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优化实践

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出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111519348

商品编码：13466006499

具体描述

基本信息

书名:OpenCL异构并行计算:原理、机制与优化实践

定价：79.00元

作者:刘文志，陈轶，吴长江著

出版社：机械工业出版社

出版日期：2015-11-01

ISBN：9787111519348

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：

编辑推荐

目录序一序二前言第章异构并行计算的过去、现状和未来1.1 单核标量处理器的困境1.1.1 单核标量处理器如何提高性能1.1.2 为什么单核标量处理器性能到达瓶颈1.2 多核并行计算与向量化的出现1.2.1 为什么会有多核1.2.2 为什么会有向量化1.2.3 如何利用多核和向量化的能力1.2.4 多核和向量化的难点1.3 异构并行计算的崛起1.3.1 的理念1.3.2 的崛起1.3.3 横空出世1.4 异构并行计算的未来（花齐放）1.5 本章小结第章的基本介绍2.1 什么是2.2 平台模型2.3 执行模型2.3.1 上下文2.3.2 命令队列2.3.3 内核在设备上执行2.4 存储器模型2.4.1 存储器区域2.4.2 存储器对象2.4.3 共享虚拟存储器2.5 与2.6 与2.7 本章小结第章进入的世界（矢量加法）3.1 构建示例3.1.1 平台3.1.2 平台3.1.3 平台3.1.4 矢量加示例3.2 获得平台和设备及其属性3.2.1 平台3.2.2 设备3.3 创建上下文和命令队列3.3.1 创建上下文3.3.2 创建命令队列3.4 创建程序对象和内核对象3.5 程序对象3.5.1 创建程序对象3.5.2 构建程序对象3.5.3 查询和管理程序对象3.6 内核对象3.6.1 创建内核对象3.6.2 设置内核参数3.6.3 查询和管理内核对象3.7 执行内核3.8 编写内核代码3.9 错误处理3. 本章小结第章语言4.1 修饰符4.1.1 地址空间修饰符4.1.2 函数修饰符4.1.3 对象访问修饰符4.2 标量数据类型4.3 矢量数据类型4.3.1 为什么要有矢量数据类型4.3.2 矢量数据的使用4.4 运算符4.5 工作项布局函数4.5.1 维度和工作项4.5.2 工作组4.6 数据拷贝操作4.6.1 矢量数据拷贝4.6.2 异步拷贝和预取4.7 浮点函数4.7.1 数学函数4.7.2 公共函数4.7.3 几何函数4.8 整数函数4.9 关系函数4. 杂项矢量函数4.11 同步函数4.12 原子函数4.13 图像读写函数4.13.1 内建图像读函数4.13.2 内建无采样器图像读函数4.13.3 内建图像写函数4.13.4 内建图像查询函数4.14 工作组函数4.15 管道函数4.15.1 内建管道读写函数4.15.2 内建工作组管道读写函数4.15.3 内建管道查询函数4.16 设备队列4.16.1 语法4.16.2 设备队列相关函数4.16.3 子内核存储器可见性4.16.4 设备队列的使用示例4.17 本章小结第章存储器对象5.1 缓冲区5.1.1 分配缓冲区对象5.1.2 创建子缓冲区对象5.2 图像对象和采样器对象5.2.1 图像对象5.2.2 采样器对象5.2.3 图像旋转示例5.3 管道5.3.1 创建管道对象5.3.2 管道对象查询5.4 存储器对象数据传输5.4.1 主机与设备间数据传输5.4.2 存储器对象数据填充5.4.3 存储器对象间数据传输5.4.4 存储器对象映射5.5 共享虚拟存储器5.5.1 缓冲操作5.5.2 类型和特性5.5.3 相关示例5.6 存储器一致性模型5.6.1 存储器次序规则5.6.2 原子操作的存储器次序规则5.6.3 栅栏操作的存储器次序规则5.6.4 工作组函数的存储器次序规则5.6.5 主机端与设备端命令的存储器次序规则5.6.6 关于存储器次序在实际计算设备中的实现5.7 本章小结第章同步及事件机制6.1 主机端的同步6.2 事件机制6.2.1 对事件的标记和栅栏6.2.2 内核程序中的同步6.2.3 工作组内同步6.3 原子操作6.3.1 中的原子操作6.3.2 中的原子操作6.4 局部存储器与全局存储器间的异步拷贝6.5 工作组间同步6.6 本章小结第章与互操作7.1 从一个上下文来创建上下文7.2 使用共享的缓存对象7.3 使用纹理数据7.4 共享渲染缓存7.5 从一个存储器对象查询对象信息7.6 访问共享对象的与之间的同步7.7 本章小结第章到主流处理器的映射8.1 家族8.1.1 架构8.1.2 架构的8.2 兼容的8.2.1 架构的执行模型8.2.2 的全局存储器8.2.3 的局部存储器8.3 架构8.3.1 硬件架构8.3.2 存储器层次8.3.3 映射8.4 本章小结第章计算二维卷积9.1 测试平台信息9.2 串行实现9.2.1 简单实现9.2.2 循环展开优化实现9.2.3 指令集优化9.2.4 9.3 简单实现9.4 使用常量存储器优化9.5 使用局部存储器优化9.6 一个工作项同时计算多个输出9.7 本章小结第章计算矩阵乘法.1 串行实现.1.1 初次实现.1.2 缓存友好的实现.1.3 使用指令集实现.2 简单实现.3 使用局部存储器优化.4 使用向量加载指令.5 一个工作项同时计算多个输出.6 优化流水线性能.7 本章小结附录实例附录其他主流异构并行计算编程环境简介

