A AMD está oferencendo uma promissora série de cursos OpenCL Webinar que irá cobrir desde o básico de processamento paralelo até técnicas avançadas de fissão de dispositivo. É muito provável que o webinar será dedicado a otimizar para GPUs e APUs AMD mas mesmo assim um evento imperdível.
Considerando o fato de já existirem vários tópicos na seção de Tutoriais OpenCL, CMSoft irá se concentrar mais em desenvolver artigos científicos com referências e comparações. Como era de se esperar, praticamente não há trabalhos com OpenCL disponíveis. A maioria dos trabalhos com GPGPU foram desenvolvidos utilizando a tecnologia CUDA da NVidia, uma excelente ferramenta mas que só funciona com GPUs NVidia. Nós acreditamos que, apesar das otimizações específicas para CUDA, OpenCL deve ser a linguagem preferida para aplicativos comerciais que queiram utilizar o processamento da GPU por poder utilizar tanto GPUs NVidia como AMD.
Isto posto, estamos abertos para colaborar com o desenvolvimento de software relevante, acelerado por GPU, desde que haja um esforço combinado para publicar os resultados. Já testamos um solver de equações lineares esparsas com refinamentos sucessivos que fornece excelentes resultados. Temos a intenção de postar esse recurso no futuro próximo, ao lado de Support Vector Machine e o solver Runge-Kutta.
Rastrear um conjunto de cores em um vídeo é uma primeira aproximação e estimativa inicial para muitas aplicações. De fato, determinar quais partes de uma imagem correspondem a pele, por exemplo, é muito importante para rastrear rosto ou mãos. O estudo de caso CMSoft apresenta uma técnica robusta a motion blur e que pode rastrear em tempo real em virtude da aceleração com OpenCL. Está disponível o código-fonte demonstrando como implementar um mouse usando uuma lanterna, ou seja, como usar a webcam e uma lanterna para executar movimento de mouse e clique.
O vídeo abaixo mostra o funcionamento do software. O usuário é convidado a utilizar o programa para sentir a movimentação do mouse em vez de apenas observar demarcação de cliques. Visite o estudo de caso de rastreamento de cor.
O campeonato IEEE Visualization Contest 2010 acabou e nós do CMSoft estamos satisfeitos de termos participado. Houve apenas 11 submissões e, embora não tenhamos sido premiados, estamos orgulhosos de pertencer a esse seleto grupo.
Nosso software foi criado usando um ambiente de interop OpenGL/OpenCL Interop que pode ser extrapolado para qualquer outra aplicação 3D. Faça o download do artigo CMSoft e das imagens e veja o vídeo enviado para o VisCon:
Soma de elementos de um vetor e cálculo de máximo e mínimo e outras operações são operações tipicamente seriais. Nesse estudo de caso, a AMD mostra algoritmos de redução para paralelizar essas tarefas e conseguir aceleração eficiente por GPU para as tarefas.
O estudo de caso é bem geral e aplicável para uma ampla quantidade de problemas.
