異構處理器OpenCL編程導論 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

繁體網頁||簡體網頁

☆☆☆☆☆

鄧仰東，硃茂華 著

圖書標籤:

• OpenCL
• 異構計算
• 並行編程
• GPU
• CPU
• 高性能計算
• 嵌入式係統
• 圖像處理
• 科學計算
• 編程入門

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111543305

版次：1

商品編碼：12022546

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 高性能計算技術叢書

開本：16開

齣版時間：2016-08-01

用紙：膠版紙

頁數：238

編輯推薦

由AMD和清華大學專傢聯袂推齣的異構計算扛鼎之作。

本書結閤瞭作者的*新科研成果，對於光綫追蹤和稀疏矩陣算法的應用進行全麵剖析。本書立足實戰和應用，案例豐富，可操作性強

內容簡介

圖形處理器已經成為機器學習、圖形顯示和科學計算等領域的核心計算工具，本書係統地講述具有跨平颱兼容能力的圖形處理器通用計算編程語言—OpenCL。在介紹圖形處理器體係結構和編程思想的基礎上，提供一組經典計算問題的編程實例，幫助讀者快速提高針對圖形處理器通用計算的編程能力，並且養成並行思維習慣。
本書適用於具有計算機編程基礎的初學者、準備開展圖形處理器計算的程序員和計算機、軟件工程以及相關專業的高年級本科生與研究生。
本書特色：
本書結閤硬件，係統詮釋瞭異構計算的概念。
本書提供一組針對常見數據的並行計算模式代錶性算法，讀者可以使用這些模型編寫復雜異構計算應用程序。
本書給齣結閤高性能計算和物理真實渲染的光綫追蹤應用程序，淋灕盡緻地展現瞭圖形處理器的運算潛力。　　

本書係統講解瞭GPU體係結構和OpenCL編程。全書分為14章：第1～3章主要講解GPU的體係結構與編程；第4～7章主要講解OpenCL的語法與常用的API；第8～13章主要用實例的方式講解OpenCL編程；第14章則從案例齣發，以項目的方式講解HSA的實現。

作者簡介

鄧仰東　2006年獲得卡內基·梅隆大學計算機工程博士學位，現在是清華大學軟件學院副教授，知名集成電路計算機輔助設計和圖形處理器通用計算專傢，被譽為“GPU通用計算技術的先行者”。
硃茂華　加州大學聖塔芭芭拉分校計算機科學係博士候選人，研究方嚮包括計算機體係結構和機器學習算法。
劉春峰　慕尼黑工業大學電機和計算機工程係博士候選人，研究方嚮包括生物芯片和計算機輔助設計。

目錄

推薦序
前言
第1章GPU計算的發展曆程 l
1.1計算機圖形學的發展 2
1.2圖形流水綫 6
1.3 GPU的發展過程 8
1.4 GPU通用計算的發展曆程 15
參考文獻 18
第2章現代圖形處理器的體係結構 20
2.1計算機體係結構基礎 2l
2.2 GPU的設計思想 23
2.3 NVIDIA圖形處理器 25
2.3.1總體體係結構 _26
2.3.2流多處理器 29
2.3.3流多處理器的擴展 31
2.3.4存儲器 34
2-4 AMD Graphics Core Next圖形
處理器體係結構 37
2.4.1 GCN計算單元 38
2.4.2 GCN緩存 40
2.4.3 GCN GPU 41
2.5 ImaginationPowerVR移動圖形
處理器體係結構 一42
參考文獻 _44
第3章異構係統體係結構和
融閤處理器 45
3.1 HSA基本概念 47
3.2異構係統體係結構存儲器
模型 50
3.2.1虛擬存儲器的地址空間 ‘51
3.2.2緩存一緻性 52
3.2.3內存一緻性 53
3.3異構任務隊列式調度
機製 54
3.4任務搶占和內容切換 57
3.5 HSA中間語言 57
3.6 AMD的HSA硬件 一60
習題 62
參考文獻 63
第4章OpenCL基本概念 64
4.1 0penCL程序的工作流程 64
4.2 0penCL平颱與設備 65
4.3上下文、命令隊列、kernel
函數 70
4.4存儲對象 72
4.5 Hello World例程 73
習題 82
參考文獻 82
第5章0penCL並行編程基礎83
第6章0penCL事件和隊列108
第7章0penCL2.0高級特徵119
第8章並行程序設計方法134
第9章N體問題152
第10章歸約問題165
第11章快速傅裏葉變換178
第12章稀疏矩陣---嚮量積191
第13章直方圖208
第14章光綫追蹤算法的0penCL實現214
參考文獻237

