异构处理器OpenCL编程导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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邓仰东，朱茂华 著

图书标签:

• OpenCL
• 异构计算
• 并行编程
• GPU
• CPU
• 高性能计算
• 嵌入式系统
• 图像处理
• 科学计算
• 编程入门

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111543305

版次：1

商品编码：12022546

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 高性能计算技术丛书

开本：16开

出版时间：2016-08-01

用纸：胶版纸

页数：238

编辑推荐

由AMD和清华大学专家联袂推出的异构计算扛鼎之作。

本书结合了作者的*新科研成果，对于光线追踪和稀疏矩阵算法的应用进行全面剖析。本书立足实战和应用，案例丰富，可操作性强

内容简介

图形处理器已经成为机器学习、图形显示和科学计算等领域的核心计算工具，本书系统地讲述具有跨平台兼容能力的图形处理器通用计算编程语言—OpenCL。在介绍图形处理器体系结构和编程思想的基础上，提供一组经典计算问题的编程实例，帮助读者快速提高针对图形处理器通用计算的编程能力，并且养成并行思维习惯。
本书适用于具有计算机编程基础的初学者、准备开展图形处理器计算的程序员和计算机、软件工程以及相关专业的高年级本科生与研究生。
本书特色：
本书结合硬件，系统诠释了异构计算的概念。
本书提供一组针对常见数据的并行计算模式代表性算法，读者可以使用这些模型编写复杂异构计算应用程序。
本书给出结合高性能计算和物理真实渲染的光线追踪应用程序，淋漓尽致地展现了图形处理器的运算潜力。　　

本书系统讲解了GPU体系结构和OpenCL编程。全书分为14章：第1～3章主要讲解GPU的体系结构与编程；第4～7章主要讲解OpenCL的语法与常用的API；第8～13章主要用实例的方式讲解OpenCL编程；第14章则从案例出发，以项目的方式讲解HSA的实现。

作者简介

邓仰东　2006年获得卡内基·梅隆大学计算机工程博士学位，现在是清华大学软件学院副教授，知名集成电路计算机辅助设计和图形处理器通用计算专家，被誉为“GPU通用计算技术的先行者”。
朱茂华　加州大学圣塔芭芭拉分校计算机科学系博士候选人，研究方向包括计算机体系结构和机器学习算法。
刘春峰　慕尼黑工业大学电机和计算机工程系博士候选人，研究方向包括生物芯片和计算机辅助设计。

目录

推荐序
前言
第1章GPU计算的发展历程 l
1.1计算机图形学的发展 2
1.2图形流水线 6
1.3 GPU的发展过程 8
1.4 GPU通用计算的发展历程 15
参考文献 18
第2章现代图形处理器的体系结构 20
2.1计算机体系结构基础 2l
2.2 GPU的设计思想 23
2.3 NVIDIA图形处理器 25
2.3.1总体体系结构 _26
2.3.2流多处理器 29
2.3.3流多处理器的扩展 31
2.3.4存储器 34
2-4 AMD Graphics Core Next图形
处理器体系结构 37
2.4.1 GCN计算单元 38
2.4.2 GCN缓存 40
2.4.3 GCN GPU 41
2.5 ImaginationPowerVR移动图形
处理器体系结构 一42
参考文献 _44
第3章异构系统体系结构和
融合处理器 45
3.1 HSA基本概念 47
3.2异构系统体系结构存储器
模型 50
3.2.1虚拟存储器的地址空间 ‘51
3.2.2缓存一致性 52
3.2.3内存一致性 53
3.3异构任务队列式调度
机制 54
3.4任务抢占和内容切换 57
3.5 HSA中间语言 57
3.6 AMD的HSA硬件 一60
习题 62
参考文献 63
第4章OpenCL基本概念 64
4.1 0penCL程序的工作流程 64
4.2 0penCL平台与设备 65
4.3上下文、命令队列、kernel
函数 70
4.4存储对象 72
4.5 Hello World例程 73
习题 82
参考文献 82
第5章0penCL并行编程基础83
第6章0penCL事件和队列108
第7章0penCL2.0高级特征119
第8章并行程序设计方法134
第9章N体问题152
第10章归约问题165
第11章快速傅里叶变换178
第12章稀疏矩阵---向量积191
第13章直方图208
第14章光线追踪算法的0penCL实现214
参考文献237

