High Performance Heterogeneous Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:Jack Dongarra

出品人:

页数:267

译者:

出版时间:2009-8-3

价格:USD 103.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470040393

丛书系列:

图书标签:

• 高性能计算
• 异构计算
• 并行计算
• GPU
• CPU
• 加速器
• 计算机体系结构
• 编程模型
• 应用案例
• 优化技巧

《高性能异构计算》：解锁下一代计算能力的钥匙 在当今这个数据洪流、模型爆炸、模拟仿真日益复杂的时代，传统的CPU架构已渐渐显露出其性能瓶颈。为了应对这些挑战，计算领域正经历一场深刻的变革：异构计算。本书《高性能异构计算》正是应运而生，它旨在为读者构建一个全面而深入的认知框架，理解并掌握如何利用多种计算单元协同工作，最大限度地提升计算效率，从而解决那些对算力有着极致需求的科学研究、工程实践及人工智能等前沿领域。 本书并非仅限于介绍理论概念，而是致力于提供一套可操作的指南，帮助您从零开始，逐步掌握高性能异构计算的精髓。我们将从最基础的异构计算架构入手，深入剖析CPU、GPU、FPGA、ASIC等不同计算单元的特性、优势及其适用的场景。读者将了解到，为何GPU在并行处理方面表现卓越，为何FPGA能够实现高度定制化的硬件加速，以及ASIC在特定应用中如何提供无与伦比的能效比。我们不仅会讲解它们的工作原理，更会深入探讨它们的内部结构、内存访问模式以及指令集架构，让您对这些“幕后英雄”有一个清晰的认识。 理论的深度离不开实践的支撑。因此，本书将投入大量篇幅讲解主流的异构计算编程模型和开发工具。我们将详细介绍CUDA，NVIDIA GPU上事实上的标准编程语言，涵盖并行编程模型、内存管理、线程同步、流等核心概念，并通过丰富的代码示例，引导您编写高效的GPU kernel。同时，OpenCL作为一种跨平台的开放标准，也将得到深入的探讨，让您了解如何在不同的硬件平台上实现统一的并行计算。对于那些寻求更高抽象层次的开发者，我们还将介绍OpenMP、SYCL等高级并行编程框架，以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架中对异构计算的优化和支持。 然而，仅仅掌握编程语言是远远不够的。高性能计算的精髓在于“高性能”。因此，本书将系统地讲解性能优化的关键技术和策略。读者将学习如何进行精确的性能剖析，找出代码中的瓶颈所在，例如内存带宽限制、计算单元利用率低下、线程并行度不足等。在此基础上，我们将深入探讨各种优化技巧，包括但不限于数据布局优化、算法重构、内存访问优化、指令级并行利用、数据预取、缓存策略调整以及异构任务调度等。我们还将讲解如何利用编译器优化选项，以及如何进行低级别的硬件特性调优，以榨干每一分计算潜能。 异构计算的复杂性也体现在系统集成和管理层面。本书将探讨如何有效地管理和调度异构计算资源，包括多GPU系统、CPU-GPU协同以及云端异构计算平台的部署和优化。我们将讨论资源分配策略、任务依赖管理、数据迁移和同步机制，以及如何利用作业调度器来最大化整个集群的吞吐量和效率。此外，针对大规模高性能计算（HPC）环境，我们还会涉及分布式异构计算的挑战和解决方案，如MPI与CUDA/OpenCL的结合使用。 本书的内容并非仅限于通用计算。我们将深入探讨异构计算在各个领域的具体应用，揭示其如何驱动科学发现和技术创新。在高性能科学计算领域，我们将展示如何利用异构加速来求解偏微分方程、进行分子动力学模拟、处理大规模粒子模拟等。在人工智能领域，我们将解析深度学习模型训练和推理中的异构加速原理，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及Transformer等模型在GPU上的高效实现。此外，我们还将触及大数据分析、图像处理、信号处理、金融建模以及自动驾驶等多个热门应用场景，让读者看到异构计算的广阔前景和实际价值。 《高性能异构计算》不仅是一本技术手册，更是一本启发思维的指南。我们鼓励读者在学习过程中，保持批判性思维，不断探索和实践。本书的目的是帮助您建立扎实的理论基础，掌握实用的开发技能，并培养解决复杂计算问题的能力。无论您是计算科学家、软件工程师、人工智能研究员，还是对未来计算技术充满好奇的学生，本书都将成为您通往高性能异构计算殿堂的得力助手。 掌握高性能异构计算，就是掌握了驱动下一代技术革命的核心动力。本书将引领您踏上这场激动人心的计算之旅，解锁前所未有的计算能力，为您的项目和研究注入澎湃动力。

