OpenCL異構並行計算：原理、機製與優化實踐 OpenCL 2.0編程教程書籍 API平 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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優化實踐

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齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111519348

商品編碼：13466006499

具體描述

基本信息

書名:OpenCL異構並行計算:原理、機製與優化實踐

定價：79.00元

作者:劉文誌，陳軼，吳長江著

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2015-11-01

ISBN：9787111519348

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：

編輯推薦

目錄序一序二前言第章異構並行計算的過去、現狀和未來1.1 單核標量處理器的睏境1.1.1 單核標量處理器如何提高性能1.1.2 為什麼單核標量處理器性能到達瓶頸1.2 多核並行計算與嚮量化的齣現1.2.1 為什麼會有多核1.2.2 為什麼會有嚮量化1.2.3 如何利用多核和嚮量化的能力1.2.4 多核和嚮量化的難點1.3 異構並行計算的崛起1.3.1 的理念1.3.2 的崛起1.3.3 橫空齣世1.4 異構並行計算的未來（花齊放）1.5 本章小結第章的基本介紹2.1 什麼是2.2 平颱模型2.3 執行模型2.3.1 上下文2.3.2 命令隊列2.3.3 內核在設備上執行2.4 存儲器模型2.4.1 存儲器區域2.4.2 存儲器對象2.4.3 共享虛擬存儲器2.5 與2.6 與2.7 本章小結第章進入的世界（矢量加法）3.1 構建示例3.1.1 平颱3.1.2 平颱3.1.3 平颱3.1.4 矢量加示例3.2 獲得平颱和設備及其屬性3.2.1 平颱3.2.2 設備3.3 創建上下文和命令隊列3.3.1 創建上下文3.3.2 創建命令隊列3.4 創建程序對象和內核對象3.5 程序對象3.5.1 創建程序對象3.5.2 構建程序對象3.5.3 查詢和管理程序對象3.6 內核對象3.6.1 創建內核對象3.6.2 設置內核參數3.6.3 查詢和管理內核對象3.7 執行內核3.8 編寫內核代碼3.9 錯誤處理3. 本章小結第章語言4.1 修飾符4.1.1 地址空間修飾符4.1.2 函數修飾符4.1.3 對象訪問修飾符4.2 標量數據類型4.3 矢量數據類型4.3.1 為什麼要有矢量數據類型4.3.2 矢量數據的使用4.4 運算符4.5 工作項布局函數4.5.1 維度和工作項4.5.2 工作組4.6 數據拷貝操作4.6.1 矢量數據拷貝4.6.2 異步拷貝和預取4.7 浮點函數4.7.1 數學函數4.7.2 公共函數4.7.3 幾何函數4.8 整數函數4.9 關係函數4. 雜項矢量函數4.11 同步函數4.12 原子函數4.13 圖像讀寫函數4.13.1 內建圖像讀函數4.13.2 內建無采樣器圖像讀函數4.13.3 內建圖像寫函數4.13.4 內建圖像查詢函數4.14 工作組函數4.15 管道函數4.15.1 內建管道讀寫函數4.15.2 內建工作組管道讀寫函數4.15.3 內建管道查詢函數4.16 設備隊列4.16.1 語法4.16.2 設備隊列相關函數4.16.3 子內核存儲器可見性4.16.4 設備隊列的使用示例4.17 本章小結第章存儲器對象5.1 緩衝區5.1.1 分配緩衝區對象5.1.2 創建子緩衝區對象5.2 圖像對象和采樣器對象5.2.1 圖像對象5.2.2 采樣器對象5.2.3 圖像鏇轉示例5.3 管道5.3.1 創建管道對象5.3.2 管道對象查詢5.4 存儲器對象數據傳輸5.4.1 主機與設備間數據傳輸5.4.2 存儲器對象數據填充5.4.3 存儲器對象間數據傳輸5.4.4 存儲器對象映射5.5 共享虛擬存儲器5.5.1 緩衝操作5.5.2 類型和特性5.5.3 相關示例5.6 存儲器一緻性模型5.6.1 存儲器次序規則5.6.2 原子操作的存儲器次序規則5.6.3 柵欄操作的存儲器次序規則5.6.4 工作組函數的存儲器次序規則5.6.5 主機端與設備端命令的存儲器次序規則5.6.6 關於存儲器次序在實際計算設備中的實現5.7 本章小結第章同步及事件機製6.1 主機端的同步6.2 事件機製6.2.1 對事件的標記和柵欄6.2.2 內核程序中的同步6.2.3 工作組內同步6.3 原子操作6.3.1 中的原子操作6.3.2 中的原子操作6.4 局部存儲器與全局存儲器間的異步拷貝6.5 工作組間同步6.6 本章小結第章與互操作7.1 從一個上下文來創建上下文7.2 使用共享的緩存對象7.3 使用紋理數據7.4 共享渲染緩存7.5 從一個存儲器對象查詢對象信息7.6 訪問共享對象的與之間的同步7.7 本章小結第章到主流處理器的映射8.1 傢族8.1.1 架構8.1.2 架構的8.2 兼容的8.2.1 架構的執行模型8.2.2 的全局存儲器8.2.3 的局部存儲器8.3 架構8.3.1 硬件架構8.3.2 存儲器層次8.3.3 映射8.4 本章小結第章計算二維捲積9.1 測試平颱信息9.2 串行實現9.2.1 簡單實現9.2.2 循環展開優化實現9.2.3 指令集優化9.2.4 9.3 簡單實現9.4 使用常量存儲器優化9.5 使用局部存儲器優化9.6 一個工作項同時計算多個輸齣9.7 本章小結第章計算矩陣乘法.1 串行實現.1.1 初次實現.1.2 緩存友好的實現.1.3 使用指令集實現.2 簡單實現.3 使用局部存儲器優化.4 使用嚮量加載指令.5 一個工作項同時計算多個輸齣.6 優化流水綫性能.7 本章小結附錄實例附錄其他主流異構並行計算編程環境簡介

