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出版者:清华大学出版社发行部

作者:王行恒

出品人:

页数:315

译者:

出版时间:2005-10

价格:26.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302118732

丛书系列:

图书标签:

• 计算机基础
• 大学教材
• 实践教程
• 计算机应用
• 编程入门
• 信息技术
• 高等教育
• 实验指导
• 学习辅导
• 计算机科学

好的，这里为您构思一份针对一本不同于《大学计算机基础实践教程》的图书简介。请注意，为了满足“不包含此书内容”的要求，这份简介将聚焦于其他计算机领域的主题，并力求内容详实、专业化，避免使用通用化的AI写作痕迹。 --- 书籍简介：《高性能计算集群架构与应用优化实践》 聚焦前沿，深度剖析，面向工程实践 在当今数据密集型和计算密集型科学研究、工程模拟及大规模数据处理的浪潮中，传统计算模式已无法满足需求。本书旨在为读者提供一套全面、深入且极具实战价值的高性能计算（HPC）集群的构建、管理、优化及前沿应用解决方案。我们摒弃了面向初学者的基础概念堆砌，直接切入构建和驾驭现代超级计算系统的核心技术栈。 本书严格围绕“硬件选型、系统软件栈构建、并行程序设计、性能调优与前沿应用集成”四大支柱展开，目标读者是具备一定计算机科学基础、希望深入理解并实际操作HPC环境的系统工程师、科研人员、以及高年级本科生或研究生。 --- 第一部分：HPC集群的硬件基础与互连网络深度解析 (250字) 本部分首先超越基础的CPU/内存架构介绍，深入剖析构建高性能系统的物理基础。我们将详尽探讨现代HPC中主流的处理器技术——多核CPU的NUMA（非一致性内存访问）架构对程序性能的影响机制及规避策略。 重点内容包括对异构计算单元（GPU/FPGA/AI加速卡）的选型标准、集成拓扑及驱动层面的管理方法进行系统性阐述。尤其关注高速互连网络，本书对InfiniBand（IB）和高速以太网（RoCE/iWARP）的技术细节进行了深入对比，包括如何从硬件层面对延迟和带宽进行精确测量与验证。读者将学会如何根据应用需求，设计最优的计算节点间通信拓扑，而非仅仅停留在理论层面。 --- 第二部分：集群操作系统与资源管理系统（Schedulers）精进 (400字) HPC集群的“神经系统”在于其资源调度与管理软件栈。本书将聚焦于工业界和学术界最广泛部署的Slurm工作负载管理器，并辅以对PBS Pro和LSF的对比分析。 Slurm实战部分将涵盖从源码编译安装、复杂的队列（Partition）配置、资源预留（Reservation）到高级的QoS（服务质量）策略制定。我们不满足于基础的`sbatch`脚本编写，而是深入解析cgroups/systemd在容器化HPC任务（如Singularity/Apptainer与Docker在HPC环境中的集成与限制）中的角色。此外，我们将详细介绍如何利用作业依赖链、故障恢复机制及分布式文件系统的性能敏感度（如Lustre和GPFS/Spectrum Scale）来设计健壮的批处理流程。理解调度器的内部工作原理是高效利用集群资源的关键，本书对此进行了详尽的源代码级（概念性）剖析。 --- 第三部分：并行编程模型与库的深度优化 (550字) 这是本书的核心价值所在。并行计算不再是简单地调用OpenMP或MPI，而是需要对底层硬件特性有深刻理解的系统工程。 MPI（消息传递接口）部分，我们将侧重于MPI-3/MPI-4标准中的高级特性，如非阻塞集体通信（One-Sided Operations）的正确使用、进程拓扑感知（Topology Awareness）的应用，以及如何利用GPU-aware MPI技术绕过CPU拷贝路径，实现端到端的高效数据传输。我们将分析不同MPI实现（如OpenMPI, MPICH, Intel MPI）在特定硬件上的性能差异及优化参数。 共享内存并行（OpenMP/Pthreads）方面，重点聚焦于内存一致性模型、缓存局部性（Cache Locality）的量化分析，以及如何利用编译器优化指导（如pragma指令）精细控制线程调度和数据分区，以最大化CPU核心的有效利用率。 异构编程模型的探讨将集中于CUDA C++/OpenACC在复杂应用中的实践。读者将学习如何进行设备内存管理、流（Stream）并发调度，以及实现CPU-GPU混合并行算法。我们还将引入OneAPI/SYCL作为跨平台异构计算的新兴方案进行实战演示，强调代码的可移植性和未来兼容性。 --- 第四部分：性能分析、诊断与应用调优案例研究 (300字) 一个无法测量的系统是无法被优化的。本部分聚焦于HPC性能工程的实战工具链。 我们将详细讲解性能剖析工具的使用，包括Score-P, Vampir, TAU等框架，指导读者如何生成精确的性能谱图（Flame Graphs）和事件跟踪。核心在于如何从数据中识别瓶颈——是通信等待、内存带宽限制、I/O阻塞还是计算单元的利用率低下。 本书提供了典型科学计算代码（如CFD求解器、分子动力学模拟）的完整调优案例。案例将展示从基准测试到识别热点、应用特定优化（如数据结构重排、通信-计算重叠）并最终实现MFLOPS/Watt提升的全过程。读者将掌握一套系统性的性能诊断流程，能够独立解决复杂应用中的性能难题。 --- 总结： 《高性能计算集群架构与应用优化实践》并非一本概述性读物，它是一份面向工程实践和前沿科研的操作手册和原理深度指南。它要求读者携带扎实的计算机系统知识储备，准备好直接面对大规模并行系统的复杂性，致力于将理论知识转化为集群上实实在在的计算效率提升。本书的内容深度和广度，远超基础教程所能覆盖的范畴，是构建下一代计算能力的关键钥匙。

