17. Вычисления на GPU с помощью OpenCL — 1 | Параллельное программирование 2025

Описание: Лекция посвящена основам параллельных вычислений на гетерогенных платформах с помощью OpenCL. Объясняется, как эффективно использовать возможности CPU, GPU и других ускорителей для достижения высокой производительности и энергоэффективности. Рассматриваются ключевые компоненты OpenCL: платформы, устройства, контексты, очереди команд, ядра и память. Показан пошаговый процесс создания CMake-проекта с OpenCL, выбор устройств, передача данных между хостом и устройством, компиляция и запуск ядер. На практических примерах демонстрируются сложение векторов и умножение матриц на GPU, сравнивается производительность с CPU, а также даются рекомендации по оптимизации вычислений и уменьшению обращений к глобальной памяти.

Практические задания и примеры кода доступны на моем гитхабе: https://github.com/alexey-malov/pc

Чтобы оставаться на связи в условиях блокировки Youtube в России подписывайтесь на мой Telegram-канал https://t.me/vivid_coding

Тайм-коды:
0:00 Гетерогенные вычислительные платформы
5:47 Знакомство с OpenCL
9:50 Сборка и подключение OpenCL к проекту
12:25 Получение информации об имеющихся устройствах
19:10 Разбиение задачи на WorkGrops и WorkItems
23:05 Модель памяти OpenCL
24:26 Суммирование массивов на GPU
40:15 Перемножение матриц на GPU

В заставке использована композиция "Папа может в Си" музыкального коллектива "Научно-технический рэп" (https://vk.com/nii_rap)