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出版者:Packt Publishing

作者:Ravishekhar Banger

出品人:

页数:304

译者:

出版时间:2013-12

价格:USD 49.49

装帧:平装

isbn号码:9781849692342

丛书系列:

图书标签:

• OpenCL
• GPU
• OpenCL
• 并行计算
• GPU编程
• 异构计算
• 高性能计算
• CUDA
• 图形处理
• 嵌入式系统
• 科学计算
• 编程示例

《CUDA并行计算实战指南》 作者： [此处留空，或填写其他作者] 出版社： [此处留空，或填写其他出版社] ISBN： [此处留空，或填写其他ISBN] --- 丛书总述：高性能计算的现代范式 在当今数据爆炸的时代，传统的串行计算架构已无法满足科学研究、人工智能、金融建模和复杂工程仿真对计算速度的迫切需求。图形处理器（GPU）凭借其大规模并行处理能力，已成为现代高性能计算（HPC）领域的核心驱动力。本书《CUDA并行计算实战指南》旨在为读者提供一套全面、深入且极具实践指导意义的教程，专注于NVIDIA CUDA编程模型。 本书并非对特定并行API（如OpenCL）的语法罗列，而是聚焦于CUDA生态系统的独特性、底层硬件架构的优化策略，以及如何将复杂的计算问题高效地映射到GPU的数千个并行核心上。我们相信，理解并行计算的思维模式比单纯记忆API调用更为重要。 第一部分：CUDA架构与并行思维的建立（约350字） 本部分将彻底打破读者对传统CPU编程的思维定势，构建起适应GPU异构计算的全新并行化视角。 第一章：异构计算环境概览 本章首先介绍现代异构计算系统的组成：主机（Host，CPU）与设备（Device，GPU）之间的物理与逻辑关系。我们将详细剖析NVIDIA GPU的微架构演进——从早期的Tesla到最新的Hopper架构，重点讲解SM（Streaming Multiprocessor）的内部结构、线程束（Warp）的概念、寄存器文件与共享内存的分配机制。理解这些底层细节是实现高效代码的前提。 第二章：CUDA编程模型基础 CUDA编程模型的核心在于其层次化的内存访问和执行模型。本章将深入探讨核函数（Kernel）的启动方式、执行网格（Grid）和块（Block）的组织结构。我们将详细阐述线程的索引（Thread Indexing）和同步（Synchronization）机制，并强调如何通过合理的布局规划，确保线程间的协作是高效且无冲突的。此外，还会介绍执行模型中的关键概念：指令级并行与内存延迟隐藏。 第三章：内存层级与数据传输优化 GPU的性能瓶颈往往在于内存访问。本章是本书实践优化的基石。我们将对比全局内存（Global Memory）、常量内存（Constant Memory）、纹理内存（Texture Memory）以及片上共享内存（Shared Memory）的特性、延迟和带宽。重点剖析内存合并访问（Coalesced Access）的原理和实现方法，这是提升带宽利用率的关键技术。同时，章节会深入探讨主机与设备之间数据传输（PCIe带宽限制）的策略，包括异步传输与零拷贝技术（Pinned Memory）。 第二部分：核心算法的并行化实现（约600字） 本部分着重于将经典的、顺序执行的算法转化为高效的GPU并行实现，每章均提供详细的代码示例和性能分析。 第四章：向量与矩阵运算的加速 本章从最基础的向量加法和缩减（Reduction）操作入手，展示如何利用块内线程协作实现高效的并行规约。随后，重点攻克矩阵乘法（GEMM）的优化。我们将从朴素的实现开始，逐步引入分块（Tiling）、共享内存缓存和寄存器平铺等技术，直至实现接近硬件极限的性能。本章将使用实战案例对比CPU与优化后GPU版本的性能差异。 第五章：并行搜索与排序 高效的查找和排序算法在数据处理中至关重要。本章将讲解如何并行化二分查找（Binary Search）以及基于并行比较交换的排序网络概念。重点介绍CUDA提供的并行原语库（如Thrust库的原理）以及如何手写高效的并行基数排序（Radix Sort），这是处理大规模数据集的关键技术。 第六章：流（Streams）与并发执行 现代GPU支持流（Streams）机制，允许在设备上重叠执行计算任务和数据传输任务。本章详细介绍流的概念、依赖关系管理以及事件（Events）的使用。通过实例演示如何利用多个流实现“计算-传输-计算”的流水线操作，从而有效隐藏PCIe传输延迟，最大化GPU的利用率。 第七章：动态并行与异构任务调度 对于涉及递归、图遍历或不规则数据访问的算法，静态的线程网格可能效率低下。本章探讨CUDA 6.0引入的动态并行性（Dynamic Parallelism）概念，即核函数内部可以启动新的核函数。同时，我们也将讨论如何使用CUDA Graphs API（如果适用）来预编译和优化复杂的任务依赖图，实现更精细的调度控制。 第三部分：高级优化、调试与性能分析（约550字） 掌握了基础和算法实现后，性能优化和调试能力是成为CUDA专家的必经之路。 第八章：性能分析工具的深度挖掘 仅仅写出能运行的代码是不够的，必须学会如何“测量”性能。本章聚焦于NVIDIA提供的官方分析工具集。我们将详细讲解Nsight Systems在系统级别（跨CPU/GPU）的事件跟踪能力，以及Nsight Compute在核函数级别对指令吞吐量、内存访问模式、分支发散（Divergence）等关键指标的细粒度分析。读者将学会如何利用工具报告中的瓶颈提示，指导代码的重构方向。 第九章：分支发散与控制流优化 在GPU上，由`if/else`语句或循环迭代带来的分支发散是性能杀手。本章深入分析线程束（Warp）的执行原理，解释为什么发散会浪费计算资源。我们将提供多种避免或最小化发散的编程技巧，例如使用变体（Predication）、重构逻辑，以及在特定数据分布下使用全局同步替代局部分支。 第九章：统一内存（Unified Memory）的深入理解 随着架构的演进，统一内存（UM）提供了一种简化主机/设备间数据管理的抽象层。本章不仅介绍UM的简化编程接口，更重要的是，深入剖析其底层实现机制——按需分页（On-Demand Paging）和迁移策略。我们将指导读者如何通过性能分析工具识别UM模型下的过度数据迁移问题，并决定何时应退回到显式的`cudaMemcpy`操作以获得最佳性能。 第十章：应用集成与部署考量 本书最后一部分将讨论CUDA代码如何融入到更大的软件生态系统中。内容包括：与C++标准库的交互、使用FFI（Foreign Function Interface）与其他语言（如Python/Fortran）集成、基本的错误检查与健壮性设计，以及在不同规模集群（使用MPI/NCCL进行多GPU通信）环境下的初步扩展概念。 --- 目标读者与本书价值 本书面向具备C/C++编程基础，希望深入掌握GPU并行编程技术，并致力于提升科学计算或数据处理性能的工程师、研究人员和高级计算机科学学生。 《CUDA并行计算实战指南》的核心价值在于：理论深度结合一线实践。我们不局限于API的“怎么做”，更侧重于架构限制下的“为什么这么做效率更高”。通过大量真实的性能瓶颈案例和经过优化的代码模板，读者将能够快速掌握NVIDIA GPU的优化精髓，将复杂的计算任务转化为高效、可扩展的并行解决方案。本书将是您迈向HPC领域的权威参考书。

