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出版者:Addison-Wesley Professional

作者:Timothy G. Mattson

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:2004-9-25

价格:USD 64.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780321228116

丛书系列:

图书标签:

• 并行
• Programming
• concurrency
• 模式
• 计算机
• 并行程序设计
• 软件体系结构
• 计算机技术
• parallel programming
• threads
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• performance optimization
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《高效并行算法与软件设计》 内容简介： 在日益增长的计算需求和摩尔定律逐渐放缓的今天，充分利用多核处理器、GPU以及分布式系统提供的强大并行能力，已成为软件性能优化的关键。本书旨在为开发者提供一套系统、深入且实用的并行编程方法论，帮助读者掌握设计和实现高效并行算法与软件的艺术。 核心内容概述： 本书并非简单罗列各种并行编程技巧，而是从并行计算的本质出发，循序渐进地引导读者构建对并行性的深刻理解。我们将首先探讨并行计算的基本概念，包括任务并行、数据并行、同步与通信机制、数据依赖性以及并行化的基本策略。在此基础上，我们将详细剖析一系列经典且高效的并行算法模式，这些模式经过了广泛的实践检验，能够适应多种不同的硬件架构和问题领域。 关键技术与理论深度剖析： 1. 并行化策略与粒度分析： 我们将深入探讨如何识别和分解计算任务，从粗粒度到细粒度的划分，并分析不同粒度对性能和可扩展性的影响。书中将提供多种实用的任务分解技术，例如递归分解、流水线化以及工作窃取（Work Stealing）等，并指导读者如何根据问题的特性选择最合适的策略。 2. 同步与通信原语： 掌握高效的同步与通信是并行编程的基石。本书将全面介绍各种同步机制，包括互斥锁（Mutexes）、信号量（Semaphores）、条件变量（Condition Variables）、读写锁（Reader-Writer Locks）等，并深入分析它们的适用场景、性能开销以及潜在的死锁与活锁问题。此外，我们还将详细讲解不同通信模型，如共享内存通信（例如，通过原子操作、内存屏障）和消息传递通信（例如，MPI），并提供跨平台的高性能通信模式。 3. 数据依赖性与内存模型： 数据依赖性直接影响着并行算法的正确性和效率。本书将详细阐述数据依赖的类型（RAW, WAR, WAW）以及如何识别和管理这些依赖，以避免竞态条件（Race Conditions）。同时，我们将深入理解现代处理器内存模型，包括缓存一致性协议（Cache Coherence Protocols）、弱序内存模型（Weak Memory Models）及其对并行编程的影响，并指导读者编写能够跨不同架构安全高效运行的代码。 4. 经典并行算法模式： 本书将重点介绍一系列经过验证的并行算法设计模式，包括但不限于： Map-Reduce 模式： 适用于大规模数据处理，详细讲解其组件、执行流程以及如何优化。 Divide and Conquer 模式： 如何将分治策略高效地映射到并行环境中，并分析其递归调用和合并阶段的并行化。 Stencil 计算模式： 在网格计算、图像处理等领域广泛应用，重点探讨边界处理、数据局部性优化以及向量化。 图算法并行化： 如图遍历（BFS, DFS）、最短路径（Dijkstra, Bellman-Ford）、连通分量等，分析其并行挑战与解决方案。 流式计算模式： 适用于处理连续数据流，讲解生产者-消费者模型、管道化以及事件驱动的并行处理。 并行搜索与优化： 如并行蒙特卡洛方法、并行遗传算法、并行模拟退火等，探讨其概率性和随机性在并行环境下的处理。 5. 性能优化与调试： 理论再好也需要实践来印证。本书将提供丰富的性能分析工具和技术，帮助读者定位性能瓶颈，包括代码剖析（Profiling）、性能计数器（Performance Counters）、缓存命中率分析等。同时，针对并行程序的特有调试挑战，如条件竞争、死锁、线程泄漏等，我们将介绍专门的调试技术和工具。 6. 硬件架构考量： 不同的硬件平台（CPU、GPU、FPGA）拥有不同的并行特性和指令集。本书将在讲解算法模式的同时，适时融入对不同硬件架构的考量，例如CPU的多核特性、SIMD指令集、GPU的并行线程模型、内存层次结构等，帮助读者编写具有良好可移植性和跨平台性能的代码。 目标读者： 本书适合所有希望提升软件性能、深入理解多核和分布式计算的软件工程师、研究人员以及计算机科学专业的学生。如果您已经具备一定的编程基础，并希望掌握构建高性能并行应用程序的关键技能，那么本书将是您不可多得的宝贵资源。 学习收益： 通过学习本书，读者将能够： 深刻理解并行计算的基本原理和挑战。 掌握多种高效的并行算法设计模式。 熟练运用各种同步与通信机制，避免常见错误。 有效识别和管理数据依赖性，编写安全可靠的并行代码。 运用性能分析工具，优化并行程序的执行效率。 理解不同硬件架构对并行编程的影响，编写跨平台高性能代码。 本书不仅是一本技术指南，更是一次探索并行计算世界、解锁计算潜能的旅程。它将赋能您构建更强大、更高效的下一代计算应用。

