OpenCL в трейдинге - страница 9

[MetaQuotes]

EECE.6540 Гетерогенные вычисления (Массачусетский университет Лоуэлла)

46. Основные концепции FPGA

В этом видеоролике рассматриваются основные концепции программируемых вентильных матриц (ПЛИС). В отличие от ЦП, ПЛИС можно запрограммировать для соответствия конкретным аппаратным ресурсам, что означает широкие возможности настройки. В видео обсуждается важность задержки в схемотехнике и то, как ее можно сбалансировать с максимизацией f max. В нем представлена концепция проектирования конвейера для увеличения частоты, с которой могут выполняться вычисления, а также обсуждаются пути данных и пути управления в цепи. Наконец, в видео обсуждается занятость схемы в FPGA и то, как уменьшение количества пузырьков и увеличение занятости может увеличить f max.

• 00:00:00 В этом разделе мы узнаем об основных концепциях программируемых вентильных матриц (FPGA) и их отличиях от других процессорных архитектур. В отличие от ЦП, ПЛИС не имеют фиксированного пути данных и могут быть запрограммированы для соответствия конкретным аппаратным ресурсам для размещения различного количества регистров, вычислительной логики и их соединений, что делает их легко настраиваемыми. ПЛИС содержат различные компоненты, такие как адаптивная логика, блоки ОЗУ, блоки DSP и программируемые переключатели маршрутизации, которые можно подключать для реализации различных конструкций. Кроме того, максимальная рабочая частота FPGA определяется физической задержкой распространения комбинационной логики, которая влияет на задержку схемы и скорость работы.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе объясняется концепция задержки и ее важность в проектировании схем. Задержка — это время, необходимое цепи для выполнения одной или нескольких операций, и ее можно измерить во времени или тактовых циклах. Обычно целью является снижение задержки, но она должна быть тщательно сбалансирована с максимизацией f max. Приведен пример конструкции, оптимизированной для задержки, и конструкции, оптимизированной для f max за счет использования конвейера. Подчеркивается важность конвейерных регистров для разбиения длинных критических путей и повышения скорости.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе видео объясняется концепция проектирования конвейера и то, как он увеличивает частоту, с которой могут выполняться вычисления. Используя конвейерный регистр, задержку можно сократить, что позволяет повысить тактовую частоту и увеличить пропускную способность. Затем видео представляет идею пути данных и пути управления в схеме, где путь данных — это цепочка регистров и комбинационная логика, которая выполняет вычисления, а путь управления — это все остальное за пределами пути данных, которое управляет работой схемы. . К пути управления добавляются различные логические схемы для квитирования управления потоком, управления циклом и управления ветвями, среди прочего, а занятость используется для определения коэффициента инициализации пути данных в цепи.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер объясняет концепцию занятости схемы в ПЛИС. Схема имеет несколько регистров, один из которых является действительным регистром, который определяет, являются ли входные данные действительными или нет. Цель состоит в том, чтобы уменьшить количество пузырьков в контуре, чтобы увеличить заполняемость за счет сведения к минимуму пузырьков во всем контуре. Каждый цикл подсчитывается, чтобы увидеть, как используются ресурсы, а незанятые части в цепи называются пузырьками. Уменьшая количество пузырьков и увеличивая заполняемость, можно увеличить f max.

[MetaQuotes]

EECE.6540 Гетерогенные вычисления (Массачусетский университет Лоуэлла)

47. Анализ проекта (I): анализ ранних изображений FPGA

Этот раздел видео посвящен процессу анализа ранних изображений FPGA для проекта DPC++. Докладчик объясняет необходимые шаги, такие как компиляция программы, создание бинарного файла FPGA и выполнение профилирования. Видео включает в себя демонстрацию того, как создавать отчеты и интерпретировать различные информационные панели, представленные в отчетах. Докладчик также анализирует ранние изображения FPGA модуля b2 и обсуждает различные логические блоки, циклы, загрузочную единицу и коэффициент развертывания. Они также обсуждают, как дизайн функции ядра может значительно повлиять на внутреннюю структуру FPGA, и приводят примеры того, как можно развернуть внутренний и внешний циклы для увеличения пропускной способности. Примеры иллюстрируют гибкость программирования на языке высокого уровня при воздействии на аппаратные ресурсы ПЛИС.

• 00:00:00 В этом разделе видео спикер обсуждает процесс анализа дизайна DPC++, уделяя особое внимание анализу ранних изображений FPGA. Это включает в себя несколько шагов, таких как компиляция программы в эмулятор FPGA для обеспечения функциональной корректности, создание бинарного файла FPGA, выполнение его на карте функций и выполнение профилирования для определения производительности во время выполнения. Второй этап включает в себя создание отчетов и поиск узких мест перед пересмотром дизайна, если это необходимо. Видео включает демонстрацию того, как создавать отчеты и анализировать их в браузере, а также объясняет, как интерпретировать различные информационные панели и сводки, представленные в отчетах.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер дает обзор инструмента анализа дизайна и его возможностей. Они объясняют, как панель использования ресурсов отображает информацию о ресурсах, которые будут использоваться проектом, и как панель средств просмотра системы позволяет пользователям просматривать различные компоненты проекта, такие как компоненты памяти и конвейеры. Средство просмотра графиков на панели системных средств просмотра показывает список компонентов, используемых в проекте, и то, как они взаимосвязаны. Докладчик также демонстрирует, как пользователи могут масштабировать отдельные модули, чтобы просмотреть соответствующие им сегменты в исходном коде.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер анализирует ранние изображения FPGA модуля b2 и обсуждает различные логические блоки и циклы, составляющие конструкцию. Они также объясняют использование единицы загрузки для загрузки данных из компонента памяти и фактора развертывания для повышения эффективности циклических операций. Докладчик также сравнивает проекты с 4 параллельными и однозадачными задачами и рекомендует использовать одну задачу для проектов FPGA для оптимизации доступа к памяти.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер обсуждает, как дизайн функции ядра может существенно повлиять на внутренний дизайн FPGA. Докладчик приводит примеры того, как можно развернуть внутренний и внешний циклы, чтобы использовать аппаратные ресурсы ПЛИС, тем самым увеличивая пропускную способность. Примеры иллюстрируют гибкость программирования на языке высокого уровня при воздействии на аппаратные ресурсы ПЛИС.

[MetaQuotes]

EECE.6540 Гетерогенные вычисления (Массачусетский университет Лоуэлла)

48. Анализ проекта DPC++ FPGA (II): профилирование во время выполнения

В этом видео ведущий обсуждает процесс анализа производительности программы во время выполнения с помощью инструментов, которые собирают данные о производительности путем добавления регистров инструментов профилирования в битовые потоки FPGA. Они демонстрируют, как компилировать для профилирования и интерпретировать результаты коллективного профилирования с помощью динамического профилировщика Intel FPGA с добавленными пользователем счетчиками производительности. Они показывают, как профилировщик V2 отображает функции ядра и исполняемые файлы, используемые для анализа результатов профилирования во время выполнения, и как выявлять узкие места в разделах и оптимизировать их. Используемый пример — это ядро модификации матрицы, которое имело много обращений к глобальной памяти, которое было оптимизировано за счет использования локальной памяти для уменьшения связи с глобальной памятью и повышения эффективности проектирования.