内容提要

本书一共分为个部分：第章介绍并行计算的沿革与现状。第章介绍了语言的相关语法。第章到第章讲解了运行时接口及其功能。第章讲解了更底层的工作机制，并结合当前主流的做详细分析。第章到第章则是以四个实际常用算法来介绍如何用做加速并行计算。通过阅读本书，读者不仅能全面掌握的常规用法，而且还能深入了解的运作机制，如何将计算设备的性能发挥到。这样就可以充分利用硬件特性来调整算法，使得计算速度能达到峰值。

文摘

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作者介绍

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现代高性能计算的基石：深入探索并行架构与软件实现图书名称：现代高性能计算的基石：深入探索并行架构与软件实现图书简介：在数据爆炸和计算密集型应用（如人工智能、大规模科学模拟、实时图形渲染）日益普及的今天，传统串行计算的局限性已成为制约技术进步的主要瓶颈。现代计算的性能飞跃，越来越依赖于对异构并行资源的有效利用。本书旨在为读者构建一个全面且深入的知识体系，从底层硬件架构的原理出发，逐步过渡到高效软件实现的策略和优化技巧，从而掌握构建下一代高性能计算系统的核心能力。本书严格聚焦于并行计算模型、异构架构设计、底层编译优化以及系统级性能分析等关键领域，内容组织逻辑清晰，理论深度与工程实践紧密结合。我们明确不涉及特定的、单一的API标准教程或特定厂商的编程模型，而是着眼于贯穿所有主流并行环境的普适性原理。 --- 第一部分：并行计算的理论基石与模型抽象本部分首先确立了理解并行计算的理论基础。我们从计算复杂性理论出发，阐述了从串行到并行范式的根本转变，以及何时并行化是真正有益的。 1. 处理器体系结构的演进与挑战：深入剖析冯·诺依曼瓶颈、摩尔定律的放缓，以及我们如何通过空间并行性（多核、众核）和时间并行性（流水线、SIMD）来突破性能墙。我们将详细比较不同类型的并行加速器（如GPU、FPGA、专用ASIC）的内部结构差异、内存层次结构特点，以及它们各自最适合解决的问题类型。 2. 并行计算模型与算法设计：我们将系统地介绍并行算法设计的核心范式，包括数据并行、任务并行、流水线并行。重点阐述如何利用并行结构分解（如Divide and Conquer、数据分区）来设计可扩展的算法。讨论了同步与异步执行的概念，并引入了可伸缩性分析的量化指标（如阿姆达尔定律的现代扩展、Gustafson定律），帮助读者在设计初期即评估算法的潜在效率边界。 3. 内存一致性与数据依赖性管理：并行编程中最微妙且最容易出错的环节在于数据共享与同步。本章详细探讨了缓存一致性协议（MESI及其变体）在多核环境下的作用，以及如何识别和解决数据竞争、死锁和活锁问题。不同内存模型（如顺序一致性、弱一致性）对程序员编程意图的影响将被深入剖析，强调在无共享内存或弱一致性环境中，正确的数据依赖显式化是实现性能的关键。 --- 第二部分：异构系统的软件栈与编译优化本部分转向软件层面，探讨如何高效地将高级算法映射到底层硬件的复杂执行单元上。 4. 抽象层与中间表示（IR）：在不依赖特定主机/设备API的前提下，我们着重探讨现代编译器和运行时如何处理异构代码。我们将分析高性能计算领域中常见的高层中间表示（IR），例如如何用统一的IR来描述并优化原本在不同架构上表现迥异的计算图。这包括对函数内联、循环展开、指令重排等传统优化，在面向向量化和流水线单元时所做的根本性调整。 5. 运行时调度与负载均衡：高效的并行执行高度依赖于准确的运行时调度。本章深入研究了工作窃取（Work-stealing）、任务图调度等先进的动态负载均衡技术。对于大规模的众核系统，我们分析了如何通过硬件/软件协同的机制，最小化线程间通信开销，确保计算单元的最大利用率。 6. 向量化、张量化与指令集扩展：本部分详细剖析了现代处理器（无论CPU还是GPU）对单指令多数据（SIMD）执行的依赖。我们探讨了如何通过编译器分析，最大化向量化率，包括对内存访问模式的重排（如Loop Tiling和数据预取）以适应向量寄存器宽度。