OpenCL en el trading - página 4

Nuevo comentario
 

Central de desarrolladores de AMD: descripción técnica de OpenCL. Episodio 2: ¿Qué es OpenCL™? (continuado)



Central de desarrolladores de AMD: descripción técnica de OpenCL. Episodio 2: ¿Qué es OpenCL™? (continuado)

En este video, Justin Hensley analiza los modelos de plataforma y memoria de OpenCL, que es importante comprender cuando se usa OpenCL para acelerar aplicaciones. Explica que un host está conectado a uno o más dispositivos OpenCL, como GPU o procesadores multinúcleo, que tienen unidades de cómputo que ejecutan código en un modelo de datos múltiples de una sola instrucción. Los elementos de trabajo tienen memoria privada, mientras que los grupos de trabajo tienen memoria local compartida, cada dispositivo tiene memoria global y constante, y los desarrolladores deben administrar explícitamente la sincronización de la memoria y los datos para obtener el máximo rendimiento. Además, Hensley analiza los objetos de OpenCL, como dispositivos, contextos, colas, búferes, imágenes, programas, núcleos y eventos, que se utilizan para enviar trabajo a dispositivos, sincronizar y perfilar datos. Finalmente, describe cómo ejecutar un programa OpenCL en tres sencillos pasos: crear objetos de programa y kernel, crear objetos de memoria y crear colas de comandos con eventos para garantizar el orden correcto de ejecución del kernel.

  • 00:00:00 En esta sección, Justin Hensley explica la plataforma y los modelos de memoria de OpenCL, que es importante entender cuando se usa OpenCL para acelerar aplicaciones. Un host está conectado a uno o más dispositivos OpenCL (GPU, DSP o procesador multinúcleo), que tienen unidades de cómputo que ejecutan código en un modelo de datos múltiples de una sola instrucción. En términos de memoria, el procesador host tiene memoria a la que solo puede acceder la CPU, mientras que el dispositivo de cómputo tiene memoria global y constante (no sincronizada) y cada elemento de trabajo tiene su propia memoria privada a la que solo él puede acceder. Los grupos de trabajo tienen una memoria local compartida y los desarrolladores deben gestionar explícitamente la sincronización de la memoria y los datos si quieren obtener el máximo rendimiento de sus dispositivos. Finalmente, Hensley analiza los objetos de OpenCL, como dispositivos, contextos, colas, búferes, imágenes, programas, núcleos y eventos, que se utilizan para enviar trabajo a dispositivos, sincronizar y perfilar datos.

  • 00:05:00 En esta sección, el ponente explica cómo ejecutar un programa OpenCL en tres sencillos pasos. Primero, crea objetos de programa para compilar el código fuente y objetos del núcleo que contienen el código que se ejecutará en varios dispositivos con argumentos. En segundo lugar, crea objetos de memoria, ya sean imágenes o búferes. En tercer lugar, crea colas de comandos y las usa para poner en cola el trabajo para diferentes dispositivos, pero la orden de trabajo puede estar dentro o fuera de orden. Por lo tanto, los eventos se utilizan para garantizar que los núcleos se ejecuten en el orden necesario cuando existen dependencias.
 

Central de desarrolladores de AMD: descripción técnica de OpenCL. Episodio 3: Configuración de recursos



Central de desarrolladores de AMD: descripción técnica de OpenCL. Episodio 3: Configuración de recursos

En el Episodio 3 de la serie de tutoriales de OpenCL, el orador profundiza en la configuración y administración de recursos en OpenCL, cubriendo temas como objetos de memoria, contexto, dispositivos y colas de comandos. También se analiza el proceso de acceso y asignación de memoria para imágenes, con un enfoque en las llamadas de imagen de lectura y escritura y los formatos admitidos. Se examinan las características de las operaciones de memoria síncrona y asíncrona, con una explicación de cómo se puede utilizar el sistema de gestión de eventos OpenCL para garantizar la finalización de la transferencia de datos. Finalmente, se recomienda a los usuarios que consulten la información del dispositivo con la llamada CL get device info para elegir el mejor dispositivo para su algoritmo.

  • 00:00:00 En esta sección, Justin Hensley de AMD analiza la asignación de recursos en OpenCL, centrándose específicamente en los objetos de memoria y el contexto y la configuración de dispositivos. Explica cómo consultar el sistema para encontrar dispositivos disponibles, crear un contexto compartido y configurar colas de comandos para hablar con los dispositivos. Hensley también señala que varios núcleos de una CPU se consideran un dispositivo OpenCL y que los dispositivos en diferentes contextos no pueden compartir datos. Para elegir el mejor dispositivo para un algoritmo, los usuarios pueden consultar el tiempo de ejecución de OpenCL para obtener información del dispositivo con la llamada CL get device info para determinar la cantidad de unidades de cómputo, la frecuencia del reloj, el tamaño de la memoria y las extensiones admitidas. Finalmente, Hensley describe los búferes como simples fragmentos de memoria y las imágenes como estructuras de datos formateadas en 2D y 3D opacas.