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我不得不说，这本书在介绍 OpenCL 的一些核心概念时，处理得相当巧妙。举例来说，关于内存模型的部分，作者并非生硬地罗列各种内存类型及其属性，而是通过一个实际的例子，例如数据在主机和设备之间的数据传输，以及在设备内部的共享内存和全局内存的使用，来直观地展示这些概念的重要性。当我看到书中通过一个简单的矩阵乘法例子，演示如何合理分配和使用 `__global` 和 `__local` 内存时，我才真正理解了不同内存区域的性能差异和最优使用策略。它不是简单地告诉你“全局内存慢，共享内存快”，而是通过代码让你感受到其中的差异，甚至让你看到如何通过优化共享内存的使用，显著提升计算速度。这种“做中学”的方式，比单纯阅读理论文字要有效得多。书中的代码示例都经过了精心的选择和打磨，清晰、简洁，并且具有很强的可读性。每一个示例都服务于一个明确的学习目标，让你在运行和修改代码的过程中，自然而然地掌握 OpenCL 的开发流程，包括创建上下文、命令队列、内存对象，以及编译和执行内核。甚至包括一些看似繁琐的错误处理，书中也给出了非常实用的建议和实现方式，避免了初学者在面对一堆错误信息时无从下手。我尤其欣赏书中对于并行算法设计思路的讲解，它不是直接给出最优解，而是引导读者思考如何将串行算法分解为可以并行执行的任务，如何处理数据依赖，以及如何最小化通信开销。

