取引におけるOpenCL - ページ 2

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OpenCL 1.2: 概要

OpenCL 1.2: 概要

この講義では、OpenCL 1.2、標準、およびそのモデルの概要を説明します。

この講義では、ヘテロジニアス コンピューティング、OpenCL C、および OpenCL を使用して高性能ソフトウェアを作成する方法を学習するための強固な基礎を提供します。

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OpenCL 1.2: OpenCL C

OpenCL 1.2: OpenCL C

OpenCL 1.2: OpenCL C に関するこのビデオでは、講演者はデバイス プログラミング用に設計された C の修正版として OpenCL C を紹介していますが、固定型サイズやインライン関数の機能など、いくつかの重要な違いがあります。メモリ領域、ベクトル、構造、カーネル、およびベクトル化されたコードを実現する方法について説明します。これらは、ローカルおよび定数メモリを使用することの重要性を強調し、拡張機能を使用する際の注意を推奨しています。講演者は、最適なパフォーマンスのために OpenCL C の基本構造と仕組みを理解することの重要性を強調し、視聴者に OpenCL とその関連モデルについて学び続けることを奨励します。

• 00:00:00 このセクションでは、ビデオで OpenCL デバイス プログラミングの主要言語として OpenCL C を紹介します。 OpenCL C は、デバイスをターゲットとする C プログラミング言語の修正版ですが、関数ポインターや再帰がないこと、関数呼び出しがインライン化される可能性があることなど、従来の C99 とはいくつかの違いがあります。これらの違いはありますが、OpenCL C には C99 にはない機能がいくつかあるため、C のサブセットではありません。このセクションでは、メモリ領域、ベクトル演算、構造、関数、カーネルなどの重要な基本について説明します。目的は、視聴者が OpenCL を効率的に使い始めることができるように、十分な背景を提供することです。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、OpenCL C と C の違いについて説明します。 OpenCL C では、2 の補数を使用した符号付き整数の具体的な表現が提供されますが、C ではこれが指定されていません。 OpenCL C の型には、ベクトル型やイメージ型などの固定サイズがありますが、これらは C には存在しないか、あまり洗練されていません。さらに、OpenCL C では、char、short、int、long などの整数型のサイズと、それらの符号付き型のサイズが定義されています。そして署名のないバージョン。 OpenCL C ではホストとデバイスのタイプが異なることに留意することが重要であり、それらの間の正しいデータ転送を保証するためにミドルウェアまたはライブラリを使用する必要があります。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、講演者が OpenCL C メモリ モデルと、キーワードを使用してプライベート、定数、ローカル、グローバルなどのメモリ領域を指定する方法について説明します。 OpenCL C では、一部の型はホストとデバイス間で通信できないため、メモリがどこにあるかを知ることが重要です。講演者はまた、ベクトルの概念を紹介し、プロセッサ内で行われる操作に対して適切なベクトル化コードを取得するためのさまざまなアプローチについて説明します。あるメモリ領域から別のメモリ領域へのポインタの移動は許可されていませんが、あるメモリ領域から別のメモリ領域へのコピーは可能です。
  
  
• 00:15:00 このセクションでは、講演者はコードのベクトル化に利用できるさまざまなオプションについて説明し、ベクトル化を実現する自然かつ効率的な方法として OpenCL C を強調します。 OpenCL C のベクトル型は第一級のものであり、ユーザーは直接アクセスできます。ベクトル間のコンポーネントごとの演算には、加算、減算、乗算、またはその他の関係演算子などの一般的な演算子の使用が含まれます。ただし、関係演算子はベクトルを比較するときに混乱を招く可能性があります。これは、結果がコンポーネントごとに行われるブール演算を含むベクトルになるためです。そのため、ユーザーはこの点に注意する必要があります。最後に、スカラーとベクトルの間の混合演算は未定義であるため、ユーザーはそのような演算を実行する際には注意する必要があります。
  
  
• 00:20:00 このセクションでは、インストラクターが OpenCL C でのベクトル演算とアドレス指定について説明します。ベクトルはベクトルまたはスカラーで演算でき、ベクトルのサイズに合わせてパディングされ、ベクトルのコンポーネントにはドットを使用してアクセスできます。特定のコンポーネント番号を 16 進数で表した表記法。インストラクターは、高レベルの質問は、そもそも OpenCL ベクトル型を使用する理由であると指摘し、ベクトルを使用すると、プログラマとコンパイラの間でベクトル演算を明確に伝達できるようになり、コンパイラがベクトル演算をより適切に最適化できるため、パフォーマンスが向上する可能性があると説明しました。 。最後に、インストラクターは、OpenCL C ではデータを集約するための構造体と共用体の使用もサポートしていると述べました。
  
  
• 00:25:00 このセクションでは、講演者が OpenCL C 構造の使用法と、ホストとデバイス間のデータ交換に注意することの重要性について説明します。彼らは、OpenCL C 構造の使用を避けるようアドバイスしています。これは、OpenCL C 構造を使用するとパフォーマンスの問題が発生する可能性があり、データをコピーするときにバイナリ レイアウトを正しく取得することが難しいためです。講演者は関数について、そしてそれらが再帰が禁止されていることを除いて特別なことは何もない単なる普通の C 関数であることについて話します。また、プライベート メモリ空間は引数に暗黙的に含まれるため、異なるメモリ領域を同じ方法で処理する場合に問題が発生する可能性があるとも述べています。最後に、講演者はカーネルをデバイス実行のエントリ ポイントとして説明し、カーネル引数がグローバルな何かへのポインタであるか、コピーされる単なる値であるかを説明します。
  
  
• 00:30:00 このセクションでは、講演者は 2 つの配列を加算し、結果をコンポーネントごとに同じ場所に保存する OpenCL C プログラムを紹介します。プログラムは get_global_ID およびその他の関連関数を使用して、グローバル ワーク サイズ、ワーク グループ サイズ、およびグローバル オフセットにアクセスします。講演者は、最高のパフォーマンスを得るために可能な場合はローカル メモリを使用することの重要性を強調し、引数リストにパラメータを指定してローカル メモリを宣言する方法を提供しました。講演者は、プログラミングを容易にするために「type DEP」を使用することも推奨しています。
  
  
• 00:35:00 このセクションでは、講演者は OpenCL C カーネルでのローカル メモリと定数メモリの使用について説明します。ローカル メモリは、ワーク グループ内のすべての作業項目間で共有されるデータを保存するために使用されます。一方、定数メモリは、同様にすべての作業項目間で共有される読み取り専用メモリです。カーネル自体はメモリを割り当てることができず、複数のカーネルが相互に連携できないことに注意することが重要です。講演者は、OpenCL C にはベクトル化を最適化し、コンパイラに情報を伝えるために使用できる属性があるとも述べています。
  
  
• 00:40:00 このセクションでは、講演者がカーネルのパフォーマンスを最適化するために必要なワークグループ サイズの重要性について説明します。彼は、ワークグループのサイズが固定されている場合、コンパイラーによる特別な最適化の使用について言及しています。講演者は OpenCL のイメージ サポートについて簡単に話しますが、彼は汎用コンピューティングに焦点を当てているため、これについてはあまり興味がありません。さらに、ワークアイテム関数、数学関数、整数関数、幾何学関数など、標準ライブラリのような組み込み OpenCL C 関数についても触れています。 OpenCL C プログラミング モデルはパフォーマンスを重視して設計されており、アトミックな操作と並列処理が提供されているため、同期は複雑なトピックです。最後に、講演者は、OpenCL C の基本構造と仕組みを理解すれば利用できる OpenCL の拡張機能について言及します。
  
  
• 00:45:00 このセクションでは、講演者は、追加機能が提供されているにもかかわらず、OpenCL 1.2 で拡張機能を使用する場合は注意するようアドバイスしています。同氏は、これらはまだ仕様に完全に統合されておらず、削除されたり、ベンダーロックインを引き起こす可能性があると警告しています。ただし、一部の拡張機能が便利であることも認めており、利用可能な拡張機能を熟読することを視聴者に推奨しています。結論として、講演者は視聴者に OpenCL とその関連モデルについて学び続けるよう勧め、効率的な OpenCL プログラムの設計に関するアドバイスを求める人々にコンサルタントとしてのサービスを提供します。

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OpenCL GPU アーキテクチャ

OpenCL GPU アーキテクチャ

このビデオでは、OpenCL プログラミングのコンテキストで GPU のアーキテクチャを詳しく説明します。講演者は、OpenCL GPU アーキテクチャと一般的な GPU アーキテクチャの違い、ワークグループの最小単位としてのウェーブフロントの概念、メモリ I/O とレイテンシの隠蔽の問題、占有と結合メモリ アクセスに影響を与える要因について説明します。 GPU パフォーマンスを測定する必要性だけでなく、合体メモリ アクセスを念頭に置いてアルゴリズムとデータ構造を設計することの重要性も強調されています。講演者は、基礎となるプロセスについての深い知識を必要とせずに、テクノロジーを活用して最適なパフォーマンスを実現するための支援を得るために視聴者に連絡するよう勧めています。

