Heterogeneous Computing with OpenCL pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Morgan Kaufmann

作者:Benedict Gaster

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2011-8-31

价格:USD 69.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780123877666

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 并行
• OpenCL
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• 2011
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并行时代的计算革命：释放硬件潜能，重塑算法边界 在数据爆炸式增长和计算需求日益复杂的今天，传统串行计算模式的瓶颈日益凸显。无论是在科学研究、金融建模、人工智能训练，还是在媒体处理、游戏开发等领域，我们都在迫切地寻求更强大的计算能力，以应对前所未有的挑战。而“异构计算”（Heterogeneous Computing）正是应对这一挑战的关键。它打破了传统CPU的局限，将不同类型的处理器（如GPU、FPGA、DSP等）的优势融合在一起，形成一个协同工作的计算平台，从而实现性能的大幅提升和能效的优化。 本书将带领您深入探索异构计算的广阔世界，揭示如何通过精心设计的软件和算法，充分挖掘不同硬件架构的独特能力。我们将不再局限于单一的处理单元，而是学会如何将计算任务智能地分配到最适合的硬件上，实现“强强联合”，将单点突破转化为系统性的飞跃。 一、 走向并行：洞悉异构计算的基石 首先，我们将从宏观层面理解异构计算的缘起和发展。为何我们需要从单一处理器走向多处理器协同？CPU在传统计算中的角色如何演变？GPU、FPGA、DSP等协处理器又各自拥有何种独特的计算优势？我们将深入剖析这些不同硬件架构的设计哲学和工作原理，例如GPU的并行处理单元（SIMD/SIMT）如何高效处理大规模数据，FPGA的灵活性如何实现定制化硬件加速，以及DSP在信号处理领域的独特贡献。通过对这些基础知识的掌握，您将能够清晰地认识到异构计算的必然性和其带来的巨大潜力。 接着，我们将聚焦于如何构建和管理一个异构计算环境。这不仅包括硬件层面的连接和配置，更重要的是软件层面的抽象和调度。我们将探讨现有的异构计算框架和API，它们如何为开发者提供一个统一的接口，屏蔽底层硬件的复杂性，使我们能够专注于算法的实现。我们将详细介绍这些框架的设计理念，包括如何声明计算设备、如何管理内存、如何进行数据传输以及如何调度并行任务。理解这些核心概念，是迈向成功异构计算编程的第一步。 二、 算法的蜕变：驾驭并行，提升效率 深入了解异构计算的架构之后，本书的核心将转向如何对算法进行“并行化”的改造，使其能够充分受益于异构硬件。我们将从经典的并行算法入手，例如并行排序、并行搜索、矩阵乘法等，逐步深入到更复杂的领域。 数据并行与任务并行： 我们将区分和掌握数据并行（Data Parallelism）和任务并行（Task Parallelism）这两种主要的并行化策略。对于数据并行，我们将学习如何将大规模数据集分割成独立的小块，并在多个处理器上同时进行相同的操作。例如，图像处理中的像素操作、科学计算中的网格模拟等。对于任务并行，我们将关注如何将一个复杂的问题分解成多个相互独立的子任务，并在不同的处理器上并发执行。例如，在复杂模拟中，将不同的物理过程并行计算。 