OpenCL в трейдинге - страница 10

[MetaQuotes]

Просто, эффективно, действенно: программирование графического процессора с помощью PyOpenCL и PyCUDA (1)

Программирование графического процессора с помощью PyOpenCL и PyCUDA (1)

В этом видео представлены PyOpenCL и PyCUDA, пакеты для эффективного программирования GPU с помощью Python. Докладчик подчеркивает преимущества OpenCL в его гибкости для взаимодействия с устройствами других производителей, в отличие от CUDA от Nvidia. Модель программирования включает в себя индексирование информации для различения разных квадратов в сетке, что обеспечивает больший параллелизм и меньшую зависимость от кэшей памяти. Кроме того, PyOpenCL и PyCUDA упрощают взаимодействие и программирование вычислительных устройств, что повышает производительность и упрощает асинхронные вычисления. Спикер также обсуждает важность управления памятью устройства и доступность атомарных операций в PyOpenCL и PyCUDA.

• 00:00:00 В этом разделе Андреас Фолкнер представляет PyOpenCL и PyCUDA как пакеты для простого, эффективного и действенного программирования GPU с помощью Python. Фолкнер объясняет, что PyOpenCL и PyCUDA позволяют программировать для графических процессоров через CUDA или OpenCL через интерфейс Python. Кроме того, он подчеркивает преимущества OpenCL благодаря его гибкости для взаимодействия с устройствами других поставщиков по сравнению с устройством CUDA от Nvidia. Фолкнер утверждает, что с графическими процессорами можно добиться большего успеха, чем с традиционными центральными процессорами, путем реализации другой системы, в которой инструкции контролируются множеством грубых простых компонентов. В конечном счете, с PyOpenCL и PyCUDA программисты могут управлять 16 независимыми инструкциями для выполнения рабочих нагрузок научных вычислений.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер обсуждает основные идеи Синди Акоста, которые включают в себя добавление большего параллелизма для решения проблемы медлительности памяти. Добавляя больше ALU и увеличивая объем общего хранилища и хранилища контекста, чип может продолжать выполнять полезную работу, даже если он заблокирован из-за простоев памяти. Цель состоит в том, чтобы запрограммировать бесконечное количество ядер, так как выразить параллелизм в программе гораздо проще, чем преобразовать параллельную программу в последовательную. Окончательный аппаратный дизайн включает 128 независимых наборов инструкций, организованных таким образом, чтобы обеспечить больший параллелизм и меньшую зависимость от кэш-памяти и выполнения не по порядку.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер объясняет, как отобразить аппаратную часть компьютера в картину, где бесконечно много лесов и сбоев, с целью сохранить истинный масштабный характер аппаратной части. Это достигается путем определения рабочих элементов с двумерной сеткой, группирующей количество рабочих элементов. Сопоставляя эти группы с машиной, дополнительный параллелизм можно превратить в последовательное выполнение. Модель программирования, предоставляемая PyOpenCL и PyCUDA, ведет себя как пул параллелизма, в который может попасть чип, с переходом к последовательному выполнению только тогда, когда на чипе не осталось параллелизма.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе видео спикер объясняет модель программирования графического процессора с помощью PyOpenCL и PyCUDA. Модель включает запуск одной функции несколько раз, где каждый запуск соответствует квадрату в сетке. Чтобы различать разные квадраты в сетке, используется информация об индексировании, такая как локальные и глобальные идентификаторы, и пишется функция, которая использует эту информацию для доступа к данным. Далее спикер объясняет, что OpenCL — это открытый язык вычислений, используемый для программирования графических процессоров, который обеспечивает генерацию кода во время выполнения и является гибким способом взаимодействия с различными вычислительными мощностями, доступными в коробке.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе спикер обсуждает использование и реализацию OpenCL, заявляя, что существует как минимум три его качественные реализации. В то время как CUDA существует дольше и более заметна из-за своего присутствия на веб-странице NVIDIA, OpenCL был принят несколькими организациями, включая Apple. Спикер отмечает, что он вел курс по OpenCL и нашел это хорошей идеей, так как несколько студентов решили использовать OpenCL вместо CUDA. Кроме того, спикер подчеркивает, что концептуально между OpenCL и CUDA не так уж много различий, а различия в производительности часто носят искусственный характер.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе спикер обсуждает архитектуру программирования графического процессора, начиная с хоста и интерфейса среды выполнения, и описывает различные платформы и вычислительные блоки внутри них. Затем спикер представляет PyOpenCL и его способность позволять Python взаимодействовать с различными вычислительными устройствами и программировать их, что, среди прочих преимуществ, может повысить производительность и обеспечить обработку спинов. Использование PyOpenCL считается подходящим для использования вычислительных устройств на языке высокого уровня, таком как Python, без необходимости беспокоиться о технических деталях.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе спикер обсуждает разницу между компиляцией во время компиляции и во время выполнения, а также то, как можно защищать сценарии для графических процессоров. Он объясняет, что для определенного кода, такого как высокоуровневый медленный дым, где скорость не так важна, имеет смысл использовать язык сценариев для программирования на GPU. Кроме того, поскольку ЦП ограничен ролью дорожного инспектора в программировании для графического процессора, использование языка сценариев, такого как Python, может быть достаточно быстрым для выполнения задач. Затем докладчик представляет PyOpenCL и то, как он позволяет пользователю выполнять исходный код C во время выполнения со встроенной поддержкой компиляции.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе ведущий демонстрирует программирование графического процессора с помощью PyOpenCL и PyCUDA, начиная с массива случайных чисел и создавая контекст OpenCL для создания буфера для передачи данных на графический процессор. Затем они создают программу CL для умножения данных и вызывают ее с помощью команды на сетку размера восемь. Докладчик подчеркивает простоту программы и демонстрирует, что программа по-прежнему будет работать без сбоев при большем размере сетки, в отличие от CUDA. В заключение они подтверждают, что желаемый результат был получен, и предлагают внести дополнительные изменения в программу, чтобы помочь понять модель программирования.
  
  
• 00:40:00 В этом разделе спикер объясняет концепцию размера сетки и размера рабочей группы в программировании PyOpenCL и PyCUDA. Важно отметить, что размер глобальной сетки остается неизменным независимо от размера рабочей группы. Изменение размера рабочей группы может привести к значительной разнице в производительности. Спикер также обсуждает, как изменить программу, чтобы использовать группу из 16 на 16 тренировок, и как сравнить использование одного рабочего элемента в группе по сравнению с использованием 256 для категории. Важно помнить, что ЦП и ГП взаимодействуют друг с другом, и фактические вычисления выполняются асинхронно.
  
  
• 00:45:00 В этом разделе инструктор объясняет, как измеряются тайминги с помощью команд журнала ядра и ожидания в PyOpenCL. При выполнении бенчмаркинга замеры времени записываются до и после журнала ядра, а в конце используется команда dot wait для обеспечения полного выполнения ядра. Преподаватель также подчеркивает, как PyOpenCL и PyCUDA обеспечивают полный доступ к базовым слоям и автоматически управляют ресурсами, упрощая повышение производительности. Кроме того, эти библиотеки легко интегрируются с другими платформами и работают во всех основных операционных системах, включая расширения от таких поставщиков, как Nvidia.
  
  
• 00:50:00 В этом разделе спикер обсуждает доступность атомарных операций в PyOpenCL и PyCUDA, заявляя, что они являются частью базовой части стандарта и не эмулируются, если не доступны в аппаратном обеспечении. Спикер также упоминает использование строкового представления в генерации кода, которое, по их словам, будет построено поверх PyOpenCL. Раздел заканчивается тем, что спикер подчеркивает важность тщательного управления памятью устройства и ссылается на доступность документации по PyOpenCL и PyCUDA.
  
  
• 00:55:00 В этом разделе спикер объясняет, как PyOpenCL и PyCUDA могут сделать программистов более продуктивными и сэкономить драгоценное время при кодировании задач, которые были бы тривиальны при использовании библиотек с открытым исходным кодом. Они также могут вызвать ажиотаж вокруг Python и облегчить программистам, не знающим C++, возможность быстрого написания программ. Использование нескольких контекстов в открытом CL может помочь координировать большие вычисления программы из одного источника.

