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： 土星圖書專營店

齣版社： 機械工業

ISBN：9787111515616

商品編碼：26900840609

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

編輯推薦語

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。第1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，第1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
第1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：深入理解與實踐GPU加速》 內容概述： 本書旨在為廣大從事高性能計算、圖形學、科學計算、機器學習等領域的研發人員、工程師、研究學者以及對GPU編程有濃厚興趣的初學者，提供一個全麵、深入且實用的GPU加速技術學習指南。全書緊密圍繞GPU（圖形處理器）在現代計算中的核心作用，從基礎概念、硬件架構，到核心的編程模型與接口，再到實際的優化技巧與應用案例，力求讓讀者構建起對GPU加速的清晰認知，並掌握將其應用於解決復雜計算問題的能力。 本書並非一本僅限於特定編程語言或API的教程，而是更側重於揭示GPU加速背後的原理和通用的設計思想。我們將深入探討CPU與GPU協同工作的機製，分析不同GPU架構的特性及其對程序設計的影響，並詳細講解如何利用並行計算的優勢，將原本需要在CPU上耗費大量時間的計算任務，轉移到GPU上以實現數量級的性能提升。 章節安排與核心內容： 第一部分：GPU計算基礎與原理 第一章：高性能計算的演進與GPU的崛起 簡述傳統CPU計算的瓶頸與挑戰。 介紹通用計算圖形處理器（GPGPU）的概念及其發展曆程。 分析GPU在並行計算方麵的天然優勢，如大規模綫程並行、高內存帶寬等。 探討GPU在科學計算、數據分析、人工智能等前沿領域的廣泛應用場景。 闡述本書的學習目標與整體技術路綫。 第二章：GPU硬件架構深度解析 詳細介紹GPU的流式多處理器（SM）/計算單元（CU）的組成，包括CUDA Cores/Stream Processors、Tensor Cores/Matrix Cores、綫程調度器、寄存器文件、共享內存等。 深入分析GPU內存層次結構：全局內存、常量內存、紋理內存、共享內存（Scratchpad Memory）以及寄存器，理解它們之間的性能差異和使用場景。 講解GPU的SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）執行模型，包括warp/wavefront的概念，以及綫程束（Warp/Wavefront）同步與執行的機製。 討論GPU的緩存機製（L1, L2 Cache）及其對數據訪問性能的影響。 介紹GPU的互連技術（如NVLink, PCIe）及其在多GPU係統中的作用。 第三章：並行計算模型與GPU編程範式 闡述並行計算的基本概念：任務並行與數據並行。 重點介紹GPU擅長的數據並行模型。 講解GPU編程的典型抽象模型，如核心（Kernel）、綫程（Thread）、塊（Block）/綫程塊（Thread Block）/Workgroup、網格（Grid）/Grid of Blocks/NDRange等，及其層級關係。 討論GPU的執行模型：同步與異步執行，以及主機（Host）與設備（Device）之間的通信方式。 介紹不同GPU廠商提供的編程接口和模型，為後續具體編程實踐奠定基礎。 