OpenCL en el trading - página 9

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EECE.6540 Computación heterogénea (Universidad de Massachusetts Lowell) - 46. Conceptos básicos de FPGA

46. Conceptos básicos de FPGA

Este video cubre los conceptos básicos de arreglos de puertas programables en campo (FPGA). A diferencia de las CPU, las FPGA se pueden programar para adaptarse a recursos de hardware específicos, lo que significa que son altamente personalizables. El video analiza la importancia de la latencia en el diseño de circuitos y cómo se puede equilibrar con la maximización de f max. Introduce el concepto de diseño de tuberías para aumentar la frecuencia a la que se puede realizar un cálculo, además de analizar las rutas de datos y las rutas de control en un circuito. Finalmente, el video analiza la ocupación del circuito en un FPGA y cómo la disminución de las burbujas y el aumento de la ocupación pueden aumentar la f máx.

• 00:00:00 En esta sección, aprendemos sobre los conceptos básicos de las matrices de compuertas programables en campo (FPGA) y en qué se diferencian de otras arquitecturas de procesador. A diferencia de las CPU, las FPGA no tienen una ruta de datos fija y se pueden programar para adaptarse a recursos de hardware específicos para adaptarse a diferentes números de registros, lógica computacional y sus conexiones, lo que las hace altamente personalizables. Los FPGA contienen varios componentes, como lógica adaptativa, bloques de RAM, bloques de DSP y conmutadores de enrutamiento programables, que se pueden conectar para implementar diferentes diseños. Además, la frecuencia máxima de operación de un FPGA está determinada por el retardo de propagación física de la lógica combinacional, que afecta la latencia del circuito y la velocidad de operación.
  
  
• 00:05:00 En esta sección se explica el concepto de latencia y su importancia en el diseño de circuitos. La latencia es el tiempo que tarda un circuito en completar una o más operaciones, y se puede medir en tiempo o ciclos de reloj. Reducir la latencia suele ser el objetivo, pero debe equilibrarse cuidadosamente con la maximización de f max. Se da un ejemplo de un diseño que está optimizado para latencia y otro que está optimizado para f max a través del uso de canalización. Se enfatiza la importancia de los registros de canalización para romper caminos críticos largos y mejorar la velocidad.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el video explica el concepto de diseño de tuberías y cómo aumenta la frecuencia con la que se puede realizar un cálculo. Mediante el uso de un registro de tubería, la demora se puede acortar, lo que permite velocidades de reloj más altas y un aumento en el rendimiento. Luego, el video presenta la idea de ruta de datos y ruta de control en un circuito, donde la ruta de datos es la cadena de registros y la lógica combinacional que realiza el cálculo, y la ruta de control es todo lo demás fuera de la ruta de datos que controla la operación del circuito. . Se agregan varias lógicas a la ruta de control para el control de flujo de establecimiento de comunicación, el control de bucle y el control de rama, entre otros, y la ocupación se usa para definir la relación de inicialización de la ruta de datos en un circuito.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el ponente explica el concepto de ocupación de circuitos en una FPGA. El circuito tiene varios registros, uno de los cuales es un registro válido que determina si los datos de entrada son válidos o no. El objetivo es disminuir las burbujas en el circuito para aumentar la ocupación minimizando las burbujas en todo el circuito. Cada ciclo se cuenta para ver cómo se utilizan los recursos, y las partes desocupadas del circuito se denominan burbujas. Al disminuir las burbujas y aumentar la ocupación, se puede aumentar la f máx.

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47. Análisis de diseño (I): analizar imágenes tempranas de FPGA

47. Análisis de diseño (I): analizar imágenes tempranas de FPGA

Esta sección del video se enfoca en el proceso de análisis de imágenes tempranas de FPGA para un diseño de DPC++. El orador explica los pasos involucrados, como compilar el programa, generar el binario FPGA y ejecutar la generación de perfiles. El video incluye una demostración de cómo generar informes e interpretar los distintos paneles de información proporcionados en los informes. El orador también analiza las primeras imágenes de FPGA de un módulo b2 y analiza los diversos bloques lógicos, bucles, unidad de carga y factor de despliegue. También discuten cómo el diseño de una función de kernel puede afectar significativamente el diseño interno en FPGA y brindan ejemplos de cómo los bucles interno y externo se pueden desarrollar para aumentar el rendimiento. Los ejemplos ilustran la flexibilidad de la programación en lenguaje de alto nivel para influir en los recursos de hardware de la FPGA.

• 00:00:00 En esta sección del video, el orador analiza el proceso de análisis de un diseño DPC++, centrándose específicamente en el análisis de imágenes tempranas de FPGA. Esto implica varios pasos, como compilar el programa en un emulador de FPGA para garantizar la corrección funcional, generar binarios de FPGA, ejecutarlo en una tarjeta de características y ejecutar perfiles para determinar el rendimiento del tiempo de ejecución. La segunda etapa consiste en generar informes y buscar cuellos de botella antes de revisar el diseño si es necesario. El video incluye una demostración de cómo generar informes y analizarlos en un navegador, y explica cómo interpretar los distintos paneles de información y resúmenes proporcionados en los informes.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador brinda una descripción general de la herramienta de análisis de diseño y sus características. Explican cómo el panel de utilización de recursos muestra información sobre los recursos que utilizará el diseño y cómo el panel de visores del sistema permite a los usuarios ver diferentes componentes del diseño, como componentes de memoria y conductos. El visor de gráficos dentro del panel de visores del sistema muestra una lista de los componentes utilizados en el diseño y cómo están interconectados. El orador también demuestra cómo los usuarios pueden hacer zoom en módulos individuales para ver sus segmentos correspondientes en el código fuente.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador analiza las primeras imágenes de FPGA de un módulo b2 y analiza los diversos bloques lógicos y bucles que componen el diseño. También explican el uso de la unidad de carga para cargar datos del componente de memoria y el factor de despliegue para aumentar la eficiencia de las operaciones de bucle. El orador también compara los diseños paralelos 4 y de una sola tarea y recomienda usar una sola tarea para los diseños de FPGA para optimizar el acceso a la memoria.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el orador analiza cómo el diseño de una función del kernel puede afectar significativamente el diseño interno de la FPGA. El orador brinda ejemplos de cómo los bucles internos y externos pueden desplegarse para hacer uso de los recursos de hardware de la FPGA, aumentando así el rendimiento. Los ejemplos ilustran la flexibilidad de la programación en lenguaje de alto nivel para influir en los recursos de hardware de la FPGA.

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48. Análisis de diseño de FPGA DPC++ (II): creación de perfiles en tiempo de ejecución

48. Análisis de diseño de FPGA DPC++ (II): creación de perfiles en tiempo de ejecución

En este video, el presentador analiza el proceso de análisis del rendimiento en tiempo de ejecución de un programa utilizando herramientas que recopilan datos de rendimiento agregando registros de instrumentos de creación de perfiles a los flujos de bits de FPGA. Demuestran cómo compilar para la generación de perfiles e interpretar los resultados de la generación de perfiles colectivos utilizando el generador de perfiles dinámico Intel FPGA con contadores de rendimiento agregados por el usuario. Muestran cómo el generador de perfiles V2 muestra las funciones del kernel y los ejecutables que se utilizan para analizar los resultados del perfilado en tiempo de ejecución y cómo identificar los cuellos de botella de las particiones y optimizarlos. El ejemplo utilizado es un núcleo de modificación de matriz que tenía muchos accesos de memoria a la memoria global, que se optimizó mediante el uso de memoria local para reducir la comunicación con la memoria global y mejorar la eficiencia del diseño.

