GPU-Programmierung mit OpenCL Schulung

Einführung

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

Einstieg

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

OpenCL API

• Verstehen der Rolle der OpenCL API im Host-Programm
• Verwendung der OpenCL API zur Abfrage von Geräteinformationen und Fähigkeiten
• Verwendung der OpenCL API zum Erstellen von Kontexten, Command Queues, Buffers, Kernels und Events
• Verwendung der OpenCL API zum Enqueueen von Befehlen wie Lesen, Schreiben, Kopieren, Mappen, Entmappen, Ausführen und Warten
• Verwendung der OpenCL API zur Fehler- und Ausnahmebehandlung

OpenCL C

• Verstehen der Rolle von OpenCL C im Geräteprogramm
• Verwendung von OpenCL C zum Schreiben von Kernels, die auf dem Gerät ausgeführt werden und Daten manipulieren
• Verwendung von OpenCL C-Datentypen, Qualifiern, Operatoren und Ausdrücken
• Verwendung von OpenCL C-eingebauten Funktionen wie mathematische, geometrische, relationale, usw.
• Verwendung von OpenCL C-Erweiterungen und Bibliotheken wie atomic, image, cl_khr_fp16, usw.

OpenCL Speichermodell

• Verstehen des Unterschieds zwischen Host- und Gerätespeichermodell
• Verwendung von OpenCL-Speicherräumen wie global, lokal, konstant und privat
• Verwendung von OpenCL-Speicherobjekten wie Buffers, Images und Pipes
• Verwendung von OpenCL-Speicherzugriffsmodi wie nur-Lesen, nur-Schreiben, Lesen-Schreiben, usw.
• Verwendung des OpenCL-Speicherkonsistenzmodells und Synchronisationsmechanismen

OpenCL Ausführungsmodell

• Verstehen des Unterschieds zwischen Host- und Geräteausführungsmodell
• Verwendung von OpenCL-Work-Items, Work-Groups und ND-Ranges zur Definition der Parallelität
• Verwendung von OpenCL-Work-Item-Funktionen wie get_global_id, get_local_id, get_group_id, usw.
• Verwendung von OpenCL-Work-Group-Funktionen wie barrier, work_group_reduce, work_group_scan, usw.
• Verwendung von OpenCL-Gerätefunktionen wie get_num_groups, get_global_size, get_local_size, usw.

Debugging

• Verstehen der häufigen Fehler und Bugs in OpenCL-Programmen
• Verwendung des Visual Studio Code Debuggers zur Inspektion von Variablen, Breakpoints, Call Stack, 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

• Verstehen der Faktoren, die die Leistung von OpenCL-Programmen beeinflussen
• Verwendung von OpenCL-Vektordatentypen und Vektorisierungstechniken zur Verbesserung des arithmetischen Durchsatzs
• Verwendung von OpenCL-Loop Unrolling und Loop Tiling-Techniken zur Reduzierung der Steuerungsüberlastung und Erhöhung der Lokalisierung
• Verwendung von OpenCL lokalem Speicher und lokalen Speicherfunktionen zur Optimierung von Speicherzugriffen und Bandbreite
• Verwendung von OpenCL-Profiling und Profiling-Tools zur Messung und Verbesserung der Ausführungszeit und Ressourcennutzung