具体描述
Loop tiling, as one of the most important compiler optimizations, is beneficial for both parallel machines and uniprocessors with a memory hierarchy. This book explores the use of loop tiling for reducing communication cost and improving parallelism for distributed memory machines. The author provides mathematical foundations, investigates loop permutability in the framework of nonsingular loop transformations, discusses the necessary machineries required, and presents state-of-the-art results for finding communication- and time-minimal tiling choices. Throughout the book, theorems and algorithms are illustrated with numerous examples and diagrams. The techniques presented in Loop Tiling for Parallelism can be adapted to work for a cluster of workstations, and are also directly applicable to shared-memory machines once the machines are modeled as BSP (Bulk Synchronous Parallel) machines. Features and key topics: * Detailed review of the mathematical foundations, including convex polyhedra and cones; * Self-contained treatment of nonsingular loop transformations, code generation, and full loop permutability; * Tiling loop nests by rectangles and parallelepipeds, including their mathematical definition, dependence analysis, legality test, and code generation; * A complete suite of techniques for generating SPMD code for a tiled loop nest; * Up-to-date results on tile size and shape selection for reducing communication and improving parallelism; * End-of-chapter references for further reading. Researchers and practitioners involved in optimizing compilers and students in advanced computer architecture studies will find this a lucid and well-presented reference work with numerous citations to original sources.
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用户评价
这本书的叙事风格极其具有前瞻性，它仿佛不是在描述已有的技术，而是在描绘未来计算蓝图的草稿。我感受到的不仅仅是技术指导，更是一种对计算范式转变的深刻预警与展望。作者的笔触在宏观的系统设计与微观的指令级并行之间自如切换，展现出一种罕见的驾驭复杂信息的能力。尤其是在论及如何打破传统串行思维定势，转而拥抱异构计算环境时，其论述的力度和说服力令人印象深刻。它不是一本简单的手册，它更像是一份宣言，宣告着在摩尔定律逐渐放缓的时代，我们必须如何重新定义“快”。书中对数据流分析的阐述，将数据在内存层级间的移动轨迹描绘得如同精密仪器的工作流程，让我开始重新审视每一个变量的生命周期和访问模式。这种对细节的执着，最终汇聚成了对整体性能的决定性影响，书中对此的论证链条几乎无懈可击，充满了严谨的逻辑美感，让人不由自主地想要在自己的代码中寻找可以应用这些理念的切入点。
评分这是一本真正能让资深从业者感到“醍醐灌顶”的作品，它的深度远超一般教科书所能企及的水平。作者显然是一位长期浸淫于编译器优化和硬件加速领域的专家，其对底层机制的掌握已臻化境。我尤其对其中关于非均匀内存访问（NUMA）架构下优化策略的探讨印象深刻。许多文献只是泛泛而谈，但此书却深入到了内核调度器与硬件缓存一致性协议的交界地带，提供了大量可操作且经过严格验证的性能提升技巧。阅读这本书的过程中，我经常需要停下来，查阅相关的汇编指令集手册或操作系统文档，因为它所涉及的知识面实在太广了。它没有迎合初学者的需求，而是直接将读者带入了“瓶颈求解”的第一线战场。它不是那种能让你快速入门的书，而是能让你在已有的坚实基础上，再向上搭建一层技术摩天的砖石。读完后，我感觉自己对“优化”这个词的理解，从一个模糊的目标，变成了一个可以精确量化的工程目标，每一个改进点都有理论支撑和实践依据。
评分这本书散发着一种古典学术研究的沉稳气息，但其核心内容却极富现代性。它巧妙地平衡了理论的普适性和实践的特异性。我欣赏作者在引入新概念时所采取的循序渐进的方式，尽管主题本身具有相当的复杂性，但通过精妙的图示和类比，复杂的抽象概念变得可触可感。它成功地将那些原本属于少数专家圈子的前沿思想，用一种清晰、逻辑严密的方式组织起来，使其对广大学者群体具备了极高的可读性。我尤其关注了其中关于如何量化并行效率损耗的部分，作者构建了一套评估体系，非常具有说服力。这种将“感觉上”的性能提升转化为“可测量”指标的能力，是衡量一本硬核技术书籍价值的重要标准。它促使我反思自己过去在设计并行算法时，是否过于依赖直觉，而忽略了对那些看似微不足道的同步开销的精确测量和控制。这本书，是那种值得放在案头，时常翻阅，每次都能带来新体会的参考资料。
评分如果要用一个词来形容这本书带给我的感受，那一定是“结构之美”。它不仅仅是技术的堆砌，更像是一部关于计算结构美学的论著。作者对问题的分解和重构能力令人叹为观止，他似乎能看到数据和指令在时间轴上最优的流动路径，并将其用一种近乎几何学的方式表达出来。书中对不同硬件平台（如GPU与多核CPU）在并行模型适应性上的差异分析，展现出极高的辨析能力和中立性。我特别喜欢它在讨论“权衡”（Trade-offs）时的坦诚——它没有宣扬任何单一的最佳方案，而是教导读者如何根据具体约束条件，做出最合理的工程决策。这种成熟的、不偏不倚的视角，使它超越了一般的教程范畴，成为了一本富有指导意义的工程哲学读物。阅读它需要投入大量精力，但所获得的思维上的清晰度和对并行计算领域的整体把握能力，绝对是物超所值的投资。它教会我如何以更深层次的、结构化的眼光去审视每一个计算难题。
评分这部著作的探讨领域极其广阔，它似乎在试图构建一座连接理论计算机科学与实际硬件架构的宏伟桥梁。我读完后，脑海中浮现出无数关于算法优化和并行计算潜力的图景。书中对那些看似抽象的数学结构进行了极为细腻和深入的剖析，尤其是那些关于如何将复杂计算任务分解成可以在多个处理器上高效执行的子任务的描述，简直是艺术品级别的精妙。它没有止步于概念的阐述，而是深入到了底层实现的细节，这一点非常难得。我特别欣赏作者在处理递归关系和迭代优化时所展现出的那种近乎哲学家的耐心与严谨。那种将一个庞大的问题层层剥茧，直至发现其最核心的优化瓶颈，并提供优雅解决方案的过程，极大地拓宽了我对“效率”这个词的理解。这本书无疑是为那些希望在高性能计算领域追求极致性能的工程师和研究人员准备的宝典，它要求的读者不仅要有扎实的数学基础，更需要对现代处理器的工作原理有深刻的洞察力。对我来说，阅读它更像是一次思维体操的训练，每一次推导和论证都像是一次对思维边界的挑战与拓展。
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