数据库基础及应用技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学

作者:何玉洁

出品人:

页数:380

译者:

出版时间:2004-11-1

价格:45.00元

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787302096801

丛书系列:

图书标签:

• 数据库
• SQL
• 数据管理
• 数据库系统
• 数据建模
• 数据库设计
• 数据库应用
• 信息技术
• 计算机科学
• 数据分析

好的，这是一份关于其他技术主题的图书简介，严格避免提及“数据库基础及应用技术”的内容，并力求自然详实。 --- 《高性能计算与并行化编程实践》 内容简介 在当今数据洪流与复杂计算需求的驱动下，传统串行计算模式已无法满足科学研究、工程仿真乃至人工智能等前沿领域的计算瓶颈。本书《高性能计算与并行化编程实践》深入浅出地剖析了现代高性能计算（HPC）架构的底层原理，并提供了从理论到实践的全方位指导，旨在帮助读者构建出能够充分榨干多核、众核乃至集群系统潜能的计算程序。 本书不仅仅是一本编程手册，更是一部面向未来计算范式的技术路线图。它从硬件基础出发，系统梳理了现代CPU、GPU以及加速器的工作原理，强调了内存层次结构、缓存一致性、指令级并行性等对程序性能的决定性影响。 第一部分：HPC架构与性能分析基石 本部分着重于理解高性能计算的基础环境。我们将详细介绍香农的香农定理在现代通信中的延伸意义，并深入探讨冯·诺依曼架构在并行计算背景下的局限性与演进方向，例如SIMD（单指令多数据流）和SIMT（单指令多线程）的异同。性能分析是优化的前提，书中引入了先进的性能剖析工具集，如Solaris DTrace的现代替代品以及开源的火焰图生成工具，教导读者如何精确识别计算瓶颈——是受限于CPU的运算能力（计算密集型），还是受限于数据在内存和寄存器间的搬运速度（访存密集型）。我们特别关注“阿姆达尔定律”在实际工程问题中的应用边界与局限，并引入“Gustafson定律”来探讨大规模并行化带来的潜力。 第二部分：共享内存编程范式：OpenMP的深度应用 对于多核与共享内存架构的优化，OpenMP（开放多线程）依然是应用最广泛的并行化工具。本书超越了基础的`pragma omp parallel for`指令，深入探讨了细粒度并行控制、数据依赖性分析以及同步机制的性能开销。 线程安全与数据竞争： 详细分析了竞态条件（Race Conditions）的复杂性，并提供了使用锁（Locks）、原子操作（Atomics）和临界区（Critical Sections）的性能权衡方案。 任务并行与动态调度： 重点阐述了OpenMP 4.0及更高版本引入的任务模型（Tasking Model），这对于处理图算法和非结构化工作负载至关重要。我们将展示如何利用`taskwait`和任务依赖来构建高效的依赖性图。 内存模型与缓存优化： 深入讲解了C++内存模型（`std::memory_order`）与OpenMP内存模型之间的关系，特别是如何通过`pragma omp cache`或手动控制数据对齐来规避伪共享（False Sharing）问题，这是共享内存编程中最隐蔽的性能杀手。 第三部分：大规模分布式内存编程：MPI的精炼之道 当计算规模超越单机内存限制，MPI（消息传递接口）成为构建大规模并行程序的标准。本书将MPI的介绍聚焦于效率和健壮性。 阻塞与非阻塞通信的艺术： 彻底解析了点对点（Point-to-Point）通信（`MPI_Send`, `MPI_Recv`）与集合通信（Collective Communications，如`MPI_Allreduce`, `MPI_Scatterv`）的底层实现差异。我们详细分析了`MPI_Isend`/`MPI_Irecv`的配对策略，以及如何使用“Probe”机制构建高度异步的通信模式，最大限度地隐藏通信延迟。 拓扑感知与高性能互联网络： 讨论了MPI如何利用InfiniBand或Omni-Path等高速互联网络的拓扑信息来优化数据路由，减少跨节点通信的跳数。 容错与持久性通信： 探讨了在长时间运行的模拟中如何结合Check-pointing机制和MPI的持久性通信接口（Persistent Communication）来提高系统对节点故障的抵抗能力。 第四部分：异构计算的崛起：CUDA与OpenCL实践 图形处理器（GPU）已成为加速科学计算不可或缺的力量。本书致力于提供坚实的GPU编程基础。 CUDA编程模型详解： 从Grid、Block到Thread的层次结构被系统地剖析。我们不仅讲解了核函数（Kernel）的编写，更侧重于优化内存访问模式——全局内存（Global Memory）的合并访问（Coalescing）、共享内存（Shared Memory）的Bank冲突规避，以及常量内存（Constant Memory）的有效利用。 Host与Device间的数据迁移优化： 数据搬运是GPU计算的巨大开销。书中介绍了零拷贝（Zero-Copy）技术、统一内存（Unified Memory）的优势与陷阱，以及如何利用流（Streams）来实现计算与数据传输的重叠（Overlap）。 OpenCL的跨平台能力： 简要介绍了OpenCL作为通用异构编程模型的优势，并对比了其与CUDA在内存管理和平台抽象层上的核心差异，帮助读者根据目标硬件选择最合适的异构API。 第五部分：现代C++与性能工程 本书最后一部分回归到软件工程层面，强调现代C++特性如何服务于高性能计算。我们将介绍C++17/20中诸如模板元编程（Template Metaprogramming）在构建高性能数值库中的应用，以及如何利用标准库中的并行算法（如``策略）来简化并行代码的编写，同时保持接近手写OpenMP的性能。 《高性能计算与并行化编程实践》适合于计算机科学、物理、化学、工程力学等领域的研究生、博士后以及致力于优化大型科学软件的软件工程师。掌握本书内容，您将能够设计、实现并调优出能够在当今最强大的计算集群上高效运行的应用程序。 ---

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