An Introduction to Parallel and Vector Scientific Computation pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Cambridge Univ Pr

作者:Shonkwiler, Ronald W./ Lefton, L.

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2006-8

价格:$ 61.02

装帧:Pap

isbn号码:9780521683371

丛书系列:

图书标签:

并行计算
向量计算
科学计算
数值分析
高性能计算
计算方法
计算机科学
数学
算法
工程计算

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

In this text, students of applied mathematics, science and engineering are introduced to fundamental ways of thinking about the broad context of parallelism. The authors begin by giving the reader a deeper understanding of the issues through a general examination of timing, data dependencies, and communication. These ideas are implemented with respect to shared memory, parallel and vector processing, and distributed memory cluster computing. Threads, OpenMP, and MPI are covered, along with code examples in Fortran, C, and Java. The principles of parallel computation are applied throughout as the authors cover traditional topics in a first course in scientific computing. Building on the fundamentals of floating point representation and numerical error, a thorough treatment of numerical linear algebra and eigenvector/eigenvalue problems is provided. By studying how these algorithms parallelize, the reader is able to explore parallelism inherent in other computations, such as Monte Carlo methods.

深入理解现代科学计算的基石：并行与向量化计算本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨在高性能计算（HPC）领域至关重要的两个核心概念：并行计算与向量化计算。在当今科学研究和工程实践中，面对日益复杂和庞大的数据集及模型，传统的串行计算范式已显得力不从心。只有充分利用现代多核处理器、加速器（如GPU）以及分布式集群的潜力，才能有效缩短计算时间，解决前沿的科学难题。本书的结构设计，旨在引导读者从基础理论出发，逐步过渡到实际应用与优化策略，确保读者不仅知其然，更能知其所以然。 --- 第一部分：计算范式的基础与演进本部分着重于构建读者对现代计算架构和编程模型的宏观理解。我们将追溯计算能力增长的历史脉络，解释摩尔定律的放缓与功耗墙如何驱动了高性能计算（HPC）向多核和异构计算的转变。 1.1 现代处理器架构解析深入剖析现代CPU（如Intel Xeon、AMD EPYC）的内部结构，包括指令级并行性（ILP）的实现、流水线、分支预测单元，以及多级缓存（L1、L2、L3）的层次结构及其对性能的影响。我们将详细讨论内存访问模式如何成为限制性能的关键瓶颈，引入伪指令集（Pseudoinstruction Set）和内存一致性模型的概念。 1.2 从串行到并行：模型转换的挑战详细阐述并行计算的阿姆达尔定律（Amdahl's Law）和古斯塔夫森定律（Gustafson's Law），用以量化并行化带来的潜在加速比。我们将分析应用程序中可串行部分与可并行部分的识别方法，并讨论同步、互斥、死锁等并发编程中的经典问题及其解决方案。 1.3 向量化计算的本质向量化（Vectorization）是利用现代处理器中宽寄存器（如SSE、AVX系列）执行单指令多数据（SIMD）操作的关键技术。本章将详细介绍SIMD的工作原理，包括数据打包（Packing）、解包（Unpacking）和交叉排列（Permutation）操作。重点讨论编译器如何自动进行向量化，以及程序员如何通过编写内在函数（Intrinsics）来显式控制SIMD操作，以最大化数据吞吐量。 --- 第二部分：并行编程模型与实践本部分是本书的核心，专注于当前主流的并行编程模型，并提供详尽的编程实例和性能分析工具的使用指南。 2.1 共享内存并行编程：OpenMP OpenMP作为最易于上手的共享内存并行化API，我们将从基本结构开始，讲解`pragma omp parallel`和`pragma omp for`的用法。重点深入探讨数据划分策略（如静态、动态、导应划分）、线程亲和性（Thread Affinity）的设置，以及如何使用临界区（Critical Sections）、原子操作（Atomic Operations）和锁（Locks）来管理共享数据访问。对于循环依赖、数据竞争和伪共享（False Sharing）等常见性能杀手，我们将提供具体的识别和规避策略。 2.2 分布式内存并行编程：MPI 对于超大规模问题的计算，分布式内存模型是不可或缺的。本书将详尽介绍消息传递接口（MPI）的标准，覆盖点对点通信（如`MPI_Send`, `MPI_Recv`）和集合通信（如`MPI_Bcast`, `MPI_Reduce`, `MPI_Alltoall`）。我们将通过实际案例，如三维网格的域分解、数据重分布，来展示如何设计高效的MPI程序，并探讨非阻塞通信在隐藏通信延迟方面的关键作用。 2.3 异构计算加速：CUDA与OpenCL概览随着GPU计算能力的爆发式增长，异构计算已成为HPC的重要组成部分。本章将介绍CUDA编程模型（以NVIDIA平台为例），重点阐述内核（Kernels）的启动、线程层次结构（Grid, Block, Thread）的映射、全局内存、共享内存和常量内存的性能特性差异。读者将学习如何通过优化内存访问模式（如Coalesced Access）和最大化占用率来编写高效的GPU代码。 --- 第三部分：性能分析、优化与应用案例理论的学习必须与实际的性能测量和优化相结合。本部分将指导读者如何成为一名优秀的性能工程师。 3.1 性能度量与分析工具介绍如何使用专业的性能分析工具，如Valgrind (Callgrind)、Intel VTune Profiler、NVIDIA Nsight Systems/Compute等。重点讲解如何解读性能报告中的关键指标，例如指令周期数（CPI）、内存带宽利用率、IPC（Instructions Per Cycle）、浮点运算速度（FLOPS），以及如何识别热点（Hotspots）和延迟瓶颈。 3.2 向量化与内存访问的深度优化深入探讨如何使用循环展开（Loop Unrolling）、数据对齐（Data Alignment）和预取（Prefetching）技术来提升SIMD单元的利用率。针对缓存，我们将分析数据布局（Array of Structures vs. Structure of Arrays）对缓存命中率的影响，并介绍如何通过块状算法（Blocking/Tiling）来优化矩阵运算等具有良好局部性的算法。 3.3 复杂计算的并行化案例研究通过具体领域的问题，整合前述的理论与技术。案例可能包括：大规模线性代数求解：如使用PETSc或Eigen库，结合MPI和OpenMP进行稀疏矩阵向量乘法（SpMV）的高效实现。分子动力学模拟：探讨粒子间相互作用的邻域搜索优化以及如何在GPU上加速力场计算。蒙特卡洛方法：展示如何设计线程安全的随机数生成器，并在大规模并行框架下加速采样过程。 --- 结论与展望本书在结语部分将总结现代科学计算的发展趋势，如近似计算、内存分层架构的深化以及面向特定领域架构（DSA）的兴起。目标是为读者在未来的研究和工程实践中，持续优化计算性能提供坚实的理论基础和实用的技术工具。本书的最终目标是培养读者在面对任何新型计算硬件时，都能迅速设计出充分利用其并行和向量化潜力的解决方案。