Programming Massively Parallel Processors, Second Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Morgan Kaufmann

作者:David B. Kirk

出品人:

页数:514

译者:

出版时间:2012-12-28

价格:USD 74.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780124159921

丛书系列:

图书标签:

• 并行计算
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《并行计算架构与编程实践》 引言 在当今计算领域，单核处理器的性能增长已趋于饱和，而数据量的爆炸式增长以及对复杂模拟和分析需求的不断攀升，使得并行计算成为了解决高性能计算挑战的关键。从科学研究到工业应用，从图形渲染到人工智能，大规模并行处理（Massively Parallel Processing, MPP）已经渗透到各个角落，成为驱动技术进步的核心力量。本书旨在深入剖析并行计算的底层架构，揭示高性能并行系统的设计原理，并提供一套系统性的编程实践指导，帮助读者掌握构建高效、可扩展并行应用程序的核心技术。 本书并非仅仅是对某种特定并行计算模式或硬件平台的浅尝辄止，而是着眼于并行计算领域共通的、普适性的概念、理论与技术。我们相信，理解并行计算的本质，掌握其核心的设计思想和编程范式，将使读者能够更灵活地应对未来计算架构的演进，并能自信地驾驭各种高性能计算平台。 第一部分：并行计算的基石——架构与理论 本部分将为读者奠定坚实的理论基础，深入理解并行计算系统的运作原理。 第一章：并行计算的演进与核心理念 我们将从计算机体系结构的宏观视角出发，回顾计算性能提升的历史轨迹，分析摩尔定律的边界以及多核、众核处理器的兴起。重点将阐述并行计算的核心理念，包括指令级并行、数据级并行、任务级并行以及它们之间的相互关系。我们将讨论并行计算带来的挑战，例如同步、通信、负载均衡以及如何通过合理的架构设计来应对这些挑战。本章还将对不同类型的并行计算模型进行概述，为后续章节的深入探讨做好铺垫。 第二章：内存层次结构与性能瓶颈 内存访问速度是制约并行程序性能的关键因素之一。本章将详细解析现代计算机系统的内存层次结构，包括寄存器、一级缓存、二级缓存、三级缓存以及主内存。我们将深入探讨缓存的工作原理，如缓存一致性协议、缓存行、写策略等，以及它们如何影响程序的性能。并行系统中的内存访问模式，如局部性、顺序访问、随机访问等，对性能的影响将进行细致分析。本章还将介绍内存带宽、内存延迟等关键指标，以及如何通过优化内存访问模式来缓解内存瓶颈。 第三章：指令集体系结构（ISA）与并行指令 指令集体系结构是硬件与软件之间的接口，对于理解底层计算能力至关重要。本章将介绍通用指令集体系结构（如x86）的基本概念，并重点关注那些支持并行计算的指令扩展，例如SIMD（Single Instruction, Multiple Data）指令集。我们将深入分析SIMD指令的工作原理，包括向量寄存器、向量操作指令、掩码操作以及它们如何实现数据级并行。不同架构的SIMD指令集（如SSE, AVX, NEON）的特点与应用场景也将进行介绍。 第四章：多核处理器架构 多核处理器已经成为现代计算的主流。本章将详细解析多核处理器的内部结构，包括共享缓存、私有缓存、交叉开关以及核心之间的通信机制。我们将讨论多核处理器面临的挑战，如缓存一致性问题、核心调度以及如何有效地利用多个核心。本章还将介绍超线程（Hyper-Threading）技术，并分析其在提升吞吐量方面的作用。 第五章：众核处理器与异构计算 众核处理器，以其大规模的计算核心数量，为数据级并行提供了强大的支持。本章将深入剖析众核处理器的架构特点，例如大量ALU（Arithmetic Logic Unit）、片上内存（Scratchpad Memory）以及高效的通信网络。我们将重点讨论其在特定应用场景下的优势，例如流式数据处理和图形渲染。此外，本章还将引入异构计算的概念，介绍CPU与GPU（Graphics Processing Unit）等不同类型处理器的协同工作模式，以及它们如何共同构成高性能计算系统。 第六章：互连网络与通信 在分布式或大规模并行系统中，节点间的通信效率直接影响整体性能。本章将详细介绍各种互连网络拓扑结构，例如星型、环形、网格、超立方体等，并分析它们的通信性能、可扩展性和成本。我们将深入探讨通信延迟、带宽以及路由算法等关键概念。对于分布式共享内存系统，本章还将讨论目录式缓存一致性协议和基于消息传递的通信模型。 第二部分：并行编程模型与实践 在理解了并行计算的硬件基础后，本部分将聚焦于如何有效地利用这些硬件资源，编写高性能的并行程序。 第七章：任务级并行与多线程编程 任务级并行是将程序分解为独立的任务，并在多个处理器上并发执行。