OpenCL в трейдинге - страница 4

[MetaQuotes]

AMD Developer Central: Эпизод 1: Что такое OpenCL™?

AMD Developer Central: Эпизод 1: Что такое OpenCL™?

В этом видео представлено введение в OpenCL и цели его разработки, которые сосредоточены на использовании различных процессоров для ускорения параллельных вычислений вместо последовательных. OpenCL позволяет писать переносимый код для разных процессоров, используя ядра, глобальные и локальные измерения и рабочие группы. Рабочие элементы и рабочие группы могут сотрудничать путем совместного использования ресурсов, но синхронизация между рабочими элементами в разных рабочих группах невозможна. Оптимальные размеры задачи различаются для разных типов обработки, и важно выбрать наилучшие размеры для наилучшей производительности. OpenCL может полностью использовать возможности системы за счет совместного выражения параллелизма задач и данных с помощью модели событий OpenCL.

• 00:00:00 В этом разделе Джастин Хенсли обсуждает основы OpenCL и цели его разработки, которые в основном сосредоточены на использовании ЦП, графических процессоров или любых других процессоров, таких как механизм сотовой широкополосной связи или DSP, для ускорения параллельных вычислений, а не последовательные, что приводит к резкому ускорению. OpenCL позволяет писать переносимый код для работы на процессорах любого типа, таких как процессоры и графические процессоры AMD, с использованием ядер, которые аналогичны функциям C, используемым для использования параллелизма, и программам, представляющим собой наборы ядер и других функций, с приложениями, выполняющими экземпляры ядра с использованием очереди, которые ставятся в очередь и выполняются либо по порядку, либо не по порядку. Глобальное и локальное измерения в OpenCL определяют диапазон вычислений, в то время как весь смысл OpenCL заключается в использовании высокопараллельных устройств для одновременного ускорения вычислений, что позволяет локальным рабочим группам сотрудничать путем совместного использования ресурсов, поскольку глобальные рабочие элементы должны быть независимыми с возможной только синхронизацией. внутри рабочей группы.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе мы узнаем о рабочих элементах и рабочих группах, а также о том, как OpenCL позволяет нам синхронизировать рабочие элементы внутри рабочей группы с помощью барьеров или ограждений памяти. Однако рабочие элементы в разных рабочих группах не могут синхронизироваться друг с другом. Оптимальные размеры задачи также различаются для разных типов обработки, и важно выбрать наилучшие размеры для данной задачи, чтобы получить наилучшую производительность. В OpenCL также можно выразить параллелизм задач, выполняя один рабочий элемент как задачу, используя модель событий OpenCL. Обеспечивая совместную работу параллелизма задач и данных, OpenCL может полностью использовать возможности системы.

[MetaQuotes]

Центр разработчиков AMD: технический обзор OpenCL. Эпизод 3: Настройка ресурсов

Центр разработчиков AMD: технический обзор OpenCL. Эпизод 3: Настройка ресурсов

В эпизоде 3 серии руководств по OpenCL спикер углубляется в настройку ресурсов и управление ими в OpenCL, затрагивая такие темы, как объекты памяти, контекст, устройства и очереди команд. Также обсуждается процесс доступа и выделения памяти для изображений с акцентом на вызовы чтения и записи изображений и поддерживаемые форматы. Рассмотрены характеристики синхронных и асинхронных операций с памятью, а также пояснено, как можно использовать систему управления событиями OpenCL, чтобы гарантировать завершение передачи данных. Наконец, пользователям рекомендуется запрашивать информацию об устройстве с помощью вызова CL get device info, чтобы выбрать лучшее устройство для своего алгоритма.

