OpenCL na negociação - página 7

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26. Visão geral do modelo de memória do host

26. Visão geral do modelo de memória do host

O vídeo oferece uma visão geral do modelo de memória de host do OpenCL, explicando as especificações para alocar e mover dados entre o host e os lados do dispositivo. Abrange a criação de objetos de memória, sinalizadores de memória e diferentes tipos de objetos de memória, incluindo buffers, imagens e pipes. O palestrante também discute o modelo consistente relaxado para gerenciamento de memória e a importância de gerenciar a sincronização de acesso à memória entre kernels para evitar comportamento indefinido.

• 00:00:00 Nesta seção, o vídeo explica o modelo de memória OpenCL do lado do host, que permite a alocação de espaços de memória e movimentação de dados do lado do host e do dispositivo. As especificações OpenCL têm requisitos específicos para alocar dados e movê-los, mas há diferentes maneiras de solicitar que a estrutura OpenCL aloque espaços de memória e mova dados. O vídeo aborda exemplos de criação de objetos de memória, sinalizadores de memória para definir como os dados são alocados e inicializados e buffers de gravação e leitura. Ele também explica os três tipos de objetos de memória: buffers, imagens e pipes, e como eles são usados para inicializar e armazenar dados, bem como passar dados entre kernels.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante discute os sinalizadores de memória usados no modelo de memória do host do OpenCL para criar e operar buffers. O palestrante explica os diferentes tipos de sinalizadores de memória que podem ser usados para definir os atributos de um objeto de buffer e como eles se relacionam com a execução do kernel e a acessibilidade do host. O palestrante também menciona o modelo consistente relaxado do OpenCL para gerenciamento de memória, que permite a duplicação de dados em diferentes arrays de cache para melhorar a eficiência do acesso. No geral, esta seção fornece uma visão geral do sistema de gerenciamento de memória no OpenCL e como ele otimiza a criação de buffer e a movimentação de dados.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, é explicado que o uso de vários kernels para modificar os mesmos objetos ao mesmo tempo pode resultar em comportamento indefinido. Além disso, tentar ler dados enquanto outro kernel os está modificando também pode levar a um comportamento indefinido. É importante gerenciar cuidadosamente a sincronização do acesso à memória entre os kernels para evitar esses problemas, a fim de garantir a funcionalidade adequada do programa.

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27. Objeto de Buffer OpenCL

27. Objeto de Buffer OpenCL

Este vídeo explica o conceito de objetos de buffer OpenCL, que são usados para passar grandes estruturas de dados para kernels OpenCL. Os objetos de buffer são uma sequência contígua de elementos ajustáveis e podem ser inicializados com dados de uma matriz de host. A API de criação de buffer do OpenCL é usada para criar um objeto de memória de buffer acessível a todos os dispositivos. Diferentes sinalizadores de memória podem ser usados para alocar espaço para o objeto de buffer na memória do host ou na memória do dispositivo. O vídeo também aborda o processo de cópia de dados do host para a memória da GPU usando objetos de buffer OpenCL e como a transferência de dados é implícita por meio de uma operação DMA. Após o cálculo, os dados são copiados de volta do dispositivo para o host usando a API de buffer de leitura CL inQ.

• 00:00:00 Nesta seção, o conceito de objeto de buffer OpenCL é explicado, que é usado para passar grandes estruturas de dados para kernels OpenCL. Um objeto de buffer é uma sequência contígua de elementos ajustáveis semelhante a um array C e pode ser inicializado com dados de um array de host. O OpenCL não especifica o armazenamento físico para o buffer alocado, em vez disso, diz que os dados estão na memória global. A API de criação de buffer do OpenCL é chamada para criar um objeto de memória chamado buffer e esse objeto de memória estará na memória global acessível a todos os dispositivos diferentes. Diferentes sinalizadores de memória podem ser usados com a API de criação de buffer do OpenCL para alocar espaço para o objeto de buffer na memória do host ou na memória do dispositivo.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante explica o processo de cópia de dados do host para a memória da GPU usando um OpenCL Buffer Object. Ele menciona que o OpenCL cria um buffer de memória e que o kernel acessará os dados em tempo de execução. Além disso, ele discute como a transferência de dados do host para o dispositivo é implícita e que o OpenCL executará uma operação DMA para copiar os dados reais da memória do host para a memória da GPU. Por fim, ele explica que, após a conclusão do cálculo, os dados são copiados do dispositivo para o host usando outra API chamada CL inQ read buffer.

