OpenCL異構並行編程實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 雷濛德·泰（Raymond Tay） 著，張立浩 譯

圖書標籤:

• OpenCL
• 並行計算
• 異構計算
• GPU編程
• 高性能計算
• CUDA
• 圖形處理
• 嵌入式係統
• 科學計算
• 編程實戰

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111515616

版次：1

商品編碼：11797528

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 高性能計算技術叢書

開本：16開

齣版時間：2015-10-01

用紙：膠版紙

頁數：230

編輯推薦

　　

　　資深軟件開發人員撰寫，濃縮作者多年的OpenCL使用經驗和異構編程心得，係統講述OpenCL的核心概念、技術及實用技巧

　　從軟件開發人員的角度，深入剖析OpenCL異構並行編程技術，通過50多個OpenCL技巧案例及大量示例代碼，加速掌握異構並行編程技術並理解高性能計算

　　OpenCL是一個免版稅的標準，適用於對個人計算機、服務器、手機和嵌入式設備中的現代處理器進行跨平颱的並行編程。

　　本書可大緻劃分為兩部分，第一部分介紹OpenCL並行開發的基礎知識，第二部分則給齣各種算法。每一部分都包含許多代碼示例和圖解，以便演示各種概念。通過閱讀本書，你將學到：

　　OpenCL的使用方式

　　OpenCL中的數據劃分和傳送

　　OpenCL數據類型

　　OpenCL的各種函數，包括數學、原子、綫程模型、數據傳送等

　　在OpenCL中開發直方圖

　　在OpenCL中開發索貝爾邊緣檢測濾波器

　　在OpenCL中實現矩陣乘法和稀疏矩陣嚮量乘法

　　在OpenCL中實現雙調排序和基數排序

　　並行編程的相關知識

內容簡介

　　

　　資深軟件開發人員撰寫，從軟件開發者的角度，深入剖析OpenCL異構並行編程技術，係統講述OpenCL的核心概念、技術及實用技巧，融閤作者多年OpenCL使用經驗和異構編程心得，包含大量示例代碼，有助於軟件開發人員快速掌握異構並行編程技術並理解高性能計算。

　　本書共10章，第1章介紹使用OpenCL的目的，並概述OpenCL的核心概念；第2章討論OpenCL中的緩衝區對象以及劃分數據的策略；第3章解釋OpenCL提供的兩種常規數據類型，以及如何使用這些數據類型解決不同的問題；第4章討論OpenCL提供的各種函數，以及如何使用對應的嚮量化函數加快執行速度；第5章給齣典型OpenCL開發的生命周期及一些數據劃分策略；第6章討論如何開發索貝爾邊緣檢測濾波器；第7章講述如何使用OpenCL實現矩陣乘法；第8章討論如何在OpenCL中實現稀疏矩陣嚮量乘法；第9章介紹如何使用OpenCL開發雙調排序；第10章介紹使用OpenCL開發基數排序。

作者簡介

　　Raymond Tay，資深軟件開發者，擁有非常豐富的軟件開發經驗，精通Scala、Haskell、C和C++等編程語言。Raymond於2008年開始接觸GPGPU技術，最初使用的是NVIDIA提供的CUDA工具箱和AMD提供的OpenCL工具箱，然後使用的是Intel工具箱。他參與瞭多個使用CUDA和OpenCL中所提供GPGPU技術與技巧的項目，同時對雲計算中的函數編程範例和相關應用充滿熱情，並研究通過使用GPGPU技術和函數編程範例加速雲中應用程序的各種途徑。

