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AMD Developer Central: Serie de seminarios web sobre programación OpenCL.2. Introducción a OpenCL



2- Introducción a OpenCL

Este video proporciona una introducción detallada a OpenCL, una plataforma para computación paralela que puede usar CPU y GPU para acelerar los cálculos. Los programas escritos en OpenCL se pueden ejecutar en diferentes dispositivos y arquitecturas, lo que permite la portabilidad del código en diferentes plataformas. El video analiza los diferentes modelos de ejecución en OpenCL, incluido el paralelismo de datos y tareas, y también cubre los diferentes objetos y comandos utilizados en OpenCL, como objetos de memoria, colas de comandos y objetos del kernel. El video también profundiza en las ventajas y limitaciones del uso de OpenCL, como la necesidad de una administración de memoria explícita y el potencial de mejoras de rendimiento significativas en programas paralelos.

  • 00:00:00 En esta sección, el orador presenta OpenCL y su capacidad de usar CPU y GPU para acelerar los cálculos paralelos, lo que resulta en aumentos de velocidad significativos. Aunque a veces se citan números como 100X o 1000X, de manera realista, se esperan aceleraciones de alrededor de 10-20X para programas optimizados. OpenCL puede escribir código portátil en diferentes dispositivos y arquitecturas; por lo tanto, los programas escritos para las GPU de AMD normalmente también pueden ejecutarse en las GPU de NVIDIA. Con la implementación de AMD, se proporciona la implementación de CPU y GPU de OpenCL, a diferencia de algunas de las implementaciones de otros competidores. La sección finaliza con una descripción general de la computación heterogénea y cómo encaja OpenCL en ella.

  • 00:05:00 En esta sección, el orador brinda una introducción a OpenCL, que es una plataforma detallada y de bajo nivel que puede ser gratificante en términos de rendimiento si la aplicación tiene las características adecuadas. OpenCL es un modelo basado en plataforma que consta de una API de host, un modelo de dispositivos conectados y un modelo de memoria. Los dispositivos se ven como una colección de unidades de cómputo, y cada unidad de cómputo se divide en elementos de procesamiento que se ejecutan en SIMD. El modelo de ejecución se basa en la noción de kernel, que es la unidad de código ejecutable que se puede ejecutar en paralelo en múltiples datos. Además, OpenCL proporciona un conjunto de colas que permiten la ejecución asincrónica de operaciones de lectura y escritura y la ejecución del núcleo, que pueden estar en orden o fuera de orden.

  • 00:10:00 En esta sección, el orador analiza los dos principales modelos de ejecución en OpenCL: paralelismo de datos y paralelismo de tareas. El modelo paralelo de datos es el más eficiente para la ejecución en GPU e implica un dominio de cálculo de N dimensiones en el que cada elemento individual se denomina elemento de trabajo que puede ejecutarse potencialmente en paralelo. La ejecución de los elementos de trabajo se puede agrupar en dimensiones locales llamadas grupos de trabajo que se ejecutan en una de las unidades de cómputo disponibles. El orador también explica cómo el bucle está implícito en el mundo paralelo de datos de OpenCL y cómo se usa la rutina de obtención de identificador global para indexar en a y b.

  • 00:15:00 En esta sección, el orador analiza la memoria local, que es similar a un caché y es administrada por el usuario, tiene una latencia baja y es más rápida que la memoria global. La función de sincronización permite que los elementos de trabajo escriban en una ubicación de memoria, esperen a que se completen y luego hagan que otro elemento de trabajo lea esa ubicación de memoria y obtenga el valor escrito por el elemento de trabajo anterior. La sincronización solo se puede realizar dentro del grupo de trabajo. OpenCL también admite el paralelismo de tareas, ejecutado por un único elemento de trabajo, y se beneficia del uso del modelo de colas de OpenCL y las funciones de sincronización de la API del host, lo que permite el código compilado de forma nativa. OpenCL se diferencia de C en que la jerarquía de memoria de GPU particulares está explícitamente expuesta, y el programador puede inducir un orden y consistencia de los datos mediante el uso de operaciones de barrera y sincronización.

  • 00:20:00 En esta sección, el orador analiza las ventajas de OpenCL, como sus poderosas capacidades de rendimiento. Sin embargo, señalan que la gestión de la memoria en OpenCL requiere operaciones explícitas, lo que podría ser complicado y requiere una cuidadosa consideración del algoritmo. El modelo de compilación se basa en OpenGL y tiene un modelo de compilación en línea que permite pasar secuencias o cadenas de código fuente de OpenCL para compilar en línea. OpenCL se construye alrededor del contexto, una colección de dispositivos y objetos de memoria, y las colas se usan para enviar trabajo a un dispositivo particular asociado con el contexto. Los objetos de memoria son búferes, que son bloques unidimensionales de memoria que se pueden considerar como matrices.

  • 00:25:00 En esta sección, el orador explica los diferentes objetos de OpenCL, incluidos los objetos de memoria, imágenes, programas y núcleos. Los objetos de memoria pueden ser búferes o tipos de imágenes, donde las imágenes tienen una implementación de hardware para optimizar el acceso. Los programas que definen los núcleos para su ejecución se pueden construir y extraer, y los valores de los argumentos del núcleo se pueden establecer utilizando objetos del núcleo. Las colas de comandos se utilizan para poner en cola kernels y otros comandos para su ejecución. Además, los eventos de OpenCL son útiles para crear dependencias entre comandos y consultar el estado de los comandos. El orador también da ejemplos de cómo consultar dispositivos y sus ID.

  • 00:30:00 En esta sección, el orador explica cómo OpenCL devuelve códigos de error y objetos. Si una función devuelve un objeto CL, devolverá ese objeto como resultado. Pero si no devuelve un objeto CL, devolverá el código de error como resultado. Se analiza el contexto y cómo se asigna la memoria a nivel de contexto, lo que significa que los búferes y las imágenes se comparten entre dispositivos. El orador también menciona la función CL get X info, específicamente CL get info del dispositivo, que permite a los desarrolladores consultar las capacidades del dispositivo para determinar qué dispositivo es el más adecuado para el algoritmo. Finalmente, el orador analiza los búferes y las imágenes, y cómo los núcleos pueden acceder a ellos, junto con las restricciones en el acceso a las imágenes.

  • 00:35:00 En esta sección, el orador analiza cómo asignar búferes e imágenes en OpenCL, incluso cómo describir cómo se accederá a los búferes y los beneficios de usar imágenes. El orador también explica cómo acceder a datos de objetos de memoria usando comandos explícitos y cómo poner comandos en cola en una cola. Además, el video explica cómo mapear una región y transferir datos entre búferes, así como las ventajas y desventajas de usar unidades DMA. La sección concluye discutiendo el programa y los objetos del núcleo y estableciendo valores de argumento.

  • 00:40:00 En esta sección, el orador analiza el despacho y las dependencias en OpenCL. Explican cómo se ejecutará el envío según el dominio o la cuadrícula de ejecución, y cómo se pueden configurar las dependencias para garantizar que las cosas no se superpongan entre sí. El orador también explica los argumentos del comando NQ, que tienen en cuenta la cantidad de eventos en la lista de espera y el evento asociado con el comando. Finalmente, el disertante brinda una descripción general del lenguaje OpenCL C, que se basa en C y tiene ciertas restricciones y adiciones, como tipos de vectores y primitivas de sincronización. El lenguaje permite elementos de trabajo y grupos de trabajo, así como calificadores de espacio de direcciones y funciones integradas.

  • 00:45:00 En esta sección, el orador brinda una breve descripción general de OpenCL y sus características, como los diferentes espacios de direcciones, tipos de vectores y tipos escalares que se pueden usar en los núcleos de programación. También discuten cómo crear objetos de memoria y construir y ejecutar programas utilizando la API de OpenCL. Luego, el orador aborda una pregunta sobre cómo el paralelismo de datos en OpenCL difiere del desenrollado de bucles en los compiladores.

  • 00:50:00 En esta sección, el ponente explica el concepto de ejecución paralela de datos y las dificultades de los componentes para hacerlo de manera eficiente. También enfatiza la necesidad de paralelizar explícitamente los programas para OpenCL o cualquier otro modelo. El inq_marker es otro tema que se cubre y cómo es útil en señales fuera de orden. El orador reitera que la memoria constante significa que los valores son constantes y se usa en GPU especiales para cargar en una memoria constante muy rápida, que es de solo lectura. Sugiere consultar OpenCL Zone en el sitio web de MD para obtener más información sobre OpenCL y la programación paralela. Por último, habla de cómo get_global_ID(0) devolvería el mismo valor para cada llamada del núcleo.

  • 00:55:00 En esta sección, el orador explica que cuando dos aplicaciones diferentes se ejecutan y tratan de usar OpenCL en la misma máquina, todas las implementaciones actuales compartirán el hardware y el SO multiplexará las aplicaciones. Recomiendan usar perfiladores visuales para OpenCL, como el complemento de Visual Studio o la versión de línea de comandos de Linux, que permiten consultar información sobre id Hardware. La sobrecarga de cargar datos en el objeto de imagen o en el búfer dependería del dispositivo, donde transferirlos a través del bus PCIe tendría una mayor latencia. Finalmente, el orador mencionó que la nueva serie de GPU AMD 680 cien y las mejores prácticas de programación para ellos es similar a la arquitectura Evergreen, en la que se basan.
 

