OpenCL異構並行編程實戰/高性能計算技術叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張立浩... 編

圖書標籤:

• OpenCL
• 並行計算
• 異構計算
• 高性能計算
• GPU編程
• CUDA
• 編程技術
• 計算機科學
• 技術圖書
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齣版社： 機械工業

ISBN：9787111515616

商品編碼：11901986583

開本：16

齣版時間：2015-10-01

基本信息

• 商品名稱：OpenCL異構並行編程實戰/高性能計算技術叢書
• 作者：(美)雷濛德·泰|譯者:張立浩
• 定價：59
• 齣版社：機械工業
• ISBN號：9787111515616

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2015-10-01
• 印刷時間：2015-10-01
• 版次：1
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：230

編輯推薦語

雷濛德·泰創作的《OpenCL異構並行編程實戰》從軟件開發人員的角度進行編寫，介紹OpenCL的核心概念，以及如何通過OpenCL編寫並行編程。本書共10章。**章介紹使用OpenCL的目的，第2章討論OpenCL中的緩衝區對象以及劃分數據的策略，第3章解釋OpenCL提供的兩種常規數據類型，以及如何使用這些數據類型解決不同的問題，第4章討論OpenCL提供的各種函數，第5章給齣典型OpenCL開發的生命周期，第6章討論如何開發索貝爾邊緣檢測濾波器，第7章講述如何使用OpenCL實現矩陣乘法，第8章討論如何在OpenCL中實現稀疏矩陣嚮量乘法，第9章介紹如何使用OpenCL開發雙調排序，**0章介紹使用OpenCL開發基數排序。

內容提要

**軟件開發人員雷濛德·泰撰寫，從軟件開發 者的角度，深入剖析0pencL異構並行編程技術，係統 講述0pencL的核心概念、技術及實用技巧，融閤作者 多年0pencL使用經驗和異構編程心得，包含大量示例 代碼，有助於軟件開發人員快速掌握異構並行編程技 術並理解高性能計算。
     《OpenCL異構並行編程實戰》共10章，**章介 紹使用0pencL的目的，並概述0pencL的核心概念；第 2章討論OpencL中的緩衝區對象以及劃分數據的策略 ；第3章解釋0pencL提供的兩種常規數據類型，以及 如何使用這些數據類型解決不同的問題；第4章討論 0pencL提供的各種函數，以及如何使用對應的嚮量化 函數加快執行速度；第5章給齣典型OpencL開發的生 命周期及一些數據劃分策略；第6章討論如何開發索 貝爾邊緣檢測濾波器；第7章講述如何使用OpencL實 現矩陣乘法；第8章討論如何在0pencL中實現稀疏矩 陣嚮量乘法；第9章介紹如何使用0pencL開發雙調排 序；**0章介紹使用0pencL開發基數排序。
    

作者簡介

雷濛德·泰，**軟件開發者，擁有非常豐富的軟件開發經驗，精通Scala、Haskell、C和C十+等編程語言。Raymond於2008年開始接觸GPGPu技術，*初使用的是NVIDIA提供的cuDA工具箱和AMD提供的0pencL工具箱，然後使用的是Intel工具箱。他參與瞭多個使用CUDA和0penCL中所提供GPGPu技術與技巧的項目，同時對雲計算中的函數編程範例和相關應用充滿熱情，並研究通過使用GPGPU技術和函數編程範例加速雲中應用程序的各種途徑。

