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店铺： 南京中译图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111515616

版次：1

商品编码：1793866612

预售 出版时间2015.10.20

 

1.OpenCL异构并行编程实战

基本信息

作者： （美）雷蒙德·泰（Raymond Tay）   

译者： 张立浩

丛书名： 高性能计算技术丛书

出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111515616

上架时间：2015-10-16

出版日期：2015 年10月

开本：16开

版次：1-1

所属分类： 计算机

 

目录

作者简介 

审校者简介 

前言 

第1章 使用OpenCL 1

1.1 引言 1 

1.2 查询OpenCL平台 7

1.3 查询平台上的OpenCL设备 10

1.4 查询OpenCL设备扩展 14

1.5 查询OpenCL上下文 16

1.6 查询OpenCL程序 20

1.7 创建OpenCL内核 25

1.8 创建命令队列以及对OpenCL内核排队 28

第2章 理解OpenCL数据传送与划分 32

2.1 引言 32

2.2 创建OpenCL缓冲对象 33

2.3 检索关于OpenCL缓冲对象的信息 39

2.4 创建OpenCL子缓冲对象 41

2.5 检索关于OpenCL子缓冲对象的信息 45

2.6 理解事件和事件同步 47

2.7 在存储对象之间复制数据 50

··········

 

 

2.CUDA并行程序设计：GPU编程指南(CUDA社区技术总监撰写，英伟达官方认证工程师翻译)

丛 书 名 高性能计算系列丛书

作     者 （美）Shane Cook 著

出 版 社 机械工业出版社

出版时间 2014-1-1

ＩＳＢＮ 9787111448617

所属分类 图书 > 计算机/网络 > 计算机体系结构

 

内容推荐

本书是CUDA并行程序设计领域**全面、**详实和**具**性的著作之一，由CUDA开发者社区技术总监亲自撰写，英伟达中国首批CUDA官方认证工程师翻译，详实地讲解了CUDA并行程序设计的技术知识点（平台、架构、硬件知识、开发工具和热点技术）和编程方法，包含大量实用代码示例，实践性非常强。

全书共分为12章。第1章从宏观上介绍流处理器演变历史。第2章详解GPU并行机制，深入理解串行与并行程序，以辩证地求解问题。第3章讲解CUDA设备及相关的硬件和体系结构，以实现**优CUDA程序性能。第4章介绍CUDA开发环境搭建和可用调试环境。第5章介绍与CUDA编程紧密相关的核心概念——网格、线程块与线程，并通过示例说明线程模型与性能的关系。第6章借助实例详细讲解了不同类型内存的工作机制，并指出实践中容易出现的误区。第7章细述多任务的CPU和GPU协同，并介绍多个CPU/GPU编程秘技。第8章介绍如何在应用程序中编写和使用多GPU。第9章详述CUDA编程性能限制因素、分析CUDA代码的工具和技术。第10章介绍编程实践中的库与软件开发工具包。第11章讲解如何设计基于GPU的系统。第12章总结CUDA应用中易犯错误以及应对建议。

 