内存管理与数据同步： 在多处理器协同计算中，高效的内存管理和正确的数据同步至关重要。我们将深入探讨如何在异构设备之间高效地传输数据，避免不必要的拷贝和延迟。我们将学习各种内存模型，包括全局内存、共享内存、局部内存等，并理解它们在不同硬件架构下的特性和使用场景。此外，数据同步是保证计算正确性的关键。我们将详细介绍同步原语，如屏障（Barriers）、信号量（Semaphores）、互斥锁（Mutexes）等，以及如何在并行算法中正确地应用它们，避免数据竞争和死锁。 任务调度与负载均衡： 如何将计算任务合理地分配给不同的处理器，并确保它们的工作负载尽可能均衡，是实现高性能异构计算的关键。我们将探讨各种任务调度策略，包括静态调度和动态调度，以及如何根据任务的特性和硬件的可用性来选择最优的调度方案。负载均衡技术将帮助我们避免某些处理器空闲而另一些处理器过载的情况，从而最大化整体系统的吞吐量。 性能优化与调优： 理论上的并行化只是第一步，实际的性能提升还需要精细的优化。我们将学习如何使用性能分析工具来识别算法中的瓶颈，并针对性地进行优化。这可能包括优化内存访问模式、减少通信开销、调整计算粒度、利用硬件特性指令集等。我们将通过实际案例，演示如何将一个串行算法逐步改造为高效的异构并行算法，并量化其性能提升。 三、 实践出真知：案例驱动，掌握核心技术 为了让抽象的概念落到实处，本书将采用案例驱动的方式，通过大量实际的编程实践来巩固所学知识。我们将涵盖一系列具有代表性的应用场景，引导您一步步构建并优化您的异构计算程序。 通用计算的GPU加速： GPU凭借其海量的并行处理单元，在通用计算领域展现出强大的实力。我们将重点讲解如何利用GPU加速常见的计算密集型任务，例如： 图像处理与计算机视觉： 高效地实现图像滤波、特征提取、图像识别等算法，为实时视觉应用奠定基础。 科学计算与数值模拟： 加速偏微分方程求解、分子动力学模拟、天气预报模型等，推动科学研究的边界。 数据分析与机器学习： 优化数据预处理、模型训练、大规模数据集查询等，为人工智能和大数据应用提供强大支撑。 FPGA的定制化加速： FPGA以其极高的灵活性和可重构性，在特定领域能够实现超越GPU的性能和能效。我们将探讨如何利用FPGA进行硬件加速，例如： 信号处理与通信： 实现高效的数字信号处理算法，如FFT、卷积等，为通信系统和雷达技术提供动力。 金融交易与风险管理： 加速高频交易算法、风险模型计算等，满足金融行业对低延迟和高吞吐量的严苛要求。 嵌入式系统与物联网： 在资源受限的嵌入式设备上实现定制化的加速器，提升边缘计算的能力。 多核CPU与异构平台的协同： 现代计算系统通常是多核CPU与GPU、FPGA等异构设备的组合。我们将学习如何有效地协调这些不同类型的处理器，充分发挥它们的互补优势。例如，利用CPU进行任务管理和串行部分的处理，而将计算密集型的并行任务卸载到GPU或FPGA上。 四、 展望未来：迈向更智能、更高效的计算时代 本书的最终目标是帮助您掌握驾驭异构计算的能力，成为未来计算浪潮的弄潮儿。通过本书的学习，您将能够： 深刻理解异构计算的原理和优势， 能够根据具体的计算需求，选择最合适的硬件架构和软件框架。 熟练掌握算法的并行化技术， 能够将复杂的串行算法改造成高效的并行算法。 掌握实际的编程实践， 能够使用主流的异构计算工具和API，开发出高性能的应用程序。 具备独立解决异构计算难题的能力， 能够分析性能瓶颈，并进行有效的优化。 在这个计算能力呈指数级增长的时代，掌握异构计算将为您带来前所未有的职业发展机遇。无论您是科研人员、软件工程师、硬件工程师，还是对前沿计算技术充满好奇的学生，本书都将是您探索异构计算世界、解锁计算潜能的宝贵指南。让我们一起拥抱并行，重塑算法，迎接计算革命的未来！