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28. Operações de leitura e gravação do buffer OpenCL

28. Operações de leitura e gravação do buffer OpenCL

O vídeo "OpenCL Buffer Write and Read Operations" explica como o OpenCL usa filas de comandos para gravar e ler dados de buffers. O vídeo aborda o conceito de criação de buffer em um espaço de memória global, alocação física do buffer no lado do dispositivo e como o tempo de execução do OpenCL lida com a transferência de dados entre o host e a memória do dispositivo. Além disso, o vídeo aborda as implicações da transferência assíncrona e como usar eventos para garantir a consistência dos dados. No geral, o vídeo visa fornecer uma compreensão clara de como gravar e ler dados de buffers no OpenCL, garantindo a consistência dos dados.

• 00:00:00 Nesta seção, o vídeo explica como OpenCL usa filas de comandos para gravar e ler dados de buffers. O OpenCL gera eventos para dependências ou bloqueio de leituras e gravações. Após a conclusão do comando, o ponteiro do host pode ser reutilizado e o programador pode assumir que o armazenamento de dados do objeto de buffer reside no dispositivo após a conclusão da chamada. O vídeo também mostra exemplos de como escrever um buffer e criar um buffer inicializador para usar em um kernel sem escrever explicitamente o buffer. O objetivo é fornecer uma compreensão clara de como escrever e ler dados de buffers no OpenCL.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o conceito de criação de buffer OpenCL em um espaço de memória global é discutido e a alocação física do buffer no lado do dispositivo é explicada. O tempo de execução do OpenCL pode optar por copiar os dados da memória do host para a memória do dispositivo antes da execução do kernel ou o dispositivo pode acessar o buffer diretamente da memória do host. A API do buffer de leitura de CL na fila é usada para copiar os dados da memória do dispositivo para a memória do host. A API recebe parâmetros como a fila, o objeto de buffer apontando para a memória do dispositivo, o tamanho dos dados a serem copiados e o ponteiro para o destino na memória do lado do host.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, um buffer no lado do dispositivo chamado array retornado é usado para armazenar o resultado final quando os kernels terminam sua computação. O buffer de saída no lado do dispositivo é o destino onde os kernels colocam os resultados finais. Um evento CI é definido para ser usado na chamada de API do buffer de leitura e aguarda a conclusão da operação de leitura. O evento read gera uma operação de bloqueio que espera até que a leitura seja concluída, de modo que os dados finais computados pelo kernel sejam gerados. Esta seção também aborda o que acontece se algum kernel modificar o buffer superior entre as duas chamadas print F. Nesse caso, o conteúdo da matriz de retorno é indeterminado porque o valor inicial de 0 pode ser substituído pelos dados do buffer superior.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante discute as implicações da transferência assíncrona no OpenCL. Eles explicam que a cópia de dados da memória do host para a memória do dispositivo e vice-versa pode não ser garantida como visível ou consistente até que um evento informe que a execução do comando foi concluída. Isso pode ser indicado usando eventos, conforme mostrado nas etapas anteriores. Além disso, ao transferir entre um ponteiro de host e um buffer de dispositivo, deve-se esperar até que o evento associado à cópia termine antes de reutilizar os dados apontados pelo ponteiro de host. Este cuidado também se aplica a buffers associados ao contexto e não ao dispositivo.

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29. Migração de Objetos de Memória OpenCL, Mapeamento de Memória e Pipe

29. Migração de Objetos de Memória OpenCL, Mapeamento de Memória e Pipe

Neste vídeo, o palestrante aborda vários recursos e técnicas relacionadas ao gerenciamento de memória OpenCL, incluindo migração de objetos de memória, mapeamento de memória e uso de pipes. A API de tinta CL do OpenCL permite que objetos de memória sejam migrados entre dispositivos, enquanto o sinalizador de memória acessível do host pode ser usado para mapear a memória para um espaço acessível ao host. O mapeamento de memória simplifica o processo de acesso a dados no dispositivo, fornecendo um ponteiro para o lado do host sem a necessidade de chamadas de API explícitas. O palestrante também aborda a memória virtual compartilhada no OpenCL 2.0, objetos de imagem que são estruturas multidimensionais usadas para dados gráficos e pipes, que permitem o compartilhamento de memória entre kernels no dispositivo.

