OpenCL入門 マルチコアCPU・GPUのための並列プログ の商品レビュー
他の OpenCL の本と比べ最後に読んだこともあるかもですが、読んだ3つの中では、サンプルプログラム的にも一番良かったです。
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OpenCLはデバイス非依存の言語のため抽象的なので、そのせいか前置きがかなりながい。仕方ないのかもしれない。 自分はCUDAを触っている身なので、さらっと読み飛ばしたけれど、初めての人はひょっとしたら読むの難しいかもしれない。すくなくとも、CUDAでOpenCLをやりたいという...
OpenCLはデバイス非依存の言語のため抽象的なので、そのせいか前置きがかなりながい。仕方ないのかもしれない。 自分はCUDAを触っている身なので、さらっと読み飛ばしたけれど、初めての人はひょっとしたら読むの難しいかもしれない。すくなくとも、CUDAでOpenCLをやりたいという人は、予めCUDAの仕組みについて予習しておいたほうが良いと思う。
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マルチプロセッサ・アーキテクチャを扱うための共通言語仕様であるOpenCLを初歩から解説する。 GPGPUやCell B.E.を利用しその能力を引き出すためには、それぞれのハードウェアの理解に加えて、プログラムの書き方を習得する必要があるが、OpenCLはこのようなプログラミング...
マルチプロセッサ・アーキテクチャを扱うための共通言語仕様であるOpenCLを初歩から解説する。 GPGPUやCell B.E.を利用しその能力を引き出すためには、それぞれのハードウェアの理解に加えて、プログラムの書き方を習得する必要があるが、OpenCLはこのようなプログラミングに対して共通のプラットフォームを与える。 この本では、マルチコアアーキテクチャの紹介から、例題を通したOpenCLコードの構成、基本的なチューニングの方針まで、使い始めるにあたって必要な一通りの知識を学べる。 OpenCLは具体的には、デバイス(GPGPUなどの付加的プロセッサ)で走るプログラムを記述するための特定のC言語仕様と、それをホストプロセッサから制御するためのAPIの仕様からなる。 デバイスが持つマルチコアに対し、データ並列処理、もしくはタスク並列処理を実行させることにより高速な処理が可能となる。 説明にあたっては、まず例題に対してCPUでも動くシンプルなCのコードから始め、少しづつ書き直してゆくので、開発の手順が理解しやすい。 GPGPUとしてはNVIDIAのGT200アーキテクチャを例として、性能を引き出すにはハードウェア特有のチューニングが必要であることを解説する。チューニングの詳細までは立ち入らない。 複数デバイスの利用についても対象外。
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