Languages and Compilers for Parallel Computing: 13th International Workshop, LCPC 2000, Yorktown Hei pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:1 edition (2002年1月1日)

作者:Samuel P. Midkiff

出品人:

页数:381

译者:

出版时间:2002-1

价格:110.00

装帧:平装

isbn号码:9783540428626

丛书系列:

图书标签:

• Parallel computing
• Compilers
• Programming languages
• Computer science
• Software engineering
• Algorithms
• Performance
• Architecture
• High-performance computing
• Distributed computing

《并行计算语言与编译器：第十三届国际研讨会，LCPC 2000，纽约约克镇高地，2000年8月10-12日，修订论文集》 内容概述 本书汇集了“并行计算语言与编译器”（LCPC）第十三届国际研讨会的精选论文，全面展示了2000年8月10日至12日在纽约约克镇高地举行的这次重要学术会议上，并行计算领域在语言和编译器方面的前沿研究成果。会议聚集了全球顶尖的研究者和从业者，共同探讨如何设计、实现和优化能够充分发挥并行硬件潜力的编程语言和编译器技术。 本书所收录的论文，经过精心修订和筛选，代表了当时并行计算领域在理论、算法、工具和实践应用等方面最活跃的研究方向。这些论文深入探讨了如何让开发者更便捷地编写并行程序，以及如何让编译器更智能地将这些程序高效地映射到日益复杂的并行计算机架构上。 主要研究方向与技术亮点 本书涵盖了并行计算语言与编译器领域的多个关键方面，包括但不限于： 并行编程模型与语言设计： 探讨了新的并行编程模型，旨在简化并行程序的开发，降低编程难度，同时提供足够的表达能力来描述复杂的并行结构。这包括对数据并行、任务并行、分布式共享内存模型以及混合并行模型的深入研究。论文可能涉及新的语言特性，如更灵活的线程管理、高效的数据分发机制、以及对现有语言（如C++、Fortran）的并行扩展。 编译器优化技术： 这是本书的核心内容之一。编译器在将高级语言代码转化为高效的并行机器码方面扮演着至关重要的角色。书中收录的论文将聚焦于各种先进的编译器优化技术，例如： 数据并行优化： 如何有效地将数据分布到多个处理器上，并进行并行数据访问和操作。这可能包括循环并行化、数组重构、数据局部性优化等。 任务并行优化： 如何识别和调度独立的计算任务，以实现有效的任务并行。这可能涉及依赖分析、任务图生成、调度算法以及对多线程和进程的优化。 内存层次优化： 针对现代多级内存体系结构，如何通过编译器优化来提高缓存命中率，减少内存访问延迟。这可能包括自动并行化、循环嵌套优化、数据迁移和预取技术。 互连网络优化： 在分布式内存系统中，如何优化通信模式，减少网络拥塞，提高通信效率。这可能涉及消息传递优化、集合通信优化等。 针对特定硬件架构的优化： 随着各种并行处理器（如多核处理器、GPU、MPP系统）的出现，编译器需要针对这些硬件的特性进行专门优化。本书的论文可能探讨了对特定架构进行优化的方法和技术。 程序分析与性能预测： 有效的程序分析是编译器优化的基础。书中可能包含了静态分析和动态分析技术，用于理解程序的并行性、数据依赖性、通信模式以及潜在的性能瓶颈。这些分析结果可以指导编译器进行更智能的优化决策。 运行时系统与库： 除了编译器本身，高效的运行时系统和并行库也是实现高性能并行计算的关键。本书的论文可能涉及并行运行时环境的设计、线程调度、资源管理，以及高性能并行库（如MPI、OpenMP）的实现与优化。 并行程序调试与性能分析工具： 开发和调试并行程序是一项挑战。书中可能介绍了新的调试工具和性能分析技术，帮助开发者识别和解决并行程序中的错误和性能问题。 面向特定应用领域的并行计算： 尽管本书关注的是通用语言和编译器技术，但一些论文可能也展示了这些技术在特定高性能计算领域的应用，例如科学计算、工程模拟、数据挖掘等，以说明其有效性和实际价值。 本书的意义与读者定位 《并行计算语言与编译器：第十三届国际研讨会》的修订论文集，对于所有关注并行计算领域的研究者、学术界人士、软件工程师以及对高性能计算感兴趣的学生和专业人士而言，都具有极高的参考价值。 本书不仅提供了对2000年时并行计算语言与编译器领域最新研究动态的深入洞察，也为理解后续技术发展奠定了基础。它所涵盖的深入技术探讨和前沿研究成果，将帮助读者： 掌握并行计算的语言和编译器设计核心原理。 了解各种先进的编译器优化技术及其实现方法。 洞悉影响并行程序性能的关键因素。 为开发和优化高性能并行应用程序提供技术指导。 为未来的并行计算语言和编译器研究提供灵感。 通过阅读本书，读者可以深入理解如何构建更强大的并行编程工具，以及如何更有效地利用不断发展的并行硬件平台，从而推动科学计算和高性能计算的进步。

