Curso de Programação de GPU com OpenCL

Introdução

• O que é o OpenCL?
• OpenCL vs CUDA vs SYCL
• Visão geral dos recursos e arquitetura do OpenCL
• Configuração do Ambiente de Desenvolvimento

Primeiros Passos

• Criação de um novo projeto OpenCL utilizando Visual Studio Code
• Exploração da estrutura e ficheiros do projeto
• Compilação e execução do programa
• Exibição da saída utilizando printf e fprintf

API do OpenCL

• Compreensão do papel da API do OpenCL no programa do anfitrião
• Utilização da API do OpenCL para consultar informações e capacidades do dispositivo
• Utilização da API do OpenCL para criar contextos, filas de comandos, buffers, kernels e eventos
• Utilização da API do OpenCL para enfileirar comandos, como leitura, escrita, cópia, mapeamento, desmapeamento, execução e espera
• Utilização da API do OpenCL para tratar erros e exceções

OpenCL C

• Compreensão do papel do OpenCL C no programa do dispositivo
• Utilização do OpenCL C para escrever kernels que sejam executados no dispositivo e manipulados dados
• Utilização de tipos de dados, qualificadores, operadores e expressões do OpenCL C
• Utilização de funções integradas do OpenCL C, como matemática, geométricas, relacionais, etc.
• Utilização de extensões e bibliotecas do OpenCL C, como atomic, image, cl_khr_fp16, etc.

Modelo de Memória do OpenCL

• Compreensão da diferença entre os modelos de memória do anfitrião e do dispositivo
• Utilização de espaços de memória do OpenCL, como global, local, constante e privado
• Utilização de objetos de memória do OpenCL, como buffers, imagens e pipes
• Utilização de modos de acesso à memória do OpenCL, como somente leitura, somente escrita, leitura/escrita, etc.
• Utilização do modelo de consistência de memória e mecanismos de sincronização do OpenCL

Modelo de Execução do OpenCL

• Compreensão da diferença entre os modelos de execução do anfitrião e do dispositivo
• Utilização de work-items, work-groups e ND-ranges do OpenCL para definir o paralelismo
• Utilização de funções de work-item do OpenCL, como get_global_id, get_local_id, get_group_id, etc.
• Utilização de funções de work-group do OpenCL, como barrier, work_group_reduce, work_group_scan, etc.
• Utilização de funções de dispositivo do OpenCL, como get_num_groups, get_global_size, get_local_size, etc.

Depuração

• Compreensão dos erros e bugs comuns em programas OpenCL
• Utilização do depurador do Visual Studio Code para inspecionar variáveis, pontos de interrupção, pilha de chamadas, etc.
• Utilização do CodeXL para depurar e analisar programas OpenCL em dispositivos AMD
• Utilização do Intel VTune para depurar e analisar programas OpenCL em dispositivos Intel
• Utilização do NVIDIA Nsight para depurar e analisar programas OpenCL em dispositivos NVIDIA

Otimização

• Compreensão dos fatores que afetam o desempenho dos programas OpenCL
• Utilização de tipos de dados vetoriais e técnicas de vetorização do OpenCL para melhorar a largura de banda aritmética
• Utilização de técnicas de desenrolamento de laços e tiling de laços do OpenCL para reduzir a sobrecarga de controlo e aumentar a localidade
• Utilização de memória local e funções de memória local do OpenCL para otimizar acessos à memória e largura de banda
• Utilização de profiling e ferramentas de profiling do OpenCL para medir e melhorar o tempo de execução e a utilização de recursos