面向千万亿次计算的算法与应用

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出版者:清华大学出版社
作者:(美)巴德尔
出品人:
页数:356
译者:都志辉 等
出版时间:2008-8-1
价格:49.00元
装帧:平装
isbn号码:9787302177227
丛书系列:
图书标签:
  • 算法
  • HPC
  • 计算机
  • Algorithm
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具体描述

在过去的几十年内,在高性能计算应用、算法和体系结构的支持下,科学、工程和社会领域发生了许多突破性的进展。本书是那些在千万亿次计算领域前沿性研究成果的结晶。作者试图通过汇集在高性能计算和计算科学领域最成熟和已积累丰富经验的应用的最新成果,来解决在开发千万亿次系统应用代码中的一些挑战性应用,这些应用能够在新的千万亿次系统产生和部署之前,就提前针对其体系结构的特点来进行开发。开发千万亿次应用需要丰富的关于千万亿次系统硬件和系统软件方面的知识,需要大量的时间来做扩展、测试、评估以及优化千万亿次代码、库、算法、系统软件的工作。所有这些工作都将基于即将构建的新系统来进行。

对于高性能计算来说,这是一个激动人心的时代,这个时代将会在一个新的规模和尺度上产生大量史无前例的新发现,这些发现将会对科学和社会带来切实的好处。本书可以让你对千万亿次应用和算法前沿性挑战性研究工作的第一次浪潮有一个概观,为目前和未来的千万亿次研究提供非常必要的基础。

《计算的边界:探索超大规模数据处理的新范式》 在数字信息爆炸的时代,我们正以前所未有的速度生成和积累数据。从海量的传感器网络到分布式计算集群,再到前沿的科学研究,数据已成为驱动创新和决策的核心要素。然而,传统的数据处理和计算方法在面对“千万亿次”乃至更高量级的数据和计算需求时,正面临着严峻的挑战。计算资源瓶颈、存储延迟、网络带宽限制以及算法效率低下等问题,不断触及现有技术的边界。 《计算的边界:探索超大规模数据处理的新范式》并非一本关于特定算法或应用场景的教科书,而是旨在深入剖析驱动当前计算领域变革的关键性理念和技术框架。它聚焦于理解和应对超大规模数据处理所带来的根本性挑战,并在此基础上,勾勒出下一代计算范式可能的发展方向。 本书将首先带领读者回顾计算历史的长河,审视经典计算模型在应对海量数据时的局限性。我们并非否定过往的辉煌,而是要清晰地认识到,当数据规模和计算复杂度突破了历史性的阈值时,我们必须拥抱新的思维方式。从串行计算到并行计算,再到分布式计算,计算能力的飞跃式增长是人类智慧的结晶,但面对指数级增长的数据洪流,我们必须思考更深层次的“并行”和“分布式”的本质,以及如何将其发挥到极致。 接着,本书将深入探讨影响超大规模计算的几个关键维度: 1. 计算模型与架构的演进: 后摩尔时代下的计算单元: 随着半导体工艺的逼近物理极限,我们必须探索超越传统CPU和GPU的新型计算单元。本书将探讨诸如FPGA、ASIC、以及新兴的类脑计算、量子计算等可能颠覆现有计算格局的技术。我们将分析它们的原理、优势、局限性,以及它们在超大规模计算场景下的潜在应用前景。 分布式与异构计算的融合: 如何有效地将计算任务分配到成千上万甚至数百万个异构计算节点上,并确保它们协同工作,成为一项艰巨的任务。本书将阐述现代分布式计算框架(如Kubernetes、Spark等)在资源调度、任务管理、容错机制等方面的核心设计思想,并讨论如何进一步优化这些框架以适应更高的并发度和更复杂的数据依赖关系。同时,我们将关注如何实现CPU、GPU、TPU等不同计算单元的有效协同,构建真正意义上的异构计算系统。 内存与存储的革新: 数据访问延迟往往成为计算瓶颈。本书将审视非易失性内存(NVM)、持久内存(PMem)等新型存储技术,以及它们如何改变数据存储和访问的模式。我们还将探讨新型内存层次结构的设计,以及如何通过软硬件协同优化,最大限度地减少数据搬运的开销。 2. 数据管理与高效处理的策略: 面向海量数据的数据库与存储系统: 传统的关系型数据库在处理 TB 级以上数据时已显得力不从心。本书将探讨NoSQL数据库(如键值存储、文档数据库、列式数据库、图数据库)的演进,以及它们如何通过模式灵活性、水平扩展性等特性来应对大数据挑战。同时,我们将深入分析分布式文件系统(如HDFS、Ceph)和对象存储(如Amazon S3、Azure Blob Storage)的设计原则,以及如何构建高可用、高吞吐量的数据存储平台。 流式数据处理与实时分析: 越来越多的应用场景要求对数据进行实时或近实时地处理和分析。本书将介绍流式计算框架(如Apache Kafka、Apache Flink、Apache Storm)的工作原理,以及它们如何实现低延迟、高吞吐量的数据管道。我们将探讨状态管理、窗口操作、事件时间处理等关键技术,并分析其在物联网、金融交易、用户行为分析等领域的应用。 数据压缩与表示的优化: 在海量数据的存储和传输过程中,数据压缩至关重要。本书将回顾经典的压缩算法,并重点关注针对大规模数据集和特定数据类型(如文本、图像、科学数据)设计的压缩技术。同时,我们将探讨数据表示(如Parquet、ORC)的演进,以及它们如何通过列式存储、编码技术等方式,极大地提高数据读取和处理的效率。 3. 算法设计的突破与思维转变: 面向分布式环境的算法设计: 传统的集中式算法往往无法直接应用于分布式计算环境。本书将探讨如何将算法分解为可并行执行的子任务,以及如何处理分布式环境下的通信开销、同步问题和不确定性。我们将以一些经典的分布式算法(如MapReduce、Bulk Synchronous Parallel-BSP)为例,说明其设计思想和应用局限。 近似计算与采样技术的价值: 在某些场景下,获得精确解的成本过高,或者根本不可能。本书将介绍近似计算和采样技术,以及它们如何通过牺牲一定的精度来换取显著的计算效率提升。我们将探讨蒙特卡洛方法、随机化算法等在超大规模数据分析中的应用,并分析何时适合采用这些方法。 机器学习与深度学习在超大规模数据中的应用: 机器学习和深度学习模型往往需要海量数据进行训练。本书将探讨如何利用分布式计算框架来训练大型模型,以及针对超大规模数据集而设计的特有算法和模型架构(如分布式深度学习框架、参数服务器模型、AllReduce等)。我们将关注模型并行、数据并行等技术,以及如何解决训练过程中的通信瓶颈和计算效率问题。 《计算的边界:探索超大规模数据处理的新范式》旨在为研究者、工程师和决策者提供一个宏观的视野,帮助他们理解当前计算技术发展的脉络,识别未来的机遇与挑战。本书不提供即插即用的解决方案,而是致力于引导读者进行更深层次的思考:如何从根本上重塑我们处理信息和进行计算的方式,以应对那个即将到来的,计算能力与数据规模都将达到难以想象的新高度的时代。通过对计算模型、数据管理和算法设计的深入剖析,本书将激发读者在各自领域内进行创新,共同推动计算科学迈向新的高峰。