AMD Developer Central: serie de seminarios web de programación OpenCL. 3. Arquitectura GPU



3 - Arquitectura GPU

Este video brinda una descripción general de la arquitectura de la GPU y toma nota de los orígenes y el uso principal de las GPU como procesadores de gráficos. Las GPU están diseñadas para procesar píxeles con un alto grado de paralelismo, en contraste con las CPU diseñadas para procesamiento escalar con canalizaciones de baja latencia. La arquitectura de las GPU está optimizada para tareas específicas de gráficos, que pueden no ser adecuadas para el cálculo de propósito general. El orador explica cómo la GPU maximiza el rendimiento de un conjunto de subprocesos en lugar de minimizar la latencia de ejecución de un solo subproceso. También se analiza la arquitectura del bloque del motor GPU, incluidos los recursos compartidos de datos locales, los frentes de onda y los grupos de trabajo. El video explora varias características de la arquitectura GPU que ayudan a aumentar la cantidad de paquetes que puede hacer el compilador, incluida la emisión de operaciones dependientes en un solo paquete y la compatibilidad con contadores dependientes con participación beta global. Aunque los diseños de los núcleos de GPU y CPU pueden ser similares, sus cargas de trabajo deberán converger para que tengan diseños similares.

En este vídeo sobre arquitectura GPU, el ponente profundiza en el concepto de barreras y su función. Cuando un grupo de trabajo contiene varios frentes de onda en una GPU, se utilizan barreras para sincronizar estos frentes de onda. Sin embargo, si solo existe un frente de onda de trabajo en un grupo, las barreras pierden sentido y se reducen a no operaciones.

  • 00:00:00 En esta sección, los presentadores presentan el propósito del seminario web, que es brindar una descripción general de la arquitectura de GPU desde una perspectiva diferente en comparación con el enfoque tradicional de describir la arquitectura de bajo nivel o las optimizaciones. Los presentadores tienen como objetivo poner la arquitectura de la GPU en contexto discutiendo sus orígenes y el caso de uso principal como procesadores de gráficos. Explican cómo las GPU están diseñadas para procesar píxeles con un alto grado de paralelismo, que es diferente de las CPU diseñadas para procesamiento escalar con canalizaciones de baja latencia. Los presentadores también mencionan cómo la arquitectura de las GPU puede no ser adecuada para el cómputo de propósito general debido a sus bloques de hardware optimizados diseñados para acelerar tareas específicas de gráficos.

  • 00:05:00 En esta sección, aprendemos sobre la ejecución de programas de fragmentos que son independientes y se relacionan con un solo píxel, escritos en GLSL o HLSL, y cómo este patrón de programación permite un paralelismo eficiente sin análisis de dependencia ni comunicación entre píxeles. El hardware está diseñado para ejecutar código de sombreado en varios píxeles a la vez, lo que se conoce como frente de onda, pero con el problema del código de bloque y las bifurcaciones. El problema surge cuando todas las ramas van de la misma manera, lo que causa un problema, pero el hardware genera una máscara para garantizar que todos los píxeles ejecuten la misma instrucción.

  • 00:10:00 En esta sección, el orador analiza cómo la ejecución de Cindy requiere instrucciones simples y el uso de instrucciones vectoriales. Si bien las instrucciones vectoriales pueden ser generadas por hardware o un compilador, puede hacer que el desarrollo sea engorroso y difícil debido a la necesidad de empaquetar manualmente diferentes operaciones, enmascarar ramas y codificar a mano con cuidado. Por otro lado, programar la ejecución de Cindy usando instrucciones vectoriales tiene el riesgo de hacer pensar al desarrollador que los carriles se bifurcan de forma independiente, lo cual no es cierto. A pesar de esto, aún es más fácil pensar para los programadores y para las GPU AMD actuales, el enmascaramiento está controlado por hardware. Es importante tener esto en cuenta para la computación, que es el propósito de la charla, ya que puede afectar el rendimiento, especialmente con la divergencia de ramas en Waveland más amplio.

  • 00:15:00 En esta sección, el orador analiza los aspectos visibles de las arquitecturas de GPU que se basan en la computación de rendimiento, lo que significa que si un vector de instrucciones se detiene en una GPU, lo que puede suceder si la adición de coma flotante tarda algunos ciclos en completo, la misma instrucción se puede usar para cubrir el tiempo de bloqueo en el siguiente vector, lo que hace que la decodificación de instrucciones sea más eficiente. El orador explica que en lugar de aumentar el ancho del vector, lo que puede reducir la utilización de las ALU, varios frentes de onda pueden colarse en instrucciones de otros subprocesos en ejecución, lo que brinda la probabilidad de no detenerse simplemente mientras se espera que las unidades de textura devuelvan los datos de la memoria. Sin embargo, un solo frente de onda tarda más en ejecutarse de esta manera debido a cómo funciona la arquitectura.

  • 00:20:00 En esta sección, el video explica cómo la GPU maximiza el rendimiento de un conjunto de subprocesos en lugar de minimizar la latencia de ejecución de un solo subproceso. Esto significa que la GPU intenta aumentar la utilización de subprocesos esperando que el primer subproceso complete la ejecución y luego alimentando el siguiente frente de onda, mientras que los resultados del primer conjunto de píxeles se reutilizan para mantener la tubería lo más cerca posible de la ocupación total. . La GPU mantiene un gran grupo de registros para cubrir todo el ancho del vector para cada subproceso en vuelo, ocupando espacio en el dispositivo, que se escala con la cantidad de estados y el ancho del vector. La GPU está diseñada para cubrir la latencia y, por lo tanto, en lugar de minimizar la latencia, la GPU maximiza el ancho de banda de la memoria disponible para que pueda satisfacer todo el paralelismo, utilizando cachés de textura y memoria local para la reutilización de datos entre elementos de trabajo.

  • 00:25:00 En esta sección, el orador analiza cómo las cachés y las regiones de memoria compartida controladas por programas pueden reducir la transferencia de datos al permitir que los datos se copien solo una vez desde la interfaz de la memoria principal y luego los reutilicen diferentes elementos de trabajo en distintas rutas. Explican cómo la caché de texturas está diseñada para aplicar automáticamente la estructura 2D en sus datos de manera eficiente para capturar los accesos 2D de los quads. Las regiones de datos locales brindan un control considerablemente mayor, pero es responsabilidad del desarrollador estructurar las cargas de manera eficiente para usar esta memoria y compartir datos para reducir los requisitos de memoria global. La sección también explora cómo la GPU se puede ver como una colección de núcleos Cindy cableados con múltiples estados de programa que intercalan 4, 8 o 16 subprocesos para cubrir la latencia de la canalización. Se analiza el equilibrio entre la cantidad de núcleos y la densidad de ALU, con el beneficio de aumentar la utilización, según la carga de trabajo.

  • 00:30:00 En esta sección, el orador analiza las similitudes y diferencias entre los diseños de núcleo de CPU y GPU, usando ejemplos como Andy Phenom 2 X6 6 e Intel i7. Si bien el enfoque adoptado por Pentium 4 y ultraSPARC T2 involucró tamaños de núcleo más grandes con múltiples conjuntos de estados para aumentar el paralelismo del nivel de instrucción, las GPU se encuentran en el extremo del espectro con un alto grado de equilibrio de datos. También se discuten los detalles técnicos de AMD Radeon HD 5870, destacando su alto ancho de banda y la cantidad de formas de onda concurrentes disponibles que dependen de la cantidad de registros utilizados por cada frente de onda. El orador concluye que si bien puede haber similitudes en el espacio de diseño entre CPU y GPU nines, sus cargas de trabajo deberán converger para que tengan diseños similares.

  • 00:35:00 En esta sección, aprendemos sobre los elementos de diseño de la GPU, incluidos los recursos compartidos de datos locales y los frentes de onda y los grupos de trabajo en los que se divide. El diseño de la GPU incluye un procesador de comando de despacho Colonel que genera frentes de onda, que se asignan a una unidad SIMD disponible que tiene suficientes recursos para adaptarse al espacio. Todo el chip tiene 20 motores Cindy con 8 bancos de memoria GDDR5 para barras transversales y cachés. Además, presenta un modelo relajado de consistencia de memoria global, que requiere instrucciones de cerca para garantizar los derechos de visibilidad, lo que permite que los motores Cindy y las unidades fijas mantengan un alto grado de ejecución paralela de datos como sea posible sin la sobrecarga de rendimiento de energía. La GPU utiliza un modelo de ejecución basado en cláusulas, lo que le permite ejecutar muchos programas de flujo de control simultáneamente en el motor más simple.

  • 00:40:00 En esta sección, se analiza la arquitectura del bloque del motor GPU. El bloque del motor tiene dos componentes principales: compartir datos locales, que permite compartir datos entre elementos de trabajo en un grupo de trabajo y los elementos posteriores a la prueba, o núcleos de flujo, que ejecutan instrucciones de cláusulas ALU en el kernel. El recurso compartido de datos local tiene 32 bancos, cada uno de los 16 elementos de procesamiento en el motor puede solicitar leer o escribir palabras de 32 bits de LDS en cada ciclo en direcciones arbitrarias, y la unidad detecta los conflictos. Las operaciones atómicas se realizan utilizando ALU de solo enteros, y las atómicas de punto flotante serían más complicadas de realizar. El elemento de procesamiento de la arquitectura 5870 es un grupo de cinco ALU idénticas que operan en un paquete de palabras de instrucción muy largo de cinco operaciones empaquetadas por el compilador, con algún conjunto de dependencias propias, y se pueden ejecutar la mayoría de las operaciones básicas.

