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Plan du cours
Introduction
- Qu'est-ce que OpenCL ?
- OpenCL vs CUDA vs SYCL
- Vue d'ensemble des fonctionnalités et de l'architecture de OpenCL
- Configuration de l'environnement de développement
Pour commencer
- Création d'un nouveau projet OpenCL à l'aide du code Visual Studio
- Exploration de la structure et des fichiers du projet
- Compilation et exécution du programme
- Affichage de la sortie à l'aide de printf et fprintf
L'API OpenCL
- Comprendre le rôle de l'API OpenCL dans le programme hôte
- Utilisation de l'API OpenCL pour interroger les informations et les capacités du périphérique
- Utilisation de l'API OpenCL pour créer des contextes, des files d'attente de commandes, des tampons, des noyaux et des événements
- Utilisation de l'API OpenCL pour mettre en file d'attente des commandes, telles que lire, écrire, copier, mapper, démapper, exécuter et attendre
- Utilisation de l'API OpenCL pour gérer les erreurs et les exceptions
OpenCL C
- Comprendre le rôle de OpenCL C dans le programme du dispositif
- Utiliser le langage OpenCL C pour écrire des noyaux qui s'exécutent sur le périphérique et manipulent des données
- Utiliser les types de données, les qualificateurs, les opérateurs et les expressions en OpenCL C
- Utilisation des fonctions intégrées du langage C OpenCL, telles que les fonctions mathématiques, géométriques, relationnelles, etc.
- Utilisation d'extensions et de bibliothèques C OpenCL, telles que atomic, image, cl_khr_fp16, etc.
Modèle de mémoire OpenCL
- Comprendre la différence entre les modèles de mémoire de l'hôte et du périphérique
- Utiliser les espaces mémoire OpenCL, tels que global, local, constant et privé
- Utilisation des objets mémoire OpenCL, tels que les tampons, les images et les tuyaux
- Utiliser les modes d'accès à la mémoire OpenCL, tels que lecture seule, écriture seule, lecture-écriture, etc.
- Utilisation du modèle de cohérence de la mémoire OpenCL et des mécanismes de synchronisation
Modèle d'exécution OpenCL
- Comprendre la différence entre les modèles d'exécution de l'hôte et du périphérique
- Utilisation des éléments de travail OpenCL, des groupes de travail et des plages ND pour définir le parallélisme
- Utilisation des fonctions d'éléments de travail OpenCL, telles que get_global_id, get_local_id, get_group_id, etc.
- Utilisation de OpenCL fonctions de groupe de travail, telles que barrier, work_group_reduce, work_group_scan, etc.
- Utilisation des fonctions de périphérique OpenCL, telles que get_num_groups, get_global_size, get_local_size, etc.
Débogage
- Comprendre les erreurs et les bogues courants dans les programmes OpenCL
- Utiliser le débogueur de code Visual Studio pour inspecter les variables, les points d'arrêt, la pile d'appels, etc.
- Utiliser CodeXL pour déboguer et analyser les programmes OpenCL sur les appareils AMD
- Utilisation d'Intel VTune pour déboguer et analyser des programmes OpenCL sur des appareils Intel
- Utilisation de NVIDIA Nsight pour déboguer et analyser des programmes OpenCL sur des appareils NVIDIA
Optimisation
- Comprendre les facteurs qui affectent les performances des programmes OpenCL
- Utiliser les types de données vectorielles OpenCL et les techniques de vectorisation pour améliorer le débit arithmétique
- Utilisation de techniques de déroulement et de tuilage de boucles OpenCL pour réduire la surcharge de contrôle et augmenter la localité
- Utilisation de la mémoire locale OpenCL et des fonctions de mémoire locale pour optimiser les accès à la mémoire et la bande passante
- Utilisation OpenCL d'outils de profilage pour mesurer et améliorer le temps d'exécution et l'utilisation des ressources.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension du langage C/C++ et des concepts de programmation parallèle
- Connaissance de base de l'architecture des ordinateurs et de la hiérarchie de la mémoire
- Expérience des outils de ligne de commande et des éditeurs de code
Public
- Développeurs souhaitant apprendre à utiliser OpenCL pour programmer des dispositifs hétérogènes et exploiter leur parallélisme.
- Les développeurs qui souhaitent écrire un code portable et évolutif pouvant être exécuté sur différentes plates-formes et appareils
- Les programmeurs qui souhaitent explorer les aspects de bas niveau de la programmation hétérogène et optimiser les performances de leur code.
28 Heures
