高性能集群计算结构与系统(第1卷)(英文版) (平装) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:RajkumarBuyya

出品人:

页数:849 页

译者:

出版时间:2002-08-01

价格:75.0

装帧:平装

isbn号码:9787115103468

丛书系列:国外著名高等院校信息科学与技术优秀教材（英文版）

图书标签:

• 高性能
• 集群
• cluster
• 高性能集群计算机
• 高性能集群
• 高性能计算
• 计算机
• Programming
• 高性能计算
• 集群计算
• 并行处理
• 计算机体系结构
• 分布式系统
• HPC
• 计算结构
• 系统设计
• 英文教材
• 计算机科学

现代并行计算与高性能系统架构深度剖析 书籍名称：《现代并行计算与高性能系统架构深度剖析》（暂定） 图书简介： 本书旨在为读者提供一个全面、深入且前沿的视角，以理解和掌握现代高性能计算（HPC）系统的基础理论、核心架构设计、软件栈实现以及面向特定应用的优化策略。本书的重点在于解析异构计算时代下，如何设计、构建和有效利用那些能够处理万亿次甚至更高浮点运算量的复杂计算集群。我们将超越传统的冯·诺依曼模型限制，深入探讨超越摩尔定律的计算范式及其背后的工程挑战。 第一部分：高性能计算的理论基石与计算模型演进 本部分将追溯高性能计算领域的发展脉络，确立理解现代集群计算所必需的理论基础。 第一章：从串行到并行：计算复杂性与性能度量 本章首先回顾经典计算理论中的时间复杂度和空间复杂度概念，重点讨论在并行环境下如何重新定义这些度量标准。我们将引入阿姆达尔定律（Amdahl's Law）和古斯塔夫森定律（Gustafson's Law），分析它们在预测不同规模并行程序加速比时的局限性与适用性。随后，深入探讨性能分析的关键指标，如FLOPS（每秒浮点运算次数）、MIPS（每秒百万条指令数）、扩展效率（Scaling Efficiency）以及功耗效率（Power Efficiency）。本章将详细阐述如何使用归一化指标准确评估不同硬件平台上的实际系统吞吐量，并介绍性能瓶颈识别的初步方法论。 第二章：并行计算模型与抽象层 我们将系统地梳理主流的并行计算模型。首先介绍经典的并发模型，如数据并行（Data Parallelism）和任务并行（Task Parallelism）。随后，重点剖析内存访问模型，包括共享内存模型（如POSIX Threads, OpenMP）和分布式内存模型（如MPI）。我们将详细对比这两种模型在数据同步、通信开销和程序设计复杂度方面的差异。此外，本章还会引入新型的混合并行模型，探讨如何在一个统一的编程框架内有效管理跨CPU、GPU和加速器的并行任务。最后，将讨论面向领域特定架构（DSA）的计算抽象，例如数据流图（Dataflow Graph）和向量/张量计算模型。 第二章：通信拓扑与网络架构 集群性能的瓶颈往往在于节点间的通信延迟和带宽。本章专注于集群网络结构和互连技术。我们将详细分析常见的互连拓扑结构，包括环形、网格、超立方体（Hypercube）和折叠立方体（Fat Tree）。重点解析现代HPC集群中普遍采用的、具有高带宽和低延迟特性的互连技术，例如InfiniBand（IB）及其RDMA（Remote Direct Memory Access）机制的工作原理。我们将深入探讨RDMA如何绕过操作系统内核协议栈，实现零拷贝（Zero-Copy）数据传输，以及其在消息传递效率上的关键作用。同时，也会简要介绍下一代网络技术，如光互连和专用片上网络（NoC）的设计理念。 第二部分：现代异构硬件架构与系统实现 本部分将聚焦于驱动当前HPC进步的核心硬件技术，特别是异构计算单元的设计原理。 第三章：多核CPU的深入结构与缓存层次 本章细致剖析现代高性能服务器CPU的微架构。从指令级并行（ILP）技术（如流水线、超标量执行）到线程级并行（TLP，如超线程技术）的实现机制。重点分析多级缓存系统（L1, L2, L3）的组织结构、缓存一致性协议（如MESI/MOESI）以及对程序性能的影响。我们将探讨内存墙问题和内存墙的缓解策略，包括非均匀内存访问（NUMA）架构的内存布局优化、预取技术（Prefetching）以及高带宽内存（HBM）技术的应用前景。 第四章：图形处理器（GPU）与加速器计算 GPU已成为科学计算的主流加速器。本章将从硬件层面解析SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）架构的特点，包括流多处理器（SM/CU）的组织、线程束（Warp/Wavefront）的调度机制以及寄存器和共享内存的有效利用。