• 00:00:00 В этом разделе ведущий обсуждает анализ производительности программы во время выполнения. Они объясняют, как использовать инструменты для сбора данных о производительности путем добавления регистров инструментов профилирования в битовые потоки FPGA. Динамический профилировщик Intel FPGA используется с добавленными пользователем счетчиками производительности для сбора данных о производительности ядра. Данные о производительности сохраняются в файле с именем profile.mall в конце выполнения, и создается файл json, позволяющий профилировщику Intel v2 читать файлы. Оба файла необходимы при загрузке папки результатов в набор инструментов Intel Retune. Импорт данных из каталога важен при загрузке данных в v2.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе докладчики демонстрируют, как компилировать для профилирования и интерпретировать результаты коллективного профилирования. Они показывают, как профилировщик версии 2 отображает функции ядра и исполняемые файлы, используемые для анализа результатов профилирования во время выполнения. На панели отображаются функции работы с памятью и циклические операции, их время, процент простоя, занятость, время простоя, процент активности, объем передаваемых данных и средняя пропускная способность. В нижней части панели более подробно показано использование FPGA и другие метрики для глобальной занятости пропускной способности памяти. Показывая подробную статистику, разработчики могут понять отдельные ядра и их функции, что поможет им оптимизировать и улучшить свои проекты.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе видео спикер рассуждает о том, как выявить узкие места партиций и оптимизировать их. В качестве примера используется ядро модификации матрицы, которое имеет много обращений к глобальной памяти, в результате чего передается 15,57 ГБ данных. Конструкция ядра связана с памятью, и решение состоит в том, чтобы оптимизировать доступ к памяти, используя локальную память, чтобы уменьшить связь с глобальной памятью и повысить эффективность проектирования. Эта оптимизация будет обсуждаться в следующей лекции.

[MetaQuotes]

EECE.6540 Гетерогенные вычисления (Массачусетский университет Лоуэлла)

49. Примеры OpenCL (I)

Видео YouTube «Примеры OpenCL (I)» описывает реализацию умножения матриц с использованием вложенных циклов в программировании на C и его реализацию в виде ядра OpenCL. Лектор объясняет, как использовать два уровня вложенных циклов для вычисления скалярного произведения результирующего элемента в матрице и как каждый выходной элемент матрицы C обрабатывается как отдельный рабочий элемент в OpenCL. В видео также рассматриваются шаги, необходимые для подготовки ядра OpenCL к выполнению и извлечения полученной матрицы с устройства на хост, а также установка размеров рабочей группы и выполнение ядра с измененными аргументами ядра. Дополнительно предоставляется пример кода для умножения матриц, а спикер демонстрирует процесс получения идентификаторов устройств и платформ в Mac OS и создания программного объекта на разных платформах. Наконец, видео объясняет управление буфером, отслеживая ресурсы, выделенные на стороне хоста, и используемые ресурсы OpenCL, а также предоставляет простой пример ядра умножения.

В этом видео рассматриваются различные примеры использования OpenCL, включая умножение матриц, поворот изображения и фильтрацию изображения. Для поворота изображения спикер объясняет, как решить проблему, используя входную декомпозицию, и демонстрирует функцию ядра, используемую для определения исходного и нового местоположения каждого пикселя. Что касается фильтрации изображений, докладчик обсуждает концепцию создания объектов изображения на стороне устройства и использование сэмплера OpenCL для определения способа доступа к изображению. Они также представляют пример реализации функции свертки изображений с двумя вложенными циклами for. Видео завершается демонстрацией использования OpenCL для применения фильтра свертки к изображению и проверки результатов.

• 00:00:00 В этом разделе лектор представляет умножение матриц, классический пример вычислений, и объясняет, как его можно реализовать с помощью вложенных циклов в программировании на C. Они также объясняют вычисление скалярного произведения результирующего элемента в матрице, который является произведением строки из матрицы A и столбца из матрицы B. В лекции объясняется, что два уровня вложенных циклов могут выполняться независимо и могут быть выполнены случайным образом.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе обсуждается концепция рабочего элемента и то, как его можно применить для реализации умножения матриц в ядре OpenCL. Каждый выходной элемент матрицы C рассматривается как отдельный рабочий элемент, и с помощью элементов обработки FPGA или GPU двумерный диапазон рабочих элементов может быть сопоставлен с другими циклами for в аппаратной реализации. Для реализации умножения матриц определена функция ядра с именем «простое умножение» со списком аргументов, для которой требуются все необходимые входные матрицы и их размерности. Тело функции ядра использует глобальные идентификаторы для вычисления двумерной позиции рабочего элемента и инициализирует сумму для вычисления результирующего элемента матрицы C.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер объясняет функцию ядра для умножения матриц с использованием среды программирования OpenCL. Функция ядра использует операцию скалярного произведения и цикл for для перебора элементов вектора-строки из a и вектора-столбца из B. Индексы для двумерной входной матрицы вычисляются с использованием номеров строк и номеров столбцов, чтобы найти правый элемент в векторе-строке и векторе-столбце. После вычисления скалярного произведения результирующий элемент присваивается соответствующему элементу в C. Также обсуждается среда для вычислений, которая зависит от платформы и включает в себя понимание доступных ресурсов и важных параметров на платформе.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе докладчик описывает шаги, необходимые для подготовки ядра OpenCL к работе, начиная с создания контекста и очереди команд для создания экземпляров ядра. Затем входные данные подготавливаются путем выделения буферов на стороне хоста, копирования данных из памяти хоста в память устройства и диспетчеризации ядра. Затем программа ожидает завершения работы ядра, чтобы собрать результаты, прочитав память устройства. Приложение openCL имеет два уровня: уровень платформы и уровень выполнения, а программа ядра должна быть скомпилирована в двоичный файл, который может выполняться на устройстве-ускорителе, будь то FPGA или GPU. Эти шаги различаются в зависимости от устройства, и компиляция для двоичного файла PG может занять несколько часов, в то время как компиляция GPU часто выполняется быстро.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе видео обсуждается, как настроить среду для программирования OpenCL. Первый шаг включает в себя получение идентификатора платформы, который выполняется с помощью функции CL get platform IDs, которая возвращает количество платформ, доступных в системе. Далее в видео объясняется, как получить конкретное устройство на платформе в зависимости от предпочтений пользователя и как создать контекст OpenCL, который представляет собой вложение всех ресурсов, таких как очереди команд и буферы. В учебнике рекомендуется проверять возвращаемое значение, чтобы убедиться в успешности операции.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе видео объясняется, как создавать и перемещать данные из входных матриц B и C и выходной матрицы C путем объявления буферов и использования функций OpenCL API. Они предполагают, что матрицы A, B и C уже объявлены как массивы с плавающей запятой и хранят данные в линейном адресном пространстве в физической памяти. Видео демонстрирует, как использовать функцию создания буфера CL для объявления буферов для матриц A и B, а также функцию буфера CL Inc для копирования исходных данных из матриц A и B в созданные буферы, которые находятся на устройстве. Следующим шагом является выделение места под матрицу C, которая объявлена буфером только для записи в память CL, так как устройство записывает в нее результаты вычислений.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе YouTube-видео «Примеры OpenCL (I)» спикер объясняет процесс получения результатов с устройства и копирования полученной матрицы из буфера C на хост. Показано определение API C с объяснением пяти аргументов для создания буфера, включая контекст, флаги, размер, указатель хоста и возвращаемое значение. Затем спикер объясняет третий важный шаг в программе OpenCL, который представляет собой компиляцию ядра с использованием простого процесса компиляции для устройств FPGA. Этот процесс включает в себя создание и сборку программы, а также выбор правильной функции ядра из исходного кода. Наконец, выступающий обсуждает, как инициализировать аргументы ядра перед запуском программы ядра, используя CL set аргумент ядра OpenCL API.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе спикер обсуждает процесс инициализации аргументов ядра, установки размеров рабочей группы, выполнения ядра и получения результатов в программе OpenCL. Пользователь должен использовать API «CL create kernel» и указать размер и значение аргумента ядра, используя указатель на фактическое значение. Докладчик подчеркивает важность точного задания индексов аргументов и их модификации для каждой строки при копировании и вставке. Размеры локальной и глобальной рабочей группы должны быть установлены для количества рабочих элементов и рабочих групп. Наконец, объединенный буфер CL используется для чтения выходного буфера в памяти хоста, указывая требования синхронизации для правильного выполнения.
  
