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。

Heterogeneous Computing with OpenCL teaches OpenCL and parallel programming for complex systems that may include a variety of device architectures: multi-core CPUs, GPUs, and fully-integrated Accelerated Processing Units (APUs) such as AMD Fusion technology. Designed to work on multiple platforms and with wide industry support, OpenCL will help you more effectively program for a heterogeneous future. Written by leaders in the parallel computing and OpenCL communities, this book will give you hands-on OpenCL experience to address a range of fundamental parallel algorithms. The authors explore memory spaces, optimization techniques, graphics interoperability, extensions, and debugging and profiling. Intended to support a parallel programming course, Heterogeneous Computing with OpenCL includes detailed examples throughout, plus additional online exercises and other supporting materials. Explains principles and strategies to learn parallel programming with OpenCL, from understanding the four abstraction models to thoroughly testing and debugging complete applications. Covers image processing, web plugins, particle simulations, video editing, performance optimization, and more. Shows how OpenCL maps to an example target architecture and explains some of the tradeoffs associated with mapping to various architectures Addresses a range of fundamental programming techniques, with multiple examples and case studies that demonstrate OpenCL extensions for a variety of hardware platforms