目錄

作者簡介
審校者簡介
前言
**章 使用OpenCL
1.1 引言
1.2 查詢OpenCL平颱
1.3 查詢平颱上的OpenCL設備
1.4 查詢OpenCL設備擴展
1.5 查詢OpenCL上下文
1.6 查詢OpenCL程序
1.7 創建OpenCL內核
1.8 創建命令隊列以及對OpenCL內核排隊
第2章 理解OpenCL數據傳送與劃分
2.1 引言
2.2 創建OpenCL緩衝對象
2.3 檢索關於OpenCL緩衝對象的信息
2.4 創建OpenCL子緩衝對象
2.5 檢索關於OpenCL子緩衝對象的信息
2.6 理解事件和事件同步
2.7 在存儲對象之間復製數據
2.8 使用工作項劃分數據
第3章 理解OpenCL數據類型
3.1 引言
3.2 初始化OpenCL標量數據類型
3.3 初始化OpenCL嚮量數據類型
3.4 使用OpenCL標量類型
3.5 理解OpenCL嚮量類型
3.6 嚮量和標量地址空間
3.7 配置OpenCL項目以啓用double數據類型
第4章 使用OpenCL函數
4.1 引言
4.2 將嚮量存儲到數組中
4.3 從數組加載嚮量
4.4 使用幾何函數
4.5 使用整型函數
4.6 使用浮點函數
4.7 使用三角函數
4.8 OpenCL中的算術和捨入
4.9 使用OpenCL中的shuffle函數
4.10 使用OpenCL中的select函數
第5章 開發直方圖OpenCL程序
5.1 引言
5.2 在C/C++中實現直方圖
5.3 直方圖的OpenCL實現
5.4 工作項同步
第6章 開發索貝爾邊緣檢測濾波器
6.1 引言
6.2 理解捲積理論
6.3 理解一維捲積
6.4 理解二維捲積
6.5 索貝爾邊緣濾波器的OpenCL實現
6.6 理解OpenCL中的剖析
第7章 使用OpenCL實現矩陣乘法
7.1 引言
7.2 理解矩陣乘法
7.3 矩陣乘法的OpenCL實現
7.4 通過綫程粗化獲得矩陣乘法的*快速OpenCL實現
7.5 通過寄存器分塊獲得矩陣乘法的*快速OpenCL實現
7.6 通過矩陣乘法中的共享內存數據預取減少全局內存
第8章 在OpenCL中實現稀疏矩陣嚮量乘法
8.1 引言
8.2 使用共軛梯度方法對SpMV求解
8.3 理解各種SpMV數據存儲格式，包括ELLPACK、ELLPACK-R、COO和
8.4 理解如何使用ELLPACK-R格式解決SpMV問題
8.5 理解如何使用CSR格式解決SpMV問題
8.6 理解如何使用VexCL格式解決SpMV問題
第9章 使用OpenCL實現雙調排序
9.1 引言
9.2 瞭解排序網絡
9.3 瞭解雙調排序
9.4 在OpenCL中開發雙調排序
**0章 使用OpenCL實現基數排序
10.1 引言
10.2 瞭解基數排序
10.3 瞭解MSD和LSD基數排序
10.4 瞭解歸約
10.5 在OpenCL中開發基數排序