  • 00:05:00 En esta sección, el video explica cómo OpenCL procesa las imágenes y cómo es necesario acceder a las imágenes a través de las llamadas de imagen de lectura y escritura. También se analiza el formato y la muestra de datos para una imagen y cómo se debe usar la llamada CL para obtener formatos de imagen admitidos para determinar los formatos admitidos. Para asignar un búfer de imagen, se establecen el formato y el tamaño, y la llamada CL create buffer se usa para crear un objeto de búfer para los datos de entrada y salida. CL in queue read y CL in queue right buffer son comandos que se utilizan para leer y escribir datos desde y hacia objetos de memoria, respectivamente. Si es necesario mapear una región de memoria
    al espacio de direcciones del host, se utiliza el CL en el búfer del mapa de cola. Por último, el búfer de copia de cola CLN se utiliza para copiar memoria entre dos objetos de memoria.

  • 00:10:00 En esta sección, el orador explica que los datos solo se pueden compartir con objetos de memoria que se asignan dentro del mismo contexto, y todas las operaciones se pueden realizar de forma sincrónica o asincrónica. Las operaciones sincrónicas se realizan cuando la llamada de bloqueo se establece en CL verdadero, lo que significa que la transferencia de datos se bloqueará hasta que se lleve a cabo la operación de memoria real. Esto puede tomar un tiempo dependiendo de la ubicación de la memoria. Alternativamente, con CL falso, será una llamada asíncrona, y uno tiene que usar el sistema abierto de administración de eventos CL para garantizar que la memoria se copie por completo antes de que se use.
 

Central de desarrolladores de AMD: descripción técnica de OpenCL. Episodio 4: Ejecución del kernel



Central de desarrolladores de AMD: descripción técnica de OpenCL. Episodio 4: Ejecución del núcleo

En esta sección, Justin Hensley cubre el tema de la ejecución del kernel en OpenCL y explica que los objetos del kernel contienen una función del kernel específica y se declaran con el calificador del kernel. Desglosa los pasos para ejecutar un kernel, incluida la configuración de los argumentos del kernel y la puesta en cola del kernel. Hensley enfatiza la importancia de usar eventos para administrar varios kernels y evitar problemas de sincronización, y sugiere usar CL wait for events para esperar a que se completen antes de continuar. El video también entra en detalles sobre la creación de perfiles de la aplicación para optimizar los núcleos que tardan más tiempo en ejecutarse.

  • 00:00:00 En esta sección, Justin Hensley analiza la ejecución del kernel en OpenCL. Explica que los objetos del kernel encapsulan una función del kernel específica en un programa y se declaran con el calificador del kernel. El objeto del programa encapsula la fuente del programa o el binario precompilado del disco y una lista de dispositivos. Una vez que se construye el objeto del programa, el usuario puede compilarlo para los dispositivos que tiene en tiempo de ejecución. Una vez que se ha creado el kernel, debe ejecutarse con los dos pasos básicos para la ejecución: establecer los argumentos del kernel y ponerlo en cola. Para establecer los argumentos, el usuario usaría la función llamada "CL Set Kernel Arg" siendo el primer argumento el kernel que se necesita ejecutar.

  • 00:05:00 En esta sección, el video explica cómo establecer el tamaño de los argumentos y ejecutar el núcleo. El ejemplo utilizado es el procesamiento de imágenes con un tamaño global establecido en una imagen con una altura de imagen de un tamaño determinado. El video explica que el tiempo de ejecución de OpenCL en las colas ejecuta las tareas de manera asincrónica, por lo que depende del programador usar eventos para rastrear el estado de ejecución. El video también explica diferentes formas de sincronizar comandos y sincronizar explícitamente entre colas usando eventos. El video proporciona ejemplos de un dispositivo y una cola y dos dispositivos y dos colas, y explica la importancia de usar eventos para evitar problemas de dependencia explícitos.

  • 00:10:00 En esta sección, Justin Hensley analiza cómo administrar kernels y eventos al usar OpenCL. Explica que el uso de eventos es importante cuando se administran varios núcleos y se evitan problemas de sincronización. Sugiere usar CL wait for events, que espera a que se completen todos los eventos antes de continuar, y in queue wait for events, que pone en cola un punto de bloqueo para su uso posterior por parte del tiempo de ejecución de OpenCL, lo que permite que la aplicación continúe ejecutándose sin bloqueos. Además, la información de generación de perfiles de eventos de obtención de CL se puede utilizar para generar perfiles de la aplicación, de modo que los desarrolladores puedan optimizar los núcleos que tardan más tiempo en ejecutarse.
 

