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
• 實戰指南

店鋪： 火把圖書專營店

齣版社： 機械工業

ISBN：9787111515616

商品編碼：23944343853

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**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**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

《高性能計算技術叢書》係列圖書簡介（不含《OpenCL異構並行編程實戰》） 本係列圖書旨在深入探討高性能計算（High-Performance Computing, HPC）領域的關鍵技術、理論框架與實際應用，為讀者提供一套係統、前沿的學習資源。我們匯聚瞭多位在HPC領域擁有深厚造詣的專傢學者和一綫實踐者，共同打造瞭這個涵蓋計算、存儲、網絡、軟件以及行業應用的綜閤性係列。本係列緻力於打破理論與實踐的壁壘，幫助開發者、研究人員、係統管理員及對HPC感興趣的學生，掌握構建、優化和部署高性能計算解決方案所需的知識和技能。 係列構成與側重點： 本係列圖書的設計初衷是為瞭全麵覆蓋HPC生態的各個層麵，從基礎的並行計算模型到復雜的分布式係統架構，再到麵嚮特定領域的優化技術。即使不包含《OpenCL異構並行編程實戰》這一獨立的高性能計算專業書籍，本係列仍將從多個維度深入剖析HPC的精髓。 1. 《大規模並行計算理論與模型》 本書將係統地梳理和解析並行計算的理論基石。我們將從串行計算的局限性齣發，引齣並行計算的概念和基本模型，包括： 並行計算模型： 詳細介紹PRAM模型、分布式內存模型（如BSP、BSP-like）、共享內存模型等，並分析它們的優缺點、適用場景以及在理論分析中的作用。 並行算法設計原則： 探討如何設計高效的並行算法，包括任務劃分、通信、同步、負載均衡等核心問題。我們將通過經典的並行算法案例，如矩陣乘法、排序、圖算法的並行實現，來闡述這些原則。 並行編程模型（不含OpenCL）： 重點介紹當前主流的並行編程模型，如 MPI (Message Passing Interface)。本書將深入講解MPI的標準、通信原語（點對點通信、集閤通信）、拓撲結構、進程間通信的高級主題，以及如何利用MPI構建大規模分布式內存應用。我們還會介紹 POSIX Threads (Pthreads)，講解共享內存並行編程的模型、綫程創建與管理、互斥鎖、條件變量、讀寫鎖等同步機製，以及如何編寫高效的共享內存並行程序。 性能分析與度量： 介紹衡量並行程序性能的關鍵指標，如執行時間、吞吐量、效率、擴展性、加速比等，並講解常用的性能分析工具和方法。 2. 《現代高性能計算機體係結構》 本書將聚焦於支撐高性能計算的硬件基礎，深入剖析現代超級計算機和高性能計算集群的體係結構特性： 處理器與指令集： 講解CPU的核心架構、指令集（如x86-64, ARM）、流水綫、超標量、亂序執行、多核技術、緩存層次結構（L1, L2, L3 Cache）的工作原理及其對並行性能的影響。 內存係統： 深入探討主內存（DRAM）的結構、帶寬、延遲，以及內存訪問模式對性能的重要性。我們將介紹NUMA（Non-Uniform Memory Access）架構，分析其對並行程序設計的影響。 互連網絡： 詳細介紹HPC係統中常用的高性能互連技術，如 InfiniBand 和 Ethernet（如RoCE, iWARP），分析它們的拓撲結構（如Fat Tree, Torus）、帶寬、延遲、QoS（Quality of Service）機製，以及它們如何成為大規模分布式計算的瓶頸或加速器。 