17. Вычисления на GPU с помощью OpenCL — 1
00:00 Введение в параллельные вычисления • Обсуждение параллельных вычислений на CPU и GPU с использованием OpenCL. • Современные процессоры имеют несколько ядер, а видеокарты — сотни и тысячи ядер. • Гетерогенные платформы объединяют разные типы вычислительных устройств. 00:54 Преимущества гетерогенных платформ • Центральный процессор оптимален для сложных логических операций, но неэффективен для высокой параллельности. • Графические процессоры эффективны для массово-параллельных однотипных задач. • Использование гетерогенных систем позволяет использовать сильные стороны каждого устройства. 01:53 Повышение производительности • Гетерогенные платформы увеличивают производительность, например, обработка видео может завершиться быстрее. • Снижение энергопотребления за счёт более эффективного использования вычислительных мощностей. 02:45 Введение в OpenCL • OpenCL — кроссплатформенный стандарт от Khronos Group. • Сравнение с проприетарными решениями, такими как CUDA от NVIDIA. • Открытые стандарты, подобные OpenCL, могут развиваться разными вендорами. 06:17 Терминология OpenCL • Хост — основной процессор, выполняющий программу и операционную систему. • Устройство — физическое устройство, ускоряющее параллельные вычисления. • Ядро программы — программа, выполняемая для каждой единицы данных. 08:07 Контекст и команды в OpenCL • Контекст объединяет устройства, программы и буферы. • Команды в OpenCL включают копирование данных и выполнение ядер. • Контекст решает, на каких устройствах будут выполняться данные. 09:52 Установка и настройка OpenCL • Установка OpenCL через пакетный менеджер или скачивание дистрибутива. • Настройка переменных окружения для подключения библиотеки OpenCL. • Управление версиями OpenCL через заголовочные файлы. 12:44 Ключевые компоненты OpenCL • Платформа содержит информацию о поддерживаемых устройствах. • Каждая платформа может иметь несколько устройств. • Выбор вычислительного устройства зависит от выбранной платформы. 13:09 Введение в OpenCL • OpenCL использует программируемые логические интегральные схемы FPGA для ускорения вычислений. • Контекст управляет памятью и командами в вычислениях. • Команды выполняются асинхронно и ставятся в очередь. 14:08 Типы очередей в OpenCL • Нордер: команды выполняются в порядке отправки. • Аутоордер: команды могут выполняться в произвольном порядке. • Для запуска программы создаётся объект «программа» из исходного кода. 15:03 Буферы и рабочие элементы • Буферы используются для хранения входных и выходных данных. • Рабочие элементы — это потоки, работающие с частью задачи. • Рабочие группы позволяют потокам иметь доступ к общей памяти. 16:41 Определение доступных устройств • Библиотека OpenCL поставляется с заголовочными файлами на C и C++. • Метод getPlatforms возвращает вектор доступных платформ. • Метод getDevice возвращает вектор устройств на платформе. 17:33 Типы устройств • Типы устройств: CPU, GPU, акселераторы и другие. • Пример: на компьютере могут быть платформы NVIDIA CUDA, Intel HD Graphics и другие. 19:10 Многомерные задачи • Задачи можно представить в виде одномерного, двумерного или трёхмерного массива рабочих элементов. • Примеры задач: суммирование векторов, рисование фрактала Мандельброта, симуляция физических процессов. 22:14 Рабочие группы и память • Рабочие группы группируют рабочие элементы для совместной обработки. • Модель памяти OpenCL включает глобальную, локальную и приватную память. • Глобальная память видна всем потокам, локальная память — для каждой рабочей группы, приватная память — только для текущего потока. 24:03 Синхронизация потоков • Потоки внутри одной рабочей группы могут синхронизироваться с помощью атомарных операций или барьеров. • Локальная память действует как кэш для потоков. • Приватная память аналогична регистрам процессора. 24:28 Задача суммирования элементов массива • Рассматривается задача суммирования элементов двух массивов и сохранения результата в третий массив. • Подчёркивается, что для этой задачи лучше использовать центральный процессор, так как обмен данными с GPU может быть медленнее. • Упоминается, что GPU эффективнее для более сложных операций, например, перемножения матриц. 25:25 Выбор устройства и создание контекста 26:20 Компиляция ядра и передача данных 27:20 Выбор GPU-устройства 28:17 Работа с буферами 30:13 Создание выходного буфера 31:01 Введение в программу для сложения векторов 31:58 Работа с глобальной памятью 32:58 Выполнение функции для каждого элемента массива 34:41 Компиляция и запуск программы 37:37 Запуск ядра и обработка результатов 38:28 Чтение данных из буфера 40:45 Умножение матриц 42:40 Индексы в матрице 43:18 Умножение матриц 44:18 Вычисление суммы произведений 46:10 Подготовка данных 47:56 Запуск ядра 48:46 Тестирование скорости 50:28 Параллельные вычисления 51:26 Ускорение умножения матриц 53:08 Применение GPU в задачах
