OpenCL Programming Guide

出版者:Addison-Wesley Professional

作者:Aaftab Munshi

页数:648

出版时间:2011-7-23

价格:USD 54.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780321749642

具体描述

Using the new OpenCL (Open Computing Language) standard, you can write applications that access all available programming resources: CPUs, GPUs, and other processors such as DSPs and the Cell/B.E. processor. Already implemented by Apple, AMD, Intel, IBM, NVIDIA, and other leaders, OpenCL has outstanding potential for PCs, servers, handheld/embedded devices, high performance computing, and even cloud systems. This is the first comprehensive, authoritative, and practical guide to OpenCL 1.1 specifically for working developers and software architects. Written by five leading OpenCL authorities, OpenCL Programming Guide covers the entire specification. It reviews key use cases, shows how OpenCL can express a wide range of parallel algorithms, and offers complete reference material on both the API and OpenCL C programming language. Through complete case studies and downloadable code examples, the authors show how to write complex parallel programs that decompose workloads across many different devices. They also present all the essentials of OpenCL software performance optimization, including probing and adapting to hardware. Coverage includes * Understanding OpenCL's architecture, concepts, terminology, goals, and rationale * Programming with OpenCL C and the runtime API * Using buffers, sub-buffers, images, samplers, and events * Sharing and synchronizing data with OpenGL and Microsoft's Direct3D * Simplifying development with the C++ Wrapper API * Using OpenCL Embedded Profiles to support devices ranging from cellphones to supercomputer nodes * Case studies dealing with physics simulation; image and signal processing, such as image histograms, edge detection filters, Fast Fourier Transforms, and optical flow; math libraries, such as matrix multiplication and high-performance sparse matrix multiplication; and more

作者简介

Aaftab Munshi，OpenCL核心设计小组的灵魂人物之一，同时他也是OpenCL、OpenGL ES 1.1、OpenGL ES 2.0规范的编辑，与Dan Ginsburg和Dave Shreiner合著了《OpenGL ES 2.0 Programming Guide》。目前他任职于Apple公司。

Benedict R. Gaster，资深软件架构师，他的主要工作是为下一代异构处理器开发编程模型，具体工作是在包含CPU和加速器的新兴处理器（如GPU）上探索并行编程的高层抽象。他为OpenCL的设计做出了巨大贡献，在Khronos Group开放标准协会中他是AMD的代表。由于他在可扩展记录和变量的类型系统方面成绩卓著，因而获得了计算机科学的博士学位。

Timothy G. Mattson，资深并行编程专家，从20世纪80年代中期开始从事相关工作，一直持续到现在。在此期间，他使用过各种类型的并行计算机（矢量超级计算机、SMP、VLIW、NUMA、MPP、集群和多核处理器）。1993年加入Intel公司，专注于OpenCL相关技术的研究。他还是一位资深的技术作家，参与撰写了《Patterns for Parallel Programming》、《An Introduction to Concurrency in Programming Languages》等经典著作。他因自己在分子分散理论方面的工作获得化学博士学位。

James Fung，NVIDIA资深技术工程师，专注于图形硬件上的计算机视觉和图像处理的研究，已经从图形发展到通用计算，经验十分丰富。拥有多伦多大学的电子与计算机工程博士学位，在并行GPU计算机视觉和介导现实领域发表过多篇IEEE和ACM论文。

Dan Ginsburg，资深OpenGL和OpenCL专家，曾经在AMD工作8年，是AMD技术部的高级成员，承担过多种工作，包括开发OpenGL驱动程序、创建桌面和手持3D演示应用，以及领导手持GPU开发工具的开发。他还曾在Still River Systems工作，为Monarch 250质子束放射线治疗系统开发GPU加速图像注册软件。目前在Boston儿童医院的新生儿神经影像和开发科学中心担任首席软件架构师，致力于使用OpenCL来提高神经影像算法的速度。他拥有Worcester Polytechnic学院的计算机科学学士学位和Bentley大学的MBA学位。

读后感

书只看了一半的样子。感觉很一般。说两点吧。 第一，第三章里面给出的做卷积的例子里面有好几个bug，一开始我都不敢相信自己的眼镜。运行之后得到的结果明显是错的，居然还敢放在书上，o(╯□╰)o。 第二，第四第五章几乎就是在罗列数据类型和函数，还不如叫sdk参考手册算了，...  

