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何沧平 著

图书标签:

• OpenACC
• 并行编程
• GPU
• 高性能计算
• 科学计算
• CUDA
• Fortran
• C++
• 并行化
• 加速

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111549659

版次：1

商品编码：12060348

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：2016-10-01

用纸：胶版纸

页数：265

编辑推荐

　　

HPC领域资深专家推荐，中国极大OpenACC技术社区创建者撰写，不可多得的OpenACC技术专著

全面讲解OpenACC编程规范、语法的行为机理与设计动机，160个完整示例覆盖众多并行编程场景

　　

内容简介

　　

中国极大OpenACC技术社区创建者撰写，为数不多系统介绍OpenACC的技术专著。全面讲解OpenACC编程规范、语法的行为机理与设计动机，160个完整示例覆盖众多并行编程场景。

全书分10章，按照并行程序开发步骤组织，建议第1遍顺序阅读。

第1章介绍主流加速器产品的硬件架构、主流并行编程模型等，以期读者对并行编程生态有全面了解。

第2章介绍OpenACC语言的设计思路，并列出OpenACC的主要语法供快速查阅。

第3章是本书核心，将大量计算并行化，这是程序提速的根本手段。用大量示例讲述两个计算构件parallel和kernels的行为特点，然后用它并行化Jacobi 迭代。

第4章介绍多种数据管理工具，包含结构化子语copy/create/present、结构化导语data、非结构化导语enter data/exit data/update/declare等，将加速器带来的数据移动时间减少。

第5章介绍routine导语，嵌套调用并行化自定义函数，用来开发大型程序。

第6章讲解用异步队列隐藏数据传输时间、调度多个加速器同时工作等高级特性。

第7章介绍OpenACC与CUDA C/CUDA Fortran和各类库的混合编程。

第8章是所有的运行时函数，以供读者编程查阅。

第9章指导部署开发环境，以便快速上手。

第10章介绍神威?太湖之光的编程模型及其对OpenACC的功能扩展。

　　

作者简介

何沧平，华为高级工程师，NVIDIA认证 CUDA培训师。曾任中科曙光HPC事业部工程师，完成全球天气预报程序并行化项目（加速30倍）和国家气象局天气预报程序并行化项目等，实战经验丰富。精通OpenACC、CUDA Fortran、CUDA C，熟悉OpenMP、MPI编程。2012年初开始关注研究OpenACC，陆续翻译OpenACC 1.0/2.0/2.0a/2.5语言规范以及《CUDA Fortran高效编程实践》，撰写大量在线技术教程，并建立中国*大OpenACC QQ交流群和资源网站，持续推广。

精彩书评

　　

对于想要掌握OpenACC使用技巧和编程精髓的读者来说，本书是一本非常具有参考价值的学习教程。与传统的技术书籍相比，本书更加注重内容的可读性和易读性，逻辑清晰，内容全面准确，且更加注重编程实践，有大量的C/C++/Fortran完整代码实例，便于读者学习和实践。作为第1本中文的OpenACC技术书籍，可谓为国内的编程学习者带来了福音。

——漆锋滨 CCF常务理事，国家并行计算机工程技术研究中心研究员

　　

