애플, AMD, NVIDIA, 인텔이 선택한 병렬처리 프로그래밍 표준



\"시간은 부족한 데 여러 가지 시스템에 적용 가능한 병렬처리 프로그램을 개발해야 한다면?\"



이에 대한 효율적인 해답을 제시하는 것이 병렬 컴퓨팅 프레임워크 OpenCL이다. 『OpenCL 프로그래밍』에서는 OpenCL의 개념을 소개하는 것은 물론이고 멀티코어, 병렬 컴퓨팅이라는 3가지 분야의 기초를 탄탄하게 잡아준다. 또한 주가 데이터 분석 프로그램, 고속 푸리에 연산 프로그램을 통해 병렬처리 프로그램을 만드는 방법까지 확실하게 소개한다. 게임 그래픽 연산 처리, 금융 공학, 빅데이터 분석 등 병렬처리 프로그래밍의 적용 분야가 확대되는 요즘 표준화된 병렬처리 프로그래밍 방법을 익히는 것은 선택이 아닌 필수다. 이제 『OpenCL 프로그래밍』을 통해 병렬처리 프로그래밍을 시작하자.

CHAPTER 1 병렬 프로그래밍
__1.1 병렬화의 중요성
__1.2 하드웨어 관점의 병렬 컴퓨팅
____1.2.1 플린의 분류
____1.2.2 분산 메모리형 시스템
____1.2.3 공유 메모리형 시스템
____1.2.4 가속기
__1.3 소프트웨어 관점의 병렬 컴퓨팅
____1.3.1 순차처리와 병렬처리
____1.3.2 병렬처리 부분 결정
____1.3.3 프로그램 분할 방법
____1.3.4 병렬처리 프로그램 구현 방법

CHAPTER 2 OpenCL
__2.1 OpenCL이란?
__2.2 역사적 배경
____2.2.1 멀티코어 + 이기종 환경의 등장
____2.2.2 벤더에 의존하는 개발 환경의 문제
__2.3 OpenCL 개요
____2.3.1 OpenCL을 구성하는 소프트웨어
____2.3.2 OpenCL의 성능
__2.4 OpenCL의 장점
____2.4.1 공통화된 병렬처리 API
____2.4.2 최적화
____2.4.3 학습의 용이함
__2.5 OpenCL 용어 정의
____2.5.1 호스트와 디바이스
____2.5.2 프로그램 구성
____2.5.3 병렬 프로그래밍 모델
____2.5.4 메모리 모델

CHAPTER 3 OpenCL 개발 환경
__3.1 OpenCL 개발 환경 소개
____3.1.1 인텔 OpenCL
____3.1.2 CUDA OpenCL
____3.1.3 AMD OpenCL
____3.1.4 애플 OpenCL
____3.1.5 IBM OpenCL
__3.2 OpenCL 개발 환경 설치
____3.2.1 Intelⓡ SDK for OpenCL Applications
____3.2.2 애플 Xcode
____3.2.3 CUDA Toolkit
____3.2.4 AMD OpenCL
__3.3 첫 번째 OpenCL 프로그램
____3.3.1 프로그램 소개
____3.3.2 리눅스/Mac OS X에서의 빌드
____3.3.3 윈도우 Visual C++에서의 빌드

CHAPTER 4 호스트와 디바이스
__4.1 OpenCL 프로그램의 기본 흐름
____4.1.1 OpenCL 프로그램 구성
____4.1.2 커널 프로그램
____4.1.3 호스트 프로그램
__4.2 오프라인 컴파일과 온라인 컴파일
__4.3 커널 호출
____4.3.1 데이터 병렬과 태스크 병렬
____4.3.2 워크 그룹
____4.3.3 태스크 병렬과 이벤트 오브젝트