函数名没写全，变量名写错，找了原版就是这个问题，还好根据上下文可以纠正，没坑爹的错误。译本没有纠正这些错误，比较失望。 但是总体来说，还是不错的一本入门书，而且推荐学习OPENGL的童鞋先了解这个OPENCL，出自同门，编程的体系和思路也很相似。另外OPENGL的红宝书实在讲...

我不知道这个世界上有多少本已经发行的opencl教材，我查来查去只有三本：《OpenCL编程指南》，《opencl异构计算》《opencl in action》。最后一个是英文版，《opencl 异构计算》比编程指南还难，所以《OpenCL编程指南》只能是个无奈的选择。要想完全看明白这本书，需要读者对多...  

函数名没写全，变量名写错，找了原版就是这个问题，还好根据上下文可以纠正，没坑爹的错误。译本没有纠正这些错误，比较失望。 但是总体来说，还是不错的一本入门书，而且推荐学习OPENGL的童鞋先了解这个OPENCL，出自同门，编程的体系和思路也很相似。另外OPENGL的红宝书实在讲...

我不知道这个世界上有多少本已经发行的opencl教材，我查来查去只有三本：《OpenCL编程指南》，《opencl异构计算》《opencl in action》。最后一个是英文版，《opencl 异构计算》比编程指南还难，所以《OpenCL编程指南》只能是个无奈的选择。要想完全看明白这本书，需要读者对多...  

用户评价

《OpenCL Programming Guide》这本书对我来说，是一次对高性能计算的深度探索之旅。在接触这本书之前，我对并行计算的概念虽然有所了解，但总觉得它过于抽象，难以落地。然而，这本书以一种清晰、逻辑严谨的方式，将OpenCL这个强大的并行计算框架呈现在我面前。我非常喜欢书中从基础概念入手，逐步深入到高级特性的讲解方式。从OpenCL的平台模型，到执行模型，再到内存模型，每一步都讲解得十分透彻。我尤其对书中关于“工作项（work-item）”、“工作组（work-group）”和“内核（kernel）”的定义和交互方式的讲解印象深刻，这为我理解如何将计算任务分解成可并行执行的部分提供了清晰的思路。 我曾多次回过头来仔细阅读书中关于“内存管理”的章节。书中对全局内存、局部内存、常量内存和私有内存的特性、访问方式以及它们之间的性能差异的详尽分析，对我来说是无价之宝。我曾尝试将书中介绍的一些内存优化技巧，比如利用局部内存进行数据共享和重用，以及避免内存访问冲突，应用到我的实际项目中，惊喜地发现程序的执行速度有了显著的提升。这让我对OpenCL的性能潜力有了更深刻的认识。此外，书中关于“同步机制”的讲解，如事件、队列和屏障，也让我深刻理解了在并行环境中保证数据一致性和执行顺序的重要性，这对于编写正确且高效的并行程序至关重要。