Central de desarrolladores de AMD: descripción técnica de OpenCL. Episodio 5: Programación con OpenCL™ C



Central de desarrolladores de AMD: descripción técnica de OpenCL. Episodio 5: Programación con OpenCL™ C

Este video analiza varias funciones del lenguaje OpenCL™ C, incluidas funciones de elementos de trabajo, funciones de grupos de trabajo, tipos de vectores y funciones de sincronización integradas. El video enfatiza la importancia de usar calificadores de espacio de direcciones correctos para escribir código en paralelo de manera eficiente y compartir memoria entre grupos de trabajo. El concepto de tipos de vectores se analiza en detalle junto con el uso del espacio de memoria correcto para los argumentos del puntero del núcleo, las variables locales y las variables globales del programa. Además, las funciones matemáticas integradas y las funciones de grupo de trabajo, como barreras y defensas, se cubren con una sugerencia para verificar estas funciones en tiempo de ejecución.

  • 00:00:00 En esta sección, Dustin Hensley de AMD habla sobre las funciones del lenguaje OpenCL™ C, que incluyen funciones de elementos de trabajo, funciones de grupos de trabajo, tipos de vectores y funciones de sincronización integradas. OpenCL se basa en ISO C99, con las restricciones de encabezados C99 no estándar, punteros de función, recursividad, matrices de longitud variable y campos de bits. Con OpenCL, hay calificadores de espacio de direcciones para permitir la escritura de código paralelo eficiente, al mismo tiempo que permite compartir la memoria entre grupos de trabajo. Además, hay un acceso optimizado a las imágenes a través de funciones de imagen integradas y funciones de tiempo de ejecución integradas para acceder a la información de tiempo de ejecución. Hensley demostró un kernel paralelo de datos simple que usa funciones de elementos de trabajo y mostró cómo se pueden usar diferentes funciones y variables de OpenCL para construir ese kernel.

  • 00:05:00 En esta sección, se discute el concepto de tipos vectoriales en OpenCL. Estos tipos de vectores están diseñados para ser portátiles en diferentes tiempos de ejecución y tienen ciertas características que los hacen seguros para la India, alineados en la longitud del vector y tienen funciones integradas. Luego, el video muestra varios ejemplos de operaciones con vectores, como la creación de un vector literal y la selección de componentes específicos del vector. Además, se observa que hay varios espacios de direcciones diferentes en OpenCL y es importante usar el correcto para los argumentos del puntero del kernel, las variables locales y las variables globales del programa. Si no se especifica un espacio de memoria, se puede pasar a privado y causar problemas.

  • 00:10:00 En esta sección, se explica que en OpenCL no se permite convertir datos de espacios de memoria global, local o privada a otro espacio de memoria usando punteros. Es necesario copiar datos explícitamente para los espacios de memoria necesarios. En cuanto a la semántica y las conversiones, se siguen las reglas C99 para las conversiones escalares y de punteros, y no se permiten conversiones implícitas para los tipos vectoriales. La importancia de ser explícito se destaca mediante el uso de funciones específicas para determinar el tipo de redondeo que se lleva a cabo en la operación, en lugar de depender de la máquina para manejarlo. Las funciones matemáticas integradas de OpenCL, como la función de registro, ofrecen diferentes sabores como precisión completa, precisión media y función nativa para manejar casos ambiguos de la biblioteca C99 de manera más eficiente, y hay diferentes métodos disponibles para ir entre diferentes tipos de datos usando este tipo de guión bajo o convertir un tipo a otro tipo.

  • 00:15:00 En este extracto, el orador habla sobre las funciones integradas del grupo de trabajo y las extensiones de OpenCL C. Estas funciones incluyen herramientas de sincronización como barreras y Memphis que permiten la sincronización de la memoria. El orador también habla sobre la importancia de usar todos los elementos de trabajo en un grupo de trabajo para ejecutar la misma función en lugar de establecer una barrera que no alcancen todos los elementos. Además, el orador habla sobre las diversas extensiones, incluidas las funciones atómicas y la selección de modos de redondeo en tiempo de compilación. El orador recomienda ir a la especificación para leer más sobre estas funciones y extensiones y verificarlas en tiempo de ejecución.
 

