OpenCL en el trading - página 6

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16. Ejemplo de OpenCL: rotación de imagen

16. Ejemplo de OpenCL: rotación de imagen

Este video analiza la rotación de imágenes y cómo se puede implementar con OpenCL. Cada píxel de una imagen tiene coordenadas y representa una escala de color específica, y la rotación implica mover los píxeles a una nueva ubicación según una fórmula que tiene en cuenta sus coordenadas originales y nuevas y el ángulo de rotación. El orador propone asignar cada elemento de trabajo para calcular la nueva posición de un solo píxel y utiliza la descomposición de entrada para dividir todo el espacio de trabajo global en grupos de trabajo más pequeños, lo que hace que la operación se realice de manera más eficiente. También se explica el proceso de transferir una imagen desde el búfer del dispositivo al búfer del host, con énfasis en la comprobación de errores y el cálculo del tiempo transcurrido.

• 00:00:00 En esta sección, el video analiza la rotación de la imagen y las matemáticas detrás de ella. Explica que cada píxel de una imagen tiene coordenadas y representa una escala de color específica. La rotación implica mover los píxeles a una nueva ubicación según una fórmula que tiene en cuenta sus coordenadas originales y nuevas y el ángulo de rotación. El video propone asignar cada elemento de trabajo para calcular la nueva posición de un solo píxel y utiliza la descomposición de entrada para dividir todo el espacio de trabajo global en grupos de trabajo más pequeños, lo que hace que la operación sea más eficiente.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el ponente explica cómo se divide la imagen en grupos de trabajo en OpenCL para implementar la rotación de imágenes. La imagen se divide en dominios horizontales y verticales, cada uno con 16 grupos de trabajo, asumiendo que el ancho y el alto de la imagen son múltiplos de 16. Luego, el orador presenta la función kernel utilizada para realizar la rotación de la imagen, que toma argumentos como el original y datos de destino, dimensiones de la imagen y parámetros de rotación. Dentro de la función kernel, el orador ilustra cómo se calcula la nueva ubicación de cada píxel utilizando los parámetros de rotación y cómo se copia el contenido del píxel desde la ubicación original a la nueva ubicación después de realizar la verificación de límites.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador explica cómo rotar una imagen usando OpenCL. El proceso consiste en verificar las coordenadas y asegurarse de que sean valores positivos dentro de las dimensiones de la imagen. Luego, la información de píxeles se copia desde la ubicación original a la nueva ubicación utilizando cálculos para determinar la ubicación de la memoria física. El código de ejemplo enumerado en esta sección muestra las diferencias entre esta implementación y la anterior de multiplicación de matrices. El enlace de C++ para la API de OpenCL se usa para configurar el entorno para consultar las plataformas, adquirir el dispositivo, crear una cola de comandos y declarar búferes para mover datos. El kernel se compila y los parámetros se configuran para ejecutar el kernel, que se completa leyendo los resultados al host.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el orador analiza el proceso de transferir una imagen desde el búfer del dispositivo al búfer del host. El orador explica que este proceso implica leer el búfer en el dispositivo mediante la función clEnqueueReadBuffer y especificar el tamaño, el desplazamiento y el puntero del búfer en el host. Además, el orador señala la importancia de comprobar si hay errores durante este proceso mediante una instrucción if y demuestra cómo calcular el tiempo transcurrido para esta parte del código mediante la función clGetEventProfilingInfo.

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17. Ejemplo de demostración de rotación de imagen de OpenCL

17. Ejemplo de demostración de rotación de imagen de OpenCL

El tutorial "Demostración de rotación de imagen de ejemplo de OpenCL" cubre el código fuente de la demostración, que incluye diferentes carpetas que contienen código C y archivos de imagen que el programa procesará. El video recorre la creación de búferes para las imágenes de entrada y salida, la copia de la imagen original en el búfer del dispositivo, la configuración de los argumentos del kernel, la ejecución del kernel con un tamaño global definido como la imagen completa y la lectura de los datos de salida al host. La función kernel toma parámetros de rotación para calcular las nuevas coordenadas de cada píxel y copia la información del píxel en la nueva ubicación con verificación de límites. El programa también incluye una función para almacenar la imagen rotada en formato BMP y libera todos los recursos después de la finalización. La demostración lee y calcula con éxito los píxeles de la imagen original para crear la imagen girada.

• 00:00:00 En esta sección, el presentador brinda una descripción general del código fuente para la demostración de rotación de imágenes que incluye diferentes carpetas que contienen los archivos de código C principales y de apoyo, así como los archivos de imagen que procesará el programa. El código incluye archivos de encabezado para plataformas Mac OS y Altera OpenCL, definiciones para búferes y parámetros del núcleo, y utiliza funciones de soporte para abrir archivos de imágenes y convertir sus formatos. El código también incluye la creación del búfer de salida y la inicialización con números aleatorios. Finalmente, el código crea una cola de comandos, un objeto de programa y un objeto del kernel, y especifica el nombre de la función del kernel.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador recorre el proceso de creación de búferes para las imágenes de entrada y salida, la copia de la imagen original en el búfer del dispositivo, la configuración de los argumentos del kernel, la ejecución del kernel con un tamaño global definido como la imagen completa, y leyendo los datos de salida de vuelta al host. La función kernel toma punteros de búfer de origen y destino, dimensiones de la imagen y parámetros de rotación para calcular las nuevas coordenadas de cada píxel y copiar la información del píxel en la nueva ubicación con verificación de límites. El programa también incluye una función para almacenar la imagen rotada en formato BMP y libera todos los recursos después de la finalización.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador demuestra una demostración de rotación de imagen de ejemplo de OpenCL usando la plataforma Avatar FPGA que toma la imagen original de un gato y la rota 45 grados en el sentido de las agujas del reloj, produciendo una nueva imagen del mismo tamaño que se guarda con un nuevo nombre en la carpeta de rotación de imágenes. La demostración muestra que lee y calcula con éxito los píxeles de la imagen original para crear la imagen girada.

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18. Ejemplo de OpenCL: convolución de imagen

18. Ejemplo de OpenCL: convolución de imagen

El video "Ejemplo de OpenCL: Convolución de imagen" explica la convolución de imagen, que modifica cada píxel en una imagen utilizando información de sus píxeles vecinos mediante la aplicación de un filtro como un filtro de desenfoque. El video proporciona una implementación inicial de la función de convolución de imagen e introduce la estructura de datos de "imagen" en OpenCL, que está diseñada para tipos de datos de imagen, lo que permite un procesamiento eficiente en procesadores de gráficos. El video muestra cómo copiar imágenes y filtrar datos en el dispositivo para el trabajo de convolución de imágenes usando OpenCL y el uso del objeto de muestra de OpenCL para acceder a la imagen. El video también muestra cómo obtener el elemento de trabajo e iterar a través de las filas y columnas de filtro para obtener información de píxeles del objeto de imagen, multiplicarlos con los píxeles de filtro y acumularlos en la variable de suma. Por último, el video muestra cómo actualizar los valores de píxeles usando un objeto de imagen OpenCL.