作为一名对高性能计算领域有着浓厚兴趣的开发者，我在寻找能够深入理解并行计算的有效途径时，无意中接触到了《OpenCL Programming Guide》。这本书在我的学习过程中扮演了一个至关重要的角色，它不仅仅是一本技术手册，更像是一位循循善诱的导师，带领我一步步揭开了OpenCL神秘的面纱。从最初对GPU并行计算概念的模糊认识，到能够独立设计和实现复杂的并行算法，这本书的价值难以用言语完全表达。它系统地阐述了OpenCL的核心概念，包括其架构、编程模型、数据传输机制以及各种内置函数和API。书中对这些概念的讲解清晰且富有条理，通过丰富的代码示例，我能够直观地理解抽象的理论知识，并迅速将它们应用到实际项目中。 书中最令我印象深刻的部分之一是关于“内存模型”的详尽介绍。OpenCL的内存模型，包括全局内存、局部内存、常量内存和私有内存，对于优化并行程序的性能至关重要。作者通过深入浅出的方式，解释了每种内存类型的特性、访问延迟以及在不同场景下的适用性。我花了大量时间去研究书中关于如何有效利用局部内存进行数据共享和重用的章节，这极大地提高了我的程序效率。书中提供的性能调优技巧，如避免内存访问冲突、优化数据布局以及利用并行化和流水线技术，更是为我打开了一扇通往极致性能的大门。我曾尝试了几种书中提出的优化策略，惊喜地发现程序的执行速度有了显著的提升，这让我对OpenCL的强大能力有了更深刻的认识。

这本书给我最大的收获不仅仅是技术上的知识，更重要的是它重塑了我对并行计算的思维方式。在阅读《OpenCL Programming Guide》之前，我习惯于以串行的方式思考问题，将任务分解成一系列连续的步骤。然而，OpenCL的编程模型迫使我跳出固有的思维模式，去思考如何将一个大的计算任务分解成许多可以同时执行的独立工作单元。书中关于“工作项”、“工作组”和“内核”的定义，以及它们之间的层级关系，为我构建并行程序提供了清晰的框架。作者通过大量的例子，展示了如何将各种算法，如矩阵乘法、图像滤波、数据排序等，高效地映射到OpenCL的并行执行模型上。 我尤其对书中关于“异构计算”的探讨感到兴奋。OpenCL作为一种跨平台的并行计算框架，能够让我在不同的硬件设备上，包括CPU、GPU，甚至FPGA上运行相同的代码。这对于我这样一个需要在各种硬件环境中部署应用程序的开发者来说，无疑是一个巨大的福音。《OpenCL Programming Guide》详细介绍了如何编写能够适应不同设备的OpenCL代码，以及如何处理设备选择、上下文管理和错误处理等问题。书中关于设备查询和属性设置的章节，让我能够根据当前可用硬件的特点，动态地调整我的程序行为，从而最大化性能。这种灵活性和通用性，是我在其他并行计算框架中难以找到的。

《OpenCL Programming Guide》这本书的编排逻辑堪称典范，它循序渐进，从基础概念的介绍，到高级特性的深入探讨，再到实际应用的案例分析，层层递进，让读者能够平稳地过渡到OpenCL的复杂世界。我喜欢书中将复杂的理论知识与直观的代码示例相结合的方式。每当我遇到难以理解的概念时，总能从书中的代码片段中找到清晰的解释和实际的应用。特别是书中关于“同步机制”的详细讲解，包括事件、队列和屏障，这些都是实现高效并行计算的关键。作者通过生动的比喻和详尽的图示，让我深刻理解了在并行环境中保证数据一致性和执行顺序的重要性。 我个人认为，这本书最宝贵的价值在于它不仅教授了“如何做”，更引导了“为什么这样做”。它不仅仅是一个API的罗列，而是深入剖析了OpenCL背后的设计哲学和性能优化原理。例如，在讲解“全局内存与局部内存的交互”时，作者并没有止步于描述API如何使用，而是深入分析了不同内存访问模式对GPU架构的影响，以及如何通过数据分块和重用策略来最大限度地减少内存延迟。这种“知其然，更知其所以然”的学习体验，让我对OpenCL有了更深刻的理解，也使我能够根据不同的硬件和问题场景，做出更明智的设计决策。