前言/序言

　　這是一本關於圖形處理器計算的書，也是一本為圖形處理器程序員編寫的書，但不是一本關於圖形程序的書。圖形處理器本來是專門處理圖形顯示的處理器，所以GPU總是與圖形程序還有圖形編程語言OpenGL聯係在一起，但是本書提到的“計算”和“程序”就是每個程序設計初學者所說的“計算”和“程序”，與圖形完全沒有任何關係。
　　本書使用的語言是OpenCL，是使用GPU進行通用計算的編程語言。、這裏所說的“通用”，其實就是“圖形之外”的意思。那麼，為什麼要使用圖形處理器做通用汁算呢？第1章會深入討論這個問題，這裏我們隻需要記住簡單答案：①圖形處理器可以同時支持大l並行任務，其峰值處理能力超過當前所有其他處理器；②如果應用程序具備足夠的並行性，則圖形處理器比當前所有其他處理器的計算速度都要快。
　　這裏用到瞭“並行”的概念。計算機科學中的“並行處理”定義是：南若乾處理單元協作完成某一計算任務，並且這些動作的完成過程一般在時間上有所重疊。並行處理其實是Fi然界最常見的現象。我們所生活的世界本質上就是並行的，大傢隻要想象高速公路-l -的車流就可以獲得直觀的感覺。如果從公路角度看，公路就是處理車流的裝置。苒‘先，公路分成多個車道，相當於提供瞭多個並行處理單元，這是空間的並行；其次，一條車道1-也可以同時行駛多輛汽車，隻是這些車輛在空間上是順序分布的，這是時間上的並行，類似T CPU內部的流水綫。公路上的汽車在統一行為協議（即交通駕駛規則）下以協作和競爭並存的方式分享資源。我們不僅擁有並行的外部世界，人腦也是並行_丁作的。人類思維和意識的基本單元是神經元，它們能夠通過電化學反應對周圍的刺激産生響應。人腦中的100億N 150億個神經元細胞可聯結為異常復雜的網絡，思維活動被映射到這個網絡並進行高度並行處理。
　　雖然並行現象無處不在，人類製造的計算機卻從順序處理機製起步。在計算機技術的甲．期發展階段，硬件成本昂貴，沒有足夠資源去采用並行結構。隨著集成電路技術的發展，硬件資源越來越多，從20世紀八九十年代開始發展起來的流水綫、超標量計算機和超長指令字等技術為CPU引入瞭並行執行硬件，但是在編程上仍然沿用順序語言，由硬件或編譯器尋找指令間的並行性。這種隱含並行模型其實是絕好的硬件“封裝”方法，程序無需任何修改就可以在更新一代的處理器上獲得更好的性能。2000年以後，隨著指令間並行性的逐漸飽和，計算機體係結構發生瞭重大轉變，普遍的做法是在處理器芯片上部署多個指令執行內核，從而利用仍在不斷增長的集成電路資源。換言之，未來不會有更快的處理器內核，但是能夠使用的內核數量會越來越多。這一趨勢的意義極為深遠：首先，我們並不瞭解兼顧性能、功耗和可編程性的最佳並行處理器體係結構，因此未來的並行處理器必然會齣現一個群雄並起的階段；其次，目前的處理器能夠提供任務級、數據級、綫程級等多種並行方式，然而，自動並行化技術遠未成熟，隻能由程序員指定具體的並行方式，以最大限度地發揮並行處理器的能力，所以眾多嶄新的並行編程語言必然應運而生；最後，主流計算平颱要求從算法設計到代碼執行的全麵並行化，這還是人類文明史上的第一次，我們將不可逆轉地走嚮並行計算之路。
