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出版者:Pitman

作者:Kevin Hammond

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1991

价格:0

装帧:Unknown Binding

isbn号码:9780273088318

丛书系列:

图书标签:

• SML
• 函数式编程
• 并行计算
• 并发编程
• 编程语言
• 计算机科学
• 算法
• 理论计算机科学
• 类型系统
• 编译器

《并行计算导论》 本书全面深入地探讨了并行计算的原理、方法和应用。从并行计算的基本概念入手，逐步引导读者理解多处理器系统、并行算法设计、通信模型以及同步机制等核心内容。 第一部分：并行计算基础 本部分将为读者打下坚实的并行计算基础。我们将从最基础的并行性概念出发，阐述为何需要并行计算，以及它如何在解决日益复杂的计算问题中发挥关键作用。 并行性的概念与度量： 深入剖析不同层次的并行性，包括位级并行、指令级并行、线程级并行和任务级并行。我们将介绍 Amdahl 定律和 Gustafson 定律等经典性能评估定律，帮助读者理解并行化所能达到的理论上限以及实际应用中的瓶颈。 并行计算机体系结构： 详细介绍常见的并行计算机体系结构，包括共享内存多处理器（SMP）、分布式内存多计算机（DMP）以及混合式并行计算机。我们将分析这些体系结构的特点、优势和劣势，以及它们对并行程序设计的影响。 并行算法设计原则： 探讨并行算法设计的基本策略，如任务分解、数据划分、通信与同步。我们将介绍各种常见的并行化技术，例如递归分解、迭代分解、流水线并行和数据并行。 通信与同步机制： 详细讲解在并行系统中进行进程间通信和同步的关键技术。我们将涵盖消息传递（如 MPI）和共享内存同步（如信号量、锁、条件变量）等内容，并分析其在不同并行模型中的应用。 第二部分：并行编程模型与技术 在掌握了并行计算的基础后，本部分将聚焦于实际的并行编程模型和技术，使读者能够动手实践。 共享内存并行编程（OpenMP）： 深入介绍 OpenMP，这是一个广泛应用于共享内存系统的并行编程接口。我们将详细讲解 OpenMP 的指令（pragmas）、运行时库以及如何利用它们来并行化 C、C++ 和 Fortran 程序。涵盖数据共享、并行循环、任务并行、同步指令等关键概念。 分布式内存并行编程（MPI）： 全面介绍消息传递接口（MPI），这是分布式内存系统中最流行的并行编程标准。我们将从 MPI 的基本概念和函数开始，逐步讲解点对点通信、集体通信、拓扑结构、进程组以及 MPI 的高级特性，并通过实例展示如何使用 MPI 构建高效的分布式并行程序。 混合式并行编程： 探讨结合共享内存和分布式内存并行模型的混合式编程技术，通常结合 OpenMP 和 MPI 来充分利用现代高性能计算（HPC）系统的资源。 其他并行编程模型： 简要介绍其他重要的并行编程模型，如 CUDA（用于 GPU 加速）、OpenCL（用于异构计算）等，为读者提供更广阔的视野。 第三部分：并行算法示例与应用 本部分将通过具体的并行算法示例，展示如何在实际问题中应用并行计算技术，并介绍并行计算在各个领域的应用。 典型并行算法： 详细讲解多种经典并行算法的实现，包括： 排序算法： 如并行归并排序、并行快速排序。 搜索算法： 如并行二分查找。 矩阵运算： 如矩阵向量乘法、矩阵乘法（Strassen 算法等）。 图算法： 如并行广度优先搜索（BFS）、并行最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall）。 数值计算： 如线性方程组求解（Jacobi、Gauss-Seidel）、快速傅里叶变换（FFT）。 并行算法性能优化： 探讨影响并行算法性能的因素，如通信开销、负载均衡、内存访问模式等，并介绍相应的优化技术。 并行计算的应用领域： 广泛介绍并行计算在科学研究、工程计算、数据科学、人工智能（深度学习）、气候模拟、金融建模、生物信息学等领域的实际应用案例，展示并行计算解决复杂问题的强大能力。 第四部分：高级主题与未来展望 本部分将深入探讨并行计算领域的一些高级主题，并展望未来的发展方向。 负载均衡与任务调度： 深入分析负载均衡的重要性，以及静态和动态负载均衡的策略。介绍任务调度算法，以确保计算资源的有效利用。 故障容错与容错性： 讨论在大型并行系统中，故障是如何发生的，以及如何设计容错机制来保证计算的可靠性。 高性能计算（HPC）集群与系统管理： 介绍 HPC 集群的组成、网络拓扑以及作业调度系统（如 Slurm、PBS）等。 大规模并行计算的挑战与机遇： 探讨当前大规模并行计算面临的挑战，如功耗、可扩展性、编程复杂性等，以及未来可能的发展趋势，如众核处理器、内存计算、AI 驱动的并行计算等。 通过对本书的学习，读者将能够： 理解并行计算的基本原理和核心概念。 掌握主流的并行编程模型和技术。 能够设计、实现和优化各种并行算法。 了解并行计算在各个领域的广泛应用。 为进一步深入研究并行计算或参与高性能计算项目打下坚实基础。 本书适合于计算机科学、软件工程、自动化、物理、化学、生物学等相关专业的学生、研究人员以及对并行计算感兴趣的从业者。本书力求理论与实践相结合，既有严谨的学术探讨，也有丰富的实践指导。

