Ticarette OpenCL - sayfa 7

[MetaQuotes]

26. Ana Bilgisayar Bellek Modeline Genel Bakış

26. Ana Bilgisayar Bellek Modeline Genel Bakış

Video, OpenCL'nin ana bilgisayar bellek modeline genel bir bakış sunar ve ana bilgisayar ile aygıt tarafları arasında veri ayırma ve taşıma özelliklerini açıklar. Bellek nesnesi oluşturma, bellek bayrakları ve arabellekler, görüntüler ve kanallar dahil olmak üzere farklı bellek nesnesi türlerini kapsar. Konuşmacı ayrıca, bellek yönetimi için gevşetilmiş tutarlı modeli ve tanımsız davranışlardan kaçınmak için çekirdekler arasındaki bellek erişimi senkronizasyonunu yönetmenin önemini tartışır.

• 00:00:00 Bu bölümde video, bellek alanlarının tahsisine ve verilerin ana bilgisayar ve cihaz tarafından taşınmasına izin veren OpenCL ana bilgisayar tarafı bellek modelini açıklar. OpenCL spesifikasyonlarının, verileri tahsis etmek ve taşımak için özel gereksinimleri vardır, ancak OpenCL çerçevesinden bellek alanlarını ayırmasını ve verileri taşımasını istemenin farklı yolları vardır. Video, bellek nesnesi oluşturma örneklerini, verilerin nasıl tahsis edildiğini ve başlatıldığını tanımlayan bellek bayraklarını ve arabellek yazma ve okuma örneklerini kapsar. Ayrıca üç tür bellek nesnesini açıklar: arabellekler, görüntüler ve borular ve bunların verileri başlatma ve depolamanın yanı sıra çekirdekler arasında veri iletmek için nasıl kullanıldıkları.
  
  
• 00:05:00 Videonun bu bölümünde konuşmacı, arabellek oluşturmak ve çalıştırmak için OpenCL'nin ana bilgisayar bellek modelinde kullanılan bellek bayraklarını tartışıyor. Konuşmacı, bir arabellek nesnesinin özniteliklerini ve bunların çekirdek yürütme ve ana bilgisayar erişilebilirliği ile nasıl ilişkili olduğunu tanımlamak için kullanılabilecek farklı türde bellek bayraklarını açıklar. Konuşmacı ayrıca OpenCL'nin, erişim verimliliğini artırmak için farklı önbellek dizilerindeki verilerin kopyalarına izin veren, bellek yönetimi için rahat ve tutarlı modelinden bahseder. Genel olarak, bu bölüm OpenCL'deki bellek yönetim sistemine ve arabellek oluşturmayı ve veri hareketini nasıl optimize ettiğine ilişkin bir genel bakış sağlar.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde, aynı nesneleri aynı anda değiştirmek için birden çok çekirdeğin kullanılmasının tanımsız davranışlara neden olabileceği açıklanmaktadır. Ek olarak, başka bir çekirdek onu değiştirirken verileri okumaya çalışmak da tanımsız davranışa yol açabilir. Programın düzgün çalışmasını sağlamak amacıyla bu sorunlardan kaçınmak için çekirdekler arasındaki bellek erişimi eşitlemesini dikkatli bir şekilde yönetmek önemlidir.

[MetaQuotes]

27. OpenCL Tampon Nesnesi

27. OpenCL Tampon Nesnesi

Bu video, büyük veri yapılarını OpenCL çekirdeklerine geçirmek için kullanılan OpenCL tampon nesneleri kavramını açıklamaktadır. Arabellek nesneleri, bitişik bir ayarlanabilir öğeler dizisidir ve bir ana bilgisayar dizisinden alınan verilerle başlatılabilir. OpenCL arabellek oluşturma API'si, tüm aygıtlar tarafından erişilebilen bir arabellek nesnesi oluşturmak için kullanılır. Ana bilgisayar belleğinde veya cihaz belleğinde arabellek nesnesine yer ayırmak için farklı bellek bayrakları kullanılabilir. Video ayrıca OpenCL arabellek nesnelerini kullanarak ana bilgisayardan GPU belleğine veri kopyalama sürecini ve veri aktarımının bir DMA işlemi aracılığıyla nasıl örtülü olduğunu da kapsar. Hesaplamadan sonra veriler, CL inQ okuma arabelleği API'si kullanılarak cihazdan ana bilgisayara geri kopyalanır.

• 00:00:00 Bu bölümde, büyük veri yapılarını OpenCL çekirdeklerine geçirmek için kullanılan OpenCL tampon nesnesi kavramı anlatılmaktadır. Bir arabellek nesnesi, bir C dizisine benzer, bitişik bir ayarlanabilir öğeler dizisidir ve bir ana bilgisayar dizisinden alınan verilerle başlatılabilir. OpenCL, tahsis edilen arabellek için fiziksel depolamayı belirtmez, bunun yerine verilerin genel bellekte olduğunu söyler. OpenCL arabellek oluşturma API'si, arabellek adı verilen bir bellek nesnesi oluşturmak için çağrılır ve bu bellek nesnesi, tüm farklı aygıtlar tarafından erişilebilen genel bellekte olacaktır. Ana bilgisayar belleğinde veya aygıt belleğinde arabellek nesnesine yer ayırmak için OpenCL arabellek oluşturma API'si ile farklı bellek bayrakları kullanılabilir.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde, konuşmacı bir OpenCL Tampon Nesnesi kullanarak ana bilgisayardan GPU belleğine veri kopyalama işlemini açıklamaktadır. OpenCL'nin bir bellek arabelleği oluşturduğundan ve çekirdeğin çalışma zamanında verilere erişeceğinden bahseder. Ayrıca, ana bilgisayardan aygıta veri aktarımının nasıl örtük olduğunu ve OpenCL'nin gerçek verileri ana bilgisayar belleğinden GPU belleğine kopyalamak için bir DMA işlemi gerçekleştireceğini tartışıyor. Son olarak, hesaplama yapıldıktan sonra, CL inQ okuma arabelleği adı verilen başka bir API kullanılarak verilerin cihazdan ana bilgisayara geri kopyalandığını açıklıyor.