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我之前花了很多时间去研究 OpenCL，但总感觉自己在理论和实践之间有一道难以逾越的鸿沟。《OpenCL Programming by Example》这本书，可以说是我学习 OpenCL 的一个重要转折点。它最大的优点就是将 OpenCL 的核心概念，比如内核、内存模型、命令队列等，都融入到了一个个具体的编程实例中。我尤其喜欢书中关于并行矩阵乘法的章节，它详细地展示了如何将传统的矩阵乘法算法分解成可以并行执行的任务，如何有效地利用共享内存来减少全局内存访问，以及如何处理数据依赖。通过这个例子，我对并行算法的设计思路有了更深刻的理解。书中的代码不仅清晰、简洁，而且包含了作者关于性能优化和错误处理的详细讲解。它不是简单地给出代码，而是引导读者去思考如何写出更高效、更健壮的 OpenCL 程序。这本书让我觉得，学习 OpenCL 并不是一件遥不可及的事情，关键在于找到正确的学习路径，而这本书恰恰提供了一条高效且有趣的路径，让我能够真正地掌握 OpenCL 的开发技巧，并将其应用于实际项目中。

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我曾经花费了不少时间去尝试理解 OpenCL 的某些核心概念，但总感觉隔靴搔痒，直到我遇到了《OpenCL Programming by Example》。这本书最大的优点在于，它将晦涩的技术细节转化为一个个生动、可执行的代码示例。我特别喜欢书中关于异构计算的讲解，它没有一开始就理论轰炸，而是通过一个简单的例子，比如图像的色彩空间转换，来演示如何将计算任务分配给不同的设备（CPU 和 GPU），并管理它们之间的协同工作。在这个过程中，我不仅理解了 OpenCL 的平台模型和设备模型，还学会了如何通过 `clGetPlatformIDs`、`clGetDeviceIDs` 等 API 来选择和查询可用的计算设备。书中的代码不仅仅是功能的堆砌，更重要的是它背后所蕴含的编程思想。作者在给出示例代码的同时，也会详细解释代码的逻辑，以及为什么这样写能够达到预期的效果。例如，在讲解如何优化数据传输时，书中会对比不同数据传输方式的性能差异，并给出相应的代码优化建议。这种“告诉你为什么”的学习方式，让我受益匪浅。它不仅仅是教我“怎么做”，更是教我“为什么这么做”，这对于我深入理解 OpenCL 的底层机制至关重要。这本书让我感觉，学习 OpenCL 就像是在一个充满挑战的实验室里进行实验，而这本书就是我的实验指南，提供我所需的一切工具和指导，让我能够一步步地探索和掌握这个强大的并行计算技术。

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我手里有几本关于 OpenCL 的书，但《OpenCL Programming by Example》无疑是其中最令我感到惊喜的一本。它的核心价值在于，它将 OpenCL 这个原本看起来相当底层的技术，变得易于理解和上手。书中的每一个章节都围绕着一个具体的编程实例展开，从最基础的“Hello, World”式的 OpenCL 程序，到更复杂的并行算法实现，都提供了完整且可运行的代码。我特别记得书中关于并行数据处理的例子，它展示了如何使用 OpenCL 来加速大规模数据集的排序。作者没有直接给出最终的优化代码，而是循序渐进地引导读者思考如何将串行排序算法分解为可以并行执行的任务，如何利用共享内存来减少全局内存访问的次数，以及如何处理数据并行中的同步问题。这个过程让我深刻地认识到，并行编程不仅仅是把代码搬到 GPU 上运行，更重要的是对算法本身进行并行化的思考和重构。书中的代码质量很高，清晰、简洁，并且注释详细，非常适合初学者阅读和模仿。更重要的是，作者在讲解代码的同时，还会深入浅出地解释 OpenCL 的核心概念，比如上下文、命令队列、内存对象、内核函数等，让你在实践中理解这些抽象的概念。这本书让我觉得，学习 OpenCL 是一场有趣的探索，而这本书就是我的探险地图，指引我发现隐藏在代码中的宝藏。