CHAPTER 5 OpenCL C 언어
__5.1 OpenCL C 언어
____5.1.1 제약 사항
____5.1.2 주소 공간 수식자
____5.1.3 내장 함수
____5.1.4 벡터 데이터
____5.1.5 half 데이터 형식
____5.1.6 OpenCL C 언어에서 사용 가능한 데이터 형식
____5.1.7 부동소수점의 반올림
____5.1.8 비트 표현의 재해석
____5.1.9 로컬 메모리
____5.1.10 이미지 오브젝트
____5.1.11 임베디드 프로파일
____5.1.12 속성 수식자
____5.1.13 Pragma
__5.2 주가 데이터 분석 프로그램
____5.2.1 표준 싱글 스레드 프로그래밍
____5.2.2 OpenCL 적용
____5.2.3 벡터화
____5.2.4 데이터 병렬
____5.2.5 태스크 병렬

CHAPTER 6 고속 푸리에 변환과 난수 생성 프로그램 만들기
__6.1 고속 푸리에 변환
____6.1.1 푸리에 변환
____6.1.2 고속 푸리에 변환
____6.1.3 2차원 FFT와 공간 주파수 성분
____6.1.4 주파수 필터와 푸리에 역변환
____6.1.5 전체 프로그램 실행 흐름
____6.1.6 프로그램 분석
____6.1.7 시간 계측 방법
____6.1.8 인덱스 공간의 파라미터 튜닝
__6.2 메르센 트위스터에 의한 난수 생성
____6.2.1 MT의 병렬화
____6.2.2 Dynamic Creator
____6.2.3 OpenCL MT
____6.2.4 병렬화
____6.2.5 병렬화 수 늘리기
____6.2.6 NVIDIA GPU를 위한 최적화

CHAPTER 7 OpenCL의 변화
__7.1 OpenCL 1.0과 1.1의 차이점
____7.1.1 OpenCL 플랫폼과 런타임의 변화
____7.1.2 OpenCL C 언어의 변화
____7.1.3 폐지 예정 기능
____7.1.4 확장 기능의 추가
____7.1.5 OpenCL 임베디드 프로파일의 변화
__7.2 OpenCL 1.1과 1.2의 차이점
____7.2.1 OpenCL 플랫폼과 런타임의 변화
____7.2.2 OpenCL C 언어의 변화
____7.2.3 폐지 예정 기능
__7.3 새로운 기능을 사용한 예제 프로그램
____7.3.1 서브 디바이스 프로그램
____7.3.2 이미지 오브젝트 프로그램
____7.3.3 마이그레이션 프로그램

CHAPTER 8 OpenCL 함수 레퍼런스
__8.1 런타임 API 함수
____8.1.1 플랫폼 API 함수
____8.1.2 커맨드 큐 API 함수
____8.1.3 메모리 오브젝트 API 함수
____8.1.4 샘플러 오브젝트 API 함수
____8.1.5 프로그램 오브젝트 API 함수
____8.1.6 커널 오브젝트 API 함수
____8.1.7 커널 실행 API 함수
____8.1.8 이벤트 오브젝트 API 함수
____8.1.9 비동기 실행 API 함수
____8.1.10 프로파일링 API 함수
____8.1.11 명령 실행과 실행 종료 대기 API 함수
__8.2 빌트인 API 함수
____8.2.1 워크 아이템 함수
____8.2.2 산술 함수
____8.2.3 정수 연산 함수
____8.2.4 공통 함수
____8.2.5 기하 함수
____8.2.6 비교 함수
____8.2.7 벡터 데이터 로드/스토어 함수
____8.2.8 이미지 오브젝트 읽기/쓰기 함수
____8.2.9 이미지 오브젝트 정보를 얻는 함수
____8.2.10 동기 처리용 함수
____8.2.11 메모리 펜스 함수
____8.2.12 호스트와 디바이스 사이의 비동기 복사 함수
____8.2.13 atomic 함수
____8.2.14 기타 벡터 데이터 함수
____8.2.15 printf 함수