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： 北京文澤遠豐圖書專營店

齣版社： 機械工業

ISBN：9787111515616

商品編碼：23751974704

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

《高性能計算領域前沿探索：並行計算與優化技術》 引言 在當今科學研究與工程計算飛速發展的時代，處理日益龐大的數據集和模擬復雜多尺度的物理過程已成為常態。傳統串行計算模式已難以為繼，高性能計算（HPC）的崛起成為必然。HPC的核心在於通過並行計算技術，將計算任務分解並分配給多個處理器協同完成，從而實現運算速度的指數級提升。本書旨在深入剖析高性能計算領域的核心技術，特彆是並行計算的理論基礎、實現方法以及性能優化策略，為讀者在各個計算密集型領域的研究與開發提供堅實的理論支撐和實踐指導。 第一章：高性能計算概述與發展趨勢 本章將勾勒齣高性能計算的宏大圖景，探討其産生的驅動力、發展曆程以及在現代科學與技術中的關鍵作用。我們將分析不同類型的HPC係統架構，如SMP（對稱多處理）、MPP（大規模並行處理）以及集群係統，並討論未來HPC的發展趨勢，包括眾核處理器、GPU（圖形處理器）的廣泛應用、雲計算與HPC的融閤，以及新興的量子計算等。讀者將對HPC的整體生態係統有一個清晰的認識，並理解其在加速科學發現、推動技術創新方麵的決定性意義。 第二章：並行計算基礎理論 並行計算並非簡單的“多核同跑”，其背後蘊含著深刻的理論基礎。本章將係統性地介紹並行計算的核心概念，包括任務分解、數據依賴、通信開銷、同步機製等。我們將深入探討Amhdahl定律和Gustafson定律，分析並行化效率的理論極限，並介紹Flynn分類法，理解不同並行架構的特性。此外，本章還將闡述並行算法設計的常見模式，如分解並行、數據並行、流水綫並行等，為後續章節的實踐應用奠定堅實的理論基礎。 第三章：共享內存並行編程模型 共享內存係統是HPC中最常見的架構之一，其特點是所有處理器共享同一內存空間。本章將聚焦於共享內存環境下的並行編程模型。我們將詳細介紹 OpenMP 這一廣泛應用的並行編程接口。讀者將學習如何使用OpenMP指令集來標識並行區域、並行化循環、管理綫程、處理數據共享與同步，以及實現各種並行設計模式。我們將通過豐富的代碼示例，演示如何利用OpenMP有效地將串行程序轉化為並行程序，並分析常見的共享內存並行編程問題，如數據競爭、死鎖等，以及相應的解決策略。 第四章：分布式內存並行編程模型 在處理超大規模問題或構建大規模HPC集群時，分布式內存係統成為不可或缺的解決方案。本章將深入探討分布式內存環境下的並行編程模型，重點介紹 MPI (Message Passing Interface)。MPI是一種事實上的標準，廣泛應用於構建大規模並行應用程序。我們將詳細講解MPI的基本概念，包括進程、通信域、消息傳遞原語（如 `MPI_Send`、`MPI_Recv`、`MPI_Isend`、`MPI_Irecv`）、集閤通信操作（如 `MPI_Bcast`、`MPI_Reduce`、`MPI_Allreduce`）以及拓撲管理。通過一係列精心設計的代碼示例，讀者將掌握如何在分布式內存環境中實現高效的數據交換與任務協同，解決大規模科學模擬和數據分析中的挑戰。 第五章：異構計算與GPU加速 近年來，GPU憑藉其強大的並行處理能力，在通用計算領域展現齣巨大的潛力，成為異構計算的核心組成部分。本章將深入探討異構計算的理念，並重點介紹如何利用GPU進行並行加速。我們將介紹GPU的基本架構、並行模型（如SIMT/SIMD），以及主流的GPU編程模型，如 CUDA (Compute Unified Device Architecture)。讀者將學習如何在CUDA C/C++環境下編寫核函數，管理GPU內存（全局內存、共享內存、寄存器），實現數據並行和綫程塊的協同。本章還將探討異構計算在特定領域的應用，例如科學計算、機器學習、圖像處理等，展示GPU加速的強大威力。 第六章：並行算法設計與分析 高效的並行程序不僅依賴於正確的並行模型，更關鍵在於精心設計的並行算法。本章將係統性地介紹各種並行算法的設計原則和分析方法。我們將探討不同類型問題的並行化策略，如矩陣運算、圖算法、數值積分、模擬求解器等。重點分析不同算法在共享內存和分布式內存環境下的性能特點，包括通信開銷、負載均衡、可擴展性等。我們將學習如何通過分析算法的計算復雜度與通信復雜度，來評估其並行效率，並識彆性能瓶頸。 第七章：並行程序性能剖析與優化 編寫齣能正確運行的並行程序隻是第一步，實現其高性能纔是最終目標。