OpenCL异构并行编程实战/高性能计算技术丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张立浩... 编

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出版社： 机械工业

ISBN：9787111515616

商品编码：11901986583

开本：16

出版时间：2015-10-01

基本信息

• 商品名称：OpenCL异构并行编程实战/高性能计算技术丛书
• 作者：(美)雷蒙德·泰|译者:张立浩
• 定价：59
• 出版社：机械工业
• ISBN号：9787111515616

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2015-10-01
• 印刷时间：2015-10-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：230

编辑推荐语

雷蒙德·泰创作的《OpenCL异构并行编程实战》从软件开发人员的角度进行编写，介绍OpenCL的核心概念，以及如何通过OpenCL编写并行编程。本书共10章。**章介绍使用OpenCL的目的，第2章讨论OpenCL中的缓冲区对象以及划分数据的策略，第3章解释OpenCL提供的两种常规数据类型，以及如何使用这些数据类型解决不同的问题，第4章讨论OpenCL提供的各种函数，第5章给出典型OpenCL开发的生命周期，第6章讨论如何开发索贝尔边缘检测滤波器，第7章讲述如何使用OpenCL实现矩阵乘法，第8章讨论如何在OpenCL中实现稀疏矩阵向量乘法，第9章介绍如何使用OpenCL开发双调排序，**0章介绍使用OpenCL开发基数排序。

内容提要

**软件开发人员雷蒙德·泰撰写，从软件开发 者的角度，深入剖析0pencL异构并行编程技术，系统 讲述0pencL的核心概念、技术及实用技巧，融合作者 多年0pencL使用经验和异构编程心得，包含大量示例 代码，有助于软件开发人员快速掌握异构并行编程技 术并理解高性能计算。
     《OpenCL异构并行编程实战》共10章，**章介 绍使用0pencL的目的，并概述0pencL的核心概念；第 2章讨论OpencL中的缓冲区对象以及划分数据的策略 ；第3章解释0pencL提供的两种常规数据类型，以及 如何使用这些数据类型解决不同的问题；第4章讨论 0pencL提供的各种函数，以及如何使用对应的向量化 函数加快执行速度；第5章给出典型OpencL开发的生 命周期及一些数据划分策略；第6章讨论如何开发索 贝尔边缘检测滤波器；第7章讲述如何使用OpencL实 现矩阵乘法；第8章讨论如何在0pencL中实现稀疏矩 阵向量乘法；第9章介绍如何使用0pencL开发双调排 序；**0章介绍使用0pencL开发基数排序。
    

作者简介

雷蒙德·泰，**软件开发者，拥有非常丰富的软件开发经验，精通Scala、Haskell、C和C十+等编程语言。Raymond于2008年开始接触GPGPu技术，*初使用的是NVIDIA提供的cuDA工具箱和AMD提供的0pencL工具箱，然后使用的是Intel工具箱。他参与了多个使用CUDA和0penCL中所提供GPGPu技术与技巧的项目，同时对云计算中的函数编程范例和相关应用充满热情，并研究通过使用GPGPU技术和函数编程范例加速云中应用程序的各种途径。