[MetaQuotes]

28. OpenCL Tampon Yazma ve Okuma İşlemleri

28. OpenCL Tampon Yazma ve Okuma İşlemleri

"OpenCL Arabellek Yazma ve Okuma İşlemleri" videosu, OpenCL'nin arabelleklerden veri yazmak ve okumak için komut sıralarını nasıl kullandığını açıklar. Video, genel bir bellek alanında arabellek oluşturma kavramını, arabelleğin cihaz tarafında fiziksel olarak tahsis edilmesini ve OpenCL çalışma zamanının ana bilgisayar ile aygıt belleği arasındaki veri aktarımını nasıl ele aldığını kapsar. Ayrıca video, eşzamansız aktarımın sonuçlarını ve veri tutarlılığını sağlamak için olayların nasıl kullanılacağını kapsar. Genel olarak video, veri tutarlılığını sağlarken OpenCL'deki arabelleklerden veri yazmanın ve okumanın net bir şekilde anlaşılmasını sağlamayı amaçlamaktadır.

• 00:00:00 Bu bölümde video, OpenCL'nin arabelleklerden veri yazmak ve okumak için komut sıralarını nasıl kullandığını açıklar. OpenCL, bağımlılıklar için olaylar üretir veya okuma ve yazmaları engeller. Komut tamamlandığında, ana bilgisayar işaretçisi yeniden kullanılabilir ve programcı, çağrı tamamlandıktan sonra arabellek nesnesinin veri deposunun cihazda bulunduğunu varsayabilir. Video ayrıca, bir arabelleğe açıkça yazmadan bir çekirdekte kullanmak üzere bir arabellek yazma ve bir başlatıcı arabelleği oluşturma örneklerini gösterir. Amaç, OpenCL'de arabelleklerden veri yazmanın ve okumanın net bir şekilde anlaşılmasını sağlamaktır.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde, global bir bellek alanında OpenCL arabellek oluşturma kavramı ele alınmakta ve arabelleğin cihaz tarafında fiziksel olarak tahsis edilmesi açıklanmaktadır. OpenCL çalışma zamanı, çekirdek yürütmeden önce verileri ana bilgisayar belleğinden aygıt belleğine kopyalamayı seçebilir veya aygıt ara belleğe doğrudan ana bilgisayar belleğinden erişebilir. Sıradaki CL okuma arabelleği API'si, verileri cihaz belleğinden ana bilgisayar belleğine kopyalamak için kullanılır. API, kuyruk, aygıt belleğine işaret eden arabellek nesnesi, kopyalanacak verinin boyutu ve ana bilgisayar tarafı belleğindeki hedefe işaretçi gibi parametreleri alır.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde, çekirdekler hesaplamalarını bitirdiğinde nihai sonucu depolamak için aygıt tarafında döndürülen dizi adı verilen bir arabellek kullanılır. Cihaz tarafındaki çıktı arabelleği, çekirdeklerin nihai sonuçları koyduğu hedeftir. Okuma arabelleği API çağrısında kullanılacak bir CI olayı tanımlanır ve okuma işleminin tamamlanmasını bekler. Read olayı, okuma tamamlanana kadar bekleyen bir engelleme işlemi oluşturur, böylece çekirdek tarafından hesaplanan son veriler çıkarılır. Bu bölüm ayrıca, bazı çekirdekler iki print F çağrısı arasındaki üst tamponu değiştirirse ne olacağını da kapsar. Bu durumda, dönüş dizisindeki içerik belirsizdir çünkü 0'ın ilk değerinin üzerine üst tampondan gelen veriler yazılabilir.
  
  
• 00:15:00 Bu bölümde, konuşmacı OpenCL'deki eşzamansız aktarımın sonuçlarını tartışıyor. Ana bilgisayar belleğinden aygıt belleğine veri kopyalamanın veya tersinin, bir olay komutun yürütülmesinin bittiğini bildirene kadar görünür veya tutarlı olmasının garanti edilemeyeceğini açıklıyorlar. Bu, önceki adımlarda gösterildiği gibi olaylar kullanılarak gösterilebilir. Ek olarak, bir ana bilgisayar işaretçisi ile bir aygıt arabelleği arasında aktarım yaparken, ana bilgisayar işaretçisi tarafından işaret edilen verileri yeniden kullanmadan önce kopyalamayla ilişkili olayın bitmesini beklemek gerekir. Bu uyarı, aygıtla değil, bağlamla ilişkili arabellekler için de geçerlidir.