• 00:00:00 このセクションでは、講演者が GPU アーキテクチャのトピックと OpenCL プログラミングにおけるその重要性を紹介します。 OpenCL は GPU 専用であると多くの人が信じていますが、講演者は CPU にも同様の概念を使用する SIMD 命令があることを強調しました。汎用コンピューティングに GPU を使用する背後にある動機についても説明します。これは、グラフィックス処理用の GPU の開発から生じた偶然の発見でした。講演者は、マーケティング部門にアーキテクチャの理解に頼ることに警告し、OpenCL を効率的に使用するにはアーキテクチャの深い理解が必要であることを強調しました。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、講演者は、GPU を宣伝するために使用される派手なマーケティング手法の問題について議論しますが、多くの場合、開発者に有用な情報や関連情報は提供されません。次に、OpenCL GPU アーキテクチャが導入されます。これは、OpenCL がどのように認識するかに特に焦点を当てているため、一般的な GPU アーキテクチャとは異なります。定数メモリ空間とグローバル メモリ空間は GPU に物理的に存在し、ローカル メモリとプライベート メモリはハードウェアに実装され、すべての処理要素と共有されます。 GPU 実行モデルは、処理要素全体でロックされた命令ポインターを持つことを特徴としています。同じ加算命令を実行する 4 つの処理要素の例が示されています。これは、4 つの SIMD 命令と考えることができます。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、スピーカーは、一緒に実行するワークグループの最小単位であるウェーブフロントの概念を説明します。ウェーブフロントは、ワークグループ内のワークアイテムの命令ポインターを固定してロックすることによって作成され、ウェーブフロント内のすべての処理要素は、異なるデータを扱う場合でも同じ操作を実行する必要があります。ただし、これにより、条件付きステートメントを実行するときに問題が発生し、ウェーブフロント内の作業項目が異なるパスをたどり、発散が発生します。これを解決するために、OpenCL には「select」と呼ばれる組み込み関数があり、これは効率的な条件付き実行のために単一のプロセッサー命令にコンパイルされます。
  
  
• 00:15:00 このセクションでは、講演者がメモリ I/O のコストとその遅さについて話します。彼らは、1 秒あたり 1 つの命令を実行する単一の処理要素の頭の中での実験と、32 ビット値と 64 ビット値のグローバル アクセスにかかる時間 (後者は 2 倍の時間がかかる) を説明しています。ただし、メモリ I/O は一定であるため、パフォーマンスを向上させるために、メモリ操作のコストを支払うために操作の複雑さを増やすことができます。これは、100 万回の演算を実行し、100% の ALU 効率を達成する例を通して実証されています。これは実用的ではないかもしれませんが、暗号通貨マイニングや暗号化などの特定のアプリケーションでは役立ちます。
  
  
• 00:20:00 このセクションでは、講演者がメモリ レイテンシの問題と、それが GPU のパフォーマンスにどのような影響を与えるかについて説明します。 100% の低い使用率を達成し、処理要素をビジー状態に保つという目標を達成するには、ワーク グループでコンピューティング ユニットに過負荷をかけることが重要です。ワーク プールを複数のワーク グループで埋めることにより、CPU はこれらのグループからの命令を特定の順序で、固定サイクル数またはメモリ要求まで実行できます。目標は、大きなグローバル メモリ レイテンシを隠し、メモリが到着するまで処理要素をワーク グループでビジー状態に保つことです。
  
  
• 00:25:00 このセクションでは、GPU プログラミングで優れたパフォーマンスを達成するための鍵となるレイテンシー隠蔽の概念について講演者が説明します。レイテンシ隠蔽は、メモリ操作が空いているように見えるように、長いレイテンシのメモリ フェッチの間に有用な計算をスケジュールするプロセスです。これは、負荷分散とウェーブフロント管理を通じて行われます。コンピューティング ユニットには、命令ポインターがロックされている準備完了ウェーブフロントとブロックされたウェーブフロントで構成されるワーク プールがあります。プール内のウェーブフロントの数はコンピューティング ユニットの使用率に影響し、数値が大きいほど常にビジー状態になります。グローバル スケジューラは、未処理のワークグループをコンピューティング ユニットにディスパッチします。ワーク スケジューラのウェーブフロントの最大数は固定されています。重要な点は、適切なコードを作成すればメモリ アクセスを完全に隠すことができるということです。
  
  
• 00:30:00 このセクションでは、実行可能なウェーブフロントの数を実行可能な総数と比較して測定する尺度として占有の概念を導入し、説明します。占有率の計算が実証され、より高速なカーネルの設計におけるその重要性が強調されます。占有の制限要因は、すべての処理要素間で共有されるプライベート メモリとローカル メモリとして特定されます。 ALU 命令と I/O 命令を織り交ぜることはレイテンシを隠すために重要であり、十分な ALU 命令があることで占有率が向上し、その結果カーネルが高速になることが説明されています。
  
  
• 00:35:00 このセクションでは、講演者は、OpenCL プログラミングにおける作業項目ごとのリソースの使用と、その結果として計算ユニット上に存在できるウェーブ フロントの数との間のトレードオフについて説明します。作業項目ごとに使用されるリソースが増えると、コンピューティング ユニットに存在できるウェーブ フロントが減り、その結果、レイテンシーの隠蔽が少なくなります。逆に、使用するリソースが少なくなると、波面が増加し、レイテンシーの隠蔽が増加します。講演者は、プライベート メモリとローカル メモリのサイズに基づいて波面の最大数と、波面ごとのワークアイテムの固定数を決定するサンプル計算を提供します。講演者は、計算ユニットのグローバル メモリへの直接アクセスに影響を与えるメモリ チャネルの概念についても説明します。
  
  
• 00:40:00 このセクションでは、講演者が OpenCL GPU アーキテクチャのグローバル メモリと、それが物理的にどのように動作してパフォーマンスを向上させるかについて説明します。メモリはサブセットに分割され、それぞれが特定のチャネルによってアクセスされるため、すべてのコンピューティング ユニットが 1 つのメモリ チャネルにアクセスする場合、メモリ要求がシリアル化され、パフォーマンスが制限される可能性があります。ハードウェアは、結合メモリ アクセスと呼ばれる、隣接するメモリにアクセスする隣接する作業項目の効率的なアクセス パターンを通じてソリューションを提供します。これにより、最高のパフォーマンスが得られますが、多くのアクセス パターンは並列処理を制限し、パフォーマンスの検索を引き起こす可能性があります。有益なベンチマークは、実際のハードウェアで一般的に何が速いのか、何が遅いのかを知る鍵となります。隣接する値をロードする作業項目は非常に高速ですが、ランダムにロードする場合は非常に時間がかかりますが、レイテンシの隠蔽により全体的な使用率が向上します。
  
  
• 00:45:00 このセクションでは、講演者は、合体メモリ アクセスを念頭に置いてアルゴリズムとデータ構造を設計することの重要性を説明します。大まかな事実とトレードオフを使用することで、開発者はランダム メモリ アクセスを制限し、レイテンシを隠蔽できるようにできるだけ多くの ALU 命令を含むように設計にバイアスをかけることができます。講演者は、メモリ チャネルが存在し、メモリ アクセスの特定のパターンによってパフォーマンスが向上する可能性があることも説明します。さらに、講演者は、アトミック操作やワークアイテムの連携、GPU パフォーマンスの測定など、並列プログラミングに関する今後の議論について示唆しています。講演者は現在、OpenCL に関する将来の取り組みのためのスポンサーを募集しています。
  
  
• 00:50:00 このセクションでは、講演者が、基盤となるプロセスを深く理解する必要なく、最高のパフォーマンスを実現するテクノロジーを活用するための支援を得るために視聴者に連絡するよう勧めて、OpenCL GPU アーキテクチャに関するスクリーンキャストを締めくくります。

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エピソード 1 - OpenCL の概要

エピソード 1 - OpenCL の概要

この OpenCL の紹介ビデオでは、David Gohara が、さまざまなデバイスやハードウェアにわたるコンピューティング リソースへの簡単かつ効率的なアクセスを可能にする OpenCL の設計方法を説明し、画像やビデオの処理、科学技術コンピューティング、医療画像処理および財務目的。 OpenCL はデバイスに依存しないオープン標準テクノロジーであり、データ並列タスクに特に効率的です。この講演者は、数値計算の計算時間を短縮する OpenCL テクノロジの力を実証し、科学研究および一般用途における OpenCL テクノロジの可能性を強調します。さらに、視聴者は、Mac を使用している科学者向けのオンライン コミュニティ、Mac 研究組織に参加し、Web サイトにリンクされている Amazon ストアから商品を購入してコミュニティをサポートすることをお勧めします。

• 00:00:00このセクションでは、David Gohara が、2008 年に Apple によって最初に提案されたオープン コンピューティング言語である OpenCL の概念とその仕様を紹介します。OpenCL は、多くのコンピューティング能力を必要とする並列コンピューティング タスク用に設計されており、次のことに重点を置いています。クロック速度を上げるのではなく、パフォーマンスを向上させるために複数のコアを利用します。 Khronos グループは OpenCL 仕様を管理しています。つまり、誰でもそれを使用するには、誰かがそれを実装する必要があります。重要な要素は、OpenCL がコンピューティング能力を活用してコンピューティング パフォーマンスを向上させるように設計されたオープン標準テクノロジであるということです。
  
