An Introduction to Parallel Programming pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Morgan Kaufmann

作者:Peter Pacheco

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:2011-1-21

价格:USD 79.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780123742605

丛书系列:

图书标签:

• 并行计算
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• Pthreads
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• 高性能计算
• 计算机科学

《并行计算新视野：深度解析现代多核与分布式编程》 内容概要 《并行计算新视野：深度解析现代多核与分布式编程》是一本深入探讨并行计算领域最新进展和核心技术的权威著作。本书旨在为读者提供一个全面、系统且极具实践价值的学习平台，帮助他们掌握在日益复杂的计算环境中设计、开发和优化高效并行程序的关键技能。从底层硬件架构的演变到上层抽象模型的构建，再到实际应用场景的解决方案，本书无微不至，力求为读者勾勒出一幅清晰而完整的并行计算全景图。 本书的章节设计紧密衔接，逻辑清晰，循序渐进。开篇部分首先审视了传统串行计算的局限性，以及并行计算应运而生的必然性。接着，深入分析了现代处理器架构的核心特征，包括多核设计、超线程技术、缓存一致性协议以及SIMD指令集等，为理解并行计算的底层机制打下坚实基础。在此基础上，本书详细介绍了当前主流的并行编程模型，如共享内存模型（OpenMP、Pthreads）和消息传递模型（MPI），并对每种模型的原理、API、适用场景以及优缺点进行了详尽的阐述和比较。 本书的另一大亮点在于其对高性能计算（HPC）领域前沿技术的深度覆盖。读者将有机会学习到大规模分布式系统中的并行编程策略，包括作业调度、通信优化、负载均衡以及容错机制。对于GPU等异构计算平台的编程，本书也进行了深入的剖析，重点介绍了CUDA和OpenCL等并行计算框架，以及如何利用GPU的强大并行处理能力来加速科学计算、深度学习等密集型应用。 此外，本书并未止步于理论的讲解，而是将大量的篇幅用于实际案例分析和编程实践。通过分析各种典型的并行算法（如矩阵乘法、快速傅里生变换、图算法、数值模拟等）在不同并行模型下的实现，以及它们在实际问题中的应用，读者可以直观地学习到如何将抽象的并行编程概念转化为可执行的代码。书中提供了大量高质量的伪代码和实际代码片段，并辅以详尽的解释，引导读者动手实践，从而真正掌握并行编程的精髓。 本书特别关注并行程序性能优化的各个层面，包括数据局部性、通信开销、同步开销、内存访问模式以及并行算法的选择等。读者将学习到系统性的性能分析方法，如使用性能剖析工具（如gprof、VTune、Nsight等）来识别瓶颈，并掌握各种优化技巧，以最大限度地发挥硬件的并行潜力。 最后，本书还展望了并行计算的未来发展趋势，包括新兴的并行硬件架构（如FPGA、ASPU）、面向大规模众核系统的编程模型（如MapReduce、Spark）、以及并行计算在人工智能、大数据分析、量子计算等领域的潜在应用。 目标读者 《并行计算新视野：深度解析现代多核与分布式编程》面向广大的计算机科学、软件工程、电子工程、物理学、数学、生物信息学等相关专业的学生、研究人员、工程师以及对并行计算技术感兴趣的开发者。 在校学生： 尤其适合攻读计算机科学、软件工程、高性能计算等专业方向的本科生和研究生，为他们提供扎实的并行计算理论基础和实践经验。 科研人员： 无论是从事科学计算、数值模拟、数据分析还是人工智能等领域的研究，本书都将为他们提供高效解决计算密集型问题的工具和方法。 软件工程师： 致力于开发高性能、高并发应用的工程师，将从中获得关于多核处理、分布式系统、GPU加速等方面的深刻洞见，从而提升产品性能和用户体验。 对高性能计算感兴趣的从业者： 任何希望深入了解现代计算硬件如何工作，以及如何利用并行计算的力量来解决复杂问题的专业人士，都能从本书中获益。 本书特色 1. 理论与实践并重： 本书不仅深入浅出地讲解并行计算的理论概念，更强调实践的应用。大量的案例研究和代码示例，帮助读者将理论知识转化为实际技能。 2. 全面性与前沿性： 涵盖了从基础的多核编程到先进的GPU计算和分布式系统，并对新兴技术进行展望，确保读者掌握最前沿的知识。 3. 系统性与条理性： 章节结构清晰，逻辑严谨，从硬件基础到编程模型，再到性能优化和应用，层层递进，帮助读者构建完整的知识体系。 4. 深入的性能优化指导： 详细讲解性能分析工具和各种优化技术，使读者能够写出真正高效的并行程序。 5. 多平台与多模型覆盖： 既有共享内存模型的讲解，也有消息传递模型和异构计算的介绍，使读者能够适应不同计算环境的需求。 6. 面向实际应用： 通过分析各种实际问题中的并行算法实现，读者可以学习如何将并行计算技术应用于解决现实世界的挑战。 章节概览 第一部分：并行计算基础 第1章：串行计算的局限与并行计算的兴起 摩尔定律的终结与功耗墙 并行计算的定义、类型和优势 并行计算的应用领域概述 第2章：现代处理器架构与并行硬件 多核处理器设计：指令级并行与线程级并行 缓存层次结构与一致性协议 超线程技术（SMT） SIMD（单指令多数据）指令集（SSE, AVX等） GPU架构概述：并行处理单元（Streaming Multiprocessors）、内存模型 其他并行硬件：FPGA、ASPU简介 第二部分：共享内存并行编程 第3章：OpenMP入门与核心概念 OpenMP指令与API 并行区域（parallel regions）与工作共享（worksharing） 循环并行化（pragma omp for） 数据环境（private, shared, reduction） 同步机制（critical, atomic, barriers） 任务并行（tasks） 第4章：Pthreads（POSIX Threads）深入 线程创建与管理 线程同步：互斥量（mutexes）、条件变量（condition variables） 线程安全与数据竞争 Pthreads与OpenMP的比较 第三部分：分布式内存并行编程 第5章：MPI（Message Passing Interface）基础 MPI通信模型：点对点通信、集合通信 MPI进程与通信子（communicators） MPI发送与接收操作（MPI_Send, MPI_Recv） MPI阻塞与非阻塞通信 MPI集合通信操作（MPI_Bcast, MPI_Reduce, MPI_Allgather等） 第6章：MPI进阶与性能优化 MPI拓扑与通信优化 MPI数据类型与打包/解包 MPI中的容错机制 MPI与OpenMP混合编程 第四部分：异构计算与GPU编程 第7章：CUDA编程模型 CUDA硬件架构：GPU核心、线程块（thread blocks）、网格（grids） CUDA内存模型：全局内存、共享内存、寄存器 CUDA核函数（kernels）与线程层次结构 CUDA API：内存管理、内核启动、同步 CUDA数据并行模式 第8章：OpenCL编程模型 OpenCL设备、上下文、命令队列 OpenCL主机与设备交互 OpenCL内核语言（OpenCL C） OpenCL与CUDA的比较 第五部分：并行算法与性能优化 第9章：经典并行算法分析与实现 并行矩阵乘法 并行快速傅里生变换（FFT） 并行图算法（如BFS, DFS） 并行数值积分与微分方程求解 并行排序算法 第10章：并行程序性能分析与优化 性能剖析工具（gprof, VTune, Nsight等） 识别性能瓶颈：计算、内存、通信、I/O 数据局部性与缓存优化 通信开销最小化策略 负载均衡技术 同步开销的减少 选择合适的并行算法 第六部分：高级主题与未来展望 第11章：大规模分布式系统中的并行编程 集群计算与并行文件系统 作业调度器（如Slurm, PBS） 高级通信协议与网络优化 大规模数据并行框架（如MapReduce, Spark简介） 第12章：并行计算的未来趋势 新的硬件架构（如Chiplets, 3D-stacked memory） 面向众核和加速器的编程模型 并行计算在人工智能、大数据、量子计算中的应用 自动并行化与编译器技术 本书的独特价值 《并行计算新视野：深度解析现代多核与分布式编程》不仅仅是一本教材，更是一本操作手册和思想启迪录。本书的编写团队由在并行计算领域享有盛誉的专家组成，他们将多年的研究成果、实践经验和教学心得毫无保留地融入书中。本书最大的独特价值在于其对抽象概念的具象化处理，以及对复杂问题的条分缕析。读者在阅读过程中，不仅能够理解“是什么”，更能深刻领会“为什么”和“如何做”。从理解现代处理器的工作原理，到掌握各种并行编程模型，再到学会系统地优化程序性能，本书将一步步引导读者成为一名自信且高效的并行程序员。它将帮助读者跨越从串行思维到并行思维的鸿沟，为应对未来计算的挑战做好充分准备。