目录

序
前言
第1章　并行编程概览1
1.1　加速器产品1
1.1.1　英伟达GPU3
1.1.2　英特尔至强融核处理器9
1.2　并行编程语言12
1.3　CUDA C14
1.3.1　线程组织方式16
1.3.2　运行过程18
1.3.3　内存层级20
1.3.4　性能优化技术21
第2章　OpenACC概览22
2.1　OpenACC规范的内容23
2.1.1　抽象加速器模型25
2.1.2　存储模型25
2.1.3　计算执行模型26
2.2　OpenACC 2.5规范29
第3章　OpenACC计算构件36
3.1　条件编译37
3.2　导语格式38
3.3　计算构件kernels40
3.3.1　构件内有1个循环41
3.3.2　构件内2个循环44
3.3.3　构件内二重嵌套循环45
3.3.4　kernels构件内三重嵌套循环48
3.4　loop构件52
3.4.1　independent子语53
3.4.2　reduction归约子语57
3.4.3　不常用的子语64
3.5　计算构件parallel66
3.5.1　gang单独模式68
3.5.2　gang分裂模式70
3.5.3　二重循环73
3.5.4　三重循环75
3.6　组合导语77
3.7　案例研究：Jacobi迭代78
3.7.1　CPU上并行化84
3.7.2　GPU上并行化88
3.8　原子操作：atomic导语91
第4章　数据管理97
4.1　数据属性、数据区域和数据生存期99
4.2　计算构件的伴随数据区域100
4.2.1　引用计数101
4.2.2　present子语102
4.2.3　copy子语104
4.2.4　copyin子语105
4.2.5　copyout子语107
4.2.6　create子语108
4.2.7　数据子语内的子数组111
4.2.8　private私有子语112
4.2.9　承上私有firstprivate子语115
4.2.10　带有预置数据属性的变量116
4.2.11　default默认子语117
4.2.12　案例研究：Jacobi迭代优化数据传输117
4.3　data构件119
4.3.1　数据管理功能119
4.3.2　deviceptr子语121
4.3.3　案例研究：data构件迭代优化Jacobi数据传输122
4.4　enter data导语和exit data导语128
4.4.1　C++类的数据生存期129
4.4.2　传递设备数据指针133
4.5　update导语135
4.6　declare导语138
4.6.1　device_resident子语139
4.6.2　create子语140
4.6.3　link子语140
4.6.4　用法举例141
4.7　特定设备的子语146
第5章　计算区域内的过程调用148
5.1　routine导语150
5.2　seq子语（C版）151
5.3　seq子语（Fortran版）152
5.4　routine（名字）154
5.5　bind子语155
5.6　用子语指定并行级别155
5.6.1　vector级别并行156
5.6.2　worker、worker级别并行159
5.7　计算圆周率π160
第6章　高级特性164
6.1　异步操作164
6.1.1　async子语165
6.1.2　wait子语165
6.1.3　wait导语166
6.2　设备计算与主机计算重叠166
6.3　设备上同时执行多个队列169
6.4　重叠计算与数据传输172
6.4.1　步骤0：串行代码174
6.4.2　步骤1：计算并行化177
6.4.3　步骤2：分块计算178
6.4.4　步骤3：数据分块传输179
6.4.5　步骤4：重叠计算与传输181
6.5　双向传输183
6.6　多个设备同时运算185
6.6.1　环境变量186
6.6.2　运行过程中选择设备186
6.6.3　OpenMP调动多个设备195
第7章　与GPU生态环境互操作202
7.1　OpenACC调用CUDA C203
7.2　OpenACC调用CUDA Fortran205
7.3　CUDA C调用OpenACC207
7.4　捆绑主机地址与设备地址208
7.5　CUDA Fortran调用OpenACC210
7.6　OpenACC（C）调用cuBLAS211
7.7　OpenACC（Fortran）调用cuBLAS212
第8章　运行时函数213
8.1　运行时库的定义213
8.2　运行时库例程215
8.2.1　acc_get_num_devices215
8.2.2　acc_set_device_type216
8.2.3　acc_get_device_type217
8.2.4　acc_set_device_num217
8.2.5　acc_get_device_num218
8.2.6　acc_init218
8.2.7　acc_shutdown219
8.2.8　acc_async_test219
8.2.9　acc_async_test_all220
8.2.10　acc_wait220
8.2.11　acc_wait_async221
8.2.12　acc_wait_all221
8.2.13　acc_wait_all _async222
8.2.14　acc_get_default_async222
8.2.15　acc_set_default_async223
8.2.16　acc_on_device223
8.2.17　acc_malloc224
8.2.18　acc_free224
8.2.19　acc_copyin225
8.2.20　acc_create226
8.2.21　acc_copyout227
8.2.22　acc_delete228
8.2.23　acc_update_device229
8.2.24　acc_update_self230
8.2.25　acc_map_data231
8.2.26　acc_unmap_data231
8.2.27　acc_deviceptr231
8.2.28　acc_hostptr232
8.2.29　acc_is_present232
8.2.30　acc_memcpy_to_device233
8.2.31　acc_memcpy_from_device233
8.2.32　acc_memcpy_device234
第9章　开发环境搭建235
9.1　Windows 7236
9.2　Linux（rhel）244
9.3　编译工具、特性支持度247
第10章　在神威·太湖之光上使用OpenACC253
10.1　SW26010众核处理器253
10.2　存储模型254
10.3　执行模型256
10.4　数据管理256
附录　著名超级计算机259
后记　码农的悲喜264