  • 00:45:00 En esta sección, el orador describe varias características de la arquitectura GPU que ayudan a aumentar la cantidad de empaquetado que puede hacer el compilador, incluida la emisión de operaciones dependientes en un solo paquete y la compatibilidad con contadores dependientes con participación beta global. El recurso compartido beta global es una característica menos conocida que está conectada a todo el conjunto de motores de cómputo en el dispositivo y tiene una latencia mucho más baja que acceder a otras memorias. El orador también advierte que acceder a píxeles aleatorios en el caché de texturas puede causar problemas de rendimiento, ya que será más rápido que hacer accesos a la memoria global solo si los datos están agrupados.

  • 00:50:00 En esta sección, el orador responde preguntas relacionadas con lograr la ocupación total en la arquitectura GPU. El ejemplo dado es que los grupos de trabajo deben constar de múltiplos de 64 elementos de trabajo para obtener una ocupación completa. Los frentes de onda y la cantidad de frentes de onda que caben en cada núcleo también afectan la ocupación total. El ponente también menciona que no existen versiones de precisión completa de las funciones trascendentales generadas por el 5th Lane, que son aproximaciones rápidas que pueden o no ser lo suficientemente buenas, según las necesidades del código. Cuando se le pregunta si hay una forma de consultar el tamaño del frente de onda dentro de todos los dispositivos, la respuesta es que no existe tal forma.

  • 00:55:00 En esta sección, el orador explica qué significa totalmente fusionado en términos de acceso a la memoria global en una arquitectura de GPU. Esencialmente, significa que un frente de cuarto de onda emitirá una solicitud de memoria en la que cada carril accederá a 128 bits de forma consecutiva desde direcciones alineadas que atraviesan la unidad de cómputo. Sin embargo, existen niveles de eficiencia según el tipo de acceso, si está conectado o desconectado, y si se trata de una recopilación aleatoria. El ponente también aclara que un frente de onda es una unidad de trabajo que consta de 64 elementos de trabajo ejecutados junto con una sola instrucción, y no es lo mismo que un grupo de trabajo, que es un conjunto de elementos de trabajo.

  • 01:00:00 En esta sección, el ponente explica el concepto de barreras en la arquitectura GPU. Si un grupo de trabajo tiene varios frentes de onda, la emisión de una instrucción de barrera sincronizará estos frentes de onda. Sin embargo, si solo hay un frente de onda de trabajo en un grupo, las barreras se reducirán a no operaciones y no tendrán ningún significado.
 

AMD Developer Central: serie de seminarios web de programación OpenCL. 4 Programación OpenCL en detalle



4 - Programación OpenCL en detalle

En este video, el orador brinda una descripción general de la programación de OpenCL, analizando su lenguaje, plataforma y API de tiempo de ejecución. Elaboran el modelo de programación que requiere paralelización detallada, elementos de trabajo y grupos o subprocesos, sincronización y administración de memoria. Luego, el orador analiza el algoritmo de n-cuerpos y su naturaleza de n-cuadrado de orden computacional. Explican cómo el código del kernel OpenCL actualiza la posición y la velocidad de las partículas en la mecánica newtoniana, introduce caché para almacenar la posición de una partícula y cómo el kernel actualiza la posición y la velocidad de la partícula utilizando tipos de datos de vectores flotantes. El orador también profundiza en cómo el código del host interactúa con los kernels de OpenCL al configurar los parámetros y argumentos explícitamente, transferir datos entre el host y la GPU y poner en cola la ejecución del kernel para la sincronización. Finalmente, el video explora cómo modificar el código OpenCL para admitir múltiples dispositivos, sincronizar datos entre las GPU y establecer ID de dispositivos para matrices de tamaño medio que los representen.

La segunda parte analiza varios aspectos de la programación de OpenCL. Abarca temas como el esquema de doble búfer para sincronizar la posición de partículas actualizada entre dos matrices, las limitaciones de OpenCL y la diferencia entre punteros globales y locales en la asignación de memoria. Además, destaca las técnicas de optimización para la programación de OpenCL, incluidas las operaciones vectoriales, el acceso controlado a la memoria y el desenrollado de bucles, junto con las herramientas disponibles para analizar la implementación de OpenCL, como las herramientas de creación de perfiles. El presentador recomienda el estándar OpenCL como un recurso para los programadores de OpenCL y proporciona direcciones URL para el estándar y el SDK de ATI Stream. El video también aborda preguntas sobre temas como el uso compartido de memoria, la optimización de código, la asignación de memoria y la utilización de unidades de cómputo.

  • 00:00:00 En esta sección, el orador presenta los conceptos de OpenCL y analiza la aparición de arquitecturas híbridas CPU-GPU y los desafíos que plantean para la programación. OpenCL proporciona una API independiente de la plataforma y el dispositivo con soporte en toda la industria, y el orador describe las tres partes de la API de OpenCL: la especificación del idioma, la API de la plataforma y la API de tiempo de ejecución. El modelo de ejecución se divide en dos partes: el kernel, que representa el código ejecutable que se ejecutará en el dispositivo OpenCL, y el programa host, que realiza la gestión de la memoria y gestiona la ejecución del kernel en uno o más dispositivos mediante la cola de comandos. La extensión del lenguaje C utilizada para la programación del kernel se basa en ISO C99 con algunas restricciones y adiciones para admitir el paralelismo.

  • 00:05:00 En esta sección, el orador explica el modelo de programación de OpenCL, que requiere una paralelización detallada entre subprocesos y sincronización. Los elementos de trabajo y los grupos de trabajo se introducen como subprocesos y se agrupan en grupos de trabajo que tienen propiedades especiales en términos de sincronización y acceso a la memoria compartida. El orador también cubre el modelo de ejecución en el lado del host, explicando que todo se reúne en un contexto que incluye una colección de dispositivos, objetos de programa, kernels, objetos de memoria y la cola de comandos para poner en cola kernels y memoria o operaciones de transferencia de datos. . OpenCL también admite una jerarquía de diferentes tipos de memoria para reflejar la naturaleza de la memoria en un sistema híbrido con memoria distribuida.

  • 00:10:00 En esta sección, el orador analiza la importancia de administrar la memoria y la sincronización cuando se utiliza la programación OpenCL. OpenCL tiene un modelo relajado de consistencia de memoria, por lo que es responsabilidad del programador administrar las transferencias de datos y controlar cuándo se mueven los datos de un dispositivo a otro. La sincronización se vuelve esencial cuando se usan varios dispositivos, y es responsabilidad del programador asegurarse de que los eventos, incluida la ejecución del kernel y las transferencias de datos, se sincronicen correctamente. El orador presenta el uso de Standard CL, que es una interfaz simplificada para OpenCL y proporciona un contexto predeterminado que está listo para usar, incluye todos los dispositivos y no se ve interrumpido por la funcionalidad completa de OpenCL. Además, Standard CL simplifica la gestión de la memoria a través de CL Maylock, que asigna memoria que se puede compartir entre dispositivos OpenCL.

  • 00:15:00 En esta sección, el orador analiza el algoritmo básico de n-cuerpos, que modela el movimiento de npartículas sujetas a alguna forma de interacción partícula-partícula. El algoritmo implica calcular la fuerza sobre cada partícula sumando las contribuciones de la interacción con todas las demás partículas del sistema. Una vez que se conoce la fuerza sobre cada partícula, la posición y la velocidad de la partícula se actualizan en un pequeño paso de tiempo. Este proceso se repite para cada partícula, lo que da como resultado una simulación de estas partículas moviéndose sujetas a las fuerzas de interacción. El algoritmo es computacionalmente de orden n-cuadrado, lo que permite una buena aceleración utilizando coprocesadores con limitaciones en el ancho de banda de transferencia de memoria. El algoritmo completo se puede escribir en unas pocas docenas de líneas de código en C.

  • 00:20:00 En esta sección, el ponente explica la implementación del algoritmo de n-cuerpos a través de un bucle que acumula la interacción entre partículas. El código del núcleo está diseñado para proporcionar una implementación razonablemente estándar utilizando buenas prácticas desde una perspectiva de OpenCL, pero puede que no sea óptimo para una arquitectura en particular. El kernel se ejecutará para cada elemento de trabajo dentro de un espacio de índice, donde cada subproceso es responsable de actualizar la posición y la velocidad de una sola partícula. La aplicación tiene una base de índice unidimensional simple con el número de elementos de trabajo igual al número de partículas en el sistema. El código host también es esencial para la inicialización, la gestión de la memoria y las operaciones de coordinación en los dispositivos OpenCL.