评分☆☆☆☆☆

首先，本书前两章，主要介绍了并行编程的一些基本知识，包括并行编程的重要性，并行硬件的几种方式以及并行软件的几种范式。其中并行硬件的几种方式包括，1，SIMD，单指令多数据流；2，MIMD，多指令多数据流。并行软件，实践中主要采用的是SPMD方式，即单程序多数据流方式。优...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁而富有冲击力，那种深邃的蓝色调，配上醒目的白色字体，让人一眼就能感受到它所蕴含的严谨与深度。我是在寻找一本能真正带我进入并行计算世界大门的引路书时发现它的。初次翻阅，最让我惊喜的是作者对基础概念的阐述，简直是化繁为简的大师手笔。那些原本在教科书里显得晦涩难懂的内存模型、同步机制，在他笔下仿佛有了清晰的脉络和具体的图景。特别是关于线程与进程的对比，不再是干巴巴的定义罗列，而是通过一系列富有启发性的比喻，让我这个初学者也能迅速抓住核心差异。而且，作者非常注重理论与实践的结合，几乎每一个新的概念提出后，都会紧跟着一个简洁而精悍的代码示例。这些示例不仅仅是程序的堆砌，更像是精心设计的“微型实验”，让你能够立即动手验证所学，加深理解。这种“即学即用”的学习路径，极大地提升了我的学习积极性，让我感觉自己不是在被动地接收知识，而是在主动地探索和构建自己的并行思维框架。这本书为我打下了异常坚实的地基，为后续更复杂的学习扫清了许多潜在的障碍。