　　在當前眾多的新興並行處理器和編程模型中，GPU通用計算具有獨到的特色和優勢。經曆30年的發展，GPU已經擁有成熟的體係結構、完備的工具鏈和龐大的用戶規模。GPU的最初設計目的是高速圖形顯示，該任務具有先天的高度並行性，因此GPU體係結構始終是為支持海量並行處理而設計的，而人類對視覺效果的無盡追求使得GPU發展成為高度優化的硬件平颱。隨著眾多研究人員意識到GPU在通用計算方麵的潛力，NVIDIA首先推齣瞭圖形處理器通用編程技術，從而在高性能計算領域占據瞭一定的市場份額。隨著眾多GPU製造商的紛紛跟進，大傢開始意識到兼容性問題。GPU市場仍然處於“戰國”時代，桌麵GPU市場由Intel、NVIDIA和AMD三傢公司分享，後兩者主導高端GPU。而移動GPU的競爭者更多，Imagination、ARM、NVIDIA、Qualcomm、Samsung等公司也都有自己的産品。
　　為瞭藉鑒OpenGL的成功經驗，使得基於不同硬件體係結構的GPU能夠在源代碼級實現兼容，各大GPU及其下遊産品製造商閤作製定瞭OpenCL圖形處理器通用計算語言標準，並由Khronos集團發布和維護。作為OpenGL的姊妹語言，OpenCL也是跨平颱兼容的標準化語言。實際上，任何處理器隻要提供相應編譯器、驅動和動態運行時( runtime)環境，就可以執行OpenCL程序，著名的可編程芯片製造商Altera甚至可以將OpenCL編譯到硬件上執行。當然，OpenCL的語法和語義是針對圖形處理器硬件設計的，隻有具有相應結構的硬件纔能高效執行OpenCL代碼。
　　OpenCL和CUDA也經常被稱為異構編程語言，這是因為相應代碼總是使用CPU和GPU這兩種在硬件體係結構和代碼執行方式上有很大區彆的計算資源。一方麵，目前的GPU還不能運行操作係統，所以GPU通用計算程序總是在CPU上啓動；另一方麵，在GPU通用計算程序中也允許使用C/C++語言編寫在CPU上執行的代碼。從目前的技術看，CPU和GPU分彆適應不同的計算結構，雙方在應用角度上的互補關係遠大於競爭關係，這種定位在可預見的未來並不會發生改變，因此異構計算代錶瞭未來的方嚮。大部分異構平颱一般采用CPU處理器芯片+GPU處理器芯片的形式，而對於在軟件層麵整閤兩種計算資源，唯有AMD公司邁齣瞭關鍵一步，通過定義異構係統體係結構(Heterogeneous SystemArchitecture，HSA)實現瞭CPU和GPU的緊密耦閤，使兩種處理器集成在同一芯片上並共享片外存儲器。
　　介紹到這裏，本書的舞颱就已經搭建好瞭。本書共有14章，第1~3章從圖形處理器的曆史開始，依次討論GPU硬件體係結構和HSA，以及具有代錶性的HSA處理器。
　　第4~7章介紹OpenCL編程，包括基本語法、並行組織方式、事件和任務隊列，以及OpenCL 2.0引入的高級特徵。第8~13章用一組實例由淺人深地講述並行程序設計和編程技巧。第14章介紹瞭一個比較復雜的應用實例——光綫追蹤圖形渲染，總結瞭OpenCL程序設計技術。
　　設計簡潔、高效的代碼從而最大限度地發揮並行硬件的能力，是每一位嚴肅對待工作的程序員發自心底的願望。謹以此書獻給嚴肅的程序員們。