• 00:00:00 В этом разделе Джастин Хенсли из AMD обсуждает распределение ресурсов в OpenCL, уделяя особое внимание объектам памяти, контексту и настройке устройств. Он объясняет, как запросить систему, чтобы найти доступные устройства, создать общий контекст и настроить очереди команд для взаимодействия с устройствами. Хенсли также отмечает, что несколько ядер ЦП считаются одним устройством OpenCL и что устройства в разных контекстах не могут обмениваться данными. Чтобы выбрать лучшее устройство для алгоритма, пользователи могут запросить у среды выполнения OpenCL информацию об устройстве с помощью вызова CL get device info, чтобы определить количество вычислительных блоков, тактовую частоту, объем памяти и поддерживаемые расширения. Наконец, Хенсли описывает буферы как простые фрагменты памяти, а изображения — как непрозрачные двухмерные и трехмерные форматированные структуры данных.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео объясняется, как OpenCL обрабатывает изображения и как необходим доступ к изображениям через вызовы чтения и записи изображений. Также обсуждаются формат и сэмплер данных для изображения и то, как следует использовать вызов CL для получения поддерживаемых форматов изображений для определения поддерживаемых форматов. Для выделения буфера изображения задаются формат и размер, а вызов CL create buffer используется для создания объекта-буфера для входных и выходных данных. CL в очереди чтения и CL в правом буфере очереди — это команды, используемые для чтения и записи данных из и в объекты памяти соответственно. Если область памяти должна быть отображена
  к адресному пространству хоста используется CL в буфере карты очередей. Наконец, буфер копирования очереди CLN используется для копирования памяти между двумя объектами памяти.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер объясняет, что данные могут использоваться совместно только с объектами памяти, выделенными в рамках одного контекста, и все операции могут выполняться синхронно или асинхронно. Синхронные операции выполняются, когда для вызова блокировки установлено значение CL true, что означает, что передача данных будет заблокирована до тех пор, пока не произойдет фактическая операция с памятью. Это может занять некоторое время в зависимости от расположения памяти. В качестве альтернативы, с CL false, это будет асинхронный вызов, и нужно использовать открытую систему управления событиями CL, чтобы гарантировать, что память будет полностью скопирована до ее использования.

[MetaQuotes]

Центр разработчиков AMD: технический обзор OpenCL. Эпизод 4: Выполнение ядра

Центр разработчиков AMD: технический обзор OpenCL. Эпизод 4: Выполнение ядра

В этом разделе Джастин Хенсли освещает тему выполнения ядра в OpenCL, объясняя, что объекты ядра содержат определенную функцию ядра и объявляются с помощью квалификатора ядра. Он описывает этапы выполнения ядра, включая установку аргументов ядра и постановку ядра в очередь. Хенсли подчеркивает важность использования событий для управления несколькими ядрами и предотвращения проблем с синхронизацией, и предлагает использовать CL для ожидания завершения событий, прежде чем продолжить. В видео также подробно рассказывается о профилировании приложения для оптимизации ядер, выполнение которых занимает больше всего времени.

• 00:00:00 В этом разделе Джастин Хенсли обсуждает выполнение ядра в OpenCL. Он объясняет, что объекты ядра инкапсулируют в программе определенную функцию ядра и объявляются с помощью квалификатора ядра. Программный объект инкапсулирует исходный код программы или предварительно скомпилированный двоичный файл с диска и список устройств. После создания программного объекта пользователь может скомпилировать его для своих устройств во время выполнения. После сборки ядра его необходимо выполнить, выполнив два основных шага: установить аргументы ядра и поставить ядро в очередь. Чтобы установить аргументы, пользователь должен использовать функцию под названием «CL Set Kernel Arg», где первым аргументом является ядро, которое необходимо выполнить.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео объясняется, как установить размер аргументов и фактически выполнить ядро. В качестве примера используется обработка изображений с глобальным размером, установленным для изображения с высотой изображения заданного размера. В видео объясняется, что среда выполнения OpenCL в очередях ставит задачи асинхронно, поэтому программист может использовать события для отслеживания состояния выполнения. В видео также объясняются различные способы синхронизации команд и явная синхронизация между очередями с помощью событий. Видео содержит примеры одного устройства и одной очереди и двух устройств и двух очередей, объясняя важность использования событий, чтобы избежать явных проблем с зависимостями.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе Джастин Хенсли обсуждает, как управлять ядрами и событиями при использовании OpenCL. Он объясняет, что использование событий важно при управлении несколькими ядрами и предотвращении проблем с синхронизацией. Он предлагает использовать CL для ожидания событий, которое ожидает завершения всех событий перед продолжением, и ожидание событий в очереди, которое в очередях блокирует точку для последующего использования средой выполнения OpenCL, позволяя приложению продолжать работу без блокировки. Кроме того, CL get информацию о профилировании событий можно использовать для профилирования приложения, чтобы разработчики могли оптимизировать ядра, выполнение которых занимает больше всего времени.