  
• 00:40:00 В этом разделе спикер представляет пример умножения матриц с использованием OpenCL. Исходный код примера умножения матриц состоит из нескольких файлов, включая программу на стороне хоста, программу ядра и make-файл, помогающий скомпилировать проект. Программа на стороне хоста написана на C и включает в себя стандартные библиотеки и специальные заголовочные файлы для платформы OpenCL. Пример включает в себя входные матрицы и объявления для переменных, включая количество платформ и устройств, контекст, программу OpenCL и ядро OpenCL. Спикер также объясняет, как компилировать исходный код ядра и описывает размеры входных матриц и результирующей выходной матрицы.
  
  
• 00:45:00 В этом разделе видео докладчик демонстрирует, как получить идентификаторы устройств и платформ для OpenCL в Mac OS. Вызывая различные функции OpenCL, такие как получение идентификатора платформы и создание очередей команд, динамик создает контекст OpenCL и компилирует программу. Они также объясняют, что показанный код поддерживает как Mac OS, так и OpenCL SDK, и сообщит об ошибке, если он будет запущен на другой платформе.
  
  
• 00:50:00 В этом разделе видео демонстрирует, как создать программный объект с помощью OpenCL на разных платформах. В Mac OS программный объект создается из файла исходного кода ядра, а в Altera FPGA OpenCL SDK он создается из двоичного файла, сгенерированного путем компиляции. После создания программного объекта можно построить программу ядра и выбрать из этого программного объекта конкретную функцию ядра. К концу этого раздела необходимые объекты и функции готовы для следующего раздела программы.
  
  
• 00:55:00 В этом разделе видео обсуждается процесс управления буфером, в том числе выделение буфера для хранения результатов матрицы и использование CL create buffer для создания буферов на стороне устройства. В видео также подчеркивается важность проверки возвращаемого значения CL в Q и полковника диапазона для обеспечения успешного выполнения, особенно при использовании FPGA. Кроме того, в видео объясняется процесс проверки результатов путем распечатки ресурсов, выделенных на стороне хоста, и используемых ресурсов OpenCL, а также приводится простой пример ядра умножения, в котором семь аргументов используются для выполнения операции скалярного произведения посредством итераций.
  
  
• 01:00:00 В этом разделе видео спикер объясняет два примера использования OpenCL. Первый — умножение матриц. Программа обрабатывает две матрицы и перемножает их соответствующие элементы, чтобы сохранить результат в третьей матрице. Второй пример — поворот изображения, когда программа поворачивает пиксели изображения на основе определенных формул. Эти формулы учитывают исходные и новые координаты каждого пикселя и угол поворота.
  
  
• 01:05:00 В этом разделе спикер обсуждает, как разбить задачу поворота изображения на более мелкие с помощью декомпозиции входных данных. Они объясняют, что информация о пикселях изображения будет скопирована в новое место посредством независимых вычислений размеров x и y. Рабочие группы назначаются для вычисления нового местоположения каждого пикселя с использованием его глобального идентификатора. Докладчик также подробно описывает, как определить группы и измерения рабочих элементов, а также функции ядра, необходимые для выполнения этой операции. Цель состоит в том, чтобы создать более эффективный и масштабируемый метод для расчета поворота изображения.
  
  
• 01:10:00 В этом разделе ведущий видео объясняет, как использовать OpenCL для поворота изображения. Функция ядра используется для определения исходного местоположения пикселя, вычисления нового местоположения пикселя с использованием параметров вращения, проверки границ, чтобы убедиться, что новые координаты не выходят за пределы исходного размера изображения, и копирования информации о пикселях из исходного местоположения. на новое место. Код также включает привязки C++ для API OpenCL и шаги для запроса платформ, получения устройств и объявления буферов для перемещения данных из памяти хоста в буфер устройства. Буфер только для чтения также создается для обеспечения безопасности исходных данных.
  
  
• 01:15:00 В этом разделе спикер объясняет шаги, необходимые для выполнения поворота изображения с помощью OpenCL. Во-первых, исходное изображение должно быть скопировано в буфер изображения. Затем ядро компилируется и выполняется путем инициализации целевого буфера и установки правильных аргументов ядра, включая размеры исходного изображения и параметры поворота. Ядро выполняется с размером глобальной рабочей группы и размером локальной рабочей группы. Наконец, результат считывается обратно на хост с использованием буфера чтения in Q. Докладчик также демонстрирует пример исходного кода для поворота изображения, который включает заголовочные файлы, служебные функции, идентификаторы платформы и устройства, очереди команд, объекты программы и ядра, а также буферы ввода/вывода для исходного и повернутого изображения.
  
  
• 01:20:00 В этом разделе видео рассказывается о процессе поворота изображения с помощью OpenCL. Хост считывает изображение в формате BMP и преобразует его в массив чисел с плавающей запятой, хранящийся во входном буфере изображения. Выходной буфер на хосте создается и инициализируется случайными числами. Платформа запрашивается, чтобы найти устройства на платформе и создать контекст и очередь команд. Создаются объекты программы и ядра, а также буферы на стороне устройства для хранения исходного и повернутого изображения. Исходное изображение копируется в буфер на стороне устройства, и устанавливаются аргументы ядра. Ядро выполняется путем создания его экземпляра с глобальными и локальными размерами рабочей группы. Возвращаемое значение проверяется, чтобы убедиться, что ядро работает успешно.
  
  
• 01:25:00 В этом разделе спикер дает обзор поворота изображения с помощью OpenCL. После завершения работы ядра выходные данные считываются обратно на хост с помощью указателя на глобальную память на стороне устройства, а для хранения изображения предоставляется хост-буфер. В этом процессе участвует форматирование BMP, а для создания нового файла BMP, отображающего результат, используется служебная функция записи BMP float. Подробно описана функция ядра, где указатели буфера назначения и источника передаются вместе с размерами изображения и параметрами поворота. Используется формула для вычисления новых координат каждого пикселя, и применяется проверка границ перед копированием информации о пикселях из исходного местоположения в новое местоположение. Процесс демонстрируется на примере поворота изображения кота на 45 градусов.
  