前言/序言

　　这是一本关于图形处理器计算的书，也是一本为图形处理器程序员编写的书，但不是一本关于图形程序的书。图形处理器本来是专门处理图形显示的处理器，所以GPU总是与图形程序还有图形编程语言OpenGL联系在一起，但是本书提到的“计算”和“程序”就是每个程序设计初学者所说的“计算”和“程序”，与图形完全没有任何关系。
　　本书使用的语言是OpenCL，是使用GPU进行通用计算的编程语言。、这里所说的“通用”，其实就是“图形之外”的意思。那么，为什么要使用图形处理器做通用汁算呢？第1章会深入讨论这个问题，这里我们只需要记住简单答案：①图形处理器可以同时支持大l并行任务，其峰值处理能力超过当前所有其他处理器；②如果应用程序具备足够的并行性，则图形处理器比当前所有其他处理器的计算速度都要快。
　　这里用到了“并行”的概念。计算机科学中的“并行处理”定义是：南若干处理单元协作完成某一计算任务，并且这些动作的完成过程一般在时间上有所重叠。并行处理其实是Fi然界最常见的现象。我们所生活的世界本质上就是并行的，大家只要想象高速公路-l -的车流就可以获得直观的感觉。如果从公路角度看，公路就是处理车流的装置。苒‘先，公路分成多个车道，相当于提供了多个并行处理单元，这是空间的并行；其次，一条车道1-也可以同时行驶多辆汽车，只是这些车辆在空间上是顺序分布的，这是时间上的并行，类似T CPU内部的流水线。公路上的汽车在统一行为协议（即交通驾驶规则）下以协作和竞争并存的方式分享资源。我们不仅拥有并行的外部世界，人脑也是并行_丁作的。人类思维和意识的基本单元是神经元，它们能够通过电化学反应对周围的刺激产生响应。人脑中的100亿N 150亿个神经元细胞可联结为异常复杂的网络，思维活动被映射到这个网络并进行高度并行处理。
　　虽然并行现象无处不在，人类制造的计算机却从顺序处理机制起步。在计算机技术的甲．期发展阶段，硬件成本昂贵，没有足够资源去采用并行结构。随着集成电路技术的发展，硬件资源越来越多，从20世纪八九十年代开始发展起来的流水线、超标量计算机和超长指令字等技术为CPU引入了并行执行硬件，但是在编程上仍然沿用顺序语言，由硬件或编译器寻找指令间的并行性。这种隐含并行模型其实是绝好的硬件“封装”方法，程序无需任何修改就可以在更新一代的处理器上获得更好的性能。2000年以后，随着指令间并行性的逐渐饱和，计算机体系结构发生了重大转变，普遍的做法是在处理器芯片上部署多个指令执行内核，从而利用仍在不断增长的集成电路资源。换言之，未来不会有更快的处理器内核，但是能够使用的内核数量会越来越多。这一趋势的意义极为深远：首先，我们并不了解兼顾性能、功耗和可编程性的最佳并行处理器体系结构，因此未来的并行处理器必然会出现一个群雄并起的阶段；其次，目前的处理器能够提供任务级、数据级、线程级等多种并行方式，然而，自动并行化技术远未成熟，只能由程序员指定具体的并行方式，以最大限度地发挥并行处理器的能力，所以众多崭新的并行编程语言必然应运而生；最后，主流计算平台要求从算法设计到代码执行的全面并行化，这还是人类文明史上的第一次，我们将不可逆转地走向并行计算之路。