作为一名对并行编程领域充满好奇的实践者，《OpenCL Programming Guide》无疑为我打开了一扇通往高效计算的大门。在我着手探索OpenCL之前，我对GPU等加速器的并行计算能力充满了向往，但往往在实际操作中感到无从下手，概念晦涩，代码冗长。这本书的出现，像是一缕明灯，照亮了我前行的道路。它不仅详细地介绍了OpenCL的编程模型、API接口以及核心概念，更重要的是，它以一种系统化、由浅入深的方式，引导我逐步理解并行计算的精髓。我尤其欣赏书中对于“内核函数”编写的细致讲解，从数据类型的使用，到执行限定符的选择，再到并行参数的设置，每一个细节都得到了充分的阐述。 我反复研读了书中关于“内存管理”的部分，特别是对于全局内存、局部内存、常量内存和私有内存的讨论。这些不同层级的内存，对于优化并行程序的性能起着至关重要的作用。作者通过大量生动的例子，展示了如何有效地利用局部内存来缓存常用数据，从而显著减少对昂贵的全局内存的访问。我曾尝试将书中的一些内存优化技巧应用到我自己的项目中，惊喜地发现计算速度得到了大幅度的提升，这让我对OpenCL的性能潜力有了更直观的认识。书中的“同步机制”讲解同样精彩，事件、队列和屏障的正确使用，是实现正确且高效并行计算的关键，作者的讲解清晰易懂，让我迅速掌握了这些核心概念。

《OpenCL Programming Guide》这本书对我来说，是一份关于高性能计算的宝贵财富。在我探索OpenCL的旅程中，它扮演了引路人的角色，将原本看似高深莫测的并行计算原理，以一种清晰、系统的方式展现在我面前。我尤其喜欢书中关于“OpenCL设备模型”的介绍，它详细阐述了OpenCL如何抽象化底层硬件，提供了一个统一的编程接口。从平台、设备、上下文到命令队列，这些基本概念的建立，为我后续的学习奠定了坚实的基础。书中对“内核函数”的详细剖析，从函数的声明、参数传递到执行限定符的使用，都给予了我极大的启发。 我反复阅读了书中关于“内存管理”的章节，特别是对于不同类型内存的区分及其性能特点的讲解。理解全局内存、局部内存、常量内存和私有内存的访问延迟以及它们在并行计算中的作用，是编写高效OpenCL程序的关键。书中提供的优化技巧，例如如何利用局部内存进行数据共享和重用，如何避免内存访问冲突，如何进行数据对齐等等，都让我受益匪浅。我曾尝试将这些技巧应用到我的项目中，惊奇地发现程序的执行速度有了显著的提升。此外，书中关于“同步机制”的讲解，如事件、队列和屏障，也让我深刻理解了在并行环境中保证数据一致性和执行顺序的重要性。

《OpenCL Programming Guide》这本书对我而言，不仅仅是一本技术书籍，更像是一次深入的编程思维重塑之旅。在翻阅这本书之前，我对并行计算的概念虽然有所耳闻，但总觉得它遥不可及，门槛很高。然而，这本书以其清晰的结构和由浅入深的讲解，彻底改变了我的看法。作者从最基础的OpenCL平台模型开始，逐步深入到设备查询、上下文创建、命令队列管理等关键环节，为我构建了一个稳固的知识体系。我特别喜欢书中对于“工作项（work-item）”和“工作组（work-group）”概念的阐释，它们是如何组织并行执行，以及如何利用工作组内的局部内存进行高效的数据共享，这些内容为我理解和设计并行算法打下了坚实的基础。 我曾多次回过头来仔细研究书中关于“内核函数（kernel function）”的编写部分。作者通过各种实际算法的例子，如矩阵乘法、图像滤波等，展示了如何将串行算法有效地转化为并行执行的内核。书中关于如何处理数据依赖、避免内存访问冲突以及优化线程同步的技巧，对我来说是无价之宝。例如，书中关于“数据并行”和“任务并行”的区分，以及如何根据不同场景选择合适的并行化策略，让我能够更灵活地应对各种计算问题。此外，书中对于OpenCL运行时环境的深入剖析，也让我对程序的执行过程有了更全面的认识，这对于进行性能调优至关重要。

