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OpenCL异构计算

20 2.6折 76 九品

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作者Benedict R. Gaster;Lee Howes;David R. Kaeli;Perhaad Mistry;Dana Schaa

出版社清华大学出版社

出版时间2012-06

版次1

装帧平装

货号F0

上书时间2024-04-17

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品相描述:九品
图书标准信息
  • 作者 Benedict R. Gaster;Lee Howes;David R. Kaeli;Perhaad Mistry;Dana Schaa
  • 出版社 清华大学出版社
  • 出版时间 2012-06
  • 版次 1
  • ISBN 9787302286851
  • 定价 76.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 大32开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 277页
  • 字数 390千字
  • 原版书名 Heterogeneous Computing with OpenCL
【内容简介】
《OpenCL异构计算》编著者 Benedict R.Gaster、LeeHowes、David 、R.Kaeli、 Perhaad Mistry、Dana Schaa 。 《opencl异构计算》提供opencl的第一手资料,详尽阐述了如何在异构环境下进行并行编程。第1章首先介绍如何在并行系统下编程,定义异构编程需要理解的概念。第2~4章循序渐进地介绍opencl的基本架构。第5章和第6章对这些概念加以扩展,旨在帮助读者更好地理解。第7~10章提供4个更复杂的案例学习,让读者理解到opencl具有广泛的应用。第11~13章锁定高级主题展开讨论。  本书可帮助学生和研究人员更好地理解通用异构计算(尤其是opencl提供的解决方案),尤其是适合不同经验水平的学生,可以作为opencl课程的教材或其他课程的参考,例如并行编程课程和高级课程。
【作者简介】
Benedict R. Gaster是一位致力于研究下一代异构处理器编程模型的软件架构师,具体研究新一代处理器(同时包含CPU和GPU加速器)进行并行编程的高层次抽象。他对OpenCL的设计做出了广泛的贡献,并在Khronos Group(科纳斯组织)的开放标准联盟中代表AMD。他因为类型系统的可扩展标记和变量的研究成果而获得计算机科学博士学位。
Lee Howes已经在AMD工作两年多,目前的研究集中于未来异构计算的编程模型。他的研究举在于如何以声明方式表示迭代域到数据的映射,用通俗易懂的方式向开发人员说明复杂的架构概念和优化技术,这两者都通过编程模型的改进和教育来实现。他因为这一领域的研究成果而获得伦敦帝国学院计算机科学的博士学位。
David Kaeli获得罗格斯大学电气工程专业的学士和博士学位,雪城大学计算机工程专业的硕士学位。他是东北大学工程学院本科课程的副院长兼欧洲经委会学院的全职教授,东北大学计算机系统结构研究实验室主管(NUCAR负责人)。在1993年加入东北大学之前,他曾在IBM工作12年。在这12年当中,后7年在T. J. Watson研究中心(位于纽约市Yorktown Heights)工作。作为合著者发表了200多篇经过严格评审的文献。他的研究范围很广,包括微架构到后端编译器和软件工程。他指导了GPU计算领域方面的很多研究项目。目前,他担任计算机系统结构IEEE技术委员会主席。他是IEEE会士和ACM成员。
Perhaad Mistry目前在东北大学攻读博士学位。他获得孟买大学电子工程专业学士学位和东北大学计算机工程专业硕士学位。他目前是东北大学计算机系统结构实验室的一员,导师是David Kaeli。他做过很多并行计算项目。他曾为GPGPU平台的物理模拟设计了可扩展数据结构,还针对异构设备实施了医疗重建算法。目前的研究重点在于异构计算分析工具的设计。他正在研究采用诸如OpenCL之类的标准是否能够用于构建出合适的工具来简化当下跨大量异构设备运行的并行编程和性能分析。
Dana Schaa拥有加州理工大学圣路易奥比斯波分校计算机工程学士和东北大学电气和计算机工程的硕士学位,他目前也在东北大学攻读博士学位。他的研究兴趣包括并行编程模型和抽象,特别针对GPU架构。他已经开发了基于GPU实现的几个医疗成像研究项目,从实时可视化到分布式异构环境的图像重建。他在2010年娶了一位出色的妻子Jenny,他们与他们可爱的猫一起生活在波士顿。
【目录】
第一章 并行编程入门 