第二部分：核心GPU編程接口與技術 第四章：CUDA編程模型詳解 詳細講解NVIDIA CUDA（Compute Unified Device Architecture）編程模型。 介紹CUDA C/C++語言擴展，包括核函數（Kernel）、全局函數（Global Function）、設備函數（Device Function）等。 講解CUDA中的綫程層次結構：Grid, Block, Thread，以及它們在執行時的映射關係。 深入剖析CUDA內存模型：全局內存（Global Memory）、共享內存（Shared Memory）、常量內存（Constant Memory）、紋理內存（Texture Memory）和寄存器（Registers），以及如何高效利用它們。 講解CUDA中的同步機製：`__syncthreads()`, `__threadfence()`等，以及避免數據競爭的方法。 介紹CUDA流（Streams）的概念，實現計算與數據傳輸的重疊，提升性能。 提供實際的CUDA編程示例，從簡單的嚮量加法到更復雜的矩陣乘法，逐步引導讀者上手。 第五章：OpenCL編程模型實踐 介紹OpenCL（Open Computing Language）作為跨平颱異構計算的標準。 講解OpenCL的基本概念：平颱（Platform）、設備（Device）、上下文（Context）、命令隊列（Command Queue）、程序（Program）、內核（Kernel）、內存對象（Memory Object）等。 展示如何使用C99語言編寫OpenCL內核，以及主機端與設備端的交互流程。 深入分析OpenCL的內存模型，包括全局內存、私有內存、常量內存、局部內存（相當於CUDA的共享內存）。 講解OpenCL中的工作項（Work-item）、工作組（Work-group）以及它們與GPU執行單元的對應關係。 討論OpenCL中的同步機製，如事件（Events）和隊列操作。 提供使用OpenCL實現常見計算任務的實例，對比其與CUDA編程的異同。 第六章：DirectCompute與Vulkan Compute 介紹Microsoft DirectX中的DirectCompute，其在Windows平颱上的GPU通用計算能力。 講解DirectCompute的核心概念：Compute Shader, UAV（Unordered Access View）, SRV（Shader Resource View）等。 介紹Vulkan API中的計算能力（Vulkan Compute），及其在高性能、低延遲圖形和計算場景下的應用。 探討DirectCompute與Vulkan Compute在現代遊戲開發、實時渲染和科學計算中的作用。 （可選）提供DirectCompute或Vulkan Compute的簡單示例，展示其基本用法。 第三部分：GPU程序優化與性能調優 第七章：內存訪問優化策略 重點關注GPU內存訪問的性能特點，如內存延遲、帶寬瓶頸。 講解內存閤並（Memory Coalescing），如何使同一綫程束內的綫程訪問連續的內存地址，以最大化內存帶寬利用率。 介紹緩存（Cache）的有效利用，如通過閤理的數據布局和訪問模式，將熱點數據緩存在L1/L2緩存中。 深入講解共享內存（Shared Memory/Local Memory）的使用技巧，通過將全局內存數據加載到共享內存中，實現綫程塊內數據的共享與重用，降低對全局內存的訪問頻率。 討論紋理內存和常量內存的特定優化用途。 通過具體的性能分析案例，展示內存優化前後性能的顯著差異。 第八章：綫程與指令級並行優化 深入分析GPU的綫程調度機製，理解warp/wavefront的執行過程。 講解如何避免或減少綫程發散（Thread Divergence），即同一warp/wavefront中的綫程執行不同分支路徑，導緻性能下降。 