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出版者:Intel Press

作者:S. Akhter

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:20 Jun 2006

价格:GBP 54.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780976483243

丛书系列:

图书标签:

• 并行
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• 计算机科学
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• C++
• 多线程

《并行处理的艺术：从原理到实践的深度解析》 在当今计算领域，单核处理器的性能提升已趋于瓶颈。软件开发者面临的挑战不再是如何让一个核心更快地运转，而是如何充分利用日益普及的多核架构，释放出强大的并行计算潜能。 《并行处理的艺术：从原理到实践的深度解析》一书，正是为了应对这一时代浪潮而生。它不是一本关于特定技术或工具的堆砌，而是一次对并行计算深邃世界的全面探索，旨在为读者构建一套完整、扎实的并行编程思维体系。 本书的宏大目标在于，帮助开发者从根本上理解并行计算的本质，掌握设计、开发、调试和优化并行应用程序的关键技能。我们将深入浅出地剖析并行计算的核心概念，从最基础的线程模型、进程模型，到复杂的共享内存模型、消息传递模型，以及各种同步与互斥机制，都将进行详尽的阐述。理论讲解绝非纸上谈兵，我们更注重将其与实际应用场景相结合，通过丰富的案例和代码示例，引导读者在实践中体会并行编程的精妙之处。 第一部分：并行计算的基石——理解与抽象 开篇，我们将带领读者回顾计算模型的发展历程，追溯从串行计算到并行计算的演进。在此基础上，我们将详细介绍两种最基本的并行执行单元：进程和线程。我们会清晰地界定它们之间的区别与联系，探讨它们各自的优势与适用场景。对于进程，我们将深入理解其独立的内存空间、资源管理以及进程间通信（IPC）的各种方式，如管道、共享内存、消息队列等。对于线程，我们将聚焦于其在同一进程内的轻量级特性，理解线程的生命周期、上下文切换、以及如何在线程之间共享数据。 理解了基本的执行单元，我们便要进入并行计算的核心——同步与互斥。这是并行编程中最具挑战性的部分，也是导致各种并发问题的根源。本书将系统地介绍各种同步原语，包括但不限于： 互斥锁（Mutexes）：揭示其工作原理，讨论不同的锁策略（如自旋锁、阻塞锁），以及如何避免死锁和活锁。 信号量（Semaphores）：理解其作为资源计数器的作用，以及如何利用它们实现线程间的协调和资源访问控制。 条件变量（Condition Variables）：深入剖析其与互斥锁的配合使用，实现更精细的线程等待和唤醒机制。 读写锁（Read-Write Locks）：讲解其在读多写少的场景下的性能优势，以及如何安全地管理读写访问。 原子操作（Atomic Operations）：介绍它们在避免细粒度锁竞争方面的作用，以及如何利用硬件支持实现高效的并发更新。 我们不会止步于理论的罗列，而是会结合实际场景，例如生产者-消费者问题、读者-写者问题、哲学家就餐问题等经典并发模型，来演示这些同步原语的实际应用，帮助读者掌握分析和解决并发问题的能力。 第二部分：并行编程的模型与范式——选择合适的工具 随着对基础概念的深入理解，我们将进一步探讨当前主流的并行编程模型。 共享内存模型（Shared Memory Model）：这是目前大多数多核处理器架构下最常见的模型。我们将深入研究如何在多个线程之间安全地访问和修改共享数据。这涉及到对内存一致性模型（Memory Consistency Model）的深刻理解，包括顺序一致性、松弛一致性等，以及编译器和硬件如何影响内存操作的可见性。我们将详细介绍如何使用内存屏障（Memory Barriers）来确保特定内存操作的顺序性和可见性。此外，对于高性能计算和大规模数据处理，我们将探讨线程池（Thread Pools）的设计与实现，以及如何利用它们来管理线程的创建和销毁，提高资源利用率。 消息传递模型（Message Passing Model）：在分布式系统和大规模并行计算中，消息传递模型扮演着至关重要的角色。