  
• 00:05:00このセクションでは、専用の DSP やグラフィックス専用アプリケーションとは異なり、コンピューターのさまざまなデバイスやハードウェアのすべてのリソースにアクセスして汎用並列計算をサポートできるようにする OpenCL とその設計について講演者が紹介します。デバイスに依存しないように設計されており、実装間でのコードの移植性が保証されます。 CPU、GPU、DSP チップ、組み込みプロセッサなど、仕様の最小要件を満たしていれば、あらゆるハードウェアが OpenCL デバイスになることができます。 OpenCL は、さまざまなデバイスにアクセスし、c99 言語サポート、追加のデータ型、組み込み関数と修飾子、内部でタスクをシームレスに管理するスレッド管理フレームワークを使用してハイパフォーマンス コンピューティングを実行するためのクリーンでシンプルな API を提供します。 OpenCL の主な目標は、システム リソースを消費しない、効率的で軽量で使いやすいフレームワークになることです。
  
  
• 00:10:00このセクションでは、講演者は、人々が新しいチップやハードウェアを開発する際に、新しいハードウェアを設計するためのガイドラインを提供する OpenCL の重要性を強調します。 OpenCL はまた、特定の精度値を保証し、科学計算、画像およびビデオ処理、医療画像処理、金融目的などの幅広いアプリケーションを可能にします。講演者は、OpenCL はデータ並列コンピューティング用に設計されており、個々のデータの絶対値を取得したり、ピクセルのセットの合計と平均を計算してボックス フィルターを使用して画像をぼかすなどのデータ並列タスクに特に効率的であると説明しました。箱の中に。
  
  
• 00:15:00このセクションでは、講演者が、特に画像処理を例に、データ並列計算がどのように機能するかを説明します。ピクセル値の各ボックスは画像から読み取られ、個別のデータ バッファーに書き込まれるため、同期を気にせずに独立した作業を行うことができます。 OpenCL は、OpenCL とデータを共有できるグラフィックス プログラミング言語である OpenGL と連携して動作するように設計されており、パフォーマンスのオーバーヘッドをほとんど発生させずに複素数の処理と表示を行うことができます。ただし、OpenCL は、逐次的な問題、一定の同期ポイントを必要とする計算、またはデバイスに依存する制限には適していません。
  
  
• 00:20:00このセクションでは、講演者が OpenCL を紹介し、コンピューターの計算能力を簡単かつ移植的に活用するために OpenCL がどのように設計されているかについて説明します。彼は CUDA について、またそれがグラフィックス カード上で計算を実行するための強力なプログラミング インターフェイスであるものの、デバイスに依存せず、NVIDIA ハードウェアでのみ動作することについて言及しています。ただし、講演者は、ユーザーは CUDA と OpenCL の両方を使用でき、カーネルに関してはほぼ同じであると説明します。さらに講演者は、OpenCLがすでにMac OS 10 Snow Leopardに実装されており、システムフレームワークとして提供されていると説明。さらに、Nvidia と AMD は両方とも、他のオペレーティング システムやプラットフォームへのアクセスを提供する独自の OpenCL 実装に取り組んでいます。
  
  
• 00:25:00このセクションでは、講演者は、現在出荷されているカード、特に 24 インチ iMac や MacBook Pro の一部のモデルなどの Apple 製品における OpenCL 対応 GPU の普及について説明します。同氏は、すべての Nvidia カードが OpenCL 対応であり、毎週 100 万から 200 万枚のカードが出荷されていると推定されていると述べています。講演者は、OpenCL が OpenGL やその他のグラフィックスおよびメディア テクノロジーと密接に結びついているため、OpenCL がどのように Apple のフレームワークに適合するかを説明します。さらに、GPU が高いスケーラビリティとデータ並列性を誇り、数値処理に最適である理由についても説明します。それにもかかわらず、PCI バスはグラフィックス カード自体のメモリよりもはるかに遅いため、コンピュータの主要部分からグラフィックス カードへのデータ転送には制限が存在します。
  
  
• 00:30:00このセクションでは、問題の計算コスト、エラー処理とデバッグ、特定のデータ構成要件など、OpenCL で GPU を使用するときに考慮すべきいくつかの要素について講演者が説明します。講演者は、OpenCL がデバイスへの簡単なアクセスを可能にし、オペレーティング システムやハードウェア プラットフォーム間で移植可能なオープン仕様であることを賞賛しました。次に講演者は、生体分子の静電気的特性を評価するプログラムの例を使用して、コードを CPU での実行から GPU での実行に移行する方法をデモンストレーションします。
  
  
• 00:35:00このセクションでは、数値計算における計算リソースの効率的な利用を可能にする OpenCL テクノロジーの能力を講演者が紹介します。このデモでは、単一の CPU での境界値問題の計算を示します。完了までに約 60 秒かかります。 16 スレッドで実行すると、計算時間は 4.8 秒に短縮されました。次に、講演者が GPU で同じ計算をデモンストレーションすると、計算時間が約 180 ミリ秒に短縮されました。 GPU から得られる結果は CPU から得られる結果と同じであり、両方の計算で使用されるコードはほぼ同じですが、パフォーマンスを向上させるために若干の変更が加えられています。このデモンストレーションは、OpenCL テクノロジーが科学および一般用途に切り開く刺激的な可能性を強調しています。
  
  
• 00:40:00ビデオのこのセクションでは、スピーカーが視聴者にいくつかのことを提案します。まず彼は、Mac Research Org と呼ばれる Mac を使用する科学者のためのオンライン コミュニティについて語り、視聴者に参加するよう勧めています。次に、彼は他の 2 つの便利なチュートリアル シリーズ、Cocoa for Scientists と X Grid Tutorials について言及しています。これらも Web サイトから入手できます。最後に、彼は視聴者に、サーバー、ハードウェア、その他の経費の維持費に役立つため、Web サイトにリンクされている Amazon ストアから商品を購入してコミュニティを支援するよう呼びかけています。

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エピソード 2 - OpenCL の基礎

エピソード 2 - OpenCL の基礎

このビデオでは、OpenCL プログラミング言語を紹介し、その使用方法の基本を説明します。コンピューター システムで使用できるさまざまな種類のメモリ、リソースの割り当て方法、カーネルの作成および実行方法などのトピックについて説明します。

• 00:00:00 このシリーズの最初のポッドキャストでは、OpenCL を紹介し、CPU と GPU を使用してデータを処理する基本について説明しました。このポッドキャストでは、OpenCL の使用がサポートされているグラフィックス カードのリストを取り上げ、CPU がメモリ レイテンシを隠すのに優れている理由についても説明します。
  
  
• 00:05:00 OpenCL は、CPU と GPU での計算を高速化するためのプラットフォームです。 OpenCL を構成するオブジェクトには、コンピューティング デバイス、メモリ オブジェクト、実行可能オブジェクトが含まれます。デバイス グループは、複数のコンピューティング デバイスをグループ化するための一般的な構造です。
  
  
• 00:10:00 このビデオでは、OpenCL メモリ オブジェクトに焦点を当てて、CPU と GPU の違いについて説明します。 OpenCL メモリ オブジェクトには、配列、イメージ、実行可能ファイルの 3 種類があります。このビデオでは、OpenCL カーネルの作成方法と使用方法についても説明しています。
  
  
• 00:15:00 OpenCL は、グラフィックスと並列コンピューティングに使用される強力なプログラミング言語です。 OpenCL を使用すると、コードを実行時または事前コンパイルでコンパイルでき、作業項目は作業グループにグループ化されます。
  
  
• 00:20:00 OpenCL は、GPU コンピューティング用の強力なクロスプラットフォーム API です。 OpenCL Fundamentals ビデオでは、ND 範囲とワーク グループ サイズの概念と、それらが 2 次元および 3 次元でどのように関連しているかについて説明します。
  
  
• 00:25:00 このビデオでは、利用可能なさまざまな種類のイメージ タイプ、カーネル実行、メモリ管理、アドレス空間など、OpenCL の基本について説明します。
  
  
• 00:30:00 このビデオでは、著者が、グローバル メモリ、定数メモリ、ローカル メモリ、プライベート メモリなど、コンピュータ システムで利用できるさまざまな種類のメモリについて説明しています。グローバル メモリは最大かつ最も重要なタイプのメモリであり、プライベート メモリはカーネル レベルのデータ用です。
  
  
• 00:35:00 このビデオでは、OpenCL の初期化、リソースの割り当て、カーネルの作成と実行など、OpenCL を使用する基本的な手順が説明されています。
  
  
• 00:40:00 このビデオでは、OpenCL の基本について説明します。最初のステップは割り当てであり、次にデータをグラフィックス カードにプッシュするコードが作成されます。次のステップはプログラムとカーネルの作成です。ここでは、OpenCL を使用してプログラムと特定のカーネルを作成します。最後に、プログラムが実行されます。
  