• 00:00:00 En esta sección, el presentador analiza el análisis del rendimiento del tiempo de ejecución de un programa. Explican cómo utilizar herramientas para recopilar datos de rendimiento mediante la adición de registros de instrumentos de creación de perfiles a los flujos de bits de FPGA. El perfilador dinámico Intel FPGA se utiliza con contadores de rendimiento agregados por el usuario para recopilar datos de rendimiento del kernel. Los datos de rendimiento se almacenan en un archivo llamado profile.mall al final de la ejecución, y se genera un archivo json para permitir que Intel v2 profiler lea los archivos. Ambos archivos son necesarios al cargar la carpeta de resultados en el kit de herramientas Intel Retune. La importación de datos desde el directorio es importante cuando se cargan datos en v2.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, los presentadores demuestran cómo compilar para generar perfiles e interpretar los resultados de la generación de perfiles colectivos. Muestran cómo el generador de perfiles V2 muestra las funciones del núcleo y los ejecutables que se utilizan para analizar los resultados de la generación de perfiles en tiempo de ejecución. El panel muestra las funciones de operación de la memoria y las operaciones de bucle, su tiempo, porcentaje de bloqueo, ocupación, tiempo de inactividad, porcentaje de actividad, tamaño de transferencia de datos y ancho de banda promedio. La parte inferior del panel muestra con más detalle la utilización de FPGA y otras métricas para la ocupación de ancho de banda de memoria global. Al mostrar las estadísticas detalladas, los diseñadores pueden comprender los núcleos individuales y sus funciones, lo que les ayuda a optimizar y mejorar sus diseños.
  
  
• 00:10:00 En esta sección del video, el orador explica cómo identificar los cuellos de botella de las particiones y optimizarlos. El ejemplo utilizado es un núcleo de modificación de matriz que tiene muchos accesos de memoria a la memoria global, lo que da como resultado 15,57 GB de transferencia de datos. El diseño del kernel está vinculado a la memoria y la solución es optimizar el acceso a la memoria mediante el uso de la memoria local para reducir la comunicación con la memoria global y mejorar la eficiencia del diseño. Esta optimización se discutirá en la próxima lección.

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EECE.6540 Computación heterogénea (Universidad de Massachusetts Lowell) - 49. Ejemplos de OpenCL

49. Ejemplos de OpenCL (I)

El video de YouTube "Ejemplos de OpenCL (I)" cubre la implementación de la multiplicación de matrices usando bucles anidados en la programación C y su implementación como un kernel de OpenCL. El disertante explica cómo usar dos niveles de bucles anidados para el cálculo del producto escalar del elemento resultante en la matriz, y cómo cada elemento de salida de la matriz C se trata como un elemento de trabajo separado en OpenCL. El video también cubre los pasos necesarios para preparar el kernel de OpenCL para su ejecución y recuperar la matriz resultante de un dispositivo a un host, así como establecer tamaños de grupos de trabajo y ejecutar el kernel con argumentos de kernel modificados. Además, se proporciona un código de muestra para la multiplicación de matrices, y el orador demuestra el proceso de obtención de ID de dispositivos y plataformas en Mac OS y la creación de un objeto de programa en diferentes plataformas. Por último, el video explica la administración del búfer, rastreando los recursos asignados en el lado del host y los recursos de OpenCL utilizados, y brinda un ejemplo simple de kernel de multiplicación.

Este video cubre varios ejemplos del uso de OpenCL, incluida la multiplicación de matrices, la rotación de imágenes y el filtrado de imágenes. Para la rotación de imágenes, el orador explica cómo desglosar el problema mediante la descomposición de entrada y demuestra la función kernel utilizada para identificar la ubicación original y nueva de cada píxel. Para el filtrado de imágenes, el orador analiza el concepto de crear objetos de imagen en el lado del dispositivo y el uso de muestras de OpenCL para definir cómo acceder a la imagen. También presentan una implementación de muestra de la función de convolución de imagen con dos bucles for anidados. El video concluye con una demostración del uso de OpenCL para realizar un filtro de convolución en una imagen y verificar los resultados.

• 00:00:00 En esta sección, el disertante presenta la multiplicación de matrices, un ejemplo clásico de computación, y explica cómo se puede implementar mediante bucles anidados en programación C. También explican el cálculo del producto escalar del elemento resultante en la matriz, que es el producto de una fila de la matriz A y una columna de la matriz B. La lección explica que los dos niveles de bucles anidados se pueden ejecutar de forma independiente y se pueden realizar de forma aleatoria.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, se analiza el concepto de elemento de trabajo y cómo se puede aplicar para implementar la multiplicación de matrices en el kernel de OpenCL. Cada elemento de salida de la matriz C se trata como un elemento de trabajo independiente y, con la ayuda de elementos de procesamiento de FPGA o GPU, se puede asignar un rango bidimensional de elementos de trabajo a otros bucles for en la implementación del hardware. Para implementar la multiplicación de matrices, se define una función del núcleo denominada "multiplicación simple" con una lista de argumentos, que requiere todas las matrices de entrada necesarias y sus dimensiones. El cuerpo de la función kernel utiliza ID globales para calcular la posición bidimensional del elemento de trabajo e inicializa la suma para calcular el elemento resultante de la matriz C.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador explica la función kernel para la multiplicación de matrices utilizando el marco de programación OpenCL. La función kernel utiliza una operación de producto escalar y un ciclo for para iterar a través de los elementos del vector de fila de a y el vector de columna de B. Los índices para la matriz de entrada bidimensional se calculan usando los números de fila y los números de columna para encontrar el elemento derecho en el vector de fila y el vector de columna. Una vez que se calcula el producto punto, el elemento resultante se asigna al elemento correspondiente en C. También se analiza el entorno para el cálculo, que depende de la plataforma e implica comprender los recursos disponibles y los parámetros importantes en la plataforma.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el orador describe los pasos necesarios para preparar un núcleo OpenCL para que funcione, comenzando con la creación de un contexto y una cola de comandos para instanciar los núcleos. Luego, los datos de entrada se preparan asignando búferes en el lado del host, copiando datos de la memoria del host a la memoria del dispositivo y enviando el kernel. Luego, el programa espera a que se complete el kernel para recopilar los resultados leyendo la memoria del dispositivo. La aplicación openCL tiene dos capas: la capa de plataforma y la capa de tiempo de ejecución, y el programa kernel debe compilarse en un binario que pueda ejecutarse en el dispositivo acelerador, ya sea una FPGA o una GPU. Estos pasos difieren según el dispositivo, y la compilación de un binario PG puede llevar horas, mientras que la compilación GPU suele ser rápida.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el video explica cómo configurar el entorno para la programación de OpenCL. El primer paso consiste en obtener el ID de la plataforma, que se realiza con la función CL get platform IDs que devuelve el número de plataformas disponibles en el sistema. A continuación, el video explica cómo obtener un dispositivo específico dentro de la plataforma según las preferencias del usuario y cómo crear un contexto OpenCL, que es el recinto de todos los recursos, como las colas de comandos y los búferes. El tutorial recomienda comprobar el valor devuelto para garantizar el éxito de la operación.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el video explica cómo crear y mover datos desde las matrices de entrada B y C, y la matriz de salida C, mediante la declaración de búferes y el uso de funciones API de OpenCL. Asumen que las matrices A, B y C ya se han declarado como matrices de tipo flotante y almacenan los datos en un espacio de direcciones lineales en la memoria física. El video demuestra cómo usar la función CL create buffer para declarar buffers para las matrices A y B, y la función CL Inc you write buffer para copiar los datos iniciales de las matrices A y B en los buffers creados, que residen en el dispositivo. El siguiente paso es asignar espacio para la matriz C, que se declara como un búfer de solo escritura de la memoria CL, ya que el dispositivo escribe los resultados del cálculo en él.
  