Cómo usar OpenCL para el trabajo de GPU



Cómo usar OpenCL para el trabajo de GPU

El video presenta OpenCL como una herramienta estándar abierta que puede funcionar en la mayoría de las tarjetas gráficas nuevas en Windows con la instalación requerida de CUDA o controladores de gráficos específicos según la tarjeta. El orador describe un programa simple, el proceso de creación de un núcleo, búferes para datos, configuración de argumentos del núcleo y tamaño de trabajo global, y ejecución de la carga de trabajo en el dispositivo en OpenCL, comparándolo con CUDA. Los parámetros involucrados en la creación de un kernel en OpenCL para el trabajo de la GPU, el búfer de lectura en cola y la desasignación de memoria se explicaron con códigos de muestra para verificar los cálculos. Al mostrar un pequeño programa que aplica un desenfoque sutil a las imágenes en escala de grises usando OpenCL, el presentador destaca que OpenCL tiene más código repetitivo que CUDA pero es una solución abierta y estándar aplicable a diferentes tarjetas gráficas y se puede reutilizar en diferentes sistemas independientemente del fabricante.

  • 00:00:00 En esta sección, el orador presenta OpenCL y analiza cómo es un estándar abierto que puede funcionar con la mayoría de las tarjetas gráficas más nuevas en Windows, con el requisito de instalar CUDA o el controlador de gráficos específico según la tarjeta. Luego, el orador proporciona un programa simple y describe cómo funciona en OpenCL, comparándolo con CUDA. Pasan por el proceso de creación de un kernel, creación de búferes para datos y configuración de argumentos de kernel y tamaño de trabajo global antes de ejecutar la carga de trabajo en el dispositivo.

  • 00:05:00 En esta sección, el orador explica los parámetros involucrados en la creación de un kernel en OpenCL para el trabajo de GPU. El parámetro de tamaño de trabajo global es la cantidad de unidades con las que desea trabajar, mientras que el tamaño de trabajo local es cuánto desea hacer en cada unidad. El tamaño del trabajo global debe ser un múltiplo del tamaño del trabajo local y, aunque puede ejecutar el trabajo sin especificar el tamaño del trabajo local global, es mejor configurar ambos para saber en qué dimensiones está trabajando. Luego, el orador continúa explicando el búfer de lectura en cola, cómo desasignar la memoria y proporciona un código de muestra para verificar que todos los cálculos se realizaron correctamente. Finalmente, el ponente compara su ejemplo con una carga de trabajo que desdibuja una imagen, mostrando los parámetros y el uso de tuplas.

  • 00:10:00 En esta sección, el orador explica los cambios de código a un ejemplo anterior y presenta un núcleo que realizará un desenfoque sutil en una imagen. Después de crear punteros y búferes de diferentes tamaños, el hablante establece argumentos en el núcleo antes de recuperar la memoria y liberar punteros. Finalmente, el hablante lee las imágenes en escala de grises, restablece los píxeles en el resultado y escribe la imagen en escala de grises.

  • 00:15:00 En esta sección, el presentador muestra un pequeño programa que aplica un desenfoque sutil a una imagen en escala de grises usando OpenCL. El presentador señala que OpenCL tiene más código repetitivo en comparación con CUDA, y recomienda el uso de una clase u objeto para mantener organizadas todas las variables de la cola de comandos y del programa del kernel. Sin embargo, el presentador destaca que OpenCL es una solución abierta y estándar que funciona en diferentes tarjetas gráficas y se puede reutilizar en diferentes sistemas sin atarse a una marca o fabricante específico. En general, el presentador brinda una útil introducción al uso de OpenCL para el trabajo con GPU.
 

EECE.6540 Computación heterogénea (Universidad de Massachusetts Lowell)



1. Breve introducción al procesamiento paralelo con ejemplos

Este video proporciona una breve introducción al procesamiento paralelo con ejemplos. El orador explica que la computación paralela implica dividir una tarea más grande en subtareas más pequeñas para ejecutarlas en paralelo. Dos estrategias principales para lograr esto son divide y vencerás y dispersa y reúne. El video proporciona ejemplos de aplicaciones naturales y artificiales que inherentemente tienen mucho paralelismo, como los sentidos humanos, los automóviles autónomos y el crecimiento celular. El video también analiza los beneficios del procesamiento paralelo y demuestra cómo se puede aplicar a la clasificación, la multiplicación de vectores, el procesamiento de imágenes y la búsqueda del número de ocurrencias de una cadena de caracteres en un cuerpo de texto. Finalmente, el video presenta el proceso de reducción, también conocido como proceso de suma, para recolectar y procesar los resultados obtenidos de recursos paralelos.

  • 00:00:00 En esta sección, el orador introduce el concepto de computación paralela y explica que implica dividir una tarea más grande en subtareas más pequeñas para ejecutarlas en paralelo. Dos estrategias principales para lograr esto son divide y vencerás y dispersa y reúne. El orador da ejemplos de aplicaciones naturales y hechas por el hombre que inherentemente tienen mucho paralelismo, como los sentidos humanos, los autos sin conductor y el crecimiento celular. Además, el orador brinda un ejemplo de un problema de clasificación y explica cómo se puede abordar utilizando la estrategia divide y vencerás.

