改訂新版 OpenCL入門 1.2対応 マルチコアCPU・GPUのための並列プログラミング pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:インプレスジャパン

作者:株式会社フィックスターズ

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:2012-3-16

价格:JPY 3675

装帧:単行本（ソフトカバー）

isbn号码:9784844331728

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 并行计算
• Programming
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• 2012
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穿越并行计算的广阔天地：揭秘硬件潜能的钥匙 在信息爆炸的时代，我们对计算能力的需求从未如此迫切。无论是海量数据的分析、复杂科学模型的模拟，还是逼真的虚拟现实体验，都离不开强大的并行计算能力。然而，如何有效地驾驭多核CPU和GPU这些强大的硬件资源，将它们潜藏的巨大能量释放出来，一直以来都是一个巨大的挑战。本书旨在为你提供一把钥匙，开启通往并行编程世界的大门，让你掌握释放硬件潜能的奥秘。 为何选择并行编程？ 传统的顺序编程模型，即一次只执行一条指令，已经越来越难以满足现代计算的需求。随着摩尔定律的逐步放缓，芯片制造商将提升性能的主要途径转向了增加核心数量。这意味着，如果我们不能充分利用这些并行硬件，我们就无法获得性能的飞跃。并行编程正是为了解决这一问题而生的。通过同时执行多个任务，我们可以显著缩短程序的运行时间，解决以前由于计算量过大而无法解决的问题，或者在相同时间内完成更多的工作。 OpenCL：跨平台并行计算的通用语言 在众多并行编程技术中，OpenCL（Open Computing Language）脱颖而出，成为跨平台并行编程的标准。它提供了一个统一的编程模型，允许开发者在异构计算平台上编写程序，这些平台可以包含CPU、GPU、DSP（数字信号处理器）等不同类型的处理器。这意味着你编写的代码，理论上可以在任何支持OpenCL的硬件上运行，而无需针对不同的硬件平台进行大量的修改。这种跨平台的特性极大地降低了开发成本，拓展了应用的覆盖范围，使其成为大规模并行计算解决方案的基石。 掌握OpenCL的核心概念 本书将带领你循序渐进地深入理解OpenCL的核心概念。我们将从最基础的开始，逐步构建起完整的知识体系： 平台与设备模型： 理解OpenCL如何抽象化不同的计算硬件。我们将探讨主机（Host）与设备（Device）之间的关系，以及如何发现和选择可用的计算设备。 上下文（Context）与命令队列（Command Queue）： 这是OpenCL运行的基础。我们将详细讲解如何创建上下文，以及如何通过命令队列将任务提交给设备执行。理解命令队列的异步特性对于优化性能至关重要。 内存模型： 并行计算的性能瓶颈往往在于内存访问。本书将深入剖析OpenCL的多种内存区域，如全局内存（Global Memory）、私有内存（Private Memory）、常量内存（Constant Memory）和局部内存（Local Memory），以及它们之间的访问速度差异和使用场景。掌握如何有效地管理和利用这些内存区域，将直接影响程序的性能。 Kernel（内核）： 这是在设备上执行的并行计算代码。我们将学习如何编写C99风格的Kernel函数，包括如何访问传入的参数、如何在设备上进行计算。 Kernel的执行模型： 理解OpenCL的并行执行模型是编写高效Kernel的关键。我们将深入讲解工作项（Work-item）、工作组（Work-group）以及它们之间的组织关系。掌握如何合理地组织工作项和工作组，对于充分发挥硬件的并行能力至关重要。 同步与通信： 在并行执行过程中，不同工作项之间需要进行协调和通信。本书将详细讲解OpenCL提供的同步机制，如内存栅栏（Memory Fence）、工作组本地同步（Work-group Local Synchronization），以及如何利用局部内存进行高效的数据共享和通信。 事件（Event）： 事件是OpenCL中用于管理异步操作的重要机制。我们将学习如何使用事件来跟踪Kernel的执行状态，以及如何通过事件实现Kernel之间的依赖关系，从而构建更复杂的并行计算流程。 从入门到实践：丰富的代码示例与案例分析 理论知识的学习离不开实践的巩固。本书提供了大量精心设计的代码示例，涵盖了各种常见的并行计算任务。你将学习如何使用OpenCL实现： 向量和矩阵运算： 这是并行计算中最基础也最普遍的应用场景，例如向量加法、矩阵乘法等。 图像处理： 许多图像处理算法，如滤波、卷积、颜色空间转换等，都具有高度的并行性，非常适合使用OpenCL加速。 数据并行任务： 例如对大量数据进行查找、排序、统计等操作。 基于GPU的计算： 重点关注如何充分利用GPU强大的并行处理能力，实现科学计算、机器学习等领域的性能突破。 每一个代码示例都经过详细的讲解，不仅展示了如何编写OpenCL代码，更重要的是解释了代码背后的设计思路和性能优化技巧。你将了解： 如何选择合适的内存区域来存储和访问数据。 如何根据硬件架构调整工作组的大小以获得最佳性能。 如何利用局部内存来减少全局内存访问的次数。 如何通过事件来优化Kernel之间的执行顺序。 常见的性能瓶颈及其规避方法。 深入理解OpenCL 1.2规范 本书基于OpenCL 1.2规范进行讲解。OpenCL 1.2在1.1的基础上进行了多项改进和增强，例如： 设备分区（Device Partitioning）： 允许将一个设备划分为更小的计算单元，为更精细的并行任务调度提供了可能。 Pipe（管道）： 引入了管道对象，用于在Kernel之间实现高效的数据流式传输，尤其适用于图像处理和信号处理等领域。 Kernel间依赖（Kernel-to-Kernel Dependencies）： 提供了更灵活的Kernel执行依赖管理机制。 我们将详细讲解这些新特性，并展示如何在实际应用中运用它们来提升程序的性能和灵活性。 为读者量身定制的学习路径 无论你是刚刚接触并行编程的新手，还是已经有一定经验但希望深入掌握OpenCL的开发者，本书都将为你提供一条清晰的学习路径。 对于初学者： 我们从最基本的概念讲起，逐步引导你理解OpenCL的工作原理，并提供易于理解的代码示例，帮助你快速上手。 对于有经验的开发者： 我们将深入探讨OpenCL的高级特性和性能优化技巧，帮助你解决实际项目中的难题，并将你的并行编程能力提升到新的水平。 超越代码：构建高效并行程序的思维模式 并行编程不仅仅是编写代码，更是一种思维模式的转变。本书不仅教授你OpenCL的语法和API，更重要的是培养你分析问题、设计并行算法、优化程序性能的思维能力。你将学会： 如何将一个问题分解成可以并行执行的子任务。 如何权衡并行度与通信开销。 如何理解硬件架构对程序性能的影响。 如何使用性能分析工具来诊断和解决性能问题。 为何选择本书？ 市面上有许多关于并行编程的资料，但本书的独特之处在于： 系统性与全面性： 从基础概念到高级特性，本书覆盖了OpenCL 1.2的方方面面，为你构建扎实的知识体系。 实用性与实践性： 大量的代码示例和案例分析，让你能够学以致用，快速掌握并行编程的技巧。 深入的性能优化指导： 本书不仅仅是API的介绍，更注重讲解如何写出高性能的并行程序，帮助你充分发挥硬件的潜能。 清晰易懂的语言： 避免晦涩难懂的技术术语，用通俗易懂的语言讲解复杂的概念。 拥抱并行计算的未来 随着计算能力的不断增长和应用领域的不断拓展，并行计算的重要性将日益凸显。掌握OpenCL，你将成为掌握未来计算技术的一员。本书将是你踏入并行计算世界的坚实一步，为你打开通往高性能计算的广阔天地。准备好迎接挑战，释放硬件的无限潜能了吗？让我们一起开始这场激动人心的并行编程之旅！

