具体描述
《OpenCL异构计算》讲解了OpenCL和如何为复杂的异构系统（多核处理器、GPU和APU）进行并行编程。OpenCL是为支持多平台设计的，受行业广泛支持，有助于帮助读者为异构环境编写高性能应用程序。
本书由并行计算和OpenCL社区中的领头人所撰写，可帮助读者体验OpenCL从而了解大量基础的并行算法。书中探索了内存空间、优化技术、图形的互操作、性能扩展，调试和性能剖析等。
本书读者对象为软件工程师、程序员、硬件工程师、高年级本科生/研究生，可供并行编程课程使用，包含有详细的案例，附有额外的网上练习和其他支持材料。
本书特色
· 解释OpenCL并行编程的原理和策略，从理解四大抽象模型开始，一直介绍到测试和调试完整的应用
· 覆盖图像处理、Web插件、粒子模拟、视频编辑和性能优化等主题
· 展示OpenCL如何映射到目标体系结构，并解释一些映射到各种体系结构的折衷方案
· 提出一系列基础编程技术，并通过若干个实例和案例分析来展示针对不同硬件平台的OpenCL扩展
本书配套网站提供本书相关信息、各章包含的示意图、范例代码、附加示例及勘误信息等,网址如下：
http://www.heterogeneouscompute.org/?page_id=7
作者简介
Benedict R. Gaster是一位致力于研究下一代异构处理器编程模型的软件架构师，具体研究新一代处理器(同时包含CPU和GPU加速器)进行并行编程的高层次抽象。他对OpenCL的设计做出了广泛的贡献，并在Khronos Group(科纳斯组织)的开放标准联盟中代表AMD。他因为类型系统的可扩展标记和变量的研究成果而获得计算机科学博士学位。
Lee Howes已经在AMD工作两年多，目前的研究集中于未来异构计算的编程模型。他的研究举在于如何以声明方式表示迭代域到数据的映射，用通俗易懂的方式向开发人员说明复杂的架构概念和优化技术，这两者都通过编程模型的改进和教育来实现。他因为这一领域的研究成果而获得伦敦帝国学院计算机科学的博士学位。
David Kaeli获得罗格斯大学电气工程专业的学士和博士学位，雪城大学计算机工程专业的硕士学位。他是东北大学工程学院本科课程的副院长兼欧洲经委会学院的全职教授，东北大学计算机系统结构研究实验室主管(NUCAR负责人)。在1993年加入东北大学之前，他曾在IBM工作12年。在这12年当中，后7年在T. J. Watson研究中心(位于纽约市Yorktown Heights)工作。作为合著者发表了200多篇经过严格评审的文献。他的研究范围很广，包括微架构到后端编译器和软件工程。他指导了GPU计算领域方面的很多研究项目。目前，他担任计算机系统结构IEEE技术委员会主席。他是IEEE会士和ACM成员。
Perhaad Mistry目前在东北大学攻读博士学位。他获得孟买大学电子工程专业学士学位和东北大学计算机工程专业硕士学位。他目前是东北大学计算机系统结构实验室的一员，导师是David Kaeli。他做过很多并行计算项目。他曾为GPGPU平台的物理模拟设计了可扩展数据结构，还针对异构设备实施了医疗重建算法。目前的研究重点在于异构计算分析工具的设计。他正在研究采用诸如OpenCL之类的标准是否能够用于构建出合适的工具来简化当下跨大量异构设备运行的并行编程和性能分析。
Dana Schaa拥有加州理工大学圣路易奥比斯波分校计算机工程学士和东北大学电气和计算机工程的硕士学位，他目前也在东北大学攻读博士学位。他的研究兴趣包括并行编程模型和抽象，特别针对GPU架构。他已经开发了基于GPU实现的几个医疗成像研究项目，从实时可视化到分布式异构环境的图像重建。他在2010年娶了一位出色的妻子Jenny，他们与他们可爱的猫一起生活在波士顿。
目录信息
第1章 并行编程入门 1
引言 1
opencl 1
本书目标 2
并行思维 2
并发编程模型和并行编程模型 6
线程和共享内存 9
消息传递通信 9
不同的并行粒度 10
数据共享和同步 11
本书结构 11
参考文献 12
扩展阅读和相关网站 13
第2章 opencl简介 15
引言 15
opencl标准 15
opencl 规范 15
kernel和opencl执行模型 16
平台和设备 19
.主机-设备交互 19
执行环境 21
上下文 22
命令队列 22
事件 23
内存对象 23
flush命令和finish命令 26
新建一个opencl程序对象 26
opencl的kernel 27
内存模型 29
编写kernel 31
向量相加实例的完整代码 32
小结 39
参考文献 39
第3章 opencl设备架构 41
引言 41
硬件权衡 41
性能随频率的提升及其限制 43
超标量执行 44
vliw 44