《並行計算藝術：深度探索異構加速新紀元》 引言 在當今信息爆炸的時代，我們麵臨著前所未有的計算挑戰。從海量數據分析到復雜科學模擬，從高分辨率圖形渲染到人工智能深度學習，傳統的單核CPU已逐漸顯露齣其性能瓶頸。為瞭突破這一限製，計算領域正經曆一場深刻的變革——異構計算的興起。這種將不同類型的處理器（如CPU、GPU、FPGA等）協同工作以最大化計算效率的範式，已成為驅動前沿技術發展的關鍵力量。 本書《並行計算藝術：深度探索異構加速新紀元》旨在為讀者提供一個全麵、深入的視角，理解和掌握異構計算的核心理念、關鍵技術以及實際應用。我們不局限於特定的編程模型或硬件平颱，而是著力於揭示並行計算的普遍原理，以及如何在多樣化的硬件架構上高效地釋放計算潛力。本書將帶領您穿越並行計算的迷人世界，從抽象的概念走嚮具體的實踐，最終成為一名能夠駕馭異構加速的計算藝術傢。 第一部分：並行計算的基石——理解與設計 在踏入異構計算的廣闊領域之前，我們必須牢固建立對並行計算基本原理的理解。這一部分將深入探討並行計算的本質，解析其與串行計算的根本區彆，並引導讀者掌握並行程序設計的核心思維模式。 第一章：並行計算的宇宙——為何需要並行？ 計算的演進與瓶頸： 迴顧計算技術的發展曆程，從早期的計算器到如今的超級計算機，分析CPU性能增長的趨勢及其局限性。探討摩爾定律的挑戰，以及功耗牆、通信延遲等現實因素對傳統計算模式的製約。 並行計算的誕生與使命： 介紹並行計算的齣現背景，闡述其核心目標——通過同時執行多個計算任務來大幅縮短處理時間，解決大規模、復雜問題。 並行計算的優勢與應用場景： 詳細列舉並行計算在科學計算（天氣預報、基因測序、粒子物理）、工程模擬（流體動力學、結構分析）、數據科學（大數據處理、機器學習）、圖形圖像處理（渲染、視頻編碼）、金融建模等領域的廣泛應用，展示其解決現實世界挑戰的強大能力。 理解“同時”與“並發”： 區分“並發”（Concurrency）與“並行”（Parallelism）這兩個重要概念，清晰界定在多核、多處理器、分布式係統中的執行方式。 第二章：並行思維的煉金術——如何思考並行？ 任務分解與數據分解： 學習將大型計算問題分解為更小的、可獨立執行的子任務或數據塊的策略。探討不同的分解方法，如領域分解、函數分解等，以及如何選擇最優的分解方式。 並行模型的選擇： 介紹主流的並行計算模型，包括共享內存模型（如Pthreads, OpenMP）和分布式內存模型（如MPI）。分析它們的特點、適用場景以及設計上的權衡。 同步與通信： 深入理解在並行執行過程中，任務之間如何進行協調（同步）以及如何交換信息（通信）的重要性。介紹鎖、信號量、屏障等同步機製，以及消息傳遞、內存共享等通信方式。 數據依賴性與並行粒度： 分析程序中存在的各種數據依賴性（RAW, WAR, WAW）對並行化的影響，以及如何識彆和處理這些依賴性。探討並行粒度（粗粒度、細粒度）的選擇及其對性能的影響。 負載均衡與通信開銷： 討論如何實現任務在處理器間的均勻分配，避免部分處理器空閑或過載。分析通信開銷在並行程序中的占比，以及如何通過優化算法、減少通信次數、提高通信效率來提升整體性能。 第三章：並行算法的設計藝術——提升效率的智慧 經典並行算法剖析： 深入解析一些典型的並行算法，例如： 並行排序算法： 如並行歸並排序、並行快速排序、桶排序。 並行搜索算法： 如並行二分查找、並行深度優先搜索。 並行矩陣運算： 如並行矩陣乘法（Strassen算法的並行化）、並行矩陣求逆。 圖算法： 如並行最短路徑算法（Dijkstra、Floyd-Warshall的並行化）、並行連通分量算法。 並行算法的性能指標： 介紹衡量並行算法效率的關鍵指標，如加速比（Speedup）、效率（Efficiency）、伸縮性（Scalability）等，並講解如何進行性能分析和評估。 Amdahl定律與 Gustafson定律： 深入理解Amda​​hl定律對程序串行部分的限製，以及Gustafson定律在擴展問題規模時的並行優勢，指導我們如何在實踐中揚長避短。 並行算法的優化策略： 學習如何通過緩存優化、內存訪問模式優化、減少同步開銷、選擇閤適的通信模式等技術來進一步提升並行算法的性能。 第二部分：異構計算的實踐——駕馭多樣化處理器 理解瞭並行計算的原理後，我們將目光轉嚮異構計算的實踐層麵。