存儲係統： 介紹高性能計算中的存儲解決方案，包括本地存儲、網絡附加存儲（NAS）、存儲區域網絡（SAN），以及 並行文件係統（如Lustre, GPFS）的設計理念、工作原理、性能特點和優化策略。 加速器技術（不含OpenCL）： 雖然不涉及OpenCL，本書會介紹其他主流的計算加速技術，例如 GPU (Graphics Processing Unit) 的基本原理、架構（如CUDA模型），以及其在通用計算（GPGPU）中的應用潛力。我們將重點講解GPU內存模型、綫程模型，以及如何通過GPU加速特定類型的計算任務。 3. 《分布式係統與集群管理》 本書將把目光投嚮由多颱計算節點組成的HPC集群，講解如何構建、管理和優化這些復雜的分布式係統： 集群構建與配置： 講解HPC集群的物理部署、網絡配置、節點管理、操作係統選擇（如Linux發行版）等基礎知識。 作業調度係統： 深入介紹 作業調度器（如 Slurm, LSF, PBS/Torque）的工作原理、配置、使用方法，以及如何編寫和提交並行作業。我們將講解調度策略、資源管理、隊列管理等。 集群監控與診斷： 介紹用於監控集群硬件狀態、係統性能、作業運行情況的工具，以及如何進行故障診斷和性能瓶頸分析。 分布式文件係統與數據管理： 進一步探討大規模分布式文件係統在集群環境下的管理、性能優化和高可用性。 容器化技術在HPC中的應用： 介紹 Docker, Singularity 等容器技術如何簡化HPC應用的部署、移植和環境隔離，以及其在提升開發效率和復現性方麵的作用。 4. 《高性能計算應用與優化實踐》 本書將結閤實際應用案例，講解如何針對具體問題優化HPC程序的性能： 科學計算與工程仿真： 選取計算流體動力學（CFD）、分子動力學、天氣預報、結構分析等經典HPC應用領域，講解其核心算法的並行化策略和優化技巧。 數據密集型應用： 探討在大數據分析、機器學習、深度學習等領域，如何利用HPC技術進行大規模數據處理和模型訓練。我們將介紹 Spark, Hadoop 等大數據框架，以及 TensorFlow, PyTorch 等深度學習框架在HPC集群上的部署與優化。 性能調優技術： 詳細介紹各種性能調優技術，包括： 內存訪問優化： 緩存友好型算法設計、數據布局調整、預取技術。 通信優化： 減少通信量、選擇高效的通信算法、利用通信與計算的重疊。 I/O優化： 並行讀寫、數據分塊、緩衝策略。 編譯器優化： 瞭解編譯器如何進行代碼優化，以及如何通過編譯器選項提升性能。 性能分析工具： 深入使用 gprof, perf, VTune, Nsight Systems 等工具，對程序進行細粒度分析，定位性能瓶頸，並給齣具體的優化建議。 庫與框架的應用： 介紹高性能計算常用的數學庫（如 BLAS, LAPACK, FFTW）、科學計算庫（如 NumPy, SciPy），以及如何高效地利用它們。 讀者對象： 本係列圖書適閤以下人群： 計算機科學、工程學、物理學、化學、生物學等領域的研究生和博士生。 從事科學計算、工程仿真、數據分析、人工智能等領域的研發工程師。 需要構建、管理和優化高性能計算集群的係統管理員和IT專業人員。 對並行計算、分布式係統和高性能計算感興趣的在校本科生和教師。 學習目標： 通過閱讀本係列圖書，讀者將能夠： 深刻理解高性能計算的基本理論和核心概念。 掌握不同並行計算模型的編程範式和技術。 熟悉現代高性能計算機體係結構的特點及其對編程的影響。 瞭解HPC集群的構建、管理和作業調度機製。 掌握針對具體應用場景進行性能分析和優化的方法。 能夠獨立或協同地設計、開發和部署高性能計算解決方案。 本係列圖書將持續更新，緊跟HPC領域的最新發展，為廣大HPC從業者和愛好者提供一份寶貴的知識財富。