內容提要

本書一共分為個部分：第章介紹並行計算的沿革與現狀。第章介紹瞭語言的相關語法。第章到第章講解瞭運行時接口及其功能。第章講解瞭更底層的工作機製，並結閤當前主流的做詳細分析。第章到第章則是以四個實際常用算法來介紹如何用做加速並行計算。通過閱讀本書，讀者不僅能全麵掌握的常規用法，而且還能深入瞭解的運作機製，如何將計算設備的性能發揮到。這樣就可以充分利用硬件特性來調整算法，使得計算速度能達到峰值。

文摘

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作者介紹

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現代高性能計算的基石：深入探索並行架構與軟件實現圖書名稱：現代高性能計算的基石：深入探索並行架構與軟件實現圖書簡介：在數據爆炸和計算密集型應用（如人工智能、大規模科學模擬、實時圖形渲染）日益普及的今天，傳統串行計算的局限性已成為製約技術進步的主要瓶頸。現代計算的性能飛躍，越來越依賴於對異構並行資源的有效利用。本書旨在為讀者構建一個全麵且深入的知識體係，從底層硬件架構的原理齣發，逐步過渡到高效軟件實現的策略和優化技巧，從而掌握構建下一代高性能計算係統的核心能力。本書嚴格聚焦於並行計算模型、異構架構設計、底層編譯優化以及係統級性能分析等關鍵領域，內容組織邏輯清晰，理論深度與工程實踐緊密結閤。我們明確不涉及特定的、單一的API標準教程或特定廠商的編程模型，而是著眼於貫穿所有主流並行環境的普適性原理。 --- 第一部分：並行計算的理論基石與模型抽象本部分首先確立瞭理解並行計算的理論基礎。我們從計算復雜性理論齣發，闡述瞭從串行到並行範式的根本轉變，以及何時並行化是真正有益的。 1. 處理器體係結構的演進與挑戰：深入剖析馮·諾依曼瓶頸、摩爾定律的放緩，以及我們如何通過空間並行性（多核、眾核）和時間並行性（流水綫、SIMD）來突破性能牆。我們將詳細比較不同類型的並行加速器（如GPU、FPGA、專用ASIC）的內部結構差異、內存層次結構特點，以及它們各自最適閤解決的問題類型。 2. 並行計算模型與算法設計：我們將係統地介紹並行算法設計的核心範式，包括數據並行、任務並行、流水綫並行。重點闡述如何利用並行結構分解（如Divide and Conquer、數據分區）來設計可擴展的算法。討論瞭同步與異步執行的概念，並引入瞭可伸縮性分析的量化指標（如阿姆達爾定律的現代擴展、Gustafson定律），幫助讀者在設計初期即評估算法的潛在效率邊界。 3. 內存一緻性與數據依賴性管理：並行編程中最微妙且最容易齣錯的環節在於數據共享與同步。本章詳細探討瞭緩存一緻性協議（MESI及其變體）在多核環境下的作用，以及如何識彆和解決數據競爭、死鎖和活鎖問題。不同內存模型（如順序一緻性、弱一緻性）對程序員編程意圖的影響將被深入剖析，強調在無共享內存或弱一緻性環境中，正確的數據依賴顯式化是實現性能的關鍵。 --- 第二部分：異構係統的軟件棧與編譯優化本部分轉嚮軟件層麵，探討如何高效地將高級算法映射到底層硬件的復雜執行單元上。 4. 抽象層與中間錶示（IR）：在不依賴特定主機/設備API的前提下，我們著重探討現代編譯器和運行時如何處理異構代碼。我們將分析高性能計算領域中常見的高層中間錶示（IR），例如如何用統一的IR來描述並優化原本在不同架構上錶現迥異的計算圖。這包括對函數內聯、循環展開、指令重排等傳統優化，在麵嚮嚮量化和流水綫單元時所做的根本性調整。 5. 運行時調度與負載均衡：高效的並行執行高度依賴於準確的運行時調度。本章深入研究瞭工作竊取（Work-stealing）、任務圖調度等先進的動態負載均衡技術。對於大規模的眾核係統，我們分析瞭如何通過硬件/軟件協同的機製，最小化綫程間通信開銷，確保計算單元的最大利用率。 6. 嚮量化、張量化與指令集擴展：本部分詳細剖析瞭現代處理器（無論CPU還是GPU）對單指令多數據（SIMD）執行的依賴。我們探討瞭如何通過編譯器分析，最大化嚮量化率，包括對內存訪問模式的重排（如Loop Tiling和數據預取）以適應嚮量寄存器寬度。對於專用的深度學習加速器，如何將標準操作映射到其特有的張量核心或矩陣乘積纍加（MMA）指令集上，是性能優化的核心技術點。 --- 第三部分：性能度量、調試與係統級優化理論與模型隻有通過精確的度量和調試纔能轉化為實際的性能提升。本部分側重於實踐工具和係統級的思考。 7. 性能分析的科學方法論：性能分析遠不止於使用計時器。本章介紹瞭性能歸因（Performance Attribution）的方法，如何將整體執行時間分解到計算、內存訪問、同步等待等各個組件上。我們將討論如何使用性能計數器（PMC）來洞察硬件的微架構事件，並區分計算受限（Compute-Bound）與內存受限（Memory-Bound）的瓶頸。 8. 內存層次結構與數據布局優化：內存牆是並行計算的永恒挑戰。本章深入研究瞭L1、L2、L3緩存的設計哲學，以及全局內存、共享內存之間的性能差異。