• 00:00:00 Nesta seção, o palestrante discute a migração de objetos de memória OpenCL e a memória acessível do host. O OpenCL permite que os usuários migrem objetos de memória entre dispositivos, usando uma API chamada CL Ink. O sinalizador de memória acessível do host pode ser especificado ao criar um objeto de memória, permitindo que a memória seja mapeada para um espaço acessível ao host. O buffer de host alocado pelo CMM cria um buffer na memória acessível pelo host, enquanto o ponteiro de host de uso de memória CL usa o ponteiro de host fornecido como armazenamento para o buffer, evitando cópias de dados redundantes. A memória acessível do host tem uma implicação interessante para a arquitetura APU da AMD, onde a CPU e a GPU fortemente integradas compartilham espaço de memória usando memória virtual. No geral, esses recursos melhoram o desempenho da memória e reduzem as transferências de dados entre o host e o dispositivo.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante explica como usar o mapeamento de memória para simplificar o processo de acesso a dados no dispositivo, fornecendo um ponteiro para o lado do host sem a necessidade de passar por chamadas API explícitas de leitura e gravação. Eles ilustram um exemplo usando a API de tempo de execução OpenCL, CL no buffer de mapa de fila, para fornecer um ponteiro para o lado do host, que pode ser usado de forma semelhante a um ponteiro criado usando malloc. O objeto de memória é mapeado para o espaço de endereço do host, permitindo que as operações sejam executadas na memória do dispositivo enquanto o lado do host o vê como um ponteiro regular na memória do host. O palestrante também menciona o novo conceito de memória virtual compartilhada no OpenCL 2.0, que estende a memória global para a região da memória do host e permite que os dispositivos acessem dados no host, incluindo estruturas de dados baseadas em ponteiros, como listas encadeadas, árvores e gráficos.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante explica a memória virtual compartilhada, objetos de imagem e pipes no OpenCL. A memória virtual compartilhada é uma técnica em que os kernels usam ponteiros do espaço de memória do host para encontrar os dados corretos. Objetos de imagem são semelhantes a buffers, mas são estruturas multidimensionais e possuem uma gama limitada de tipos de dados gráficos. Os pipes são essencialmente estruturas do tipo FIFO (primeiro a entrar, primeiro a sair) e são usados para passar dados de um kernel para outro, de modo que dois kernels possam compartilhar uma região de memória dentro do dispositivo, protegendo assim o estado compartilhado usando operações e um modelo consistente de memória. Além disso, os pipes não suportam operações do lado do host.

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30. Modelo de memória de dispositivo OpenCL, cerca, operações atômicas, tubulação

30. Modelo de memória de dispositivo OpenCL, cerca, operações atômicas, tubulação

Este vídeo fornece uma visão geral do modelo de memória de dispositivo OpenCL, incluindo estruturas de memória global, local, constante e privada, bem como o modelo de consistência hierárquica e mapeamento para hardware. O vídeo também aborda o uso de operações atômicas e instruções de delimitação de memória para garantir operações atômicas de leitura e gravação, o uso de ordem Z e pipes para operações de imagem eficientes e transferência intermediária de dados e os benefícios do uso de pipes para reduzir acessos à memória e latência . No geral, o vídeo destaca considerações importantes para o uso de memória na programação OpenCL.