• 00:00:00 En esta sección, el video analiza la convolución de la imagen, que es una operación que modifica el valor de cada píxel en una imagen usando información de sus píxeles vecinos. Esto se hace aplicando un filtro a la imagen original, como un filtro de desenfoque, que toma un promedio ponderado de los píxeles vecinos para reducir las diferencias entre sus valores. El video demuestra cómo aplicar un filtro de 3x3 a una pequeña región de una imagen y cómo usar la multiplicación y suma de elementos para calcular el valor de cada nuevo píxel en la imagen filtrada. Sin embargo, el video señala que al aplicar tales operaciones de filtrado a una imagen completa, se debe prestar especial atención a los píxeles de contorno que no tienen los ocho píxeles vecinos. El video también muestra varios filtros de ejemplo, como el desenfoque y la detección de bordes, que se pueden aplicar a una imagen para lograr diferentes efectos.
  
  
• 00:05:00 En esta sección del video "Ejemplo de OpenCL: Convolución de imagen", el orador proporciona una implementación inicial de la función de convolución de imagen que pasa por cada píxel de una imagen y le aplica un filtro. También introducen una nueva estructura de datos en OpenCL llamada "imagen", que está diseñada específicamente para tipos de datos de imagen, lo que permite secuencias de instrucciones largas que pueden procesarse de manera más eficiente en procesadores de gráficos. Los objetos de imagen se pueden crear con formatos, dimensiones y otros parámetros específicos. El video demuestra cómo crear un búfer de imagen 2D en el lado del dispositivo.
  
  
• La sección 00:10:00 analiza el proceso de copiar datos de imágenes y filtros en el dispositivo para el trabajo de convolución de imágenes mediante OpenCL. La sección también presenta el objeto de muestra OpenCL que se utiliza para describir cómo acceder a una imagen. El modo de direccionamiento, el modo de filtrado y el uso de coordenadas normalizadas se especifican para el objeto de muestreo. La sección también muestra la función del kernel y el uso de las palabras clave "solo lectura" y "constante" para especificar las propiedades del objeto, lo que permite que el tiempo de ejecución de OpenCL coloque los objetos de filtro en la región constante específica en la memoria global.
  
  
• 00:15:00 En esta sección del ejemplo de convolución de imagen OpenCL, el orador sigue los pasos para obtener el elemento de trabajo usando get_global_id, calculando la mitad del ancho del filtro, inicializando el índice del filtro, iterando a través de las filas y columnas del filtro , y usando la función read_image para obtener la información de píxeles del objeto de imagen. Luego, la información del píxel se multiplica con el píxel en el filtro y se acumula en la variable de suma. Este proceso se repite para cada píxel en el filtro y permite el uso de información de píxeles vecinos en la convolución de la imagen.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el video tutorial demuestra cómo actualizar los valores de píxeles en una convolución de imagen OpenCL usando un objeto de imagen. Después de ejecutar con éxito el kernel, el siguiente paso es usar CL en la imagen de lectura Q para volver a leer la imagen. Esta función toma el comando Q como primer argumento, el objeto de imagen de salida y un valor verdadero para indicar que la lectura debe bloquearse hasta que finalice. Se proporcionan los parámetros de origen y región utilizados para crear el objeto de imagen, junto con el búfer en el lado del host donde se almacenan los datos de la imagen.

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19. Demostración: Ejemplo de OpenCL - Convolución de imágenes

19. Demostración: Ejemplo de OpenCL - Convolución de imágenes

El video explica un ejemplo de convolución de imagen de OpenCL, definiendo diferentes filtros como desenfoque, nitidez, nitidez de bordes, detección y filtro de acogida. El presentador demuestra la inicialización de los valores de filtro y la lectura de datos de imagen BMP del archivo, la creación de objetos de imagen de entrada y salida y la configuración de argumentos del kernel para ejecutar el kernel. El video también enseña cómo crear la muestra, definir cómo procesar píxeles fuera del límite, iniciar el núcleo, almacenar los datos de píxeles en un archivo y crear los encabezados necesarios para el formato BMP. Finalmente, verifique los resultados comparando los valores en dos búferes para crear una imagen filtrada que debería coincidir con el resultado dorado con solo una ligera desviación debido al cálculo flotante.

• 00:00:00 En esta sección del video, el presentador recorre el código de un ejemplo de convolución de imágenes de OpenCL. El código define diferentes filtros, incluido un filtro de desenfoque, nitidez, nitidez de bordes, detección y abrazo. El presentador demuestra cómo probar un filtro específico, en este caso, el filtro de detección de bordes. También explican cómo inicializar los valores de filtro y leer los datos de imagen BMP del archivo, crear los objetos de imagen de entrada y salida y configurar los argumentos del kernel para ejecutar el kernel. El video también cubre cómo crear la muestra y definir cómo procesar los píxeles que quedan fuera del límite.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el presentador muestra un ejemplo de convolución de imágenes usando OpenCL. La presentación muestra los pasos necesarios para realizar el filtro en el host, incluido el lanzamiento del kernel, el almacenamiento de los datos de píxeles en un archivo y la creación de los encabezados necesarios para el formato BMP, y la verificación de los resultados comparando los valores en dos búferes. El objetivo de este ejercicio es crear una imagen filtrada que debería coincidir con el resultado dorado con solo una ligera desviación debido al cálculo flotante. En general, la presentación enfatiza cómo compilar, ejecutar y verificar la salida de la función del kernel de OpenCL.

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20. Clase 5 Modelo de concurrencia de OpenCL

20. Clase 5 Modelo de concurrencia de OpenCL

Esta lección cubre el tiempo de ejecución y el modelo de concurrencia de OpenCL, incluidas varias colas de comandos, el modelo de colas, los elementos de trabajo de los kernels de OpenCL y los grupos de trabajo. Los puntos de sincronización se usan para administrar la ejecución de comandos y los eventos de espera se usan para sincronizar los comandos en una cola de comandos del lado del dispositivo. La conferencia enfatiza la importancia de las operaciones asincrónicas en OpenCL y explica el uso de eventos para especificar dependencias entre comandos. El disertante también analiza el uso de funciones de devolución de llamada para completar eventos y destaca la importancia de la creación de perfiles para el ajuste del rendimiento. Además, la conferencia cubre el modelo de concurrencia de OpenCL para múltiples dispositivos en un sistema, incluidos los modelos de ejecución paralela y de canalización. Finalmente, el disertante demuestra la implementación de un modelo de ejecución utilizando eventos del kernel, que permite la ejecución paralela de diferentes kernels.