  
• 01:30:00 В этом разделе спикер объясняет концепцию фильтрации изображений с помощью OpenCL. Он описывает процесс использования фильтра 3x3 для умножения и суммирования значений соседних пикселей для получения нового отфильтрованного значения пикселя. Он также подчеркивает необходимость быть осторожным при работе с пикселями вблизи границы, у которых меньше соседних пикселей для применения фильтра. Затем докладчик демонстрирует различные типы фильтров изображений, которые можно применять к исходному изображению с помощью OpenCL. Затем он представляет пример реализации функции свертки изображения с двумя вложенными циклами for, которые проходят через каждый пиксель изображения, и третьим циклом, который проходит через элементы в фильтре.
  
  
• 01:35:00 В этом разделе спикер рассказывает о структуре данных изображения в OpenGL, которая является непрозрачным типом, который поддерживается как многомерная структура и используется для типов данных изображения. В отличие от целочисленных типов или типов указателей, изображения нельзя просматривать напрямую через точки на устройстве, а их значения в пикселях можно указывать как значения с плавающей запятой или целые числа. Создание объектов изображения на стороне устройства позволяет вычислительным модулям OpenCL считывать и записывать новые пиксели в объекты изображения, и это полезно для длинных оптимизированных последовательностей инструкций, специфичных для обработки данных изображения или графических процессоров. Докладчик также объясняет, как создать буфер исходного изображения, объект выходного изображения и фильтр путем копирования изображения и данных фильтра на устройство с помощью таких API, как CL Write Image и CL Create Buffer.
  
  
• 01:40:00 В этом разделе ведущий знакомит с концепцией сэмплера OpenCL, который представляет собой объект, используемый для описания того, как получить доступ к изображению. Сэмплер создается с помощью функции API, которая принимает контекст в качестве аргумента и определяет, будут ли координаты нормализованы или нет. Также определен режим адресации, который определяет, как обрабатываются координаты изображения, когда они выходят за пределы допустимого диапазона. Режим фильтрации указывает фильтр, который необходимо применить, когда координаты попадают между пикселями. Также представлена функция ядра под названием convolution, которая принимает входные и выходные объекты 2D-изображения, постоянный фильтр с плавающей запятой для хранения значений фильтра и объект сэмплера. Функция ядра считывает элементы данных из объекта изображения и возвращает вектор из четырех чисел с плавающей запятой для выполнения арифметических операций с данными изображения.
  
  
• 01:45:00 В этом разделе спикер объясняет, как выполнять операции над векторами с плавающей запятой, используя четырехэлементный вектор с плавающей запятой. Они проходят через процесс инициализации индекса фильтра, объявления переменных для двухэлементных координат, перебора строк фильтра и вычисления координат в двух измерениях. Пиксель считывается из объекта изображения с помощью функции F чтения изображения и умножается на значение пикселя фильтра, при этом обновленное значение сохраняется в выходном изображении. Наконец, изображение считывается обратно с помощью функции чтения изображения чернилами CL.
  
  
• 01:50:00 В этом разделе обсуждается код OpenCL Examples (I), который предоставляет фильтры для использования при обработке изображений. Программа назначает различные размеры и значения для каждого типа фильтра и использует вспомогательные функции для инициализации значений фильтра и чтения данных изображения BMP из файла. Обнаружение платформы и устройства выполняется перед созданием входных и выходных изображений, а также буфера фильтра. После инициализации сэмплер настраивает, как будут обрабатываться пиксели, выпадающие за границу, перед выполнением ядра с соответствующими параметрами фильтра. Глобальный размер устанавливается равным количеству столбцов и строк в изображении.
  
  
• 01:55:00 В этом разделе спикер демонстрирует пример использования OpenCL для выполнения фильтра свертки на изображении. Процесс включает в себя настройку ядра, которое обрабатывает все изображение и использует локальный размер 8 на 8 рабочих элементов в группе в одном измерении данных. Выходное изображение сохраняется на стороне устройства и может быть считано обратно на хост с помощью CL read image. Затем результаты сравниваются с отфильтрованным эталонным изображением, созданным путем применения фильтра на стороне хоста. Два изображения визуально идентичны, что подтверждает результаты. Наконец, ресурсы как на стороне хоста, так и на стороне устройства освобождаются.

[MetaQuotes]

Сравнение SYCL, OpenCL, CUDA и OpenMP для массивно-параллельной классификации опорных векторов ( WOCL/SYCLcon 2022 )

Сравнение SYCL, OpenCL, CUDA и OpenMP для массовой параллельной классификации опорных векторов

В видео сравнивается производительность SYCL, OpenCL, CUDA и OpenMP на разных аппаратных платформах для классификации машин с массивными параллельными опорными векторами. Докладчик объясняет распараллеливание умножения матрицы на вектор с помощью реализации под названием Parallel Fibonacci, которая поддерживает выполнение с несколькими графическими процессорами, но только бинарную классификацию и плотные вычисления. Аппаратное обеспечение, используемое для тестирования, включает графические процессоры Nvidia A100 и RTX 380, графический процессор AMD Radeon Pro 7 и процессор Intel Core E9-10-09020X. Результаты показывают, что CUDA является самым быстрым сервером для графических процессоров Nvidia, а OpenCL — самым быстрым сервером для процессоров. SYCL удобен для пользователя, а Hipsicle быстрее, чем DPC++ и OpenCL, для более дешевого использования. Кроме того, спикер обсуждает будущую работу, такую как исследование производительности FPGA, добавление поддержки распределенных систем через MPI и использование вычислений смешанной точности и специального оборудования для машинного обучения, такого как тензорные ядра NVIDIA.

