OpenCL в трейдинге - страница 7

[MetaQuotes]

EECE.6540 Гетерогенные вычисления (Массачусетский университет Лоуэлла)

26. Обзор модели памяти хоста

Видео дает обзор модели памяти хоста OpenCL, объясняя спецификации для выделения и перемещения данных между хостом и стороной устройства. Он охватывает создание объектов памяти, флаги памяти и различные типы объектов памяти, включая буферы, изображения и конвейеры. Докладчик также обсуждает упрощенную непротиворечивую модель управления памятью и важность управления синхронизацией доступа к памяти между ядрами, чтобы избежать неопределенного поведения.

• 00:00:00 В этом разделе видео объясняется модель памяти на стороне хоста OpenCL, которая позволяет выделять области памяти и перемещать данные со стороны хоста и устройства. В спецификациях OpenCL есть особые требования к выделению данных и их перемещению, но существуют разные способы попросить инфраструктуру OpenCL выделить области памяти и переместить данные. В видео рассматриваются примеры создания объектов памяти, флаги памяти для определения того, как данные выделяются и инициализируются, а также запись и чтение буферов. Также объясняются три типа объектов памяти: буферы, изображения и конвейеры, а также то, как они используются для инициализации и хранения данных, а также для передачи данных между ядрами.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео спикер обсуждает флаги памяти, используемые в модели памяти хоста OpenCL для создания и работы с буферами. Докладчик объясняет различные типы флагов памяти, которые можно использовать для определения атрибутов объекта буфера, и то, как они связаны с выполнением ядра и доступностью хоста. Докладчик также упомянул упрощенную непротиворечивую модель OpenCL для управления памятью, которая позволяет дублировать данные в разных массивах кэша для повышения эффективности доступа. В целом в этом разделе представлен обзор системы управления памятью в OpenCL и того, как она оптимизирует создание буфера и перемещение данных.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе объясняется, что использование нескольких ядер для одновременного изменения одних и тех же объектов может привести к неопределенному поведению. Кроме того, попытка чтения данных во время их изменения другим ядром также может привести к неопределенному поведению. Важно тщательно управлять синхронизацией доступа к памяти между ядрами, чтобы избежать этих проблем и обеспечить правильную работу программы.

[MetaQuotes]

EECE.6540 Гетерогенные вычисления (Массачусетский университет Лоуэлла)

27. Объект буфера OpenCL

В этом видео объясняется концепция объектов буфера OpenCL, которые используются для передачи больших структур данных в ядра OpenCL. Буферные объекты представляют собой непрерывную последовательность настраиваемых элементов и могут быть инициализированы данными из массива хоста. API создания буфера OpenCL используется для создания объекта буферной памяти, доступного для всех устройств. Различные флаги памяти могут использоваться для выделения места для объекта буфера в памяти хоста или в памяти устройства. В видео также рассматривается процесс копирования данных с хоста в память графического процессора с использованием объектов буфера OpenCL и неявная передача данных посредством операции прямого доступа к памяти. После вычисления данные копируются обратно с устройства на хост с помощью API буфера чтения CL inQ.

• 00:00:00 В этом разделе объясняется концепция объекта буфера OpenCL, который используется для передачи больших структур данных в ядра OpenCL. Буферный объект представляет собой непрерывную последовательность настраиваемых элементов, аналогичную массиву C, и его можно инициализировать данными из массива хоста. OpenCL не указывает физическое хранилище для выделенного буфера, вместо этого он говорит, что данные находятся в глобальной памяти. API создания буфера OpenCL вызывается для создания объекта памяти, который называется буфером, и этот объект памяти будет находиться в глобальной памяти, доступной для всех различных устройств. Различные флаги памяти могут использоваться с API создания буфера OpenCL для выделения места для объекта буфера в памяти хоста или в памяти устройства.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер объясняет процесс копирования данных с хоста в память графического процессора с помощью объекта буфера OpenCL. Он упоминает, что OpenCL создает буфер памяти и что ядро будет обращаться к данным во время выполнения. Кроме того, он обсуждает, как передача данных с хоста на устройство является неявной и что OpenCL будет выполнять операцию прямого доступа к памяти для копирования фактических данных из памяти хоста в память графического процессора. Наконец, он объясняет, что после завершения вычислений данные копируются обратно с устройства на хост с использованием другого API, называемого буфером чтения CL inQ.

