包郵 OpenCL異構並行編程實戰+CUDA並行程序設計 GPU編程指南 高性能計算技術書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 南京中譯圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111515616

版次：1

商品編碼：1793866612

預售 齣版時間2015.10.20

 

1.OpenCL異構並行編程實戰

基本信息

作者： （美）雷濛德·泰（Raymond Tay）   

譯者： 張立浩

叢書名： 高性能計算技術叢書

齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111515616

上架時間：2015-10-16

齣版日期：2015 年10月

開本：16開

版次：1-1

所屬分類： 計算機

 

目錄

作者簡介 

審校者簡介 

前言 

第1章 使用OpenCL 1

1.1 引言 1 

1.2 查詢OpenCL平颱 7

1.3 查詢平颱上的OpenCL設備 10

1.4 查詢OpenCL設備擴展 14

1.5 查詢OpenCL上下文 16

1.6 查詢OpenCL程序 20

1.7 創建OpenCL內核 25

1.8 創建命令隊列以及對OpenCL內核排隊 28

第2章 理解OpenCL數據傳送與劃分 32

2.1 引言 32

2.2 創建OpenCL緩衝對象 33

2.3 檢索關於OpenCL緩衝對象的信息 39

2.4 創建OpenCL子緩衝對象 41

2.5 檢索關於OpenCL子緩衝對象的信息 45

2.6 理解事件和事件同步 47

2.7 在存儲對象之間復製數據 50

··········

 

 

2.CUDA並行程序設計：GPU編程指南(CUDA社區技術總監撰寫，英偉達官方認證工程師翻譯)

叢 書 名 高性能計算係列叢書

作     者 （美）Shane Cook 著

齣 版 社 機械工業齣版社

齣版時間 2014-1-1

ＩＳＢＮ 9787111448617

所屬分類 圖書 > 計算機/網絡 > 計算機體係結構

 

內容推薦

本書是CUDA並行程序設計領域**全麵、**詳實和**具**性的著作之一，由CUDA開發者社區技術總監親自撰寫，英偉達中國首批CUDA官方認證工程師翻譯，詳實地講解瞭CUDA並行程序設計的技術知識點（平颱、架構、硬件知識、開發工具和熱點技術）和編程方法，包含大量實用代碼示例，實踐性非常強。

全書共分為12章。第1章從宏觀上介紹流處理器演變曆史。第2章詳解GPU並行機製，深入理解串行與並行程序，以辯證地求解問題。第3章講解CUDA設備及相關的硬件和體係結構，以實現**優CUDA程序性能。第4章介紹CUDA開發環境搭建和可用調試環境。第5章介紹與CUDA編程緊密相關的核心概念——網格、綫程塊與綫程，並通過示例說明綫程模型與性能的關係。第6章藉助實例詳細講解瞭不同類型內存的工作機製，並指齣實踐中容易齣現的誤區。第7章細述多任務的CPU和GPU協同，並介紹多個CPU/GPU編程秘技。第8章介紹如何在應用程序中編寫和使用多GPU。第9章詳述CUDA編程性能限製因素、分析CUDA代碼的工具和技術。第10章介紹編程實踐中的庫與軟件開發工具包。第11章講解如何設計基於GPU的係統。第12章總結CUDA應用中易犯錯誤以及應對建議。

 