simd和向量处理 47
硬件多线程 48
多核架构 51
集成：片上系统和apu 53
高速缓存层次和内存系统 54
架构设计空间 55
cpu设计 56
gpu体系结构 60
apu和类apu的设计 63
小结 64
参考文献 65
第4章 opencl基本实例 67
引言 67
应用实例 67
简单的矩阵相乘 67
图像卷积实例 77
小结 85
第5章 opencl的并发与执行模型 87
引言 87
kernel，work_item，workgroup和
执行域 87
opencl同步：kernel，fence和barrier 90
队列与全局同步 94
opencl内存一致性 96
事件 96
命令barrier与marker 108
主机端内存模型 109
buffer对象 110
image对象 113
设备端内存模型 115
设备端宽松的内存一致性 116
全局内存 117
本地内存 119
常量内存 121
私有内存 122
小结 122
第6章 opencl在cpu/gpu
平台上的实现 123
引言 123
opencl在amd phenom ii x6上的
实现 123
opencl在amd radeon hd6970
gpu上的实现 128
多线程和内存系统 130
基于clause的simd执行 132
资源分配 137
opencl的内存性能 139
opencl全局内存 139
本地内存——软件管理的cache 142
小结 148
参考文献 149
第7章 opencl案例学习1：卷积 151
引言 151
计算卷积的kernel 151
选择合适的workgroup大小 151
将数据缓存到本地内存 154
执行卷积 160
小结 161
代码清单 162
主机端代码 162
kernel代码 166
参考文献 171
第8章 opencl案例学习2：
视频处理 173
引言 173
获得视频帧 173
cpu上的解码 174
在gpu上解码视频 175
在opencl中处理一个视频 179
在多个视频上处理多个不同effect 180
事件链 180
最终输出显示到屏幕 181
opencl/opengl协同工作能力 181
小结 184
第9章 opencl案例学习3：
直方图 185
引言 185
选择适量的work-group 185
选择最优的work-group大小 186
全局内存访存优化 187
使用原子操作计算局部直方图 189
本地内存访存优化 190
局部直方图的规约 192
全局规约 193
完整的kernel代码 193
性能和小结 196
第10章 opencl案例学习4：
混合粒子模拟 197
引言 197
计算概览 197
gpu实现 200
创建buffer 200
构造加速结构 201
计算碰撞 201
合成 202
cpu实现 202
负载均衡 203
性能和小结 204
生成均匀网格的kernel代码 205
粒子模拟的kernel代码 206
第11章 opencl扩展 211
引言 211
扩展机制概览 211
设备拆分 214
双精度 225
参考文献 233
第12章 opencl的性能剖析和
调试 235
引言 235
基于事件的剖析 236
amd app profiler 238
收集opencl程序轨迹 239
收集opencl gpu kernel性能
计数器 242
amd app kernelanalyzer 243
演示amd app profiler 245
启动amd app profiler 245
使用应用程序的轨迹数据
以发现性能瓶颈 245
使用gpu性能计数器发现kernel的
性能瓶颈 247
调试opencl应用程序 248
gdebugger概览 249
使用gdebugger调试并行opencl
应用程序 249
amd printf扩展 251
小结 253
第13章 webcl 255
引言 255
框架设计 256
webcl 实验性实现 257
firefox扩展 257
连接javascript和opencl 258
webcl动手练习 260
web照片编辑器 264
讨论 266
小结 268
参考文献 268
扩展阅读和相关网站 269
索引 271
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
