OpenCL编程指南:GPU计算与优化
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更新于2024-08-10
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"本书主要介绍OpenCL编程,用于生物信息学的R编程"
在计算机科学领域,OpenCL(Open Computing Language)是一个开放标准,旨在使开发者能够编写在各种硬件平台上运行的并行代码,包括CPU和GPU。OpenCL提供了一个跨平台的API,允许开发者充分利用计算设备的并行处理能力,尤其是GPU的高性能计算潜力。随着多核处理器和GPU的普及,OpenCL成为了实现高效能计算的重要工具。
本书的第一章对GPU计算和OpenCL进行了概述,介绍了OpenCL的基本概念,如它是如何帮助开发者利用GPU进行通用计算(GPGPU,General-Purpose computing on Graphics Processing Units)的。这一章还可能涉及GPU计算的历史和发展,强调并行计算在提升系统性能中的关键作用。
第二章深入讨论了OpenCL的平台模型,这部分内容涵盖了OpenCL如何识别和管理不同的硬件设备,如CPU和GPU。此外,还可能涵盖了OpenCL的内存模型,包括全局、局部、私有和常量内存等,以及执行模型,即OpenCL如何在设备上调度工作项和工作组。
第三章详细讲解OpenCL的编程方法,包括如何初始化平台、使用运行时API以及OpenCL C编程语言。这部分内容可能包括创建上下文、队列、缓冲区和事件,以及编写内核函数等。
第四章专注于AMD高端GPU上的OpenCL应用程序优化。这里可能涉及如何利用AMD GPU的特性来提升性能,包括数据传输优化、内存访问模式的调整以及计算单元的充分利用。
第五到第七章通过实际案例展示了OpenCL在不同算法中的应用,比如数值计算、图像处理或生物信息学问题。同时,这些章节也会介绍并行优化技巧,帮助开发者最大化利用硬件资源。
附录部分提供了AMD GPU开发环境的设置指南,AMD GPU性能调试工具的使用方法,以及一些专业术语的中英文对照,方便读者理解和学习。
这本书适合对并行计算感兴趣,特别是希望利用OpenCL进行生物信息学分析的程序员。书中不仅包含了OpenCL的基础知识,还有实战经验分享,是学习和掌握OpenCL编程的好资料。
2017-11-02 上传
2015-06-15 上传
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2023-02-21 上传
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2023-06-10 上传
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2023-03-27 上传
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