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说实话，我购买这本书时内心是抱着一丝忐忑的，因为很多声称“入门”的技术书籍，实际内容对于非专业背景的人来说还是过于晦涩难懂。然而，这本书的整体风格，从字体选择到段落间距的处理，都给人一种沉稳、可靠的感觉。我希望作者在解释复杂的概念时，能够像一位经验丰富的导师一样，用清晰的比喻或者恰当的类比来引导读者跨越理解上的障碍。例如，在解释工作组（Work-Group）和工作项（Work-Item）的概念时，如果能用一个非常生活化的例子来类比内存访问模式的效率差异，那将大大降低初学者的认知负荷。这本书的价值，对我而言，不在于它能让我掌握多少API的调用，而在于它能否成功地帮我建立起一套正确的“并行思维模式”，让我能以更高效、更富有洞察力的方式去设计算法。

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我最近在尝试将现有的图像处理算法迁移到GPU上加速，遇到了不少关于内存管理和数据同步的头疼问题，市面上的资料往往要么过于理论化，要么就是针对特定框架的，缺乏对OpenCL底层机制的深入剖析。这本书的厚度让我感到振奋，它看起来不像那种只停留在“Hello World”层面的教程，更像是一本能带你真正走进并行计算内核的实战手册。我尤其关注“マルチコアCPU・GPUのための並列プログラミング”这个副标题，它暗示了作者会详细阐述如何在不同架构的硬件上编写出具有可移植性和高效性的代码，这正是我目前最需要的知识点。我希望这本书能提供一套清晰的调试和性能分析流程，教我如何识别瓶颈、如何正确地使用各种同步原语，而不是仅仅展示代码的语法。如果它能包含一些关于异构系统编程的陷阱和规避策略，那这本书的价值就无可估量了。

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从一个习惯于快速获取信息和解决具体问题的开发者的角度来看，这本书的索引和章节标题的设置显得尤为重要。我打开目录看了一眼，感觉作者的思路非常清晰，它似乎是按照一个项目从设置环境、编写核心逻辑、到最后进行优化和部署的完整生命周期来组织的。我特别欣赏这种系统性的讲解方式，它避免了那种零散知识点的堆砌感。我希望书中能够有一到两个贯穿始终的、略微复杂的应用案例，比如用OpenCL实现一个快速傅里叶变换（FFT）或者某种矩阵运算，然后逐步展示如何针对CPU和GPU进行优化。这种深度的实践案例远比五十个简单的例子更有助于建立起扎实的工程能力和对并行计算本质的理解。

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作为一名有着数年C++开发经验的工程师，我对编程语言的学习曲线相对适应良好，但并行计算的思维转换始终是一个挑战。我过去尝试过CUDA，但由于工作环境的限制，最终还是需要转向更开放的OpenCL平台。因此，我非常看重这本书的逻辑组织结构。我希望它在介绍完基础的内核函数编写之后，能够立即过渡到实际的性能调优部分，而不是用大段的理论来填充篇幅。我期待看到大量的、精心挑选的示例代码，这些代码不仅要能编译运行，更重要的是要能直观地展示出“好代码”和“坏代码”在性能上的巨大差异。如果书中能够对OpenCL 1.2规范中的一些关键API调用，比如异步操作、事件管理等方面做深入的对比分析，那就太棒了，因为这些往往是决定一个项目能否成功的关键。

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这本书的封面设计简洁明了，黑白灰的配色显得非常专业，虽然我对OpenCL的理解还停留在基础概念阶段，但仅仅是看到这个标题和封面，就仿佛能感受到作者在技术深度和广度上所下的苦功。我特别留意了“1.2対応”这几个字，这意味着它涵盖了OpenCL标准的一个重要里程碑版本，对于希望跟上技术前沿的开发者来说，这是个非常积极的信号。我个人对并行编程的兴趣一直很浓厚，总觉得现代计算的未来就在于充分挖掘多核CPU和GPU的潜力。拿到手里时，书的纸张质量很不错，印刷字迹清晰，这对于阅读技术书籍，尤其是在需要对照代码和理论概念时，是极其重要的体验。尽管我还没有完全深入阅读，但从装帧和初步的排版来看，这无疑是一本面向严肃学习者的工具书，而不是那种浮光掠影的入门介绍。它传递出一种“干货满满”的气场，让人对接下来的学习充满期待，希望能从中找到那些教科书上不会详细介绍的实践技巧和优化思路。

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