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出版者:Cambridge University Press

作者:Krzysztof Apt

出品人:

页数:420

译者:

出版时间:2003-09-15

价格:USD 58.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780521825832

丛书系列:

图书标签:

• parallel
• Programming
• Optimization
• Constraint.Programming
• Academic
• 约束编程
• 人工智能
• 算法
• 优化
• 离散数学
• 问题求解
• 逻辑编程
• 搜索
• 建模
• 约束满足问题

《并行计算的艺术与科学》 引言 在信息时代飞速发展的今天，计算能力的瓶颈日益显现。单核处理器已经难以满足日益增长的数据处理需求和复杂的算法模拟。并行计算，作为突破这一瓶颈的关键技术，已成为现代科学研究、工程设计、大数据分析乃至人工智能领域的基石。它通过同时利用多个计算资源来解决一个问题，极大地缩短了计算时间，使得过去无法企及的计算任务得以实现。《并行计算的艺术与科学》一书，旨在深入探索并行计算的理论精髓、核心算法、设计范式以及在实际应用中的挑战与机遇，为读者提供一个全面而深刻的理解框架。 本书并非对并行计算某个特定方面进行肤浅的罗列，而是力求揭示其内在的逻辑、优雅的设计思路以及背后蕴含的深刻科学原理。我们相信，真正的掌握并行计算，不仅需要了解“如何做”，更需要理解“为何如此”。因此，本书将理论与实践相结合，从最基本的概念出发，逐步深入到复杂的架构和先进的算法，力求为读者构建一个坚实的知识体系。 第一部分：并行计算的基石——理论与模型 本部分将为读者奠定扎实的理论基础，帮助理解并行计算的本质。 第一章：并行计算导论 计算时代的演进与并行需求的崛起：回顾计算技术的发展历程，从早期单机计算到多处理器系统的出现，阐述单核性能提升放缓的现状，以及由此带来的对并行计算的迫切需求。我们将讨论在科学计算、数据分析、图形渲染、金融建模等领域，并行计算如何成为不可或缺的工具。 并行计算的基本概念：详细解释“并发”与“并行”的区别，介绍任务分解、进程、线程、通信、同步等核心术语。我们将通过生动的类比，例如多任务处理厨房、协同完成一项复杂工程等，帮助读者直观理解这些抽象概念。 并行计算的挑战与机遇：初步探讨并行计算带来的挑战，如如何有效分解问题、如何处理通信开销、如何避免死锁与竞态条件，以及如何衡量并行程序的性能。同时，也将展望并行计算带来的机遇，如解决更大规模的问题、实现更快的仿真速度、推动科学发现等。 第二章：并行计算模型 共享存储模型（Shared Memory Model）：深入剖析共享存储模型，包括其硬件基础（如多核CPU、UMA/NUMA架构）和编程模型（如Pthreads、OpenMP）。我们将详细介绍线程创建、同步原语（互斥锁、信号量、条件变量）、内存一致性模型以及共享变量访问的潜在问题。 分布式存储模型（Distributed Memory Model）：介绍分布式存储模型的硬件基础（如高性能计算机集群、大规模服务器），以及与之匹配的通信模型（如MPI）。我们将详细讲解消息传递的概念、消息发送与接收、阻塞与非阻塞通信、集合通信操作（如Broadcast, Reduce, All-to-All）以及其在实际应用中的关键作用。 混合并行模型（Hybrid Parallel Model）：探讨如何结合共享存储和分布式存储模型，以充分利用不同层次的并行性。