• 00:00:00 Nesta seção, o modelo de memória do dispositivo OpenCL é discutido, que inclui quatro categorias principais de memória: global, local, constante e privada. A relação entre essas estruturas de memória é ilustrada, com a memória global visível para todos os itens de trabalho e grupos de trabalho, a memória local visível apenas para itens de trabalho dentro de um grupo de trabalho e a memória privada visível apenas para o item de trabalho correspondente. As operações de memória seguem um modelo de consistência hierárquica e são ordenadas previsivelmente dentro de um item de trabalho, com consistência entre grupos de trabalho garantida apenas em uma operação de barreira. Os espaços de memória são mapeados para hardware e são separados por padrão, e a conversão de um espaço de endereço para outro não é permitida. No geral, esta seção fornece uma visão geral do modelo de memória e destaca considerações importantes para o uso de memória no OpenCL.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o modelo de memória do dispositivo OpenCL, incluindo memória global e local, é explicado. O uso de uma estrutura de dados personalizada para definir objetos de buffer na memória global também é descrito. Além disso, é fornecido um exemplo de função de kernel utilizando memória local para comunicação rápida entre itens de trabalho em um grupo de trabalho. A função usa ponteiros para a memória global e local como argumentos e usa uma instrução de barreira de grupo de trabalho.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o vídeo discute o modelo de memória do dispositivo OpenCL, cerca, operações atômicas e tubulação. O diagrama ilustra os objetos de buffer A e B que são alocados no espaço de memória global e uma matriz C alocada no espaço de memória local. Ao iniciar a função do kernel, todos os itens de trabalho executam as instruções antes da instrução de barreira para inicializar as variáveis locais. A operação de barreira sincroniza todos os itens de trabalho dentro do grupo de trabalho e, depois disso, os itens de trabalho executam adições usando uma única variável com valores correspondentes na memória local e atualizam os locais correspondentes no buffer de resultados B. O vídeo também explica as operações de vedação que fazem não garantem a ordem entre os itens de trabalho e são usados para fornecer a ordem entre as operações de memória de um item de trabalho.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante explica o processo de incrementar contadores e trocar valores de variáveis com localizações de memória no OpenCL. Eles enfatizam a importância do uso de operações atômicas e instruções de delimitação de memória para garantir que as operações de leitura e gravação sejam concluídas atomicamente e sem interrupção. Eles também explicam a diferença entre objetos de imagem e buffers e como os objetos de imagem oferecem acesso a funções de memória especiais que podem ser aceleradas usando processadores gráficos ou outros dispositivos especializados.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o vídeo discute o uso de ordem Z e pipes em OpenCL para operações de imagem eficientes. A ordem Z é uma forma de agrupar pixels vizinhos em uma linha de cache para aumentar a probabilidade de acessar os pixels próximos e diminuir a probabilidade de quebras de página. Pipes são um tipo de objeto de memória que mantém os dados na primeira ordem, usados para melhorar o comportamento de execução de aplicativos de streaming, sobrepondo a execução e a troca de dados. O vídeo fornece um exemplo de detecção de objetos em imagens usando kernels para suavização de pixels, mistura de gaussianas, erosão e dilatação, mostrando como os dados intermediários são transferidos de um estágio para o outro. Os pipes podem permitir uma comunicação interna muito eficiente conectando um kernel produtor a um consumidor interno por meio de um canal de memória pipe.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o vídeo apresenta o conceito de uso de pipes na programação OpenCL para transferir dados entre kernels. Com o uso de pipes, em vez de ler e gravar dados da memória global, os dados intermediários podem ser transferidos entre os kernels usando estruturas de memória eficientes no chip. Isso resulta em uma redução nos acessos à memória global e reduz a latência. O vídeo também contrasta essa abordagem com a abordagem tradicional de escrever e ler dados da memória global, que resulta em muitas operações de memória executadas na memória global, criando competição entre os kernels para acessar os dados.

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31. Sincronização de Item de Trabalho OpenCL

31. Sincronização de Item de Trabalho OpenCL

Este vídeo sobre sincronização de itens de trabalho OpenCL discute a necessidade de sincronização entre itens de trabalho em funções de kernel ao trabalhar com partições de dados que não são independentes. As técnicas de sincronização incluem o uso de funções de barreira, cercas de memória global e local e operações atômicas. As operações atômicas podem ser usadas para implementar mutexes ou semáforos, que garantem que apenas um item de trabalho possa acessar dados ou regiões protegidas por vez. O vídeo também aborda o conceito de bloqueios de rotação e como a sincronização de itens de trabalho funciona no OpenCL, com conselhos contra a transferência incremental de dados e o uso de funções especiais para transferir grandes quantidades de dados com eficiência. Por fim, o palestrante explica o uso de uma função de retorno de chamada para fazer o kernel aguardar os eventos associados antes de prosseguir.