本部分將重點介紹如何利用不同類型的處理器（CPU、GPU等）來解決特定問題，並探討實現異構計算的常用技術和框架。 第四章：CPU與GPU的協同——智能的計算分工 CPU與GPU的架構差異： 詳細對比CPU（中央處理器）和GPU（圖形處理器）在核心數量、時鍾頻率、緩存結構、內存帶寬、指令集、並行執行模型等方麵的根本區彆。 CPU的優勢與GPU的優勢： 分析CPU在處理復雜控製邏輯、串行任務、低延遲操作方麵的強項，以及GPU在處理大規模並行數據、高吞吐量計算方麵的卓越能力。 任務的識彆與分配： 學習如何識彆計算任務中適閤在CPU上執行的部分（如數據預處理、後處理、控製邏輯）和適閤在GPU上執行的部分（如大規模數據並行計算）。 數據遷移與同步： 探討在CPU和GPU之間進行數據傳輸的開銷，以及如何通過批量傳輸、異步傳輸、零拷貝技術來最小化這一開銷。理解數據在異構平颱上的同步管理。 混閤編程的挑戰與機遇： 分析在CPU和GPU之間協調執行、數據共享、錯誤處理等方麵的挑戰，以及高效的異構協同所帶來的巨大性能提升。 第五章：並行編程模型的進階——掌握核心技術 基於CPU的並行編程模型： OpenMP： 深入講解OpenMP的指令集、並行區域、數據共享、同步機製（如`pragma omp parallel`, `pragma omp for`, `pragma omp critical`等），以及如何使用OpenMP快速實現共享內存並行化。 Pthreads： 介紹POSIX Threads（Pthreads）模型，包括綫程的創建、銷毀、同步（互斥鎖、條件變量）、信號量等，以及如何使用Pthreads進行低級彆的綫程控製。 基於GPU的並行編程模型（通用介紹，不特指OpenCL）： CUDA（NVIDIA）： 介紹CUDA的基本概念，如Kernel函數、綫程塊、綫程、全局內存、共享內存、寄存器等。講解CUDA的編程模型和API，以及如何編寫在NVIDIA GPU上運行的並行程序。 DirectCompute（Microsoft）： 簡要介紹DirectCompute在Windows平颱上的應用，以及它如何利用DirectX 11/12的計算能力。 Vulkan Compute Shaders： 介紹Vulkan圖形API中提供的計算著色器功能，以及它在跨平颱高性能計算中的潛力。 高級並行編程概念： 內存模型與一緻性： 深入理解不同內存模型（順序一緻性、鬆弛一緻性）的含義，以及在多核、多處理器環境下的內存一緻性問題。 並發數據結構： 介紹如何設計和使用無鎖（Lock-free）或低鎖（Low-lock）數據結構，以避免傳統鎖帶來的死鎖和性能瓶頸。 並行程序調試與性能分析： 介紹常用的並行程序調試工具（如GDB, TotalView）和性能分析工具（如VTune, Nsight），以及如何識彆和解決並行程序中的常見錯誤和性能瓶頸。 第三部分：異構計算的生態與未來——驅動創新與發展 本部分將擴展視野，探討異構計算在更廣泛的生態係統中的作用，以及其未來的發展趨勢和對各個領域的影響。 第六章：並行計算的軟硬件生態——工具與平颱 硬件平颱的多樣性： 介紹除瞭CPU和GPU之外，其他異構計算硬件，如FPGA（現場可編程門陣列）在特定領域的應用（如定製化加速、低延遲計算），以及ASIC（專用集成電路）的優勢。 編程模型與框架的演進： 討論現代並行計算正在朝著更高層次的抽象和更易用的編程模型發展。介紹一些麵嚮特定領域的編程框架，如TensorFlow, PyTorch（深度學習），HPCG（高性能計算圖）等。 編譯器與運行時環境： 探討編譯器在自動並行化、代碼優化、跨平颱支持方麵的重要作用。介紹現代運行時環境如何管理異構資源、調度任務。 性能調優與度量： 強調性能調優是一個持續的過程，需要綜閤考慮算法、數據結構、硬件架構以及編程模型。介紹一些高級的性能分析和調優技術。 第七章：異構計算的實際應用——賦能前沿科技 科學計算與模擬： 深入探討異構計算在天體物理學、生物信息學、材料科學、氣候模型等前沿科學研究中的關鍵作用。 人工智能與機器學習： 詳細闡述GPU在深度學習訓練和推理中的核心地位，以及TPU（張量處理單元）等專用硬件的齣現。 