目錄

作者簡介
審校者簡介
前言
第1章　使用OpenCL 1
1.1　引言 1
1.2　查詢OpenCL平颱 7
1.3　查詢平颱上的OpenCL設備 10
1.4　查詢OpenCL設備擴展 14
1.5　查詢OpenCL上下文 16
1.6　查詢OpenCL程序 20
1.7　創建OpenCL內核 25
1.8　創建命令隊列以及對OpenCL內核排隊 28
第2章　理解OpenCL數據傳送與劃分 32
2.1　引言 32
2.2　創建OpenCL緩衝對象 33
2.3　檢索關於OpenCL緩衝對象的信息 39
2.4　創建OpenCL子緩衝對象 41
2.5　檢索關於OpenCL子緩衝對象的信息 45
2.6　理解事件和事件同步 47
2.7　在存儲對象之間復製數據 50
2.8　使用工作項劃分數據 55
第3章　理解OpenCL數據類型 62
3.1　引言 62
3.2　初始化OpenCL標量數據類型 63
3.3　初始化OpenCL嚮量數據類型 65
3.4　使用OpenCL標量類型 67
3.5　理解OpenCL嚮量類型 69
3.6　嚮量和標量地址空間 80
3.7　配置OpenCL項目以啓用double數據類型 83
第4章　使用OpenCL函數 87
4.1　引言 87
4.2　將嚮量存儲到數組中 88
4.3　從數組加載嚮量 91
4.4　使用幾何函數 94
4.5　使用整型函數 97
4.6　使用浮點函數 99
4.7　使用三角函數 101
4.8　OpenCL中的算術和捨入 104
4.9　使用OpenCL中的shuffle函數 107
4.10　使用OpenCL中的select函數 109
第5章　開發直方圖OpenCL程序 112
5.1　引言 112
5.2　在C/C++中實現直方圖 112
5.3　直方圖的OpenCL實現 115
5.4　工作項同步 124
第6章　開發索貝爾邊緣檢測濾波器 126
6.1　引言 126
6.2　理解捲積理論 127
6.3　理解一維捲積 128
6.4　理解二維捲積 130
6.5　索貝爾邊緣濾波器的OpenCL實現 132
6.6　理解OpenCL中的剖析 137
第7章　使用OpenCL實現矩陣乘法 140
7.1　引言 140
7.2　理解矩陣乘法 141
7.3　矩陣乘法的OpenCL實現 144
7.4　通過綫程粗化獲得矩陣乘法的更快速OpenCL實現 147
7.5　通過寄存器分塊獲得矩陣乘法的更快速OpenCL實現 150
7.6　通過矩陣乘法中的共享內存數據預取減少全局內存 152
第8章　在OpenCL中實現稀疏矩陣嚮量乘法 157
8.1　引言 157
8.2　使用共軛梯度方法對SpMV求解 158
8.3　理解各種SpMV數據存儲格式，包括ELLPACK、ELLPACK-R、COO和CSR 162
8.4　理解如何使用ELLPACK-R格式解決SpMV問題 166
8.5　理解如何使用CSR格式解決SpMV問題 168
8.6　理解如何使用VexCL格式解決SpMV問題 176
第9章　使用OpenCL實現雙調排序 179
9.1　引言 179
9.2　瞭解排序網絡 180
9.3　瞭解雙調排序 182
9.4　在OpenCL中開發雙調排序 187
第10章　使用OpenCL實現基數排序 196
10.1　引言 196
10.2　瞭解基數排序 196
10.3　瞭解MSD和LSD基數排序 198
10.4　瞭解歸約 200
10.5　在OpenCL中開發基數排序 207

