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出版者:人民邮电出版社

作者:Ian Foster

出品人:

页数:408

译者:

出版时间:2002-9-1

价格:35.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787115103475

丛书系列:国外著名高等院校信息科学与技术优秀教材（英文版）

图书标签:

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• 计算机科学

深入理解现代计算：系统与算法的基石 本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，以理解和掌握现代高性能计算的核心——并行程序设计。我们聚焦于如何有效地利用多核处理器、分布式集群乃至加速器（如GPU）的强大能力，来解决日益复杂的计算难题。全书内容紧密围绕理论基础、主流模型、关键技术和实践应用展开，力求构建一个既有深度又具广度的知识体系。 第一部分：并行计算的基础与模型 本部分奠定了理解并行程序设计的理论基石。我们首先探讨了计算机体系结构的演进，特别是现代处理器中并行性的内在体现，如指令级并行、内存层级结构与缓存一致性。深入分析了衡量并行计算效率的关键指标，如加速比（Speedup）、效率（Efficiency）和可扩展性（Scalability），并介绍了阿姆达尔定律（Amdahl's Law）和古斯塔夫森定律（Gustafson's Law）在预测性能极限中的作用。 接着，我们详细阐述了并行算法设计的核心范式。重点分析了任务分解与数据分解两种基本策略，并探讨了如何将这些策略映射到具体的硬件结构上。随后，本书引入了并行编程的几种主流模型，包括： 1. 共享内存模型（Shared Memory Model）：以OpenMP为核心，深入讲解了线程的创建、同步原语（如互斥锁、信号量、屏障）的使用，以及数据竞争、死锁等并发问题的识别与规避。我们不仅停留在语法层面，更侧重于如何通过合理的内存访问模式优化缓存性能。 2. 消息传递模型（Message Passing Model）：以MPI（Message Passing Interface）为主要工具，系统地介绍了点对点通信（Point-to-Point Communication）和集合通信（Collective Communication）操作的原理与最佳实践。对于集合通信，如广播（Broadcast）、归约（Reduce）、全对全（All-to-All）等，我们分析了不同实现算法在不同网络拓扑下的性能权衡。 3. 异构计算模型：简要介绍了利用图形处理器（GPU）进行大规模数据并行计算的潜力，为后续深入探讨特定硬件编程接口（如CUDA或OpenCL的更高层抽象）打下基础，强调了数据如何在主机和设备之间高效迁移。 第二部分：并行算法设计与分析 本部分将理论模型应用于具体的算法设计中，重点关注如何将经典的串行算法转化为高效的并行实现。 我们首先从基础数据结构和运算入手： 并行排序：对比分析了并行合并排序（Merge Sort）、并行快速排序（Quick Sort）以及针对特定并行架构优化的基数排序（Radix Sort）的实现细节与性能特征。 并行搜索与扫描：详细讨论了前缀和（Prefix Sum/Scan）算法在SIMD和SIMT架构下的高效实现，这对于许多动态规划和图算法至关重要。 并行线性代数：这是高性能计算的核心领域。本书深入剖析了矩阵乘法（Matrix Multiplication）的各种并行化策略，包括块状算法（Tiling/Blocking）如何最大限度地利用CPU缓存，以及如何利用三对角矩阵求解等稀疏矩阵运算的特殊技巧。 随后，我们将视野扩展到更复杂的应用领域： 图算法的并行化：针对大规模图的遍历（BFS/DFS）和最短路径问题（Dijkstra/Floyd-Warshall），分析了在共享内存和分布式环境中，如何处理图的稀疏性、邻接表带来的内存访问不规律性，以及如何有效管理图结构上的同步开销。 动态规划的并行加速：探讨了如何通过重新组织状态转移或使用领域分解技术，来解决依赖性强的问题，如序列比对或背包问题的高效并行求解。 流体力学与有限元方法：选取一个具体的科学计算实例（如2D/3D网格上的偏微分方程求解），演示如何应用领域分解技术（Domain Decomposition），并结合MPI进行分布式求解器的构建，包括局部与全局数据交换的策略。 第三部分：性能优化与高级主题 理解了模型和算法后，本部分聚焦于如何榨取硬件的最后一丝性能潜力，并应对现代并行系统带来的复杂挑战。 内存一致性与并行化难题：深入探讨了现代多核处理器中缓存一致性协议（如MESI）的工作原理。分析了伪共享（False Sharing）问题，并展示了如何通过数据对齐和填充（Padding）来避免这种性能杀手。 通信优化：在分布式内存环境中，通信延迟往往是瓶颈。本书详细介绍了通信模式的优化，如减少通信次数、合并小消息（Message Aggregation）、使用非阻塞通信（Non-blocking Communication）来重叠计算与通信（Compute-Communication Overlap），以及层次化通信策略在集群互连网络上的应用。 负载均衡与动态调度：讨论了静态划分（Static Partitioning）和动态负载均衡（Dynamic Load Balancing）的适用场景。对于工作量不均匀的算法（如自适应网格细化或某些图算法），我们将研究如何实现有效的任务池和工作窃取（Work Stealing）机制。 并行程序调试与性能分析：强调了调试并行程序比串行程序复杂得多。介绍了专门的工具和方法，用于捕获竞争条件、死锁，以及分析程序在不同并行度下的性能瓶颈。侧重于使用性能分析器（Profiler）来识别热点区域、分析内存访问模式和通信开销。 通过对上述三个部分的系统学习，读者将不仅掌握并行程序设计所需的工具和语法，更重要的是，培养出一种“并行思维”——即在设计之初就考虑到如何将问题分解、如何高效地组织数据访问和同步，从而构建出真正高效、可扩展的现代计算解决方案。本书的案例和习题均基于实际的高性能计算场景，旨在确保理论知识能够无缝转化为实践能力。