作者简介

David A Bader是高性能计算所的所长,教授,长期从事计算科学与工程领域研究,该研究所隶属于佐治亚理工学院计算学部。他在1996年从马里兰大学(University of Ma ryland)获得博士学位,后赢得美国国家自然科学基金支持在实验计算机科学方面从事博士后研究。他获得了美国自然科学基金CAREER支持,是 IEEE计算机学会优秀访问人员计划中的杰出演讲者,是IBM PERCS组DARPA高吞吐率计算机系统计划项目组的成员,佐治亚理工学院sony-Toshlba-IBM CeII处理器中心的主任。他还是Internet2研究顾问委员会的成员,是IPDPS和HiPC会议指导委员会的成员,作为主席组织了很多高性能计算以及计算科学与工程方面的会议。Bader博士是许多高级重要出版物的编辑,包括IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems,ACM Journal of Experimental Algorithmics,IEEE DSOnline,以及Parallel Computing。他是IEEE计算机协会的资深会员,ACM会员。

Bader博士在用高性能计算解决生物信息学以及计算基因问题方面是取得前沿性研究成果的科学家。他作为联合主席主持了高性能计算生物学IEEE International Workshop on High-Performance ComDurational Biology(HiCOMB)的系列会议,曾为几本书撰写了部分章节,联合编辑Journal of Parallel and Distributed Computing(JPDC)和IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems(TPD5)在高性能计算生物学方面研究的专刊。他还是80余篇被同行审阅过的期刊论文、会议论文的作者,他的主要研究领域是并行算法,组合优化,计算生物学与计算基因学。

目录信息

读后感

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用户评价

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我是一名对机器学习和人工智能领域充满热情的研究生,平时的主要研究方向是深度学习模型的优化和加速。最近,我一直在关注计算能力的大幅跃升对AI发展的影响。当计算资源不再是瓶颈时,我们可以训练更大、更复杂的模型,这是否意味着AI能够达到前所未有的理解和创造能力?《面向千万亿次计算的算法与应用》这本书的书名,就直击了我最关注的核心问题。我希望书中能够详细阐述,在这种超大规模计算环境下,有哪些新型的机器学习算法将被开发出来,或者现有算法将如何被重塑。例如,是否会有更高效的分布式训练技术,能够充分利用千万亿次的计算能力?是否会有全新的神经网络架构,能够处理更抽象、更具挑战性的问题?另外,书中提到的“应用”部分,也让我非常期待,究竟有哪些重大的科学难题或工程挑战,能够因此被攻克?我猜想,可能涉及到宇宙模拟、新药研发、气候变化预测等领域,这些都需要极其庞大的计算资源。

