Parallel Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Trobec, Roman (EDT)/ Vajtersic, Marian (EDT)/ Zinterhof, Peter (EDT)

出品人:

页数:519

译者:

出版时间:

价格:864.00元

装帧:

isbn号码:9781848824089

丛书系列:

图书标签:

• 并行计算
• 并行编程
• 高性能计算
• 分布式计算
• 多核处理器
• 集群计算
• GPU计算
• 算法
• 计算机科学
• 数值计算

《平行计算》 深入理解现代计算的基石：高效能与分布式处理的奥秘 在这信息爆炸、数据规模指数级增长的时代，传统的串行计算模式已难以满足日益严苛的性能需求。本书《平行计算》并非一本简单的教程，而是一次深入探索现代计算核心的旅程，它揭示了如何通过并行化的手段，将庞大复杂的计算任务分解、协同处理，从而实现前所未有的计算速度和处理能力。 本书从最基础的并行计算概念入手，清晰地阐述了什么是并行性，它与并发性的区别，以及为何在科学计算、大数据分析、人工智能、高性能模拟等众多领域，并行计算已成为不可或缺的关键技术。您将了解到，并行计算的本质在于同时执行多个计算步骤，充分利用多处理器、多核CPU、GPU以及分布式计算集群的强大潜力。 我们将系统地剖析各种主流的并行计算模型，包括共享内存模型（如OpenMP）、消息传递模型（如MPI），以及更高级的众核计算（如CUDA、OpenCL）。每一个模型都配以详实的理论解释和贴合实际的代码示例，帮助您理解其内在机制、适用场景以及优缺点。您将学会如何根据具体的计算问题和硬件平台，选择最合适的并行计算模型，并设计出高效的并行算法。 本书的核心部分将聚焦于并行算法的设计与分析。我们不仅会介绍经典的并行算法，如并行排序、并行搜索、矩阵乘法等，还会引导您掌握通用的并行算法设计策略，例如任务分解、数据分解、流水线并行、空间并行等。更重要的是，本书将深入探讨并行算法的性能评估和优化技术。您将学习如何识别并解决并行程序中的常见性能瓶颈，如通信开销、负载不均衡、同步开销等，并掌握一系列行之有效的优化手段，从而最大化计算效率。 为了让理论与实践紧密结合，本书提供了大量跨平台、跨语言的实例。您将有机会亲手实践，使用常见的并行编程工具和库，如GCC（配合OpenMP）、Intel MKL、MPI库、NVIDIA CUDA Toolkit等，去构建和调试您的第一个并行程序，并逐步挑战更复杂的计算难题。每个示例都经过精心设计，旨在清晰地展示并行编程的原理和技巧。 此外，本书还将触及并行计算在不同领域的具体应用，从天体物理学的模拟、基因组测序到金融风险分析、自动驾驶系统的训练，展现并行计算如何驱动科学发现、技术创新和社会进步。通过这些案例，您可以更直观地感受并行计算的强大力量，并激发您在自己感兴趣的领域应用并行技术的灵感。 本书适合以下读者： 计算机科学与工程专业的学生： 为您打下坚实的并行计算理论基础，为未来的学习和研究做好准备。 高性能计算工程师和研究人员： 帮助您掌握最前沿的并行计算技术，提升工作效率，解决复杂计算难题。 大数据分析师和机器学习工程师： 学习如何利用并行计算加速数据处理和模型训练，应对海量数据的挑战。 任何对提升计算性能、解决大规模计算问题感兴趣的开发者和技术爱好者： 开启您对高性能计算世界的大门，掌握下一代计算的关键技能。 《平行计算》将引导您穿越串行世界的局限，拥抱并行计算的广阔天地。通过本书的学习，您将不仅仅掌握编程技巧，更能培养一种解决大规模计算问题的思维方式，为应对未来计算挑战做好充分准备。

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初次翻开这本书时，我最大的担忧是内容会过于偏重理论，充斥着抽象的数学推导，缺乏实际操作的指导。然而，我的顾虑很快就被打消了。作者似乎深谙初学者和实践者的痛点，总能在关键技术点之后，立即跟进一到两个精心设计的实际案例或代码示例。这种“理论+实践”的穿插模式，极大地提升了阅读体验和知识的吸收效率。记得在讲解任务调度和负载均衡时，书中提供的那套基于动态反馈的调度算法原型，我已经在我们公司的微服务集群中进行了小范围的PoC测试，效果立竿见影。更难能可贵的是，作者对于新兴的并行编程模型，如Actor模型和函数式并行，也进行了深入浅出的介绍，这显示出作者对该领域未来发展趋势的敏锐洞察力。这本书的排版和图示设计也值得称赞，那些流程图和系统架构图，不仅美观，而且功能性极强，帮助我迅速构建起整个并行计算生态系统的宏观认知框架。