El modelo de concurrencia de OpenCL permite que varios elementos de trabajo se ejecuten de forma independiente para mejorar el rendimiento, utilizando grupos de trabajo con sincronización local para lograr el paralelismo en la ejecución, pero demasiados elementos de trabajo pueden causar contención de recursos. Los elementos de trabajo son responsables de mantener sus propios contadores de programa, y comprender las dimensiones y los tamaños de los problemas es importante para diseñar elementos de trabajo que aprovechen los elementos de procesamiento de la GPU. OpenCL usa barreras de grupos de trabajo para la sincronización avanzada entre elementos de trabajo, pero ningún mecanismo admite la sincronización entre elementos de trabajo en diferentes grupos de trabajo de la misma ejecución del núcleo. Para sincronizar elementos de trabajo dentro de un mismo grupo de trabajo se utiliza la API de barrera, pero para la sincronización a escala global se utilizan eventos y eventos de espera. La función del núcleo utiliza punteros a objetos de memoria en las memorias global y local, y la memoria local accesible a todos los elementos de procesamiento se puede utilizar para compartir datos dentro del grupo de trabajo. La conferencia también cubre los núcleos nativos, que permiten usar funciones C como núcleos en un dispositivo sin depender de compiladores OpenCL, pasar objetos de memoria OpenCL a una función de usuario utilizando la API del núcleo nativo en cola y funciones integradas del núcleo, como el extensión de estimación de movimiento para OpenCL, utilizada para el procesamiento de imágenes para estimar el movimiento entre cuadros vecinos en un video.

• 00:00:00 En esta sección, aprendemos sobre el tiempo de ejecución y el modelo de concurrencia de OpenCL, incluidos los comandos de OpenCL, el modelo de colas, varias colas de comandos, los elementos de trabajo de los núcleos de OpenCL y los grupos de trabajo. OpenCL es un modelo controlado por host paralelo de tareas, y los núcleos se utilizan para realizar tareas en paralelo. Las colas de comandos son seguras para subprocesos, ya que se pueden ejecutar múltiples subprocesos de software en un host y pueden operar o no en la misma cola de comandos. Las operaciones asíncronas son importantes en OpenCL, y el movimiento de datos y otras operaciones se ejecutan en la cola en algún momento en el futuro. La unidad más pequeña que interactúa con el dispositivo es el comando, y la finalización de un comando se garantiza solo en un punto de sincronización de la cola de comandos. Esta sincronización ocurre entre comandos en una cola de concesión de host y entre comandos en una cola de comandos del lado del dispositivo.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, la lección se centra en el argumento de lectura de bloqueo en QAPI y cómo se puede utilizar para configurar un punto de sincronización. Al configurar la lectura de bloqueo como verdadera, esta API se puede convertir en una operación de lectura de bloqueo, lo que detendrá otras operaciones de memoria hasta que se complete la operación de lectura. La lección también explica el uso de eventos en QAPI para especificar dependencias entre comandos, lo que puede ser útil en operaciones complejas que involucran múltiples comandos, transferencias de datos y cálculos. Además, los eventos pueden proporcionar más información sobre un comando que el comando en sí, ya que los comandos enviados mediante Co en cola se manejan de forma asincrónica y no pueden devolver condiciones de error ni datos de perfiles. Sin embargo, al generar un evento asociado con un comando, la información sobre el comando se puede consultar mediante la API de información de eventos de obtención de CL.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, se analiza el modelo de concurrencia de OpenCL, en particular, el uso de puntos de sincronización para administrar la ejecución de comandos. Una forma de sincronizar es el uso de eventos de espera, donde el host puede bloquear hasta que ocurra un evento específico, mientras que la API de cola tiene varios eventos de espera para la sincronización entre comandos. La operación de barrera, por otro lado, es un comando especial utilizado para colas fuera de servicio, donde se convierte en un punto de sincronización. Los marcadores tienen un propósito similar, pero no bloquean la ejecución, sino que sirven como un evento de entrada implícito, con eventos de salida para notificar el estado de finalización de los comandos anteriores. Se puede consultar otra información sobre un comando, como sus condiciones de error, mediante la API de información de eventos de obtención de CIL.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el disertante analiza las API de comandos y eventos de OpenCL, que se utilizan para controlar el flujo de datos entre el host y el dispositivo. Explica que la API de comandos permite a los usuarios enviar comandos a la cola de comandos, que puede realizar varias operaciones, como ejecuciones de kernel, lecturas y escrituras de búfer y asignaciones de memoria. Mediante el uso de la API de eventos, los usuarios pueden consultar el estado de ejecución del comando enviado y aplicar perfiles dentro del contexto. El disertante también habla sobre la función de devolución de llamada de eventos, que se activa cuando se produce el estado de ejecución específico de un comando en una cola. La función de devolución de llamada se puede usar para realizar tareas simples y proporcionar datos de salida para que la aplicación OpenCL los aproveche. El disertante enfatiza que la función de devolución de llamada debe completarse lo más rápido posible y no debe ser una función de bloqueo.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el orador analiza la configuración de funciones de devolución de llamada para manejar la finalización de eventos. Establecer la función de devolución de llamada justo después de declarar un evento de finalización no es una ubicación válida ya que todavía no hay un comando asociado con el evento. Un evento válido solo se crea después de que se le asocia un comando, como cuando se agrega un kernel a la cola de comandos. Las funciones de devolución de llamada deben ser seguras para subprocesos, rápidas de completar y no llamar a costosas rutinas del sistema. También es importante habilitar la creación de perfiles cuando se trata de ajustar el rendimiento, ya que ayuda a determinar el estado y el tiempo de ejecución de un comando. El indicador de habilitación de generación de perfiles clq se utiliza para habilitar la generación de perfiles.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el orador analiza la API de creación de perfiles de OpenCL, que permite a los usuarios obtener información sobre los eventos en la cola. Al habilitar la creación de perfiles, una señal puede proporcionar información como las horas de inicio y finalización de los comandos, que se pueden usar para calcular el tiempo de ejecución. El orador también explica los eventos del usuario, que no están asociados con un comando específico y pueden usarse de manera arbitraria. Al crear un evento de usuario y esperar un comando de lectura, la operación de lectura se bloqueará hasta que se complete el evento de usuario, lo que permitirá un control más específico sobre el orden de los comandos.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el ponente explica cómo controlar el orden de ejecución de los comandos y cómo lograr un mejor rendimiento utilizando una cola fuera de servicio. De forma predeterminada, los comandos de una cola de comandos se ejecutan en orden, pero para lograr flexibilidad y un mejor rendimiento, se puede utilizar una cola fuera de servicio. El orador demuestra un ejemplo concreto de configuración de una cola fuera de servicio con múltiples eventos y objetos de búfer. El ejemplo incluye una operación de escritura y una operación de lectura con búfer sin bloqueo, de solo escritura y solo lectura. También se analizan los eventos de usuario y el estado de los eventos. En general, la sección proporciona una comprensión integral para crear una cola fuera de servicio y optimizar el orden de ejecución de los comandos para un mejor rendimiento.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, el disertante explica cómo copiar números de coma flotante desde el búfer de entrada del host al búfer de memoria del dispositivo mediante la API de OpenCL. El código incluye la configuración de la dimensión de la unidad de ejecución, el lanzamiento de dos funciones del núcleo y la espera de eventos de finalización. La conferencia también enfatiza que las dos funciones del kernel son comandos separados y muestra cómo leer los datos de salida en el lado del host, esperar eventos y realizar la limpieza. En general, la sección demuestra el uso de cuatro comandos OpenCL para copiar y procesar datos entre un host y un dispositivo.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, vemos cómo las colas de comandos y los eventos controlan la ejecución de los comandos de OpenCL. Al configurar dependencias mediante eventos, podemos asegurarnos de que los comandos se ejecuten en un orden específico. Sin embargo, si intercambiamos el orden de los comandos en una cola fuera de orden, no afectará la ejecución de los comandos. Pero, si usamos una cola en orden e intercambiamos los comandos, puede provocar un punto muerto.
  Por lo tanto, es crucial configurar correctamente las dependencias y usar el tipo de cola adecuado para evitar posibles problemas. Además, aprendemos sobre varias colas de comandos y cómo se pueden usar para mejorar la concurrencia en los programas OpenCL.
  
