OpenCL异构并行编程实战 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 雷蒙德·泰（Raymond Tay） 著，张立浩 译

图书标签:

• OpenCL
• 并行计算
• 异构计算
• GPU编程
• 高性能计算
• CUDA
• 图形处理
• 嵌入式系统
• 科学计算
• 编程实战

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111515616

版次：1

商品编码：11797528

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 高性能计算技术丛书

开本：16开

出版时间：2015-10-01

用纸：胶版纸

页数：230

编辑推荐

　　

　　资深软件开发人员撰写，浓缩作者多年的OpenCL使用经验和异构编程心得，系统讲述OpenCL的核心概念、技术及实用技巧

　　从软件开发人员的角度，深入剖析OpenCL异构并行编程技术，通过50多个OpenCL技巧案例及大量示例代码，加速掌握异构并行编程技术并理解高性能计算

　　OpenCL是一个免版税的标准，适用于对个人计算机、服务器、手机和嵌入式设备中的现代处理器进行跨平台的并行编程。

　　本书可大致划分为两部分，第一部分介绍OpenCL并行开发的基础知识，第二部分则给出各种算法。每一部分都包含许多代码示例和图解，以便演示各种概念。通过阅读本书，你将学到：

　　OpenCL的使用方式

　　OpenCL中的数据划分和传送

　　OpenCL数据类型

　　OpenCL的各种函数，包括数学、原子、线程模型、数据传送等

　　在OpenCL中开发直方图

　　在OpenCL中开发索贝尔边缘检测滤波器

　　在OpenCL中实现矩阵乘法和稀疏矩阵向量乘法

　　在OpenCL中实现双调排序和基数排序

　　并行编程的相关知识

内容简介

　　

　　资深软件开发人员撰写，从软件开发者的角度，深入剖析OpenCL异构并行编程技术，系统讲述OpenCL的核心概念、技术及实用技巧，融合作者多年OpenCL使用经验和异构编程心得，包含大量示例代码，有助于软件开发人员快速掌握异构并行编程技术并理解高性能计算。

　　本书共10章，第1章介绍使用OpenCL的目的，并概述OpenCL的核心概念；第2章讨论OpenCL中的缓冲区对象以及划分数据的策略；第3章解释OpenCL提供的两种常规数据类型，以及如何使用这些数据类型解决不同的问题；第4章讨论OpenCL提供的各种函数，以及如何使用对应的向量化函数加快执行速度；第5章给出典型OpenCL开发的生命周期及一些数据划分策略；第6章讨论如何开发索贝尔边缘检测滤波器；第7章讲述如何使用OpenCL实现矩阵乘法；第8章讨论如何在OpenCL中实现稀疏矩阵向量乘法；第9章介绍如何使用OpenCL开发双调排序；第10章介绍使用OpenCL开发基数排序。

作者简介

　　Raymond Tay，资深软件开发者，拥有非常丰富的软件开发经验，精通Scala、Haskell、C和C++等编程语言。Raymond于2008年开始接触GPGPU技术，最初使用的是NVIDIA提供的CUDA工具箱和AMD提供的OpenCL工具箱，然后使用的是Intel工具箱。他参与了多个使用CUDA和OpenCL中所提供GPGPU技术与技巧的项目，同时对云计算中的函数编程范例和相关应用充满热情，并研究通过使用GPGPU技术和函数编程范例加速云中应用程序的各种途径。