  
• 00:45:00 このビデオでは、著者が OpenCL でカーネルを作成するために必要な手順を説明しています。彼は、ディメンションや作業項目などの OpenCL の基本概念をカバーし、カーネルをキューに入れて実行する方法を説明します。また、Khronos OpenCL 仕様の簡単な概要と Barbara ビデオも提供しています。これは強くお勧めします。|
  
  
• 00:50:00 このエピソードでは、ホストが、簡単なプログラムの作成方法や OpenCL ランタイム ライブラリの使用方法など、OpenCL の基本について説明します。

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エピソード 3 - OpenCL プロジェクトの構築

エピソード 3 - OpenCL プロジェクトの構築

このビデオでは、OpenCL に関する一般的な質問と懸念事項の包括的な概要を提供します。取り上げられるトピックには、倍精度演算、オブジェクト指向プログラミング、グローバルおよびワークグループのサイズ、OpenCL で解決できる科学的問題などが含まれます。講演者は、グローバルおよびローカルのワークグループ サイズを慎重に選択すること、および GPU のデータ レイアウト設定に合わせてアルゴリズムとデータ構造を変更することの重要性を強調しました。講演者はまた、OpenCL でのコーディングの基本的な例を示し、プログラム内でカーネルをロードして実行する方法について説明します。その他のトピックには、大きな数の処理、メモリ割り当て、コマンド キューの管理などがあります。このビデオは、疎行列ベクトル乗算と混合精度演算に興味のあるユーザー向けの追加リソースへの参照で終わります。

• 00:00:00 このセクションでは、倍精度演算、オブジェクト指向プログラミング、グローバルおよびワークグループのサイズ、OpenCL で解決できる科学的問題など、OpenCL に関するよくある質問について説明します。 OpenCL 仕様の倍精度はオプションであり、そのサポートはハードウェアと実装の両方に依存します。倍精度をサポートするハードウェアがある場合は、倍精度計算のステートメントを発行する前にプラグマを使用できますが、そうでない場合、動作は未定義であり、さまざまな問題が発生する可能性があります。オブジェクト指向プログラミングは OpenCL と組み合わせて使用できますが、OpenCL の C ベースのプログラミング モデルの制限に留意することが重要です。グローバルおよびワークグループのサイズを選択するときは、アルゴリズムの特性と
  実行している特定のデバイス。最後に、OpenCL を使用して解決できる科学的問題の種類と、OpenCL がニーズにとって適切な選択となる場合について説明します。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、講演者は倍精度演算と GPU でのパフォーマンスへの影響について説明します。単精度浮動小数点演算では 1 秒あたり約 1,000 ギガフロップスが得られますが、倍精度浮動小数点演算では GPU 上で 1 秒あたり約 90 ギガフロップスしか得られないため、パフォーマンスが桁違いに低下します。講演者は、倍精度が必要な場合は、混合精度演算を使用し、それをサポートしていないデバイスでより高精度の演算をエミュレートすることを提案しています。さらに、講演者は、OpenCL は複雑なオブジェクトをカーネルに渡すことをサポートしていないため、C++ や Objective C などの言語では、メソッドは OpenCL ルーチンを呼び出すことはできますが、インスタンス化されたオブジェクトをカーネルに渡すことはできないと述べています。 C 言語または OpenCL がサポートする拡張機能の組み込み型から構築された構造は使用できますが、より高レベルのオブジェクト指向は OpenCL ではサポートされません。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、講演者がワークグループのサイズと、特に GPU 上でのローカル ワークグループのサイズを決定する方法について説明します。ローカル ワーク グループのサイズはグローバル ワーク グループのサイズより小さくなければならず、均等に分割する必要があります。ただし、CPU 上では、ワークグループ通信を実装するための CPU 上の同期ポイントは非常に高価であるため、ローカル ワーク グループ サイズは常に 1 である必要があります。講演者は、グローバルおよびローカルのワークグループ サイズが、NVIDIA ハードウェアのワープ サイズや ATI ハードウェアのウェーブフロント サイズよりも小さくならないようにすることを推奨しています。さらに、2 のべき乗または偶数が望ましいため、2 のべき乗のローカル ワークグループ サイズを達成するには、計算に余分なゼロを埋め込むなど、少し追加の作業を行う価値がある場合があります。 Snow Leopard OpenCL 実装では、ローカル ワーク グループの最大サイズは通常約 512 で、NVIDIA ハードウェア上の単一 SM で実行できるスレッドの最大数は約 780 ～ 784 です。
  
  
• 00:15:00 ビデオのこのセクションでは、講演者がワーク グループのサイズと、スレッドを使用しすぎても追加のメリットが得られない可能性について説明します。また、問題を 1 次元、2 次元、または 3 次元に分割するという概念と、これが一部の科学的問題にどのように役立つかについても触れています。 GPU での一部の科学的問題の解決可能性について言及されており、特定の実装やデータ構造に依存する可能性がありますが、FFT、モンテカルロ シミュレーション、偏微分方程式などを GPU で非常に効率的に実行することが可能です。最後に、このビデオでは、GPU のデータ レイアウト設定に合わせてアルゴリズムとデータ構造を変更する必要性について説明し、単一のカーネルまたはキュー呼び出しで計算を実行する必要がないという事実を強調しています。
  
  
• 00:20:00 このセクションでは、講演者は、OpenCL での計算を複数のカーネルまたはキュー呼び出しに分割する可能性について説明していますが、これによりパフォーマンスが若干低下する可能性があります。彼はこれを共役勾配アルゴリズムの例を使って説明し、CPU で作業する場合はアルゴリズムの連続するステップを組み合わせることができるかもしれないが、GPU を扱う場合は少し異なることを強調しました。講演者は、GPU 操作は個々のステップごとに明示的に呼び出す必要があることを強調しました。彼は、最初に共役勾配最小化の複数のループを実行し、その後、所望の収束が達成されたかどうかを確認するチェックを行うことを提案しています。彼は、できるだけ多くの作業を中断せずに実行することの重要性を強調し、同様の考慮が必要な他の問題として分子動力学と静電気の例を挙げています。最後に、彼は OpenCL の例に移り、これは単に聴衆に OpenCL ツールと実際のコードに慣れてもらうための単純な例であると述べました。
  
  
• 00:25:00 このセクションでは、講演者は、前のエピソードで簡単に説明した OpenCL プロジェクトのいくつかの主要な機能について説明します。最初の機能は CL デバイス ID の取得です。これは、CPU、GPU、FPGA などのアクセラレータ デバイスなど、探しているデバイスのタイプを識別します。デバイスが識別されたら、CL device get info を使用して、ベンダー、グローバル メモリ サイズ、最大作業項目、倍精度などのサポートされている拡張機能などのプロパティを理解できます。 OpenCL 以外ではカーネルをコンパイルできないため、プログラムをビルドした後、ビルド ログでエラーを確認することをお勧めします。ビルド ログでは、構文エラーや不正なデータ型など、何が問題だったかを確認し、ビルド オプションとステータスを確認できます。
  
  
• 00:30:00 このセクションでは、講演者は、読み取り専用と読み取り/書き込みを含む OpenCL のさまざまなタイプのメモリー バッファー、およびホスト上のメモリーの参照について説明します。同氏は、ブロッキングまたはノンブロッキングの CL および Q 書き込みバッファー機能を使用して、書き込みをキューに入れて効率を向上させることが有益である可能性があると示唆しています。講演者は、カーネルの実行、カーネル引数の設定、グローバルおよびローカルの作業サイズの使用についても簡単に触れます。 OpenCL 実装はローカルの作業サイズを自動的に決定する可能性があり、講演者は、このプロセスが以前の実験で最適に機能したと述べています。
  
  
• 00:35:00 このセクションでは、共有メモリの使用など、特定のカーネル機能に応じてその値を実験することにより、GPU 上のローカル作業のサイズを調整するいくつかの側面について講演者が説明します。結果の読み取りに関して、CL true または CL false は、それがブロッキング読み取りであるか、プログラムが結果の受信を待機しないことを意味します。ブロッキング読み取りは、他の目的で使用される前に結果を正確に取得できるようにするためによく使用されます。目的。次に、講演者は Xcode に移行し、Open CL が唯一必要なフレームワークである標準 Xcode プロジェクトとしてプロジェクトを説明します。彼はソース コードと OpenCL カーネルを分解し、究極的に明確にするために注釈を付けています。カーネルは ADD カーネルであり、単純化されています。ただし、これは単に説明を目的としたものにすぎません。講演者はその後、デバイス情報、コンテキスト、コマンド キューのセットアップなどの機能について詳しく説明します。
  