  
• 00:30:00 En esta sección del video de YouTube "Ejemplos de OpenCL (I)", el orador explica el proceso de recuperar resultados de un dispositivo y copiar la matriz resultante del búfer C a un host. Se muestra la definición de API C, con una explicación de los cinco argumentos para crear un búfer, incluido el contexto, los indicadores, el tamaño, el puntero del host y el valor de retorno. Luego, el orador continúa explicando el tercer paso importante en el programa OpenCL, que es la compilación del kernel, utilizando un proceso de compilación simple para dispositivos FPGA. El proceso implica crear y construir un programa y seleccionar la función de kernel correcta del código fuente. Finalmente, el orador analiza cómo inicializar los argumentos del núcleo antes de ejecutar el programa del núcleo, utilizando la API de OpenCL del argumento del núcleo CL set.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, el disertante analiza el proceso de inicialización de los argumentos del kernel, la configuración de los tamaños de los grupos de trabajo, la ejecución del kernel y la obtención de resultados en un programa OpenCL. El usuario debe usar la API 'CL create kernel' y especificar el tamaño y el valor del argumento del kernel, usando un puntero al valor real. El orador enfatiza la importancia de establecer con precisión los índices de los argumentos y modificarlos para cada línea al copiar y pegar. Los tamaños de los grupos de trabajo locales y globales deben establecerse para la cantidad de elementos de trabajo y grupos de trabajo. Finalmente, el búfer CL unido se usa para leer el búfer de salida en la memoria del host, lo que indica los requisitos de sincronización para una ejecución adecuada.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, el orador presenta un ejemplo de multiplicación de matrices usando OpenCL. El código fuente para el ejemplo de multiplicación de matrices consta de varios archivos, incluido el programa del lado del host, el programa del núcleo y un archivo MAKE para ayudar a compilar el proyecto. El programa del lado del host está escrito en C e incluye bibliotecas estándar y archivos de encabezado específicos para el marco OpenCL. El ejemplo incluye matrices de entrada y declaraciones de variables, incluido el número de plataformas y dispositivos, el contexto, el programa OpenCL y el núcleo OpenCL. El orador también explica cómo compilar el código fuente del kernel y describe los tamaños de las matrices de entrada y la matriz de salida resultante.
  
  
• 00:45:00 En esta sección del video, el presentador demuestra cómo obtener ID de dispositivos y plataformas para OpenCL en Mac OS. Al llamar a varias funciones de OpenCL, como obtener ID de plataforma y crear colas de comandos, el orador crea un contexto de OpenCL y compila el programa. También explican que el código que se muestra es compatible tanto con Mac OS como con un SDK de OpenCL, y reportará un error si se ejecuta en una plataforma diferente.
  
  
• 00:50:00 En esta sección, el video demuestra cómo crear un objeto de programa usando OpenCL en diferentes plataformas. En Mac OS, el objeto del programa se crea a partir de un archivo de código fuente del kernel, mientras que en Altera FPGA OpenCL SDK, se crea a partir de un archivo binario generado a través de la compilación. Una vez que se crea el objeto del programa, se puede construir el programa del núcleo y se puede seleccionar la función específica del núcleo desde ese objeto del programa. Al final de esta sección, los objetos y funciones necesarios están listos para la siguiente sección del programa.
  
  
• 00:55:00 En esta sección, el video analiza el proceso de administración del búfer, incluida la asignación de un búfer para almacenar los resultados de la matriz y el uso de CL create buffer para crear búfer en el lado del dispositivo. El video también destaca la importancia de verificar el valor de retorno del CL en Q y el coronel de rango para garantizar una ejecución exitosa, especialmente cuando se usan FPGA. Además, el video explica el proceso de verificación de los resultados mediante la impresión de los recursos asignados en el lado del host y los recursos de OpenCL utilizados, y proporciona un ejemplo de kernel de multiplicación simple donde se usan siete argumentos para realizar la operación de producto punto a través de iteraciones.
  
  
• 01:00:00 En esta sección del video, el orador explica dos ejemplos del uso de OpenCL. El primero es la multiplicación de matrices. El programa procesa dos matrices y multiplica sus elementos correspondientes para almacenar el resultado en una tercera matriz. El segundo ejemplo es la rotación de imágenes, donde el programa rota los píxeles de una imagen según ciertas fórmulas. Estas fórmulas tienen en cuenta las coordenadas originales y nuevas de cada píxel y el ángulo de rotación.
  
  
• 01:05:00 En esta sección, el orador analiza cómo desglosar un problema de rotación de imágenes en otros más pequeños mediante la descomposición de entrada. Explican que la información de píxeles de la imagen se copiará en una nueva ubicación a través de cálculos independientes de las dimensiones x e y. Se asignan grupos de trabajo para calcular la nueva ubicación de cada píxel utilizando su ID global. El orador también detalla cómo determinar los grupos y las dimensiones de los elementos de trabajo y la función del núcleo necesaria para completar esta operación. El objetivo es crear un método más eficiente y escalable para los cálculos de rotación de imágenes.
  
  
• 01:10:00 En esta sección, el presentador de video explica cómo usar OpenCL para rotar una imagen. La función del núcleo se utiliza para identificar la ubicación original de un píxel, calcular la nueva ubicación del píxel mediante parámetros de rotación, verificar la verificación de límites para garantizar que las nuevas coordenadas se encuentren dentro del tamaño de imagen original y copiar la información del píxel de la ubicación original. a la nueva ubicación. El código también incluye enlaces de C++ para la API de OpenCL y pasos para consultar plataformas, adquirir dispositivos y declarar búferes para mover datos de la memoria del host al búfer del dispositivo. El búfer de solo lectura también se crea para garantizar la seguridad de los datos originales.
  
  
• 01:15:00 En esta sección, el ponente explica los pasos necesarios para realizar una rotación de imágenes utilizando OpenCL. Primero, la imagen original debe copiarse en un búfer de imagen. Luego, el kernel se compila y ejecuta inicializando el búfer de destino y configurando los argumentos correctos del kernel, incluidas las dimensiones de la imagen original y los parámetros de rotación. El núcleo se ejecuta con el tamaño del grupo de trabajo global y el tamaño del grupo de trabajo local. Finalmente, el resultado se vuelve a leer en el host utilizando el búfer de lectura Q. El orador también demuestra el código fuente de ejemplo para la rotación de imágenes, que incluye archivos de encabezado, funciones de utilidad, ID de plataforma y dispositivo, colas de comandos, objetos de programa y kernel, y búferes de entrada/salida para las imágenes originales y rotadas.
  
  
• 01:20:00 En esta sección, el video cubre el proceso de rotar una imagen usando OpenCL. El host lee la imagen en formato BMP y la convierte en una matriz de números de punto flotante almacenados en el búfer de la imagen de entrada. El búfer de salida en el host se crea y se inicializa con números aleatorios. Se consulta la plataforma para encontrar los dispositivos en la plataforma y crear una cola de contexto y comando. Se crean los objetos del programa y del núcleo, y se crean los búfer del lado del dispositivo para almacenar la imagen original y rotada. La imagen original se copia en el búfer del lado del dispositivo y se establecen los argumentos del núcleo. El kernel se ejecuta al instanciarlo con los tamaños de grupo de trabajo global y local. El valor de retorno se verifica para garantizar que el núcleo se haya ejecutado correctamente.
  