[MetaQuotes]

29. OpenCL Bellek Nesnesi Geçişi, Bellek Eşleme ve Borulama

29. OpenCL Bellek Nesnesi Geçişi, Bellek Eşleme ve Borulama

Bu videoda konuşmacı, bellek nesnesi taşıma, bellek eşleme ve kanal kullanımı dahil olmak üzere OpenCL bellek yönetimiyle ilgili çeşitli özellikleri ve teknikleri ele alıyor. OpenCL'nin CL mürekkep API'si, bellek nesnelerinin cihazlar arasında taşınmasına izin verirken, ana bilgisayarın erişebileceği bellek bayrağı, belleği ana bilgisayarın erişebileceği bir alana eşlemek için kullanılabilir. Bellek eşleme, açık API çağrılarına ihtiyaç duymadan ana bilgisayar tarafına bir işaretçi sağlayarak cihazdaki verilere erişme sürecini basitleştirir. Konuşmacı ayrıca, OpenCL 2.0'daki paylaşılan sanal belleği, grafik verileri için kullanılan çok boyutlu yapılar olan görüntü nesnelerini ve aygıttaki çekirdekler arasında bellek paylaşımına izin veren boruları da kapsar.

• 00:00:00 Bu bölümde, konuşmacı OpenCL bellek nesnesi geçişini ve ana bilgisayar tarafından erişilebilir belleği tartışır. OpenCL, kullanıcıların CL ink adlı bir API kullanarak bellek nesnelerini cihazlar arasında taşımasına olanak tanır. Ana bilgisayar tarafından erişilebilir bellek bayrağı, bir bellek nesnesi oluşturulurken belirtilebilir ve bu, belleğin ana bilgisayar tarafından erişilebilen bir alana eşlenmesine izin verir. CMM tarafından ayrılan ana bilgisayar arabelleği, ana bilgisayar tarafından erişilebilen bellekte bir arabellek oluştururken, CL mem kullanım ana bilgisayar işaretçisi, sağlanan ana bilgisayar işaretçisini arabellek için depolama olarak kullanır ve gereksiz veri kopyalarını önler. Ana bilgisayarın erişebileceği belleğin, AMD'nin APU mimarisi için ilginç bir anlamı vardır; bu mimaride sıkı bir şekilde entegre edilmiş CPU ve GPU, sanal belleği kullanarak bellek alanını paylaşır. Genel olarak, bu özellikler bellek performansını artırır ve ana bilgisayar ile cihaz arasındaki veri aktarımlarını azaltır.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde konuşmacı, açık okuma ve yazma API çağrıları yapmaya gerek kalmadan ana bilgisayar tarafına bir işaretçi sağlayarak cihazdaki verilere erişim sürecini basitleştirmek için bellek eşlemenin nasıl kullanılacağını açıklar. Ana bilgisayar tarafına bir işaretçi sağlamak için, malloc kullanılarak oluşturulan bir işaretçiye benzer şekilde kullanılabilen OpenCL çalışma zamanı API'sini, CL'yi kuyruk eşleme arabelleğinde kullanan bir örneği gösterirler. Bellek nesnesi, ana bilgisayar adres alanına eşlenir ve ana bilgisayar tarafı onu ana bilgisayar belleğinde normal bir işaretçi olarak görürken aygıt belleğinde işlemlerin gerçekleştirilmesine izin verir. Konuşmacı ayrıca OpenCL 2.0'daki yeni paylaşılan sanal bellek kavramından bahsediyor; bu kavram, küresel belleği ana bilgisayar bellek bölgesine genişletiyor ve aygıtların, bağlantılı listeler, ağaçlar ve grafikler gibi işaretçi tabanlı veri yapıları da dahil olmak üzere ana bilgisayardaki verilere erişmesine izin veriyor.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde, konuşmacı OpenCL'de paylaşılan sanal bellek, görüntü nesneleri ve boruları açıklamaktadır. Paylaşılan sanal bellek, çekirdeklerin doğru verileri bulmak için ana bilgisayar bellek alanının işaretçilerini kullandığı bir tekniktir. Görüntü nesneleri arabelleklere benzer, ancak bunlar çok boyutlu yapılardır ve grafik verileri için sınırlı bir tür aralığına sahiptir. Borular esasen ilk giren ilk çıkar (FIFO) tipi yapılardır ve verileri bir çekirdekten diğerine iletmek için kullanılırlar, böylece iki çekirdek aygıt içinde bir bellek bölgesini paylaşabilir, böylece paylaşılan durumu atomik kullanarak korur. işlemler ve bellek tutarlı bir model. Ek olarak, kanallar ana bilgisayar tarafı işlemlerini destekleyemez.

[MetaQuotes]

30. OpenCL Aygıt Bellek Modeli, Çit, Atomik İşlemler, Boru

30. OpenCL Aygıt Bellek Modeli, Çit, Atomik İşlemler, Boru

Bu video, genel, yerel, sabit ve özel bellek yapılarının yanı sıra hiyerarşik tutarlılık modeli ve donanıma eşleme dahil olmak üzere OpenCL cihaz bellek modeline genel bir bakış sağlar. Video ayrıca, atomik okuma ve yazma işlemlerini sağlamak için atomik işlemlerin ve bellek çit talimatlarının kullanımına, verimli görüntü işlemleri ve ara veri aktarımı için Z sırasının ve boruların kullanımına ve belleğe erişimleri ve gecikmeyi azaltmak için boru kullanmanın faydalarına da değiniyor. . Genel olarak video, OpenCL programlamasında bellek kullanımı için önemli hususları vurgulamaktadır.