我们将详细阐述CUDA编程模型和OpenCL/SYCL等主流异构编程接口，强调内核函数设计、内存层次（全局、共享、常量内存）的优化，以及如何通过合并访问（Coalesced Access）和减少分支发散来最大限度地发挥GPU的吞吐量。此外，本章也将涉及特定领域加速器（如FPGA和ASIC）的基本原理及其在特定应用场景中的优势。 第五章：集群存储系统与数据生命周期管理 高性能计算系统必须配备能够跟上计算速度的存储系统。本章探讨高性能并行文件系统（PFS）的设计与实现，如Lustre和GPFS（Spectrum Scale）。我们将解析这些系统如何通过元数据服务器（MDS）和对象存储服务器（OSS/OSD）的分布式架构，实现客户端的高并发、高带宽读写。本章还将讨论面向HPC工作负载的存储优化技术，包括条带化（Striping）、数据放置策略、以及如何有效管理数据集的生命周期——从快速的基于内存的缓存（Caches）到持久性的归档存储。 第三部分：软件栈、编程模型与应用优化 本部分关注如何通过高效的软件工具和编程范式，将硬件潜力转化为实际的计算性能。 第六章：消息传递接口（MPI）的高级特性与性能调优 MPI仍然是分布式内存编程的基石。本章深入探讨MPI标准的关键特性，包括点对点通信（Point-to-Point）和集合通信（Collective Operations）的底层实现机制。重点分析集合通信（如`Allreduce`, `Broadcast`, `Gather`）在不同网络拓扑上的优化算法（如Ring Algorithm, Tree Algorithm）。我们将讨论MPI的非阻塞通信、组合通信的应用，以及如何利用MPI-3/4标准中的新特性（如One-Sided Communication, RMA）来隐藏通信延迟。 第七章：运行时系统与调度机制 大规模集群依赖复杂的资源管理器和调度系统来高效分配计算资源。本章介绍主流的集群调度器，如Slurm和PBS Pro的工作原理，包括作业提交、队列管理、优先级调度和资源预留机制。我们将讨论如何理解和配置集群的QoS（服务质量）参数。此外，本章还将引入运行时系统（Runtime Systems）的概念，探讨它们如何在进程启动、负载均衡和容错处理中扮演的角色，尤其是在面向大规模、长时间运行的模拟任务中。 第八章：容错性、调试与性能剖析工具链 在数百万核心的系统上，硬件和软件故障是常态而非例外。本章探讨HPC系统的容错策略，包括检查点/恢复（Checkpoint/Restart）机制的原理、增量式检查点和无状态容错技术。在调试方面，我们将介绍针对并行程序的专用调试工具和内存错误检测工具。性能剖析是优化的关键。本章将详细介绍性能分析工具链，如Score-P, Vampir, Tau，以及低层级的性能计数器工具（如perf、VTune），指导读者如何使用这些工具采集运行时数据，定位热点代码段和通信瓶颈。 第九章：特定领域的计算优化实例 最后，本章将通过两个或三个典型的应用案例，展示前述理论和技术的综合应用。我们将分析分子动力学模拟（MD）或气候模型（Climate Modeling）中数据划分、负载均衡和通信模式的优化策略。讨论如何针对特定算法（如稀疏线性系统求解、快速傅里叶变换）调整内存访问模式和通信拓扑，以实现接近理论极限的性能。 本书的编写力求严谨、详尽，通过大量的系统级案例分析和架构图示，帮助读者从“如何编程”提升到“如何设计和管理”下一代高性能计算基础设施的层面。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究如何提升大规模科学模拟的计算效率，而高性能集群的构建和优化是其中的关键环节。市面上关于并行计算的书籍很多，但能将“结构”和“系统”这两个核心概念如此清晰地呈现在书名中的，并不多见。当我看到《高性能集群计算结构与系统(第1卷)(英文版)》时，我立刻觉得这是一本我不能错过的书。我猜测书中会深入剖析现代高性能处理器的内部设计，比如指令级并行（ILP）、线程级并行（TLP）等，以及它们如何与多核架构相结合。我尤其期待书中能够详细介绍各种高性能互连网络技术，如InfiniBand、Ethernet的RoCE，它们在实现低延迟、高带宽节点间通信方面的原理和优劣。在系统层面，我猜想书中会详细讲解分布式文件系统的设计，例如如何平衡数据访问的吞吐量和延迟，以及如何针对不同应用场景进行优化。此外，我希望它能深入探讨作业调度器的作用，以及如何通过合理的策略来最大化集群的计算资源利用率。这本书的出现，让我看到了一个清晰的学习框架，能够帮助我系统地理解和掌握构建高效高性能集群所需的关键知识。

