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出版者:

作者:Karniadakis, George E.; Kirby, Robert M.

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页数:628

译者:

出版时间:2003-6

价格:$ 216.95

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isbn号码:9780521817547

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• 科学计算
• MPI
• C++
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• 计算机科学
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• 多核编程

《高效并行编程：C++ 与 MPI 深度解析》 引言 在当今数据爆炸式增长的时代，科学计算正以前所未有的速度向前推进。从模拟宇宙演化到基因组测序，从气候变化预测到药物研发，无数前沿科学问题都依赖于强大的计算能力来解决。然而，单台计算机的处理能力终究有限，如何充分利用多台计算机的协同力量，实现规模化、高效的计算，便成为了科学计算领域的核心挑战。并行计算应运而生，它允许我们将复杂问题分解成若干个子任务，同时在多处理器或多台计算机上并行执行，从而极大地缩短计算时间，解决传统串行计算难以企及的难题。 而对于并行计算的实现，C++ 作为一门性能卓越、功能强大的编程语言，凭借其对底层硬件的精细控制能力和丰富的库支持，成为了科学计算的首选语言之一。MPI（Message Passing Interface）则是在分布式内存环境中实现并行计算的事实标准，它提供了一套通信协议和函数库，使得不同进程之间能够高效地传递数据和协调工作。 本书《高效并行编程：C++ 与 MPI 深度解析》正是致力于为广大科学计算从业者、研究人员和高年级学生提供一套全面、深入且实用的 C++ 与 MPI 并行编程指南。我们不仅会介绍并行计算的基本概念和 MPI 的核心原理，更将深入探讨如何在 C++ 环境下，结合 MPI 的强大功能，构建高效、可扩展且可靠的并行计算应用程序。本书旨在帮助读者掌握从基础到高级的并行编程技术，从而能够独立解决复杂的科学计算问题，并在高性能计算领域脱颖而出。 本书内容概述 本书将从并行计算的理论基础出发，逐步深入到 C++ 和 MPI 的具体实践。我们力求内容严谨、逻辑清晰，并辅以大量精心设计的代码示例，帮助读者在实践中理解和掌握核心概念。 第一部分：并行计算基础与 MPI 入门 第一章：高性能计算概览 高性能计算（HPC）的定义、发展历程与重要性。 串行计算与并行计算的对比，以及并行计算的优势。 常见的并行计算模型：共享内存模型与分布式内存模型。 高性能计算面临的挑战：可扩展性、可靠性、能耗等。 并行计算在各个科学领域的应用简介（物理、化学、生物、工程、金融等）。 第二章：MPI 核心概念与基本通信 MPI 的起源、设计哲学与标准化。 MPI 环境的搭建与基本配置。 进程（Process）与通信子（Communicator）的概念。 MPI 程序的基本结构：`MPI_Init`、`MPI_Finalize`、`MPI_Comm_size`、`MPI_Comm_rank`。 点对点通信（Point-to-Point Communication）： 阻塞式发送与接收：`MPI_Send`、`MPI_Recv`。 非阻塞式发送与接收：`MPI_Isend`、`MPI_Irecv`、`MPI_Wait`、`MPI_Test`。 缓冲发送：`MPI_Ssend`、`MPI_Bsend`。 同步发送：`MPI_Rsend`。 通信模式：标准模式、同步模式、缓冲模式、就绪模式。 常用的 MPI 数据类型与缓冲区管理。 简单的 MPI 程序示例：Hello World、向量加法。 第三章：MPI 集体通信（Collective Communication） 集体通信的定义与优势。 广播（Broadcast）：`MPI_Bcast`。 汇集（Gather）：`MPI_Gather`、`MPI_Gatherv`。 散布（Scatter）：`MPI_Scatter`、`MPI_Scatterv`。 allgather：`MPI_Allgather`、`MPI_Allgatherv`。 alltoall：`MPI_Alltoall`、`MPI_Alltoallv`。 归约（Reduce）：`MPI_Reduce`。 allreduce：`MPI_Allreduce`。 扫描（Scan）：`MPI_Scan`。 barrier：`MPI_Barrier`。 集体通信的高级应用场景与性能考量。 第二部分：C++ 与 MPI 的融合实践 第四章：C++ 在并行计算中的优势与 MPI 接口 C++ 语言特性对并行计算的支撑：面向对象、模板、STL、RAII 等。 C++ 封装 MPI 函数以提高代码可读性和可维护性。 