International Symposium on Grid Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Shen, Stella 编

出品人:

页数:220

译者:

出版时间:2008-10

价格:$ 190.97

装帧:

isbn号码:9780387784168

丛书系列:

图书标签:

• Grid Computing
• Distributed Computing
• Parallel Computing
• High-Performance Computing
• Cloud Computing
• Computer Networks
• Algorithms
• Data Management
• Computational Science
• Information Technology

好的，这是一本关于计算领域不同主题的综合性图书简介，完全不涉及“International Symposium on Grid Computing”的内容。 --- 《分布式系统的前沿理论与实践：从并行架构到量子计算的演进》 导言：复杂计算范式的重塑 在当代信息技术浪潮中，我们正目睹着计算范式的一场深刻变革。计算能力的边界不再仅仅是单个设备的性能极限，而是如何高效、可靠地组织和协调成千上万个处理单元，以解决人类社会面临的最棘手问题。本书《分布式系统的前沿理论与实践：从并行架构到量子计算的演进》深入探讨了支撑现代高性能计算、大规模数据处理以及新兴计算模型的基石技术与理论框架。它并非聚焦于单一的计算模式，而是提供了一个宏大的视角，审视了计算科学如何在跨越多个数量级（从芯片级并行到全球互联网络）的尺度上实现效率与扩展性的飞跃。 本书的结构围绕三大核心支柱构建：一是并行计算的底层机制与软件优化；二是大规模数据管理与可靠性工程；三是面向未来的新型计算模型探索。我们致力于为研究人员、高级工程师以及希望深入理解现代计算基础设施的决策者，提供一个既有坚实理论基础，又紧密结合工程实践的参考指南。 第一部分：深度并行计算架构与优化 本部分聚焦于如何设计和编程高性能的并行计算系统，这是解决如气候模拟、流体力学、金融建模等计算密集型问题的关键。 第一章：多核与异构计算的并行编程模型 现代处理器架构已从单核密集型转向多核与加速器（如GPU、FPGA）的异构集成。本章详细分析了共享内存（如OpenMP、Pthreads）和消息传递接口（MPI）的底层原理及性能瓶颈。特别地，我们深入探讨了针对GPU编程模型（如CUDA和OpenCL）的内存层级结构、线程调度机制及其对特定算法（如矩阵乘法、卷积操作）的优化策略。章节重点对比了数据并行与任务并行的适用场景，并引入了领域特定语言（DSL）在简化复杂并行编程方面的潜力。 第二章：大规模并行算法设计与性能分析 设计高效的并行算法需要对算法的内在并行性进行精确建模。本章引入了工作量与深度（Work and Depth）分析框架，用以评估并行算法的理论加速潜力。我们审视了经典并行算法（如图搜索、排序、快速傅里叶变换）在不同并行度下的收敛特性与通信开销。此外，本章详细介绍了性能分析工具链，包括硬件性能计数器（Hardware Performance Counters）的使用，以及如何通过缓存未命中率（Cache Miss Rate）和内存访问模式分析来指导代码重构，实现真正的“接近线性”加速。 第三章：存储级并行与内存层次优化 在处理大规模数据集时，I/O延迟和内存带宽往往成为主要的性能瓶颈。本章关注如何优化数据在CPU、主存、固态硬盘乃至持久内存之间的流动。我们探讨了数据局部性（Data Locality）的理论保证，包括空间局部性和时间局部性。此外，本章还介绍了针对大矩阵操作的分块策略，以及现代操作系统和硬件如何协同工作以管理虚拟内存和TLB（Translation Lookaside Buffer）以最小化内存访问的开销。 第二部分：数据密集型系统与可靠性工程 随着数据量的爆炸性增长，构建能够管理、处理和保障PB级数据完整性的系统变得至关重要。本部分关注数据存储、处理框架的架构设计及其固有的容错机制。 第四章：大规模数据存储系统的架构与一致性模型 本章剖析了现代NoSQL数据库（如键值存储、文档数据库、列式存储）的设计哲学，重点在于权衡CAP定理中的可用性、一致性和分区容错性。我们详细讨论了一致性模型的谱系，从严格的线性化（Linearizability）到最终一致性（Eventual Consistency），以及如何通过向量时钟和冲突解决机制（如CRDTs）在分布式环境中维护数据的语义。此外，本章还探讨了新型的多副本一致性协议，如Raft和Paxos，及其在关键基础设施中的部署。 第五章：容错计算与系统弹性 系统的可靠性不再是事后补救，而是内嵌于设计之初的核心要素。本章深入探讨了故障检测、隔离与恢复的技术。我们分析了不同级别的冗余策略，包括硬件冗余（如RAID、热备）和软件冗余（如状态机复制、Checkpointing/Rollback）。特别地，本章对拜占庭容错（Byzantine Fault Tolerance）在区块链技术和安全关键系统中的应用进行了详细论述，解释了如何通过复杂的共识机制确保系统在部分节点恶意行为下的安全运行。 第六章：流式数据处理与事件驱动架构 实时性要求推动了流式计算框架的发展。本章超越了传统批处理的界限，聚焦于有界流（Bounded Streams）和无界流（Unbounded Streams）的处理。我们详细解析了Apache Flink和Kafka Streams等主流框架的窗口化（Windowing）机制（滚动窗口、滑动窗口、会话窗口），以及如何精确地处理事件时间（Event Time）和摄入时间（Ingestion Time）的语义差异，解决延迟和乱序事件带来的挑战。 第三部分：未来计算范式：量子与神经形态探索 本部分将目光投向下一代计算技术，探讨它们对现有计算瓶颈的潜在颠覆能力。 第七章：量子计算基础与算法的并行思维 量子计算以其独特的叠加态和纠缠特性，为某些特定问题提供了指数级的加速潜力。本章首先建立量子比特（Qubit）、量子门操作的数学基础，并介绍了Shor算法和Grover算法的核心思想。关键在于，我们分析了如何将经典并行计算的思维方式映射到量子线路设计上，探讨了退相干时间（Decoherence Time）对实际算法执行效率的限制，并介绍了容错量子计算的基本概念。 第八章：神经形态计算与生物启发模型 为了模拟人脑的高能效信息处理能力，神经形态计算应运而生。本章介绍了脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）的基本模型（如Leaky-Integrate-and-Fire模型），以及与传统人工神经网络（ANNs）在信息编码和能耗上的本质区别。我们探讨了如何利用新型忆阻器（Memristor）等硬件器件来实现低功耗、高密度的权重存储与计算，展望了其在边缘计算和机器人技术中的应用前景。 第九章：新型互联技术与计算网络的未来形态 计算的扩展最终依赖于连接的质量。本章讨论了超越传统TCP/IP协议栈的互联技术。我们深入研究了光互连（Optical Interconnects）在数据中心内部的潜力，以及软件定义网络（SDN）在动态资源分配和流量工程中的作用。本章的最终落脚点是计算网络（In-Network Computing）的概念，即在数据传输过程中直接进行计算操作，从而显著减少数据搬运带来的延迟和能耗，这代表了分布式系统设计的终极目标之一。 结语：统一计算蓝图 《分布式系统的前沿理论与实践》旨在构建一座桥梁，连接从硅晶片上的并行指令到全球网络拓扑的每一个层次。本书所涵盖的每一项技术，无论其成熟度如何，都体现了计算科学界持续追求更高效、更可靠、更具扩展性的解决方案的努力。读者将获得一个全面的知识体系，能够识别当前系统的瓶颈，并为下一代计算架构的演进做好准备。

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