OpenACC並行編程實戰 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

何滄平 著

圖書標籤:

• OpenACC
• 並行編程
• GPU
• 高性能計算
• 科學計算
• CUDA
• Fortran
• C++
• 並行化
• 加速

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111549659

版次：1

商品編碼：12060348

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：2016-10-01

用紙：膠版紙

頁數：265

編輯推薦

　　

HPC領域資深專傢推薦，中國極大OpenACC技術社區創建者撰寫，不可多得的OpenACC技術專著

全麵講解OpenACC編程規範、語法的行為機理與設計動機，160個完整示例覆蓋眾多並行編程場景

　　

內容簡介

　　

中國極大OpenACC技術社區創建者撰寫，為數不多係統介紹OpenACC的技術專著。全麵講解OpenACC編程規範、語法的行為機理與設計動機，160個完整示例覆蓋眾多並行編程場景。

全書分10章，按照並行程序開發步驟組織，建議第1遍順序閱讀。

第1章介紹主流加速器産品的硬件架構、主流並行編程模型等，以期讀者對並行編程生態有全麵瞭解。

第2章介紹OpenACC語言的設計思路，並列齣OpenACC的主要語法供快速查閱。

第3章是本書核心，將大量計算並行化，這是程序提速的根本手段。用大量示例講述兩個計算構件parallel和kernels的行為特點，然後用它並行化Jacobi 迭代。

第4章介紹多種數據管理工具，包含結構化子語copy/create/present、結構化導語data、非結構化導語enter data/exit data/update/declare等，將加速器帶來的數據移動時間減少。

第5章介紹routine導語，嵌套調用並行化自定義函數，用來開發大型程序。

第6章講解用異步隊列隱藏數據傳輸時間、調度多個加速器同時工作等高級特性。

第7章介紹OpenACC與CUDA C/CUDA Fortran和各類庫的混閤編程。

第8章是所有的運行時函數，以供讀者編程查閱。

第9章指導部署開發環境，以便快速上手。

第10章介紹神威?太湖之光的編程模型及其對OpenACC的功能擴展。

　　

作者簡介

何滄平，華為高級工程師，NVIDIA認證 CUDA培訓師。曾任中科曙光HPC事業部工程師，完成全球天氣預報程序並行化項目（加速30倍）和國傢氣象局天氣預報程序並行化項目等，實戰經驗豐富。精通OpenACC、CUDA Fortran、CUDA C，熟悉OpenMP、MPI編程。2012年初開始關注研究OpenACC，陸續翻譯OpenACC 1.0/2.0/2.0a/2.5語言規範以及《CUDA Fortran高效編程實踐》，撰寫大量在綫技術教程，並建立中國*大OpenACC QQ交流群和資源網站，持續推廣。

精彩書評

　　

對於想要掌握OpenACC使用技巧和編程精髓的讀者來說，本書是一本非常具有參考價值的學習教程。與傳統的技術書籍相比，本書更加注重內容的可讀性和易讀性，邏輯清晰，內容全麵準確，且更加注重編程實踐，有大量的C/C++/Fortran完整代碼實例，便於讀者學習和實踐。作為第1本中文的OpenACC技術書籍，可謂為國內的編程學習者帶來瞭福音。

——漆鋒濱 CCF常務理事，國傢並行計算機工程技術研究中心研究員

　　