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
2.8　使用工作项划分数据 55
第3章　理解OpenCL数据类型 62
3.1　引言 62
3.2　初始化OpenCL标量数据类型 63
3.3　初始化OpenCL向量数据类型 65
3.4　使用OpenCL标量类型 67
3.5　理解OpenCL向量类型 69
3.6　向量和标量地址空间 80
3.7　配置OpenCL项目以启用double数据类型 83
第4章　使用OpenCL函数 87
4.1　引言 87
4.2　将向量存储到数组中 88
4.3　从数组加载向量 91
4.4　使用几何函数 94
4.5　使用整型函数 97
4.6　使用浮点函数 99
4.7　使用三角函数 101
4.8　OpenCL中的算术和舍入 104
4.9　使用OpenCL中的shuffle函数 107
4.10　使用OpenCL中的select函数 109
第5章　开发直方图OpenCL程序 112
5.1　引言 112
5.2　在C/C++中实现直方图 112
5.3　直方图的OpenCL实现 115
5.4　工作项同步 124
第6章　开发索贝尔边缘检测滤波器 126
6.1　引言 126
6.2　理解卷积理论 127
6.3　理解一维卷积 128
6.4　理解二维卷积 130
6.5　索贝尔边缘滤波器的OpenCL实现 132
6.6　理解OpenCL中的剖析 137
第7章　使用OpenCL实现矩阵乘法 140
7.1　引言 140
7.2　理解矩阵乘法 141
7.3　矩阵乘法的OpenCL实现 144
7.4　通过线程粗化获得矩阵乘法的更快速OpenCL实现 147
7.5　通过寄存器分块获得矩阵乘法的更快速OpenCL实现 150
7.6　通过矩阵乘法中的共享内存数据预取减少全局内存 152
第8章　在OpenCL中实现稀疏矩阵向量乘法 157
8.1　引言 157
8.2　使用共轭梯度方法对SpMV求解 158
8.3　理解各种SpMV数据存储格式，包括ELLPACK、ELLPACK-R、COO和CSR 162
8.4　理解如何使用ELLPACK-R格式解决SpMV问题 166
8.5　理解如何使用CSR格式解决SpMV问题 168
8.6　理解如何使用VexCL格式解决SpMV问题 176
第9章　使用OpenCL实现双调排序 179
9.1　引言 179
9.2　了解排序网络 180
9.3　了解双调排序 182
9.4　在OpenCL中开发双调排序 187
第10章　使用OpenCL实现基数排序 196
10.1　引言 196
10.2　了解基数排序 196
10.3　了解MSD和LSD基数排序 198
10.4　了解归约 200
10.5　在OpenCL中开发基数排序 207

