High Performance Parallelism Pearls Volume One: Multicore and Many-core Programming Approaches pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Morgan Kaufmann

作者:James Reinders

出品人:

页数:600

译者:

出版时间:2014-11-17

价格:USD 71.08

装帧:Paperback

isbn号码:9780128021187

丛书系列:

图书标签:

计算机
并行
并发
数值计算
并行计算
Concurrency
并行计算
多核编程
多核处理器
高性能计算
并发编程
计算机体系结构
编程技术
算法优化
多线程
C++

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小美书屋

book.quotespace.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

High Performance Parallelism Pearls shows how to leverage parallelism on processors and coprocessors with the same programming – illustrating the most effective ways to better tap the computational potential of systems with Intel Xeon Phi coprocessors and Intel Xeon processors or other multicore processors. The book includes examples of successful programming efforts, drawn from across industries and domains such as chemistry, engineering, and environmental science. Each chapter in this edited work includes detailed explanations of the programming techniques used, while showing high performance results on both Intel Xeon Phi coprocessors and multicore processors. Learn from dozens of new examples and case studies illustrating "success stories" demonstrating not just the features of these powerful systems, but also how to leverage parallelism across these heterogeneous systems.

Promotes consistent standards-based programming, showing in detail how to code for high performance on multicore processors and Intel® Xeon Phi™Examples from multiple vertical domains illustrating parallel optimizations to modernize real-world codesSource code available for download to facilitate further exploration

《高效并行计算的璀璨珠玑：多核与众核编程之道（卷一）》内容梗概：本书深入探讨了现代计算领域中至关重要的并行编程范式，聚焦于如何驾驭日益强大的多核和众核处理器，以释放其前所未有的计算潜能。本书将引导读者穿越纷繁复杂的并行计算概念，提炼出其核心思想和实用技巧，为构建高效、可扩展的并行应用程序奠定坚实基础。核心主题与视角：本书并非简单罗列各种并行编程模型或工具，而是以一种“珠玑”式的视角，精心挑选并阐释那些能够带来显著性能提升、具有普遍指导意义的编程方法论和设计原则。它侧重于理解并行计算的根本性挑战，以及如何运用巧妙的策略来克服这些挑战。多核时代的黎明与挑战：随着摩尔定律的演进，单核处理器的速度提升逐渐放缓，计算能力的增长转向了多核的整合。本书将首先回顾多核处理器带来的深刻变革，并分析由此产生的关键问题：如何有效地分配任务给多个核心？如何处理核心间的通信和同步？如何避免竞态条件和死锁？这些问题是并行编程的基石。众核架构的崛起与机遇：从GPU到更广泛的众核加速器，其核心数量呈指数级增长，带来了全新的编程范式和巨大的性能飞跃潜力。本书将探讨众核架构独特的计算模型，例如SIMD（单指令多数据）和SIMT（单指令多线程），以及理解其内存层次结构、线程管理和数据布局对于优化至关重要。核心编程模型剖析：共享内存模型：深入分析基于线程的共享内存并行编程，例如POSIX Threads（pthreads）和OpenMP。重点讲解如何通过线程创建、 Join、互斥锁（mutexes）、信号量（semaphores）、条件变量（condition variables）等同步原语，实现线程间的协作与数据共享，同时警惕和解决潜在的并行冲突。分布式内存模型：探讨MPI（Message Passing Interface）等消息传递接口，用于处理跨节点、跨机器的并行计算。本书将详述消息传递的机制，如点对点通信、集体通信操作（如广播、归约），以及如何设计能够有效利用网络带宽和减少通信延迟的算法。异构计算与加速器编程：针对GPU等众核加速器，本书将介绍CUDA（Compute Unified Device Architecture）或OpenCL等相关编程框架。重点在于理解主机（CPU）与设备（GPU）之间的数据传输、核函数的编写、线程块（thread blocks）和线程网格（thread grids）的组织，以及如何充分发挥GPU的并行处理能力。并行算法设计原则：本书强调算法本身对并行效率的影响。读者将学习如何识别问题中的固有并行性，如何进行任务分解（task decomposition）和数据分解（data decomposition），如何平衡负载（load balancing），以及如何设计数据局部性（data locality）良好的算法，以减少内存访问延迟和提高缓存命中率。性能调优与优化实践：理论的理解离不开实践的检验。本书将提供一套系统性的性能分析和调优方法。这包括使用性能剖析工具（profilers）识别瓶颈，理解内存访问模式，优化同步机制，减少不必要的计算，以及选择最适合特定硬件架构的并行策略。通用编程模式与抽象：除了具体的编程模型，本书还将提炼出一些跨越不同硬件和编程模型的通用并行编程模式，例如MapReduce、Divide and Conquer、Pipeline等。理解这些模式有助于读者以更抽象、更具迁移性的方式思考并行问题。本书特色：精炼与深入：避免冗余，力求将复杂的并行概念以最精炼的方式呈现，并深入剖析其背后的原理。实践导向：虽不直接提供大量的代码示例，但其讲解的原理和技巧都直接来源于实际的并行计算场景，并为读者提供清晰的实践指导。普适性：专注于那些具有普遍意义的并行计算思想和方法，使其能够应用于各种多核和众核平台，以及不同的编程语言和框架。循序渐进：从基本概念出发，逐步深入到更复杂的模型和技术，适合有一定编程基础并希望深入理解并行计算的开发者、研究人员和学生。适用读者：本书面向所有希望提升软件性能，解决大规模计算问题的开发者、软件工程师、高性能计算研究人员以及对计算机体系结构和并行计算感兴趣的学生。无论您是正在开发桌面应用程序、服务器后端、科学模拟软件，还是嵌入式系统，本书都将为您提供宝贵的洞察和实用的工具，帮助您充分发挥现代处理器的强大能力。展望：在日益增长的数据量和复杂计算需求的推动下，高效的并行编程已不再是锦上添花，而是构建高性能计算系统的必然选择。本书希望成为您在探索多核与众核并行计算广阔领域中，一份珍贵且实用的指南，帮助您掌握驾驭并行力量的关键“珠玑”。

