并行程序设计:网络工作站与并行计算机的技术与应用(第二版影印版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:威尔金森

出品人:

页数:467 页

译者:

出版时间:2006年4月1日

价格:33.0

装帧:平装

isbn号码:9787040192476

丛书系列:国外优秀信息科学与技术系列教学用书

图书标签:

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《深入探索并行计算：原理、架构与实践》 内容简介 在当今数字时代，信息处理的需求呈爆炸式增长，传统单处理器架构的性能瓶颈日益凸显。并行计算，作为一种能够同时利用多个计算单元解决问题的强大范式，已成为推动科学研究、工程应用、人工智能发展以及大规模数据分析的核心驱动力。本书《深入探索并行计算：原理、架构与实践》旨在为读者提供一个全面而深入的视角，系统阐述并行计算的基本原理、主流的并行计算架构、关键的并行编程模型与技术，以及在实际应用中的具体策略与挑战。本书面向对高性能计算、分布式系统、算法优化以及大规模计算有兴趣的科研人员、工程师、高级本科生和研究生。 第一部分：并行计算的基础理论 本书的开篇将带领读者进入并行计算的理论殿堂，从最根本的概念出发，层层深入。 引言：为何需要并行计算？ 我们将首先回顾计算机发展历程中遇到的性能瓶颈，分析摩尔定律的趋势变化，以及为何单一处理器在处理海量数据和复杂计算时已显得力不从心。通过列举诸如天气预报、基因测序、粒子物理模拟、金融风险分析、深度学习训练等典型应用场景，直观地展现并行计算的必要性与价值。 并行计算的基本概念 任务与线程： 详细区分任务（Task）和线程（Thread）的概念，以及它们在并发执行中的作用。 并发与并行： 清晰界定并发（Concurrency）和并行（Parallelism）这两个易混淆但至关重要的概念，理解它们之间的联系与区别。 并行计算的度量： 引入速度提升（Speedup）、效率（Efficiency）、并行度（Degree of Parallelism）等关键性能指标，并探讨 Amdahl 定律和 Gustafson 定律，帮助读者理解并行化所能达到的理论极限以及规模效应。 并行化的挑战： 剖析并行计算过程中固有的挑战，包括通信开销、同步开销、负载均衡、算法本身的并行化难度等。 并行计算的分类 按指令流与数据流分类： 深入讲解 Flynn 分类法，包括 SISD（单指令单数据流）、SIMD（单指令多数据流）、MISD（多指令单数据流）和 MIMD（多指令多数据流），并分析它们各自的适用场景和硬件实现。 按内存访问方式分类： 详细介绍共享内存（Shared Memory）和分布式内存（Distributed Memory）两种主要的并行计算模式，分析其优缺点，以及对应的硬件架构和编程模型。 按计算规模与类型分类： 简要介绍集群计算、网格计算、云计算、GPU 计算等不同层级的并行计算范式。 第二部分：并行计算架构 为了实现并行计算，需要有相应的硬件支持。本部分将系统介绍当前主流的并行计算架构。 共享内存多处理器系统 对称多处理器（SMP）架构： 介绍 SMP 的基本组成，包括多个 CPU、共享的主内存、内存控制器，以及缓存一致性（Cache Coherence）的实现机制，如 MESI 协议。 NUMA（Non-Uniform Memory Access）架构： 深入分析 NUMA 架构的特点，即不同处理器访问内存的延迟不同。探讨 NUMA 对程序设计和性能调优的影响，以及如何在 NUMA 系统上高效访问内存。 缓存层次结构： 详细讲解多级缓存（L1, L2, L3）的设计原理，缓存命中率（Cache Hit Rate）的重要性，以及缓存一致性协议对多核处理器性能的影响。 分布式内存多计算机系统 集群系统（Cluster Computing）： 介绍由多台独立的计算机通过高速互连网络（如 InfiniBand, Ethernet）连接组成的集群系统。分析集群的构建、管理与应用，以及节点间的通信机制。 超级计算机架构： 概述现代超级计算机的设计理念，包括大规模的节点数量、高性能的互连网络、异构计算（CPU+GPU）的应用，以及其在科学研究中的关键作用。 分布式文件系统（Distributed File Systems）： 探讨如何在分布式环境中实现高效的数据存储与访问，例如 HDFS（Hadoop Distributed File System）等。 异构计算架构 GPU（Graphics Processing Unit）计算： 详细介绍 GPU 的流式处理架构、海量并行处理能力。分析 GPU 在通用计算（GPGPU）领域的应用，如 CUDA（Compute Unified Device Architecture）和 OpenCL（Open Computing Language）等编程模型。 FPGA（Field-Programmable Gate Array）与 ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）： 简要介绍 FPGA 和 ASIC 在特定领域的并行计算加速作用，以及它们与 GPU 的区别与联系。 第三部分：并行编程模型与技术 理论和架构是基础，但将问题转化为并行执行的程序则需要掌握相应的编程模型与技术。 