  
• 00:40:00 このセクションでは、OpenCL カーネルを外部ファイルまたは C 文字列としてプログラムにロードする方法についてビデオで説明します。カーネルを外部ファイルとしてロードする方がクリーンかもしれませんが、エラーが発生した場合にコードのデバッグが難しくなる可能性があります。一方、カーネルを C 文字列としてロードすると、ユーザーがコードを表示することが困難になります。また、カーネル コードを保護するためのオプションがいくつかあります。さらに、このビデオでは、プログラムをプリコンパイルする場合とジャストインタイムでコンパイルする場合の利点と欠点についても説明しています。プリコンパイルではカーネル コードを隠すことができますが、別のハードウェアでプログラムを実行するには、プリコンパイルでは不可能なさまざまな最適化が必要になる場合があります。全体として、このビデオでは、どちらのオプションにも長所と短所があり、プログラマは方法を選択する際にニーズを慎重に評価する必要があることを強調しています。
  
  
• 00:45:00 このセクションでは、講演者が、Saxby カーネルや ADD カーネルなどのカーネルを呼び出して呼び出すためにコードを CL カーネルに結び付けるプロセスについて説明します。入力バッファとコンテンツ バッファの作成に関するメモリ割り当てもカバーされており、前者は読み取り専用ですが、後者は結果を保存し、読み取り/書き込みアクセスが可能です。カーネル引数が設定されると、グローバル作業サイズが処理する要素の数に設定されて実行が開始され、制御がメイン プログラムに返されると画面に表示されます。プレゼンターは、メモリの解放を進める前にキューを終了することの重要性を説明し、慎重なコマンド キュー管理の必要性が不可欠です。全体として、提示された関数は機能し、期待される入力値は全体的に 32 でした。
  
  
• 00:50:00 このセクションでは、講演者が OpenCL プロジェクトで大きな数値を処理する方法について説明し、利用可能なメモリに注意することと、印刷出力の過負荷を避けるために大きな配列を反復処理するときは印刷をオフにすることをユーザーに思い出させます。講演者はまた、GPU での疎行列ベクトル乗算に関する論文と混合精度演算に関する別のプレゼンテーションをチェックするようユーザーに勧めています。その後、彼は質問を募り、次のエピソードではデータ レイアウト、ワープ、メモリ アクセスについて説明する予定であることを強調してポッドキャストを終了します。

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エピソード 4 - メモリのレイアウトとアクセス

エピソード 4 - メモリのレイアウトとアクセス

チュートリアルのこのエピソードでは、GPU パフォーマンスを最大化するために不可欠なメモリ レイアウトとアクセスに焦点を当てます。ポッドキャストでは、GPU アーキテクチャ、スレッド処理クラスター、メモリ結合について取り上げ、GPU の使用を最適化し、並列計算を効率的に実行する方法を説明します。講演者は、競合を引き起こす可能性のあるデータ アクセスとインデックス作成の問題にも言及し、パフォーマンスを向上させるために共有メモリと結合読み取りの使用を推奨しています。全体として、このビデオでは、互換性を保証するために OpenCL 指定の関数と組み込みデータ型を理解することの重要性を強調し、さらなる学習のためのリソースを提供しています。

• 00:00:00 チュートリアルのこのセクションでは、メモリのレイアウトとアクセスに焦点を当てます。 GPU のパフォーマンスを最大化するには、これらの概念を理解することが不可欠です。GPU では、データを特定の方法でレイアウトしてアクセスする必要があります。 CPU はデータ アクセスにおいてより寛容であるため、ポッドキャストでは GPU の観点に焦点を当てていますが、GPU 向けにコードを最適化すると CPU パフォーマンスにもメリットがもたらされます。さらに、ポッドキャストでは一般的なハウスキーピングについて説明し、カーネル内の関数呼び出しや前のソース コード例での CL フィニッシュの使用に関する質問に答えます。ポッドキャストでは、互換性を保証するために OpenCL で指定された関数と組み込みデータ型のみを使用することの重要性を強調しています。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、講演者は CPU 上のカーネル関数での Rand や print などの関数の使用について説明します。これらの関数をデバッグ目的で使用することは可能ですが、異なる実装間で動作することが保証されておらず、移植性がない可能性があります。カーネルは、すべてのカーネルを含むプログラム ソースの一部として実行時にコンパイルできる限り、関数を呼び出すことができます。また、CL フィニッシュについても説明します。CL フィニッシュとは、コマンド キュー内のすべての関数が戻るまで CPU の実行をブロックする方法です。これはコードのタイミングを計るのに便利かもしれませんが、すべてのタスクが完了するまでアプリケーションが停止するため、絶対に必要な場合にのみ使用してください。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、講演者が GPU アーキテクチャについて、特に NVIDIA ハードウェアに焦点を当て、スレッド処理クラスタを利用して計算を実行する方法について説明します。各グラフィックス カードにはこれらのクラスターが 10 個あり、それぞれに 30 個のストリーミング マルチプロセッサーが含まれており、そのクラスターには 8 個のストリーミング プロセッサー、2 個の特殊機能ユニット、1 個の倍精度ユニット、および共有ローカル メモリーが含まれています。これらのグループ分けを理解することで、開発者は GPU の使用を最適化し、並列計算を効率的に実行できます。講演者は NVIDIA の用語を使用し、OpenCL プログラミングの重要な側面であるスレッド、ワークアイテム、スレッド ブロック、ワーク グループ間の関係を念頭に置くようリスナーに促します。
  
  
• 00:15:00 このセクションでは、スピーカーは、スカラー プロセッサ、シェーディング プロセッサ、コアなどのストリーミング プロセッサに使用されるさまざまな用語について説明します。グラフィックス カードのコア数は、ストリーミング マルチプロセッサごとのストリーミング プロセッサの数を指します。講演者は、GPU 上のコアは CPU 上のコアと同等ではなく、Nvidia はそれらを別々に考えていることを強調しました。この説明では、超越関数を処理するための特殊関数ユニット、倍精度浮動小数点演算を実行するための倍精度ユニット、ストリーミング プロセッサと GPU 上で実行されるスレッド ブロック間でデータを共有するために使用されるローカル メモリ共有メモリについても説明します。スレッド処理クラスターは 3 つの異なる SM にサービスを提供する 10 個のコントローラーに分割され、各 SM には 8 つのスレッド ブロックを同時に実行できる 8 つのストリーミング プロセッサーが含まれています。
  
  
• 00:20:00 このセクションでは、GPU プログラミングにおけるワープの概念を紹介します。ワープは、互いに同期して動作する 32 個のスレッドで構成される組織単位です。同じスレッド ブロック内のスレッドのみが、共有ローカル メモリを使用して相互にデータを共有できます。ワープは、ハードウェア要件により、16 スレッドで構成されるハーフ ワープにさらに分割されます。 GPU は多くのスレッドを管理できるため、メモリの遅延やその他の遅延を隠すために追加のスレッドを同時に実行することが重要です。 GPU にはスレッド管理用の専用ハードウェアがあり、高速なコンテキスト切り替えが可能です。スレッドが多いほど良いため、ワープ内のすべてのスレッドを利用してパフォーマンスを向上させるには、スレッド グループ サイズを少し大きくすることをお勧めします。
  
  
• 00:25:00 このセクションでは、インストラクターは、ローカル メモリへのデータのロードには 16 個の要素 (64 バイトに相当) のロードが含まれ、各スレッドが 4 バイトのロードを担当すると説明します。インストラクターは、命令のスケジューリングと分岐の概念についても説明します。分岐の概念では、スレッドの半分がコードのブロックに入り、残りの半分は前半が終了するまで待機してから自分のスレッドを実行します。これにより、シリアル化が発生し、同時に動作できるスレッドの数が分割される可能性があります。ローカル メモリは 4 バイトのエントリに分割され、各エントリは 16 のバンクの 1 つにアドレス指定されます。 16 スレッドのハーフ ワープが個々のバンクにアクセスすると、バンクの競合を回避し、レジスタ ファイルと同じ速度で共有メモリにアクセスできます。
  
  
• 00:30:00 このセクションでは、ビデオではメモリ結合について説明し、ワーク グループ内のスレッドがメモリ結合を通じて共有メモリにデータを協調的にロードし、共有メモリの場所に効率的にファイルを登録する方法について説明します。次に、グローバル メモリに対するメモリ アライメントとローカル メモリへのデータの取り込みの概念に移ります。不整合なロード、並べ替えられたロード、および部分的なロードはすべて、ハードウェアが結合されたロードを検出できず、個々のロードがレジスタにシリアル化されるため、すべて問題になります。これを回避するには、整列された結合ロードを実現する必要がない場合でも、すべてのデータを共有メモリにロードすることをお勧めします。
  
  
• 00:35:00 このセクションでは、講演者が CUDA プログラミングのメモリ レイアウトとアクセスについて説明します。彼らは、アライメントされたロード、特に結合されたロードが、グローバル メモリからローカル メモリまたはレジスタにデータを取得する最速の方法であると説明しています。また、複数のスレッドが同時にアクセスできるようにメモリがバンクに分割されているが、同じバンクにアクセスするとバンク競合が発生し、データのシリアル化やパフォーマンスの低下につながる可能性があるとも説明しています。さらに、講演者は、バンク競合の例外は、すべてのスレッドが単一のバンクにアクセスしている場合であり、その結果、データはブロードキャストされ、競合やシリアル化は発生しないと述べています。
  
