异构计算与OpenCL实战：数字图像处理应用

"该资源是一本关于数字图像处理和OpenCL技术的应用实例教程。书中深入浅出地介绍了异构计算的基础概念，OpenCL框架及其在图像处理中的应用。" 在《应用实例-数字图像处理》这本书中，作者首先对异构计算进行了概述，解释了这种计算模式的重要性，以及为何选择OpenCL作为实现异构计算的工具。OpenCL是一种开放标准，允许开发者编写可以在多种硬件平台上运行的并行代码，包括CPU、GPU和其他加速器。 1.1章节中，作者定义了异构计算的概念，强调其在处理复杂计算任务时的效率优势。1.2章节明确了本书的目的，即通过实例来教授如何利用OpenCL进行有效的并行计算，特别是在图像处理领域的应用。 1.3章节深入讨论并行思想，包括并行计算的不同层次：1.3.1至1.3.9详细阐述了并行计算的基本原理和方法。1.4章节涉及并发和并行编程模型，探讨了线程和共享内存（1.4.1至1.4.4）以及消息传递机制（1.4.5至1.4.8），这些都是实现并行计算的关键组件。1.5章节则讨论了并行性的粒度选择，以及如何通过OpenCL（1.5.1至1.5.8）在不同的硬件上实现高效并行。 第2章介绍了不同设备架构的特点和权衡，这对于理解OpenCL如何在不同硬件上运行至关重要。第3章全面介绍了OpenCL，从基础概念（3.1）到平台模型（3.2）、执行模型（3.3）、内核编程模型（3.4）、内存模型（3.5）以及实际运行时环境（3.6）。对于已经熟悉CUDA编程的读者，3.7节还特别提到了转换到OpenCL时需要注意的事项。 书中的实例部分（第4章）涵盖了多个OpenCL在图像处理中的应用，如直方图计算（4.2）、图像旋转（4.3）、图像卷积（4.4）以及生产者-消费者模式（4.5）。这些实例有助于读者将理论知识转化为实际操作。 后续章节（第5章至第8章）分别详细讲解了OpenCL的运行时模型（5章）、主机端内存模型（6章）、设备端内存模型（7章）以及在异构系统中的解析和优化（8章），为读者提供了深入理解和掌握OpenCL所必需的理论基础。 通过本书，读者不仅能学习到OpenCL的基础知识，还能了解到如何利用OpenCL解决实际的数字图像处理问题，从而提升计算效率。对于希望在图像处理领域使用OpenCL的开发者来说，这是一份非常有价值的资源。