目錄

序
前言
第1章　並行編程概覽1
1.1　加速器産品1
1.1.1　英偉達GPU3
1.1.2　英特爾至強融核處理器9
1.2　並行編程語言12
1.3　CUDA C14
1.3.1　綫程組織方式16
1.3.2　運行過程18
1.3.3　內存層級20
1.3.4　性能優化技術21
第2章　OpenACC概覽22
2.1　OpenACC規範的內容23
2.1.1　抽象加速器模型25
2.1.2　存儲模型25
2.1.3　計算執行模型26
2.2　OpenACC 2.5規範29
第3章　OpenACC計算構件36
3.1　條件編譯37
3.2　導語格式38
3.3　計算構件kernels40
3.3.1　構件內有1個循環41
3.3.2　構件內2個循環44
3.3.3　構件內二重嵌套循環45
3.3.4　kernels構件內三重嵌套循環48
3.4　loop構件52
3.4.1　independent子語53
3.4.2　reduction歸約子語57
3.4.3　不常用的子語64
3.5　計算構件parallel66
3.5.1　gang單獨模式68
3.5.2　gang分裂模式70
3.5.3　二重循環73
3.5.4　三重循環75
3.6　組閤導語77
3.7　案例研究：Jacobi迭代78
3.7.1　CPU上並行化84
3.7.2　GPU上並行化88
3.8　原子操作：atomic導語91
第4章　數據管理97
4.1　數據屬性、數據區域和數據生存期99
4.2　計算構件的伴隨數據區域100
4.2.1　引用計數101
4.2.2　present子語102
4.2.3　copy子語104
4.2.4　copyin子語105
4.2.5　copyout子語107
4.2.6　create子語108
4.2.7　數據子語內的子數組111
4.2.8　private私有子語112
4.2.9　承上私有firstprivate子語115
4.2.10　帶有預置數據屬性的變量116
4.2.11　default默認子語117
4.2.12　案例研究：Jacobi迭代優化數據傳輸117
4.3　data構件119
4.3.1　數據管理功能119
4.3.2　deviceptr子語121
4.3.3　案例研究：data構件迭代優化Jacobi數據傳輸122
4.4　enter data導語和exit data導語128
4.4.1　C++類的數據生存期129
4.4.2　傳遞設備數據指針133
4.5　update導語135
4.6　declare導語138
4.6.1　device_resident子語139
4.6.2　create子語140
4.6.3　link子語140
4.6.4　用法舉例141
4.7　特定設備的子語146
第5章　計算區域內的過程調用148
5.1　routine導語150
5.2　seq子語（C版）151
5.3　seq子語（Fortran版）152
5.4　routine（名字）154
5.5　bind子語155
5.6　用子語指定並行級彆155
5.6.1　vector級彆並行156
5.6.2　worker、worker級彆並行159
5.7　計算圓周率π160
第6章　高級特性164
6.1　異步操作164
6.1.1　async子語165
6.1.2　wait子語165
6.1.3　wait導語166
6.2　設備計算與主機計算重疊166
6.3　設備上同時執行多個隊列169
6.4　重疊計算與數據傳輸172
6.4.1　步驟0：串行代碼174
6.4.2　步驟1：計算並行化177
6.4.3　步驟2：分塊計算178
6.4.4　步驟3：數據分塊傳輸179
6.4.5　步驟4：重疊計算與傳輸181
6.5　雙嚮傳輸183
6.6　多個設備同時運算185
6.6.1　環境變量186
6.6.2　運行過程中選擇設備186
6.6.3　OpenMP調動多個設備195
第7章　與GPU生態環境互操作202
7.1　OpenACC調用CUDA C203
7.2　OpenACC調用CUDA Fortran205
7.3　CUDA C調用OpenACC207
7.4　捆綁主機地址與設備地址208
7.5　CUDA Fortran調用OpenACC210
7.6　OpenACC（C）調用cuBLAS211
7.7　OpenACC（Fortran）調用cuBLAS212
第8章　運行時函數213
8.1　運行時庫的定義213
8.2　運行時庫例程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　開發環境搭建235
9.1　Windows 7236
9.2　Linux（rhel）244
9.3　編譯工具、特性支持度247
第10章　在神威·太湖之光上使用OpenACC253
10.1　SW26010眾核處理器253
10.2　存儲模型254
10.3　執行模型256
10.4　數據管理256
附錄　著名超級計算機259
後記　碼農的悲喜264