  
• 00:45:00 En esta sección, el disertante explica el modelo de concurrencia de OpenCL para múltiples dispositivos en un sistema. Cada dispositivo necesita su propia cola de comandos y también es posible tener múltiples colas de comandos para un solo dispositivo, pero no se usa comúnmente. Generalmente, varios dispositivos que usan OpenCL usan dos modelos de ejecución diferentes: canalización o en paralelo. En el modelo de tubería, aunque dos o más dispositivos estén presentes, un dispositivo espera el resultado de otro dispositivo, formando una tubería. Por otro lado, en el modelo paralelo, los dispositivos funcionan de forma independiente en paralelo con sus búferes, ejecutándose de forma independiente. La conferencia también incluye un ejemplo de varias colas de comandos en un contexto en la plataforma OpenCL, dos dispositivos con sus propias colas de comandos y una implementación en OpenCL.
  
  
• 00:50:00 En esta sección, aprendemos sobre la canalización y los modelos de ejecución en paralelo en OpenCL. En el modelo de tubería, los datos se comparten entre dos kernels, con el kernel 0 ejecutándose primero y el kernel 1 esperando a que se complete antes de pasar al siguiente cálculo. Vemos la implementación de este modelo usando eventos y llamadas API. Por el contrario, el modelo paralelo se usa cuando no hay dependencias entre tareas y los núcleos pueden ejecutarse simultáneamente en diferentes dispositivos. El ejemplo dado tiene tres dispositivos, los dispositivos GPU 0 y 1, y un dispositivo CPU 2, con colas de comandos separadas para cada uno. El kernel 0 y el kernel 1 se inician por separado para ejecutarse en paralelo y, una vez completados, el kernel 2 de la CPU puede iniciarse.
  
  
• 00:55:00 En esta sección, el orador analiza cómo construir un modelo de ejecución en OpenCL mediante la creación de un evento de kernel, que permite la ejecución paralela de diferentes kernels. Las dos primeras llamadas a la API se usan para crear dos colas de GPU separadas para el coronel 0 y el coronel 1. Luego, la tercera llamada a la API inicia un kernel de CPU, que espera a que se completen ambos kernels de GPU antes de la ejecución. El enfoque discutido utiliza eventos para generar dependencias entre los núcleos de la CPU y la GPU, pero también permite que los núcleos de la GPU se ejecuten en paralelo. El orador también explica los conceptos de los elementos de trabajo de OpenCL, que definen una copia o instancia de computación, y los elementos de procesamiento, que son la unidad más pequeña en un dispositivo de hardware.
  
  
• 01:00:00 En esta sección, se explica el modelo de concurrencia de OpenCL, que se basa en permitir que varios elementos de trabajo se ejecuten de forma independiente para escalar el rendimiento. Los grupos de trabajo son un conjunto de elementos de trabajo en un espacio de ejecución global que se asignan a unidades de cómputo, lo que permite la sincronización local como una forma de lograr un cierto grado de paralelismo en la ejecución. Sin embargo, la asignación de demasiados elementos de trabajo a una unidad de cómputo puede causar contención de recursos, lo que requiere emitir solo el trabajo suficiente para mantener ocupados todos los elementos de procesamiento todo el tiempo y finalizar los grupos de trabajo en un lote.
  
  
• 01:05:00 En esta sección del video, el orador analiza el modelo de concurrencia de OpenCL y cómo los elementos de trabajo se pueden agrupar en subprocesos o contextos de hardware. Los elementos de trabajo son responsables de mantener sus propios contadores de programa al asignar elementos de trabajo y enviarlos desde el marco OpenCL. El orador explica que los elementos de trabajo deben diseñarse para cumplir y aprovechar los elementos de procesamiento de la GPU. Es importante comprender las dimensiones del tamaño del problema y el elemento actual en el que se está trabajando. El altavoz proporciona un conjunto de funciones integradas que se pueden usar para comprender las dimensiones del problema, el tamaño global, el tamaño local y, lo que es más importante, para obtener la ID global y local como índice para averiguar cuál es el elemento de datos real que necesita ser trabajado en el elemento de trabajo actual. También se proporciona un ejemplo de núcleo simple para explicar los diferentes aspectos del modelo de concurrencia de OpenCL.
  