我们将分析混合模型的优势，以及在设计和实现上的考量，例如在节点内部使用OpenMP，节点之间使用MPI。 其他并行计算模型：简要介绍数据并行模型（如SIMD）、任务并行模型，以及GPU计算模型（CUDA, OpenCL）等，勾勒出并行计算模型的多样性。 第三章：并行算法设计原则 问题分解的艺术：探讨将一个大问题分解成多个可并行执行的子问题的策略。我们将介绍数据分解、功能分解、混合分解等方法，并分析不同分解方式的优劣。 通信与同步的权衡：深入分析通信开销在并行计算中的重要性，以及如何最小化通信量和优化通信模式。我们将讲解同步的必要性，以及如何选择合适的同步机制来避免数据竞争和提高效率。 负载均衡：阐述负载均衡对于发挥并行系统性能的至关重要性。我们将介绍静态负载均衡和动态负载均衡的策略，以及如何评估和实现有效的负载均衡。 扩展性分析：引入“可扩展性”这一核心概念，讨论并行程序在增加处理器数量时性能的提升情况。我们将分析理想扩展性、弱扩展性和强扩展性，并探讨影响扩展性的主要因素。 并行算法设计的通用模式：介绍一些常见的并行算法设计模式，如Map-Reduce、Divide and Conquer、Pipeline等，并通过实例说明其应用。 第二部分：并行计算的实践——算法与实现 本部分将聚焦于具体的并行算法设计与实现，涵盖一系列经典问题。 第四章：并行搜索与排序算法 并行搜索： 并行深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）：分析如何将DFS和BFS分解到多个处理器上，讨论其在图遍历、游戏树搜索等问题中的应用。 并行二分查找：阐述如何利用共享存储或分布式存储实现高效的并行二分查找。 并行排序： 并行归并排序（Merge Sort）：详细解析并行归并排序的实现过程，包括数据划分、递归排序和合并步骤。 并行快速排序（Quick Sort）：探讨并行快速排序的各种实现策略，包括主元选择、分区和递归调用。 并行桶排序（Bucket Sort）/基数排序（Radix Sort）：介绍这些算法在并行环境下的优势和实现细节。 第五章：并行图算法 并行图遍历： 并行BFS（再次深入）：结合图结构和实际数据，深入分析并行BFS在节点发现、最短路径计算等场景的应用。 并行DFS（再次深入）：探讨在大型图上实现高效并行DFS的技术。 并行最短路径算法： 并行Dijkstra算法：分析如何并行化Dijkstra算法，以及其在网络路由、交通导航等领域的应用。 并行Floyd-Warshall算法：介绍并行Floyd-Warshall算法的实现，用于计算所有顶点对之间的最短路径。 并行连通分量查找：介绍如何高效地并行查找无向图的连通分量。 并行最小生成树算法：探讨并行化Prim算法和Kruskal算法。 第六章：并行数值计算算法 并行线性代数运算： 并行矩阵向量乘法（GEMV）：介绍多种并行实现策略，如行划分、列划分、块划分。 并行矩阵矩阵乘法（GEMM）：深入分析Cannon算法、SUMMA算法等经典的并行矩阵乘法算法。 并行线性方程组求解：介绍并行高斯消元法、LU分解、Jacobi方法、Gauss-Seidel方法等。 并行偏微分方程（PDE）求解： 基于网格的并行方法：介绍域分解、多层网格等技术，用于并行求解PDE。 并行有限元方法（FEM）/有限差分方法（FDM）：分析这些方法的并行化策略。 并行傅里叶变换（FFT）：介绍并行FFT算法，如Cooley-Tukey算法的并行化。 第七章：并行数据挖掘与机器学习算法 并行K-Means聚类：介绍如何并行化K-Means算法，提高其在大规模数据集上的效率。 