Using Advanced MPI

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出版者:The MIT Press
作者:William Gropp
出品人:
页数:392
译者:
出版时间:2014-11-7
价格:USD 61.00
装帧:Paperback
isbn号码:9780262527637
丛书系列:
图书标签:
  • 算法
  • 并行计算
  • MPI
  • C++
  • MPI
  • 并行计算
  • 高性能计算
  • 消息传递
  • C++
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  • 科学计算
  • 并行编程
  • 集群计算
  • 数值计算
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具体描述

《并行计算的艺术:深入剖析MPI的高级应用》 引言 在当今计算密集型应用日益普及的时代,大规模并行计算已成为解决复杂科学问题和推动技术创新的关键。从天气预报、分子动力学模拟到金融建模和图像处理,高效利用多处理器系统的能力至关重要。消息传递接口(MPI)作为分布式内存并行计算的事实标准,为开发者提供了一个强大的框架来构建可扩展、高性能的并行应用程序。本书《并行计算的艺术:深入剖析MPI的高级应用》旨在超越MPI的基础知识,为那些希望充分挖掘并行计算潜力的开发者、研究人员和工程师提供一条深入的进阶之路。 本书并非一本介绍MPI基础语法的入门教程,而是假定读者已经具备MPI基本概念的理解,例如进程、通信操作(send/recv)、集合通信(broadcast, reduce)等。我们关注的重点在于如何巧妙地运用MPI的高级特性,优化并行程序的性能,解决实际应用中遇到的挑战,并深入理解并行计算的底层机制。通过一系列精心设计的案例和翔实的理论阐述,本书将引领读者进入一个更广阔、更精妙的并行世界。 第一部分: MPI通信模式的深度探索与优化 MPI提供了丰富的通信模式,每种模式都在特定的场景下展现出独特的优势。本书将首先深入剖析这些通信模式,并探讨如何根据应用程序的特点选择最适合的通信策略。 非阻塞通信的精妙运用: 非阻塞通信允许发送方和接收方在不等待操作完成的情况下继续执行其他任务,从而实现计算与通信的重叠,显著提高并行效率。本书将深入探讨`MPI_Isend`、`MPI_Irecv`、`MPI_Wait`、`MPI_Test`等非阻塞操作的细节,并展示如何在实际应用中通过多线程、多进程模型结合非阻塞通信,构建高效的流水线式并行算法。我们将分析不同应用场景下,何时何地使用非阻塞通信能带来最大的性能提升,例如在Stencil计算中,如何通过提前发送下一轮次的数据来隐藏通信延迟。 集合通信的性能调优: 集合通信操作(如`MPI_Bcast`, `MPI_Reduce`, `MPI_Allreduce`, `MPI_Gather`, `MPI_Scatter`等)是并行编程中的常用工具,但其实现效率高度依赖于底层网络拓扑和通信库的优化。本书将详细介绍各种集合通信算法的原理,如二叉树、流水线、奇偶排序等,并分析它们在不同网络环境下的性能特点。我们将探讨如何通过选择合适的算法、调整通信参数、甚至利用MPI库提供的特定优化选项来最大化集合通信的性能。例如,在`MPI_Reduce`操作中,了解不同规约(reduction)操作的计算开销,以及如何利用局部规约(local reduce)来减少全局通信量。 拓扑感知通信: 现代高性能计算系统通常拥有复杂的网络拓扑,如2D/3D Mesh、Torus等。理解并利用这些拓扑结构可以显著提升通信性能。本书将介绍MPI提供的拓扑通信原语,如`MPI_Cart_create`, `MPI_Cart_coords`, `MPI_Cart_rank`等,并演示如何构建虚拟拓扑图来优化通信模式,减少通信跳数,提高数据传输效率。例如,在Stencil计算中,将进程映射到Cartesian拓扑中,使得邻居进程之间的通信可以直接通过映射关系找到,减少通信开销。 远程直接内存访问(RDMA)与MPI: 许多现代高性能互连网络(如InfiniBand, RoCE)支持RDMA技术,允许进程直接在远程内存上读写数据,无需CPU的干预,从而大幅降低通信延迟。本书将探讨MPI如何与RDMA协同工作,介绍`MPI_Rput`, `MPI_Rget`, `MPI_Raccumulate`等一对一的远程内存访问操作,并展示如何利用这些低延迟的通信原语构建更高效的并行算法。我们将分析RDMA在某些特定应用场景下的优势,例如在分布式共享内存的模拟中,如何通过RDMA直接更新远程数据。 第二部分: MPI的高级特性与并行算法设计 除了基本的通信模式,MPI还提供了许多高级特性,能够帮助开发者设计出更强大、更灵活的并行应用程序。 