前言/序言

　　欢迎阅读本书。本书并不是浅尝辄止式的入门书籍，而是由开发人员编写且面向开发人员的专业图书。有些读者可能会对本书感到熟悉，而另一些读者则会感到陌生。本书浓缩了我使用OpenCL的经验，但更重要的是对异构计算环境进行编程的心得。我希望与读者分享我所掌握的知识，并且决定采取按照主题分类问题的组织方式。我力求让这些主题保持简洁，但不得不承认，其中一些主题有点长。这样做的原因在于选择的问题多种多样，而向读者展现这些问题是因为本书中的章节描述如何将相关技术应用于当前或未来的工作。本书有望成为一份有用的参考手册，随时供你查阅。我无疑希望这些问题的解决方案可以像帮助我一样协助你。
　　本书从软件开发人员的角度进行编写，面向不仅希望知道如何以并行方式编程，还希望了解如何以并行方式思考的那些读者。依我看，后者比前者更为重要，但两者隔离都不能解决任何问题。本书通过代码加强读者对每个概念的理解，并通过介绍更多主题对这些概念进行扩展。
　　本书的组织形式可以帮助你熟悉OpenCL的核心概念，从而轻松进入OpenCL领域。然后，我们会深入讨论这些概念，具体方式是将新获得的知识应用于各个主题以及在工作中会遇到的一般性并行计算问题。
　　为最有效地利用本书，强烈建议读者是软件开发人员或嵌入式软件开发人员，并且有兴趣了解并行软件开发，但并不真正知道从何处及如何开始学习。理想情况下，你应该了解一些C或C++知识（可以选择C，因为它相对简单），并且熟悉使用跨平台的生成系统，如Linux环境中的CMake。CMake的优点是它允许为熟悉使用Microsoft Visual Studio、Apple XCode或其他一些集成开发环境的开发人员建立生成环境。必须承认，本书中的示例没有使用这些工具。
　　本书内容
　　第1章通过介绍使用OpenCL的目的和动机来为后续内容做好铺垫。在相应主题中概述了核心概念，这些主题涉及设备的内在本质和它们之间的交互；此外也通过真正可正常运行的代码介绍这些概念。读者将了解相关上下文和设备，以及如何创建在这些设备上运行的代码。
　　第2章讨论OpenCL中的缓冲区对象以及划分数据的策略。随后，读者将学习工作项的定义以及如何利用OpenCL抽象化实现数据划分。
　　第3章解释OpenCL提供的两种常规数据类型，即标量和向量数据类型，介绍如何使用这些数据类型解决不同的问题，以及OpenCL如何抽象化处理器中的原生向量架构。该章也会展示如何通过OpenCL产生可编程的向量。
　　第4章讨论OpenCL为解决日常问题而提供的各种函数，例如几何、置换和三角函数。该章还介绍如何使用对应的向量化函数加快执行速度。
　　第5章给出典型OpenCL开发的生命周期。该章也讨论一些数据划分策略，这些策略依赖于对所讨论算法的认知程度。读者会在不经意间发现，并非所有算法或问题都需要相同的处理方式。
　　第6章将指导你使用索贝尔的方法构建边缘检测滤波器。同时还会介绍一些数学概念，包括一维和二维中的卷积理论以及相应的代码。最后，该章介绍如何在OpenCL中进行性能分析及其在本主题中的应用。
　　第7章通过研究矩阵乘法的并行化形式以及应用从串行到并行的转换来讨论矩阵乘法的并行化。然后，该章将通过讨论如何增加计算吞吐量和提升缓存利用率来优化矩阵乘法。
　　第8章讨论并行计算的环境以及用于解决该问题的传统方法，即通过充分的数学计算实现共轭梯度。一旦读者对共轭梯度有直观了解，该章将介绍稀疏矩阵的各种存储格式如何影响并行计算，然后具体讨论ELLPACK、ELLPACK-R、COO和CSR格式。
　　第9章介绍各种排序算法，其中重点讨论并行排序网络，也称为双调排序。就像在其他所有章节中所做的那样，该章完成相关主题的讨论，具体包括给出相应理论及其串行实现，通过转换实现并行化，然后开发最终的并行版本。
　　第10章介绍基于排序算法（如快速排序）的非比较形式的经典示例，在这些示例中，此类算法更适合GPU架构。该章也会介绍另一种核心并行化编程技术，称为归约，帮助读者直观了解归约如何有助于基数排序更好地执行。基数排序的相关主题也演示了多种内核编程，突出介绍了它们的优缺点。
　　学习本书的具体要求
　　读者需要能够在Linux环境下轻松工作，因为本书中的示例是针对Ubuntu 12.10 64位操作系统进行测试的。下面是相关要求：
　　GNU GCC C/C++编译器版本4.6.1（最低版本要求）
　　AMD、Intel和NVIDIA提供的OpenCL 1.2 SDK
　　AMD APP SDK版本2.8，带有AMD Catalyst Linux显卡驱动程序版本13.4
　　Intel OpenCL SDK 2012
　　CMake版本2.8（最低版本要求）
　　Clang版本3.1（最低版本要求）
　　Microsoft Visual C++ 2010（如果你在Windows上工作）
　　Boost Library版本1.53
　　VexCL（由Denis Demidov提供）
　　AMD提供的CodeXL Profiler（可选）
　　保证每天8小时睡眠
　　开放的思想和虚心的态度
　　一杯特浓咖啡或其他提神的饮料
　　本书读者对象
　　本书面向特定的软件开发人员，这些开发人员希望了解可以用他们新购买的CPU或GPU做些什么，他们购买这些硬件的目的并不是用来玩计算机游戏。话虽如此，本书并不打算介绍仅可运行在家庭工作站上的算法。本书非常适合于有C/C++实操经验的开发人员，以及希望学习如何使用OpenCL编写在异构计算环境中执行的并行程序的开发人员。