  
• 01:25:00 En esta sección, el orador brinda una descripción general de la rotación de imágenes usando OpenCL. Después de completar el kernel, los datos de salida se vuelven a leer en el host utilizando el puntero a la memoria global en el lado del dispositivo, y se proporciona un búfer de host para almacenar la imagen. El formato BMP está involucrado en el proceso, y una función de utilidad llamada escribir BMP flotante se usa para crear un nuevo archivo BMP que muestra el resultado. La función del kernel se describe en detalle, donde los punteros del búfer de origen y de destino se pasan junto con las dimensiones de la imagen y los parámetros de rotación. Se usa la fórmula para calcular las nuevas coordenadas de cada píxel y se aplica una verificación de límites antes de copiar la información del píxel desde la ubicación original a la nueva ubicación. El proceso se demuestra con un ejemplo de rotación de la imagen de un gato 45 grados.
  
  
• 01:30:00 En esta sección, el ponente explica el concepto de filtrado de imágenes usando OpenCL. Describe el proceso de usar un filtro 3x3 para multiplicar y sumar los valores de los píxeles vecinos para obtener el nuevo valor de píxel filtrado. También enfatiza la necesidad de tener cuidado al tratar con píxeles cerca del límite que tienen menos píxeles vecinos para aplicar el filtro. Luego, el orador demuestra diferentes tipos de filtros de imagen que se pueden aplicar a una imagen original usando OpenCL. Luego, presenta una implementación de muestra de la función de convolución de imagen con dos bucles for anidados que recorren cada píxel de la imagen y un tercer bucle que recorre los elementos del filtro.
  
  
• 01:35:00 En esta sección, el orador habla sobre la estructura de datos de imágenes en OpenGL, que es un tipo opaco que se mantiene como una estructura multidimensional y se usa para tipos de datos de imágenes. A diferencia de los tipos de punteros o enteros, las imágenes no se pueden ver directamente a través de puntos en un dispositivo y sus valores de píxel se pueden especificar como valores flotantes o enteros. La creación de objetos de imagen en el lado del dispositivo permite que las unidades informáticas de OpenCL lean y escriban nuevos píxeles en los objetos de imagen, y es beneficioso para secuencias de instrucciones largas y optimizadas específicas para procesamiento de datos de imágenes o procesadores de gráficos. El orador también explica cómo crear un búfer de imagen de origen, un objeto de imagen de salida y un filtro mediante la copia de datos de imagen y filtro en el dispositivo mediante API como CL Write Image y CL Create Buffer.
  
  
• 01:40:00 En esta sección, el presentador presenta el concepto de muestra de OpenCL, que es un objeto que se usa para describir cómo acceder a una imagen. La muestra se crea utilizando la función API que toma el contexto como argumento y define si las coordenadas se normalizarán o no. También se define el modo de direccionamiento, que maneja cómo se manejan las coordenadas de la imagen cuando están fuera de rango. El modo de filtrado especifica el filtro que debe aplicarse cuando las coordenadas se encuentran entre los píxeles. También se presenta una función del núcleo llamada convolución, que toma objetos de imagen 2D de entrada y salida, un filtro flotante constante para almacenar valores de filtro y el objeto de muestra. La función del núcleo lee elementos de datos del objeto de imagen y devuelve un vector de cuatro números de coma flotante para realizar operaciones aritméticas en los datos de imagen.
  
  
• 01:45:00 En esta sección, el orador explica cómo realizar operaciones en vectores de punto flotante utilizando un vector de punto flotante de cuatro elementos. Pasan por el proceso de inicializar el índice de filtro, declarar variables para coordenadas de dos elementos, iterar a través de filas de filtro y calcular coordenadas en dos dimensiones. El píxel se lee del objeto de imagen usando la función de lectura de imagen F y se multiplica con el valor del píxel del filtro, con el valor actualizado almacenado en la imagen de salida. Por último, la imagen se vuelve a leer utilizando una función CL ink you read image.
  
  
• 01:50:00 En esta sección, se analiza el código para los ejemplos de OpenCL (I), que proporciona filtros para usar en el procesamiento de imágenes. El programa asigna diferentes tamaños y valores a cada tipo de filtro y utiliza funciones auxiliares para inicializar los valores de filtro y leer datos de imagen BMP de un archivo. La detección de plataformas y dispositivos se realiza antes de crear las imágenes de entrada y salida, así como el búfer de filtro. Una vez inicializado, el muestreador configura cómo se procesarán los píxeles que caen fuera del límite antes de ejecutar el núcleo con los parámetros de filtro apropiados. El tamaño global se establece en el número de columnas y filas de la imagen.
  
  
• 01:55:00 En esta sección, el orador demuestra un ejemplo del uso de OpenCL para realizar un filtro de convolución en una imagen. El proceso implica configurar un núcleo que procesa la imagen completa y usa un tamaño local de 8 por 8 elementos de trabajo en un grupo en una dimensión de datos. La imagen de salida se almacena en el lado del dispositivo y se puede volver a leer en el host mediante la imagen de lectura CL. Luego, los resultados se comparan con una imagen de referencia filtrada que se generó al realizar el filtro en el lado del host. Las dos imágenes son visualmente idénticas, verificando los resultados. Finalmente, se liberan los recursos tanto del lado del host como del dispositivo.

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Una comparación de SYCL, OpenCL, CUDA y OpenMP para la clasificación de vectores de soporte masivamente paralelos ( WOCL / SYCLcon 2022 )

Una comparación de SYCL, OpenCL, CUDA y OpenMP para la clasificación de vectores de soporte masivamente paralelos

El video compara el rendimiento de SYCL, OpenCL, CUDA y OpenMP en diferentes plataformas de hardware para la clasificación masiva de máquinas de vectores de soporte en paralelo. El orador explica la paralelización de la multiplicación matriz-vector con una implementación llamada Parallel Fibonacci, que admite la ejecución multigpu, pero solo clasificación binaria y cálculos densos. El hardware utilizado para las pruebas incluye GPU Nvidia A100 y RTX 380, GPU AMD Radeon Pro 7 y CPU Intel Core E9-10-09020X. Los resultados muestran que CUDA es el backend más rápido para GPU Nvidia, mientras que OpenCL es el backend más rápido para CPU. SYCL es fácil de usar, mientras que Hipsicle es más rápido que DPC++ y OpenCL para un uso económico. Además, el orador analiza el trabajo futuro, como la investigación del rendimiento en FPGA, la adición de soporte para sistemas distribuidos a través de MPI y el uso de cálculos de precisión mixtos y hardware especial de aprendizaje automático como los núcleos tensoriales de NVIDIA.

• 00:00:00 En esta sección del video, el orador presenta una comparación de diferentes lenguajes de programación paralelos, incluidos SYCL, OpenCL, CUDA y OpenMP, con un enfoque en su uso para la clasificación de máquinas de vectores de soporte (SVM) masivamente paralelas en hardware de múltiples proveedores. El orador presenta la máquina de vectores de soporte y describe su uso en el aprendizaje automático supervisado para la clasificación binaria. Sin embargo, las máquinas de vectores de soporte convencionales tienen el problema de que resuelven un problema de programación cuadrática convexa de manera secuencial. Para resolver este problema, el orador utiliza la formulación de la máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados, que reduce el problema a resolver un sistema de ecuaciones lineales. El orador también analiza los detalles de implementación de su biblioteca, que se llama Parallel Fibonacci.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador explica la máquina virtual PLSS que está escrita en C++ moderno. Usando un solo parámetro de plantilla, es posible cambiar entre tipos de punto flotante de precisión simple y doble. El ponente también habla sobre la paralelización de la multiplicación matriz-vector en el algoritmo CG, ya que es la parte computacionalmente más extensa del algoritmo. Implementaron cuatro backends diferentes (OpenMP, CUDA, OpenCL, Signal) y admitieron la ejecución multigpu. Sin embargo, actualmente, solo se admiten la clasificación binaria y los cálculos densos, y no admiten la clasificación multiclase lista para usar. Además, el backend de OpenMP difiere mucho de otras implementaciones, y para los backends de GPU (CUDA, OpenCL y SYCL) implementaron un CG y lo usaron para los tres backends para reducir la duplicación de código y posibles errores.
  