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这本书给我的最大感受是，它真正地“接地气”。很多技术书籍，尤其是关于底层并行计算的书籍，往往会让人感觉离现实应用太远，充满了抽象的概念和复杂的数学模型。而《OpenCL Programming by Example》则完全不同。它从一开始就将读者置于一个实际的编程场景中，通过一系列精心挑选的例子，让你在动手实践中学习 OpenCL。我记得有一个关于数字信号处理的例子，它展示了如何使用 OpenCL 来加速傅里叶变换。作者没有直接抛出傅里叶变换的复杂数学推导，而是重点放在如何将离散傅里叶变换（DFT）的计算过程映射到 OpenCL 内核中，并指导读者如何利用 GPU 的并行计算能力来加速这个过程。在这个过程中，我不仅学会了如何编写 OpenCL 内核，如何管理设备上的数据，还深入理解了数据并行和任务并行的概念。书中的代码不仅仅是功能的实现，更是对 OpenCL 编程范式的生动诠释。它展示了如何通过 API 调用来创建和管理 OpenCL 对象，如何将数据传输到设备，如何编译和执行内核，以及如何将计算结果回传到主机。更重要的是，作者在讲解过程中，会时不时地穿插一些关于性能优化的技巧和建议，这些都是在实际开发中非常宝贵的经验。这本书让我觉得，学习 OpenCL 并不像我想象的那么困难，关键在于找到正确的学习路径，而这本书恰恰提供了一条高效且有趣的路径。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样的开发者来说，很多时候理论知识的学习往往伴随着枯燥乏味的阅读过程，而《OpenCL Programming by Example》则打破了这一惯例。这本书的核心魅力在于它以“实战”为导向，将 OpenCL 的开发过程分解成一个个可操作的、有意义的例子。我印象最深的是关于并行图像滤波的章节，书中并没有一开始就给你一个黑盒子的优化库，而是让你一步步地理解如何将卷积核的计算逻辑转化为 OpenCL 内核，如何管理图像数据的内存，以及如何利用 GPU 的并行架构来加速滤波过程。在完成这个例子后，我不仅掌握了 OpenCL 的基本 API，更重要的是，我开始真正理解了 GPU 的并行计算模型是如何工作的，以及如何针对 GPU 的特性来设计算法。书中的代码示例都经过了精心的设计，不仅能够正确运行，而且还包含了作者关于性能优化和错误处理的实用建议。它不像一些书籍那样，只给出“能跑”的代码，而是会引导你思考“如何跑得更好”。我尤其喜欢书中关于内存管理和并行同步的讲解，它通过实际的例子，让你直观地感受到不同内存区域的性能差异，以及正确使用同步原语的重要性。这本书让我觉得，学习 OpenCL 就像是在一个模拟的硬件环境中进行开发，而这本书就是我手中的工具箱，为我提供了所有我需要的工具和知识，让我能够高效地构建高性能的并行应用程序。

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我必须承认，在遇到《OpenCL Programming by Example》之前，我对 OpenCL 的理解一直停留在比较浅显的层面。我尝试过阅读一些技术文档和教程，但总觉得难以建立起完整的知识体系，尤其是在实际应用方面，更是感觉无从下手。《OpenCL Programming by Example》这本书则彻底改变了我的看法。它以“示例驱动”的方式，将 OpenCL 的复杂概念一一拆解，并通过生动的代码实例来展示。我印象最深刻的是书中关于并行粒子模拟的章节，它详细地讲解了如何将经典的粒子模拟算法移植到 OpenCL 中，并利用 GPU 的并行计算能力来加速。在这个过程中，我不仅学会了如何编写 OpenCL 内核，如何管理大量的粒子数据，还深入理解了并行计算在模拟领域的应用价值。书中的代码示例都经过了细致的打磨，不仅功能完整，而且包含了大量的注释和作者的解释，让你能够清楚地理解每一行代码的含义和作用。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更是告诉你“为什么这么做”，这对于培养我的编程思维和解决问题的能力非常有帮助。这本书让我觉得，学习 OpenCL 就像是在一个真实的实验室里进行实验，而这本书就是我的实验手册，提供了所有我需要的设备和指导，让我能够安全高效地进行探索和创新。