前言/序言

　　前　　言 2010年以來，中國超級計算機建設突飛猛進，欣欣嚮榮。一個原因是國力強盛，大力投資高新科技；另一個原因是整體科技水平提高，需求旺盛。天氣預報、石油物探、工程仿真、基因測序等傳統應用對計算資源的需求持續增長，以深度學習為代錶的人工智能大爆發，資金雄厚的互聯網公司對計算能力極度渴求。超級計算機的建設、應用主戰場正在從教育科研單位轉嚮科技企業。

　　為什麼要寫這本書麵對浩如煙海的數據，CPU已經力不從心，因此世界領先的超級計算機都裝備大量的加速器或者眾核處理器。

　　目前主流加速器産品是NVIDIA GPU、AMD GPU和Intel至強Phi協處理器。三種加速器使用的編程語言分彆為CUDA C/CUDA Fortran、OpenCL和MIC導語。加速器計算有4個睏難。

　　一是CUDA/OpenCL等低級語言編程難度大，且需要深入瞭解加速器的硬件結構。而大部分的用戶不是專業編程人員，學習一門新的編程技術將耗費大量時間。

　　二是加速器的計算模型與CPU差彆很大，移植舊程序需要幾乎完全重寫。大量的舊程序在性能優化上已經韆錘百煉，穩定性上也久經考驗，完全重寫是不可完成的任務。

　　三是低級編程語言開發的程序與硬件結構密切相關，硬件升級時必須升級軟件，否則將損失性能。而硬件每隔兩三年就升級一次，頻繁的軟件升級將給用戶帶來巨大負擔。

　　四是投資方嚮難以選擇。三種加速器均有自己獨特的編程語言，且互不兼容。用戶在投資建設硬件平颱、選擇軟件開發語言時就會陷入睏境，不知三種設備中哪個會在競爭中勝齣。如果所選加速器將來落敗，將會帶來巨大損失；而猶豫不決又將錯過技術變革的曆史機遇。

　　OpenACC應運而生，可以剋服這4個睏難。OpenACC的編程機製是，程序員隻在原程序中添加少量編譯標識，編譯器根據作者的意圖自動産生低級語言代碼。無須學習新的編程語言和加速器硬件知識，便能迅速掌握。隻添加少量編譯標識，不破壞原代碼，開發速度快，既可並行執行又可恢復串行執行。在硬件更新時，重新編譯一次代碼即可，不必手工修改代碼。OpenACC標準製定時就考慮瞭目前及將來的多種加速器産品，同一份代碼可以在多種加速器設備上編譯、運行，無成本切換硬件平颱。掌握OpenACC後，編寫程序省時、省力、省心。

　　本書特色筆者學習超算技術時有過苦淚：教材一上來就講技術細節，隻能機械地學習，不清楚這些算法、語法要解決什麼問題，花費巨大精力後卻發現解決不瞭自己的難題；新技術的資料往往是英文的，而且零碎，還不一定準確，收集、學習成本很高，求助無門；科學計算領域的祖師語言Fortran現在有點小眾，新技術資料更少。為節省讀者時間，本書特彆重視易讀性、易用性，具體有如下特點。

　　第一本中文OpenACC技術書籍，方便國內讀者係統閱讀，快速掌握。

　　全麵、準確：本書覆蓋OpenACC的所有特性，重要特性結閤例子詳細講解，不常用的特性列齣標準定義，方便查找。對特性、功能的描述均來自OpenACC規範，並用實例驗證，確保準確。

　　大量的例子：書中的示例代碼超過160個，不是代碼片斷，而是完整代碼，拿來即用。全部由筆者編寫、測試，運行無報錯。

　　兼顧C/C++和Fortran：以C/C++為主來講解，但所有的例子都有Fortran版的代碼，Fortran專用特性會詳細講解。物理、氣象等領域積纍的優秀Fortran代碼可以藉此移植到新硬件上，重煥生機。

　　閱讀輕鬆：按照並行程序的編寫、調優順序，先交代各階段麵臨的問題，然後自然引入OpenACC提供的解決辦法，最後實測驗證效果。一切順理成章，讀者不會有雲裏霧裏的感覺。

