Formation Programmation GPU avec OpenCL

Introduction

• Qu'est-ce qu'OpenCL ?
• OpenCL vs CUDA vs SYCL
• Aperçu des fonctionnalités et de l'architecture d'OpenCL
• Configuration de l'environnement de développement

Premiers pas

• Création d'un nouveau projet OpenCL avec Visual Studio Code
• Exploration de la structure du projet et des fichiers
• Compilation et exécution du programme
• Affichage de la sortie en utilisant printf et fprintf

API OpenCL

• Comprendre le rôle de l'API OpenCL dans le programme hôte
• Utiliser l'API OpenCL pour interroger les informations et les capacités de l'appareil
• Utiliser l'API OpenCL pour créer des contextes, des files de commandes, des tampons, des noyaux et des événements
• Utiliser l'API OpenCL pour empiler des commandes, telles que lecture, écriture, copie, mappage, démaillage, exécution et attente
• Utiliser l'API OpenCL pour gérer les erreurs et les exceptions

OpenCL C

• Comprendre le rôle d'OpenCL C dans le programme de l'appareil
• Utiliser OpenCL C pour écrire des noyaux qui s'exécutent sur l'appareil et manipulent les données
• Utiliser les types de données, les qualificatifs, les opérateurs et les expressions d'OpenCL C
• Utiliser les fonctions intégrées d'OpenCL C, telles que les fonctions mathématiques, géométriques, relationnelles, etc.
• Utiliser les extensions et les bibliothèques OpenCL C, telles que atomique, image, cl_khr_fp16, etc.

Modèle de mémoire OpenCL

• Comprendre la différence entre les modèles de mémoire hôte et appareil
• Utiliser les espaces mémoire OpenCL, tels que global, local, constant et privé
• Utiliser les objets mémoire OpenCL, tels que tampons, images et tuyaux (pipes)
• Utiliser les modes d'accès mémoire OpenCL, tels que lecture seule, écriture seule, lecture-écriture, etc.
• Utiliser le modèle de cohérence mémoire OpenCL et les mécanismes de synchronisation

Modèle d'exécution OpenCL

• Comprendre la différence entre les modèles d'exécution hôte et appareil
• Utiliser les éléments de travail, les groupes de travail et les plages ND d'OpenCL pour définir le parallélisme
• Utiliser les fonctions d'éléments de travail d'OpenCL, telles que get_global_id, get_local_id, get_group_id, etc.
• Utiliser les fonctions de groupes de travail d'OpenCL, telles que barrier, work_group_reduce, work_group_scan, etc.
• Utiliser les fonctions d'appareil d'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 Visual Studio Code pour inspecter les variables, les points d'arrêt, la pile d'appels, etc.
• Utiliser CodeXL pour déboguer et analyser les programmes OpenCL sur des appareils AMD
• Utiliser Intel VTune pour déboguer et analyser les programmes OpenCL sur des appareils Intel
• Utiliser NVIDIA Nsight pour déboguer et analyser les programmes OpenCL sur des appareils NVIDIA

Optimisation

• Comprendre les facteurs qui affectent les performances des programmes OpenCL
• Utiliser les types de données vectoriels OpenCL et les techniques de vectorisation pour améliorer le débit arithmétique
• Utiliser les techniques de développement des boucles (loop unrolling) et de tuilage des boucles (loop tiling) OpenCL pour réduire les surcoûts de contrôle et augmenter la localité
• Utiliser la mémoire locale OpenCL et les fonctions de mémoire locale pour optimiser les accès à la mémoire et la bande passante
• Utiliser l'analyse de performances (profiling) et les outils d'analyse OpenCL pour mesurer et améliorer le temps d'exécution et l'utilisation des ressources