OpenCL异构并行编程实战/高性能计算技术丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张立浩... 编

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店铺： 土星图书专营店

出版社： 机械工业

ISBN：9787111515616

商品编码：26900840609

开本：16

出版时间：2015-10-01

基本信息

• 商品名称：OpenCL异构并行编程实战/高性能计算技术丛书
• 作者：(美)雷蒙德·泰|译者:张立浩
• 定价：59
• 出版社：机械工业
• ISBN号：9787111515616

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2015-10-01
• 印刷时间：2015-10-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：230

编辑推荐语

雷蒙德·泰创作的《OpenCL异构并行编程实战》从软件开发人员的角度进行编写，介绍OpenCL的核心概念，以及如何通过OpenCL编写并行编程。本书共10章。第1章介绍使用OpenCL的目的，第2章讨论OpenCL中的缓冲区对象以及划分数据的策略，第3章解释OpenCL提供的两种常规数据类型，以及如何使用这些数据类型解决不同的问题，第4章讨论OpenCL提供的各种函数，第5章给出典型OpenCL开发的生命周期，第6章讨论如何开发索贝尔边缘检测滤波器，第7章讲述如何使用OpenCL实现矩阵乘法，第8章讨论如何在OpenCL中实现稀疏矩阵向量乘法，第9章介绍如何使用OpenCL开发双调排序，**0章介绍使用OpenCL开发基数排序。

内容提要

**软件开发人员雷蒙德·泰撰写，从软件开发 者的角度，深入剖析0pencL异构并行编程技术，系统 讲述0pencL的核心概念、技术及实用技巧，融合作者 多年0pencL使用经验和异构编程心得，包含大量示例 代码，有助于软件开发人员快速掌握异构并行编程技 术并理解高性能计算。
     《OpenCL异构并行编程实战》共10章，第1章介 绍使用0pencL的目的，并概述0pencL的核心概念；第 2章讨论OpencL中的缓冲区对象以及划分数据的策略 ；第3章解释0pencL提供的两种常规数据类型，以及 如何使用这些数据类型解决不同的问题；第4章讨论 0pencL提供的各种函数，以及如何使用对应的向量化 函数加快执行速度；第5章给出典型OpencL开发的生 命周期及一些数据划分策略；第6章讨论如何开发索 贝尔边缘检测滤波器；第7章讲述如何使用OpencL实 现矩阵乘法；第8章讨论如何在0pencL中实现稀疏矩 阵向量乘法；第9章介绍如何使用0pencL开发双调排 序；**0章介绍使用0pencL开发基数排序。
    

作者简介

雷蒙德·泰，**软件开发者，拥有**丰富的软件开发经验，精通Scala、Haskell、C和C十+等编程语言。Raymond于2008年开始接触GPGPu技术，*初使用的是NVIDIA提供的cuDA工具箱和AMD提供的0pencL工具箱，然后使用的是Intel工具箱。他参与了多个使用CUDA和0penCL中所提供GPGPu技术与技巧的项目，同时对云计算中的函数编程范例和相关应用充满热情，并研究通过使用GPGPU技术和函数编程范例加速云中应用程序的各种途径。