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我个人认为，这本书在涵盖的硬件生态系统多样性方面做得非常不足。虽然它提到了OpenCL作为一种跨平台的技术，但绝大部分的案例和性能讨论都集中在某一个或两个主流的GPU供应商的架构上。对于那些真正需要利用各种不同类型的加速器（例如FPGA、DSP，甚至是新型的AI专用加速器）的读者来说，这本书提供的洞察力是有限的。它似乎没有充分探讨在面对如此多样的硬件指令集和内存层次结构时，如何有效地抽象和管理那些特有的性能瓶颈。当我们在讨论“异构计算”时，真正的挑战往往在于如何为每一个不同的“异构单元”量身定制最优的内核策略，而这本书在这方面的指导性建议明显不足，给人的感觉它更像是“特定供应商的OpenCL编程指南”，而非一本全面的异构计算圣经。这使得它在面对当前快速发展的硬件多样化趋势时，显得有些力不从心。

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我不得不说，这本书的内容深度和广度是令人印象深刻的，它确实触及了异构计算领域许多核心且复杂的议题。作者在讨论内存模型和并行化策略时，展现出对底层硬件架构深刻的理解，这在我阅读过的相关书籍中是少有的。然而，这种深度是以牺牲清晰度和结构化为代价的。很多章节的逻辑跳转显得有些突兀，前一页还在讲高级的内核优化技巧，下一页就跳到了一个看似无关紧要的硬件特性讨论。我感觉作者似乎急于把所有知道的知识点都塞进这本书里，而没有花足够的时间去构建一个平滑的学习曲线。对于一个希望从入门到精通的读者来说，这种跳跃式的讲解方式让人感到非常吃力，经常需要在不同章节之间来回翻阅，试图拼凑出一个完整的知识图景。如果能用更清晰的框架和更循序渐进的引导来组织这些高深的技术点，这本书的教育价值会大大提升。

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这本书的语言风格非常学术化，充满了冗长且复杂的句子结构，使得吸收信息的过程变得异常缓慢。它更像是为研究生或资深研究人员准备的文献综述，而非面向广大工程师的工具书。作者似乎更注重于论证概念的数学严谨性，而不是提供直观的理解。例如，在解释某个并行模式的收敛性时，使用了大量篇幅的数学推导，但缺乏对这种推导在实际计算中意味着什么（比如，它如何影响缓存命中率）的直观解释。我发现自己不得不频繁地查阅外部资料来理解作者用专业术语包裹起来的简单事实。如果作者能采纳更简洁、更具对话性的叙述方式，哪怕只是在引言或结论部分增加一些“给读者的建议”，这本书的亲和力会更强，能吸引更广泛的技术读者群体，而不是仅仅局限于那些已经掌握了高级数学和计算机科学理论的精英。

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这本书的实操指导部分让我感到非常失望，它更像是一本理论手册而不是一本实用的“How-to”指南。虽然它声称涵盖了OpenCL，但很多关键的调试技巧、性能分析工具的使用，或者在特定商业平台（比如嵌入式系统或特定GPU厂商环境）下的部署细节，都被一带而过。例如，书中对异步操作的处理描述得过于理想化，完全没有提及在真实世界中，错误处理和同步等待机制可能带来的竞态条件和死锁风险。我尝试按照书中的步骤搭建一个稍微复杂一点的应用，结果发现书中提供的配置参数和依赖库的版本似乎已经过时了，导致我花费了数周时间在解决环境配置问题上，而不是在算法本身。对于依赖实际操作来学习的工程师来说，这本书提供的“脚手架”过于脆弱，需要读者自己去填补大量的实践空白，这大大降低了其作为参考手册的实用性。

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这本书的排版和插图简直是灾难，如果不是因为这个主题太过硬核，我绝对会立刻把它退掉。纸张的质量也显得非常廉价，拿在手里感觉这本书的厚度和重量完全不成正比，仿佛里面塞满了空气。更让人抓狂的是，代码示例的字体小得像蚂蚁爬，而且很多关键的语法高亮都没有处理好，阅读起来非常费劲。我花了很多时间去猜测作者到底想表达什么，而不是专注于理解底层概念。而且，很多理论介绍部分写得非常晦涩，像是直接把官方文档翻译过来，缺乏生动的比喻和实际应用场景的铺垫。如果作者能在视觉呈现和可读性上多花点心思，这本书的价值至少能提升一个档次。目前的版本更像是给那些已经非常熟悉这个领域、不需要任何视觉辅助的专家准备的内部资料，对于初学者来说，简直是劝退利器。我真希望出版商能考虑出一个第二版，哪怕是重新排版也好，现在的阅读体验太差了。

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笔记记错了，算了，不记了

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This is what I used when first learning OpenCL. Very well written text~

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笔记记错了，算了，不记了

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This is what I used when first learning OpenCL. Very well written text~