　　在当前众多的新兴并行处理器和编程模型中，GPU通用计算具有独到的特色和优势。经历30年的发展，GPU已经拥有成熟的体系结构、完备的工具链和庞大的用户规模。GPU的最初设计目的是高速图形显示，该任务具有先天的高度并行性，因此GPU体系结构始终是为支持海量并行处理而设计的，而人类对视觉效果的无尽追求使得GPU发展成为高度优化的硬件平台。随着众多研究人员意识到GPU在通用计算方面的潜力，NVIDIA首先推出了图形处理器通用编程技术，从而在高性能计算领域占据了一定的市场份额。随着众多GPU制造商的纷纷跟进，大家开始意识到兼容性问题。GPU市场仍然处于“战国”时代，桌面GPU市场由Intel、NVIDIA和AMD三家公司分享，后两者主导高端GPU。而移动GPU的竞争者更多，Imagination、ARM、NVIDIA、Qualcomm、Samsung等公司也都有自己的产品。
　　为了借鉴OpenGL的成功经验，使得基于不同硬件体系结构的GPU能够在源代码级实现兼容，各大GPU及其下游产品制造商合作制定了OpenCL图形处理器通用计算语言标准，并由Khronos集团发布和维护。作为OpenGL的姊妹语言，OpenCL也是跨平台兼容的标准化语言。实际上，任何处理器只要提供相应编译器、驱动和动态运行时( runtime)环境，就可以执行OpenCL程序，著名的可编程芯片制造商Altera甚至可以将OpenCL编译到硬件上执行。当然，OpenCL的语法和语义是针对图形处理器硬件设计的，只有具有相应结构的硬件才能高效执行OpenCL代码。
　　OpenCL和CUDA也经常被称为异构编程语言，这是因为相应代码总是使用CPU和GPU这两种在硬件体系结构和代码执行方式上有很大区别的计算资源。一方面，目前的GPU还不能运行操作系统，所以GPU通用计算程序总是在CPU上启动；另一方面，在GPU通用计算程序中也允许使用C/C++语言编写在CPU上执行的代码。从目前的技术看，CPU和GPU分别适应不同的计算结构，双方在应用角度上的互补关系远大于竞争关系，这种定位在可预见的未来并不会发生改变，因此异构计算代表了未来的方向。大部分异构平台一般采用CPU处理器芯片+GPU处理器芯片的形式，而对于在软件层面整合两种计算资源，唯有AMD公司迈出了关键一步，通过定义异构系统体系结构(Heterogeneous SystemArchitecture，HSA)实现了CPU和GPU的紧密耦合，使两种处理器集成在同一芯片上并共享片外存储器。
　　介绍到这里，本书的舞台就已经搭建好了。本书共有14章，第1~3章从图形处理器的历史开始，依次讨论GPU硬件体系结构和HSA，以及具有代表性的HSA处理器。
　　第4~7章介绍OpenCL编程，包括基本语法、并行组织方式、事件和任务队列，以及OpenCL 2.0引入的高级特征。第8~13章用一组实例由浅人深地讲述并行程序设计和编程技巧。第14章介绍了一个比较复杂的应用实例——光线追踪图形渲染，总结了OpenCL程序设计技术。
　　设计简洁、高效的代码从而最大限度地发挥并行硬件的能力，是每一位严肃对待工作的程序员发自心底的愿望。谨以此书献给严肃的程序员们。