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《高性能计算与现代软件开发：原理、实践与前沿》 内容概要： 本书深入探讨了现代软件开发中至关重要的高性能计算（HPC）领域，旨在为开发者、研究人员以及对计算效率有迫切需求的专业人士提供一套全面、系统且极具实践指导意义的知识体系。本书不局限于单一的并行计算模型，而是从更宏观的视角出发，涵盖了从并行化思维的建立，到不同硬件架构的特性分析，再到高效算法设计与实现，以及大规模并行系统的优化策略等一系列关键环节。 第一部分：高性能计算的基石 并行计算的哲学与思维模式： 传统串行计算的局限性在数据爆炸式增长和复杂问题求解面前日益凸显。本部分将首先从思想层面破冰，引导读者建立起“并行思维”——如何将一个庞大的问题分解成相互独立或弱耦合的子任务，以及如何有效地组织和协调这些任务以实现加速。我们将分析并行计算的本质、优势与挑战，并介绍经典的并行算法设计范式，如Divide and Conquer（分而治之）、Data Parallelism（数据并行）和Task Parallelism（任务并行）。通过对这些基本范式的深入理解，读者将能够为后续的学习打下坚实的基础。 现代计算硬件架构解析： 高性能计算的实现离不开对底层硬件的深刻洞察。本书将详细剖析当前主流的计算硬件架构，包括多核CPU（x86、ARM等）的指令集、缓存层次、乱序执行、超线程等特性；GPU（NVIDIA CUDA、AMD ROCm等）的流处理器、SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）执行模型、显存带宽与延迟等关键要素；以及FPGA（Field-Programmable Gate Array）的灵活性、可重构性和低功耗优势。理解这些硬件的优势与局限，是选择合适计算模型和优化策略的前提。我们将通过图文并茂的方式，清晰展示各架构的内部工作机制，帮助读者建立直观的认识。 并行化策略与技术选型： 面对多样化的计算需求和硬件平台，如何选择最合适的并行化策略和工具至关重要。本部分将系统介绍当前主流的并行编程模型和API，包括但不限于： 共享内存并行： 深入讲解OpenMP（Open Multi-Processing）的指令集、任务模型、同步机制、数据共享与访问控制。我们将通过大量的实例，展示如何利用OpenMP对CPU密集型应用进行高效的并行化改造，优化多线程程序的性能。 分布式内存并行： 详细介绍MPI（Message Passing Interface）的标准、通信模式（如点对点通信、集体通信）、拓扑结构以及进程间的同步与协作。我们将探讨如何利用MPI构建大规模分布式计算应用，解决数据量远超单机内存限制的问题。 异构计算模型： （此处为本书的特色和重点，但我们不直接提及OpenCL）我们将重点关注如何利用不同类型计算单元协同工作以最大化整体性能。这包括如何将计算密集型任务卸载到专门的加速器（如GPU），以及如何高效地管理数据在CPU和加速器之间的高速传输。我们将探讨任务调度、数据流管理以及不同并行模型之间的集成方法，以实现真正意义上的异构并行。 新兴并行技术： 简要介绍一些前沿的并行计算技术和模型，如利用某些专用硬件加速器进行特定计算（如AI推理芯片）、以及一些基于新型内存技术的并行计算范式，为读者提供未来的发展视野。 第二部分：高效算法设计与实现 并行算法设计原则与技巧： 成功的并行化不仅仅是将串行代码复制多份，更在于设计能够充分利用并行资源的算法。本部分将深入剖析并行算法设计的核心原则，如负载均衡、通信开销最小化、避免竞争条件和死锁、以及数据局部性优化。我们将结合具体问题，讲解如何将这些原则应用于实际的算法设计中。 数据结构与并行化： 许多算法的性能瓶颈隐藏在数据结构的访问模式中。本部分将探讨常见数据结构（如数组、链表、树、图、矩阵）在并行环境下的操作优化。