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这本书给我的感觉是，它真的能够帮助你“上手” OpenCL。很多关于并行计算的书籍，往往会让人觉得离实际开发很远，充满了抽象的概念和复杂的数学公式。而《OpenCL Programming by Example》则完全不同，它以一种非常务实的方式，将 OpenCL 的开发过程分解成一个个可以理解和实现的例子。我特别喜欢书中关于并行图像缩放的章节，它展示了如何将传统的图像缩放算法转化为 OpenCL 内核，并利用 GPU 的并行处理能力来加速。在这个过程中，我不仅学会了如何管理图像数据，如何编写 OpenCL 内核，还对 GPU 的并行计算模型有了更直观的认识。书中的代码示例都非常具有代表性，而且运行稳定。作者在讲解代码的同时，还会穿插一些关于性能优化和常见问题的解答，这些都是在实际开发中非常宝贵的经验。它不仅仅是教你语法，更是教你如何运用 OpenCL 来解决实际问题。这本书让我觉得，学习 OpenCL 就像是在学习一门新的编程语言，而这本书就是你的入门指南，让你能够快速地掌握其核心要领，并开始构建自己的并行应用程序。

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这本书对我来说，最大的价值在于它提供了一种全新的学习 OpenCL 的视角。我之前尝试过一些其他的 OpenCL 教材，但它们往往过于侧重理论，或者代码示例过于简单，难以真正掌握并行编程的精髓。《OpenCL Programming by Example》则完全不同。它从一开始就将读者带入实际的编程场景，通过一系列精心设计的例子，让你在解决具体问题的过程中，逐渐理解 OpenCL 的核心概念。我特别喜欢书中关于并行数据聚合的章节，它展示了如何使用 OpenCL 来加速对大规模数据集的求和操作。作者没有直接给出最优的并行求和算法，而是引导读者思考如何将求和过程分解为多个并行子任务，如何利用共享内存来缓存中间结果，以及如何处理并行计算中的数据依赖。在这个过程中，我不仅学会了如何编写 OpenCL 内核，如何管理设备内存，还深入理解了并行算法设计中的“分治”思想。书中的代码不仅清晰易懂，而且充满了作者关于性能优化和注意事项的提示，这些都是在实际开发中非常宝贵的经验。它不是简单地罗列 API，而是告诉你如何利用这些 API 来构建高效的并行程序。这本书让我觉得，学习 OpenCL 就像是在一个真实的计算平台上进行实践，而这本书就是我的开发伙伴，提供我所需要的所有指导和示例，让我能够一步步地解锁 OpenCL 的强大潜力。

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这本书，我当初是抱着一种“试试看”的心态入手的。市面上关于 OpenCL 的书籍确实不少，但很多都流于理论，要么就是过于晦涩难懂，让人望而却步。而《OpenCL Programming by Example》给我的感觉就截然不同。从拿到手的那一刻起，我就被它那种“动手实践”的导向所吸引。书中的每一个例子都精心设计，并非那种为了举例而举例的空洞代码，而是真正能够体现 OpenCL 核心概念的实际应用。我记得有一个关于图像处理的例子，它循序渐进地讲解了如何将 C++ 中的图像处理函数移植到 OpenCL 内核中，并逐步优化其并行性能。这个过程让我深刻理解了并行计算的优势以及在 GPU 上实现高效计算的挑战。作者没有一开始就抛出复杂的理论模型，而是通过一个接一个的小型项目，让你在解决实际问题的过程中，自然而然地掌握 OpenCL 的语法、API 调用以及并行编程的思想。它就像一个经验丰富的导师，在你需要的时候提供关键的指导，在你遇到困难的时候，又提供让你自己去探索和发现的线索。这种学习方式，对我这样一个更倾向于通过实践来巩固知识的学习者来说，简直是太友好了。我真的很难想象，如果没有这个“by Example”的出发点，我可能会在 OpenCL 的海洋里迷失多久。它不仅仅是提供代码，更是提供了一种思维模式，一种解决问题的策略，一种与硬件交互的新视角。我强烈推荐给所有想要入门 OpenCL，或者想要提升 OpenCL 实践能力的开发者，它绝对是性价比极高的选择。

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