  
• 00:10:00 En esta sección del video se explica el hardware utilizado y la metodología para las pruebas. La atención se centra en cuatro plataformas diferentes, a saber, las GPU Nvidia A100 y RTX 380, la GPU AMD Radeon Pro 7 y la CPU Intel Core E9-10-09020X, y se analizan los resultados de estas. Se examina el escalado de N puntos para las GPU Nvidia A100 y RTX 380 y el punto de datos y el escalado de funciones para la GPU AMD Radeon Pro 7, y se descubrió que los tiempos de ejecución aumentan de manera similar con la cantidad de puntos de datos en ambos NVIDIA. GPU. Entre estos, se encuentra que Cuda es el backend más rápido seguido de OpenCL, y el modelo de techo generado con el cálculo de N-site mostró que las formulaciones de núcleo jerárquico tienden a estar más limitadas a la memoria que sus contrapartes de rango ND. En general, los tiempos de ejecución de AMD son mayores que los de NVIDIA.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el video analiza la comparación de rendimiento de SYCL, OpenCL, CUDA y OpenMP en diferentes plataformas de hardware. Las GPU Nvidia no mostraron un aumento en el tiempo de ejecución y el backend más rápido fue OpenCL. Sin embargo, la GPU AMD tuvo un rendimiento peor de lo esperado, posiblemente debido a que los tamaños de bloqueo no se ajustaron con precisión. La CPU Intel Core E9 tuvo un comportamiento similar al de las GPU Nvidia, siendo OpenCL el backend más rápido. DPC ++ fue el más rápido, excepto para pequeños conjuntos de datos donde OpenMP fue más rápido. La formulación del kernel jerárquico de DPC++ fue más lenta que su contraparte de rango independiente en todas las plataformas de hardware, lo que indica potencial para la optimización. Por último, la sobrecarga de compilación de trucos de OpenCL fue más rápida en las GPU Nvidia y más lenta en la GPU Intel Iris Xe Max, pero con el almacenamiento en caché incorporado, la sobrecarga se puede reducir en ejecuciones posteriores.
  
  
• 00:20:00 En esta sección de la transcripción, el presentador analiza los resultados de sus pruebas en varios lenguajes y marcos de programación paralelos para apuntar al hardware de diferentes proveedores, como NVIDIA, AMD e Intel. Señalan que si solo necesita apuntar a las GPU NVIDIA, CUDA sigue siendo la mejor opción, ya que tuvo el rendimiento más rápido en sus pruebas. Para apuntar solo a CPU, OpenMP es un buen comienzo, aunque no tuvo el mejor rendimiento en sus pruebas. Si necesita apuntar a hardware de otro proveedor, se recomienda OpenCL o SYCL, aunque SYCL es mejor si está implementando un nuevo algoritmo desde cero porque es más fácil de usar. Hipsicle es la mejor opción para un uso económico y más rápido que DPC++ y OpenCL en GPU, y planean optimizar su backend OpenMP e investigar otras implementaciones de señales como ComputeCPP en el futuro.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el orador concluye el video discutiendo el trabajo futuro y las mejoras a su implementación de clasificación de vectores de soporte utilizando varios marcos de computación paralela. Planean investigar el rendimiento en diferentes hardware como FPGA, agregar soporte para sistemas distribuidos a través de MPI y explorar el impacto del uso de cálculos de precisión mixtos y hardware especial de aprendizaje automático como los núcleos tensoriales de NVIDIA. Creen que estas mejoras aumentarán la velocidad y la eficiencia de su implementación en conjuntos de datos más grandes.

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Alcanzando un C++ aún más rico en OpenCL Kernels con el uso de libclcxx ( WOCL / SYCLcon 2022)

Alcanzando un C++ aún más rico en OpenCL Kernels con el uso de libclcxx

El video analiza el uso de libclcxx para permitir la integración de bibliotecas de C++ en el desarrollo de kernel de código abierto. El proyecto integra rasgos de tipo, una biblioteca esencial para la metaprogramación en C++, con el objetivo de exponer más funciones de C++ a los desarrolladores. El video muestra cómo la biblioteca de rasgos de tipo puede optimizar el rendimiento de los kernels de OpenCL a través de su capacidad para manipular el espacio de direcciones y los tipos de vectores. El video anima a los desarrolladores a experimentar con la biblioteca y contribuir a reducir los ciclos de desarrollo mientras obtienen la máxima compatibilidad con C++. La biblioteca proporciona documentación de Oxígeno en un estilo similar a las páginas de referencia de C++, lo que facilita a los desarrolladores la navegación a través de la nueva funcionalidad.

• 00:00:00 En esta sección, Stulova de Anastasia analiza el uso de lipclcxx para permitir el uso de bibliotecas C++ en el desarrollo de kernel de código abierto. Si bien C++ para el lenguaje del núcleo OpenCL tiene capacidades de C++, carece de soporte de biblioteca, por lo que es importante abordar la limitación presentada. Como resultado, se creó el proyecto jump clcxx, integrando lipcxcxx, con el objetivo de exponer más funciones de C++ a los desarrolladores de kernel de código abierto. Además, Tulva argumenta que los rasgos de tipo son una biblioteca esencial para facilitar la metaprogramación completa en C++, y extiende el estándar de espacio de nombres para proporcionar especializaciones para los rasgos existentes al tiempo que agrega nuevos rasgos para el tipo de vector de celda abierta, entre otros. La nueva biblioteca proporciona documentación de Oxígeno en un estilo similar a las páginas de referencia de C++, lo que facilita a los desarrolladores la navegación a través de la nueva funcionalidad.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video analiza cómo el uso de la biblioteca de rasgos de tipos puede mejorar el rendimiento de los núcleos de OpenCL, específicamente en lo que respecta al espacio de direcciones y los intercambios de vectores. El video proporciona ejemplos que demuestran cómo se puede usar la biblioteca para crear una función de plantilla para diferentes tipos de punteros y cómo eliminar el espacio de direcciones del tipo puede resolver problemas en el entorno OpenCL. Además, el video muestra cómo la inclusión de intercambios de tamaño de vector puede hacer que los cálculos sean más eficientes y destaca cómo la implementación de algoritmos de reducción se puede adaptar para los tipos de vector. En general, el uso de intercambios de tipos en los kernels de OpenCL puede conducir a una programación C++ aún más rica.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador explica cómo definir la función de agregar alarmas en los kernels de OpenCL utilizando el tamaño del vector como condición. Aclaran que para diferentes tamaños de vectores, se elige una implementación diferente, y si el tipo pasado no es un tipo de vector, se devolverá un elemento del búfer. El ponente también invita a los desarrolladores a experimentar y contribuir y obtener la máxima compatibilidad con C++ para reducir los ciclos de desarrollo. Solicitan comentarios sobre las funciones que faltan o los errores y alientan a unirse a una discusión sobre un problema existente en la página del proyecto.

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SYCL más allá de OpenCL: la arquitectura, el estado actual y la dirección futura de hipSYCL ( IWOCL / SYCLcon 2020 )

SYCL más allá de OpenCL: la arquitectura, el estado actual y la dirección futura de hipSYCL

El proyecto hipSYCL es una implementación de código abierto de SYCL que apunta a GPU a través del modelo de programación HIP en lugar de OpenCL. Consiste en un componente compilador, una interfaz hoz y un tiempo de ejecución seguro. El compilador seguro identifica kernels, maneja la asignación de memoria local e implementa un mecanismo de señalización. La función de envío crea elementos específicos basados en núcleos proporcionados por el usuario, y las funciones optimizadas se pueden definir con rock prim. La dirección futura es permitir múltiples back-ends y eliminar las restricciones en el modelo de compilación estática. El modelo de envío de operaciones está en transición a un envío por lotes para un mayor rendimiento de tareas, y hipSYCL es interoperable a nivel de código fuente, lo que permite mezclar y combinar con hip y CUDA. Como proyecto de código abierto, los colaboradores son bienvenidos.

