具体描述
作者结合自己多年从事并行计算课程教学的经验，以简洁、直观和实用的方式，详细剖析了编写并行程序所需的各种技术，并用丰富的案例说明了并行程序设计的整个开发过程，即从计算机思想开始，直到最终实现高效可行的并行程序。
与上一版相比，本版对书中内容进行全面修订和更新，更加系统地阐述并行程序设计，既介绍了基本并行算法模式，又补充了更多的背景资料，而且还介绍了一些新的实用编程技术和工具。具体更新情况如下：
并行模式：新增3章并行模式方面的内容，详细说明了并行应用中涉及的诸多算法。
CUDA Fortran：这一章简要介绍了针对CUDA体系结构的编程接口，并通过丰富的实例阐释CUDA编程。
OpenACC：这一章介绍了使用指令表示并行性的开放标准，以简化并行编程任务。
Thrust：Thrust是CUDA C/C++之上的一个抽象层。本版用一章的篇幅说明了如何利用Thrust并行模板库以最少的编程工作来实现高性能应用。
C++AMP：微软开发的一种编程接口，用于简化Windows环境中大规模并行处理编程。
NVIDIA的Kepler架构：探讨了NVIDIA高性能、节能的GPU架构的编程特性。
作者简介
David B．Kirk 美国国家工程院院士、NVIDIA Fellow，曾是NVIDIA公司首席科学家。他领导了NVIDIA图形技术开发，并使其成为当今最流行的大众娱乐平台，也是CUDA技术的创始人之一。2002年，他荣获ACM SIGGRAPH计算机图形成就奖，以表彰其在把高性能计算机图形系统推向大众市场方面所做出的杰出贡献。他拥有麻省理工学院的机械工程学学士学位和硕士学位，加州理工学院的计算机科学博士学位。Kirk博士是50项与图形芯片设计相关的专利和专利申请的发明者，发表了50多篇关于图形处理技术的论文，是可视化计算技术方面的权威。
Wen-Mei Hwu（胡文美） 拥有美国加州大学伯克利分校计算机科学博士学位，现任美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）协调科学实验室电气与计算机工程Jerry Sanders（AMD创始人）讲座教授、微软和英特尔联合资助的通用并行计算研究中心联合主任兼世界上第一个NVIDIA CUDA卓越中心首席研究员。胡教授是世界顶级的并行处理器架构与编译器专家，担任美国下一代千万亿级计算机——蓝水系统的首席研究员。他是IEEE Fellow、ACM Fellow。
目录信息
读后感
适合初中级读者。 比较喜欢书的整体结构和安排，比较注重并行处理思想的贯穿。 在每章节都有一些核心思想的深入，比如延迟隐藏技术，内存使用方面 有详细的讲解。 不足之处是设计内容比较广泛，因此基本每章的内存都是点到为止，没有具体的深入分析。 后面的几个实例还是...
评分GPU编程，读不多，其实最后还是要和nvidia的官方文档结合。但是这本书从硬件和软件结合方面讲解，同时结合和对比了CPU编程的思想，再加上作者本人在网上课堂结合本书做了讲解，因此，结合视频、书，觉得讲解的还是很清晰。当然，如今网络社会，不懂得再google一下，GPU编程的软...
评分GPU编程，读不多，其实最后还是要和nvidia的官方文档结合。但是这本书从硬件和软件结合方面讲解，同时结合和对比了CPU编程的思想，再加上作者本人在网上课堂结合本书做了讲解，因此，结合视频、书，觉得讲解的还是很清晰。当然，如今网络社会，不懂得再google一下，GPU编程的软...
评分这本书非常罗嗦，既不很通俗也不很深入。更要命的是，翻译得过于粗糙了。图7-9整个给翻译丢了不说，好多地方都是错字，还有些根本读不下来啊。 比如，7.3节，“通过设置最重要的尾数位来表示”。哪位是“最重要的尾数位”啊？most significant mantissa bit是尾数的最高有效位...