本章将重点介绍多线程编程模型，包括线程的创建、管理、同步与通信。我们将深入讨论线程安全问题，以及互斥锁（Mutex）、信号量（Semaphore）、条件变量（Condition Variable）等同步原语的使用。本章还将介绍线程池（Thread Pool）等技术，以提高线程管理的效率。 第八章：数据级并行与SIMD编程 本章将围绕数据级并行展开，重点介绍如何利用SIMD指令集来加速数据密集型计算。我们将通过具体的代码示例，展示如何编写向量化（Vectorization）代码，以及编译器在自动向量化方面的作用。本章还将介绍一些高级的SIMD编程技巧，例如对齐访问、内存重排以及利用特定的SIMD指令来优化性能。 第九章：共享内存并行模型——OpenMP OpenMP（Open Multi-Processing）是一种广泛应用的共享内存并行编程模型。本章将深入讲解OpenMP的指令集（Pragmas）和运行时库，包括并行区域、数据共享、同步指令以及任务分配。我们将通过实际案例，演示如何使用OpenMP来改造现有的串行程序，实现多线程并行。本章还将讨论OpenMP在循环并行化、数据依赖分析以及性能调优方面的技巧。 第十章：分布式内存并行模型——MPI MPI（Message Passing Interface）是分布式内存系统中事实上的标准。本章将详细介绍MPI的通信原语，包括点对点通信（Send/Recv）、集体通信（Broadcast, Reduce, Allgather等）以及拓扑结构。我们将通过构建分布式应用程序，讲解如何管理进程、分配数据以及实现高效的通信。本章还将探讨MPI与OpenMP的结合使用，构建混合并行应用程序。 第十一章：GPU计算编程模型——CUDA与OpenCL GPU计算是当前高性能计算领域的热点。本章将深入介绍GPU编程模型，重点关注NVIDIA的CUDA（Compute Unified Device Architecture）和跨平台的OpenCL（Open Computing Language）。我们将详细讲解GPU的体系结构，包括流处理器（Streaming Multiprocessor, SM）、线程块（Thread Block）、线程（Thread）以及全局内存、共享内存、寄存器等。通过大量的代码示例，读者将学习如何将并行计算任务映射到GPU上，掌握核函数（Kernel）的编写、数据传输、线程同步以及共享内存的使用。本章还将介绍GPU编程中的一些关键优化技术，例如线程束（Warp）调度、内存访问模式优化以及利用寄存器。 第三部分：并行程序设计与优化 在掌握了基本的并行编程模型之后，本部分将聚焦于如何设计和优化并行应用程序，以实现最优的性能。 第十二章：并行算法设计与分析 本章将探讨通用并行算法的设计原则，包括任务分解、数据划分、通信模式选择以及同步策略。我们将分析经典并行算法的例子，例如并行排序、矩阵乘法、图算法等，并讲解如何对其进行并行化。本章还将介绍衡量并行算法性能的指标，如加速比（Speedup）、效率（Efficiency）以及可扩展性（Scalability）。 第十三章：负载均衡与通信优化 负载均衡是确保并行程序充分利用所有计算资源的关键。本章将介绍各种负载均衡策略，包括静态划分、动态调整以及基于工作的窃取（Work Stealing）。我们将深入分析通信开销对并行程序性能的影响，并介绍各种通信优化技术，例如减少通信频率、优化通信模式、利用硬件特性以及预取（Prefetching）。 第十四章：并行程序的调试与性能分析 调试并行程序比调试串行程序更具挑战性，因为并发执行的特性可能导致难以重现的错误。本章将介绍常用的并行程序调试技术和工具，包括断点、单步执行、变量检查以及利用专门的调试器。性能分析是优化并行程序不可或缺的环节。本章将介绍各种性能分析工具，例如计时器、性能计数器（Performance Counters）以及性能分析器（Profilers），帮助读者识别性能瓶颈，并指导优化方向。 第十五章：并行应用程序实例分析 本章将通过多个实际的并行应用程序案例，将前面章节介绍的理论和技术融会贯通。我们将选取在科学计算、数据分析、机器学习等领域具有代表性的应用，例如流体动力学模拟、图像处理、大规模数据挖掘等，详细剖析其并行化策略、遇到的挑战以及所采用的优化方法。通过这些案例，读者将能够更直观地理解如何在实际项目中应用并行计算技术。 结论 本书系统地介绍了并行计算的架构基础、核心理论、主流编程模型以及关键的程序设计与优化技术。我们希望通过本书的深入讲解，能够帮助读者建立起对大规模并行处理的全面认知，掌握开发高效并行应用程序的必备技能。并行计算是未来计算发展的必然趋势，而掌握其精髓，将为读者在日益激烈的技术竞争中赢得先机。愿本书成为您在并行计算领域探索与实践的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