  
• 01:10:00 En esta sección, el disertante explica una función del kernel que calcula la dirección para usar con el método de obtener ID global para obtener el número de ID en un espacio global para el cálculo. Luego, la función del kernel usa la dirección como un índice para una matriz, multiplica el resultado por dos y asigna el producto a un búfer diferente. El disertante continúa explicando cómo se usa la ID global en la dimensión cero para determinar el elemento que se va a calcular y cómo la ID global en la dimensión uno ayuda a determinar cuántas filas se han recorrido hasta el momento. La idea es garantizar que cada elemento de trabajo calcule en un elemento único y que no haya repetición de cálculos en ningún elemento, ahorrando así ciclos de GPU o CPU.
  
  
• 01:15:00 En esta sección, el video analiza cómo funciona la sincronización de OpenCL y por qué puede ser difícil garantizar el pedido basado en hardware. OpenCL es un marco API multiplataforma que no sabe dónde se ejecutará el programa, por lo que no puede garantizar el pedido basado en hardware. OpenCL se ejecuta en dispositivos que pueden admitir subprocesos múltiples, pero no hay ningún sistema operativo que se ejecute por separado en dichos dispositivos. Esto significa que no hay un núcleo maestro o de sistema operativo para eliminar subprocesos de una cola de ejecución. Como resultado, existe el riesgo de interbloqueo cuando se utilizan semáforos o mecanismos similares. Para realizar una sincronización avanzada entre elementos de trabajo, OpenCL utiliza una barrera de grupo de trabajo. Sin embargo, OpenCL no tiene mecanismos para admitir la sincronización entre elementos de trabajo en diferentes grupos de trabajo de la misma ejecución del kernel. Para admitir el intercambio de datos dentro del grupo de trabajo o en el mismo equipo, se puede usar la memoria local accesible para todos los elementos de procesamiento.
  
  
• 01:20:00 En esta sección, aprendemos a usar la operación de barrera para sincronizar elementos de trabajo dentro del mismo grupo de trabajo en OpenCL. La API de barrera se usa como un punto de sincronización, y los elementos de trabajo no pueden continuar más allá de la barrera hasta que todos los demás elementos de trabajo en el grupo de trabajo también hayan alcanzado la barrera. Esto garantiza que todos los elementos de trabajo del grupo tengan los mismos datos antes de continuar. Usando la línea de sincronización global en OpenCL, se puede usar event y wait event para sincronizar a escala global, pero dentro del grupo de trabajo a nivel de elementos de trabajo, se necesita aprovechar la operación de barrera para realizar la sincronización.
  
  
• 01:25:00 En esta sección, aprendemos sobre la función kernel en OpenCL y sus argumentos, que son punteros a objetos de memoria en las memorias global y local. La memoria local está presente dentro de una unidad de cómputo y es compartida por los elementos de procesamiento en esa unidad de cómputo. La función del kernel usa la ID global y la ID local para leer datos de la memoria global y asignarlos al elemento correspondiente en un búfer local. Para sincronizar todos los elementos de trabajo que trabajan en la misma declaración de asignación, la barrera del grupo de trabajo y el delito de memoria local se utilizan como puntos de sincronización. Después de la sincronización, la función del núcleo realiza operaciones en los datos del búfer local y almacena el resultado en la ubicación correspondiente del búfer de salida en la memoria global.
  
  
• 01:30:00 En esta sección, la conferencia presenta el concepto de núcleos nativos en OpenCL, que permite usar funciones C como núcleos en un dispositivo sin depender de los compiladores de OpenCL. La API para invocar kernels nativos se presenta junto con el mecanismo para pasar argumentos a la función C usando un esquema llamado "unboxing". La lección proporciona un ejemplo de cómo pasar argumentos, lo que implica pasar números constantes y punteros a objetos de memoria, incluidos los búferes de OpenCL, que se recuperan del entorno de OpenCL.
  
  
• 01:35:00 En esta sección, el disertante explica cómo pasar objetos de memoria OpenCL a una función de usuario utilizando la API nativa del kernel en cola. La API requiere que la cantidad de objetos de memoria que se pasan y sus respectivas ubicaciones se especifiquen en una lista. Esto incluye marcadores de posición para objetos de memoria y números constantes, que se diferencian de los objetos de memoria porque requieren pases interactivos. Los núcleos incorporados son específicos del dispositivo y aprovechan recursos de hardware especiales, pero no son universales y es posible que no tengan la misma función en diferentes dispositivos.
  
  
• 01:40:00 En esta sección, aprendemos sobre las funciones integradas del kernel, como la extensión interna de estimación de movimiento para OpenCL, que se usa para el procesamiento de imágenes para estimar el movimiento entre fotogramas vecinos en un video. Esta extensión proporciona aceleración de hardware o funcionalidades de firmware integrado y se puede explorar más en el sitio web de OpenCL.

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21. Concepto de reducción de mapa

21. Concepto de reducción de mapa

En este video se explica el concepto de MapReduce, que consiste en dividir grandes problemas en subproblemas más pequeños mediante una fase de mapeo seguida de una fase de reducción. Google utiliza este enfoque para procesar grandes cantidades de datos en sus computadoras en los centros de datos. El video proporciona un ejemplo de cómo los procesadores funcionan de forma independiente, asignando a los procesadores algunos datos para trabajar, lo que produce pares clave-valor al finalizar. Los pares clave-valor luego son procesados por un grupo de diferentes procesadores para obtener el resultado final en la fase de reducción. Este enfoque permite el procesamiento eficiente de grandes conjuntos de datos mediante la distribución de la carga de trabajo entre varias máquinas.