目录

作者简介
审校者简介
前言
第1章 使用OpenCL
1.1 引言
1.2 查询OpenCL平台
1.3 查询平台上的OpenCL设备
1.4 查询OpenCL设备扩展
1.5 查询OpenCL上下文
1.6 查询OpenCL程序
1.7 创建OpenCL内核
1.8 创建命令队列以及对OpenCL内核排队
第2章 理解OpenCL数据传送与划分
2.1 引言
2.2 创建OpenCL缓冲对象
2.3 检索关于OpenCL缓冲对象的信息
2.4 创建OpenCL子缓冲对象
2.5 检索关于OpenCL子缓冲对象的信息
2.6 理解事件和事件同步
2.7 在存储对象之间复制数据
2.8 使用工作项划分数据
第3章 理解OpenCL数据类型
3.1 引言
3.2 初始化OpenCL标量数据类型
3.3 初始化OpenCL向量数据类型
3.4 使用OpenCL标量类型
3.5 理解OpenCL向量类型
3.6 向量和标量地址空间
3.7 配置OpenCL项目以启用double数据类型
第4章 使用OpenCL函数
4.1 引言
4.2 将向量存储到数组中
4.3 从数组加载向量
4.4 使用几何函数
4.5 使用整型函数
4.6 使用浮点函数
4.7 使用三角函数
4.8 OpenCL中的算术和舍入
4.9 使用OpenCL中的shuffle函数
4.10 使用OpenCL中的select函数
第5章 开发直方图OpenCL程序
5.1 引言
5.2 在C/C++中实现直方图
5.3 直方图的OpenCL实现
5.4 工作项同步
第6章 开发索贝尔边缘检测滤波器
6.1 引言
6.2 理解卷积理论
6.3 理解一维卷积
6.4 理解二维卷积
6.5 索贝尔边缘滤波器的OpenCL实现
6.6 理解OpenCL中的剖析
第7章 使用OpenCL实现矩阵乘法
7.1 引言
7.2 理解矩阵乘法
7.3 矩阵乘法的OpenCL实现
7.4 通过线程粗化获得矩阵乘法的*快速OpenCL实现
7.5 通过寄存器分块获得矩阵乘法的*快速OpenCL实现
7.6 通过矩阵乘法中的共享内存数据预取减少全局内存
第8章 在OpenCL中实现稀疏矩阵向量乘法
8.1 引言
8.2 使用共轭梯度方法对SpMV求解
8.3 理解各种SpMV数据存储格式，包括ELLPACK、ELLPACK-R、COO和
8.4 理解如何使用ELLPACK-R格式解决SpMV问题
8.5 理解如何使用CSR格式解决SpMV问题
8.6 理解如何使用VexCL格式解决SpMV问题
第9章 使用OpenCL实现双调排序
9.1 引言
9.2 了解排序网络
9.3 了解双调排序
9.4 在OpenCL中开发双调排序
**0章 使用OpenCL实现基数排序
10.1 引言
10.2 了解基数排序
10.3 了解MSD和LSD基数排序
10.4 了解归约
10.5 在OpenCL中开发基数排序