并行支持向量机（SVM）：探讨并行化SVM训练过程的挑战与方法。 并行决策树算法：分析如何并行构建决策树。 并行神经网络训练：介绍数据并行和模型并行在神经网络训练中的应用。 Map-Reduce在并行数据处理中的应用：详细讲解Map-Reduce模型如何用于大规模数据分析和并行处理。 第三部分：并行计算的深度——性能优化与高级主题 本部分将进一步深入，探讨性能优化、并行系统、以及新兴的并行计算领域。 第八章：并行程序性能分析与优化 性能度量指标：深入介绍吞吐量、响应时间、速度比（Speedup）、效率（Efficiency）、伸缩性（Scalability）等关键性能指标。 性能瓶颈分析：学习如何识别并行程序中的性能瓶颈，包括计算瓶颈、通信瓶颈、内存瓶颈、I/O瓶颈等。 性能分析工具：介绍各种性能分析工具，如profilers（如gprof, VTune, Nsight）、tracing tools（如TAU, Scalasca）等，并指导读者如何使用它们。 优化技术： 通信优化：消息聚合、避免不必要的通信、使用非阻塞通信、优化通信拓扑。 同步优化：减少锁的粒度、使用原子操作、延迟同步。 内存访问优化：缓存局部性、数据对齐、避免false sharing。 任务并行优化：动态任务调度、任务粒度调整。 指令级并行与向量化：利用CPU的SIMD指令，自动向量化与手动向量化。 第九章：并行体系结构与编程模型 现代多核处理器架构：深入讲解现代CPU的多核设计、缓存层次结构（L1, L2, L3）、乱序执行、超线程（Hyper-Threading）等技术。 非均匀访问内存（NUMA）架构：分析NUMA架构的特点、挑战，以及如何在NUMA系统上进行有效的编程。 图形处理器（GPU）计算： GPU架构与并行模型：介绍GPU的流处理器、内存模型（全局内存、共享内存、寄存器）、warp/thread block等概念。 CUDA与OpenCL编程：详细讲解CUDA和OpenCL的编程模型、API、内存管理和性能优化技巧。 众核处理器与加速器：简要介绍Intel Xeon Phi等众核架构。 高性能计算（HPC）系统：介绍超级计算机、集群、云原生HPC等系统的组成和特点。 第十章：并行计算的容错性与可靠性 并行系统中的故障模型：分析硬件故障（处理器、内存、网络）、软件故障（死锁、崩溃）等。 容错性技术： 检查点与恢复（Checkpoint/Restart）：介绍如何周期性保存程序状态，并在故障发生后恢复。 冗余计算：通过复制计算来提高容错性。 错误检测与隔离：介绍各种技术用于检测和隔离错误。 可靠的并行算法设计：如何在算法层面考虑故障，设计具有一定容错能力的并行算法。 第十一章：新兴并行计算领域与未来展望 异构计算：探讨CPU、GPU、FPGA等异构硬件协同工作的趋势与挑战。 并行机器学习与深度学习：分析在分布式和异构环境中训练大型深度学习模型的技术。 量子计算与并行性：初步探讨量子计算与传统并行计算的联系与区别。 边缘计算与分布式并行：分析在边缘设备上实现并行计算的潜力。 面向未来的并行计算挑战：探讨功耗墙、通信瓶颈、编程复杂度等长期存在的挑战，以及可能的解决方案。 结论 《并行计算的艺术与科学》旨在为读者提供一条通往并行计算世界的清晰路径。我们从基础理论入手，逐步深入到高级算法和实际应用，并通过大量的实例和分析，力求帮助读者建立起对并行计算的全面认知。掌握并行计算，不仅是应对当前计算挑战的必要技能，更是解锁未来科学技术发展潜力的关键。我们希望本书能够激发读者对并行计算的兴趣，培养其解决复杂计算问题的能力，并最终成为推动计算科学进步的贡献者。 附录 常用并行编程库与框架 性能评估基准测试 术语表

