并行计算与OpenCL入门：从概念到实践

"并行计算概述-数字图像处理与机器视觉（中文版）" 本文档主要介绍了并行计算的概念以及在数字图像处理与机器视觉领域的应用，特别提到了OpenCL框架。并行计算是将复杂问题分解成多个可同时处理的部分，以提高计算效率。它分为任务并行和数据并行两种类型。任务并行是指将一个大任务分解为多个独立的子任务，而数据并行则是指同一任务的不同部分在同一时间进行处理。 在并行计算的硬件实现中，多核CPU和GPU是非常重要的组成部分。GPU因其高度并行的架构，特别适合处理大规模数据并行的任务，如图像处理和机器学习。AMD OpenCL大学教程则详细阐述了OpenCL这个开放标准的并行计算平台和编程语言，它可以在多种硬件上运行，包括CPU和GPU。 OpenCL概述中，介绍了OpenCL的架构、平台模型和编程步骤。OpenCL平台模型包括主机和设备，其中设备可以是GPU、CPU或其他加速器。编程一般步骤涉及创建命令队列、定义内存对象、管理程序对象和kernel，以及执行kernel。 GPU架构部分深入讲解了OpenCL与多核硬件的关系，对比了传统的CPU架构和现代GPU架构，如AMD和Nvidia的GPU架构。这部分还涵盖了GPU的内存结构、线程调度机制以及如何避免内存访问冲突。 文档中还通过实际例子展示了如何使用OpenCL进行缓冲区管理和操作，如图像旋转和矩阵乘法，帮助理解OpenCL在实际应用中的工作方式。此外，讨论了GPU内存结构，包括总线寻址、合并内存访问和全局、局部内存的访问冲突，以及线程调度策略，如AMD的wave调度和Nvidia的warp调度。 最后，文档提及性能优化，包括occupancy（利用率）、控制流和分支预测、warp投票等，这些都是提升GPU计算效率的关键因素。 这篇文档是关于并行计算特别是GPU并行计算的入门教程，涵盖了OpenCL的基本概念和实践应用，对于学习数字图像处理和机器视觉领域的人来说，是一份非常有价值的参考资料。