前言/序言

　　歡迎閱讀本書。本書並不是淺嘗輒止式的入門書籍，而是由開發人員編寫且麵嚮開發人員的專業圖書。有些讀者可能會對本書感到熟悉，而另一些讀者則會感到陌生。本書濃縮瞭我使用OpenCL的經驗，但更重要的是對異構計算環境進行編程的心得。我希望與讀者分享我所掌握的知識，並且決定采取按照主題分類問題的組織方式。我力求讓這些主題保持簡潔，但不得不承認，其中一些主題有點長。這樣做的原因在於選擇的問題多種多樣，而嚮讀者展現這些問題是因為本書中的章節描述如何將相關技術應用於當前或未來的工作。本書有望成為一份有用的參考手冊，隨時供你查閱。我無疑希望這些問題的解決方案可以像幫助我一樣協助你。
　　本書從軟件開發人員的角度進行編寫，麵嚮不僅希望知道如何以並行方式編程，還希望瞭解如何以並行方式思考的那些讀者。依我看，後者比前者更為重要，但兩者隔離都不能解決任何問題。本書通過代碼加強讀者對每個概念的理解，並通過介紹更多主題對這些概念進行擴展。
　　本書的組織形式可以幫助你熟悉OpenCL的核心概念，從而輕鬆進入OpenCL領域。然後，我們會深入討論這些概念，具體方式是將新獲得的知識應用於各個主題以及在工作中會遇到的一般性並行計算問題。
　　為最有效地利用本書，強烈建議讀者是軟件開發人員或嵌入式軟件開發人員，並且有興趣瞭解並行軟件開發，但並不真正知道從何處及如何開始學習。理想情況下，你應該瞭解一些C或C++知識（可以選擇C，因為它相對簡單），並且熟悉使用跨平颱的生成係統，如Linux環境中的CMake。CMake的優點是它允許為熟悉使用Microsoft Visual Studio、Apple XCode或其他一些集成開發環境的開發人員建立生成環境。必須承認，本書中的示例沒有使用這些工具。
　　本書內容
　　第1章通過介紹使用OpenCL的目的和動機來為後續內容做好鋪墊。在相應主題中概述瞭核心概念，這些主題涉及設備的內在本質和它們之間的交互；此外也通過真正可正常運行的代碼介紹這些概念。讀者將瞭解相關上下文和設備，以及如何創建在這些設備上運行的代碼。
　　第2章討論OpenCL中的緩衝區對象以及劃分數據的策略。隨後，讀者將學習工作項的定義以及如何利用OpenCL抽象化實現數據劃分。
　　第3章解釋OpenCL提供的兩種常規數據類型，即標量和嚮量數據類型，介紹如何使用這些數據類型解決不同的問題，以及OpenCL如何抽象化處理器中的原生嚮量架構。該章也會展示如何通過OpenCL産生可編程的嚮量。
　　第4章討論OpenCL為解決日常問題而提供的各種函數，例如幾何、置換和三角函數。該章還介紹如何使用對應的嚮量化函數加快執行速度。
　　第5章給齣典型OpenCL開發的生命周期。該章也討論一些數據劃分策略，這些策略依賴於對所討論算法的認知程度。讀者會在不經意間發現，並非所有算法或問題都需要相同的處理方式。
　　第6章將指導你使用索貝爾的方法構建邊緣檢測濾波器。同時還會介紹一些數學概念，包括一維和二維中的捲積理論以及相應的代碼。最後，該章介紹如何在OpenCL中進行性能分析及其在本主題中的應用。
　　第7章通過研究矩陣乘法的並行化形式以及應用從串行到並行的轉換來討論矩陣乘法的並行化。然後，該章將通過討論如何增加計算吞吐量和提升緩存利用率來優化矩陣乘法。
　　第8章討論並行計算的環境以及用於解決該問題的傳統方法，即通過充分的數學計算實現共軛梯度。一旦讀者對共軛梯度有直觀瞭解，該章將介紹稀疏矩陣的各種存儲格式如何影響並行計算，然後具體討論ELLPACK、ELLPACK-R、COO和CSR格式。
　　第9章介紹各種排序算法，其中重點討論並行排序網絡，也稱為雙調排序。就像在其他所有章節中所做的那樣，該章完成相關主題的討論，具體包括給齣相應理論及其串行實現，通過轉換實現並行化，然後開發最終的並行版本。
　　第10章介紹基於排序算法（如快速排序）的非比較形式的經典示例，在這些示例中，此類算法更適閤GPU架構。該章也會介紹另一種核心並行化編程技術，稱為歸約，幫助讀者直觀瞭解歸約如何有助於基數排序更好地執行。基數排序的相關主題也演示瞭多種內核編程，突齣介紹瞭它們的優缺點。
　　學習本書的具體要求
　　讀者需要能夠在Linux環境下輕鬆工作，因為本書中的示例是針對Ubuntu 12.10 64位操作係統進行測試的。下麵是相關要求：
　　GNU GCC C/C++編譯器版本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，帶有AMD Catalyst Linux顯卡驅動程序版本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（可選）
　　保證每天8小時睡眠
　　開放的思想和虛心的態度
　　一杯特濃咖啡或其他提神的飲料
　　本書讀者對象
　　本書麵嚮特定的軟件開發人員，這些開發人員希望瞭解可以用他們新購買的CPU或GPU做些什麼，他們購買這些硬件的目的並不是用來玩計算機遊戲。話雖如此，本書並不打算介紹僅可運行在傢庭工作站上的算法。本書非常適閤於有C/C++實操經驗的開發人員，以及希望學習如何使用OpenCL編寫在異構計算環境中執行的並行程序的開發人員。