[MetaQuotes]

EECE.6540 Гетерогенные вычисления (Массачусетский университет Лоуэлла)

28. Операции записи и чтения буфера OpenCL

Видео «Операции записи и чтения буфера OpenCL» объясняет, как OpenCL использует очереди команд для записи и чтения данных из буферов. Видео охватывает концепцию создания буфера в глобальной памяти, физическое выделение буфера на стороне устройства и то, как среда выполнения OpenCL обрабатывает передачу данных между хостом и памятью устройства. Кроме того, в видео рассказывается о последствиях асинхронной передачи и о том, как использовать события для обеспечения согласованности данных. В целом видео призвано дать четкое представление о том, как записывать и считывать данные из буферов в OpenCL, обеспечивая при этом согласованность данных.

• 00:00:00 В этом разделе видео объясняется, как OpenCL использует очереди команд для записи и чтения данных из буферов. OpenCL генерирует события для зависимостей или блокировки операций чтения и записи. После завершения команды указатель хоста можно использовать повторно, и программист может предположить, что хранилище данных объекта буфера остается на устройстве после завершения вызова. В видео также показаны примеры записи буфера и создания буфера инициализатора для использования в ядре без явной записи буфера. Цель состоит в том, чтобы обеспечить четкое понимание того, как записывать и читать данные из буферов в OpenCL.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе обсуждается концепция создания буфера OpenCL в глобальной памяти и объясняется физическое выделение буфера на стороне устройства. Среда выполнения OpenCL может выбрать копирование данных из памяти хоста в память устройства перед выполнением ядра или устройство может получить доступ к буферу непосредственно из памяти хоста. CL в буфере чтения очереди API используется для копирования данных из памяти устройства в память хоста. API принимает такие параметры, как очередь, объект буфера, указывающий на память устройства, размер копируемых данных и указатель на место назначения в памяти хоста.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе буфер на стороне устройства, называемый возвращаемым массивом, используется для хранения окончательного результата, когда ядра завершают свои вычисления. Выходной буфер на стороне устройства — это место назначения, куда ядра помещают окончательные результаты. Определяется событие CI, которое будет использоваться в вызове API буфера чтения, и оно ожидает завершения операции чтения. Событие чтения генерирует блокирующую операцию, которая ожидает завершения чтения, поэтому выводятся окончательные данные, вычисленные ядром. В этом разделе также рассказывается, что произойдет, если какое-то ядро изменит верхний буфер между двумя F-вызовами print. В этом случае содержимое возвращаемого массива неопределенно, поскольку начальное значение 0 может быть перезаписано данными из верхнего буфера.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер обсуждает последствия асинхронной передачи в OpenCL. Они объясняют, что копирование данных из памяти хоста в память устройства и наоборот может не гарантировать видимость или согласованность до тех пор, пока событие не сообщит о завершении выполнения команды. Это можно указать с помощью событий, как показано на предыдущих шагах. Кроме того, при передаче между указателем хоста и буфером устройства необходимо дождаться завершения события, связанного с копированием, прежде чем повторно использовать данные, на которые указывает указатель хоста. Это предостережение также относится к буферам, связанным с контекстом, а не с устройством.

[MetaQuotes]

EECE.6540 Гетерогенные вычисления (Массачусетский университет Лоуэлла)

29. Миграция объектов памяти OpenCL, сопоставление памяти и конвейер

В этом видео докладчик рассказывает о различных функциях и методах, связанных с управлением памятью OpenCL, включая миграцию объектов памяти, сопоставление памяти и использование конвейеров. API-интерфейс OpenCL CL ink позволяет переносить объекты памяти между устройствами, а флаг памяти, доступной для хоста, можно использовать для сопоставления памяти с пространством, доступным для хоста. Отображение памяти упрощает процесс доступа к данным на устройстве, предоставляя указатель на сторону хоста без необходимости явных вызовов API. Докладчик также рассказывает об общей виртуальной памяти в OpenCL 2.0, объектах изображений, которые представляют собой многомерные структуры, используемые для графических данных, и каналах, позволяющих совместно использовать память между ядрами устройства.