评分CUDA生在NV，幼年长在UIUC，这本书的那个华人作者虽然说不是CUDA唯一的那个father，但也可以讲是one of 把CUDA养大的人。 你唯一可以诟病的是它没有手把手的教你写code，但那么做的书都真的太浅了。这本书可以说无遗漏的把基础都带了一遍而且很明白。至少在我个人眼里，这本书...
用户评价
对于“大规模并行处理器程序设计”这本书，我抱有的，是一种对计算科学前沿的渴望与实践结合的期待。在我的专业领域，例如气象预报、地震波模拟、分子动力学计算等，都对计算资源有着极高的要求。传统的串行算法不仅耗时漫长，而且在处理大规模数据集时，其精度和收敛性往往会受到严重限制。因此，掌握大规模并行处理器的程序设计技术，是我突破计算瓶颈、实现更精确、更快速模拟的关键。我期望这本书能够系统地介绍各种并行计算模型，并详细阐述其在不同硬件架构上的实现方式。我特别希望能够深入学习如何将我熟悉的偏微分方程数值求解方法（如有限差分、有限元）进行并行化，以及在并行计算中如何处理数据划分、通信、同步等核心问题。书中对于并行算法优化技巧的讲解，例如如何提高数据局部性、如何减少通信开销、如何利用硬件特性（如SIMD指令、GPU的线程束调度）来提升性能，是我最为关注的部分。我希望这本书能够提供一些具体的、能够直接应用于我研究领域的代码示例，并对其进行深入的分析和讲解，让我能够理解其中的设计思路和优化策略。我更希望通过这本书，能够培养出一种“并行思维”，从而在面对新的计算问题时，能够主动地思考如何将其分解成可并行执行的任务，并选择最合适的并行技术和编程模型。这本书能否成为我推动科研进步的强大助力，很大程度上取决于它能否在我理论知识和实际编程能力之间搭起一座坚实的桥桥梁。
评分在接触了“大规模并行处理器程序设计”这本书之后，我首先被其标题所吸引。作为一个在科学计算领域摸爬滚打多年的博士生，我深知在处理复杂的模拟计算、粒子动力学、流体力学方程组等问题时，单靠传统的串行计算方式已经远远无法满足计算精度和效率的要求。因此，对大规模并行处理器进行高效的程序设计，是我毕业论文的关键所在，也是我未来科研生涯发展的重要能力。我期待这本书能够提供一套完整、系统且实用的方法论，能够指导我如何将那些我熟悉的数学模型和算法，有效地转化为能够在GPU、CPU集群等大规模并行环境下运行的高性能代码。我希望书中能够详细阐述各种并行算法设计模式，例如数据并行、任务并行、混合并行等，并提供如何在不同硬件平台上实现这些模式的具体编程实践。我尤其关心书中对于内存管理和通信优化的讲解。在GPU上，显存的带宽和延迟往往是性能的瓶颈；在分布式系统中，节点间的通信开销也需要精细地控制。这本书如果能够深入分析这些挑战，并提供行之有效的解决方案，那将对我解决实际问题提供巨大的帮助。例如，如何通过内存对齐、缓存预取、共享内存使用等技术来提升GPU程序的内存访问效率；如何通过消息合并、异步通信、减载等技术来降低MPI程序的通信开销。此外，书中对性能分析工具的使用和对性能瓶颈的定位与解决策略的探讨，同样是我非常看重的内容。我希望这本书能够成为我进行大规模并行程序设计时的“百科全书”和“工具箱”，帮助我解决那些在计算过程中遇到的每一个棘手问题，并最终成功实现我的科研目标。