• 00:00:00 En esta sección, el orador analiza la motivación detrás del proyecto hipSYCL, que es una implementación SYCL de código abierto que apunta directamente a las GPU a través del modelo de programación HIP en lugar de usar OpenCL. El objetivo es optimizar el código y facilitar el uso de generadores de perfiles y depuradores proporcionados por proveedores, al mismo tiempo que se evita la fricción de adopción que puede ocurrir con otros modelos de programación. El orador también compara hipSYCL con otras soluciones disponibles para la interoperabilidad de SYCL y CUDA, colocando a hipSYCL en el extremo de la escala de interoperabilidad de CUDA debido a su uso del modelo de programación HIP.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el video explica cómo funciona hipSYCL y sus tres componentes principales: un componente compilador, una interfaz hoz y un tiempo de ejecución seguro. El componente del compilador permite que el compilador entienda tanto CUDA como la hoz, lo que hace posible tener interoperabilidad a nivel de código fuente. El tiempo de ejecución seguro se ocupa de la gestión de datos y la programación de tareas, mientras que la interfaz de la hoz consta de clases y funciones en el espacio de nombres de la hoz. Además, el video menciona que la hoz es una solución flexible que se puede usar para crear implementaciones que cubran todos los casos de uso posibles. Para apuntar a los aceleradores, se necesita un componente compilador dedicado, que identifique los núcleos y los compile para el acelerador.
  
  
• 00:10:00 En esta sección del video, el orador explica cómo funciona el compilador seguro en hipSYCL. Explican que el compilador debe identificar los núcleos y determinar qué código debe emitirse al dispositivo, luego manejar cómo se asignan los núcleos en la memoria local. La característica de diagnóstico específica de la hoz también se menciona como una prioridad para el desarrollo futuro. El orador explica que usar el componente de compilador seguro de cadera es relativamente simple con el uso de un contenedor de compilador llamado Cycle CC, que oculta la complejidad involucrada, como la invocación y el enlace del compilador correctamente, y cómo establecer rutas de inclusión. Discuten cómo invocar kernels requiere un poco de truco y explican cómo se hace. Además, el mecanismo de señalización en este momento que usa eventos Coroutines y Hip se usa en hipSYCL para el procesamiento dinámico fuera de servicio, pero se discute la desventaja de esto.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el orador analiza cómo se usa la función de envío para crear un elemento específico basado en el kernel proporcionado por el usuario y cómo se puede implementar el paralelo y la seguridad al instanciar la función de envío con el kernel proporcionado por el usuario. núcleo. Sin embargo, inicialmente, todo el código se pasa como el código de host, donde el kernel proporcionado por el usuario es un host lambda y no se puede invocar directamente, por lo que agregan un atributo ficticio llamado kernel HIP, que solo se reemplazará con un clic adecuado en el atributo una vez que se completa el análisis inicial y el complemento hipSYCL se ha hecho cargo. Consiguen un buen rendimiento de memoria tanto para hipSYCL como para CUDA, y al usar hipSYCL, pueden lograr la interoperabilidad entre hip y CUDA a nivel de código fuente.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el orador analiza cómo implementar una reducción optimizada usando Rock Prim con epsilon. Sugieren definir una función optimizada con la plataforma segura macro zip cuda o caderas una buena plataforma rockem, que se marca como host y dispositivo. Si se compila para la plataforma de destino, se llama a la función optimizada, mientras que, de lo contrario, se llama a una función alternativa. El orador explica que las bibliotecas optimizadas por proveedores como rock prim logran un rendimiento más rápido porque tienen más conocimiento sobre el hardware de destino, y aunque hipSYCL todavía es de preconformidad y le faltan algunas características como imágenes e interoperabilidad de estado abierto, todavía se puede usar de verdad. -aplicaciones mundiales. Sin embargo, una caída paralela organizada en el paquete de CPU es lenta debido a un problema con las implementaciones de ciclo de biblioteca puro.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el orador discute las diferencias de rendimiento usando la forma paralela básica o la forma paralela jerárquica frente al uso de la forma paralela de rango nd con hipSYCL en una CPU. Este último genera una pérdida masiva de rendimiento porque requiere lanzar tantas amenazas como elementos de trabajo haya en cada grupo de trabajo. Luego, el orador habla sobre la dirección futura de hipSYCL, que es crear un nuevo tiempo de ejecución que permita que los backends arbitrarios estén activos simultáneamente y elimine las restricciones con respecto al modelo de compilación estática. También están haciendo la transición a un mapeo de extremo a extremo donde n usos cíclicos se asignan a M colas de back-end para optimizar la utilización del hardware. Además, habrá una separación estricta entre el nuevo tiempo de ejecución y la interfaz SYCL existente para facilitar el mantenimiento y la experimentación.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el ponente analiza las mejoras que se están realizando en el modelo de envío de operaciones en hipSYCL. Están pasando de un modelo de envío basado en señales a un modelo de envío por lotes, donde la señalización al tiempo de ejecución de que las cosas se completaron solo ocurre una vez por lote de operaciones, lo que permite un mayor rendimiento de tareas. El ponente explica el proceso en el que las operaciones son enviadas y luego procesadas por el deck builder, que las recoge y ordena. El programador de plataforma luego asigna señales de ejecución a las operaciones, que luego van a los ejecutores de back-end para ejecutar el núcleo y determinar qué operaciones de sincronización son necesarias. La estimación de costos de esta configuración luego regresa al programador de plataforma para optimizar aún más o enviar las operaciones tal como están. El orador también brinda información sobre cómo obtener hipSYCL a través de sus repositorios de paquetes y scripts de instalación.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, se explica que hipSYCL es una implementación de SICL para CPU, GPU de video y GPU AMD. Está construido sobre las API de proveedores de bajo nivel y CUDA, lo que lo hace interoperable a nivel de código fuente. Esto permite a los desarrolladores mezclar y combinar con hip y CUDA, lo que lo hace adecuado para una gama de HPC y otros casos de uso que requieren acceso a las últimas optimizaciones de hardware de bajo nivel o bibliotecas optimizadas por proveedores. Además, permite la creación de rutas de código altamente optimizadas para hardware específico, y se espera que el rendimiento del núcleo esté a la par con el hip normal o CUDA. Como proyecto de código abierto, los colaboradores siempre son bienvenidos y las personas interesadas pueden obtener más información al respecto en la página de GitHub.

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SYCL: el futuro es abierto, paralelo y heterogéneo (Core C++ 2022 )

SYCL: el futuro es abierto, paralelo y heterogéneo

En este video sobre la programación SYCL, el orador destaca la necesidad de aumentar el nivel de abstracción para aumentar la productividad y atraer a más desarrolladores, ya que los modelos complejos requieren una mayor potencia de cómputo, que se cumple con los sistemas aceleradores. Se enfatiza la importancia de la portabilidad del software y OneAPI, ya que permite que los dispositivos funcionen en CPU, GPU y otros dispositivos. También se analizan los beneficios de SYCL, un modelo de programación abierto, paralelo y heterogéneo, y el orador destaca los numerosos recursos y herramientas en línea disponibles para optimizar el código y mejorar el rendimiento. El orador alienta a los espectadores a visitar oneapi.io y su canal de YouTube para obtener recursos y apoyo.