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作为一名长期从事软件开发，并且对提升程序执行效率有着持续追求的工程师，我发现《Patterns for Parallel Programming》提供了一种前所未有的视角来审视和解决性能瓶颈问题。在此之前，我习惯于在遇到性能问题时，直接套用一些零散的优化技巧，但效果往往是治标不治本，甚至可能引入新的问题。这本书的出现，彻底改变了我对并行编程的认知。作者通过精心设计的“模式”框架，帮助我理解了许多看似独立的技术背后所蕴含的共性原理。例如，在处理数据并行时，理解“Map-Reduce”模式的重要性，远比仅仅知道如何使用多线程来并行处理数据集合更有价值。它提供了一种抽象的思维方式，让我能够更清晰地规划并行计算的流程。书中对线程池、任务调度、并行数据结构等方面的讲解，都充满了智慧的闪光点，并且提供了可操作的指导。我尝试将书中的一些模式应用到我当前负责的项目中，显著提升了程序的响应速度和吞吐量，得到了团队的一致好评。更重要的是，这种以模式为导向的学习方式，极大地提升了我解决复杂并行问题的能力，让我不再依赖于现成的库或框架，而是能够从根本上理解并设计出更优化的并行解决方案。我对书中对不同并行范式（如数据并行、任务并行）的区分和比较印象深刻，这有助于我在实际工作中做出更明智的技术选择。对于任何希望在高性能计算领域有所建树的开发者而言，这本书都是不可或缺的学习资源。

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对于任何希望在高性能计算领域有所建树的开发者而言，《Patterns for Parallel Programming》绝对是一本不容错过的权威著作。本书最大的特点在于其对“模式”的聚焦，它不仅仅是罗列各种并行技术，而是通过提炼共性的设计模式，帮助读者理解不同并行方法背后的思想和解决问题的通用策略。我最喜欢的部分是作者对“Divide and Conquer”模式的深入讲解，它不仅展示了如何在并行计算中有效地分解问题，还揭示了如何管理子任务的创建和结果的合并，这对于许多递归式的并行算法设计至关重要。书中对“Shared Memory”和“Distributed Memory”这两种主要的并行计算模型都进行了详尽的介绍，并结合具体的模式，展示了如何在不同的模型下实现高效的并行计算。例如，在共享内存模型下，对“Thread Pool”模式的讲解，让我理解了如何有效地管理线程的生命周期，避免线程的频繁创建和销毁带来的开销。在分布式内存模型下，对“Message Passing”模式的介绍，则让我对如何进行进程间的通信和数据同步有了清晰的认识。我曾经遇到的一个计算密集型任务，经过对书中“Data Partitioning”模式的学习和实践，成功地将计算时间缩短了近一半。

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对于许多在业界工作的软件工程师来说，并行编程是一个既熟悉又陌生的领域。我们每天都在与多核处理器打交道，但真正能高效地利用它们，却需要一套系统性的理论和实践指导。《Patterns for Parallel Programming》正是这样一本能够填补这一鸿沟的著作。我是在一个技术分享会上第一次了解到这本书的，当时分享者对书中“模式”的介绍就深深吸引了我。在拿到这本书后，我发现它远比我想象的要精彩。作者并没有止步于对各种并行框架或库的介绍，而是着重于提炼出通用的设计模式，使得读者能够理解不同并行技术背后的逻辑和设计思想。例如，对“Parallel Iteration”模式的讲解，它不仅提供了如何使用循环展开、数据分块等技术来提高并行度，还深入探讨了如何处理循环中的依赖关系，这对于许多实际应用场景都至关重要。书中对“Synchronization”和“Communication”等核心概念的讲解，也极具启发性，它们不仅仅是关于锁和消息传递的介绍，更是关于如何设计健壮、高效的并发和分布式系统。我曾将书中关于“Load Balancing”模式的一些思想应用到我目前负责的一个大数据处理系统中，显著提升了系统的整体吞吐量和资源利用率。这本书提供了一种“元技能”，能够帮助开发者更好地理解和驾驭各种并行编程技术。