对于专用的深度学习加速器，如何将标准操作映射到其特有的张量核心或矩阵乘积累加（MMA）指令集上，是性能优化的核心技术点。 --- 第三部分：性能度量、调试与系统级优化理论与模型只有通过精确的度量和调试才能转化为实际的性能提升。本部分侧重于实践工具和系统级的思考。 7. 性能分析的科学方法论：性能分析远不止于使用计时器。本章介绍了性能归因（Performance Attribution）的方法，如何将整体执行时间分解到计算、内存访问、同步等待等各个组件上。我们将讨论如何使用性能计数器（PMC）来洞察硬件的微架构事件，并区分计算受限（Compute-Bound）与内存受限（Memory-Bound）的瓶颈。 8. 内存层次结构与数据布局优化：内存墙是并行计算的永恒挑战。本章深入研究了L1、L2、L3缓存的设计哲学，以及全局内存、共享内存之间的性能差异。重点阐述了数据局部性的实现，包括如何通过调整数据结构布局（例如，结构体转数组，Array of Structures to Structure of Arrays）来最大化缓存命中率和内存带宽利用率，并有效避免Bank Conflict等硬件限制。 9. 跨系统通信与互连网络：对于多节点或大规模片上异构系统，节点间的通信效率至关重要。本章分析了现代互连技术（如PCIe、高速点对点互联网络）的延迟和带宽特性。讨论了零拷贝（Zero-copy）技术如何减少数据在CPU和加速器之间传输的开销，并介绍了计算与通信重叠的优化策略，确保流水线高效运转。 --- 本书特色：本书的价值在于其架构中立性和原理的普适性。它不教授任何特定的SDK或语言绑定，而是致力于揭示不同并行技术背后的共同数学原理和硬件约束。读者学到的知识结构能够帮助他们在面对未来任何新的并行编程模型或硬件平台时，快速理解其性能瓶颈所在，并应用通用优化思想。本书适合计算机科学、软件工程、电子工程等领域的专业人士、研究生以及致力于软件性能优化的资深开发者。通过深入学习，读者将能够设计、实现并优化下一代对算力要求极高的计算密集型应用。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的感觉就像是一位经验丰富的导师，站在我的面前，用一种循序渐进的方式，将OpenCL这个看似复杂的概念一点点地展现在我面前。我之前尝试过一些零散的学习资源，但总感觉知识点不够连贯，缺乏一个清晰的脉络。这本书的书名，特别是“原理、机制与优化实践”这几个字，让我看到了它试图构建一个完整知识体系的决心。我尤其看重“机制”这个部分，因为我认为理解OpenCL底层的运行机制，比如事件（event）的同步机制、内核（kernel）的执行流程，以及设备（device）的调度策略，是写出高效并行程序的基石。我希望书中能够详细解释这些机制，而不是简单地跳过。另外，这本书的“优化实践”部分，让我看到了它贴近实际应用的价值。我经常在工作中遇到性能瓶颈，但却不知道如何下手去优化。这本书如果能提供一些针对不同类型计算任务（如矩阵运算、图像处理、科学模拟等）的优化策略，并给出具体的优化技巧和代码调整建议，那对我来说将是巨大的帮助。我还希望它能涵盖一些调试和性能分析工具的使用方法，帮助我识别代码中的性能问题，并找到有效的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装和印刷质量都相当不错，拿在手里很有分量感。我关注到这本书的作者似乎在并行计算领域有较深的造诣，这让我对内容的深度和专业性充满了信心。作为一个希望深入理解OpenCL，并将其应用于实际项目中的开发者，我非常看重书中对“API平”的处理。这可能意味着书中不仅仅是罗列API函数，更会介绍API的使用场景、注意事项以及它们背后的设计哲学。我特别希望书中能够详细讲解OpenCL的开发模型，包括平台（platform）、设备（device）、上下文（context）、程序（program）和内核（kernel）之间的关系，以及如何有效地管理这些对象。此外，我一直对OpenCL的错误处理和异常机制感到困惑，希望这本书能在这方面给出清晰的解释和实用的建议。