评分作为一名有着多年游戏开发经验的开发者，我对“大规模并行处理器程序设计”这本书的期待，源于对游戏引擎性能优化永无止境的追求。在现代游戏开发中，GPU的计算能力早已成为渲染管线、物理模拟、AI计算等诸多环节的瓶颈。如何将复杂的计算任务，如顶点处理、像素着色、光照计算、粒子系统模拟，甚至是复杂的碰撞检测和路径规划，高效地映射到GPU的大规模并行架构上，是决定游戏流畅度和画面表现的关键。我希望这本书能够深入浅出地讲解GPU编程模型，特别是CUDA和Vulkan等，以及它们在游戏开发中的实际应用。我期待书中能够提供大量针对游戏常见场景的优化案例，例如如何通过纹理绑定、着色器优化、并行数据处理、流水线优化等技术，最大化GPU的吞吐量和效率。我对书中关于内存管理和数据传输的讨论尤为感兴趣。如何在GPU显存和CPU内存之间高效地传输数据，如何利用共享内存和纹理缓存来减少显存访问延迟，是游戏性能优化的重中之重。此外，我也希望这本书能够涵盖一些关于并行调试和性能分析的技巧，帮助我快速定位和解决游戏中出现的性能问题。我希望这本书能够成为我理解和掌握GPU编程的“圣经”，指导我如何在游戏开发中充分利用大规模并行处理器的强大能力，为玩家带来更加极致的游戏体验。
评分这本书的装帧设计就给我留下了一种稳重而富有科技感的第一印象，这让我对内容充满了好奇。作为一个经常需要处理海量数据并从中提取洞察的研究人员，并行计算的能力是我工作效率的基石。过去，我曾尝试过使用一些开源库和框架来加速我的计算任务，但常常发现，如果不理解其底层的并行策略，最终的性能提升往往不如预期，甚至在某些情况下还会引入难以察觉的错误。我对“大规模并行处理器程序设计”这本书的期望，是它能够提供一种全新的视角，让我能够从“黑盒”操作转向对“白盒”内部运作的深刻理解。我希望能在这本书中找到关于如何根据不同算法的特性，选择最合适的并行模型和编程接口的指导。例如，对于那些计算密集型、数据局部性强的任务，我希望能够学到如何最大化利用GPU的共享内存和寄存器，实现高效的数据复用和并行访存；而对于那些通信密集型、分布式的任务，我则期待能够深入了解MPI的各种通信模式，以及如何在多节点环境中进行有效的任务划分和负载均衡。此外，书中对于不同并行架构的性能特点和差异的分析，也至关重要。理解CPU多核并行、GPU单指令多线程、FPGA的硬件可编程性等之间的根本区别，并学会如何针对性地设计和优化程序，才能真正发挥出大规模并行处理器的威力。我对这本书寄予厚望，希望它能成为我理解和驾驭复杂并行系统的“路线图”，帮助我将理论知识转化为实实在在的性能提升，从而在我的研究领域取得更大的突破。
评分作为一名长久以来一直深耕于高性能计算领域的程序员，我对“大规模并行处理器程序设计”这本书的期待，简直可以用“如饥似渴”来形容。在日常工作中，面对那些动辄数以万计核心的GPU，或者庞大的CPU集群，总感觉自己只是在浅层徘徊，无法真正触及到这些强大计算力的核心秘密。过去的许多学习经历，大多是通过零散的文章、官方文档的碎片化信息，或者是一些相对简略的教程来拼凑概念。这种学习方式，虽然也能解决燃眉之急，但总让人觉得体系不够完整，理解不够深入。我迫切地需要一本能够系统性地梳理大规模并行处理器的底层机制、核心原理以及高级编程技巧的著作。我希望它能深入浅出地讲解并行计算模型，比如SIMD、SIMT、MPI、OpenMP等，并且能够结合具体的硬件架构，如NVIDIA的CUDA、AMD的ROCm，甚至是Intel的oneAPI，详细阐述它们的异同、优势与劣势，以及在不同场景下的适用性。更重要的是，我期待这本书能够提供大量经过精心设计的、能够体现大规模并行处理精髓的实际编程案例，并且对这些案例进行深入剖析，讲解其中的优化思路、性能瓶颈的诊断方法以及调试技巧。那些能够帮助我理解如何在复杂的并行环境中有效地分配任务、管理内存、同步线程，以及如何通过细致的调优来榨干硬件每一分性能的知识，对我来说是无价的。这本书的出现，如果能填补我在这方面的知识空白，无疑将极大地提升我的专业能力，让我能够更加自信地应对未来计算挑战，甚至在一些前沿的科学计算、人工智能训练、大数据分析等领域，能够开辟出新的路径。我对手中的这份“大规模并行处理器程序设计”的期待，是它能够成为我案头必备的“武功秘籍”，指引我在这片广阔而充满挑战的并行计算世界中，披荆斩棘，所向披靡。