[MetaQuotes]

Центр разработчиков AMD: технический обзор OpenCL. Эпизод 5: Программирование с помощью OpenCL™ C

Центр разработчиков AMD: технический обзор OpenCL. Эпизод 5: Программирование с помощью OpenCL™ C

В этом видео обсуждаются различные функции языка OpenCL™ C, включая функции рабочих элементов, функции рабочей группы, типы векторов и встроенные функции синхронизации. В видео подчеркивается важность использования правильных квалификаторов адресного пространства для эффективного написания параллельного кода и совместного использования памяти между рабочими группами. Концепция векторных типов подробно обсуждается вместе с использованием правильного пространства памяти для аргументов указателя ядра, локальных переменных и глобальных переменных программы. Кроме того, встроенные математические функции и функции рабочей группы, такие как барьеры и мемозащиты, покрыты предложением проверять эти функции во время выполнения.

• 00:00:00 В этом разделе Дастин Хенсли из AMD рассказывает о возможностях языка OpenCL™ C, которые включают функции рабочих элементов, функции рабочей группы, векторные типы и встроенные функции синхронизации. OpenCL основан на ISO C99, без ограничений стандартных заголовков C99, указателей на функции, рекурсии, массивов переменной длины и битовых полей. В OpenCL есть квалификаторы адресного пространства, которые позволяют эффективно писать параллельный код, а также позволяют совместно использовать память между рабочими группами. Кроме того, имеется оптимизированный доступ к изображениям с помощью встроенных функций изображения и встроенных функций среды выполнения для доступа к информации времени выполнения. Хенсли продемонстрировал простое ядро с параллельными данными, которое использует функции рабочих элементов, и показал, как можно использовать различные функции и переменные OpenCL для построения этого ядра.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе обсуждается концепция векторных типов в OpenCL. Эти типы векторов предназначены для переноса в разные среды выполнения и имеют определенные характеристики, которые делают их безопасными для Индии, выровнены по длине вектора и имеют встроенные функции. Затем в видео показано несколько примеров векторных операций, таких как создание векторного литерала и выбор определенных компонентов вектора. Кроме того, отмечается, что в OpenCL существует несколько различных адресных пространств, и важно использовать правильное для аргументов указателя ядра, локальных переменных и глобальных переменных программы. Если не указать объем памяти, это может привести к тому, что по умолчанию будет установлено значение private, что вызовет проблемы.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе объясняется, что преобразование данных из глобальной, локальной или частной области памяти в другую область памяти с использованием указателей не разрешено в OpenCL. Явное копирование данных необходимо для необходимых пространств памяти. Что касается семантики и преобразований, для скалярных преобразований и преобразований указателей соблюдаются правила C99, а для векторных типов не допускаются неявные преобразования. Важность четкости подчеркивается использованием специальных функций для определения типа округления, выполняемого в операции, вместо того, чтобы полагаться на машину для ее обработки. Встроенные математические функции OpenCL, такие как функция журнала, предлагают различные варианты, такие как полная точность, половинная точность и собственная функция для более эффективной обработки неоднозначных пограничных случаев библиотеки C99, и доступны различные методы для перехода между различными типами данных с использованием этого типа подчеркивания или преобразовать один тип в другой тип.
  
  
• 00:15:00 В этом отрывке спикер обсуждает встроенные функции рабочей группы и расширения OpenCL C. Эти функции включают инструменты синхронизации, такие как барьеры и мемфисы, позволяющие синхронизировать память. Спикер также говорит о важности использования всех рабочих элементов в рабочей группе для выполнения одной и той же функции, а не о создании барьера, который не будет преодолевать все элементы. Кроме того, спикер рассказывает о различных расширениях, включая атомарные функции и выбор режимов округления во время компиляции. Спикер рекомендует обратиться к спецификации, чтобы узнать больше об этих функциях и расширениях и проверить их во время выполнения.

[MetaQuotes]

Как использовать OpenCL для работы GPU

Как использовать OpenCL для работы GPU

Видео знакомит с OpenCL как с открытым стандартным инструментом, который может работать на большинстве новых видеокарт в Windows с обязательной установкой либо CUDA, либо специальных графических драйверов в зависимости от карты. Спикер описывает простую программу, процесс создания ядра, буферов для данных, установку аргументов ядра и глобального размера работы, а также запуск рабочей нагрузки на устройстве в OpenCL, сравнивая ее с CUDA. Параметры, связанные с созданием ядра в OpenCL для работы графического процессора, постановкой в очередь буфера чтения, освобождением памяти, были объяснены примерами кода для проверки вычислений. Демонстрируя небольшую программу, которая применяет тонкое размытие к изображениям в градациях серого с помощью OpenCL, докладчик подчеркивает, что OpenCL имеет больше шаблонного кода, чем CUDA, но является открытым и стандартным решением, применимым к различным графическим картам и может повторно использоваться в разных системах независимо от производителя.

