AMD OpenCL入门：并行计算与任务/数据并行详解

AMDOpenCL大学课程(1)深入讲解了并行计算的基本概念和在OpenCL中的应用。该教程以简单易懂的英文为基础，强调通过原汁原味的英文学习有助于理解和掌握专业术语。主要内容包括： 1. 并行计算的概念：在计算机领域，并行性指的是将一个复杂问题分解为多个可以同时处理的子问题的能力。关键在于拥有支持并行计算的硬件，如多核CPU，每个核心独立执行算术或逻辑操作。 2. GPU并行计算类型： - 任务并行：如农场主雇佣工人摘苹果，每个工人负责一个任务，如一棵苹果树，实现了任务间的并行。 - 数据并行：同一任务的不同部分同时执行，如多个工人同时摘一个树上的苹果，实现了数据的并行处理。 3. 实例分析： - 摘苹果的例子中，工人代表并行处理单元，树代表任务，苹果是数据。 - 任务并行和数据并行的区别在于任务划分（任务数量）和数据处理方式（是否在同一任务内）。 4. 影响并行计算的因素： - 问题分解：任务分解和数据分解是实施并行算法的关键，任务分解关注任务划分，数据分解关注数据分割。 - 任务关系图：任务间的依赖关系决定了并行执行的顺序，形成无环图模型。 5. 应用实例： - 在科学计算和工程应用中，如图像处理中的卷积操作，通过对滑动窗口内的像素进行并行滤波，可以显著提高效率。 6. 数据分解的策略： - 基于输出数据的并行处理，如图像处理中的像素处理，根据算法依赖关系确定数据块的分配。 通过这个课程，学习者不仅能掌握OpenCL中的并行编程技巧，还能理解并行计算在实际问题中的应用和优化策略，这对于理解和利用高性能计算平台至关重要。