本章將專注於並行程序的性能剖析與優化技術。我們將介紹各種性能分析工具，如性能計數器、探查器（profilers）和調試器，幫助讀者識彆代碼中的性能瓶頸，如CPU-bound、I/O-bound、通信瓶頸、內存訪問瓶頸等。隨後，我們將深入講解各種性能優化策略，包括： 內存訪問優化：緩存局部性、內存對齊、數據重用、閤並訪問。 通信優化：減少通信次數、優化通信模式、使用更高效的通信原語、避免不必要的同步。 負載均衡：靜態分配與動態分配，如何平衡各處理器的工作量。 同步與並發控製：減少鎖的粒度，使用更輕量級的同步機製，避免死鎖與活鎖。 特定硬件優化：利用CPU的SIMD指令集、GPU的特性和指令集。 通過理論講解與實際案例分析，讀者將掌握一套係統性的性能優化方法論，能夠有效地提升並行程序的執行效率。 第八章：並行計算在科學與工程領域的應用實例 為瞭讓讀者更直觀地理解並行計算的強大能力，本章將展示其在各個科學與工程領域的典型應用。我們將選取具有代錶性的案例，涵蓋： 計算流體動力學 (CFD)：大規模流體模擬，如天氣預報、航空器設計。 分子動力學模擬：研究宏觀物質的微觀行為，如藥物設計、材料科學。 有限元分析 (FEA)：結構力學、熱力學、電磁場分析。 大數據分析與機器學習：海量數據的並行處理、分布式訓練模型。 高性能計算集群管理與作業調度：介紹HPC集群的實際運行環境和任務調度機製。 通過對這些實際應用的深入剖析，讀者將能夠看到並行計算如何在解決真實世界復雜問題中發揮核心作用，並激發其在自己研究領域的創新應用。 第九章：並行計算的未來展望 在本章，我們將跳齣當前的框架，展望高性能計算和並行計算的未來發展方嚮。我們將討論新興的計算範式，如 AI for HPC（利用人工智能優化HPC性能）和 HPC for AI（利用HPC加速人工智能發展），以及 綠色計算 概念的重要性，即在追求高性能的同時，降低能耗。此外，我們還將探討 應用領域的新拓展，例如天體物理學、基因組學、氣候變化建模等對HPC日益增長的需求，以及 新型硬件架構 的發展，例如存內計算、神經形態計算等可能對並行計算帶來的顛覆性影響。本章旨在為讀者提供一個前瞻性的視角，理解高性能計算領域不斷演進的動力與潛力。 結論 本書力求成為一本兼具理論深度與實踐指導性的高性能計算參考書籍。通過對並行計算基礎、主流編程模型（OpenMP, MPI, CUDA）、算法設計、性能優化以及實際應用案例的全麵介紹，我們希望能夠幫助廣大讀者，無論是初學者還是有經驗的開發者，都能在高性能計算的浪潮中，掌握核心技術，解決實際問題，並為未來的科學探索與技術創新貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在圖形學領域摸爬滾打瞭數年的開發者，我一直對高性能計算有著天然的渴望。傳統的CPU並行計算已經能滿足我大部分需求，但隨著計算量的日益增長，我開始意識到GPU的潛力遠未被挖掘。我之前嘗試過一些零散的GPU編程資料，但總是感覺碎片化，難以形成完整的知識體係。《OpenCL異構並行編程實戰》這本書就像一塊拼圖，為我填補瞭許多知識上的空白。它不僅僅是介紹OpenCL的API，更是從底層原理齣發，深入剖析瞭異構計算的架構和特性。書中對於內核函數的編寫、內存管理、綫程同步等關鍵環節的講解，都非常細緻到位，並且充滿瞭實踐經驗的總結。我尤其欣賞書中對不同平颱和硬件的適配性做瞭詳細的討論，這對於我們在實際項目中選擇最閤適的方案至關重要。它讓我明白，並行編程並非是簡單的“堆砌”計算單元，而是需要對硬件特性有深刻的理解，並在此基礎上進行精妙的設計。這本書為我打開瞭一個全新的視角，讓我能夠更有效地利用GPU資源，解決更復雜的計算問題。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對計算機底層技術充滿好奇心的愛好者，尤其對如何讓代碼跑得更快、更有效率有著濃厚的興趣。市麵上關於並行計算的書籍不少，但真正能夠深入淺齣，同時又兼顧理論深度和實踐指導的卻不多。《OpenCL異構並行編程實戰》這本書恰恰符閤我的口味。它不像一些理論書籍那樣枯燥乏味，也不像一些純粹的代碼手冊那樣缺乏體係。書中循序漸進地引導讀者理解OpenCL的核心概念，從數據並行、任務並行，到綫程模型、內存層次結構，再到各種精妙的優化技巧。它就像一位經驗豐富的嚮導，帶著我在並行計算的迷宮中穿梭，並且總能在關鍵時刻給齣最準確的指引。我尤其喜歡書中對不同並行計算模式的對比分析，這讓我能夠更清晰地認識到不同算法在並行化方麵的優劣。即使我目前還沒有將OpenCL應用到實際項目中，但我通過閱讀這本書，對現代計算架構和高性能編程有瞭更加深刻的認識，這種知識的積纍本身就非常有價值。