• 00:00:00 В этом разделе спикер представляет OpenCL и обсуждает, как это открытый стандарт, который может работать с большинством новых графических карт в Windows, с требованием установки либо CUDA, либо конкретного графического драйвера в зависимости от карты. Затем спикер представляет простую программу и описывает, как она работает в OpenCL, сравнивая ее с CUDA. Они проходят процесс создания ядра, создания буферов для данных и установки аргументов ядра и глобального рабочего размера перед выполнением рабочей нагрузки на устройстве.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер объясняет параметры, связанные с созданием ядра в OpenCL для работы GPU. Параметр глобального размера работы — это количество единиц, с которыми вы хотите работать, а локальный размер работы — сколько вы хотите сделать в каждой единице. Глобальный рабочий размер должен быть кратен локальному рабочему размеру, и хотя вы можете выполнять работу, не указывая глобальный локальный рабочий размер, лучше установить оба, чтобы вы знали, с какими размерами вы работаете. Затем спикер объясняет буфер чтения в очереди, как освободить память и предоставляет пример кода для проверки правильности выполнения всех вычислений. Наконец, спикер сравнивает свой пример с рабочей нагрузкой, которая размывает изображение, показывая параметры и использование кортежей.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер объясняет изменения кода в предыдущем примере и представляет ядро, которое выполняет легкое размытие изображения. После создания указателей и буферов разного размера спикер задает аргументы ядру перед возвратом памяти и освобождением указателей. Наконец, динамик считывает изображения в градациях серого, устанавливает пиксели обратно в результат и записывает изображение в градациях серого.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе докладчик демонстрирует небольшую программу, которая применяет легкое размытие к изображению в градациях серого с помощью OpenCL. Докладчик отмечает, что в OpenCL больше шаблонного кода по сравнению с CUDA, и рекомендует использовать класс или объект для организации всех программ ядра и переменных очереди команд. Однако ведущий подчеркивает, что OpenCL — это открытое и стандартное решение, которое работает на разных видеокартах и может быть повторно использовано в разных системах без привязки к конкретному бренду или производителю. В целом докладчик дает полезное введение в использование OpenCL для работы с графическим процессором.

[MetaQuotes]

EECE.6540 Гетерогенные вычисления (Массачусетский университет Лоуэлла)

1. Краткое введение в параллельную обработку с примерами

В этом видео представлено краткое введение в параллельную обработку с примерами. Докладчик объясняет, что параллельные вычисления включают в себя разбиение более крупной задачи на более мелкие подзадачи, которые должны выполняться параллельно. Две основные стратегии для достижения этой цели — «разделяй и властвуй» и «рассыпай и собирай». В видео представлены примеры естественных и искусственных приложений, которые по своей природе имеют много параллелизма, таких как человеческие органы чувств, беспилотные автомобили и рост клеток. В видео также обсуждаются преимущества параллельной обработки и демонстрируется, как ее можно применять для сортировки, умножения векторов, обработки изображений и определения количества вхождений строки символов в тексте. Наконец, видео знакомит с процессом редукции, также известным как процесс суммирования, для сбора и обработки результатов, полученных из параллельных ресурсов.