  • 00:25:00 En esta sección, el disertante presenta el código kernel para actualizar la posición y la velocidad de las partículas en la mecánica newtoniana. El prototipo del código del kernel es similar al de una función C, pero con algunos calificadores que califican el espacio de direcciones y el uso de un esquema de bloqueo. El código del kernel se almacena en un archivo separado y se utiliza en la compilación justo a tiempo cuando se ejecuta el programa. Luego, el orador explica cómo el código del kernel determina el tamaño y el índice antes de entrar en el cálculo real de la física. Las identificaciones de subprocesos globales y locales también se explican en detalle, y el orador señala que un bucle externo está implícito en el código del kernel, ya que el kernel se ejecutará automáticamente para cada partícula en el sistema.

  • 00:30:00 En esta sección, el orador explica la implementación del núcleo OpenCL para el cálculo de fuerza por pares usando un caché. El núcleo almacena en caché una posición de partícula y depende de los otros elementos de trabajo en el grupo de trabajo para llenar el caché también. Una vez que se almacenan en caché las 64 posiciones de partículas, el kernel recorre las posiciones de partículas almacenadas en caché e implementa el mismo cálculo de fuerza que se muestra en el código C, con diferencias notables específicas de OpenCL. Estos incluyen el uso de un vector flotante para la posición de la partícula, una función integrada de OpenCL para la raíz cuadrada y el almacenamiento de la masa en el cuarto componente no utilizado del vector flotante para mayor comodidad. El núcleo actualiza la posición y la velocidad de las partículas en un solo reloj utilizando el tipo de datos de vector flotante. Finalmente, el ponente explica la necesidad de barreras para la sincronización durante las operaciones de llenado y bucle de caché.

  • 00:35:00 En esta sección, aprendemos cómo la nueva posición y la nueva velocidad se vuelven a escribir en la memoria global en una nueva matriz para evitar sobrescribir los datos que aún requieren otros subprocesos. Este esquema de almacenamiento en búfer doble se usa en etapas posteriores para actualizar de manera segura la posición de las partículas sin encontrar problemas de concurrencia de subprocesos. Pasando a la implementación del código host del núcleo, aprendemos cómo el programa establece los parámetros, asigna memoria, inicializa posiciones y velocidades, construye y compila el núcleo OpenCL, consulta por nombre el núcleo de n-cuerpo actual necesario, crea uno Dominio computacional del kernel -dimensional, y establece los argumentos del kernel explícitamente. En general, el código muestra cómo OpenCL se diferencia de los programas C básicos en que el host ejecuta el kernel por proxy y cómo los argumentos para el kernel deben establecerse directamente.

  • 00:40:00 En esta sección, el orador explica el proceso de transferencia de datos desde el host a la GPU usando una llamada clm sumidero y sincronizando los arreglos en el dispositivo (GPU) usando las banderas para bloquear llamadas. Luego, analizan los pasos del ciclo, presentando el valor y la ráfaga que se usarán con fines de diagnóstico y retrasando la configuración de los argumentos del núcleo dos y tres para el almacenamiento en búfer doble. El orador observa que la ejecución del kernel se pone en cola y la llamada de sincronización de espera CL se usa para garantizar que todas las ejecuciones del kernel se hayan completado antes de continuar. Finalmente, devuelven los datos de la GPU al host mediante el búfer de lectura CL en cola.

  • 00:45:00 En esta sección, el video trata sobre la modificación del código para admitir varios dispositivos, específicamente ejecutando el código en dos GPU. El enfoque implica dividir el trabajo para el cálculo de la fuerza y la actualización de la posición de las partículas entre las dos GPU, con una GPU responsable de la mitad de las partículas. El código del kernel ve poco intercambio, con solo un argumento adicional agregado al prototipo llamado "posición remota", que apunta a las posiciones de partículas para partículas que una GPU dada no es responsable de actualizar, pero aún necesita para calcular la fuerza total . Hay cambios notables en el lado del host que involucran problemas de sincronización y administración de memoria que surgen debido al uso de dos dispositivos.

  • 00:50:00 En esta sección, la lección explica los cambios que deben realizarse en el código del kernel para realizar la simulación de partículas en dos GPU. El bucle sobre las posiciones de las partículas de caché sigue siendo el mismo que antes, pero antes de la línea 21, el bucle ahora se encuentra sobre las posiciones de partículas locales que posee la GPU. Luego, el código se repite para partículas remotas que la otra GPU es responsable de actualizar. El código para actualizar la posición y la velocidad de las partículas sigue siendo el mismo. Para modificar el código host para dos GPU, la inicialización sigue siendo la misma, pero también se asignan matrices para posiciones de partículas y velocidades que contienen la mitad de las partículas, con A y B representando las dos GPU. Se crea un dominio computacional con un espacio de índice de solo la mitad del tamaño original y se elimina el código para establecer estáticamente el puntero del argumento en la matriz de velocidad.

  • 00:55:00 En esta sección, aprenderemos a configurar el ID del dispositivo para definir en qué GPU se escribirán los datos al copiar matrices de tamaño medio a las GPU respectivas. También vemos que para intercambiar datos entre múltiples GPU, necesitamos sincronizar las posiciones de partículas actualizadas con las GPU cambiando las matrices de partículas de tamaño medio que las representan. También aprendemos que para algunas implementaciones de OpenCL, es posible que se deba introducir una llamada CL flush para una verdadera concurrencia, pero esto no es parte del estándar.

  • 01:00:00 En esta sección, el presentador repasa el código, que implementa el esquema de doble búfer para intercambiar las posiciones de partículas antiguas y nuevas entre dos matrices. Este esquema garantiza que las posiciones actualizadas de las partículas se vuelvan a colocar en la matriz A o B. Una vez que las partículas se sincronizan con el host, deben volver a copiarse en la matriz más grande para reutilizar algunas de las funciones auxiliares. El presentador recomienda el estándar OpenCL como un recurso necesario para los programadores de OpenCL y proporciona direcciones URL para el estándar y el SDK de ATI Stream. El presentador también responde preguntas sobre si OpenCL se puede usar para algoritmos como la descomposición de valores singulares o la factorización de matriz no negativa, y confirma que los datos en la memoria global en la GPU se mantienen iguales entre las ejecuciones del kernel, lo cual es crucial para algoritmos más complejos.

  • 01:05:00 En esta sección, el video analiza las limitaciones actuales de la API de OpenCL, que solo admite sistemas Unix/Linux y se está trabajando para un puerto de Windows. El video también aborda la cuestión de compartir la memoria entre una GPU y el host, y explica que, si bien es posible, existen penalizaciones de rendimiento, por lo que es típico usar la memoria global asignada en la tarjeta gráfica. Al asignar memoria a través de la API de OpenCL, hay formas de controlar cómo se maneja, pero parte de esto se realiza automáticamente en el nivel de implementación. Además, el video explica la diferencia entre punteros globales y locales en la asignación de memoria y cómo la elección de la cantidad óptima de núcleos depende del algoritmo que se ejecuta.

  • 01:10:00 En esta sección, el orador analiza varias cuestiones relacionadas con la programación de OpenCL, como cargar y ejecutar el módulo FTL FGL RX, la compatibilidad de Lib CL estándar con enlaces C++, la optimización de los núcleos de OpenCL para mejorar el rendimiento y el uso de CL mem de solo lectura o sellándolos de lectura/escritura cuando se asignan búferes de memoria. El orador también señala que pueden existir herramientas específicas para editar kernels OpenCL y optimizar para GPU AMD, al tiempo que señala que las técnicas de optimización pueden ser muy sutiles y requieren muchos ajustes.

  • 01:15:00 En esta sección, el orador analiza las técnicas de optimización para la programación de OpenCL, incluida la organización de datos para aprovechar las operaciones vectoriales, el control cuidadoso del acceso a la memoria para un mejor rendimiento y el desarrollo manual de bucles para la optimización. Además, el uso de tipos de datos complejos y la capacidad de transferir datos entre GPU sin volver al host son específicos de la implementación y pueden variar según el compilador. El orador también menciona que existen limitaciones de tamaño para los búferes de memoria que dependerán de la memoria disponible en los dispositivos OpenCL del sistema. Puede ser posible almacenar parámetros flotantes más simples en la memoria constante para un mejor rendimiento.

  • 01:20:00 En esta sección, el orador explica que hay herramientas disponibles en varios SDK para analizar la implementación de OpenCL, incluidas herramientas de generación de perfiles para medir la utilización de unidades computacionales o la utilización de transferencia de memoria. El ponente también aclara que la gestión de la fragmentación de la memoria en el lado de la GPU es específica de la implementación y que la implementación debe gestionarla correctamente. Cuando se usa doble precisión, no hay una respuesta obvia sobre si se debe reducir el tamaño del grupo de trabajo local a 32 o 16, ya que depende de la arquitectura que se use. El orador también menciona la disponibilidad de llamadas de ayuda para obtener fácilmente información sobre todos los dispositivos dentro del contexto de GPU estándar.
 

AMD Developer Central: serie de seminarios web de programación OpenCL. 5. Aplicaciones OpenCL del mundo real



5 - Aplicaciones OpenCL del mundo real

En este video, Joachim Deguara habla sobre una aplicación de procesamiento de video de transmisión múltiple en la que trabajó, con un enfoque clave en la optimización del rendimiento. El video cubre varios temas, como la decodificación de formatos de video, el uso de DMA para transferir memoria entre la CPU y la GPU, el almacenamiento en búfer doble, la ejecución de kernels, el uso de objetos de eventos para sincronizar y perfilar operaciones, la interoperabilidad OpenCL-OpenGL, el procesamiento de deslizamientos en videos y la elección entre OpenCL y OpenGL al procesar algoritmos. Joachim también analiza varias muestras y SDK disponibles para aplicaciones OpenCL, pero señala que actualmente no hay ningún código de muestra disponible para la aplicación específica que se analiza en el video.