目录

作者简介
审校者简介
前言
**章 使用OpenCL
1.1 引言
1.2 查询OpenCL平台
1.3 查询平台上的OpenCL设备
1.4 查询OpenCL设备扩展
1.5 查询OpenCL上下文
1.6 查询OpenCL程序
1.7 创建OpenCL内核
1.8 创建命令队列以及对OpenCL内核排队
第2章 理解OpenCL数据传送与划分
2.1 引言
2.2 创建OpenCL缓冲对象
2.3 检索关于OpenCL缓冲对象的信息
2.4 创建OpenCL子缓冲对象
2.5 检索关于OpenCL子缓冲对象的信息
2.6 理解事件和事件同步
2.7 在存储对象之间复制数据
2.8 使用工作项划分数据
第3章 理解OpenCL数据类型
3.1 引言
3.2 初始化OpenCL标量数据类型
3.3 初始化OpenCL向量数据类型
3.4 使用OpenCL标量类型
3.5 理解OpenCL向量类型
3.6 向量和标量地址空间
3.7 配置OpenCL项目以启用double数据类型
第4章 使用OpenCL函数
4.1 引言
4.2 将向量存储到数组中
4.3 从数组加载向量
4.4 使用几何函数
4.5 使用整型函数
4.6 使用浮点函数
4.7 使用三角函数
4.8 OpenCL中的算术和舍入
4.9 使用OpenCL中的shuffle函数
4.10 使用OpenCL中的select函数
第5章 开发直方图OpenCL程序
5.1 引言
5.2 在C/C++中实现直方图
5.3 直方图的OpenCL实现
5.4 工作项同步
第6章 开发索贝尔边缘检测滤波器
6.1 引言
6.2 理解卷积理论
6.3 理解一维卷积
6.4 理解二维卷积
6.5 索贝尔边缘滤波器的OpenCL实现
6.6 理解OpenCL中的剖析
第7章 使用OpenCL实现矩阵乘法
7.1 引言
7.2 理解矩阵乘法
7.3 矩阵乘法的OpenCL实现
7.4 通过线程粗化获得矩阵乘法的*快速OpenCL实现
7.5 通过寄存器分块获得矩阵乘法的*快速OpenCL实现
7.6 通过矩阵乘法中的共享内存数据预取减少全局内存
第8章 在OpenCL中实现稀疏矩阵向量乘法
8.1 引言
8.2 使用共轭梯度方法对SpMV求解
8.3 理解各种SpMV数据存储格式，包括ELLPACK、ELLPACK-R、COO和
8.4 理解如何使用ELLPACK-R格式解决SpMV问题
8.5 理解如何使用CSR格式解决SpMV问题
8.6 理解如何使用VexCL格式解决SpMV问题
第9章 使用OpenCL实现双调排序
9.1 引言
9.2 了解排序网络
9.3 了解双调排序
9.4 在OpenCL中开发双调排序
**0章 使用OpenCL实现基数排序
10.1 引言
10.2 了解基数排序
10.3 了解MSD和LSD基数排序
10.4 了解归约
10.5 在OpenCL中开发基数排序