进程拓扑与组管理: MPI提供了灵活的进程组管理和拓扑功能,允许开发者动态地创建、管理进程组,并在不同的进程组之间进行通信。本书将深入讲解`MPI_Comm_split`, `MPI_Comm_create_group`, `MPI_Intercomm_create`等通信子(communicator)的概念,以及如何利用它们来组织复杂的并行计算任务,例如在迭代求解过程中,将计算任务划分到不同的子组中进行并行处理。 动态进程管理: 在某些应用场景下,并行程序的进程数量可能需要根据计算负载或资源可用性进行动态调整。本书将介绍MPI提供的动态进程管理接口,如`MPI_Comm_spawn`, `MPI_Comm_connect`, `MPI_Comm_accept`等,并讨论如何利用这些接口构建自适应的并行应用程序。我们将探讨动态进程管理在负载均衡、容错等方面的应用。 MPI-IO:并行文件系统的优化读写: 在处理大规模数据集时,高效的并行I/O是性能瓶颈的关键。MPI-IO为并行文件系统的读写提供了一套标准接口。本书将详细介绍`MPI_File_open`, `MPI_File_read`, `MPI_File_write`, `MPI_File_set_view`等MPI-IO操作,并深入探讨如何通过选择合适的I/O模式(如独立I/O、非独立I/O)、窗口(view)管理、以及数据分块策略来优化并行文件访问性能。我们将分析在不同并行文件系统(如Lustre, GPFS)上的性能特点,并给出实际的调优建议。 用户定义的数据类型(Derived Datatypes): 复杂的数据结构在并行计算中非常普遍。MPI提供的用户定义数据类型功能允许开发者创建自定义的数据类型,从而高效地在进程之间传输非连续的内存块或异构数据。本书将详细讲解`MPI_Type_contiguous`, `MPI_Type_vector`, `MPI_Type_indexed`, `MPI_Type_struct`等创建用户定义数据类型的接口,并演示如何在实际应用中利用它们来优化通信效率,避免不必要的数据复制和打包/解包操作。 MPI的用户定义规约操作: 对于`MPI_Reduce`和`MPI_Allreduce`等操作,MPI预定义了一些常用的规约操作(如求和、求最大值)。然而,在某些特定应用中,可能需要自定义的规约操作。本书将介绍如何使用`MPI_Op_create`和`MPI_Op_free`来定义用户自己的规约操作,并在集合通信中使用它们,从而为更广泛的并行算法设计提供支持。 第三部分: 高级主题与性能调优实践 在掌握了MPI的高级特性后,本书将进一步深入探讨更高级的主题,以及如何在实际环境中进行有效的性能调优。 MPI的容错机制: 在大规模并行系统中,硬件故障是不可避免的。本书将介绍MPI提供的容错(Fault Tolerance)机制,如Error Handlers和Process Management,以及如何利用这些机制来构建能够从进程失败中恢复的并行应用程序。我们将讨论不同的容错策略,例如Checkpoint/Restart。 MPI性能分析与调试工具: 高效的性能分析和调试是优化并行程序不可或缺的环节。本书将介绍多种常用的MPI性能分析工具,如`TAU`, `Score-P`, `Vampir`等,并演示如何利用这些工具来识别性能瓶颈,例如通信开销过大、负载不均衡、死锁等。同时,我们将讨论MPI调试的挑战,以及常用的调试策略和工具,如`GDB`结合`MPIR_CVAR_DEBUG_ATTACH=1`。 MPI与OpenMP的混合编程: 在多核处理器日益普及的今天,将MPI的进程间并行与OpenMP的线程内并行相结合,可以实现更细粒度的并行化,进一步提升性能。本书将探讨MPI和OpenMP的混合编程模型,介绍如何在MPI程序中嵌入OpenMP并行区域,并分析其潜在的性能优势和挑战。 MPI库的内部机制与优化: 深入理解MPI库的内部实现机制,如消息缓冲、消息队列管理、网络适配层等,有助于开发者更有效地利用MPI。本书将简要介绍一些主流MPI库(如Open MPI, MPICH)的内部结构,并探讨一些通用的性能优化技巧,例如通过调整MPI库的配置参数、选择合适的网络模块来优化通信性能。 实际应用案例分析: 为了巩固所学知识,本书将提供多个来自不同领域的实际应用案例,涵盖科学计算、工程模拟、大数据处理等。我们将深入剖析这些案例中的并行算法设计、MPI通信模式选择、以及性能调优策略,让读者能够将理论知识应用于实践。 结语 《并行计算的艺术:深入剖析MPI的高级应用》旨在为读者提供一个全面、深入的MPI高级应用指南。通过对MPI核心概念的精细解读、对通信模式的深度挖掘、以及对高级特性的详实阐述,本书将帮助您超越MPI的基础使用,掌握构建高性能、可扩展并行应用程序的关键技术。我们相信,掌握本书的内容,将使您在并行计算领域游刃有余,迎接未来更具挑战性的计算任务。

