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基于OPENCL的异构计算.pdf

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简介：
本PDF文档深入探讨了基于OpenCL框架下的异构计算技术，分析其在多种硬件平台（如CPU、GPU）上的应用优势与实现方法。 《OpenCL异构计算》是由Benedict R. Gaster、Lee Howes、David R. Kaeli 和 Perhaad Mistry 以及 Dana Scha 合著的一本书，于2012年由清华大学出版社出版。

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  • 基于OPENCL的异构计算.pdf
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    本PDF文档深入探讨了基于OpenCL框架下的异构计算技术，分析其在多种硬件平台（如CPU、GPU）上的应用优势与实现方法。 《OpenCL异构计算》是由Benedict R. Gaster、Lee Howes、David R. Kaeli 和 Perhaad Mistry 以及 Dana Scha 合著的一本书，于2012年由清华大学出版社出版。
     
  • 基于OpenCL的FPGA异构计算开发方法
    优质
    本研究探讨了利用OpenCL在FPGA上进行高效异构计算的方法，旨在简化硬件编程复杂度并加速特定应用性能。 近年来，异构计算受到了业界的广泛关注。作为一种高性能计算解决方案，CPU与GPU组合而成的异构计算模式已获得产业界及学术界的高度重视。自2011年Altera公司推出支持利用OpenCL开发FPGA的SDK工具以来，采用CPU加FPGA构建异构计算系统成为另一种颇具竞争力的选择方案。本书主要介绍了基于FPGA的异构计算系统的架构和开发方法，并通过多个实例展示了如何运用几种常见的优化技术进一步提升系统性能。无论是高性能异构计算领域的研发人员还是希望掌握这项新技术的电子工程师、软件工程师或在校学生，都可以将此书作为参考材料或入门指南。
     
  • OpenCL异构并行计算书籍源码
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    本书籍配套源码旨在支持基于OpenCL的异构并行计算教学与研究工作，提供丰富示例代码以帮助读者深入理解及实践跨平台并行编程技术。 《OPENCL异构并行计算 原理 机制与优化实践随书代码完整版》
     
  • OpenCL异构并行计算书籍源码
    优质
    本资源包含《OpenCL异构并行计算》一书的相关源代码，适合希望深入学习和实践OpenCL编程技术的开发者与研究者。 《OpenCL异构并行计算》第二版的随书源码是学习该书时非常有用的材料。
     
  • OpenCL异构并行计算的原理、机制及优化实践（完整版PDF）
    优质
    本书《OpenCL异构并行计算的原理、机制及优化实践》全面解析了利用OpenCL进行高效异构并行计算的技术，涵盖基础理论与实战技巧。 关于OpenCL异构并行计算的原理机制与优化实践的完整PDF文档提供了深入的技术分析和实用指南，帮助读者理解如何在不同硬件平台上高效地进行并行编程和性能优化。
     
  • OpenCL异构并行编程实践-src_OpenCL_opencl异构并行
    优质
    本书深入浅出地介绍OpenCL框架及其在异构计算中的应用，通过具体实例讲解如何利用CPU和GPU等硬件资源进行高效并行编程。 OpenCL代码具有参考价值，可以查阅一下，这对我的帮助很大。
     
  • OpenCL及异构并行计算的原理、机制与优化实践
    优质
    本书深入浅出地讲解了OpenCL编程框架及其在异构系统中的应用，涵盖了并行计算的基本原理、OpenCL架构详解以及性能优化策略。适合计算机科学专业学生和工程师阅读参考。 《OPENCL与异构并行计算：原理、机制及优化实践》 目录： 1. 引言 2. OPENCL基础 3. 异构计算概述 4. 并行编程技术介绍 5. OPENCL工作原理详解 6. 性能分析与调优策略 7. 实战案例研究 8. 未来发展趋势展望
     
  • OpenCL异构并行计算：原理、机制及优化实践（完整版）
    优质
    本书《OpenCL异构并行计算：原理、机制及优化实践》深入浅出地讲解了OpenCL编程框架下的异构计算技术，涵盖其核心概念、工作原理以及性能优化策略。适合对并行计算感兴趣的开发者和研究人员阅读参考。 《完整版OpenCL异构并行计算》一书由刘文志、陈轶和吴长江合著，并在北京由机械工业出版社出版。该书籍深入探讨了OPENCL在异构并行计算中的原理、机制以及优化实践，为读者提供了全面的知识体系和技术指导。
     
  • 基于CPU-GPU异构计算平台的叠前逆时偏移成像系统.pdf
    优质
    本文探讨了一种在CPU-GPU异构计算平台上实现的高效叠前逆时偏移成像技术，旨在提升地震数据解释精度与处理速度。 基于CPU-GPU异构平台的叠前逆时偏移成像系统的研究旨在利用现代高性能计算技术提升地震数据处理效率与精度。该研究结合了中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）的优势，通过优化算法设计，有效解决了传统方法在大规模数据处理中的瓶颈问题。研究表明，在这种异构平台上进行叠前逆时偏移成像能够显著提高运算速度并保持高质量的图像重建效果。
     
  • 基于大数据的多源异构知识融合算法探究.pdf
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    本文档探讨了在大数据背景下，如何有效整合和分析来自不同来源且形式各异的知识资源。通过研究与设计创新的多源异构知识融合算法，旨在提高数据处理效率及质量，以支持更高级别的数据分析应用和服务开发。 在大数据环境下，多源异构知识的融合为研究者提供了有效手段来从众多分散且异构的数据源和知识源中挖掘出隐藏的价值信息与知识。针对现有知识融合方法的不足，本段落深入探讨了大数据环境下的异构知识融合方法，并将已有的数据融合算法合理地应用到知识融合之中，设计并构建了一种新的多源异构知识融合算法。为了进一步提升获取的知识质量，基于动态选择不同粒度的知识源，提出了一种改进的知识源分解与合并法，以获得合适大小的、真实可靠的知识集合。通过在基于Hadoop和MapReduce框架建立的实验平台上进行验证，结果表明所提出的多源异构知识融合算法是有效且可行的，并能显著提高现有方法的性能。