《并行计算艺术：深度探索异构加速新纪元》 引言 在当今信息爆炸的时代，我们面临着前所未有的计算挑战。从海量数据分析到复杂科学模拟，从高分辨率图形渲染到人工智能深度学习，传统的单核CPU已逐渐显露出其性能瓶颈。为了突破这一限制，计算领域正经历一场深刻的变革——异构计算的兴起。这种将不同类型的处理器（如CPU、GPU、FPGA等）协同工作以最大化计算效率的范式，已成为驱动前沿技术发展的关键力量。 本书《并行计算艺术：深度探索异构加速新纪元》旨在为读者提供一个全面、深入的视角，理解和掌握异构计算的核心理念、关键技术以及实际应用。我们不局限于特定的编程模型或硬件平台，而是着力于揭示并行计算的普遍原理，以及如何在多样化的硬件架构上高效地释放计算潜力。本书将带领您穿越并行计算的迷人世界，从抽象的概念走向具体的实践，最终成为一名能够驾驭异构加速的计算艺术家。 第一部分：并行计算的基石——理解与设计 在踏入异构计算的广阔领域之前，我们必须牢固建立对并行计算基本原理的理解。这一部分将深入探讨并行计算的本质，解析其与串行计算的根本区别，并引导读者掌握并行程序设计的核心思维模式。 第一章：并行计算的宇宙——为何需要并行？ 计算的演进与瓶颈： 回顾计算技术的发展历程，从早期的计算器到如今的超级计算机，分析CPU性能增长的趋势及其局限性。探讨摩尔定律的挑战，以及功耗墙、通信延迟等现实因素对传统计算模式的制约。 并行计算的诞生与使命： 介绍并行计算的出现背景，阐述其核心目标——通过同时执行多个计算任务来大幅缩短处理时间，解决大规模、复杂问题。 并行计算的优势与应用场景： 详细列举并行计算在科学计算（天气预报、基因测序、粒子物理）、工程模拟（流体动力学、结构分析）、数据科学（大数据处理、机器学习）、图形图像处理（渲染、视频编码）、金融建模等领域的广泛应用，展示其解决现实世界挑战的强大能力。 理解“同时”与“并发”： 区分“并发”（Concurrency）与“并行”（Parallelism）这两个重要概念，清晰界定在多核、多处理器、分布式系统中的执行方式。 第二章：并行思维的炼金术——如何思考并行？ 任务分解与数据分解： 学习将大型计算问题分解为更小的、可独立执行的子任务或数据块的策略。探讨不同的分解方法，如领域分解、函数分解等，以及如何选择最优的分解方式。 并行模型的选择： 介绍主流的并行计算模型，包括共享内存模型（如Pthreads, OpenMP）和分布式内存模型（如MPI）。分析它们的特点、适用场景以及设计上的权衡。 同步与通信： 深入理解在并行执行过程中，任务之间如何进行协调（同步）以及如何交换信息（通信）的重要性。介绍锁、信号量、屏障等同步机制，以及消息传递、内存共享等通信方式。 数据依赖性与并行粒度： 分析程序中存在的各种数据依赖性（RAW, WAR, WAW）对并行化的影响，以及如何识别和处理这些依赖性。探讨并行粒度（粗粒度、细粒度）的选择及其对性能的影响。 负载均衡与通信开销： 讨论如何实现任务在处理器间的均匀分配，避免部分处理器空闲或过载。分析通信开销在并行程序中的占比，以及如何通过优化算法、减少通信次数、提高通信效率来提升整体性能。 第三章：并行算法的设计艺术——提升效率的智慧 经典并行算法剖析： 深入解析一些典型的并行算法，例如： 并行排序算法： 如并行归并排序、并行快速排序、桶排序。 并行搜索算法： 如并行二分查找、并行深度优先搜索。 并行矩阵运算： 如并行矩阵乘法（Strassen算法的并行化）、并行矩阵求逆。 图算法： 如并行最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall的并行化）、并行连通分量算法。 并行算法的性能指标： 介绍衡量并行算法效率的关键指标，如加速比（Speedup）、效率（Efficiency）、伸缩性（Scalability）等，并讲解如何进行性能分析和评估。 Amdahl定律与 Gustafson定律： 深入理解Amda​​hl定律对程序串行部分的限制，以及Gustafson定律在扩展问题规模时的并行优势，指导我们如何在实践中扬长避短。 