⌂ Chronik-Einträge am 30.10.2023

Sozio-Ökonomische Physik
positiver und negativer Zinsen, Systemtheorie,
Marktwirtschaft und Demokratie.

T i m - D e u t s c h m a n n . d e

30. Oktober 2023, 12:59:57

Wieder ein bisschen OpenCl Beratung durch ChatGPT [+].

Moin. Ich habe eine OpenCl Anwendung, die zwei Kernel enthalten soll. Der Kernel A erzeugt Zwischenergebnisse Rt, die der Kernel B weiter verarbeiten soll, um damit das Endergebnis R zu berechnen. Damit keine Puffer überlaufen, müssen A und B so instantiiert werden, dass die Erzeugungsrate von Rt zur Anzahl workitems von B passt. Welche Methoden gibt es dafür, die Zwischenergebnisse Rt vom Kernel A in den Kernel B zu übergeben?

Frage an ChatGPT [+].

In OpenCL gibt es mehrere Möglichkeiten [+], um Zwischenergebnisse von einem Kernel (zum Beispiel Kernel A) an einen anderen Kernel (zum Beispiel Kernel B) zu übergeben. Hier sind einige gängige Methoden, um Zwischenergebnisse effizient zwischen Kernels zu übertragen:

Nutzung des globalen Speichers (__global): Sie können den globalen Speicher verwenden, um die Zwischenergebnisse von Kernel A an Kernel B zu übertragen. In Kernel A schreiben Sie die Zwischenergebnisse in den globalen Speicher, und in Kernel B lesen Sie diese Ergebnisse aus. Sie müssen sicherstellen, dass Sie den richtigen globalen Speicherbereich verwenden und auf den Speicher zugreifen.
Beispiel: __kernel void kernelA(__global float* Rt) { // Schreiben der Zwischenergebnisse in den globalen Speicher Rt[get_global_id(0)] = ...; } __kernel void kernelB(__global float* Rt) { // Lesen der Zwischenergebnisse aus dem globalen Speicher float result = Rt[get_global_id(0)]; // Verarbeitung in Kernel B }
Nutzung von Pufferobjekten (cl_mem): Sie können Pufferobjekte erstellen und sie zwischen den Kernels gemeinsam nutzen. Sie erstellen ein Pufferobjekt im Host-Code und übergeben es an beide Kernel als Argumente. Dadurch können Sie Daten effizient zwischen Kernels übertragen, ohne sie erneut in den globalen Speicher schreiben zu müssen.
Beispiel: cl_mem buffer = clCreateBuffer(context, CL_MEM_READ_WRITE, bufferSize, NULL, &err); clSetKernelArg(kernelA, 0, sizeof(cl_mem), &buffer); clSetKernelArg(kernelB, 0, sizeof(cl_mem), &buffer);
Verwenden von lokalem Speicher (__local): Sie können den lokalen Speicher verwenden, um Daten temporär zwischen den Arbeitseinheiten[+] innerhalb derselben Arbeitsgruppe[+] zu teilen. Beachten Sie, dass der lokale Speicher begrenzt ist und nur innerhalb derselben Arbeitsgruppe[+] sichtbar ist.
Beispiel: __kernel void kernelA(__local float* localRt) { // Schreiben der Zwischenergebnisse in den lokalen Speicher localRt[get_local_id(0)] = ...; } __kernel void kernelB(__local float* localRt) { // Lesen der Zwischenergebnisse aus dem lokalen Speicher float result = localRt[get_local_id(0)]; // Verarbeitung in Kernel B }

Die Methode, die Sie wählen, hängt von Ihren spezifischen Anforderungen und den Gegebenheiten Ihres Programms ab. Beachten Sie, dass die Verwendung des globalen Speichers und von Pufferobjekten in der Regel für den Datenaustausch zwischen Kernels über Arbeitsgruppen[+] hinweg geeigneter ist, während der lokale Speicher für den Datenaustausch innerhalb derselben Arbeitsgruppe[+] nützlich [+] ist.

Antwort von ChatGPT [+].

Wie instantiiert man zwei Kernel, die in der gleichen Arbeitsgruppe[+] arbeiten?

Frage an ChatGPT [+].

In OpenCL können Sie zwei Kernel in derselben Arbeitsgruppe[+] (Workgroup) arbeiten lassen, indem Sie sie in der gleichen Befehlswarteschlange (Command Queue) ausführen. Die Befehlswarteschlange steuert die Reihenfolge, in der die Kernel ausgeführt werden, und stellt sicher, dass sie innerhalb derselben Arbeitsgruppe[+] agieren. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie Sie dies tun können:

Initialisieren Sie Ihren Kontext, Ihr Programm und Ihre Befehlswarteschlange: Zuerst müssen Sie den OpenCL-Kontext, das Programm und die Befehlswarteschlange initialisieren. cl_context context; cl_program program; cl_command_queue queue; // Initialisierung des OpenCL-Kontexts, des Programms und der Befehlswarteschlange
Erstellen Sie Ihre beiden Kernel: Sie müssen Ihre beiden Kernel aus dem Programm erstellen. cl_kernel kernelA = clCreateKernel(program, "kernelA", &err); cl_kernel kernelB = clCreateKernel(program, "kernelB", &err);
Setzen Sie die Arbeitsgröße[+] (NDRange): Legen Sie die globale und lokale Arbeitsgrößen[+] (NDRange) für Ihre Arbeitsgruppe[+] fest. Sie können die Arbeitsgrößen[+] beim Einrichten Ihrer Kernel mit clEnqueueNDRangeKernel festlegen. size_t globalSize[1] = { workGroupSize * numWorkGroups }; size_t localSize[1] = { workGroupSize };
Fügen Sie die Kernel zur Befehlswarteschlange hinzu und führen Sie sie aus: Fügen Sie die Kernel der gleichen Befehlswarteschlange hinzu und führen Sie sie aus. Stellen Sie sicher, dass Sie die Arbeitsgröße[+] (NDRange) für beide Kernel festgelegt haben, damit sie in derselben Arbeitsgruppe[+] arbeiten. clEnqueueNDRangeKernel(queue, kernelA, 1, NULL, globalSize, localSize, 0, NULL, NULL); clEnqueueNDRangeKernel(queue, kernelB, 1, NULL, globalSize, localSize, 0, NULL, NULL);
Warten Sie auf das Ende der Ausführung: Nachdem Sie die Kernel zur Befehlswarteschlange hinzugefügt haben, können Sie auf das Ende der Ausführung warten, um sicherzustellen, dass die beiden Kernel ihre Berechnungen innerhalb derselben Arbeitsgruppe[+] abgeschlossen haben. clFinish(queue);

Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, zwei Kernel in derselben Arbeitsgruppe[+] auszuführen und sicherzustellen, dass sie koordiniert arbeiten. Stellen Sie sicher, dass Sie die Arbeitsgröße[+] und die lokale Arbeitsgröße[+] entsprechend Ihrer Anwendung und den Anforderungen der beiden Kernel anpassen.

Antwort von ChatGPT [+].

Was ist der Zweck [+] von Events in OpenCl?

Frage an ChatGPT [+].

In OpenCL dienen Events dazu, die Reihenfolge von Aufgaben und Operationen zu steuern und die Synchronisation zwischen verschiedenen Aktionen in Ihrem OpenCL-Programm sicherzustellen. Events ermöglichen es Ihnen, die Ausführung von Kernels und anderen OpenCL-Operationen zu überwachen und auf bestimmte Ereignisse zu warten. Hier sind einige wichtige Zwecke [+] von Events in OpenCL:

Synchronisation: Events ermöglichen die Synchronisation von OpenCL-Operationen. Sie können warten, bis ein bestimmtes Event abgeschlossen ist, bevor Sie mit einer anderen Aktion fortfahren. Dies ist nützlich [+], um sicherzustellen, dass bestimmte Berechnungen oder Operationen in der gewünschten Reihenfolge erfolgen.
Überwachung der Kernel-Ausführung: Sie können Events verwenden, um die Ausführung von Kernels und anderen OpenCL-Aufgaben zu überwachen. Zum Beispiel können Sie ein Event erstellen, wenn Sie einen Kernel in die Befehlswarteschlange einreihen, und dann auf dieses Event warten, um zu erfahren, wann die Kernel-Ausführung abgeschlossen ist.
Vermeidung von Ressourcenverschwendung: Mit Events können Sie verhindern, dass die CPU oder GPU-Ressourcen unnötig blockiert oder verschwendet werden, indem Sie auf das Abschließen von Aufgaben warten, bevor Sie neue Aufgaben starten.
Zeitmessung[+] und -profiling: Events ermöglichen auch das Zeitmessung[+] und -profiling von OpenCL-Operationen. Sie können Events verwenden, um die Zeit [+] zwischen dem Einreihen und der Beendigung von Kernels zu messen und die Ausführungszeit zu ermitteln.
Koordination mehrerer Operationen: Wenn Sie eine OpenCL-Anwendung mit vielen verschiedenen Kernels und Aufgaben haben, können Events dazu beitragen, die Koordination und den reibungslosen Ablauf dieser Aufgaben zu gewährleisten. Sie können festlegen, dass bestimmte Kernels erst nach dem Abschluss anderer Kernels gestartet werden.
Fehlerbehandlung: Events können auch zur Fehlererkennung und -behandlung verwendet werden. Sie können auf Ereignisse warten, die auf fehlerhafte Operationen hinweisen, und geeignete Maßnahmen ergreifen.

Insgesamt bieten Events in OpenCL eine wichtige Methode zur Steuerung und Koordination von Aufgaben in GPGPU-Programmen und tragen dazu bei, dass OpenCL-Anwendungen effizient und zuverlässig ausgeführt werden.

Antwort von ChatGPT [+].

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Tim Deutschmann

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