• 00:00:00 В этом разделе докладчик обсуждает миграцию объектов памяти OpenCL и память, доступную хосту. OpenCL позволяет пользователям переносить объекты памяти между устройствами с помощью API, называемого CL ink. Флаг доступной для хоста памяти можно указать при создании объекта памяти, что позволяет сопоставить память с пространством, доступным для хоста. Выделенный буфер узла CMM создает буфер в доступной для узла памяти, в то время как указатель узла использования памяти CL использует предоставленный указатель узла в качестве хранилища для буфера, предотвращая избыточные копии данных. Память, доступная хосту, имеет интересное значение для архитектуры AMD APU, где тесно интегрированные CPU и GPU делят пространство памяти с помощью виртуальной памяти. В целом, эти функции улучшают производительность памяти и сокращают передачу данных между хостом и устройством.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер объясняет, как использовать сопоставление памяти, чтобы упростить процесс доступа к данным на устройстве, предоставляя указатель на сторону хоста без необходимости выполнять явные вызовы API для чтения и записи. Они иллюстрируют пример использования API среды выполнения OpenCL, CL в буфере карты очередей, для предоставления указателя на сторону хоста, который можно использовать аналогично указателю, созданному с помощью malloc. Объект памяти сопоставляется с адресным пространством хоста, что позволяет выполнять операции в памяти устройства, в то время как хост видит его как обычный указатель в памяти хоста. Докладчик также упомянул новую концепцию разделяемой виртуальной памяти в OpenCL 2.0, которая расширяет глобальную память до области памяти хоста и позволяет устройствам получать доступ к данным на хосте, включая структуры данных на основе указателей, такие как связанные списки, деревья и графики.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер объясняет общую виртуальную память, объекты изображения и каналы в OpenCL. Общая виртуальная память — это метод, при котором ядра используют указатели пространства памяти хоста для поиска нужных данных. Объекты изображения похожи на буферы, но они представляют собой многомерные структуры и имеют ограниченный диапазон типов для графических данных. Каналы — это, по сути, структуры типа «первым поступил — первым обслужен» (FIFO), и они используются для передачи данных от одного ядра к другому, чтобы два ядра могли совместно использовать область памяти внутри устройства, тем самым защищая общее состояние с помощью атомарного управления. операции и согласованная с памятью модель. Кроме того, каналы не могут поддерживать операции на стороне хоста.

[MetaQuotes]

EECE.6540 Гетерогенные вычисления (Массачусетский университет Лоуэлла)

30. Модель памяти устройства OpenCL, Fence, Atomic Operations, Pipe

В этом видео представлен обзор модели памяти устройства OpenCL, включая глобальную, локальную, постоянную и частную структуры памяти, а также модель иерархической согласованности и сопоставление с оборудованием. В видео также рассматривается использование атомарных операций и инструкций по ограждению памяти для обеспечения атомарных операций чтения и записи, использование Z-порядка и конвейеров для эффективных операций с изображениями и промежуточной передачи данных, а также преимущества использования конвейеров для уменьшения доступа к памяти и задержки. . В целом, видео освещает важные аспекты использования памяти в программировании на OpenCL.

