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Temario del curso
Introducción
- ¿Qué es OpenCL?
- OpenCL frente a CUDA frente a SYCL
- Descripción general de las características y arquitectura de OpenCL
- Configuración del entorno de desarrollo
Primeros pasos
- Creación de un nuevo proyecto de OpenCL utilizando Visual Studio Code
- Exploración de la estructura del proyecto y los archivos
- Compilación y ejecución del programa
- Visualización de la salida mediante printf y fprintf
API de OpenCL
- Comprensión del papel de la API de OpenCL en el programa del host
- Uso de la API de OpenCL para consultar información y capacidades del dispositivo
- Uso de la API de OpenCL para crear contextos, colas de comandos, búfers, kernels y eventos
- Uso de la API de OpenCL para encolar comandos, como lectura, escritura, copia, mapeo, desmapeo, ejecución y espera
- Manejo de errores y excepciones con la API de OpenCL
C de OpenCL
- Comprensión del papel de C de OpenCL en el programa del dispositivo
- Uso de C de OpenCL para escribir kernels que se ejecuten en el dispositivo y manipulen datos
- Uso de tipos de datos, calificadores, operadores y expresiones de C de OpenCL
- Uso de funciones integradas de C de OpenCL, como matemáticas, geométricas, relacionales, etc.
- Uso de extensiones y bibliotecas de C de OpenCL, como atómicas, imágenes, cl_khr_fp16, etc.
Modelo de memoria de OpenCL
- Comprensión de la diferencia entre los modelos de memoria del host y del dispositivo
- Uso de los espacios de memoria de OpenCL, como global, local, constante y privado
- Uso de los objetos de memoria de OpenCL, como búfers, imágenes y tuberías (pipes)
- Uso de los modos de acceso a la memoria de OpenCL, como solo lectura, solo escritura, lectura-escritura, etc.
- Uso del modelo de consistencia de memoria y mecanismos de sincronización de OpenCL
Modelo de ejecución de OpenCL
- Comprensión de la diferencia entre los modelos de ejecución del host y del dispositivo
- Uso de work-items, work-groups y rangos ND de OpenCL para definir el paralelismo
- Uso de funciones de work-item de OpenCL, como get_global_id, get_local_id, get_group_id, etc.
- Uso de funciones de work-group de OpenCL, como barrier, work_group_reduce, work_group_scan, etc.
- Uso de funciones del dispositivo de OpenCL, como get_num_groups, get_global_size, get_local_size, etc.
Depuración
- Comprensión de los errores y errores comunes en programas de OpenCL
- Uso del depurador de Visual Studio Code para inspeccionar variables, puntos de interrupción, pila de llamadas, etc.
- Uso de CodeXL para depurar y analizar programas de OpenCL en dispositivos AMD
- Uso de Intel VTune para depurar y analizar programas de OpenCL en dispositivos Intel
- Uso de NVIDIA Nsight para depurar y analizar programas de OpenCL en dispositivos NVIDIA
Optimización
- Comprensión de los factores que afectan el rendimiento de los programas de OpenCL
- Uso de tipos de datos vectoriales y técnicas de vectorización de OpenCL para mejorar el flujo de trabajo aritmético (throughput)
- Uso de técnicas de desenrollado de bucles y partición de bloques de OpenCL para reducir la sobrecarga del control y aumentar la localidad
- Uso de memoria local y funciones de memoria local de OpenCL para optimizar los accesos a la memoria y el ancho de banda
- Uso de herramientas de perfilado (profiling) de OpenCL para medir y mejorar el tiempo de ejecución y la utilización de recursos
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Comprensión del lenguaje C/C++ y conceptos de programación paralela
- Conocimientos básicos de arquitectura de computadoras y jerarquía de memoria
- Experiencia con herramientas de línea de comandos y editores de código
Público objetivo
- Desarrolladores que desean aprender a utilizar OpenCL para programar dispositivos heterogéneos y explotar su paralelismo
- Desarrolladores que deseen escribir código portátil y escalable que pueda ejecutarse en diferentes plataformas y dispositivos
- Programadores que quieran explorar los aspectos de bajo nivel de la programación heterogénea y optimizar el rendimiento de su código
28 Horas