C++ AMP入门：异构计算与图像处理

"该资源是关于C++ AMP（Accelerated Massive Parallelism）在数字图像处理中的应用介绍，同时也涉及到了OpenCL的相关知识。" 本文档首先介绍了异构计算的概念，这是C++ AMP和OpenCL的基础。异构计算指的是利用不同类型的处理器（如CPU和GPU）协同处理任务，以提升计算效率。1.1章节阐述了异构计算的重要性，1.2章节则明确了本书的目的，旨在帮助读者理解如何利用C++ AMP进行并行计算。 1.3章节深入探讨了并行思想，包括并行计算的基本概念和原理。1.3.1至1.3.9分别讲解了并行计算的不同方面，可能涵盖了数据并行、任务并行等。1.4章节讨论了并发和并行编程模型，这是理解和实施并行计算的关键。1.5章节重点介绍了线程和共享内存，这是多处理器系统中实现并行计算的重要机制。1.6章节则讲解了消息通讯机制，这是分布式并行计算中不同处理单元间协调工作的基础。1.7章节讨论了并行性的粒度，即决定任务分解的最小单位。1.8章节则提到了使用OpenCL进行异构计算，OpenCL是一个开放标准，允许开发者编写跨平台的并行代码，特别适合在GPU上运行计算密集型任务。 第2章介绍了设备架构，特别是硬件权衡和设计空间，这对于理解和优化OpenCL程序至关重要。第3章深入到OpenCL本身，从简介到平台模型、执行模型，再到内核编程模型和内存模型，为读者提供了全面的OpenCL编程基础。同时，针对CUDA程序员，书中也给出了使用OpenCL的注意事项。 第4章通过多个OpenCL实例，如直方图计算、图像旋转、图像卷积等图像处理任务，展示了OpenCL在实际应用中的运用。第5章讨论了OpenCL的运行时和并发模型，包括命令队列、内核执行域和设备端排队等关键概念。第6章和第7章分别详细阐述了OpenCL的主机端和设备端内存模型，解释了如何有效地管理和同步不同类型的内存。 第8章聚焦于在异构系统下解析OpenCL的实践，可能涉及到跨处理器的数据交换和性能优化策略。然而，文档的这部分内容不完整，可能还包括对其他高级主题的讨论，如错误处理、性能分析工具等。 这个资源提供了C++ AMP在数字图像处理中的理论基础和实践经验，同时结合OpenCL的深入学习，对于希望在这一领域进行并行计算的开发者来说极具价值。