并行算法的优化策略： 学习如何通过缓存优化、内存访问模式优化、减少同步开销、选择合适的通信模式等技术来进一步提升并行算法的性能。 第二部分：异构计算的实践——驾驭多样化处理器 理解了并行计算的原理后，我们将目光转向异构计算的实践层面。本部分将重点介绍如何利用不同类型的处理器（CPU、GPU等）来解决特定问题，并探讨实现异构计算的常用技术和框架。 第四章：CPU与GPU的协同——智能的计算分工 CPU与GPU的架构差异： 详细对比CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）在核心数量、时钟频率、缓存结构、内存带宽、指令集、并行执行模型等方面的根本区别。 CPU的优势与GPU的优势： 分析CPU在处理复杂控制逻辑、串行任务、低延迟操作方面的强项，以及GPU在处理大规模并行数据、高吞吐量计算方面的卓越能力。 任务的识别与分配： 学习如何识别计算任务中适合在CPU上执行的部分（如数据预处理、后处理、控制逻辑）和适合在GPU上执行的部分（如大规模数据并行计算）。 数据迁移与同步： 探讨在CPU和GPU之间进行数据传输的开销，以及如何通过批量传输、异步传输、零拷贝技术来最小化这一开销。理解数据在异构平台上的同步管理。 混合编程的挑战与机遇： 分析在CPU和GPU之间协调执行、数据共享、错误处理等方面的挑战，以及高效的异构协同所带来的巨大性能提升。 第五章：并行编程模型的进阶——掌握核心技术 基于CPU的并行编程模型： OpenMP： 深入讲解OpenMP的指令集、并行区域、数据共享、同步机制（如`pragma omp parallel`, `pragma omp for`, `pragma omp critical`等），以及如何使用OpenMP快速实现共享内存并行化。 Pthreads： 介绍POSIX Threads（Pthreads）模型，包括线程的创建、销毁、同步（互斥锁、条件变量）、信号量等，以及如何使用Pthreads进行低级别的线程控制。 基于GPU的并行编程模型（通用介绍，不特指OpenCL）： CUDA（NVIDIA）： 介绍CUDA的基本概念，如Kernel函数、线程块、线程、全局内存、共享内存、寄存器等。讲解CUDA的编程模型和API，以及如何编写在NVIDIA GPU上运行的并行程序。 DirectCompute（Microsoft）： 简要介绍DirectCompute在Windows平台上的应用，以及它如何利用DirectX 11/12的计算能力。 Vulkan Compute Shaders： 介绍Vulkan图形API中提供的计算着色器功能，以及它在跨平台高性能计算中的潜力。 高级并行编程概念： 内存模型与一致性： 深入理解不同内存模型（顺序一致性、松弛一致性）的含义，以及在多核、多处理器环境下的内存一致性问题。 并发数据结构： 介绍如何设计和使用无锁（Lock-free）或低锁（Low-lock）数据结构，以避免传统锁带来的死锁和性能瓶颈。 并行程序调试与性能分析： 介绍常用的并行程序调试工具（如GDB, TotalView）和性能分析工具（如VTune, Nsight），以及如何识别和解决并行程序中的常见错误和性能瓶颈。 第三部分：异构计算的生态与未来——驱动创新与发展 本部分将扩展视野，探讨异构计算在更广泛的生态系统中的作用，以及其未来的发展趋势和对各个领域的影响。 第六章：并行计算的软硬件生态——工具与平台 硬件平台的多样性： 介绍除了CPU和GPU之外，其他异构计算硬件，如FPGA（现场可编程门阵列）在特定领域的应用（如定制化加速、低延迟计算），以及ASIC（专用集成电路）的优势。 编程模型与框架的演进： 讨论现代并行计算正在朝着更高层次的抽象和更易用的编程模型发展。介绍一些面向特定领域的编程框架，如TensorFlow, PyTorch（深度学习），HPCG（高性能计算图）等。 编译器与运行时环境： 探讨编译器在自动并行化、代码优化、跨平台支持方面的重要作用。介绍现代运行时环境如何管理异构资源、调度任务。 性能调优与度量： 强调性能调优是一个持续的过程，需要综合考虑算法、数据结构、硬件架构以及编程模型。