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出版者:中信出版社,机械工业出版社

作者:[印] C.Xavier，（美）S.S.I

出品人:

页数:263

译者:张云泉

出版时间:2004-1

价格:35.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787111133902

丛书系列:计算机科学丛书

图书标签:

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《高效计算的基石：从底层到分布式系统的多核与并行思维》 本书旨在为读者构建一个坚实的计算思维基础，深入剖析现代计算架构的核心——并行处理。我们并非聚焦于特定算法的理论推导，而是致力于揭示并行思想的本质，以及如何在不同的硬件平台和软件环境中将其有效付诸实践。 核心内容概述： 理解现代硬件： 在深入探讨并行算法之前，我们首先需要对现代计算机的底层运行机制有一个清晰的认识。本书将详细介绍多核处理器、GPU（图形处理器）以及其他异构计算单元的架构特点，解释它们如何通过提供海量并行处理能力来加速计算。读者将了解到缓存一致性、内存访问模式、指令级并行等关键概念，以及它们对算法设计的影响。这部分内容旨在帮助读者从硬件的角度理解并行的“为什么”和“如何”成为可能。 掌握并行编程模型： 随着硬件的发展，各种并行编程模型应运而生。本书将系统介绍几种主流的并行编程模型，包括： 共享内存模型： 重点讲解线程（Threads）和进程（Processes）的创建、同步与通信机制。读者将学习如何利用互斥锁（Mutexes）、信号量（Semaphores）、条件变量（Condition Variables）等工具来管理对共享资源的访问，避免竞态条件（Race Conditions）和死锁（Deadlocks）。我们将深入探讨OpenMP等高级共享内存并行API，分析其指令集、并行区域的划分以及数据依赖的管理。 分布式内存模型： 聚焦于消息传递接口（MPI）等标准。读者将学习如何通过消息传递在多个独立的计算节点之间进行数据交换和同步。我们将详细讲解点对点通信、集体通信操作（如广播、归约、 all-to-all）以及如何在分布式环境中进行任务分解和负载均衡。 特定硬件加速模型： 针对GPU等异构计算平台，本书将介绍CUDA（Compute Unified Device Architecture）和OpenCL（Open Computing Language）等编程模型。读者将学习如何在GPU上编写并行内核（Kernels），理解数据在CPU和GPU之间传输的开销，以及如何优化GPU内存访问以提升性能。 并行算法设计的原则与策略： 摆脱对特定算法的依赖，本书将聚焦于普适性的并行算法设计思想。我们将探讨以下关键策略： 任务分解（Task Decomposition）： 如何将一个大问题分解成多个可以并行执行的小任务。 数据分解（Data Decomposition）： 如何将数据集划分给不同的处理器或线程进行处理。 并行模式（Parallel Patterns）： 介绍如MapReduce、Divide and Conquer、Pipeline等经典的并行计算模式，并分析它们适用的场景。 同步与通信开销分析： 如何最小化并行执行过程中不必要的同步和通信，这是提升并行效率的关键。 负载均衡（Load Balancing）： 如何确保所有处理器或线程都能公平地分配工作，避免资源闲置。 可扩展性（Scalability）： 理解算法在增加处理器数量时性能提升的潜力，以及影响可扩展性的瓶颈。 性能分析与优化： 编写出并行代码只是第一步，如何对其进行有效的性能分析和优化才是关键。本书将指导读者： 使用性能分析工具： 介绍各种专业的性能分析器（Profilers），如Intel VTune, NVIDIA Nsight等，帮助识别代码中的性能瓶颈，如CPU瓶颈、内存瓶颈、I/O瓶颈等。 优化内存访问模式： 解释缓存局部性（Cache Locality）的重要性，以及如何通过改变数据布局和访问顺序来提升缓存命中率。 减少同步开销： 探讨细粒度锁、原子操作等技术，以及如何利用无锁数据结构（Lock-free Data Structures）来避免锁的争用。 并行 I/O： 在分布式环境中，高效的数据输入输出至关重要，本书将介绍并行文件系统和相关策略。 实际应用案例分析： 为了巩固理论知识，本书将结合一些实际的计算密集型应用领域，如科学计算、大数据处理、图像处理、机器学习等，剖析其中典型的并行化思路和挑战。通过这些案例，读者能够更直观地理解并行思想的应用价值，并学会在不同领域中灵活运用所学知识。 本书的独特性： 本书的重点不在于列举和推导大量的具体并行算法（如并行排序、并行矩阵乘法等），而是致力于教授一种思维方式。我们相信，理解了并行计算的底层原理、掌握了通用的并行编程模型和设计原则，读者便能举一反三，独立地设计和实现针对任何特定问题的并行解决方案。我们强调的是“教你如何思考并行”，而非“教你一系列现成的并行解决方案”。 通过系统学习本书内容，读者将能够： 深刻理解多核与分布式计算环境的优势与局限。 熟练运用主流的并行编程模型进行开发。 掌握设计高效可扩展并行程序的关键原则和技术。 具备分析和优化并行程序性能的能力。 为解决更复杂、更大规模的计算挑战奠定坚实的基础。 无论是计算机科学的研究者、高性能计算工程师，还是对提升程序执行效率充满兴趣的开发者，本书都将是您探索并行计算世界的理想向导。

