OpenCL 2.0 异构计算 [第三版] (中文)
  • Introduction
  • 序言
  • 第1章 简介异构计算
    • 1.1 关于异构计算
    • 1.2 本书目的
    • 1.3 并行思想
    • 1.4 并发和并行编程模型
    • 1.5 线程和共享内存
    • 1.6 消息通讯机制
    • 1.7 并行性的粒度
    • 1.8 使用OpenCL进行异构计算
    • 1.9 本书结构
  • 第2章 设备架构
    • 2.1 介绍
    • 2.2 硬件的权衡
    • 2.3 架构设计空间
    • 2.4 本章总结
  • 第3章 介绍OpenCL
    • 3.1 简介OpenCL
    • 3.2 OpenCL平台模型
    • 3.3 OpenCL执行模型
    • 3.4 内核和OpenCL编程模型
    • 3.5 OpenCL内存模型
    • 3.6 OpenCL运行时(例子)
    • 3.7 OpenCL C++ Wapper向量加法
    • 3.8 CUDA编程者使用OpenCL的注意事项
  • 第4章 OpenCL案例
    • 4.1 OpenCL实例
    • 4.2 直方图
    • 4.3 图像旋转
    • 4.4 图像卷积
    • 4.5 生产者-消费者
    • 4.6 基本功能函数
    • 4.7 本章总结
  • 第5章 OpenCL运行时和并发模型
    • 5.1 命令和排队模型
    • 5.2 多命令队列
    • 5.3 内核执行域:工作项、工作组和NDRange
    • 5.4 原生和内置内核
    • 5.5 设备端排队
    • 5.6 本章总结
  • 第6章 OpenCL主机端内存模型
    • 6.1 内存对象
    • 6.2 内存管理
    • 6.3 共享虚拟内存
    • 6.4 本章总结
  • 第7章 OpenCL设备端内存模型
    • 7.1 同步和交互
    • 7.2 全局内存
    • 7.3 常量内存
    • 7.4 局部内存
    • 7.5 私有内存
    • 7.6 统一地址空间
    • 7.7 内存序
    • 7.8 本章总结
  • 第8章 异构系统下解析OpenCL
    • 8.1 AMD FX-8350 CPU
    • 8.2 AMD RADEON R9 290X CPU
    • 8.3 OpenCL内存性能的考量
    • 8.4 本章总结
  • 第9章 案例分析:图像聚类
    • 9.1 图像聚类简介
    • 9.2 直方图的特性——CPU实现
    • 9.3 OpenCL实现
    • 9.4 性能分析
    • 9.5 本章总结
  • 第10章 OpenCL的分析和调试
    • 10.1 设置本章的原因
    • 10.2 使用事件分析OpenCL代码
    • 10.3 AMD CodeXL
    • 10.4 如何使用AMD CodeXL
    • 10.5 使用CodeXL分析内核
    • 10.6 使用CodeXL调试OpenCL内核
    • 10.7 使用printf调试
    • 10.8 本章总结
  • 第11章 高级语言映射到OpenCL2.0 —— 从编译器作者的角度
    • 11.1 简要介绍现状
    • 11.2 简单介绍C++ AMP
    • 11.3 编译器的目标 —— OpenCL 2.0
    • 11.4 C++ AMP与OpenCL对比
    • 11.5 C++ AMP的编译流
    • 11.6 编译之后的C++ AMP代码
    • 11.7 OpenCL 2.0提出共享虚拟内存的原因
    • 11.8 编译器怎样支持C++ AMP的线程块划分
    • 11.9 地址空间的推断
    • 11.10 优化数据搬运
    • 11.11 完整例子:二项式
    • 11.12 初步结果
    • 11.13 本章总结
  • 第12章 WebCL:使用OpenCL加速Web应用
    • 12.1 介绍WebCL
    • 12.2 如何使用WebCL编程
    • 12.3 同步机制
    • 12.4 WebCL的交互性
    • 12.5 应用实例
    • 12.6 增强安全性
    • 12.7 服务器端使用WebCL
    • 12.8 WebCL的状态和特性
  • 第13章 其他高级语言中OpenCL的使用
    • 13.1 本章简介
    • 13.2 越过C和C++
    • 13.3 Haskell中使用OpenCL
    • 13.4 本章总结
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  • 9.2.1 串行实现
  • 9.2.2 OpenMP并行实现

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  1. 第9章 案例分析:图像聚类

9.2 直方图的特性——CPU实现

本节我们将介绍如何将SURF计算出的特征转换成直方图,我们先用CPU是现实一个串行执行的版本。然后使用OpenMP使用CPU多核来完成这个算法的并行化。

9.2.1 串行实现

代码清单9.1 将SURF特征设置到集群直方图的串行版本

代码清单9.1中,展示了如何将SURF计算出来的特征设置为集群的质心(视觉词)。第2行遍历了每个SURF特征的描述符,第7行遍历了集群的所有质心。第12行循环遍历当前描述符中的64个元素,并计算当前特征与当前集群质心的欧氏距离。第18行找到离集群质心最近的SURF特征,并将其设置为成员。

9.2.2 OpenMP并行实现

为了展现CPU多核多线程的能力,我们使用OpenMP来对清单9.1的代码进行并行化。OpenMP的编程接口支持多平台的内存共享并行编程,可以使用C/C++和Fortran作为编程语言。其定义了一种可移植、可扩展的简单模型,并且灵活的接口可以让当前的应用立即化身为多线程应用[2]。在C/C++代码中,OpenMP使用编译标识(#pragma)直接告诉编译器生成对应的多线程实现。

代码清单9.2 将清单9.1的代码进行多核并行化

使用OpenMP可以将直方图构建任务分配到多个CPU核上。每个线程处理不同的描述符和集群执行的距离,并将相应的描述符赋予质心。虽然每个描述符的计算是独立的,但是将值赋予质心的过程会出现条件竞争:多个线程想要同时更新同一个位置的内存,那么结果将是不可预测的。条件竞争可以使用原子加操作进行解决(第26行)。

清单9.2中,编译标识出现在第2行,其作用就是将每一次循环迭代放置到一个线程中。第18行的标识则告诉编译器,使用原子操作来更新共享内存。

[2] L. Dagum, R. Menon, OpenMP: an industry standard API for shared-mempry programming, IEEE Comput. Sci. Eng. 5(1)(1998)46-55

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