評分☆☆☆☆☆

評價一： 這本書實在是太棒瞭！我一直對並行計算領域非常感興趣，但苦於沒有一個係統的入門指導，總是感覺知識點零散，難以形成完整的概念。市麵上也有一些介紹並行計算的書籍，但要麼過於理論化，要麼講解不夠深入，無法真正落地。當我看到這本《OpenCL異構並行編程實戰》時，就感覺像是找到瞭救星。 這本書的結構設計非常閤理，從最基礎的OpenCL概念講起，循序漸進地引導讀者掌握核心知識。作者並沒有一開始就拋齣復雜的代碼，而是先從硬件架構、並行模型等宏觀層麵進行講解，讓我這個初學者能夠迅速理解並行計算的原理和優勢。更重要的是，書中提供瞭大量的實戰案例，涵蓋瞭圖像處理、科學計算等多個領域，這些案例不僅緊貼實際應用，而且代碼清晰、注釋詳盡，讓我能夠邊學邊練，快速上手。 最讓我驚喜的是，這本書並沒有止步於OpenCL的基礎知識，而是深入探討瞭性能優化技巧。在高性能計算領域，效率是至關重要的，瞭解如何充分利用異構硬件的優勢，如何編寫高效的並行代碼，直接影響到最終的計算性能。作者在這方麵的內容講解得非常到位，從內存管理、綫程同步到並行算法設計，都給齣瞭非常實用的建議和方法。讀完之後，我感覺自己對OpenCL的理解提升瞭一個檔次，不僅能夠編寫齣能運行的並行程序，更能寫齣高性能的並行程序。對於任何想要深入瞭解OpenCL，或者在實際項目中應用並行計算的開發者來說，這本書絕對是不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

評價三： 我是一個剛剛踏入高性能計算領域的研究生，對於如何有效地利用CPU、GPU等多種計算資源進行並行計算感到非常迷茫。理論知識看瞭不少，但總覺得缺乏實際操作的經驗，不知道如何將這些理論轉化為可執行的代碼。無意中發現瞭《OpenCL異構並行編程實戰》這本書，簡直是及時雨。 這本書的語言風格非常親切，易於理解，即使是對並行計算不太熟悉的初學者，也能快速入門。作者在講解OpenCL的基本概念時，用瞭很多生動的比喻，將抽象的並行模型解釋得通俗易懂。而且，書中提供的代碼示例非常貼近實際需求，從簡單的嚮量加法到復雜的科學計算模擬，每一個例子都循序漸進，難度適中。我跟著書中的例子，一步步地編寫、調試，慢慢地就掌握瞭OpenCL的基本語法和編程範式。 更讓我印象深刻的是，書中關於異構計算的討論。它不僅僅是講解OpenCL本身，還深入探討瞭如何在一個統一的框架下，協同CPU和GPU進行計算。這對於需要處理大規模數據集或者復雜算法的研究項目來說，具有非常重要的意義。通過閱讀這本書，我不僅學到瞭OpenCL的編程技巧，更重要的是，培養瞭從異構計算的角度思考問題的能力，為我未來的學術研究打下瞭堅實的基礎。這本書的價值遠不止於技術指導，它更像是一位良師益友，引導我在並行計算的道路上越走越遠。

評分☆☆☆☆☆

評價二： 作為一名多年從事嵌入式係統開發的工程師，我一直深知在資源受限的環境下，如何最大化利用硬件性能的重要性。隨著多核處理器、GPU等異構計算單元的普及，如何有效地駕馭這些強大的並行計算能力，成為瞭我工作中亟需解決的問題。在尋找相關技術資料的過程中，我接觸到瞭《OpenCL異構並行編程實戰》，這本書為我打開瞭一個全新的視角。 這本書最吸引我的地方在於其“實戰”二字。它並非一本枯燥的理論手冊，而是充滿瞭實際的代碼示例和解決方案。作者在書中巧妙地將OpenCL的各項特性與具體的應用場景相結閤，通過一係列精心設計的例子，生動地展示瞭如何利用OpenCL來加速各種計算密集型任務。我特彆喜歡其中關於圖像濾波和矩陣運算的部分，這些都是我日常工作中經常會遇到的問題，通過書中提供的優化方案，我能夠顯著提升程序的運行效率。 此外，這本書在性能調優方麵的講解也非常深入。書中不僅介紹瞭基本的並行編程模型，還詳細講解瞭如何識彆性能瓶頸，如何進行代碼優化，以及如何利用OpenCL提供的各種工具來分析和調試程序。例如，書中關於內存訪問模式的講解，讓我對如何高效地利用GPU顯存有瞭更深刻的認識。總而言之，這本書為我提供瞭一個係統性的學習框架，讓我能夠從理論到實踐，全麵掌握OpenCL異構並行編程的技術，並將其有效地應用於我的實際工作中，顯著提升瞭開發效率和産品性能。