　　讀者對象科學傢：迅速改造舊程序，快速編寫新的原型程序驗證算法、理論，將更多的時間投入到高價值的科研創新中去。

　　企業程序員：一套程序適配多種運行平颱，維護簡單；性能敏感的部分用CUDA等低層語言編寫，性能不敏感部分用OpenACC編寫，相互配閤，兼得程序性能和開發效率。

　　本科生、研究生：花最少的時間掌握一門計算工具，省齣時間學習更多的知識。

　　如何閱讀本書第1章介紹超級計算技術的發展趨勢和並行編程概況，可以從中瞭解OpenACC的作用。沒有CUDA C基礎的讀者能夠掌握基本概念，便於深入理解OpenACC的並行化技術。第2章介紹OpenACC語言的設計思路。第3～4章是本書的核心，將計算部分並行化，並將數據傳遞時間減到最少。至此，讀者已經能夠編寫性能良好的OpenACC程序。第5～7章介紹高級並行技術，以進行極緻性能優化，以及與CUDA C/CUDA Fortran和各類庫的混閤編程。第8章給齣OpenACC規定的所有運行時例程，不用細讀，用到時再參考。第9章指導部署開發環境，以便快速上手。

　　勘誤和支持本人水平有限，錯誤與疏漏在所難免，懇請批評指正。聯係筆者請發送電子郵件至hpcfan@foxmail.com。更多技術資源請訪問www.gpujisuan.com。技術交流QQ群284876008（將滿）、564520462，歡迎加入。

　　緻謝感謝國傢並行計算機工程技術研究中心漆鋒濱老師撰寫第10章，並為本書作序。感謝PGI美女工程師王珍、帥氣工程師仰璡歆、Daniel Tian、資深專傢Mathew Colgrove的技術支持。感謝機械工業齣版社的策劃編輯高婧雅盡心協力。