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我一直在寻找一本能够帮助我理解分布式系统中的并行计算的书籍，《并行程序设计(英文版)》恰好填补了我的这一需求。书中对分布式并行计算的阐述，让我看到了从单机多核并行到跨机器集群并行的演进过程。作者详细讲解了分布式系统的基本概念，如节点、通信、容错等，并在此基础上阐述了分布式并行程序的构建方法。我特别喜欢书中对 MapReduce、Spark 等大数据处理框架的介绍，这些框架在现代的分布式计算领域扮演着至关重要的角色。书中不仅介绍了这些框架的使用方法，还深入剖析了它们的设计思想和底层实现机制，例如任务调度、数据分发、容错处理等。这让我不仅仅能够“使用”这些工具，更能够“理解”它们，从而更好地进行分布式应用的开发和优化。这本书为我打开了通往大数据和分布式计算世界的大门。

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我一直对高性能计算领域抱有浓厚的兴趣，而《并行程序设计(英文版)》这本书恰好满足了我对这方面的求知欲。我曾尝试阅读一些更学术化的论文，但由于缺乏系统性的基础知识，常常感到难以理解。这本书的出现，就像为我打开了一扇新的大门。它不仅仅涵盖了并行编程的基础理论，还涉及到了 MPI (Message Passing Interface) 和 OpenMP (Open Multi-Processing) 等主流的并行编程框架。书中详细讲解了如何使用这些框架来设计和实现高效的并行算法，并提供了大量针对不同计算密集型问题的优化策略。我特别喜欢书中对某些经典并行算法（如矩阵乘法、快速傅里叶变换等）的并行化实现分析，作者一步步地展示了如何将串行算法转化为并行算法，以及在并行化过程中需要考虑的关键因素，如数据划分、负载均衡、通信开销等。这些内容对我理解大规模科学计算的实现原理至关重要。这本书的英文表达也十分流畅，没有太多生涩的词汇，即使是对于非英语母语的读者来说，也能够相对轻松地阅读。