[MetaQuotes]

Просто, эффективно, действенно: программирование графического процессора с помощью PyOpenCL и PyCUDA (2)

Программирование GPU с помощью PyOpenCL и PyCUDA (2)

В видео обсуждаются различные аспекты программирования GPU с использованием PyOpenCL и PyCUDA. Докладчик объясняет важность понимания контекста программы и выделяет ключевые компоненты среды выполнения и управления устройствами. Они предоставляют ценную информацию об очередях команд, синхронизации, профилировании и буфере в PyOpenCL и PyCUDA. В видео также рассказывается о том, как выполнять код в контексте путем создания программы из исходного кода, и подчеркивается важность использования поэлементных операций и функций синхронизации в устройстве. В заключение выступающий обсуждает преимущества промежуточной области и предлагает участникам изучить другие специфичные для устройства операции, представленные в виде крючков.

• 00:00:00 В этом разделе спикер представляет обзор сред программирования PyOpenCL и PyCUDA, обсуждая концепции и компоненты среды выполнения и управления устройствами. Докладчик подчеркивает важность понимания контекста программы и того, как взаимодействовать с различными устройствами с помощью среды выполнения OpenCL. Докладчик также коснулся деталей реализации OpenCL, особо отметив реализацию Apple. Докладчик завершает экскурсию по «магазину игрушек», предоставляя обзор различных компонентов, составляющих PyOpenCL и PyCUDA.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер отмечает, что PyOpenCL и PyCUDA используют загрузчик ICD для поиска фактической реализации общих библиотек в каталоге с помощью динамических загрузок. Платформы предоставляют группы устройств, которые имеют свои собственные контексты, и после выбора устройства пользователи могут создать контекст, назначив его нужному устройству. Контекст может охватывать несколько устройств и может использоваться для создания программ и команд. Назначение команд — быть посредником между хостом и устройством и выполняться асинхронно. Докладчик объясняет, что работа отправляется в очередь, которая по умолчанию является последовательной, и отмечает, что несколько очередей могут быть активны на одном устройстве, что позволяет выполнять параллельную обработку.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер объясняет, как настроить программирование GPU с помощью PyOpenCL и PyCUDA. Он обсуждает создание очередей команд, которые зависят от устройства и могут иметь несколько свойств, включая профилирование. Затем он демонстрирует использование процессора Intel для сложения векторов и объясняет важность идентификаторов событий для мониторинга временных интервалов операций. В целом докладчик подчеркивает полезность очередей команд для программирования GPU.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер объясняет важность синхронизации между хостами и событиями в параллельных вычислениях с использованием PyOpenCL и PyCUDA. Они обсуждают, как ожидать нескольких событий одновременно и заставить участников очереди команд ожидать друг друга, чтобы обеспечить безопасное переключение между очередями. Спикер также обсуждает зависимость данных и то, как ее можно выразить в реализации, чтобы информировать устройства о том, как вещи зависят друг от друга. Кроме того, использование профилирования позволяет точно определять время и точно записывать время возникновения событий, предоставляя очень подробные данные о производительности.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе спикер объясняет, как работает профилирование в программировании на GPU и как оценить время выполнения. Он также обсуждает использование маркеров в коде и способы получения данных синхронизации. Докладчик рассказывает о направленных ациклических графах и о том, как их можно использовать при обмене данными между несколькими потоками выполнения на разных графических процессорах, а также о важности синхронизации и управления зависимостями при работе с памятью. В целом, спикер дает ценную информацию о различных аспектах программирования графических процессоров с использованием PyOpenCL и PyCUDA.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе спикер обсуждает буфер в PyOpenCL и PyCUDA, который представляет собой кусок памяти без какой-либо информации о типе, который может быть отправлен ядру, находящемуся на другом устройстве. Абстракция буфера обеспечивает полную изоляцию от места хранения данных, гарантируя, что все останется эффективным, если это происходит на одном устройстве. Докладчик также подробно описывает три разных типа выделения памяти: копирование, использование указателя хоста и выделение. Реализация имеет всю необходимую информацию, чтобы знать, с какого устройства данные должны проходить, чтобы быть наиболее эффективным. Однако цена этого заключается в том, что передача данных с одного устройства на другое может быть дорогостоящей.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе спикер объясняет, как избежать «пост»-техники передачи данных, связав буфер с контентом и передав в него данные. Тем не менее, они отмечают, что следствием отсутствия физического расположения буфера является невозможность иметь указатели на базу, которые сохраняются за пределами жизни одного ядра. Спикер также упоминает, что в кластере у пользователей есть возможность создать контекст, который отправляет единое представление всех устройств OpenGL во всем кластере на одной машине, что может использовать самый жесткий словарь во всем первом ряду. Чтобы получить место в памяти, пользователь прикрепляет буфер к контакту, и реализация не знает, на каком устройстве память является активным кодом.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе спикер объясняет, как использовать индексы для указания на векторы и буферы в PyOpenCL и PyCUDA. Буферы могут быть указаны с использованием памяти и хоста, и они могут быть созданы способом, удовлетворяющим определенным требованиям. Один из способов сделать это — заблокировать стенограмму, чтобы освободить пространство памяти для использования. Спикер советует, что обычно разумно по умолчанию блокировать передачу, так как это гарантирует, что передача памяти произойдет до того, как какие-либо данные будут повторно использованы.
  
  
• 00:40:00 В этом разделе спикер обсуждает, как выполнить код в контексте путем создания программы из исходного кода. Спикер отмечает, что пользователи могут включать ядро с определенной сборкой и работать с внутренними аргументами, а также генерировать другие вещи. Аргументы могут быть нулевым указателем, скалярами размера numpy или чем-либо с интерфейсом буфера. Однако важно правильно подсчитать эти аргументы. Докладчик рассказывает, что есть способ каждый раз избегать использования целых чисел явного размера, заранее сообщая OpenCL о типах данных видимого скаляра и не забывая о них. Кроме того, спикер упоминает диспетчер устройств, с помощью которого можно за секунду узнать об устройствах и их объеме памяти. Способ каждый раз избегать использования целых чисел с явным размером, заранее сообщая OpenCL о типах данных скалярного вида и не забывая их.
  
  
• 00:45:00 В этом разделе докладчик обсуждает некоторые запутанные и неинтуитивные варианты выбора в PyOpenCL и PyCUDA, такие как соглашения об именах для областей памяти и различия между глобальной и локальной памятью. Они также подчеркивают использование областей памяти, таких как память устройства, частная и локальная память, а также текстурированные изображения и идентификаторы поездок. Несмотря на проблемы, спикер подчеркивает важность объединения этих функций для написания успешных алгоритмов и подчеркивает полезность возможности присваивать значения компонентам.
  
  
• 00:50:00 В этом разделе спикер объясняет преимущества использования поэлементных операций, таких как функции синуса и косинуса, при программировании с помощью PyOpenCL и PyCUDA. Далее он объясняет, что эти функции полезны, поскольку вы можете обрабатывать вектор точно так же, как скаляр, и вы можете загружать и сохранять из приращения, близкого к свету. Он также указывает на важность наличия в устройстве функций синхронизации, таких как барьеры и ограждения памяти, которые позволяют вам синхронизироваться между запусками ядра и внутри ядра. Ограничители памяти также важны для контроля над операциями с памятью перед вами, чтобы предотвратить конфликты порядка.
  
  
• 00:55:00 В этом разделе спикер объясняет назначение staging area для хранения переменных рифов, куда данные могут передаваться между CPU и GPU для бесперебойной и общедоступной работы. Докладчик также упоминает PyOpenCL, который оборачивает специфичные для устройства операции на самом низком уровне и делает их доступными. Кроме того, спикер представляет операцию «своп», которая позволяет выполнять произвольные и сложные операции, совершаемые с комиксом. Докладчик предлагает участникам задать дополнительные вопросы или изучить другие операции, связанные с конкретными устройствами, которые представлены в виде крючков.