介绍一些高级的性能分析和调优技术。 第七章：异构计算的实际应用——赋能前沿科技 科学计算与模拟： 深入探讨异构计算在天体物理学、生物信息学、材料科学、气候模型等前沿科学研究中的关键作用。 人工智能与机器学习： 详细阐述GPU在深度学习训练和推理中的核心地位，以及TPU（张量处理单元）等专用硬件的出现。 大数据处理与分析： 分析异构计算如何加速大数据平台（如Spark, Hadoop）的数据处理能力，实现更快的洞察获取。 图形图像处理与可视化： 介绍GPU在实时渲染、游戏开发、电影特效、医学影像分析等领域的不可替代性。 嵌入式系统与物联网： 探讨异构计算在功耗受限的嵌入式设备中的应用，以及如何实现低功耗、高性能的计算。 第八章：异构计算的未来展望——新机遇与新挑战 走向更高层次的抽象： 预测未来编程模型将进一步简化，使更多的开发者能够轻松利用异构计算的优势。 硬件架构的融合与创新： 探讨CPU、GPU、FPGA等硬件的融合趋势，以及新型计算架构（如神经形态计算）的潜力。 性能与能效的平衡： 强调在追求极致性能的同时，如何实现更高的能源效率，以应对日益增长的计算需求和环境挑战。 安全性与可靠性： 讨论在复杂的异构环境中，如何保障计算的安全性、数据的隐私性以及程序的可靠性。 教育与人才培养： 指出异构计算人才的紧缺，以及普及并行计算和异构计算知识的重要性。 结语 《并行计算艺术：深度探索异构加速新纪元》不仅仅是一本技术手册，更是一次思维的启迪。我们相信，通过深入理解并行计算的艺术，掌握异构计算的工具与方法，您将能够站在计算技术的最前沿，创造出突破性的解决方案，驱动科学探索和社会进步。愿本书成为您在异构计算领域探索、创新、超越的忠实伙伴。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了我对异构计算世界的一扇窗！一直以来，我总觉得GPU、FPGA这类东西离我们普通开发者很遥远，更不用说去深入理解它们的工作原理和编程方式了。但《异构处理器OpenCL编程导论》却以一种非常易于理解的方式，循序渐进地介绍了OpenCL这个强大的并行计算框架。从最基础的概念，比如并行编程的重要性、为什么需要异构计算，到OpenCL的架构、核心API，书中都做了细致的讲解。我特别喜欢书中对“平台”、“设备”、“上下文”、“命令队列”这些核心概念的解释，非常生动形象，让我不再觉得它们是晦涩难懂的术语，而是真正能够掌握并运用的工具。而且，书中的例子代码都非常实用，涵盖了图像处理、科学计算等多个领域，我跟着书中的步骤一步步实践，真的能够感受到并行计算带来的性能飞跃。特别是书中对内存模型的阐述，以及如何优化数据传输，这些都是提升OpenCL程序性能的关键点，这本书给了我非常宝贵的指导。总的来说，如果你也和我一样，对如何利用异构处理器加速计算充满好奇，但又不知道从何下手，那么这本书绝对是你的不二之选。它不仅教会你OpenCL的语法，更重要的是，它教会你并行编程的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我眼前一亮的OpenCL入门读物。我一直觉得OpenCL的资料要么太理论化，要么太碎片化，很难找到一本能系统地讲解清楚的书。《异构处理器OpenCL编程导论》恰恰填补了这个空白。它以一种非常务实的态度，直接切入OpenCL的编程实践。书中一开始就强调了“并行思维”的重要性，并提供了很多不同于传统串行编程的思考方式。我特别喜欢书中针对不同类型硬件（CPU、GPU）的编程特点的分析，以及如何根据硬件特性来优化Kernel函数的编写。例如，书中关于SIMD（单指令多数据）和SIMT（单指令多线程）执行模型的讲解，让我对GPU的并行计算能力有了更深的理解。而且，书中提供的练习题和项目示例都非常有挑战性，但又不是那种故弄玄虚的题目，而是能够真正锻炼读者在实际场景中运用OpenCL解决问题的能力。通过这些练习，我不仅巩固了书本上的知识，还学会了如何调试和优化OpenCL程序，识别性能瓶颈。这本书的优点在于，它不会为了追求“全”而显得冗杂，而是精选了最核心、最实用的内容，让读者能够快速上手，并在实践中不断成长。

