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出版者:Addison-Wesley

作者:Michael Wolfe

出品人:

页数:500

译者:

出版时间:1995-6-16

价格:USD 117.40

装帧:Paperback

isbn号码:9780805327304

丛书系列:

图书标签:

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深入解析现代编程范式与底层优化：面向未来的系统软件设计 本书旨在为系统程序员、编译器开发者以及计算机科学领域的进阶研究人员提供一套全面、深入且具有前瞻性的指南，专注于构建高效能、可扩展的现代软件系统。 我们将跳脱出传统编译器的叙事框架，转而聚焦于支撑当今高性能计算（HPC）和数据密集型应用的核心理论、架构选择和软件工程实践。 本书的重点在于理解现代计算资源的异构性、并行性的复杂性管理，以及如何通过精巧的软件设计来最大化硬件潜力。我们将探讨超越传统指令集架构（ISA）限制的编程模型、内存层次结构的挑战，以及面向大规模分布式系统的优化策略。 --- 第一部分：现代计算架构的范式转变与挑战（The Paradigm Shift and Challenges in Modern Architectures） 在摩尔定律放缓的背景下，性能提升不再仅仅依赖于单核时钟频率的提高，而是转向了大规模并行化和专业化加速器。本部分将深入剖析这种转变带来的设计约束和机遇。 1.1 异构计算的本质与编程模型演进 我们首先考察从冯·诺依曼结构向混合架构的过渡。这不仅仅是增加GPU或FPGA的问题，而是关乎如何有效地在CPU、GPU、DSP以及专用AI芯片之间调度任务、管理数据流。 统一内存抽象的陷阱与解决之道： 分析统一内存（Unified Memory）在理论上带来的便利与在实践中因硬件实现差异而产生的性能瓶颈。探讨如何设计更高层次的抽象（如基于域的内存管理）来应对异构内存访问延迟的不一致性。 数据流编程模型（Dataflow Programming）： 详细介绍数据流模型在描述并行性和解决依赖性方面的优势。我们将对比指令级并行（ILP）与任务级并行（TLP）的局限性，深入探讨如何将高层算法映射到由数据依赖驱动的执行图中。这包括对惰性求值（Lazy Evaluation）在高性能环境下的重新审视。 领域特定语言（DSL）的兴起： 探讨为何通用语言在面对特定领域（如张量计算、图形处理）时显得力不从心。本书将通过案例分析，展示如何设计内嵌式或外部的DSL，以在保持高级表达力的同时，暴露底层优化点。 1.2 内存系统的瓶颈与软件优化策略 现代处理器性能的绝大部分提升来自于对内存延迟和带宽的管理。本书将把内存系统视为一个复杂的、多层次的系统工程问题，而非仅仅是缓存查找。 非均匀内存访问（NUMA）的深度剖析： 深入探究操作系统调度器和硬件拓扑结构如何相互作用。我们将详细介绍如何通过线程绑定（Thread Affinity）、跨节点数据预取以及NUMA感知的内存分配策略来最小化远端内存访问的惩罚。 持久性内存（Persistent Memory, PMem）的革命： 分析PMem如何改变数据持久化和事务处理的范式。重点讨论如何在软件层面管理内存映射文件、实现细粒度事务（如Non-Volatile Memory Transactions, NV-DIMM Transactions）以及设计容错恢复机制。 缓存一致性协议的性能影响： 探讨MESI、MOESI等协议在多核及众核系统中的开销。分析大规模缓存同步操作（Cache Coherence Traffic）对系统整体吞吐量的限制，并提出软件层面的弱一致性编程实践，允许开发者在可接受的误差范围内牺牲严格一致性以换取性能。 --- 第二部分：面向大规模系统的软件工程与抽象（Software Engineering for Scale） 高效能软件的构建不仅依赖于底层的速度，更依赖于清晰的结构和可维护的抽象。本部分聚焦于如何设计和实现支持大规模并行和容错的系统软件。 2.1 分布式计算框架的架构选择 当计算规模超越单台机器的物理限制时，分布式系统的设计成为核心挑战。 通信原语的抽象与优化： 对比消息传递接口（MPI）的显式通信与远程过程调用（RPC）/远程内存访问（RDMA）的隐式通信。本书重点分析RDMA（如RoCE, InfiniBand）在零拷贝（Zero-Copy）操作中的性能优势，并探讨如何在编程框架中安全、高效地集成这些低延迟通信机制。 容错与检查点机制： 探讨在长时间运行的科学计算任务中，如何设计高效的异步检查点（Asynchronous Checkpointing）。分析Chandy-Lamport算法的局限性，并介绍基于日志和增量状态捕获的现代容错技术，以最小化对主计算进度的干扰。 工作窃取（Work Stealing）与动态负载均衡： 深入解析动态调度策略，特别是在处理不规则、依赖图不确定的工作负载时，如何设计高效的工作队列和竞争机制，确保所有处理单元保持忙碌。 2.2 数据结构与算法的并行化重构 许多经典算法在并行化时会遭遇同步开销或伪共享（False Sharing）问题。本部分关注如何从算法层面重构数据结构以适应并行执行。 无锁（Lock-Free）与等待无关（Wait-Free）数据结构： 详细介绍基于CAS（Compare-and-Swap）等原子操作的链表、栈和队列的实现。重点分析ABA问题及其解决方案，并评估在真实硬件上无锁结构相对于传统互斥锁的性能增益与复杂性代价。 并行图算法的挑战： 针对图数据结构（如稀疏矩阵、邻接表）的遍历和处理，分析Push-Pull模型、GraphBLAS等抽象层面的设计，以及如何利用SIMD/向量化指令加速图的局部邻居处理。 --- 第三部分：面向未来的软件栈：可验证性与可靠性（Verifiability and Reliability） 随着系统规模的扩大，软件的错误率和调试难度呈指数级增长。本部分关注如何利用更强的软件保证手段来构建可信赖的高性能系统。 3.1 静态分析与形式化验证在系统软件中的应用 我们探讨如何将数学上的严谨性引入到性能敏感的代码中，确保关键路径上的正确性。 契约式编程（Design by Contract）与运行时断言： 在C/C++等系统语言中，如何有效地利用契约来定义API的先决条件、后置条件和不变量，并在性能允许的范围内进行运行时检查。 轻量级形式化验证工具链： 介绍如何使用工具（如TLA+的子集或特定领域的形式化语言）对并发控制原语和调度器逻辑进行模型检验，以保证关键并发代码的死锁自由性和活性。 3.2 性能度量的科学性与可持续性 高性能计算不仅是跑得快，更是要可预测地跑得快。 性能的统计学基础： 强调单次运行结果的误导性。介绍如何应用统计学方法（如收集多样本、置信区间分析）来获得稳健的性能指标。 可观测性（Observability）与探查（Profiling）： 超越传统的CPU周期计数，探讨如何集成硬件性能计数器（PMC）、操作系统跟踪点（Tracepoints）以及自定义事件标记，以构建一个全景式的性能视图，从而快速定位跨越多个软件层级的瓶颈。 本书提供了一条贯穿底层硬件感知、中层软件工程实践到顶层可靠性保证的完整路径，旨在培养新一代能够驾驭复杂异构系统的软件架构师和工程师。