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这本书的叙事风格是平实而有力的，没有华丽的辞藻，全凭扎实的论据和无可辩驳的逻辑来支撑其论点。它不像某些畅销书那样试图用激动人心的故事来包装内容，而是以一种近乎冷静的、科学家的态度，将并行计算的复杂性层层剥开，展现其内在的美感与挑战。我尤其喜欢作者在讨论不同并行模型间的权衡取舍时所展现出的中立和客观，它清晰地指出每种方法的设计哲学和局限性，不偏袒任何一方，真正做到了“百家之言，取其精华”。对于一个渴望深入理解计算机体系结构如何影响算法设计的读者而言，这本书无疑是一份极佳的指引。它教会我如何识别代码中的“串行瓶颈”，并提供了一整套从微观到宏观的优化策略。读完此书，我感觉自己仿佛完成了一次高强度的思维拉练，思维的韧性和对复杂系统的驾驭能力都有了显著的提升。这是一部真正能沉淀下来、经得起时间考验的深度学习资料。

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这本书给我最深刻的感受是其百科全书式的广度和深度兼备。它不像某些偏重某一特定平台的书籍那样局限，而是提供了一个跨越硬件和软件边界的统一理论框架。从底层硬件缓存一致性协议对软件性能的影响，到高层级的分布式计算框架的适用性，作者构建了一座沟通不同抽象层次的桥梁。其中关于“并行性度量”的章节，简直是教科书级别的典范，它提供了一套量化评估并行方案优劣的科学标准，而不是停留在模糊的“快”或“慢”的描述上。对于那些正在设计大型科学计算或机器学习模型的科研人员来说，这本书提供的理论工具箱是极其丰富的。阅读过程需要专注，因为它要求读者不仅仅是被动接收信息，更要主动地在脑海中构建起不同计算单元、数据流和同步机制之间的动态关系。最终的收获是巨大的，它彻底重塑了我对“效率”二字的理解，将并行效率提升到了一个更科学、更系统的层面进行审视。

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**并行算法导论** 读后感： 初捧此书，便觉其如同一幅宏大叙事的史诗画卷，徐徐展开在计算机科学的广袤天地间。作者的笔触细腻而深邃，对并行计算这一前沿领域的梳理脉络清晰，逻辑严密，仿佛一位经验丰富的老船长，引领着我们在数据的海洋中破浪前行。我尤其欣赏其中对基础理论的扎实讲解，它并未满足于表面的算法介绍，而是深入挖掘了其背后的数学原理和计算模型，这对于真正想在并行计算领域有所建树的读者来说，无疑是极大的裨益。书中对各种并行架构的对比分析，如SIMD、MIMD的异同及其适用场景的剖析，展现了作者深厚的行业洞察力。阅读过程中，我时常停下来，反复琢磨那些精妙的例子，它们不仅是理论的具象化，更是解决实际工程难题的钥匙。尽管内容涉及大量专业术语，但作者巧妙地运用类比和图示，极大地降低了理解门槛，使得即便是初学者也能窥见并行世界的宏伟蓝图。整本书的气质是沉稳而富有启发性的，它不追求一时的新奇，而致力于构建坚实的知识体系，是值得反复研读的经典之作。

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如果用一个词来形容这本书的风格，我会选择“严谨的艺术性”。内容上，它像一座精心规划的知识迷宫，每一个转角都通往一个新的技术高峰。作者在介绍诸如图计算、流处理等新兴并行范式时，没有掉入追逐热点的陷阱，而是回归到核心的并行化思想，这使得本书的时效性得到了极大的保障。我特别欣赏其对并行化“陷阱”的警示，那些关于虚假共享、死锁和活锁的生动案例，仿佛是作者亲身犯错后留下的宝贵经验，对读者而言是无价之宝。在排版和图表的运用上，也透露出一种匠心，复杂的流程图逻辑清晰，关键公式推导详略得当，使得那些原本令人望而生畏的数学表达也变得易于亲近。读完它，我感觉自己不再是那个对多核编程心存敬畏的“门外汉”，而是一个手持精准工具、准备好解决复杂计算难题的“工匠”。它提供给读者的，不仅是知识，更是一种面对复杂系统时的沉着与自信。

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这本书的阅读体验，坦白说，是一场酣畅淋漓的智力挑战，但绝非枯燥乏味。它更像是一部精心编排的武功秘籍，每一章都聚焦于一种独特的“招式”——即特定的并行化策略。从早期的任务分解到现代的内存一致性模型，作者的叙述节奏把握得恰到好处，时而如疾风骤雨般介绍高效的并行模式，时而又如山涧溪流般缓缓剖析复杂场景下的同步与互斥问题。我发现，书中对不同并行模型下性能瓶颈的剖析尤为精彩，它没有简单地罗列算法，而是深入探讨了“为什么”以及“如何优化”。这种“知其然并知其所以然”的探讨方式，极大地提升了阅读的深度。特别是对于那些涉及到大规模数据处理和高并发系统的工程师而言，书中关于负载均衡和容错性的章节，简直就是一份及时的“救命稻草”。它教会我们如何将串行思维彻底剥离，用一种全新的、面向并发的视角去看待问题，这思维模式的转变，其价值甚至超过了具体的算法知识本身。

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适合初学者

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