评分☆☆☆☆☆

我一直对计算机体系结构和系统优化有着浓厚的兴趣，尤其是在高性能计算领域。在我的职业发展过程中，我多次遇到需要处理海量数据、进行大规模并行计算的场景，而对底层计算架构和系统运作的深刻理解，往往是解决性能瓶颈的关键。因此，当我看到《高性能集群计算结构与系统(第1卷)(英文版)》这本书时，我感到非常兴奋。我猜测这本书会深入探讨现代高性能处理器的微架构，包括指令集架构（ISA）、流水线技术、缓存一致性协议（MESI等）等，以及这些设计如何影响并行程序的执行效率。我特别期待书中能够详细阐述各种高速互连网络技术，例如InfiniBand、Ethernet的RDMA（Remote Direct Memory Access），以及它们在实现低延迟、高带宽节点间通信方面的作用。在系统层面，我希望书中能够深入讲解分布式文件系统的设计原理，例如如何实现高吞吐量的数据访问，以及如何处理数据一致性和容错性问题。我还期待书中能介绍各种作业调度器（如Slurm, PBS Pro）的工作机制，以及如何通过合理的策略来最大化集群的计算资源利用率。这本书的出现，让我看到了一个系统地学习和深入理解高性能计算底层原理的绝佳机会，并有望为我解决实际工作中的挑战提供宝贵的指导。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在学术界从事并行计算研究的研究生，我对高性能计算的理论和实践都抱有浓厚的兴趣。我一直在寻找一本能够提供系统性、深入性知识的书籍，来拓展我对高性能计算结构与系统的理解。这本书的标题《高性能集群计算结构与系统(第1卷)(英文版)》立刻吸引了我的注意，它似乎完美地契合了我目前的研究方向和学习需求。我猜测书中会详细探讨现代高性能处理器的微架构，例如流水线深度、分支预测技术、乱序执行等，以及这些设计如何影响并行计算的性能。对于集群的互连网络，我期待书中能够深入分析不同网络拓扑（如2D/3D Torus, Fat-tree）的通信性能特点，以及它们在应对不同通信模式（如点对点、all-to-all）时的表现。在软件层面，我非常希望能够了解到MPI和OpenMP等并行编程模型在底层是如何实现的，以及如何通过对这些模型的深入理解来优化并行程序的性能。更重要的是，我期待书中能够讲解操作系统在高性能计算中的角色，比如NUMA架构的内存管理、进程调度策略，以及I/O系统的优化。这本书的出现，让我觉得我能够更系统地构建我的高性能计算知识体系，并为我的研究提供更坚实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

在我的技术栈中，我对底层硬件架构和系统优化有着特别的偏好。我一直认为，要真正掌握高性能计算，就必须深入理解其“结构”和“系统”的内在运作机制。因此，当我看到《高性能集群计算结构与系统(第1卷)(英文版)》这本书时，我毫不犹豫地认为它是我需要的一本。我猜测这本书会从最底层的处理器架构入手，详细讲解CPU的设计，包括流水线、缓存、分支预测等，以及它们如何影响并行性能。我特别期待书中能够深入探讨各种互连网络技术，例如InfiniBand、Ethernet的RDMA技术，它们如何实现低延迟、高吞吐量的节点间通信，以及在不同网络拓扑结构（如Fat-tree、Torus）下的性能表现。在软件系统层面，我希望它能详细阐述消息传递接口（MPI）的底层实现，以及如何通过优化MPI通信模式来提升并行程序的效率。我同样期待书中能够讲解共享内存并行模型（OpenMP）的设计，以及它与MPI的融合应用。对于“系统”这个词，我猜测书中会涵盖操作系统内核在高性能计算中的关键作用，包括内存管理、进程调度、I/O优化等。这本书的出现，让我看到了一个系统地学习和深入理解高性能计算底层原理的绝佳机会。