• 00:00:00 В этом разделе обсуждается модель памяти устройства OpenCL, которая включает четыре основные категории памяти: глобальную, локальную, постоянную и частную. Проиллюстрирована взаимосвязь между этими структурами памяти: глобальная память видна всем рабочим элементам и рабочим группам, локальная память видна только рабочим элементам в рабочей группе, а частная память видна только соответствующему рабочему элементу. Операции с памятью следуют модели иерархической согласованности и предсказуемо упорядочиваются внутри рабочего элемента, при этом согласованность между рабочими группами гарантируется только при барьерной операции. Пространства памяти сопоставляются с оборудованием и по умолчанию не пересекаются, а преобразование из одного адресного пространства в другое не допускается. В целом в этом разделе представлен обзор модели памяти и освещены важные аспекты использования памяти в OpenCL.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе объясняется модель памяти устройства OpenCL, включая глобальную и локальную память. Также описывается использование настраиваемой структуры данных для определения буферных объектов в глобальной памяти. Кроме того, предоставляется пример функции ядра, использующей локальную память для быстрой связи между рабочими элементами в рабочей группе. Функция принимает указатели как на глобальную, так и на локальную память в качестве аргументов и использует инструкцию барьера рабочей группы.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе видео обсуждается модель памяти устройства OpenCL, забор, атомарные операции и канал. На диаграмме показаны буферные объекты A и B, размещенные в глобальной памяти, и массив C, размещенный в локальной памяти. При запуске функции ядра все рабочие элементы выполняют инструкции до инструкции барьера для инициализации локальных переменных. Затем операция барьера синхронизирует все рабочие элементы в рабочей группе, после чего рабочие элементы выполняют сложения, используя одну переменную с соответствующими значениями в локальной памяти, и обновляют соответствующие ячейки в буфере результатов B. В видео также объясняются операции ограждения, которые выполняют не гарантируют упорядочение между рабочими элементами и используются для обеспечения упорядочения между операциями с памятью рабочего элемента.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе видео спикер объясняет процесс инкрементирования счетчиков и обмена значениями переменных с ячейками памяти в OpenCL. Они подчеркивают важность использования атомарных операций и инструкций по ограждению памяти, чтобы гарантировать, что операции чтения и записи выполняются атомарно и без прерывания. Они также объясняют разницу между объектами изображений и буферами и то, как объекты изображений предлагают доступ к специальным функциям памяти, которые можно ускорить с помощью графических процессоров или других специализированных устройств.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе видео обсуждается использование порядка Z и конвейеров в OpenCL для эффективных операций с изображениями. Порядок Z — это способ группировки соседних пикселей в строку кэша для увеличения вероятности доступа к соседним пикселям и снижения вероятности разрывов страниц. Каналы — это тип объекта памяти, который хранит данные в порядке «первым пришел — первым обслужен», используемый для улучшения поведения потоковых приложений за счет перекрытия выполнения и обмена данными. Видео представляет собой пример обнаружения объектов на изображениях с использованием ядер для сглаживания пикселей, смешения гауссовых функций, эрозии и расширения, показывающий, как промежуточные данные передаются от одного этапа к другому. Каналы могут обеспечить очень эффективную внутреннюю связь, соединяя ядро производителя с внутренним потребителем через канал памяти канала.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе видео знакомит с концепцией использования каналов в программировании OpenCL для передачи данных между ядрами. При использовании конвейеров вместо чтения и записи данных из глобальной памяти промежуточные данные могут передаваться между ядрами с использованием эффективных структур встроенной памяти. Это приводит к сокращению обращений к глобальной памяти и уменьшает задержку. Видео также сравнивает этот подход с традиционным подходом записи и чтения данных из глобальной памяти, что приводит к большому количеству операций с памятью, выполняемых в отношении глобальной памяти, создавая конкуренцию между ядрами за доступ к данным.

[MetaQuotes]

EECE.6540 Гетерогенные вычисления (Массачусетский университет Лоуэлла)

31. Синхронизация рабочих элементов OpenCL

В этом видео о синхронизации рабочих элементов OpenCL обсуждается необходимость синхронизации между рабочими элементами в функциях ядра при работе с разделами данных, которые не являются независимыми. Методы синхронизации включают использование барьерных функций, ограждений глобальной и локальной памяти и атомарных операций. Атомарные операции можно использовать для реализации мьютексов или семафоров, которые гарантируют, что только один рабочий элемент может получить доступ к защищенным данным или областям одновременно. В видео также рассказывается о концепции циклических блокировок и о том, как работает синхронизация рабочих элементов в OpenCL, а также даются рекомендации против добавочной передачи данных и использования специальных функций для эффективной передачи больших объемов данных. Наконец, спикер объясняет использование функции обратного вызова, чтобы заставить ядро ждать связанных событий, прежде чем продолжить.