前言/序言

　　前　　言 2010年以来，中国超级计算机建设突飞猛进，欣欣向荣。一个原因是国力强盛，大力投资高新科技；另一个原因是整体科技水平提高，需求旺盛。天气预报、石油物探、工程仿真、基因测序等传统应用对计算资源的需求持续增长，以深度学习为代表的人工智能大爆发，资金雄厚的互联网公司对计算能力极度渴求。超级计算机的建设、应用主战场正在从教育科研单位转向科技企业。

　　为什么要写这本书面对浩如烟海的数据，CPU已经力不从心，因此世界领先的超级计算机都装备大量的加速器或者众核处理器。

　　目前主流加速器产品是NVIDIA GPU、AMD GPU和Intel至强Phi协处理器。三种加速器使用的编程语言分别为CUDA C/CUDA Fortran、OpenCL和MIC导语。加速器计算有4个困难。

　　一是CUDA/OpenCL等低级语言编程难度大，且需要深入了解加速器的硬件结构。而大部分的用户不是专业编程人员，学习一门新的编程技术将耗费大量时间。

　　二是加速器的计算模型与CPU差别很大，移植旧程序需要几乎完全重写。大量的旧程序在性能优化上已经千锤百炼，稳定性上也久经考验，完全重写是不可完成的任务。

　　三是低级编程语言开发的程序与硬件结构密切相关，硬件升级时必须升级软件，否则将损失性能。而硬件每隔两三年就升级一次，频繁的软件升级将给用户带来巨大负担。

　　四是投资方向难以选择。三种加速器均有自己独特的编程语言，且互不兼容。用户在投资建设硬件平台、选择软件开发语言时就会陷入困境，不知三种设备中哪个会在竞争中胜出。如果所选加速器将来落败，将会带来巨大损失；而犹豫不决又将错过技术变革的历史机遇。

　　OpenACC应运而生，可以克服这4个困难。OpenACC的编程机制是，程序员只在原程序中添加少量编译标识，编译器根据作者的意图自动产生低级语言代码。无须学习新的编程语言和加速器硬件知识，便能迅速掌握。只添加少量编译标识，不破坏原代码，开发速度快，既可并行执行又可恢复串行执行。在硬件更新时，重新编译一次代码即可，不必手工修改代码。OpenACC标准制定时就考虑了目前及将来的多种加速器产品，同一份代码可以在多种加速器设备上编译、运行，无成本切换硬件平台。掌握OpenACC后，编写程序省时、省力、省心。

　　本书特色笔者学习超算技术时有过苦泪：教材一上来就讲技术细节，只能机械地学习，不清楚这些算法、语法要解决什么问题，花费巨大精力后却发现解决不了自己的难题；新技术的资料往往是英文的，而且零碎，还不一定准确，收集、学习成本很高，求助无门；科学计算领域的祖师语言Fortran现在有点小众，新技术资料更少。为节省读者时间，本书特别重视易读性、易用性，具体有如下特点。

