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

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出版者:

作者:JaJa, Joseph

出品人:

页数:576

译者:

出版时间:1992-3

价格:$ 73.39

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isbn号码:9780201548563

丛书系列:

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• parallel
• 并行算法
• 算法
• 计算机科学
• 并行计算
• 数据结构
• 理论计算机科学
• 高性能计算
• 分布式计算
• 算法设计
• 计算复杂性

计算机系统中的并行计算：理论、设计与实现 一、 概述：迈向高效能计算的基石 随着摩尔定律的物理极限日益临近，传统的串行计算模式在处理海量数据和复杂模拟任务时已显现瓶颈。现代计算的焦点已不可避免地转向并行性——同时执行多个计算操作以显著缩短解决问题所需的时间。本书旨在系统地探讨并行计算的理论基础、算法设计方法以及在主流并行架构上的高效实现策略。它不仅是一本面向高级本科生和研究生的教材，也是一线软件工程师和系统架构师深入理解和应用并行技术的重要参考。 本书的结构设计力求平衡理论的严谨性与实践的指导性，内容覆盖了从底层硬件模型到上层应用算法的完整技术栈。我们将深入剖析并行处理器的结构特性如何影响算法的性能，并提供一套经过验证的设计框架，用于构建可扩展、容错且高效的并行程序。 二、 并行计算的理论基础与性能度量 在深入具体算法之前，理解并行计算的基本模型和性能评估标准至关重要。本章将详细介绍主要的并行计算模型，包括PRAM（并行随机访问机器）模型及其变体，这些模型为算法的理论分析提供了抽象的数学框架。我们将探讨指令集并行（ILP）、数据级并行（DLP）、任务级并行（TLP）以及线程级并行（ThLP）的内在区别与适用场景。 性能分析是并行算法设计的核心。我们将详细阐述加速比（Speedup）、效率（Efficiency）、可扩展性（Scalability）等关键指标。特别关注阿姆达尔定律（Amdahl's Law）和古斯塔夫森定律（Gustafson's Law），它们是评估系统在引入并行性后性能提升潜力的重要理论工具。此外，还将讨论如何量化和最小化并行算法中的通信开销和同步延迟，这些因素往往是限制实际性能提升的主要瓶颈。 三、 硬件架构与编程范式 有效的并行算法设计必须紧密结合底层硬件的特性。本部分将对当前主流的并行计算架构进行详尽的考察。 1. 多核处理器（Multicore Processors）： 深入分析片上多核（CMP）系统的缓存一致性协议（如MESI协议）、内存访问模式和共享内存模型的挑战。 2. 图形处理器（GPUs）： 探讨SIMT（单指令多线程）架构的独特之处，以及如何利用其庞大的核心数量进行大规模数据并行计算。我们将分析CUDA和OpenCL等编程模型的核心概念。 3. 大规模并行处理系统（MPP）与集群： 关注分布式内存架构，特别是MPI（消息传递接口）标准，及其在超算环境中的应用。 4. 异构计算系统： 讨论CPU、GPU、FPGA等不同加速器协同工作的策略和挑战。 在硬件基础上，我们将系统介绍几种核心的并行编程范式：共享内存编程（如OpenMP）、消息传递编程（如MPI），以及混合编程模型的优势与实现技巧。 四、 核心并行算法设计范式 本书的核心部分聚焦于如何将串行问题转化为高效的并行算法。我们采用“设计范式 + 案例分析”的结构进行讲解。 1. 数据划分与任务分解： 探讨静态划分（如均匀划分）和动态划分（如工作窃取）的适用性，以及如何平衡负载以避免资源闲置。 2. 并行前缀计算（Scan）与归约（Reduction）： 这两个是构建许多高级并行算法的基本操作。我们将详细分析基于树形结构和分段累加的优化方法，并讨论其在并行求和、最小值查找中的应用。 3. 并行搜索与图遍历： 针对广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）在并行环境中的固有难题，提出基于图划分和异步访问的解决方案。 4. 并行排序算法： 深入研究并行归并排序、并行快速排序以及基于位序的思想的并行排序算法，重点分析其通信开销与数据重分布的效率。 5. 矩阵运算的并行化： 覆盖矩阵乘法（Strassen算法的并行变体、块矩阵乘法）和线性方程求解（如共轭梯度法、GMRES）在多处理器系统上的优化策略。 五、 并行算法的优化与高级主题 高效的并行程序不仅要求算法正确，更要求代码能够充分挖掘硬件潜力。 1. 内存访问优化： 深入探讨数据局部性（Data Locality）和缓存阻塞（Cache Blocking）技术，解释如何通过重新排序计算以最大化L1/L2缓存的命中率。 2. 通信优化与拓扑感知： 在分布式系统中，通信是性能杀手。本节将介绍如何设计通信规约（如All-to-All、Ring All-Reduce）以减少延迟和带宽占用，并探讨如何根据底层网络拓扑（如2D Mesh, Torus）调整算法结构。 3. 同步机制与并发控制： 分析锁、信号量、屏障等同步原语的开销与陷阱。重点讨论无锁（Lock-free）和无等待（Wait-free）算法的设计原理，以及它们在构建高性能并发数据结构中的作用。 4. 并行调试与性能分析工具： 介绍用于识别死锁、竞态条件和性能瓶颈的专业工具链（如Valgrind/Helgrind, TAU, VTune），指导读者如何系统地诊断并行程序的疑难杂症。 六、 应用领域实例分析 最后，本书将通过几个具体的应用案例，展示上述理论和技术的实际威力： 科学计算模拟： 以有限元法（FEM）或分子动力学（MD）为例，展示如何将大规模偏微分方程的求解映射到多核或GPU集群上。 大数据处理： 探讨MapReduce框架下的并行数据流处理范式，以及图计算框架（如Pregel/Giraph）中的并行策略。 机器学习加速： 分析深度神经网络训练中涉及的大规模矩阵运算（如反向传播）如何通过GPU并行化实现数量级的加速。 通过对这些主题的全面覆盖，读者将具备设计、实现和优化下一代高性能并行应用所需的核心知识与技能。