  
• 00:40:00 ビデオのこのセクションでは、インストラクターがマルチスレッド アプリケーションのメモリ レイアウトとアクセスについて説明します。同氏は、複数のスレッドが同じ情報を求めて同じバンクにアクセスすると競合が発生し、パフォーマンスに影響を与えると説明しています。彼は行列の転置を例として、パフォーマンスのために共有メモリを使用する利点と、パフォーマンスの低下を回避するために統合された方法でメモリの読み取りと書き込みを行うことの重要性を説明しています。インストラクターは、通常はハーフワープが使用されることを説明し、最適なパフォーマンスを得るために競合を回避するメモリ レイアウト パターンを使用することを推奨します。
  
  
• 00:45:00 このセクションでは、講演者は、GPU メモリ内のインデックスの反転またはインデックスの交換の問題と、その結果、結合されていないメモリ アクセス、または 2 つのうちの 1 つを結合しない必要があるという 2 つのオプションのいずれかがどのように生じるかについて説明します。この問題を解決するには、合体読み取りを使用してデータをグローバル メモリから読み取り、合体形式で共有メモリに保存します。共有メモリは高速であり、データがそこに存在すると、2 つのスレッドが同じ情報にアクセスしていないと仮定すると、各スレッドはその固有のデータに迅速にアクセスできます。スレッドは、転置に必要なデータを協調的にロードし、そのデータを 1 つの大きなチャンクでグローバル メモリに書き出す際にそのデータの所有権を取得します。その結果、GPU 内外のデータ アクセスのパフォーマンスが向上します。
  
  
• 00:50:00 このセクションでは、ビデオで GPU での行列転置の使用と、共有メモリをメモリ結合およびデータ アライメントと組み合わせる重要性について説明します。最適化されたバージョンは、Apple Web サイトで行列転置と呼ばれる Xcode プロジェクトとして入手できます。このビデオでは、ストライドが 16 でバンクが 16 個ある場合、すべての要素 0、16、32 などがバンク 0 で使用可能になり、潜在的なバンク競合が発生する可能性があると説明しています。この問題を解決し、高性能の行列転置を実現するには、ローカル メモリを 1 つの要素でパディングし、17 個の値をロードする必要があります。このビデオでは、これらの概念が核となる概念であり、一度理解すれば、GPU パフォーマンスの最適化の 95% を達成できることが示唆されています。
  
  
• 00:55:00 このセクションでは、講演者は Mac Research Web サイトと、チュートリアルから専門家のチュートリアル、コミュニティ ディスカッションに至るまで、利用可能なリソースを宣伝します。この Web サイトは無料でアクセスでき、OpenCL およびその他の開発者リソースに関する情報が含まれています。講演者はまた、Web サイトに関連付けられた Amazon ストアがあることにも言及し、Mac Research をサポートするためにそこから製品を購入するようユーザーに勧めています。講演者は、次のビデオではコードとカーネルの最適化を使用した実際の例に焦点を当てると述べて締めくくりました。

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エピソード 5 – 質問と回答

エピソード 5 – 質問と回答

このビデオでは、ホストが GPU と OpenCL プログラミングに関する質問に答えます。コア、ストリーミング マルチプロセッサ、その他のユニットを含む GPU の組織構造について説明します。バンク競合とローカル メモリの概念についても、バンク競合がどのように発生するかを示すために使用される行列転置の例とともに詳細に説明されています。講演者は、ローカル データ配列のパディングや、異なるバンクによってサービスされる異なる要素の読み取りなど、バンクの競合を回避するためのソリューションを提供します。最後に、講演者は Mac 研究 Web サイトのリソースを宣伝し、次のセッションで最適化テクニックを使用した実際の例を提供することを約束します。

• 00:00:00 このセクションでは、OpenCL ビデオ シリーズのホストがいくつかの質問に対処し、回答しました。最初の質問は GPU の用語とレイアウトに関するもので、主催者は Nvidia スライドを使用して、10 個のスレッド処理クラスターとスレッド処理クラスターごとに 3 つのストリーミング マルチプロセッサーを含む GPU の組織構造を説明しました。 ２番目の質問は、前回も少し触れましたが、銀行紛争についてです。主催者は、行列の転置の具体例とバンク競合を引き起こす可能性のある条件に焦点を当てて、より詳細な説明を提供しました。エピソードは、ホスティング プロバイダーの Matias の素晴らしいサービスに感謝して終わりました。|
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、ビデオで GPU のコアまたはスカラー プロセッサの概念について説明します。これらのコアは主に ALU および FPU 操作を実行しますが、その機能は CPU にあるコアとは異なります。 10 シリーズ アーキテクチャの各ストリーミング マルチプロセッサには 8 個のコアまたはストリーミング プロセッサがあり、合計 240 個のコアがあり、GPU の処理能力を構成します。 GPU には、倍精度ユニットや特殊関数ユニットなどの他のユニットもあります。このビデオでは、バンク競合とローカル メモリ、およびそれらがバンク競合を引き起こすローカル メモリのメモリ アクセスにどのような影響を与えるかについても説明しています。この説明は、CPU と GPU に使用されるさまざまな用語に関する混乱を解消するのに役立ちます。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、講演者が現在のハードウェア上のローカル メモリの概念を説明します。ローカル メモリは 16 個のバンクに分割されており、それぞれの長さは 1 キロバイトです。講演者は、連続する 32 ビット ワードが連続するバンクに割り当てられ、同じバンクへの 2 つ以上の同時アクセスによりメモリ アクセスのシリアル化が発生し、これをバンク競合と呼ぶと説明します。ただし、講演者は、ハーフワープ内のすべてのスレッドがまったく同じバンクまたはエントリにアクセスしても、バンクの競合は発生せず、その状況には特別な処理があると述べています。講演者は続けて、以前に提示した行列転置の例でバンク競合が発生する理由を説明し、対角線に沿った順列と合体負荷について説明します。
  
  
• 00:15:00 このセクションでは、講演者は、2 つの半分に分割された 32 個のスレッドで構成される 1 つのワープの例を通じて、マトリックス転置が実行されるときに発生する可能性のあるバンク競合の問題について説明します。ハーフ ワープの各スレッドはバンクに割り当てられ、理想的には、各スレッドは特定のバンクに対して読み取りおよび書き込みを行う必要があります。ただし、行列の転置が実行されると、ワープの異なる半分にあるスレッドが同じバンクから読み取ることになり、バンクの競合が発生します。講演者はこの問題を図を用いて説明し、バンクへの要素の割り当ての例を示して詳しく説明します。
  
  
• 00:20:00 このセクションでは、CUDA で配列と共有メモリを扱うときにバンクの競合を回避する方法について講演者が説明します。ローカル データ配列を決して使用されない追加の値でパディングすることにより、効果的に共有されるメモリが増加し、バンクの競合が回避されます。これで、すべてのデータ要素は結合され整列されたグローバル メモリから読み取られますが、ローカル メモリには整列されていない状態で書き込まれるため、ペナルティは発生しません。このプロセスにより、各スレッドが 1 だけオフセットして、同じバンク上ですべてをシリアル化することなく連続する要素を読み取ることができるため、パフォーマンスが向上します。スレッドが同じデータを読み取ろうとしている場合、ブロードキャストは許可されますが、異なる要素を読み取る場合はシリアル化が発生します。
  
  
• 00:25:00 このセクションでは、講演者は、銀行の競合の解決策に、同じ銀行ではなく、異なる銀行によってサービスされる異なる要素を読み取ることがどのように含まれるかについて説明します。行列転置の特定の例でバンク競合を引き起こす主な問題は、ワープ サイズの半分にも等しいバンク サイズに等しいオフセットにアクセスすることです。講演者はまた、Cocoa アプリケーションの作成に関するドイツの Cormac のシリーズや、GPU プログラミングでの CUDA と OpenCL の使用に関する Nvidia のオンライン セミナー シリーズなど、Mac 研究 Web サイトで利用可能なさまざまなリソースについても強調します。講演者は、次回のセッションで、ローカルおよび共有メモリ パッドの使用などの最適化テクニックを含む、すべてを統合する実際の例を提供することを約束します。

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エピソード 6 - 共有メモリ カーネルの最適化

エピソード 6 - 共有メモリ カーネルの最適化

このビデオでは、共有メモリ カーネルの最適化について、特に生体分子の静電気特性を理解するために使用されるコードの文脈で説明しています。同期ポイントの使用とワークグループ内の作業項目間の通信は、プログラムが効果的に動作するために複雑な計算を実行するための鍵となります。さらに、共有メモリは連携して動作し、大量のデータを取り込むことで、読み取り専用データへのアクセスが高速化され、計算のパフォーマンスが向上し、アクセス速度の高速化がサポートされます。講演者は、グリッドの境界での非効率な処理計算を回避することの重要性と、同期ポイント、バリア、共有メモリを適切に使用することの重要性も強調しています。最後に、彼は OpenCL の実行の微妙な違いを強調し、Mac 上で実行されるデモンストレーションを使用して、GPU 使用のためのシステムの最適化に関するアドバイスを提供します。