[MetaQuotes]

Просто, эффективно, действенно: программирование графического процессора с помощью PyOpenCL и PyCUDA (3)

Программирование графического процессора с помощью PyOpenCL и PyCUDA (3)

В этом разделе серии видеороликов о программировании графического процессора с помощью PyOpenCL и PyCUDA докладчик обсуждает различные темы, включая оптимизацию кода с помощью атрибутов, управление памятью, генерацию кода и преимущества использования PyOpenCL и PyCuda. Докладчик подчеркивает преимущества создания нескольких разновидностей кода во время выполнения и объясняет, как замена строк, построение синтаксического дерева и использование Python и исполнительских языков могут помочь в создании гибкого и эффективного кода. Докладчик также предупреждает о потенциальных ловушках при использовании управляющих структур в Python, но демонстрирует, как абстрактный подход к анализу алгоритмов может помочь улучшить параллелизм. В целом, видео содержит ценную информацию и советы по оптимизации программирования графического процессора с помощью библиотек PyOpenCL и PyCUDA.

В видео также обсуждаются стратегии оценки и выбора различных кодов для программирования GPU. Предлагается профилирование с анализом выходных данных команд и событий для определения времени отправки кода и продолжительности выполнения. Другие варианты оценки включают анализ журнала компилятора NVIDIA и наблюдение за временем выполнения кода. В видео также рассматривается стратегия поиска лучших значений для группы в программировании PyCUDA и PyOpenCL. Спикер рекомендует использовать профилировщик для анализа производительности программы и упоминает влияние обходных путей для патчей профилирования Nvidia на эстетику кода.

• 00:00:00 В этом разделе видео ведущий рассматривает спецификацию OpenCL, которую он считает хорошо написанной и легкой для чтения. Кроме того, он напоминает зрителям убедиться, что сборщик мусора не подвергает риску память при инициировании передачи из памяти хоста на устройство. Далее докладчик объясняет неявные и явные рабочие группы и показывает, как AutoTune генерирует разные версии кода, чтобы разработчики могли выбрать наиболее подходящую. Наконец, он показывает созданную им игрушку, которая визуализирует движение частиц по сетке.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер объясняет, как можно использовать определенные атрибуты, чтобы дать дополнительные знания компилятору и повысить производительность кода. Он упоминает два атрибута, которые можно указать: тип и требуемый размер рабочей группы XY Z. Тип сообщает компилятору, что основной единицей вычислений в коде будет, например, число с плавающей запятой, и компилятор может принимать решения о том, какой регистр использовать. будет похоже. Требуемый размер рабочей группы XYZ можно использовать, чтобы помочь компилятору быстрее выполнять задачи умножения и оптимизировать шаблон доступа. Докладчик также упоминает память с блокировкой страниц, которая ближе к процессору и к которой можно получить доступ, не обращаясь за помощью к хосту. В OpenGL он скрыт за указателем сообщения команды и может быть полезен при программировании графического процессора.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер обсуждает память и то, как она доступна как из адресного пространства графического процессора, так и хоста, отмечая, как это работает для OpenCL и CUDA с некоторыми ограничениями, такими как текстурирование из линейной памяти, отсутствующее в OpenCL. Докладчик также упомянул, чем реализация Apple OpenCL отличается такими функциями, как кеш, который может быть проблематичным для отладки. Кроме того, спикер отмечает, что Intel, как сообщается, не любит OpenCL и продвигает свои собственные продукты, в то время как Apple принуждает их оплакивать слоновье ухо. Наконец, спикер предполагает, что стоит проверить реализацию графического процессора AMD, особенно для сверхтяжелых работ, требующих гораздо большей мощности для вычислений с плавающей запятой.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер обсуждает генерацию кода, что влечет за собой создание нескольких разновидностей кода во время выполнения для адаптации кода к различным ситуациям. Создание кода является полезной идеей по нескольким причинам, включая автоматическую настройку и выполнение различных пользовательских запросов, таких как различные типы данных. Спикер предполагает, что Python — отличный способ выполнять обработку текста и генерировать код.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе спикер обсуждает, как сделать более гибкими внутренние циклы кода. Он объясняет, что при написании библиотек важно обеспечить гибкость в той точке, где код находится в узком внутреннем цикле. Он упоминает три основных способа достижения такой гибкости: замена строк, построение синтаксического дерева и генерация кода. Выступающий также отмечает, что использование комбинации Python и исполнительного языка, такого как PyOpenCL или PyCUDA, может помочь использовать сильные стороны каждого языка и создать разумный способ создания кода, который не будет слишком скользким. Наконец, он объясняет преимущества библиотеки NumPy для линейной алгебры и то, как она может помочь вам в дополнение к когенерации во время выполнения.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе спикер обсуждает преимущества использования PyOpenCL и PyCuda, двух библиотек Python для программирования GPU. Эти библиотеки позволяют произвольно смешивать типы и могут эффективно выполнять векторизацию операций. При работе с вычислениями выражений эти библиотеки используют средство, называемое поэлементным ядром, которое позволяет избежать необходимости создания и последующего удаления временных массивов. PyOpenCL и PyCuda также предлагают средства для параллельных операций с данными, таких как поэлементное кумулятивное сокращение, которое может выполнять такие операции, как суммирование данных по держателю. Докладчик заключает, что эти библиотеки позволяют легко обрабатывать все различные комбинации типов данных, заботясь о параллельном или последовательном выполнении операций.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе ведущий обсуждает преимущества оставления скаляра на графическом процессоре вместо его передачи туда и обратно, что может привести к неэффективности. Он также рассказывает о механизмах шаблонов, которые могут генерировать веб-страницы и подставлять различные ключевые слова в сценарии кода. Ведущий подчеркивает, что эти приемы — не волшебство, а простые и полезные инструменты, которые могут сильно помочь программистам.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе докладчик обсуждает использование механизмов шаблонов для упрощения процесса генерации кода, показывая примеры того, как этот процесс работает. Механизм шаблонов позволяет использовать выражения Python между знаками доллара, что может помочь развернуть циклы и создать расширения. В результате получается исходный код, который затем необходимо вручную передать в CL. Ведущий отвечает на вопросы зрителей, пока они пытаются понять процесс.
  
  
• 00:40:00 В этом разделе спикер обсуждает доступность управляющих структур, которые поддерживает Python, но предупреждает, что это дает программисту возможность повеситься, если он не будет осторожен. Далее они рассказывают о примере сокращения и объясняют, как можно генерировать код с произвольными возможностями, поскольку в PyOpenCL есть функция Python, позволяющая игнорировать или включать все новые ночи. Они пришли к выводу, что PI открывает синтаксическое дерево, и использование этого метода копирования и вставки едва ли оправдано.
  
  
• 00:45:00 В этом разделе спикер объясняет, что если пользователь выполняет задачи хорошо структурированным образом, структурно генерируя код, это может работать для построения определенных частей проекта, но может не подходить для построения весь проект. Далее докладчик обсуждает пример сложения и сокращения векторов, который рассматривается как функция первых двух, затем другая функция результата и реализуется с использованием древовидного подхода. Затем пользователя просят определить объем работы, которую он собирается выполнить, и ждать, после чего следует графическое представление того, как все это работает.
  
  
• 00:50:00 В этом разделе спикер объясняет, как улучшить параллелизм в предыдущей версии кода, чтобы сделать его более эффективным. Они предлагают использовать абстрактный подход для анализа алгоритмов на основе работы и рабочей нагрузки, чтобы определить, насколько параллельна задача. Они упоминают о стремлении компании сбалансировать время выполнения с размером исполнителя и зависимостями для улучшения параллелизма. Они также приводят пример окончательной версии кода сокращения, который включает в себя переменные, математические выражения и непосредственно сокращает выражения. Затем они демонстрируют генерацию кода для повышения производительности и двойной поддержки.
  
  
• 00:55:00 В этом разделе спикер обсуждает реализацию выражения сокращения с помощью PyOpenCL и PyCUDA с примерами того, как сгенерировать код для определенного количества элементов. Они упоминают использование метапрограммирования шаблонов в PyCUDA и то, как это может быть трудно понять. Спикер утверждает, что способность PyOpenCL и PyCUDA генерировать разнообразный код из одного источника без избыточности делает его полезным инструментом.
  