• 00:00:00 В этом разделе видео спикер представляет сравнение различных языков параллельного программирования, включая SYCL, OpenCL, CUDA и OpenMP, с акцентом на их использование для классификации метода опорных векторов с массовым параллелизмом (SVM) на мультивендорное оборудование. Докладчик представляет машину опорных векторов и описывает ее использование в контролируемом машинном обучении для бинарной классификации. Однако у традиционных машин опорных векторов есть проблема, заключающаяся в том, что они решают задачу выпуклого квадратичного программирования последовательным образом. Для решения этой задачи спикер использует формулировку машины опорных векторов наименьших квадратов, которая сводит задачу к решению системы линейных уравнений. Спикер также обсуждает детали реализации своей библиотеки, которая называется Parallel Fibonacci.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер объясняет виртуальную машину PLSS, написанную на современном C++. Используя один параметр шаблона, можно переключаться между типами с плавающей запятой одинарной и двойной точности. Докладчик также говорит о распараллеливании умножения матрицы на вектор в алгоритме компьютерной графики, так как это наиболее вычислительно объемная часть алгоритма. Они реализовали четыре разных бэкенда (OpenMP, CUDA, OpenCL, Signal) и поддерживали выполнение с несколькими графическими процессорами. Однако в настоящее время поддерживаются только бинарная классификация и плотные вычисления, и они не поддерживают многоклассовую классификацию из коробки. Кроме того, серверная часть OpenMP сильно отличается от других реализаций, а для серверных частей GPU (CUDA, OpenCL и SYCL) они реализовали один CG и используют его для всех трех серверных частей, чтобы уменьшить дублирование кода и потенциальные ошибки.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе видео объясняется используемое оборудование и методология тестов. Основное внимание уделяется четырем различным платформам, а именно графическим процессорам Nvidia A100 и RTX 380, графическому процессору AMD Radeon Pro 7 и процессору Intel Core E9-10-09020X, и обсуждаются результаты для них. Было изучено масштабирование N-точек для графических процессоров Nvidia A100 и RTX 380, а также масштабирование точек данных и функций для графического процессора AMD Radeon Pro 7, и было обнаружено, что время выполнения увеличивается аналогичным образом с увеличением количества точек данных на обоих процессорах NVIDIA. графические процессоры. Среди них Cuda оказалась самой быстрой серверной частью, за которой следует OpenCL, а модель крыши, созданная с помощью вычислений N-сайтов, показала, что формулировки иерархического ядра, как правило, более привязаны к памяти, чем их аналоги из диапазона ND. В целом время работы у AMD больше, чем у NVIDIA.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе видео обсуждается сравнение производительности SYCL, OpenCL, CUDA и OpenMP на разных аппаратных платформах. Графические процессоры Nvidia не показали увеличения времени выполнения, а самой быстрой серверной частью был OpenCL. Однако производительность графического процессора AMD оказалась хуже, чем ожидалось, возможно, из-за того, что размеры блоков не были точно настроены. Процессор Intel Core E9 имел такое же поведение, как и графические процессоры Nvidia, причем OpenCL был самым быстрым сервером. DPC++ был самым быстрым, за исключением небольших наборов данных, где OpenMP был быстрее. Иерархическая формулировка ядра DPC++ работала медленнее, чем ее инди-аналог на всех аппаратных платформах, что указывает на возможность оптимизации. Наконец, накладные расходы на компиляцию читов OpenCL были самыми быстрыми на графических процессорах Nvidia и самыми медленными на графическом процессоре Intel Iris Xe Max, но благодаря встроенному кэшированию накладные расходы могут быть уменьшены при последующих выполнениях.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе стенограммы ведущий обсуждает результаты своего тестирования на различных языках параллельного программирования и фреймворках для аппаратного обеспечения разных производителей, таких как NVIDIA, AMD и Intel. Они отмечают, что если вам нужно ориентироваться только на графические процессоры NVIDIA, CUDA по-прежнему является лучшим вариантом, поскольку в их тестах он показал самую высокую производительность. Для ориентирования только на ЦП OpenMP является хорошим началом, хотя в их тестах он не показал наилучшей производительности. Если вам нужно ориентироваться на оборудование другого поставщика, рекомендуется использовать OpenCL или SYCL, хотя SYCL предпочтительнее, если вы реализуете новый алгоритм с нуля, поскольку он более удобен для пользователя. Hipsicle — лучший вариант для дешевого использования и быстрее, чем DPC++ и OpenCL на графических процессорах, и они планируют оптимизировать свою серверную часть OpenMP и исследовать другие реализации сигналов, такие как ComputeCPP, в будущем.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе спикер завершает видео обсуждением будущей работы и улучшений их реализации классификации опорных векторов с использованием различных сред параллельных вычислений. Они планируют исследовать производительность на различном оборудовании, таком как FPGA, добавить поддержку распределенных систем через MPI и изучить влияние использования вычислений со смешанной точностью и специального оборудования для машинного обучения, такого как тензорные ядра NVIDIA. Они считают, что эти улучшения повысят скорость и эффективность их реализации на больших наборах данных.

[MetaQuotes]

Достижение еще более богатого C++ в ядрах OpenCL с использованием libclcxx ( WOCL/SYCLcon 2022 )

Достижение еще более богатого C++ в ядрах OpenCL с использованием libclcxx

В видео обсуждается использование libclcxx для интеграции библиотек C++ в разработку ядра с открытым исходным кодом. В проект интегрированы признаки типов, необходимая библиотека для метапрограммирования на C++, с целью предоставить разработчикам больше функциональных возможностей C++. Видео демонстрирует, как библиотека свойств типов может оптимизировать производительность ядер OpenCL благодаря своей способности манипулировать адресным пространством и векторными типами. Видео побуждает разработчиков экспериментировать с библиотекой и способствовать сокращению циклов разработки при обеспечении максимальной совместимости с C++. Библиотека предоставляет кислородную документацию в стиле, аналогичном справочным страницам C++, что упрощает для разработчиков навигацию по новым функциям.

• 00:00:00 В этом разделе Анастасия Стулова обсуждает использование lipclcxx для обеспечения использования библиотек C++ при разработке ядра с открытым исходным кодом. Хотя C++ для языка ядра OpenCL имеет возможности C++, в нем отсутствует библиотечная поддержка, поэтому важно устранить представленное ограничение. В результате был создан проект jump clcxx, объединяющий lipcxcxx, с целью предоставить больше возможностей C++ разработчикам ядра с открытым исходным кодом. Кроме того, Тулва утверждает, что typetraits является важной библиотекой для облегчения полного метапрограммирования на C ++, и расширяет пространство имен std, чтобы обеспечить специализацию для существующих признаков, добавляя, среди прочего, новые свойства для векторного типа с открытой ячейкой. Новая библиотека предоставляет кислородную документацию в стиле, аналогичном справочным страницам C++, что упрощает разработчикам навигацию по новым функциям.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео обсуждается, как использование библиотеки признаков типов может повысить производительность ядер OpenCL, особенно в отношении адресного пространства и обмена векторами. В видео представлены примеры, демонстрирующие, как можно использовать библиотеку для создания функции-шаблона для различных типов указателей и как удаление адресного пространства из типа может решить проблемы в среде OpenCL. Кроме того, в видео показано, как включение сделок по размеру вектора может сделать вычисления более эффективными, и показано, как реализация алгоритмов сокращения может быть адаптирована для типов векторов. В целом, использование обменов типами в ядрах OpenCL может привести к еще более богатому программированию на C++.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер объясняет, как определить функцию добавления аварийных сигналов в ядрах OpenCL, используя размер вектора в качестве условия. Они поясняют, что для разных размеров векторов выбирается другая реализация, и если переданный тип не является векторным типом, будет возвращен один элемент из буфера. Докладчик также предлагает разработчикам поэкспериментировать, внести свой вклад и добиться максимальной совместимости с C++, чтобы сократить циклы разработки. Они запрашивают отзывы об отсутствующих функциях или ошибках и предлагают присоединиться к обсуждению существующей проблемы на странице проекта.

[MetaQuotes]

SYCL за пределами OpenCL: архитектура, текущее состояние и будущее направление hipSYCL ( IWOCL/SYCLcon 2020 )

SYCL за пределами OpenCL: архитектура, текущее состояние и будущее направление hipSYCL

Проект hipSYCL — это реализация SYCL с открытым исходным кодом, предназначенная для графических процессоров с помощью модели программирования HIP вместо OpenCL. Он состоит из компонента компилятора, серповидного интерфейса и безопасной среды выполнения. Безопасный компилятор идентифицирует ядра, обрабатывает выделение локальной памяти и реализует сигнальный механизм. Функция диспетчеризации создает определенные элементы на основе предоставленных пользователем ядер, а оптимизированные функции можно определить с помощью rock prim. Будущее направление состоит в том, чтобы разрешить несколько серверных частей и снять ограничения на статическую модель компиляции. Модель отправки операций переходит на пакетную отправку для повышения пропускной способности задач, а hipSYCL совместим на уровне исходного кода, что позволяет смешивать и сопоставлять хип и CUDA. Поскольку это проект с открытым исходным кодом, участники приветствуются.

