18. Вычисления на GPU с помощью OpenCL — 2
00:00 Введение и ускорение умножения матриц на GPU • На прошлом занятии было реализовано умножение матриц на GPU, достигнуто ускорение примерно в 100 раз. • Функция `mult_matrix` выполняла скалярное произведение строк первой матрицы на столбцы второй. • Высокий параллелизм позволил достичь значительного ускорения. 00:48 Сравнение с центральным процессором • При умножении матриц 4096x4096 на центральном процессоре ускорение было более чем в 100 раз. • С ростом размера матриц GPU демонстрировал всё большее преимущество. 01:13 Альтернативные алгоритмы умножения матриц • Обсуждается алгоритм Штрассена, который требует меньше умножений для матриц 2x2. • Упоминается использование искусственного интеллекта для ускорения умножения матриц особого вида. 02:39 Проблема классического умножения матриц • При классическом умножении требуется многократное обращение к глобальной памяти. • Каждое вычисление элемента результирующей матрицы требует чтения данных из обеих исходных матриц. 04:51 Введение в тайловое умножение матриц • Тайловое умножение позволяет минимизировать обращения к основной памяти. • Каждый поток работает с локальной памятью, доступной всем потокам в рабочей группе. 05:50 Принцип работы тайлового умножения • Данные из тайлов копируются в локальную память, перемножаются и добавляются к результату. • После обработки всех тайлов результаты записываются в глобальную память. 08:36 Организация вычислений с помощью рабочей группы • Рабочая группа определяет подпространство задачи, в котором каждый поток работает над своим выходным элементом. • Потоки копируют данные в общую память и выполняют вычисления параллельно. 09:32 Реализация тайлового умножения в коде • Объявляются массивы для хранения подматриц. • Используются функции `get_global` и `get_local` для доступа к глобальной и локальной памяти. • Определяется количество тайлов для обработки. 12:19 Цикл обработки тайлов • В цикле обрабатываются данные из каждого тайла: загружаются, перемножаются и добавляются к результату. • Результат вычислений сохраняется в переменной `result`. • После завершения цикла результаты записываются в соответствующую ячейку глобальной памяти. 13:28 Перемножение матриц • Пример перемножения матриц 4x4 с использованием тайлов 2x2. • Обработка тайлов последовательно, начиная с первого. • Результирующая матрица имеет тайлы. 14:28 Вычисление индексов для копирования элементов • Индекс для копирования элемента из первой матрицы: `trow = num_tile * size_tile + loc_row`. • Индекс для копирования элемента из второй матрицы: `col = num_tile * size_tile + row`. • Копирование элементов во временную подматрицу. 16:20 Работа с локальной памятью • Все потоки в рабочей группе имеют доступ к общей локальной памяти. • Необходимость барьера для синхронизации потоков. • Барьер предотвращает перезапись данных другими потоками. 18:05 Скалярное произведение элементов тайла • После заполнения временного тайла выполняется скалярное произведение элементов. • Повторный барьер после перемножения для завершения обработки тайла. • Тип барьера: `local_memory_barrier`. 19:53 Изменения в основной программе • Увеличение глобального рабочего пространства до размера тайла. • Передача локального тайла и размера рабочей группы. • Ускорение вычислений в 1000 раз по сравнению с CPU. 22:45 Неупорядоченное исполнение команд • Использование неупорядоченной очереди для параллельного выполнения команд. • Передача флага `queue_auto_order_none` для разрешения параллельного выполнения. • Возможность лучшего использования возможностей устройства. 25:03 Синхронизация с помощью событий • События позволяют задавать зависимости между операциями. • Граф зависимостей снижает простой между CPU и GPU. • Асинхронное выполнение команд и снижение нагрузки на CPU. 26:27 Построение графа зависимостей для умножения матриц • Параллельное копирование данных в буферы первой и второй матриц. • Запуск ядра для умножения матриц. • Чтение результата в системную память после завершения умножения. • Возможность продолжения графа вычислений для других задач. 27:27 Использование событий для управления процессом • Создание событий для отслеживания завершения пересылки данных в буферы. • Перемножение матриц после срабатывания событий «буф один реи» и «буф два реи». • Считывание результата в системную память после события «мультиплайт». • Перенос данных в основную память после события «дейта реи». 28:44 Инициализация буферов и создание событий • Инициализация буферов без копирования данных из оперативной памяти. • Создание событий для отслеживания завершения операций. • Передача событий в команду записи буферов. 30:31 Управление зависимостями и выполнение операций 32:27 Профилирование событий 34:18 Анализ производительности 35:17 Оптимизация размера тайла 41:19 Проблемы с умножением 42:32 Тестирование размеров тайла 43:14 Поиск решения в документации 46:27 Анализ алгоритма 50:07 Тестирование с разными размерами тайла 53:02 Завершение лекции