评分我是一位在金融领域从事量化分析的专业人士，对于“大规模并行处理器程序设计”这本书，我的期待是一种对金融建模和风险管理效率的直接提升。在金融市场中，瞬息万变的行情要求我们能够进行快速、精确的交易决策和风险评估。许多复杂的金融模型，例如蒙特卡洛模拟、期权定价模型、高频交易策略的实现，都涉及大量的计算量，而大规模并行处理器的出现，为我们提供了前所未有的加速可能性。我希望这本书能够深入浅出地讲解如何在CPU集群和GPU上实现这些金融计算任务。我期待书中能够提供一些关于如何将我熟悉的金融算法进行并行化改造的指导，以及如何选择最适合的并行模型和编程接口。例如，如何利用GPU的强大并行计算能力来加速蒙特卡洛模拟中的随机数生成和路径积分；如何通过并行处理来提高期权定价模型的计算速度，从而实现更频繁的行情更新和更及时的交易响应；如何优化高频交易策略的执行逻辑，以应对毫秒级的市场变化。我对书中关于数据并行、任务并行以及数据局部性优化等概念的讲解尤为看重，因为这些对于处理海量的金融数据至关重要。此外，书中关于并行程序的调试和性能调优的论述，也将极大地帮助我解决在实际应用中遇到的性能瓶颈。我希望这本书能够成为我将金融理论与先进计算技术相结合的“催化剂”，帮助我构建出更强大、更高效的金融分析工具，并在激烈的市场竞争中取得优势。
评分我是一名对计算机体系结构充满浓厚兴趣的在校学生，对于“大规模并行处理器程序设计”这本书，我的期待是一种对底层原理的深度探究和对未来技术的预判。在学习过程中，我接触到了CPU的多核架构、GPU的异构计算，以及各种高性能计算集群的构建方式。然而，对于如何真正地“驾驭”这些强大的计算单元，将复杂的算法高效地转化为并行代码，我仍然感到力不从心。我希望这本书能够为我揭示大规模并行处理器背后的工作机制，深入讲解从指令集到内存层次结构，再到线程调度和同步机制等各个层面的设计细节。我期待能够了解不同并行架构（如x86的多核CPU、ARM架构的处理器、NVIDIA和AMD的GPU）在并行处理能力上的根本差异，以及这些差异如何影响程序的设计和优化。对于书中关于并行编程模型（如OpenMP、MPI、CUDA、OpenCL）的介绍，我希望能够不仅仅停留在API的使用层面，更要深入理解它们的设计哲学、优势和局限性，以及它们是如何与底层硬件架构紧密结合的。此外，我也非常期待书中能够包含一些关于如何进行并行程序性能分析和优化的实例，让我能够学习如何使用各种性能分析工具来诊断瓶颈，并掌握有效的优化技巧，从而能够写出更高效、更具扩展性的并行程序。这本书不仅能为我当前的学业打下坚实的基础，更能为我未来投身高性能计算领域做好充分的准备。
评分在我收到“大规模并行处理器程序设计”这本书的那一刻，我的脑海中浮现出的，是对代码效率的无限追求以及对计算性能极限的探索。我一直在尝试将我的数据分析和机器学习项目部署到更强大的硬件平台上，以便处理更大规模的数据集并获得更快的响应速度。然而，在实际操作中，我常常发现，即便是使用了先进的硬件，如果程序设计没有充分利用其并行能力，最终的性能提升也往往不如预期。我期望这本书能够为我提供一种全新的编程视角，让我能够从底层理解大规模并行处理器是如何工作的，以及如何编写能够充分发挥其优势的代码。我希望书中能够深入讲解各种并行计算模型，例如数据并行、任务并行，并详细阐述它们在不同硬件架构（如CPU多核、GPU）上的实现方式和优化技巧。我对书中关于内存管理和通信优化的讨论尤为感兴趣，因为在处理大规模数据集时，这些方面往往是性能的关键瓶颈。我期待书中能够指导我如何有效地管理GPU的显存，如何利用共享内存和寄存器来减少内存访问延迟，以及如何在分布式计算环境中有效地进行任务划分和通信。此外，我也希望书中能够提供一些关于如何使用性能分析工具来诊断和解决并行程序中的性能问题的案例。总而言之，我希望这本书能够成为我成为一名真正的高性能计算工程师的“启蒙之书”，帮助我掌握驾驭大规模并行处理器这匹“野马”的秘诀。