使用 C++ 类封装 MPI 通信器、数据类型等。 RAII 模式在 MPI 资源管理中的应用（如自动 `MPI_Finalize`）。 C++11 及以上版本的新特性对并行编程的潜在影响（例如：std::thread，但本书主要聚焦 MPI）。 使用 C++ 模板实现泛型的 MPI 操作。 第五章：并行算法设计与 C++ 实现 问题分解策略：域分解、数据分解、任务分解。 负载均衡：静态负载均衡与动态负载均衡。 通信开销分析与优化：最小化通信次数、增大通信单元。 并行数据结构的设计：并行数组、并行矩阵等。 经典并行算法示例（基于 C++ 和 MPI）： 并行向量-向量运算（如加法、减法）。 并行矩阵-向量乘法（MPI_Bcast 矩阵，MPI_Scatter 向量）。 并行矩阵-矩阵乘法（如 Cannon 算法、ScaLAPACK 风格）。 并行线性方程组求解（如 Jacobi、Gauss-Seidel 方法的并行化）。 并行数值积分与微分。 第六章：高级 MPI 特性与性能优化 MPI 进程拓扑（Topology）： Cartesian 拓扑：`MPI_Cart_create`、`MPI_Cart_coords`、`MPI_Cart_shift`。 Graph 拓扑。 拓扑在网格计算中的应用。 MPI 窗口（Window）与远程内存访问（RMA）： MPI-3 RMA 介绍：`MPI_Win_create`、`MPI_Put`、`MPI_Get`、`MPI_Accumulate`、`MPI_Win_fence`。 RMA 的优势与使用场景。 RMA 的同步与通信模型。 MPI I/O： 并行文件访问：`MPI_File_open`、`MPI_File_read`、`MPI_File_write`、`MPI_File_close`。 独立 I/O 与非独立 I/O。 MPI I/O 在大数据存储中的作用。 MPI 性能剖析与调优： 常用的性能分析工具（如 `mpstat`、`perf`、`VTune`，以及 MPI 库自带的性能分析工具）。 识别性能瓶颈：通信延迟、带宽限制、计算不均衡、锁竞争等。 优化通信模式：选择合适的发送/接收函数，合并小消息。 优化算法：减少通信量，提高计算与通信的重叠度。 利用硬件特性：NUMA 架构、GPU 加速（本章主要聚焦 CPU 上的 MPI 优化，GPU 涉及另类技术）。 MPI 库的配置与编译优化。 第三部分：实际应用与进阶主题 第七章：大规模并行科学计算实例 选择一个或多个具有代表性的科学计算领域，例如： 计算流体动力学（CFD）：介绍并行化的 Navier-Stokes 方程求解，域分解方法，以及边界条件的处理。 有限元分析（FEA）：并行化大规模有限元网格的组装与求解，稀疏矩阵的并行处理。 分子动力学模拟：并行化粒子间相互作用的计算，周期性边界条件的实现。 蒙特卡罗模拟：大规模随机抽样的并行化，结果的合并与统计。 详细展示这些实例的 C++ 和 MPI 实现，重点突出算法设计、数据结构、通信模式和性能优化。 讨论在实际大规模应用中遇到的挑战和解决方案。 第八章：并行程序的调试与验证 并行程序调试的挑战：非确定性、race conditions、deadlocks。 调试工具： GDB 的基本用法与在并行环境下的调试技巧。 专门的并行调试器（如 TotalView, DDT）。 断言（Assertions）和日志记录（Logging）在并行程序中的应用。 死锁的检测与避免：通信顺序、消息匹配。 数据一致性验证：使用串行版本进行对比，或采用校验和等方法。 单元测试与集成测试在并行程序开发中的重要性。 第九章：MPI 与其他并行技术的结合（简介） OpenMP：介绍 OpenMP 在共享内存并行计算中的应用，以及如何与 MPI 结合（Hybrid MPI + OpenMP）。 GPU 加速：简要介绍 GPU 计算模型（如 CUDA, OpenCL），以及如何在 MPI 程序中调用 GPU 加速的计算核。 分布式任务调度系统：提及 HPC 集群中常用的作业调度系统（如 Slurm, PBS Pro），以及如何提交 MPI 作业。 未来展望：对下一代并行计算技术和 MPI 标准的演进进行展望。 本书特点 深入浅出：从基础概念讲起，逐步深入到高级主题，适合不同水平的读者。 实践导向：丰富的 C++ 代码示例，帮助读者动手实践，理解抽象概念。 工程视角：强调软件工程原则，关注代码的可读性、可维护性和可扩展性。 性能优化：贯穿始终的性能优化讨论，帮助读者写出高效的并行程序。 前沿技术：涵盖 MPI 的高级特性，并对未来发展趋势进行探讨。 理论与实践结合：既有扎实的理论基础，又有贴近实际的工程应用。 目标读者 从事科学计算、工程模拟、数据分析等领域的研究人员和工程师。 对高性能计算感兴趣的计算机科学专业高年级本科生和研究生。 希望掌握 C++ 和 MPI 并行编程技术的软件开发者。 结语 《高效并行编程：C++ 与 MPI 深度解析》将成为您迈向高性能计算领域，掌握强大并行计算能力的得力助手。通过本书的学习，您将能够自信地运用 C++ 和 MPI 来解决前沿科学问题，在计算密集型应用中实现显著的性能突破。我们期待本书能为您在科学计算的道路上开启新的篇章。