00:00 Введение и ускорение умножения матриц на GPU • На прошлом занятии было реализовано умножение матриц на GPU, достигнуто ускорение примерно в 100 раз. • Функция `mult_matrix` выполняла скалярное произведение строк первой матрицы на столбцы второй. • Высокий параллелизм позволил достичь значительного ускорения. 00:48 Сравнение с центральным процессором • При умножении матриц 4096x4096 на центральном процессоре ускорение было более чем в 100 раз. • С ростом размера матриц GPU демонстрировал всё большее преимущество. 01:13 Альтернативные алгоритмы умножения матриц • Обсуждается алгоритм Штрассена, который требует меньше умножений для матриц 2x2. • Упоминается использование искусственного интеллекта для ускорения умножения матриц особого вида. 02:39 Проблема классического умножения матриц • При классическом умножении требуется многократное обращение к глобальной памяти. • Каждое вычисление элемента результирующей матрицы требует чтения данных из обеих исходных матриц. 04:51 Введение в тайловое умножение матриц • Тайловое умножение позволяет минимизировать обращения к основной памяти. • Каждый поток работает с локальной памятью, доступной всем потокам в рабочей группе. 05:50 Принцип работы тайлового умножения • Данные из тайлов копируются в локальную память, перемножаются и добавляются к результату. • После обработки всех тайлов результаты записываются в глобальную память. 08:36 Организация вычислений с помощью рабочей группы • Рабочая группа определяет подпространство задачи, в котором каждый поток работает над своим выходным элементом. • Потоки копируют данные в общую память и выполняют вычисления параллельно. 09:32 Реализация тайлового умножения в коде • Объявляются массивы для хранения подматриц. • Используются функции `get_global` и `get_local` для доступа к глобальной и локальной памяти. • Определяется количество тайлов для обработки. 12:19 Цикл обработки тайлов • В цикле обрабатываются данные из каждого тайла: загружаются, перемножаются и добавляются к результату. • Результат вычислений сохраняется в переменной `result`. • После завершения цикла результаты записываются в соответствующую ячейку глобальной памяти. 13:28 Перемножение матриц • Пример перемножения матриц 4x4 с использованием тайлов 2x2. • Обработка тайлов последовательно, начиная с первого. • Результирующая матрица имеет тайлы. 14:28 Вычисление индексов для копирования элементов • Индекс для копирования элемента из первой матрицы: `trow = num_tile * size_tile + loc_row`. • Индекс для копирования элемента из второй матрицы: `col = num_tile * size_tile + row`. • Копирование элементов во временную подматрицу. 16:20 Работа с локальной памятью • Все потоки в рабочей группе имеют доступ к общей локальной памяти. • Необходимость барьера для синхронизации потоков. • Барьер предотвращает перезапись данных другими потоками. 18:05 Скалярное произведение элементов тайла • После заполнения временного тайла выполняется скалярное произведение элементов. • Повторный барьер после перемножения для завершения обработки тайла. • Тип барьера: `local_memory_barrier`. 19:53 Изменения в основной программе • Увеличение глобального рабочего пространства до размера тайла. • Передача локального тайла и размера рабочей группы. • Ускорение вычислений в 1000 раз по сравнению с CPU. 22:45 Неупорядоченное исполнение команд • Использование неупорядоченной очереди для параллельного выполнения команд. • Передача флага `queue_auto_order_none` для разрешения параллельного выполнения. • Возможность лучшего использования возможностей устройства. 25:03 Синхронизация с помощью событий • События позволяют задавать зависимости между операциями. • Граф зависимостей снижает простой между CPU и GPU. • Асинхронное выполнение команд и снижение нагрузки на CPU. 26:27 Построение графа зависимостей для умножения матриц • Параллельное копирование данных в буферы первой и второй матриц. • Запуск ядра для умножения матриц. • Чтение результата в системную память после завершения умножения. • Возможность продолжения графа вычислений для других задач. 27:27 Использование событий для управления процессом • Создание событий для отслеживания завершения пересылки данных в буферы. • Перемножение матриц после срабатывания событий «буф один реи» и «буф два реи». • Считывание результата в системную память после события «мультиплайт». • Перенос данных в основную память после события «дейта реи». 28:44 Инициализация буферов и создание событий • Инициализация буферов без копирования данных из оперативной памяти. • Создание событий для отслеживания завершения операций. • Передача событий в команду записи буферов. 30:31 Управление зависимостями и выполнение операций 32:27 Профилирование событий 34:18 Анализ производительности 35:17 Оптимизация размера тайла 41:19 Проблемы с умножением 42:32 Тестирование размеров тайла 43:14 Поиск решения в документации 46:27 Анализ алгоритма 50:07 Тестирование с разными размерами тайла 53:02 Завершение лекции