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这本书的配套资源和在线支持简直是个笑话。我特地去官网寻找书中提到的那些练习题的参考答案和额外的视频教程，结果发现链接大多已经失效，或者指向的是一个许久未更新的论坛，里面充斥着各种过时的问题和无人理会的求助帖。这对于自学者来说是致命的打击，因为在遇到无法解决的编程难题时，缺乏及时的反馈和指导，很容易让人陷入自我怀疑。一本好的实践教程，其价值不仅在于纸面上的内容，更在于其构建的学习生态系统。这本书似乎在出版后就撒手不管了，完全没有意识到技术更新的速度。我们现在使用的很多主流开发工具和库，在这本书中要么被忽略，要么被描述为“不推荐使用”。这种滞后性使得这本书的学习成果在实际应用中大打折扣，我感觉自己学的知识点像是一件古董，而不是应对未来挑战的利器。

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坦白说，这本书在逻辑结构上的安排是令人困惑的。它在第一章就仓促地介绍了复杂的编程逻辑，然后在中期又花了大量篇幅回顾最基础的二进制和逻辑门概念，这种跳跃性让我的学习曲线变得极其不平稳。我必须频繁地在前后章节之间来回翻阅，试图将那些零散的知识点拼凑起来。理想中的教材应该遵循循序渐进的原则，从最简单、最核心的概念出发，逐步增加复杂度，让读者的思维能够自然地跟随作者的引导。这本书更像是把不同专家的笔记随意地装订在一起，缺乏一个统一的、清晰的主线索。如果作者能在章节之间设置更明确的过渡和知识点回顾，或许能极大改善阅读体验。现在我感觉自己像是在一个巨大的迷宫里探险，找不到那条清晰的出口路径，只能靠自己的摸索才能前进。

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这本书的排版简直是一场灾难，纸张的质量也差得让人心疼。拿到手的时候，就有好几页明显有折痕，装订线也松松垮垮的，感觉随便翻两下就要散架了。内容上，虽然它试图覆盖“计算机基础”的方方面面，但深度却完全不够。讲到操作系统原理时，基本上就是名词堆砌，完全没有深入到底层机制的分析，对于想真正理解计算机是如何工作的读者来说，简直是云里雾里。更别提那些所谓的“实践环节”，代码示例陈旧不堪，很多在现代开发环境中根本跑不起来，或者需要复杂的兼容性设置才能勉强运行，这对于初学者来说，无疑是极大的挫败感。我期待的是一本能引导我逐步构建知识体系的工具书，而不是一本匆忙拼凑出来的入门材料。如果不是因为课程要求必须使用，我绝对不会推荐给任何人。我花了大量时间去网上查找更可靠的资料来补充书本上缺失的细节和更现代的例子，这完全违背了我购买教材的初衷，这本书的实际使用价值非常低。

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关于网络协议和安全性的章节，是我认为本书最薄弱的一环。在信息安全日益重要的今天，这本书对这些前沿领域的介绍显得过于肤浅和保守。它只是简单地提及了HTTPS和防火墙的概念，但对于当下的威胁模型、加密算法的实际应用，以及零信任架构等现代安全理念，几乎没有提及。这对于希望进入信息技术行业的学生来说，无疑是一个巨大的信息真空。计算机基础不应仅仅停留在上世纪末的技术栈上，它必须包含对当前技术环境的深刻洞察。这本书的视角似乎还停留在桌面计算的时代，对云计算、大数据环境下的基础要求考虑不足。我需要的是一本能够为我未来的职业发展打下坚实地基的教材，而这本书提供的地基，似乎已经有些年头，需要大量的现代材料进行加固才能勉强支撑起现代应用的大厦。

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作为一名对编程怀有憧憬的文科生，我原本指望这本书能用一种非常平易近人的方式，将那些抽象的计算机概念“翻译”成我能理解的语言。然而，这本书的叙事风格非常僵硬，充满了学术界的术语，仿佛是直接把枯燥的讲义原封不动地搬了上来。例如，在讲解数据结构时，作者似乎默认读者已经具备了扎实的离散数学基础，直接抛出了复杂的算法描述，没有辅以足够的图示或生活中的类比来帮助我们建立直观的认识。读起来的感觉就像在啃一块没有调味的石头，每一个概念都需要我反复咀嚼，耗费大量的精力去猜测作者的真正意图。我更喜欢那种带有温度和激情的写作方式，能够让人在阅读过程中感受到学习的乐趣，而不是被冰冷的文字压垮。这本书缺乏的是一种“引人入胜”的能力，它只是罗列了事实，却没有讲述如何将这些事实串联起来形成知识网络。

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