重點闡述瞭數據局部性的實現，包括如何通過調整數據結構布局（例如，結構體轉數組，Array of Structures to Structure of Arrays）來最大化緩存命中率和內存帶寬利用率，並有效避免Bank Conflict等硬件限製。 9. 跨係統通信與互連網絡：對於多節點或大規模片上異構係統，節點間的通信效率至關重要。本章分析瞭現代互連技術（如PCIe、高速點對點互聯網絡）的延遲和帶寬特性。討論瞭零拷貝（Zero-copy）技術如何減少數據在CPU和加速器之間傳輸的開銷，並介紹瞭計算與通信重疊的優化策略，確保流水綫高效運轉。 --- 本書特色：本書的價值在於其架構中立性和原理的普適性。它不教授任何特定的SDK或語言綁定，而是緻力於揭示不同並行技術背後的共同數學原理和硬件約束。讀者學到的知識結構能夠幫助他們在麵對未來任何新的並行編程模型或硬件平颱時，快速理解其性能瓶頸所在，並應用通用優化思想。本書適閤計算機科學、軟件工程、電子工程等領域的專業人士、研究生以及緻力於軟件性能優化的資深開發者。通過深入學習，讀者將能夠設計、實現並優化下一代對算力要求極高的計算密集型應用。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本書，我首先被它厚實的紙張和清晰的排版所吸引。作為一名在並行計算領域摸爬滾打瞭多年的開發者，我一直在尋找一本能夠係統性梳理OpenCL從底層原理到實際應用的教程。市麵上關於OpenCL的書籍不在少數，但很多要麼過於理論化，要麼內容陳舊，要麼就隻是對API的羅列。這本書的標題——“異構並行計算：原理、機製與優化實踐”——以及副標題——“OpenCL 2.0編程教程書籍 API平”——讓我看到瞭它試圖填補這一空白的野心。我特彆在意的是“原理”和“機製”這兩個詞，這意味著它不僅僅教我如何調用API，更會深入剖析OpenCL背後是如何工作的，例如工作項（work-item）、工作組（work-group）、命令隊列（command queue）等概念的相互作用，以及它們如何映射到實際的硬件架構上。這對於我理解為什麼某些優化方法有效，而另一些無效至關重要。我對書中關於內存管理和數據傳輸優化的章節充滿瞭期待。在實際項目中，數據是瓶頸，如何高效地在CPU和GPU之間移動數據，以及如何閤理地利用全局內存、局部內存和常量內存，直接決定瞭應用的性能上限。希望書中能夠提供一些關於內存訪問模式、緩存策略以及數據局部性方麵的深入講解，並輔以具體的代碼示例來闡釋這些概念。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺就像是一位經驗豐富的導師，站在我的麵前，用一種循序漸進的方式，將OpenCL這個看似復雜的概念一點點地展現在我麵前。我之前嘗試過一些零散的學習資源，但總感覺知識點不夠連貫，缺乏一個清晰的脈絡。這本書的書名，特彆是“原理、機製與優化實踐”這幾個字，讓我看到瞭它試圖構建一個完整知識體係的決心。我尤其看重“機製”這個部分，因為我認為理解OpenCL底層的運行機製，比如事件（event）的同步機製、內核（kernel）的執行流程，以及設備（device）的調度策略，是寫齣高效並行程序的基石。我希望書中能夠詳細解釋這些機製，而不是簡單地跳過。另外，這本書的“優化實踐”部分，讓我看到瞭它貼近實際應用的價值。我經常在工作中遇到性能瓶頸，但卻不知道如何下手去優化。這本書如果能提供一些針對不同類型計算任務（如矩陣運算、圖像處理、科學模擬等）的優化策略，並給齣具體的優化技巧和代碼調整建議，那對我來說將是巨大的幫助。我還希望它能涵蓋一些調試和性能分析工具的使用方法，幫助我識彆代碼中的性能問題，並找到有效的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計讓我眼前一亮，那種簡約而又富有科技感的風格，立刻吸引瞭我。雖然我還沒有深入閱讀，但僅僅是翻閱目錄和前言，就能感受到作者的用心。對於像我這樣對高性能計算領域充滿好奇，但又初次接觸OpenCL的讀者來說，這本書的定位似乎非常精準。它不像一些晦澀難懂的學術論文，也不是那種隻講皮毛的入門指南，而是試圖搭建起一座連接理論與實踐的橋梁。我特彆期待書中關於OpenCL 2.0新特性的介紹，比如更高級的內存模型、並行綫程執行等，這些都是當前異構計算領域前沿的技術，掌握它們對於提升計算效率至關重要。此外，書中提及的“優化實踐”部分，更是我關注的焦點。我知道，理論知識固然重要，但如何在實際項目中將OpenCL發揮齣最大效能，纔是檢驗學習成果的關鍵。希望書中能提供一些切實可行的調優技巧和案例分析，幫助我理解如何針對不同的硬件平颱和計算任務，設計齣最優的並行策略，避免常見的性能陷阱。我尤其對書中會否包含一些實際的源代碼示例，以及這些示例是否能在我自己的開發環境中順利運行，抱有很高的期待。總而言之，這本書給我的第一印象是專業、實用且充滿潛力，我迫不及待地想要開始我的OpenCL學習之旅。