  • 00:00:00 En esta sección, Joachim Deguara explica una aplicación de procesamiento de video de transmisión múltiple en la que ha trabajado. La aplicación implica abrir múltiples flujos de video, decodificarlos, aplicarles efectos de video, combinarlos y finalmente presentar un flujo de video que se procesa repetidamente al final. Joachim Deguara menciona que el rendimiento es un enfoque clave para esta aplicación, y para lograr una presentación en tiempo real, es esencial ajustar la decodificación, el procesamiento y la visualización en una estructura de bucle que ocurre 30 veces por segundo o la velocidad de cuadro del video de entrada. .

  • 00:05:00 En esta sección, la atención se centra en decodificar formatos de video y mover el cuadro a la GPU. Para decodificar el formato de video, es necesario asegurarse de que esto se haga lo más rápido posible para que no afecte el rendimiento. Una forma de hacer esto es hacer que la función de decodificación se ejecute por separado del bucle principal y, cuando se llame, para que devuelva el último cuadro. Esto asegura que la decodificación se realice en segundo plano mientras el ciclo principal continúa sin interrupciones. Para mover el marco a la GPU, se utilizan llamadas API que incluyen especificar la imagen en la que escribir y si la escritura debe ocurrir de forma sincrónica o asincrónica.

  • 00:10:00 En esta sección, el orador analiza DMA (acceso directo a la memoria) y cómo se puede usar para transferir memoria entre la memoria principal del sistema y la memoria de la GPU sin que la CPU tenga que copiarla. El motor DMA maneja esta operación en paralelo, liberando recursos para la CPU y la GPU. La transferencia de búferes e imágenes se puede realizar de forma asíncrona y requiere indicadores especiales. Sin embargo, los datos no se pueden usar inmediatamente después de una copia, por lo que el programa debe reestructurarse en consecuencia para aprovechar DMA. El orador sugiere procesos de bucle de reestructuración y almacenamiento en búfer doble para evitar corromper los datos actualmente procesados o mostrados. En general, DMA puede mejorar en gran medida el rendimiento de la aplicación al descargar los ciclos de CPU y GPU.

  • 00:15:00 En esta sección, el orador analiza el enfoque de doble búfer utilizado en OpenCL para procesar y mostrar fotogramas de un video. Este enfoque implica almacenar en búfer constantemente dos fotogramas, A y B, y procesar uno mientras se carga el otro. Esto elimina la necesidad de sumar el tiempo de procesamiento y el tiempo de carga y, en cambio, solo toma el tiempo máximo que toma cada proceso. El orador también analiza la configuración de argumentos para el kernel, que solo debe hacerse una vez y puede usarse para todas las ejecuciones de procesamiento posteriores si no es necesario cambiar los parámetros.

  • 00:20:00 En esta sección, el orador analiza cómo ejecutar el kernel y menciona dos formas de llamar al procesamiento, incluidos los métodos de bloqueo y no bloqueo. Si bien el bloqueo permite una depuración más sencilla, no es óptimo para el rendimiento, por lo que el orador presenta la opción de usar eventos y vectores de eventos para esperar operaciones o configurar gráficos de dependencia para múltiples operaciones. Al usar los objetos de evento para indicar la finalización de ciertos elementos de trabajo, puede garantizar que la operación posterior solo comience una vez que se hayan completado, lo que permite un procesamiento más eficiente.

  • 00:25:00 En esta sección, el orador explica cómo usar los objetos de eventos de OpenCL para sincronizar operaciones y cómo usar la creación de perfiles de eventos para las pruebas de rendimiento. Al crear el gráfico de dependencia para filtros, se pasa un puntero a un evento como el último argumento para la operación de puesta en cola, pero el objeto de evento se crea dentro de InQ. Esto puede causar confusión, pero permite configurar dependencias entre filtros y operaciones de carga. El orador describe cómo, con la creación de perfiles de eventos, es posible obtener marcas de tiempo del evento en cuanto a cuándo ocurrieron ciertos eventos en el ciclo de vida del evento, como cuándo se puso en cola la operación de las referencias de eventos, se envió, comenzó a ejecutarse, y terminó de correr. Esto permite crear perfiles manteniendo todas las operaciones asincrónicas.

  • 00:30:00 En esta sección del video, el orador explica los diferentes estados por los que pasa un evento cuando se usa OpenCL, como en cola, enviado, ejecutándose y completado, y cómo usar los datos del perfil del evento y las marcas de tiempo para medir el rendimiento. e identifique problemas potenciales como largos tiempos de ejecución para operaciones o cargas de datos. El orador también analiza cómo esperar a que se completen los eventos para garantizar la visualización precisa de las secuencias de video con varios filtros y efectos.

  • 00:35:00 En esta sección, el orador analiza la interoperabilidad de OpenCL y OpenGL, que permite compartir cierta información entre los dos. Esta funcionalidad es opcional y, por lo tanto, no todas las implementaciones deben admitirla. El orador enfatiza la importancia de verificar la extensión y crear un contexto en OpenCL con ciertos indicadores para activar la interoperabilidad OpenCL-OpenGL. La forma en que esto funciona es mediante la creación de una imagen OpenCL a partir de una textura OpenGL que ya se ha creado, por lo que los datos no se copian innecesariamente de un lado a otro.

  • 00:40:00 En esta sección, el orador explica cómo OpenCL y OpenGL pueden compartir datos de imágenes a través de Interop. Cubren el objetivo, el nivel de NIP y el objeto de textura que se necesitan para hacer referencia a la textura Open GL. Una vez creada, la imagen de OpenCl se puede usar como una imagen de OpenCl normal, pero los dos programas deben establecer un protocolo de enlace para garantizar que no interfieran entre sí. El orador también responde una pregunta sobre cómo crear transiciones en la reproducción de video. Él dice que se puede hacer usando la posición de un deslizamiento como entrada en el filtro. En última instancia, el resultado final se entrega a OpenGL para fines de visualización, lo que completa todos los pasos.

  • 00:45:00 En esta sección, el orador explica cómo procesan los deslizamientos en un video mirando el marcador de tiempo de cada fotograma y usando un fotograma clave para interpolar la posición del deslizamiento. También responden una pregunta sobre la creación de perfiles en OpenCL, indicando que las marcas de tiempo dependen de un temporizador externo de alta resolución, pero no de una llamada para finalizar CL. Además, el orador analiza el orden de ejecución en los dispositivos y tiempos de ejecución de OpenCL y confirma que las operaciones se manejan en orden para la mayoría de los dispositivos.

  • 00:50:00 En esta sección, el orador explora las diferencias entre OpenCL y OpenGL al procesar algoritmos. La decisión de qué plataforma usar depende de las preferencias individuales, aunque OpenCL puede ser más fácil de programar debido a su estructura de lenguaje integral. En términos de rendimiento, OpenCL puede permitir el procesamiento de aplicaciones que requieren hardware más complejo; sin embargo, hay casos en los que el uso de sombreado OpenGL puede conducir a un mejor rendimiento. Además, aunque el orador no pudo proporcionar ningún código de muestra disponible para la aplicación específica, hay varios ejemplos de código en OpenCL SDK de AMD de los que los usuarios pueden aprender.

  • 00:55:00 En esta sección, el orador analiza varios ejemplos y SDK disponibles para los desarrolladores de aplicaciones OpenCL. Los ejemplos muestran cómo consultar los dispositivos y el tiempo de ejecución para obtener extensiones, además de proporcionar ejemplos de interoperabilidad de OpenCL OpenGL. Sin embargo, actualmente no hay un código de muestra disponible para la aplicación específica que se analiza en el video, pero esto puede cambiar en el futuro. El seminario web ya ha concluido y se pondrá a disposición de los asistentes una grabación.
 

AMD Developer Central: serie de seminarios web de programación OpenCL. 6. Extensiones de fisión de dispositivos para OpenCL



6 - Extensiones de fisión de dispositivos para OpenCL

En este video, el orador cubre varios temas relacionados con las extensiones de fisión de dispositivos para OpenCL. Explican los diferentes tipos de extensiones y cómo la fisión de dispositivos permite dividir los dispositivos grandes en otros más pequeños, lo que es útil para reservar un núcleo para tareas de alta prioridad o garantizar que se asignen grupos de trabajo específicos a núcleos específicos. Discuten la importancia de conservar la semántica secuencial cuando se paralelizan las operaciones de retroceso de vectores, se usan patrones paralelos para optimizar el proceso y se crean núcleos nativos en OpenCL. El orador también demuestra una aplicación que utiliza la fisión de dispositivos para OpenCL y analiza la afinidad de memoria y el futuro de la fisión de dispositivos en otros dispositivos.