• 00:00:00 Bu bölümde, dört ana bellek kategorisi içeren OpenCL aygıt bellek modeli ele alınmaktadır: genel, yerel, sabit ve özel. Bu bellek yapıları arasındaki ilişki, tüm iş öğeleri ve çalışma grupları tarafından görülebilen genel bellek, yalnızca bir çalışma grubu içindeki iş öğeleri tarafından görülebilen yerel bellek ve yalnızca karşılık gelen iş öğesi tarafından görülebilen özel bellek ile gösterilmektedir. Bellek işlemleri hiyerarşik bir tutarlılık modelini takip eder ve bir iş öğesi içinde tahmin edilebilir şekilde sıralanır, çalışma grupları arasındaki tutarlılık yalnızca bir bariyer işleminde garanti edilir. Bellek alanları, donanımla eşlenir ve varsayılan olarak ayrıktır ve bir adres alanından diğerine aktarıma izin verilmez. Genel olarak, bu bölüm bellek modeline genel bir bakış sağlar ve OpenCL'de bellek kullanımı için önemli hususları vurgular.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde global ve local hafıza dahil olmak üzere OpenCL cihaz hafıza modeli anlatılmaktadır. Genel bellekte arabellek nesnelerini tanımlamak için özelleştirilmiş bir veri yapısının kullanılması da özetlenmiştir. Ek olarak, bir çalışma grubundaki iş öğeleri arasında hızlı iletişim için yerel belleği kullanan örnek bir çekirdek işlevi sağlanır. İşlev, bağımsız değişkenler olarak hem genel hem de yerel belleğe işaretçiler alır ve bir çalışma grubu bariyer yönergesi kullanır.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde, video OpenCL cihazı bellek modeli, çit, atomik işlemler ve boruyu tartışır. Diyagram, genel bellek alanında tahsis edilen A ve B tampon nesnelerini ve yerel bellek alanında tahsis edilmiş bir C dizisini göstermektedir. Çekirdek işlevini başlattıktan sonra, tüm iş öğeleri, yerel değişkenleri başlatmak için bariyer komutundan önceki talimatları yürütür. Bariyer işlemi daha sonra çalışma grubu içindeki tüm iş öğelerini senkronize eder ve bundan sonra iş öğeleri, yerel bellekte karşılık gelen değerlerle tek bir değişken kullanarak eklemeler gerçekleştirir ve sonuç arabelleği B'deki karşılık gelen konumları günceller. iş öğeleri arasındaki sıralamayı garanti etmez ve bir iş öğesinin bellek işlemleri arasında sıralama sağlamak için kullanılır.
  
  
• 00:15:00 Videonun bu bölümünde, konuşmacı OpenCL'de sayaçları artırma ve bellek konumlarıyla değişkenlerin değerlerini değiş tokuş etme sürecini açıklıyor. Okuma ve yazma işlemlerinin atomik olarak ve kesintisiz olarak tamamlanmasını sağlamak için atomik işlemlerin ve bellek koruma talimatlarının kullanılmasının önemini vurgularlar. Ayrıca görüntü nesneleri ile arabellekler arasındaki farkı ve görüntü nesnelerinin grafik işlemciler veya diğer özel cihazlar kullanılarak hızlandırılabilen özel bellek işlevlerine nasıl erişim sağladığını açıklar.
  
  
• 00:20:00 Bu bölümde video, verimli görüntü işlemleri için Z sırasının ve OpenCL'deki boruların kullanımını tartışıyor. Z sırası, yakındaki piksellere erişme olasılığını artırmak ve sayfa kırılması olasılığını azaltmak için komşu pikselleri bir önbellek satırında gruplandırmanın bir yoludur. Borular, yürütme ve veri alışverişini üst üste bindirerek akış uygulamalarının yürütme davranışını iyileştirmek için kullanılan, verileri ilk giren ilk çıkar sıralamasında tutan bir tür bellek nesnesidir. Video, ara verilerin bir aşamadan diğerine nasıl aktarıldığını gösteren, piksel yumuşatma, gauss karışımları, erozyon ve genişleme için çekirdekler kullanan resimlerde nesne algılamaya bir örnek sağlar. Borular, bir üretici çekirdeğini bir boru bellek kanalı aracılığıyla dahili bir tüketiciye bağlayarak çok verimli dahili iletişime izin verebilir.
  
  
• 00:25:00 Bu bölümde, video, çekirdekler arasında veri aktarımı için OpenCL programlamasında kanallar kullanma konseptini tanıtıyor. Boruların kullanılmasıyla, küresel bellekten veri okumak ve yazmak yerine, verimli çip üstü bellek yapıları kullanılarak çekirdekler arasında ara veriler aktarılabilir. Bu, genel belleğe bellek erişimlerinde azalmaya neden olur ve gecikmeyi azaltır. Video ayrıca bu yaklaşımı, küresel bellekten veri yazma ve okumaya yönelik geleneksel yaklaşımla karşılaştırır; bu, küresel belleğe yönelik gerçekleştirilen çok sayıda bellek işleminin verilere erişim için çekirdekler arasında rekabet yaratmasıyla sonuçlanır.

[MetaQuotes]

31. OpenCL İş Öğesi Senkronizasyonu

31. OpenCL İş Öğesi Senkronizasyonu

OpenCL İş Öğesi Eşitleme hakkındaki bu video, bağımsız olmayan veri bölümleriyle çalışırken çekirdek işlevlerindeki iş öğeleri arasında eşitleme ihtiyacını tartışır. Senkronizasyon teknikleri, bariyer fonksiyonlarının, küresel ve yerel bellek çitlerinin ve atomik işlemlerin kullanımını içerir. Atomik işlemler, aynı anda yalnızca bir iş öğesinin korunan verilere veya bölgelere erişmesini sağlayan muteksleri veya semaforları uygulamak için kullanılabilir. Video ayrıca, artımlı veri aktarımına karşı öneriler ve büyük miktarda veriyi verimli bir şekilde aktarmak için özel işlevlerin kullanımına karşı önerilerle birlikte döndürme kilitleri kavramını ve iş öğesi eşitlemenin OpenCL'de nasıl çalıştığını kapsar. Son olarak, konuşmacı, devam etmeden önce çekirdeğin ilişkili olayları beklemesini sağlamak için bir geri arama işlevinin kullanımını açıklar.