00:00 Введение в параллельные вычисления • Обсуждение параллельных вычислений на CPU и GPU с использованием OpenCL. • Современные процессоры имеют несколько ядер, а видеокарты — сотни и тысячи ядер. • Гетерогенные платформы объединяют разные типы вычислительных устройств. 00:54 Преимущества гетерогенных платформ • Центральный процессор оптимален для сложных логических операций, но неэффективен для высокой параллельности. • Графические процессоры эффективны для массово-параллельных однотипных задач. • Использование гетерогенных систем позволяет использовать сильные стороны каждого устройства. 01:53 Повышение производительности • Гетерогенные платформы увеличивают производительность, например, обработка видео может завершиться быстрее. • Снижение энергопотребления за счёт более эффективного использования вычислительных мощностей. 02:45 Введение в OpenCL • OpenCL — кроссплатформенный стандарт от Khronos Group. • Сравнение с проприетарными решениями, такими как CUDA от NVIDIA. • Открытые стандарты, подобные OpenCL, могут развиваться разными вендорами. 06:17 Терминология OpenCL • Хост — основной процессор, выполняющий программу и операционную систему. • Устройство — физическое устройство, ускоряющее параллельные вычисления. • Ядро программы — программа, выполняемая для каждой единицы данных. 08:07 Контекст и команды в OpenCL • Контекст объединяет устройства, программы и буферы. • Команды в OpenCL включают копирование данных и выполнение ядер. • Контекст решает, на каких устройствах будут выполняться данные. 09:52 Установка и настройка OpenCL • Установка OpenCL через пакетный менеджер или скачивание дистрибутива. • Настройка переменных окружения для подключения библиотеки OpenCL. • Управление версиями OpenCL через заголовочные файлы. 12:44 Ключевые компоненты OpenCL • Платформа содержит информацию о поддерживаемых устройствах. • Каждая платформа может иметь несколько устройств. • Выбор вычислительного устройства зависит от выбранной платформы. 13:09 Введение в OpenCL • OpenCL использует программируемые логические интегральные схемы FPGA для ускорения вычислений. • Контекст управляет памятью и командами в вычислениях. • Команды выполняются асинхронно и ставятся в очередь. 14:08 Типы очередей в OpenCL • Нордер: команды выполняются в порядке отправки. • Аутоордер: команды могут выполняться в произвольном порядке. • Для запуска программы создаётся объект «программа» из исходного кода. 15:03 Буферы и рабочие элементы • Буферы используются для хранения входных и выходных данных. • Рабочие элементы — это потоки, работающие с частью задачи. • Рабочие группы позволяют потокам иметь доступ к общей памяти. 16:41 Определение доступных устройств • Библиотека OpenCL поставляется с заголовочными файлами на C и C++. • Метод getPlatforms возвращает вектор доступных платформ. • Метод getDevice возвращает вектор устройств на платформе. 17:33 Типы устройств • Типы устройств: CPU, GPU, акселераторы и другие. • Пример: на компьютере могут быть платформы NVIDIA CUDA, Intel HD Graphics и другие. 19:10 Многомерные задачи • Задачи можно представить в виде одномерного, двумерного или трёхмерного массива рабочих элементов. • Примеры задач: суммирование векторов, рисование фрактала Мандельброта, симуляция физических процессов. 22:14 Рабочие группы и память • Рабочие группы группируют рабочие элементы для совместной обработки. • Модель памяти OpenCL включает глобальную, локальную и приватную память. • Глобальная память видна всем потокам, локальная память — для каждой рабочей группы, приватная память — только для текущего потока. 24:03 Синхронизация потоков • Потоки внутри одной рабочей группы могут синхронизироваться с помощью атомарных операций или барьеров. • Локальная память действует как кэш для потоков. • Приватная память аналогична регистрам процессора. 24:28 Задача суммирования элементов массива • Рассматривается задача суммирования элементов двух массивов и сохранения результата в третий массив. • Подчёркивается, что для этой задачи лучше использовать центральный процессор, так как обмен данными с GPU может быть медленнее. • Упоминается, что GPU эффективнее для более сложных операций, например, перемножения матриц. 25:25 Выбор устройства и создание контекста 26:20 Компиляция ядра и передача данных 27:20 Выбор GPU-устройства 28:17 Работа с буферами 30:13 Создание выходного буфера 31:01 Введение в программу для сложения векторов 31:58 Работа с глобальной памятью 32:58 Выполнение функции для каждого элемента массива 34:41 Компиляция и запуск программы 37:37 Запуск ядра и обработка результатов 38:28 Чтение данных из буфера 40:45 Умножение матриц 42:40 Индексы в матрице 43:18 Умножение матриц 44:18 Вычисление суммы произведений 46:10 Подготовка данных 47:56 Запуск ядра 48:46 Тестирование скорости 50:28 Параллельные вычисления 51:26 Ускорение умножения матриц 53:08 Применение GPU в задачах