《異構計算：硬件加速與並行編程的融閤之道》 書籍簡介 在當今信息爆炸和計算需求日益增長的時代，傳統的CPU單核性能提升已趨於瓶頸，而計算密集型應用（如科學模擬、人工智能、大數據分析、圖形渲染等）對計算能力提齣瞭前所未有的挑戰。為瞭突破這一瓶頸，異構計算應運而生，它將不同類型的計算單元（如CPU、GPU、DSP、FPGA等）有機地集成在一個係統內，通過協同工作，發揮各自優勢，以達到更高的性能、更低的功耗以及更靈活的計算能力。 本書《異構計算：硬件加速與並行編程的融閤之道》旨在為讀者係統地闡述異構計算的核心概念、關鍵技術、主流平颱以及實際應用。我們不局限於單一的編程模型，而是從宏觀到微觀，深入剖析如何有效地利用硬件的多樣性，釋放潛在的計算威力。本書緻力於構建一個清晰的知識體係，幫助開發者、研究人員以及對高性能計算感興趣的讀者，掌握在異構環境中進行高效並行編程的能力。 第一部分：異構計算的基石 本部分將帶領讀者走進異構計算的宏觀世界，理解其産生的背景、發展的驅動力以及未來的趨勢。 第一章：計算範式的演進與異構計算的崛起 深入迴顧計算能力的演進史，從單核CPU到多核CPU，再到當前多處理器、多加速器的異構時代。 分析傳統CPU在處理大規模並行任務時的局限性，以及GPU等加速器在特定計算任務上的優勢。 闡述異構計算的定義、內涵以及其在提升整體係統性能和能效方麵的獨特價值。 探討支撐異構計算發展的關鍵技術，包括硬件架構的進步、互聯技術的發展以及編程模型的創新。 展望異構計算在科學計算、人工智能、嵌入式係統等領域的廣闊應用前景。 第二章：異構計算硬件架構剖析 CPU： 介紹現代CPU的架構特點，包括流水綫、緩存層次、亂序執行、超綫程等，以及其在通用計算和控製流任務中的優勢。 GPU（圖形處理器）： 詳細解析GPU的核心架構，如大量的計算核心（CUDA Cores/Stream Processors）、SIMT/SIMD執行模型、高帶寬內存（HBM/GDDR）、以及其擅長處理大規模並行、數據密集型任務的原理。 DSP（數字信號處理器）： 介紹DSP的特點，如專門為信號處理優化的指令集、硬件加速單元（如MAC單元）、低功耗設計等，以及其在音頻、視頻、通信等領域的應用。 FPGA（現場可編程門陣列）： 講解FPGA的原理，即通過配置邏輯單元和布連綫來實現定製化的硬件功能，分析其在高度並行、低延遲、專用加速等場景下的靈活性和效率。 其他加速器： 簡要介紹ASIC（專用集成電路）和NPU（神經網絡處理器）等，說明它們在特定領域的專用加速能力。 異構係統集成： 探討不同計算單元如何通過總綫（如PCIe）、互聯網絡（如NVLink）以及芯片級係統（SoC）進行集成，以及影響集成效率的關鍵因素。 第二部分：異構並行編程模型與技術 本部分將聚焦於如何在異構硬件上編寫高效的並行程序，介紹主流的編程模型、API以及關鍵的並行化技術。 第三章：並行計算的理論基礎 並行性度量： 介紹吞吐量（Throughput）、延遲（Latency）、並行度（Parallelism）等概念，以及如何衡量一個算法的並行化潛力。 並行性分解： 講解任務級並行（Task Parallelism）和數據級並行（Data Parallelism）的概念，以及如何將問題分解為可並行執行的子任務或子數據。 同步與通信： 深入探討並行編程中的同步機製（如屏障、鎖、信號量）和通信模式（如消息傳遞、共享內存），以及它們對性能的影響。 負載均衡： 分析如何將計算任務公平地分配給各個計算單元，以避免資源閑置和性能瓶頸。 Amdahl定律與Gustavson定律： 解釋這些定律如何幫助我們理解並行程序的加速極限。 第四章：GPU並行編程：CUDA與OpenCL詳解 CUDA（Compute Unified Device Architecture）： CUDA的基本模型：主機（Host）與設備（Device）的概念，綫程層次結構（Grid, Block, Thread）。 內存模型：全局內存（Global Memory）、共享內存（Shared Memory）、寄存器（Register）、常量內存（Constant Memory）、紋理內存（Texture Memory）的特點、訪問延遲和使用策略。 編程模型：Kernel函數的編寫，綫程塊同步（`__syncthreads()`），warp調度。 常用的CUDA API：內存管理（`cudaMalloc`, `cudaMemcpy`），內核啓動（`<<<...>>>`），流（Streams）用於異步執行。 性能優化技巧：內存訪問閤並（Memory Coalescing），共享內存的使用，避免綫程發散（Warp Divergence）。 OpenCL（Open Computing Language）： OpenCL的平颱模型：平颱（Platform）、設備（Device）、上下文（Context）、命令隊列（Command Queue）。 Kernel函數的編寫：使用OpenCL C語言編寫計算內核，內置函數的使用。 內存對象（Memory Objects）：緩衝區（Buffer）、圖像（Image）的概念，以及主機與設備之間的數據傳輸。 事件（Events）與同步：用於管理命令隊列中的操作以及實現不同操作之間的依賴關係。 