• 00:00:00 Nesta seção, é discutida a importância da sincronização do item de trabalho nas funções do kernel e é enfatizada a necessidade de sincronização ao trabalhar com partições de dados que não são completamente independentes. É explicado o uso da função incorporada de barreira para sincronizar itens de trabalho em um grupo, bem como as opções de uso de cercas de memória local e global. O uso de operações atômicas para garantir que certas operações sejam concluídas completamente ou não sejam concluídas também é abordado, com um exemplo dado de um resultado incorreto causado por vários itens de trabalho tentando decrementar um valor ao mesmo tempo.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o vídeo discute o uso de operações atômicas em OpenCL para implementar mecanismos de sincronização como mutex ou semáforo. As operações atômicas garantem que uma operação seja executada de maneira indivisível e segura, e todos os itens de trabalho garantirão que a instrução seja executada atomicamente. É dado um exemplo de uma função do kernel chamada "atomic" que leva um ponteiro para a memória global e declara duas variáveis na memória local. A primeira variável é incrementada usando uma instrução não atômica, enquanto a segunda é incrementada atomicamente usando a operação atômica. Finalmente, o resultado de ambas as variáveis é atribuído ao buffer global. O vídeo explica que as operações atômicas podem ser usadas para implementar mutexes ou semáforos, que garantem que apenas um item de trabalho possa acessar dados ou regiões protegidas por vez, como em plataformas de software tradicionais como Linux ou Windows.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o vídeo explica a necessidade de sincronização do item de trabalho e como um mutex pode ser usado para garantir que apenas um thread acesse dados críticos a qualquer momento. O processo de bloqueio e desbloqueio de um mutex envolve várias operações menores, incluindo a leitura do valor original, alteração do estado e gravação do valor atualizado na memória. O vídeo apresenta a função de troca de comparação atômica, que compara o valor original em um local com um parâmetro de comparação e atribui um novo valor se a condição for verdadeira. Esta função é útil na implementação de um mutex e permite que o programa verifique se o mutex está no estado bloqueado e prossiga de acordo. Se o mutex já estiver bloqueado, o programa simplesmente retornará seu valor original e aguardará até que esteja disponível.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o conceito de bloqueios de rotação é apresentado como um mecanismo de sincronização entre itens de trabalho. Os bloqueios de rotação continuam verificando o status de um mutex até que seja desbloqueado, e a função de operações atômicas é usada para implementar um bloqueio de rotação. Uma função do kernel chamada Mutex é definida com dois argumentos, onde o segundo argumento verifica se o mutex está em estado sólido e, se estiver, espera até que seja desbloqueado. Depois que o mutex é desbloqueado, o item de trabalho prossegue para incrementar a soma e, eventualmente, todos os itens de trabalho são sincronizados quando atingem o final da função do kernel. O exemplo também apresenta o contra-exemplo em que as unidades de computação de um dispositivo não podem mapear mais grupos de trabalho do que grupos na função de kernel.
  
  
• 00:20:00 Nesta seção, o vídeo discute como funciona a sincronização de itens de trabalho no OpenCL. Quando há mais itens de trabalho do que unidades de computador, uma função do kernel pode travar porque os itens de trabalho devem esperar uns pelos outros para acessar o mutex que sincroniza suas ações. Se mais de um item de trabalho estiver no mesmo grupo, o kernel também travará porque itens de trabalho individuais não podem acessar a memória global separadamente, o que significa que o mutex não será útil na sincronização de suas ações. Para transferir uma grande quantidade de dados entre a memória local e global, o vídeo desaconselha a transferência incremental de dados porque é demorado. Em vez disso, usar funções integradas especiais, como cópia de grupo de trabalho de grupo síncrona e assíncrona, é mais eficiente.
  