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《高性能编译器与并行计算》这本书的叙述风格严谨而不失灵活性，它在保证技术准确性的同时，也注重培养读者的自主思考能力。我发现，书中关于“并行调度算法”的介绍，为我打开了一个新的思路。除了传统的静态调度和动态调度，作者还介绍了诸如“工作窃取”（Work-Stealing）等更先进的调度策略，并分析了它们在不同并行架构上的性能表现。这让我深刻理解了，一个优秀的调度器，能够有效地平衡计算负载，最大化硬件利用率。此外，书中对“性能可移植性”的探讨也让我受益匪浅。在构建高性能并行应用程序时，我们不仅要考虑在特定硬件上的性能，还要尽量保证程序在不同架构和编译器上的可移植性。作者提供了一系列关于如何编写“可移植”并行代码的建议，以及如何利用抽象层来隐藏底层硬件的差异。这对于我目前负责的跨平台开发项目来说，具有极高的参考价值。

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这本书的结构设计堪称典范，它循序渐进地引导读者理解并行计算领域中至关重要的编译器技术。从基础的并行模型（如共享内存、分布式内存）的介绍，到更高级的线程管理、任务并行、数据并行等概念的阐述，作者都处理得恰到好处，确保了不同背景的读者都能找到自己的学习路径。我特别喜欢书中关于“内存模型”的章节，它深入浅出地解释了内存一致性、缓存一致性协议以及它们对并行程序正确性的影响。作者通过生动的图示和精心设计的代码片段，帮助我理解了在多核环境下，同一个变量在不同处理器上的可见性问题，以及如何通过内存屏障等机制来保证数据的同步。此外，书中对于“数据布局优化”的探讨也让我受益匪浅。理解数据在内存中的存储方式，以及如何调整数据结构来提高缓存命中率，是实现高性能的关键。作者展示了如何通过结构体填充、数组重排等技术，将原本“不友好”的数据组织转化为对并行处理器更友好的形式，这对于任何一个希望优化代码性能的开发者来说，都是极其宝贵的知识。我不得不提的是，书中对“并行模式”的总结，如MapReduce、Pipeline、Divide and Conquer等，为我提供了一个清晰的框架来思考和设计并行算法，并理解编译器如何有效地支持这些模式。这些模式的讨论，不仅仅是理论的堆砌，更是作者多年实践经验的凝练，充满了智慧的火花。