  • 00:00:00 En esta sección, el orador analiza las extensiones en OpenCL, específicamente los tres tipos diferentes de extensiones: extensiones KHR, extensiones EXT y extensiones de proveedores. Las extensiones de KHR están aprobadas por el grupo de trabajo de OpenCL y vienen con un conjunto de pruebas de conformidad. Las extensiones EXT son desarrolladas por al menos dos miembros del grupo de trabajo y no requieren pruebas de conformidad. Las extensiones de proveedores, como CL_AMD_printf, las desarrolla un solo proveedor y es posible que solo las admita ese proveedor. La documentación de todas las extensiones está disponible en el sitio web de registro de Chronos OpenCL, lo que permite la transparencia y la accesibilidad entre los proveedores.

  • 00:05:00 En esta sección, el orador menciona la extensión de fisión de dispositivos para OpenCL llamada visión de dispositivo. Esta extensión permite al usuario dividir dispositivos grandes con muchas unidades de cómputo en dispositivos OpenCL más pequeños, ya sea por nombre o por afinidad de memoria. Esta división puede ayudar a reservar un núcleo para una tarea prioritaria o garantizar que se asignen grupos de trabajo específicos a núcleos específicos, como en un sistema basado en SMP. El orador motiva el uso de la visión del dispositivo con un ejemplo de algoritmos paralelos y contenedores paralelos creados sobre OpenCL, y afirma que AMD e IBM actualmente admiten esta extensión en sus CPU y dispositivos Cell Broadband.

  • 00:10:00 En esta sección, el orador analiza la importancia de retener la semántica secuencial mientras se paralelizan las operaciones de retroceso vectorial. Explican que al insertar elementos en un vector durante un bucle secuencial, el orden esperado aparecería en función del bucle. Sin embargo, cuando se paraleliza, este orden se pierde y los elementos se pueden insertar fuera de orden, por lo que el orador propone conservar la semántica secuencial de la operación de retroceso vectorial. Luego dan un ejemplo de cómo esto podría ser esencial en una aplicación como una versión simplificada de un flujo MPEG-2. Concluyen presentando una función C y discutiendo cómo implementar estas operaciones paralelas en las CPU.

  • 00:15:00 En esta sección, el ponente explica cómo usar patrones paralelos para optimizar el proceso de Device Fission Extensions para OpenCL. Utilizan el patrón de canalización para ejecutar funciones en paralelo e introducen un bloque de datos para leer desde los datos de entrada para procesar un elemento de trabajo en una memoria local. Luego, el enfoque escribe el desplazamiento del buzón en el grupo de trabajo correspondiente para calcular los desplazamientos mientras conserva el orden de la salida. La ordenación se logra a través de la comunicación entre grupos de trabajo en lugar de depender de la ID global que puede ejecutarse en un orden arbitrario. El patrón de canalización garantiza que las funciones se ejecuten en paralelo para optimizar el proceso.

  • 00:20:00 En esta sección, el orador analiza su canalización y cómo ahora usan el término "contador" como un buzón, ya que han ido más allá de solo contar cosas. Explican que están pasando ID de grupo para indexar en los buzones y usar la memoria local y global para cálculos simples. Sin embargo, señalan que no hay garantías para la ejecución del grupo de trabajo y explican cómo esto podría causar una situación de punto muerto. Para abordar este problema, el orador sugiere dividir el dispositivo en dos núcleos separados utilizando la visión del dispositivo, iniciando un grupo de trabajo en cada núcleo y garantizando el progreso. También introducen un mecanismo importante proporcionado por OpenCL para ejecutarse en un dispositivo host.

  • 00:25:00 En esta sección, el disertante analiza los beneficios de usar núcleos nativos en OpenCL, lo que permite la ejecución de funciones C o C++ arbitrarias. Puede ofrecer más flexibilidad para probar diferentes implementaciones, así como la capacidad de llamar a rutinas de E/S estándar u otras funciones de biblioteca que pueden no estar disponibles en OpenCL. El proceso de creación de un núcleo nativo en OpenCL implica pasar una cola de comandos y una función junto con sus argumentos y objetos de memoria. Sin embargo, se debe tener cuidado con el almacenamiento local de subprocesos, ya que es posible que la función no se ejecute en el mismo subproceso en el que se incluyó. El orador también presenta la API de enlaces de OpenCL C++ que ofrece algunas abstracciones además de la API de C. El programa comienza consultando las plataformas disponibles y creando un contexto y tipo de dispositivo.

  • 00:30:00 En esta sección, el orador analiza el uso de extensiones de fisión de dispositivos para OpenCL. Una vez que se consulta un dispositivo válido, se devuelve una lista de dispositivos y se selecciona el primer dispositivo para admitir la fisión de dispositivos. La fisión de dispositivos es nueva en la API de OpenCL y requiere mecanismos de extensión que permitan describir una partición. Usan la partición igualmente para dividirla en dispositivos de unidades de uno. A continuación, se configuran las propiedades del subdispositivo y se llama a la función de creación de subdispositivos. Suponiendo que se crea al menos un subdispositivo, se crean buzones y se crea una cola de comandos para cada dispositivo. Los dispositivos resultantes son exactamente como cualquier otro dispositivo y se pueden usar indistintamente con las bibliotecas existentes. Luego, el orador pasa a configurar núcleos OpenCL nativos.

  • 00:35:00 En esta sección, el orador analiza las entradas y los argumentos necesarios para la implementación de las extensiones de Device Fission para OpenCL. El orador explica que el búfer de memoria para las entradas se dividirá en cuatro partes, donde el tiempo de ejecución de FN c colocará los punteros. El búfer de memoria constará de buzones, bloques y transacciones de caché, y se generarán ID únicos para cada kernel. El orador explica además que cada instancia del kernel se ejecutará en dispositivos individuales, y una vez que se hayan completado todos los eventos, los datos se escribirán con el relleno insertado. El kernel en sí incluirá optimizaciones relacionadas con el bloqueo y el almacenamiento en caché para garantizar una ejecución eficiente.

  • 00:40:00 En esta sección, el orador analiza la implementación de una aplicación que utiliza la fisión de dispositivos para OpenCL. Explican cómo funciona la aplicación mediante el uso de varios tipos, como entrada/salida, buzones, matrices de bloques locales, tamaño de bloque e ID de grupo, para indexar conjuntos de datos en paralelo. La aplicación también implementa optimizaciones simples de espera ocupada y bloqueo para garantizar que todo se ejecute tanto como sea posible en paralelo. Al utilizar la fisión de dispositivos, la implementación de esta aplicación muestra el potencial para lograr aceleraciones en la CPU con poca o ninguna operación de ALU, que podría aumentar aún más con la implementación de vectores más amplios en el futuro. El orador también analiza las otras aplicaciones y casos de uso para la fisión de dispositivos, como la división con respecto al infinito y los sistemas espaciales Numa.

  • 00:45:00 En esta sección, el orador analiza los beneficios de la afinidad de memoria en OpenCL, que permite la asociación precisa de búferes con un dispositivo en particular. Esto puede conducir a una mejor localidad de caché y un mejor rendimiento al evitar la contención y el intercambio negativo. El esquema de buzón utilizado en OpenCL se puede ampliar para admitir varias iteraciones, lo que permite un bucle que inicia la canalización en cascada una y otra vez. El orador también menciona la disponibilidad de recursos en la zona de OpenCL en developer.amd.com, donde las partes interesadas pueden encontrar más información sobre OpenCL, incluidos seminarios web, presentaciones anteriores y una próxima cumbre sobre computación heterogénea. El orador también insinúa la posibilidad de admitir la fisión de dispositivos en la GPU en el futuro, lo que reservaría una parte del núcleo para tareas de alta prioridad y garantizaría un mejor rendimiento.

  • 00:50:00 En esta sección del video, el orador analiza el futuro de la fisión de dispositivos moviéndose hacia otros dispositivos. Actualmente, solo AMD e IBM admiten extensiones de fisión de dispositivos para OpenCL, pero otros proveedores han mostrado interés en la propuesta. Se plantea la pregunta de si se admitirán bibliotecas matemáticas como BLAS y FFT, y el orador confirma que están trabajando en implementaciones OpenCL de BLAS y diferentes variantes e implementaciones para álgebra lineal que se presentarán en una biblioteca de estilo FFT.
 

AMD Developer Central: serie de seminarios web de programación OpenCL. 7. Hidrodinámica de partículas suavizadas




7 - Hidrodinámica de partículas suavizadas

Este video analiza la hidrodinámica de partículas suavizadas (SPH), una técnica para resolver ecuaciones de dinámica de fluidos, específicamente las ecuaciones de Navier-Stokes. El video explica los diferentes términos en las ecuaciones, incluidos los términos de densidad, presión y viscosidad, y cómo se aproximan utilizando un núcleo de suavizado. También se analiza el algoritmo numérico utilizado para SPH, así como el uso de la indexación espacial y la interoperabilidad. El orador explica el proceso de construcción de un índice espacial y un mapa vecino y cómo se calcula la física. El video invita a los espectadores a descargar y usar el programa y analiza las limitaciones de la simulación. Luego, el orador responde las preguntas de la audiencia sobre el rendimiento de la GPU, el comportamiento incompresible y el uso de imágenes en caché.