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作为一个对科技发展趋势有着敏锐洞察力的普通读者,我购买《面向千万亿次计算的算法与应用》这本书,更多的是想对人类科技进步的下一个台阶有一个宏观的了解。我并非技术专家,但我相信,每一次计算能力的飞跃,都将深刻地改变我们的世界。从蒸汽机的发明到互联网的普及,再到如今的人工智能浪潮,每一次技术革命的背后,都有着计算能力的指数级增长作为推动力。这本书的书名,传递出一种面向未来的宏大叙事,它似乎在预告着一个全新的时代即将到来。我希望这本书能够用相对易懂的方式,向我这样的非专业读者介绍,当计算能力达到“千万亿次”级别时,它会对我们的日常生活产生哪些具体的、可感知的变化。比如,个性化医疗是否会更加普及,交通系统是否会变得更加智能高效,甚至人类的寿命是否会因此延长?我期待这本书能够为我打开一扇了解未来世界的大门,让我感受到科技发展的巨大潜力。

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这次入手这本《面向千万亿次计算的算法与应用》,纯粹是出于对未来计算趋势的好奇心驱使。我的专业背景是偏向硬件设计和集成电路的,日常工作内容主要是优化芯片的性能和功耗,追求更高的计算效率。所以,“千万亿次计算”这个词对我来说,不仅仅是一个数字,它代表着一种全新的计算范式,意味着我们现有的一切计算模式都可能被颠覆。我脑海里不禁浮现出,当这样的计算能力成为现实,量子计算、类脑计算、甚至更前沿的生物计算等概念,是否会从理论走向实际应用?书中大概率会深入探讨支撑这种强大计算能力的底层技术和架构,比如新的处理器设计、内存技术、以及数据传输方式的革新。我尤其期待书中能够有关于如何设计、制造和维护这些超级计算系统的内容,这对于我们硬件工程师来说,无疑是最直接的参考价值。毕竟,再先进的算法,也需要强大的硬件作为支撑才能得以实现。这本书是否能够提供一些关于未来硬件发展方向的线索,是我非常看重的。

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我是一名软件工程师,主要从事高性能计算领域的开发工作,对于如何优化代码、提升程序运行效率有着不懈的追求。近来,我一直密切关注着计算技术的发展前沿,尤其是那些能够突破现有瓶颈的新兴技术。《面向千万亿次计算的算法与应用》这本书的书名,立刻吸引了我的注意力,因为它直接指向了计算能力的极限探索。我深信,当计算能力达到“千万亿次”这个量级时,我们所面临的很多工程问题和算法挑战都将发生质的变化。我非常期待书中能够详细介绍,为了充分发挥如此强大的计算潜力,需要开发出哪些全新的算法范式和数据结构。是否会有更加高效的并行计算模型,能够更好地利用海量的计算资源?是否会有能够处理超大规模数据集的近似算法或概率算法?此外,书中提到的“应用”部分,我也非常感兴趣,特别是那些在科学计算、大数据分析、复杂系统仿真等领域,如何利用这种超乎想象的计算能力来解决前沿问题。这本书可能是我在技术视野拓展和解决实际工程问题上,一次宝贵的学习机会。

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这本书的封面设计就充满了未来感,深邃的蓝色背景上,用银色的线条勾勒出抽象的计算网络,仿佛预示着将要揭开的宏大世界。拿到手里,沉甸甸的质感就让人觉得分量十足,封面上的书名——《面向千万亿次计算的算法与应用》,光是读出来就自带一种震撼人心的力量。我是在一次技术展会上偶然看到这本书的,当时就被它所传递出的前沿科技气息所吸引。虽然我目前的工作更多集中在数据分析和可视化领域,但对于未来计算能力的飞跃总是充满好奇和期待。我常常会思考,当计算能力达到我们今天难以想象的程度时,我们能够解决哪些目前看似不可能的问题?科学研究的边界又会被推向何方?这本书似乎就是为解答这些疑问而生。书的装帧精美,纸张也很有质感,让人忍不住想一页一页地细细翻阅,去探寻那些潜藏在“千万亿次计算”背后的奥秘。我尤其对书中可能涉及到的新兴算法和模型感兴趣,比如那些能够处理海量数据、识别复杂模式、甚至进行自主学习和决策的智能算法,它们将如何改变我们的生活、工作和整个社会?

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虽然看不懂 但是觉得好厉害的样子

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