GPU-Programmierung mit OpenCL Schulung

Einführung

• Was ist OpenCL?
• OpenCL vs. CUDA vs. SYCL
• Überblick über OpenCL-Funktionen und -Architektur
• Einrichten der Entwicklungsumgebung

Erste Schritte

• Erstellen eines neuen OpenCL-Projekts mit Visual Studio Code
• Untersuchen der Projektstruktur und der Dateien
• Kompilieren und Ausführen des Programms
• Ausgabe der Ergebnisse mit printf und fprintf

OpenCL-API

• Verständnis der Rolle der OpenCL-API im Hostprogramm
• Verwendung der OpenCL-API zur Abfrage von Geräteinformationen und -fähigkeiten
• Verwendung der OpenCL-API zur Erstellung von Kontexten, Warteschlangen, Puffern, Kernen und Ereignissen
• Verwendung der OpenCL-API zum Einreichen von Befehlen, wie z. B. Lesen, Schreiben, Kopieren, Mappen, Unmappen, Ausführen und Warten
• Verwendung der OpenCL-API zur Behandlung von Fehlern und Ausnahmen

OpenCL C

• Verständnis der Rolle von OpenCL C im Geräteprogramm
• Verwendung von OpenCL C zum Schreiben von Kernen, die auf dem Gerät ausgeführt werden und Daten verarbeiten
• Verwendung von OpenCL C-Datentypen, Qualifikatoren, Operatoren und Ausdrücken
• Verwendung von eingebauten OpenCL C-Funktionen, wie z. B. mathematische, geometrische, relationale Funktionen usw.
• Verwendung von OpenCL C-Erweiterungen und Bibliotheken, wie z. B. atomar, image, cl_khr_fp16 usw.

OpenCL-Speichermodell

• Verständnis des Unterschieds zwischen Host- und Gerätespeichermodell
• Verwendung von OpenCL-Speicherräumen, wie z. B. global, lokal, konstant und privat
• Verwendung von OpenCL-Speicherobjekten, wie z. B. Puffer, Bilder und Pipes
• Verwendung von OpenCL-Speicherzugriffsmodi, wie z. B. nur Lesezugriff, nur Schreibzugriff, Lese-/Schreibzugriff usw.
• Verwendung des OpenCL-Speicherkonsistenzmodells und von Synchronisationsmechanismen

OpenCL-Ausführungsmodell

• Verständnis des Unterschieds zwischen Host- und Geräteausführungsmodell
• Verwendung von OpenCL-Arbeitselementen, Arbeitsgruppen und ND-Bereichen zur Definition der Parallelität
• Verwendung von OpenCL-Arbeitselementfunktionen, wie z. B. get_global_id, get_local_id, get_group_id usw.
• Verwendung von OpenCL-Arbeitsgruppenfunktionen, wie z. B. barrier, work_group_reduce, work_group_scan usw.
• Verwendung von OpenCL-Gerätefunktionen, wie z. B. get_num_groups, get_global_size, get_local_size usw.

Debugging

• Verständnis von häufigen Fehlern und Bugs in OpenCL-Programmen
• Verwendung des Visual Studio Code-Debuggers zur Prüfung von Variablen, Unterbrechungen, Aufrufstapel usw.
• Verwendung von CodeXL zum Debuggen und Analysieren von OpenCL-Programmen auf AMD-Geräten
• Verwendung von Intel VTune zum Debuggen und Analysieren von OpenCL-Programmen auf Intel-Geräten
• Verwendung von NVIDIA Nsight zum Debuggen und Analysieren von OpenCL-Programmen auf NVIDIA-Geräten

Optimierung

• Verständnis der Faktoren, die die Leistung von OpenCL-Programmen beeinflussen
• Verwendung von OpenCL-Vektordatentypen und Vektorisierungstechniken zur Verbesserung der arithmetischen Durchsatzleistung
• Verwendung von OpenCL-Loop-Unrolling- und Loop-Tiling-Techniken zur Reduzierung der Steuerungsüberkopflast und Steigerung der Lokalität
• Verwendung von OpenCL-lokalen Speicher und lokalen Speicherfunktionen zur Optimierung der Speicherzugriffe und des Durchsatzs
• Verwendung von OpenCL-Profiling und Profiling-Tools zur Messung und Verbesserung der Laufzeit und der Ressourcennutzung