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出版者:中国电力出版社

作者:隆巴尔多

出品人:

页数:184

译者:吴雨浓

出版时间:2003-1

价格:28.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787508314020

丛书系列:

图书标签:

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《高性能计算与并行编程实践》 本书导读：释放硬件潜能，驾驭海量数据 在当今这个数据爆炸与计算密集型任务日益成为主流的时代，如何有效地利用多核处理器、大规模集群乃至异构计算资源（如GPU）来解决复杂的科学计算、工程仿真、金融建模以及深度学习等领域的挑战，成为了衡量技术前沿的重要标准。《高性能计算与并行编程实践》正是一本专注于此领域的深度技术手册，它旨在为读者提供一套从底层原理到高级应用的全景式知识体系，确保读者能够将理论知识转化为高效、可扩展的实际解决方案。 本书的核心理念在于，硬件的飞速发展必须配合精妙的软件设计才能发挥出真正的威力。我们不再满足于串行程序的线性速度提升，而是要深入理解并行性的本质，并掌握将问题分解、调度和同步的艺术。 --- 第一部分：高性能计算基础与架构解析 本部分为后续的编程实践奠定坚实的理论基础，确保读者对现代计算架构有清晰、深入的认识。 第一章：计算范式与性能度量 串行到并行的思想转变： 详细剖析阿姆达尔定律（Amdahl's Law）和古斯塔夫森定律（Gustafson's Law）的适用场景与局限性，明确并行化带来的潜在收益与挑战。 性能指标的量化： 深入探讨FLOPS（每秒浮点运算次数）、MIPS、指令级并行（ILP）以及内存带宽、延迟等关键指标的测量、分析与优化意义。如何区分“理想性能”与“实际性能”。 计算瓶颈的识别： 教授使用性能分析工具（如`perf`、VTune、特定硬件性能计数器）来识别代码中的计算受限、内存受限、同步受限等主要瓶颈。 第二章：现代CPU架构深度剖析 指令级并行（ILP）的实现： 详细解析超标量（Superscalar）架构、乱序执行（Out-of-Order Execution, OoOE）的工作机制，以及分支预测单元（Branch Predictor）对程序流控制的影响。 内存层次结构与缓存一致性： 详尽讲解多级缓存（L1, L2, L3）的工作原理、缓存块、替换策略。重点阐述多核环境下的缓存一致性协议（如MESI/MOESI），以及如何通过数据局部性（Spatial Locality）和时间局部性（Temporal Locality）来最大化缓存命中率。 SIMD/向量化执行单元： 介绍现代CPU中的单指令多数据（SIMD）单元（如SSE, AVX, NEON）的架构和操作模式，为后续的手动向量化打下基础。 第三章：大规模集群与互连网络 并行计算模型： 对共享内存（Shared Memory）、分布式内存（Distributed Memory）和混合内存模型进行分类讨论，明确各自的适用场景和编程模型选择。 高性能互连技术： 剖析InfiniBand（IB）、Omni-Path（OPA）以及高速以太网在HPC集群中的作用。理解RDMA（Remote Direct Memory Access）的原理及其对延迟的影响。 集群资源管理： 介绍主流的作业调度系统（如Slurm, PBS Pro）的基本概念，包括作业提交、资源分配、依赖管理和负载均衡策略。 --- 第二部分：核心并行编程模型与实践 本部分聚焦于当前主流的、用于实现大规模并行计算的核心编程接口和技术。 第四章：共享内存并行编程：OpenMP 深度指南 OpenMP 基础与结构化并行： 从最基本的并行区域（`pragma omp parallel`）开始，逐步过渡到任务并行和数据并行。 线程同步与竞争条件控制： 详尽介绍临界区（Critical）、原子操作（Atomic）、屏障（Barrier）和锁（Locks）的使用，并分析其性能开销。 数据管理与并行循环优化： 深入探讨`private`, `shared`, `reduction`, `threadprivate` 等子句的精确含义。