• 00:00:00 В этом разделе спикер обсуждает мотивацию проекта hipSYCL, который представляет собой реализацию SYCL с открытым исходным кодом, которая напрямую нацелена на графические процессоры через модель программирования HIP вместо использования OpenCL. Цель состоит в том, чтобы оптимизировать код и упростить использование предоставленных поставщиком профилировщиков и отладчиков, избегая проблем с внедрением, которые могут возникнуть при использовании других моделей программирования. Докладчик также сравнивает hipSYCL с другими решениями, доступными для совместимости SYCL и CUDA, помещая hipSYCL в конец шкалы совместимости CUDA из-за использования модели программирования HIP.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео объясняется, как работает hipSYCL, и его три основных компонента: компонент компилятора, серповидный интерфейс и безопасная среда выполнения. Компонент компилятора позволяет компилятору понимать как CUDA, так и серп, что позволяет обеспечить совместимость на уровне исходного кода. Безопасная среда выполнения отвечает за управление данными и планирование задач, а интерфейс Sickle состоит из классов и функций в пространстве имен Sickle. Кроме того, в видео упоминается, что серп — это гибкое решение, которое можно использовать для создания реализаций, охватывающих все возможные варианты использования. Для целевых ускорителей необходим специальный компонент компилятора, который идентифицирует ядра и компилирует их для ускорителя.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе видео спикер обсуждает, как работает безопасный компилятор в hipSYCL. Они объясняют, что компилятор должен идентифицировать ядра и определить, какой код необходимо передать на устройство, а затем обработать распределение ядер в локальной памяти. Функция диагностики серпа также упоминается как приоритет для будущего развития. Докладчик объясняет, что использование безопасного компонента компилятора относительно просто благодаря использованию компилятора-оболочки под названием Cycle CC, которая скрывает связанные с этим сложности, такие как правильный вызов и компоновка компилятора, а также то, как установить включаемые пути. Они обсуждают, как вызов ядра требует некоторой хитрости, и объясняют, как это делается. Кроме того, сигнальный механизм, в настоящее время использующий Coroutines и события Hip, используется в hipSYCL для динамической обработки не по порядку, но обратная сторона этого обсуждается.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер обсуждает, как функция диспетчеризации используется для создания определенного элемента на основе ядра, предоставленного пользователем, и как могут быть реализованы параллелизм и защита путем создания экземпляра функции диспетчеризации с предоставленным пользователем ядро. Однако изначально весь код передается как код хоста, где предоставленное пользователем ядро является лямбда-выражением хоста и не может быть вызвано напрямую, поэтому они добавляют фиктивный атрибут, называемый ядром HIP, который будет заменен только правильным щелчком на атрибут после того, как первоначальный синтаксический анализ завершен и подключаемый модуль hipSYCL вступит во владение. Они достигают хорошей производительности памяти как для hipSYCL, так и для CUDA, а с помощью hipSYCL они могут обеспечить совместимость хипа и CUDA на уровне исходного кода.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе спикер обсуждает, как реализовать оптимизированное сокращение с помощью рок-прим с эпсилон. Они предлагают определить оптимизированную функцию с помощью макроса zip secure platform cuda или hips a good platform rockem, который помечен как хост и устройство. При компиляции для целевой платформы вызывается оптимизированная функция, в противном случае вызывается резервная функция. Докладчик объясняет, что оптимизированные поставщиком библиотеки, такие как rock prim, достигают более высокой производительности, потому что у них больше знаний о целевом оборудовании, и, хотя hipSYCL все еще находится в состоянии предварительного соответствия и не имеет некоторых функций, таких как изображения и совместимость с открытым состоянием, его все еще можно использовать в реальных условиях. -мировые приложения. Тем не менее, организованное параллельное падение на пакет ЦП происходит медленно из-за проблемы с реализациями чисто библиотечного цикла.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе докладчик обсуждает разницу в производительности при использовании базовой параллельной формы или иерархической параллельной формы по сравнению с использованием параллельной формы nd range с hipSYCL на ЦП. Последнее приводит к значительной потере производительности, поскольку требует запуска столько угроз, сколько рабочих элементов в каждой рабочей группе. Затем спикер рассказывает о будущем направлении hipSYCL, которое заключается в создании новой среды выполнения, которая позволяет одновременно активировать произвольные серверные части и снимает ограничения, связанные со статической моделью компиляции. Они также переходят на сквозное сопоставление, при котором n циклических использований сопоставляются с M внутренними очередями для оптимизации использования оборудования. Кроме того, будет строгое разделение между новой средой выполнения и существующим интерфейсом SYCL для упрощения обслуживания и экспериментов.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе спикер обсуждает улучшения, которые вносятся в модель отправки операций в hipSYCL. Они переходят от модели отправки на основе сигналов к модели пакетной отправки, при которой сигнал среде выполнения о том, что все завершено, происходит только один раз за пакет операций, что позволяет повысить пропускную способность задачи. Спикер объясняет процесс, в котором операции отправляются, а затем обрабатываются сборщиком колод, который их собирает и упорядочивает. Затем планировщик деки назначает операциям сигналы выполнения, которые затем передаются внутренним исполнителям для выполнения ядра и определения необходимых операций синхронизации. Затем оценка стоимости этой конфигурации возвращается планировщику колоды для дальнейшей оптимизации или отправки операций в том виде, в каком они есть. Спикер также предоставляет информацию о том, как получить hipSYCL через свои репозитории пакетов и сценарии установки.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе поясняется, что hipSYCL — это реализация SICL для ЦП, графических процессоров для видео и графических процессоров AMD. Он построен на основе API-интерфейсов поставщиков низкого уровня и CUDA, что делает его совместимым на уровне исходного кода. Это позволяет разработчикам смешивать и сочетать хип и CUDA, что делает его подходящим для ряда высокопроизводительных вычислений и других вариантов использования, которые требуют доступа к последним низкоуровневым аппаратным оптимизациям или библиотекам, оптимизированным поставщиком. Кроме того, он позволяет создавать высокооптимизированные пути кода для конкретного оборудования, и ожидается, что производительность ядра будет на уровне обычного хипа или CUDA. Поскольку это проект с открытым исходным кодом, участники всегда приветствуются, и заинтересованные лица могут узнать больше о нем на странице GitHub.

[MetaQuotes]

SYCL: будущее за открытым, параллельным и гетерогенным (Core C++ 2022 )

SYCL: будущее открыто, параллельно и неоднородно

В этом видео о программировании SYCL спикер подчеркивает необходимость повышения уровня абстракции для повышения производительности и привлечения большего числа разработчиков, поскольку сложные модели требуют повышенной вычислительной мощности, которую удовлетворяют системы-ускорители. Подчеркивается важность переносимости программного обеспечения и OneAPI, поскольку он позволяет устройствам работать на процессорах, графических процессорах и других устройствах. Также обсуждаются преимущества SYCL, открытой, параллельной и гетерогенной модели программирования, при этом выступающий выделяет многочисленные онлайн-ресурсы и инструменты, доступные для оптимизации кода и повышения производительности. Спикер призывает зрителей посетить oneapi.io и их канал на YouTube для получения ресурсов и поддержки.

