OpenMP Shared Memory Parallel Programming pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Mueller, Matthias S. (EDT)/ Chapman, Barbara M. (EDT)/ De Supinski, Bronis R. (EDT)/ Malony, Allen D

出品人:

页数:468

译者:

出版时间:

价格:84.95

装帧:

isbn号码:9783540685548

丛书系列:

图书标签:

• OpenMP
• 并行编程
• 共享内存
• 多线程
• 高性能计算
• 科学计算
• C++
• C
• 并行算法
• 计算机科学

好的，这是一份关于一本假想的、名为《并行计算原理与实践》的图书的详细简介。请注意，此简介完全基于您提供的书名反向构建，不包含《OpenMP Shared Memory Parallel Programming》的任何内容。 --- 图书名称：并行计算原理与实践：从基础理论到前沿应用 作者： [此处可填入虚构作者名，例如：李明，王芳] 出版社： [此处可填入虚构出版社名，例如：科学技术出版社] 定价： 198.00 元 ISBN： 978-7-XXXX-XXXX-X 开本/页数： 16开 / 650页 --- ▍ 内容概述 在当今数据爆炸与计算密集型任务日益增多的时代，单核处理器已无法满足高性能计算的需求。以大数据分析、深度学习、科学模拟和复杂系统建模为代表的应用，对计算效率提出了前所未有的挑战。《并行计算原理与实践：从基础理论到前沿应用》正是为应对这一挑战而诞生的综合性教材与参考手册。 本书系统性地梳理了并行计算的理论基石、关键技术、主流架构及其在现代高性能计算（HPC）领域的实际应用。它不仅仅是一本介绍并行编程模型的书籍，更是一部旨在培养读者构建、优化和部署高效并行系统的综合性指南。全书内容涵盖了从串行程序性能分析的初步步骤，到大规模分布式集群编程的复杂策略，确保读者能构建起扎实的理论基础和丰富的工程实践经验。 ▍ 核心特色与价值 1. 理论深度与实践广度的完美结合： 本书精心组织了从基础的并发性概念到复杂的并行设计范式。理论部分深入探讨了计算模型（如PRAM模型）、并行算法设计原则（如数据依赖性分析、任务分解策略），并详细阐述了性能度量的关键指标（如加速比、效率、可扩展性）。实践部分则侧重于主流并行编程接口和平台，提供了大量可运行的代码示例和调优技巧。 2. 覆盖多范式的并行计算框架： 有别于只关注单一编程接口的著作，本书采取了宏观视角，系统地介绍了当前主流的并行计算范式： 数据并行与任务并行： 深入分析两者的适用场景、冲突点与混合策略。 基于消息传递的并行（MPI）： 详细讲解MPI的通信原语、拓扑结构、集合通信操作，特别关注大规模集群环境下的通信优化技巧。 异构计算模型（GPU/CUDA/OpenCL）： 提供了详尽的GPU架构介绍、内存层次结构、线程模型（如CUDA的Thread Block和Grid概念），以及如何高效地利用GPU加速通用科学计算。 新兴的并行模型： 简要探讨了如数据流计算、函数式并行等前沿概念，拓宽读者的视野。 3. 性能分析与优化工程： 理解“为什么慢”是优化工作的第一步。本书投入大量篇幅教授如何使用性能分析工具（如Valgrind/Callgrind、特定硬件性能计数器API）来诊断瓶颈，无论是缓存未命中、分支预测失败，还是通信延迟过高。针对这些瓶颈，书中提供了针对性的优化策略，例如：循环展开、数据局部性重排、通信掩蔽、负载均衡技术等，力求将理论性能最大化地转化为实际加速。 4. 领域应用案例解析： 为增强知识的直观性和实用性，本书精心挑选了多个重要领域的实际应用案例进行深度剖析，包括： 大规模线性代数求解： 如共轭梯度法在稠密和稀疏矩阵上的并行化。 分子动力学模拟： 关注粒子间相互作用的邻域搜索优化。 图形处理与渲染加速： 利用并行架构进行光线追踪和几何处理。 大数据处理框架的并行基础： 探讨MapReduce模型背后的并行设计哲学。 ▍ 目标读者 本书面向以下群体提供全面指导： 1. 计算机科学、软件工程、电子工程等专业的高年级本科生和研究生： 作为并行计算核心课程的教材，覆盖了从理论基础到工程实践的完整知识体系。 2. 高性能计算（HPC）工程师与科学家： 旨在提升现有代码的并行效率，掌握最新的编程范式和优化工具。 3. 系统软件开发人员： 致力于开发高性能库、中间件或优化编译器，需要深入理解底层硬件架构对软件设计的影响。 4. 人工智能与机器学习研究人员： 致力于构建和训练超大规模模型，需要高效利用多核CPU和GPU集群资源。 ▍ 章节结构概览 全书共分为六个主要部分，旨在逻辑递进地构建读者的知识体系： 第一部分：并行计算基础 （串行性能瓶颈、并行性定义、计算模型、并行性度量与Amdahl/Gustafson定律） 第二部分：基于CPU的并行化技术 （多线程基础概念、并发与同步机制、锁、屏障、原子操作、任务分解方法论） 第三部分：分布式内存并行编程（MPI） （MPI环境、点对点通信、集合通信、MPI拓扑、I/O操作的并行化） 第四部分：异构系统与加速计算（GPU/CUDA） （GPU硬件架构、CUDA编程模型、内存层次优化、流与并发核函数） 第五部分：性能分析、工具链与调试 （性能剖析工具使用、缓存优化、内存访问模式重排、并行调试策略） 第六部分：高级主题与前沿应用 （并行算法设计范式、负载均衡策略、可扩展性挑战、大规模系统中的容错性） --- 《并行计算原理与实践》是一本严谨、全面且面向未来的著作。它将带领读者跨越理论的门槛，直面工程的挑战，掌握驾驭现代多核、多处理器乃至集群系统的核心能力，确保读者能够设计和实现真正高效的并行应用程序。

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