Heterogeneous Computing with OpenCL 2.0 teaches OpenCL and parallel programming for complex systems that may include a variety of device architectures: multi-core CPUs, GPUs, and fully-integrated Accelerated Processing Units (APUs). This fully-revised edition includes the latest enhancements in OpenCL 2.0 including: • Shared virtual memory to increase programming flexibility and reduce data transfers that consume resources • Dynamic parallelism which reduces processor load and avoids bottlenecks • Improved imaging support and integration with OpenGL Designed to work on multiple platforms, OpenCL will help you more effectively program for a heterogeneous future. Written by leaders in the parallel computing and OpenCL communities, this book explores memory spaces, optimization techniques, extensions, debugging and profiling. Multiple case studies and examples illustrate high-performance algorithms, distributing work across heterogeneous systems, embedded domain-specific languages, and will give you hands-on OpenCL experience to address a range of fundamental parallel algorithms. Updated content to cover the latest developments in OpenCL 2.0, including improvements in memory handling, parallelism, and imaging support Explanations of principles and strategies to learn parallel programming with OpenCL, from understanding the abstraction models to thoroughly testing and debugging complete applications Example code covering image analytics, web plugins, particle simulations, video editing, performance optimization, and more

内容概要：开发Xilinx FPGA的入门手册，包含Xilinx vitis应用加速的各种内容。包括12个部分：1.vitis入门。2.vitis设计流程。3.vitis开发应用。4.应用的构建和运行。 5.应用仿真。6.性能分析调试。7.vitis命令和工具。8.vitis分析器。9.vitis IDE介绍。10.vitis嵌入式介绍。11.数据中心应用加速。12.Xilinx官方资源介绍等。 阅读建议：官方汉化版，适合Xilinx FPGA开发的入门资料，包括应用开发的全方位入门知识。

这个OpenVX扩展提供了一种用于在OpenVX实现和OpenCL应用程序/用户内核之间的互操作机制。有效的沟通是成功的互操作的关键。

AMD大学 OpenCL 中文版教程 OpenCL全称Open Computing Language即开放计算语言。OpenCL为异构平台提供了一个编写程 序，尤其是并行程序的开放的框架标准。OpenCL所支持的异构平台可由多核CPU、GPU或其他类型 的处理器组成。OpenCL由两部分组成，一是用于编写内核程序(在OpenCL设备上运行的代码) 的语 言，二是定义并控制平台的API。OpenCL提供了基于任务和基于数据两种并行计算机制，它极大地扩 展了GPU 的应用范围，使之不再局限于图形领域。

勒克斯马克 LuxMark是基于LuxCoreRender（ ）的OpenCL基准，并使用LuxCore API编写。 您可以在找到有关LuxMark的更多信息。 Windows用户注意事项：必须安装的和。 LuxCore API LuxCore是新的LuxCoreRender v2.x C ++和Python API。 它是根据Apache Public License v2.0发布的，可以在开放源代码和商业应用程序中免费使用。 您可以在找到有关该API的更多信息。 LuxCoreRender LuxCoreRender是一个基于物理且无偏见的渲染引擎。 基于最先进的算法，LuxCoreRender根据物理方程式模拟光的流动，从而生成逼真的照片质量的图像。 捐 可在BountySource（ ）上获得LuxCoreRender项目。 它是开源软件的资金平台。 用户可以通过创建/

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对异构处理器在传统通用计算中利用率低的问题，提出基于开放计算语言OpenCL(opencomputing language)的新的通用计算技术，它提供了统一的编程模型。介绍了OpenCL的特点、架构及实现原理等，并提出OpenCL性能优化 策略。将OpenCL与计算统一设备架构CUDA(computeunified device architecture)及其它通用计算技术进行对比。对比 结果表明，OpenCL能够充分发挥异构处理平台上各种处理器的性能潜力，充分合理地分配任务，为进行大规模并行计算 提供了新的强有力的工具。

OpenCL异构并行计算第二版的随书源码，学习书时必备的材料

工神经网络训练所包含的运算量随着网络中神经元的数量增多而加大，对于神经元较多的网络训练 很耗时。提高人工神经网络训练速度的一个方法是对训练算法优化以减少计算量。由于人工神经网络训练算法 包含大量的矩阵和向量运算，如果把优化的算法用运行在GPU上的OpenCLC语言实现，则训练速度相比传统 基于CPU计算的实现会提高很多。从硬件的并行计算能力着手，以RPROP算法为例，对其运行在GPU上的 OpenCLC语言实现作一些研究。

神经网络 使用OpenCL模拟人工神经网络。