  • 00:05:00 En esta sección, el orador analiza dos ejemplos de procesamiento paralelo, comenzando con la clasificación utilizando la clasificación por fusión como ejemplo. Las largas listas desordenadas de números enteros se dividen en subproblemas más pequeños de dos números enteros por grupo, y cuatro unidades informáticas mapean y comparan los subproblemas para lograr la secuencia final ordenada de números enteros. El segundo ejemplo discutido es la multiplicación de vectores, que es inherentemente paralela a los datos ya que cada operación de multiplicación es independiente de las demás. Este problema tiene una intensidad aritmética baja, lo que lo hace simple y rápido de realizar. El disertante también menciona brevemente el concepto de intensidad aritmética para resaltar el compromiso entre computación y acceso a la memoria en diferentes tipos de problemas de procesamiento.

  • 00:10:00 En esta sección, el orador analiza los beneficios del procesamiento paralelo y cómo permite la utilización eficiente de los recursos informáticos. Él explica que con el procesamiento paralelo, puede realizar múltiples cálculos al mismo tiempo, sin la necesidad de cargar y descargar datos constantemente. Se introduce el concepto de paralelismo de tareas, donde múltiples unidades informáticas trabajan de forma independiente en diferentes datos. El ejemplo del procesamiento de imágenes se usa para ilustrar cómo se pueden pasar los datos a través de una canalización de múltiples unidades funcionales para maximizar el cálculo. Al implementar el procesamiento paralelo, las unidades de cómputo pueden trabajar simultáneamente, reduciendo los tiempos de espera y aumentando la velocidad de cómputo.

  • 00:15:00 En esta sección, el concepto de procesamiento paralelo se explica con más detalle usando un ejemplo de encontrar el número de ocurrencias de una cadena de caracteres en un cuerpo de texto. El problema se puede dividir en una comparación de coincidencias potenciales que se puede realizar a través de la comparación de palabras individuales, que se pueden paralelizar. La comparación también se puede realizar de forma más granular comparando cada letra en paralelo. El conjunto de datos se divide en unidades más pequeñas para realizar la misma operación en paralelo, lo que hace que la tarea de comparación sea muy paralela.

  • 00:20:00 En esta sección, aprendemos sobre la segunda etapa del procesamiento paralelo, que es el proceso de reducción, también conocido como proceso de suma. Aquí, la fase de recopilación recopila los resultados de la comparación de los competidores individuales y los recopila para su procesamiento posterior. El resultado final se produce recopilando resultados intermedios de recursos paralelos y sumándolos. Si la salida de las unidades de comparación muestra una coincidencia, el número final obtenido después de sumar todas estas salidas indica cuántas veces apareció una palabra en el texto original.
 

2. Descomposiciones de concurrencia, paralelismo, datos y tareas



2. Descomposiciones de concurrencia, paralelismo, datos y tareas

El video profundiza en los conceptos de concurrencia y paralelismo, así como en el uso de tareas y descomposiciones de datos, y las técnicas de descomposición de datos para paralelismo y concurrencia. La Ley de Amdahl se explora como un medio para calcular la aceleración teórica cuando se ejecutan tareas en múltiples procesadores. La importancia de los gráficos de dependencia de tareas se destaca en la identificación de las dependencias entre tareas al dividir un problema en subtareas. Los métodos para la descomposición de datos, como los datos de entrada y la partición de vectores de fila, se indican como útiles para realizar cálculos. Las operaciones atómicas y la sincronización se describen como vitales para generar el resultado correcto después de completar todas las subtareas.

  • 00:00:00 En esta sección, el video introduce los conceptos de concurrencia y paralelismo. La simultaneidad ocurre cuando dos o más actividades ocurren al mismo tiempo, que pueden estar en diferentes procesadores o incluso en un solo procesador que emplea técnicas de tiempo compartido. El paralelismo, por otro lado, significa estrictamente que dos actividades se ejecutan simultáneamente en diferentes unidades de ejecución de hardware, como CPU o FPGA. El video también analiza la Ley de Amdahl, que se utiliza para calcular la aceleración teórica cuando se ejecutan tareas en varios procesadores. A pesar de que algunas tareas deben permanecer en serie, las tareas que pueden rediseñarse para ejecutarse en paralelo pueden llevarse a cabo utilizando unidades de procesamiento, como GPU, FPGA o procesadores multinúcleo.

  • 00:05:00 En esta sección, el orador analiza el concepto de computación paralela y cómo se ha implementado en las arquitecturas de CPU, particularmente en los procesadores Pentium de Intel. Explican que en la arquitectura de procesador tradicional, el paralelismo de nivel de instrucción se utiliza a menudo para ejecutar instrucciones independientes simultáneamente, lo que resulta en un rendimiento mejorado. Sin embargo, en su clase, se enfocan en el paralelismo de tareas y datos y cómo estos paralelismos de alto nivel pueden explotarse usando algoritmos y subprocesos de software. Introducen el concepto de descomposición de tareas, que implica dividir un algoritmo en tareas individuales, y descomposición de datos, que implica dividir un conjunto de datos en fragmentos discretos que se pueden operar en paralelo.