• 00:00:00 В этом разделе спикер обсуждает необходимость подняться на уровень абстракции, чтобы повысить производительность и привлечь больше разработчиков. По мере усложнения моделей требования к вычислительной мощности быстро возрастают. Спикер упоминает пробел ниндзя, который относится к сложности поиска и найма экспертов более низкого уровня, таких как сборщики или разработчики Cuda. Повышение уровня абстракции приводит к потере производительности, поэтому ускорители ИИ, такие как графические процессоры и GAUDI, необходимы для удовлетворения растущего спроса на вычислительную мощность.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер обсуждает необходимость ускорителей для достижения максимальной производительности, но отмечает, что одного ускорителя недостаточно для охвата всего спектра приложений. Требуются гетерогенные системы, сочетающие ЦП и ускорители, такие как ASIC-подобные ускорители и ЦП. Докладчик подчеркивает важность переносимости программного обеспечения и способности кода работать на любой машине или устройстве, независимо от используемого оборудования, без необходимости перекодировать, перекомпилировать или перестраивать для каждой платформы или операционной системы. OneAPI — это попытка отрасли оптимизировать программные стеки, объединяя библиотеки и инструменты для обеспечения открытой, бесплатной и межплатформенной переносимости программного обеспечения, что означает, что программные стеки могут работать на процессорах, графических процессорах и других устройствах. OneAPI предлагает базовый набор инструментов, в котором есть все необходимое для начала работы.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер обсуждает возможности использования набора инструментов на основе OneAPI и концепцию компилятора Data Policy++, который предназначен для добавления неоднородности библиотекам C++. Используя предопределенные политики, вы можете легко получить доступ к процессору или графическому процессору без необходимости слишком много знать о деталях более низкого уровня об OpenCL или CUDA. Компилятор предоставляет возможность управлять памятью и разделять ее, обрабатывать коды исключений и создавать параллельные вычисления.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе видео спикер объясняет, что для того, чтобы иметь хорошие возможности гетерогенных вычислений, необходимы три вещи. Во-первых, это возможность обнаружить устройство и получить информацию о нем. Здесь спикер показывает простой фрагмент кода, который обнаруживает и перечисляет все устройства, подключенные к системе. Второе требование — информация о состоянии устройств в режиме реального времени, что позволяет отслеживать использование и температуру, а также позволяет пользователям переключаться между ЦП и ГП. Третье требование — возможность эффективного и беспрепятственного обмена памятью между устройством и хостом, что достигается за счет двух основных способов в SYCL — буферов и унифицированной памяти диаграмм.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе спикер объясняет преимущества использования SYCL, открытой, параллельной и гетерогенной модели программирования. Добавляя SYCL к C++, можно писать код, который может работать на нескольких устройствах, включая GPU, CPU, ARM и FPGA. Спикер упоминает, что существует множество онлайн-ресурсов и примеров того, как заставить SYCL работать с несколькими устройствами. Intel Advisor — это рекомендованный спикером инструмент, который может помочь оптимизировать код и предоставляет возможность переносить определенные функции на графический процессор. Спикер подчеркивает важность использования этого инструмента, который может значительно ускорить выполнение кода и повысить общую производительность программы.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе спикер продвигает использование SYCL как самый быстрый способ сделать код доступным на нескольких устройствах от разных поставщиков и призывает зрителей посетить веб-сайт oneapi.io и его канал на YouTube для получения ресурсов и поддержки. Он также упоминает, что в некоторых примерах SYCL может быть быстрее, чем CUDA, но подчеркивает, что основным преимуществом SYCL является его переносимость, поскольку он позволяет кодировать на одной платформе, которая затем может работать на разных устройствах, избавляя от необходимости делать несколько решения по кодированию для разных устройств. Кроме того, спикер предлагает ответить на любые вопросы и предоставить ресурсы, такие как ноутбуки Jupyter и доступ к Intel Devcloud, чтобы помочь пользователям начать работу с SYCL.

[MetaQuotes]

Ускорение графического процессора в Python

Ускорение графического процессора в Python

В видео объясняется, как добиться ускорения графического процессора в программировании на Python за счет использования мощности графических процессоров, которые могут обеспечить ускорение до 10 раз за счет параллелизма данных. Кратко представлены два стандарта для вычислений на GPU, OpenCL и CUDA, а видео демонстрирует использование Pi OpenCL и CUDA для умножения матриц в Python. Докладчик объясняет использование глобальной памяти и ядра для умножения матриц, а также обсуждает алгоритм, используемый для вычисления одного элемента в произведении матрица-матрица. Обсуждается код для ускорения графического процессора в C и Python с акцентом на понимание внутренних представлений матриц и распределения памяти. Упражнения в лекции обеспечивают основу для дальнейшего изучения вычислений на GPU.