  
• 01:00:00 В этом разделе видео спикер обсуждает, как оценивать и выбирать между различными кодами для программирования GPU. Они предлагают использовать профилирование, которое можно включить с помощью команды Q, и анализировать выходные данные команды и события, чтобы определить, когда код был отправлен и как долго он выполнялся. Другие варианты оценки включают анализ журнала компилятора NVIDIA, вычисление количества предоставленных долларов и наблюдение за временем выполнения кода. Если количество кодов для оценки превышает то, что можно сделать за один обеденный перерыв, они предлагают либо провести исчерпывающий поиск, либо использовать методы ортогонального поиска, такие как те, которые предоставляет кэш компилятора Майка Риты.
  
  
• 01:05:00 В этом разделе спикер обсуждает стратегию поиска лучших значений для группы в программировании PyCUDA и PyOpenCL. Стратегия включает в себя поиск группы, запись всех вариантов и выполнение локального целевого поиска. Спикер также поделился, что большинство вещей, которые люди ищут, относительно просты, и мнение эксперта может быть ценным при оптимизации кода. Спикер рекомендует использовать профилировщик для анализа производительности программы и упоминает, что код может быть некрасивым из-за обходных путей для патчей профилирования Nvidia.

[MetaQuotes]

Просто, эффективно, действенно: программирование графического процессора с помощью PyOpenCL и PyCUDA (4)

Программирование графического процессора с помощью PyOpenCL и PyCUDA (4)

В этой серии видеороликов рассматриваются различные темы, связанные с программированием GPU с использованием PyOpenCL и PyCUDA. Спикер делится примерами кода и обсуждает цикл разработки, создание контекста и различия между двумя инструментами. Они также касаются обнаружения столкновений, разрывных методов галеркина, вариационных формулировок УЧП и оптимизации умножения матрицы на вектор. Кроме того, спикер рассказывает о проблемах, связанных с вычислительными матричными продуктами, и подчеркивает различия в производительности ЦП и ГП с точки зрения пропускной способности памяти. Видео завершается акцентом на важности оптимизации производительности при использовании PyOpenCL и PyCUDA.

В видео также обсуждаются преимущества сочетания сценариев и когенерации среды выполнения с PyOpenCL и PyCUDA. Докладчик объясняет, что такой подход может повысить производительность приложений и упростить пошаговое выполнение. При демонстрации плоскостей решения Максвелла и силы вдоха преимущества были очевидны. Выступающий предполагает, что использование этих инструментов в сочетании — отличная идея, и есть потенциал для дальнейшего изучения.

• 00:00:00 В этом разделе спикер делится своим кодом, который похож на PyOpenCL, но на PyCUDA для программирования GPU. Он выделяет память для копий устройств и показывает ядро, выполняющее умножение элементов. Он также упоминает, как они могут иметь более одного адреса устройства, и немного о функциональности PyCUDA по сравнению с PyOpenCL. Наконец, он обсуждает вычисления разреженных матричных векторов и то, как сопряженный градиент может принять решение о том, может ли он сходиться на основе внутреннего процесса, чтобы вычисления могли продолжаться, пока данные передаются туда и обратно между ЦП и ГП.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер обсуждает цикл разработки с использованием скриптового языка в отличие от скомпилированного кода для программирования на GPU, а также недостатки первого. Они объясняют, что, хотя скомпилированный код помогает выявлять ошибки во время компиляции и повышает производительность, язык сценариев этого не позволяет. Однако они утверждают, что пакеты PyCUDA и PyOpenCL могут помочь устранить эту проблему, позволяя вызывать компилятор и избегать времени ожидания между вызовами. Кроме того, они упоминают различие между API среды выполнения и API драйвера и требованием, чтобы библиотеки API среды выполнения создавали контекст, в котором они работают.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер обсуждает различия между PyOpenCL и PyCUDA. Объект контекста в любом инструменте может быть создан по-разному. Тем не менее, для них обоих доступна документация, что упрощает пользователям разработку ядер. Докладчик рекомендует использовать микротесты для моделирования производительности и, таким образом, оптимизации производительности при написании умного кода. Затем они переходят к демонстрации того, как можно определить обнаружение столкновений таким образом, чтобы оно хорошо работало для ряда задач линейной алгебры.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер обсуждает модель, используемую для указания принципа, недостаточного для захвата расстояния, но признает, что этого недостаточно для захвата всего. Затем он делится кодом для загрузки данных в разделяемую память и перебирает возможности ядра. Докладчик рассказывает об оптимизации для конкретных решений и о том, как потенциально повторно использовать переменную в цикле. Затем он объясняет прерывистый метод галеркина, который представляет собой метод конечных элементов, используемый для зависимых от времени консервативных связей. Метод включает в себя интегрирование по частям и получение граничного члена по элементам с возможностью интегрирования по границе элемента.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе спикер обсуждает проблему того, как работать с двумя разными допустимыми значениями на интерфейсе правительственного интерфейса, поскольку тестовая функция и пространство решений несут разрывы. Докладчик предлагает использовать теорию римановых решателей, разработанную для метода конечных объемов. Решая принцип закона сохранения и выбирая одно из двух значений вдоль границы раздела, можно создать слабую форманту. Этот подход обеспечивает связь между различными значениями при решении уравнения. Существуют различные математические схемы, которые можно использовать, но с помощью решателя Римана можно решить уравнение, чтобы оно попало в пространство решений.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе спикер обсуждает формулировку вариационной формулировки УЧП, которая включает замену базисных функций для введения поэлементных матриц, а результирующее представление внутреннего продукта приводит к массовой матрице. Они также обсуждают обращение матрицы масс, которое может быть выполнено поэлементно для довольно простой схемы, и упрощение схемы с помощью EG, которое хорошо подходит для локальных плотных данных и обычно используется в качестве высокоэффективного метода. -метод заказа.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе спикер обсуждает вычислительную интенсивность использования более высоких порядков, что делает использование PyOpenCL и PyCUDA для программирования GPU привлекательным вариантом. При работе с линейными законами сохранения необходимо делать определенный выбор, исходя из его сложности, а при выборе среднего порта бизнес становится более управляемым. В асимптотической среде выполнения преобладают два матрично-векторных произведения на элемент, и некоторые вычисления более выгодны, чем элементы тензорного произведения. Используемое пространство аппроксимации является локальным вокруг глобального пространства деревни, и использование структуры тензорного произведения не дает никаких преимуществ.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе видео рассказывается, как оптимизировать умножение матрицы на вектор, разделив рабочую нагрузку между разными работниками. Докладчик обсуждает компромисс между использованием одного элемента на одного рабочего или нескольких элементов на одного рабочего с учетом таких факторов, как использование памяти и доступ к объединенной памяти. Они также исследуют выбор между вычислениями с детализацией по элементам или гранулярностью групп и как сбалансировать повторное использование данных и параллелизм. Видео завершается заявлением о том, что эти решения зависят от различных факторов, таких как размер матрицы и размер выходного буфера.
  
  
• 00:40:00 В этом разделе видео о программировании графического процессора с помощью PyOpenCL и PyCUDA спикер обсуждает детализацию вычислений и минимальный уровень детализации, необходимый для вычисления, чтобы заполнить 70, таким образом удовлетворяя требованиям заполнения области, с кратными этому минимальный уровень детализации, применяемый для других вычислений. Обсуждаются аспекты производительности и гибкости кода, при этом выступающий представляет график, показывающий последовательность действий, выполняемых параллельно в зависимости от размера блока, и подчеркивает непреходящую ценность повышения производительности кода, а не полагаться на оборудование. Формулировка вариации и термин потока также выделены с точки зрения CS.
  