  • 00:10:00 En esta sección, el video analiza el concepto de gráficos de dependencia de tareas y cómo son útiles para describir las relaciones entre tareas al descomponer un problema en subtareas. Si las tareas no tienen dependencias, se pueden ejecutar en paralelo, lo que permite un procesamiento más eficiente. El video también presenta el concepto de descomposición de datos, que implica dividir los datos en diferentes tareas para el cálculo. Los ejemplos de convolución de imágenes y multiplicación de matrices demuestran cómo se pueden usar los datos de salida para determinar cómo se pueden descomponer los datos en diferentes grupos o particiones.

  • 00:15:00 En esta sección, el disertante analiza diferentes técnicas de descomposición de datos para paralelismo y concurrencia. La primera técnica implica la partición de datos en vectores de fila en la matriz original para el mapeo de uno a uno o de muchos a uno. La segunda técnica involucra la descomposición de datos de entrada, que tiene un dato de entrada que corresponde a múltiples datos de salida. Ejemplos de esto incluyen histogramas de gramo de alquitrán y búsqueda de subcadenas. Para calcular el resultado final de estas partes de datos intermedios, pueden ser necesarias operaciones atómicas y de sincronización para garantizar que todas las subtareas estén completas y se genere el resultado correcto.
 

3. Computación Paralela: Software y Hardware



3. Computación Paralela: Software y Hardware

El video analiza diferentes enfoques para lograr altos niveles de paralelismo en la informática. El orador describe las técnicas de hardware y software utilizadas para realizar computación paralela, incluido el paralelismo de nivel de instrucción (ILP), subprocesos de software, CPU multinúcleo, procesadores SIMD y SPMD. El video también explica la importancia de la densidad de paralelismo y el concepto de unidades de computación/procesamiento, que permiten una computación paralela eficiente. Además, el orador analiza los desafíos de crear operaciones atómicas con fines de sincronización y la necesidad de reestructurar los problemas para una ejecución eficiente en las GPU.

  • 00:00:00 En esta sección, el orador analiza diferentes enfoques para lograr altos niveles de paralelismo. Durante los primeros días del diseño de procesadores, la gente confiaba en el paralelismo de nivel de instrucción (ILP) y los subprocesos de software para lograr el paralelismo. Sin embargo, estos diseños no se realizan automáticamente y el programador debe tener experiencia en el diseño de estas aplicaciones de software. En términos de hardware, existen diferentes tipos de procesadores disponibles para tareas de cómputo paralelo. Las CPU multinúcleo están diseñadas para el paralelismo de tareas, mientras que los procesadores SIMD están diseñados para aprovechar el paralelismo de datos. Las GPU son mejores para las tareas de paralelismo de datos porque pueden procesar múltiples datos al mismo tiempo en cientos o incluso miles de núcleos.

  • 00:05:00 En esta sección, el orador analiza los conceptos de SIMD y SPMD, que se usan comúnmente en la computación paralela. SIMD significa Datos múltiples de instrucción única, en los que cada núcleo puede realizar operaciones en diferentes datos al mismo tiempo. Por otro lado, SPMD significa Single Program Multiple Data, en el que varias instancias del mismo programa funcionan de forma independiente en diferentes porciones de datos. Loop strip mining es una técnica popular para dividir tareas paralelas de datos entre procesadores independientes, que pueden utilizar la unidad vectorial para ejecutar iteraciones al mismo tiempo. El orador proporciona un ejemplo de suma de vectores utilizando SPMD con minería de viaje en bucle, donde cada programa se ejecuta en diferentes partes de los datos.

  • 00:10:00 En esta sección, el orador explica cómo diferentes procesadores pueden trabajar en diferentes partes de los datos en computación paralela, usando el ejemplo de ejecutar cada fragmento de datos como un hilo independiente. El costo de crear subprocesos para GPU es alto, por lo que el cálculo esperado en cada procesador debería ser mayor, lo que se conoce como densidad de paralelismo. Para los FPGA, la sobrecarga de creación de subprocesos es muy baja, por lo que puede haber una gran cantidad de instancias de ejecución de SGMD. Los datos múltiples de una sola instrucción (SIMD) permiten la ejecución de una instrucción en múltiples datos simultáneamente, con muchas unidades lógicas aritméticas (ALU) ejecutando la instrucción juntas. Los algoritmos paralelos pueden reducir la cantidad de flujo de control y otro hardware a favor de las unidades ALU.