作为一名对高性能计算领域充满热情的研究者，《OpenCL Programming Guide》这本书对我而言，是一次深入理解异构计算的里程碑。它不仅提供了OpenCL编程的详尽指南，更重要的是，它引导我深入思考并行计算的本质和优化策略。书中对OpenCL架构的阐述，从平台、设备到上下文、命令队列，都展现了其设计的精妙之处。我尤其欣赏书中关于“内存模型”的深入分析，它清晰地解释了全局内存、局部内存、常量内存和私有内存的特性、访问延迟以及它们在不同场景下的适用性。理解这些不同层级的内存，是编写高效OpenCL代码的关键。 我曾反复研读书中关于“内核函数”的编写部分，从数据类型的使用、内置函数的调用，到并行参数的设置，都给予了我非常详实的指导。书中关于“性能调优”的章节，提供了许多实用的技巧，例如如何利用局部内存进行数据共享和重用，如何避免内存访问冲突，如何进行数据对齐等等。这些技巧在我优化自己的OpenCL程序时，起到了至关重要的作用。我曾将书中介绍的一些优化策略应用到我的项目中，惊奇地发现程序的执行速度有了显著的提升，这让我对OpenCL的强大性能有了更直观的认识。此外，书中关于“同步机制”的详细讲解，如事件、队列和屏障，也让我深刻理解了在并行环境中保证数据一致性和执行顺序的重要性。

从一名对并行计算充满好奇的开发者，到能够独立设计和实现OpenCL加速的应用程序，《OpenCL Programming Guide》这本书是我不可或缺的助手。它以一种非常系统和深入的方式，为我揭示了OpenCL的强大能力。书中对OpenCL架构的详细描述，包括平台模型、执行模型以及内存模型，为我构建了一个完整的知识框架。我尤其欣赏书中关于“异构计算”的讨论，它强调了OpenCL在不同硬件平台上的通用性和灵活性，让我能够编写一次代码，即可在CPU、GPU甚至其他加速器上运行，这对于我跨平台开发的场景来说，是至关重要的。 书中关于“内核函数”的编写指导，从数据类型的使用、内置函数的调用，到并行参数的设置，都给予了我非常详实的指导。我曾反复研读书中关于“内存优化”的章节，特别是如何有效地利用局部内存来缓存数据，以及如何避免内存访问冲突。这些技巧对于提升OpenCL程序的性能至关重要。我曾将书中介绍的一些优化策略应用到我的项目中，惊奇地发现程序的执行速度有了显著的提升，这让我对OpenCL的强大性能有了更直观的认识。此外，书中关于“同步机制”的详细讲解，如事件、队列和屏障，也让我深刻理解了在并行环境中保证数据一致性和执行顺序的重要性。

我至今仍然记得初次拿起《OpenCL Programming Guide》时的心情，既有期待，也有一丝不安。我对并行计算的了解仅限于理论层面，而OpenCL听起来似乎是一个庞大而复杂的系统。然而，这本书的作者用一种非常友好的方式，将这个庞大的系统分解成一个个易于理解的部分。从OpenCL的架构，到它如何与宿主程序交互，再到如何在设备上执行计算，每一个步骤都阐述得详尽入微。我特别赞赏书中对于“内存模型”的深入讲解，包括全局内存、局部内存、常量内存和私有内存的特性、访问方式以及它们之间的性能差异。理解这些不同层级的内存，是写出高效OpenCL代码的关键。 我花了很多时间去研究书中关于“数据传输”的章节，包括如何有效地将数据从主机内存传输到设备内存，以及如何将计算结果传回主机。书中提供的各种传输模式和同步机制，让我能够根据实际需求选择最合适的方案，从而避免不必要的开销。例如，我曾尝试使用“异步传输”结合“事件”来重叠数据传输和内核执行，这种方式极大地提高了程序的吞吐量。此外，书中关于“错误处理”的章节也十分重要，它教会了我如何捕获和处理OpenCL API调用过程中可能出现的各种错误，这对于编写健壮的并行程序至关重要。