Software for Parallel Computation (NATO ASI Series / Computer and Systems Sciences) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Kowalik, Janusz S.; Grandinetti, Lucio;

出品人:

页数:380

译者:

出版时间:1993-05-21

价格:USD 131.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540564515

丛书系列:

图书标签:

• Parallel Computing
• Software
• Algorithms
• High-Performance Computing
• Numerical Analysis
• Computer Science
• NATO ASI Series
• Computational Science
• Distributed Computing
• Scientific Computing

高性能计算的新视野：并行处理的理论基石与前沿应用 本书深入探讨了高性能计算领域的核心——并行计算的理论基础、算法设计以及现代系统架构。在全球计算能力需求持续攀升的背景下，本著作旨在为研究人员、高级学生以及专业工程师提供一个全面且严谨的框架，用以理解和掌握如何有效地利用多处理器系统来解决复杂的科学与工程问题。 本书结构紧凑，内容涵盖了从底层硬件模型到顶层应用策略的多个层次，确保读者能够建立起一个坚实的理论认知与实践能力。 第一部分：并行计算的理论基础与模型 本部分首先奠定了理解并行计算的理论基石。我们详细分析了各种抽象模型，这些模型是设计并行算法的基础工具。 1. 计算模型与复杂度分析： 详细考察了PRAM（并行随机访问机器）模型，这是理论分析并行算法的黄金标准。我们不仅阐述了其基本操作和局限性，更重要的是，引入了基于通信成本的现代模型，如LogP模型和WL模型，这些模型更贴近现代分布式内存系统的实际表现。对并行算法的复杂度分析不再仅仅关注时间复杂度（$T_P$），而是引入了工作量（Work, $W$）、延迟（Span/Depth, $D$）、效率（Efficiency, $E$）以及可扩展性（Scalability）等关键指标。通过对这些指标的深入剖析，读者将学会如何量化和比较不同并行方案的优劣。 2. 算法设计范式： 系统介绍了指导并行算法开发的几种核心范式。重点讨论了分解（Decomposition）的艺术——如何将一个大问题有效地分解为可独立执行的子任务，包括域分解（Domain Decomposition）和函数分解（Functional Decomposition）。此外，对递归与分治（Divide and Conquer）策略在并行环境下的应用进行了详尽的论述，例如并行排序和矩阵乘法的优化版本。我们还探讨了迭代与同步策略，特别是那些用于求解偏微分方程（PDEs）和优化问题的迭代方法，及其在同步开销面前的性能权衡。 3. 互连网络拓扑结构： 系统的性能在很大程度上依赖于处理器之间的通信效率。本章对经典的互连网络拓扑结构进行了详细的比较分析，包括网格（Mesh）、环（Ring）、超立方体（Hypercube）以及树形结构。重点关注了这些拓扑结构的直径、连通性、带宽以及映射复杂性。通过实例分析，展示了如何根据特定算法的通信模式选择最优的底层拓扑结构映射。 第二部分：并行程序设计与实现技术 理论模型必须通过有效的编程工具和技术才能转化为实际的性能。本部分聚焦于当前主流的并行编程模型和实现方法。 4. 共享内存编程模型（OpenMP）： 针对多核处理器和共享内存架构，OpenMP作为事实标准被深入剖析。内容涵盖了核心的并行化指令（如`parallel`, `for`, `sections`），数据依赖性管理（`data`子句的精细控制，如`shared`, `private`, `reduction`），以及处理同步和竞争条件的机制（锁、屏障、原子操作）。专门设立一节讨论性能调优实践，例如缓存一致性对性能的影响、循环展开和数据布局优化。 5. 分布式内存编程模型（MPI）： 针对大规模集群和超级计算机，消息传递接口（MPI）是不可或缺的技术。本书从MPI的基本概念入手，详细讲解了点对点通信（`Send`, `Receive`, `Isend`, `Irecv`），并重点分析了集体通信操作（`Broadcast`, `Reduce`, `Allgather`, `Scatter`）的底层实现效率及其适用场景。高级主题包括非阻塞通信与通信重叠的策略，如何通过精心设计的通信-计算交织来隐藏延迟，以及MPI I/O机制的性能考量。 6. 混合并行模型： 认识到现代计算系统往往采用层次化结构（例如，一个节点内有多个多核CPU，节点间通过高速网络互联），本书阐述了如何结合使用OpenMP和MPI构建混合并行程序。我们展示了如何有效地在粗粒度（MPI）和细粒度（OpenMP）层面分配工作负载，以及处理跨越不同内存层级的同步和数据管理挑战。 第三部分：关键应用领域与高级主题 本部分将理论和技术应用于具体的、对计算能力要求极高的科学和工程领域，并探讨了并行计算的前沿发展方向。 7. 并行线性代数： 线性代数运算是几乎所有数值模拟的核心。本书详细分析了高性能的并行矩阵乘法（如Cannon算法、Fox算法）和分布式矩阵向量乘法的实现。针对求解大型稀疏线性系统的迭代方法（如共轭梯度法、GMRES），我们着重探讨了如何并行化矩阵与向量的乘积（SpMV）操作，这是稀疏算法中的性能瓶颈。 8. 并行模拟与求解器： 涵盖了几个关键的数值模拟范例。 偏微分方程（PDEs）的求解： 探讨了基于有限差分（FDM）和有限元（FEM）方法的并行化策略，特别是域分解技术（如区域分解与重叠网格）在处理大规模流体力学（CFD）和结构力学问题时的应用。 蒙特卡洛方法： 分析了蒙特卡洛模拟中内在的独立性如何被高效地映射到大规模并行架构上，并讨论了在需要依赖性更新时的同步挑战。 9. 性能评估与可扩展性分析： 成功的并行计算不仅仅是让程序跑起来，更关键的是要高效地扩展。本章提供了严格的性能度量工具，包括Amhdahl定律和Gustafson定律的实际应用。我们深入讨论了可扩展性瓶颈的来源——通信开销、负载不平衡和同步等待，并提供了一套系统的方法论来诊断和优化这些瓶颈，确保算法能够在数千乃至上万个处理器上保持高效性能。 10. 新兴架构的挑战与机遇： 展望了并行计算领域的最新发展，包括异构计算（GPU/Accelerator编程模型，如CUDA/OpenCL的原理概述）、非易失性内存的整合，以及面向大规模图计算的并行算法设计趋势。强调了在这些新硬件范式下，传统模型需要如何调整和演进。 本书的每一章都配有详实的数学推导、算法伪代码以及基于实际案例的研究，旨在培养读者“以并行思维”解决问题的能力，使其能够适应未来计算平台的不断变化。

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这本书的封面设计就带着一股浓厚的学术气息，深蓝色背景上是烫金的字体，很有质感，一看就知道不是那种哗众取宠的畅销书。我当时选择它，主要是因为我正好在进行一个需要大规模并行计算的项目，对这方面的东西非常感兴趣，但又觉得现有的很多入门级资料讲得不够深入，而这本《Software for Parallel Computation》的名字听起来就很有分量，符合我当时的需求。拿到手后，翻开第一页，就看到了厚厚的目录，里面涵盖了从并行体系结构、并行算法设计，到并行编程模型、并行软件工具的方方面面，信息量巨大。书的篇幅也很可观，我记得大概有几百页，每一章的参考文献列表都长得惊人，可见其内容的深度和广度。我当时就有一种预感，这本书绝对不是那种可以轻松“读完”的书，而更像是一本需要反复研读、深入思考的“工具书”。而且，它属于NATO ASI Series，这本身就意味着其内容的权威性和前沿性，这类系列的书籍通常是该领域顶尖研究者们在研讨会上进行深度交流和思想碰撞的结晶，所以其质量是毋庸置疑的。我当时就在想，如果能把这本书里的内容吃透，我的并行计算水平肯定能迈上一个台阶。我对其中关于并行算法设计的部分尤为期待，因为在实际项目中，找到一个高效且适合并行化的算法往往是瓶颈所在。书的语言风格比较严谨，但并不枯燥，很多地方通过清晰的图示和详细的伪代码来解释抽象的概念，这对于我这样喜欢通过实践来理解理论的人来说，是非常友好的。尽管价格不菲，但我认为对于有实际需求的研究者和工程师来说，这样的投资是值得的。

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这本书的封面设计虽然朴实无华，但却带着一股沉甸甸的学术气息，这让我第一时间就觉得它内容一定非常扎实。我选择这本书，主要是因为我的研究方向涉及高性能计算，而并行计算是其中的核心。当时我对现有的并行计算软件的理解还比较零散，迫切需要一本能够系统性地梳理相关知识的著作。这本书的书名《Software for Parallel Computation》直击我当时的需求。拿到手后，我被书中内容的深度和广度所震撼。书中详细介绍了各种并行体系结构，包括共享内存、分布式内存以及混合式架构，并深入探讨了它们对并行软件设计的影响。我尤其欣赏书中关于并行算法设计和性能分析的章节，它不仅仅是罗列算法，而是深入分析了如何根据问题的特性和硬件架构来设计高效的并行算法，以及如何进行性能评估和优化。书中穿插了大量的实际案例和伪代码，这对于我理解抽象的理论非常有帮助。我认为这本书是一本非常有价值的参考书，它为我提供了一个完整的并行计算软件的“知识框架”，让我能够以一种更系统、更深入的方式来理解和应用并行计算技术。

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这本书的封面设计比较素雅，一眼望去就带着一种严谨、求实的学术氛围，这正是我在寻找的。我之前在做一些涉及高性能计算的仿真项目时，经常会遇到并行化方面的瓶颈，感觉自己对现有并行计算软件的理解还不够深入，迫切需要一本能够系统性地梳理这个领域知识的著作。这本书的书名《Software for Parallel Computation》恰好击中了我的需求点。我翻阅时，就被其内容的深度和广度所吸引。书中详细介绍了并行计算的硬件基础，从共享内存到分布式内存，再到更复杂的异构计算架构，并基于这些硬件特点，阐述了不同的并行软件设计理念和实现技术。我特别喜欢书中关于并行算法设计和分析的部分，它不仅仅是列举算法，而是深入探讨了如何根据问题的特性和硬件架构来设计高效的并行算法，以及如何进行性能分析和优化。书中还穿插了大量实际的案例和代码片段，虽然有些代码可能年代久いております，但其背后的思想和方法论至今仍具有重要的参考价值。我认为这本书的价值在于它提供了一个完整的并行计算软件的“生态系统”视角，从底层硬件到上层应用，都进行了深入的剖析。这对于我这样需要深入理解并行计算原理并将其应用于实际项目的人来说，是极具启发性的。

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我当初选择这本《Software for Parallel Computation》纯粹是因为它名字的“专业感”和“权威感”。在如今信息爆炸的时代，充斥着大量碎片化的知识，而我需要的是一本能够系统性梳理并行计算软件相关知识的书籍。这本书的出版方背景（NATO ASI Series）也让我对它的内容质量充满信心。我是一名在高性能计算领域工作的工程师，经常面临如何选择和优化并行计算软件的挑战。这本书的内容恰好满足了我这方面的需求。书中详细介绍了各种并行编程模型，如MPI、OpenMP，以及一些不太常见的模型，并深入分析了它们的优缺点以及适用场景。让我印象深刻的是，书中不仅仅讲解了编程模型本身，还涉及了如何根据具体的应用需求和硬件平台来选择最优的并行策略。我记得其中有一章专门探讨了并行数据结构的实现和性能考量，这对于处理大规模数据集非常有帮助。此外，书中还讨论了并行程序的可移植性、可扩展性以及调试和性能分析等关键问题。作者的写作风格非常严谨，逻辑性极强，每个论点都有充分的论据支撑。虽然书中的一些内容可能需要一定的背景知识才能完全理解，但其详实的讲解和丰富的实例，使得即使是初学者也能从中获益。我认为这本书是一本不可多得的并行计算软件领域的“宝典”。