  • 00:15:00 En esta sección, el orador explica el concepto de unidades de computación/procesamiento que se utilizan dentro de un chip para computación. Pueden tomar entradas de datos y realizar operaciones simultáneamente, lo que permite una computación paralela eficiente. La arquitectura se basa en SMID (datos múltiples de instrucción única) y se usa ampliamente en hardware de GPU. El orador destaca la importancia de las operaciones atómicas para fines de sincronización, pero advierte sobre el gran costo general de estas operaciones. Es probable que los problemas que se descomponen mediante la partición de datos de entrada deban reestructurarse para una ejecución eficiente en una GPU.
 

4. Dos artículos importantes sobre procesadores heterogéneos



4. Dos artículos importantes sobre procesadores heterogéneos

El video cubre varios artículos relacionados con la computación heterogénea, incluidas las tendencias en el diseño de procesadores y la eficiencia energética, los beneficios de usar hardware personalizado y aceleradores especializados, la importancia de equilibrar núcleos grandes y pequeños y los desafíos del movimiento de datos y la comunicación eficiente entre núcleos. Los documentos también analizan la necesidad de comprender la programación y la partición de la carga de trabajo cuando se trabaja con procesadores heterogéneos y el uso de lenguajes de programación y marcos como OpenCL, CUDA y OpenMP. En general, los documentos destacan los beneficios potenciales de utilizar múltiples núcleos y aceleradores para maximizar el rendimiento y la eficiencia energética en entornos informáticos heterogéneos.

  • 00:00:00 En esta sección, el orador analiza dos artículos importantes relacionados con la computación heterogénea que se publicaron en la última década. El primer documento habla sobre la tendencia de pasar de un solo núcleo de procesador a múltiples núcleos y la utilización eficiente de transistores independientes para obtener más rendimiento. El segundo documento es un documento de encuesta que habla sobre cómo los arquitectos, programadores e investigadores informáticos se están moviendo hacia un enfoque más cooperativo en el uso conjunto de CPU y GPU para maximizar tanto el rendimiento como la utilización. El orador también habla sobre la tendencia de pasar del rendimiento de un solo núcleo al rendimiento de las moléculas o al rendimiento en términos de rendimiento mediante el uso de núcleos y aceleradores heterogéneos. La transcripción también incluye un gráfico que muestra el aumento en el número de transistores en un solo chip desde 1971 hasta 2009 y destaca los principales beneficios del uso de computación heterogénea.

  • 00:05:00 En esta sección, el video analiza el escalado de transistores y cómo puede permitir más transistores en un solo chip, lo que lleva a un mejor rendimiento y eficiencia energética. Luego, el video presenta un diagrama que muestra las diferentes técnicas utilizadas para diseñar microprocesadores, como agregar más núcleos o implementar una ejecución especulativa. Aunque no hay un aumento significativo en el rendimiento cada año, la eficiencia energética ha mejorado casi cinco veces, lo que permite realizar más tareas con un mayor rendimiento. El video también presenta la regla de Pollock, que es una simple observación sobre el rendimiento de los procesadores.

  • 00:10:00 En esta sección, el orador analiza el aumento del rendimiento de los procesadores a medida que aumenta el área o la cantidad de transistores. La relación entre estos factores es aproximadamente la raíz cuadrada del número de transistores. Por otro lado, la densidad de DRAM aumenta casi al doble cada dos años, pero el rendimiento en términos de velocidad de lectura/escritura no se mantiene. El presupuesto de energía total es plano, por lo que incluso reducir el tamaño del transistor y aumentar la cantidad de transistores no mejoraría significativamente el rendimiento. La potencia de fuga se vuelve predominante a medida que disminuye el tamaño del transistor, lo que significa que confiar solo en el aumento de frecuencia, la reducción en el voltaje de suministro y la capacitancia de las conexiones y los cables no puede lograr los objetivos de rendimiento previstos, como terabit o más operaciones.

  • 00:15:00 En esta sección, el orador analiza el diseño de múltiples núcleos en procesadores heterogéneos, destacando que puede no ser beneficioso tener núcleos grandes y uniformes. En cambio, personalizar el hardware con aceleradores fijos o programables y combinar la lógica con los núcleos puede conducir a una mejor utilización de los núcleos. El orador presenta un ejemplo en el que un diseño con 30 núcleos más pequeños (5 millones de transistores cada uno) supera a un diseño con seis núcleos más grandes (25 millones de transistores cada uno) mientras usa la misma cantidad total de transistores (150 millones). La compensación entre el rendimiento y el rendimiento de un solo núcleo también se puede optimizar manteniendo un equilibrio entre los núcleos grandes y pequeños.

