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Programa do Curso
Introdução
- O que é OpenCL?
- OpenCL vs CUDA vs SYCL
- Visão geral das funcionalidades e arquitetura do OpenCL
- Configurando o Ambiente de Desenvolvimento
Começando
- Criando um novo projeto OpenCL usando Visual Studio Code
- Explorando a estrutura do projeto e os arquivos
- Compilando e executando o programa
- Exibindo a saída usando printf e fprintf
API OpenCL
- Compreendendo o papel da API OpenCL no programa do host
- Usando a API OpenCL para consultar informações e capacidades do dispositivo
- Usando a API OpenCL para criar contextos, filas de comandos, buffers, kernels e eventos
- Usando a API OpenCL para enfileirar comandos, como leitura, escrita, cópia, mapeamento, desmapeamento, execução e espera
- Usando a API OpenCL para lidar com erros e exceções
OpenCL C
- Compreendendo o papel do OpenCL C no programa do dispositivo
- Usando OpenCL C para escrever kernels que executam no dispositivo e manipulam dados
- Usando tipos de dados, qualificadores, operadores e expressões em OpenCL C
- Usando funções internas do OpenCL C, como matemáticas, geométricas, relacionais etc.
- Usando extensões e bibliotecas do OpenCL C, como atomic, image, cl_khr_fp16 etc.
Modelo de Memória OpenCL
- Compreendendo a diferença entre os modelos de memória do host e do dispositivo
- Usando espaços de memória do OpenCL, como global, local, constante e privada
- Usando objetos de memória do OpenCL, como buffers, imagens e pipes
- Usando modos de acesso à memória do OpenCL, como somente leitura, somente escrita, leitura e gravação etc.
- Usando o modelo de consistência da memória e mecanismos de sincronização do OpenCL
Modelo de Execução OpenCL
- Compreendendo a diferença entre os modelos de execução do host e do dispositivo
- Usando itens de trabalho, grupos de trabalho e ND-ranges para definir paralelismo
- Usando funções de item de trabalho, como get_global_id, get_local_id, get_group_id etc.
- Usando funções de grupo de trabalho, como barrier, work_group_reduce, work_group_scan etc.
- Usando funções do dispositivo, como get_num_groups, get_global_size, get_local_size etc.
Depuração
- Compreendendo erros e bugs comuns em programas OpenCL
- Usando o depurador do Visual Studio Code para inspecionar variáveis, pontos de interrupção, pilha de chamadas etc.
- Usando CodeXL para depurar e analisar programas OpenCL em dispositivos AMD
- Usando Intel VTune para depurar e analisar programas OpenCL em dispositivos Intel
- Usando NVIDIA Nsight para depurar e analisar programas OpenCL em dispositivos NVIDIA
Otimização
- Compreendendo os fatores que afetam o desempenho dos programas OpenCL
- Usando tipos de dados vetoriais e técnicas de vetorização do OpenCL para melhorar a através de operações aritméticas
- Usando técnicas de desenrolamento e tiling de loops para reduzir o overhead de controle e aumentar a localidade
- Usando memória local e funções de memória local do OpenCL para otimizar acessos à memória e largura de banda
- Usando ferramentas de perfil e perfil do OpenCL para medir e melhorar o tempo de execução e a utilização de recursos
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Conhecimento da linguagem C/C++ e conceitos de programação paralela
- Conhecimentos básicos de arquitetura de computadores e hierarquia de memória
- Experiência com ferramentas de linha de comando e editores de código
Público-Alvo
- Desenvolvedores que desejam aprender a usar OpenCL para programar dispositivos heterogêneos e explorar sua paralelismo
- Desenvolvedores que desejam escrever código portável e escalonável que possa ser executado em diferentes plataformas e dispositivos
- Programadores que desejam explorar os aspectos de nível baixo da programação heterogênea e otimizar o desempenho do seu código
28 Horas