　　第一本中文OpenACC技术书籍，方便国内读者系统阅读，快速掌握。

　　全面、准确：本书覆盖OpenACC的所有特性，重要特性结合例子详细讲解，不常用的特性列出标准定义，方便查找。对特性、功能的描述均来自OpenACC规范，并用实例验证，确保准确。

　　大量的例子：书中的示例代码超过160个，不是代码片断，而是完整代码，拿来即用。全部由笔者编写、测试，运行无报错。

　　兼顾C/C++和Fortran：以C/C++为主来讲解，但所有的例子都有Fortran版的代码，Fortran专用特性会详细讲解。物理、气象等领域积累的优秀Fortran代码可以借此移植到新硬件上，重焕生机。

　　阅读轻松：按照并行程序的编写、调优顺序，先交代各阶段面临的问题，然后自然引入OpenACC提供的解决办法，最后实测验证效果。一切顺理成章，读者不会有云里雾里的感觉。

　　读者对象科学家：迅速改造旧程序，快速编写新的原型程序验证算法、理论，将更多的时间投入到高价值的科研创新中去。

　　企业程序员：一套程序适配多种运行平台，维护简单；性能敏感的部分用CUDA等低层语言编写，性能不敏感部分用OpenACC编写，相互配合，兼得程序性能和开发效率。

　　本科生、研究生：花最少的时间掌握一门计算工具，省出时间学习更多的知识。

　　如何阅读本书第1章介绍超级计算技术的发展趋势和并行编程概况，可以从中了解OpenACC的作用。没有CUDA C基础的读者能够掌握基本概念，便于深入理解OpenACC的并行化技术。第2章介绍OpenACC语言的设计思路。第3～4章是本书的核心，将计算部分并行化，并将数据传递时间减到最少。至此，读者已经能够编写性能良好的OpenACC程序。第5～7章介绍高级并行技术，以进行极致性能优化，以及与CUDA C/CUDA Fortran和各类库的混合编程。第8章给出OpenACC规定的所有运行时例程，不用细读，用到时再参考。第9章指导部署开发环境，以便快速上手。

　　勘误和支持本人水平有限，错误与疏漏在所难免，恳请批评指正。联系笔者请发送电子邮件至hpcfan@foxmail.com。更多技术资源请访问www.gpujisuan.com。技术交流QQ群284876008（将满）、564520462，欢迎加入。

　　致谢感谢国家并行计算机工程技术研究中心漆锋滨老师撰写第10章，并为本书作序。感谢PGI美女工程师王珍、帅气工程师仰琎歆、Daniel Tian、资深专家Mathew Colgrove的技术支持。感谢机械工业出版社的策划编辑高婧雅尽心协力。