  • 00:20:00 En esta sección, el orador analiza el uso de procesadores heterogéneos para hardware personalizado y los beneficios de usar núcleos personalizados más pequeños en lugar de núcleos de CPU de propósito general. Al utilizar lógica especializada para construir unidades funcionales como multiplicadores o unidades FFT, los diseñadores pueden lograr una mayor eficiencia energética que con diseños de uso general. Además, el documento habla sobre los desafíos del movimiento de datos y la importancia de tener jerarquías e interconexiones de memoria eficientes para una comunicación eficiente entre los núcleos. El documento propone una división del 10 % para aceleradores y núcleos especializados, en lugar del 90 % tradicional para construir procesadores fuera de servicio superescalares para lograr un mejor rendimiento de un solo subproceso.

  • 00:25:00 En esta sección, el video analiza dos artículos sobre procesadores heterogéneos. El primer documento habla sobre los desafíos que enfrenta el movimiento de datos y la eficiencia energética. Una tendencia de diseño es la escala de voltaje que permite ejecutar diferentes núcleos a diferentes velocidades, lo que puede reducir en gran medida el consumo de energía según la carga de trabajo y la programación de tareas. El segundo documento analiza la tendencia hacia el paralelismo a gran escala y núcleos heterogéneos con tamaños variables y frecuencia y voltaje flexibles. Además, hay un movimiento hacia el uso de diferentes aceleradores de hardware integrados en el chip y el enfoque en el posicionamiento de datos eficiente para reducir el movimiento de datos innecesario. El documento reconoce las fortalezas únicas de las diferentes arquitecturas de CPU y el diseño de algoritmos para que coincidan con las características futuras de la CPU.

  • 00:30:00 En esta sección, el orador analiza la importancia de comprender las técnicas de programación y la partición de la carga de trabajo cuando se trabaja con procesadores heterogéneos como CPU FPGA. La programación implica decidir cuándo se debe ejecutar una subtarea en un procesador específico, mientras que la partición de la carga de trabajo se ocupa de la partición de datos y tareas. El orador también menciona varios lenguajes de programación y marcos como OpenCL, CUDA y OpenMP para diferentes tipos de procesadores.
 

5. Descripción general del hardware informático



5. Descripción general del hardware informático

El video brinda una descripción general del hardware de computación y analiza temas como arquitecturas de procesadores, consideraciones de diseño, subprocesos múltiples, almacenamiento en caché, jerarquía de memoria y el diseño de la lógica de control. También explica cómo un programa es un conjunto de instrucciones que sigue una computadora para realizar una tarea y los diferentes tipos de programas, incluido el software del sistema y las aplicaciones. El video enfatiza la importancia de los componentes de hardware de una computadora, como la CPU y la memoria, que trabajan juntos para ejecutar programas y realizar tareas.

  • 00:00:00 En esta sección, el orador presenta los temas que se tratarán en la clase, que incluyen arquitecturas e innovaciones de procesador, espacio de diseño arquitectónico, arquitectura de CPU y GPU, y FPGA como arquitectura emergente de alto rendimiento. El orador también habla sobre los orígenes de OpenCL y cómo diferentes proveedores lo moldearon gradualmente en función de los procesadores que brindan, lo que llevó a un modelo de paradigma basado en bloques de consistencia relajada que logra la independencia de la plataforma. El rendimiento de los programas OpenCL todavía depende de la implementación, el algoritmo y qué tan bien se puede asignar a la arquitectura del hardware. El diseño de diferentes procesadores requiere muchas consideraciones y concesiones, como tener un procesador de un solo núcleo o varios procesadores.

  • 00:05:00 En esta sección, el video explica algunas de las consideraciones de diseño cuando se trata de hardware informático, como núcleos superescalares y programación de instrucciones. El video también analiza los subprocesos múltiples como una forma de aumentar la cantidad de trabajo útil que un procesador puede manejar, así como la importancia del almacenamiento en caché y la jerarquía de la memoria. La heterogeneidad en los procesadores es cada vez más común, lo que incluye CPU con GPU, FPGA y núcleos grandes y pequeños. Por último, el diseño de la lógica de control es crucial, ya que permite reordenar las instrucciones para explotar el paralelismo de nivel de instrucción en flujos de control complejos.

  • 00:10:00 En esta sección, el video explica que un programa es un conjunto de instrucciones que sigue una computadora para llevar a cabo una tarea específica. El programa se compone de código escrito en un lenguaje de programación, que luego se compila o interpreta en un lenguaje de máquina que la computadora puede entender. El video continúa describiendo los diferentes tipos de programas, incluido el software del sistema, como los sistemas operativos y los controladores de dispositivos, así como las aplicaciones, como los procesadores de texto y los juegos. Los componentes de hardware de la computadora, como la CPU y la memoria, trabajan juntos para ejecutar estos programas y realizar las tareas deseadas.
12345678910
Nuevo comentario
Razón de la queja: