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出版者:

作者:Calvin Lin

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2008-3

价格:909.00元

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isbn号码:9780321487902

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《并行计算原理与实践》 内容简介 本书深入探讨了现代计算领域至关重要的并行计算范式。随着摩尔定律的效力减弱，单纯依赖处理器时钟频率提升来获得性能的时代已然终结。当前，性能的提升越来越依赖于利用多核处理器、集群系统乃至大规模分布式架构的并行性。本书旨在为读者提供坚实的理论基础和实用的工程指导，以有效地设计、实现和优化并行应用程序。 全书结构清晰，循序渐进，覆盖了从基础概念到前沿技术的所有关键环节。我们首先从并行计算的起源与动机入手，阐述了为何并行化是解决复杂计算问题的必然选择，并介绍了衡量并行程序性能的核心指标，如加速比（Speedup）和效率（Efficiency），以及著名的阿姆达尔定律（Amdahl's Law）和古斯塔夫森定律（Gustafson's Law）对并行化潜力的限制与评估。 在理论基础部分，本书系统梳理了并行计算模型。我们详细分析了指令级并行（ILP）、数据级并行（DLP，如SIMD/Vectorization）、线程级并行（TLP）和任务级并行（PTP）的本质区别与应用场景。在此基础上，我们深入探讨了并行程序设计的抽象模型，重点介绍了共享内存模型（Shared Memory）和消息传递模型（Message Passing）。 对于共享内存并行编程，本书投入大量篇幅讲解基于线程的编程范式。我们详细剖析了POSIX Threads（pthreads）API的细微之处，包括线程的创建、同步、互斥访问（Mutexes）、条件变量（Condition Variables）以及读写锁（Read-Write Locks）。一个重要的章节专门用于处理并发编程中的数据竞争（Data Races）和死锁（Deadlocks）问题，并提供了多种避免和调试这些复杂问题的实用策略。此外，我们还全面介绍了OpenMP（Open Multi-Processing）标准，展示如何利用简洁的编译器指令（Directives）来自动或半自动地并行化遗留的串行代码，并深入讨论了OpenMP中的并行区域、数据划分策略（如`static`, `dynamic`, `guided`）以及针对内存访问模式的优化技巧。 在消息传递并行编程方面，本书的核心内容聚焦于消息传递接口（MPI）。MPI是构建大规模高性能计算（HPC）应用的主流标准。我们不仅覆盖了MPI的基础集合通信（Collective Communications，如`MPI_Bcast`, `MPI_Reduce`, `MPI_Allgather`）和点对点通信（Point-to-Point Communications，如`MPI_Send`, `MPI_Recv`）的基本用法，还深入探讨了更高级的主题，例如非阻塞通信（Non-blocking communications）在隐藏通信延迟中的作用、自定义数据类型（Derived Datatypes）以实现高效数据传输，以及进程拓扑结构（Process Topologies）的优化配置。本书的MPI章节强调如何设计高效的通信模式以最小化处理器间的等待时间。 为了应对日益增长的异构计算趋势，本书专门设立章节探讨GPU并行计算。我们以NVIDIA CUDA（Compute Unified Device Architecture）为例，详细解释了GPU的内存层次结构（全局内存、共享内存、寄存器），线程组织结构（Grid, Block, Thread），以及内核（Kernel）的启动机制。重点关注如何通过精细地控制内存访问模式（如Coalesced Access）和最大化共享内存的使用来榨取GPU的极致性能。 本书的特色在于其实践导向。每一个核心概念的介绍后，都紧跟着具体的、经过验证的代码示例和案例研究。这些案例涵盖了科学计算、数据分析和图形渲染等多个领域，例如：快速傅里叶变换（FFT）的并行实现、矩阵乘法（GEMM）的优化、蒙特卡洛模拟的并行化，以及图算法的并行化挑战。 此外，我们还探讨了并行性能分析与调试。性能分析不仅仅是测量时间，更重要的是理解瓶颈所在。本书介绍了使用性能分析工具（如VTune, Valgrind/Helgrind, Nsight Systems）来识别同步开销、缓存未命中和通信延迟的方法。调试并行程序由于其非确定性，具有内在的复杂性。本书提供了一套系统化的调试策略，帮助开发者定位难以复现的错误。 最后，本书展望了未来趋势，包括众核（Manycore）架构的编程挑战、基于事务的内存模型（Transactional Memory）的潜力，以及如何在云环境中有效管理和扩展并行工作负载。 本书适合计算机科学、软件工程、电子工程等专业的本科高年级学生和研究生作为教材，也为希望从串行编程转向高性能并行编程的软件工程师、HPC研究人员提供了一本全面、深入且实用的参考手册。阅读本书需要具备扎实的C/C++编程基础和对计算机体系结构的初步了解。

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这本书就像是一场穿越数字宇宙的史诗级冒险，作者以非凡的洞察力和精湛的叙事技巧，将那些本应枯燥乏味的并行计算概念，编织成了一幅幅生动鲜活的图景。我至今仍清晰地记得，当读到关于“线程同步”的章节时，仿佛置身于一个繁忙的十字路口，无数辆汽车（线程）需要安全有序地通过，而锁和信号量（同步机制）就是那些智慧的交通指挥官，确保着整个系统的稳定运行。作者没有简单地罗列枯燥的代码示例，而是通过引人入胜的比喻和详尽的案例分析，让我深刻理解了不同同步机制的优缺点，以及在何种场景下应选择何种工具。那种“豁然开朗”的感觉，至今仍让我回味无穷。此外，书中对“并发数据结构”的探讨，也让我大开眼界。我一直认为，数据结构是计算机科学的基石，而将这些基石巧妙地融入到并发环境中，更是对智慧的极限挑战。作者不仅介绍了各种并发安全的数据结构，更重要的是，他深入剖析了它们背后的设计哲学和性能权衡。阅读的过程，就像是在与一位经验丰富的工程师进行一场深入的学术研讨，我能感受到作者在每个字句中倾注的心血和对细节的极致追求。整本书的行文流畅，逻辑清晰，即使是对于并行编程新手来说，也能循序渐进地掌握核心概念。它不仅仅是一本技术书籍，更是一次思维的洗礼，让我对如何高效地利用计算资源有了全新的认识。我将这本书视为我个人技术图书馆中不可或缺的珍宝，它为我打开了通往高性能计算世界的大门，让我能够自信地应对日益复杂的计算挑战。

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这本书如同一位经验丰富的向导，引领我踏上了探索并行计算前沿的旅程。作者对“并行框架与库”的讲解，让我眼前一亮。我一直对OpenMP、CUDA等并行编程模型充满好奇，而这本书则为我提供了系统性的学习路径。作者不仅介绍了这些框架的基本语法和核心功能，更重要的是，他深入剖析了不同框架的适用场景、性能特点以及背后的设计哲学。我特别喜欢书中关于“性能调优”的章节，作者通过大量的实例，展示了如何通过修改代码、调整参数，甚至改变算法来榨取并行程序的每一丝性能。这种“细致入微”的指导，让我能够更有效地解决实际开发中遇到的性能瓶颈。同时，作者在介绍“并行调试”时，也展现了其深厚的实践经验。在多线程环境下进行调试，往往比单线程更加困难，而书中提供的方法和工具，让我能够更轻松地定位和解决并发问题。我发现，这本书不仅传授了知识，更重要的是培养了我解决复杂技术问题的能力。它让我学会了如何从宏观层面理解并行系统的设计，到微观层面优化程序的性能。我将这本书视为我个人技术成长的催化剂，它让我对并行编程充满了信心，并渴望将所学知识应用到更广阔的领域。

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阅读这本书，仿佛置身于一个精心设计的乐高积木世界，作者用其精妙的构思，将复杂的并行编程概念搭建成了一个个易于理解的模块。他对于“并行I/O”的论述，尤其令我印象深刻。我一直觉得，数据输入输出是并行程序中的一个潜在瓶颈，而作者通过对各种并行I/O策略的详细分析，让我看到了提升数据传输效率的可能性。书中关于“并行数据挖掘与机器学习”的应用示例，更是让我看到了并行计算在实际应用中的巨大潜力。作者通过生动的案例，展示了如何利用并行技术加速这些计算密集型任务。我被作者对实际问题的关注所深深吸引，他不仅仅讲解理论，更注重将这些理论转化为解决实际问题的工具。我发现，这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本能够激发我创新思维的宝典。它让我学会了如何将并行计算的思想融入到各种应用场景中，并能够更有效地解决现实世界中的挑战。

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这本书对我而言，如同一幅精美的蓝图，为我勾勒出了并行编程的宏伟蓝图。作者在“并行程序设计模式”的讲解，让我豁然开朗。我一直以来都在寻找能够指导我进行并行化设计的方法论，而这本书正好满足了我的需求。作者详细介绍了诸如“Map-Reduce”、“Pipeline”、“Divide and Conquer”等经典的并行设计模式，并结合实际案例，展示了如何将这些模式应用到各种问题中。我尤其喜欢书中关于“并行粒度”的讨论，它让我明白了如何平衡并发的粒度，以达到最佳的性能。作者不仅强调了理论知识，更注重实践指导。他通过大量的代码示例，展示了如何在不同的编程环境中实现这些并行模式，并提供了详细的性能分析。这种“理论与实践相结合”的教学方式，让我受益匪浅。我发现，这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本思维的启迪者。它让我学会了如何用一种全新的视角来审视计算问题，并能够更高效地设计和实现并行程序。我将这本书视为我个人技术工具箱中的一把利器，它为我解决复杂的计算问题提供了强有力的支持。

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这本书对我而言，就像一本写满智慧的古老卷轴，作者以其深厚的功底，为我揭示了并行编程的精髓。他对“并行算法的性能分析”的讲解，让我对如何评估和优化并行算法有了更系统的认识。作者不仅介绍了理论上的性能指标，更重要的是，他提供了实用的工具和方法，让我能够对自己的程序进行精确的分析。我尤其喜欢书中关于“并行化与可扩展性”的讨论。它让我明白了，一个好的并行程序不仅要快，更要能够随着计算资源的增加而保持性能的提升。作者通过大量的图表和数据，直观地展示了不同并行化策略的可扩展性表现。我被作者对细节的严谨态度所折服，他能够从最细微的性能指标出发，一步步引导读者理解复杂的性能问题。整本书的知识体系非常完整，从基础的并行概念到高级的性能优化，应有尽有。我将这本书视为我个人技术知识体系的“百科全书”，它为我提供了解决各种并行计算问题的思路和方法。

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翻开这本书，仿佛置身于一个精密运转的机械实验室，作者以其严谨的学术态度和高屋建瓴的视野，为我揭示了并行编程的奥秘。他对“分布式内存模型”的阐述，尤其令我印象深刻。我仿佛看到了一个庞大的计算网络，每个节点（进程）拥有自己独立的内存空间，它们之间需要通过消息传递（MPI等）来进行信息交换。作者没有止步于概念的介绍，而是深入分析了不同通信模式的效率差异，以及如何优化通信策略以减少延迟和提高吞扫。书中关于“并行算法设计”的部分，更是我的智力盛宴。作者通过对多种经典并行算法的分解和重构，让我理解了如何将一个原本串行的计算任务，转化为一个可以高效并行执行的方案。他不仅仅展示了“怎么做”，更重要的是解释了“为什么这么做”，这对于培养解决实际问题的能力至关重要。阅读过程中，我多次被作者对细节的考究所折服，他能够精准地指出不同并行化策略可能遇到的性能瓶颈，并提供切实可行的解决方案。这本书的知识密度非常高，但作者的写作风格却十分平易近人，避免了不必要的术语堆砌，而是用清晰易懂的语言阐述复杂的概念。我经常会停下来，反复思考书中的例子，并尝试将这些思想应用到我自己的项目开发中。它不仅仅是一本教科书，更是一份宝贵的实践指南，让我受益匪浅，也更加坚定了我在并行计算领域深入探索的决心。

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这本书就像一场引人入胜的科学考察，带领我深入探索并行计算的未知领域。作者对“并行编程中的陷阱与挑战”的细致描绘，让我倍感启发。我一直认为，并行编程并非易事，而书中对“竞态条件”、“死锁”、“活锁”等常见问题的深入分析，让我深刻认识到了这些挑战的严峻性。作者不仅仅列举了这些问题，更重要的是，他提供了各种行之有效的检测和避免策略。我尤其欣赏书中关于“并行算法的正确性证明”的讨论，这对于确保并行程序的健壮性至关重要。作者以严谨的逻辑和清晰的推理，引导我理解如何验证并行算法的正确性。阅读过程中，我多次被作者对细节的精确把握所折服，他能够准确地指出不同并发场景下可能出现的微妙问题，并提供切实可行的解决方案。整本书的行文流畅，逻辑清晰，即使是对于并行编程的新手来说，也能循序渐进地掌握核心概念。它不仅仅是一本技术书籍，更是一次思维的洗礼，让我对如何高效地利用计算资源有了全新的认识。我将这本书视为我个人技术图书馆中不可或缺的珍宝，它为我打开了通往高性能计算世界的大门，让我能够自信地应对日益复杂的计算挑战。

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本书给我带来的，是一场关于“并行性”的深刻哲学思辨。作者从“并行计算的未来趋势”这个宏大的视角出发，为我描绘了未来计算世界的可能图景。他对“异构计算”、“量子计算”等前沿技术的探讨，让我对未来的计算能力充满了期待。我尤其欣赏他对“并行计算的伦理与社会影响”的思考，这让我意识到，技术的发展不仅仅是关于效率的提升，更关乎人类社会的进步。作者没有止步于技术细节的讲解，而是将并行计算置于更广阔的社会背景下进行审视。我被作者对未来趋势的洞察力所折服，他能够预见技术的发展方向，并为我们提供了应对这些挑战的思路。整本书的行文深刻而富有启发性，它不仅仅是一本技术手册，更是一本引发思考的书籍。我将这本书视为我个人视野的拓展者，它让我对并行计算的未来有了更深的理解，也让我对自己在其中扮演的角色有了更清晰的认识。

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这本书对我而言，如同一次穿越代码迷宫的惊险旅程，作者以其高超的技艺，为我指引了方向。他对“面向特定硬件的并行编程”的深入探讨，让我认识到，真正的并行编程大师需要深刻理解底层硬件的特性。作者以CPU和GPU为例，详细介绍了如何针对不同的硬件架构进行优化。我尤其欣赏书中关于“SIMD指令集”的介绍，它让我明白了如何利用硬件提供的并行能力来加速计算。作者不仅仅讲解了理论，更重要的是，他提供了大量的代码示例，让我能够亲手实践这些优化技巧。这种“知行合一”的教学方式，让我受益匪浅。我发现，这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本能够激发我探索精神的指南。它让我学会了如何根据具体的硬件环境，设计出最高效的并行程序。我将这本书视为我个人技术能力的一次飞跃，它为我提供了更深层次的理解和更精湛的实践技巧。

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这本书就像一位睿智的长者，用他丰富的经验和深刻的洞察力，为我讲述着并行世界的精彩故事。作者在“并行体系结构”方面的阐述，让我对底层硬件的理解更上一层楼。他清晰地解释了多核处理器、GPU等并行计算硬件的演进历程，以及它们在并行计算中的作用。我尤其欣赏他对“缓存一致性”和“内存带宽”等关键概念的深入剖析，这让我明白了为何有些并行程序性能优异，而有些则不尽如人意。书中关于“任务并行与数据并行”的区分与比较，也让我对不同并行化策略有了更清晰的认识。作者通过生动的例子，展示了这两种并行模式在不同问题上的应用，以及它们各自的优缺点。我被作者对细节的关注所深深吸引，他能够从最基础的硬件原理出发，一步步引导读者理解复杂的并行计算概念。整本书的结构非常合理，从宏观的体系结构到微观的编程模型，层层递进，让我能够循序渐进地掌握知识。我将这本书视为我个人技术知识体系中不可或缺的一环，它为我提供了坚实的理论基础，让我能够更好地理解和设计高效的并行程序。

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入门用不错，写代码得看自己。

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