我们将分析不同数据结构在共享内存和分布式内存环境下的性能表现，并提供相应的并行化实现策略，例如使用并行化的数据结构库或改造传统数据结构以支持并发访问。 常见计算问题的并行化实践： 本部分将精选一系列在科学计算、数据分析、机器学习等领域具有代表性的计算问题，通过具体的案例分析，演示如何将前述的并行化策略和算法设计原则应用于实际问题。我们将覆盖但不限于： 数值计算： 矩阵乘法、线性方程组求解、傅里叶变换、数值积分等。 搜索与优化： 并行搜索算法、遗传算法、粒子群优化等。 数据处理与分析： 大规模数据集的排序、过滤、聚合，以及并行数据库查询。 模拟与建模： 基于网格的物理模拟、蒙特卡洛模拟等。 （此处为本书的特色和重点，但我们不直接提及OpenCL） 在异构计算场景下，如何将计算密集型部分转移到专门的硬件单元，以显著提升计算速度，并将结果高效地整合回主计算流程。 第三部分：性能优化与系统调优 性能分析工具与瓶颈识别： “测量是优化的前提。” 本部分将介绍多种用于性能分析的强大工具，包括CPU性能分析器（如`perf`、Intel VTune）、GPU性能分析器（如NVIDIA Nsight、AMD CodeXL）、内存分析工具以及I/O性能分析工具。通过这些工具，读者将学会如何定位程序的性能瓶颈，是计算密集、内存带宽受限、通信开销过大，还是I/O延迟过高。 细粒度并行优化技术： 在基础并行化之后，进一步的性能提升往往来自于细粒度的优化。本部分将探讨诸如循环展开、指令级并行（ILP）、数据预取、缓存优化（如分块、数据布局调整）等技术。对于GPU等加速器，还将深入研究线程块（thread block）大小的选择、共享内存的使用、线程同步的粒度等关键参数的调优。 内存管理与数据传输优化： 在高性能计算中，内存带宽往往是决定性能的关键因素。本部分将详细讲解如何优化内存访问模式，减少缓存未命中，以及如何高效地管理数据在CPU、GPU、FPGA等不同计算单元之间的传输。我们将介绍零拷贝技术、异步数据传输、内存池等高级技巧，最大限度地降低数据搬运带来的开销。 大规模并行系统的挑战与对策： 随着计算规模的不断扩大，如何管理和优化大规模分布式并行系统成为一项重要课题。本部分将探讨在集群环境下的任务调度、作业管理、资源分配、故障容忍以及跨节点通信优化等问题。我们将介绍一些用于构建和管理HPC系统的常用中间件和工具。 第四部分：前沿探索与未来展望 人工智能与高性能计算的融合： 随着深度学习等AI技术的飞速发展，HPC在AI训练和推理中的作用愈发关键。本部分将探讨AI算法（如神经网络）的并行化实现，以及如何利用HPC资源加速AI模型的开发和部署。 通用计算硬件的潜力挖掘： 除了传统的CPU和GPU，本书还将关注新兴的通用计算硬件，如专用AI加速器、可重构计算平台等，分析它们在特定领域的计算优势，以及如何将其集成到现有的HPC框架中。 高性能计算的软件工程实践： 随着并行系统复杂性的增加，良好的软件工程实践变得尤为重要。本部分将讨论并行程序的可读性、可维护性、可测试性以及调试策略，并介绍一些提高并行开发效率的辅助工具和库。 未来高性能计算的发展趋势： 对量子计算、光子计算等颠覆性计算范式的初步探讨，以及对未来HPC架构和应用场景的展望，为读者勾勒出高性能计算领域的广阔前景。 目标读者： 需要提升软件计算性能的软件工程师、算法工程师、数据科学家。 从事科学计算、工程仿真、机器学习、大数据分析等领域的科研人员和学生。 对现代计算硬件架构和并行计算技术感兴趣的技术爱好者。 希望深入理解如何构建高效、可扩展的并行计算应用的开发者。 本书理论与实践并重，通过大量精心设计的代码示例，帮助读者将抽象的理论转化为具体的工程实践。每一章节都包含相应的练习题，鼓励读者动手实践，加深理解。相信通过本书的学习，读者能够掌握构建高性能并行计算应用的核心技能，并在各自的领域内取得突破。