• 00:00:00 В этом разделе обсуждается важность синхронизации рабочих элементов в функциях ядра и подчеркивается необходимость синхронизации при работе с разделами данных, которые не являются полностью независимыми. Объясняется использование встроенной функции барьера для синхронизации рабочих элементов в группе, а также варианты использования локальных и глобальных ограждений памяти. Также рассматривается использование атомарных операций для обеспечения того, чтобы определенные операции были завершены полностью или не завершены вообще, с приведенным примером неправильного результата, вызванного несколькими рабочими элементами, пытающимися одновременно уменьшить значение.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео обсуждается использование атомарных операций в OpenCL для реализации механизмов синхронизации, таких как мьютекс или семафор. Атомарные операции гарантируют, что операция выполняется неделимым и потокобезопасным способом, а все рабочие элементы гарантируют, что инструкция выполняется атомарно. Приводится пример функции ядра с именем «atomic», которая принимает указатель на глобальную память и объявляет две переменные в локальной памяти. Первая переменная увеличивается с помощью неатомарной инструкции, а вторая увеличивается атомарно с помощью атомарной операции. Наконец, результат обеих переменных присваивается глобальному буферу. В видео объясняется, что атомарные операции можно использовать для реализации мьютексов или семафоров, которые гарантируют, что только один рабочий элемент может получить доступ к защищенным данным или областям в каждый момент времени, как в традиционных программных платформах, таких как Linux или Windows.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе видео объясняется необходимость синхронизации рабочих элементов и то, как можно использовать мьютекс, чтобы гарантировать, что только один поток получает доступ к важным данным в любой момент времени. Процесс блокировки и разблокировки мьютекса включает в себя несколько более мелких операций, включая чтение исходного значения, изменение состояния и запись обновленного значения в память. В видео представлена функция обмена атомарным сравнением, которая сравнивает исходное значение в местоположении с параметром сравнения и присваивает новое значение, если условие истинно. Эта функция полезна при реализации мьютекса и позволяет программе проверить, находится ли мьютекс в заблокированном состоянии, и действовать соответствующим образом. Если мьютекс уже заблокирован, программа просто вернет его исходное значение и будет ждать, пока оно станет доступным.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе представлена концепция спин-блокировок как механизма синхронизации между рабочими элементами. Спин-блокировки продолжают проверять состояние мьютекса до тех пор, пока он не будет разблокирован, а функция атомарных операций используется для реализации спин-блокировки. Функция ядра Mutex определена с двумя аргументами, где второй аргумент проверяет, находится ли мьютекс в твердом состоянии, и если да, то ждет, пока он не будет разблокирован. Как только мьютекс разблокирован, рабочий элемент продолжает увеличивать сумму, и, в конце концов, все рабочие элементы синхронизируются, когда они достигают конца функции ядра. В этом примере также представлен контрпример, когда вычислительные блоки устройства не могут отображать больше рабочих групп, чем имеется групп в функции ядра.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе видео обсуждается, как работает синхронизация рабочих элементов в OpenCL. Когда рабочих элементов больше, чем единиц компьютера, функция ядра может зависнуть, потому что рабочие элементы должны ждать друг друга, чтобы получить доступ к мьютексу, который синхронизирует их действия. Если в одной группе находится более одного рабочего элемента, ядро также зависнет, потому что отдельные рабочие элементы не могут получить доступ к глобальной памяти по отдельности, а это означает, что мьютекс не будет полезен для синхронизации их действий. Для передачи большого объема данных между локальной и глобальной памятью в видео не рекомендуется поэтапная передача данных, поскольку это занимает много времени. Вместо этого использование специальных встроенных функций, таких как синхронное и асинхронное групповое копирование рабочей группы, более эффективно.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе спикер объясняет процесс использования функции обратного вызова, чтобы заставить ядро ожидать одно или несколько событий, связанных с более ранней передачей данных. Поскольку события группы ожидания доступны только на стороне ядра, функция обратного вызова используется как функция в основном приложении. Докладчик приводит пример, где последняя инструкция представляет собой функцию ожидания групповых событий, которая гарантирует, что ядро ожидает связанных событий, прежде чем продолжить.