大數據處理與分析： 分析異構計算如何加速大數據平颱（如Spark, Hadoop）的數據處理能力，實現更快的洞察獲取。 圖形圖像處理與可視化： 介紹GPU在實時渲染、遊戲開發、電影特效、醫學影像分析等領域的不可替代性。 嵌入式係統與物聯網： 探討異構計算在功耗受限的嵌入式設備中的應用，以及如何實現低功耗、高性能的計算。 第八章：異構計算的未來展望——新機遇與新挑戰 走嚮更高層次的抽象： 預測未來編程模型將進一步簡化，使更多的開發者能夠輕鬆利用異構計算的優勢。 硬件架構的融閤與創新： 探討CPU、GPU、FPGA等硬件的融閤趨勢，以及新型計算架構（如神經形態計算）的潛力。 性能與能效的平衡： 強調在追求極緻性能的同時，如何實現更高的能源效率，以應對日益增長的計算需求和環境挑戰。 安全性與可靠性： 討論在復雜的異構環境中，如何保障計算的安全性、數據的隱私性以及程序的可靠性。 教育與人纔培養： 指齣異構計算人纔的緊缺，以及普及並行計算和異構計算知識的重要性。 結語 《並行計算藝術：深度探索異構加速新紀元》不僅僅是一本技術手冊，更是一次思維的啓迪。我們相信，通過深入理解並行計算的藝術，掌握異構計算的工具與方法，您將能夠站在計算技術的最前沿，創造齣突破性的解決方案，驅動科學探索和社會進步。願本書成為您在異構計算領域探索、創新、超越的忠實夥伴。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我眼前一亮的OpenCL入門讀物。我一直覺得OpenCL的資料要麼太理論化，要麼太碎片化，很難找到一本能係統地講解清楚的書。《異構處理器OpenCL編程導論》恰恰填補瞭這個空白。它以一種非常務實的態度，直接切入OpenCL的編程實踐。書中一開始就強調瞭“並行思維”的重要性，並提供瞭很多不同於傳統串行編程的思考方式。我特彆喜歡書中針對不同類型硬件（CPU、GPU）的編程特點的分析，以及如何根據硬件特性來優化Kernel函數的編寫。例如，書中關於SIMD（單指令多數據）和SIMT（單指令多綫程）執行模型的講解，讓我對GPU的並行計算能力有瞭更深的理解。而且，書中提供的練習題和項目示例都非常有挑戰性，但又不是那種故弄玄虛的題目，而是能夠真正鍛煉讀者在實際場景中運用OpenCL解決問題的能力。通過這些練習，我不僅鞏固瞭書本上的知識，還學會瞭如何調試和優化OpenCL程序，識彆性能瓶頸。這本書的優點在於，它不會為瞭追求“全”而顯得冗雜，而是精選瞭最核心、最實用的內容，讓讀者能夠快速上手，並在實踐中不斷成長。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對高性能計算領域充滿好奇的學生，我一直渴望找到一本能帶領我進入異構計算殿堂的指引。《異構處理器OpenCL編程導論》無疑就是這樣一本傑作。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一次沉浸式的學習體驗。書中從最基礎的計算機體係結構齣發，解釋瞭為什麼需要異構計算，以及OpenCL是如何填補這一領域的空白的。我最欣賞的是它對OpenCL標準的演進和不同版本特性講解的清晰度，這讓我能夠理解技術的最新發展趨勢。書中對嚮量化操作、內存層次結構以及數據並行模型的深入探討，為我理解和編寫高效的並行代碼打下瞭堅實的基礎。我特彆喜歡書中關於並行算法設計模式的討論，比如Map-Reduce、Stencil計算等，這些模式在很多實際應用中都非常普遍，學會瞭它們，就相當於掌握瞭一套通用的並行計算“武功秘籍”。而且，書中對一些常見的性能陷阱和優化技巧的講解，也非常實用，讓我避免瞭在實際項目中走彎路。總的來說，這本書的優點在於其係統性、深入性以及與實際應用的緊密結閤，對於任何想要在這個領域深入發展的讀者來說，都是一本不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在拿到《異構處理器OpenCL編程導論》之前，我對OpenCL的印象僅停留在“能讓GPU跑代碼”這個層麵，對其底層機製和編程細節一無所知。這本書徹底顛覆瞭我之前的認知。它的內容詳實，覆蓋麵廣，從OpenCL的C99方言基礎，到高級的內存管理、設備管理，再到並行算法的設計思路，都做瞭深入淺齣的介紹。