評分☆☆☆☆☆

我是一名軟件工程師，主要工作是開發一些需要大規模數據處理的後端服務。我們一直以來都依賴於強大的服務器集群，但成本和功耗也隨之攀升。最近，我們團隊開始探索利用GPU來加速一些計算密集型的任務，以期降低成本並提高效率。《OpenCL異構並行編程實戰》這本書為我們提供瞭一個非常實用的解決方案。它從實際應用的角度齣發，詳細介紹瞭如何利用OpenCL來開發能夠運行在各種異構設備上的高性能應用程序。書中對並行算法的設計、數據傳輸優化、以及如何避免常見的性能陷阱都有非常深入的探討。我印象深刻的是，它並沒有停留在理論層麵，而是提供瞭大量的實際項目案例，讓我們能夠快速上手，並看到真實的性能提升。例如，書中關於圖像處理和科學計算的章節，都給瞭我們很多啓發，我們已經開始嘗試將書中的一些技術應用到我們的項目中。這本書讓並行編程不再是遙不可及的技術，而是可以切實為我們的業務帶來價值的工具。

評分☆☆☆☆☆

這本《OpenCL異構並行編程實戰》我拿到手已經有一段時間瞭，一直想寫點什麼，但又不知道從何說起。它厚實的分量就足以讓人感受到其中的內容是多麼的紮實和全麵。我本身是做嵌入式開發的，一直以來都是用的CPU，對於GPU的強大計算能力一直有所耳聞，但苦於沒有係統的學習路徑，而OpenCL恰恰提供瞭這樣一個橋梁。書中從最基礎的概念講起，一點點深入到實際的編程技巧，這對於我這種初學者來說簡直是福音。我尤其喜歡它將理論知識和實際案例相結閤的方式，通過一個個生動具體的例子，我能直觀地理解那些抽象的並行計算原理。很多時候，看書看代碼，我都會下意識地去想，這個地方如果用OpenCL來做，會是什麼樣的效果，又能帶來多大的性能提升。書中對各種性能優化技巧的講解也讓我受益匪淺，我嘗試著將這些技巧應用到我的一些小項目中，確實看到瞭令人欣喜的成果。總而言之，這是一本非常適閤想要踏入異構並行計算領域，尤其是對OpenCL感興趣的讀者。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導你探索並行計算的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始被這本書的封麵吸引，覺得“高性能計算技術叢書”這個係列聽起來就很有分量。拿到手後，翻閱瞭一下，發現內容果然不是那種泛泛而談的介紹。我目前正在攻讀研究生，方嚮是偏嚮於計算密集型的科學模擬。在導師的推薦下，我開始研究異構並行計算，而OpenCL是其中一個非常重要的方嚮。這本書的理論部分相當紮實，它沒有迴避復雜的概念，而是通過清晰的邏輯和圖示，讓這些概念變得易於理解。更重要的是，它在理論講解後，立刻就引入瞭大量的代碼示例，並且這些示例都非常貼近實際的應用場景。我嘗試著復現書中的一些案例，並在此基礎上進行修改和擴展，感覺自己的編程能力和對並行計算的理解都有瞭質的飛躍。書中還涉及瞭一些高級主題，比如性能調優和功耗管理，這些都是我們在實際科研中非常關心的方麵。雖然我還沒有完全消化完所有的內容，但這本書已經為我的研究提供瞭堅實的基礎和寶貴的指導。