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老实说，我之前对函数式编程的理解仅限于“纯函数”和“不可变数据”，总觉得它和高效的并发处理关系不大，甚至有点“软弱无力”。然而，《Parallel SML》这本书的出现，彻底颠覆了我固有的认知。当我看到它标题里的“SML”时，第一反应是，这个老牌函数式语言还能在并行计算领域掀起波澜？这本身就足够吸引人了。更重要的是，这本书的宣传语似乎暗示着，通过SML的某些特性，可以实现比传统命令式语言更简洁、更安全的并行程序。这让我非常好奇，究竟是哪些特性，又是如何实现的？我一直在寻找能够写出既能保证正确性，又能充分利用多核资源的并发代码的方法，而传统的锁机制和回调地狱让我头痛不已。如果《Parallel SML》能提供一种新的思路，让我能够摆脱这些困境，那简直就是救星。我期待这本书能够深入浅出地讲解SML在并行计算方面的独特优势，并提供具体的代码示例，让我能够亲手实践，体会函数式编程在并发场景下的强大魅力。

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说实话，我对“SML”这个缩写并不陌生，它是函数式编程语言中的一个经典代表，以其严谨的类型系统和强大的表达能力而闻名。然而，当我看到《Parallel SML》这个书名时，我还是感到一丝新奇。在我的认知里，SML更多的是被用于学术研究和构建可靠的系统，它的“并行”特性并不那么为人熟知。这本书的出现，就像在平静的湖面上投入了一颗石子，激起了我强烈的好奇心。我一直在思考，是什么样的契机，让SML在并行计算领域焕发新生？是它本身就蕴含着被发掘的潜力，还是有新的技术突破，使得SML能够更好地驾驭多核处理器？我非常期待这本书能够深入浅出地介绍SML在并行计算方面的独特之处，或许会揭示一些不为人知的编程技巧，或者是介绍一种全新的并行模型。我希望这本书能够给我带来全新的视角，让我看到SML在现代计算架构中的潜力，并激发我进一步探索和学习的动力。

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天哪，这本书的封面设计简直让我惊艳！深邃的蓝色背景，几条交织的银色线条，勾勒出一种既现代又充满神秘感的氛围。我之前对“并行”这个概念一直停留在一些模糊的理解上，总觉得它与“同时处理”有关，但具体怎么实现，又有什么实际应用，对我来说就像一团迷雾。看到这本《Parallel SML》的书名，我立刻被它吸引住了。它不像市面上那些枯燥的技术手册，光看名字就能感受到一种前所未有的探索感。我尤其好奇，SML（Standard ML）这个名字虽然不陌生，但它和“并行”结合在一起，究竟会碰撞出怎样的火花？我脑海中立刻浮现出各种可能性，或许是关于如何让传统的函数式编程语言在多核处理器上发挥出惊人的性能？又或者是某种全新的编程范式，能够更优雅地处理并发任务？我迫不及待地想翻开书页，探寻这背后隐藏的秘密。我希望这本书能用生动有趣的语言，带领我一步步揭开“并行SML”的面纱，让我这个对并行计算知之甚少的小白，也能看得懂、学得会，甚至能运用到实际的项目中去。

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最近在技术社区逛，总能听到关于“并行”和“并发”的讨论，感觉不了解这方面的知识就跟不上时代了。我平时接触的编程语言，在处理并发问题时，总是让人头疼，各种竞态条件、死锁让人防不胜防。所以，当我看到《Parallel SML》这本书时，眼睛立刻亮了。SML这个名字我听过，虽然不是我的主业，但对它的“函数式”和“声明式”的特点还是有些印象。而“并行”这个词，正是我目前最想解决的痛点。我一直在思考，有没有一种方法，能够用更清晰、更不容易出错的方式来编写需要同时处理大量任务的代码？是不是SML在设计上就有什么天然的优势，能够帮助开发者更容易地实现并行？我希望这本书能够非常具体地讲解，如何在SML中构建并发系统，它会提供哪些工具或者库来简化这个过程？我特别期待书中能有一些“aha！”的时刻，让我恍然大悟，原来并行可以如此简单和安全。

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我一直以来都在关注计算机科学领域的前沿技术，特别是那些能够极大提升计算效率和系统稳定性的方法。最近，我注意到“并行计算”这个词汇出现的频率越来越高，它似乎已经成为现代软件开发中不可或缺的一环。而《Parallel SML》这本书名，就精准地抓住了我的兴趣点。SML（Standard ML）本身是一个我一直以来都非常欣赏的语言，它的严谨性和强大的类型系统给我留下了深刻的印象。但坦白说，我从未将它与“并行”联系起来，总觉得它更侧重于理论上的优雅和程序的正确性。所以，这本书的出现，对我来说就像是打开了一扇全新的大门。我非常好奇，作者是如何将SML这样一门相对“传统”的语言，与充满活力的并行计算相结合的？它是否会介绍一些SML特有的、能够简化并行编程的机制？我期望这本书能够不仅仅是理论的探讨，更希望能提供实际的指导，让我能够理解如何在SML中编写高效、可靠的并行程序，并解决实际开发中遇到的并发挑战。

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