评分阅读“大规模并行处理器程序设计”这本书，对我而言，更像是一次对计算哲学的一次深度探索。我一直认为，真正的编程艺术，不仅仅是写出能够运行的代码，更是如何让代码以最优雅、最高效的方式，与硬件进行对话。在当今这个计算能力爆炸的时代，大规模并行处理器无疑是这个对话的核心载体。我迫切地希望这本书能够超越简单的API调用和语法讲解，深入到并行计算的本质层面。我期待书中能够探讨不同并行架构（如CPU的SIMD指令集，GPU的SIMT执行模型，以及分布式系统的消息传递机制）在底层硬件设计上的差异，以及这些差异如何影响程序的并行化策略和性能表现。例如，我希望能够了解为什么某些算法在GPU上表现出色，而在CPU集群上则不尽如人意，或者反之。我也非常期待书中能够包含一些关于如何将串行算法“分解”为可并行执行的子任务的通用方法论，以及在分解过程中需要考虑的关键因素，比如数据依赖性、任务粒度、通信开销等。更进一步，我希望书中能够引导读者思考如何根据特定问题的特性，设计出既能充分利用并行资源，又能保持代码可读性和可维护性的程序。那些关于如何避免死锁、竞态条件等并行编程中的常见陷阱，以及如何有效地进行并行程序的调试和验证的论述，对我来说是极其宝贵的。我希望这本书能够像一位睿智的导师，不仅教授我“如何做”，更能引导我思考“为什么这样做”，从而让我真正掌握大规模并行处理器程序设计的精髓，并在未来的工作中，能够创造出真正意义上的高性能计算解决方案。
评分在我接触到“大规模并行处理器程序设计”这本书的扉页时，我立刻被其所蕴含的深度和广度所吸引。作为一名一直致力于将先进的图像识别和计算机视觉算法应用于实际项目中的工程师，我深知GPU强大的并行处理能力是实现实时、高精度图像分析的关键。然而，将复杂的算法，如卷积神经网络、图像分割、目标跟踪等，高效地映射到GPU架构上，仍然是一个充满挑战的任务。我期待这本书能够提供一套系统性的理论框架和实践指导，帮助我理解GPU的工作原理，以及如何根据算法特性来设计和优化并行程序。我希望书中能够详细讲解GPU的并行计算模型，例如线程块、线程束、全局内存、共享内存等概念，并指导我如何有效地利用这些资源。我对书中关于内存管理和数据传输的讨论尤为关注，因为在计算机视觉任务中，图像数据的处理量往往非常庞大，高效的数据传输和内存访问是性能优化的关键。我期待书中能够提供一些关于如何优化图像数据在GPU显存和CPU内存之间传输的技巧，以及如何通过共享内存和纹理缓存来减少显存访问延迟。此外，我也非常看重书中关于并行程序调试和性能分析的章节。能够学习如何使用CUDA的调试器和性能分析工具来定位和解决程序中的瓶颈，对我来说是无价的。这本书如果能够成为我掌握GPU编程的“得力助手”，那么它将极大地提升我的工作效率，并帮助我实现更具创新性的计算机视觉解决方案。
评分对于要基于CUDA写GPU并行程序来说，是非常有用的参考书；但是直接用来作为并行设计思想的参考，并没有那么大的价值
评分对于要基于CUDA写GPU并行程序来说，是非常有用的参考书；但是直接用来作为并行设计思想的参考，并没有那么大的价值
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