OpenCL相對於CUDA的優勢和劣勢：跨平颱性，更靈活的硬件支持。 OpenCL的執行模型：工作項（Work-Item）與工作組（Work-Group）的層次結構。 CUDA與OpenCL的對比分析： 在不同應用場景下的選擇考量。 第五章：CPU與異構加速器的協同編程 多綫程編程模型： POSIX Threads (pthreads)：POSIX標準的多綫程API，用於在CPU上實現並行。 OpenMP（Open Multi-Processing）：一種基於指令和庫的並行編程模型，易於在現有代碼中實現並行化，支持CPU多核並行。 CPU-GPU協同編程模式： 數據並行加速：將計算密集的數據並行部分 offload 到GPU執行，CPU負責控製流和其它通用計算。 任務並行協同：將不同的任務分配給CPU和GPU，例如，CPU進行復雜的調度和數據預處理，GPU進行高速的計算。 流計算（Stream Computing）：利用CPU和GPU的流（Stream）概念，實現數據在CPU和GPU之間的高效流動和計算。 利用框架和庫進行異構編程： TBB (Intel Threading Building Blocks): 提供高級並行模式（如parallel_for, parallel_reduce），易於在CPU上實現任務並行，並可與GPU編程模型結閤。 Numba / PyTorch / TensorFlow 等深度學習框架： 這些框架底層集成瞭對CPU和GPU的優化，開發者可以通過高級API調用實現異構計算，而無需直接編寫底層CUDA/OpenCL代碼。 Kokkos / RAJA 等高性能計算抽象庫： 提供跨平颱、可擴展的並行編程接口，可以輕鬆地將代碼編譯和運行在CPU、GPU等多種硬件上。 第三部分：異構計算的性能優化與應用實踐 本部分將深入探討在異構環境中進行性能調優的方法，並通過實際案例展示異構計算的強大能力。 第六章：異構並行程序的性能分析與調優 性能瓶頸分析： 硬件性能測量工具：GPU Profiler (如 NVIDIA Nsight, AMD Radeon GPU Profiler)，CPU Profiler (如 VTune, gprof)。 識彆計算瓶頸（Compute-Bound）與內存瓶頸（Memory-Bound）。 分析內存帶寬、緩存命中率、綫程同步開銷、指令流水綫阻塞等。 內存訪問優化： 數據布局優化：結構體數組（Array of Structs, AOS）與數組結構體（Struct of Arrays, SOA）的選擇。 數據復用與緩存利用：充分利用共享內存和CPU緩存。 減少不必要的內存拷貝：優化主機與設備之間的數據傳輸。 計算效率優化： 優化算法與數據結構：選擇適閤並行計算的算法。 精細化綫程粒度：避免綫程粒度過大或過小。 減少分支預測失敗與綫程發散。 並行與序列化代碼的權衡： 識彆並非所有代碼都適閤並行化，閤理分配計算資源。 功耗優化： 在保證性能的前提下，考慮降低功耗的策略。 第七章：異構計算在典型應用中的實踐 科學計算與數值模擬： 分子動力學模擬：利用GPU加速粒子間力的計算。 有限元分析（FEA）：在GPU上並行求解偏微分方程。 計算流體力學（CFD）：加速流體方程的求解。 人工智能與深度學習： 神經網絡訓練：GPU在矩陣乘法、捲積等運算上的巨大優勢。 推理加速：利用GPU或專用AI加速器提升模型推斷速度。 大數據分析與圖計算： 大規模數據處理：利用CPU和GPU並行處理海量數據集。 圖算法加速：如PageRank, SSSP等在GPU上的高效實現。 圖像與視頻處理： 圖像濾波、特徵提取：在GPU上實現實時圖像處理。 視頻編碼/解碼：利用GPU硬件加速提升效率。 金融建模與風險分析： 濛特卡洛模擬：利用GPU加速計算衍生品定價和風險評估。 第八章：異構計算的未來展望 更加統一的編程模型： 探討SYCL、oneAPI等旨在統一不同硬件平颱編程的新興標準。 硬件架構的持續演進： 3D堆疊、Chiplet技術、類腦計算等對異構計算的影響。 AI與異構計算的深度融閤： AI驅動的硬件設計與AI算法在異構硬件上的高效部署。 綠色計算與能效提升： 在異構係統中實現更高的計算密度與更低的能耗。 嵌入式與邊緣計算中的異構： 探討在資源受限環境中實現異構計算的挑戰與機遇。 通過本書的學習，讀者將能夠： 1. 深刻理解 異構計算的原理、優勢以及其在現代計算中的核心地位。 2. 掌握 主流的異構並行編程模型（如CUDA、OpenCL）和技術。 3. 學會 如何分析和優化異構並行程序的性能，突破硬件瓶頸。 4. 領略 異構計算在人工智能、科學計算、大數據等前沿領域的強大應用能力。 5. 展望 異構計算技術的未來發展方嚮，為未來的學習和研究奠定堅實基礎。 本書適閤對象： 有一定編程基礎，希望深入瞭解高性能計算的開發者。 從事科學計算、工程模擬、人工智能、大數據等領域的科研人員和工程師。 計算機體係結構、操作係統、編譯原理等相關專業的學生。 對利用硬件加速提升計算性能感興趣的技術愛好者。 讓我們一起探索異構計算的奧秘，駕馭硬件加速的強大力量，為解決當今和未來的計算挑戰貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

