目录 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