• 00:00:00 En esta sección, el disertante analiza el concepto de MapReduce en el contexto de la descomposición de problemas grandes para obtener problemas más pequeños que puedan abordarse de manera eficiente. Identifican dos estrategias principales para la descomposición, a saber, dividir y conquistar y dispersar y reunir, que se usan indistintamente según las propiedades del problema o las limitaciones del hardware. Explican que el enfoque MapReduce, propuesto por primera vez por Google en 2004, divide los problemas grandes en subproblemas más pequeños y los procesa individualmente mediante una fase de mapeo seguida de una fase de reducción. Ilustran cómo Google usa el concepto para procesar grandes cantidades de datos en sus computadoras en centros de datos, que sirven consultas de motores de búsqueda y páginas web.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el enfoque de MapReduce se explica a través de dos etapas: mapeo y reducción. La primera etapa implica asignar a los procesadores algunos datos para trabajar, lo que dará como resultado que se produzcan pares clave-valor al finalizar. La segunda etapa, conocida como reducciones, implica que los procesadores reciban pares clave-valor de la primera etapa y realicen la reducción en los valores correspondientes a una "T" determinada. Este enfoque es eficiente ya que los procesadores pueden operar de forma independiente una vez que el problema original se divide en subproblemas, lo que lo hace escalable a problemas de diferentes tamaños. El video brinda un ejemplo concreto de cómo se puede aplicar este enfoque utilizando una entrada con seis bloques asignados a los procesadores, lo que ilustra la eficiencia potencial de este enfoque.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, se proporciona el concepto de reducción de mapa y se explica cómo los procesadores realizan la suma para combinar la entrada original en seis piezas de igual tamaño para garantizar el equilibrio. Cada par de valores clave se produce casi al mismo tiempo durante el proceso de mapeo por diferentes procesadores. La siguiente etapa incluye el procesamiento de estos pares de valores clave por un grupo de diferentes procesadores para obtener el resultado final. Finalmente, la etapa de reducción combina estos pares de valores clave y los procesadores crean la lista de algunos enlaces en función del valor de una sola palabra clave.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el orador explica el proceso de mapeo en MapReduce, que consiste en dividir las tareas en subtareas más pequeñas que se pueden ejecutar en paralelo. Esto se hace creando una lista para cada palabra clave que necesita ser analizada, con cada elemento de la lista representando un valor asociado con esa palabra clave. Esto permite un procesamiento eficiente de grandes conjuntos de datos mediante la distribución de la carga de trabajo entre varias máquinas.

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22. Ejemplo de Map Reduce: WordCount y Weblink

22. Ejemplo de Map Reduce: WordCount y Weblink

Este video de YouTube demuestra cómo se puede aplicar MapReduce para contar las apariciones de cada palabra en un archivo de texto grande y analizar las relaciones de URL de la página web. MapReduce permite que cada procesador apunte a palabras clave específicas de forma independiente en la etapa de mapeo, lo que implica dividir el documento en secciones más pequeñas. La etapa de reducción consiste en agrupar pares clave-valor en función de la palabra clave y sumar los valores para obtener el número total de apariciones de cada palabra. Para el análisis de páginas web, el proceso de mapeo implica la creación de pares clave-valor con la URL como clave y una lista de páginas web vinculadas como valores, y la etapa de reducción crea el mapa final para mostrar la relación entre las páginas web.

• 00:00:00 En esta sección, vemos un ejemplo concreto de MapReduce en acción: contar las ocurrencias de cada palabra en un archivo de texto grande con cientos de miles de palabras en inglés. Es un caso de uso ideal para MapReduce porque las diferentes palabras clave se pueden contar de forma independiente, con cada procesador apuntando a palabras clave específicas. La etapa de mapeo implica dividir el documento en partes más pequeñas, y cada procesador recibe una sección de tamaño similar para contar las ocurrencias de los pares clave-valor de palabras interesantes. La etapa de reducción consiste en agrupar todos los pares clave-valor según la palabra clave y sumar los valores para obtener el número total de apariciones de cada palabra. El ejemplo demuestra la versatilidad de MapReduce donde se puede utilizar para contar los accesos a páginas web implementando la URL como palabra clave o analizando las relaciones de enlaces web de diferentes sitios web.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el ponente explica cómo se puede usar MapReduce para analizar una gran cantidad de URL de páginas web y sus enlaces para construir un gráfico que muestre la relación entre ellos. El proceso de mapeo implica agrupar las tuplas en fragmentos más pequeños y asignarlos a procesadores de mapeo para crear un par clave-valor con la URL como clave y una lista de páginas web como valores que se vincularán desde la clave. Luego, en la etapa de reducción, diferentes procesadores pueden manejar múltiples claves y el par clave-valor se usa para construir el mapa final y mostrar la relación entre las páginas web.

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23. Consideraciones de MapReduce en dispositivo OpenCL

23. Consideraciones de MapReduce en dispositivo OpenCL

La discusión en este video de YouTube se centra en el uso de MapReduce en dispositivos OpenCL, con un enfoque en la estructura de la memoria, la organización del trabajo y la reducción local/global. El orador señala la ventaja de aprovechar numerosos elementos de procesamiento en dispositivos OpenCL y enfatiza el uso de diferentes jerarquías de memoria al usar MapReduce para procesar grandes conjuntos de datos de manera eficiente. También detallan los cinco pasos involucrados en el uso de MapReduce en dispositivos OpenCL, cubriendo el proceso de mapeo, reducción local, sincronización de elementos de trabajo, barreras globales y producción del resultado final.

• 00:00:00 En esta sección, la atención se centra en cómo MapReduce en dispositivos OpenCL difiere de los entornos de CPU tradicionales. La principal diferencia radica en la estructura de la memoria, que es jerárquica y consta de memoria privada, local y global, cada una con diferentes tamaños y visibilidad de datos. La memoria privada solo es visible para el elemento de trabajo en sí, mientras que la memoria local es visible para todos los elementos de trabajo en la unidad de cómputo, pero no para todas las unidades. La memoria global, por otro lado, es visible para todos los elementos de trabajo. Aprovechar la gran cantidad de elementos de procesamiento en los dispositivos OpenCL presenta una oportunidad, pero se debe tener en cuenta la estructura de la memoria.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador analiza el uso de MapReduce para realizar operaciones en dispositivos OpenCL para abordar problemas como el conjunto de datos de OAKLAND. Explican la necesidad de utilizar diferentes elementos de trabajo y asignan cálculos a cada elemento de la matriz a trabajar. El uso de la jerarquía de la memoria es importante, incluida la memoria primaria y local, y el orador señala el beneficio de usar la memoria local para algunas de las reducciones en lugar de la memoria global. Detallan cómo se organizan los grupos de trabajo y cómo se realizan las operaciones de mapeo para cada fragmento de datos asignado a un elemento de trabajo. El uso de MapReduce de esta manera puede ayudar a procesar grandes conjuntos de datos de manera eficiente utilizando dispositivos OpenCL.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador analiza el concepto de reducción local y global en MapReduce en un dispositivo OpenCL. La reducción local se realiza en pares clave-valor producidos por cada elemento de procesamiento, mientras que la reducción global combina los resultados de múltiples grupos de trabajo en la memoria global. El desafío de implementar MapReduce en dispositivos OpenCL es que se desconoce la cantidad de pares clave-valor producidos por la etapa de mapeo, y existe la necesidad de asignar espacios de memoria para resultados intermedios de manera adecuada. Además, los resultados de la interacción local deben almacenarse en la memoria local y deben considerarse diferentes jerarquías de memoria.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el orador analiza los cinco pasos para MapReduce en dispositivos OpenCL. El primer paso implica que el grupo de elementos de trabajo realice el proceso de mapeo y una parte de la etapa de reducción local. El segundo paso incluye ejecutar una barrera local para sincronizar elementos de trabajo antes de realizar reducciones. El tercer paso es hacer que el elemento de trabajo cero de ID local en cada grupo procese previamente los pares clave-valor producidos por otros elementos de trabajo. El cuarto paso consiste en ejecutar una barrera global para evitar una mayor ejecución hasta que todos los trabajadores terminen. Finalmente, el quinto paso consiste en combinar los resultados de cada grupo de trabajo para producir el resultado final, asegurándose de que todos los elementos de trabajo hayan terminado antes de hacerlo.