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《高性能計算與現代軟件開發：原理、實踐與前沿》 內容概要： 本書深入探討瞭現代軟件開發中至關重要的高性能計算（HPC）領域，旨在為開發者、研究人員以及對計算效率有迫切需求的專業人士提供一套全麵、係統且極具實踐指導意義的知識體係。本書不局限於單一的並行計算模型，而是從更宏觀的視角齣發，涵蓋瞭從並行化思維的建立，到不同硬件架構的特性分析，再到高效算法設計與實現，以及大規模並行係統的優化策略等一係列關鍵環節。 第一部分：高性能計算的基石 並行計算的哲學與思維模式： 傳統串行計算的局限性在數據爆炸式增長和復雜問題求解麵前日益凸顯。本部分將首先從思想層麵破冰，引導讀者建立起“並行思維”——如何將一個龐大的問題分解成相互獨立或弱耦閤的子任務，以及如何有效地組織和協調這些任務以實現加速。我們將分析並行計算的本質、優勢與挑戰，並介紹經典的並行算法設計範式，如Divide and Conquer（分而治之）、Data Parallelism（數據並行）和Task Parallelism（任務並行）。通過對這些基本範式的深入理解，讀者將能夠為後續的學習打下堅實的基礎。 現代計算硬件架構解析： 高性能計算的實現離不開對底層硬件的深刻洞察。本書將詳細剖析當前主流的計算硬件架構，包括多核CPU（x86、ARM等）的指令集、緩存層次、亂序執行、超綫程等特性；GPU（NVIDIA CUDA、AMD ROCm等）的流處理器、SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）執行模型、顯存帶寬與延遲等關鍵要素；以及FPGA（Field-Programmable Gate Array）的靈活性、可重構性和低功耗優勢。理解這些硬件的優勢與局限，是選擇閤適計算模型和優化策略的前提。我們將通過圖文並茂的方式，清晰展示各架構的內部工作機製，幫助讀者建立直觀的認識。 並行化策略與技術選型： 麵對多樣化的計算需求和硬件平颱，如何選擇最閤適的並行化策略和工具至關重要。本部分將係統介紹當前主流的並行編程模型和API，包括但不限於： 共享內存並行： 深入講解OpenMP（Open Multi-Processing）的指令集、任務模型、同步機製、數據共享與訪問控製。我們將通過大量的實例，展示如何利用OpenMP對CPU密集型應用進行高效的並行化改造，優化多綫程程序的性能。 分布式內存並行： 詳細介紹MPI（Message Passing Interface）的標準、通信模式（如點對點通信、集體通信）、拓撲結構以及進程間的同步與協作。我們將探討如何利用MPI構建大規模分布式計算應用，解決數據量遠超單機內存限製的問題。 異構計算模型： （此處為本書的特色和重點，但我們不直接提及OpenCL）我們將重點關注如何利用不同類型計算單元協同工作以最大化整體性能。這包括如何將計算密集型任務卸載到專門的加速器（如GPU），以及如何高效地管理數據在CPU和加速器之間的高速傳輸。我們將探討任務調度、數據流管理以及不同並行模型之間的集成方法，以實現真正意義上的異構並行。 新興並行技術： 簡要介紹一些前沿的並行計算技術和模型，如利用某些專用硬件加速器進行特定計算（如AI推理芯片）、以及一些基於新型內存技術的並行計算範式，為讀者提供未來的發展視野。 第二部分：高效算法設計與實現 並行算法設計原則與技巧： 成功的並行化不僅僅是將串行代碼復製多份，更在於設計能夠充分利用並行資源的算法。本部分將深入剖析並行算法設計的核心原則，如負載均衡、通信開銷最小化、避免競爭條件和死鎖、以及數據局部性優化。我們將結閤具體問題，講解如何將這些原則應用於實際的算法設計中。 數據結構與並行化： 許多算法的性能瓶頸隱藏在數據結構的訪問模式中。本部分將探討常見數據結構（如數組、鏈錶、樹、圖、矩陣）在並行環境下的操作優化。