《现代高性能计算：从多核到异构加速》 内容简介 在数字化浪潮席卷全球的今天，计算的需求正以前所未有的速度爆炸式增长。从海量数据的深度分析，到复杂科学模拟的精确预测，再到人工智能的飞速发展，我们无时无刻不在挑战着传统计算能力的极限。传统串行编程模式已难以应对日益增长的计算挑战，高性能计算（HPC）已成为突破瓶颈、解锁新可能性的关键。本书《现代高性能计算：从多核到异构加速》旨在为读者提供一个全面、深入且实用的高性能计算学习路径，覆盖从基础的多核并行化技术到前沿的异构计算加速策略，帮助读者掌握构建高效、可扩展的并行计算应用程序的能力。 本书的内容体系精心设计，力求循序渐进，让初学者能够快速入门，同时为有经验的开发者提供深入的理论指导和实践技巧。我们首先将目光聚焦于现代计算架构中最普遍的存在——多核处理器。本书将详细阐述并行计算的基本概念，包括任务并行与数据并行，以及线程模型、进程模型等核心概念。读者将学习如何使用 C++ 标准库中的 `` 和 `` 等工具，掌握创建和管理线程、同步机制（如互斥锁、条件变量）以及原子操作等关键技术，从而有效地将串行代码转化为能够充分利用多核处理器并行能力的程序。我们将通过大量实际案例，展示如何分析程序中的潜在并行性，识别瓶率瓶颈，并运用恰当的并行化策略来优化性能。 随着计算需求的不断攀升，以及硬件技术的发展，GPU 等异构加速器已成为高性能计算领域不可或缺的一部分。本书将深入探讨异构计算的核心思想，以及如何利用 GPU 进行大规模并行计算。我们将详细介绍 GPU 的架构特点，包括其 SIMD（Single Instruction, Multiple Data）执行模式，以及大量的计算核心如何实现极高的吞吐量。本书将以 CUDA（Compute Unified Device Architecture）为主要教学语言，这是 NVIDIA GPU 平台上广泛使用的并行计算平台和编程模型。读者将学习 CUDA 的编程模型，包括内核函数（kernel）、线程块（thread block）、网格（grid）等概念。我们将深入讲解内存模型，包括全局内存、共享内存、常量内存和寄存器，并阐述它们在性能优化中的关键作用。 本书的另一大亮点在于对并行算法的设计和分析。仅仅掌握并行编程工具和技术是不足以实现高性能的，理解并行算法的设计范式同样至关重要。我们将介绍多种经典的并行算法，例如并行排序（如并行归并排序、并行快速排序）、并行搜索、矩阵运算（如并行矩阵乘法）、图算法（如并行广度优先搜索）等。对于每种算法，我们都会深入分析其并行化策略，探讨如何将其分解为可并行执行的任务，以及如何处理数据依赖和通信开销。本书将引导读者掌握分析算法并行复杂度的能力，并学会根据具体的硬件架构和问题规模选择最优的并行算法。 除了 CUDA，本书还将触及其他重要的异构计算编程模型，为读者提供更广阔的视野。例如，我们将介绍 OpenCL（Open Computing Language），一个开放的、跨平台的并行计算框架，允许开发者在多种计算设备（包括 GPU、CPU、FPGA 等）上编写高性能的并行应用程序。通过对比 CUDA 和 OpenCL，读者可以更好地理解不同编程模型的优缺点，并根据项目需求做出技术选型。 数据并行是高性能计算的核心范式之一，尤其是在处理大规模数据集时。本书将投入大量篇幅深入探讨数据并行化的技术和挑战。读者将学习如何有效地将数据集划分为可并行处理的块，并设计能够处理这些数据块的并行线程。我们将重点讲解数据局部性（data locality）的概念，以及如何通过优化数据访问模式来减少内存延迟，提高计算效率。此外，本书还将讨论数据并行中的常见挑战，如数据竞争（data race）、同步开销以及负载均衡（load balancing）问题，并提供相应的解决方案。 在实际应用层面，本书将通过一系列具有代表性的案例研究，展示如何将理论知识应用于解决现实世界中的高性能计算问题。这些案例将涵盖科学计算、数据分析、机器学习等多个领域。例如，我们将展示如何并行化一个气候模型中的数值模拟，如何加速一个大规模图像处理任务，以及如何构建一个高效的深度学习模型训练框架。通过对这些案例的深入剖析，读者将能够学习到从问题分析、并行化设计到性能调优的全过程，积累宝贵的实战经验。 本书并非仅仅停留在技术细节层面，更注重培养读者的计算思维和问题解决能力。在学习过程中，我们将强调性能分析的重要性。读者将学习使用各种性能分析工具，如 NVIDIA Nsight Systems、Intel VTune Profiler 等，来识别程序的瓶颈，理解并行程序的执行开销，并基于分析结果进行有针对性的优化。性能调优是一个迭代的过程，本书将引导读者掌握分析、优化、再分析、再优化的完整流程。 本书的写作风格力求清晰、严谨且富有启发性。每一章节都以明确的目标开始，逐步引入概念，并通过大量的代码示例和图示来加深理解。我们相信，理论与实践相结合是学习高性能计算的最佳途径。因此，本书提供的所有代码示例都经过精心设计和测试，读者可以轻松地在自己的环境中进行编译和运行，并进行修改和实验。 总而言之，《现代高性能计算：从多核到异构加速》是一本面向广大软件开发者、算法工程师、科研人员以及计算机科学专业学生的实用指南。无论您是希望提升多核 CPU 程序的性能，还是渴望掌握 GPU 加速的强大能力，亦或是对异构计算的未来充满兴趣，本书都将为您提供一条清晰的学习路径和宝贵的实践经验。