网络数据库技术与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:科学出版社

作者:王姝

出品人:

页数:255

译者:

出版时间:2004-8-1

价格:23.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787030139719

丛书系列:

图书标签:

• 网络数据库
• 数据库技术
• 数据库应用
• Web数据库
• 数据存储
• 数据管理
• 数据库设计
• SQL
• NoSQL
• 数据安全

好的，这是一份针对一本名为《网络数据库技术与应用》的图书内容进行“规避”，而撰写的一份详细、专业且自然流畅的图书简介。这份简介将聚焦于特定领域，例如“高性能计算中的并行处理与数据流管理”，以确保其内容与原书名所指的“网络数据库技术与应用”主题完全不重叠。 --- 图书简介：高性能计算中的并行处理与数据流管理 导言：迈向万亿次计算时代的基石 在当代科学研究、金融建模以及复杂工程仿真等前沿领域，传统串行计算架构已然成为制约创新的瓶颈。随着摩尔定律的演进趋缓与应用需求的爆炸性增长，如何高效地利用日益庞大的多核处理器、GPU集群以及分布式超级计算机资源，成为了高性能计算（HPC）领域的核心挑战。本书《高性能计算中的并行处理与数据流管理》正是在此背景下应运而生，它系统性地阐述了从底层硬件架构到上层应用编程模型中，实现大规模并行化与高效数据交换的关键技术、算法与实践框架。 本书旨在为计算机科学、应用数学、物理、化学以及工程技术领域的科研人员、高级工程技术人员和研究生提供一本深入、全面且具有极强实践指导意义的参考手册。 第一部分：并行计算基础与硬件范式（Architectural Foundations） 本部分首先奠定了理解现代HPC系统的理论基础，并深入剖析了支撑大规模并行计算的各类硬件平台。 第一章：并行计算模型与理论基础 详细探讨了PRAM模型、内存一致性模型（如顺序一致性、释放一致性）以及并发控制的基本机制。重点分析了数据依赖性分析在自动并行化中的作用，以及如何通过拓扑排序识别计算图中的关键路径。本章还涵盖了Amdahl定律和Gustafson定律的深入解读，用以量化并行效率的理论上限与实际瓶颈。 第二章：现代异构计算架构解析 本书将重点聚焦于CPU/GPU异构系统。深入剖析了现代CPU的多核设计（如乱序执行、分支预测、缓存一致性协议）。随后，详细介绍了NVIDIA CUDA和OpenCL等主流异构编程模型的底层机制，包括线程块、网格的组织方式、内存层次结构（全局内存、共享内存、寄存器）的延迟特性，以及如何通过内存合并访问（Coalesced Access）来最大化GPU吞吐量。此外，还涉及了Intel Phi架构（如适用）的向量化处理单元（VPU）的工作原理。 第三章：大规模集群互联网络与拓扑结构 在分布式HPC环境中，节点间通信的效率直接决定了整体性能。本章将细致考察InfiniBand（IB）、Omni-Path Architecture (OPA) 等低延迟、高带宽互联技术的特性。探讨了环形、网格、超立方体等经典拓扑结构，并分析了Fat-Tree和Dragonfly等现代集群拓扑在扩展性和容错性方面的优劣，为构建高性能计算集群提供架构参考。 第二部分：并行编程范式与运行时系统（Programming Paradigms and Runtime） 本部分是全书的核心，侧重于如何将计算任务有效地映射到并行硬件上，以及如何管理程序运行时的资源调度。 第四章：进程级并行：MPI的深度应用与优化 本书对MPI（Message Passing Interface）进行了详尽的覆盖，超越了基础的点对点通信。我们深入研究了MPI的高级集合通信原语（如`Allreduce`, `Reduce_scatter`, `Alltoall`）的优化实现，并着重讨论了非阻塞通信的使用策略，以实现计算与通信的重叠（Overlap）。特别地，本章引入了“基于任务的MPI编程模型”，探讨了如何利用MPI-3/4的新特性来管理更复杂的应用结构。 第五章：线程级并行：OpenMP与细粒度同步 本章聚焦于共享内存模型下的编程，以OpenMP为核心。不仅涵盖了基本的并行区域和数据声明，更侧重于解决并发编程中的核心难题：竞态条件与死锁。详细分析了OpenMP中的各种同步机制（原子操作、屏障、锁），并结合实例展示了如何使用Thread Affinity（线程亲和性）来优化缓存局部性。对于大规模共享内存系统，还讨论了内存模型对性能的影响。 第六章：运行时系统与任务调度 本章探讨了“运行时系统”在管理复杂并行应用中的作用。引入了任务并行模型（如旨在替代传统线程模型的抽象），重点分析了基于DAG（有向无环图）的调度算法，例如工作窃取（Work-Stealing）和基于优先级的调度策略。对于大规模异构系统，我们考察了如何利用运行时系统透明地将子任务分配给CPU或GPU执行，实现最优资源利用。 第三部分：数据流管理与高性能I/O（Data Flow and High-Performance I/O） 高性能计算的性能瓶颈正日益转移到数据传输和存储访问上。本部分专注于优化数据在系统内外的流动。 第七章：并行文件系统与I/O优化 本书详细剖析了Lustre、GPFS（Spectrum Scale）等主流并行文件系统的架构设计，特别是其元数据服务器（MDS）和对象存储服务器（OSS）的分离设计原理。重点在于I/O访问模式的优化，包括大块写入策略、对齐优化，以及如何利用Pipelining技术减少I/O等待时间。对于I/O密集型应用，本章提供了如何使用MPI-IO进行直接I/O操作的实践指南。 第八章：内存层级管理与数据重用策略 在处理TB乃至PB级数据集时，如何有效利用有限的内存层级至关重要。本章探讨了数据分块（Tiling）和分块重排（Blocking/Restructuring）等技术，以确保数据尽可能驻留在L1/L2缓存或GPU共享内存中。此外，还分析了持久性内存（PMEM）技术的应用前景，以及如何设计算法以最大化数据重用率，减少对慢速主存的访问。 第九章：加速数据处理：领域特定语言与中间表示 随着应用复杂度的增加，手动优化底层通信变得愈发困难。本章引入了领域特定语言（DSL）在HPC中的应用，如用于张量计算的框架。重点讨论了中间表示（IR）在编译器优化流程中的作用，例如如何通过IR分析数据依赖，自动生成针对特定硬件（如Tensor Cores）的优化指令，从而实现更高层次的性能抽象与管理。 总结与展望 《高性能计算中的并行处理与数据流管理》不仅是一本技术手册，更是一份通往未来计算范式的路线图。通过对硬件架构的深刻理解、对编程模型的精湛掌握，以及对数据流动路径的精细调控，读者将能够有效地应对超算规模下的计算挑战，设计出下一代的高效并行科学应用。 --- 目标读者： 计算机体系结构研究人员、并行算法设计者、需要利用超级计算机进行科学模拟的工程师与博士研究生。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