具体描述
《并行计算体系结构》 概述 《并行计算体系结构》并非一本探讨并行计算硬件实现细节的书籍，而是旨在深入剖析并行计算领域核心概念、基本原理及其广泛应用的理论基石。本书重点不在于介绍具体的硬件平台或芯片设计，而是聚焦于理解不同并行计算模型如何工作，它们如何支持不同类型的计算任务，以及如何在软件层面有效地利用并行性来解决复杂问题。本书将带领读者穿越一系列抽象的计算模型，理解不同架构背后的逻辑，从而能够根据问题特性选择最合适的并行策略和工具，无论其底层的硬件实现如何。 核心内容 本书将从最基础的并行计算概念出发，逐步深入到更复杂的理论框架和实际应用。 第一部分：并行计算基础 1. 为何需要并行计算？ 计算能力的局限性： 探讨摩尔定律的放缓，单核处理器性能提升的瓶颈，以及传统顺序计算在处理海量数据和复杂模拟时的无力。 问题的本质： 介绍大量存在于科学计算、工程模拟、数据分析、人工智能等领域的“天然并行”问题，这些问题从本质上就包含可以同时进行的子任务。 并行计算的优势： 强调并行计算在缩短计算时间、处理更大规模问题、降低能耗（相对于同等性能的顺序计算）等方面的作用。 2. 什么是并行计算？ 定义与基本概念： 清晰界定并行计算与并发计算的区别。介绍并行性、并发性、任务、进程、线程等基本术语。 并行粒度： 深入分析粗粒度并行、中粒度并行和细粒度并行，以及它们对通信、同步和负载均衡的影响。 并行性度量： 介绍加速比（Speedup）和效率（Efficiency）等关键指标，以及阿姆达尔定律（Amdahl's Law）如何限制并行计算的收益。 第二部分：并行计算模型 本书将详细介绍几种主流的并行计算模型，着重理解它们的设计思想、适用场景以及它们如何抽象地组织计算。 1. 共享内存模型（Shared Memory Model） 核心思想： 所有处理器共享同一块地址空间，通信通过读写共享变量来实现。 同步与互斥： 深入讲解如何解决并发访问共享数据时出现的竞争条件（Race Condition）和数据不一致问题。介绍锁（Locks）、信号量（Semaphores）、条件变量（Condition Variables）等同步原语。 内存一致性模型（Memory Consistency Models）： 解释不同处理器对内存操作的可见性顺序，理解顺序一致性（Sequential Consistency）、松弛一致性（Relaxed Consistency）等概念，以及它们对程序正确性的影响。 分布式共享内存（Distributed Shared Memory, DSM）： 探讨如何通过软件或硬件模拟在分布式系统中实现共享内存的抽象，以及其带来的性能挑战。 编程模型： 介绍OpenMP等基于指令集的共享内存编程模型。 2. 消息传递模型（Message Passing Model） 核心思想： 每个处理器拥有独立的私有内存，处理器之间通过显式地发送和接收消息进行通信。 通信模式： 分析点对点通信（Point-to-Point Communication）、集体通信（Collective Communication）等基本通信操作，包括发送（Send）、接收（Receive）、广播（Broadcast）、归约（Reduce）、散布（Scatter）、收集（Gather）等。 消息传递接口（MPI）： 详细介绍MPI作为事实上的标准消息传递库，讲解其API设计、常用的通信函数、拓扑（Topology）的概念以及如何构建MPI程序。 同步机制： 讨论在消息传递模型中如何通过消息的发送和接收来实现任务间的同步。 适用场景： 强调消息传递模型在处理大规模分布式系统中的优势，尤其是在节点数量远超共享内存系统的场景下。 3. 其他并行模型（可选，视篇幅而定） 数据并行模型（Data Parallel Model）： 强调对大规模数据集的相同操作。介绍SIMD（Single Instruction, Multiple Data）架构的思想。 任务并行模型（Task Parallel Model）： 强调将一个计算分解成多个独立的任务，不同任务可以并行执行。 管道模型（Pipeline Model）： 介绍将任务分解为一系列连续的阶段，数据流经这些阶段。 MapReduce模型： 探讨其在处理大规模数据集时的框架和思想。 第三部分：并行算法设计与分析 1. 并行算法设计原则 分解（Decomposition）： 如何将问题分解为可并行执行的子任务或子问题，包括任务分解和数据分解。 