我们将介绍消息队列（Message Queues）、远程过程调用（RPC）等机制，以及如何通过发送和接收消息来实现进程间的通信和协作。我们将探讨MPI（Message Passing Interface）等标准的通信库，并通过实例演示如何在集群环境中编写高效的并行程序。 混合模型（Hybrid Models）：在许多实际应用中，我们会看到共享内存模型和消息传递模型的结合使用。本书将探讨如何设计和实现混合并行应用程序，充分发挥不同模型的优势。 除了模型，我们还将深入探讨多种并行编程范式（Paradigms）。 任务并行（Task Parallelism）：将程序分解为独立的任务，并在不同的处理器上并行执行。我们将探讨如何识别程序中的并行任务，并利用合适的工具和技术来实现任务分解和调度。 数据并行（Data Parallelism）：对大型数据集执行相同的操作。我们将介绍向量化（Vectorization）、SIMD（Single Instruction, Multiple Data）指令集等技术，以及如何利用它们来加速数据密集型计算。 第三部分：并行程序的设计与开发——从蓝图到实现 理论是基础，实践是关键。本部分将聚焦于并行程序的实际设计与开发过程。 并行算法设计（Parallel Algorithm Design）：我们将介绍如何将串行算法转化为并行算法，包括划分、通信、聚合等关键步骤。我们将分析常见算法（如排序、搜索、图算法）的并行化策略，以及如何权衡并行度和通信开销。 性能分析与优化（Performance Analysis and Optimization）：并行程序的性能优化远比串行程序复杂。我们将介绍各种性能分析工具（如性能计数器、性能剖析器），帮助读者识别性能瓶颈。我们将深入探讨影响并行性能的关键因素，如缓存一致性（Cache Coherency）、内存访问模式（Memory Access Patterns）、通信开销（Communication Overhead）、负载均衡（Load Balancing）等，并提供相应的优化技巧。例如，我们会讨论如何通过数据局部性（Data Locality）来优化缓存命中率，如何减少不必要的同步开销，以及如何进行有效的任务划分和调度以实现负载均衡。 并行程序调试（Parallel Program Debugging）：调试并行程序是一项艰巨的任务，因为并发执行的不可预测性常常导致难以重现的错误。本书将详细介绍并行程序调试的挑战，以及各种调试技术和工具，包括日志记录（Logging）、断点调试（Breakpoints）、静态分析（Static Analysis）、动态分析（Dynamic Analysis）等。我们还将探讨如何利用专门的并行调试器来观察线程的执行状态，检测数据竞争和死锁等并发错误。 第四部分：高级主题与前沿探索——面向未来 在掌握了并行编程的核心技能后，本书将进一步拓展读者的视野，介绍一些高级主题和前沿技术。 并发数据结构（Concurrent Data Structures）：除了基本的同步原语，我们将介绍各种为并发环境设计的无锁数据结构（Lock-Free Data Structures），例如并发哈希表、并发队列等。这些数据结构可以显著减少锁的开销，提高程序的吞吐量。 并行计算框架（Parallel Computing Frameworks）：我们将简要介绍一些流行的并行计算框架，如OpenMP、CUDA、TBB（Threading Building Blocks）等，它们提供了更高级别的抽象和更便捷的并行编程接口，可以帮助开发者快速构建高性能的并行应用程序。 并行 I/O（Parallel I/O）：在处理大规模数据集时， I/O 操作往往成为瓶颈。我们将探讨如何实现高效的并行 I/O，例如使用MPI-IO或HDF5等库。 异构计算（Heterogeneous Computing）：随着GPU、FPGA等异构计算设备的普及，并行编程的范畴也在不断扩展。我们将简要介绍异构计算的基本概念，以及如何在CPU和异构设备之间进行并行计算。 《并行处理的艺术：从原理到实践的深度解析》不仅仅是一本技术手册，更是一本思想的启蒙。它旨在赋予读者一种全新的视角来审视和解决计算问题，培养开发者在复杂并发环境中思考和设计的能力。本书适合于希望深入理解多核计算的软件工程师、系统程序员、高性能计算研究人员，以及任何对现代计算架构感兴趣的读者。通过本书的学习，你将能够自信地驾驭并行计算的强大力量，为构建更高效、更强大的软件系统奠定坚实的基础。