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24. Ejemplo de MapReduce: búsqueda de cadenas con demostración

24. Ejemplo de MapReduce: búsqueda de cadenas con demostración

El video demuestra varios aspectos de la programación de OpenCL y MapReduce, con un enfoque en la implementación de la búsqueda de cadenas. El orador explica cómo declarar y asignar memoria utilizando el calificador local y señala que la asignación de memoria dinámica no está permitida en la función del núcleo. También introducen tipos de datos vectoriales y demuestran cómo pueden simplificar la suma de elementos y el acceso a la memoria. El enfoque principal es implementar la búsqueda de cadenas usando MapReduce, donde el texto de entrada se divide en elementos de trabajo y se asigna a una función de mapa para buscar una palabra clave. Cada elemento de trabajo lleva a cabo este proceso mientras compara los fragmentos de texto con un vector de patrón. Los resultados locales se obtienen por incremento atómico para evitar colisiones, y el resultado final se obtiene agregando los resultados de cada elemento de trabajo. El orador también proporciona una explicación detallada de la función del núcleo, incluidos los argumentos necesarios y cómo se inicializa.

• 00:00:00 En esta sección, el orador analiza la asignación de memoria local en OpenCL y demuestra cómo se puede hacer en el contexto de una función de kernel de búsqueda de cadenas. La memoria local se declara mediante el calificador "local" y se señala mediante un corchete interior. El orador señala que la asignación de memoria dinámica no está permitida en la función del núcleo, por lo que la API de argumento del núcleo establecido se usa en el programa host para asignar espacio de memoria local. Además, el altavoz presenta el tipo de datos vectoriales, que permite operaciones más rápidas y sencillas en arreglos con múltiples elementos del mismo tipo.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador explica cómo usar el tipo de datos vectoriales en la función del núcleo OpenCL para la suma de elementos. El uso de vectores simplifica el proceso de suma y asignación, y la operación se aplica a todos los elementos del vector. La inicialización de vectores también se puede realizar explícitamente con valores específicos o repitiendo un solo valor para todos los elementos del vector. El disertante también analiza cómo el acceso a la memoria compacta se beneficia del tipo vectorial, especialmente cuando se trabaja con una matriz de caracteres, donde cada elemento es una letra o un byte.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador explica cómo usar MapReduce para implementar la búsqueda de cadenas con una demostración. La búsqueda se lleva a cabo en un texto de entrada utilizando un patrón de caracteres de 16 caracteres. Explican cómo se utiliza la velocidad usando las primeras ocho letras del vector de mensaje y también demuestran cómo acceder a los átomos en un orden diferente. Elaboran cómo asignan valores a partes del vector de caracteres, dan ejemplos y explican cómo construir la función del kernel que busca el texto de entrada, incluidos los argumentos requeridos por esa función y cómo se inicializa. Finalmente, explican cómo se obtienen los resultados globales y qué significan esos resultados.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el orador explica el proceso de inicialización y el punto de sincronización dentro de la valla de memoria local para la búsqueda de cadenas del ejemplo de MapReduce. Los caracteres dentro del documento original se dividen en grupos, y a cada grupo se le asigna un conjunto específico de letras para buscar la palabra clave correspondiente. El ID global y el carácter por elemento se utilizan para identificar el punto de partida del trabajo asignado a cada grupo. En general, esta sección proporciona información sobre los aspectos técnicos de MapReduce y su aplicación en la búsqueda de cadenas.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el orador describe la implementación de MapReduce para realizar una búsqueda de cadenas usando una demostración. Los datos de entrada se dividen en elementos de trabajo y cada elemento de trabajo se asigna a una función de mapa para buscar una palabra clave en un fragmento de texto. El orador demuestra cómo se cargan los fragmentos de texto en la memoria y cómo se mueve la ventana de caracteres para buscar la palabra clave. Se utiliza un vector cargado con 16 caracteres para la comparación y el resultado se almacena en otro vector para el fragmento. Este proceso se repite para cada elemento de trabajo y el resultado final se obtiene agregando los resultados de cada elemento de trabajo.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el video explica cómo se asigna la batería a un capítulo específico a través de la comparación de los vectores de texto correspondientes a las palabras clave ingresadas por el usuario con el vector patrón. La operación de comparación compara cada elemento de los dos vectores, generando 1 o 0 para cada elemento. Si hay una palabra clave, el resultado de la comparación determina el valor de la batería asignada a ese capítulo específico. El bit significativo de los primeros cuatro elementos del vector de verificación determina si hay una palabra clave. Si la condición se cumple, lo que significa que todos los bits significativos son 1, se encuentra una palabra clave y se incrementa el resultado local, lo que indica que el programa ha encontrado una coincidencia.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el orador explica cómo funciona un ejemplo de String Search MapReduce. El código consta de varios grupos de trabajo en los que cada grupo busca palabras clave específicas dentro del texto que se ha dividido en bloques. El objetivo es encontrar si alguna de las palabras clave existe en cada bloque. Si el resultado es verdadero, el comentario se incrementa utilizando un incremento atómico para evitar colisiones. Después de verificar todas las palabras clave en un bloque, se emplea una barrera para garantizar que se haya completado cualquier operación que acceda a la memoria global. Luego, el bucle desplaza la ventana hacia la derecha para verificar el siguiente conjunto de 16 letras y el proceso se repite para cada grupo de trabajo. Por último, el contador de resultados local se agrega al resultado global mediante la adición atómica para evitar colisiones.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, el orador explica la implementación de un ejemplo de MapReduce para búsqueda de cadenas con demostración. Se explica la función del kernel, donde se inicializa la memoria local, se restablecen los contadores y el programa usa Pope ID para calcular el desplazamiento y cargar 16 bytes a la vez en el vector de texto. Luego, la función compara los resultados y realiza una reducción global utilizando la primera función y la función de reducción. Se muestra el código de ejemplo en GitHub y el orador describe los argumentos, como patrones, factor de texto, búfer de texto, carácter para un elemento, longitud total del texto original y tamaño de la imagen. Finalmente, habla sobre cómo el tamaño global depende de los recursos disponibles y la ciencia formal involucrada en el proceso de encontrar la cadena deseada.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, el disertante explica el ejemplo de utilizar MapReduce para buscar palabras específicas en un archivo de texto determinado. El objetivo es contar la aparición de cuatro palabras determinadas en el archivo de texto. El disertante sugiere revisar el código fuente y el tiempo de ejecución para una mejor comprensión del proceso.