《高性能计算技术丛书：深入理解与实践GPU加速》 内容概述： 本书旨在为广大从事高性能计算、图形学、科学计算、机器学习等领域的研发人员、工程师、研究学者以及对GPU编程有浓厚兴趣的初学者，提供一个全面、深入且实用的GPU加速技术学习指南。全书紧密围绕GPU（图形处理器）在现代计算中的核心作用，从基础概念、硬件架构，到核心的编程模型与接口，再到实际的优化技巧与应用案例，力求让读者构建起对GPU加速的清晰认知，并掌握将其应用于解决复杂计算问题的能力。 本书并非一本仅限于特定编程语言或API的教程，而是更侧重于揭示GPU加速背后的原理和通用的设计思想。我们将深入探讨CPU与GPU协同工作的机制，分析不同GPU架构的特性及其对程序设计的影响，并详细讲解如何利用并行计算的优势，将原本需要在CPU上耗费大量时间的计算任务，转移到GPU上以实现数量级的性能提升。 章节安排与核心内容： 第一部分：GPU计算基础与原理 第一章：高性能计算的演进与GPU的崛起 简述传统CPU计算的瓶颈与挑战。 介绍通用计算图形处理器（GPGPU）的概念及其发展历程。 分析GPU在并行计算方面的天然优势，如大规模线程并行、高内存带宽等。 探讨GPU在科学计算、数据分析、人工智能等前沿领域的广泛应用场景。 阐述本书的学习目标与整体技术路线。 第二章：GPU硬件架构深度解析 详细介绍GPU的流式多处理器（SM）/计算单元（CU）的组成，包括CUDA Cores/Stream Processors、Tensor Cores/Matrix Cores、线程调度器、寄存器文件、共享内存等。 深入分析GPU内存层次结构：全局内存、常量内存、纹理内存、共享内存（Scratchpad Memory）以及寄存器，理解它们之间的性能差异和使用场景。 讲解GPU的SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）执行模型，包括warp/wavefront的概念，以及线程束（Warp/Wavefront）同步与执行的机制。 讨论GPU的缓存机制（L1, L2 Cache）及其对数据访问性能的影响。 介绍GPU的互连技术（如NVLink, PCIe）及其在多GPU系统中的作用。 第三章：并行计算模型与GPU编程范式 阐述并行计算的基本概念：任务并行与数据并行。 重点介绍GPU擅长的数据并行模型。 讲解GPU编程的典型抽象模型，如核心（Kernel）、线程（Thread）、块（Block）/线程块（Thread Block）/Workgroup、网格（Grid）/Grid of Blocks/NDRange等，及其层级关系。 讨论GPU的执行模型：同步与异步执行，以及主机（Host）与设备（Device）之间的通信方式。 介绍不同GPU厂商提供的编程接口和模型，为后续具体编程实践奠定基础。 第二部分：核心GPU编程接口与技术 第四章：CUDA编程模型详解 详细讲解NVIDIA CUDA（Compute Unified Device Architecture）编程模型。 介绍CUDA C/C++语言扩展，包括核函数（Kernel）、全局函数（Global Function）、设备函数（Device Function）等。 讲解CUDA中的线程层次结构：Grid, Block, Thread，以及它们在执行时的映射关系。 深入剖析CUDA内存模型：全局内存（Global Memory）、共享内存（Shared Memory）、常量内存（Constant Memory）、纹理内存（Texture Memory）和寄存器（Registers），以及如何高效利用它们。 讲解CUDA中的同步机制：`__syncthreads()`, `__threadfence()`等，以及避免数据竞争的方法。 介绍CUDA流（Streams）的概念，实现计算与数据传输的重叠，提升性能。 提供实际的CUDA编程示例，从简单的向量加法到更复杂的矩阵乘法，逐步引导读者上手。 第五章：OpenCL编程模型实践 介绍OpenCL（Open Computing Language）作为跨平台异构计算的标准。 讲解OpenCL的基本概念：平台（Platform）、设备（Device）、上下文（Context）、命令队列（Command Queue）、程序（Program）、内核（Kernel）、内存对象（Memory Object）等。 展示如何使用C99语言编写OpenCL内核，以及主机端与设备端的交互流程。 深入分析OpenCL的内存模型，包括全局内存、私有内存、常量内存、局部内存（相当于CUDA的共享内存）。 讲解OpenCL中的工作项（Work-item）、工作组（Work-group）以及它们与GPU执行单元的对应关系。 讨论OpenCL中的同步机制，如事件（Events）和队列操作。 提供使用OpenCL实现常见计算任务的实例，对比其与CUDA编程的异同。 第六章：DirectCompute与Vulkan Compute 介绍Microsoft DirectX中的DirectCompute，其在Windows平台上的GPU通用计算能力。 讲解DirectCompute的核心概念：Compute Shader, UAV（Unordered Access View）, SRV（Shader Resource View）等。 介绍Vulkan API中的计算能力（Vulkan Compute），及其在高性能、低延迟图形和计算场景下的应用。 探讨DirectCompute与Vulkan Compute在现代游戏开发、实时渲染和科学计算中的作用。 （可选）提供DirectCompute或Vulkan Compute的简单示例，展示其基本用法。 第三部分：GPU程序优化与性能调优 第七章：内存访问优化策略 重点关注GPU内存访问的性能特点，如内存延迟、带宽瓶颈。 