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这本书的内页排版和字体选择都透露着一种老派的学术气息，厚厚的书页和细致的文字让我觉得它不是那种随随便便就能读完的书。我之所以选择它，是因为我在研究一个需要处理海量数据的项目，而传统的串行计算已经无法满足性能要求，我需要转向并行计算。然而，市面上关于并行计算的资料很多都过于概念化，或者过于聚焦于某个特定的编程模型，缺乏一个整体的框架。这本书《Software for Parallel Computation》的书名直接点明了它的核心内容，而且加上了“NATO ASI Series”的后缀，让我觉得它一定有份量。我拿到手后，确实发现它内容非常扎实。书中详细介绍了不同类型的并行体系结构，例如SIMD、MIMD，以及它们对软件设计的影响。让我惊喜的是，书中不仅仅是理论的讲解，还深入探讨了各种并行编程模型，如MPI、PVM，以及如何选择和使用它们，并分析了它们的性能特点。特别是关于并行程序的开发过程，从需求分析到设计、实现、测试和优化，都有非常详细的阐述。我记得书中有一章专门讨论了并行软件的可靠性和容错性，这对于构建大型并行系统非常重要。这本书让我明白，编写高效的并行程序不仅仅是掌握编程语言，更需要深入理解计算机体系结构、算法设计以及软件工程的原理。

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这本书的书脊和封面设计都带有浓厚的学术风格，传递出一种不容置疑的专业感。我购买它的主要动机是，我目前正在从事一项需要大规模并行处理的项目，但感觉自己在并行计算软件的选择和使用上还存在一些盲区。这本书的书名《Software for Parallel Computation》以及它所处的系列（NATO ASI Series）都表明了其内容的深度和前沿性。我拿到手后，就被书中内容的丰富性和系统性所折服。书中从并行体系结构的原理讲起，逐步深入到各种并行编程模型，如MPI、OpenMP，以及更底层的线程模型。让我印象深刻的是，书中不仅仅讲解了这些模型的基本用法，还深入探讨了它们的内在机制、设计哲学以及在不同场景下的适用性。此外，书中还花了相当大的篇幅讨论了并行程序的调试、性能分析和优化技术，这对我解决实际工程问题非常有指导意义。我认为这本书的价值在于它提供了一个非常全面的并行计算软件的“生态系统”的视角，从硬件到软件，从理论到实践，都进行了深入的阐述。这对于我这样希望在并行计算领域深入发展的人来说，是一本不可多得的“奠基之作”。

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坦白说，这本书的装帧风格并非我偏爱的那种，略显朴实，没有过多花哨的修饰，但正是这种低调的风格，反而让我觉得它更专注于内容本身，是一种“实力派”的体现。我当时购买它，完全是出于对“并行计算”这个主题的强烈好奇心。我所在的实验室正在尝试构建一个分布式高性能计算集群，而对现有的并行计算软件和编程模型都感觉一知半解，迫切需要一本能够系统梳理相关知识的书籍。这本书的书名《Software for Parallel Computation》直击要害，直接点明了其核心内容。我翻阅时，注意到书中对各种并行架构，例如共享内存、分布式内存以及混合式架构，都有深入的阐述，并且针对这些架构的特点，详细介绍了不同的软件实现策略。特别是关于并行编程模型的部分，例如MPI、OpenMP以及更底层的线程模型，书中的解释非常到位，不仅讲解了它们的语法和API，更深入地探讨了模型背后的设计哲学以及在不同场景下的适用性。让我印象深刻的是，书中不仅仅是理论的堆砌，还穿插了大量的实际案例和性能分析，这对于我理解理论如何应用于实践至关重要。我记得其中有一章专门讨论了并行程序调试和性能优化，这部分内容对于解决实际工程问题非常有价值。这本书的写作风格比较务实，注重实际操作性，而非纯粹的理论推演，这非常符合我作为一个工程师的阅读习惯。虽然书本内容偏向学术，但其深入浅出的讲解方式，使得即使是对并行计算有一定基础但非专业背景的读者，也能逐步理解其中的奥妙。