[MetaQuotes]

EECE.6540 Гетерогенные вычисления (Массачусетский университет Лоуэлла)

32. События OpenCL

В видео объясняются события OpenCL и их использование для мониторинга операций, уведомления хостов о выполненных задачах и синхронизации команд, а также приводятся примеры функций обратного вызова и событий синхронизации команд. В видео рассматриваются различия между командными событиями и пользовательскими событиями, как необходимо обновлять статус для пользовательских событий и как обновления позволяют событиям инициировать операцию чтения. Видео предостерегает от неправильного использования блокирующих флагов и подчеркивает, как CL Get Event Info API может предоставлять ценную информацию о статусе и типе команды, а также призывает к правильному использованию обратных вызовов при управлении событиями в программе OpenCL.

• 00:00:00 В этом разделе мы узнаем о событиях OpenCL, которые используются для мониторинга операций в среде OpenCL. События могут запускать уведомления для уведомления хостов о выполнении команды на устройстве и могут использоваться для синхронизации команд. Функции обратного вызова необходимы для передачи информации через события. Мы можем связать события с командами передачи данных, используя функцию обратного вызова. Обратный вызов события установки CL используется для связывания функции обратного вызова с конкретным событием. Функции обратного вызова должны иметь одинаковую сигнатуру, void C. Я перезвоню с именем функции, статусом события и данными. Мы можем использовать параметры для передачи данных по мере необходимости, а основная программа использует событие для связывания функции обратного вызова.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер объясняет код для событий OpenCL и как работают функции обратного вызова. Они описывают две функции обратного вызова, ядро и чтение, которые просматривают данные, чтобы проверить, есть ли какие-либо данные, не равные 5.0. Докладчик описывает, как основная программа инициализирует сообщение ядра и устанавливает функции обратного вызова, используя обратный вызов отправленного события CL. Они объясняют, как работают события синхронизации команд, как установить собственный порядок выполнения команд с помощью списков ожидания и как события команд связаны с командой, а пользовательские события связаны с основной программой. Наконец, спикер приводит пример того, как два события ядра запускаются при завершении двух задач incue.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер обсуждает использование событий в OpenCL и различия между командными событиями и пользовательскими событиями. Командные события соответствуют командам, выполняемым на устройствах, а пользовательские события генерируются хост-приложением. Пользовательские события можно создавать с помощью команды `CL create user event` с контекстом и возвращаемым кодом ошибки в качестве аргументов. Статус пользовательских событий необходимо обновить с помощью `CL set user event status` перед их использованием. Докладчик также приводит пример, когда операция чтения буфера и функция ядра не будут выполняться до тех пор, пока не произойдет пользовательское событие. Наконец, статус пользовательского события обновляется до «CL завершено» или «CR успешно», чтобы инициировать операцию чтения.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер объясняет, как события используются для синхронизации различных операций в программе OpenCL. Можно настроить события для уведомления о завершении определенной операции, что позволит начать последующие операции. Статус события можно запросить с помощью CL Get Event Info API, который может предоставить информацию о типе и статусе команды. Докладчик также предостерегает от установки флага блокировки в значение true, что может привести к зависанию основной программы в ожидании события, и объясняет, как правильное использование обратных вызовов может помочь управлять событиями в программе OpenCL.