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我带着一个很具体的问题来审视这本书：在那个互联网泡沫初现端倪的年代，学术界是如何看待“面向服务的架构（SOA）”与高性能计算（HPC）相结合的可能性，特别是在编译器层面如何处理跨网络的并行数据传输优化。我希望看到一些关于远程过程调用（RPC）的并行优化，以及如何将分布式对象模型编译成高效的网络I/O操作的讨论。可惜的是，这本书的焦点明显还是牢牢地钉在了单机多处理器（SMP）和早期集群计算的范畴内。关于网络拓扑对并行算法编译的影响，几乎没有提及，这使得这本书的适用范围显得有些受限，仿佛被锁在了那个特定硬件时代的思维定式里。对于现在动辄千亿参数模型的训练需求来说，这些关于内存访问和缓存一致性的讨论虽然基础，但在实际的超大规模分布式计算面前，其指导意义显得有些捉襟见肘，更像是小修小补，而非范式上的突破。

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总体而言，这是一部需要耐心的书。我试着去理解作者们在面对当时有限的硬件能力时所展现出的创造力，这本身就是一种学习。书中关于“自动并行化”的章节，我仔细对比了不同静态分析技术的优劣，那些关于循环依赖检测的复杂算法，确实展现了编译器设计者们曾经付出的巨大努力。但问题在于，很多理论讨论停留在高度抽象的层面上，缺乏与实际应用中遇到的“脏数据”和“非结构化代码”的交互经验分享。例如，如何处理那些由外部C库生成的、编译器完全无法窥探其内部结构的函数调用时的并行化策略？这类实践中经常遇到的灰色地带，书中鲜有深入探讨。结果就是，我读完后，仿佛获得了一张非常精密的地图，但这张地图的标记点大多集中在“已铺设的公路”上，而对于那些崎岖不平的“小路”和“野外勘探区域”，却只有模糊的轮廓，让人不禁思考，这些未被充分探索的领域是否正是后来技术爆发的源头。

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这本书的装帧和排版，说实话，透露着一股浓厚的上世纪末期学术出版物的风格，厚重而略显朴实。我最想从中挖掘的是关于“并行编程模型”的演进轨迹。在那个时代，OpenMP、MPI 还是主流，而更低层次的库函数调用依然占据重要地位。我试图寻找一些关于如何设计一套语言特性，使其能够自然地表达并行结构，同时又不至于让编译器优化器束手无策的理论讨论。我期待看到关于“事务性内存”或者早期的“软件事务性内存（STM）”在编译器层面如何得到支持和验证的深入分析。然而，书中关于编程模型讨论的部分相对分散，更像是对不同研究组独立工作成果的简单罗列。我花了不少时间试图构建一个清晰的对比图景，对比不同模型在面对同步原语效率时的差异，但这本书似乎没有提供一个足够结构化的比较框架，读者需要自己去整理和提炼，这无疑消耗了宝贵的时间。

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这本厚厚的书摆在案头，我得说，光是书名就能把我拉回到那个计算科学的黄金年代。坦白讲，初次翻阅时，我的期望值其实是相当高的，毕竟“并行计算”和“编译器”的交集，那可是处理复杂科学问题的核心技术所在。我原本期待能看到一些关于特定新型并行架构的深入剖析，比如那些新兴的向量处理器或者早期的多核设计中，编译器是如何精妙地进行指令调度和内存访问优化的。我希望能找到一些详实的案例研究，展示如何将复杂的数值模拟代码，比如流体力学或者分子动力学，一步步转化为高效的并行执行代码。特别是对于指针别名分析和数据依赖性检查，这些是编译器优化的拦路虎，我希望能看到一些超越当时主流商业编译器所能提供的、更具学术前沿性的新算法或证明。然而，读完前几章后，我感觉作者似乎更侧重于回顾和总结那个时期已经相对成熟的技术框架，而不是大胆地探索未来几年的技术走向。虽然基础扎实，但对于一个资深的研究人员来说，缺少那种“醍醐灌顶”的、能立刻应用到手头项目中的尖锐见解，略感遗憾。

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拿起这本书，一股浓浓的学术会议论文集的味道扑面而来，这完全可以理解，毕竟它记录的是一次特定时间的研讨会成果。我花了很大力气去研究其中关于“编译器对异构计算资源的映射策略”的部分，那时候大家对GPU还没有现在这么清晰的认识，所以很多讨论都围绕着FPGA和定制协处理器展开。我的兴趣点在于，那些研究者是如何处理编译器中间表示（IR）与硬件特性之间那种微妙的、经常需要手动干预的契合问题的。我特别关注了关于代码生成阶段如何平衡负载均衡与通信开销的权衡艺术。读起来，感觉就像是在听一群顶尖的专家在辩论，各有各的道理和侧重点，但整体上缺乏一个统一的、指导性的、跨越不同硬件平台的宏大叙事框架。有些章节的论证逻辑跳跃性很大，需要读者自己去填补中间的推理空白，这对于想要快速掌握核心思想的实践者来说，无疑增加了阅读门槛。它更像是一份历史文献，记录了当时特定群体对并行化挑战的思考轨迹，而不是一本可以当作教科书反复研读的经典。

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