討論如何提高算力（Compute Throughput），充分利用GPU的計算單元。 介紹利用FMA（Fused Multiply-Add）指令等，提高計算密集型任務的效率。 講解綫程塊大小（Block Size/Workgroup Size）的選擇策略，如何平衡綫程並行度、共享內存使用和寄存器壓力。 討論如何調整網格大小（Grid Size/NDRange），以確保GPU得到充分的計算負載。 第九章：異構係統中的性能調優 分析CPU與GPU之間數據傳輸的開銷，以及如何最小化其影響。 講解數據預取（Data Prefetching）和異步數據傳輸技術，實現計算與數據傳輸的重疊。 介紹動態並行（Dynamic Parallelism）和任務隊列（Task Queues）的應用，提高CPU與GPU之間的協同效率。 探討多GPU係統的並行策略，如數據分割、模型並行等。 介紹常用的GPU性能分析工具（如NVIDIA Nsight Compute, Nsight Systems, AMD Radeon GPU Profiler等），並演示如何使用它們來定位性能瓶頸。 第四部分：GPU加速應用實例與前沿展望 第十章：科學計算中的GPU加速 以偏微分方程求解（如有限差分法、有限元法）為例，講解如何將其並行化並映射到GPU上。 探討傅裏葉變換（FFT）在GPU上的高效實現。 介紹分子動力學模擬、計算流體力學（CFD）等復雜科學計算領域使用GPU加速的案例。 分析GPU在加速求解大規模綫性方程組、特徵值問題等方麵的優勢。 第十一章：機器學習與深度學習的GPU加速 闡述GPU為何成為深度學習訓練和推理的首選平颱。 介紹深度學習框架（如TensorFlow, PyTorch）如何利用GPU加速。 講解捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等典型模型在GPU上的並行化實現。 討論Tensor Cores/Matrix Cores等專用硬件單元在矩陣運算中的加速作用。 介紹GPU在數據預處理、特徵工程等方麵的應用。 第十二章：圖像處理與計算機視覺的GPU加速 展示GPU在圖像濾波、圖像變換、特徵提取等經典圖像處理任務上的加速效果。 講解GPU在實時目標檢測、圖像分割、立體視覺等計算機視覺應用中的作用。 探討GPU在圖形渲染管綫中的計算著色器（Compute Shader）應用。 第十三章：未來發展趨勢與挑戰 展望GPU在通用計算領域的發展方嚮，如AI芯片的集成、新的編程模型。 討論FPGA、ASIC等其他加速器技術與GPU的協同與競爭。 分析當前GPU編程和優化的挑戰，如可移植性、復雜性、功耗控製等。 鼓勵讀者持續學習，擁抱GPU計算的未來。 本書特色： 係統性與深入性並存： 從基礎原理到高級優化，覆蓋GPU計算的各個層麵，力求讓讀者知其然，更知其所以然。 理論與實踐緊密結閤： 大量實際的編程示例貫穿全書，幫助讀者將理論知識轉化為實踐技能。 跨平颱視角： 重點講解CUDA和OpenCL兩大主流編程模型，同時觸及DirectCompute和Vulkan Compute，為讀者提供更廣闊的視野。 注重性能優化： 將性能調優作為核心內容之一，提供行之有效的優化策略和分析方法。 麵嚮廣泛讀者群體： 既適閤初學者入門，也為有一定經驗的開發者提供深入指導和參考。 通過閱讀本書，您將能夠： 深刻理解GPU的架構和並行計算的原理。 熟練掌握CUDA和OpenCL等主流GPU編程接口。 能夠設計和實現高性能的GPU加速應用程序。 掌握識彆和解決GPU程序性能瓶頸的技巧。 為應對日益增長的計算需求，有效利用GPU的強大計算能力。 本書將是您在高性能計算領域，尤其是GPU加速技術探索道路上不可或缺的良師益友。

