Fundamentals of Multicore Software Development pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Press

作者:Victor Pankratius, Ali-Reza Adl-Tabatabai, Walter Tichy

出品人:

页数:330

译者:

出版时间:2011-1

价格:0

装帧:精装

isbn号码:9781439812730

丛书系列:

图书标签:

• 科学
• 并行计算
• Multicore
• Parallel Programming
• Concurrency
• Software Development
• Computer Architecture
• Operating Systems
• Multithreading
• Performance Optimization
• C++
• Java

《并行计算的艺术：探索多核时代的软件构建之道》 在当今计算领域，处理能力已不再是制约软件发展的唯一瓶颈。多核处理器的普及，以前所未有的方式改变了我们设计和构建软件的范式。从桌面应用到高性能计算，从嵌入式系统到云计算，并行计算已成为提升性能、实现复杂功能的核心驱动力。本书《并行计算的艺术：探索多核时代的软件构建之道》正是为了应对这一挑战而生，它并非仅仅是一本技术手册，而是一次深入的探索之旅，旨在引导读者理解和掌握多核时代软件开发的精髓。 本书的内容将围绕着多核环境下软件开发所面临的关键挑战和核心技术展开。我们不会仅仅停留在对某种特定并行编程模型或工具的介绍，而是致力于构建一个更宏观、更深入的理解框架。从硬件架构的演进如何促成了并行计算的兴起，到并行编程的理论基础，再到实际应用中的各种策略和模式，本书将层层递进，力求为读者提供一套系统、全面的知识体系。 第一部分：理解多核架构的基石 在深入探讨软件开发之前，理解硬件本身是至关重要的。本部分将带领读者深入了解现代多核处理器的内部构造。我们将从基础的CPU核心、缓存层次结构、指令集架构（ISA）等概念讲起，逐步深入到更复杂的互连网络、一致性模型以及多核处理器在不同应用场景下的设计考量。例如，我们将探讨不同类型的多核设计，如对称多处理（SMP）、非对称多处理（AMP）以及GPGPU（通用图形处理器）等，分析它们各自的优势和局限性，以及这些硬件特性如何直接影响我们编写高效并行代码的能力。理解这些底层原理，将帮助读者避免一些常见的性能陷阱，并能更明智地选择适合特定任务的硬件和软件设计。 第二部分：并行编程的理论框架与模型 多核处理器的强大性能，需要一套与之匹配的编程模型来充分释放。本部分将系统地介绍并行编程的理论基础和主流的编程模型。我们将从并发（Concurrency）与并行（Parallelism）这两个核心概念的辨析开始，阐述它们之间的联系与区别。接着，我们将深入讲解几种经典的并行编程模型，包括但不限于： 共享内存模型（Shared Memory Model）： 这是目前最普遍的多核编程模型。我们将详细介绍基于线程（Threads）的编程，如POSIX Threads (pthreads) 和 Windows Threads，探讨线程的创建、同步、通信以及相关的挑战，如数据竞争（Data Races）、死锁（Deadlocks）和活锁（Livelocks）。我们还将深入讲解并行编程中的关键同步原语，如互斥锁（Mutexes）、信号量（Semaphores）、条件变量（Condition Variables）以及原子操作（Atomic Operations）。 消息传递模型（Message Passing Model）： 对于分布式内存系统或需要更精细控制通信的场景，消息传递模型是不可或缺的。我们将介绍消息传递接口（MPI）的基本概念和用法，以及它在构建大规模并行应用中的重要作用。 数据并行模型（Data Parallelism Model）： 这种模型强调对大规模数据集进行相同的操作。我们将探讨其核心思想，以及在GPU等硬件上的实现方式，例如CUDA（Compute Unified Device Architecture）和OpenCL（Open Computing Language）等并行计算平台。 任务并行模型（Task Parallelism Model）： 与数据并行不同，任务并行侧重于将一个大的计算任务分解成多个可以独立执行的子任务。我们将介绍如何通过任务队列、依赖关系图等方式来实现任务并行。 本书将不仅仅是列举API，而是会深入剖析每种模型的优势、劣势以及适用的场景，并通过丰富的示例代码来展示如何应用这些模型解决实际问题。 第三部分：高效并行软件设计的关键策略与模式 掌握了理论模型之后，如何将其转化为高效、可维护的软件设计，是本书的重点之一。本部分将聚焦于实用的并行软件设计策略和成熟的设计模式。 