作者简介

Review

"This book will make it much easier in general to exploit high levels of parallelism including programming optimally for the Intel Xeon Phi products. The common programming methodology between the Xeon and Xeon Phi families is good news for the entire scientific and engineering community; the same programming can realize parallel scaling and vectorization for both multicore and many-core." – from the Foreword by Sverre Jarp, CERN Openlab CTO

From the Back Cover

High Performance Parallelism Pearls shows how to leverage parallelism on processors and coprocessors with the same programming methods – illustrating the most effective ways to better tap the computational potential of systems with Intel® Xeon Phi™ coprocessors and Intel® Xeon® processors or other multicore processors. The book includes examples of successful programming efforts, drawn from across industries and domains such as chemistry, engineering, and environmental science. Each chapter in this edited work includes detailed explanations of the programming techniques used, while showing high performance results on both Intel® Xeon Phi™ coprocessors and multicore processors. Learn from dozens of new examples and case studies illustrating "success stories" demonstrating not just the features of these powerful systems, but also how to leverage parallelism across these neo-heterogeneous systems.

See all Editorial Reviews

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常富有个人魅力，它有一种老派科学家的严谨和精准，但又不失现代工程师的实用主义精神。作者在讲解复杂算法的演进时，常常会追溯到最初的数学定义和逻辑推导，然后一步步展示现代编译器和硬件是如何实现这些优化的。这种对“为什么”的深挖，让我对并行执行的底层机制有了更深层次的理解。例如，关于流水线依赖和分支预测对性能的影响那一章，作者用一系列递进的例子清晰地展示了编译器是如何通过重排指令来隐藏延迟的，以及程序员如何通过代码结构来辅助这一过程。这种对细节的关注，使得我阅读时常常会有“原来如此”的顿悟感。更难得的是，这本书对新兴的、尚未完全成熟的并行范式也保持了开放的态度，它并没有把现有的技术视为终极答案，而是鼓励读者保持批判性思维，去探索更优的解决方案。