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出版者:C4Media Inc.

作者:Jean-Jacques Dubray

出品人:

页数:150

译者:

出版时间:2007

价格:US$ 24.95

装帧:6" x 9"

isbn号码:9781435702660

丛书系列:

图书标签:

• ESB
• DSL
• 领域特定语言
• 软件设计
• 软件开发
• 组合软件构造
• 架构设计
• 架构
• 软件工程
• 软件构造
• 组合软件
• 软件设计
• 面向对象
• 组件化
• 软件架构
• 重构
• 设计模式
• 代码质量

《高性能计算中的并行算法设计》 概述： 本书深入探讨了在现代高性能计算（HPC）环境中设计和实现高效并行算法的理论与实践。随着计算能力的指数级增长，以及多核处理器、GPU、大规模集群等并行硬件的普及，如何充分利用这些并行资源解决日益复杂的科学与工程问题，成为了研究和应用的关键。本书旨在为读者提供一个全面、系统且实用的框架，帮助他们理解并行计算的基本原理，掌握设计高效并行算法的核心技术，并能将这些技术应用于实际问题中。 核心内容： 本书的结构按照从理论基础到具体应用，再到性能优化与未来展望的逻辑顺序展开。 第一部分：并行计算基础理论 1. 并行计算模型与范式： 共享内存模型： 深入剖析线程模型（如POSIX Threads, OpenMP）的工作原理，包括线程的创建、同步、通信和调度。讨论常见的共享内存并行编程模式，如数据并行、任务并行。 分布式内存模型： 详述消息传递接口（MPI）的标准、通信原语（如点对点通信、集合通信）、拓扑结构以及如何在分布式系统中实现并行。 混合并行模型： 探讨在SMP集群或节点内含有多核CPU和GPU的异构系统中，如何结合共享内存和分布式内存模型进行高效编程。 2. 并行算法设计的关键概念： 并行性度量： 详细介绍工作量（Work）、并行度（Span/Depth）、加速比（Speedup）、效率（Efficiency）等指标，以及Amhdal定律和Gustavson定律在分析并行算法性能中的作用。 划分与调度： 探讨将问题分解为可并行执行的任务的策略（如数据划分、任务划分），以及不同调度策略（如静态调度、动态调度）对性能的影响。 通信与同步： 分析并行算法中的通信开销（如数据传输、同步等待）是如何影响整体性能的，并介绍避免或减小这些开销的方法。 负载均衡： 阐述如何在并行计算中实现负载均衡，确保所有处理器都能充分利用，避免资源浪费。 第二部分：经典并行算法设计与分析 本书将通过大量经典的并行算法案例，具体展示并行算法的设计思想和实现技巧。 1. 数值计算中的并行算法： 线性代数： 矩阵向量乘法（SpMV, DSpMV）： 针对稀疏矩阵，分析不同存储格式（CSR, CSC, COO）对并行性能的影响，以及如何设计高效的并行SpMV算法。 矩阵矩阵乘法（GEMM）： 讨论Cannon算法、Summation-to-Local-Sum算法等经典算法，以及在多核和分布式环境下的优化。 线性方程组求解： 介绍Gauss-Jordan消元法、LU分解、QR分解的并行版本，以及迭代法（如Jacobi, Gauss-Seidel, SOR）的并行实现。 特征值问题： 讨论并行QR算法、Lanczos算法的并行化。 快速傅里叶变换（FFT）： 讲解Cooley-Tukey算法的并行化，以及如何在共享内存和分布式内存系统中高效实现。 偏微分方程（PDE）求解： 网格计算： 详细分析基于结构化和非结构化网格的PDE求解方法（如有限差分、有限元、有限体积法）的并行化策略，重点关注数据划分、通信模式和同步机制。 域分解方法： 介绍Schur补方法、Mortar方法等，以及它们在并行PDE求解中的应用。 2. 