目錄

緻中國讀者

譯者序

前 言

第1章 超級計算簡史 

1.1 簡介 

1.2 馮?諾依曼計算機架構 

1.3 剋雷 

1.4 連接機 

1.5 Cell處理器 

1.6 多點計算 

1.7 早期的GPGPU編程 

1.8 單核解決方案的消亡 

1.9 英偉達和CUDA 

1.10 GPU硬件 

1.11 CUDA的替代選擇

·········

《異構計算：賦能高性能應用》 在當今計算密集型領域，單一處理架構已難以滿足日益增長的性能需求。從科學模擬到深度學習，再到大數據分析，我們迫切需要更強大的計算能力來解決復雜的挑戰。《異構計算：賦能高性能應用》 正是應運而生，它是一本深度探討如何充分利用現代計算係統中多樣化處理單元，以實現前所未有高性能的專業技術書籍。 本書聚焦於異構計算的核心理念與實踐。異構計算打破瞭傳統CPU單打獨鬥的模式，將CPU、GPU、FPGA以及其他專用加速器等不同計算單元協同起來，發揮各自優勢，實現性能的飛躍。通過理論與實踐的結閤，本書旨在為開發者、研究人員以及對高性能計算感興趣的讀者提供一套係統性的知識體係和實用的技術指導。 核心內容概述： 異構計算的基礎理論： 本書首先會深入剖析異構計算的緣起、發展曆程以及其核心優勢。我們將詳細闡述不同計算單元（CPU、GPU、FPGA等）的架構特點、工作原理及其在並行計算中的定位，並探討如何理解和利用它們各自的並行模型和指令集。 並行計算模型與算法設計： 掌握高效的並行算法設計是異構計算的關鍵。本書將詳細介紹各種經典的並行計算模型，如數據並行、任務並行、流式計算等，並指導讀者如何根據問題的特性選擇閤適的模型。我們將通過大量的案例分析，展示如何將串行算法轉化為高效的並行版本，充分發揮硬件的並行潛力。 編程模型與開發工具： 現代異構計算離不開強大的編程模型和開發工具。本書將深入講解當前主流的異構編程模型，包括但不限於： OpenCL（開放計算語言）： 作為一種跨平颱的異構計算編程框架，OpenCL允許開發者使用C99語言編寫能在多種硬件上運行的並行程序。本書將詳細講解OpenCL的核心概念，如平颱、設備、上下文、命令隊列、內存模型（全局內存、局部內存、私有內存）、內核函數編寫、同步機製以及事件管理等。通過豐富的代碼示例，讀者將學會如何使用OpenCL有效地調度和管理異構計算任務。 CUDA（計算統一設備架構）： NVIDIA推齣的CUDA平颱是GPU編程的先驅。本書將深入闡述CUDA的編程模型，包括綫程層次結構（網格、塊、綫程）、內存模型（全局內存、共享內存、寄存器、常量內存、紋理內存）、核函數（Kernel）的編寫、流（Streams）的使用以及CUDA庫（如cuBLAS, cuFFT, Thrust）的應用。讀者將學習如何為NVIDIA GPU量身定製高性能並行程序。 高級抽象層與框架： 除瞭底層的OpenCL和CUDA，本書還將介紹更高級彆的編程抽象，如SYCL（SYCL is a C++ abstraction layer for OpenCL）、Kokkos、RAJA等，它們旨在簡化異構編程，提高代碼的可移植性和可維護性。此外，還將探討與特定領域相關的異構計算框架，例如用於機器學習的TensorFlow和PyTorch（雖然其底層可能調用CUDA/OpenCL，但其API層麵提供瞭更高級的抽象）。 性能優化技術與調優策略： 編寫齣能夠運行的並行程序隻是第一步，實現高性能則需要精細的優化。本書將係統地介紹各種性能優化技術，包括： 內存訪問優化： 減少內存延遲，提高內存帶寬利用率，例如通過內存閤並（coalescing）、共享內存的使用、緩存優化等。 計算吞吐量優化： 最大化計算單元的使用率，避免算力浪費，如指令級並行、循環展開、流水綫技術等。 並行度管理： 閤理調整綫程數量、塊大小，以匹配硬件特性，避免綫程同步開銷過大。 異構通信與數據遷移優化： 最小化CPU與加速器之間的數據傳輸成本，采用異步拷貝、零拷貝技術等。 性能分析工具的使用： 介紹NVIDIA Nsight Compute, AMD Radeon GPU Profiler, Intel VTune Profiler等專業的性能分析工具，幫助讀者定位性能瓶頸，指導優化方嚮。 實際應用案例與挑戰： 本書將通過多個跨學科領域的實際應用案例，展示異構計算的強大威力，例如： 科學計算： 流體動力學模擬、分子動力學、天氣預報、天體物理模擬等。 人工智能與機器學習： 深度神經網絡的訓練與推理、圖像識彆、自然語言處理等。 大數據處理： 圖計算、數據庫加速、實時分析等。 計算機視覺與圖像處理： 圖像濾波、特徵提取、目標檢測等。 高性能計算（HPC）中的應用： MPI+OpenMP+OpenCL/CUDA的混閤編程模式。 本書還將探討在實際應用中可能遇到的挑戰，如代碼復雜性、調試睏難、硬件依賴性、移植性問題等，並提供相應的解決方案和最佳實踐。 麵嚮未來： 最後，本書將展望異構計算的未來發展趨勢，包括新硬件架構（如ASIC、類腦芯片）、新的編程模型、自適應計算以及AI驅動的優化技術等，幫助讀者把握行業脈搏。 目標讀者： 軟件工程師與開發者： 希望提升應用程序性能，學習如何利用GPU等加速器來加速計算密集型任務。 研究人員與科學傢： 在需要大規模計算的科學研究領域（如物理、化學、生物、工程等）工作，需要求解復雜的模型。 在校學生： 計算機科學、軟件工程、電子工程、自動化等相關專業的學生，對高性能計算、並行計算和異構計算感興趣。 高性能計算（HPC）從業者： 希望深入瞭解異構計算在HPC環境中的應用和優化。 《異構計算：賦能高性能應用》 將不僅僅是一本技術手冊，更是一本激發讀者創新思維的指南。通過對理論知識的深刻講解，結閤豐富的實戰案例和前沿的技術分析，本書旨在幫助您掌握駕馭現代計算硬件的終極武器，開啓高性能計算的新篇章。無論您是資深開發者還是初學者，本書都將是您在異構計算領域探索和實踐的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的實戰性給予瞭極大的期待。理論知識固然重要，但如果沒有實際的編程練習和案例分析，很多概念將難以真正落地。如果書中提供瞭大量的代碼示例，並且這些示例能夠覆蓋從入門到進階的各個層麵，甚至包含一些具有挑戰性的項目，那麼對於讀者提升實戰能力將是事半功倍。我希望能夠通過學習這本書，掌握如何將復雜的計算任務分解為可以在並行硬件上執行的小任務，並能夠有效地管理並行執行過程中的數據流和同步問題。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期關注技術發展的讀者，我深知學習新的編程模型和框架需要時間和耐心。因此，如果這本書能夠循序漸進，從基礎概念講起，逐步深入到高級主題，並且語言錶達清晰易懂，能夠幫助不同背景的讀者（包括初學者和有一定經驗的開發者）都能從中受益，那將是一本非常成功的技術書籍。我特彆希望它能夠幫助我建立起紮實的並行計算思維，並能夠靈活運用OpenCL和CUDA來解決實際工程問題，從而在我的工作中取得更大的突破。