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我必须说，《并行程序设计(英文版)》这本书给我带来了前所未有的学习体验。我之前阅读过一些关于并发和多线程的书籍，但总是觉得它们要么过于理论化，要么就只是罗列了一些API的使用方法，缺乏深入的洞察。这本书则完全不同，它深入浅出地剖析了并行程序设计的本质。作者不仅仅是告诉我“怎么做”，更重要的是让我理解“为什么这么做”。例如，在解释线程同步机制时，作者通过一系列精心设计的比喻和图示，让我清晰地理解了锁、信号量、条件变量等概念的工作原理及其背后的逻辑。书中的逻辑结构也非常清晰，从最基本的并行模型，逐步深入到内存一致性、原子操作、缓存一致性等底层细节，最终引申到分布式并行和并行算法设计。我最欣赏的是书中对于“陷阱”的预警，作者非常善意地提醒读者在并行编程中可能遇到的各种坑，例如死锁、竞态条件、活锁等，并提供了相应的规避策略。这本书不仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的导师，在我学习的道路上指引方向，让我少走了许多弯路。

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这本书实在太让我惊喜了！当我拿到《并行程序设计(英文版)》的时候，我以为它会是一本枯燥乏味的技术手册，充斥着晦涩难懂的术语和抽象的概念。然而，这本书的内容和我的预期完全不同。作者以一种非常生动形象的方式，将并行程序设计这个复杂的主题展现在我面前。从最基础的多线程概念开始，到更高级的分布式系统架构，每一个环节都得到了详尽的阐述。我尤其喜欢书中大量的实际案例分析，这些案例涵盖了从高性能计算到 Web 服务等各个领域，让我能够清晰地看到并行程序设计在实际应用中的强大威力。更重要的是，书中不仅仅是理论的堆砌，更侧重于“如何做”，提供了大量实用的编程技巧和调试方法。当我遇到书中提到的某些算法时，作者会用伪代码甚至完整的示例代码来辅助说明，这对于我这样一个需要动手实践的学习者来说，简直是雪中送炭。我已经迫不及待地想把书中的知识应用到我的项目中了！

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《并行程序设计(英文版)》这本书给我带来的最深刻感受是它对“抽象层级”的精妙把握。作者并没有一开始就抛出复杂的概念，而是循序渐进地引导读者。从宏观的并行计算模型，到微观的线程同步原语，再到更底层的内存模型和指令级并行，每一个层级的内容都得到了充分的展开，但又不会过于冗余。我尤其欣赏书中在讲解不同抽象层级时，能够清晰地指出它们之间的联系和区别，以及如何在实际开发中根据需要进行权衡。例如，在讨论高级的并行框架时，作者会回顾并关联到更底层的多线程同步机制，帮助读者理解框架背后的原理。书中对于“并行算法设计”部分的讲解也让我印象深刻，作者不仅仅给出了算法的实现，更重要的是分析了算法的设计思路，以及在并行环境中需要考虑的性能开销。这本书就像一个精密的齿轮系统，每个齿轮都准确地咬合在一起，共同驱动着读者对并行程序设计的理解。

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我是一名软件架构师，在设计可伸缩、高性能的系统时，并行程序设计是不可或缺的一环。《并行程序设计(英文版)》这本书为我提供了宝贵的理论指导和实践经验。书中关于“可伸缩性”和“并发模型选择”的章节，让我受益匪浅。作者深入分析了不同并行模型的优缺点，以及它们在不同应用场景下的适用性，例如Actor模型、CSP (Communicating Sequential Processes) 模型等。这帮助我更清晰地认识到，并非所有问题都适合用同一套并行化方法来解决。书中还讨论了如何进行并行程序的性能评估和调优，以及如何构建健壮、容错的并行系统。我尤其欣赏书中对“异步编程”和“事件驱动架构”的介绍，这在构建高并发的 I/O 密集型系统中至关重要。这本书为我提供了更高级别的设计思路，帮助我从宏观层面把握并行系统的设计。