目录

致中国读者

译者序

前 言

第1章 超级计算简史 

1.1 简介 

1.2 冯?诺依曼计算机架构 

1.3 克雷 

1.4 连接机 

1.5 Cell处理器 

1.6 多点计算 

1.7 早期的GPGPU编程 

1.8 单核解决方案的消亡 

1.9 英伟达和CUDA 

1.10 GPU硬件 

1.11 CUDA的替代选择

·········

《异构计算：赋能高性能应用》 在当今计算密集型领域，单一处理架构已难以满足日益增长的性能需求。从科学模拟到深度学习，再到大数据分析，我们迫切需要更强大的计算能力来解决复杂的挑战。《异构计算：赋能高性能应用》 正是应运而生，它是一本深度探讨如何充分利用现代计算系统中多样化处理单元，以实现前所未有高性能的专业技术书籍。 本书聚焦于异构计算的核心理念与实践。异构计算打破了传统CPU单打独斗的模式，将CPU、GPU、FPGA以及其他专用加速器等不同计算单元协同起来，发挥各自优势，实现性能的飞跃。通过理论与实践的结合，本书旨在为开发者、研究人员以及对高性能计算感兴趣的读者提供一套系统性的知识体系和实用的技术指导。 核心内容概述： 异构计算的基础理论： 本书首先会深入剖析异构计算的缘起、发展历程以及其核心优势。我们将详细阐述不同计算单元（CPU、GPU、FPGA等）的架构特点、工作原理及其在并行计算中的定位，并探讨如何理解和利用它们各自的并行模型和指令集。 并行计算模型与算法设计： 掌握高效的并行算法设计是异构计算的关键。本书将详细介绍各种经典的并行计算模型，如数据并行、任务并行、流式计算等，并指导读者如何根据问题的特性选择合适的模型。我们将通过大量的案例分析，展示如何将串行算法转化为高效的并行版本，充分发挥硬件的并行潜力。 编程模型与开发工具： 现代异构计算离不开强大的编程模型和开发工具。本书将深入讲解当前主流的异构编程模型，包括但不限于： OpenCL（开放计算语言）： 作为一种跨平台的异构计算编程框架，OpenCL允许开发者使用C99语言编写能在多种硬件上运行的并行程序。本书将详细讲解OpenCL的核心概念，如平台、设备、上下文、命令队列、内存模型（全局内存、局部内存、私有内存）、内核函数编写、同步机制以及事件管理等。通过丰富的代码示例，读者将学会如何使用OpenCL有效地调度和管理异构计算任务。 CUDA（计算统一设备架构）： NVIDIA推出的CUDA平台是GPU编程的先驱。本书将深入阐述CUDA的编程模型，包括线程层次结构（网格、块、线程）、内存模型（全局内存、共享内存、寄存器、常量内存、纹理内存）、核函数（Kernel）的编写、流（Streams）的使用以及CUDA库（如cuBLAS, cuFFT, Thrust）的应用。读者将学习如何为NVIDIA GPU量身定制高性能并行程序。 高级抽象层与框架： 除了底层的OpenCL和CUDA，本书还将介绍更高级别的编程抽象，如SYCL（SYCL is a C++ abstraction layer for OpenCL）、Kokkos、RAJA等，它们旨在简化异构编程，提高代码的可移植性和可维护性。此外，还将探讨与特定领域相关的异构计算框架，例如用于机器学习的TensorFlow和PyTorch（虽然其底层可能调用CUDA/OpenCL，但其API层面提供了更高级的抽象）。 性能优化技术与调优策略： 编写出能够运行的并行程序只是第一步，实现高性能则需要精细的优化。本书将系统地介绍各种性能优化技术，包括： 内存访问优化： 减少内存延迟，提高内存带宽利用率，例如通过内存合并（coalescing）、共享内存的使用、缓存优化等。 计算吞吐量优化： 最大化计算单元的使用率，避免算力浪费，如指令级并行、循环展开、流水线技术等。 并行度管理： 合理调整线程数量、块大小，以匹配硬件特性，避免线程同步开销过大。 异构通信与数据迁移优化： 最小化CPU与加速器之间的数据传输成本，采用异步拷贝、零拷贝技术等。 性能分析工具的使用： 介绍NVIDIA Nsight Compute, AMD Radeon GPU Profiler, Intel VTune Profiler等专业的性能分析工具，帮助读者定位性能瓶颈，指导优化方向。 实际应用案例与挑战： 本书将通过多个跨学科领域的实际应用案例，展示异构计算的强大威力，例如： 科学计算： 流体动力学模拟、分子动力学、天气预报、天体物理模拟等。 人工智能与机器学习： 深度神经网络的训练与推理、图像识别、自然语言处理等。 大数据处理： 图计算、数据库加速、实时分析等。 计算机视觉与图像处理： 图像滤波、特征提取、目标检测等。 高性能计算（HPC）中的应用： MPI+OpenMP+OpenCL/CUDA的混合编程模式。 本书还将探讨在实际应用中可能遇到的挑战，如代码复杂性、调试困难、硬件依赖性、移植性问题等，并提供相应的解决方案和最佳实践。 面向未来： 最后，本书将展望异构计算的未来发展趋势，包括新硬件架构（如ASIC、类脑芯片）、新的编程模型、自适应计算以及AI驱动的优化技术等，帮助读者把握行业脉搏。 目标读者： 软件工程师与开发者： 希望提升应用程序性能，学习如何利用GPU等加速器来加速计算密集型任务。 研究人员与科学家： 在需要大规模计算的科学研究领域（如物理、化学、生物、工程等）工作，需要求解复杂的模型。 在校学生： 计算机科学、软件工程、电子工程、自动化等相关专业的学生，对高性能计算、并行计算和异构计算感兴趣。 高性能计算（HPC）从业者： 希望深入了解异构计算在HPC环境中的应用和优化。 《异构计算：赋能高性能应用》 将不仅仅是一本技术手册，更是一本激发读者创新思维的指南。通过对理论知识的深刻讲解，结合丰富的实战案例和前沿的技术分析，本书旨在帮助您掌握驾驭现代计算硬件的终极武器，开启高性能计算的新篇章。无论您是资深开发者还是初学者，本书都将是您在异构计算领域探索和实践的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期关注技术发展的读者，我深知学习新的编程模型和框架需要时间和耐心。因此，如果这本书能够循序渐进，从基础概念讲起，逐步深入到高级主题，并且语言表达清晰易懂，能够帮助不同背景的读者（包括初学者和有一定经验的开发者）都能从中受益，那将是一本非常成功的技术书籍。我特别希望它能够帮助我建立起扎实的并行计算思维，并能够灵活运用OpenCL和CUDA来解决实际工程问题，从而在我的工作中取得更大的突破。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对计算性能有着极致追求的开发者，我一直渴望深入理解并行计算的精髓，尤其是GPU这个强大的硬件平台。最近，我被一本名为《OpenCL异构并行编程实战+CUDA并行程序设计 GPU编程指南 高性能计算技术书》的书籍所吸引，虽然我尚未能深入阅读，但仅从其内容纲要和书名来看，我就对它寄予了厚望。这本书似乎囊括了异构计算的两大主流技术——OpenCL和CUDA，这对于希望在不同硬件平台上实现高效并行计算的开发者来说，无疑是一份宝贵的资料。 首先，OpenCL作为一种开放的、跨平台的并行计算框架，其重要性不言而喻。许多读者可能和我一样，在面对不同厂商的硬件时，会感到无从下手。这本书如果能详实地介绍OpenCL的编程模型、API接口、内存管理以及常用的优化技巧，那么将极大地降低跨平台并行开发的门槛。特别是我对它在CPU、GPU、FPGA等多种异构设备上的应用潜能非常感兴趣，如果书中能够提供丰富的实战案例，例如在图像处理、科学计算、机器学习等领域的应用，那将是锦上添花。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的实战性给予了极大的期待。理论知识固然重要，但如果没有实际的编程练习和案例分析，很多概念将难以真正落地。如果书中提供了大量的代码示例，并且这些示例能够覆盖从入门到进阶的各个层面，甚至包含一些具有挑战性的项目，那么对于读者提升实战能力将是事半功倍。我希望能够通过学习这本书，掌握如何将复杂的计算任务分解为可以在并行硬件上执行的小任务，并能够有效地管理并行执行过程中的数据流和同步问题。