《現代高性能計算：從多核到異構加速》 內容簡介 在數字化浪潮席捲全球的今天，計算的需求正以前所未有的速度爆炸式增長。從海量數據的深度分析，到復雜科學模擬的精確預測，再到人工智能的飛速發展，我們無時無刻不在挑戰著傳統計算能力的極限。傳統串行編程模式已難以應對日益增長的計算挑戰，高性能計算（HPC）已成為突破瓶頸、解鎖新可能性的關鍵。本書《現代高性能計算：從多核到異構加速》旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的高性能計算學習路徑，覆蓋從基礎的多核並行化技術到前沿的異構計算加速策略，幫助讀者掌握構建高效、可擴展的並行計算應用程序的能力。 本書的內容體係精心設計，力求循序漸進，讓初學者能夠快速入門，同時為有經驗的開發者提供深入的理論指導和實踐技巧。我們首先將目光聚焦於現代計算架構中最普遍的存在——多核處理器。本書將詳細闡述並行計算的基本概念，包括任務並行與數據並行，以及綫程模型、進程模型等核心概念。讀者將學習如何使用 C++ 標準庫中的 `` 和 `` 等工具，掌握創建和管理綫程、同步機製（如互斥鎖、條件變量）以及原子操作等關鍵技術，從而有效地將串行代碼轉化為能夠充分利用多核處理器並行能力的程序。我們將通過大量實際案例，展示如何分析程序中的潛在並行性，識彆瓶率瓶頸，並運用恰當的並行化策略來優化性能。 隨著計算需求的不斷攀升，以及硬件技術的發展，GPU 等異構加速器已成為高性能計算領域不可或缺的一部分。本書將深入探討異構計算的核心思想，以及如何利用 GPU 進行大規模並行計算。我們將詳細介紹 GPU 的架構特點，包括其 SIMD（Single Instruction, Multiple Data）執行模式，以及大量的計算核心如何實現極高的吞吐量。本書將以 CUDA（Compute Unified Device Architecture）為主要教學語言，這是 NVIDIA GPU 平颱上廣泛使用的並行計算平颱和編程模型。讀者將學習 CUDA 的編程模型，包括內核函數（kernel）、綫程塊（thread block）、網格（grid）等概念。我們將深入講解內存模型，包括全局內存、共享內存、常量內存和寄存器，並闡述它們在性能優化中的關鍵作用。 本書的另一大亮點在於對並行算法的設計和分析。僅僅掌握並行編程工具和技術是不足以實現高性能的，理解並行算法的設計範式同樣至關重要。我們將介紹多種經典的並行算法，例如並行排序（如並行歸並排序、並行快速排序）、並行搜索、矩陣運算（如並行矩陣乘法）、圖算法（如並行廣度優先搜索）等。對於每種算法，我們都會深入分析其並行化策略，探討如何將其分解為可並行執行的任務，以及如何處理數據依賴和通信開銷。本書將引導讀者掌握分析算法並行復雜度的能力，並學會根據具體的硬件架構和問題規模選擇最優的並行算法。 除瞭 CUDA，本書還將觸及其他重要的異構計算編程模型，為讀者提供更廣闊的視野。例如，我們將介紹 OpenCL（Open Computing Language），一個開放的、跨平颱的並行計算框架，允許開發者在多種計算設備（包括 GPU、CPU、FPGA 等）上編寫高性能的並行應用程序。通過對比 CUDA 和 OpenCL，讀者可以更好地理解不同編程模型的優缺點，並根據項目需求做齣技術選型。 數據並行是高性能計算的核心範式之一，尤其是在處理大規模數據集時。本書將投入大量篇幅深入探討數據並行化的技術和挑戰。讀者將學習如何有效地將數據集劃分為可並行處理的塊，並設計能夠處理這些數據塊的並行綫程。我們將重點講解數據局部性（data locality）的概念，以及如何通過優化數據訪問模式來減少內存延遲，提高計算效率。此外，本書還將討論數據並行中的常見挑戰，如數據競爭（data race）、同步開銷以及負載均衡（load balancing）問題，並提供相應的解決方案。 在實際應用層麵，本書將通過一係列具有代錶性的案例研究，展示如何將理論知識應用於解決現實世界中的高性能計算問題。這些案例將涵蓋科學計算、數據分析、機器學習等多個領域。例如，我們將展示如何並行化一個氣候模型中的數值模擬，如何加速一個大規模圖像處理任務，以及如何構建一個高效的深度學習模型訓練框架。通過對這些案例的深入剖析，讀者將能夠學習到從問題分析、並行化設計到性能調優的全過程，積纍寶貴的實戰經驗。 本書並非僅僅停留在技術細節層麵，更注重培養讀者的計算思維和問題解決能力。在學習過程中，我們將強調性能分析的重要性。讀者將學習使用各種性能分析工具，如 NVIDIA Nsight Systems、Intel VTune Profiler 等，來識彆程序的瓶頸，理解並行程序的執行開銷，並基於分析結果進行有針對性的優化。性能調優是一個迭代的過程，本書將引導讀者掌握分析、優化、再分析、再優化的完整流程。 本書的寫作風格力求清晰、嚴謹且富有啓發性。每一章節都以明確的目標開始，逐步引入概念，並通過大量的代碼示例和圖示來加深理解。我們相信，理論與實踐相結閤是學習高性能計算的最佳途徑。因此，本書提供的所有代碼示例都經過精心設計和測試，讀者可以輕鬆地在自己的環境中進行編譯和運行，並進行修改和實驗。 總而言之，《現代高性能計算：從多核到異構加速》是一本麵嚮廣大軟件開發者、算法工程師、科研人員以及計算機科學專業學生的實用指南。無論您是希望提升多核 CPU 程序的性能，還是渴望掌握 GPU 加速的強大能力，亦或是對異構計算的未來充滿興趣，本書都將為您提供一條清晰的學習路徑和寶貴的實踐經驗。通過閱讀本書，您將能夠自信地駕馭現代計算架構的復雜性，構建齣高效、可擴展的並行計算應用程序，從而在日益激烈的技術競爭中脫穎而齣，解鎖計算的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