我們將分析不同數據結構在共享內存和分布式內存環境下的性能錶現，並提供相應的並行化實現策略，例如使用並行化的數據結構庫或改造傳統數據結構以支持並發訪問。 常見計算問題的並行化實踐： 本部分將精選一係列在科學計算、數據分析、機器學習等領域具有代錶性的計算問題，通過具體的案例分析，演示如何將前述的並行化策略和算法設計原則應用於實際問題。我們將覆蓋但不限於： 數值計算： 矩陣乘法、綫性方程組求解、傅裏葉變換、數值積分等。 搜索與優化： 並行搜索算法、遺傳算法、粒子群優化等。 數據處理與分析： 大規模數據集的排序、過濾、聚閤，以及並行數據庫查詢。 模擬與建模： 基於網格的物理模擬、濛特卡洛模擬等。 （此處為本書的特色和重點，但我們不直接提及OpenCL） 在異構計算場景下，如何將計算密集型部分轉移到專門的硬件單元，以顯著提升計算速度，並將結果高效地整閤迴主計算流程。 第三部分：性能優化與係統調優 性能分析工具與瓶頸識彆： “測量是優化的前提。” 本部分將介紹多種用於性能分析的強大工具，包括CPU性能分析器（如`perf`、Intel VTune）、GPU性能分析器（如NVIDIA Nsight、AMD CodeXL）、內存分析工具以及I/O性能分析工具。通過這些工具，讀者將學會如何定位程序的性能瓶頸，是計算密集、內存帶寬受限、通信開銷過大，還是I/O延遲過高。 細粒度並行優化技術： 在基礎並行化之後，進一步的性能提升往往來自於細粒度的優化。本部分將探討諸如循環展開、指令級並行（ILP）、數據預取、緩存優化（如分塊、數據布局調整）等技術。對於GPU等加速器，還將深入研究綫程塊（thread block）大小的選擇、共享內存的使用、綫程同步的粒度等關鍵參數的調優。 內存管理與數據傳輸優化： 在高性能計算中，內存帶寬往往是決定性能的關鍵因素。本部分將詳細講解如何優化內存訪問模式，減少緩存未命中，以及如何高效地管理數據在CPU、GPU、FPGA等不同計算單元之間的傳輸。我們將介紹零拷貝技術、異步數據傳輸、內存池等高級技巧，最大限度地降低數據搬運帶來的開銷。 大規模並行係統的挑戰與對策： 隨著計算規模的不斷擴大，如何管理和優化大規模分布式並行係統成為一項重要課題。本部分將探討在集群環境下的任務調度、作業管理、資源分配、故障容忍以及跨節點通信優化等問題。我們將介紹一些用於構建和管理HPC係統的常用中間件和工具。 第四部分：前沿探索與未來展望 人工智能與高性能計算的融閤： 隨著深度學習等AI技術的飛速發展，HPC在AI訓練和推理中的作用愈發關鍵。本部分將探討AI算法（如神經網絡）的並行化實現，以及如何利用HPC資源加速AI模型的開發和部署。 通用計算硬件的潛力挖掘： 除瞭傳統的CPU和GPU，本書還將關注新興的通用計算硬件，如專用AI加速器、可重構計算平颱等，分析它們在特定領域的計算優勢，以及如何將其集成到現有的HPC框架中。 高性能計算的軟件工程實踐： 隨著並行係統復雜性的增加，良好的軟件工程實踐變得尤為重要。本部分將討論並行程序的可讀性、可維護性、可測試性以及調試策略，並介紹一些提高並行開發效率的輔助工具和庫。 未來高性能計算的發展趨勢： 對量子計算、光子計算等顛覆性計算範式的初步探討，以及對未來HPC架構和應用場景的展望，為讀者勾勒齣高性能計算領域的廣闊前景。 目標讀者： 需要提升軟件計算性能的軟件工程師、算法工程師、數據科學傢。 從事科學計算、工程仿真、機器學習、大數據分析等領域的科研人員和學生。 對現代計算硬件架構和並行計算技術感興趣的技術愛好者。 希望深入理解如何構建高效、可擴展的並行計算應用的開發者。 本書理論與實踐並重，通過大量精心設計的代碼示例，幫助讀者將抽象的理論轉化為具體的工程實踐。每一章節都包含相應的練習題，鼓勵讀者動手實踐，加深理解。相信通過本書的學習，讀者能夠掌握構建高性能並行計算應用的核心技能，並在各自的領域內取得突破。

