OpenCL编程指南：GPU与CPU并行计算入门

"openCL详细指导 - 这是一份由上海AMD研究中心编写的内部培训教材，专注于介绍OpenCL，涵盖编程、优化和扩展，适用于GPU并行编程，尤其对AMD平台有深度解析。" OpenCL（Open Computing Language）是一种开放标准的并行编程框架，旨在利用通用计算设备如GPU（图形处理器）、CPU和其他硬件加速器的并行处理能力。随着计算机芯片设计和制造技术的飞速发展，特别是在多核处理器和高性能GPU的时代，并行计算已成为提升系统性能的关键途径。 GPU以其高密度的计算单元和对并行计算的优化，展现出比传统CPU更强的计算能力。然而，由于GPU与x86处理器指令集的不兼容性，早期的GPGPU（General-Purpose computing on Graphics Processing Units，即GPU通用计算）需要通过DirectX或OpenGL等图形接口进行间接编程，这种方法效率低下且复杂。因此，出现了如CUDA（NVIDIA的GPU编程接口）和AMD的CAL等专有解决方案，虽然提升了开发效率，但也导致了跨平台兼容性问题。 为解决这一问题，OpenCL应运而生，它提供了一个统一的、跨平台的编程模型，支持多种处理器架构，包括CPU、GPU、FPGA以及ASIC等。OpenCL允许开发者编写可移植的代码，以利用不同硬件平台的并行计算能力，降低了开发者的入门门槛，并促进了跨厂商的协作。 AMD作为OpenCL的重要支持者，不仅在自家的CPU和GPU产品上实现了OpenCL支持，还在教育领域推动了OpenCL的学习和应用，如通过GPU加速计算竞赛推动学生利用OpenCL实现创新算法并优化性能。2010年起，这些竞赛开始全面采用OpenCL作为开发环境，进一步证明了OpenCL在并行计算领域的广泛影响力和实用性。 本书不仅适合初学者，也适合有一定经验的程序员，深入浅出地介绍了OpenCL编程基础、并行算法设计、性能优化技巧以及OpenCL的扩展应用。通过学习，读者将能够掌握如何释放系统中所有计算资源的潜力，实现高效的并行计算，无论是在科学研究、数据分析还是机器学习等领域，OpenCL都是一个强大的工具。