• 00:00:00 Bu bölümde çekirdek fonksiyonlarında iş öğesi senkronizasyonunun önemi tartışılmakta ve tamamen bağımsız olmayan veri bölümleri ile çalışırken senkronizasyon ihtiyacı vurgulanmaktadır. Bir gruptaki iş öğelerini senkronize etmek için yerleşik bariyer işlevinin kullanımı ve ayrıca yerel ve genel bellek çitlerini kullanma seçenekleri açıklanmaktadır. Belirli işlemlerin tamamen tamamlanmasını veya hiç yapılmamasını sağlamak için atomik işlemlerin kullanılması, aynı anda bir değeri azaltmaya çalışan birden çok iş öğesinin neden olduğu yanlış bir sonuç örneği ile ele alınmaktadır.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde video, muteks veya semafor gibi senkronizasyon mekanizmalarını uygulamak için OpenCL'deki atomik işlemlerin kullanımını tartışıyor. Atomik işlemler, bir işlemin bölünmez ve iş parçacığı güvenli bir şekilde gerçekleştirilmesini sağlar ve tüm iş öğeleri, talimatın atomik olarak gerçekleştirilmesini sağlar. Küresel belleğe bir işaretçi alan ve yerel bellekte iki değişken bildiren "atomic" adlı bir çekirdek işlevine bir örnek verilmiştir. İlk değişken, atomik olmayan bir talimat kullanılarak artırılırken, ikincisi, atomik işlem kullanılarak atomik olarak artırılır. Son olarak, her iki değişkenin sonucu da global tampona atanır. Video, Linux veya Windows gibi geleneksel yazılım platformlarında olduğu gibi aynı anda yalnızca bir iş öğesinin korunan verilere veya bölgelere erişmesini sağlayan muteksleri veya semaforları uygulamak için atomik işlemlerin kullanılabileceğini açıklıyor.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde video, iş öğesi senkronizasyonuna duyulan ihtiyacı ve herhangi bir zamanda yalnızca bir iş parçacığının kritik verilere erişmesini sağlamak için bir muteksin nasıl kullanılabileceğini açıklar. Bir muteksi kilitleme ve kilidini açma işlemi, orijinal değeri okuma, durumu değiştirme ve güncellenen değeri belleğe yazma dahil olmak üzere birkaç küçük işlemi içerir. Video, bir konumdaki orijinal değeri bir karşılaştırma parametresiyle karşılaştıran ve koşul doğruysa yeni bir değer atayan atomik karşılaştırma değişim işlevini tanıtır. Bu işlev, bir muteksin uygulanmasında kullanışlıdır ve programın muteksin kilitli durumda olup olmadığını kontrol etmesine ve buna göre ilerlemesine izin verir. Mutex zaten kilitliyse, program orijinal değerine geri dönecek ve kullanılabilir olana kadar bekleyecektir.
  
  
• 00:15:00 Bu bölümde, iş öğeleri arasında bir senkronizasyon mekanizması olarak döndürme kilitleri kavramı tanıtılmaktadır. Döndürme kilitleri, kilidi açılana kadar bir muteksin durumunu kontrol etmeye devam eder ve bir döndürme kilidi uygulamak için Atomik işlemler işlevi kullanılır. Mutex adlı bir çekirdek işlevi, iki bağımsız değişkenle tanımlanır; burada ikinci bağımsız değişken, muteksin sağlam durumda olup olmadığını kontrol eder ve öyleyse kilidi açılana kadar bekler. Muteksin kilidi açıldıktan sonra, iş öğesi toplamı artırmaya devam eder ve sonunda, çekirdek işlevinin sonuna ulaştıklarında tüm iş öğeleri eşitlenir. Örnek ayrıca, bir aygıtın bilgi işlem birimlerinin, çekirdek işlevindeki gruplardan daha fazla çalışma grubunu eşleyemediği karşı örneği de tanıtır.
  
  
• 00:20:00 Bu bölümde, video iş öğesi senkronizasyonunun OpenCL'de nasıl çalıştığını tartışır. Bilgisayar birimlerinden daha fazla iş öğesi olduğunda, bir çekirdek işlevi askıda kalabilir çünkü iş öğelerinin eylemlerini senkronize eden mutekse erişmek için birbirini beklemesi gerekir. Aynı grupta birden fazla iş öğesi varsa, çekirdek de askıda kalacaktır çünkü bireysel iş öğeleri genel belleğe ayrı ayrı erişemez, bu da mutex'in eylemlerini senkronize etmede yararlı olmayacağı anlamına gelir. Video, yerel ve küresel bellek arasında büyük miktarda veri aktarmak için, zaman alıcı olduğu için artımlı veri aktarımına karşı tavsiyede bulunur. Bunun yerine, senkron ve asenkron grup çalışma grubu kopyalama gibi özel yerleşik işlevlerin kullanılması daha verimlidir.
  