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在我看来，一本优秀的编程书籍，不应该仅仅是知识的堆砌，更应该能够培养读者的独立思考和解决问题的能力。《Patterns for Parallel Programming》正是这样一本能够做到这一点的杰作。作者以一种极其智慧的方式，将复杂的并行编程概念，通过“设计模式”这一抽象的框架，变得清晰易懂，并且具有极强的可复用性。我尤其欣赏书中对“Task Parallelism”和“Data Parallelism”的辨析，以及如何将两者结合起来，构建更高效的并行程序。例如，对“Parallel Loop”模式的讲解，它不仅提供了多种并行化循环的方法，还深入探讨了如何处理循环依赖、数据分块等关键问题，这对于许多实际的计算任务都至关重要。书中对“Synchronization”和“Communication”等核心概念的讲解，也极具启发性，它们不仅仅是关于锁和消息传递的介绍，更是关于如何设计健壮、高效的并发和分布式系统。我曾将书中关于“Performance Analysis”的一些方法应用到我负责的一个项目中，成功地定位了性能瓶颈，并进行了有效的优化。这本书为我提供了一种“通用的语言”，让我能够更好地理解和讨论各种并行编程的解决方案。

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这本书绝对是我近年来阅读过的关于并行编程领域最令人印象深刻的作品之一，它的深度和广度都超出了我的预期。作为一名对高性能计算领域充满热情的研究生，我一直在寻找一本能够系统性地介绍并行编程核心思想和实践方法的书籍，而《Patterns for Parallel Programming》恰好满足了我的需求，甚至在某些方面超出了我的期望。作者在书中巧妙地组织了内容，从最基础的概念入手，逐步深入到复杂的并行算法设计和优化技术。我尤其欣赏其对“模式”这一概念的强调，它不仅仅是罗列各种并行技术，而是通过提炼共性的设计模式，帮助读者理解不同并行方法背后的思想和解决问题的通用策略。这种以模式为中心的视角，使得学习过程更加有条理，也更容易将所学知识迁移到实际的编程项目中。书中对共享内存并行、分布式内存并行以及混合式并行等多种模型都进行了详尽的讲解，并且提供了大量的代码示例，这些示例清晰、简洁，并且具有很强的实践指导意义。通过阅读这些示例，我不仅理解了各种模式的实现细节，还学会了如何根据不同的硬件架构和问题类型选择最合适的并行策略。此外，书中对并行编程中常见的挑战，如同步、通信、负载均衡等，都进行了深入的探讨，并提供了行之有效的解决方案。这种全面性和深入性，使得这本书不仅仅是一本入门指南，更是一本可以作为长期参考的权威著作。我能够感觉到作者在撰写此书时付出了巨大的心血，力求将复杂的概念以最易于理解的方式呈现给读者。即使是初学者，在认真研读之后，也能对并行编程建立起扎实的理解。

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坦白说，在阅读《Patterns for Parallel Programming》之前，我对并行编程的理解仅仅停留在“多线程”这个层面，对于如何有效地利用多核处理器，以及如何处理并发带来的各种挑战，缺乏系统性的认识。这本书的出现，就像一盏明灯，照亮了我前进的道路。作者以一种极其清晰和结构化的方式，将并行编程的复杂世界展现在我面前。我特别喜欢书中对“设计模式”的运用，它将各种并行技术抽象成了可复用的解决方案，使得我能够更容易地理解和掌握它们。例如，对“Divide and Conquer”模式的深入剖析，不仅解释了其在并行算法设计中的应用，还揭示了其背后的递归思想和子问题分解的策略。书中对共享内存并行模型中的同步机制，如锁、原子操作、信号量等的讲解，细致入微，并且通过实际案例展示了它们如何被用来解决竞态条件等问题。同时，对分布式内存并行模型中的通信原语（如MPI）的介绍，也让我对跨节点并行计算有了更深的理解。这本书的另一个亮点在于其对性能调优的强调，它不仅仅教你如何写出并行的代码，更教你如何写出高效的并行代码，并提供了分析和优化并行程序的实用技巧。我曾遇到过一个棘手的性能问题，经过对书中相关章节的学习和实践，最终找到了瓶颈所在并进行了有效的优化，这让我对这本书的价值深信不疑。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本优秀的编程书籍，不仅要传授知识，更要能够激发读者的思考和创造力。《Patterns for Parallel Programming》无疑做到了这一点，并且做得非常出色。作者以一种极其深刻的洞察力，将并行编程中的各种技术和方法，提炼成了一系列清晰、易懂的“设计模式”。这不仅仅是一种组织内容的方式，更是一种思维方式的引导。我尤其欣赏书中对“Data Parallelism”和“Task Parallelism”的区分和结合的讲解，它让我能够根据问题的特性，灵活地选择最适合的并行策略。例如，对“Parallel Collection”模式的介绍，它不仅提供了高效的并行集合操作方法，还深入探讨了如何处理并发访问和数据一致性问题。书中对“Synchronization Primitives”的讲解，也让我对各种锁、信号量、条件变量等有了更深入的理解，并且学会了如何根据不同的场景选择最合适的同步机制。我曾将书中关于“Parallel Algorithm Design”的一些思路应用到我正在开发的一个模拟系统中，显著提升了计算效率。这本书为我打开了一扇新的大门，让我能够以一种更加系统和抽象的视角来理解和解决并行计算中的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的软件架构师，我一直在寻找能够系统性地解决并行计算挑战的框架和方法论。《Patterns for Parallel Programming》这本书，为我提供了这样一个宝贵的工具箱。作者通过“模式”的视角，将各种看似孤立的并行技术，整合成了一套完整的解决方案。我最深刻的体会是，这本书不仅仅教你如何编写并行的代码，更教你如何“思考”并行。例如，对“Pipeline”模式的深入讲解，它展示了如何将一个复杂的计算过程分解成一系列连续的阶段，并通过流水线的方式并行执行，这对于处理大规模数据流的场景尤为重要。书中对“Shared Memory”和“Distributed Memory”这两种主要的并行计算模型都进行了详尽的介绍，并结合具体的模式，展示了如何在不同的模型下实现高效的并行计算。例如，在共享内存模型下，对“Thread Synchronization”模式的讲解，让我对如何有效地使用锁、条件变量等机制来避免竞态条件和死锁有了更深入的理解。在分布式内存模型下，对“Data Distribution”模式的介绍，则让我对如何合理地将数据分布到不同的计算节点，以最小化通信开销有了清晰的认识。我曾将书中关于“Scalability”的一些设计原则应用到我正在设计的分布式系统中，成功地提升了系统的可伸缩性。