分解与调度（Decomposition and Scheduling）： 如何有效地将问题分解成可并行执行的部分，以及如何将这些并行任务高效地调度到可用的处理器上，是并行性能的关键。我们将探讨不同的分解技术，如功能分解、数据分解、管道分解等，并介绍各种调度策略，如静态调度、动态调度、负载均衡等。 同步与通信的高级技巧（Advanced Synchronization and Communication Techniques）： 除了基本的同步原语，我们将探讨更高级的同步技术，如屏障（Barriers）、读写锁（Read-Write Locks）、锁无关数据结构（Lock-Free Data Structures）等，并分析它们在减少锁争用、提高性能方面的作用。在通信方面，我们将探讨如何优化消息传递的效率，减少通信延迟，并介绍一些分布式并行中的常见通信模式，如广播（Broadcast）、规约（Reduce）、散布（Scatter）和收集（Gather）等。 并行算法设计（Parallel Algorithm Design）： 我们将分析一些经典的并行算法，如并行排序、并行搜索、并行图算法等，并学习如何将串行算法转化为并行算法，以及在设计并行算法时需要考虑的特殊因素，如数据局部性、通信开销等。 并行设计模式（Parallel Design Patterns）： 借鉴面向对象设计模式的思想，本书将介绍一些在并行编程领域被广泛认可的设计模式，例如： Producer-Consumer Pattern： 用于解耦生产者和消费者之间的协作。 Master-Worker Pattern： 用于将任务分配给多个工作者执行。 Pipeline Pattern： 用于将一系列串行操作转换为并行流水线。 Map-Reduce Pattern： 用于对大规模数据集进行并行处理。 Parallel Iterator Pattern： 用于以并行方式迭代集合。 我们将深入分析这些模式的结构、意图、适用场景以及潜在的陷阱，并提供清晰的代码示例。 第四部分：性能优化、调试与测试 开发出并行程序仅仅是第一步，如何确保其高效运行并正确无误，是软件工程中不可或缺的环节。本部分将深入探讨并行软件的性能优化、调试和测试。 性能分析与调优（Performance Analysis and Tuning）： 我们将介绍各种性能分析工具和技术，如性能计数器（Performance Counters）、性能分析器（Profilers）和追踪工具（Tracing Tools），帮助读者识别代码中的性能瓶颈，例如缓存未命中（Cache Misses）、内存带宽限制（Memory Bandwidth Limitations）、同步开销过大等。我们将学习如何根据分析结果进行针对性的优化，例如调整数据布局、优化缓存使用、减少不必要的同步等。 并行程序的调试（Debugging Parallel Programs）： 并行程序的调试比串行程序更具挑战性，因为并发执行可能导致难以复现的错误。我们将介绍调试并行程序的常用策略和工具，包括如何处理数据竞争、死锁、以及如何利用专门的调试器来观察和分析并发执行的线程状态。 并行程序的测试（Testing Parallel Programs）： 确保并行程序的正确性至关重要。本部分将介绍并行程序的测试方法，包括单元测试、集成测试以及压力测试。我们将探讨如何设计测试用例以覆盖各种并发场景，并介绍一些自动化测试工具和技术。 第五部分：高级主题与未来展望 在掌握了多核软件开发的基础和实践之后，本书还将触及一些更高级的主题，并对未来进行展望。 异构计算（Heterogeneous Computing）： 随着GPU、FPGA等计算单元的日益普及，异构计算已成为提升计算性能的重要方向。我们将简要介绍异构计算的理念，以及如何在多核CPU与加速器协同工作的环境中进行软件开发。 并行计算的安全性（Security in Parallel Computing）： 并行系统也面临着特定的安全挑战，我们将探讨一些相关的安全问题和防护措施。 领域特定语言（Domain-Specific Languages, DSLs）与并行计算： 一些领域特定语言为并行编程提供了更高级别的抽象，简化了并行程序的开发。我们将简要介绍这类语言在并行计算中的应用。 未来趋势（Future Trends）： 最后，我们将对并行计算的未来发展趋势进行展望，例如对更大规模并行系统、更智能的并行调度以及更易用的并行编程工具的探索。 目标读者 本书适合有一定编程基础，希望深入理解多核处理器带来的软件开发挑战，并渴望掌握高效并行软件设计与开发技巧的软件工程师、系统架构师、研究人员以及计算机科学专业的学生。无论您是从事桌面应用开发、高性能计算、嵌入式系统还是云计算领域，本书都将为您提供宝贵的知识和实践指导。 《并行计算的艺术：探索多核时代的软件构建之道》不仅仅是一本书，它是一次深入的探索，一次思维的启迪，一次对未来软件开发趋势的把握。我们相信，通过本书的学习，读者将能够更自信、更从容地驾驭多核时代带来的机遇与挑战，构建出更强大、更高效、更具竞争力的软件。