评分☆☆☆☆☆

我一直在关注这个领域的研究动态，尤其是关于大规模并行处理和异构计算的最新进展。市面上关于高性能计算的书籍不少，但很多要么过于偏重理论，要么流于表面，缺乏深入的剖析。当我看到这本书的标题时，我立刻被它所吸引，因为它似乎直接指向了我一直想要深入了解的核心问题：高性能集群的“结构”和“系统”。我猜测它会详细介绍现代高性能计算集群的构建模块，比如CPU、GPU、FPGA等异构计算单元如何协同工作，内存层次结构、缓存一致性问题，以及这些硬件组件之间如何通过高速网络（如InfiniBand, Ethernet）进行通信。我尤其期待书中能够对不同的网络拓扑（如Fat-tree, Torus）进行详细的比较和分析，探讨它们在不同规模和应用场景下的优劣。此外，对于“系统”的层面，我希望它能够深入讲解操作系统在高性能计算中的作用，包括进程调度、内存管理、I/O优化等。更重要的是，我希望它能触及到分布式文件系统（如Lustre, GPFS）的设计理念和性能瓶颈，以及如何通过高效的作业调度器（如Slurm, PBS Pro）来最大化集群的利用率。这本书的出现，让我觉得我一直在寻找的那块缺失的拼图，终于有了可能的答案。它的厚度也让我相信，它会是一本内容详实、能够提供深厚知识储备的书籍。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计有一种沉稳而专业的气息，淡蓝色的背景搭配烫金的标题，仿佛预示着即将深入探索的计算机科学的深邃领域。我是在一次偶然的机会下，在学术书店的计算机科学专区浏览时，被它吸引的。当时我正着手一项需要处理海量数据并进行复杂并行计算的项目，对于如何优化现有集群的性能，以及构建更高效的计算系统，我感到有些力不从心。我一直在寻找一本能够系统性地阐述高性能计算结构与系统的书籍，能够不仅仅停留在理论层面，更能提供实际操作和设计上的指导。这本书的标题，尤其是“结构与系统”这几个字，立刻击中了我内心深处的渴求。虽然我还没有开始阅读，但仅仅从书名和封面给我的第一印象来看，我就对它寄予了厚望。我期望它能够像一位经验丰富的导师，带领我一步步揭开高性能计算的奥秘，解决我在实际工作中遇到的难题。我甚至开始想象，如果这本书能够涵盖现代多核处理器架构、高速互连网络技术、分布式文件系统以及作业调度策略等内容，那将对我个人的技术成长和项目的成功带来多大的助益。这种期待，让我在尚未翻开书页之前，就已经对这本书产生了浓厚的兴趣和极大的认同感。我迫不及待地想知道，它是否能够如我所愿，成为我在这条技术探索道路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

我一直对构建和优化能够处理海量数据的计算系统充满热情。在我的工作中，我们经常面临着需要处理TB甚至PB级别数据量的挑战，而高性能计算集群正是解决这一问题的关键。当我看到《高性能集群计算结构与系统(第1卷)(英文版)》这本书时，我立刻觉得它是一本非常有价值的参考书。我猜测书中会详细介绍现代高性能服务器的硬件架构，例如CPU的多核设计、缓存层次结构、内存带宽的限制，以及GPU在通用计算中的应用。更重要的是，我期待它能够深入讲解集群内部的通信技术，比如InfiniBand等高速互连网络的工作原理，以及如何通过优化网络拓扑和通信协议来降低延迟，提高带宽。在系统层面，我希望书中能够详细阐述分布式文件系统的设计理念，例如如何实现高吞吐量的数据访问，以及如何处理数据一致性和容错性问题。我还期待书中能介绍各种作业调度器（如Slurm, LSF）的工作机制，以及如何通过合理的策略来最大化集群的计算资源利用率。这本书的出现，让我看到了解决我工作中面临的性能瓶颈的希望，它仿佛是一本指南，能够帮助我更深入地理解和掌握高性能集群的构建和优化之道。