  
• 00:25:00 Bu bölümde, konuşmacı, çekirdeğin daha önceki veri aktarımlarıyla ilişkili bir veya daha fazla olayı beklemesini sağlamak için bir geri arama işlevi kullanma sürecini açıklamaktadır. Bekleme grubu olayları yalnızca çekirdek tarafında mevcut olduğundan, ana bilgisayar uygulamasında bir işlev olarak bir geri çağırma işlevi kullanılır. Konuşmacı, son talimatın, çekirdeğin ilerlemeden önce ilişkili olayları beklemesini sağlayan bir bekleme grubu olayları işlevi olduğu bir örnek sağlar.

[MetaQuotes]

32. OpenCL Etkinlikleri

32. OpenCL Etkinlikleri

Video, OpenCL olaylarını ve bunların izleme operasyonlarında kullanımlarını, ana bilgisayarlara tamamlanan görevleri bildirmeyi ve komutları senkronize etmeyi açıklarken, geri arama işlevleri ve komut senkronizasyonu olaylarının örneklerini sağlar. Video, komut olayları ile kullanıcı olayları arasındaki farkları, kullanıcı olayları için durumun nasıl güncellenmesi gerektiğini ve güncellemelerin olayların bir okuma işlemi başlatmasına nasıl izin verdiğini inceler. Video, engelleme bayraklarının uygunsuz kullanımına karşı uyarıda bulunur ve CL Get Event Info API'nin bir komutun durumu ve türü hakkında nasıl değerli bilgiler sağlayabileceğini vurgularken, bir OpenCL programı içindeki olayları yönetirken geri aramaların doğru kullanımını savunur.

• 00:00:00 Bu bölümde, OpenCL çerçevesindeki işlemleri izlemek için kullanılan OpenCL olaylarını öğreniyoruz. Olaylar, ana bilgisayarlara cihazda bir komutun tamamlandığını bildirmek için bildirimleri tetikleyebilir ve komutları senkronize etmek için kullanılabilir. Olaylar aracılığıyla bilgi aktarımı için geri arama işlevleri gereklidir. Geri arama işlevini kullanarak olayları veri aktarım komutlarıyla ilişkilendirebiliriz. CL set olay geri araması, geri arama işlevini belirli bir olayla ilişkilendirmek için kullanılır. Geri arama işlevleri aynı imzaya sahip olmalıdır, void C İşlev adı, olay durumu ve verilerle geri arayacağım. Gerektiğinde verileri iletmek için parametreleri kullanabiliriz ve ana program, geri arama işlevini ilişkilendirmek için bir olay kullanır.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde, konuşmacı OpenCL olayları için kodu ve geri arama işlevlerinin nasıl çalıştığını açıklar. 5.0'a eşit olmayan herhangi bir veri olup olmadığını kontrol etmek için verilerden geçen çekirdek ve okuma olmak üzere iki geri çağırma işlevini açıklarlar. Konuşmacı, ana programın çekirdek mesajını nasıl başlattığını ve CL gönderilen olay geri aramasını kullanarak geri arama işlevlerini nasıl ayarladığını açıklar. Komut senkronizasyon olaylarının nasıl çalıştığını, bekleme listelerini kullanarak kendi komut yürütme sıralarını nasıl oluşturacaklarını ve kullanıcı olayları bir ana programla ilişkilendirilirken komut olaylarının bir komutla nasıl ilişkilendirildiğini açıklarlar. Son olarak, konuşmacı, iki incue görevi tamamlandığında iki çekirdek olayının nasıl tetiklendiğine dair bir örnek sağlar.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde, konuşmacı OpenCL'de olayların kullanımını ve komut olayları ile kullanıcı olayları arasındaki farkları tartışır. Komut olayları, cihazlarda yürütülen komutlara karşılık gelirken, kullanıcı olayları, ana bilgisayar uygulaması tarafından oluşturulur. Kullanıcı olayları, "CL kullanıcı olayı oluştur" komutu kullanılarak bağlamla oluşturulabilir ve bağımsız değişken olarak hata kodu döndürebilir. Kullanıcı olaylarının durumu, kullanılmadan önce "CL set user event status" tarafından güncellenmelidir. Konuşmacı ayrıca, arabellekte okuma işleminin ve çekirdek işlevinin bir kullanıcı olayı gerçekleşene kadar yürütülmeyeceği bir örnek sağlar. Son olarak, okuma işlemini başlatmak için kullanıcı olayı durumu "CL tamamlandı" veya "CR başarılı" olarak güncellenir.
  
  
• 00:15:00 Bu bölümde konuşmacı, olayların bir OpenCL programında farklı işlemleri senkronize etmek için nasıl kullanıldığını açıklar. Olaylar, belirli bir işlem tamamlandığında bildirimde bulunacak ve sonraki işlemlerin başlamasına izin verecek şekilde ayarlanabilir. Bir olayın durumu, bir komutun türü ve durumu hakkında bilgi sağlayabilen CL Get Event Info API kullanılarak sorgulanabilir. Konuşmacı ayrıca, ana programın bir olayı beklerken takılıp kalmasına neden olabilecek engelleme bayrağının doğru olarak ayarlanmasına karşı uyarıda bulunur ve geri aramaların doğru kullanımının bir OpenCL programındaki olayları yönetmeye nasıl yardımcı olabileceğini açıklar.