共享内存并行编程模型 Pthreads（POSIX Threads）： 详细讲解 Pthreads API，包括线程创建、同步（互斥锁、信号量、条件变量）、线程间通信等。分析 Pthreads 在 Linux/Unix 系统上的应用。 OpenMP（Open Multi-Processing）： 介绍 OpenMP 的指令（Compiler Directives）和运行时库，重点讲解其如何通过简单的编译器指令实现对 C/C++/Fortran 代码的并行化。分析 OpenMP 的各种并行区域、同步机制、数据共享与私有化等。 C++ 并发库（C++ Standard Library Concurrency）： 介绍 C++11 及以后版本提供的标准线程库，包括 `std::thread`, `std::mutex`, `std::condition_variable`, `std::async` 等，以及它们如何提供跨平台的并发编程能力。 分布式内存并行编程模型 MPI（Message Passing Interface）： 深入讲解 MPI 标准，这是分布式内存并行计算的事实标准。详细介绍 MPI 的通信原语，如点对点通信（`MPI_Send`, `MPI_Recv`）、集体通信（`MPI_Bcast`, `MPI_Reduce`, `MPI_Scatter`, `MPI_Gather`）等。通过丰富的示例，展示如何在 MPI 环境下编写分布式程序。 MPI + OpenMP 混合编程： 分析如何结合 MPI 和 OpenMP 的优势，在多核节点组成的分布式系统中实现更高效的并行计算。 GPU 计算编程模型 CUDA 编程模型： 详细介绍 CUDA 的核心概念，如线程层次结构（Grid, Block, Thread）、内存模型（Global, Shared, Local, Constant, Texture）、核函数（Kernel）的编写，以及如何管理 GPU 设备。 OpenCL 编程模型： 介绍 OpenCL 作为一种跨平台的并行计算框架，它支持异构设备（CPU, GPU, FPGA 等）。分析 OpenCL 的平台模型、设备模型、内存模型和执行模型。 高级并行编程技术 并行算法设计： 介绍设计并行算法的基本策略，如划分（Decomposition）、映射（Mapping）、通信（Communication）和组合（Aggregation）。 并行数据结构： 讨论在并行环境中高效使用的数据结构，例如并行哈希表、并行队列等。 同步与通信优化： 深入探讨如何减少同步开销和通信开销，提高并行程序的性能。包括无锁数据结构、高效的通信模式、数据局部性优化等。 负载均衡（Load Balancing）： 分析静态负载均衡和动态负载均衡的方法，确保所有计算单元都能充分利用。 并行调试与性能分析： 介绍常用的并行调试工具（如 `gdb` 的多线程调试功能）和性能分析工具（如 `gprof`, `perf`, `nvprof`, `TAU` 等），以及如何识别和解决并行程序中的性能瓶颈。 第四部分：并行计算的应用实践 本部分将结合实际应用场景，展示并行计算的强大能力，并探讨在不同领域面临的挑战与机遇。 科学计算中的并行应用 数值模拟： 气象建模、流体力学模拟（CFD）、分子动力学模拟、地震波传播模拟等。 有限元分析（FEA）： 结构力学、热传导、电磁场分析等。 数据可视化： 处理和渲染大规模科学数据集。 大数据处理与分析 MapReduce 编程模型： 介绍 MapReduce 的基本原理，以及 Hadoop 等框架如何实现大规模数据并行处理。 Spark： 探讨 Spark 内存计算的优势，以及其在 ETL、机器学习、图计算等领域的应用。 图计算： 介绍 GraphLab, Pregel 等图计算框架，以及在社交网络分析、推荐系统等领域的应用。 人工智能与机器学习 深度学习训练： 分析深度神经网络训练过程中对计算资源的海量需求，以及 GPU 在此领域的核心作用。 分布式机器学习： 介绍如何在多台机器上训练大型模型，例如参数服务器（Parameter Server）架构。 自然语言处理（NLP）与计算机视觉： 展示并行计算在这些领域取得的突破性进展。 高性能计算（HPC）中的挑战与未来趋势 可扩展性（Scalability）： 如何设计能够有效扩展到数万乃至数十万核心的并行程序。 能效比（Energy Efficiency）： 在追求高性能的同时，如何降低能耗。 内存墙（Memory Wall）： 处理器速度远超内存速度，如何缓解内存瓶颈。 异构计算的融合： CPU、GPU、FPGA 等不同类型计算单元的协同工作。 云原生 HPC： 将 HPC 应用部署到云平台，利用弹性资源。 量子计算的启示： 展望未来计算范式的演进。 结论 《深入探索并行计算：原理、架构与实践》通过对并行计算的理论基础、硬件架构、软件编程以及实际应用的全面梳理，旨在为读者构建一个系统性的知识体系。本书力求理论与实践相结合，通过深入浅出的讲解和贴近实际的案例，帮助读者掌握并行计算的核心技能，理解其内在规律，并能有效地应用于解决复杂计算问题，从而在日益激烈的科技竞争中占据优势。无论是希望提升现有应用的计算效率，还是致力于开发下一代高性能计算解决方案，本书都将是您不可或缺的参考指南。