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我最近读完了一本关于高性能计算和并行编程的书，这本书深入探讨了如何利用现代多核处理器和分布式系统来解决复杂的计算难题。作者从基础的并行计算概念讲起，循序渐进地介绍了各种并行化策略，比如数据并行和任务并行。书中对于如何设计高效的并行算法有着独到的见解，特别是对于如何处理数据依赖和同步问题，提供了大量实际的案例和代码示例。我印象最深的是它对于性能分析工具的使用指导，教会读者如何准确地识别瓶颈并进行优化，这对于任何从事科学计算的人来说都是至关重要的技能。这本书的理论深度和实践指导性达到了一个很好的平衡，不仅仅停留在概念层面，更注重如何将理论转化为可执行、高性能的代码。读完后，我感觉我对如何构建可扩展的科学计算应用有了更清晰的认识。

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这本书简直是并行编程领域的教科书级别作品，它的覆盖面非常广，从底层的内存访问模式优化到高层次的并行框架应用，都有详尽的阐述。我特别欣赏作者在讲解并行化设计模式时的严谨性，他没有简单地罗列方法，而是深入分析了每种模式的适用场景、优缺点以及潜在的陷阱。例如，在讨论如何划分工作负载时，书中详细对比了静态划分和动态划分的性能差异，并提供了清晰的决策流程。书中对于如何处理并行计算中的负载不均衡问题也进行了细致的分析，并提供了一套实用的调试和验证流程。对于初学者来说，这本书的入门门槛可能会略高，因为它假设读者已经具备一定的C++基础，但对于有一定经验的工程师来说，这本书无疑是一座宝库，能够帮助他们将现有代码库的性能推向新的高度。

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我花了很长时间寻找一本能真正深入讲解并行计算底层机制的书，这本绝对满足了我的期望。作者的写作风格非常务实，避免了空泛的理论说教，而是通过大量的代码片段来阐述复杂的概念。书中对于并行程序设计的常见错误，如死锁、竞态条件以及不恰当的同步机制，都有非常到位和生动的描述。我特别关注了其中关于异构计算环境的讨论部分，它展示了如何将现有并行模型扩展到包含GPU或其他加速器的复杂系统中去。这本书的价值不仅在于其提供的知识，更在于它培养了一种严谨的、以性能为导向的编程习惯。读完之后，我感觉自己对如何构建健壮且高效的并行软件有了一个质的飞跃。

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这是一本非常适合作为进阶参考的书籍，它没有试图用过于简化的方式来介绍并行计算的复杂性，而是直面了这一领域固有的挑战。书中对于并行程序中误差传播和数值稳定性的讨论，是很多同类书籍所忽视的重点。作者强调，在追求速度的同时，保持计算结果的准确性同样重要，并提供了一套方法论来评估并行化对数值精度的影响。此外，书中对软件工程实践的关注也值得称赞，它讨论了如何使用版本控制和持续集成来管理复杂的并行项目，确保代码的可维护性。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位资深专家的实践经验总结，对于任何需要处理大规模、计算密集型问题的研究人员或开发者来说，都是一本必备的指南。

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这本书在处理大规模计算问题上的指导性非常强，它不只是教你怎么写并行代码，更重要的是教你如何“思考”并行化。作者非常注重计算的架构感知，强调了缓存一致性、通信开销和内存访问局部性对最终性能的决定性影响。我特别喜欢书中对“通信不可避免性”的讨论，它促使我重新审视那些我过去认为非常高效的算法，并思考在分布式环境中如何最小化数据交换的成本。书中的章节组织非常逻辑化，从基础概念到高级优化技巧，层层递进，结构清晰。它成功地将抽象的并行理论与具体的硬件实现细节结合起来，让读者能够更直观地理解代码在底层是如何运行的。对于想要精通高性能计算的人来说，这本书提供的洞察力是无价的。

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