[MetaQuotes]

33. OpenCL Olay Profili Oluşturma

33. OpenCL Olay Profili Oluşturma

Video, CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE bayrağını kullanarak ve bir profil olayını bir komutla ilişkilendirerek bir komutla ilgili zamanlama bilgilerinin nasıl ölçüleceğini açıklayan OpenCL olay profili oluşturmayı kapsar. Konuşmacı, veri aktarımları, bellek haritası işlemleri ve çekirdek işlevleri için geçen süreyi belirlemek üzere profil oluşturma deneylerinin nasıl gerçekleştirileceğini gösterir. Video, kod örnekleri sağlar ve veri aktarımı yükünü azaltmak için bellek eşleme işlemlerini kullanmanın faydalarını tartışır. Ek olarak, video, iş öğelerinin sayısını artırmanın çekirdek yürütme süresini nasıl azaltabileceğini gösterir.

• 00:00:00 Bu bölümde, konuşmacı OpenCL'de olay profili oluşturmayı ve bunun bir komutla ilgili zamanlama bilgilerini ölçmek için nasıl kullanılabileceğini tartışıyor. Profil oluşturmayı etkinleştirmek için, konuşmacı bir komut sırası oluştururken CL_QUEUE_PROFILING_ENABLE bayrağını ayarlar. Konuşmacı daha sonra, olayı sıradaki API'deki son argüman olarak koyarak bir CI olayını bir komutla ilişkilendirir ve komut yürütmesini tamamladıktan sonra, CL_GET_EVENT_PROFILING_INFO API, komutun zamanlaması hakkında bilgi almak için kullanılır. Bir komutun kuyrukta ne kadar süre kaldığını veya yürütmesinin ne kadar sürdüğünü nasıl bulacağınız gibi örnekler verilir. OpenCL kodu, bu API'lerin olayların profilini çıkarmak için kullanıldığını göstermek için de sağlanmıştır.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde konuşmacı, veri aktarımları ve bellek haritası işlemleri için gereken süreyi belirlemek üzere bir profil oluşturma deneyinin nasıl gerçekleştirileceğini tartışır. Olay profili oluşturmayı kullanarak yürütme süresindeki dalgalanmaları ortadan kaldırmak ve belirli sayıda yineleme için birikmiş toplam süreyi doğru bir şekilde hesaplamak mümkündür. Veri bölümleme, yürütme süresinin azaltılmasına yardımcı olabilir ve olay profil oluşturma, tek bir iş öğesinin yürütme süresini belirlemek üzere Q. aralık çekirdek işlevindeki CIO'nun profilini çıkarmak için kullanılabilir. Profil oluşturma deneyinin sonuçları, bellek eşleme işlemlerinin kullanılmasının veri aktarımı yükünü azaltabileceğini göstermektedir.
  
  
• 00:10:00 Bu bölümde, konuşmacı OpenCL olay profili oluşturmayı kullanarak bellek haritası işleminin nasıl profilleneceğini tartışır. Ortalama bir yürütme süresi elde etmek için işlemi birkaç kez tekrarlamak için bir for döngüsü kullanırlar. Sıradaki CL'yi kullanarak bir çekirdek başlatırlar ve çekirdeği düzenlerler ve onu bir profil olayıyla ilişkilendirirler. Olayın başlangıç ve bitiş zamanını öğrenmek için CL get even profilleme bilgisini kullanırlar, bu da çekirdek yürütmeyle ilgili zamanlama bilgisi verir. Tüm yinelemeler tamamlandıktan sonra, ortalama yürütme süresini hesaplarlar. Ayrıca, iş öğelerinin sayısını artırmanın çekirdek yürütme süresini azalttığını da gösterirler.

[MetaQuotes]

34. OpenCL'yi FPGA'ya Eşlemeye Genel Bakış

34. OpenCL'yi FPGA'ya Eşlemeye Genel Bakış

Bu video, OpenCL'nin FPGA'ya eşlenmesine genel bir bakış sağlar ve OpenCL'nin FPGA tabanlı uygulamalar için bir programlama dili olarak önemini vurgular. OpenCL, tanıdık C/C++ API'lerini kullanarak FPGA'ler, GPU'lar ve çok çekirdekli işlemciler gibi donanım hızlandırıcılarında karmaşık iş yüklerinin programlanmasına izin verir. OpenCL'yi FPGA'ya eşleme kavramı, ana bilgisayar ve hızlandırıcı veya aygıt taraflarına bölünmüş kod ile örnek olarak OpenCL programlama modeli kullanılarak açıklanır. OpenCL'de veri kümelerini ve çalışma gruplarını bölümlemede iş parçacıklarının kullanımı da tartışılır, her grup FPGA'larda paralel hesaplamaları verimli bir şekilde gerçekleştirmek için yerel belleği paylaşır.

• 00:00:00 Bu bölümde anlatıcı, FPGA tabanlı uygulamalar için bir programlama dili olarak OpenCL'nin önemini açıklıyor. FPGA programcılarından daha fazla standart CPU programcısı olduğunu vurguluyor çünkü FPGA geliştirme, mantıksal tasarım becerileri ve FPGA kaynakları bilgisi gerektiriyor. Bununla birlikte, OpenCL ile yazılım geliştiriciler, tanıdık bir yazılım ortamında optimize edilmiş ve hataları ayıklanmış programlar yazabilir. OpenCL, karmaşık iş yüklerinin FPGA'ler, GPU'lar ve çok çekirdekli işlemciler gibi donanım hızlandırıcılar üzerinde programlanmasına izin veren bir yazılım programlama modelidir. Bilinen C/C++ API'lerini kullanır ve telifsizdir ve açık bir telif hakkıdır. OpenCL'nin temel özelliklerinden biri, geleneksel tasarımlarda paralelliğin nasıl çıkarsanabileceğini belirleyen yürütme modelidir. OpenCL ile kullanıcılar, çok sayıda küçük görevi paralel olarak birden çok veri öğesinde yürüten ve böylece donanım kaynaklarından yararlanan bir çekirdek tasarlayabilir.
  