• 00:00:00 En esta sección, el ponente habla de la necesidad de subir el nivel de abstracción para aumentar la productividad y atraer a más desarrolladores. A medida que los modelos se vuelven más complejos, la demanda de poder de cómputo aumenta rápidamente. El ponente menciona la brecha ninja, que hace referencia a la dificultad de encontrar y contratar expertos de menor nivel como desarrolladores de ensamblaje o Cuda. Subir el nivel de abstracción conduce a la pérdida de rendimiento, por lo que los aceleradores de IA, como las GPU y GAUDI, son necesarios para satisfacer la creciente demanda de potencia informática.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, el orador analiza la necesidad de aceleradores para lograr el rendimiento más rápido, pero señala que un acelerador no es suficiente para cubrir la gama completa de aplicaciones. Se requieren sistemas heterogéneos, que combinen CPU y aceleradores, como aceleradores y CPU tipo ASIC. El ponente destaca la importancia de la portabilidad del software y la capacidad del código para ejecutarse en cualquier máquina o dispositivo, independientemente del hardware utilizado, sin necesidad de recodificar, recompilar o reconstruir para cada plataforma o sistema operativo. OneAPI es un esfuerzo de la industria para optimizar las pilas de software, unificando bibliotecas y herramientas para garantizar la portabilidad del software que es abierta, gratuita y entre dispositivos, lo que significa que las pilas de software pueden funcionar en CPU, GPU y otros dispositivos. OneAPI ofrece un conjunto de herramientas base que tiene todo lo necesario para comenzar.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador analiza el poder de usar el kit de herramientas basado en OneAPI y el concepto del compilador Data Policy++, que está diseñado para agregar heterogeneidad a las bibliotecas de C++. Mediante el uso de políticas predefinidas, puede acceder fácilmente a la CPU o GPU sin necesidad de saber demasiado acerca de los detalles de nivel inferior sobre OpenCL o CUDA. El compilador brinda la capacidad de controlar y separar las memorias que están por todas partes, manejar códigos de excepción y crear computación paralela.
  
  
• 00:15:00 En esta sección del video, el orador explica que para tener buenas capacidades de computación heterogénea, se requieren tres cosas. La primera es la capacidad de descubrir el dispositivo y obtener información sobre él. Aquí es donde el hablante muestra un código simple que detecta y enumera todos los dispositivos conectados al sistema. El segundo requisito es la información sobre el estado de los dispositivos en tiempo real, lo que permite el monitoreo de la utilización y la temperatura, y también permite a los usuarios cambiar entre la CPU y la GPU. El tercer requisito es la capacidad de intercambiar memoria de manera eficiente y sin problemas entre el dispositivo y el host, lo que se logra a través de dos formas principales en SYCL: búferes y memoria de gráficos unificada.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el ponente explica los beneficios de utilizar SYCL, un modelo de programación abierto, paralelo y heterogéneo. Al agregar SYCL a C++, se puede escribir código que se puede ejecutar en varios dispositivos, incluidos GPU, CPU, ARM y FPGA. El orador menciona que existen numerosos recursos en línea y ejemplos de cómo hacer que SYCL funcione con múltiples dispositivos. Intel Advisor es una herramienta que recomienda el orador, que puede ayudar a optimizar el código y brinda la opción de descargar funciones específicas a una GPU. El ponente destaca la importancia de utilizar esta herramienta, que puede hacer que el código se ejecute mucho más rápido y mejorar el rendimiento general del programa.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el orador promueve el uso de SYCL como la forma más rápida de hacer que el código esté disponible en múltiples dispositivos por parte de múltiples proveedores, y alienta a los espectadores a visitar el sitio web oneapi.io y su canal de YouTube para obtener recursos y soporte. También menciona la posibilidad de que SYCL sea más rápido que CUDA en ciertos ejemplos, pero enfatiza que la principal ventaja de SYCL es su portabilidad, ya que permite codificar en una sola plataforma que luego puede ejecutarse en varios dispositivos, liberando la necesidad de hacer múltiples decisiones de codificación para diferentes dispositivos. Además, el orador se ofrece a responder cualquier pregunta y proporcionar recursos, como portátiles Jupyter y acceso a Intel Devcloud, para ayudar a los usuarios a comenzar con SYCL.

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Aceleración de GPU en Python

Aceleración de GPU en Python

El video explica cómo lograr la aceleración de GPU en la programación de Python aprovechando el poder de las unidades de procesamiento de gráficos, que pueden proporcionar una aceleración de hasta 10 veces con paralelismo de datos. Se presentan brevemente los dos estándares para computación GPU, OpenCL y CUDA, y el video demuestra el uso de Pi OpenCL y CUDA para la multiplicación de matrices en Python. El orador explica el uso de la memoria global y el núcleo para la multiplicación de matrices, y también analiza el algoritmo utilizado para calcular un elemento en el producto matriz-matriz. Se analiza el código para la aceleración de GPU en C y Python, con énfasis en la comprensión de las representaciones internas de las matrices y la asignación de memoria. Los ejercicios de la lección proporcionan una base para una mayor exploración de la computación GPU.

• 00:00:00 En esta sección, el video presenta la computación GPU como una forma de lograr el paralelismo de datos y acelerar los programas aprovechando el poder de las unidades de procesamiento de gráficos, que pueden procesar miles de millones de operaciones de punto flotante por segundo y proporcionar una aceleración de un factor de 10. Los dos estándares para computación GPU, OpenCL y CUDA, se presentan brevemente, con ejemplos de GPU de gama alta como Kepler, Pascal y Volta de Nvidia. El aspecto masivamente paralelo de la computación GPU se enfatiza como una forma de mantener la GPU ocupada, con la programación de suficientes subprocesos a menudo requeridos. El video también menciona las posibles aplicaciones de los aceleradores de hardware en los campos de la ciencia y la ingeniería.
  
  
• 00:05:00 En esta sección del video, el orador analiza la evolución de la aceleración GPU, desde Kepler, que tuvo un rendimiento máximo de un teraflop, hasta la generación actual, que supera los 7,9 teraflops. El modelo de programación de computación paralela masiva sigue un enfoque de datos múltiples de instrucción única y los datos se dividen en bloques de subprocesos y cada bloque ejecuta al menos un subproceso. El orador aborda el lenguaje informático abierto, que es un estándar abierto para la programación paralela y cubre la informática multinúcleo y multiproceso, además de la informática GPU.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el orador analiza el uso de OpenCL y Pi OpenCL para la aceleración de GPU en Python. OpenCL es un estándar general que originalmente se admitía en las tarjetas gráficas NVIDIA, pero que se abandonó. Sin embargo, funciona bien en MacBooks, ya que fue iniciado por Apple. Pi OpenCL simplifica la programación de OpenCL al reducir el código repetitivo y permitir un enfoque más fácil en el kernel. También admite matrices NumPy, pero las estructuras de datos son más limitadas debido al paralelismo de datos. El orador demuestra el uso de Pi OpenCL para la multiplicación de matrices en dos matrices enteras con fines de prueba.
  
  
• 00:15:00 En esta sección, el orador explica cómo se pueden usar las GPU para la multiplicación de matrices en Python usando OpenCL. Comienzan con la importación de las bibliotecas necesarias, incluidas OpenCL y NumPy. El orador también señala que la tarjeta gráfica utilizada no admitía la aritmética de 64 bits, por lo que optaron por la aritmética de punto flotante de 32 bits. Luego definen las matrices, generan números enteros aleatorios y cambian su tipo a una matriz de flujo de 32 bits. Luego, el orador explica el código repetitivo requerido para definir las contrapartes de las matrices en el dispositivo y crear colas. Finalmente, el orador define el kernel para la multiplicación de matrices, que se compila cuando se ejecuta el programa, y demuestra cómo multiplicar matrices en la GPU.
  