总的来说，这是一部既有历史厚度又有前瞻视野的力作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构组织方式让我印象非常深刻，它摒弃了传统的、自底向上构建知识的体系，反而采取了一种“自顶向下，由点及面”的叙事风格。我一开始还担心这种零散的“珍珠”结构会不会导致知识体系不够连贯，但事实证明，作者对这些独立主题的挑选和排列非常有章法。每一个章节，或者说每一个“珍珠”，都像是从一个巨大的并行难题中精确切割下来的样本，它聚焦于一个特定的痛点，然后用最简洁、最有效的代码示例和逻辑推导来剖析问题。这种聚焦性极大地提高了阅读效率，尤其是在处理工作中的突发性能挑战时，我可以迅速定位到相关的“珍珠”进行参考和学习。与其他并行计算书籍动辄长篇累牍地解释底层硬件寄存器或复杂的线程同步机制不同，本书更注重“思想的传递”。它教会我的不是如何精确地写出某条汇编指令，而是如何养成一种“并行思维”——在设计之初就预见到潜在的并行障碍，并设计出优雅的解决方案。这种能力的培养远比记住几个API调用要宝贵得多。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期在高性能计算领域摸爬滚打的从业者，我常常觉得市面上的书籍要么过于学术化，要么过于注重特定平台的商业推广。这本书的出现，像一股清流。它在保证技术深度的同时，却巧妙地避开了过多的行业色彩。作者对各种编程模型，无论是传统的共享内存模型，还是新兴的异构计算模型，都保持了一种近乎哲学的审视态度。我尤其欣赏其中关于“可扩展性陷阱”的讨论，那一段的分析可谓是入木三分。它没有停留在计算理论层面，而是结合了现实世界中数据移动和通信开销的物理限制，深刻解释了为什么许多声称高性能的代码在面对更大规模系统时会遭遇瓶颈。这种对实践与理论之间鸿沟的深刻理解，使得书中的建议非常落地。书中的插图和示意图不多，但每一张都恰到好处，起到了画龙点睛的作用，成功地将抽象的概念具象化，避免了纯文本带来的理解障碍。对于任何严肃对待并行优化的人来说，这本书都应该放在手边，时常翻阅。

评分☆☆☆☆☆

老实说，一开始我以为这本书会是那种枯燥的、纯粹的技术手册，但阅读体验远超预期。这本书成功地将并行计算这门通常被认为非常硬核的学科，转化成了一系列引人入胜的“故事”或“谜题”。作者的叙事节奏把握得极好，总能在读者即将感到疲惫时，抛出一个新的、更具挑战性的问题来激发继续探索的欲望。例如，书中对伪共享（False Sharing）问题的分析，简直是教科书级别的案例。它不仅展示了问题如何发生，更重要的是，它深入探讨了软件层面和硬件缓存行策略层面的多种解法，并且详细对比了不同解法的性能权衡和适用场景。这种多角度、多深度的剖析，是很多专注于特定工具的书籍所不具备的。它构建了一个强大的心智模型，让我能够更好地理解现代CPU缓存层级对程序行为的巨大影响。对于渴望摆脱“盲目调优”怪圈的开发者来说，这本书提供的思维框架是无价的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的视角实在是太独特了，它没有拘泥于某个特定的硬件架构或编程模型，而是像一个经验丰富的工匠在展示他的工具箱。我尤其欣赏作者在介绍并行编程范式时那种深入浅出的功力，他没有直接抛出复杂的数学公式或晦涩的理论，而是通过一系列精心设计的“小珠子”（Pearls）来阐述核心思想。这些“珠子”更像是解决实际问题的微型案例研究，它们触及了从内存一致性模型到任务分解策略的方方面面。读完之后，我感觉自己不再是单纯地学习了并行计算的知识点，而是真切地体会到了如何在面对性能瓶颈时，从多个维度进行权衡和优化。书中对现代处理器设计趋势的理解也相当敏锐，即使是那些看似已经过时的技术，作者也能从中提炼出对当下多核/众核系统仍具指导意义的原则。这使得整本书的生命力很强，不会因为几年后新的硬件出现而立刻贬值。作者的叙述充满了热情，仿佛在与读者进行一场高手间的私下切磋，而不是冷冰冰的教科书灌输，非常适合那些已经有一定编程基础，渴望在并行领域更进一步的工程师们。

评分☆☆☆☆☆