映射（Mapping）： 如何将分解后的子任务或数据分配到可用的处理单元上。 通信（Communication）： 设计有效的通信策略，最小化通信开销。 同步（Synchronization）： 设计恰当的同步机制，确保数据一致性和程序正确性。 负载均衡（Load Balancing）： 确保所有处理单元的工作量大致相等，避免部分处理器空闲而部分处理器过载。 2. 典型并行算法分析 并行排序算法： 介绍并行归并排序、并行快速排序等。 并行搜索算法： 探讨并行图搜索、并行二叉搜索等。 并行矩阵运算： 分析并行矩阵向量乘法（AXPY）、并行矩阵矩阵乘法（Cannon's algorithm, SUMMA）等。 并行图算法： 介绍并行图遍历（BFS, DFS）、并行最短路径算法（Dijkstra, Floyd-Warshall）等。 并行数值计算： 讲解并行有限差分法、并行快速傅里叶变换（FFT）等。 3. 并行算法性能分析 通信开销分析： 估算消息传递模型中的通信时间。 同步开销分析： 评估共享内存模型中的锁竞争和等待时间。 负载均衡分析： 评估任务分配的公平性。 渐近分析： 在大问题规模下的性能趋势。 第四部分：并行软件开发与性能优化 1. 编程语言与库 共享内存编程： OpenMP指令集，Pthreads。 消息传递编程： MPI库。 混合并行编程： 结合OpenMP和MPI。 GPU计算（简要介绍）： CUDA，OpenCL等，理解其模型差异。 2. 并行程序调试与性能剖析 调试工具： 介绍用于并行程序的调试器，如何处理多线程/多进程的调试。 性能剖析工具： 介绍gprof, VTune, Nsight等工具，如何识别性能瓶颈（CPU bound, Memory bound, I/O bound, Communication bound）。 常见性能问题： 伪共享（False Sharing）、锁粒度过细/过粗、通信延迟、数据局部性差等。 3. 性能优化策略 减少通信： 优化通信模式，使用高效的通信函数，重用通信。 提高数据局部性： 缓存优化，数据结构选择。 改进同步机制： 减少锁竞争，使用更细粒度的锁或无锁数据结构。 任务调度优化： 动态负载均衡。 算法改进： 寻找更适合并行计算的算法。 第五部分：并行计算的应用领域 本书将通过具体的案例，展示并行计算在不同领域的实际应用，强调理论与实践的结合。 1. 科学计算与模拟 天气预报与气候建模： 大规模网格计算。 计算流体动力学（CFD）： 模拟空气动力学、水动力学。 分子动力学模拟： 模拟蛋白质折叠、材料特性。 地震勘探与石油勘探： 大规模数据处理与成像。 粒子物理学模拟： 高能物理实验数据分析。 2. 工程设计与分析 有限元分析（FEA）： 结构力学、热应力分析。 电磁场仿真： 天线设计、电路仿真。 3. 大数据处理与分析 数据挖掘与机器学习： 训练大规模模型。 搜索引擎与推荐系统： 实时数据处理。 4. 人工智能与深度学习 神经网络训练： GPU加速的并行计算是核心。 自然语言处理： 大规模语言模型训练。 5. 图像与视频处理 图像渲染与特效： 电影制作、游戏开发。 视频编解码与分析： 实时处理。 结论 《并行计算体系结构》旨在为读者构建一个扎实的理论基础，使其能够理解不同并行计算模型的设计哲学，掌握并行算法的设计与分析方法，并具备应用各种并行编程工具和优化技术的能力。本书的目标是培养读者成为能够独立分析和解决复杂计算问题的工程师和研究者，无论他们面对何种计算平台。本书并非对具体硬件的罗列，而是对抽象计算原理的深入探索，从而赋予读者跨越硬件代际和平台差异的通用技能。掌握本书内容，意味着能够理解“为何”和“如何”构建高效的并行计算解决方案，从而在日益增长的计算需求面前保持领先。
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里面几个作者来自不同的地方 虽然年轻，但是都是经历丰富 内容详实细致，值得一读
评分书的内容比较侧重于计算机体系和硬件方面。 内容很全面，并行计算机设计中的基本问题都有详细的讲述，如cache coherence， memory consistency。 是学习并行计算机体系结构的基础教程，推荐！
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