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： 火把图书专营店

出版社： 机械工业

ISBN：9787111515616

商品编码：23944343853

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

《高性能计算技术丛书》系列图书简介（不含《OpenCL异构并行编程实战》） 本系列图书旨在深入探讨高性能计算（High-Performance Computing, HPC）领域的关键技术、理论框架与实际应用，为读者提供一套系统、前沿的学习资源。我们汇聚了多位在HPC领域拥有深厚造诣的专家学者和一线实践者，共同打造了这个涵盖计算、存储、网络、软件以及行业应用的综合性系列。本系列致力于打破理论与实践的壁垒，帮助开发者、研究人员、系统管理员及对HPC感兴趣的学生，掌握构建、优化和部署高性能计算解决方案所需的知识和技能。 系列构成与侧重点： 本系列图书的设计初衷是为了全面覆盖HPC生态的各个层面，从基础的并行计算模型到复杂的分布式系统架构，再到面向特定领域的优化技术。即使不包含《OpenCL异构并行编程实战》这一独立的高性能计算专业书籍，本系列仍将从多个维度深入剖析HPC的精髓。 1. 《大规模并行计算理论与模型》 本书将系统地梳理和解析并行计算的理论基石。我们将从串行计算的局限性出发，引出并行计算的概念和基本模型，包括： 并行计算模型： 详细介绍PRAM模型、分布式内存模型（如BSP、BSP-like）、共享内存模型等，并分析它们的优缺点、适用场景以及在理论分析中的作用。 并行算法设计原则： 探讨如何设计高效的并行算法，包括任务划分、通信、同步、负载均衡等核心问题。我们将通过经典的并行算法案例，如矩阵乘法、排序、图算法的并行实现，来阐述这些原则。 并行编程模型（不含OpenCL）： 重点介绍当前主流的并行编程模型，如 MPI (Message Passing Interface)。本书将深入讲解MPI的标准、通信原语（点对点通信、集合通信）、拓扑结构、进程间通信的高级主题，以及如何利用MPI构建大规模分布式内存应用。我们还会介绍 POSIX Threads (Pthreads)，讲解共享内存并行编程的模型、线程创建与管理、互斥锁、条件变量、读写锁等同步机制，以及如何编写高效的共享内存并行程序。 性能分析与度量： 介绍衡量并行程序性能的关键指标，如执行时间、吞吐量、效率、扩展性、加速比等，并讲解常用的性能分析工具和方法。 2. 《现代高性能计算机体系结构》 本书将聚焦于支撑高性能计算的硬件基础，深入剖析现代超级计算机和高性能计算集群的体系结构特性： 处理器与指令集： 讲解CPU的核心架构、指令集（如x86-64, ARM）、流水线、超标量、乱序执行、多核技术、缓存层次结构（L1, L2, L3 Cache）的工作原理及其对并行性能的影响。 内存系统： 深入探讨主内存（DRAM）的结构、带宽、延迟，以及内存访问模式对性能的重要性。我们将介绍NUMA（Non-Uniform Memory Access）架构，分析其对并行程序设计的影响。 互连网络： 详细介绍HPC系统中常用的高性能互连技术，如 InfiniBand 和 Ethernet（如RoCE, iWARP），分析它们的拓扑结构（如Fat Tree, Torus）、带宽、延迟、QoS（Quality of Service）机制，以及它们如何成为大规模分布式计算的瓶颈或加速器。 存储系统： 介绍高性能计算中的存储解决方案，包括本地存储、网络附加存储（NAS）、存储区域网络（SAN），以及 并行文件系统（如Lustre, GPFS）的设计理念、工作原理、性能特点和优化策略。 加速器技术（不含OpenCL）： 虽然不涉及OpenCL，本书会介绍其他主流的计算加速技术，例如 GPU (Graphics Processing Unit) 的基本原理、架构（如CUDA模型），以及其在通用计算（GPGPU）中的应用潜力。我们将重点讲解GPU内存模型、线程模型，以及如何通过GPU加速特定类型的计算任务。 3. 《分布式系统与集群管理》 本书将把目光投向由多台计算节点组成的HPC集群，讲解如何构建、管理和优化这些复杂的分布式系统： 集群构建与配置： 讲解HPC集群的物理部署、网络配置、节点管理、操作系统选择（如Linux发行版）等基础知识。 作业调度系统： 深入介绍 作业调度器（如 Slurm, LSF, PBS/Torque）的工作原理、配置、使用方法，以及如何编写和提交并行作业。我们将讲解调度策略、资源管理、队列管理等。 集群监控与诊断： 介绍用于监控集群硬件状态、系统性能、作业运行情况的工具，以及如何进行故障诊断和性能瓶颈分析。 分布式文件系统与数据管理： 进一步探讨大规模分布式文件系统在集群环境下的管理、性能优化和高可用性。 容器化技术在HPC中的应用： 介绍 Docker, Singularity 等容器技术如何简化HPC应用的部署、移植和环境隔离，以及其在提升开发效率和复现性方面的作用。 4. 《高性能计算应用与优化实践》 本书将结合实际应用案例，讲解如何针对具体问题优化HPC程序的性能： 科学计算与工程仿真： 选取计算流体动力学（CFD）、分子动力学、天气预报、结构分析等经典HPC应用领域，讲解其核心算法的并行化策略和优化技巧。 数据密集型应用： 探讨在大数据分析、机器学习、深度学习等领域，如何利用HPC技术进行大规模数据处理和模型训练。我们将介绍 Spark, Hadoop 等大数据框架，以及 TensorFlow, PyTorch 等深度学习框架在HPC集群上的部署与优化。 性能调优技术： 详细介绍各种性能调优技术，包括： 内存访问优化： 缓存友好型算法设计、数据布局调整、预取技术。 通信优化： 减少通信量、选择高效的通信算法、利用通信与计算的重叠。 I/O优化： 并行读写、数据分块、缓冲策略。 编译器优化： 了解编译器如何进行代码优化，以及如何通过编译器选项提升性能。 性能分析工具： 深入使用 gprof, perf, VTune, Nsight Systems 等工具，对程序进行细粒度分析，定位性能瓶颈，并给出具体的优化建议。 库与框架的应用： 介绍高性能计算常用的数学库（如 BLAS, LAPACK, FFTW）、科学计算库（如 NumPy, SciPy），以及如何高效地利用它们。 读者对象： 本系列图书适合以下人群： 计算机科学、工程学、物理学、化学、生物学等领域的研究生和博士生。 从事科学计算、工程仿真、数据分析、人工智能等领域的研发工程师。 需要构建、管理和优化高性能计算集群的系统管理员和IT专业人员。 对并行计算、分布式系统和高性能计算感兴趣的在校本科生和教师。 学习目标： 通过阅读本系列图书，读者将能够： 深刻理解高性能计算的基本理论和核心概念。 掌握不同并行计算模型的编程范式和技术。 熟悉现代高性能计算机体系结构的特点及其对编程的影响。 了解HPC集群的构建、管理和作业调度机制。 掌握针对具体应用场景进行性能分析和优化的方法。 能够独立或协同地设计、开发和部署高性能计算解决方案。 本系列图书将持续更新，紧跟HPC领域的最新发展，为广大HPC从业者和爱好者提供一份宝贵的知识财富。

