High Performance Computing on Vector Systems 2006 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Resch, Michael (EDT)/ Bonisch, Thomas (EDT)/ Tiyyagura, Sunil (EDT)/ Furui, Toshiyuki (EDT)/ Seo, Yo

出品人:

页数:181

译者:

出版时间:

价格:99

装帧:HRD

isbn号码:9783540476924

丛书系列:

图书标签:

• 高性能计算
• 向量处理器
• 并行计算
• 计算机体系结构
• 科学计算
• 数值分析
• 算法优化
• 2006年出版
• 高性能架构
• 向量化

深入探索并行计算与现代处理器架构的演进 《并行计算与现代处理器架构：从多核到异构计算的转型》 内容简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，审视自二十一世纪初以来，并行计算范式的核心转变及其对高性能计算（HPC）领域产生的深远影响。我们聚焦于处理器设计如何从传统的单核串行优化迈向多核、多线程和异构加速的复杂环境。本书严格避开了对特定历史时期（如2006年左右）向量系统特定实现的详细描述，而是将重点放在了更为普适和持续演进的技术趋势、编程模型和系统优化策略上。 本书分为六个主要部分，层层递进地剖析了现代高性能计算的基石。 --- 第一部分：并行计算的基础理论与模型重塑 本部分首先回顾了并行计算的理论基础，包括Amdahl定律和Gustafson定律的现代解读，探讨在核心数量急剧增加的背景下，它们如何指导我们识别和克服并行化瓶颈。我们着重分析了Flynn的分类法在现代复杂架构（如包含SIMD单元和专用加速器）面前的局限性，并引入了更精细的并行粒度分类体系。 随后，我们详细讨论了任务并行性与数据并行性的平衡艺术。对于数据并行性，我们深入剖析了共享内存模型（如OpenMP）与分布式内存模型（如MPI）在不同规模系统上的适用性、性能权衡以及编程复杂性。本书强调了混合并行编程策略的重要性，即如何在单个节点内高效利用多核的共享内存资源，同时通过网络通信连接跨节点的分布式计算。我们提供了关于如何通过细粒度的性能分析工具，识别线程间同步开销和伪共享问题的实用方法论。 第二部分：多核处理器的系统级挑战 随着CPU核心数量的爆发式增长，内存墙问题和缓存一致性协议的复杂性成为制约性能提升的关键因素。本部分详细解析了现代多核处理器的微架构。我们探讨了非统一内存访问（NUMA）架构的拓扑结构、内存访问延迟对应用程序性能的影响，以及操作系统调度器如何管理跨核的负载均衡。 一个核心的议题是缓存层次结构的设计与优化。我们分析了L1、L2、L3缓存的容量、关联度以及替换策略如何影响数据局部性。本书提供了丰富的案例分析，展示了如何通过重组数据结构、优化循环的展开与合并，来最大限度地利用片上缓存，减少对主内存的访问。此外，我们还深入研究了内存一致性模型，解释了C++内存模型或Java内存模型等高级语言抽象背后的底层硬件保证，以及这对编写正确且高性能的并发代码的意义。 第三部分：异构计算的崛起与加速器编程范式 异构计算是当代HPC领域最显著的趋势之一。本部分将焦点从传统CPU扩展至通用图形处理器（GPGPU）以及其他专用加速器。我们首先详细阐述了GPU的SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）架构，对比其与传统SIMD指令集架构在并行执行模型上的根本差异。 本书对主流的GPU编程模型进行了深入比较，包括CUDA和OpenCL。我们不仅讲解了这些模型的语法和核心概念（如线程块、网格、共享内存），更侧重于性能工程：如何有效地将数据传输到加速器内存、如何组织线程以实现最大化的计算吞吐量，以及如何管理设备侧的并发和同步。我们还探讨了更高级别的抽象框架，如OpenACC指令和SYCL，它们致力于简化异构编程的复杂性，并提供更好的可移植性。 第四部分：数据密集型应用与存储I/O优化 现代科学计算和数据分析任务对数据的读写带宽和延迟提出了前所未有的要求。本部分关注高性能I/O和并行文件系统。我们分析了 Lustre、GPFS（现IBM Spectrum Scale）等并行文件系统的内部机制、元数据管理策略及其对应用程序性能的影响。 本书强调了I/O感知型应用设计的重要性。我们探讨了如何利用数据分块、预取（Prefetching）技术，以及异步I/O操作来掩盖通信延迟。对于那些数据量巨大的应用，我们还介绍了内存映射文件和缓存感知的数据布局在减少实际磁盘I/O操作方面的作用。此外，我们还审视了新兴的持久性内存（Persistent Memory, PMEM）技术，它模糊了内存与存储的界限，为HPC应用带来了新的机遇和挑战。 第五部分：性能度量、调试与可扩展性分析 高效的并行代码依赖于精确的性能分析。本部分系统地介绍了HPC性能度在量工具箱。我们详细讲解了基于硬件性能计数器的工具（如Perf或特定厂商工具）如何提供关于缓存失误率、指令周期数（IPC）和内存带宽利用率的底层洞察。 我们强调了微基准测试（Microbenchmarking）在隔离性能瓶颈中的作用，并展示了如何使用性能剖析器来可视化程序在不同并行层级上的时间花费。在可扩展性分析方面，我们引入了强可扩展性和弱可扩展性的评估方法，帮助研究人员判断一个算法在增加计算资源后保持效率的能力。最后，本部分讨论了现代并行调试器的挑战，特别是如何有效地跟踪和重现非确定性并发错误。 第六部分：面向未来：新型计算范式与软件栈 本部分着眼于HPC领域的未来发展方向。我们探讨了领域特定架构（DSA）的兴起，如用于深度学习的TPU或其他专用加速器，它们如何进一步推动异构计算的边界。 我们还深入分析了高层次抽象和领域特定语言（DSL）在提高开发者生产力方面的作用。通过使用诸如Julia、Dask或基于Python的科学计算生态系统，开发者如何在不完全牺牲底层控制的前提下，构建可扩展的解决方案。最后，本书展望了量子计算对经典HPC范式可能带来的颠覆性影响，并讨论了混合经典-量子算法的初步探索路径。 目标读者： 本书面向拥有扎实C/C++或Fortran基础的计算机科学、工程学和物理学领域的学生、研究人员以及HPC系统架构师。读者应具备一定的并行编程经验，并希望深入理解现代多核和异构系统的内部工作原理，以设计出突破当前性能瓶颈的应用程序。

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