación heterogénea y su importancia en la programación paralela. Explica la terminología utilizada en la computación paralela, como el paralelismo y la concurrencia, antes de analizar los aspectos de hardware y software de la computación heterogénea. Señala que AMD se está moviendo hacia arquitecturas basadas en la fusión donde la GPU y la CPU están en el mismo silicio, y brinda una idea de su visión para la programación paralela. Además, indica que OpenCL es similar a CUDA y que es un lenguaje paralelo de datos diseñado para ejecutarse eficientemente en GPU.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador analiza el concepto de paralelismo en la informática, donde partes de un cálculo son independientes y se pueden ejecutar simultáneamente para aumentar el rendimiento. Esto contrasta con la concurrencia, que es una abstracción de programación que permite la comunicación entre procesos o subprocesos que potencialmente podrían permitir el paralelismo, pero no es un requisito. La computación heterogénea también se presenta como un sistema compuesto por dos o más motores de cómputo con diferencias estructurales significativas. El orador señala que las GPU son un ejemplo de tales motores, siendo la falta de grandes cachés una diferencia notable con respecto a las CPU.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador presenta la idea de computación paralela y heterogénea, que implica combinar múltiples componentes de procesamiento, como CPU y GPU, en un solo sistema unificado. Si bien las CPU son buenas con baja latencia, la GPU es ideal para procesos paralelos de datos. El desafío es administrar el costo y el rendimiento de estos componentes juntos, especialmente porque el bus PCIe tradicional crea un cuello de botella entre ellos. La solución es integrar los componentes en un solo troquel de silicio con memoria compartida. Si bien los compiladores pueden facilitar cierto paralelismo, el orador aboga por modelos explícitos de programación paralela para lograrlo por completo.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el orador explica la evolución de las arquitecturas informáticas de los procesadores de un solo núcleo a los procesadores de múltiples núcleos, y ahora a la era heterogénea con las GPU. Si bien las arquitecturas de estilo SMP se convirtieron en un desafío debido a los problemas de potencia y escalabilidad, las GPU ofrecen un paralelismo de datos amplio y de bajo consumo con abundante paralelismo de datos, lo que las hace adecuadas para la computación de alto rendimiento. Sin embargo, los modelos de programación y los gastos generales de comunicación aún presentan desafíos, y se necesita una combinación de procesamiento de CPU y GPU para un rendimiento óptimo de la aplicación.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el orador analiza la evolución del ancho de banda y la memoria en los dispositivos GPU, y reconoce que el ancho de banda de la memoria está aumentando, pero no al mismo ritmo que los fracasos. Argumenta que, si bien la GPU puede lograr mucho de lo que puede lograr una CPU, todavía se necesita un enfoque equilibrado, ya que la CPU x86 posee el universo del software, y no todas las aplicaciones surgirán repentinamente como aplicaciones paralelas. La GPU sigue cambiando las reglas del juego, pero es necesario unir los dos dispositivos para obtener los beneficios clave sin sacrificar el uno al otro.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el orador analiza los beneficios de los sistemas relacionados con la fusión en un chip (SoC) y cómo integran diferentes tipos de dispositivos en un solo chip que brinda lo mejor de ambos mundos. También se presenta la PC basada en APU de fusión, donde la GPU de fusión se mueve dentro de un solo troquel, lo que permite un aumento significativo en el ancho de banda de la memoria entre la CPU y la GPU. La GPU y la CPU fusionadas comparten la misma memoria del sistema, fusionando los dos dispositivos. El orador también aborda preguntas sobre lenguajes de programación funcionales puros, su influencia en los lenguajes existentes y el uso de GPU para manejar tareas de CPU.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el orador analiza el potencial de las GPU de fusión futuras para simplificar el modelo de programación para la computación paralela y heterogénea y permitir un alto rendimiento al tiempo que reduce la complejidad. Aunque puede haber compensaciones en términos de latencia y ancho de banda de la memoria, las GPU de fusión ofrecen capacidades de procesamiento en factores de forma móviles con memoria compartida para CPU y GPU, lo que elimina la necesidad de múltiples copias y mejora el rendimiento. La escalabilidad de la arquitectura la hace adecuada para una variedad de plataformas, desde dispositivos móviles hasta centros de datos, y aunque la primera generación de APU puede no resolver completamente el problema de los gigaflops por ancho de banda de memoria, el potencial futuro para simplificar la programación y lograr un alto rendimiento permanece. prometedor.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, el ponente habla sobre cómo el software en un mundo heterogéneo afecta la programación. El futuro es paralelo, lo que significa que la programación tendrá que adaptarse al paralelismo, que tiene numerosas respuestas diferentes. Hay una variedad de lenguajes disponibles para modelos de programación paralela, como aquellos que usan API de subprocesos de granularidad gruesa o aquellos que se enfocan en abstracciones. El orador también señala que el paralelismo en la programación proviene de la descomposición de tareas y descomposiciones de datos, y que los modelos y tiempos de ejecución basados en tareas deberán tener estas características para crear dependencias entre tareas, comunicarse entre ellas y realizar el equilibrio de carga para acelerar. arriba de cómputo. La mayoría de los ejemplos de estos hoy en día son para la CPU, ofrecidos por compañías como Intel y Apple, mientras que la red reciente de .Microsoft para el tiempo de ejecución es la más destacada para las perspectivas de lenguaje administrado.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, el orador analiza diferentes enfoques de la computación paralela, centrándose específicamente en el paralelismo de datos y el paralelismo de tareas. El paralelismo de datos implica trabajar en elementos independientes en paralelo, como los sistemas de partículas en un juego, mientras que el paralelismo de tareas implica piezas de trabajo independientes que necesitan comunicarse entre sí. El orador menciona lenguajes populares para estos enfoques, incluidos OpenCL, CUDA y OpenMP. El orador también sugiere que una combinación de estos dos enfoques, conocida como paralelismo trenzado, puede convertirse en el modelo de programación emergente del futuro. El orador enfatiza la necesidad de fusionar estos diferentes modelos para llevar el paralelismo a la programación principal.
  