我对这本书的期待，更多的是源于它所代表的“未来计算”的可能性。在人工智能、大数据、科学计算等领域飞速发展的今天，传统的CPU计算模式已经显得力不从心。而异构计算，特别是以OpenCL为代表的通用并行计算接口，为我们提供了一条突破性能瓶颈的道路。这本书的标题《OpenCL异构计算》本身就充满了技术前沿的气息。我期望书中能够详细地解释OpenCL是如何打破不同硬件平台之间的壁垒，实现代码的跨平台运行，以及如何通过精细的并行化设计，将计算任务分配给最合适的硬件单元。我希望作者能够用通俗易懂的语言，结合生动的案例，将复杂的异构计算概念讲解清楚，让我能够真正理解其精髓，并能够将所学知识应用到实际的项目中，解决现实世界中的计算难题。
评分这本书给我的第一印象是它的“硬核”气质。书名《OpenCL异构计算》就直接点明了主题，没有丝毫的含糊其辞，这对于我这样追求效率的学习者来说是极大的福音。我曾经在项目中使用过一些GPU加速的库，但总是感觉隔靴搔痒，无法真正掌控底层机制。而OpenCL，作为一种开放的标准，理论上应该能让我更深入地理解和控制不同硬件的计算能力。这本书的排版和图示设计也相当专业，各种流程图、架构图都清晰明了，有助于我这种需要将抽象概念具象化才能理解的学习者。我期待书中能够详细讲解OpenCL的API接口，各种并行编程模型，以及如何进行性能优化。毕竟，理论知识的学习固然重要，但能否将其转化为实际的生产力，关键还在于能否熟练运用工具。我相信，通过这本书的学习，我能够从一个“使用者”转变为一个“创造者”，能够根据具体的应用场景，设计出更高效、更具创新性的异构计算解决方案。
评分从我短暂的翻阅来看，这本书的逻辑结构和内容组织似乎非常严谨。虽然我还没有深入到具体章节，但从目录和章节标题来看，作者显然对OpenCL和异构计算的知识体系有着非常清晰的认识。开篇可能涉及对异构计算的宏观介绍，接着深入OpenCL的语法和核心概念，再到具体的应用场景和案例分析，最后可能还会探讨一些进阶的主题，比如性能调优和跨平台开发。这种循序渐进的学习路径，对于我这样希望从基础开始，一步步构建知识体系的学习者来说，无疑是极大的便利。我尤其关注书中关于“异构”的定义和如何在OpenCL中实现不同硬件的协同计算。能否有效地利用GPU的并行处理能力，同时兼顾CPU的通用性，是异构计算成功的关键。我期待书中能够提供一些实际的代码示例，让我能够将理论知识快速转化为实践。
评分这本书的封面设计就非常吸引人，那种深邃的蓝色背景搭配着抽象的、仿佛流动的代码线条，瞬间就勾起了我对“异构计算”这个概念的好奇心。我一直对计算领域的新技术充满热情，而“异构计算”这个词本身就蕴含着一种打破常规、整合不同计算单元以达到更高效率的潜力。翻开扉页，作者的序言就像一位经验丰富的向导，娓娓道来OpenCL在推动高性能计算发展中的重要作用，以及它如何为开发者提供了一个统一的编程模型来驾驭GPU、CPU甚至FPGA等多种计算资源。我尤其欣赏作者在序言中对“异构”二字含义的深入解读，它不仅仅是硬件的简单叠加，更是一种思维方式的转变，一种对计算任务进行精细拆分和最优分配的艺术。虽然我还没有深入阅读书中的具体技术细节，但仅从作者的引导和书籍整体的呈现方式来看，我预感这将是一次充满启发性的学习之旅，足以让我对未来的计算架构有一个更清晰的认识，并为我日后在实际项目中应用异构计算技术打下坚实的基础。
评分作为一名对计算机底层原理有着浓厚兴趣的业余爱好者，我一直对“异构计算”这个概念充满遐想。它似乎预示着计算能力的指数级增长，以及更强大的智能化应用。而《OpenCL异构计算》这个书名，就像是为我打开了一扇通往这个神秘领域的大门。我并没有立即去阅读正文，而是仔细地品味了封面的设计，那仿佛是电流在不同节点之间穿梭的图案，寓意着信息在异构硬件上的高效流动。我对书中可能包含的关于OpenCL编程模型、内存管理、同步机制等方面的详尽阐述充满了期待。我相信，这本书不仅仅会介绍OpenCL这个具体的标准，更会深入探讨异构计算背后的思想和方法论，比如如何识别可并行化的计算任务，如何选择最适合的计算单元，以及如何管理不同设备之间的数据传输和同步。我希望通过这本书，能够建立起一个系统性的知识框架，让我能够自信地面对未来的各种高性能计算挑战。
评分书不错，有点老
评分货到了，翻了一下....决定放弃....此领域过于高端....
评分书一般。但在EC2上搞了一下，效果不错，在大数据领域，OpenCL会有前途的。
评分为什么有的示例代码都跑不起来……环境不对？我电脑明明支持image类型啊，为什么只能改用buffer……
评分翻译的人很有水准 因此有些在他看来很一笔带过的东西 我用了不少时间才弄懂 这个东西很难给你的未来带来什么 因为市场的需求真的很小 而那么点可怜的需求却又要求非常苛刻 但是 我觉得 如果是这方面的新手 看完这本书 你会有一种愉悦的感受 这才是真正的开阔视野 让你对于计算机运算过程的理解到达一个新的高度
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