评分☆☆☆☆☆

另一方面，CUDA作为NVIDIA推出的专有并行计算平台和编程模型，在GPU计算领域占据着举足轻重的地位。对于许多在NVIDIA GPU上进行开发的用户来说，CUDA的掌握程度直接影响到应用的性能上限。这本书如果能系统地讲解CUDA的架构、编程范式、线程模型、同步机制以及各种性能调优方法，例如内存访问优化、线程块和线程的合理划分、流的使用等，那么对于提升GPU编程效率将有巨大的帮助。我尤其期待书中能提供一些深入的性能分析工具的使用指导，以及一些复杂算法在CUDA上的实现策略。 此外，高性能计算（HPC）作为当前科技发展的重要驱动力，其核心技术之一便是并行计算。这本书如果能将OpenCL和CUDA的学习置于整个高性能计算的大背景下，阐述它们在HPC领域的地位和作用，以及与其他HPC技术的结合，例如MPI等分布式计算技术，那么其价值将进一步凸显。我希望能从中了解到如何在实际的HPC项目中，选择合适的并行计算方案，以及如何设计和实现能够充分发挥硬件性能的并行算法。

评分☆☆☆☆☆

最后，我对这本书在“异构并行编程”和“GPU编程指南”这两个方面的结合尤为看重。在当前硬件日益多样化的趋势下，掌握跨平台异构并行编程能力显得尤为重要。这本书如果能够清晰地阐述OpenCL和CUDA在异构环境下的优势和劣势，以及如何在两者之间进行权衡和选择，甚至是如何将它们结合起来使用，那将是这本书最大的亮点之一。我希望能够通过它，构建起一个全面的并行计算知识体系，为未来应对更复杂的计算挑战打下坚实的基础。