《异构计算：硬件加速与并行编程的融合之道》 书籍简介 在当今信息爆炸和计算需求日益增长的时代，传统的CPU单核性能提升已趋于瓶颈，而计算密集型应用（如科学模拟、人工智能、大数据分析、图形渲染等）对计算能力提出了前所未有的挑战。为了突破这一瓶颈，异构计算应运而生，它将不同类型的计算单元（如CPU、GPU、DSP、FPGA等）有机地集成在一个系统内，通过协同工作，发挥各自优势，以达到更高的性能、更低的功耗以及更灵活的计算能力。 本书《异构计算：硬件加速与并行编程的融合之道》旨在为读者系统地阐述异构计算的核心概念、关键技术、主流平台以及实际应用。我们不局限于单一的编程模型，而是从宏观到微观，深入剖析如何有效地利用硬件的多样性，释放潜在的计算威力。本书致力于构建一个清晰的知识体系，帮助开发者、研究人员以及对高性能计算感兴趣的读者，掌握在异构环境中进行高效并行编程的能力。 第一部分：异构计算的基石 本部分将带领读者走进异构计算的宏观世界，理解其产生的背景、发展的驱动力以及未来的趋势。 第一章：计算范式的演进与异构计算的崛起 深入回顾计算能力的演进史，从单核CPU到多核CPU，再到当前多处理器、多加速器的异构时代。 分析传统CPU在处理大规模并行任务时的局限性，以及GPU等加速器在特定计算任务上的优势。 阐述异构计算的定义、内涵以及其在提升整体系统性能和能效方面的独特价值。 探讨支撑异构计算发展的关键技术，包括硬件架构的进步、互联技术的发展以及编程模型的创新。 展望异构计算在科学计算、人工智能、嵌入式系统等领域的广阔应用前景。 第二章：异构计算硬件架构剖析 CPU： 介绍现代CPU的架构特点，包括流水线、缓存层次、乱序执行、超线程等，以及其在通用计算和控制流任务中的优势。 GPU（图形处理器）： 详细解析GPU的核心架构，如大量的计算核心（CUDA Cores/Stream Processors）、SIMT/SIMD执行模型、高带宽内存（HBM/GDDR）、以及其擅长处理大规模并行、数据密集型任务的原理。 DSP（数字信号处理器）： 介绍DSP的特点，如专门为信号处理优化的指令集、硬件加速单元（如MAC单元）、低功耗设计等，以及其在音频、视频、通信等领域的应用。 FPGA（现场可编程门阵列）： 讲解FPGA的原理，即通过配置逻辑单元和布连线来实现定制化的硬件功能，分析其在高度并行、低延迟、专用加速等场景下的灵活性和效率。 其他加速器： 简要介绍ASIC（专用集成电路）和NPU（神经网络处理器）等，说明它们在特定领域的专用加速能力。 异构系统集成： 探讨不同计算单元如何通过总线（如PCIe）、互联网络（如NVLink）以及芯片级系统（SoC）进行集成，以及影响集成效率的关键因素。 第二部分：异构并行编程模型与技术 本部分将聚焦于如何在异构硬件上编写高效的并行程序，介绍主流的编程模型、API以及关键的并行化技术。 第三章：并行计算的理论基础 并行性度量： 介绍吞吐量（Throughput）、延迟（Latency）、并行度（Parallelism）等概念，以及如何衡量一个算法的并行化潜力。 并行性分解： 讲解任务级并行（Task Parallelism）和数据级并行（Data Parallelism）的概念，以及如何将问题分解为可并行执行的子任务或子数据。 同步与通信： 深入探讨并行编程中的同步机制（如屏障、锁、信号量）和通信模式（如消息传递、共享内存），以及它们对性能的影响。 负载均衡： 分析如何将计算任务公平地分配给各个计算单元，以避免资源闲置和性能瓶颈。 Amdahl定律与Gustavson定律： 解释这些定律如何帮助我们理解并行程序的加速极限。 第四章：GPU并行编程：CUDA与OpenCL详解 CUDA（Compute Unified Device Architecture）： CUDA的基本模型：主机（Host）与设备（Device）的概念，线程层次结构（Grid, Block, Thread）。 内存模型：全局内存（Global Memory）、共享内存（Shared Memory）、寄存器（Register）、常量内存（Constant Memory）、纹理内存（Texture Memory）的特点、访问延迟和使用策略。 编程模型：Kernel函数的编写，线程块同步（`__syncthreads()`），warp调度。 常用的CUDA API：内存管理（`cudaMalloc`, `cudaMemcpy`），内核启动（`<<<...>>>`），流（Streams）用于异步执行。 性能优化技巧：内存访问合并（Memory Coalescing），共享内存的使用，避免线程发散（Warp Divergence）。 OpenCL（Open Computing Language）： OpenCL的平台模型：平台（Platform）、设备（Device）、上下文（Context）、命令队列（Command Queue）。 Kernel函数的编写：使用OpenCL C语言编写计算内核，内置函数的使用。 内存对象（Memory Objects）：缓冲区（Buffer）、图像（Image）的概念，以及主机与设备之间的数据传输。 事件（Events）与同步：用于管理命令队列中的操作以及实现不同操作之间的依赖关系。 OpenCL相对于CUDA的优势和劣势：跨平台性，更灵活的硬件支持。 OpenCL的执行模型：工作项（Work-Item）与工作组（Work-Group）的层次结构。 CUDA与OpenCL的对比分析： 在不同应用场景下的选择考量。 第五章：CPU与异构加速器的协同编程 多线程编程模型： POSIX Threads (pthreads)：POSIX标准的多线程API，用于在CPU上实现并行。 