评分☆☆☆☆☆

评价五： 在当前技术飞速发展的时代，掌握高效的计算方法和工具变得尤为重要。我一直关注着并行计算和异构计算的发展趋势，并积极寻找能够帮助我提升开发效率和程序性能的资源。当我偶然发现《OpenCL异构并行编程实战》这本书时，我便被其引人入胜的书名和强大的技术实力所吸引。 这本书为我打开了探索OpenCL世界的奇妙旅程。它以一种非常清晰和结构化的方式，从基础概念入手，逐步深入到复杂的编程技巧和性能优化策略。我尤其喜欢书中关于如何设计高效并行算法的部分，它不仅仅是提供代码，更重要的是教会我如何思考并行计算的逻辑，如何将串行算法转化为并行版本。书中提供的案例，涵盖了从入门级到进阶级的多种应用场景，并且每一个案例都附带详细的解释和代码分析，让我能够轻松理解其中的原理。 更令我赞赏的是，本书在性能调优方面的内容非常详实。在实际的开发过程中，程序能否达到预期的性能，往往取决于对硬件特性的深刻理解和精细的调优。作者在书中分享了许多宝贵的经验，例如如何减少数据传输的开销，如何合理地利用计算单元的并行能力，以及如何通过代码层面的优化来提升整体性能。阅读完这本书，我感觉自己对OpenCL和异构并行编程有了全面的认识，并且能够自信地将其应用于实际项目中，显著提升了程序的执行效率。对于任何希望在这个领域有所作为的开发者来说，这本书都是一本不可或缺的指南。

评分☆☆☆☆☆

评价一： 这本书实在是太棒了！我一直对并行计算领域非常感兴趣，但苦于没有一个系统的入门指导，总是感觉知识点零散，难以形成完整的概念。市面上也有一些介绍并行计算的书籍，但要么过于理论化，要么讲解不够深入，无法真正落地。当我看到这本《OpenCL异构并行编程实战》时，就感觉像是找到了救星。 这本书的结构设计非常合理，从最基础的OpenCL概念讲起，循序渐进地引导读者掌握核心知识。作者并没有一开始就抛出复杂的代码，而是先从硬件架构、并行模型等宏观层面进行讲解，让我这个初学者能够迅速理解并行计算的原理和优势。更重要的是，书中提供了大量的实战案例，涵盖了图像处理、科学计算等多个领域，这些案例不仅紧贴实际应用，而且代码清晰、注释详尽，让我能够边学边练，快速上手。 最让我惊喜的是，这本书并没有止步于OpenCL的基础知识，而是深入探讨了性能优化技巧。在高性能计算领域，效率是至关重要的，了解如何充分利用异构硬件的优势，如何编写高效的并行代码，直接影响到最终的计算性能。作者在这方面的内容讲解得非常到位，从内存管理、线程同步到并行算法设计，都给出了非常实用的建议和方法。读完之后，我感觉自己对OpenCL的理解提升了一个档次，不仅能够编写出能运行的并行程序，更能写出高性能的并行程序。对于任何想要深入了解OpenCL，或者在实际项目中应用并行计算的开发者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