  
• 00:45:00 В этом разделе спикер обсуждает задачу расшифровки жесткого внутреннего цикла из статьи, написанной в математической нотации, и реализации ее в коде. Чтобы решить эту проблему, реализация должна точно соответствовать математической нотации статьи. Кроме того, наличие слоя мышления между исполняемым кодом и кодом пользователя обеспечивает значительное преимущество генерации кода. Докладчик объясняет, что высокопроизводительный код можно написать с использованием PyOpenCL и PyCUDA, и что производительность сравнима с настраиваемой вручную реализацией на высоком уровне. Они также отмечают, что они превышают пропускную способность памяти на GTX 280 и что использование дополнительного кэша помогает повысить производительность.
  
  
• 00:50:00 В этом разделе спикер обсуждает проблемы вычисления матричных произведений из-за ограниченного объема памяти. Несмотря на вычислительную эффективность, памяти недостаточно для хранения всей работы, и исследователям приходится разбивать матрицу на более мелкие биты для выполнения операций. Они также подчеркивают, что матричный продукт, который хорошо работает с короткими и объемными наборами данных, нелегко настроить на системах с графическим процессором, поскольку никто не оптимизирует его для графических процессоров. Хотя процессоры могут более эффективно обрабатывать тривиальную матричную матрицу с тройным циклом для коротких наборов данных, система с графическим процессором все же лучше — 16 графических процессоров работают быстрее по сравнению с 64 компьютерами Верховного суда.
  
  
• 00:55:00 В этом разделе спикер обсуждает производительность ЦП и ГП с точки зрения пропускной способности памяти и практическое сравнение реальных сценариев. Он также подчеркивает, что для практических целей лучше сравнивать фактическую производительность с теоретической пиковой производительностью, а не с количеством ядер, добавленных к машине. Докладчик также говорит о потенциале повышения производительности при использовании двойной точности и упоминает возможность манипулирования вычислениями для достижения лучших результатов без ущерба для точности вычислений. Раздел заканчивается тем, что спикер освещает некоторые ключевые вопросы, связанные с интеграцией времени и участниками программирования GPU с помощью PyOpenCL и PyCUDA.
  
  
• 01:00:00 В этом разделе видео спикер рассказывает о преимуществах использования сценариев и когенерации во время выполнения вместе с PyOpenCL и PyCUDA. Он объясняет, что это может дать множество преимуществ, например, сделать шаг по времени менее болезненным и повысить производительность приложений, как показано на примере плоскостей решения Максвелла и мощностей вдоха, показанных в видео. В заключение он сказал, что совместное использование этих инструментов может быть отличной идеей, и что, безусловно, можно сделать больше.

[MetaQuotes]

Учебный курс Par Lab в Калифорнийском университете в Беркли — программирование на GPU, CUDA, OpenCL

Учебный курс Par Lab в Калифорнийском университете в Беркли — программирование на GPU, CUDA, OpenCL

В этом видео спикер представляет обзор вычислений GPGPU, уделяя особое внимание CUDA и включая OpenCL. Модель программирования CUDA направлена на то, чтобы сделать оборудование графического процессора более доступным и изначально масштабируемым, позволяя параллельно программировать данные на ряде различных процессоров с различной степенью конвейеров с плавающей запятой. В лекции рассматривается синтаксис написания программы CUDA, иерархия потоков в модели программирования CUDA, иерархия памяти CUDA, согласованность памяти и необходимость использования инструкций ограничения памяти для принудительного упорядочения операций с памятью, а также важность параллельных операций. программирование на современных платформах с CPU и GPU. Наконец, выступающий обсуждает OpenCL, более прагматичную и портативную модель программирования, которая была стандартизирована такими организациями, как Chronos, и предполагает сотрудничество между различными поставщиками оборудования и программного обеспечения, такими как Apple.

Спикер в видео обсуждает различия между языками программирования CUDA и OpenCL. Он отмечает, что оба языка имеют сходство, но CUDA имеет более приятный синтаксис и более широко применяется благодаря своему зрелому стеку программного обеспечения и промышленному внедрению. Напротив, OpenCL нацелен на переносимость, но может не обеспечивать переносимость производительности, что может повлиять на его принятие. Однако OpenCL — это отраслевой стандарт, поддерживаемый несколькими компаниями. Кроме того, спикер рассказывает о методологии программирования процессора и графического процессора и использовании оболочки, которая обертывает Matlab и запускает ее на графических процессорах. В заключение спикер обсуждает, как программа меняется каждый год на основе отзывов участников, и призывает посетителей посетить лабораторию par.

• 00:00:00 В этом разделе спикер представляет себя и излагает повестку дня лекции о вычислениях GPGPU, уделяя особое внимание CUDA и включая OpenCL. Он дает краткий обзор аппаратного обеспечения графического процессора и его эволюции от специализированных непрограммируемых блоков для графики к более мощным и гибким программируемым блокам с появлением CUDA и OpenCL. Модель программирования CUDA направлена на то, чтобы сделать оборудование графического процессора более доступным и изначально масштабируемым, позволяя параллельно программировать данные на ряде различных процессоров с различной степенью конвейеров с плавающей запятой.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер объясняет цель сделать оборудование SIMD доступным для программистов общего назначения, что требует выражения множества независимых блоков вычислений таким образом, чтобы обеспечить масштабируемость. Докладчик углубляется в синтаксис написания программы CUDA, которая включает в себя доступ к оборудованию, которое есть у графического процессора, и использование абстракции с несколькими инструкциями и несколькими потоками данных, которая выполняется in sindi на реальном графическом процессоре. Копии памяти CUDA подчеркнуты как основной способ связи между хостом и устройством, и выступающий отмечает, что связь проходит по каналу PCI Express в системе, который является относительно медленным, что делает необходимым минимизировать передачу данных для оптимального производительность. Также представлен краткий обзор векторных вычислений.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе видео объясняется, как изменить стандартный код C++ для добавления векторов в параллельную программу CUDA. Добавляя теги, программа компилируется для работы на графическом процессоре, а потоки используют индексы блоков и потоков, чтобы определить, над каким элементом массива должен работать каждый поток. В видео также отмечается, что заставить работать простые программы CUDA относительно легко, но оптимизация производительности требует дополнительных усилий. Кроме того, в видео представлен обзор программной среды CUDA, иерархии потоков в модели программирования CUDA и архитектуры GPU, состоящей из потоковых мультипроцессоров.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе видео спикер обсуждает структуру сеток и блоков потоков, которые выполняются параллельно на GPU. Сетка представляет собой набор до 32 блоков потоков, и каждый блок потоков может выполнять до 1000 потоков CUDA. Каждый поток CUDA представляет собой облегченный независимый контекст выполнения со своим собственным программным состоянием, которое может загружаться с любого адреса в DRAM графического процессора. Кроме того, группы из 32 потоков CUDA образуют основу, которая выполняется синхронно и имеет решающее значение для доступа к памяти с высокой пропускной способностью. Докладчик объясняет, что варпы — это деталь оптимизации производительности, но они важны для максимизации эффективности исполнительного оборудования.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе спикер объясняет основные строительные блоки написания кода для графических процессоров NVIDIA с использованием CUDA. Блок потока подобен виртуализированному многопоточному ядру, которое может динамически настраивать количество потоков CUDA, регистров и кэша L1, к которым у него есть доступ, в зависимости от указанного размера данных. Блок потока обычно включает в себя параллельную задачу данных с умеренной степенью детализации, и все потоки в блоке используют один и тот же идентификатор индекса блока. Потоки внутри блока могут синхронизироваться через встроенный барьер или обмениваться данными через быструю общую память на кристалле. Сетка представляет собой набор блоков потоков, и все блоки потоков в сетке имеют одну и ту же точку входа, отличаясь только порядковым номером блока. Программа должна быть действительна для любого чередования выполнения блоков, и хорошей идеей будет иметь много блоков потоков на сетку, чтобы занимать весь GPU. Высшим уровнем иерархии потоков является поток, который необязателен, но необходим для одновременного выполнения нескольких функций ядра.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе докладчик обсуждает иерархию памяти CUDA, начиная с локальной памяти для каждого потока, которая действует как резервное хранилище для файла регистра. Каждый поток CUDA имеет частный доступ к настраиваемому количеству регистров, указанному во время компиляции, при этом система памяти согласуется с моделью программирования потока. Существует также блокнотная память, которая может использоваться либо как 16 килобайт кэш-памяти L1 и 48 килобайт управляемой программным обеспечением блокнота, либо наоборот, динамически настраиваемая при вызове ядра. Глобальная память намного дороже, чем память на кристалле, с задержкой более чем в сто раз по количеству циклов. Регистры и встроенная память хранят состояние программы, а глобальная память хранит постоянное состояние.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе спикер обсуждает иерархию памяти GPU и CPU. Графические процессоры имеют более высокую пропускную способность в совокупности с кэшами L1 по сравнению с глобальной DRAM, при этом графический процессор моддерского размера имеет примерно 100 гигабайт в секунду доступа к DRAM. Кроме того, есть и другие компоненты иерархии памяти, которые иногда бывают полезны, такие как 64-килобайтная постоянная память и память текстур CUDA. Можно использовать несколько графических процессоров, каждый из которых имеет собственную независимую глобальную память, отделенную от памяти ЦП. Наиболее важным аспектом иерархии памяти CUDA является обмен данными внутри блока потоков с использованием быстрой общей памяти на корабле, что требует использования функции синхронизации потоков для синхронизации потоков внутри блока потоков.
  