 引言 

 opencl 

 本书目标 

 并行思维 

 并发编程模型和并行编程模型 

 线程和共享内存 

 消息传递通信 

 不同的并行粒度 

 数据共享和同步 

 本书结构 

 参考文献 

 扩展阅读和相关网站 

第二章 opencl简介 

 引言 

 opencl标准 

 opencl 规范 

 kernel和opencl执行模型 

 平台和设备 

 主机-设备交互 

 执行环境 

 上下文 

 命令队列 

 事件 

 内存对象 

 flush命令和finish命令 

 新建一个opencl程序对象 

 opencl的kernel 

 内存模型 

 编写kernel 

 向量相加实例的完整代码 

 小结 

 参考文献 

第三章 opencl设备架构 

 引言 

 硬件权衡 

 性能随频率的提升及其限制 

 超标量执行 

 vliw 

 simd和向量处理 

 硬件多线程 

 多核架构 

 集成:片上系统和apu 

 高速缓存层次和内存系统 

 架构设计空间 

 cpu设计 

 gpu体系结构 

 apu和类apu的设计 

 小结 

 参考文献 

第四章 opencl基本实例 

 引言 

 应用实例 

 简单的矩阵相乘 

 图像卷积实例 

 小结 

第五章 opencl的并发与执行模型 

 引言 

 kernel,work_item,workgroup和

 执行域 

 opencl同步:kernel,fence和barrier 

 队列与全局同步 

 opencl内存一致性  事件 

 命令barrier与marker 

 主机端内存模型 

 buffer对象 

 image对象 

 设备端内存模型 

 设备端宽松的内存一致性 

 全局内存 

 本地内存 

 常量内存 

 私有内存 

 小结 

第六章 opencl在cpu/gpu

 平台上的实现 

 引言 

 opencl在amd phenom ii x上的

 实现 

 opencl在amd radeon hd

 gpu上的实现 

 多线程和内存系统 

 基于clause的simd执行 

 资源分配 

 opencl的内存性能 

 opencl全局内存 

 本地内存——软件管理的cache 

 小结 

 参考文献 

 

第七章 opencl案例学习:卷积 

 引言 

 计算卷积的kernel 

 选择合适的workgroup大小 

 将数据缓存到本地内存 

 执行卷积 

 小结 

 代码清单 

 主机端代码 

 kernel代码 

 参考文献 

第八章 opencl案例学习:

 视频处理 

 引言 

 获得视频帧 

 cpu上的解码 

 在gpu上解码视频 

 在opencl中处理一个视频 

 在多个视频上处理多个不同effect 

 事件链 

 最终输出显示到屏幕 

 opencl/opengl协同工作能力 

 小结 

第九章 opencl案例学习:直方图 

 引言 

 选择适量的work-group 

 选择最优的work-group大小 

 全局内存访存优化 

 使用原子操作计算局部直方图 

 本地内存访存优化 

 局部直方图的规约 

 全局规约 

 完整的kernel代码 

 性能和小结 

第十章 opencl案例学习:

 混合粒子模拟 

 引言 

 计算概览 

 gpu实现 

 创建buffer 

 构造加速结构 

 计算碰撞 

 合成 

 cpu实现 

 负载均衡 

 性能和小结 

 生成均匀网格的kernel代码 

 粒子模拟的kernel代码 

第十一章 opencl扩展 

 引言 

 扩展机制概览 

 设备拆分 

 双精度 

 参考文献 

第十二章 opencl的性能剖析和

 调试 

 引言 

 基于事件的剖析 

 amd app profiler 

 收集opencl程序轨迹 

 收集opencl gpu kernel性能

 计数器 

 amd app kernelanalyzer 

 演示amd app profiler 

 启动amd app profiler 

 使用应用程序的轨迹数据

 以发现性能瓶颈 

 使用gpu性能计数器发现kernel的

 性能瓶颈 

 调试opencl应用程序 

 gdebugger概览 

 使用gdebugger调试并行opencl

 应用程序 

 amd printf扩展 

 小结 

第十三章 webcl 

 引言 

 框架设计 

 webcl 实验性实现 

 firefox扩展 

 连接javascript和opencl 

 webcl动手练习 

 web照片编辑器 

 讨论 

 小结 

参考文献 

扩展阅读和相关网站 

索引
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