  • 00:00:00 En esta sección, Alan Hierich, miembro sénior del personal técnico de AMD, brinda una descripción general de la dinámica de fluidos computacional, específicamente la hidrodinámica de partículas suaves (SPH). SPH se usó originalmente para cálculos de astrofísica, pero se ha vuelto bastante popular en videojuegos y simulaciones. La técnica se utiliza para resolver las ecuaciones de Navier-Stokes, que son ecuaciones diferenciales parciales formuladas en la década de 1900 y son la base de la mayoría de los trabajos de dinámica de fluidos en la actualidad. Allen explica la definición de fluidos y proporciona una explicación intuitiva de cómo funcionan, centrándose en líquidos y gases. También destaca que los fluidos generalmente se describen mediante las ecuaciones de Navier-Stokes, y las ecuaciones incompresibles de Navier-Stokes gobiernan fluidos como el agua a velocidades y temperaturas normales.

  • 00:05:00 En esta sección, el disertante explica las ecuaciones que gobiernan los fluidos, conocidas como ecuaciones de Navier-Stokes. La ecuación de movimiento representa el cambio de velocidad en función de la gravedad, la presión y la viscosidad, mientras que la ecuación de continuidad de la masa establece que la masa no se crea ni se destruye. Los fenómenos que gobiernan un fluido son la gravedad, la presión y la velocidad, y la viscosidad es la pegajosidad del fluido, que determina la probabilidad de que las partículas del fluido se desplacen en la misma dirección. También se analiza el término de aceleración convectiva, que describe la aceleración de un fluido a medida que se mueve a través de una abertura más pequeña, como la boquilla de una manguera de jardín. El disertante invita a la audiencia a descargar y jugar con el programa que simula fluidos en una caja que fue demostrada.

  • 00:10:00 En esta sección, el orador explica los diferentes términos en la ecuación de movimiento para la dinámica de fluidos, incluida la aceleración convectiva, el gradiente de presión y la viscosidad. La presión se define como la diferencia entre la densidad real del fluido en un punto y la densidad en reposo. El término de viscosidad, que es el último término del lado derecho de la ecuación de movimiento, difunde la cantidad de movimiento del sistema, lo que finalmente da como resultado un estado en el que la velocidad es equivalente en todas las ubicaciones. También hay una ecuación de continuidad de masa, del punto V igual a 0, lo que implica que la masa no se crea ni se destruye en las ecuaciones incompresibles. Por último, para representar la dinámica del sistema, el hablante toma la derivada material de la ecuación para obtener la ecuación de movimiento de una partícula.

  • 00:15:00 En esta sección, el video analiza la técnica de hidrodinámica de partículas suavizadas (SPH) para resolver las ecuaciones de Navier-Stokes incompresibles simplificadas presentadas en la sección anterior. La técnica SPH se introdujo por primera vez en 1992 para estudiar astrofísica y galaxias, pero también se puede utilizar para ecuaciones de fluidos. Implica la introducción de representaciones de cantidades del núcleo de suavizado, que son como funciones básicas que nos permiten aproximar cualquier cantidad mediante la suma de la cantidad en puntos cercanos multiplicada por una función de ponderación. La técnica SPH se utiliza para aproximar los términos de densidad y gradiente de presión en las ecuaciones de Navier-Stokes. El video también menciona que las ecuaciones de Navier-Stokes son numéricamente sensibles a la escala y que los cálculos se realizan a una escala más pequeña antes de expandirse a la escala espacial normal para mover las partículas en el espacio.

  • 00:20:00 En esta sección, el orador explica los tres términos principales que se aproximan en la hidrodinámica de partículas suavizadas (SPH), que son los términos de densidad, presión y viscosidad. Para calcular la densidad, el programa calcula la masa de las partículas en varios puntos y la multiplica por el gradiente de un núcleo de suavizado. Luego, el término de presión se calcula utilizando una cantidad escalar de presión dividida por la densidad, que se multiplica por el gradiente del núcleo de suavizado. Por otro lado, el término de viscosidad se aproxima usando un coeficiente escalar que determina el nivel de viscosidad del fluido y la diferencia de velocidad entre dos puntos dividido por la densidad del punto J. El disertante también explica las propiedades del núcleo suavizante, que es utilizado en la simulación SPH, y cómo se suma a uno sobre una esfera de radio H.

  • 00:25:00 En esta sección, el orador analiza el algoritmo numérico utilizado para la hidrodinámica de partículas suavizadas (SPH). El algoritmo implica el cálculo de la densidad, la presión, el gradiente de presión, el término viscoso y la aceleración, que luego se utilizan para cronometrar las velocidades y posiciones de las partículas. El orador explica que el algoritmo inicial implica probar las interacciones de todas las partículas contra todas las partículas, lo cual es correcto pero no lo suficientemente rápido. Por lo tanto, se introduce un algoritmo mejor, que divide el espacio en vóxeles, lo que permite interacciones solo con partículas dentro del radio de interacción. Además, se elige aleatoriamente un subconjunto de partículas para calcular las interacciones en lugar de considerar todas las partículas, lo que produce un programa eficiente.

  • 00:30:00 En esta sección, el orador analiza el uso de la indexación espacial para calcular solo las interacciones con un número limitado de partículas en las simulaciones de OpenCL, así como la importancia de usar Interop para compartir búferes de datos con un sistema de gráficos. Si bien Interop permite renderizar directamente desde el búfer de la GPU y ahorra espacio en la memoria de gráficos, sin ella, el programa tendría que copiar datos a la memoria del host y viceversa, lo que ralentizaría significativamente la simulación. El orador explica las modificaciones necesarias para usar Interop, incluida la creación de un contexto diferente, y presenta el conjunto de búferes necesarios para la simulación, incluido el índice de partículas para la clasificación. A pesar de discutir la importancia de la interoperabilidad, el programa que se muestra no la utiliza, lo que ralentiza la simulación.

  • 00:35:00 En esta sección, el orador analiza los diversos núcleos utilizados en el algoritmo de hidrodinámica de partículas suavizadas. El primer kernel es "partículas hash", que asocia partículas con un vóxel. Luego, los núcleos de "clasificación" y "clasificación posterior al paso" clasifican las partículas en vóxeles y las organizan para la construcción del índice espacial. A continuación, los kernels "index" y "index post pass" construyen un índice espacial desde vóxeles hasta partículas. Después de eso, el kernel de "vecinos finos" decide qué vecinos interactuarán entre sí. Por último, los núcleos de "presión de densidad de cálculo", "aceleración de cálculo" e "integración" calculan las interacciones y la física entre partículas. El orador explica que la clasificación radix se usa en la versión GPU del código, mientras que la clasificación Q se usa en la versión CPU del código.

  • 00:40:00 En esta sección, el video explica el proceso de construcción de un índice espacial de vóxeles a partículas en Hidrodinámica de partículas suavizadas (SPH). El kernel utiliza una búsqueda binaria para identificar la partícula con el número más bajo en cada vóxel y deja un valor negativo en los vóxeles que no contienen partículas. El post-paso de índice luego completa un valor de índice para vóxeles vacíos copiando el valor del siguiente vóxel no vacío en el índice de celda de cuadrícula. Una vez que se realiza la indexación, el programa construye un mapa de vecinos buscando en la región local de vóxeles de dos por dos por dos que rodean cada partícula. Para eliminar el sesgo, el programa genera un desplazamiento aleatorio en cada vóxel y alterna la dirección de la búsqueda. Luego, el kernel selecciona las primeras 32 partículas dentro del radio de interacción y las agrega al mapa vecino.

  • 00:45:00 En esta sección, el orador explica cómo calcularon la física construyendo un mapa vecino, que les permite interactuar con 32 partículas. Repasan las ecuaciones utilizadas para aproximar la densidad y la presión, calculan los términos de aceleración y luego combinan todo para determinar la aceleración total. Luego, la velocidad y la posición avanzan a través de la integración numérica, con condiciones de contorno establecidas para evitar que las partículas escapen de la caja. El orador alienta a los espectadores a descargar y jugar con el código fuente y enfatiza que, si bien existen muchos métodos lentos para resolver las ecuaciones de Navier-Stokes, lento no necesariamente significa bueno.

  • 00:50:00 En esta sección del video, el orador explica el paso de actualización de la simulación, donde la velocidad se integra a su nueva posición antes de actualizar la posición. La actualización de la velocidad es explícita, mientras que la actualización de la posición es semiimplícita, utilizando el valor de la velocidad en el siguiente paso de tiempo. La simulación está en flotación por motivos de rendimiento, pero si se necesita alta fidelidad y precisión, se recomienda utilizar el doble. El algoritmo es totalmente paralelizable, pero es necesario tener en cuenta las ventajas y desventajas de la partición espacial. Finalmente, el orador responde preguntas sobre el uso de Interop con múltiples GPU, la simulación de turbulencia y el número máximo práctico de partículas en la simulación.

  • 00:55:00 En esta sección, el orador responde algunas preguntas de la audiencia. Explican que la limitación práctica de su simulación es la tasa de rendimiento, que depende de la clase de GPU y CPU utilizada. También mencionan que aunque su simulación se basa en ecuaciones incompresibles, no están resolviendo explícitamente la condición de incompresibilidad, lo que podría limitar su comportamiento compresible. El orador también responde una pregunta acerca de por qué usaron búferes en lugar de memoria de imágenes en caché, afirmando que en el momento en que desarrollaron el programa, no vieron ninguna ventaja de rendimiento en el uso de imágenes en caché. Sin embargo, mencionan que OpenCL proporcionará soporte para búferes en caché en el futuro y que podrían cambiar el programa para admitirlos. En general, el orador invita a la audiencia a descargar y utilizar el programa de la forma que deseen, ya que no existen limitaciones.
 