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我是一名正在攻读计算机科学博士学位的学生，我的研究方向与并行计算密切相关，因此阅读了大量的相关书籍。不得不说，《Patterns for Parallel Programming》在我阅读过的所有并行编程书籍中，占据着举足轻重的地位。作者在书中展现出的深厚功底和独到见解，令人叹为观止。这本书并非仅仅是罗列各种并行算法和技术，而是通过一种“模式”的视角，系统地梳理了并行编程的核心思想和设计原则。这种以模式为中心的组织方式，极大地提升了学习的效率和深度，让读者能够触类旁通，将所学知识灵活应用于各种不同的并行计算场景。书中对“Pipeline”模式的讲解，让我对如何将计算过程分解成一系列连续的阶段，并通过流水线的方式并行执行有了深刻的认识，这在处理大数据流和实时计算场景中尤为重要。此外，对“Data Parallelism”和“Task Parallelism”的深入探讨，以及它们之间的权衡和组合，为我提供了更广阔的视野来设计高效的并行程序。我尤其赞赏作者在书中对并行编程中的“同步”和“通信”等抽象概念的解释，它们用通俗易懂的语言阐释了这些复杂问题的本质，并且提供了解决这些问题的通用模式。书中提供的代码示例，不仅质量高，而且针对性强，能够帮助读者快速理解和掌握各种并行编程技术。

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我一直认为，编程不仅仅是编写代码，更是解决问题的艺术。《Patterns for Parallel Programming》这本书，则将这种艺术性在并行编程领域展现得淋漓尽致。作者通过“模式”这一概念，将复杂的并行编程问题分解为一系列可识别、可重用的解决方案，这极大地降低了学习并行编程的门槛，同时也提升了解决问题的效率。在我看来，这本书最宝贵的地方在于，它教你“如何思考”并行编程，而不仅仅是“如何编写”并行代码。例如，对“Fork-Join”模式的深入解析，它不仅解释了如何创建和管理子任务，还阐述了如何有效地合并子任务的结果，这对于许多递归式并行算法的设计至关重要。书中对“Redistribute”模式的讲解，更是让我理解了在分布式环境中如何有效地将数据在不同进程或节点之间进行分发和重组，这对于构建大规模并行应用至关重要。此外，书中对并行编程中常见的“Deadlock”和“Livelock”等问题的讨论，也提供了非常有价值的预防和解决策略，让我能够写出更加健壮的并行程序。我曾尝试将书中关于“Shared Data”模式的优化思想应用到我参与的一个高并发系统中，成功地减少了锁的竞争，提高了系统的可伸缩性。

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全书围绕并行化的四个抽象程度介绍了各种设计模式，包括动机、指标、使用场景、例子、相关设计模式和参考文献等等。是一本易读的指南。

评分☆☆☆☆☆

虽然是2004年的书，但是所讲的各种模式仍然是今日并行程序结构的主流。导师提醒我2012年会发一版新的并行模式，可能会有较大更新。应该关注。

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泛泛之谈。。。

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虽然是2004年的书，但是所讲的各种模式仍然是今日并行程序结构的主流。导师提醒我2012年会发一版新的并行模式，可能会有较大更新。应该关注。

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全书围绕并行化的四个抽象程度介绍了各种设计模式，包括动机、指标、使用场景、例子、相关设计模式和参考文献等等。是一本易读的指南。