  
• 00:25:00 Nesta seção, o palestrante explica o processo de uso de uma função de retorno de chamada para fazer o kernel aguardar um ou mais eventos associados a transferências de dados anteriores. Como os eventos do grupo de espera estão disponíveis apenas no lado do kernel, uma função de retorno de chamada é usada como uma função no aplicativo host. O orador fornece um exemplo em que a instrução final é uma função de eventos de grupo de espera que garante que o kernel aguarde os eventos associados antes de prosseguir.

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32. Eventos OpenCL

32. Eventos OpenCL

O vídeo explica os eventos OpenCL e seu uso em operações de monitoramento, notificando hosts sobre tarefas concluídas e sincronizando comandos enquanto fornece exemplos de funções de retorno de chamada e eventos de sincronização de comandos. O vídeo analisa as diferenças entre eventos de comando e eventos de usuário, como o status precisa ser atualizado para eventos de usuário e como as atualizações permitem que os eventos iniciem uma operação de leitura. O vídeo adverte contra o uso indevido de sinalizadores de bloqueio e enfatiza como a API CL Get Event Info pode fornecer informações valiosas sobre o status e o tipo de um comando enquanto defende o uso adequado de retornos de chamada no gerenciamento de eventos em um programa OpenCL.

• 00:00:00 Nesta seção, aprenderemos sobre os eventos OpenCL, que são usados para monitorar as operações na estrutura OpenCL. Os eventos podem acionar notificações para notificar os hosts de que um comando foi concluído no dispositivo e podem ser usados para sincronizar comandos. As funções de retorno de chamada são essenciais para transferir informações por meio de eventos. Podemos associar eventos a comandos de transferência de dados usando a função callback. O retorno de chamada do evento definido CL é usado para associar a função de retorno de chamada ao evento específico. As funções de retorno de chamada devem ter a mesma assinatura, void C Chamarei de volta com o nome da função, o status do evento e os dados. Podemos usar parâmetros para passar dados conforme necessário, e o programa principal usa um evento para associar a função callback.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante explica o código para eventos OpenCL e como funcionam as funções de callback. Eles descrevem duas funções de retorno de chamada, kernel e read, que percorrem os dados para verificar se há algum dado diferente de 5.0. O palestrante descreve como o programa principal inicializa a mensagem do kernel e define as funções de retorno de chamada usando o retorno de chamada de evento enviado CL. Eles explicam como os eventos de sincronização de comando funcionam, como estabelecer sua própria ordem de execução de comando usando listas de espera e como os eventos de comando são associados a um comando enquanto os eventos de usuário são associados a um programa host. Por fim, o palestrante fornece um exemplo de como dois eventos de kernel são acionados quando duas tarefas incue são concluídas.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante discute o uso de eventos no OpenCL e as diferenças entre eventos de comando e eventos de usuário. Os eventos de comando correspondem a comandos executados em dispositivos, enquanto os eventos de usuário são gerados pelo aplicativo host. Os eventos do usuário podem ser criados usando o comando `CL create user event` com contexto e código de erro de retorno como argumentos. O status dos eventos do usuário precisa ser atualizado por 'CL set user event status' antes de usá-los. O palestrante também fornece um exemplo em que a operação de leitura no buffer e a função do kernel não serão executadas até que um evento do usuário ocorra. Finalmente, o status do evento do usuário é atualizado para `CL complete` ou `CR success` para iniciar a operação de leitura.
  
  
• 00:15:00 Nesta seção, o palestrante explica como os eventos são usados para sincronizar diferentes operações em um programa OpenCL. Os eventos podem ser configurados para notificar quando uma operação específica for concluída, permitindo o início de operações subsequentes. O status de um evento pode ser consultado usando a API CL Get Event Info, que pode fornecer informações sobre o tipo e o status de um comando. O palestrante também adverte contra definir o sinalizador de bloqueio como verdadeiro, o que pode fazer com que o programa host fique parado esperando por um evento e explica como o uso adequado de retornos de chamada pode ajudar a gerenciar eventos em um programa OpenCL.