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说实话，这本书的阅读过程并非一帆风顺，它对我提出了很高的要求，但正是这种挑战性，才让我感觉物超所值。它不是那种可以轻松翻完的小说，更像是一份需要反复研磨的学术论文集。在涉及并行I/O和高性能存储系统的那部分，我不得不借助外部资源来理解某些底层硬件接口的特性，才能完全消化作者对数据访问冲突的解决方案。这本书的价值在于其对“瓶颈”的深刻剖析——它不会让你只看到成功的案例，而是坦诚地揭示了在特定并行化策略下可能遇到的死锁、活锁、资源竞争等一系列灾难性后果，并提供了详尽的诊断和预防措施。对于那些已经有一定并行编程经验，希望将自己的技能提升到架构师层面的读者而言，这本书是绝佳的“内功心法”。它教会我的不仅仅是如何写出并行代码，更是如何从系统层面去设计一个能够抵御复杂并发问题的稳固堡垒。

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我很少见到一本技术书籍能够将历史脉络和未来展望结合得如此完美。这本书在开篇部分对早期并行计算模型，如向量处理和SIMD架构的追溯，为理解现代CPU流水线和GPU的异构计算提供了坚实的历史基础。作者的叙事风格非常具有感染力，仿佛在讲述一场跨越数十年的技术演进史诗。特别是当他对比分析Cilk、OpenMP、MPI等不同并行编程范式的优劣时，那种基于实际应用场景的权衡分析，比任何纯粹的性能基准测试都更有说服力。这本书对“可扩展性”这个核心概念的探讨，可以说是全书的灵魂。它不满足于让代码在4核上跑得快，而是聚焦于如何确保算法和架构能在数千甚至数万个处理器上依然保持高效。我甚至发现了一些关于新型互连网络拓扑结构在算法收敛速度上影响的论述，这已经超出了传统软件工程的范畴，直指计算机科学的核心。

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这本书的深度和广度实在令人惊叹，它并非仅仅停留在教科书式的理论堆砌上，而是以一种极其生动和前沿的视角，带领读者领略了现代计算架构的精髓。我尤其欣赏作者在阐述复杂并行算法时所展现出的那种清晰的逻辑脉络。比如，书中对大规模分布式系统中的数据一致性问题的探讨，简直是一场思维的盛宴。作者没有回避其中的技术难点，反而用非常直观的类比和精妙的数学模型，将原本晦涩难懂的Paxos或Raft协议的运作机制剖析得淋漓尽致。我花了大量时间去研究其中关于异构计算平台（如GPU和FPGA）的编程范式转换章节，那里的对比分析非常到位，让我深刻理解了为什么某些特定问题必须采用特定的硬件加速策略。对于那些渴望从单核思维定式中解脱出来，真正掌握如何榨干现代多核处理器潜能的工程师来说，这本书无异于一本武林秘籍，每一个章节都蕴含着实战中的宝贵经验和调优技巧。它迫使我去思考，如何设计出既能充分利用硬件并行性，又能保证程序健壮性和可维护性的软件架构。

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坦白地说，这本书的阅读体验更像是跟随一位顶级专家进行了一次为期数周的密集研讨会。它的知识密度极高，以至于我不得不采取“慢读”策略，对每一章的核心思想进行结构化梳理。让我印象特别深刻的是对“量化并行效率”的章节，作者提供了一套完整的指标体系，用以评估并行化带来的收益是否真的覆盖了引入的通信开销和同步成本。这套方法论极其实用，能帮助团队做出更理性的技术选型，避免盲目追求并行化而导致性能倒退。此外，书中对内存一致性模型在不同架构下的细微差别处理得极为到位，这对于编写跨平台高性能代码至关重要。这本书的价值不在于提供现成的API调用手册，而在于培养一种“并行思维模式”，让你在面对任何新的计算难题时，都能本能地从并行化的角度去分解问题、设计解决方案。它彻底改变了我对“快”的理解，让我明白真正的快，是建立在对计算资源深刻理解之上的系统性优化。

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