[MetaQuotes]

EECE.6540 Гетерогенные вычисления (Массачусетский университет Лоуэлла)

33. Профилирование событий OpenCL

Видео охватывает профилирование событий OpenCL, объясняя, как измерить информацию о времени выполнения команды с помощью флага CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE и связывания события профиля с командой. Докладчик демонстрирует, как проводить эксперименты по профилированию, чтобы определить время, необходимое для передачи данных, операций с картами памяти и функций ядра. В видео представлены примеры кода и обсуждаются преимущества использования операций карты памяти для снижения накладных расходов на передачу данных. Кроме того, видео демонстрирует, как увеличение количества рабочих элементов может сократить время выполнения ядра.

• 00:00:00 В этом разделе докладчик обсуждает профилирование событий в OpenCL и то, как его можно использовать для измерения информации о времени выполнения команды. Чтобы включить профилирование, спикер устанавливает флаг CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE при создании очереди команд. Затем динамик связывает событие CI с командой, помещая событие в качестве последнего аргумента в API в очереди, и после того, как команда завершает свое выполнение, API CL_GET_EVENT_PROFILING_INFO используется для получения информации о времени выполнения команды. Приводятся примеры, например, как определить, сколько времени команда оставалась в очереди или сколько времени потребовалось для ее выполнения. Код OpenCL также предоставляется для иллюстрации использования этих API для профилирования событий.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер обсуждает, как провести эксперимент по профилированию, чтобы определить время, необходимое для передачи данных и операций с картой памяти. Используя профилирование событий, можно устранить колебания времени выполнения и точно рассчитать накопленное общее время для заданного количества итераций. Разделение данных может помочь сократить время выполнения, а профилирование событий можно использовать для профилирования CIO в функции ядра диапазона Q и определения времени выполнения отдельного рабочего элемента. Результаты эксперимента по профилированию демонстрируют, что использование операций карты памяти может снизить накладные расходы на передачу данных.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе докладчик обсуждает, как профилировать операцию карты памяти с помощью профилирования событий OpenCL. Они используют цикл for для повторения процесса несколько раз, чтобы получить среднее время выполнения. Они запускают ядро, используя CL в очереди, и упорядочивают ядро и связывают его с событием профиля. Они используют CL, чтобы получить даже профилирующую информацию, чтобы узнать время начала и окончания события, что дает информацию о времени, связанную с выполнением ядра. После того, как все итерации выполнены, они вычисляют среднее время выполнения. Они также показывают, что увеличение количества рабочих элементов сокращает время выполнения ядра.

[MetaQuotes]

EECE.6540 Гетерогенные вычисления (Массачусетский университет Лоуэлла)

34. Обзор сопоставления OpenCL с FPGA

В этом видеоролике представлен обзор сопоставления OpenCL с FPGA, в котором подчеркивается важность OpenCL как языка программирования для приложений на основе FPGA. OpenCL позволяет программировать сложные рабочие нагрузки на аппаратных ускорителях, таких как FPGA, графические процессоры и многоядерные процессоры, с использованием знакомых API-интерфейсов C/C++. Концепция сопоставления OpenCL с FPGA объясняется на примере модели программирования OpenCL с разделением кода на хост и ускоритель или сторону устройства. Также обсуждается использование потоков для разделения наборов данных и рабочих групп в OpenCL, при этом каждая группа совместно использует локальную память для эффективного выполнения параллельных вычислений на ПЛИС.