对于“优化实践”部分，我期待看到一些能够指导我如何进行代码重构、内存布局优化、以及利用设备特定指令来提升性能的案例。如果书中能包含一些基准测试和性能对比的实验，并对结果进行详细的分析，那就更好了。我对这本书寄予厚望，希望它能帮助我成为一名更出色的OpenCL开发者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的纸质很好，印刷也很清晰，拿在手里很有质感。我是一名对异构计算充满热情，并希望在实际项目中充分利用GPU强大算力的学生。这本书的标题，尤其是“OpenCL异构并行计算：原理、机制与优化实践”，让我觉得它能够系统地解答我在学习OpenCL过程中遇到的各种疑惑。我非常期待书中能够详细阐述OpenCL的并行计算模型，例如它如何将一个大的计算任务分解成无数个小的、可并行执行的工作项，以及工作项之间是如何组织和调度的。对于“机制”部分的讲解，我希望能够深入到OpenCL运行时环境的底层，了解它如何与GPU硬件进行交互，以及如何实现高效的数据传输和同步。此外，这本书强调“优化实践”，这正是我迫切需要的。我希望书中能够提供一些针对不同应用场景的性能优化技巧，比如如何减少内存访问延迟，如何提高计算单元的利用率，以及如何避免线程之间的竞争条件。如果书中能包含一些实际的OpenCL代码示例，并对代码进行详细的解释和性能分析，那就更完美了。我希望这本书能成为我学习OpenCL的“宝典”，帮助我真正掌握这项强大的技术。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，我首先被它厚实的纸张和清晰的排版所吸引。作为一名在并行计算领域摸爬滚打了多年的开发者，我一直在寻找一本能够系统性梳理OpenCL从底层原理到实际应用的教程。市面上关于OpenCL的书籍不在少数，但很多要么过于理论化，要么内容陈旧，要么就只是对API的罗列。这本书的标题——“异构并行计算：原理、机制与优化实践”——以及副标题——“OpenCL 2.0编程教程书籍 API平”——让我看到了它试图填补这一空白的野心。我特别在意的是“原理”和“机制”这两个词，这意味着它不仅仅教我如何调用API，更会深入剖析OpenCL背后是如何工作的，例如工作项（work-item）、工作组（work-group）、命令队列（command queue）等概念的相互作用，以及它们如何映射到实际的硬件架构上。这对于我理解为什么某些优化方法有效，而另一些无效至关重要。我对书中关于内存管理和数据传输优化的章节充满了期待。在实际项目中，数据是瓶颈，如何高效地在CPU和GPU之间移动数据，以及如何合理地利用全局内存、局部内存和常量内存，直接决定了应用的性能上限。希望书中能够提供一些关于内存访问模式、缓存策略以及数据局部性方面的深入讲解，并辅以具体的代码示例来阐释这些概念。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计让我眼前一亮，那种简约而又富有科技感的风格，立刻吸引了我。虽然我还没有深入阅读，但仅仅是翻阅目录和前言，就能感受到作者的用心。对于像我这样对高性能计算领域充满好奇，但又初次接触OpenCL的读者来说，这本书的定位似乎非常精准。它不像一些晦涩难懂的学术论文，也不是那种只讲皮毛的入门指南，而是试图搭建起一座连接理论与实践的桥梁。我特别期待书中关于OpenCL 2.0新特性的介绍，比如更高级的内存模型、并行线程执行等，这些都是当前异构计算领域前沿的技术，掌握它们对于提升计算效率至关重要。此外，书中提及的“优化实践”部分，更是我关注的焦点。我知道，理论知识固然重要，但如何在实际项目中将OpenCL发挥出最大效能，才是检验学习成果的关键。希望书中能提供一些切实可行的调优技巧和案例分析，帮助我理解如何针对不同的硬件平台和计算任务，设计出最优的并行策略，避免常见的性能陷阱。我尤其对书中会否包含一些实际的源代码示例，以及这些示例是否能在我自己的开发环境中顺利运行，抱有很高的期待。总而言之，这本书给我的第一印象是专业、实用且充满潜力，我迫不及待地想要开始我的OpenCL学习之旅。