Wstęp
Dzisiaj wyjątkowo będzie po polsku na temat ChatGPT. Zadałem sobie nieco trudu i wypróbowałem jego “możliwości” z zakresu programowania jako, że zasłyszałem o takiej opcji. Moim ulubionym w ostatnim czasie tematem jest OpenCL, zatem….
JA: to napisz mi kernel OpenCL który służy do sortowanie liczb zmiennoprzecinkowych
Dostałem sortowanie bąbelkowe…. i to jeszcze na floatach. W sumie to nie poprosiłem o double, więc nie mogę narzekać. Ale serio, sortowanie bąbelkowe, na GPU w OpenCL?
__kernel void sort(__global float *data, int length) {
int i = get_global_id(0);
int j = get_global_id(1);
if (i < length && j < length) {
if (data[i] > data[j]) {
float temp = data[i];
data[i] = data[j];
data[j] = temp;
}
}
}
Konwersacja
Spróbowałem porozmawiać na ten temat z chatem tak aby dowiedzieć się dlaczego tak zaproponował oraz czy po kilku wskazówkach nie mógłby zrewidować swoich odpowiedzi na bardziej przystające do zadanego pytania:
JA: no ale przecież sortowanie w przestrzeni globalnej nie uda się ponieważ na GPU będą jednocześnie uruchomione pozostałe instancje tego kernela, co doprowadzi do nieprawidłowych wyników, twoja odpowedź jest nieprawidłowa, nie bieżesz pod uwagę kontekstu tego uruchomienia.
Chat: Przepraszam, to prawda. Sortowanie w przestrzeni globalnej jest nieprawidłowe, ponieważ wiele instancji tego jądra mogą być jednocześnie uruchamiane na GPU i może to prowadzić do nieprawidłowych wyników. W celu uniknięcia tego problemu należy użyć innego algorytmu sortowania, który umożliwia sortowanie w jednej instancji, lub rozbić sortowanie na wiele mniejszych sekwencji i sortować je oddzielnie.
JA: jaki zatem sugerujesz algorytm do sortowanie danych używając kernel OpenCL
Chat: Istnieje wiele algorytmów sortowania, które można użyć w kernelach OpenCL. Najbardziej popularne…
No i zamiast dostać propozycję pod OpenCL, dostałem ogólną odpowiedź z podręcznika o algorytmach nieprzystosowanych do programowania współbieżnego.
JA: moim zdaniem to błędna odpowiedź ponieważ będzie to sortowanie bitoniczne i pozycyjne oraz ewentualnie sortowanie z przesunięciem
Chat: Sortowanie bitoniczne i pozycyjne to popularne algorytmy sortowania używane w OpenCL. Sortowanie z przesunięciem jest mniej popularne, ale może być używane w niektórych sytuacjach. Wszystko zależy od wymagań i wymagań danego zastosowania.
JA: to napisz mi proszę przykład kernela OpenCL dla sortowania z przesunięciem.
No i dostałem co prawda, coś co przypomina shift-sort ale z globalną barierą.
__kernel void shiftSort(__global float *inputArray, int arrayLength) {
int globalId = get_global_id(0);
int stride = 1;
while (stride < arrayLength) {
int index = globalId * stride * 2;
if (index + stride < arrayLength) {
if (inputArray[index] > inputArray[index + stride]) {
float temp = inputArray[index];
inputArray[index] = inputArray[index + stride];
inputArray[index + stride] = temp;
}
}
stride *= 2;
barrier(CLK_GLOBAL_MEM_FENCE);
}
}
JA: dlaczego założyłeś barierę na pamięć globalną?
Chat: Bariera na pamięć globalną jest zastosowana w powyższym kernel OpenCL, aby zapewnić synchronizację między wszystkimi wątkami. W trakcie sortowania z przesunięciem każdy wątek sortuje swoją część danych wejściowych i jednocześnie jest uzależniony od wyniku sortowania wątków z innych części danych. Bariera na pamięć globalną gwarantuje, że wszystkie wątki zakończą sortowanie swoich danych i będą gotowe do następnego kroku sortowania, zanim sortowanie zostanie kontynuowane. To zapewnia poprawność wyniku sortowania i unika problemów związanych z nieprawidłowym dostępem do pamięci.
JA: a czy przypadkiem bariera globalna nie dotyczy wyłącznie pojedynczej grupy roboczej z N wątków?
Chat: Tak, bariera globalna działa na pojedynczej grupie roboczej i synchronizuje wątki w tej grupie, ale nie wpływa na inne grupy robocze w tym samym kernelu. W OpenCL, bariery na pamięć globalną służą do synchronizacji wątków w grupie roboczej i zapobiegają race conditions, gdy wiele wątków dostępuje i modyfikuje te same dane.
Wnioski
No i tutaj skończyła się przygoda z tym programem, bowiem próby doprecyzowania czegokolwiek powodowały albo błąd albo te same odpowiedzi. Podsumowując fakty mamy tutaj bardzo sprawne narzędzie, które zostało nakarmione mnóstwem informacji, nawet ciężko mi sobie wyobrazić jakie to są ilości. Wiedza tego mechanizmu kończy się na 2021 roku i nie ma podłączenia bieżącego do internetu. Zapytane czy używa CUDA do swojej pracy odpowiedziało twierdząco.
Tak szybkie działanie modelu wymaga ogromych ilości pamięci operacyjnej i bardzo dużej ilości rdzeni obliczeniowych aby procesować wejście i generować odpowiedzi. Brzmi to jak gigantyczna infrastruktura oparta o system rozproszony i tysiące kart GPU przetwarzające całość tego wsadu. Pytanie kiedy zacznie był płatne, czy jak zacznie dobrze odpowiadać czy jak ludzie się od tego uzależnią?