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简要介绍异构并行计算业界发展现状及MIC、CUDA编译技术的使用

openclbook OpenCL教科书《使用OpenCL 2.0进行异构计算》的样本和材料 OpenCL书的示例将在此处上传。 笔记： 这些是初始版本。 我们正在测试它们，随着时间的推移它们将得到改进。 反馈 对于错误和注释，请在github中创建一个问题

这是《异构计算》的课件（北大），包含异构并行计算的基本知识，opencl编程等。

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《OpenCL异构计算》讲解了OpenCL和如何为复杂的异构系统（多核处理器、GPU和APU）进行并行编程。OpenCL是为支持多平台设计的，受行业广泛支持，有助于帮助读者为异构环境编写高性能应用程序。, 本书由并行计算和OpenCL社区中的领头人所撰写，可帮助读者体验OpenCL从而了解大量基础的并行算法。书中探索了内存空间、优化技术、图形的互操作、性能扩展，调试和性能剖析等。, 本书读者对象为软件工程师、程序员、硬件工程师、高年级本科生/研究生，可供并行编程课程使用，包含有详细的案例，附有额外的网上练习和其他支持材料。, 本书特色, · 解释OpenCL并行编程的原理和策略，从理解四大抽象模型开始，一直介绍到测试和调试完整的应用, · 覆盖图像处理、Web插件、粒子模拟、视频编辑和性能优化等主题, · 展示OpenCL如何映射到目标体系结构，并解释一些映射到各种体系结构的折衷方案, · 提出一系列基础编程技术，并通过若干个实例和案例分析来展示针对不同硬件平台的OpenCL扩展, 本书配套网站提供本书相关信

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近年来，异构计算得到了业界的普遍关注。作为高性能计算的一种主流解决方案，CPU+GPU的异构计算模式已经得到了产业界和学术界的广泛关注。从2011年Altera公司发布支持利用OpenCL来开发FPGA的SDK工具以后，采用CPU+FPGA构成异构计算系统成为另一种具有竞争力的解决方案。本书主要介绍了FPGA异构计算系统的基本架构和开发方法，并以多个不同的案例为读者展示了如何利用几种常用的优化方法来进一步提升系统性能。 本书既可以作为高性能异构计算领域研发者的参考书籍，也可以作为有兴趣掌握这一新技术的电子工程师、软件工程师或在校学生的入门教程。