重点讲解循环依赖分析与`schedule`子句（Static, Dynamic, Guided）对负载均衡的影响。 任务并行与并行编程模型： 学习OpenMP 4.0/5.0引入的任务（Tasking）模型，以及如何利用依赖于任务的并行化来处理非规则或动态的工作负载。 第五章：分布式内存并行编程：MPI 权威教程 MPI 标准核心概念： 详细讲解进程（Process）、通信子（Communicator）、排名（Rank）的概念。 点对点通信的精细控制： 区分阻塞（Blocking）与非阻塞（Non-blocking）通信（`Isend`/`Irecv`），探讨如何利用等待集（Waitset）来重叠计算与通信，实现性能最大化。 集体通信的高效运用： 全面覆盖广播（Bcast）、规约（Reduce）、分散/聚集（Scatter/Gather）等集体操作的原理和优化实现。重点分析Ring算法、Allreduce的优化路径。 拓扑感知与通信优化： 介绍如何利用MPI的拓扑（如Cartesian Topology）来匹配程序的通信模式，减少通信跳数和延迟。 第六章：异构计算加速：CUDA 编程入门与进阶 GPU 架构与内存模型： 深入理解CUDA编程模型，包括Grid、Block、Thread的层次结构，以及设备内存（Global, Shared, Constant, Texture）的读写特性和访问带宽差异。 Kernel 函数的优化实践： 掌握线程束（Warp）的执行机制，讲解如何避免Warp Divergence（线程束发散）以确保SIMT（单指令多线程）的效率。 高效的内存访问策略： 详细指导如何利用Shared Memory进行数据重用，实现高效的矩阵乘法和规约操作。讲解内存合并访问（Coalesced Memory Access）的原则。 Host-Device 交互优化： 最小化CPU与GPU之间的数据传输开销，介绍流（Streams）的概念，实现计算与数据传输的异步重叠。 --- 第三部分：高级优化、性能调优与前沿技术 本部分将理论与实践相结合，教授如何对复杂的并行程序进行深度诊断和定制化优化。 第七章：并行算法设计与案例分析 经典的并行算法重构： 以矩阵乘法（GEMM）、快速傅里叶变换（FFFT）和分子动力学模拟中的粒子间作用力计算为例，展示如何将串行算法分解并适配到共享内存和分布式内存环境。 稀疏数据结构与并行化挑战： 讨论稀疏矩阵向量乘法（SpMV）在并行环境中的数据划分与通信开销问题，介绍CSR/COO等格式的并行处理方法。 负载均衡的动态策略： 针对工作负载不均匀的场景，讨论任务池（Task Pool）的实现以及如何使用动态负载均衡技术来避免“坏的”分区导致的性能下降。 第八章：并行程序的性能剖析与调试 跨模型性能分析： 学习如何结合使用HPC性能剖析工具（如Score-P, Vampir）来可视化MPI通信、OpenMP并行区域和GPU内核的执行时序，识别通信-计算重叠度。 死锁与活锁的诊断： 针对MPI和OpenMP中常见的同步错误，提供系统化的调试流程和工具支持。 内存访问模式优化： 进阶探讨Cache Line填充、伪共享（False Sharing）问题及其在不同并行模型下的规避方法。 第九章：新兴的并行模型与混合编程 OpenACC与领域特定语言（DSL）： 介绍OpenACC作为一种基于指令的异构编程模型，如何简化GPU编程。 统一编程模型探索： 探讨如oneAPI/SYCL等旨在提供跨CPU/GPU/FPGA统一编程接口的新兴标准，及其在实现可移植性方面的潜力。 并行化库的集成： 如何高效地利用成熟的数值库（如BLAS, LAPACK, cuBLAS, FFTW）作为高性能程序的构建模块。 --- 本书特色： 本书摒弃了浅尝辄止的介绍，力求深入剖析每一项技术背后的硬件限制与软件工程决策。书中包含大量的真实代码示例、性能对比数据和实际调试案例，帮助读者构建“性能思维”。无论是系统软件工程师、科学计算研究人员，还是希望将深度学习模型训练速度提升至极限的工程师，《高性能计算与并行编程实践》都是一本不可或缺的实战指南。掌握本书内容，意味着你将能够设计出能够充分利用现代多核与集群资源的高效、可扩展的计算解决方案。