• 00:00:00 В этом разделе видео представляет вычисления на GPU как способ достижения параллелизма данных и ускорения программ за счет использования мощности графических процессоров, которые могут обрабатывать миллиарды операций с плавающей запятой в секунду и обеспечивать ускорение коэффициент 10. Кратко представлены два стандарта для вычислений на графических процессорах, OpenCL и CUDA, с примерами высокопроизводительных графических процессоров, таких как Kepler, Pascal и Volta от Nvidia. Массивно-параллельный аспект вычислений на графическом процессоре подчеркивается как способ сохранить занятость графического процессора, при этом часто требуется планирование достаточного количества потоков. В видео также упоминаются потенциальные применения аппаратных ускорителей в научной и инженерной областях.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео спикер обсуждает эволюцию ускорения GPU, от Kepler, который имел пиковую производительность в один терафлопс, до текущего поколения, которое превышает 7,9 терафлопс. Программная модель массивно-параллельных вычислений следует подходу с одной инструкцией и несколькими данными, а данные делятся на блоки потоков, и каждый блок выполняет по крайней мере один поток. Докладчик затрагивает открытый язык вычислений, который является открытым стандартом для параллельного программирования и охватывает многоядерные и многопоточные вычисления в дополнение к вычислениям на GPU.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер обсуждает использование OpenCL и Pi OpenCL для GPU-ускорения в Python. OpenCL — это общий стандарт, который изначально поддерживался графическими картами NVIDIA, но от него отказались. Тем не менее, он хорошо работает на MacBook, поскольку был инициирован Apple. Pi OpenCL упрощает программирование OpenCL, сокращая шаблонный код и позволяя сосредоточиться на ядре. Он также поддерживает массивы NumPy, но структуры данных более ограничены из-за параллелизма данных. Докладчик демонстрирует использование Pi OpenCL для умножения матриц на две целочисленные матрицы в целях тестирования.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер объясняет, как можно использовать графические процессоры для умножения матриц в Python с использованием OpenCL. Они начинают с импорта необходимых библиотек, включая OpenCL и NumPy. Спикер также отмечает, что используемая видеокарта не поддерживает 64-битную арифметику, поэтому они выбрали 32-битную арифметику с плавающей запятой. Затем они определяют матрицы, генерируют случайные целые числа и изменяют их тип на 32-битную матрицу потока. Затем докладчик объясняет шаблонный код, необходимый для определения аналогов матриц на устройстве и создания очередей. Наконец, спикер определяет ядро для умножения матриц, которое компилируется при запуске программы, и демонстрирует, как умножать матрицы на GPU.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе спикер объясняет понятие «глобальный» в контексте ускорения GPU в программировании на Python. Global указывает, что матрицы находятся в глобальной памяти видеокарты, предоставляя каждому потоку доступ к данным. Размеры передаются как короткие целые числа, при этом каждый поток имеет уникальный идентификационный номер. Процесс матричного умножения выигрывает от ускорения графического процессора, поскольку почти каждую часть можно выполнять независимо за счет индексации строк и столбцов матрицы. Матрицы хранятся в C-мудром, как один длинный массив, а указатели определяют их расположение в памяти.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе спикер объясняет алгоритм на C для вычисления одного элемента в произведении матрица-матрица и потенциальное ускорение для умножения матриц-матриц, которое обычно является кубической операцией в размерностях матриц. Однако с использованием графических процессоров и запуском ядра операцию можно упростить до линейной, что приведет к значительному снижению затрат и значительному ускорению. Докладчик также упоминает, что хотя простейший способ выполнить операцию — через Python и без необходимости явной компиляции, реальные алгоритмы, используемые в суперкомпьютерах, используют общую память на графических процессорах и процесс компиляции, выходящий за рамки того, что обсуждается в видео. Докладчик подчеркивает идею о том, что PiCUDA и PiOpenCL позволяют программистам разрабатывать код на более высоком уровне, не беспокоясь о низкоуровневых процессах компиляции и компоновки.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе видео рассказывается об установке CUDA для GPU-ускорения в Python. Чтобы использовать CUDA, у пользователя должен быть установлен графический процессор NVIDIA и драйверы. В лекции рассматриваются инструкции, чтобы проверить, правильно ли настроена система, и докладчик отмечает, что этот метод представляет собой высокоинтерактивные параллельные вычисления. Лектор объясняет, что можно получить хорошую производительность от ноутбука высокого класса с хорошей видеокартой. Затем курс демонстрирует умножение матриц в качестве примера. Докладчик отмечает, что, как правило, программа должна работать на ЦП, а ГП ускоряет только те части, которые требуют больших вычислительных ресурсов. Наконец, в лекции обсуждается выделение памяти для соответствующих матриц на GPU и инициализация результирующих матриц, заявляя, что выделение с NumPy лучше, чем с C. Кроме того, на этом этапе компиляция не требуется.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе обсуждается код ускорения графического процессора на C. Матрицы в C хранятся построчно, и код использует этот факт. Синтаксис запуска блоков потоков в двумерной структуре используется для явного вычисления потоков. Цикл с явным заключением в скобки используется, чтобы избежать арифметики указателя. Функция принимает размеры и указатели на данные, которые включают матрицы A и B для ввода и результирующую матрицу C_gpu. Копирование памяти на устройство должно завершиться до печати, а копирование памяти устройства на хост должно быть выполнено до печати данных, потому что печать внутри функций внутри функций ядра, выполняемых графическим процессором, может оказаться невозможной. Наконец, обсуждение заканчивается заявлением о том, что pyCUDA более новая, чем piOpenCL и PyCUDA.
  
  
• 00:40:00 В этом разделе спикер обсуждает ускорение графического процессора в Python, которое ориентировано на CUDA, но также предпринимает усилия для запуска на других графических процессорах. Он заботится как о компиляции, так и о выполнении, что значительно ускоряет последующие запуски. Можно разрабатывать ядра графических процессоров на Python, оставаясь в среде сценариев; однако необходимо понимать, как работают графические процессоры и как матрицы представляются внутри с использованием синтаксиса C. Упражнения в лекции открыты и могут стать основой для второго проекта, посвященного вычислениям на GPU. В целом, это был вводный раздел, целью которого было дать представление о том, как программисты и разработчики программного обеспечения могут разрабатывать функции, работающие на графическом процессоре.

[MetaQuotes]

Презентация запуска OpenCL 3.0 (IWOCL / SYCLcon 2020)

Презентация запуска OpenCL 3.0

В этом видео обсуждается запуск OpenCL 3.0 с акцентом на его важность для низкоуровневого параллельного программирования в отрасли. OpenCL 3.0 не добавляет новых функций в API, но обеспечивает перестройку экосистемы, позволяющую OpenCL охватить больше разработчиков и устройств. Докладчик также обсуждает добавление расширений для легких процессоров DSP, дорожную карту будущей функциональности и растущую экосистему компиляторов языка ядра с открытым исходным кодом, которые могут генерировать духовные ядра для OpenCL Vulcan. Отзывы пользователей приветствуются, чтобы помочь завершить спецификацию, поскольку рабочая группа готовится к первой волне реализаций в течение следующих нескольких месяцев.

• 00:00:00 В этом разделе Нил Трэвис из NVIDIA и группы Khronos обсуждает запуск OpenCL 3.0 и важность стандарта низкоуровневого параллельного программирования в отрасли. OpenCL широко используется поставщиками графических процессоров и все чаще используется приложениями, механизмами и библиотеками. Запуск OpenCL 3.0 обеспечивает перестройку экосистемы, а не добавление новых функций в API с целью позволить OpenCL охватить еще больше разработчиков и устройств. OpenCL 3.0 делает все функциональные возможности 2x необязательными, позволяя поставщикам сосредоточиться на поставке функций, которые им нужны для их клиентов, и сбрасывает возможность поднять планку основных функций.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе объясняется, что OpenCL 3.0 — это новая спецификация, которая поставляется с унифицированным API, предназначенным для запроса всех функций OpenCL 2.x с добавленными расширениями для световых процессоров DSP для передачи 2D- и 3D-данных между глобальными и локальная память гибко и асинхронно с помощью транзакций прямого доступа к памяти (DMA). Хотя OpenCL 3.0 не включает спецификацию OpenCL C++, в других реализациях рекомендуется использовать внешний компилятор C++ для OpenCL с открытым исходным кодом для создания ядер Spir-V путем смешивания OpenCL C с большей частью C++17. Дорожная карта для OpenCL включает в себя поставку новых функций в качестве расширений в первую очередь для принятия в отрасли, что позволяет им развиваться и проверяться, прежде чем включать их в будущие основные спецификации. Рабочая группа OpenCL также рассматривает профили как жизненно важный инструмент, позволяющий сбалансировать гибкость реализации с переносимостью приложений и избежать фрагментации для целевых рынков.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе докладчик обсуждает растущую экосистему компиляторов языка ядра с открытым исходным кодом, которая включает clang и lvm, которые могут генерировать ядра Spirit для OpenCL Vulcan или для дальнейшего преобразования в шейдеры для запуска на других API, таких как как металл. Это позволило бы использовать приложения OpenCL на платформах Apple без необходимости использования драйверов OpenCL. Докладчик также упоминает проект OpenCL 12, который переводит ядра духа, сгенерированные LLVM, с помощью конвейера преобразования с открытым исходным кодом в DXi L, что позволяет компиляторам языков внедрять инновации независимо от среды выполнения. Спецификация для OpenCL 3 является предварительной, и мы приветствуем обратную связь от пользователей, чтобы помочь завершить спецификацию, поскольку рабочая группа готовится к первой волне реализаций в течение следующих нескольких месяцев.