  
• 00:20:00 En esta sección, el orador explica el concepto de "global" en el contexto de la aceleración de GPU en la programación de Python. Global indica que las matrices residen en la memoria global de la tarjeta gráfica, proporcionando a cada subproceso acceso a los datos. Las dimensiones se pasan como números enteros cortos, y cada subproceso tiene un número de identificación único. El proceso de multiplicación de matrices se beneficia de la aceleración de GPU, ya que casi todas las partes se pueden realizar de forma independiente a través de la indexación de filas y columnas de matrices. Las matrices se almacenan en C-wise, como una matriz larga, y los punteros determinan sus ubicaciones en la memoria.
  
  
• 00:25:00 En esta sección, el orador explica el algoritmo en C para calcular un elemento en el producto matriz-matriz y la posible aceleración de la multiplicación matriz-matriz, que generalmente es una operación cúbica en las dimensiones de las matrices. Sin embargo, con el uso de GPU y lanzamientos de kernel, la operación se puede simplificar a una lineal, lo que lleva a una reducción masiva de costos y genera aceleraciones significativas. El ponente también menciona que si bien la forma más sencilla de realizar la operación es a través de Python y sin necesidad de compilar explícitamente, los algoritmos reales que se usan en las supercomputadoras hacen uso de memorias compartidas en las GPU y un proceso de compilación que va más allá de lo que se comenta en el video. El orador enfatiza la idea de que PiCUDA y PiOpenCL permiten a los programadores desarrollar código en un nivel superior, sin tener que preocuparse por los procesos de compilación y enlace de nivel inferior.
  
  
• 00:30:00 En esta sección, el video habla sobre la instalación de CUDA para la aceleración de GPU en Python. Para usar CUDA, un usuario debe tener una GPU NVIDIA y controladores instalados. La conferencia recorre las instrucciones para verificar si el sistema está configurado correctamente, y el presentador señala que la técnica es computación paralela altamente interactiva. El disertante explica que se puede sacar buen rendimiento de un portátil de gama alta con una buena tarjeta gráfica. Luego, el curso muestra la multiplicación de matrices como ejemplo. El presentador señala que, por lo general, uno debe tener un programa ejecutándose en la CPU, y la GPU acelera solo las partes que son computacionalmente intensivas. Finalmente, la lección analiza la asignación de memoria para las matrices correspondientes en la GPU y la inicialización de las matrices resultantes, afirmando que las asignaciones con NumPy son mejores que con C. Además, no se necesita compilación en esta etapa.
  
  
• 00:35:00 En esta sección, se analiza el código para la aceleración de GPU en C. Las matrices en C se almacenan por filas y el código aprovecha este hecho. La sintaxis para lanzar bloques de subprocesos en una estructura bidimensional se utiliza para calcular explícitamente los subprocesos. Se utiliza un bucle con paréntesis explícito para evitar la aritmética de punteros. La función toma las dimensiones y punteros a los datos, que incluyen las matrices A y B para la entrada y la matriz de resultado C_gpu. La copia de la memoria al dispositivo debe finalizar antes de la impresión, y la copia de la memoria al dispositivo host debe realizarse antes de imprimir los datos porque es posible que no sea posible imprimir dentro de las funciones del núcleo ejecutadas por la GPU. Finalmente, la discusión termina afirmando que pyCUDA es más reciente que piOpenCL y PyCUDA.
  
  
• 00:40:00 En esta sección, el orador analiza la aceleración de GPU en Python, que está orientada a CUDA, pero también se están realizando esfuerzos para ejecutarse en otras GPU. Se encarga tanto de la compilación como de la ejecución, haciendo que las ejecuciones posteriores sean mucho más rápidas. Es posible desarrollar núcleos de GPU en Python mientras permanece dentro del entorno de secuencias de comandos; sin embargo, uno debe entender cómo funcionan las GPU y cómo se representan internamente las matrices utilizando la sintaxis C. Los ejercicios de la lección son abiertos y pueden proporcionar una base para un segundo proyecto que explore la computación GPU. En general, esta fue una sección introductoria que tenía como objetivo dar una idea de cómo los programadores y desarrolladores de software pueden desarrollar funciones que se ejecutan en la GPU.

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Presentación de lanzamiento de OpenCL 3.0 (IWOCL / SYCLcon 2020)

Presentación de lanzamiento de OpenCL 3.0

El lanzamiento de OpenCL 3.0 se analiza en este video, con un enfoque en su importancia para la programación paralela de bajo nivel en la industria. OpenCL 3.0 no agrega nuevas funciones a la API, pero proporciona una realineación del ecosistema para permitir que OpenCL llegue a más desarrolladores y dispositivos. El presentador también analiza la adición de extensiones para los procesadores ligeros DSP, la hoja de ruta para la funcionalidad futura y el creciente ecosistema de compiladores de lenguaje kernel de código abierto que pueden generar kernels espirituales para OpenCL Vulcan. Se alienta la retroalimentación de los usuarios para ayudar a finalizar la especificación mientras el grupo de trabajo se prepara para la primera ola de implementaciones en los próximos meses.

• 00:00:00 En esta sección, Neil Travis de NVIDIA y el grupo Khronos analizan el lanzamiento de OpenCL 3.0 y la importancia del estándar para la programación paralela de bajo nivel en la industria. OpenCL es ampliamente utilizado por proveedores de GPU y cada vez más por aplicaciones, motores y bibliotecas. El lanzamiento de OpenCL 3.0 proporciona una realineación del ecosistema en lugar de agregar una nueva funcionalidad a la API con la intención de permitir que OpenCL llegue a más desarrolladores y dispositivos. OpenCL 3.0 convierte toda la funcionalidad 2x más allá del punto en opcional, lo que permite a los proveedores centrarse en enviar la funcionalidad que necesitan para sus clientes y restablece la oportunidad de elevar el nivel de la funcionalidad principal.
  
  
• 00:05:00 En esta sección, se explica que OpenCL 3.0 es una nueva especificación que se envía con una API unificada diseñada para consultar toda la funcionalidad de OpenCL 2.x con extensiones agregadas para procesadores ligeros DSP para transferir datos 2D y 3D entre global y memorias locales de forma flexible y asincrónica a través de transacciones de acceso directo a la memoria (DMA). Aunque OpenCL 3.0 no incluye la especificación OpenCL C++, se recomienda que otras implementaciones utilicen el compilador front-end de código abierto C++ for OpenCL para generar núcleos Spir-V mezclando OpenCL C con gran parte de C++17. La hoja de ruta para OpenCL incluye el envío de nuevas funciones como extensiones primero para la adopción de la industria, lo que les permite madurar y probarse antes de incluirlas en futuras especificaciones básicas. El grupo de trabajo de OpenCL también ve los perfiles como una herramienta vital para equilibrar la flexibilidad de implementación con la portabilidad de la aplicación y evitar la fragmentación de los mercados objetivo.
  
  
• 00:10:00 En esta sección, el presentador analiza el creciente ecosistema de compiladores de lenguaje kernel de código abierto, que incluye clang y lvm, que pueden generar kernels espirituales para OpenCL Vulcan, o para una mayor traducción a sombreadores para ejecutar en otras API como como metal Esto habilitaría las aplicaciones OpenCL en las plataformas Apple sin necesidad de usar controladores OpenCL. El presentador también menciona el proyecto OpenCL 12, que traduce kernels espirituales generados por LLVM mediante un canal de conversión de código abierto a DXi L, lo que permite que los compiladores de lenguaje innoven independientemente de los tiempos de ejecución. La especificación para OpenCL 3 es provisional y se alienta la retroalimentación de los usuarios para ayudar a finalizar la especificación mientras el grupo de trabajo se prepara para la primera ola de implementaciones en los próximos meses.