  
• 00:35:00 В этом разделе лектор предоставляет фрагмент кода, который транспонирует матрицу с использованием общей памяти, что имеет решающее значение для выражения значительно большего параллелизма, чем пропускной способности памяти. В то время как общие переменные могут быть объявлены статически с помощью тегов в начале и конце, целые массивы могут быть выделены и динамически с использованием extern через целочисленные индексы. Блокноты и синхронные потоки необходимы почти для всех взаимодействий внутри блока потоков, за исключением данных, которые совместно используются потоками. Доступ к общей памяти может привести к конфликтам банков, что может серьезно снизить производительность. Эту проблему можно смягчить путем чередования указателей, чтобы к банку можно было получить доступ без каких-либо задержек. Наконец, лектор говорит об операциях с атомарной памятью, которые, хотя и являются дорогостоящими, дают пользователям возможность доступа к одной и той же ячейке памяти из всех потоков программы.
  
  
• 00:40:00 В этом разделе спикер обсуждает непротиворечивость памяти и необходимость использования инструкций ограничения памяти для принудительного упорядочения операций с памятью. Аппаратное обеспечение автоматически синхронизирует доступ из нескольких потоков, но если программист не использует инструкции ограничения памяти, некоторые дополнения могут не вступить в силу. Докладчик также объясняет, как определенные операции, такие как обмен, сравнение и подкачка, полезны для реализации спин-блокировок. Они предупреждают, что нельзя предполагать, что обращения к памяти появляются глобально в том же порядке, в котором они выполнялись, из-за того, как система памяти достигает высокой производительности. Наконец, спикер затрагивает вопрос о том, что CUDA разработана так, чтобы быть функционально щадящей, но аппаратная реализация имеет решающее значение для получения от нее производительности.
  
  
• 00:45:00 В этом разделе спикер объясняет концепцию блоков потоков, которые эквивалентны одному потоковому мультипроцессору, и то, как они имеют доступ к нескольким ресурсам памяти, таким как файлы регистров, кэш L1, кэш инструкций и блоки текстур. . Сетка, состоящая из нескольких блоков потоков, может использовать преимущества нескольких потоковых мультипроцессоров на графическом процессоре, и часто одной сетки достаточно для насыщения всего графического процессора. Однако в сценариях, когда сетки недостаточно велики, несколько потоков должны выполнять несколько сеток параллельно, чтобы покрыть весь GPU. Чтобы скрыть задержки выполнения функционального блока и передачи PCI Express, спикер предлагает использовать несколько деформаций в одном и том же блоке потоков, выполняющихся независимо, при активном использовании общей памяти и кэша L1. Поскольку использование памяти доминирует в настройке производительности, важно повторно использовать каждый байт, загруженный из памяти, по крайней мере, десять-двадцать раз, чтобы оптимизировать производительность, и докладчик дает дополнительные рекомендации о том, как улучшить использование памяти.
  
  
• 00:50:00 В этом разделе видео спикер обсуждает важность параллельного программирования в современных платформах с CPU, GPU и другими процессорами. Он утверждает, что каждая программа должна использовать все необходимые вычислительные ресурсы, а мир во многих отношениях становится все более неоднородным. Он также подчеркивает необходимость отраслевого стандарта для доступа к параллельному оборудованию для написания поддерживаемого параллельного программного обеспечения и среды программирования более высокого уровня в SDK для написания параллельного кода. Кроме того, он упоминает о различных неудачных языках программирования и о том, что программы должны быть сосредоточены не на том, чтобы быть красивыми, а на том, чтобы найти хорошую модель программирования. Спикер также рассказывает об OpenCL, заявляя, что он старается не быть красивым, а предоставляет альтернативу CUDA.
  
  
• 00:55:00 В этом разделе спикер обсуждает важность прагматизма и переносимости моделей программирования для графических процессоров, поскольку они должны работать на различном оборудовании и иметь длительный срок службы программного обеспечения. Это создает проблему для CUDA, которая работает только на оборудовании Nvidia и является очень специфичной и типизированной, что затрудняет ее внедрение для некоторых. OpenCL, с другой стороны, является более прагматичной и переносимой моделью программирования, которая была стандартизирована такими организациями, как Chronos, и предполагает сотрудничество между различными поставщиками оборудования и программного обеспечения, такими как Apple. Высокоуровневое представление OpenCL похоже на CUDA с точки зрения моделирования платформы и использует очереди команд, рабочие элементы и аналогичную модель памяти. Однако синтаксис OpenCL намного сложнее и имеет сотни различных функций для различных операций. Пример добавления вектора снова представлен с кодом OpenCL для функции ядра, который включает удаление цикла for, добавление тега ядра и дополнительных тегов к указателям.
  
  
• 01:00:00 В этом разделе спикер обсуждает различия между CUDA и OpenCL, которые позволяют пользователям программировать разное оборудование. Хотя они имеют схожий синтаксис, CUDA предлагает более зрелый стек программного обеспечения и более широкое промышленное внедрение, что приводит к более широкому спектру приложений. С другой стороны, OpenCL нацелен на переносимость, но может не обеспечивать переносимость производительности, что может помешать его внедрению, если не принять меры. Тем не менее, OpenCL является отраслевым стандартом и поддерживается несколькими компаниями, что дает разработчикам уверенность в своих инвестициях в его программное обеспечение. Несмотря на то, что OpenCL является конкурентом CUDA, Nvidia по-прежнему поддерживает его, и спикер уточняет, что Nvidia может не производить оптимизированный код для OpenCL.
  
  
• 01:05:00 В этом разделе спикер рассказывает о сходствах и различиях между языками программирования OpenCL и CUDA. Хотя у обоих есть сходство, язык программирования CUDA предлагает более приятный синтаксис, и для его использования не обязательно знать какой-либо API OpenCL. Основная причина, по которой компиляторы отличаются, полностью прагматична, поскольку NVIDIA решила не делать свой компилятор OpenCL с открытым исходным кодом. Методология программирования ЦП и ГП заключается в том, чтобы нацелиться на ГП и избавиться от всего распараллеливания в блоке потока, превратив блок потока в поток P или поток openmp, работающий на одном ядре ЦП, и сопоставив деформации в Инструкции ССО. Спикер также рассказывает о Jacket, которая является оболочкой Matlab и запускает ее на графических процессорах, хотя трудно сказать, насколько в процентном отношении такая программа, как Jacket, может задействовать весь потенциал CUDA.
  
  
• 01:10:00 В этом разделе спикер обсуждает, как они меняют программу каждый год на основе отзывов участников. Они планируют разослать форму с запросом о том, что участникам понравилось, не понравилось и что можно улучшить. Будет создана панель, где спикеры соберутся вместе, чтобы вести непринужденные дискуссии и дебаты на сцене. Посетители также просили увидеть лабораторию par, поэтому им предлагается посетить и увидеть пространство своими глазами. Наконец, спикер благодарит всех и желает им хорошего отдыха в семестре.

