OpenCL异构计算 贾斯特,张云泉 清华大学出版社，【正版保证】 rtf 下载 2025 kindle mobi lrf 极速 pdf

《OpenCL异构计算》编著者 Benedict R.Gaster、LeeHowes、David 、R.Kaeli、 Perhaad Mistry、Dana Schaa 。　《opencl异构计算》提供opencl的手资料，详尽阐述了如何在异构环境下进行并行编程。章首先介绍如何在并行系统下编程，定义异构编程需要理解的概念。第2～4章循序渐进地介绍opencl的基本架构。第5章和第6章对这些概念加以扩展，旨在帮助读者更好地理解。第7~10章提供4个更复杂的案例学习，让读者理解到opencl具有广泛的应用。1~13章锁定高级主题展开讨论。　　本书可帮助学生和研究人员更好地理解通用异构计算(尤其是opencl提供的解决方案)，尤其是适合不同经验水平的学生，可以作为opencl课程的教材或其他课程的参考，例如并行编程课程和高级课程。

章 并行编程入门

　引言

　opencl

　本书目标

　并行思维

　并发编程模型和并行编程模型

　线程和共享内存

　消息传递通信

　不同的并行粒度

　数据共享和同步

　本书结构

　参考文献

　扩展阅读和相关网站

第二章 opencl简介

　引言

　opencl标准

　opencl 规范

　kernel和opencl执行模型

　平台和设备

　主机-设备交互

　执行环境

　上下文

　命令队列

　事件

　内存对象

　flush命令和finish命令

　新建一个opencl程序对象

　opencl的kernel

　内存模型

　编写kernel

　向量相加实例的完整代码

　小结

　参考文献

第三章 opencl设备架构

　引言

　硬件权衡

　性能随频率的提升及其限制

　超标量执行

　vliw

　simd和向量处理

　硬件多线程

　多核架构

　集成：片上系统和apu

　高速缓存层次和内存系统

　架构设计空间

　cpu设计

　gpu体系结构

　apu和类apu的设计

　小结

　参考文献

第四章 opencl基本实例

　引言

　应用实例

　简单的矩阵相乘

　图像卷积实例

　小结

第五章 opencl的并发与执行模型

　引言

　kernel，work_item，workgroup和

　执行域

　opencl同步：kernel，fence和barrier

　队列与全局同步

　opencl内存一致性 事件

　命令barrier与marker

　主机端内存模型

　buffer对象

　image对象

　设备端内存模型

　设备端宽松的内存一致性

　全局内存

　本地内存

　常量内存

　私有内存

　小结

第六章 opencl在cpu/gpu

　平台上的实现

　引言

　opencl在amd phenom ii x上的

　实现

　opencl在amd radeon hd

　gpu上的实现

　多线程和内存系统

　基于clause的simd执行

　资源分配

　opencl的内存性能

　opencl全局内存

　本地内存——软件管理的cache

　小结

　参考文献

第七章 opencl案例学习：卷积

　引言

　计算卷积的kernel

　选择合适的workgroup大小

　将数据缓存到本地内存

　执行卷积

　小结

　代码清单

　主机端代码

　kernel代码

　参考文献

第八章 opencl案例学习：

　视频处理

　引言

　获得视频帧

　cpu上的解码

　在gpu上解码视频

　在opencl中处理一个视频

　在多个视频上处理多个不同effect

　事件链

　最终输出显示到屏幕

　opencl/opengl协同工作能力

　小结

第九章 opencl案例学习：直方图

　引言

　选择适量的work-group

　选择的work-group大小

　全局内存访存优化

　使用原子操作计算局部直方图

　本地内存访存优化

　局部直方图的规约

　全局规约

　完整的kernel代码

　性能和小结

第十章 opencl案例学习：

　混合粒子模拟

　引言

　计算概览

　gpu实现

　创建buffer

　构造加速结构

　计算碰撞

　合成

　cpu实现

　负载均衡

　性能和小结

　生成均匀网格的kernel代码

　粒子模拟的kernel代码

第十一章 opencl扩展

　引言

　扩展机制概览

　设备拆分

　双精度

　参考文献

第十二章 opencl的性能剖析和

　调试

　引言

　基于事件的剖析

　amd app profiler

　收集opencl程序轨迹

　收集opencl gpu kernel性能

　计数器

　amd app kernelanalyzer

　演示amd app profiler

　启动amd app profiler

　使用应用程序的轨迹数据

　以发现性能瓶颈

　使用gpu性能计数器发现kernel的

　性能瓶颈

　调试opencl应用程序

　gdebugger概览

　使用gdebugger调试并行opencl

　应用程序

　amd printf扩展

　小结

第十三章 webcl

　引言

　框架设计

　webcl 实验性实现

　firefox扩展

　连接javascript和opencl

　webcl动手练习

　web照片编辑器

　讨论

　小结

参考文献

扩展阅读和相关网站

索引

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。

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《OpenCL异构计算》编著者 Benedict R.Gaster、LeeHowes、David、R.Kaeli、 Perhaad Mistry、Dana Schaa 。　　本书可帮助学生和研究人员更好地理解通用异构计算(尤其是opencl提供的解决方案)，尤其是适合不同经验水平的学生，可以作为opencl课程的教材或其他课程的参考，例如并行编程课程和高级课程。