OpenMP（Open Multi-Processing）：一种基于指令和库的并行编程模型，易于在现有代码中实现并行化，支持CPU多核并行。 CPU-GPU协同编程模式： 数据并行加速：将计算密集的数据并行部分 offload 到GPU执行，CPU负责控制流和其它通用计算。 任务并行协同：将不同的任务分配给CPU和GPU，例如，CPU进行复杂的调度和数据预处理，GPU进行高速的计算。 流计算（Stream Computing）：利用CPU和GPU的流（Stream）概念，实现数据在CPU和GPU之间的高效流动和计算。 利用框架和库进行异构编程： TBB (Intel Threading Building Blocks): 提供高级并行模式（如parallel_for, parallel_reduce），易于在CPU上实现任务并行，并可与GPU编程模型结合。 Numba / PyTorch / TensorFlow 等深度学习框架： 这些框架底层集成了对CPU和GPU的优化，开发者可以通过高级API调用实现异构计算，而无需直接编写底层CUDA/OpenCL代码。 Kokkos / RAJA 等高性能计算抽象库： 提供跨平台、可扩展的并行编程接口，可以轻松地将代码编译和运行在CPU、GPU等多种硬件上。 第三部分：异构计算的性能优化与应用实践 本部分将深入探讨在异构环境中进行性能调优的方法，并通过实际案例展示异构计算的强大能力。 第六章：异构并行程序的性能分析与调优 性能瓶颈分析： 硬件性能测量工具：GPU Profiler (如 NVIDIA Nsight, AMD Radeon GPU Profiler)，CPU Profiler (如 VTune, gprof)。 识别计算瓶颈（Compute-Bound）与内存瓶颈（Memory-Bound）。 分析内存带宽、缓存命中率、线程同步开销、指令流水线阻塞等。 内存访问优化： 数据布局优化：结构体数组（Array of Structs, AOS）与数组结构体（Struct of Arrays, SOA）的选择。 数据复用与缓存利用：充分利用共享内存和CPU缓存。 减少不必要的内存拷贝：优化主机与设备之间的数据传输。 计算效率优化： 优化算法与数据结构：选择适合并行计算的算法。 精细化线程粒度：避免线程粒度过大或过小。 减少分支预测失败与线程发散。 并行与序列化代码的权衡： 识别并非所有代码都适合并行化，合理分配计算资源。 功耗优化： 在保证性能的前提下，考虑降低功耗的策略。 第七章：异构计算在典型应用中的实践 科学计算与数值模拟： 分子动力学模拟：利用GPU加速粒子间力的计算。 有限元分析（FEA）：在GPU上并行求解偏微分方程。 计算流体力学（CFD）：加速流体方程的求解。 人工智能与深度学习： 神经网络训练：GPU在矩阵乘法、卷积等运算上的巨大优势。 推理加速：利用GPU或专用AI加速器提升模型推断速度。 大数据分析与图计算： 大规模数据处理：利用CPU和GPU并行处理海量数据集。 图算法加速：如PageRank, SSSP等在GPU上的高效实现。 图像与视频处理： 图像滤波、特征提取：在GPU上实现实时图像处理。 视频编码/解码：利用GPU硬件加速提升效率。 金融建模与风险分析： 蒙特卡洛模拟：利用GPU加速计算衍生品定价和风险评估。 第八章：异构计算的未来展望 更加统一的编程模型： 探讨SYCL、oneAPI等旨在统一不同硬件平台编程的新兴标准。 硬件架构的持续演进： 3D堆叠、Chiplet技术、类脑计算等对异构计算的影响。 AI与异构计算的深度融合： AI驱动的硬件设计与AI算法在异构硬件上的高效部署。 绿色计算与能效提升： 在异构系统中实现更高的计算密度与更低的能耗。 嵌入式与边缘计算中的异构： 探讨在资源受限环境中实现异构计算的挑战与机遇。 通过本书的学习，读者将能够： 1. 深刻理解 异构计算的原理、优势以及其在现代计算中的核心地位。 2. 掌握 主流的异构并行编程模型（如CUDA、OpenCL）和技术。 3. 学会 如何分析和优化异构并行程序的性能，突破硬件瓶颈。 4. 领略 异构计算在人工智能、科学计算、大数据等前沿领域的强大应用能力。 5. 展望 异构计算技术的未来发展方向，为未来的学习和研究奠定坚实基础。 本书适合对象： 有一定编程基础，希望深入了解高性能计算的开发者。 从事科学计算、工程模拟、人工智能、大数据等领域的科研人员和工程师。 计算机体系结构、操作系统、编译原理等相关专业的学生。 对利用硬件加速提升计算性能感兴趣的技术爱好者。 让我们一起探索异构计算的奥秘，驾驭硬件加速的强大力量，为解决当今和未来的计算挑战贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的讲解风格非常务实，没有过多地纠缠于晦涩的理论，而是直接切入到 OpenCL 的核心技术和实际应用。我喜欢书中那种“教你如何做”的风格，它不是那种让你看完后依然云里雾里、不知道从何下手的书。从环境搭建、第一个 OpenCL 程序编写，到如何编写更复杂的核函数、如何管理设备和上下文，作者都给出了清晰的步骤和详细的说明。而且，书中对于不同硬件平台上的 OpenCL 实现细节差异也做了提及，这对于跨平台开发非常有帮助。我尤其看重书中对于性能调优部分的讲解，例如如何通过调整工作组大小、内存访问模式等来提升并行计算的效率，这些都是实打实的干货，能够直接应用到我的工作中。这本书的出现，无疑会大大降低 OpenCL 的学习门槛，让更多工程师能够掌握这一强大的并行计算技术。