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33. Criação de Perfil de Evento OpenCL

33. Criação de Perfil de Evento OpenCL

O vídeo aborda a criação de perfil de evento OpenCL, explicando como medir as informações de tempo sobre um comando usando o sinalizador CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE e associando um evento de perfil a um comando. O palestrante demonstra como realizar experimentos de criação de perfil para determinar o tempo necessário para transferências de dados, operações de mapa de memória e funções de kernel. O vídeo fornece exemplos de código e discute os benefícios do uso de operações de mapa de memória para reduzir a sobrecarga de transferência de dados. Além disso, o vídeo demonstra como aumentar o número de itens de trabalho pode reduzir o tempo de execução do kernel.

• 00:00:00 Nesta seção, o palestrante discute o perfil de evento no OpenCL e como ele pode ser usado para medir informações de tempo sobre um comando. Para ativar a criação de perfil, o locutor define o sinalizador CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE ao criar uma fila de comandos. O locutor então associa um evento CI a um comando colocando o evento como o último argumento na API da fila e, após o comando concluir sua execução, a API CL_GET_EVENT_PROFILING_INFO é usada para obter informações sobre o tempo do comando. Exemplos são fornecidos, como descobrir quanto tempo um comando permaneceu em uma fila ou quanto tempo demorou para ser executado. O código OpenCL também é fornecido para ilustrar o uso dessas APIs para criar perfis de eventos.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante discute como realizar um experimento de criação de perfil para determinar o tempo necessário para transferências de dados e operações de mapa de memória. Ao usar o perfil de evento, é possível eliminar as flutuações no tempo de execução e calcular com precisão o tempo total acumulado para um determinado número de iterações. O particionamento de dados pode ajudar a reduzir o tempo de execução, e o perfil de evento pode ser usado para criar o perfil do CIO na função de kernel Q nd range para determinar o tempo de execução de um único item de trabalho. Os resultados do experimento de criação de perfil demonstram que o uso de operações de mapa de memória pode reduzir a sobrecarga da transferência de dados.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção, o palestrante discute como fazer o perfil da operação do mapa de memória usando o perfil de evento OpenCL. Eles usam um loop for para repetir o processo várias vezes para obter um tempo médio de execução. Eles iniciam um kernel usando o CL na fila e organizam o kernel e o associam a um evento de perfil. Eles usam CL get even profiling info para descobrir o horário inicial e final do evento, o que fornece informações de tempo relacionadas à execução do kernel. Depois que todas as iterações são concluídas, eles calculam o tempo médio de execução. Eles também mostram que aumentar o número de itens de trabalho reduz o tempo de execução do kernel.

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34. Visão geral do mapeamento de OpenCL para FPGA

34. Visão geral do mapeamento de OpenCL para FPGA

Este vídeo fornece uma visão geral do mapeamento de OpenCL para FPGA, destacando a importância de OpenCL como uma linguagem de programação para aplicativos baseados em FPGA. O OpenCL permite a programação de cargas de trabalho complexas em aceleradores de hardware como FPGAs, GPUs e processadores multi-core, usando APIs C/C++ familiares. O conceito de mapear OpenCL para FPGA é explicado usando o modelo de programação OpenCL como exemplo, com código dividido em host e acelerador ou lado do dispositivo. O uso de threads no particionamento de conjuntos de dados e grupos de trabalho em OpenCL também é discutido, com cada grupo compartilhando memória local para realizar computações paralelas com eficiência em FPGAs.