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这本《Software for Parallel Computation》吸引我的地方在于它那份不落俗套的严谨。书的封面设计简洁而经典，没有太多吸引眼球的元素，但正是这种沉静的气质，让我觉得它蕴含着扎实的学术内容。我在研究过程中，经常会遇到一些并行计算方面难以攻克的难题，尤其是在对现有并行库的底层实现和设计原理不够了解时，进展会非常缓慢。因此，我一直在寻找一本能够深入剖析并行计算软件的著作。这本书的书名恰好迎合了我的需求。我翻阅时，惊喜地发现书中对并行软件的开发流程、性能调优策略、以及各种并行算法的实现细节都有详尽的描述。它不仅仅是简单地罗列各种并行技术，而是将其置于计算机体系结构和计算性能的宏观视角下进行分析。我记得书中对几种经典的并行算法，例如矩阵乘法、快速傅里叶变换等，在不同并行环境下的实现方式和性能对比分析，非常精彩。作者的论述逻辑清晰，层层递进，使得复杂的概念能够被逐步消化。书中的图表和插图虽然不多，但都非常精炼，有效地帮助理解抽象的理论。更重要的是，这本书让我对并行计算软件的“软件”二字有了更深的理解，它不再仅仅是代码的堆砌，而是经过深思熟虑的工程设计和对硬件特性的充分利用。对我而言，这本书是一扇通往并行计算更深层次世界的大门，它让我能够以一种更全局、更系统的方式去看待并行计算软件的设计与优化。

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我购买这本书完全是出于对其“NATO ASI Series”这一背景的好奇。这类系列的书籍通常代表着某个领域最前沿的研究成果和思想碰撞，质量和深度都有保障。我当时正准备开始一个关于大规模数据处理的并行化项目，但发现现有的资料大多停留在表面，对于如何选择合适的并行软件、如何编写高效的并行代码，以及如何进行有效的性能分析，都缺乏深入的指导。这本书的书名——《Software for Parallel Computation》——直击了我当时的痛点。拿到手后，我被书中的内容所震撼。它涵盖了从并行计算的基础理论、各种并行架构的特点，到具体的并行编程模型和实际应用案例。书中对并行算法的设计理念，以及如何将算法映射到不同的并行硬件上，进行了非常细致的讲解。我尤其欣赏书中关于并行软件栈的讨论，从底层的操作系统支持，到中间件，再到应用层，提供了一个完整的视角。书中的例子非常丰富，并且很多都来自于实际的研究项目，这使得内容更具说服力和参考价值。虽然这本书的学术性很强，但作者的叙述风格并没有因此变得晦涩难懂，反而通过清晰的逻辑和详实的解释，让读者能够逐步理解其中的复杂之处。我感觉这本书就像是一位经验丰富的导师，在系统地引导我深入理解并行计算软件的本质和实践。

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这本书的纸张和印刷质量都很好，拿在手里有一种沉甸甸的厚实感，让我觉得它一定装载了不少干货。我当时是在寻找一本能够系统性地了解并行计算软件发展的著作，因为我在工作中经常会遇到一些关于并行计算性能调优的问题，但感觉自己的知识体系并不完整。这本书的书名《Software for Parallel Computation》恰好符合我的需求。我翻阅的时候，注意到书中对并行计算的历史发展、关键技术里程碑都有所涉及，这让我能够更好地理解当下各种并行技术的由来和演进。书中对各种并行编程模型，从早期的共享内存模型到后来的消息传递模型，再到混合模型，都进行了详细的介绍和比较。让我印象深刻的是，书中还讨论了并行计算软件在不同应用领域，如科学计算、数据挖掘、图形渲染等方面的具体实现和优化策略。书中的案例非常丰富，并且很多都来自于学术界和工业界的前沿研究，这使得内容极具参考价值。我认为这本书是一本非常全面的并行计算软件领域的“百科全书”，它不仅提供了理论知识，还结合了大量的实践经验，对于我这样希望提升并行计算能力的研究者和工程师来说，无疑是一份宝贵的财富。

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