AMD Developer Central: serie de seminarios web de programación OpenCL. 8. Técnicas de optimización: convolución de imágenes



En este video, Udeepta D. Bordoloi analiza las técnicas de optimización en la convolución de imágenes.

 

AMD Developer Inside Track: cómo optimizar la convolución de imágenes



Cómo optimizar la convolución de imágenes

Este video analiza varios métodos para optimizar la convolución de imágenes, incluido el uso compartido de datos locales, la optimización de constantes y el uso de áreas locales más grandes para mejorar la eficiencia. El orador enfatiza la importancia de minimizar el tiempo de procesamiento en la convolución de la imagen para mejorar el rendimiento general y destaca un nuevo método de reutilización de datos utilizando la memoria local. El video ofrece sugerencias para los pasos de optimización, como el uso de texturas obvias, el uso de la fuerza del pensamiento y el uso de las opciones de pase al mostrador. Un artículo paso a paso sobre cómo optimizar las técnicas de convolución de imágenes está disponible en el sitio web del desarrollador AMD.

  • 00:00:00 En esta sección, Udeepta Bordolo del equipo de gráficos de AMD explica el concepto de convolución de imagen, que consiste en realizar una suma ponderada sobre un área de la imagen de entrada para generar un píxel de imagen de salida. Utiliza OpenCL y una GPU 5870 para realizar la optimización, trabajando gradualmente a partir del código de correlación básico. La duplicación y el uso de LDS (Local Data Share) son algunos de los métodos de optimización utilizados, lo que resulta en una reducción significativa en el tiempo de ejecución.

  • 00:05:00 En esta sección, el orador analiza la optimización de la convolución de la imagen en un programa que funciona para todos los tamaños de filtro y todos los tamaños de entrada. Se centra en el uso de áreas locales para mejorar el intercambio de datos y reducir el tiempo de espera. Al interpretar constantes y entradas como valores de 128 bits, el compilador y el genio pueden interpretar el código más fácilmente y reducir el tiempo de procesamiento. Muestra cómo la optimización de constantes y el uso de áreas locales más grandes pueden mejorar en gran medida la eficiencia en la convolución de imágenes. En general, el orador enfatiza la importancia de encontrar formas de minimizar el tiempo de procesamiento en la convolución de la imagen para mejorar el rendimiento general.

  • 00:10:00 En esta sección, el orador analiza cómo optimizar la convolución de la imagen determinando el tamaño del filtro y cómo cambiarlo para diferentes máscaras. El orador señala que aplicar la optimización en diferentes momentos puede afectar el rendimiento, pero puede ayudar a encontrar problemas inesperados. El orador también analiza la ejecución de la misma cantidad de elementos para una imagen de entrada de 2k por 2k con datos de fuerza completa, lo que resultó en un formato de datos más eficiente. Además, el orador destaca un nuevo método de reutilización de datos en lugar de usar el motor mediante el uso de la memoria local, conocido como LDS en hardware.

  • 00:15:00 En esta sección, el orador habla sobre la optimización de las técnicas de convolución de imágenes. Cargan todas las entradas, las retrasan en un grupo en particular y luego trabajan con lo obvio. Usan el efectivo tal como lo conocen y dejan de usar LDS para intentar usar texturas. Realizan un experimento con una resolución de 2K por 2K y diferentes tamaños de filtro, y obtienen el número más rápido al usar texturas. Sugieren los pasos de optimización de usar texturas obvias, usar la fuerza del pensamiento y usar las opciones de pase al mostrador. También sugieren usar el monstruo del efectivo cuando sea posible. Han publicado un artículo paso a paso sobre cómo optimizar las técnicas de convolución de imágenes en el sitio web del desarrollador AMD, al que vinculan junto al video.
 

Central de desarrolladores de AMD: descripción técnica de OpenCL. Introducción a OpenCL



Central de desarrolladores de AMD: descripción técnica de OpenCL. Introducción a OpenCL

En este video, Michael Houston brinda una descripción general de OpenCL, un estándar de la industria para el cómputo paralelo de datos dirigido a CPU de varios núcleos, dispositivos móviles y otras formas de silicio. OpenCL tiene como objetivo unificar las implementaciones propietarias que competían anteriormente, como CUDA y Brook+, lo que simplificará el desarrollo para los proveedores de software independientes. Ofrece un desglose entre el código que se ejecuta en el dispositivo y el código que administra el dispositivo mediante un sistema de cola diseñado para recibir comentarios de los desarrolladores de juegos. OpenCL está diseñado para funcionar bien con las API de gráficos, lo que crea un lenguaje informático ubicuo que se puede usar para diversas aplicaciones, como la edición de fotos y videos, así como para sistemas de inteligencia artificial, modelado y física. El presentador también analiza el uso de OpenCL para el renderizado de Hollywood y espera ver más trabajo en esta área.

  • 00:00:00 En esta sección, Mike Houston explica el propósito de OpenCL como un estándar de la industria para el cómputo paralelo de datos, dirigido a CPU de varios núcleos, dispositivos móviles y otras formas de silicio. OpenCL tiene como objetivo unificar las implementaciones propietarias que competían anteriormente, como CUDA y Brook+, lo que simplificará el desarrollo para los proveedores de software independientes. Aunque hay un dialecto diferente y diferencias menores en OpenCL, la transición desde otros lenguajes paralelos de datos como CUDA es directa y rápida. OpenCL también ofrece un desglose entre el código que se ejecuta en el dispositivo y el código que administra el dispositivo mediante un sistema de cola diseñado para recibir comentarios de los desarrolladores de juegos. Está diseñado para funcionar bien con las API de gráficos, creando un lenguaje informático omnipresente para el espacio del consumidor en aplicaciones como la edición de fotos y videos.

  • 00:05:00 En esta sección, el orador explica algunos de los usos iniciales de OpenCL, que incluyen el procesamiento de imágenes o videos de alta resolución y la ejecución de detectores de virus. Además, la tecnología es útil para los sistemas de inteligencia artificial, los sistemas de modelado, la física, el posprocesamiento y la aceleración de la iluminación y el renderizado de películas. El orador espera ver más trabajo sobre el uso de OpenCL para el renderizado de Hollywood, entre otras cosas.
 

AMD Developer Central: Episodio 1: ¿Qué es OpenCL™?



AMD Developer Central: Episodio 1: ¿Qué es OpenCL™?

Este video proporciona una introducción a OpenCL y sus objetivos de diseño, que se centran en aprovechar varios procesadores para acelerar los cálculos paralelos en lugar de los secuenciales. OpenCL permite la escritura de código portátil para diferentes procesadores utilizando kernels, dimensiones globales y locales y grupos de trabajo. Los elementos de trabajo y los grupos de trabajo pueden colaborar compartiendo recursos, pero la sincronización entre elementos de trabajo en diferentes grupos de trabajo no es posible. Las dimensiones óptimas del problema varían según los diferentes tipos de procesamiento, y es importante elegir las mejores dimensiones para obtener el mejor rendimiento. OpenCL puede utilizar completamente las capacidades de un sistema mediante la expresión conjunta de tareas y paralelismo de datos utilizando el modelo de eventos de OpenCL.

  • 00:00:00 En esta sección, Justin Hensley analiza los conceptos básicos de OpenCL y sus objetivos de diseño, que se centran principalmente en aprovechar las CPU, las GPU o cualquier otro procesador, como el motor de banda ancha celular o los DSP, para acelerar los cálculos paralelos en lugar de secuenciales, lo que resulta en aceleraciones dramáticas. OpenCL permite escribir código portátil para ejecutarse en cualquier tipo de procesador, como CPU y GPU de AMD, utilizando núcleos, que son similares a las funciones de C que se utilizan para explotar el paralelismo, y programas que son colecciones de núcleos y otras funciones, con aplicaciones que ejecutan instancias de núcleo utilizando colas que se ponen en cola y se ejecutan en orden o fuera de orden. Las dimensiones globales y locales en OpenCL definen el rango de computación, mientras que el objetivo de OpenCL es usar dispositivos altamente paralelos para acelerar la computación simultáneamente, lo que permite que los grupos de trabajo locales colaboren compartiendo recursos porque los elementos de trabajo globales deben ser independientes y la sincronización solo es posible. dentro de un grupo de trabajo.

  • 00:05:00 En esta sección, aprendemos sobre elementos de trabajo y grupos de trabajo, y cómo OpenCL nos permite sincronizar entre elementos de trabajo dentro de un grupo de trabajo usando barreras o vallas de memoria. Sin embargo, los elementos de trabajo de diferentes grupos de trabajo no se pueden sincronizar entre sí. Las dimensiones óptimas del problema también varían según los diferentes tipos de procesamiento, y es importante elegir las mejores dimensiones para el problema dado para obtener el mejor rendimiento. En OpenCL, también es posible expresar el paralelismo de tareas mediante la ejecución de un solo elemento de trabajo como una tarea mediante el modelo de eventos de OpenCL. Al permitir que el paralelismo de tareas y datos funcionen juntos, OpenCL puede utilizar completamente la capacidad del sistema.
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