評分☆☆☆☆☆

這本書的包裝和印刷質量都相當不錯，拿在手裏很有分量感。我關注到這本書的作者似乎在並行計算領域有較深的造詣，這讓我對內容的深度和專業性充滿瞭信心。作為一個希望深入理解OpenCL，並將其應用於實際項目中的開發者，我非常看重書中對“API平”的處理。這可能意味著書中不僅僅是羅列API函數，更會介紹API的使用場景、注意事項以及它們背後的設計哲學。我特彆希望書中能夠詳細講解OpenCL的開發模型，包括平颱（platform）、設備（device）、上下文（context）、程序（program）和內核（kernel）之間的關係，以及如何有效地管理這些對象。此外，我一直對OpenCL的錯誤處理和異常機製感到睏惑，希望這本書能在這方麵給齣清晰的解釋和實用的建議。對於“優化實踐”部分，我期待看到一些能夠指導我如何進行代碼重構、內存布局優化、以及利用設備特定指令來提升性能的案例。如果書中能包含一些基準測試和性能對比的實驗，並對結果進行詳細的分析，那就更好瞭。我對這本書寄予厚望，希望它能幫助我成為一名更齣色的OpenCL開發者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的紙質很好，印刷也很清晰，拿在手裏很有質感。我是一名對異構計算充滿熱情，並希望在實際項目中充分利用GPU強大算力的學生。這本書的標題，尤其是“OpenCL異構並行計算：原理、機製與優化實踐”，讓我覺得它能夠係統地解答我在學習OpenCL過程中遇到的各種疑惑。我非常期待書中能夠詳細闡述OpenCL的並行計算模型，例如它如何將一個大的計算任務分解成無數個小的、可並行執行的工作項，以及工作項之間是如何組織和調度的。對於“機製”部分的講解，我希望能夠深入到OpenCL運行時環境的底層，瞭解它如何與GPU硬件進行交互，以及如何實現高效的數據傳輸和同步。此外，這本書強調“優化實踐”，這正是我迫切需要的。我希望書中能夠提供一些針對不同應用場景的性能優化技巧，比如如何減少內存訪問延遲，如何提高計算單元的利用率，以及如何避免綫程之間的競爭條件。如果書中能包含一些實際的OpenCL代碼示例，並對代碼進行詳細的解釋和性能分析，那就更完美瞭。我希望這本書能成為我學習OpenCL的“寶典”，幫助我真正掌握這項強大的技術。