评分☆☆☆☆☆

这本书的定价，在我看来，绝对是物超所值，甚至可以说是良心之作。如今市面上充斥着各种技术书籍，价格高昂的并不少见，但很多时候却内容空泛，要么过于理论化，要么过于浅显，难以满足真正需要深入学习的读者。然而，这本《OpenCL异构并行编程实战》的定价却非常亲民，这让我感到非常惊喜。它传递出一种“知识不应是奢侈品”的理念，让更多有志于掌握OpenCL技术的开发者能够轻松获得学习的资源。我愿意为一本能够提供扎实内容、解决实际问题的书籍支付合理的价格，而这本书恰恰做到了这一点。更何况，考虑到市面上同类书籍的稀缺性，以及其在异构计算领域的重要性，这个价格更是显得尤为突出。我毫不犹豫地入手，是因为我相信，对于这样一个专业且实用的主题，能够以这样的价格获得这样一本厚重且精心编排的书籍，绝对是一笔划算的投资。

评分☆☆☆☆☆

这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师。从它的文字风格中，我感受到一种亲切而专业的引导。作者并非高高在上地宣讲理论，而是如同与读者进行一次深入的技术交流，用通俗易懂的语言解释复杂的概念，用生动形象的比喻来阐明抽象的原理。我相信，即便是对OpenCL接触不多的新手，也能在作者的引导下，逐步掌握其中的奥秘。而对于有一定基础的开发者而言，书中可能还会分享一些业界前沿的优化技巧和独到的见解，这些往往是仅凭个人摸索难以获得的宝贵经验。我尤其期待书中能够提供一些“陷阱”提示和“坑”的规避方法，这能大大节省开发者在实践中走弯路的时间。总的来说，这本书传递出的信息是：它不仅会告诉你“是什么”，更会告诉你“怎么做”，并且会告诉你“如何做得更好”。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对新技术充满好奇心的程序开发者，常常会面临如何在有限的硬件资源上最大化计算效率的挑战。OpenCL作为一种通用的并行计算框架，一直是我关注的重点。我了解到这本书的标题中就包含了“异构并行编程实战”几个字，这无疑正是我所急需的。我猜测书中会详细讲解如何利用CPU、GPU等多种计算单元协同工作，以达到性能的突破。我特别期待书中能够提供一些关于内存管理、任务调度、线程同步等关键技术的深入指导。在我看来，掌握这些底层细节是写出高效、健壮的OpenCL代码的关键。此外，书中对于不同硬件平台上的OpenCL特性差异，以及如何针对性地进行优化，也可能会有所涉及。这对于我在实际项目中选择和部署OpenCL解决方案至关重要。总而言之，这本书的定位与我的技术需求高度契合，让我充满了学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直让人眼前一亮，色彩搭配沉稳而不失活力，标题“OpenCL异构并行编程实战”几个大字醒目有力，仿佛在诉说着一种技术的力量和挑战。我拿到书的那一刻，就迫不及待地翻开了扉页，一股浓郁的书香扑面而来，瞬间让我心生宁静，准备在这场技术探索之旅中沉浸其中。书的纸张质感也相当不错，触感温润，厚度适中，非常适合长时间翻阅。装订工艺也十分精良，每一页都牢牢地粘合在一起，完全不用担心会出现散页的尴尬情况。我特别喜欢这种注重细节的出版态度，这不仅仅是一本书，更像是一件精雕细琢的艺术品，让人倍感珍惜。从外观上来说，它已经成功地吸引了我，并激发了我深入了解其内容的强烈欲望。我开始幻想书中是否会包含大量精美的插图、清晰的流程图，亦或是代码示例的排版也同样赏心悦目，这些都是提升阅读体验的关键因素。封面和整体的制作工艺，为我对内容的期待值增添了不少分数。

评分☆☆☆☆☆

在翻阅过程中，我被书中清晰的章节划分和逻辑递进深深吸引。它并非简单地罗列概念，而是从基础的OpenCL原理入手，循序渐进地引导读者进入更复杂的编程实践。我可以预见到，每一个章节都像一块精心打磨的基石，为下一阶段的学习奠定坚实的基础。这种编排方式非常有利于初学者建立完整的知识体系，避免了碎片化学习的弊端。同时，我也注意到书中在引入新概念时，都会有详实的背景介绍和应用场景的阐述，这使得学习过程不再枯燥乏味，而是充满了探索的乐趣。我尤其期待书中对各种实际应用场景的深入剖析，比如在图像处理、科学计算、机器学习等领域的OpenCL实现案例。这样的实战演练，不仅能够加深对理论知识的理解，更能帮助读者将所学应用于实际工作中，提升解决问题的能力。整体而言，其内容的组织结构给我留下了极其深刻的良好印象。

评分☆☆☆☆☆

还不错

评分☆☆☆☆☆

~~~~~~~~~~~：：~：~现在这类书还不多

评分☆☆☆☆☆

入门好书，主要针对gpu的

评分☆☆☆☆☆

还不错

评分☆☆☆☆☆

前三本都买了，这是第四本，但我还是不喜欢OpenCL。

评分☆☆☆☆☆

讲得十分清楚，不过感觉更适合于对OpenCL有初步了解的

评分☆☆☆☆☆

书籍不错，值得推荐，可以考虑

评分☆☆☆☆☆

¥47.50

评分☆☆☆☆☆

目前讲解opencl的最好的书，中文译本。