Languages and Compilers for Parallel Computing 并行处理用语言与编译器/会议文集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Pugh, B.; Pugh, Bill; Tseng, Chau-Wen

出品人:

页数:376

译者:

出版时间:2006-1

价格:587.60元

装帧:

isbn号码:9783540307815

丛书系列:

图书标签:

• 并行计算
• 编译器
• 程序语言
• 并行编程
• 计算语言学
• 计算机科学
• 高性能计算
• 软件工程
• 算法
• 会议论文集

《并行计算导论：理论、实践与前沿》 作者： [此处填写作者姓名，或团队名称] 出版社： [此处填写出版社名称] 出版日期： [此处填写出版日期] ISBN： [此处填写ISBN号] 图书简介： 在计算能力的指数级增长和大数据时代的挑战面前，并行计算已成为解决复杂科学问题、推动技术创新和实现高性能应用的关键驱动力。从天体物理学的模拟到基因组学的分析，从深度学习的训练到金融市场的建模，无一不依赖于并行计算的强大能力。《并行计算导论：理论、实践与前沿》正是为了系统性地阐述并行计算的底层原理、核心技术、主流实现方法以及未来的发展趋势而精心编撰。本书旨在为计算机科学、工程学、物理学、数学等相关领域的学生、研究人员和工程师提供一个全面而深入的学习平台，使读者能够深刻理解并行计算的精髓，并具备设计、实现和优化并行程序的能力。 本书的结构设计循序渐进，从并行计算的基本概念入手，逐步深入到复杂的算法设计和系统优化。我们首先在第一部分“并行计算基础”中，为读者打下坚实的理论基础。我们将详细介绍并行计算的起源、发展历程，以及其在现代计算科学中的重要地位。接着，我们会深入剖析并行性、并发性、分布式计算等核心概念的辨析与联系，为理解后续内容奠定概念框架。随后，我们将重点探讨并行计算的常见模型，包括共享内存模型（如多线程、多进程）和分布式内存模型（如消息传递）。我们将详细阐述这些模型的硬件基础、编程范式以及各自的优势与局限。在此基础上，我们将深入讨论并行体系结构，包括多核处理器、GPU、众核架构以及高性能计算集群的组成与工作原理。理解这些硬件特性是有效设计并行算法的前提。 在第二部分“并行算法设计与分析”中，我们将聚焦于如何有效地将串行问题转化为并行解决方案。我们将从并行计算的常见应用场景出发，系统地介绍一系列经典的并行算法设计技术。这包括划分（Decomposition）策略，如数据划分、任务划分和管道化；组合（Combination）策略，如缩减（Reduction）、扫描（Scan）和前缀和（Prefix Sum）。我们将针对这些技术，结合图算法（如图遍历、最短路径）、数值计算（如矩阵乘法、线性方程求解）、排序算法等典型问题，展示如何运用并行思维进行设计。本书还将重点关注并行算法的性能分析，包括工作量（Work）、临界路径长度（Critical Path Length）和并行度（Parallelism）等基本度量，以及Amara-Grama定律等理论分析工具。理解这些度量和工具，有助于读者评估算法的并行效率，并找出性能瓶颈。 第三部分“并行编程模型与工具”将引导读者掌握实际的并行编程技术。我们将详细介绍当前主流的并行编程模型和接口。在共享内存并行编程方面，我们将深入讲解POSIX Threads (Pthreads) 的API，涵盖线程创建、同步机制（互斥量、条件变量、信号量）、数据共享与保护等关键技术。同时，我们将介绍OpenMP，一种广泛应用于共享内存系统的并行编程指令集，重点讲解其并行区域、任务并行、数据环境和同步指令，并提供大量实用示例。在分布式内存并行编程方面，我们将详尽阐述消息传递接口（MPI）的标准，包括进程通信（点对点通信、集合通信）、数据规约、拓扑结构等。我们将展示如何使用MPI构建高效的分布式应用程序，并讨论MPI的各种实现和优化技巧。此外，本书还将介绍一些新兴的并行编程模型和工具，如OpenACC、CUDA（用于GPU计算）等，为读者提供更广阔的视角。 第四部分“并行程序优化与性能调优”将深入探讨如何提升并行程序的执行效率。我们将从多个层面剖析并行程序的性能瓶颈，包括通信开销、负载均衡、内存访问模式、指令级并行性等。我们将介绍常见的性能分析工具，如性能计数器、采样分析器和追踪工具，帮助读者定位问题。随后，我们将详细讲解各种优化策略，包括通信优化（如消息合并、异步通信、避免频繁的小消息）、负载均衡技术（如静态划分、动态划分）、内存优化（如缓存优化、数据局部性）和并行算法本身的优化。我们将通过实例演示，展示如何应用这些技术来显著提升并行程序的性能。 第五部分“并行计算前沿与应用”将放眼未来，展望并行计算的发展趋势，并展示其在各个领域的广泛应用。我们将探讨未来高性能计算体系结构的发展方向，如异构计算、近内存计算、存内计算等。我们将讨论新兴的编程模型和并行算法，以及它们在解决前沿科学问题中的作用，例如科学仿真、大数据分析、人工智能和机器学习。本书还将重点介绍并行计算在实际应用中的成功案例，涵盖天气预报、分子动力学、粒子物理、金融工程、图像处理和自然语言处理等多个领域，通过这些案例，让读者更直观地感受到并行计算的巨大价值。 本书的每一个章节都包含了丰富的理论阐述、清晰的算法描述、实用的代码示例以及详实的性能分析。我们力求使内容既有深度又不失易读性，以帮助读者从理论到实践，全面掌握并行计算的知识体系。本书的目标读者包括： 计算机科学与技术专业的本科生和研究生： 为他们提供扎实的并行计算理论基础和实践技能，为未来的研究和职业生涯奠定坚实基础。 高性能计算领域的科研人员： 帮助他们了解最新的并行计算理论、技术和工具，加速科学研究的进程。 从事并行软件开发和优化的工程师： 提供实用的编程指南和优化技巧，帮助他们开发出高效、可扩展的并行应用程序。 对并行计算感兴趣的跨学科领域的专业人士： 帮助他们理解并行计算如何解决其领域内的复杂问题，并利用并行计算的力量推动创新。 《并行计算导论：理论、实践与前沿》不仅是一本教材，更是一本指导读者穿越并行计算复杂世界的航海图。我们相信，通过深入学习本书的内容，读者将能够深刻理解并行计算的强大潜力，并能够熟练运用相关技术，解决当今和未来计算领域面临的重大挑战。本书的内容严格遵循科学研究的严谨性，并且力求全面覆盖并行计算的核心领域，避免任何可能引起误解或不准确的表述。本书中涉及的所有概念、模型、算法和工具都经过深入的探讨和验证，旨在为读者提供最可靠、最前沿的知识。 随着科技的飞速发展，计算能力的提升已成为推动社会进步的强大引擎。而并行计算，作为实现这一目标的核心技术，其重要性日益凸显。本书的编写，正是为了满足这一时代需求，为读者提供一条清晰的学习路径，使其能够掌握驾驭并行计算这艘巨轮的能力。我们诚挚地邀请您一同踏上这段探索并行计算奥秘的旅程。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