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我最近刚读完一本名为《高性能编译器与并行计算》（High-Performance Compilers for Parallel Computing）的书，这本书给我留下了极其深刻的印象，其内容之丰富、分析之透彻，足以让我暂时忘却了日常琐事，沉浸在并行计算的浩瀚世界中。从这本书的标题就可以预见，它将带领我们深入探究那些能够充分发挥现代多核处理器、GPU 以及其他并行硬件潜力的编译器技术。我尤其欣赏作者在解释抽象概念时所采用的生动比喻和清晰的逻辑脉络。例如，在阐述指令级并行（Instruction-Level Parallelism, ILP）时，作者并没有仅仅停留在理论层面，而是通过详细的示例代码，一步步展示了如何通过循环展开、指令调度、寄存器分配等一系列优化手段，将串行代码转化为高度并行的执行流。这不仅仅是理解技术，更像是学习一种艺术，一种如何让机器高效运作的艺术。书中对于自动向量化（Auto-vectorization）的深入剖析尤其让我惊叹，它揭示了编译器是如何智能地识别并利用 SIMD（Single Instruction, Multiple Data）指令的，以及开发者可以通过哪些方式辅助编译器做出更好的决策。我发现，即使是对并行计算有所了解的我，通过阅读此书，对编译器在背后默默进行的复杂工作有了全新的认识。它让我意识到，高效的并行代码并非只是简单地堆砌线程，而是需要编译器与程序员之间进行一场精妙的协作。书中的案例分析，特别是针对科学计算和数据密集型应用的优化策略，为我提供了宝贵的实践指导，使我能够将这些理论知识应用到我自己的项目中，切实地提升了程序的性能。

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这本书的深度和广度都远超我的预期，它为我提供了一个系统性学习高性能编译器与并行计算的完整框架。在“编译器代码生成”部分，作者不仅展示了如何将优化后的中间表示（Intermediate Representation, IR）转换为特定架构的机器码，还深入分析了指令选择、寄存器分配、指令调度等关键步骤。我发现，即使是看似简单的代码语句，在编译器层面也经历了一系列复杂的转换和优化过程。书中还讨论了“自适应并行”（Adaptive Parallelism）的概念，即程序可以根据运行时的环境（如CPU负载、内存带宽等）动态地调整其并行策略。这为编写能够适应不同硬件环境的高性能并行程序提供了新的思路。最后，我不得不提的是，书中关于“未来趋势”的展望，包括对人工智能在编译器优化中的应用、新型并行硬件架构的出现以及对异构计算更深层次的融合等方面的探讨，让我对这个领域的发展充满了期待。这本书无疑是我在高性能计算领域的一次重要的学习里程碑。

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这本书的作者显然是一位在并行计算领域浸淫多年的专家，他的知识体系和实践经验在这本书中得到了淋漓尽致的体现。在讲解“并行数据结构”时，作者不仅仅是列举了一些已有的数据结构，而是深入分析了它们在不同并行模型下的性能特点，以及如何根据具体的应用场景选择最合适的数据结构。我特别欣赏他对“并发集合”的介绍，以及如何通过锁（Locks）、原子操作（Atomic Operations）等机制来保证其线程安全。这对于开发高吞吐量的并发应用程序至关重要。此外，书中对“向量化数据布局”的讨论也极其有价值。理解如何将数据按照向量指令的要求进行排列，是实现高效向量化计算的关键。作者通过具体的例子，展示了如何通过结构体的成员顺序调整、数据打包等技术，来提高数据的对齐度和可向量化程度。这让我意识到，哪怕是微小的代码调整，都可能带来显著的性能提升。

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《高性能编译器与并行计算》的作者展现了其对并行计算领域前沿技术敏锐的洞察力。书中对于“GPU编程模型”的介绍，例如CUDA和OpenCL，为我提供了学习和实践GPU并行计算的坚实基础。作者不仅讲解了GPU的架构特点，如大量并行处理核心、高带宽显存等，还详细介绍了如何在GPU上实现数据并行和任务并行。我尤其欣赏书中关于“GPU内存管理”的章节，它揭示了如何在GPU的全局内存、共享内存、寄存器等不同层级的内存之间高效地进行数据传输和访问，这对于编写高性能GPU kernels至关重要。此外，书中对于“大规模并行系统”的讨论，也让我对分布式内存系统和互连网络的挑战有了更深入的认识。作者探讨了如何通过MPI（Message Passing Interface）等通信库来协调分布式节点上的计算任务，以及如何优化通信模式来减少通信开销。这些内容为我理解和构建大型高性能计算集群提供了宝贵的理论指导。

