OpenCL異構(gòu)計算

第一章 并行編程入門 
　引言 
　opencl 
　本書目標 
　并行思維 
　并發(fā)編程模型和并行編程模型 
　線程和共享內(nèi)存 
　消息傳遞通信 
　不同的并行粒度 
　數(shù)據(jù)共享和同步 
　本書結(jié)構(gòu) 
　參考文獻 
　擴展閱讀和相關(guān)網(wǎng)站 
第二章 opencl簡介 
　引言 
　opencl標準 
　opencl 規(guī)范 
　kernel和opencl執(zhí)行模型 
　平臺和設(shè)備 
　主機-設(shè)備交互 
　執(zhí)行環(huán)境 
　上下文 
　命令隊列 
　事件 
　內(nèi)存對象 
　flush命令和finish命令 
　新建一個opencl程序?qū)ο?nbsp;
　opencl的kernel 
　內(nèi)存模型 
　編寫kernel 
　向量相加實例的完整代碼 
　小結(jié) 
　參考文獻 
第三章 opencl設(shè)備架構(gòu) 
　引言 
　硬件權(quán)衡 
　性能隨頻率的提升及其限制 
　超標量執(zhí)行 
　vliw 
　simd和向量處理 
　硬件多線程 
　多核架構(gòu) 
　集成：片上系統(tǒng)和apu 
　高速緩存層次和內(nèi)存系統(tǒng) 
　架構(gòu)設(shè)計空間 
　cpu設(shè)計 
　gpu體系結(jié)構(gòu) 
　apu和類apu的設(shè)計 
　小結(jié) 
　參考文獻 
第四章 opencl基本實例 
　引言 
　應(yīng)用實例 
　簡單的矩陣相乘 
　圖像卷積實例 
　小結(jié) 
第五章 opencl的并發(fā)與執(zhí)行模型 
　引言 
　kernel，work_item，workgroup和
　執(zhí)行域 
　opencl同步：kernel，fence和barrier 
　隊列與全局同步 
　opencl內(nèi)存一致性  事件 
　命令barrier與marker 
　主機端內(nèi)存模型 
　buffer對象 
　image對象 
　設(shè)備端內(nèi)存模型 
　設(shè)備端寬松的內(nèi)存一致性 
　全局內(nèi)存 
　本地內(nèi)存 
　常量內(nèi)存 
　私有內(nèi)存 
　小結(jié) 
第六章 opencl在cpu/gpu
　平臺上的實現(xiàn) 
　引言 
　opencl在amd phenom ii x上的
　實現(xiàn) 
　opencl在amd radeon hd
　gpu上的實現(xiàn) 
　多線程和內(nèi)存系統(tǒng) 
　基于clause的simd執(zhí)行 
　資源分配 
　opencl的內(nèi)存性能 
　opencl全局內(nèi)存 
　本地內(nèi)存——軟件管理的cache 
　小結(jié) 
　參考文獻 
　
第七章 opencl案例學(xué)習(xí)：卷積 
　引言 
　計算卷積的kernel 
　選擇合適的workgroup大小 
　將數(shù)據(jù)緩存到本地內(nèi)存 
　執(zhí)行卷積 
　小結(jié) 
　代碼清單 
　主機端代碼 
　kernel代碼 
　參考文獻 
第八章 opencl案例學(xué)習(xí)：
　視頻處理 
　引言 
　獲得視頻幀 
　cpu上的解碼 
　在gpu上解碼視頻 
　在opencl中處理一個視頻 
　在多個視頻上處理多個不同effect 
　事件鏈 
　最終輸出顯示到屏幕 
　opencl/opengl協(xié)同工作能力 
　小結(jié) 
第九章 opencl案例學(xué)習(xí)：直方圖 
　引言 
　選擇適量的work-group 
　選擇最優(yōu)的work-group大小 
　全局內(nèi)存訪存優(yōu)化 
　使用原子操作計算局部直方圖 
　本地內(nèi)存訪存優(yōu)化 
　局部直方圖的規(guī)約 
　全局規(guī)約 
　完整的kernel代碼 
　性能和小結(jié) 
第十章 opencl案例學(xué)習(xí)：
　混合粒子模擬 
　引言 
　計算概覽 
　gpu實現(xiàn) 
　創(chuàng)建buffer 
　構(gòu)造加速結(jié)構(gòu) 
　計算碰撞 
　合成 
　cpu實現(xiàn) 
　負載均衡 
　性能和小結(jié) 
　生成均勻網(wǎng)格的kernel代碼 
　粒子模擬的kernel代碼 
第十一章 opencl擴展 
　引言 
　擴展機制概覽 
　設(shè)備拆分 
　雙精度 
　參考文獻 
第十二章 opencl的性能剖析和
　調(diào)試 
　引言 
　基于事件的剖析 
　amd app profiler 
　收集opencl程序軌跡 
　收集opencl gpu kernel性能
　計數(shù)器 
　amd app kernelanalyzer 
　演示amd app profiler 
　啟動amd app profiler 
　使用應(yīng)用程序的軌跡數(shù)據(jù)
　以發(fā)現(xiàn)性能瓶頸 
　使用gpu性能計數(shù)器發(fā)現(xiàn)kernel的
　性能瓶頸 
　調(diào)試opencl應(yīng)用程序 
　gdebugger概覽 
　使用gdebugger調(diào)試并行opencl
　應(yīng)用程序 
　amd printf擴展 
　小結(jié) 
第十三章 webcl 
　引言 
　框架設(shè)計 
　webcl 實驗性實現(xiàn) 
　firefox擴展 
　連接javascript和opencl 
　webcl動手練習(xí) 
　web照片編輯器 
　討論 
　小結(jié) 
參考文獻 
擴展閱讀和相關(guān)網(wǎng)站 
索引