异构计算与OpenCL应用-数字图像处理实战

"关于异构计算-数字图像处理" 异构计算是指利用不同类型的处理器（如CPU、GPU、FPGA等）协同工作以提高计算效率和性能的技术。在数字图像处理领域，由于图像数据的复杂性和计算密集性，异构计算能够显著提升处理速度和能效。 OpenCL（Open Computing Language）是异构计算的一个关键工具，它是一个开放标准，旨在提供跨平台的并行编程能力，支持多种硬件设备。OpenCL提供了编程接口和框架，允许开发者编写可在不同架构上运行的计算代码，包括CPU、GPU和其他加速器。 1.3并行思想：并行计算是将任务分解成多个子任务，同时在多个处理器上执行，以缩短整体计算时间。这可以是数据并行，即对大量数据进行独立处理，或者是任务并行，将一个大任务拆分成多个小任务执行。 1.4并发和并行编程模型：并发指的是两个或更多操作在同一时间段内看似同时发生，而并行则确保它们确实同时执行。在编程中，可以使用线程和进程来实现并发，通过共享内存或消息传递机制进行通信。 1.5线程和共享内存：线程是程序执行的最小单元，共享内存是一种并发控制机制，多个线程可以访问同一块内存区域，从而实现数据交换。 1.6消息通讯机制：在并行系统中，线程或进程之间通过发送和接收消息进行通信，这种方式可以避免共享内存带来的同步问题。 1.7并行性的粒度：指的是并行任务被分解的大小，它可以是细粒度（如单个指令级别的并行）到粗粒度（如整个函数或任务的并行）。 1.8使用OpenCL进行异构计算：OpenCL提供了一种标准化的方法来编写可移植的代码，使得开发者可以充分利用设备的计算能力。它包括了编程模型、内存模型和执行模型，允许程序员定义内核（并行执行的计算单元）并在设备上调度执行。 1.9本书结构：本书将深入探讨异构计算和OpenCL，涵盖设备架构、OpenCL的介绍、案例分析、运行时和并发模型、主机端和设备端的内存模型，以及在异构系统中的应用。 后续章节将详细介绍OpenCL的设备架构，如硬件的权衡和设计空间，以及OpenCL的编程模型，包括平台模型、执行模型、内核编程、内存模型和实际运行时的用例。此外，书中还会讨论OpenCL在图像处理中的应用，如直方图计算、图像旋转、图像卷积等，并介绍如何处理并发和同步问题，以及内存管理策略。 异构计算和OpenCL为数字图像处理提供了强大的工具，通过合理利用不同硬件的特性，可以实现高效且灵活的计算解决方案。