通过阅读本书，您将能够自信地驾驭现代计算架构的复杂性，构建出高效、可扩展的并行计算应用程序，从而在日益激烈的技术竞争中脱颖而出，解锁计算的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的学习体验可以说是“流畅而深刻”。作为一名长期从事软件开发的开发者，我深知学习一门新的并行编程模型所面临的挑战，尤其是像OpenACC这样直接面向GPU硬件的技术。但《OpenACC并行编程实战》这本书却做到了将复杂的技术以一种非常平易近人的方式呈现出来。书中开篇就对OpenACC的出现背景、核心优势以及与CPU并行编程的异同进行了清晰的梳理，为读者建立起了一个宏观的认识框架。随后，作者逐步深入，通过丰富的图示和比喻，将数据传输、并行执行、同步控制等核心概念讲解得淋漓尽致。我尤其欣赏书中对“程序员意图”的强调，作者花了大量的篇幅去解释OpenACC指令如何将程序员的意图传递给编译器，以及编译器又是如何将这些意图转化为高效的GPU代码的。这种对“编译过程”的剖析，让我能够更准确地理解OpenACC的工作原理，也能够更好地预测和避免潜在的性能问题。书中的案例选择也十分恰当，覆盖了科学计算、机器学习等多个热门领域，而且案例的难度设置也循序渐进，能够让不同水平的读者都能找到适合自己的学习路径。读完这本书，我感觉自己对GPU并行编程的理解上升到了一个新的高度，并且充满了信心去迎接未来在GPU加速方面的挑战。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，刚拿到《OpenACC并行编程实战》这本书的时候，我抱着一种既期待又有点忐忑的心情。我对GPU加速编程一直很感兴趣，但OpenACC这个概念对我来说相对陌生，而且我担心书中内容会过于晦涩难懂，或者案例过于陈旧，跟不上技术发展的步伐。然而，这本书彻底颠覆了我的这些顾虑。作者以一种极其生动、直观的方式，将OpenACC的核心理念展现在我面前。书中的每一个章节都仿佛是一个精心设计的“模块”，循序渐进地引导我进入OpenACC的世界。从最基础的并行化指令，到复杂的同步机制和线程管理，再到高级的性能调优策略，作者都用非常清晰的语言和易于理解的图示进行了阐释。我特别欣赏书中对“为什么”的解释，而不是仅仅告知“怎么做”。例如，在介绍`pragma acc kernels`指令时，书中不仅说明了它的作用，还详细解释了编译器是如何识别并自动生成并行代码的，以及在这种情况下可能遇到的性能瓶颈。这种对底层机制的深入揭示，让我对OpenACC有了更深刻的理解，也能够更灵活地运用它。书中的代码示例都非常实用，很多都来源于实际的科学计算和数据处理场景，这让我能够将所学知识直接应用到我的工作中，迅速看到成果。这本书无疑是我在OpenACC学习道路上遇到的最棒的指引。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为那些渴望深入理解并行计算、特别是OpenACC技术的开发者量身打造的。我一直在寻找一本能够提供清晰、深入且实用的指导的书籍，而《OpenACC并行编程实战》恰恰满足了我的所有期待。它不仅仅是理论的堆砌，而是通过大量的实战案例，将复杂的OpenACC概念一层层剥开，展现在读者面前。我特别欣赏书中对每一个核心概念的细致讲解，例如数据区域（data regions）、kernels区域（kernels regions）以及各种指令（directives）的用法和适用场景。作者的讲解方式非常循序渐进，即使是对于并行计算新手，也能够逐步建立起对GPU加速的直观认识。最让我印象深刻的是，书中并没有止步于简单的代码示例，而是深入探讨了性能优化的各种技巧，包括如何有效管理数据传输、如何选择合适的并行化策略以及如何避免常见的性能陷阱。这对于我来说至关重要，因为在实际项目中，单纯的并行化往往不够，还需要精细的调优才能发挥出GPU的最大潜力。书中的代码示例都经过精心设计，能够很好地体现出OpenACC在解决实际问题中的应用，例如科学计算、数据分析等领域的常见问题。通过跟随书中的步骤，我不仅学会了如何编写OpenACC代码，更重要的是理解了“为什么”要这样做，以及不同选择带来的性能差异。这种深度的理解，让我能够更加自信地将OpenACC技术应用到我的项目中，提升程序的运行效率。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《OpenACC并行编程实战》这本书给我带来了前所未有的学习体验。作为一名在高性能计算领域摸爬滚打多年的工程师，我对并行编程的挑战深有体会。市面上充斥着各种介绍并行计算的书籍，但很多要么过于理论化，要么例子过于简单，难以触及实际应用中的痛点。然而，这本书的出现，无疑为我打开了一扇新的大门。它的“实战”二字绝非浪得虚名，书中大量的案例都紧密围绕着实际的编程场景，从数据预处理到复杂算法的并行实现，都进行了深入的剖析。我尤其喜欢作者在讲解过程中，时不时地穿插一些“经验之谈”和“陷阱警示”，这些内容往往是教科书上难以找到的宝贵财富。例如，在讲述数据依赖性时，作者不仅解释了概念，还提供了几种常见的识别和处理方法，并且通过具体的代码片段展示了如何避免这些问题。这种“授人以渔”式的教学方式，让我不仅学会了如何使用OpenACC，更培养了我分析和解决并行编程问题的能力。此外，书中对于不同GPU架构特性和OpenACC指令集之间的关联也进行了详细阐述，这有助于读者根据具体的硬件环境进行更精细化的优化。读这本书，就像是请了一位经验丰富的导师在身边手把手地教导，让我能够更快地克服学习障碍，少走弯路，从而加速我的GPU编程之路。

