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出版者:Course Technology

作者:Alan Kaminsky

出品人:

页数:878

译者:

出版时间:2009-02-23

价格:USD 123.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781423901983

丛书系列:

图书标签:

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深入理解数据结构与算法的基石：复杂系统设计的高效之道 书名：《并行计算的原理与实践：从硬件架构到高级算法优化》 图书简介 本书致力于为计算机科学、软件工程及相关领域的专业人士和高级学生提供一个全面、深入且具有高度实践指导意义的知识体系，专注于现代计算环境中处理复杂问题的核心技术——并行计算。我们摒弃对单一编程模型或特定硬件的过度依赖，转而构建一个跨越底层架构到上层应用的全景视角。 第一部分：计算的物理基础与并行性起源 本部分将追溯计算能力的演进历程，从冯·诺依曼体系结构的基本限制出发，探讨摩尔定律放缓背景下，并行性如何成为推动性能提升的唯一可行路径。 第一章：现代处理器架构剖析 深入解析当前主流微处理器（如x86、ARM及其变体）的内部结构，重点关注指令级并行（ILP）的实现机制，如超标量执行、乱序执行和分支预测。详细阐述缓存层级（L1、L2、L3）的组织结构、访问延迟、容量对程序性能的影响，以及内存一致性模型的硬件实现原理。讨论片上多核（CMP）和众核（Many-Core）架构的设计哲学差异，以及它们对软件设计提出的新挑战。 第二章：并行性的多维分类与度量 系统地分类并行性，区分数据并行（Data Parallelism）、任务并行（Task Parallelism）和流水线并行（Pipeline Parallelism）。引入Amdahl定律和Gustafson定律的精确数学推导，结合实际案例分析，评估增加处理单元对问题求解时间缩减的理论上限与实际瓶颈。探讨衡量并行程序效率的关键指标，如加速比（Speedup）、效率（Efficiency）、扩展性（Scalability）及其局限性。 第二章：内存层次的性能陷阱 深入探讨主存与处理单元之间的数据传输瓶颈——“内存墙”。详细分析缓存伪共享（False Sharing）、缓存行填充（Cache Line Fill）以及内存访问模式对性能的巨大影响。阐述如何通过数据布局优化（如结构体数组与数组结构体的对比）和预取技术来最大化缓存命中率。 第二部分：核心编程模型与同步原语 本部分着重于构建并行程序的工具箱，涵盖共享内存和分布式内存环境下的主流编程范式，以及确保并发正确性的关键技术。 第三章：共享内存并行编程模型 详尽介绍OpenMP的编译器指令集，侧重于循环并行化、数据依赖分析、私有化变量的正确声明，以及隐式与显式并行区域的性能权衡。深入剖析线程同步机制，包括互斥锁（Mutex）、信号量（Semaphore）、读写锁（Read-Write Locks）的适用场景和潜在的死锁（Deadlock）风险规避。 第四章：分布式内存与大规模并行计算 全面覆盖Message Passing Interface (MPI) 的标准，从基本的点对点通信（Send/Recv）到更高效的多路通信（如Collective Operations：Broadcast, Reduce, Alltoall）。详细阐述MPI程序的鲁棒性设计、进程拓扑结构的选择及其对通信延迟的影响。探讨 MPI-3.1 引入的远程直接内存访问（RDMA）特性在高性能计算中的应用。 第五章：事务性内存与原子操作 介绍比传统锁更细粒度的同步机制——原子操作（Atomic Operations）在无锁（Lock-Free）数据结构设计中的核心作用。深入探讨硬件原子指令（如CAS, Fetch-and-Add）的底层实现，以及软件事务性内存（STM）作为一种更高级抽象的原理、实现挑战与性能特征。 第三部分：高级算法设计与性能调优 本部分将理论知识应用于复杂的计算问题，指导读者如何设计出既正确又高效的并行算法，并掌握性能分析与调优的实用技巧。 第六章：并行搜索与图算法 针对图处理的特性，分析如何将深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）转化为并行友好模型。重点讲解图遍历中的负载均衡问题，并深入研究单源最短路径（如Dijkstra算法）和最小生成树（如Prim/Kruskal算法）的并行化策略。探讨处理稀疏图与稠密图时不同并行模型的优劣。 第七章：并行数值计算与迭代方法 聚焦于科学计算中常见的矩阵运算和线性代数问题。详细推导和实现并行矩阵乘法（如Strassen算法的并行扩展）的块划分策略，确保最佳的数据局部性。阐述共轭梯度法（CG）等迭代求解器在处理大规模稀疏线性系统时的并行化挑战，特别是处理非结构化数据依赖的策略。 第八章：性能剖析与调优实践 介绍使用专业的性能分析工具（如Valgrind/Callgrind, Intel VTune Profiler, Linux Perf）来识别计算瓶颈。系统讲解如何从性能报告中解读缓存失效率、分支误预测率、内存访问延迟等关键指标。提供一套系统的调优流程，包括算法重构、数据结构优化、通信与计算重叠（Overlap）技术的应用指南。 第九章：异构计算与新型并行硬件 展望未来计算范式。深入探讨图形处理器（GPU）的SIMT（Single Instruction, Multiple Thread）架构，并讲解CUDA/OpenCL编程模型的核心概念，如线程束（Warp）、网格（Grid）和共享内存（Shared Memory）的使用。讨论FPGA和专用加速器在特定并行任务中的潜在优势与编程模型差异。 本书的撰写风格严谨、论证清晰，理论结合大量的源代码示例与性能数据分析，旨在培养读者独立分析和解决复杂并行计算问题的能力，使其能够驾驭从多核桌面到千万核集群的各类计算任务。阅读本书，将帮助您构建对现代高性能计算系统的深刻理解，并掌握将串行思维转化为高效并行执行的关键技术。

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