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25. Ejemplo de OpenCL: Clasificación Radix

25. Ejemplo de OpenCL: Clasificación Radix

En este video, se presenta el concepto de clasificación radix, que implica dividir un problema de clasificación más grande en subconjuntos más pequeños según la representación numérica en lugar de los valores reales de los elementos que se están clasificando. El orador demuestra a través de un ejemplo de clasificación de ocho números, ordenados por su dígito menos significativo en representación hexadecimal. Las funciones OpenCL shuffle y shuffle2 se utilizan para reorganizar de manera eficiente los elementos durante el proceso de clasificación. El video también explica cómo realizar una operación de reproducción aleatoria usando OpenCL y cómo usar las instrucciones de reproducción aleatoria en la función del kernel para la clasificación de radix. Además, el video explora la función del kernel denominada radix sort eight sort Eight, que ordena de manera efectiva las matrices en OpenCL al dividir el vector de entrada en cubos de ceros y unos en función de los valores en sus dígitos binarios.

• 00:00:00 En esta sección, el video presenta el concepto de clasificación radix, que divide un gran problema de clasificación en otros más pequeños, ordenados por subconjuntos. El proceso de clasificación se realiza en función de la representación numérica de los elementos, en lugar de los valores de los elementos mismos. El hablante demuestra a través de un ejemplo de clasificación de 8 números, donde la clasificación se basa en el dígito menos significativo en representación hexadecimal. El proceso de clasificación se realiza a través de varias iteraciones, donde los números se colocan en cubos de acuerdo con los dígitos más insignificantes y se repiten para dígitos adicionales hasta que los números se clasifican en orden ascendente.
  
  
• 00:05:00 En esta sección del video, el orador demuestra cómo aplicar la ordenación por raíz a un conjunto de números organizándolos primero en cubos según su dígito más significativo. Luego repiten el proceso usando el dígito menos significativo y continúan hasta que hayan examinado todos los dígitos de cada número. El orador señala que cada paso de la ordenación radix es esencialmente una ordenación aleatoria, y el uso de las funciones de ordenación aleatoria de OpenCL permite la reorganización eficiente de los elementos durante el proceso de clasificación. Por último, el ponente proporciona un ejemplo de cómo se puede utilizar una máscara para especificar los índices de los elementos que deben ordenarse y demuestra cómo aplicar este concepto con dos vectores y una matriz de máscaras.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, se explica el uso de la función shuffle y la función shuffle2 en OpenCL. La función de reproducción aleatoria crea un vector de salida que desplaza o mezcla los valores originales de los vectores de entrada en función de la máscara dada para crear un nuevo vector de salida. La función shuffle2 es similar pero toma dos vectores de entrada en lugar de uno. El tamaño y el tipo de datos de la máscara deben coincidir con el factor de retorno y el tipo de datos debe ser un tipo entero sin signo. Además, el factor devuelto tendrá el mismo tipo de datos y la misma cantidad de componentes que el vector de entrada, y solo una cantidad seleccionada de bits en los componentes del vector de máscara son significativos. El valor de K en shuffle2 depende del número de componentes en el vector de entrada.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el orador explica cómo realizar una operación aleatoria usando OpenCL. Proporcionan un ejemplo de una operación aleatoria que toma un vector de entrada y una máscara, y genera un vector basado en los valores seleccionados del vector de entrada por la máscara. También explican cómo usar los valores de máscara para determinar qué valores seleccionar del vector de entrada para construir el vector de salida. El orador brinda un segundo ejemplo que involucra dos vectores de entrada que contienen letras y explica cómo usar la máscara para construir el vector de salida basado en los valores seleccionados de los vectores de entrada.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el video analiza el uso de instrucciones aleatorias en la función kernel del ejemplo de OpenCL para la clasificación de radix. La función del núcleo se llama "prueba aleatoria" y toma dos argumentos: un vector de punto flotante y un vector de caracteres de 16 elementos. El video muestra un ejemplo del uso de un vector entero como máscara para construir un vector de salida que contiene ocho números de punto flotante usando un vector de punto flotante de cuatro elementos como entrada. El video continúa explicando cómo funciona la clasificación en la función del kernel al observar el dígito binario menos significativo y usarlo para seleccionar los números impares para crear un nuevo vector.
  
  
• 00:25:00 En esta sección del video, el orador explica cómo construir una máscara basada en el dígito menos significativo de los elementos en un vector para clasificarlos usando el algoritmo de clasificación radix. Al copiar los elementos en vectores designados y crear una máscara basada en el dígito menos significativo de los elementos, la función de reproducción aleatoria se puede usar para recuperar los valores de los vectores originales y designados y crear un nuevo vector. Este proceso clasifica los números básicos en dos cubos, 0 y 1, según sus dígitos binarios.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, aprendemos sobre la función del kernel llamada radix ordenar ocho ordenar ocho, que funciona al dividir el vector de entrada en cubos de ceros y unos en función de los valores en sus dígitos binarios. La función del kernel define una estructura de unión que se usa como un búfer para ordenar la matriz de datos usando dos contadores, cero y uno. El valor uno de CMP se usa para determinar qué dígito binario comparar los valores, y la función usa dos matrices, máscaras y datos, correspondientes al diagrama en el video, para almacenar los elementos ordenados. El bucle for tiene ocho iteraciones para trabajar en los ocho números que se ordenarán, y J va de cero a ocho para determinar cuántos elementos deben ir en los cubos de cero y unos. Radix sort Eight sort Eight es una forma efectiva de ordenar arreglos en OpenCL.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, el orador explica cómo funciona la ordenación radix, que consiste en ordenar valores en un conjunto de datos según su dígito correspondiente en cada posición. El proceso comienza con el dígito menos significativo y avanza hacia el dígito más significativo. El orador usa un ejemplo para mostrar cómo los valores que terminan en unos y ceros se separan en diferentes matrices antes de realizar una operación aleatoria para crear el vector de salida final. El proceso se repite para los demás dígitos y el resultado final se almacena en un búfer global.