• 00:00:00 В этом разделе спикер представляет концепцию параллельных вычислений и объясняет, что она включает в себя разбиение более крупной задачи на более мелкие подзадачи, которые должны выполняться параллельно. Две основные стратегии для достижения этой цели — «разделяй и властвуй» и «рассыпай и собирай». Докладчик приводит примеры естественных и искусственных приложений, которые по своей природе имеют много параллелизма, таких как человеческие органы чувств, беспилотные автомобили и рост клеток. Кроме того, спикер приводит пример задачи сортировки и объясняет, как к ней можно подойти, используя стратегию «разделяй и властвуй».
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер обсуждает два примера параллельной обработки, начиная с сортировки с использованием сортировки слиянием в качестве примера. Длинные несортированные списки целых чисел разбиваются на более мелкие подзадачи по два целых числа на группу, и четыре вычислительных блока сопоставляют и сравнивают подзадачи для получения окончательной отсортированной последовательности целых чисел. Второй обсуждаемый пример — векторное умножение, которое по своей сути является параллельным по данным, поскольку каждая операция умножения независима от других. Эта задача имеет низкую арифметическую сложность, что делает ее простой и быстрой для решения. Докладчик также кратко упоминает концепцию арифметической интенсивности, чтобы подчеркнуть компромисс между вычислениями и доступом к памяти в различных типах задач обработки.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер обсуждает преимущества параллельной обработки и то, как она позволяет эффективно использовать вычислительные ресурсы. Он объясняет, что при параллельной обработке вы можете выполнять несколько вычислений одновременно, без необходимости постоянно загружать и выгружать данные. Вводится понятие параллелизма задач, когда несколько вычислительных блоков работают независимо над разными данными. Пример обработки изображений используется, чтобы проиллюстрировать, как данные могут быть переданы через конвейер из нескольких функциональных блоков, чтобы максимизировать вычислительную мощность. Внедряя параллельную обработку, вычислительные блоки могут работать одновременно, сокращая время ожидания и увеличивая скорость вычислений.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе концепция параллельной обработки дополнительно объясняется на примере определения количества вхождений строки символов в основной текст. Задачу можно разделить на сравнение потенциальных совпадений, которое можно выполнить путем сравнения отдельных слов, которое можно распараллелить. Сравнение также можно выполнить еще более детально, сравнивая каждую букву параллельно. Набор данных делится на более мелкие блоки для параллельного выполнения одной и той же операции, что делает задачу сравнения очень параллельной.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе мы узнаем о втором этапе параллельной обработки, который представляет собой процесс сокращения, также известный как процесс суммирования. Здесь на этапе сбора собираются результаты сравнения отдельных конкурентов и собираются для последующей обработки. Конечный результат получается путем сбора промежуточных результатов из параллельных ресурсов и их суммирования. Если выходные данные единиц сравнения показывают совпадение, итоговое число, полученное после сложения всех этих выходных данных, указывает, сколько раз слово встречалось в исходном тексте.

[MetaQuotes]

EECE.6540 Гетерогенные вычисления (Массачусетский университет Лоуэлла)

2. Параллелизм, параллелизм, декомпозиция данных и задач

Видео раскрывает концепции параллелизма и параллелизма, а также использование декомпозиции задач и данных, а также методы декомпозиции данных для параллелизма и параллелизма. Закон Амдала исследуется как средство расчета теоретического ускорения при выполнении задач на нескольких процессорах. Подчеркивается важность графиков зависимостей задач для выявления зависимостей между задачами при разбиении проблемы на подзадачи. Методы декомпозиции данных, такие как входные данные и разбиение вектора-строки, указаны как полезные для выполнения вычислений. Атомарные операции и синхронизация описываются как жизненно важные для получения правильного результата после завершения всех подзадач.

• 00:00:00 В этом разделе видео знакомит с понятиями параллелизма и параллелизма. Параллелизм возникает, когда два или более действия происходят одновременно, которые могут выполняться на разных процессорах или даже на одном процессоре, использующем методы разделения времени. С другой стороны, параллелизм строго означает, что два действия выполняются одновременно на разных аппаратных исполнительных устройствах, таких как ЦП или ПЛИС. В видео также обсуждается закон Амдала, который используется для расчета теоретического ускорения при выполнении задач на нескольких процессорах. Несмотря на то, что некоторые задачи должны оставаться последовательными, задачи, которые могут быть переработаны для параллельного выполнения, могут выполняться с использованием процессорных блоков, таких как графические процессоры, ПЛИС или многоядерные процессоры.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе докладчик обсуждает концепцию параллельных вычислений и то, как они были реализованы в архитектурах ЦП, в частности, в процессорах Intel Pentium. Они объясняют, что в традиционной архитектуре процессора параллелизм на уровне инструкций часто используется для одновременного выполнения независимых инструкций, что приводит к повышению производительности. Однако в своем классе они фокусируются на параллелизме задач и данных и на том, как этот параллелизм более высокого уровня можно использовать с помощью алгоритмов и программных потоков. Они вводят концепцию декомпозиции задач, которая включает разбиение алгоритма на отдельные задачи, и декомпозицию данных, которая включает разделение набора данных на отдельные фрагменты, с которыми можно работать параллельно.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе видео обсуждается концепция графов зависимости задач и то, как они полезны для описания отношений между задачами при разбиении проблемы на подзадачи. Если задачи не имеют зависимостей, их можно выполнять параллельно, что позволяет повысить эффективность обработки. Видео также знакомит с концепцией декомпозиции данных, которая включает в себя разделение данных на различные задачи для вычислений. Примеры свертки изображений и умножения матриц демонстрируют, как можно использовать выходные данные для определения того, как данные можно разбить на разные группы или разделы.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер обсуждает различные методы декомпозиции данных для параллелизма и параллелизма. Первый метод включает в себя разбиение данных на векторы-строки в исходной матрице для отображения «один к одному» или «многие к одному». Второй метод включает в себя декомпозицию входных данных, при которой одни входные данные соответствуют множеству выходных данных. Примеры этого включают гистограммы targram и поиск подстрок. Чтобы вычислить окончательный результат из этих промежуточных частей данных, могут потребоваться синхронизация и атомарные операции, чтобы гарантировать, что все подзадачи завершены и генерируется правильный результат.