• 00:00:00 В этом разделе рассказчик объясняет важность OpenCL как языка программирования для приложений на базе FPGA. Он подчеркивает, что программистов стандартных процессоров больше, чем программистов FPGA, потому что разработка FPGA требует навыков логического проектирования и знания ресурсов FPGA. Однако с помощью OpenCL разработчики программного обеспечения могут писать оптимизированные и отлаженные программы в знакомой программной среде. OpenCL — это модель программирования программного обеспечения, которая позволяет программировать сложные рабочие нагрузки на аппаратных ускорителях, таких как ПЛИС, графические процессоры и многоядерные процессоры. Он использует знакомые API-интерфейсы C/C++ и является бесплатным и открытым. Одной из ключевых особенностей OpenCL является его модель выполнения, которая определяет, как можно вывести параллелизм в традиционных проектах. С помощью OpenCL пользователи могут разработать ядро, которое параллельно выполняет большое количество небольших задач для нескольких элементов данных, тем самым используя аппаратные ресурсы.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео объясняется концепция отображения OpenCL на FPGA. В качестве примера используется модель программирования OpenCL, где код делится на хост и ускоритель или сторону устройства. Хост-программа подготавливает устройства и команды, созданные ядрами, для отправки на эти устройства. На стороне устройства функция ядра определена в OpenCLC, и когда CL в Q и ядро аранжировки выполняются на хосте, оно запускает несколько экземпляров этой функции ядра как компьютерных единиц на устройстве. Ядра OpenCL — это функции, параллельные данным, которые определяют множество параллельных потоков выполнения. Ядра могут выполняться компьютерным устройством, которое может быть ЦП, графическим процессором или ПЛИС. В этом примере ядро выполняет мудрое суммирование для каждой пары элементов a и B, и это выполняется параллельно, поскольку между этими отдельными парами нет никакой зависимости.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе видео спикер обсуждает использование потоков при секционировании наборов данных и рабочих групп в OpenCL. Они объясняют, что потоки могут обращаться к различным частям исходного набора данных и группируются в рабочие группы, каждая из которых совместно использует локальную память. Потоки идентифицируются с помощью идентификаторов, включая локальные и глобальные идентификаторы, при этом глобальный идентификатор рассчитывается по формуле, включающей идентификатор группы и локальный размер. Эта система позволяет эффективно использовать ресурсы при выполнении параллельных вычислений на ПЛИС.

[MetaQuotes]

EECE.6540 Гетерогенные вычисления (Массачусетский университет Лоуэлла)

35. Типы памяти OpenCL и среда выполнения

Среда OpenCL имеет различные типы памяти на стороне устройства, включая частную память, локальную память, глобальную память и постоянную память, при этом память хоста также используется для вычислений. Отображение функций ядра в FPGA использует компилятор OpenCL, который генерирует язык описания высокого уровня, скомпилированный с типичной средой разработки HDL. Полный проект FPGA, включая ускорители, функции ядра, путь данных и структуры памяти, создается автономным компилятором под названием OC. Пакеты поддержки платы поддерживают связь PCIe и контроллеры памяти для взаимодействия с компонентами микросхемы в среде выполнения как на стороне хоста, так и на стороне устройства. Это позволяет выполнять функции ядра и взаимодействовать с другими ресурсами и компонентами памяти.

• 00:00:00 В этом разделе объясняется, что среда OpenCL имеет различные типы компонентов памяти на стороне устройства. Эти типы памяти включают частную память для каждого рабочего элемента, локальную память, которая может совместно использоваться несколькими рабочими элементами в рабочей группе, глобальную память, совместно используемую всеми рабочими элементами и рабочими группами, и постоянную память, используемую для хранения констант. Память хоста также используется для вычислений на хосте, и устройство использует определенные межсоединения, такие как PCIe QPI или AXI, для связи и обмена данными. Процесс отображения функций ядра в FPGA использует компилятор OpenCL, который генерирует язык описания высокого уровня, который может быть VHDL или Verilog. Эта реализация скомпилирована с типичной средой разработки HDL, такой как четверти, для генерации битового потока программирования FPGA.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер обсуждает компоненты среды выполнения для OpenCL, которая включает в себя драйвер ОС, низкоуровневое описание оборудования и библиотеку реализации OpenCL API. Все приложение будет выполняться на процессоре, а для устройств FPGA существует автономный компилятор под названием OC, который создает полный проект FPGA, включая ускорители, функции ядра, путь данных и структуры памяти, используемые ядрами. Пакеты поддержки платы поставляются со средой SDK, которая поддерживает связь PCIe и контроллеры памяти для взаимодействия с компонентами микросхемы. Среда выполнения как на стороне хоста, так и на стороне устройства позволяет выполнять функции ядра и взаимодействовать с другими ресурсами и компонентами памяти.