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《高性能编译器与并行计算》这本书给我最直观的感受是，它彻底改变了我对“编译”这个过程的认知。以往，我常常将编译器视为一个将高级语言翻译成机器码的“黑箱”，但这本书让我看到了编译器背后那庞大而复杂的优化体系。作者细致地讲解了各种编译器优化技术，例如死代码消除、常量折叠、循环不变代码外提等等，并深入分析了这些技术在并行计算环境下的特殊考量。我尤其印象深刻的是关于“依赖分析”的章节，它详细阐述了编译器如何识别代码中的数据依赖和控制依赖，以及这些依赖关系如何影响并行化和代码优化。理解了这些，我才真正明白为什么有些看似可以并行执行的代码，编译器却无法自动进行优化。作者还介绍了如何通过代码重构和添加特定的编译器指令（如 `#pragma omp parallel for` 或 `#pragma acc kernels`）来帮助编译器更好地理解程序的意图，从而生成更优的并行代码。书中关于“异构计算”的讨论也极其精彩，它触及了GPU、FPGA等硬件平台，并探讨了如何通过OpenMP、OpenACC、CUDA等工具链来开发针对这些平台的并行程序。我从中学习到了如何在CPU和GPU之间高效地传输数据，以及如何将计算密集型的任务卸载到GPU上执行，这对于我目前工作中涉及的大规模科学模拟项目至关重要。

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这本书的价值在于，它不仅仅是讲解了“是什么”，更重要的是阐述了“为什么”。在解释各种编译器优化技术时，作者总是会深入剖析其背后的原理和收益，让我能够真正理解这些技术为何能够提升性能。例如，在讲述“路径剖析”（Path Profiling）时，作者解释了如何通过分析程序中不同执行路径的频率，来指导编译器进行更有针对性的优化，例如对热点代码进行指令预取和流水线优化。这让我明白，优化并非盲目进行，而是需要基于对程序执行行为的深刻理解。书中还对“自动并行化”（Automatic Parallelization）的挑战和局限性进行了详尽的讨论，让我认识到，虽然编译器在不断进步，但程序员的积极干预仍然是实现极致性能的关键。作者提供了一系列指导，关于如何通过代码重构、数据局部性优化以及使用并行编程模型（如OpenMP、MPI）来辅助编译器，使其能够生成更高效的并行代码。

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《高性能编译器与并行计算》不仅仅是一本技术手册，更是一次思想的启迪。在阅读的过程中，我深刻地体会到，高性能计算的精髓在于对硬件底层机制的深刻理解，以及如何通过精妙的算法设计和代码实现，将这些机制发挥到极致。作者对于“并行错误检测与调试”的探讨，让我印象尤为深刻。在并行编程中，由于多线程的并发执行，常常会出现一些难以捉摸的错误，如竞态条件（Race Condition）、死锁（Deadlock）等。这本书不仅指出了这些问题的根源，更提供了一系列有效的调试策略和工具，如使用 `Valgrind` 的Helgrind工具，或者利用GDB的线程调试功能。这些宝贵的经验，让我能够更自信地处理并行程序中的复杂错误。此外，书中关于“领域特定语言（Domain-Specific Languages, DSLs）”的讨论也让我眼前一亮。作者探讨了如何通过设计专门针对特定应用领域的DSL，来简化并行程序的开发，并允许编译器进行更深层次的优化。这为我提供了一个全新的视角，思考如何提高并行计算的开发效率和程序的可维护性。

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这本书所涵盖的深度和广度都令人惊叹。作者在解释复杂的编译器算法时，总是能够找到恰当的比喻，让晦涩的概念变得易于理解。例如，在讨论“循环优化”时，作者将循环展开的过程比作“流水线作业”，将循环融合比作“生产线合并”，这些生动的类比帮助我迅速把握了核心思想。书中还详细介绍了“数据局部性”的概念，以及如何通过编译器技术，如“缓存感知优化”和“内存预取”，来最大化地利用CPU缓存，减少内存访问延迟。我发现，即使我之前已经读过一些关于性能优化的书籍，这本书也总能提供一些我从未接触过的角度和技巧。作者在分析“编译器错误和警告”这一部分也极其用心，它不仅教会了我如何解读编译器发出的各种诊断信息，更重要的是，它指导我如何通过修改代码来避免这些潜在的问题，从而编写出更健壮、更高效的并行程序。书中关于“代码度量和剖析”的章节也十分实用，它教会了我如何使用诸如 `gprof`、`perf` 等工具来识别程序的瓶颈，并据此进行有针对性的优化。这让我意识到，性能优化是一个持续迭代的过程，而不是一次性的工作。

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这个作者paper写的不错，书为什么写的这么墨迹，完全是一半篇幅就可以说完的内容，而且太浅了，看来allen&kenndey那本才是最好的。

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