[MetaQuotes]

EECE.6540 Гетерогенные вычисления (Массачусетский университет Лоуэлла)

3. Параллельные вычисления: программное и аппаратное обеспечение

В видео обсуждаются различные подходы к достижению высокого уровня параллелизма в вычислениях. Докладчик описывает аппаратные и программные методы, используемые для выполнения параллельных вычислений, включая параллелизм на уровне инструкций (ILP), программные потоки, многоядерные ЦП, процессоры SIMD и SPMD. В видео также объясняется важность плотности параллелизма и концепция вычислительных/обрабатывающих блоков, которые обеспечивают эффективные параллельные вычисления. Кроме того, спикер обсуждает проблемы создания атомарных операций для целей синхронизации и необходимость реструктуризации задач для эффективного выполнения на графических процессорах.

• 00:00:00 В этом разделе спикер обсуждает разные подходы к достижению высокого уровня параллелизма. На заре разработки процессоров люди полагались на параллелизм на уровне инструкций (ILP) и программные потоки для достижения параллелизма. Однако эти проекты не выполняются автоматически, и программист должен иметь опыт разработки этих программных приложений. Что касается аппаратного обеспечения, для параллельных вычислительных задач доступны различные типы процессоров. Многоядерные процессоры предназначены для параллелизма задач, а процессоры SIMD предназначены для использования преимуществ параллелизма данных. Графические процессоры лучше всего подходят для задач параллелизма данных, поскольку они могут одновременно обрабатывать несколько данных на сотнях или даже тысячах ядер.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе спикер обсуждает концепции SIMD и SPMD, которые обычно используются в параллельных вычислениях. SIMD расшифровывается как Single Instruction Multiple Data, в котором каждое ядро может одновременно выполнять операции с разными данными. С другой стороны, SPMD расшифровывается как Single Program Multiple Data, когда несколько экземпляров одной и той же программы работают независимо с разными частями данных. Loop Strip Mining — популярный метод разделения параллельных задач данных между независимыми процессорами, которые могут использовать векторный модуль для одновременного выполнения итераций. Докладчик приводит пример сложения векторов с использованием SPMD с интеллектуальным анализом цикла, когда каждая программа работает с разными частями данных.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер объясняет, как разные процессоры могут работать с разными частями данных при параллельных вычислениях, на примере выполнения каждой порции данных как независимого потока. Стоимость создания потоков для графических процессоров высока, поэтому вычисления, ожидаемые на каждом процессоре, должны быть больше, что называется плотностью параллелизма. Для FPGA накладные расходы на создание потоков очень низки, поэтому может быть большое количество экземпляров выполнения SGMD. Одна инструкция для нескольких данных (SIMD) позволяет выполнять одну инструкцию для нескольких данных одновременно, при этом многие арифметико-логические устройства (ALU) выполняют команду вместе. Параллельные алгоритмы могут уменьшить объем потока управления и другого оборудования в пользу блоков ALU.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер объясняет концепцию вычислительных/процессорных блоков, которые используются внутри чипа для вычислений. Они могут принимать входные данные и выполнять операции одновременно, что позволяет проводить эффективные параллельные вычисления. Архитектура основана на SMID (Single Instruction Multiple Data) и широко используется в оборудовании GPU. Докладчик подчеркивает важность атомарных операций для целей синхронизации, но предупреждает о больших накладных расходах на эти операции. Задачи, которые декомпозируются с использованием разделения входных данных, скорее всего, потребуют реструктуризации для эффективного выполнения на графическом процессоре.