[MetaQuotes]

Обучение в Lambert Labs: что такое OpenCL?

Что такое OpenCL?

В этом видео об OpenCL ведущий знакомит с графическими процессорами (GPU) и их использованием в графическом программировании, а затем объясняет, как их можно использовать для вычислений общего назначения. Затем OpenCL представлен как API, который позволяет разработчикам выполнять оптимизацию для конкретных поставщиков, оставаясь при этом независимым от платформы, а выступающий подчеркивает важность планирования задач для достижения оптимальной производительности графического процессора. Объясняется синхронизация в OpenCL, а пример программы GPU представлен с использованием C-подобного языка. Докладчик также демонстрирует, как OpenCL может значительно ускорить вычисления, и дает советы по работе с графическими процессорами.

• 00:00:00 В этом разделе ведущий объясняет, для чего традиционно используются графические процессоры (GPU), то есть для графического программирования, например для рендеринга изображений в реальном времени или в приложениях с предварительной визуализацией, требующих специализированного и высокопроизводительного оборудования. Программирование графического процессора общего назначения обсуждается как использование графической карты для задач, отличных от графики, которые требуют больших вычислительных ресурсов и высокой производительности. Затем OpenCL представлен как API, который предоставляет общий интерфейс для всех платформ и реализаций, специфичных для конкретного поставщика, что позволяет по-прежнему получать оптимизации, зависящие от поставщика, при этом будучи независимым от платформы, что полезно, поскольку графические процессоры являются узкоспециализированными и зависящими от платформы частями. аппаратное обеспечение.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео спикер обсуждает особенности задач, которые хорошо работают для GPU-оптимизации. Важно разделить задачи на более мелкие подзадачи, которые можно выполнять одновременно в разных потоках. Подзадачи должны быть почти идентичными по форме и составу, чтобы выполняться в нескольких потоках. Задачи должны быть независимы друг от друга с точки зрения синхронизации, поскольку синхронизация между рабочими группами не требуется. В видео подчеркивается, что чем больше подзадачи расходятся друг от друга, тем хуже становится производительность, и, возможно, быстрее использовать ЦП. Поэтому, чтобы воспользоваться вычислительной мощностью графического процессора, задачи должны быть тщательно разработаны и оптимизированы.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер объясняет основной способ синхронизации в OpenCL — барьерную функцию. Эта функция действует как контрольная точка, которую должны достичь все потоки, прежде чем любой из них сможет продолжить работу. Хотя барьерная функция не очень эффективна, она по-прежнему имеет решающее значение для обеспечения синхронизации всех потоков в нужные моменты. Затем спикер представляет пример программы для графического процессора, написанной на языке, очень похожем на C, и объясняет различные параметры и логику кода. Наконец, спикер запускает тестовый тест программы, которая вычисляет первый миллион квадратных чисел с помощью Python и OpenCL.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер обсуждает свой скрипт Python, который принимает массив из миллиона чисел и возводит каждое из них в квадрат. Затем они изучают библиотеку многопроцессорной обработки в Python и создают пул потоков размером пять, но обнаруживают, что его параллельная работа на самом деле замедляет вычисления. Наконец, они показывают пример OpenCL, использующий функцию ядра C, хранящуюся в виде строки в памяти программы, и проходят необходимый шаблонный код для выполнения функции ядра. Пример OpenCL выполняется за одну миллисекунду, что является значительным улучшением по сравнению с предыдущими реализациями Python.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе спикер объясняет, что программирование на графическом процессоре может значительно ускорить выполнение узкого места в коде, сократив время со 160 миллисекунд до примерно одной миллисекунды, то есть в 100 раз быстрее. Такое ускорение может иметь огромное значение, и два порядка величины могут «создать или сломать» узкое место в коде. Лучший способ для разработчиков работать с графическими процессорами — это иметь доступ к локальному графическому процессору, а не работать на удаленных машинах, хотя Google Cloud предлагает доступ к графическим процессорам в облаке. OpenCL не зависит от аппаратного обеспечения графического процессора, поэтому разработчики могут использовать его независимо от аппаратного обеспечения графического процессора. Однако разработчикам необходимо тщательно продумать, как они подходят к решению задач, чтобы получить максимальную отдачу от графического процессора, поскольку функция подзадачи должна быть явной, поэтому подзадачи должны быть тщательно разработаны.

[MetaQuotes]

Ускоренное машинное обучение с OpenCL

Ускоренное машинное обучение с OpenCL

На вебинаре «Ускоренное машинное обучение с OpenCL» докладчики обсуждают оптимизации, которые можно внести в OpenCL для приложений машинного обучения. Один из докладчиков рассказывает, как они сравнивали OpenCL и сборку на графических процессорах Intel с использованием библиотеки OneDNN с открытым исходным кодом. Они ориентированы на оптимизацию для оборудования Intel, но предоставляют интерфейсы для другого оборудования и поддерживают различные типы и форматы данных. Группа также обсуждает проблемы оптимизации рабочих процессов машинного обучения с помощью OpenCL и интеграции OpenCL в популярные платформы машинного обучения. Кроме того, они отмечают, что консолидация использования OpenCL в разных средах может быть запоздалой. Наконец, докладчики обсуждают преимущества производительности от использования расширения Qualcomm ML, особенно для некоторых ключевых операторов, таких как свертка, которая важна в приложениях для обработки изображений.

В видеоролике «Ускоренное машинное обучение с OpenCL» участники дискуссии рассказали о различных случаях использования машинного обучения, включая вычислительную фотографию и обработку естественного языка. Они подчеркнули необходимость оптимизации рабочих нагрузок машинного обучения и масштабирования на основе результатов исследований. Кроме того, участники дискуссии определили речь как важную область роста для расширенных пользовательских интерфейсов с использованием машинного обучения. Сессия завершилась благодарностью друг друга и аудитории за то, что они присоединились к обсуждению, и напоминанием участникам оставить отзыв через опрос.

