具体描述
《GPGPU编程技术:从GLSL、CUDA到OpenCL》详细介绍了能够反映GPGPU技术现状的三种编程框架及其编程方法：基于OpenGL／GLSL的经典GPGPU技术、NVIDIA的CUDA架构以及跨平台的解决方案OpenGL。《GPGPU编程技术:从GLSL、CUDA到OpenCL》内容涵盖了从软件的安装和编译、编程语言的语法和使用技巧、程序优化，到高级开发中可能遇到的各种情况及应对方案等主题，并为深入学习和研究指引了参考资料，是一本实用的技术指导书。GPGPU技术是快速发展的新兴编程技术，《GPGPU编程技术:从GLSL、CUDA到OpenCL》在编写过程中结合了至2011年国外最新的技术现状。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的实用性是毋庸置疑的，它不像某些理论著作那样束之高阁，而更像是一本随时可以翻阅的“工具箱”。最让我惊喜的是，作者在每一章节的末尾都设计了“性能调优的陷阱”或“常见错误解析”这样的板块。这些部分简直是为实战人员量身定做的“避雷指南”。我记得有一次我尝试优化一个矩阵乘法内核，无论怎么调整分块大小，性能始终上不去，非常苦恼。后来我回翻到书中关于内存合并访问（Coalesced Access）的章节，对照作者给出的错误示例，才恍然大悟，原来是我对全局内存访问模式的理解出现了偏差。书中的代码示例都经过了精心挑选和打磨，它们不仅正确，而且都具备了极高的代表性，涵盖了从简单的数据并行到复杂的同步与通信模式。更重要的是，这些代码片段都配有详尽的注释，告诉你“为什么”要这么写，而不是简单地告诉你“怎么”写。这种深度解析，极大地加速了我将理论知识转化为实际编码能力的过程。
评分这本书的封面设计得非常吸引人，那种深邃的蓝色调和其中穿插的科技线条，立马让人联想到高性能计算的领域。初拿到手的时候，我最大的感受是它的“分量感”，这不仅仅是纸张的物理重量，更是一种内容厚重的象征。我当时对并行计算领域只是略有耳闻，知道它潜力巨大，但具体如何着手却毫无头绪。这本书的开篇部分，没有像许多技术书籍那样直接抛出复杂的公式和晦涩的术语，而是用一种近乎讲故事的方式，勾勒出了异构计算时代的宏伟蓝图。它清晰地阐述了为什么我们需要从传统的CPU架构转向更强大的GPU并行处理模式，解释了数据如何在不同的计算单元之间流动和协作。这种娓娓道来的叙述方式，极大地降低了我这个初学者的心理门槛，让我感觉这个高深莫测的技术领域似乎触手可及了。尤其是一些历史背景的铺垫，让我理解了这项技术是如何一步步发展至今，这对于建立起完整的知识体系至关重要。作者在引言部分展现出的那种对技术发展趋势的深刻洞察力，着实让人对后续内容的质量充满了期待。总而言之，从装帧到导论，这本书成功地营造了一种专业而又不失亲和力的氛围，让人迫不及待地想深入了解其核心技术。
评分总的来说，这本书不仅仅是一本技术手册，它更像是一份精心策划的、通往高性能计算殿堂的“地图”和“向导”。它的语言风格随着内容的深入而变化，从开篇的鼓励与引导，到中段的严谨教学，再到后期的学术探讨，完美地适应了读者的心智发展。我特别欣赏作者在全书贯穿的一种“工程美学”——对效率的极致追求，对代码简洁性的热爱，以及对底层硬件的敬畏之心。书中的排版和图表设计也值得称赞，那些复杂的并行计算流程图，画得清晰明了，有效地避免了因图形复杂而产生的阅读疲劳。读完这本书后，我感觉自己像是经历了一次全面的“内功心法”修炼，对如何榨干硬件的每一分算力都有了更深刻的理解和更自信的把握。对于任何希望系统性学习并行计算、并致力于提升应用性能的工程师或研究人员而言，这本书无疑是一部值得反复研读的经典之作，它为你打下的基础，足以支撑你在未来更复杂的计算挑战中稳步前行。
评分从中后期开始，这本书的难度曲线明显上扬，但这种提升是循序渐进、充满挑战性的。作者开始探讨一些更前沿、更具挑战性的主题，比如异构系统上的任务调度、库级并行编程，以及如何利用GPU来加速那些原本不适合并行化的稀疏计算问题。坦白说，阅读到多GPU通信和互操作性的章节时，我不得不放慢速度，时常需要结合手册和在线资源进行交叉验证。然而，正是这种适度的难度，激发了我更深层次的探索欲。作者在处理这些复杂话题时，没有回避其中的难点，而是坦诚地指出了现有技术的局限性，并引导读者思考未来的优化方向。例如，他对异步计算流和事件同步机制的讲解，逻辑清晰，层层递进，帮助我建立起一个统一的并发控制思维框架。这本书成功地将读者从“API使用者”提升到了“架构设计者”的视角，这对于任何想在高性能计算领域深耕的人来说，都是无价的财富。
评分翻开正文，我立刻被作者严谨而细致的逻辑结构所折服。章节之间的衔接处理得极为巧妙，就好比搭积木一样，前一个知识点为后一个更复杂的概念提供了坚实的基础，几乎没有出现那种“跳跃式”的讲解，让读者在学习过程中始终能保持对全局的掌控感。我特别欣赏作者在讲解基础架构概念时所采用的类比手法。例如，当他解释内存层次结构和线程模型时，他引入了一些非常贴近生活的场景进行对比，比如把共享内存比作公共厨房，把寄存器比作个人工具箱，这种形象化的描述让那些抽象的硬件概念变得具体可感。虽然我对并行编程略有了解，但这本书对 CUDA 编程模型的剖析深度依然超出了我的预期。它不仅仅停留在 API 的调用层面，更深入到硬件执行的底层机制，比如warp的调度、线程束的分发过程，甚至连不同GPU架构之间的细微差异，作者都一一进行了对比分析。阅读这些部分时，我甚至能“听”到数据在芯片上高速运行的声音，那种对细节的极致追求，体现了作者深厚的实践功底。
评分读了开头，对于励志做一个图形程序猿的我来说，这明显不是一本好书或者适合的书。
评分此书不错！ 1.将OpenGL的经典GPGPU与CUDA、OpenCL的知识点串起来了，有助于加深对GPGPU的理解。可惜因篇幅所限，某些地方不够详细，建议和《GPU高性能编程CUDA实战》（CUDA by Example:an Introduction to General-Purpose GPU Programming）等专著一起阅读。 2.详细地讲解了各种操作系统、各种编译器环境的配置。比较适合搞不清编译器配置的初学者。 3.介绍了著名类库，探讨了多GPU方案，以及其他心得，有助于读者开阔视野、进行自学。
评分对目前GPGPU技术的总结及入门性介绍。 设计了OpenGL ES, CUDA, OpenCL等通用编程的介绍。 适合入门GPGPU
评分8号收到此书，11号阅读完毕，很有用。by example那本书太过简略，赵开勇那本书是资料汇编，本书作者是研究者，而且有从经典GPGPU到CUDA的实际经验，写的很好。
评分读了开头，对于励志做一个图形程序猿的我来说，这明显不是一本好书或者适合的书。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有