Programación de GPU con OpenCL

Introducción

• ¿Qué es OpenCL?
• OpenCL frente a CUDA y SYCL
• Vista 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 de los archivos
• Compilación y ejecución del programa
• Muestra de la salida utilizando printf y fprintf

API de OpenCL

• Comprensión del rol 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, búferes, núcleos y eventos
• Uso de la API de OpenCL para encolar comandos, como leer, escribir, copiar, mapear, desmapear, ejecutar y esperar
• Uso de la API de OpenCL para manejar errores y excepciones

OpenCL C

• Comprensión del rol de OpenCL C en el programa del dispositivo
• Uso de OpenCL C para escribir núcleos que se ejecutan en el dispositivo y manipulan datos
• Uso de tipos de datos, calificadores, operadores y expresiones en OpenCL C
• Uso de funciones integradas de OpenCL C, como matemáticas, geométricas, relacionales, etc.
• Uso de extensiones y bibliotecas de OpenCL C, como atomic, image, 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 espacios de memoria de OpenCL, como global, local, constante y privada
• Uso de objetos de memoria de OpenCL, como búferes, imágenes y tuberías (pipes)
• Uso de modos de acceso a la memoria de OpenCL, como solo lectura, solo escritura, lectura/escritura, etc.
• Uso del modelo de consistencia de memoria de OpenCL y de los mecanismos de sincronización

Modelo de ejecución de OpenCL

• Comprensión de la diferencia entre los modelos de ejecución del host y del dispositivo
• Uso de elementos de trabajo, grupos de trabajo y rangos ND de OpenCL para definir la paralelización
• Uso de funciones de elementos de trabajo de OpenCL, como get_global_id, get_local_id, get_group_id, etc.
• Uso de funciones de grupo de trabajo de OpenCL, como barrier, work_group_reduce, work_group_scan, etc.
• Uso de funciones de dispositivo de OpenCL, como get_num_groups, get_global_size, get_local_size, etc.

Depuración

• Comprensión de los errores y errores comunes (bugs) en programas de OpenCL
• Uso del depurador de Visual Studio Code para inspeccionar variables, puntos de interrupción (breakpoints), 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 rendimiento aritmético
• Uso de técnicas de despliegue de bucles y teselado de bucles (loop tiling) de OpenCL para reducir la sobrecarga de control y aumentar la localidad
• Uso de la memoria local y las funciones de memoria local de OpenCL para optimizar los accesos a la memoria y el ancho de banda
• Uso de perfiles de rendimiento (profiling) y herramientas de perfiles de OpenCL para medir y mejorar el tiempo de ejecución y la utilización de recursos