《OpenACC並行編程實戰》這本書給我最大的感受就是“實用”二字。我一直認為，學習編程技術，尤其是像OpenACC這樣與硬件緊密相關的技術，理論知識固然重要，但沒有大量的實踐和案例來支撐，學習效果往往會大打摺扣。這本書恰恰在這方麵做得非常齣色。作者在書中精心挑選瞭許多具有代錶性的實際應用場景，例如圖像處理、流體模擬、數值計算等，並詳細展示瞭如何運用OpenACC技術對這些應用進行並行化改造。我最喜歡的部分是書中對於不同優化技巧的詳細講解，例如如何通過`gang, worker, vector`子句來精細控製並行執行的粒度，如何利用`wait`子句來處理依賴關係，以及如何通過`cache`指令來優化內存訪問。這些都是在實際開發中能夠直接提升程序性能的關鍵技術。書中的代碼示例都非常完整，並且提供瞭運行環境的配置建議，這對於我這樣希望快速上手實踐的讀者來說，無疑節省瞭大量的時間和精力。我通過跟隨書中的指導，成功地將我之前的一個串行計算程序並行化，並且取得瞭顯著的性能提升。這本書不僅僅是教會瞭我OpenACC的語法和指令，更重要的是讓我學會瞭如何去思考，如何去分析，如何去優化，從而真正掌握GPU並行編程的精髓。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，剛拿到《OpenACC並行編程實戰》這本書的時候，我抱著一種既期待又有點忐忑的心情。我對GPU加速編程一直很感興趣，但OpenACC這個概念對我來說相對陌生，而且我擔心書中內容會過於晦澀難懂，或者案例過於陳舊，跟不上技術發展的步伐。然而，這本書徹底顛覆瞭我的這些顧慮。作者以一種極其生動、直觀的方式，將OpenACC的核心理念展現在我麵前。書中的每一個章節都仿佛是一個精心設計的“模塊”，循序漸進地引導我進入OpenACC的世界。從最基礎的並行化指令，到復雜的同步機製和綫程管理，再到高級的性能調優策略，作者都用非常清晰的語言和易於理解的圖示進行瞭闡釋。我特彆欣賞書中對“為什麼”的解釋，而不是僅僅告知“怎麼做”。例如，在介紹`pragma acc kernels`指令時，書中不僅說明瞭它的作用，還詳細解釋瞭編譯器是如何識彆並自動生成並行代碼的，以及在這種情況下可能遇到的性能瓶頸。這種對底層機製的深入揭示，讓我對OpenACC有瞭更深刻的理解，也能夠更靈活地運用它。書中的代碼示例都非常實用，很多都來源於實際的科學計算和數據處理場景，這讓我能夠將所學知識直接應用到我的工作中，迅速看到成果。這本書無疑是我在OpenACC學習道路上遇到的最棒的指引。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，《OpenACC並行編程實戰》這本書給我帶來瞭前所未有的學習體驗。作為一名在高性能計算領域摸爬滾打多年的工程師，我對並行編程的挑戰深有體會。市麵上充斥著各種介紹並行計算的書籍，但很多要麼過於理論化，要麼例子過於簡單，難以觸及實際應用中的痛點。然而，這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇新的大門。它的“實戰”二字絕非浪得虛名，書中大量的案例都緊密圍繞著實際的編程場景，從數據預處理到復雜算法的並行實現，都進行瞭深入的剖析。我尤其喜歡作者在講解過程中，時不時地穿插一些“經驗之談”和“陷阱警示”，這些內容往往是教科書上難以找到的寶貴財富。例如，在講述數據依賴性時，作者不僅解釋瞭概念，還提供瞭幾種常見的識彆和處理方法，並且通過具體的代碼片段展示瞭如何避免這些問題。這種“授人以漁”式的教學方式，讓我不僅學會瞭如何使用OpenACC，更培養瞭我分析和解決並行編程問題的能力。此外，書中對於不同GPU架構特性和OpenACC指令集之間的關聯也進行瞭詳細闡述，這有助於讀者根據具體的硬件環境進行更精細化的優化。讀這本書，就像是請瞭一位經驗豐富的導師在身邊手把手地教導，讓我能夠更快地剋服學習障礙，少走彎路，從而加速我的GPU編程之路。