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这本书的学术严谨性和工程实用性达到了一个近乎完美的平衡点。对于我这种偏向于算法优化的研究人员来说，书中关于算法并行化与数据依赖性分析的章节，提供了一个清晰的数学框架来量化并行效率的理论上限。它用清晰的图表和数学公式解释了Amdahl定律和Gustafson定律在异构环境下的修正和应用。更让我惊喜的是，书中对错误处理和容错机制的讨论，在高强度计算环境中，程序的健壮性与性能同等重要，这一点常常被其他侧重纯粹速度的书籍忽略。作者并没有回避这些“不那么光鲜”但却是实际工程中必须面对的问题。总而言之，这本书的内容密度极高，信息量巨大，它不是一本用来快速阅读的小说，而是一份需要沉下心来“啃”的知识盛宴。读完它，你手中的计算工具箱会立刻升级，你会发现自己看待并行编程问题的方式已经上升到了一个新的维度，这种认知上的飞跃是任何速成班都无法给予的。

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这本书的结构设计非常巧妙，它从硬件基础出发，层层递进，最终汇聚到可扩展的软件架构。我发现它在处理“软件栈”与“硬件实现”之间的鸿沟时表现出色。例如，它详细阐述了编译器优化（如循环展开、向量化）是如何与CPU的SIMD单元紧密协作的，以及我们如何通过特定的编译器指令或属性来引导这些优化。此外，关于性能度量和分析工具的使用，书中提供了非常详尽的指南，教会读者如何通过火焰图、性能计数器等工具来精确识别热点和瓶颈，而不是凭感觉去修改代码。这本书的权威性体现在它对行业标准的深刻理解和前瞻性上。它不仅仅是在总结过去的技术，更是在展望未来计算范式的演变，例如对新的内存技术（如HBM）和量子计算接口的初步探讨，使得这本书的生命力远超一般的技术手册。它是一本需要反复研读并时常翻阅的参考书，每次重读都会有新的领悟。

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这本书简直是为那些渴望榨干每一滴计算潜能的工程师和研究人员量身定制的。我花了大量时间钻研其中的章节，尤其是在处理大规模并行任务和优化多核架构性能的部分，简直是茅塞顿开。作者对现代CPU、GPU以及新兴的加速器如FPGA和特定领域处理器（ASIC）之间的协同工作原理的剖析，细致入微，远超我之前接触过的任何教材。书中详尽地介绍了如何利用底层硬件特性，比如缓存一致性协议、指令级并行（ILP）的深度挖掘，以及内存访问模式的优化技巧。特别是关于异构编程模型——OpenMP、MPI、CUDA、OpenCL的混用策略，提供了大量的实战案例和性能调优的“黑科技”，让我对如何构建真正高效的混合系统有了全新的认识。读完后，我立刻着手改进了我手头上的一个科学模拟代码，仅仅是采纳了书中关于数据布局和同步原语使用的一小部分建议，性能提升就达到了惊人的30%。这本书的价值不在于理论的堆砌，而在于它提供了可以直接转化为生产力的实践指导，每一个示例代码都经过了精心的设计和验证，确保读者可以无缝衔接到自己的项目中。

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坦白说，这本书的阅读体验并非轻松愉快，它要求读者具备扎实的计算机体系结构和至少一种底层编程语言（如C/C++）的功底。然而，对于那些不满足于仅仅调用高级库函数，而是想深入理解“为什么它这么快”的进阶学习者来说，这绝对是一本不可替代的宝藏。它对如何设计高效的通信原语和数据迁移策略的讨论，是市面上其他书籍常常一带而过的关键环节。作者用一种近乎严苛的精确性，分析了网络拓扑、总线带宽和延迟如何制约并行计算的极限扩展性。我尤其喜欢其中关于负载均衡和任务调度算法的章节，它不仅介绍了经典算法，还对比了它们在不同规模集群上的实际表现差异。这本书迫使你从一个宏观的算法设计者，转变为一个微观的资源管理者。如果你期望通过这本书快速入门一个特定的并行库，你可能会感到吃力；但如果你想真正掌握高性能计算领域的“内功心法”，这本书提供的视角是无可替代的。

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初次翻开这本书，我最大的感受是它的深度和广度令人震撼。它并没有停留在对主流并行编程框架的表面介绍，而是深入到了驱动这些框架的底层硬件哲学。比如，它对内存层次结构的讲解，不仅仅是罗列SRAM、DRAM的参数，而是结合了现代处理器的流水线深度和分支预测机制，解释了为什么某些看似微小的代码改动会对整体性能造成雪崩效应。更难能可贵的是，作者非常坦诚地讨论了异构计算的“陷阱”——那些看似优化实则导致性能下降的错误直觉。书中的案例研究部分，涵盖了从高性能数值计算到大规模数据分析的多个领域，每个案例都清晰地展示了从问题定义、性能瓶颈分析到最终优化实现的完整工程思维链条。我特别欣赏作者在讨论编程模型选择时所展现的辩证性，没有绝对的最佳方案，只有最适合当前工作负载的权衡艺术。这本书更像是一位经验丰富的资深架构师在手把手指导你如何驾驭这些复杂且不断进化的计算平台，其对系统级性能理解的提升是立竿见影的。

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