讲解内存合并（Memory Coalescing），如何使同一线程束内的线程访问连续的内存地址，以最大化内存带宽利用率。 介绍缓存（Cache）的有效利用，如通过合理的数据布局和访问模式，将热点数据缓存在L1/L2缓存中。 深入讲解共享内存（Shared Memory/Local Memory）的使用技巧，通过将全局内存数据加载到共享内存中，实现线程块内数据的共享与重用，降低对全局内存的访问频率。 讨论纹理内存和常量内存的特定优化用途。 通过具体的性能分析案例，展示内存优化前后性能的显著差异。 第八章：线程与指令级并行优化 深入分析GPU的线程调度机制，理解warp/wavefront的执行过程。 讲解如何避免或减少线程发散（Thread Divergence），即同一warp/wavefront中的线程执行不同分支路径，导致性能下降。 讨论如何提高算力（Compute Throughput），充分利用GPU的计算单元。 介绍利用FMA（Fused Multiply-Add）指令等，提高计算密集型任务的效率。 讲解线程块大小（Block Size/Workgroup Size）的选择策略，如何平衡线程并行度、共享内存使用和寄存器压力。 讨论如何调整网格大小（Grid Size/NDRange），以确保GPU得到充分的计算负载。 第九章：异构系统中的性能调优 分析CPU与GPU之间数据传输的开销，以及如何最小化其影响。 讲解数据预取（Data Prefetching）和异步数据传输技术，实现计算与数据传输的重叠。 介绍动态并行（Dynamic Parallelism）和任务队列（Task Queues）的应用，提高CPU与GPU之间的协同效率。 探讨多GPU系统的并行策略，如数据分割、模型并行等。 介绍常用的GPU性能分析工具（如NVIDIA Nsight Compute, Nsight Systems, AMD Radeon GPU Profiler等），并演示如何使用它们来定位性能瓶颈。 第四部分：GPU加速应用实例与前沿展望 第十章：科学计算中的GPU加速 以偏微分方程求解（如有限差分法、有限元法）为例，讲解如何将其并行化并映射到GPU上。 探讨傅里叶变换（FFT）在GPU上的高效实现。 介绍分子动力学模拟、计算流体力学（CFD）等复杂科学计算领域使用GPU加速的案例。 分析GPU在加速求解大规模线性方程组、特征值问题等方面的优势。 第十一章：机器学习与深度学习的GPU加速 阐述GPU为何成为深度学习训练和推理的首选平台。 介绍深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch）如何利用GPU加速。 讲解卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等典型模型在GPU上的并行化实现。 讨论Tensor Cores/Matrix Cores等专用硬件单元在矩阵运算中的加速作用。 介绍GPU在数据预处理、特征工程等方面的应用。 第十二章：图像处理与计算机视觉的GPU加速 展示GPU在图像滤波、图像变换、特征提取等经典图像处理任务上的加速效果。 讲解GPU在实时目标检测、图像分割、立体视觉等计算机视觉应用中的作用。 探讨GPU在图形渲染管线中的计算着色器（Compute Shader）应用。 第十三章：未来发展趋势与挑战 展望GPU在通用计算领域的发展方向，如AI芯片的集成、新的编程模型。 讨论FPGA、ASIC等其他加速器技术与GPU的协同与竞争。 分析当前GPU编程和优化的挑战，如可移植性、复杂性、功耗控制等。 鼓励读者持续学习，拥抱GPU计算的未来。 本书特色： 系统性与深入性并存： 从基础原理到高级优化，覆盖GPU计算的各个层面，力求让读者知其然，更知其所以然。 理论与实践紧密结合： 大量实际的编程示例贯穿全书，帮助读者将理论知识转化为实践技能。 跨平台视角： 重点讲解CUDA和OpenCL两大主流编程模型，同时触及DirectCompute和Vulkan Compute，为读者提供更广阔的视野。 注重性能优化： 将性能调优作为核心内容之一，提供行之有效的优化策略和分析方法。 面向广泛读者群体： 既适合初学者入门，也为有一定经验的开发者提供深入指导和参考。 通过阅读本书，您将能够： 深刻理解GPU的架构和并行计算的原理。 熟练掌握CUDA和OpenCL等主流GPU编程接口。 能够设计和实现高性能的GPU加速应用程序。 掌握识别和解决GPU程序性能瓶颈的技巧。 为应对日益增长的计算需求，有效利用GPU的强大计算能力。 本书将是您在高性能计算领域，尤其是GPU加速技术探索道路上不可或缺的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字挺有意思的，叫做《OpenCL异构并行编程实战/高性能计算技术丛书》。我拿到这本书的时候，就觉得它名字很霸气，一看就知道是讲技术深度的。虽然我还没完全读透，但仅仅是翻看目录和前言，就能感受到作者在追求技术深度上的野心。书中应该会涉及很多底层的原理，对于想要深入理解OpenCL如何与各种硬件（CPU、GPU、FPGA等等）进行交互，并且优化到极致的读者来说，绝对是宝藏。我特别期待它在多线程、内存管理、以及不同硬件架构下的并行模型优化这些方面的讲解。通常这类技术书籍，如果写得好，会把复杂的概念拆解得清晰易懂，并且给出实际的代码示例，帮助读者快速上手。我之前接触过一些并行编程的知识，但总是感觉隔靴搔痒，不够系统。我希望这本书能填补我的知识空白，让我真正掌握在异构系统上编写高性能程序的关键技巧。而且，“实战”这个词也暗示了书中会有大量的案例分析和代码实践，这一点对于我这种动手能力比较强的人来说，非常有吸引力。我打算花大量时间跟着书里的例子一步步做，希望能从中领悟到一些别人没有的经验。

