异构计算与OpenCL实战指南

"本书是一本关于数字图像处理的教程，特别关注使用OpenCL进行异构计算的方法。全书共分为8章，详细介绍了异构计算的基础概念、设备架构、OpenCL框架、OpenCL实践案例以及OpenCL的内存模型等内容。" 在本书中，作者首先从异构计算的概念入手，解释了为什么异构计算在数字图像处理领域中的重要性。1.1节介绍了异构计算的基本定义，它涉及使用不同类型的处理器（如CPU和GPU）协同处理任务，以提高计算效率。1.2节明确了本书的目的，即帮助读者理解和掌握如何利用并行计算来优化数字图像处理算法。 1.3节深入探讨了并行思想，包括并行计算的多个子概念，如1.3.1节的并行化策略，1.3.2节的负载均衡，以及1.3.4节的并行度等。1.4节讨论了并发和并行编程模型，区分了这两个概念，并介绍了1.4.1节的线程、1.4.2节的进程以及1.4.4节的分布式计算。1.5节则聚焦于共享内存和消息传递两种并行编程模型，分别阐述了1.5.1节的线程间通信和1.5.3节的MPI（Message Passing Interface）。 1.6节讲解了并行性的粒度，包括1.6.1节的细粒度并行、1.6.2节的粗粒度并行和1.6.3节的混合粒度并行。1.7节简要介绍了用于异构计算的OpenCL，1.8节则概述了如何使用OpenCL来实现异构计算的优势。最后，1.9节给出了本书的整体结构，为后续章节的学习提供了指南。 接下来的章节中，2.1至2.4详细介绍了设备架构的设计和考虑因素；3.1至3.8全面解析了OpenCL，包括其平台模型、执行模型、编程模型、内存模型以及CUDA程序员需要注意的事项；4.1至4.7通过具体的OpenCL案例，如直方图计算、图像旋转、图像卷积等，让读者实践并理解OpenCL的使用；5.1至5.6讲解了OpenCL的运行时和并发模型，包括命令队列、工作项和工作组的概念；6.1至6.4和7.1至7.8分别详细阐述了主机端和设备端的内存模型，包括内存对象的管理、同步机制和内存序等。 这本书是学习OpenCL和异构计算在数字图像处理中的应用的理想资源，通过理论与实践的结合，帮助读者深入理解并掌握高效计算技术。