异构计算与OpenCL实战：数字图像处理

"该资源是一本关于数字图像处理和异构计算的书籍，主要关注使用OpenCL技术。书中深入介绍了异构计算的概念、并行思想、并发编程模型以及OpenCL框架，包括OpenCL的平台模型、执行模型、内存模型和编程模型。此外，还提供了多个OpenCL的实践案例，如直方图计算、图像旋转、图像卷积等，旨在帮助读者理解和应用OpenCL进行高效计算。" 在《越过C和C++-数字图像处理》这本书中，作者首先引入了异构计算的概念，这是一个利用不同类型的处理器（如CPU、GPU）协同工作的计算模式，以提高计算效率和性能。书中指出，了解并行思想是掌握异构计算的关键，包括并发和并行编程模型的差异。并行性可以通过线程和共享内存实现，同时，消息通讯机制在分布式系统中也起着重要作用。 OpenCL作为跨平台的并行计算框架，被广泛用于异构计算，特别是在数字图像处理领域。OpenCL提供了丰富的功能，包括平台模型，它允许开发者访问不同类型的硬件；执行模型，定义了内核如何在设备上运行；以及内存模型，规定了数据在设备上的存储和访问方式。书中通过示例展示了如何使用OpenCL编写内核和管理内存。 书中还涵盖了OpenCL的运行时模型，解释了命令和排队的工作机制，以及如何利用多命令队列优化性能。内核的执行域概念，如工作项、工作组和NDRange，是理解OpenCL并行化核心的关键。此外，原生和内置内核的使用也是提高效率的重要手段。 在OpenCL的主机端和设备端内存模型部分，作者详细讨论了各种内存类型，如全局内存、常量内存、局部内存和私有内存，以及它们在同步和数据交互中的作用。统一地址空间的概念使得数据在不同内存层次间迁移更为便捷，而内存序的概念则帮助开发者理解并避免潜在的并发冲突。 通过实际的OpenCL案例，如直方图计算、图像旋转和图像卷积，读者可以学习如何将理论知识应用于解决实际问题。这些案例展示了OpenCL在图像处理中的强大能力，同时也揭示了如何利用OpenCL的并发模型实现生产者-消费者模式，以及如何构建基本功能函数。 这本书旨在帮助读者跨越C和C++，深入理解和应用OpenCL进行高效的数字图像处理，同时也为那些希望进入异构计算领域的程序员提供了宝贵的资源。通过深入学习，读者可以提升在多核和多设备环境下的编程技能，以应对日益复杂的计算需求。