• 00:00:00 В этом разделе вебинара Нил Тревитт, президент Chronos Group, дает краткий обзор Форума машинного обучения Chronos, открытого форума, призванного способствовать постоянному общению между сообществом Chronos и оборудованием для машинного обучения и софтверные сообщества. Тревитт отмечает, что OpenCL уже широко используется на рынке машинного обучения и логических выводов и что многие недавние расширения OpenCL имеют отношение к машинному обучению и ускорению логических выводов. Форум по машинному обучению — это возможность для разработчиков внести свой вклад, а для Chronos — представить обновления и информацию о дорожном плане более широкому сообществу.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер, инженер по алгоритмам искусственного интеллекта в Intel, обсуждает свою работу по сравнению OpenCL и сборки на графических процессорах Intel для оптимизации рабочих нагрузок машинного обучения с использованием библиотеки с открытым исходным кодом OneDNN. Он объясняет, что их команда занимается оптимизацией для оборудования Intel, но также предоставляет интерфейсы для другого оборудования и поддерживает различные типы и форматы данных. Они используют архитектуру, основанную на своевременной компиляции, чтобы выбрать оптимальную реализацию в зависимости от проблемы и аппаратного обеспечения, и оптимизируют как будущие, так и существующие интегрированные графические процессоры. Далее он обсуждает результаты их сравнения и проблемы, с которыми они столкнулись, приводя их к решениям по оптимизации.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер обсуждает, как делится GPU и как векторный движок и матричный движок выполняют основные вычисления. Докладчик объясняет, как они оптимизируют свертки и переупорядочивание данных, а также как они используют подгруппы и расширения для оборудования Intel. Они упоминают, что есть планы упростить доступ, добавив расширения для sprv и Sickle. Они также обсуждают свою сторону сборки, используя библиотеку ac plus для генерации сборки на графических процессорах Intel. Наконец, они рассказывают о значительном ускорении, которого им удалось добиться в OpenCL за счет оптимизации.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер обсуждает свой анализ реализации OpenCL и движка, заявляя, что реализация OpenCL выдает более короткие инструкции чтения и дополнительные инструкции при определенных условиях. Однако они отмечают, что эти проблемы не являются принципиальными и могут быть решены путем совместной работы с командой компиляторов Intel над изменением реализации. Спикер также обсуждает использование сборки, которая полезна для выявления пробелов в реализации, но плохо влияет на производительность. Наконец, они упоминают об использовании генератора ассемблера, который позволил ускорить генерацию кода с возможностью указать оптимизационные преобразования для задачи.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе спикер обсуждает, как они могут более эффективно составлять свои оптимизации, используя только одно указанное преобразование, что может помочь избежать распространения множества реализаций. Затем внимание переключается на Баладжи Калидаса, который обсуждает расширения и функции, поддерживаемые Qualcomm для ускорения машинного обучения, которое, как он отмечает, быстро растет на мобильных устройствах. Хотя графические процессоры остаются популярным вариантом, докладчик отмечает, что энергопотребление, диспетчеризация с низкой задержкой и синхронизация с другими блоками системы на кристалле — все это ключевые факторы, которые необходимо учитывать для обеспечения эффективного машинного обучения на мобильных устройствах. Докладчик упоминает такие функции, как импорт/экспорт данных с нулевым копированием и импорт/экспорт аппаратного буфера Android, а также усиление DMA, которые помогают решить эти проблемы.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе спикер обсуждает расширение CL qcom ml-ops, которое является расширением поставщика Qualcomm для ускорения машинного обучения на их графических процессорах на уровне операций. Расширение максимально использует существующие конструкции OpenCL, включая сигналы команд, события и буферы, и полностью совместимо с другими ядрами OpenCL. Одним из основных вариантов использования расширения является обучение на периферии, которое позволяет осуществлять перенос обучения, персонализацию и федеративное обучение, но основным ограничивающим фактором для обучения на периферии является объем памяти. Чтобы решить эту проблему, спикер объясняет первый подход к пакету тензоров, в котором используется модифицированный подход, чтобы сохранить размер пакета тензора равным единице и выполнить несколько проходов вперед и назад до завершения пакета. Этот подход позволяет получить те же результаты, что и обучение с большим размером пакета, при этом уменьшая объем памяти.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе спикер обсуждает несколько расширений OpenCL, способных ускорить задачи машинного обучения. Первое упомянутое расширение — это расширение поставщика восьмибитного точечного продукта, которое может дать значительные преимущества в производительности при реализации восьмибитной квантованной DNNS. Следующее обсуждаемое расширение — это «записываемые очереди clq com», которые позволяют записывать последовательность команд ядра диапазона ND, которые можно воспроизвести с помощью специального диспетчерского вызова, что значительно улучшает энергопотребление ЦП и задержку диспетчеризации, что имеет решающее значение. в потоковом режиме варианты использования машинного обучения. Другие расширения, такие как нулевое копирование, операции с подгруппами, атомарные числа с плавающей запятой, обобщенное изображение из буфера, а также запись и воспроизведение буфера команд, также полезны для машинного обучения и доступны в виде расширений Qualcomm или поставляются Chronos.
  
  
• 00:35:00 было бы эффективнее иметь большую партию ядер, которые можно отправлять все сразу, а не отправлять их по отдельности. Именно здесь появляются записываемые очереди, поскольку они позволяют записывать и предварительно обрабатывать большой пакет ядер с изменением только одного или двух аргументов между каждым экземпляром. Это значительно сокращает объем работы, которую должна выполнять реализация, и экономит ресурсы ЦП. Кроме того, это помогает обеспечить максимальное использование графического процессора и свести к минимуму периоды простоя между диспетчерами. Это особенно важно для моделей машинного обучения, которые требуют последовательного запуска сотен ядер. В целом записываемые очереди являются ценным расширением для повышения эффективности ускорения машинного обучения с использованием OpenCL.
  
  
• 00:40:00 В этом разделе группа обсуждает проблемы оптимизации рабочих процессов машинного обучения с помощью OpenCL, включая определение оптимального времени и размера пакетной обработки, а также очистку. Они упоминают, что такие инструменты, как Carbon Queues, могут помочь решить эти проблемы. Также обсуждается проблема времени компиляции, которая является основным препятствием для OpenCL, но решить эту проблему не так-то просто. Группа предлагает использовать константу специализации на уровне OpenCL, чтобы потенциально уменьшить количество генерируемых ядер, но реализация требует большой работы. Они также обсуждают потенциальное использование LLVM для оптимизации производительности, но отмечают, что в настоящее время медленная компиляция является серьезной проблемой.
  
  
• 00:45:00 В этом разделе стенограммы докладчики обсуждают проблемы компиляции приложений машинного обучения во время выполнения и использования предварительно скомпилированных двоичных файлов. Они также касаются потенциальных решений, предоставляемых MLIR, многоуровневого решения, и его сравнения с ускорением на уровне графа. Выступающие согласны с тем, что предоставленное поставщиком расширение можно использовать для нескольких ключевых метакоманд, в то время как компилятор графа или написание собственных ядер можно использовать для всего остального, давая лучшее из обоих миров.
  
  
• 00:50:00 В этом разделе видео спикеры обсуждают интеграцию OpenCL в популярные фреймворки машинного обучения, в частности, на мобильных устройствах. Они упоминают, что уже существует ряд фреймворков с открытым исходным кодом, использующих OpenCL, и что TensorFlow Lite уже имеет хорошо работающую серверную часть OpenCL. Тем не менее, они отмечают, что производительность и переносимость производительности остаются проблемой при интеграции OpenCL в общие платформы, поскольку различным поставщикам может потребоваться внести свой вклад для поддержания производительности с общей реализацией. Они также предполагают, что консолидация использования OpenCL в разных средах может быть запоздалой.
  
  
• 00:55:00 В этом разделе спикер объясняет, что использование расширения Qualcomm ML дает значительный выигрыш в производительности по сравнению с простым использованием TVM или Tensorflow Lite. Выгода будет различаться в зависимости от того, сколько усилий разработчик вкладывает в написание собственного ядра и его оптимизацию для графических процессоров. Также есть явное преимущество для некоторых ключевых операторов, таких как свертка. Спикер рассчитывает предложить дополнительную ценность, ускорив работу этих ключевых операторов в будущем. На панели также обсуждаются области приложений, которые стимулируют спрос на ускорение машинного обучения, при этом обработка изображений является доминирующей областью.
  
  
• 01:00:00 В этом разделе видео участники дискуссии обсудили области применения машинного обучения, такие как вычислительная фотография и обработка естественного языка. Они также рассказали о проблемах оптимизации рабочих нагрузок машинного обучения и необходимости масштабирования на основе результатов исследований. Кроме того, участники дискуссии отметили, что расширенные пользовательские интерфейсы, использующие машинное обучение, станут значительной областью роста, и речь является частью этого. Наконец, сессия завершилась, и участники дискуссии поблагодарили друг друга и аудиторию за присоединение к дискуссии, а модератор напомнил участникам заполнить анкету для получения обратной связи.

[MetaQuotes]

Mandelbulber v2 OpenCL «быстрый движок» 4K тест

Mandelbulber v2 OpenCL «быстрый движок» 4K тест

Это пробная версия рендеринга анимации полета с использованием Mandelbulber v2 с частично реализованным движком рендеринга OpenCL.
Целью этого теста была проверка стабильности приложения при длительном рендеринге и того, как рендеринг ведет себя, когда камера находится очень близко к поверхности.
Поскольку код ядра OpenCL работает с использованием только чисел с плавающей запятой одинарной точности, невозможно выполнить глубокое масштабирование трехмерных фракталов. На рендеринг этой анимации в разрешении 4K ушло всего 9 часов на nVidia GTX 1050.

[MetaQuotes]

Полет Mandelbox OpenCL

Полет Mandelbox OpenCL

Это тестовая визуализация фрактала мандельбокса, созданного с помощью альфа-версии Mandelbulber v2 OpenCL.

[MetaQuotes]

[3D ФРАКТАЛ] Пророчество (4K)

[3D ФРАКТАЛ] Пророчество (4K)

Рендеринг в 4K от Mandelbulb3D.