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

图书标签:

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店铺： 北京文泽远丰图书专营店

出版社： 机械工业

ISBN：9787111515616

商品编码：23751974704

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**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。**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，**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
**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

《高性能计算领域前沿探索：并行计算与优化技术》 引言 在当今科学研究与工程计算飞速发展的时代，处理日益庞大的数据集和模拟复杂多尺度的物理过程已成为常态。传统串行计算模式已难以为继，高性能计算（HPC）的崛起成为必然。HPC的核心在于通过并行计算技术，将计算任务分解并分配给多个处理器协同完成，从而实现运算速度的指数级提升。本书旨在深入剖析高性能计算领域的核心技术，特别是并行计算的理论基础、实现方法以及性能优化策略，为读者在各个计算密集型领域的研究与开发提供坚实的理论支撑和实践指导。 第一章：高性能计算概述与发展趋势 本章将勾勒出高性能计算的宏大图景，探讨其产生的驱动力、发展历程以及在现代科学与技术中的关键作用。我们将分析不同类型的HPC系统架构，如SMP（对称多处理）、MPP（大规模并行处理）以及集群系统，并讨论未来HPC的发展趋势，包括众核处理器、GPU（图形处理器）的广泛应用、云计算与HPC的融合，以及新兴的量子计算等。读者将对HPC的整体生态系统有一个清晰的认识，并理解其在加速科学发现、推动技术创新方面的决定性意义。 第二章：并行计算基础理论 并行计算并非简单的“多核同跑”，其背后蕴含着深刻的理论基础。本章将系统性地介绍并行计算的核心概念，包括任务分解、数据依赖、通信开销、同步机制等。我们将深入探讨Amhdahl定律和Gustafson定律，分析并行化效率的理论极限，并介绍Flynn分类法，理解不同并行架构的特性。此外，本章还将阐述并行算法设计的常见模式，如分解并行、数据并行、流水线并行等，为后续章节的实践应用奠定坚实的理论基础。 第三章：共享内存并行编程模型 共享内存系统是HPC中最常见的架构之一，其特点是所有处理器共享同一内存空间。本章将聚焦于共享内存环境下的并行编程模型。我们将详细介绍 OpenMP 这一广泛应用的并行编程接口。读者将学习如何使用OpenMP指令集来标识并行区域、并行化循环、管理线程、处理数据共享与同步，以及实现各种并行设计模式。我们将通过丰富的代码示例，演示如何利用OpenMP有效地将串行程序转化为并行程序，并分析常见的共享内存并行编程问题，如数据竞争、死锁等，以及相应的解决策略。 第四章：分布式内存并行编程模型 在处理超大规模问题或构建大规模HPC集群时，分布式内存系统成为不可或缺的解决方案。本章将深入探讨分布式内存环境下的并行编程模型，重点介绍 MPI (Message Passing Interface)。MPI是一种事实上的标准，广泛应用于构建大规模并行应用程序。我们将详细讲解MPI的基本概念，包括进程、通信域、消息传递原语（如 `MPI_Send`、`MPI_Recv`、`MPI_Isend`、`MPI_Irecv`）、集合通信操作（如 `MPI_Bcast`、`MPI_Reduce`、`MPI_Allreduce`）以及拓扑管理。通过一系列精心设计的代码示例，读者将掌握如何在分布式内存环境中实现高效的数据交换与任务协同，解决大规模科学模拟和数据分析中的挑战。 第五章：异构计算与GPU加速 近年来，GPU凭借其强大的并行处理能力，在通用计算领域展现出巨大的潜力，成为异构计算的核心组成部分。本章将深入探讨异构计算的理念，并重点介绍如何利用GPU进行并行加速。我们将介绍GPU的基本架构、并行模型（如SIMT/SIMD），以及主流的GPU编程模型，如 CUDA (Compute Unified Device Architecture)。