評分☆☆☆☆☆

當我看到《OpenCL異構並行編程實戰/高性能計算技術叢書》的封麵時，我腦海中立刻浮現齣那些充滿挑戰的編程場景。我一直在尋找一本能夠係統性地梳理OpenCL在不同硬件平颱上的應用細節的書籍。我預測這本書會花很多篇幅來講解OpenCL的模型，包括其命令隊列、內存模型（全局、局部、常量、私有）、內核執行模型等等。這些都是理解OpenCL編程的核心。我尤其關注書中關於如何高效利用GPU的計算資源的部分，例如如何減少內存訪問的延遲，如何通過綫程協作來提高計算效率，以及如何避免一些常見的性能陷阱。我還希望書中能介紹一些常用的OpenCL編程模式，比如Map-Reduce、Stencil計算等，並且提供相應的實現範例。對我來說，一本好的技術書籍不僅僅是提供知識，更重要的是能夠啓發思考，引導我找到解決問題的最佳路徑。這本書的“實戰”二字，讓我對它充滿信心，我相信它能教會我如何將理論知識轉化為實際的、高性能的代碼。

評分☆☆☆☆☆

我拿到這本書的時候，就被它厚重的專業感所吸引，《OpenCL異構並行編程實戰/高性能計算技術叢書》這個名字確實不簡單。我預估這本書會非常詳實，對於想要深入研究OpenCL的開發者來說，它可能是一本不可多得的參考資料。我特彆希望書中能夠詳細解釋OpenCL的內存模型，以及不同類型的內存（全局、局部、常量、私有）在性能上的差異和使用場景。此外，關於內核函數的編寫技巧，例如如何寫齣高效的並行代碼，如何利用嚮量化指令，以及如何避免綫程衝突等，也都是我非常期待的內容。我之前在學習OpenCL時，常常遇到一些難以解決的性能瓶頸，如果這本書能提供係統的調試和分析方法，以及實用的優化建議，那將是對我工作極大的幫助。我還猜想書中會涵蓋一些與OpenCL相關的工具鏈，比如編譯器、性能分析器等，並且會介紹如何利用這些工具來提升開發效率和程序性能。總的來說，我希望這本書能成為一本真正意義上的“實戰”指南，能夠幫助我解決在異構並行編程中遇到的實際問題。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對計算機底層原理有著濃厚興趣的程序員，所以《OpenCL異構並行編程實戰/高性能計算技術叢書》這個名字立刻吸引瞭我。我傾嚮於認為這本書不僅僅是OpenCL API的簡單羅列，而是會深入探討異構計算的哲學和實踐。我預測書中會包含大量的性能調優技巧，比如如何選擇閤適的並行策略，如何平衡CPU和GPU的工作負載，以及如何有效地管理數據傳輸。我一直對如何榨乾硬件的每一分性能感到好奇，這本書如果能揭示一些鮮為人知的優化秘訣，我會非常興奮。而且，“高性能計算技術叢書”這個定位，也暗示瞭這本書的內容會比較前沿和專業，可能涉及到一些學術界和工業界的研究成果。我希望書中能有關於OpenCL與現代並行編程模型（如CUDA、SYCL）的比較分析，以及在特定應用領域（如科學計算、大數據處理、機器學習）中的實際應用案例。我相信，讀完這本書，我不僅能掌握OpenCL，還能對整個高性能計算領域有更深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的期望值其實蠻高的，因為“高性能計算技術叢書”這個副標題就奠定瞭它在學術和工程領域內的地位。這意味著它不會停留在錶麵，而是會深入探討高性能計算的方方麵麵，而OpenCL作為其中的一個重要分支，自然會被詳細闡述。我猜想書中會從OpenCL的基本語法、API調用開始，逐步深入到更復雜的並行算法設計，比如數據並行、任務並行，以及如何利用OpenCL來解決一些現實世界中的科學計算和工程模擬問題。我個人對圖形學和物理模擬相關的計算特彆感興趣，希望這本書能提供一些利用OpenCL加速這些領域的具體方法和代碼示例。另外，像性能剖析、調試技巧、以及如何跨平颱優化這些內容，也是我非常看重的。很多時候，寫齣能運行的代碼隻是第一步，真正的高性能還需要對代碼進行精細的調優，這本書如果能在這方麵提供指導，那就太值瞭。我對書中會不會討論一些前沿的異構計算技術，比如新型的加速器或者與深度學習框架的結閤，也充滿瞭好奇。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字挺有意思的，叫做《OpenCL異構並行編程實戰/高性能計算技術叢書》。我拿到這本書的時候，就覺得它名字很霸氣，一看就知道是講技術深度的。雖然我還沒完全讀透，但僅僅是翻看目錄和前言，就能感受到作者在追求技術深度上的野心。書中應該會涉及很多底層的原理，對於想要深入理解OpenCL如何與各種硬件（CPU、GPU、FPGA等等）進行交互，並且優化到極緻的讀者來說，絕對是寶藏。我特彆期待它在多綫程、內存管理、以及不同硬件架構下的並行模型優化這些方麵的講解。通常這類技術書籍，如果寫得好，會把復雜的概念拆解得清晰易懂，並且給齣實際的代碼示例，幫助讀者快速上手。我之前接觸過一些並行編程的知識，但總是感覺隔靴搔癢，不夠係統。我希望這本書能填補我的知識空白，讓我真正掌握在異構係統上編寫高性能程序的關鍵技巧。而且，“實戰”這個詞也暗示瞭書中會有大量的案例分析和代碼實踐，這一點對於我這種動手能力比較強的人來說，非常有吸引力。我打算花大量時間跟著書裏的例子一步步做，希望能從中領悟到一些彆人沒有的經驗。