• 00:00:00 このセクションでは、講演者が共有メモリ カーネルの最適化について説明し、実際のコードで共有メモリを活用する方法の例を示します。同氏は、共有メモリを使用すると読み取り専用データへのアクセスが速くなり、計算のパフォーマンスが向上すると説明します。このコード例は、生体分子の静電気特性を理解するために使用されるプログラムから派生したもので、複雑な計算を実行するための同期ポイントの使用とワークグループ内の作業項目間の通信を強調しています。全体的な目標は、ハードウェアの機能を活用してパフォーマンスと効率を向上させる方法を示すことです。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、講演者は、概念的にはあらゆる種類の問題に適用できる、グリッドの境界での計算を効率的に処理することの重要性について説明します。計算には、モデル内のすべての原子の各グリッド点への寄与を計算することが含まれます。これは、グリッド中心のアプローチまたは原子中心のアプローチを使用して実行できます。アトム中心のアプローチはシリアル計算ではうまく機能しますが、並列環境では値が上書きされるため非効率になる可能性があります。したがって、グリッド中心のアプローチは、すべてのグリッド ポイントがデータの読み取りのみを行うため、ロックやリダクションにアクセスできないため、GPU の最適化が容易になるため、より良いアプローチです。講演者は、この計算で CPU と GPU のパフォーマンスの違いを示すとも述べています。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、共有メモリとグリッド中心のアプローチについて説明します。計算中にグリッド ポイントの値が変更されると述べましたが、必要なのはこれらすべてのグリッド ポイントの値のスナップショットまたはコピーだけです。 GPU を使用すると、グリッド ポイントが連携して大量のデータを取り込むことができるため、データ アクセス速度のパフォーマンスが向上します。このアプローチはロックを必要とせず、計算が完了するとすべてのグリッド ポイントが完全に更新されるため、グリッド ポイントが他の値を踏むことがなくなります。コードのコア部分は事実上同じであり、グリッドの反復はグリッド点の数に等しい nd 範囲になります。共有メモリの概念も導入され、スレッドがより大きな範囲でデータを取り込むことができるようになり、すべてのスレッドができるだけ早くデータにアクセスできるようになります。
  
  
• 00:15:00 このセクションでは、講演者が共有メモリを紹介し、その仕組みを説明します。共有メモリには、SM ごとに 16 キロバイトの使用可能領域の制限があり、スカラー プロセッサはこの領域を共有する必要があります。通常、この問題はバイト単位のレベルでは解決されず、float または int が使用されます。これは、一般に共有メモリ内で使用できる要素が少ないことを意味します。講演者は、ローカル サイズ (64 要素) の 5 倍の共有メモリのブロックを割り当て、ワーク グループごとに使用される 1280 バイトのブロックを割り当て、各ワーク グループの幅は 64 要素であると説明しました。彼らは、このブロックを 5 つのグループに分割し、オフセットを使用してこのデータにインデックスを付ける方法について詳しく説明しています。
  
  
• 00:20:00 ビデオのこのセクションでは、講演者が共有メモリ カーネルを最適化する方法を説明します。同氏は、原子の総数がローカル サイズの倍数でない場合に、コードには原子のローカル サイズを調整するためのセキュリティ対策が講じられていると説明しています。講演者はコードにパフォーマンスのバグがあることを指摘し、視聴者にそれを見つけるよう求めます。コードは 2 つのグループに分かれています。1 つ目はすべてが正常であることを確認するための包括的なもので、2 つ目は共有メモリを使用したコピー操作です。ハードウェアは、すべてのスレッドが連続したアドレスを使用してグローバル メモリからデータにアクセスしていることを検出し、メモリへの完全な結合ロードを実行し、最初の障壁にぶつかります。次に、講演者はバリアの必要性について議論し、ハーフ ワープが共有メモリからの負荷に対応するプロセスを示すスライドを示します。
  
  
• 00:25:00 このセクションでは、カーネルの最適化におけるバリアの使用の重要性について説明します。ワークグループ内の作業項目が次のステージに進む前に、必要なデータがすべて共有メモリにロードされるようにするには、バリアが必要です。バリアがないと、取得される値は不正確になります。計算のコードはロックステップで実行されますが、ワーク グループ内のすべてのスレッドが共有メモリ内の同じ要素にアクセスしているときにブロードキャストを許可することで、バンクの競合を回避します。また、バリアは、新しいデータが共有メモリに書き込まれる前にすべてのワープが計算を完了するようにすることで、共有メモリ内のデータの上書きを防ぐのにも役立ちます。 Xcode プロジェクトのデモンストレーションとその実行方法も示されており、ここで説明する概念をより深く理解できるようになります。
  
  
• 00:30:00 ビデオのこのセクションでは、プレゼンターがカーネルのパフォーマンスを最適化するために必要なツールと構成について説明します。発表者は、OpenMP サポートのために LLVM GCC 4.2 Clang 1.0 と OpenMP を使用し、定期的な最適化を確実にオンにすることについて言及しています。その後、ビデオは、メモリの生成とパディング、スカラー計算、OpenMP との並列実行による CPU のスカラー計算など、主要な計算に進みます。最後に、最適化された GPU 計算がクリーンアップ プロセスとともに表示されます。このビデオには、デバイス情報の印刷やカーネル ファイルの問題のクエリに関する情報などのユーティリティ ルーチンのコード スニペットも含まれています。
  
  
• 00:35:00 このセクションでは、共有メモリおよびデータを書き出すメモリへのメモリの割り当てを含む、mdh プログラムのカーネルのセットアップに関連する手順を講演者が説明します。グローバル ワーク サイズは調整されたグリッド ポイントの数に等しく、ローカル ワーク サイズは 64 です。講演者は、ワーク グループ サイズは試行錯誤の問題であり、OpenCL が良いと考えるものについて推奨できると述べました。グループのサイズ。ただし、さまざまなワーク グループ サイズを試してみたところ、講演者は 64 が最適であることがわかりました。講演者は、OpenCL のセットアップには OpenMP に比べて多くの作業が必要になるかもしれないが、最適化された GPU コードのパフォーマンス向上により GPU の使用を追求する価値があると述べました。
  
  
• 00:40:00 このセクションでは、スピーカーは CPU 上でスカラー計算を実行し、32 秒かかることを示していますが、16 個の CPU では約 25 秒かかり、10 倍の高速化を示しています。 GPU で実行すると 1.2 秒かかり、単一の CPU よりも 20 倍高速になります。さらに、CPU と GPU の両方の計算から得られた数値は同一であり、GPU 用にコードを最適化する価値があることがわかりました。スピーカーは、グラフィックス カードにプリエンプティブ割り込みがないためにシステムがフリーズしているように見える可能性があるため、グラフィックス カードが 1 枚だけ搭載されたシステムでサンプルを実行する場合は注意するようユーザーに警告しています。
  
  
• 00:45:00 このセクションでは、講演者が OpenCL の実行時に発生する可能性のあるいくつかの潜在的な問題について説明し、ユーザーに注意するようアドバイスします。同氏は、可能であればグラフィック カードを 2 枚用意し、1 枚をディスプレイに割り当て、もう 1 枚を OpenCL の処理に割り当てることをお勧めします。講演者はまた、システムが行き詰まった場合、ユーザーは SSH で接続してプロセスを強制終了し、制御を取り戻すことができるとも述べています。同氏は、すべての情報は Mac リサーチ Web サイトで入手でき、ポッドキャストを購読したり、Amazon ストアを通じて非営利団体をサポートしたりすることもできることをユーザーに思い出させています。最後に、彼はリスナーに、OpenCL 仕様に関する貴重なリソースを提供する Chronos グループの Web サイトにアクセスするよう勧めています。

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AMD デベロッパー セントラル: OpenCL プログラミング ウェビナー シリーズ。 1. 並列コンピューティングとヘテロジニアス コンピューティングの概要

1-並列コンピューティングとヘテロジニアス コンピューティングの概要

この YouTube ビデオの講演者は、CPU や GPU などの複数の処理コンポーネントを 1 つのシステムに組み合わせる並列コンピューティングおよびヘテロジニアス コンピューティングの概要を説明します。チップ上の融合関連システムの利点について説明します。これにより、並列コンピューティングおよびヘテロジニアス コンピューティングのプログラミング モデルが簡素化され、複雑さを軽減しながら高いパフォーマンスが可能になります。講演者は、データ並列処理とタスク並列処理、並列プログラミング モデル用のプログラミング言語、MDS GPU と Intel CPU の間のトレードオフなどのさまざまなアプローチについても説明します。

このビデオでは、Intel の Sandy Bridge などの新しいアーキテクチャに焦点を当てて、並列コンピューティングとヘテロジニアス コンピューティングの最近の開発について説明します。ただし、プログラミング モデルの問題に対する明確な解決策は現時点ではありません。 AMD と Intel は進歩の先頭に立っているが、この分野は時間の経過とともに進歩し続けることが予想される。