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我不得不说，这本书在系统编程领域的地位，简直是里程碑式的存在。我过去在处理高性能计算任务时，经常感到力不从心，面对多线程编程中的死锁、活锁等经典难题，往往只能依靠大量的试错和调试才能勉强解决。阅读《Fundamentals of Multicore Software Development》的过程，更像是一场由顶尖专家带领的深度探秘之旅。它没有简单地罗列各种同步原语的API，而是深入剖析了操作系统内核层面是如何调度线程、如何管理并发资源的。尤其让我眼前一亮的是关于“非阻塞数据结构”的章节，作者以一种近乎艺术家的笔触，展示了如何利用原子操作来实现高性能的无锁队列和栈，这在传统的锁机制下是难以想象的性能飞跃。全书的论述逻辑非常严谨，从硬件的微架构特性（如乱序执行、分支预测）讲起，层层递进到软件层面的并行化策略，形成了一个完整的认知闭环。读完后，我立刻意识到，我之前对并发的理解仅仅停留在“如何避免错误”的层面，而这本书教我的是“如何设计出优雅、可扩展的并行系统”。这本书的阅读体验非常震撼，它迫使你跳出IDE的舒适区，去思考更底层的执行语义，是那种能真正改变你编程哲学的好书。

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这本书简直是为我量身定做的。我一直对底层硬件的运作原理和如何最大限度地发挥现代处理器的潜力充满好奇，但市面上的很多书籍要么过于理论化，要么只停留在表面。而这本《Fundamentals of Multicore Software Development》完美地填补了这个空白。作者没有回避那些让人头疼的并发性挑战，而是用一种非常务实、循序渐进的方式，将复杂的概念拆解得清晰易懂。比如，它对缓存一致性协议的讲解，不再是枯燥的定义堆砌，而是通过生动的案例，让我深刻理解了为什么会出现“伪共享”这样的性能杀手，以及如何通过合理的内存访问模式来规避它。我特别欣赏它在代码示例上的选择，没有使用那种教科书式的、与实际工程脱节的例子，而是紧密围绕现代操作系统和编译器的工作方式展开。读完关于内存屏障和原子操作的那几章后，我立刻回去重构了我项目中一个长期存在的竞态条件问题，效果立竿见影。这本书不仅仅是传授知识，它更像是在培养一种“多核思维”——让你在写下每一行代码时，都能考虑到多个执行流可能同时访问同一资源的情景。对于任何希望从“能运行”的代码跨越到“高效运行”的代码的工程师来说，这是一本不可多得的实战指南。它的深度和广度，确保了它能陪伴我度过从初级到高级的职业生涯的多个阶段。

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作为一名侧重于嵌入式系统和实时控制的开发者，我对软件的确定性和性能有着近乎苛刻的要求。市面上很多关于并行计算的书籍往往将重点放在大型服务器集群或通用的桌面应用上，忽略了资源受限环境下多核编程的特殊性。《Fundamentals of Multicore Software Development》在这方面表现出了惊人的洞察力。它不仅覆盖了通用的并行范式，还特意加入了针对实时性要求的章节，讨论了如何使用硬件特性（比如指定CPU亲和性、管理中断延迟）来保证关键任务的时序性。书中对于“确定性”和“可预测性”的强调，对我解决实时系统中偶发的延迟尖峰问题提供了全新的思路。例如，作者阐述了如何通过精确控制上下文切换的频率和方式，来减小锁的持有时间，这对于我们这种对延迟零容忍的领域至关重要。此外，书中对功耗管理和热点效应的讨论也十分实用，这在电池供电或被动散热的设备中是必须考虑的因素。这本书的视角非常全面，兼顾了性能最大化和资源约束下的最优解，内容密度极高，每翻一页都感觉获得了实实在在的工程价值。

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老实说，我之前尝试过几本关于并发编程的书籍，但大多都停留在概念层面，读完后总感觉像是纸上谈兵，一到实际项目中就束手无策。《Fundamentals of Multicore Software Development》则完全不同，它更像是一本经验丰富的资深工程师写给下一代工程师的“避坑指南”。书中的很多陷阱和常见的错误模式，都是我过去在项目中亲身经历并付出代价才学到的教训，而这本书将它们系统化、提前预警了。特别是关于“任务划分与负载均衡”的策略分析，它对比了静态分配、动态调度以及混合模式的优缺点，并结合实际工作量模型给出了选择建议，这比那些只谈论“并行化”就戛然而止的书籍要实用得多。更重要的是，它讨论了现代软件开发中越来越重要的“可维护性”问题。如何编写出在未来版本迭代中依然健壮、易于理解的并行代码，作者提供了非常成熟的软件工程实践指导。这本书的价值在于，它不仅让你知道“怎么做”，更让你明白“为什么这么做”以及“在什么场景下应该这么做”，提供的是一种成熟的工程判断力，而非简单的技术堆砌。

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这本书的风格非常硬核，毫不拖泥带水。它假定读者已经对C/C++语言以及基本的计算机体系结构有了一定的了解，然后直接切入多核编程的核心挑战。我最欣赏的是它对“性能分析与调优”部分的详尽介绍。作者没有简单地推荐工具，而是深入解析了性能计数器（Performance Counters）的工作原理，并教导读者如何解读来自`perf`或类似的性能分析器的原始数据。这种“授人以渔”的教学方式，让我从一个只会用工具看报告的初学者，转变为能根据性能数据反推代码执行路径和硬件瓶颈的专家。关于向量化和SIMD指令集的处理也极其精彩，它不仅仅介绍了如何使用编译器自动向量化，还详细展示了如何通过内联汇编或特定的 intrinsics 来手动优化数据并行任务，这在图形处理和信号处理领域简直是黄金标准。这本书的结构安排巧妙，像是一套精心设计的武术秘籍，层层递进，每一章都是一个独立的技能点，但合在一起又能构成一套完整的“多核编程内功心法”。读完后，我感觉我的调试和优化能力得到了质的飞跃。

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