评分☆☆☆☆☆

在我的职业生涯中，我一直致力于解决大规模数据处理和高性能计算的挑战。我曾遇到过许多项目，其性能瓶颈往往不是算法本身，而是底层计算架构和系统的效率问题。当我看到《高性能集群计算结构与系统(第1卷)(英文版)》这个书名时，我立刻产生了一种强烈的共鸣。它不仅仅是一个技术主题，更代表着一种解决复杂问题的哲学。我猜测这本书会深入探讨如何设计和构建能够处理海量数据、执行复杂模拟的计算集群。我期待它能够详尽地介绍现代高性能处理器（CPU、GPU）的架构特性，以及它们如何通过高效的互连网络（如InfiniBand）协同工作。我对书中关于并行计算模型（如MPI, OpenMP）的底层实现机制，以及如何通过优化这些模型来充分发挥硬件潜力的内容特别感兴趣。此外，我希望它能深入讲解分布式文件系统的设计原理，例如如何平衡数据访问的吞吐量和延迟，以及如何针对不同的应用场景进行优化。对于系统层面，我猜想书中会详细阐述操作系统在高性能计算中的关键作用，包括调度策略、资源管理以及I/O优化。这本书的出现，让我看到了解决我工作中遇到的性能瓶颈的希望，它仿佛是一本宝典，能够揭示高性能计算系统的深层奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题给我一种非常扎实、技术含量很高的感觉，尤其“高性能集群计算结构与系统”这几个字，直接点明了其核心关注点。在我看来，高性能计算是一个极其庞杂且不断发展的领域，要理解它，就必须深入到其底层的“结构”和运作的“系统”。我正在进行的科学计算项目，严重依赖于集群的计算能力，而我目前的知识体系在理解集群的整体架构和优化策略方面存在明显的短板。这本书的出现，似乎为我填补了这一空白。我预想它会从最基础的硬件组件讲起，比如高性能处理器的设计原理，包括指令集架构（ISA）、流水线技术、多核并行技术等。然后，它会深入到内存系统的设计，比如缓存一致性协议（MESI等），以及高性能内存技术（如DDR5）。更关键的是，我期待书中能够详细阐述各种互连网络技术，例如InfiniBand和RoCE，它们是如何实现低延迟、高带宽通信的，以及在集群的扩展性方面扮演着怎样的角色。在系统层面，我希望它能深入探讨Linux内核在高性能计算中的优化，例如NUMA架构的管理、I/O调度器的选择，以及文件系统的性能调优。这本书的英文原版，也意味着它可能包含了最新的研究成果和国际前沿的观点，这对我来说尤为重要。

评分☆☆☆☆☆

我最近在接触一个需要用到大规模分布式训练的项目，对于如何构建和优化高性能的计算集群，我感到知识储备有些不足。于是我开始寻找相关的书籍，希望能有一本能够系统地梳理这个领域的知识。当我看到《高性能集群计算结构与系统(第1卷)(英文版)》时，我的直觉告诉我，这就是我一直在寻找的那本书。我猜测它会从最基本的硬件构成讲起，例如高性能CPU的指令集架构、多核并行技术，以及GPU的通用计算能力。接着，它会深入到集群内部的通信机制，比如各种高速互连网络（InfiniBand, Omni-Path）的原理和优缺点，以及它们在不同网络拓扑结构下的表现。在软件层面，我非常期待它能详细阐述消息传递接口（MPI）的实现细节，以及如何通过它来实现高效的进程间通信。同时，我也希望书中能对共享内存并行模型（OpenMP）进行深入的讲解，并探讨它与MPI的结合使用。对于“系统”这个层面，我猜想书中会涉及操作系统内核的优化，例如调度算法、内存管理策略，以及I/O子系统的性能调优。此外，我期待它能讲解分布式文件系统（如HDFS, Ceph）的架构和性能特点，以及如何选择和配置合适的存储方案。这本书的出现，让我看到了一个清晰的学习路径，能够帮助我系统地理解和掌握高性能集群计算的核心技术。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