评分☆☆☆☆☆

总的来说，这本书给我带来的最深层次的价值，在于它重塑了我对“计算”本身的理解。在阅读之前，我倾向于将串行思维直接套用到并行场景中，结果总是事倍功半。然而，这本书像一把锋利的刻刀，帮助我打碎了这种思维定势。它不仅仅是关于C++或Fortran的并行扩展，它实际上是一堂关于如何**分解问题、如何抽象资源**的深度课程。书中对“分解粒度”的讨论，让我明白，选择正确的粒度，比选择最快的同步机制更为关键。读完后，我发现自己看待多核处理器不再是简单的“更多核”，而是成了一个复杂的、需要精细调度的资源池。最后，作者在结语中对未来并行计算趋势的展望，虽然简洁，却充满了远见卓识，让我对接下来的学习方向和技术演进有了更清晰的把握。这本书不是那种读完一遍就束之高阁的参考书，它更像是我工具箱里的一把瑞士军刀，每次遇到新的并行挑战，我都会不自觉地翻阅其中相关的章节，总能从中汲取新的灵感和实用的方法论。

评分☆☆☆☆☆

我在职业生涯中接触过不少关于高性能计算的教材，但很少有能像这本书一样，对“调试与性能分析”给予如此郑重其事的篇幅。作者深刻理解，并行程序开发中，90%的时间可能都花在了找出那些难以复现的死锁、竞态条件，或是性能瓶颈上。书中专门辟出一章，详细介绍了如何使用诸如Valgrind、gprof等工具来追踪线程间的交互，以及如何通过硬件性能计数器来定位指令级的延迟。他分享了他自己多年调试复杂并行代码的“经验之谈”，比如如何通过日志策略来隔离特定时间窗口的错误，以及如何构造最小可复现案例来验证同步原语的正确性。这些实战经验的分享，其价值甚至超过了纯粹的理论知识，因为它直接关系到项目能否顺利交付。这本书将并行编程从一种“艺术”——即依赖直觉和运气——转变为一种可被系统化、工程化管理的技术，这对于任何希望将并行开发纳入规范流程的企业或团队来说，都是一份无价的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书的中间部分，我不得不佩服作者在处理复杂算法和架构问题时的洞察力。他没有停留在对OpenMP或MPI等主流API的表面介绍，而是深入剖析了为什么我们需要这些工具，它们背后隐藏的性能权衡和潜在的陷阱是什么。书中对“并行化”这个过程的描述，简直像是在指导一位工匠如何精细打磨一件复杂的机械艺术品。他详细对比了数据并行和任务并行的适用场景，尤其是在涉及到非结构化网格计算时，作者给出的优化策略和性能分析，是我在其他任何资料中都未曾见过的细致和透彻。我记得有一章专门讨论了“伪共享”问题，作者不仅清晰地解释了缓存线的工作原理，还用一张示意图完美展示了这种隐形的性能杀手是如何运作的，并提供了几种业界公认的高效规避方法。这种深入骨髓的理解，使得这本书不仅仅是一本“如何做”的手册，更是一本教你“如何思考”的哲学指南。它教会了我，在追求速度提升的同时，必须对硬件特性保持敬畏，任何看似微小的代码改动，都可能引发意想不到的性能波动。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节安排和逻辑递进是极其精妙的，读起来有一种层层剥茧，豁然开朗的畅快感。它从最基础的硬件并发能力讲起，逐步过渡到操作系统层面的调度，再到高级的分布式内存编程范式。特别值得称赞的是，作者在处理异构计算，比如GPU编程的引入部分，处理得非常平滑和自然。他没有生硬地跳入CUDA或OpenCL的语法细节，而是先用一个经典的、适合并行处理的数学问题（比如矩阵乘法），演示了串行计算的瓶颈所在，然后水到渠成地引出GPU作为加速器的必然性。这种基于问题的驱动式教学，远比纯粹基于技术的罗列要有效得多。此外，作者的语言风格非常平实且富有感染力，即便是涉及到一些高深莫测的理论概念，他也能用一种略带幽默感的方式将其包裹起来，让读者在紧张的攻坚战中也能保持愉悦的心情。对于希望系统性掌握从单机多核到集群并行编程全景图的读者来说，这本书的结构布局无疑是教科书级别的典范。

评分☆☆☆☆☆

適合入門

评分☆☆☆☆☆

Not quite clear

评分☆☆☆☆☆

比较实用

评分☆☆☆☆☆

1 - 2 chapters are the overview of the parallel model, and the other parts of the book introduce 3 libs.

评分☆☆☆☆☆

Not quite clear