[MetaQuotes]

EECE.6540 Гетерогенные вычисления (Массачусетский университет Лоуэлла)

4. Две важные статьи о гетерогенных процессорах

Видео охватывает различные документы, связанные с гетерогенными вычислениями, включая тенденции в дизайне процессоров и энергоэффективности, преимущества использования специализированного оборудования и специализированных ускорителей, важность балансировки больших и малых ядер, а также проблемы перемещения данных и эффективной связи между ядрами. В документах также обсуждается необходимость понимания планирования и разделения рабочей нагрузки при работе с разнородными процессорами и использовании языков программирования и сред, таких как OpenCL, CUDA и OpenMP. В целом, в документах подчеркиваются потенциальные преимущества использования нескольких ядер и ускорителей для максимального повышения производительности и энергоэффективности в гетерогенных вычислительных средах.

• 00:00:00 В этом разделе спикер обсуждает две важные статьи, связанные с гетерогенными вычислениями, опубликованные за последнее десятилетие. В первой статье рассказывается о тенденции перехода от одного ядра процессора к нескольким ядрам и об эффективном использовании незагруженных транзисторов для повышения производительности. Второй документ представляет собой обзорный документ, в котором рассказывается о том, как компьютерные архитекторы, программисты и исследователи движутся к более совместному подходу к совместному использованию ЦП и ГП для максимизации как производительности, так и использования. Спикер также рассказывает о тенденции перехода от одноядерной производительности к молекулярной производительности или пропускной способности за счет использования гетерогенных ядер и ускорителей. Стенограмма также включает график, показывающий увеличение количества транзисторов на одном чипе с 1971 по 2009 год и подчеркивающий основные преимущества использования гетерогенных вычислений.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе видео обсуждается масштабирование транзисторов и то, как оно может обеспечить большее количество транзисторов на одном кристалле, что приведет к повышению производительности и энергоэффективности. Затем в видео представлена диаграмма, показывающая различные методы, используемые для проектирования микропроцессоров, такие как добавление дополнительных ядер или реализация спекулятивного выполнения. Несмотря на то, что каждый год существенного увеличения производительности не наблюдается, энергоэффективность повысилась почти в пять раз, что позволяет выполнять больше задач с более высокой пропускной способностью. В видео также представлено правило Поллока, которое представляет собой простое наблюдение за производительностью процессоров.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе спикер обсуждает увеличение производительности процессоров по мере увеличения площади или количества транзисторов. Соотношение между этими факторами примерно равно квадратному корню из числа транзисторов. С другой стороны, плотность DRAM увеличивается почти вдвое каждые два года, но производительность с точки зрения скорости чтения/записи не поспевает за ней. Общий энергетический баланс неизменен, поэтому даже уменьшение размера транзистора и увеличение количества транзисторов не приведет к значительному улучшению производительности. Мощность утечки становится преобладающей по мере уменьшения размера транзистора, а это означает, что полагаясь только на увеличение частоты, снижение напряжения питания и емкость соединений и проводов, нельзя достичь намеченных целей производительности, таких как терабит или более операций.
  
  
• 00:15:00 В этом разделе спикер обсуждает конструкцию нескольких ядер в гетерогенных процессорах, подчеркивая, что большие однородные ядра могут быть невыгодными. Вместо этого настройка аппаратного обеспечения с фиксированными или программируемыми ускорителями и объединение логики с ядрами может привести к более эффективному использованию ядер. Докладчик представляет пример, в котором конструкция с 30 меньшими ядрами (по 5 миллионов транзисторов в каждом) превосходит конструкцию с шестью большими ядрами (по 25 миллионов транзисторов в каждом) при использовании того же общего количества транзисторов (150 миллионов). Компромисс между пропускной способностью и производительностью одного ядра также можно оптимизировать, поддерживая баланс между большими и малыми ядрами.
  