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这本书的价值，很大程度上体现在它对“系统集成”这一环节的重视程度上。在现代嵌入式项目中，驱动、内核、应用、网络协议栈的协同工作才是最大的挑战，而本书在这方面给予了极大的关注。它系统性地讲解了如何利用D-Bus或IPC机制在不同进程间安全、高效地传递数据和控制信号，这在构建复杂的物联网终端时至关重要。此外，书中对网络协议栈的优化部分也颇有见地，特别是针对低带宽、高延迟环境下的TCP/IP栈参数调整，以及如何高效地集成诸如MQTT或CoAP等轻量级协议，都提供了经过实战检验的调优策略。阅读它，就像是跟着一位经验丰富的主架构师，走了一趟从硬件初始化到软件功能实现的全流程项目评审。它不仅提升了我的编码能力，更重要的是，重塑了我对整个嵌入式系统设计思维的理解。

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这本关于嵌入式系统的技术手册，内容实在让人耳目一新。它没有沉湎于理论的海洋，而是非常务实地探讨了如何在资源受限的环境下，高效地部署和管理复杂的软件栈。尤其是关于实时操作系统（RTOS）与Linux内核的选型与裁剪，作者的分析深入浅出，结合了大量的实际项目经验。我特别欣赏它在讲述硬件抽象层（HAL）设计时所采用的模块化思路，这对于我们团队在多个不同架构平台上进行代码移植时，提供了极大的便利。书中对设备驱动程序的编写规范和调试技巧的介绍，细致到令人发指，每一个宏定义、每一个内存访问都标注了潜在的陷阱和最佳实践。读完后，我感觉自己对整个嵌入式软件的生命周期都有了一个更清晰、更具操作性的认识，不再是零散的知识点堆砌，而是一套完整的工程方法论。对于那些刚接触嵌入式Linux开发，或者希望从应用层转向底层驱动的工程师来说，这本书无疑是一本极佳的“实战指南”，它不仅仅告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“怎么做才能做好”。

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这本书的叙事风格非常独特，它不像传统的教材那样板着脸孔，而是带着一种老派工程师特有的严谨和幽默感。它在讲解诸如内存管理单元（MMU）的页表结构时，采用了类比和比喻的手法，将原本晦涩难懂的虚拟地址转换过程，生动地描绘成一个多级索引的查找过程，让人茅塞顿开。更让我惊喜的是，它对工具链的剖析达到了一个令人称奇的深度。从交叉编译器的构建，到GDB远程调试的配置，再到定制化内核的编译选项，作者似乎把每一个环节都掰开了揉碎了，详尽地解释了它们为何如此设计，以及在特定场景下应当如何调整。这对于那些希望构建自己专属开发环境的硬核玩家来说，简直是如获至宝。我甚至利用书中提供的脚本模板，成功地定制了一套适用于我新项目的快速部署环境，效率提升了不止一个档次。

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说实话，一开始我有点担心这本书会过于偏向某个特定的芯片厂商或架构，但翻阅之后发现，作者的视野非常开阔，始终保持着对通用性原则的坚持。它用大量的篇幅讨论了跨平台开发中遇到的共性问题，例如中断处理机制的差异化应对策略、不同总线架构下的数据一致性保证等。特别是对文件系统的选择和优化，书中不仅对比了eMMC、NAND Flash以及新型存储介质的特性，还详细分析了JFFS2、UBIFS等日志文件系统在嵌入式环境下的性能权衡，给出了非常具有操作指导性的建议。这本厚厚的书，与其说是一本技术参考，不如说是一份沉淀了数十年行业经验的“避坑指南”。它没有提供任何不切实际的“银弹”，而是教会读者如何根据实际情况，做出最合理的工程取舍。

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我对这本书的整体阅读体验是复杂而深刻的，它并非一本轻松愉快的读物，而更像是一次对自身技术边界的严峻挑战。它大量引入了关于系统级性能优化和功耗管理的议题，例如如何通过CPU频率调节、I/O调度算法的修改来平衡系统的响应速度和能耗。书中的案例代码虽然简洁，但背后的设计哲学却极为深奥，涉及到了对底层硬件架构的深刻理解。我花了大量时间去对照官方文档和芯片手册来验证书中某些高级特性的实现细节，这过程虽然耗时，但也极大地巩固了我对底层机制的理解。尤其是在讨论安全启动链（Secure Boot Chain）时，作者对加密算法和固件验证流程的描述，严谨得如同教科书，但又比教科书更贴近当前业界主流的安全需求。如果说有什么不足，或许是图表和流程图的数量还可以再增加一些，毕竟这种复杂逻辑的梳理，视觉辅助会更有助于消化吸收。

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