前言

欢迎阅读本书，这是一本由浅入深的书籍，从初学者到高级开发人员，都可以通过本书了解OpenACC的相关知识。本书由世界各地的24位作者共同编著而成，他们在高度并行编程的教学和实践方面分享了自己的专业知识。书中的例子既有时效性又不会过时。每个章节都是自包含的，可用于自学，也可以作为课堂教学的一部分。

这是一本关于并行编程的书，不仅仅介绍OpenACC语法或从文档中收集的信息，更介绍了如何编写实际的、高性能的以及可移植的程序，这些程序可以运行在从CPU到GPU的大量设备上。具体而言，书中演示了使用PGI、Cray和PathScale等供应商提供的编译器编译示例代码，并在Intel x86处理器、Cavium 96核64位ARMv8处理器芯片集和NVIDIA GPU上运行。
性能和分析相辅相成，这也是为什么我们将开源代码和PGI分析器都包含在内。
自从2012年6月11日我第一次在Dr. Dobbs网站上看到“Easy GPU Parallelism with OpenACC”以来，OpenACC标准逐步升级，编译器技术逐渐成熟，发展速度令人惊讶。过去几年的突飞猛进意味着我们现在可以在大多数HPC站点上使用OpenACC，甚至免费提供的GNU编译器工具集也支持OpenACC。我们选择在中级和高级编程章节中提供实际应用示例，以方便读者实践，这是因为程序员需要解决实际问题，而不是解决课堂问题。同时，OpenACC还是一个很新的并行编程标准，书中的几个介绍性章节非常值得一读！

目录

第1章　从串行编程到并行编程
1.1　简单的数据并行循环
1.1.1　OpenACC内核构件与并行构件对比
1.1.2　OpenACC并行的多种形式
1.1.3　accFill_ex2运行时结果
1.2　简单的任务并行示例
1.3　Amdahl定律及其扩展
1.3.1　大O表示法和数据传输
1.3.2　accTask.cpp代码的扩展性
1.4　并行执行和竞争条件
1.5　无锁编程
1.6　控制并行资源
1.7　让生活更简单
1.8　参考文献

第2章　性能导向开发
2.1　测试代码：共轭梯度法
2.1.1　代码编译
2.1.2　初始测试
2.2　描述并行度
2.2.1　加速waxpby
2.2.2　加速dot
2.2.3　加速matvec
2.3　描述数据移动
2.4　优化循环
2.4.1　缩短向量长度
2.4.2　增加并行度
2.5　在多核系统中并行运行
2.6　小结

第3章　使用Score-P和Vampir分析混合应用性能
3.1　性能分析技术和术语
3.2　逐步性能提升
3.3　激光驱动电子束的粒子单元模拟
3.4　通过代码插装准备性能测量
3.5　在应用程序执行期间记录性能信息
3.6　第一个并行PIConGPU实现
3.7　释放主机进程
3.8　优化GPU内核
3.9　增加GPU任务并行
3.10　使用Score-P和Vampir记录OpenACC运行时事件
3.11　小结
3.12　参考文献