评分☆☆☆☆☆

终于拿到这本备受期待的书了，迫不及待地翻开了第一页。虽然我并非 OpenCL 的资深玩家，但一直以来都对异构并行计算领域充满了浓厚的兴趣，特别是看到了“高性能计算技术丛书”这几个字，更是激发了我深入学习的决心。这本书的装帧设计相当精致，纸张的质感也很不错，让人在阅读时有一种赏心悦目的感觉。目录的编排也显得十分清晰，从基础概念的引入，到具体编程实践的讲解，再到性能优化的深入探讨，逻辑性很强，感觉会循序渐进地带领读者掌握 OpenCL 的精髓。我尤其期待书中关于 GPU 和 CPU 协同工作的案例分析，这正是我目前工作中遇到的一个难点，希望能通过这本书找到解决思路和方法。而且，作为一本实战类的书籍，我更看重的是书中实际的代码示例和项目演练，这能帮助我将理论知识转化为实际操作能力，真正做到学以致用。这本书的出现，无疑为我打开了通往高性能计算世界的一扇新大门。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，第一感觉是内容非常扎实，而且很有前瞻性。作者在讲解 OpenCL 的基础上，还深入探讨了高性能计算领域的一些前沿话题，比如异构系统的优化策略、多设备并行计算的应用等。这使得这本书不仅仅局限于 OpenCL 的学习，更能帮助读者建立起对整个高性能计算领域的宏观认识。我尤其欣赏书中对于并行程序调试和性能分析方法的介绍，这部分内容通常是学习 OpenCL 的难点，但这本书却给出了非常实用的技巧和工具。通过书中提供的案例，我可以学习到如何识别并行程序中的隐藏性能瓶颈，并采取有效的措施进行优化。此外，书中对 OpenCL 2.x 新特性和未来发展趋势的探讨，也让我受益匪浅，让我对这一技术领域的未来发展方向有了更清晰的判断。总而言之，这是一本集理论与实践、深度与广度于一体的优秀著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于我们这些在实际工作中需要处理大量计算任务的工程师来说，简直是雪中送炭。我们经常会面临计算速度慢、资源利用率不高的问题，而 OpenCL 正是解决这些难题的利器。这本书的作者显然在这一领域拥有丰富的实践经验，书中提出的许多观点和解决方案都非常具有指导意义。我特别欣赏书中在讲解 OpenCL API 时，没有生硬地罗列函数，而是将它们融入到具体的应用场景中，通过解决实际问题来学习 API 的使用。例如，书中关于图像处理、矩阵运算等常见的高性能计算任务的 OpenCL 实现，都做得非常细致，代码逻辑清晰，注释也很详细，非常便于我们参考和模仿。而且，书中还涉及了一些高级的主题，比如 OpenCL 2.0 的新特性以及与 CUDA 等其他并行计算框架的对比分析，这让我们能够更全面地了解并行计算生态系统，为未来的技术选型提供参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度都令我眼前一亮，尤其是在并行算法设计和优化方面，作者给出了非常详尽的解读。我之前接触过一些并行计算的零散知识，但总觉得不够系统，也缺乏一种全局的视角。而这本书则从 OpenCL 的底层原理出发，一步步剖析了如何有效地利用异构硬件的并行能力来提升计算效率。书中对于线程模型、内存模型以及同步机制的讲解，都非常到位，而且结合了大量的代码片段，让我能够更直观地理解这些抽象的概念。特别是关于数据并行和任务并行的不同策略，以及如何根据具体的计算任务选择最合适的并行模式，这部分的内容我感觉学到了很多。此外，书中关于性能瓶颈的识别和调试技巧，也是我非常需要的，毕竟在实际项目中，性能优化往往是决定项目成败的关键。这本书的出现，让我对如何写出高效、健壮的并行程序有了更清晰的认识。