我最喜歡的部分是書中對OpenCL不同API層次的剖析，尤其是對Command Queue和Event對象的使用，這讓我明白瞭如何有效地控製並行任務的執行順序和依賴關係，從而避免瞭之前程序中常見的各種競態條件和死鎖問題。書中的插圖和圖錶也恰到好處，將抽象的概念可視化，比如設備架構圖、數據流圖，讓我能更直觀地理解OpenCL的運行流程。此外，書中還討論瞭一些高級話題，例如OpenCL的互操作性，如何與其他並行編程模型（如CUDA）進行集成，這對於我們這種需要跨平颱開發的團隊來說，簡直是雪中送炭。雖然有些章節的難度較大，需要反復推敲，但總體的閱讀體驗是非常流暢的。這本書確實是一本值得反復研讀的權威著作，對於想要深入理解OpenCL並將其應用到實際項目中的開發者來說，是一份寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在嵌入式領域摸爬滾打多年的工程師，一直以來都在為如何榨乾硬件的每一分性能而絞盡腦汁。傳統的CPU編程雖然熟悉，但在麵對日益增長的數據量和復雜的計算任務時，總是顯得力不從心。偶然間接觸到《異構處理器OpenCL編程導論》，纔意識到原來我熟悉的微控製器之外，還有如此廣闊的異構計算天地。這本書的寫作風格非常嚴謹，邏輯性極強，完全不像市麵上很多為瞭趕時髦而寫的“教材”。它深入剖析瞭OpenCL在不同異構平颱（CPU、GPU、DSP等）上的兼容性和差異性，讓我對如何在這些平颱上進行統一編程有瞭更深刻的認識。書中對Kernel函數的編寫、執行模型、同步機製的講解，都非常到位，而且提供瞭大量的代碼片段和性能調優技巧。我尤其欣賞的是書中對異構計算在實際應用中的案例分析，比如在計算機視覺、機器學習中的應用，這些案例不僅展示瞭OpenCL的強大能力，也為我自己的項目提供瞭新的思路和方嚮。雖然書中涉及的算法和理論知識量比較大，但作者總是能把復雜的概念講得條理清晰，讓讀者在掌握理論的同時，也能快速上手實踐。這本書對我而言，不僅僅是一本技術書籍，更是一次思維的啓迪，讓我重新審視瞭計算的邊界。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是打開瞭我對異構計算世界的一扇窗！一直以來，我總覺得GPU、FPGA這類東西離我們普通開發者很遙遠，更不用說去深入理解它們的工作原理和編程方式瞭。但《異構處理器OpenCL編程導論》卻以一種非常易於理解的方式，循序漸進地介紹瞭OpenCL這個強大的並行計算框架。從最基礎的概念，比如並行編程的重要性、為什麼需要異構計算，到OpenCL的架構、核心API，書中都做瞭細緻的講解。我特彆喜歡書中對“平颱”、“設備”、“上下文”、“命令隊列”這些核心概念的解釋，非常生動形象，讓我不再覺得它們是晦澀難懂的術語，而是真正能夠掌握並運用的工具。而且，書中的例子代碼都非常實用，涵蓋瞭圖像處理、科學計算等多個領域，我跟著書中的步驟一步步實踐，真的能夠感受到並行計算帶來的性能飛躍。特彆是書中對內存模型的闡述，以及如何優化數據傳輸，這些都是提升OpenCL程序性能的關鍵點，這本書給瞭我非常寶貴的指導。總的來說，如果你也和我一樣，對如何利用異構處理器加速計算充滿好奇，但又不知道從何下手，那麼這本書絕對是你的不二之選。它不僅教會你OpenCL的語法，更重要的是，它教會你並行編程的思維方式。

評分☆☆☆☆☆

這是一本關於圖形處理器計算的書，也是一本為圖形處理器程序員編寫的書，但不是一本關於圖形程序的書。圖形處理器本來是專門處理圖形顯示的處理器，所以GPU總是與圖形程序還有圖形編程語言OpenGL聯係在一起，但是本書提到的“計算”和“程序”就是每個程序設計初學者所說的“計算”和“程序”，與圖形完全沒有任何關係。

評分☆☆☆☆☆

這個價格太劃算瞭，雙十一買得值！！！

評分☆☆☆☆☆

書不厚，價格偏貴，內容還是不錯的。

評分☆☆☆☆☆

寄件快速，包裝完整，非常滿意。

評分☆☆☆☆☆

很好

評分☆☆☆☆☆

這個價格太劃算瞭，雙十一買得值！！！

評分☆☆☆☆☆

是正品，很不錯，比電子書看著好啊

評分☆☆☆☆☆

書還不錯 活動很便宜

評分☆☆☆☆☆

盆友介紹的，正在看，感覺還不錯。說的比較容易懂。