  
• 00:45:00 En esta sección, el orador analiza si OpenCL se puede usar para programar CPU y, si bien es posible tener portabilidad del idioma fuente, la portabilidad del rendimiento es un problema. Por ejemplo, una gran cantidad de subprocesos en una GPU tiene sentido mientras que en una CPU, tener solo un subproceso ejecutándose en un núcleo es más efectivo. Además, las herramientas de depuración para las GPU están mejorando, pero aún pueden ser complicadas, y aunque es bastante factible que el núcleo de la GPU en una APU pueda manejar todas las tareas de la GPGPU mientras que la GPU discreta maneja los gráficos, la distribución exacta es difícil de predecir.
  
  
• 00:50:00 En esta sección, el ponente responde varias preguntas relacionadas con la computación paralela y heterogénea. Una de las preguntas es si OpenCL se puede usar en GPU Nvidia. El orador confirma que Nvidia es compatible con OpenCL y que puede ejecutarse en todas sus GPU de la misma familia que CUDA. Otra pregunta es qué tan diferente es la GPU de fusión de la GPU discreta, y la respuesta es que son muy similares, pero hay ligeras diferencias según el diseño del procesador y el silicio. El orador también menciona que hay una extensión OpenCL para CPU y GPU de memoria compartida, que permite cero copias entre los dos. Cuando se le preguntó acerca de la aparición de OpenCL en el espacio móvil, el orador confirma que todos los principales proveedores están involucrados en el desarrollo de OpenCL para el espacio móvil y que pronto estará disponible la implementación. Por último, el orador compara Fusion con Intel Sandy Bridge y afirma que son similares en sus diseños de SOC y sistemas fuertes y heterogéneos.
  
  
• 00:55:00 En esta sección, el orador analiza las compensaciones entre las GPU MDS y las CPU Intel y menciona que ambas tienen sus beneficios. También abordan los modelos de programación y cómo tanto CUDA como OpenCL tienen soporte para CPU. El orador continúa hablando sobre las aplicaciones que podrían aprovechar esta tecnología, como la extracción de datos, el procesamiento de imágenes y la aceleración de sistemas basados en la física y la IA. También mencionan que las aplicaciones tradicionales de supercomputación podrían beneficiarse de operaciones aceleradas como la multiplicación de matrices. El ponente concluye afirmando su creencia en la aparición de estos sistemas heterogéneos y cómo darán forma al futuro de la informática.
  
  
• 01:00:00 En esta sección, el orador analiza los avances realizados en la computación paralela y heterogénea, particularmente en términos de nuevas arquitecturas como Sandy Bridge de Intel. Sin embargo, todavía falta una respuesta completa a la pregunta del modelo de programación. Empresas como AMD e Intel han liderado el camino, pero se espera que los avances continúen con el tiempo.