图算法中的并行设计： 图遍历： 并行广度优先搜索（BFS）： 分析不同并行BFS算法（如Level-synchronous, Frontier-based）的设计和性能特点。 并行深度优先搜索（DFS）： 探讨DFS的并行化挑战和解决方案。 图搜索与路径查找： 并行最短路径算法： 介绍Dijkstra、Bellman-Ford算法的并行版本，以及Floyd-Warshall的并行化。 图划分： 讨论用于大规模图处理的并行图划分算法，如Metis, Scotch。 PageRank算法的并行实现。 3. 其他领域的高性能并行算法： 数据挖掘与机器学习： 介绍并行K-means聚类、并行关联规则挖掘、并行支持向量机（SVM）等算法。 模拟科学： 分子动力学模拟（MD）： 重点关注粒子-粒子相互作用计算的并行化，如Barnes-Hut算法、Fast Multipole Method（FMM）的并行化。 有限元分析（FEA）： 讲解FEA中单元组装、矩阵求解等步骤的并行化。 第三部分：并行程序实现与性能优化 1. 并行编程框架与工具： OpenMP： 深入讲解OpenMP的指令、运行时库和API，如何利用OpenMP实现共享内存并行。 MPI： 全面介绍MPI标准，包括各种通信函数、集合操作、拓扑管理，以及如何在分布式环境中构建高效并行程序。 CUDA/OpenCL（作为补充）： 简要介绍GPU计算模型，并展示如何利用CUDA/OpenCL进行大规模数据并行计算。 高级抽象与库： 介绍如Tasking（如TBB, Cilk Plus）、Parallel Standard Library (C++17) 等，以及针对特定领域的并行库（如PETSc, Trilinos, SciPy.sparse.linalg）。 2. 并行程序的性能分析与调优： 性能度量工具： 介绍`perf`、`gprof`、`valgrind`、`TAU`、`Scalasca`等性能分析工具，以及如何使用它们来定位瓶颈。 通信优化： 探讨如何减少通信量（如数据压缩、聚合通信）、缩短通信延迟（如乱序执行、隐藏通信），以及选择合适的通信算法。 内存访问优化： 分析缓存利用率、内存带宽限制，介绍数据局部性、缓存一致性等概念，并给出优化技巧。 并行化代码中的常见陷阱： 讨论死锁、活锁、竞态条件、性能退化等问题，并提供预防和解决策略。 并行算法的 portátil và scalability： 讨论如何设计易于移植到不同硬件平台的并行算法，以及如何评估算法在不同规模数据集和处理器数量下的可扩展性。 第四部分：面向未来的并行计算 1. 异构计算： 探讨CPU、GPU、FPGA等不同计算单元协同工作的挑战与机遇，以及相应的编程模型和算法设计。 2. 面向新硬件的并行算法： 关注新兴的并行硬件架构，如NUMA架构、大规模众核处理器、光学计算等，以及如何为这些架构设计高效算法。 3. 并行算法的自动生成与优化： 介绍编译器技术、领域特定语言（DSL）、机器学习在辅助并行算法设计与优化中的潜力。 4. 并行计算在科学前沿领域的应用： 展望并行计算在天体物理、基因组学、气候模拟、材料科学、人工智能等领域的关键作用。 目标读者： 本书适合计算机科学、软件工程、应用数学、物理学、工程学等领域的本科生、研究生，以及从事高性能计算、并行计算、科学计算的科研人员、工程师和软件开发者。 本书特点： 理论与实践相结合： 既有扎实的理论基础，又有丰富的实际案例。 系统性与全面性： 覆盖了并行算法设计的各个方面，从基础到高级。 易于理解： 语言清晰，逻辑严谨，配有大量图表和伪代码。 实用性强： 提供了实际的编程技巧和性能优化指南。 面向前沿： 关注最新的技术发展和应用趋势。 通过本书的学习，读者将能够系统地掌握高性能计算中并行算法的设计、实现和优化技术，从而能够更有效地利用现代计算资源，解决更具挑战性的科学与工程问题。