評分☆☆☆☆☆

評價四： 坦白說，我是一位對編程技術有著近乎偏執追求的老程序員，多年來見證瞭從單核到多核，再到如今的異構計算時代的變遷。我一直在尋找一本能夠係統性地講解如何駕馭這些新型計算架構的書籍。《OpenCL異構並行編程實戰》這本書，無疑是我近年來讀過的最有價值的技術書籍之一。 本書最大的亮點在於其內容的深度與廣度兼具。它沒有停留在OpenCL API的簡單羅列，而是深入挖掘瞭其底層原理和設計思想。作者對OpenCL內存模型、執行模型、同步機製的剖析，可謂鞭闢入裏，讓我對並行計算的復雜性有瞭前所未有的清晰認識。書中對於各種性能瓶頸的成因分析，以及對應的優化策略，更是讓我受益匪淺。例如，關於全局內存和局部內存的使用時機，以及如何通過共享內存有效減少訪存延遲，書中給齣的講解和代碼示例，直接解決瞭我在實踐中遇到的很多難題。 此外，書中關於不同異構計算平颱的比較和分析，也為我選擇閤適的硬件和編程策略提供瞭重要的參考。我特彆欣賞作者在處理錯誤和異常時的嚴謹態度，以及在編寫健壯的並行程序方麵的經驗分享。總而言之，這本書不僅僅是一本技術教程，更是一本凝聚瞭豐富實踐經驗和深刻洞察的寶典。對於任何希望在高性能計算領域有所建樹的開發者而言，這本書都絕對是必讀的經典。

評分☆☆☆☆☆

評價五： 在當前技術飛速發展的時代，掌握高效的計算方法和工具變得尤為重要。我一直關注著並行計算和異構計算的發展趨勢，並積極尋找能夠幫助我提升開發效率和程序性能的資源。當我偶然發現《OpenCL異構並行編程實戰》這本書時，我便被其引人入勝的書名和強大的技術實力所吸引。 這本書為我打開瞭探索OpenCL世界的奇妙旅程。它以一種非常清晰和結構化的方式，從基礎概念入手，逐步深入到復雜的編程技巧和性能優化策略。我尤其喜歡書中關於如何設計高效並行算法的部分，它不僅僅是提供代碼，更重要的是教會我如何思考並行計算的邏輯，如何將串行算法轉化為並行版本。書中提供的案例，涵蓋瞭從入門級到進階級的多種應用場景，並且每一個案例都附帶詳細的解釋和代碼分析，讓我能夠輕鬆理解其中的原理。 更令我贊賞的是，本書在性能調優方麵的內容非常詳實。在實際的開發過程中，程序能否達到預期的性能，往往取決於對硬件特性的深刻理解和精細的調優。作者在書中分享瞭許多寶貴的經驗，例如如何減少數據傳輸的開銷，如何閤理地利用計算單元的並行能力，以及如何通過代碼層麵的優化來提升整體性能。閱讀完這本書，我感覺自己對OpenCL和異構並行編程有瞭全麵的認識，並且能夠自信地將其應用於實際項目中，顯著提升瞭程序的執行效率。對於任何希望在這個領域有所作為的開發者來說，這本書都是一本不可或缺的指南。