終於拿到這本備受期待的書瞭，迫不及待地翻開瞭第一頁。雖然我並非 OpenCL 的資深玩傢，但一直以來都對異構並行計算領域充滿瞭濃厚的興趣，特彆是看到瞭“高性能計算技術叢書”這幾個字，更是激發瞭我深入學習的決心。這本書的裝幀設計相當精緻，紙張的質感也很不錯，讓人在閱讀時有一種賞心悅目的感覺。目錄的編排也顯得十分清晰，從基礎概念的引入，到具體編程實踐的講解，再到性能優化的深入探討，邏輯性很強，感覺會循序漸進地帶領讀者掌握 OpenCL 的精髓。我尤其期待書中關於 GPU 和 CPU 協同工作的案例分析，這正是我目前工作中遇到的一個難點，希望能通過這本書找到解決思路和方法。而且，作為一本實戰類的書籍，我更看重的是書中實際的代碼示例和項目演練，這能幫助我將理論知識轉化為實際操作能力，真正做到學以緻用。這本書的齣現，無疑為我打開瞭通往高性能計算世界的一扇新大門。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，第一感覺是內容非常紮實，而且很有前瞻性。作者在講解 OpenCL 的基礎上，還深入探討瞭高性能計算領域的一些前沿話題，比如異構係統的優化策略、多設備並行計算的應用等。這使得這本書不僅僅局限於 OpenCL 的學習，更能幫助讀者建立起對整個高性能計算領域的宏觀認識。我尤其欣賞書中對於並行程序調試和性能分析方法的介紹，這部分內容通常是學習 OpenCL 的難點，但這本書卻給齣瞭非常實用的技巧和工具。通過書中提供的案例，我可以學習到如何識彆並行程序中的隱藏性能瓶頸，並采取有效的措施進行優化。此外，書中對 OpenCL 2.x 新特性和未來發展趨勢的探討，也讓我受益匪淺，讓我對這一技術領域的未來發展方嚮有瞭更清晰的判斷。總而言之，這是一本集理論與實踐、深度與廣度於一體的優秀著作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的講解風格非常務實，沒有過多地糾纏於晦澀的理論，而是直接切入到 OpenCL 的核心技術和實際應用。我喜歡書中那種“教你如何做”的風格，它不是那種讓你看完後依然雲裏霧裏、不知道從何下手的書。從環境搭建、第一個 OpenCL 程序編寫，到如何編寫更復雜的核函數、如何管理設備和上下文，作者都給齣瞭清晰的步驟和詳細的說明。而且，書中對於不同硬件平颱上的 OpenCL 實現細節差異也做瞭提及，這對於跨平颱開發非常有幫助。我尤其看重書中對於性能調優部分的講解，例如如何通過調整工作組大小、內存訪問模式等來提升並行計算的效率，這些都是實打實的乾貨，能夠直接應用到我的工作中。這本書的齣現，無疑會大大降低 OpenCL 的學習門檻，讓更多工程師能夠掌握這一強大的並行計算技術。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度和廣度都令我眼前一亮，尤其是在並行算法設計和優化方麵，作者給齣瞭非常詳盡的解讀。我之前接觸過一些並行計算的零散知識，但總覺得不夠係統，也缺乏一種全局的視角。而這本書則從 OpenCL 的底層原理齣發，一步步剖析瞭如何有效地利用異構硬件的並行能力來提升計算效率。書中對於綫程模型、內存模型以及同步機製的講解，都非常到位，而且結閤瞭大量的代碼片段，讓我能夠更直觀地理解這些抽象的概念。特彆是關於數據並行和任務並行的不同策略，以及如何根據具體的計算任務選擇最閤適的並行模式，這部分的內容我感覺學到瞭很多。此外，書中關於性能瓶頸的識彆和調試技巧，也是我非常需要的，畢竟在實際項目中，性能優化往往是決定項目成敗的關鍵。這本書的齣現，讓我對如何寫齣高效、健壯的並行程序有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於我們這些在實際工作中需要處理大量計算任務的工程師來說，簡直是雪中送炭。我們經常會麵臨計算速度慢、資源利用率不高的問題，而 OpenCL 正是解決這些難題的利器。這本書的作者顯然在這一領域擁有豐富的實踐經驗，書中提齣的許多觀點和解決方案都非常具有指導意義。我特彆欣賞書中在講解 OpenCL API 時，沒有生硬地羅列函數，而是將它們融入到具體的應用場景中，通過解決實際問題來學習 API 的使用。例如，書中關於圖像處理、矩陣運算等常見的高性能計算任務的 OpenCL 實現，都做得非常細緻，代碼邏輯清晰，注釋也很詳細，非常便於我們參考和模仿。而且，書中還涉及瞭一些高級的主題，比如 OpenCL 2.0 的新特性以及與 CUDA 等其他並行計算框架的對比分析，這讓我們能夠更全麵地瞭解並行計算生態係統，為未來的技術選型提供參考。