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这本书的实战应用部分处理得相当得体，没有陷入那种只谈理论不落地的窠臼。作者精心地挑选了一些典型的应用案例，比如经典的图着色问题、调度优化以及资源分配难题。有趣的是，在每一个案例分析中，作者都会对比分析几种不同的约束求解器（Solver）的性能表现，这让理论和实践的鸿沟被有效地弥合了。我记得有一章专门探讨了如何将现实世界中的模糊需求转化为精确的数学约束模型，这个过程的剖析极为细致，包括了如何处理非线性约束以及如何有效地利用预处理技术来剪枝搜索空间。对于我这种希望将所学知识快速应用于工程项目中的人来说，这种直接的“模型-求解-分析”的流程演示简直是教科书级别的指导。它教会的不仅仅是如何使用约束编程，更是如何用约束的思维去审视一个复杂问题。

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初次翻阅时，我最大的感受是作者在内容组织上的那种近乎偏执的逻辑递进。它不是那种将所有工具罗列一遍然后让你自己去拼凑的参考手册，而是构建了一个清晰的知识地图。开篇并没有直接跳入复杂的算法，而是花费了相当的篇幅来探讨“约束”在不同学科领域中的哲学根源和数学建模的必要性，这为后续所有技术讨论奠定了坚实的理论基础。特别是关于‘有限域’和‘传播规则’的介绍部分，作者用了大量的类比和直观的图形来阐述抽象的概念，即使是初次接触该领域的人也能大致领会其精髓。当我读到关于‘弧一致性’和‘超弧一致性’的比较时，我立刻明白这种由浅入深、步步为营的叙述方式的价值所在——它确保了读者在遇到更深层次的搜索策略优化时，不会因为基础概念模糊而感到力不从心。这种结构上的严谨性，使得本书更像是一套系统的课程，而非简单的知识点汇编。

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这本书的装帧设计真是深得我心，封面采用了一种低饱和度的灰蓝色调，配上简洁的白色无衬线字体，给人一种沉静而专业的学究气。拿到手上沉甸甸的，纸张的质感很不错，摸起来有些微的纹理，翻阅时几乎没有恼人的反光。内页的排版也十分考究，采用了双栏布局，代码块和公式的对齐都一丝不苟，阅读起来非常清晰。尤其值得称赞的是，作者在引入新概念时，经常会在页边空白处附带一些历史性的注释或者对核心思想的快速回顾，这种设计极大地提升了学习效率，让我不需要频繁地翻回前几页来确认上下文。这种对细节的执着，无疑是为那些需要长时间沉浸于复杂理论的读者准备的精品。虽然内容本身略显硬核，但这种细腻的物理呈现，已经为接下来的“硬仗”打下了一个非常舒适的心理基础。我个人尤其喜欢它在章节标题后的那句引言，通常是一些看似无关却蕴含深意的哲学思考，让人在进入技术细节之前先进行一次思维的预热，非常巧妙。

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要说这本书的阅读体验，它无疑是需要投入时间和精力的，但这种“投入”带来的回报是巨大的知识复利。它不是那种可以轻松地在周末午后一口气读完的休闲读物，更像是一项需要定期“打卡”的智力训练。我特别欣赏作者在章节末尾设置的“挑战性问题”部分。这些问题往往不是简单的公式代入，而是需要综合运用本章乃至前几章知识点的综合性思考题，有些甚至需要读者自行设计新的传播规则或评估现有算法的局限性。这迫使我必须动手推导和验证，而不是被动接受。正是这种主动的参与感，使得书中的知识点真正内化为我解决问题的能力，而非仅仅停留在对概念的表面理解上。这本书的价值，在于它成功地将抽象的理论转化为可操作的、富有挑战性的思维工具。

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在阅读过程中，我发现作者对于现有文献的引用和梳理做到了极其的全面和公正。这不仅仅是一本教材，更像是一份详尽的领域发展史。书中对诸如 Backtracking Search 的改进、各种启发式搜索方法的演变，都有详尽的历史脉络回顾。特别是关于复杂约束的分解和分解技术的讨论，作者清晰地勾勒出了从早期的AC-3算法到现代更加复杂的‘基于分解的算法’的发展轨迹。这种对“为什么是现在这样”的解释，比单纯介绍“现在是什么”要深刻得多。它让读者明白，当前的求解技术是无数研究者在不同历史时期面对特定局限性不断迭代的结果。对于希望从事该领域研究的读者而言，这种对前沿和历史的兼顾，提供了绝佳的切入点和批判性思考的基石。

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