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这是一本需要反复研读的工具书，而非一次性消费品。它的深度要求读者必须具备一定的编程经验才能完全领会其精髓，对于仅仅熟悉了基础语法的新手来说，其中的很多论断可能会显得有些“言过其实”。然而，正是这种挑战性，确保了其长久的参考价值。书中对于“契约式设计”（Design by Contract）的实践与现代OOP的结合，提供了一种在类型系统之上增加运行时断言的强大方法，有效减少了因边界条件处理不当而导致的运行时错误。在处理并发和状态管理方面，作者虽然没有深入到操作系统或底层同步机制的细节，但通过引入清晰的状态机模型和不可变性原则，提供了一种在应用层面上优雅地管理复杂状态流的方法。总结来说，这本书构建了一个完整的、从宏观架构到微观实现的思维框架，它不是一本关于“如何使用某个框架”的书，而是一本关于“如何思考软件的本质”的指南，是任何严肃的软件工程师书架上不可或缺的一员。

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这是一本关于软件架构和设计原则的深度探讨，尤其侧重于如何构建复杂、可维护的系统。作者深入浅出地阐述了面向对象设计中的SOLID原则，并结合大量的实际案例展示了如何将这些原则融入日常编码实践。书中对设计模式的讲解非常到位，不仅仅停留在表面的模式介绍，而是深入挖掘了每种模式背后的设计哲学和适用场景，这一点对于希望提升自己系统设计能力的开发者来说，无疑是巨大的财富。书中强调了“小步快跑、持续重构”的理念，这使得即便是面对庞大的遗留系统，读者也能找到清晰的改进路径。我尤其欣赏作者在讨论“依赖倒置原则”时，引入了“依赖注入”的具体实现方式，并对比了不同框架下的处理手法，使得理论知识和工程实践紧密结合。对于初学者可能需要一些时间消化其中的抽象概念，但只要坚持下去，这本书会成为你工具箱里最锋利的工具之一，让你在面对高并发、高扩展性的需求时，不再感到无从下手。它更像是一本修炼内功的心法秘籍，而非速成手册。

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这本书的叙事风格非常独特，它更像是一场循序渐进的对话，而非冷冰冰的教科书。作者善于用类比和生活中的例子来解释那些在纯技术书中显得晦涩难懂的概念，比如他用“乐高积木”的比喻来解释组件化和可替换性，使得初次接触这些概念的读者也能迅速建立直观印象。在技术细节的处理上，作者展现了极高的严谨性，每一个代码片段都经过了精心推敲，以最大限度地揭示其背后的设计意图。我个人非常喜欢其中关于“可测试性”的章节，作者将单元测试视为设计质量的直接反馈机制，强调了好的设计天然就是容易测试的，这种理念的植入，极大地改变了我过去对测试的看法——不再是事后的补救措施，而是前置的设计约束。虽然全书篇幅可观，但阅读体验流畅，没有感到任何拖沓之处，每一页都充满了干货，对于渴望系统化掌握现代软件设计范式的工程师来说，这是一次物超所值的智力投资。

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读完这本书，我最大的感受是作者对软件工程哲学层面的深刻思考。它并没有过多纠结于特定语言的语法细节，而是将焦点放在了构建“健壮性”和“演化性”的软件上。书中对“关注点分离”的论述达到了一个新的高度，它不仅仅是关于模块划分，更是关于如何设计清晰的边界和契约，使得团队协作更加顺畅，避免了因代码耦合过高而导致的“牵一发而动全身”的困境。其中关于领域驱动设计（DDD）的介绍，虽然篇幅不算特别长，但却精准地抓住了其核心思想——让软件模型紧密反映业务的真实结构。对于那些习惯于工具驱动、快速实现功能的工程师来说，这本书可能会带来一种“慢下来”的冲动，因为它要求我们在动手写代码之前，先在脑海中构建一个清晰、合理的模型。这种自上而下的思考方式，是区分普通程序员和高级架构师的关键所在，而这本书正是培养这种思维的绝佳催化剂。

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这本书在“抽象的艺术”这个主题上做得尤为出色。它挑战了许多约定俗成的编码习惯，特别是那些过于热衷于过度设计或陷入“模式狂热”的开发者。作者明确指出，抽象的价值在于简化复杂性，而不是制造更多的间接层。书中关于如何识别“不成熟的抽象”和“有价值的抽象”提供了一套实用的判断标准。这套标准基于对变化频率和稳定性分析，帮助读者在权衡引入新接口或基类的成本与收益时，做出更明智的决策。此外，作者对接口设计的讨论，特别是如何设计出“最小且稳定”的接口，让团队能够安全地进行并行开发，这一点在大型组织中显得尤为重要。这本书不仅仅是教你如何“写代码”，更重要的是教你如何“思考代码应该如何演进”，培养一种面向未来的设计韧性。它的价值不在于教你如何解决今天的问题，而在于如何确保你的解决方案能够适应未来三到五年的业务变化。

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