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这本书的语言风格非常凝练，尤其是在阐述复杂算法的伪代码部分，作者保持了极高的简洁性，几乎没有冗余的修饰词，这使得代码块本身成为了阐释原理的最佳载体。我发现，这本书的价值并不在于你是否能“读完”它，而在于你“查阅”和“引用”它的频率。每当我遇到一个难以捉摸的并发Bug，或者需要为新的多线程模块设计同步机制时，我都会翻开它，通常在某一个章节的角落，总能找到解决问题的关键线索。例如，书中关于**无锁数据结构**设计的讨论，不仅停留在经典的ABA问题上，还深入探讨了如何利用硬件事务性内存（HTM）来提升复杂无锁操作的性能，这一点在当前的工业界应用中显得尤为前沿和具有指导意义。对于希望从“会写并发代码”跃升到“能设计高性能并发系统”的资深开发者而言，这本书更像是一份必备的工具箱，里面装满了经过时间检验的、应对高并发挑战的“精密工具”。

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坦白说，这本书的阅读体验是极具挑战性的，它更像是一本需要细细研磨、反复回味的研究参考手册，而非轻松愉快的入门读物。当我尝试用它来解决一个紧迫的项目中的并发死锁问题时，我发现它提供的理论框架固然强大，但“翻译”成实际可操作的代码块却需要极大的心智投入。书中对**并发模型选择**的讨论非常深入，横向对比了CSP、Actor Model以及传统的共享内存模型在不同负载下的优劣势，甚至触及了某些新兴的内存一致性模型在学术界的前沿争论。然而，对于那些更偏好“即插即用”解决方案的开发者而言，书中大量的数学推导和抽象模型可能会成为一道难以逾越的门槛。我曾花费了数个下午来消化其中关于**屏障同步**的性能开销分析，作者用极其精妙的笔触勾勒出了编译器优化与硬件流水线冲突的微妙平衡，这部分内容对我优化一个实时图形渲染引擎中的资源同步逻辑提供了关键的启发，尽管过程伴随着大量的纸笔演算和代码调试，但最终的收获是实实在在的性能提升。

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这本厚重的著作，初翻时便被其深邃的理论体系所震撼，它仿佛为我打开了一扇通往并行计算核心奥秘的大门。书中对底层硬件架构的剖析细致入微，从缓存一致性协议到内存访问模型的复杂交互，作者似乎倾注了毕生心血去梳理和阐释这些错综复杂的技术细节。我尤其欣赏它在引入新概念时所采取的渐进式教学方法，尽管主题艰深，但通过一系列精心设计的、循序渐进的例子，即便是初次接触多核系统的读者也能逐步跟上其逻辑的步伐。它没有停留在对现有工具的简单罗列，而是深入挖掘了设计高效并行算法所必须具备的思维范式转变。例如，书中对于**数据依赖性**的分析，远超教科书的泛泛而谈，而是结合了具体的硬件性能计数器数据进行实证考察，这对于希望将理论应用于实际高性能计算场景的工程师来说，无疑是宝贵的财富。全书的论述逻辑严密，引文和参考资料的引用也极为考究，显示出作者深厚的学术功底和对领域前沿的敏锐洞察力，读完后感觉对现代处理器的工作机制有了更本质的理解，不再是停留在表面API调用的层面。

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我对这本书的评价是：它是一部极具野心和深度的作品，但其广度也带来了一定的阅读不均衡感。作者似乎试图囊括多核编程的每一个角落，从操作系统层面的调度到应用层面的锁粒度控制，再到FPGA加速器的异构计算概念都有所涉猎。这种“大而全”的特点在某一特定领域（比如我更关注的函数式并发编程范式）的覆盖深度略显不足，感觉像是对这些特定主题的精彩介绍，而非详尽的论述。尽管如此，它作为一本“百科全书式”的参考资料却无可替代。尤其是在讨论**原子操作与内存模型**的那几章，作者引用了最新的C++标准和Java内存模型规范，并用非常形象的类比来解释那些晦涩难懂的“happens-before”关系。读完后，我感觉自己对于编写跨平台、高健壮性的并发代码的信心倍增，不再是依靠编译器默认设置碰运气，而是能够根据目标架构的规范，做出有根据的选择。

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这本书的装帧和排版处理得非常专业，即便内容如此密集，依然保持了清晰的结构感。我特别欣赏它在每一章节末尾设置的“陷阱与优化”小节，这部分内容往往是作者基于多年项目经验的“血泪总结”，避免了许多初学者容易陷入的性能泥潭。例如，关于**伪共享（False Sharing）**的案例分析，书中用一个实际的Linux内核调度器中的例子进行了剖析，不仅解释了现象，更重要的是，它直接给出了如何通过结构体对齐和内存填充来有效规避这一顽固问题的实用技巧。对于我这个主要从事嵌入式系统开发的工程师来说，这本书的价值在于它成功地将“大型机”或“超级计算机”上的并行理论，成功地“压缩”并映射到了资源受限的微控制器环境中。它教会我如何在资源受限的条件下做出最优的权衡，而不是一味地追求理论上的完美并行度。这种将理论落地、注重工程实践的叙事风格，是我认为它超越许多同类书籍的关键所在。

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