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读后感

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用户评价

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这本书给我的感觉就像是收到了一份**顶尖实验室的内部技术报告**,充满了未经稀释的、**高浓度的前沿知识**。作者似乎对MPI标准的所有“怪癖”和“陷阱”都了如指掌,并且毫无保留地将其呈现在读者面前。我特别欣赏它对**MPI-IO的高级特性**的详尽介绍,特别是如何利用**并行的文件视图(File Views)**来实现高效的随机访问,这在处理TB级甚至PB级数据集时是决定性的因素。书中的许多章节都带有强烈的**“实践出真知”**的色彩,每一个优化建议背后都有详实的实验数据支撑,而非空泛的口号。对于那些准备参加高性能计算竞赛或面临**苛刻交付指标**的团队来说,这本书提供的技术深度是**无可替代的竞争优势**。它不仅拓宽了我的技术视野,更重要的是,它帮助我**重塑了对并行程序性能的直觉判断**,真正理解了“快”与“慢”的界限在哪里,以及如何跨越那条界限。

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我对这本书的**结构严谨性**感到非常敬佩,它不像一本随便拼凑的教程,而更像一部**精心雕琢的学术专著**。它的逻辑链条环环相扣,从最基础的数据分区到高级的主动消息模型,每一步的过渡都自然流畅,毫无生硬的跳跃感。尤其让我欣赏的是作者对**不同硬件架构(如NUMA、GPU加速)**下MPI行为差异的探讨,这在当前异构计算日益普及的时代背景下,显得尤为**具有前瞻性和实用性**。我记得有一章节专门讨论了**MPI_THREAD_MULTIPLE**级别的复杂性,很多并行库的开发者都在这里栽了跟头,但作者却能用**清晰的并发模型图示**,将那种错综复杂的锁竞争和缓存一致性问题解释得井井有条。对于那些希望深入理解**并行编程模型演进史**的读者,这本书也提供了丰富的历史背景,让知识的获取不仅仅停留在“怎么做”,更能明白“为什么是这样”。这无疑是一本**值得反复研读的工具书**,它的价值会随着我的项目复杂度提升而不断显现。

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这本书简直是并行计算领域的**一座里程碑**!我花了整整一周的时间沉浸其中,感觉像是被一位经验老到的导师手把手地领进了高性能计算的**神秘殿堂**。作者对于**底层机制的剖析**细致入微,完全不像其他同类书籍那样浮于表面,只会罗列API函数。真正让我眼前一亮的是,书中对**通信模式的优化策略**进行了深入的探讨,特别是涉及到大规模集群环境下的**延迟隐藏技术**,那些图示和伪代码的讲解,简直是教科书级别的范例。我过去在处理那些棘手的**非阻塞通信死锁问题**时总是束手无策,但通过研读此书,我茅塞顿开,明白了如何通过更精妙的**拓扑感知**来设计更健壮的应用程序。对于那些已经掌握了基础MPI概念,渴望迈向**工程实践高手**行列的开发者而言,这本书提供的不仅仅是知识,更是一种**解决复杂问题的思维框架**。它的深度足以让资深研究人员受益匪浅,同时其严谨的逻辑结构也能引导初学者在正确的道路上快速成长,避免了许多弯路。

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读完这本书,我最大的感受是**颠覆性的清爽**。市面上充斥着大量关于并行编程的教材,大多堆砌着API手册式的讲解,让人读起来昏昏欲睡,晦涩难懂。然而,这本书的叙事方式极其**富有洞察力**,它没有直接跳到复杂的代码实现,而是先构建了一个**清晰、优雅的理论模型**来解释为什么某些通信操作比另一些更高效。作者非常擅长使用**类比和反例**来阐述抽象的概念,比如在讲解**集合通信(Collective Communications)**时,他引入了一个关于“信息如何在不同规模的团队中有效传达”的类比,一下子就让我抓住了MPI_Allreduce背后的本质。更值得称赞的是,书中对于**内存访问模式与通信效率**之间的微妙关系进行了深入的挖掘,这在很多入门级的书籍中是完全缺失的视角。对于任何想要将并行程序性能压榨到极致的工程师来说,这本书提供的**性能调优的“内功心法”**,价值远超书本的定价。我甚至将书中关于**进程间同步的微妙之处**的章节打印出来,贴在了我的工作台前,随时提醒自己注意那些容易被忽略的细节。

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说实话,我最初拿起这本书是带着一点**怀疑和好奇**的。在我的认知中,MPI的知识体系似乎已经非常成熟,很难再有新的突破点能被如此深入地挖掘。然而,这本书彻底改变了我的看法。它的**批判性思维**贯穿始终,作者不仅教你如何使用MPI,更引导你去**质疑现有方法的局限性**。例如,在讨论**点对点通信的开销模型**时,书中提供了一套超越传统“启动时间+传播时间”的更贴合现代网络拓扑的分析方法,这对于构建**超大规模模拟应用**时进行准确的性能预测至关重要。最让我感到**震撼**的是其中关于**自适应负载均衡**的章节,它不仅仅停留在理论层面,还提供了一套结合运行时通信模式分析的**启发式算法**。对于那些希望构建**能够自我修复和优化的分布式应用**的架构师来说,这本书简直是**一本行动指南**。它迫使你跳出舒适区,去面对那些真正影响生产环境的**深层次性能瓶颈**。

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