評分☆☆☆☆☆

這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師。從它的文字風格中，我感受到一種親切而專業的引導。作者並非高高在上地宣講理論，而是如同與讀者進行一次深入的技術交流，用通俗易懂的語言解釋復雜的概念，用生動形象的比喻來闡明抽象的原理。我相信，即便是對OpenCL接觸不多的新手，也能在作者的引導下，逐步掌握其中的奧秘。而對於有一定基礎的開發者而言，書中可能還會分享一些業界前沿的優化技巧和獨到的見解，這些往往是僅憑個人摸索難以獲得的寶貴經驗。我尤其期待書中能夠提供一些“陷阱”提示和“坑”的規避方法，這能大大節省開發者在實踐中走彎路的時間。總的來說，這本書傳遞齣的信息是：它不僅會告訴你“是什麼”，更會告訴你“怎麼做”，並且會告訴你“如何做得更好”。

評分☆☆☆☆☆

在翻閱過程中，我被書中清晰的章節劃分和邏輯遞進深深吸引。它並非簡單地羅列概念，而是從基礎的OpenCL原理入手，循序漸進地引導讀者進入更復雜的編程實踐。我可以預見到，每一個章節都像一塊精心打磨的基石，為下一階段的學習奠定堅實的基礎。這種編排方式非常有利於初學者建立完整的知識體係，避免瞭碎片化學習的弊端。同時，我也注意到書中在引入新概念時，都會有詳實的背景介紹和應用場景的闡述，這使得學習過程不再枯燥乏味，而是充滿瞭探索的樂趣。我尤其期待書中對各種實際應用場景的深入剖析，比如在圖像處理、科學計算、機器學習等領域的OpenCL實現案例。這樣的實戰演練，不僅能夠加深對理論知識的理解，更能幫助讀者將所學應用於實際工作中，提升解決問題的能力。整體而言，其內容的組織結構給我留下瞭極其深刻的良好印象。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡直讓人眼前一亮，色彩搭配沉穩而不失活力，標題“OpenCL異構並行編程實戰”幾個大字醒目有力，仿佛在訴說著一種技術的力量和挑戰。我拿到書的那一刻，就迫不及待地翻開瞭扉頁，一股濃鬱的書香撲麵而來，瞬間讓我心生寜靜，準備在這場技術探索之旅中沉浸其中。書的紙張質感也相當不錯，觸感溫潤，厚度適中，非常適閤長時間翻閱。裝訂工藝也十分精良，每一頁都牢牢地粘閤在一起，完全不用擔心會齣現散頁的尷尬情況。我特彆喜歡這種注重細節的齣版態度，這不僅僅是一本書，更像是一件精雕細琢的藝術品，讓人倍感珍惜。從外觀上來說，它已經成功地吸引瞭我，並激發瞭我深入瞭解其內容的強烈欲望。我開始幻想書中是否會包含大量精美的插圖、清晰的流程圖，亦或是代碼示例的排版也同樣賞心悅目，這些都是提升閱讀體驗的關鍵因素。封麵和整體的製作工藝，為我對內容的期待值增添瞭不少分數。

評分☆☆☆☆☆

這本書的定價，在我看來，絕對是物超所值，甚至可以說是良心之作。如今市麵上充斥著各種技術書籍，價格高昂的並不少見，但很多時候卻內容空泛，要麼過於理論化，要麼過於淺顯，難以滿足真正需要深入學習的讀者。然而，這本《OpenCL異構並行編程實戰》的定價卻非常親民，這讓我感到非常驚喜。它傳遞齣一種“知識不應是奢侈品”的理念，讓更多有誌於掌握OpenCL技術的開發者能夠輕鬆獲得學習的資源。我願意為一本能夠提供紮實內容、解決實際問題的書籍支付閤理的價格，而這本書恰恰做到瞭這一點。更何況，考慮到市麵上同類書籍的稀缺性，以及其在異構計算領域的重要性，這個價格更是顯得尤為突齣。我毫不猶豫地入手，是因為我相信，對於這樣一個專業且實用的主題，能夠以這樣的價格獲得這樣一本厚重且精心編排的書籍，絕對是一筆劃算的投資。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對新技術充滿好奇心的程序開發者，常常會麵臨如何在有限的硬件資源上最大化計算效率的挑戰。OpenCL作為一種通用的並行計算框架，一直是我關注的重點。我瞭解到這本書的標題中就包含瞭“異構並行編程實戰”幾個字，這無疑正是我所急需的。我猜測書中會詳細講解如何利用CPU、GPU等多種計算單元協同工作，以達到性能的突破。我特彆期待書中能夠提供一些關於內存管理、任務調度、綫程同步等關鍵技術的深入指導。在我看來，掌握這些底層細節是寫齣高效、健壯的OpenCL代碼的關鍵。此外，書中對於不同硬件平颱上的OpenCL特性差異，以及如何針對性地進行優化，也可能會有所涉及。這對於我在實際項目中選擇和部署OpenCL解決方案至關重要。總而言之，這本書的定位與我的技術需求高度契閤，讓我充滿瞭學習的動力。

評分☆☆☆☆☆

在看，還挺不錯的，有需要再來

評分☆☆☆☆☆

買來學習OpenCL異構編程。

評分☆☆☆☆☆

買來沒事兒看看

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

入門好書，主要針對gpu的

評分☆☆☆☆☆

買來沒事兒看看

評分☆☆☆☆☆

這類書平時真是太貴瞭。

評分☆☆☆☆☆

買來學習OpenCL異構編程。

評分☆☆☆☆☆

這個價格太劃算瞭，雙十一買得值！！！