Corso di formazione Programmazione GPU con OpenCL

Introduzione

• Cosa è OpenCL?
• OpenCL vs CUDA vs SYCL
• Panoramica sulle funzionalità e sull'architettura di OpenCL
• Configurazione dell'ambiente di sviluppo

Iniziare

• Creare un nuovo progetto OpenCL utilizzando Visual Studio Code
• Esplorare la struttura del progetto e i file
• Compilare ed eseguire il programma
• Visualizzare l'output utilizzando printf e fprintf

API OpenCL

• Comprendere il ruolo dell'API OpenCL nel programma host
• Usare l'API OpenCL per interrogare le informazioni e le capacità del dispositivo
• Usare l'API OpenCL per creare contesti, code di comandi, buffer, kernel ed eventi
• Usare l'API OpenCL per enqueue comandi, quali lettura, scrittura, copia, map, unmap, esecuzione e attesa
• Usare l'API OpenCL per gestire errori ed eccezioni

OpenCL C

• Comprendere il ruolo di OpenCL C nel programma device
• Usare OpenCL C per scrivere kernel che si eseguono sul dispositivo e manipolano i dati
• Usare tipi di dati, qualificatori, operatori ed espressioni di OpenCL C
• Usare funzioni incorporate di OpenCL C, quali matematiche, geometriche, relazionali, ecc.
• Usare estensioni e librerie di OpenCL C, quali atomic, image, cl_khr_fp16, ecc.

Modello di Memoria OpenCL

• Comprendere la differenza tra i modelli di memoria host e device
• Usare gli spazi di memoria OpenCL, quali global, local, constant e private
• Usare gli oggetti di memoria OpenCL, quali buffer, immagini e pipe
• Usare le modalità di accesso alla memoria OpenCL, quali sola lettura, sola scrittura, lettura/scrittura, ecc.
• Usare il modello di coerenza della memoria e i meccanismi di sincronizzazione di OpenCL

Modello di Esecuzione OpenCL

• Comprendere la differenza tra i modelli di esecuzione host e device
• Usare work-items, work-groups e ND-ranges di OpenCL per definire il parallelismo
• Usare le funzioni work-item di OpenCL, quali get_global_id, get_local_id, get_group_id, ecc.
• Usare le funzioni work-group di OpenCL, quali barrier, work_group_reduce, work_group_scan, ecc.
• Usare le funzioni device di OpenCL, quali get_num_groups, get_global_size, get_local_size, ecc.

Debug

• Comprendere gli errori e i bug comuni nei programmi OpenCL
• Usare il debugger di Visual Studio Code per ispezionare variabili, punti di interruzione, call stack, ecc.
• Usare CodeXL per eseguire il debug e analizzare i programmi OpenCL su dispositivi AMD
• Usare Intel VTune per eseguire il debug e analizzare i programmi OpenCL su dispositivi Intel
• Usare NVIDIA Nsight per eseguire il debug e analizzare i programmi OpenCL su dispositivi NVIDIA

Ottimizzazione

• Comprendere i fattori che influenzano le prestazioni dei programmi OpenCL
• Usare tipi di dati vettoriali e tecniche di vettorizzazione OpenCL per migliorare la capacità di elaborazione aritmetica
• Usare tecniche di loop unrolling e loop tiling OpenCL per ridurre l'overhead di controllo e aumentare la località
• Usare memoria locale e funzioni di memoria locale OpenCL per ottimizzare gli accessi alla memoria e la banda passante
• Usare profiling e strumenti di profiling OpenCL per misurare e migliorare il tempo di esecuzione e l'utilizzo delle risorse