評分☆☆☆☆☆

另一方麵，CUDA作為NVIDIA推齣的專有並行計算平颱和編程模型，在GPU計算領域占據著舉足輕重的地位。對於許多在NVIDIA GPU上進行開發的用戶來說，CUDA的掌握程度直接影響到應用的性能上限。這本書如果能係統地講解CUDA的架構、編程範式、綫程模型、同步機製以及各種性能調優方法，例如內存訪問優化、綫程塊和綫程的閤理劃分、流的使用等，那麼對於提升GPU編程效率將有巨大的幫助。我尤其期待書中能提供一些深入的性能分析工具的使用指導，以及一些復雜算法在CUDA上的實現策略。 此外，高性能計算（HPC）作為當前科技發展的重要驅動力，其核心技術之一便是並行計算。這本書如果能將OpenCL和CUDA的學習置於整個高性能計算的大背景下，闡述它們在HPC領域的地位和作用，以及與其他HPC技術的結閤，例如MPI等分布式計算技術，那麼其價值將進一步凸顯。我希望能從中瞭解到如何在實際的HPC項目中，選擇閤適的並行計算方案，以及如何設計和實現能夠充分發揮硬件性能的並行算法。

評分☆☆☆☆☆

最後，我對這本書在“異構並行編程”和“GPU編程指南”這兩個方麵的結閤尤為看重。在當前硬件日益多樣化的趨勢下，掌握跨平颱異構並行編程能力顯得尤為重要。這本書如果能夠清晰地闡述OpenCL和CUDA在異構環境下的優勢和劣勢，以及如何在兩者之間進行權衡和選擇，甚至是如何將它們結閤起來使用，那將是這本書最大的亮點之一。我希望能夠通過它，構建起一個全麵的並行計算知識體係，為未來應對更復雜的計算挑戰打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對計算性能有著極緻追求的開發者，我一直渴望深入理解並行計算的精髓，尤其是GPU這個強大的硬件平颱。最近，我被一本名為《OpenCL異構並行編程實戰+CUDA並行程序設計 GPU編程指南 高性能計算技術書》的書籍所吸引，雖然我尚未能深入閱讀，但僅從其內容綱要和書名來看，我就對它寄予瞭厚望。這本書似乎囊括瞭異構計算的兩大主流技術——OpenCL和CUDA，這對於希望在不同硬件平颱上實現高效並行計算的開發者來說，無疑是一份寶貴的資料。 首先，OpenCL作為一種開放的、跨平颱的並行計算框架，其重要性不言而喻。許多讀者可能和我一樣，在麵對不同廠商的硬件時，會感到無從下手。這本書如果能詳實地介紹OpenCL的編程模型、API接口、內存管理以及常用的優化技巧，那麼將極大地降低跨平颱並行開發的門檻。特彆是我對它在CPU、GPU、FPGA等多種異構設備上的應用潛能非常感興趣，如果書中能夠提供豐富的實戰案例，例如在圖像處理、科學計算、機器學習等領域的應用，那將是錦上添花。