评分☆☆☆☆☆

说实话，在拿到《异构处理器OpenCL编程导论》之前，我对OpenCL的印象仅停留在“能让GPU跑代码”这个层面，对其底层机制和编程细节一无所知。这本书彻底颠覆了我之前的认知。它的内容详实，覆盖面广，从OpenCL的C99方言基础，到高级的内存管理、设备管理，再到并行算法的设计思路，都做了深入浅出的介绍。我最喜欢的部分是书中对OpenCL不同API层次的剖析，尤其是对Command Queue和Event对象的使用，这让我明白了如何有效地控制并行任务的执行顺序和依赖关系，从而避免了之前程序中常见的各种竞态条件和死锁问题。书中的插图和图表也恰到好处，将抽象的概念可视化，比如设备架构图、数据流图，让我能更直观地理解OpenCL的运行流程。此外，书中还讨论了一些高级话题，例如OpenCL的互操作性，如何与其他并行编程模型（如CUDA）进行集成，这对于我们这种需要跨平台开发的团队来说，简直是雪中送炭。虽然有些章节的难度较大，需要反复推敲，但总体的阅读体验是非常流畅的。这本书确实是一本值得反复研读的权威著作，对于想要深入理解OpenCL并将其应用到实际项目中的开发者来说，是一份宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对高性能计算领域充满好奇的学生，我一直渴望找到一本能带领我进入异构计算殿堂的指引。《异构处理器OpenCL编程导论》无疑就是这样一本杰作。它不仅仅是一本技术手册，更像是一次沉浸式的学习体验。书中从最基础的计算机体系结构出发，解释了为什么需要异构计算，以及OpenCL是如何填补这一领域的空白的。我最欣赏的是它对OpenCL标准的演进和不同版本特性讲解的清晰度，这让我能够理解技术的最新发展趋势。书中对向量化操作、内存层次结构以及数据并行模型的深入探讨，为我理解和编写高效的并行代码打下了坚实的基础。我特别喜欢书中关于并行算法设计模式的讨论，比如Map-Reduce、Stencil计算等，这些模式在很多实际应用中都非常普遍，学会了它们，就相当于掌握了一套通用的并行计算“武功秘籍”。而且，书中对一些常见的性能陷阱和优化技巧的讲解，也非常实用，让我避免了在实际项目中走弯路。总的来说，这本书的优点在于其系统性、深入性以及与实际应用的紧密结合，对于任何想要在这个领域深入发展的读者来说，都是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在嵌入式领域摸爬滚打多年的工程师，一直以来都在为如何榨干硬件的每一分性能而绞尽脑汁。传统的CPU编程虽然熟悉，但在面对日益增长的数据量和复杂的计算任务时，总是显得力不从心。偶然间接触到《异构处理器OpenCL编程导论》，才意识到原来我熟悉的微控制器之外，还有如此广阔的异构计算天地。这本书的写作风格非常严谨，逻辑性极强，完全不像市面上很多为了赶时髦而写的“教材”。它深入剖析了OpenCL在不同异构平台（CPU、GPU、DSP等）上的兼容性和差异性，让我对如何在这些平台上进行统一编程有了更深刻的认识。书中对Kernel函数的编写、执行模型、同步机制的讲解，都非常到位，而且提供了大量的代码片段和性能调优技巧。我尤其欣赏的是书中对异构计算在实际应用中的案例分析，比如在计算机视觉、机器学习中的应用，这些案例不仅展示了OpenCL的强大能力，也为我自己的项目提供了新的思路和方向。虽然书中涉及的算法和理论知识量比较大，但作者总是能把复杂的概念讲得条理清晰，让读者在掌握理论的同时，也能快速上手实践。这本书对我而言，不仅仅是一本技术书籍，更是一次思维的启迪，让我重新审视了计算的边界。

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本书使用的语言是OpenCL，是使用GPU进行通用计算的编程语言。、这里所说的“通用”，其实就是“图形之外”的意思。那么，为什么要使用图形处理器做通用汁算呢？第1章会深入讨论这个问题，这里我们只需要记住简单答案：①图形处理器可以同时支持大l并行任务，其峰值处理能力超过当前所有其他处理器；②如果应用程序具备足够的并行性，则图形处理器比当前所有其他处理器的计算速度都要快。

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书不厚，价格偏贵，内容还是不错的。

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盆友介绍的，正在看，感觉还不错。说的比较容易懂。

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