• 00:00:00 ビデオのこのセクションでは、AMD のプログラミング側のアーキテクトである Benedict Gaster が、ヘテロジニアス コンピューティングの概要と並列プログラミングにおけるその重要性について説明します。彼は、ヘテロジニアス コンピューティングのハードウェアとソフトウェアの側面について説明する前に、並列処理や同時実行性など、並列コンピューティングで使用される用語について説明します。同氏は、AMD が GPU と CPU が同じシリコン上にあるフュージョンベースのアーキテクチャに移行していると指摘し、並列プログラミングに対する同社のビジョンについていくつかの洞察を提供しています。さらに、OpenCL は CUDA に似ており、GPU 上で効率的に実行するように設計されたデータ並列言語であると述べています。
  
  
• 00:05:00 このセクションでは、講演者はコンピューティングにおける並列処理の概念について説明します。並列処理では、計算の一部が独立しており、パフォーマンスを向上させるために同時に実行できます。これは、並行性とは対照的です。並行性は、潜在的に並列処理を可能にするプロセスまたはスレッド間の通信を可能にするプログラミングの抽象化ですが、必須ではありません。ヘテロジニアス コンピューティングは、構造的に大きな違いがある 2 つ以上のコンピューティング エンジンで構成されるシステムとしても導入されます。講演者は、GPU がそのようなエンジンの一例であり、大規模なキャッシュがないことが CPU との顕著な違いであると述べています。
  
  
• 00:10:00 このセクションでは、講演者は、CPU や GPU などの複数の処理コンポーネントを単一の統合システムに組み合わせる、並列およびヘテロジニアス コンピューティングのアイデアを紹介します。 CPU は低遅延に優れていますが、GPU はデータの並列処理に最適です。課題は、特に従来の PCIe バスがコンポーネント間にボトルネックを生み出すため、これらのコンポーネントのコストとパフォーマンスを一緒に管理することです。解決策は、共有メモリを備えた単一のシリコン ダイ上にコンポーネントを統合することです。コンパイラーはある程度の並列処理を促進できますが、講演者はそれを完全に達成するために明示的な並列プログラミング モデルを提唱しています。
  
  
• 00:15:00 このセクションでは、シングルコア プロセッサからマルチコア プロセッサ、そして GPU によるヘテロジニアス時代へのコンピューティング アーキテクチャの進化について講演者が説明します。 SMP スタイルのアーキテクチャは電力とスケーラビリティの問題により困難になりましたが、GPU は電力効率が高く、豊富なデータ並列処理を備えた幅広いデータ並列処理を提供するため、ハイ パフォーマンス コンピューティングに適しています。ただし、プログラミング モデルと通信オーバーヘッドには依然として課題があり、アプリケーションのパフォーマンスを最適化するには CPU と GPU 処理の組み合わせが必要です。
  
  
• 00:20:00 このセクションでは、講演者は GPU デバイスの帯域幅とメモリの進化について説明し、メモリ帯域幅は増加しているものの、フロップと同じ速度ではないことを認めています。同氏は、CPU が達成できることの多くを GPU が実現できる一方で、x86 CPU がソフトウェアの世界を所有しており、すべてのアプリケーションが突然並列アプリケーションとして出現するわけではないため、依然としてバランスのとれたアプローチが必要であると主張しています。 GPU は依然としてゲームチェンジャーですが、お互いを犠牲にすることなく主要な利点を得るには 2 つのデバイスを統合する必要があります。
  
  
• 00:25:00 このセクションでは、講演者が、フュージョン関連のシステム オン チップ (SoC) の利点と、さまざまなタイプのデバイスを 1 つのチップに統合して両方の長所を提供する方法について説明します。フュージョン APU ベースの PC も導入されており、フュージョン GPU が単一のダイ内に移動され、CPU と GPU 間のメモリ帯域幅の大幅な増加が可能になります。フュージョン GPU と CPU は同じシステム メモリを共有し、2 つのデバイスを結合します。講演者は、純粋関数型プログラミング言語、既存の言語への影響、CPU タスクを処理するための GPU の使用についての質問にも答えます。
  
  
• 00:30:00 このセクションでは、講演者は、並列コンピューティングおよびヘテロジニアス コンピューティングのプログラミング モデルを簡素化し、複雑さを軽減しながら高性能を実現する将来の Fusion GPU の可能性について説明します。メモリ帯域幅と遅延の点ではトレードオフがある可能性がありますが、Fusion GPU は、CPU と GPU の共有メモリを備えたモバイル フォーム ファクタで処理機能を提供するため、複数のコピーの必要性がなくなり、パフォーマンスが向上します。このアーキテクチャの拡張性により、モバイルからデータセンターまでの幅広いプラットフォームに適しています。第 1 世代の APU はメモリ帯域幅あたりのギガフロップスの問題を完全には解決していない可能性がありますが、プログラミングを簡素化し、高いパフォーマンスを達成できる将来の可能性は依然として残っています。有望な。
  
  
• 00:35:00 このセクションでは、講演者が異種世界のソフトウェアがプログラミングにどのような影響を与えるかについて話します。未来は並列です。つまり、プログラミングは並列処理に適応する必要があり、それにはさまざまな答えがあります。並列プログラミング モデルには、粗粒度のスレッド API を使用する言語や抽象化に焦点を当てた言語など、さまざまな言語が存在します。講演者はまた、プログラミングにおける並列性はタスクの分解とデータの分解によってもたらされ、タスク間の依存関係を作成し、タスク間で通信し、高速化するために負荷分散を実行するには、タスクベースのモデルとランタイムにこれらの機能が必要であることにも言及しました。アップ計算。現在のこれらの例のほとんどは、Intel や Apple などの企業によって提供されている CPU に関するものですが、マネージド言語の観点からは、ランタイム用の .Microsoft の最近のネットが最も顕著です。
  
  
• 00:40:00 このセクションでは、講演者は、特にデータ並列処理とタスク並列処理に焦点を当てて、並列コンピューティングに対するさまざまなアプローチについて説明します。データ並列処理には、ゲーム内のパーティクル システムなどの独立した要素の並列作業が含まれますが、タスク並列処理には、相互に通信する必要がある独立した作業部分が含まれます。講演者は、OpenCL、CUDA、OpenMP など、これらのアプローチでよく使われる言語について言及します。講演者はまた、編組並列処理として知られるこれら 2 つのアプローチの組み合わせが、将来の新たなプログラミング モデルになる可能性があることを示唆しています。講演者は、主流のプログラミングに並列性をもたらすために、これらの異なるモデルを統合する必要性を強調しました。
  
  
• 00:45:00 このセクションでは、講演者は OpenCL を CPU のプログラミングに使用できるかどうかについて議論します。ソース言語の移植性は可能ですが、パフォーマンスの移植性が問題となります。たとえば、GPU では多数のスレッドを実行するのが合理的ですが、CPU ではコア上で 1 つのスレッドだけを実行する方が効率的です。さらに、GPU 用のデバッグ ツールは改善されていますが、依然として複雑な場合があり、個別の GPU がグラフィックスを処理している間に、APU の GPU コアがすべての GPGPU タスクを処理できる可能性は十分にありますが、正確な配分を予測するのは困難です。
  
  
• 00:50:00 このセクションでは、講演者が並列コンピューティングおよびヘテロジニアス コンピューティングに関連するいくつかの質問に答えます。疑問の 1 つは、OpenCL が Nvidia GPU で使用できるかどうかです。講演者は、Nvidia が OpenCL をサポートし、それが CUDA と同じファミリーのすべての GPU で実行できることを確認しました。もう 1 つの質問は、フュージョン GPU がディスクリート GPU とどのように異なるかということです。答えは、それらは非常に似ていますが、プロセッサとシリコンの設計に応じてわずかな違いがあるということです。講演者はまた、共有メモリ CPU と GPU 用の OpenCL 拡張機能があることにも言及し、これにより 2 つの間でコピーをゼロにすることができます。モバイル分野における OpenCL の出現について尋ねられたとき、講演者は、すべての主要ベンダーがモバイル分野向けの OpenCL の開発に関与しており、間もなく実装が可能になることを認めました。最後に、講演者は Fusion を Intel Sandy Bridge と比較し、SOC 設計と強力な異種システムにおいて類似していると述べました。
  
  
• 00:55:00 このセクションでは、講演者は MDS GPU と Intel CPU の間のトレードオフについて説明し、両方に利点があると述べています。また、プログラミング モデルと、CUDA と OpenCL の両方が CPU をサポートする仕組みについても触れています。講演者は続けて、データマイニング、画像処理、AI や物理ベースのシステムの高速化など、このテクノロジーを活用できるアプリケーションについて話します。また、従来のスーパーコンピューティング アプリケーションは行列乗算などの演算を高速化することで恩恵を受ける可能性があるとも述べています。講演者は、これらの異種システムの出現と、それらがコンピューティングの未来をどのように形作るかについての信念を述べて締めくくりました。
  
  
• 01:00:00 このセクションでは、講演者は、特に Intel の Sandy Bridge などの新しいアーキテクチャに関して、並列コンピューティングとヘテロジニアス コンピューティングの進歩について説明します。ただし、プログラミング モデルに関する質問に対する完全な答えはまだありません。 AMD や Intel などの企業が先頭に立って進んでいますが、時間の経過とともに進歩が続くことが予想されます。