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我是一个刚开始接触并行程序设计的学生，对于这个领域既好奇又感到有些畏惧。《并行程序设计(英文版)》这本书的出现，极大地缓解了我的焦虑。作者以非常友好的方式引导我一步步地走进并行程序的世界。书中从最基本的“为什么需要并行”开始，解释了串行程序的局限性，并引出了并行编程的概念。接着，书中用大量的图示和简单的代码示例，解释了进程和线程的区别，以及它们在并行计算中的作用。我特别喜欢书中关于“并发 vs. 并行”的区分，这在我之前的学习中一直有些模糊。书中还详细介绍了线程的生命周期、线程间的通信和同步机制，并提供了许多避免常见错误的实用技巧。虽然这本书是英文版，但作者的语言风格非常清晰易懂，没有使用过于专业的术语，让我能够专注于理解核心概念。这本书为我打下了坚实的并行程序设计基础，让我对未来的学习充满了信心。

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作为一名有着多年编程经验的开发者，我常常在工作中遇到性能瓶颈，并思考如何通过并行化来提升程序的执行效率。《并行程序设计(英文版)》这本书为我提供了一个系统性的解决方案。它不仅仅是一本介绍多线程编程的书，更深入地探讨了并行计算的各个层面。我惊喜地发现，书中对于硬件层面的并行能力，例如多核处理器、GPU 的架构以及它们如何影响并行程序的性能，都有非常深入的讲解。作者并没有仅仅停留在软件层面，而是将软件与硬件紧密结合起来进行阐述。我尤其欣赏书中对于“数据局部性”和“缓存一致性”的讲解，这些往往是影响并行程序性能的关键因素，但却常常被初学者所忽视。书中提供了多种策略来优化数据访问模式，从而最大化利用 CPU 缓存。此外，书中还讨论了不同并行模型的优缺点，以及如何根据具体问题选择最合适的并行模型。这本书为我提供了一个全新的视角来思考程序性能的优化问题。

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《并行程序设计(英文版)》这本书的深度和广度都让我感到惊喜。它不仅仅局限于介绍常见的并行编程技术，还触及了并行计算领域的一些前沿话题，例如 GPU 计算、FPGA 计算以及未来可能的量子计算在并行处理中的作用。作者在讲解这些前沿技术时，并没有故弄玄虚，而是以一种非常务实的方式，解释了它们的基本原理以及在特定领域的应用潜力。我对于书中关于 GPU 并行编程的部分尤其感兴趣，作者详细讲解了 CUDA (Compute Unified Device Architecture) 的编程模型，并提供了一些实际的 GPU 加速应用的示例。这让我对如何利用 GPU 来大幅提升计算密集型任务的性能有了更深入的了解。这本书的价值在于，它不仅能够帮助我掌握当前的并行编程技术，更能让我对未来的技术发展趋势有一个初步的认识，为我的职业发展指明了方向。

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《并行程序设计(英文版)》这本书的质量确实让我惊艳。我通常对技术书籍的排版和插图要求很高，这本书在这方面做得相当出色。清晰的章节划分，合理的页边距，以及恰到好处的插图，都极大地提升了阅读体验。书中大量的图表和示意图，将一些抽象的概念具象化，让我在理解复杂的同步机制和数据依赖关系时事半功倍。例如，在解释死锁的发生条件时，书中用了一个生动形象的“哲学家吃饭”的例子，并配以流程图，让我立刻明白了问题的根源。而且，书中的代码示例都经过了精心设计，简洁明了，易于理解和运行。作者还提供了 GitHub 链接，方便读者下载和运行示例代码。这种细节上的打磨，可以看出作者的用心良苦，也让我对这本书的内容和作者的专业性充满了信任。

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