评分☆☆☆☆☆

当我看到《OpenCL异构并行编程实战/高性能计算技术丛书》的封面时，我脑海中立刻浮现出那些充满挑战的编程场景。我一直在寻找一本能够系统性地梳理OpenCL在不同硬件平台上的应用细节的书籍。我预测这本书会花很多篇幅来讲解OpenCL的模型，包括其命令队列、内存模型（全局、局部、常量、私有）、内核执行模型等等。这些都是理解OpenCL编程的核心。我尤其关注书中关于如何高效利用GPU的计算资源的部分，例如如何减少内存访问的延迟，如何通过线程协作来提高计算效率，以及如何避免一些常见的性能陷阱。我还希望书中能介绍一些常用的OpenCL编程模式，比如Map-Reduce、Stencil计算等，并且提供相应的实现范例。对我来说，一本好的技术书籍不仅仅是提供知识，更重要的是能够启发思考，引导我找到解决问题的最佳路径。这本书的“实战”二字，让我对它充满信心，我相信它能教会我如何将理论知识转化为实际的、高性能的代码。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的期望值其实蛮高的，因为“高性能计算技术丛书”这个副标题就奠定了它在学术和工程领域内的地位。这意味着它不会停留在表面，而是会深入探讨高性能计算的方方面面，而OpenCL作为其中的一个重要分支，自然会被详细阐述。我猜想书中会从OpenCL的基本语法、API调用开始，逐步深入到更复杂的并行算法设计，比如数据并行、任务并行，以及如何利用OpenCL来解决一些现实世界中的科学计算和工程模拟问题。我个人对图形学和物理模拟相关的计算特别感兴趣，希望这本书能提供一些利用OpenCL加速这些领域的具体方法和代码示例。另外，像性能剖析、调试技巧、以及如何跨平台优化这些内容，也是我非常看重的。很多时候，写出能运行的代码只是第一步，真正的高性能还需要对代码进行精细的调优，这本书如果能在这方面提供指导，那就太值了。我对书中会不会讨论一些前沿的异构计算技术，比如新型的加速器或者与深度学习框架的结合，也充满了好奇。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计算机底层原理有着浓厚兴趣的程序员，所以《OpenCL异构并行编程实战/高性能计算技术丛书》这个名字立刻吸引了我。我倾向于认为这本书不仅仅是OpenCL API的简单罗列，而是会深入探讨异构计算的哲学和实践。我预测书中会包含大量的性能调优技巧，比如如何选择合适的并行策略，如何平衡CPU和GPU的工作负载，以及如何有效地管理数据传输。我一直对如何榨干硬件的每一分性能感到好奇，这本书如果能揭示一些鲜为人知的优化秘诀，我会非常兴奋。而且，“高性能计算技术丛书”这个定位，也暗示了这本书的内容会比较前沿和专业，可能涉及到一些学术界和工业界的研究成果。我希望书中能有关于OpenCL与现代并行编程模型（如CUDA、SYCL）的比较分析，以及在特定应用领域（如科学计算、大数据处理、机器学习）中的实际应用案例。我相信，读完这本书，我不仅能掌握OpenCL，还能对整个高性能计算领域有更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书的时候，就被它厚重的专业感所吸引，《OpenCL异构并行编程实战/高性能计算技术丛书》这个名字确实不简单。我预估这本书会非常详实，对于想要深入研究OpenCL的开发者来说，它可能是一本不可多得的参考资料。我特别希望书中能够详细解释OpenCL的内存模型，以及不同类型的内存（全局、局部、常量、私有）在性能上的差异和使用场景。此外，关于内核函数的编写技巧，例如如何写出高效的并行代码，如何利用向量化指令，以及如何避免线程冲突等，也都是我非常期待的内容。我之前在学习OpenCL时，常常遇到一些难以解决的性能瓶颈，如果这本书能提供系统的调试和分析方法，以及实用的优化建议，那将是对我工作极大的帮助。我还猜想书中会涵盖一些与OpenCL相关的工具链，比如编译器、性能分析器等，并且会介绍如何利用这些工具来提升开发效率和程序性能。总的来说，我希望这本书能成为一本真正意义上的“实战”指南，能够帮助我解决在异构并行编程中遇到的实际问题。