  
• 00:05:00 Videonun bu bölümünde OpenCL'yi FPGA'ya eşleme kavramı açıklanmaktadır. Örnek olarak, kodun ana bilgisayar ve hızlandırıcı veya aygıt taraflarına ayrıldığı OpenCL programlama modeli kullanılır. Ana bilgisayar programı, cihazları ve bu cihazlara gönderilmek üzere oluşturulan çekirdekleri hazırlar. Cihaz tarafında, OpenCLC'de bir çekirdek işlevi tanımlanır ve ana bilgisayarda Q ve düzenleme çekirdeğindeki CL yürütüldüğünde, bu çekirdek işlevinin birden çok örneğini cihazda bilgisayar birimleri olarak tetikler. OpenCL çekirdekleri, birçok paralel yürütme iş parçacığını tanımlayan veri paralel işlevleridir. Çekirdekler, CPU, GPU veya FPGA olabilen bir bilgisayar aygıtı tarafından yürütülebilir. Bu örnekte, çekirdek, a ve B'nin her eleman çifti üzerinde kesin bir toplam gerçekleştirir ve bu bireysel çiftler arasında herhangi bir bağımlılık olmadığı için paralel olarak yapılır.
  
  
• 00:10:00 Videonun bu bölümünde, konuşmacı OpenCL'de veri kümelerini ve çalışma gruplarını bölümlemede iş parçacıklarının kullanımını tartışıyor. İş parçacıklarının orijinal veri kümesinin farklı bölümlerine erişebildiğini ve her grubun yerel belleği paylaşarak çalışma gruplarına ayrıldığını açıklıyorlar. İş parçacıkları, grup kimliği ve yerel boyutu içeren bir formül kullanılarak hesaplanan genel kimlik ile yerel ve genel kimlikler de dahil olmak üzere kimlikler kullanılarak tanımlanır. Bu sistem, FPGA'lar üzerinde paralel hesaplamalar gerçekleştirmede kaynakların verimli kullanılmasına izin verir.

[MetaQuotes]

35. OpenCL Bellek Türleri ve Çalışma Zamanı Ortamı

35. OpenCL Bellek Türleri ve Çalışma Zamanı Ortamı

OpenCL ortamı, cihaz tarafında özel bellek, yerel bellek, genel bellek ve sabit bellek dahil olmak üzere farklı bellek türlerine sahiptir ve ana bilgisayar belleği de hesaplama için kullanılır. Çekirdek işlevlerinin FPGA'ya eşlenmesi, tipik bir HDL geliştirme ortamıyla derlenmiş üst düzey bir açıklama dili oluşturan bir OpenCL derleyicisi kullanır. Hızlandırıcılar, çekirdek işlevleri, veri yolu ve bellek yapıları dahil olmak üzere eksiksiz FPGA tasarımı, OC adı verilen çevrimdışı bir derleyici tarafından üretilir. Anakart destek paketleri, hem ana bilgisayar hem de cihaz tarafında çalışma zamanı ortamında çip bileşenleriyle konuşmak için PCIe iletişimini ve bellek denetleyicilerini destekler. Bu, çekirdek işlevlerinin yürütülmesine ve diğer kaynaklar ve bellek bileşenleriyle iletişim kurmasına izin verir.

• 00:00:00 Bu bölümde, OpenCL ortamının cihaz tarafında farklı tipte bellek bileşenlerine sahip olduğu anlatılmaktadır. Bu bellek türleri, her iş öğesi için özel belleği, bir çalışma grubu içindeki birden fazla iş öğesi tarafından paylaşılabilen yerel belleği, tüm iş öğeleri ve çalışma grupları tarafından paylaşılan genel belleği ve sabitleri depolamak için kullanılan sabit belleği içerir. Ana bilgisayar belleği, ana bilgisayarda hesaplama için de kullanılır ve cihaz, iletişim kurmak ve veri alışverişi yapmak için PCIe QPI veya AXI gibi belirli ara bağlantıları kullanır. Çekirdek işlevlerini FPGA'ya eşleme işlemi, VHDL veya Verilog olabilen üst düzey açıklama dili oluşturan OpenCL derleyicisini kullanır. Bu uygulama, FPGA programlama bit akışı oluşturmak için çeyrekler gibi tipik bir HDL geliştirme ortamı ile derlenmiştir.
  
  
• 00:05:00 Bu bölümde konuşmacı, işletim sistemi sürücüsü, alt düzey donanım açıklaması ve OpenCL API uygulama kitaplığını içeren OpenCL çalışma zamanı ortamının bileşenlerini tartışır. Uygulamanın tamamı işlemci üzerinde yürütülecek ve FPGA cihazları için hızlandırıcılar, çekirdek işlevleri, veri yolu ve çekirdekler tarafından kullanılan bellek yapıları dahil olmak üzere tüm FPGA tasarımını üreten OC adında bir çevrimdışı derleyici var. Anakart destek paketleri, yonga bileşenleriyle konuşmak için PCIe iletişimini ve bellek denetleyicilerini destekleyen SDK ortamıyla birlikte gelir. Hem ana bilgisayar hem de cihaz tarafındaki çalıştırma ortamı, çekirdek işlevlerinin yürütülmesine ve diğer kaynaklar ve bellek bileşenleriyle iletişim kurmasına olanak tanır.