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总而言之，这本书是一本非常扎实的入门教材。它从最基础的概念讲起，逐步深入到经典的并行算法，并对算法的性能分析和实现细节进行了细致的阐述。虽然书中没有大量代码，但其对算法原理的清晰讲解和严谨的逻辑推理，足以让读者建立起坚实的并行算法知识基础。我强烈推荐给所有想要系统学习并行算法的读者，无论是初学者还是有一定基础的进阶者，都能从中受益匪浅。

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书中对并行计算的复杂性进行了深入浅出的探讨。例如，在讨论并行算法的性能时，作者不仅仅停留在理论上的加速比，还详细分析了通信开销、负载均衡、内存访问模式等实际因素对并行效率的影响。这种细致的分析让我意识到，设计高效的并行算法并非易事，需要综合考虑多个层面的因素。书中对这些挑战的阐述，不仅让我对并行计算的复杂性有了更深的认识，也激发了我进一步探索更优解决方案的兴趣。

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在阅读过程中，我多次注意到作者在讲解算法时，会巧妙地引入一些现实世界的类比。比如，在解释并行任务的分配时，作者可能会用一个大家庭共同完成家务的例子来比喻。这些生动的类比，虽然简单，却能够非常有效地帮助我建立直观的理解，将抽象的计算概念与熟悉的生活场景联系起来，从而更容易地记住和掌握。这种教学方式，对于非计算机专业背景但对并行计算感兴趣的读者来说，无疑是一大福音。

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我是一名在职工程师，平时的工作涉及到一些高性能计算的需求。过去，我主要依赖于现有的并行计算库和框架，但对于其底层的算法原理了解不多，这在遇到性能瓶颈或者需要优化的时候，会感到力不从心。《An Introduction to Parallel Algorithms》的出现，恰好解决了我的这个痛点。它帮助我建立起了对并行算法的系统认知，理解了为什么某些算法会比其他算法在特定场景下表现更好，这对于我今后在实际工作中进行算法选型和性能调优，具有直接的指导意义。

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我特别欣赏书中对经典并行算法的讲解方式。对于像并行归并排序、并行快速排序这样的算法，作者不仅给出了算法描述，还深入剖析了其并行化的思想和实现细节。例如，在讲解并行归并排序时，作者细致地分析了如何递归地划分数据，如何在子问题上并行执行，以及如何高效地合并结果。这种深入的讲解，让我不仅仅是“知道”了这个算法，而是真正“理解”了它的原理和优势，这对于我日后自己设计或改进并行算法非常有启发。

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我是一位对计算机科学领域有着浓厚兴趣的学生，尤其是在并行计算这个方向。一直以来，我都在寻找一本能够系统性地介绍并行算法的入门书籍。我的导师曾经推荐过一些经典著作，但那些书籍往往内容过于深入，对于初学者来说，门槛较高。偶然间，我看到了这本《An Introduction to Parallel Algorithms》，它的标题就直接戳中了我的需求。我当时抱持着一种谨慎的期待，希望它能够填补我在并行算法知识体系中的空白。

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在学习并行算法的过程中，我发现理论知识与实践操作的结合至关重要。虽然这本书没有直接提供大量的代码示例，但它在算法描述和伪代码的运用上非常精炼和清晰。作者通过详细的步骤分解和逻辑推理，引导读者理解算法的执行流程和并行化的关键点。我常常会在阅读某一个算法时，尝试在脑海中模拟它的运行过程，甚至会在纸上画出数据流和进程间的交互，这对于加深理解非常有帮助。

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这本书的结构安排令我印象深刻。它并非一股脑地将所有概念倾倒给读者，而是循序渐进地构建知识体系。开篇部分，作者用相对浅显易懂的语言解释了并行计算的基本概念，比如进程、线程、同步、通信等，这些都是理解后续更复杂算法的基础。这种铺垫非常到位，避免了新手一上来就陷入术语的海洋而感到迷茫。之后，作者开始介绍一些经典的并行算法，并根据算法的类型和应用场景进行了分类，例如并行排序、并行搜索、图算法等，这种组织方式使得学习过程条理清晰，易于消化。

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这本书的语言风格非常专业且严谨，但又并非枯燥乏味。作者在叙述时，行文流畅，逻辑清晰，常常会在解释一个概念后，紧接着用一两个例子来佐证。我觉得这种方式非常人性化，它既保证了学术的严谨性，又照顾到了读者的理解难度。例如，在介绍并行算法的时间复杂度和空间复杂度分析时，作者会清晰地列出每个步骤的计算量，并进行求和，确保读者能够清楚地看到最终的结果是如何得出的。

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这本书的封面设计相当朴实，没有太多花哨的图饰，只是简洁地印着书名和作者的名字。拿到手里，纸张的触感温润，印刷清晰，没有廉价感。翻开第一页，扉页上的文字同样是印刷体，但却透着一种严谨和一丝不苟的态度。我尤其喜欢它字体的大小和行间距的设置，阅读起来一点也不费眼，即使是长时间的专注，也不会感到疲惫。这本书的装帧也很牢固，页边没有松散的迹象，这对于一本我打算反复研读的教材来说，是非常重要的考量。

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