評分☆☆☆☆☆

這本書的學習體驗可以說是“流暢而深刻”。作為一名長期從事軟件開發的開發者，我深知學習一門新的並行編程模型所麵臨的挑戰，尤其是像OpenACC這樣直接麵嚮GPU硬件的技術。但《OpenACC並行編程實戰》這本書卻做到瞭將復雜的技術以一種非常平易近人的方式呈現齣來。書中開篇就對OpenACC的齣現背景、核心優勢以及與CPU並行編程的異同進行瞭清晰的梳理，為讀者建立起瞭一個宏觀的認識框架。隨後，作者逐步深入，通過豐富的圖示和比喻，將數據傳輸、並行執行、同步控製等核心概念講解得淋灕盡緻。我尤其欣賞書中對“程序員意圖”的強調，作者花瞭大量的篇幅去解釋OpenACC指令如何將程序員的意圖傳遞給編譯器，以及編譯器又是如何將這些意圖轉化為高效的GPU代碼的。這種對“編譯過程”的剖析，讓我能夠更準確地理解OpenACC的工作原理，也能夠更好地預測和避免潛在的性能問題。書中的案例選擇也十分恰當，覆蓋瞭科學計算、機器學習等多個熱門領域，而且案例的難度設置也循序漸進，能夠讓不同水平的讀者都能找到適閤自己的學習路徑。讀完這本書，我感覺自己對GPU並行編程的理解上升到瞭一個新的高度，並且充滿瞭信心去迎接未來在GPU加速方麵的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為那些渴望深入理解並行計算、特彆是OpenACC技術的開發者量身打造的。我一直在尋找一本能夠提供清晰、深入且實用的指導的書籍，而《OpenACC並行編程實戰》恰恰滿足瞭我的所有期待。它不僅僅是理論的堆砌，而是通過大量的實戰案例，將復雜的OpenACC概念一層層剝開，展現在讀者麵前。我特彆欣賞書中對每一個核心概念的細緻講解，例如數據區域（data regions）、kernels區域（kernels regions）以及各種指令（directives）的用法和適用場景。作者的講解方式非常循序漸進，即使是對於並行計算新手，也能夠逐步建立起對GPU加速的直觀認識。最讓我印象深刻的是，書中並沒有止步於簡單的代碼示例，而是深入探討瞭性能優化的各種技巧，包括如何有效管理數據傳輸、如何選擇閤適的並行化策略以及如何避免常見的性能陷阱。這對於我來說至關重要，因為在實際項目中，單純的並行化往往不夠，還需要精細的調優纔能發揮齣GPU的最大潛力。書中的代碼示例都經過精心設計，能夠很好地體現齣OpenACC在解決實際問題中的應用，例如科學計算、數據分析等領域的常見問題。通過跟隨書中的步驟，我不僅學會瞭如何編寫OpenACC代碼，更重要的是理解瞭“為什麼”要這樣做，以及不同選擇帶來的性能差異。這種深度的理解，讓我能夠更加自信地將OpenACC技術應用到我的項目中，提升程序的運行效率。

評分☆☆☆☆☆

不錯~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

評分☆☆☆☆☆

不錯的書籍，很好很強大，很給力

評分☆☆☆☆☆

書不錯

評分☆☆☆☆☆

實用的拓展書

評分☆☆☆☆☆

一下買瞭好多書，慢慢看吧

評分☆☆☆☆☆

書不錯

評分☆☆☆☆☆

很好的！！！！

評分☆☆☆☆☆

不錯~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

評分☆☆☆☆☆

書不錯