读者将学习如何在CUDA C/C++环境下编写核函数，管理GPU内存（全局内存、共享内存、寄存器），实现数据并行和线程块的协同。本章还将探讨异构计算在特定领域的应用，例如科学计算、机器学习、图像处理等，展示GPU加速的强大威力。 第六章：并行算法设计与分析 高效的并行程序不仅依赖于正确的并行模型，更关键在于精心设计的并行算法。本章将系统性地介绍各种并行算法的设计原则和分析方法。我们将探讨不同类型问题的并行化策略，如矩阵运算、图算法、数值积分、模拟求解器等。重点分析不同算法在共享内存和分布式内存环境下的性能特点，包括通信开销、负载均衡、可扩展性等。我们将学习如何通过分析算法的计算复杂度与通信复杂度，来评估其并行效率，并识别性能瓶颈。 第七章：并行程序性能剖析与优化 编写出能正确运行的并行程序只是第一步，实现其高性能才是最终目标。本章将专注于并行程序的性能剖析与优化技术。我们将介绍各种性能分析工具，如性能计数器、探查器（profilers）和调试器，帮助读者识别代码中的性能瓶颈，如CPU-bound、I/O-bound、通信瓶颈、内存访问瓶颈等。随后，我们将深入讲解各种性能优化策略，包括： 内存访问优化：缓存局部性、内存对齐、数据重用、合并访问。 通信优化：减少通信次数、优化通信模式、使用更高效的通信原语、避免不必要的同步。 负载均衡：静态分配与动态分配，如何平衡各处理器的工作量。 同步与并发控制：减少锁的粒度，使用更轻量级的同步机制，避免死锁与活锁。 特定硬件优化：利用CPU的SIMD指令集、GPU的特性和指令集。 通过理论讲解与实际案例分析，读者将掌握一套系统性的性能优化方法论，能够有效地提升并行程序的执行效率。 第八章：并行计算在科学与工程领域的应用实例 为了让读者更直观地理解并行计算的强大能力，本章将展示其在各个科学与工程领域的典型应用。我们将选取具有代表性的案例，涵盖： 计算流体动力学 (CFD)：大规模流体模拟，如天气预报、航空器设计。 分子动力学模拟：研究宏观物质的微观行为，如药物设计、材料科学。 有限元分析 (FEA)：结构力学、热力学、电磁场分析。 大数据分析与机器学习：海量数据的并行处理、分布式训练模型。 高性能计算集群管理与作业调度：介绍HPC集群的实际运行环境和任务调度机制。 通过对这些实际应用的深入剖析，读者将能够看到并行计算如何在解决真实世界复杂问题中发挥核心作用，并激发其在自己研究领域的创新应用。 第九章：并行计算的未来展望 在本章，我们将跳出当前的框架，展望高性能计算和并行计算的未来发展方向。我们将讨论新兴的计算范式，如 AI for HPC（利用人工智能优化HPC性能）和 HPC for AI（利用HPC加速人工智能发展），以及 绿色计算 概念的重要性，即在追求高性能的同时，降低能耗。此外，我们还将探讨 应用领域的新拓展，例如天体物理学、基因组学、气候变化建模等对HPC日益增长的需求，以及 新型硬件架构 的发展，例如存内计算、神经形态计算等可能对并行计算带来的颠覆性影响。本章旨在为读者提供一个前瞻性的视角，理解高性能计算领域不断演进的动力与潜力。 结论 本书力求成为一本兼具理论深度与实践指导性的高性能计算参考书籍。通过对并行计算基础、主流编程模型（OpenMP, MPI, CUDA）、算法设计、性能优化以及实际应用案例的全面介绍，我们希望能够帮助广大读者，无论是初学者还是有经验的开发者，都能在高性能计算的浪潮中，掌握核心技术，解决实际问题，并为未来的科学探索与技术创新贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在图形学领域摸爬滚打了数年的开发者，我一直对高性能计算有着天然的渴望。传统的CPU并行计算已经能满足我大部分需求，但随着计算量的日益增长，我开始意识到GPU的潜力远未被挖掘。我之前尝试过一些零散的GPU编程资料，但总是感觉碎片化，难以形成完整的知识体系。《OpenCL异构并行编程实战》这本书就像一块拼图，为我填补了许多知识上的空白。它不仅仅是介绍OpenCL的API，更是从底层原理出发，深入剖析了异构计算的架构和特性。书中对于内核函数的编写、内存管理、线程同步等关键环节的讲解，都非常细致到位，并且充满了实践经验的总结。我尤其欣赏书中对不同平台和硬件的适配性做了详细的讨论，这对于我们在实际项目中选择最合适的方案至关重要。