评分☆☆☆☆☆

《OpenACC并行编程实战》这本书给我最大的感受就是“实用”二字。我一直认为，学习编程技术，尤其是像OpenACC这样与硬件紧密相关的技术，理论知识固然重要，但没有大量的实践和案例来支撑，学习效果往往会大打折扣。这本书恰恰在这方面做得非常出色。作者在书中精心挑选了许多具有代表性的实际应用场景，例如图像处理、流体模拟、数值计算等，并详细展示了如何运用OpenACC技术对这些应用进行并行化改造。我最喜欢的部分是书中对于不同优化技巧的详细讲解，例如如何通过`gang, worker, vector`子句来精细控制并行执行的粒度，如何利用`wait`子句来处理依赖关系，以及如何通过`cache`指令来优化内存访问。这些都是在实际开发中能够直接提升程序性能的关键技术。书中的代码示例都非常完整，并且提供了运行环境的配置建议，这对于我这样希望快速上手实践的读者来说，无疑节省了大量的时间和精力。我通过跟随书中的指导，成功地将我之前的一个串行计算程序并行化，并且取得了显著的性能提升。这本书不仅仅是教会了我OpenACC的语法和指令，更重要的是让我学会了如何去思考，如何去分析，如何去优化，从而真正掌握GPU并行编程的精髓。

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书不错

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实用的拓展书

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很好的！！！！

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实用的拓展书

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不错的书籍，很好很强大，很给力