评价四： 坦白说，我是一位对编程技术有着近乎偏执追求的老程序员，多年来见证了从单核到多核，再到如今的异构计算时代的变迁。我一直在寻找一本能够系统性地讲解如何驾驭这些新型计算架构的书籍。《OpenCL异构并行编程实战》这本书，无疑是我近年来读过的最有价值的技术书籍之一。 本书最大的亮点在于其内容的深度与广度兼具。它没有停留在OpenCL API的简单罗列，而是深入挖掘了其底层原理和设计思想。作者对OpenCL内存模型、执行模型、同步机制的剖析，可谓鞭辟入里，让我对并行计算的复杂性有了前所未有的清晰认识。书中对于各种性能瓶颈的成因分析，以及对应的优化策略，更是让我受益匪浅。例如，关于全局内存和局部内存的使用时机，以及如何通过共享内存有效减少访存延迟，书中给出的讲解和代码示例，直接解决了我在实践中遇到的很多难题。 此外，书中关于不同异构计算平台的比较和分析，也为我选择合适的硬件和编程策略提供了重要的参考。我特别欣赏作者在处理错误和异常时的严谨态度，以及在编写健壮的并行程序方面的经验分享。总而言之，这本书不仅仅是一本技术教程，更是一本凝聚了丰富实践经验和深刻洞察的宝典。对于任何希望在高性能计算领域有所建树的开发者而言，这本书都绝对是必读的经典。

评分☆☆☆☆☆

评价三： 我是一个刚刚踏入高性能计算领域的研究生，对于如何有效地利用CPU、GPU等多种计算资源进行并行计算感到非常迷茫。理论知识看了不少，但总觉得缺乏实际操作的经验，不知道如何将这些理论转化为可执行的代码。无意中发现了《OpenCL异构并行编程实战》这本书，简直是及时雨。 这本书的语言风格非常亲切，易于理解，即使是对并行计算不太熟悉的初学者，也能快速入门。作者在讲解OpenCL的基本概念时，用了很多生动的比喻，将抽象的并行模型解释得通俗易懂。而且，书中提供的代码示例非常贴近实际需求，从简单的向量加法到复杂的科学计算模拟，每一个例子都循序渐进，难度适中。我跟着书中的例子，一步步地编写、调试，慢慢地就掌握了OpenCL的基本语法和编程范式。 更让我印象深刻的是，书中关于异构计算的讨论。它不仅仅是讲解OpenCL本身，还深入探讨了如何在一个统一的框架下，协同CPU和GPU进行计算。这对于需要处理大规模数据集或者复杂算法的研究项目来说，具有非常重要的意义。通过阅读这本书，我不仅学到了OpenCL的编程技巧，更重要的是，培养了从异构计算的角度思考问题的能力，为我未来的学术研究打下了坚实的基础。这本书的价值远不止于技术指导，它更像是一位良师益友，引导我在并行计算的道路上越走越远。

评分☆☆☆☆☆

评价二： 作为一名多年从事嵌入式系统开发的工程师，我一直深知在资源受限的环境下，如何最大化利用硬件性能的重要性。随着多核处理器、GPU等异构计算单元的普及，如何有效地驾驭这些强大的并行计算能力，成为了我工作中亟需解决的问题。在寻找相关技术资料的过程中，我接触到了《OpenCL异构并行编程实战》，这本书为我打开了一个全新的视角。 这本书最吸引我的地方在于其“实战”二字。它并非一本枯燥的理论手册，而是充满了实际的代码示例和解决方案。作者在书中巧妙地将OpenCL的各项特性与具体的应用场景相结合，通过一系列精心设计的例子，生动地展示了如何利用OpenCL来加速各种计算密集型任务。我特别喜欢其中关于图像滤波和矩阵运算的部分，这些都是我日常工作中经常会遇到的问题，通过书中提供的优化方案，我能够显著提升程序的运行效率。 此外，这本书在性能调优方面的讲解也非常深入。书中不仅介绍了基本的并行编程模型，还详细讲解了如何识别性能瓶颈，如何进行代码优化，以及如何利用OpenCL提供的各种工具来分析和调试程序。例如，书中关于内存访问模式的讲解，让我对如何高效地利用GPU显存有了更深刻的认识。总而言之，这本书为我提供了一个系统性的学习框架，让我能够从理论到实践，全面掌握OpenCL异构并行编程的技术，并将其有效地应用于我的实际工作中，显著提升了开发效率和产品性能。