它让我明白，并行编程并非是简单的“堆砌”计算单元，而是需要对硬件特性有深刻的理解，并在此基础上进行精妙的设计。这本书为我打开了一个全新的视角，让我能够更有效地利用GPU资源，解决更复杂的计算问题。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计算机底层技术充满好奇心的爱好者，尤其对如何让代码跑得更快、更有效率有着浓厚的兴趣。市面上关于并行计算的书籍不少，但真正能够深入浅出，同时又兼顾理论深度和实践指导的却不多。《OpenCL异构并行编程实战》这本书恰恰符合我的口味。它不像一些理论书籍那样枯燥乏味，也不像一些纯粹的代码手册那样缺乏体系。书中循序渐进地引导读者理解OpenCL的核心概念，从数据并行、任务并行，到线程模型、内存层次结构，再到各种精妙的优化技巧。它就像一位经验丰富的向导，带着我在并行计算的迷宫中穿梭，并且总能在关键时刻给出最准确的指引。我尤其喜欢书中对不同并行计算模式的对比分析，这让我能够更清晰地认识到不同算法在并行化方面的优劣。即使我目前还没有将OpenCL应用到实际项目中，但我通过阅读这本书，对现代计算架构和高性能编程有了更加深刻的认识，这种知识的积累本身就非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始被这本书的封面吸引，觉得“高性能计算技术丛书”这个系列听起来就很有分量。拿到手后，翻阅了一下，发现内容果然不是那种泛泛而谈的介绍。我目前正在攻读研究生，方向是偏向于计算密集型的科学模拟。在导师的推荐下，我开始研究异构并行计算，而OpenCL是其中一个非常重要的方向。这本书的理论部分相当扎实，它没有回避复杂的概念，而是通过清晰的逻辑和图示，让这些概念变得易于理解。更重要的是，它在理论讲解后，立刻就引入了大量的代码示例，并且这些示例都非常贴近实际的应用场景。我尝试着复现书中的一些案例，并在此基础上进行修改和扩展，感觉自己的编程能力和对并行计算的理解都有了质的飞跃。书中还涉及了一些高级主题，比如性能调优和功耗管理，这些都是我们在实际科研中非常关心的方面。虽然我还没有完全消化完所有的内容，但这本书已经为我的研究提供了坚实的基础和宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件工程师，主要工作是开发一些需要大规模数据处理的后端服务。我们一直以来都依赖于强大的服务器集群，但成本和功耗也随之攀升。最近，我们团队开始探索利用GPU来加速一些计算密集型的任务，以期降低成本并提高效率。《OpenCL异构并行编程实战》这本书为我们提供了一个非常实用的解决方案。它从实际应用的角度出发，详细介绍了如何利用OpenCL来开发能够运行在各种异构设备上的高性能应用程序。书中对并行算法的设计、数据传输优化、以及如何避免常见的性能陷阱都有非常深入的探讨。我印象深刻的是，它并没有停留在理论层面，而是提供了大量的实际项目案例，让我们能够快速上手，并看到真实的性能提升。例如，书中关于图像处理和科学计算的章节，都给了我们很多启发，我们已经开始尝试将书中的一些技术应用到我们的项目中。这本书让并行编程不再是遥不可及的技术，而是可以切实为我们的业务带来价值的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本《OpenCL异构并行编程实战》我拿到手已经有一段时间了，一直想写点什么，但又不知道从何说起。它厚实的分量就足以让人感受到其中的内容是多么的扎实和全面。我本身是做嵌入式开发的，一直以来都是用的CPU，对于GPU的强大计算能力一直有所耳闻，但苦于没有系统的学习路径，而OpenCL恰恰提供了这样一个桥梁。书中从最基础的概念讲起，一点点深入到实际的编程技巧，这对于我这种初学者来说简直是福音。我尤其喜欢它将理论知识和实际案例相结合的方式，通过一个个生动具体的例子，我能直观地理解那些抽象的并行计算原理。很多时候，看书看代码，我都会下意识地去想，这个地方如果用OpenCL来做，会是什么样的效果，又能带来多大的性能提升。书中对各种性能优化技巧的讲解也让我受益匪浅，我尝试着将这些技巧应用到我的一些小项目中，确实看到了令人欣喜的成果。总而言之，这是一本非常适合想要踏入异构并行计算领域，尤其是对OpenCL感兴趣的读者。它不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导你探索并行计算的奥秘。