  
• 00:20:00 В этом разделе докладчик обсуждает использование гетерогенных процессоров для специализированного оборудования и преимущества использования меньших специализированных ядер вместо ядер ЦП общего назначения. Используя специализированную логику для создания функциональных блоков, таких как умножители или блоки быстрого преобразования Фурье, разработчики могут добиться более высокой энергоэффективности, чем в конструкциях общего назначения. Кроме того, в документе говорится о проблемах перемещения данных и важности эффективных иерархий памяти и межсоединений для эффективной связи между ядрами. В документе предлагается разделить 10 % для специализированных ускорителей и ядер, а не традиционные 90 % для создания суперскалярных процессоров с внеочередным порядком для достижения лучшей производительности одного потока.
  
  
• 00:25:00 В этом разделе видео обсуждаются две статьи о гетерогенных процессорах. В первом документе рассказывается о проблемах, возникающих при перемещении данных и энергоэффективности. Одной из тенденций проектирования является масштабирование напряжения, позволяющее запускать разные ядра с разной скоростью, что может значительно снизить потребление энергии в зависимости от рабочей нагрузки и планирования задач. Во второй статье обсуждается тенденция к крупномасштабному параллелизму и гетерогенным ядрам с различными размерами и гибкой частотой и напряжением. Кроме того, существует тенденция к использованию различных аппаратных ускорителей, встроенных в чип, и сосредоточению внимания на эффективном позиционировании данных для уменьшения ненужного перемещения данных. В документе признаются уникальные сильные стороны различных архитектур ЦП и алгоритмы разработки, соответствующие будущим функциям ЦП.
  
  
• 00:30:00 В этом разделе докладчик обсуждает важность понимания методов планирования и разделения рабочей нагрузки при работе с гетерогенными процессорами, такими как CPU FPGA. Планирование включает в себя решение, когда подзадача должна выполняться на конкретном процессоре, в то время как раздел рабочей нагрузки занимается разделением данных и задач. Спикер также упоминает различные языки программирования и фреймворки, такие как OpenCL, CUDA и OpenMP для разных типов процессоров.

[MetaQuotes]

EECE.6540 Гетерогенные вычисления (Массачусетский университет Лоуэлла)

5. Обзор вычислительного оборудования

В видео представлен обзор вычислительного оборудования, обсуждаются такие темы, как архитектура процессора, особенности проектирования, многопоточность, кэширование, иерархия памяти и разработка логики управления. В нем также объясняется, как программа представляет собой набор инструкций, которым компьютер следует, чтобы выполнить задачу, и различные типы программ, включая системное программное обеспечение и приложения. Видео подчеркивает важность аппаратных компонентов компьютера, таких как ЦП и память, которые работают вместе для выполнения программ и выполнения задач.

• 00:00:00 В этом разделе спикер представляет темы, которые будут затронуты в классе, включая архитектуры и инновации процессоров, пространство для архитектурного проектирования, архитектуру ЦП и ГП, а также FPGA как новую высокопроизводительную архитектуру. Докладчик также рассказывает о происхождении OpenCL и о том, как он постепенно формировался различными поставщиками на основе предоставляемых ими процессоров, что привело к модели парадигмы на основе блоков с ослабленной согласованностью, которая обеспечивает независимость от платформы. Производительность программ OpenCL по-прежнему зависит от реализации, алгоритма и того, насколько хорошо его можно сопоставить с аппаратной архитектурой. Дизайн различных процессоров требует множества соображений и компромиссов, таких как одноядерный процессор или несколько процессоров.
  
  
• 00:05:00 В этом разделе в видеоролике объясняются некоторые аспекты проектирования вычислительного оборудования, такие как суперскалярные ядра и планирование инструкций. В видео также обсуждается многопоточность как способ увеличить объем полезной работы, которую может выполнять процессор, а также важность кэширования и иерархии памяти. Неоднородность процессоров становится все более распространенной, включая процессоры с графическими процессорами, ПЛИС, а также большие и малые ядра. Наконец, решающее значение имеет разработка логики управления, позволяющая переупорядочивать инструкции для использования параллелизма на уровне инструкций в сложных потоках управления.
  
  
• 00:10:00 В этом разделе видео объясняется, что программа представляет собой набор инструкций, которым компьютер следует, чтобы выполнить определенную задачу. Программа состоит из кода, написанного на языке программирования, который затем компилируется или интерпретируется в машинный язык, понятный компьютеру. Далее в видео описываются различные типы программ, включая системное программное обеспечение, такое как операционные системы и драйверы устройств, а также такие приложения, как текстовые процессоры и игры. Аппаратные компоненты компьютера, такие как ЦП и память, работают вместе, чтобы выполнять эти программы и выполнять желаемые задачи.