• 00:00:00 Nesta seção, o narrador explica a importância do OpenCL como linguagem de programação para aplicativos baseados em FPGA. Ele destaca que existem mais programadores de CPU padrão do que programadores de FPGA porque o desenvolvimento de FPGA requer habilidades em projeto lógico e conhecimento dos recursos do FPGA. No entanto, com o OpenCL, os desenvolvedores de software podem escrever programas otimizados e depurados em um ambiente de software familiar. OpenCL é um modelo de programação de software que permite a programação de cargas de trabalho complexas em aceleradores de hardware como FPGAs, GPUs e processadores multi-core. Ele usa APIs C/C++ familiares e é isento de royalties e aberto. Um dos principais recursos do OpenCL é seu modelo de execução, que especifica como o paralelismo pode ser inferido em projetos tradicionais. Com o OpenCL, os usuários podem projetar um kernel que executa um grande número de pequenas tarefas em vários elementos de dados em paralelo, aproveitando assim os recursos de hardware.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção do vídeo, é explicado o conceito de mapear OpenCL para FPGA. O modelo de programação OpenCL é usado como exemplo, onde o código é dividido em host e acelerador ou lado do dispositivo. O programa host prepara os dispositivos e os comandos criados pelos kernels para serem enviados a esses dispositivos. No lado do dispositivo, uma função de kernel é definida no OpenCLC e, quando o CL em Q e o kernel de organização são executados no host, ele aciona várias instâncias dessa função de kernel como unidades de computador no dispositivo. Kernels OpenCL são funções paralelas de dados que definem muitos threads paralelos de execução. Os kernels podem ser executados por um dispositivo de computador, que pode ser CPU, GPU ou FPGA. Neste exemplo, o kernel executa a soma sábia em cada par de elementos de a e B e é feito em paralelo porque não há dependência entre esses pares individuais.
  
  
• 00:10:00 Nesta seção do vídeo, o palestrante discute o uso de threads no particionamento de conjuntos de dados e grupos de trabalho em OpenCL. Eles explicam que os threads podem acessar diferentes partes do conjunto de dados original e são agrupados em grupos de trabalho, com cada grupo compartilhando memória local. Os encadeamentos são identificados usando IDs, incluindo IDs locais e globais, com o ID global calculado usando uma fórmula que inclui o ID do grupo e o tamanho local. Este sistema permite o uso eficiente de recursos na execução de cálculos paralelos em FPGAs.

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35. Tipos de memória OpenCL e ambiente de tempo de execução

35. Tipos de memória OpenCL e ambiente de tempo de execução

O ambiente OpenCL possui diferentes tipos de memória no lado do dispositivo, incluindo memória privada, memória local, memória global e memória constante, com a memória do host também usada para computação. O mapeamento das funções do kernel em FPGA usa um compilador OpenCL que gera uma linguagem de descrição de alto nível compilada com um ambiente de desenvolvimento HDL típico. O projeto completo do FPGA, incluindo aceleradores, funções de kernel, caminho de dados e estruturas de memória, é produzido por um compilador offline chamado OC. Os pacotes de suporte da placa oferecem suporte à comunicação PCIe e aos controladores de memória para comunicação com os componentes do chip no ambiente de tempo de execução, tanto no host quanto no lado do dispositivo. Isso permite que as funções do kernel sejam executadas e se comuniquem com outros recursos e componentes de memória.

• 00:00:00 Nesta seção, é explicado que o ambiente OpenCL possui diferentes tipos de componentes de memória no lado do dispositivo. Esses tipos de memória incluem memória privada para cada item de trabalho, memória local que pode ser compartilhada por vários itens de trabalho em um grupo de trabalho, memória global que é compartilhada por todos os itens de trabalho e grupos de trabalho e memória constante usada para armazenar constantes. A memória do host também é usada para computação no host e o dispositivo usa certas interconexões, como PCIe QPI ou AXI, para se comunicar e trocar dados. O processo de mapeamento das funções do kernel em FPGA usa o compilador OpenCL que gera uma linguagem de descrição de alto nível, que pode ser VHDL ou Verilog. Essa implementação é compilada com um ambiente de desenvolvimento HDL típico, como trimestres, para gerar fluxo de bits de programação FPGA.
  
  
• 00:05:00 Nesta seção, o palestrante discute os componentes do ambiente de tempo de execução para OpenCL, que inclui o driver do sistema operacional, a descrição de hardware de baixo nível e a biblioteca de implementação da API OpenCL. Todo o aplicativo será executado no processador e, para dispositivos FPGA, existe um compilador offline chamado OC que produz o projeto completo do FPGA, incluindo aceleradores, funções de kernel, caminho de dados e estruturas de memória usadas pelos kernels. Os pacotes de suporte da placa vêm com o ambiente SDK, que oferece suporte à comunicação PCIe e aos controladores de memória para comunicação com os componentes do chip. O ambiente de tempo de execução no lado do host e do dispositivo permite que as funções do kernel sejam executadas e se comuniquem com outros recursos e componentes de memória.