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这本书的二手版本都散发着一种老派技术文献特有的味道，仿佛能从中闻到实验室里咖啡和电子元件的气息。我发现，尽管有些技术细节可能随着时间推移略显陈旧（毕竟技术更迭的速度是惊人的），但其核心思想和设计哲学却具有惊人的持久性。例如，它对并发控制机制的经典论述，即便是在今天多核CPU和云计算盛行的背景下，依然是理解锁、信号量和事务处理等概念的基石。我尤其喜欢其中关于并行编程模型抽象层次的划分，它帮助我理清了不同粒度并行化之间的关系，避免了在实践中将不该并行的地方硬塞进去的低级错误。阅读过程中，我常常需要频繁地查阅索引和术语表，这反过来也迫使我构建起一个更扎实的知识网络，而不是孤立地记住零散的知识点。它更像是一位沉默而博学的导师，引导你一步步深入到并行计算的殿堂，而不是直接递给你现成的答案。

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这本书的排版和翻译（作为影印版）确实需要读者付出一些努力，但正是这种“需要努力”的过程，筛选出了真正对并行计算有深厚兴趣的学习者。我发现，那些关于分布式环境下的数据一致性和容错机制的章节，处理得尤为精妙。作者没有回避这些看似无解的难题，而是系统地介绍了CAP理论的实践意义，以及如何在可用性、一致性和分区容忍性之间做出权衡。书中对于网络拓扑结构与并行性能耦合关系的研究，让我对未来的集群设计有了全新的认识。不同于那些只关注软件层面的书籍，这本书兼顾了“软硬结合”的视角，从底层的互联网络延迟到上层的并行程序结构，形成了一个完整的闭环分析。对于那些希望构建高性能计算（HPC）解决方案的专业人士来说，这本书提供了一种难得的、跨越多个工程学科的综合视野。

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说实话，初次接触这本书时，我对其内容的广度和深度感到一丝畏惧，它绝非那种可以轻松翻阅的休闲读物，更像是一部需要耐心啃读的经典教材。然而，一旦沉浸其中，那种被复杂概念层层包裹后，最终豁然开朗的成就感是无与伦比的。我特别欣赏作者在处理性能评估和优化策略时的严谨态度。他没有简单地罗列工具和参数，而是从根本上探讨了并行效率的瓶颈所在，比如通信开销、负载不均衡等，并提供了一系列系统性的诊断和改进方法。书中的图表和示意图，虽然是黑白印刷，但其信息密度极高，每一条曲线、每一个流程图都在讲述一个关于速度与效率的深刻故事。对于有一定计算机科学基础的读者而言，这本书简直是拓宽视野的绝佳途径，它让你从“如何写程序”的层面，提升到“如何设计整个计算系统”的宏观视角，这种思维模式的转变，比学到一个新的编程库要重要得多。

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我用了一个多月的时间，断断续续地完成了对这本书核心章节的精读，最大的感触是其内容的自洽性和逻辑的严密性。它就像一块打磨精良的钻石，从任何一个角度去审视，都能看到清晰的切割面和折射的光芒。尤其是在讨论并行化对软件工程带来的挑战时，作者提出了许多关于代码可维护性和可调试性的深刻见解。在并行程序出错时，那种难以复现和定位的痛苦，这本书提供了很多预防性的指导。它教导的不仅仅是如何让程序跑得快，更是如何让它跑得“健壮”。对于我个人而言，这本书极大地提升了我在处理多线程和多进程应用时的信心和准确性。它不是一本“速成秘籍”，而是一部需要时间去领悟、去实践、并能反复翻阅的“内功心法”，每次重读都会有新的体会，这正是经典技术著作的价值所在。

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这部鸿篇巨制，厚达数百页，捧在手里沉甸甸的，光是翻阅封面设计就透着一股深邃的技术气息。我拿到手后，首先被其详实的目录结构所吸引，每一个章节的标题都像一个精确的导航，直指并行计算领域的核心难点。书中对底层硬件架构的剖析，可谓是做到了巨细靡遗，读起来仿佛能亲手触摸到那些高速处理器和内存总线的设计精妙之处。作者显然是该领域的资深专家，他对不同并行模型——从众处理机到分布式内存系统——的对比分析，逻辑清晰，论据扎实。特别是关于并行算法设计范式的阐述，简直是一本实战手册，它不仅仅停留在理论的介绍，更深入到如何将复杂的计算任务有效地分解、调度和同步，这一点对于我们这些渴望将理论应用于实际项目中的工程师来说，价值无可估量。书中提供的案例和伪代码，尽管有些抽象，但配合着深入的解释，能让人茅塞顿开，真正领悟到“并行”的精髓所在，远非市面上那些浮于表面的教程可比拟。

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感覺很枯燥，可能不适合业余爱好者看。

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