CUDA生在NV，幼年长在UIUC，这本书的那个华人作者虽然说不是CUDA唯一的那个father，但也可以讲是one of 把CUDA养大的人。 你唯一可以诟病的是它没有手把手的教你写code，但那么做的书都真的太浅了。这本书可以说无遗漏的把基础都带了一遍而且很明白。至少在我个人眼里，这本书...  

评分☆☆☆☆☆

这本书初看不知所云，感觉没什么实质性内容。 后来配上在coursera上的视频，发现书中的见解相当精辟、简洁。 里面对于线程的讲解还有一些并行计算的方式都谈得很到位，作者实属苦口婆心将其原理一一道来。 看书还是讲求一个思维角度的问题。角度不对，则完全不能理解其中深...  

评分☆☆☆☆☆

这本书非常罗嗦，既不很通俗也不很深入。更要命的是，翻译得过于粗糙了。图7-9整个给翻译丢了不说，好多地方都是错字，还有些根本读不下来啊。 比如，7.3节，“通过设置最重要的尾数位来表示”。哪位是“最重要的尾数位”啊？most significant mantissa bit是尾数的最高有效位...  

评分☆☆☆☆☆

这本书初看不知所云，感觉没什么实质性内容。 后来配上在coursera上的视频，发现书中的见解相当精辟、简洁。 里面对于线程的讲解还有一些并行计算的方式都谈得很到位，作者实属苦口婆心将其原理一一道来。 看书还是讲求一个思维角度的问题。角度不对，则完全不能理解其中深...  

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的阅读体验是需要投入精力的，它不是那种可以在通勤路上轻松翻阅的休闲读物。你需要准备一个可以实际运行并行代码的环境，并愿意花时间去跟踪和理解那些复杂的性能曲线图。然而，一旦你投入了这些时间，你所获得的回报是巨大的。它提供了一个无与伦比的框架来理解现代计算架构的本质——即大规模并行性。书中对内存一致性模型和缓存策略的阐述，是其他许多教材中被一带而过的关键点，但恰恰是这些细节决定了并行程序的最终性能上限。我甚至发现，即便是阅读其中关于传统多核CPU并行编程（如OpenMP）的部分，也能从中汲取到许多关于数据布局和伪共享避免的宝贵经验，这些经验在GPU编程中同样适用。这本书的价值在于其跨越了单一厂商或框架的限制，传授的是通用的高性能计算智慧。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我最初是抱着试一试的心态拿起这本书的，毕竟并行计算这个领域更新迭代得太快了，很多老教材很快就会过时。但《Programming Massively Parallel Processors, Second Edition》的深度和广度完全超出了我的预期。它对底层硬件的抽象层次处理得非常到位，既没有停留在过于表面的API调用介绍，也没有沉溺于晦涩难懂的电路级细节。作者们似乎总能找到那个“黄金分割点”，让你既能理解为什么某个操作会慢，又能知道如何通过调整代码来加速。我特别欣赏它对不同并行编程模型——比如OpenCL、CUDA以及一些新兴的领域特定语言——的比较分析，这让读者能够根据具体应用场景做出最合适的选择。对我个人而言，最受益的是关于内存访问模式优化的章节，那里的案例分析简直是教科书级别的，让我明白了如何重构数据结构来最大化内存带宽的利用率。这本书的价值在于，它教会的不是一时的技巧，而是一套面向未来的并行思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的写作风格非常严谨，充满了一种老派工程师的务实精神，但又不失清晰的逻辑组织。它就像一位经验丰富的老教授，耐心地为你剖析每一个技术难点背后的原理。与其他一些侧重于快速上手的指南不同，这本书的立足点非常高，它更关注“为什么”而不是仅仅“怎么做”。例如，在讨论线程同步机制时，它会深入探讨硬件锁、原子操作和内存屏障在不同架构下的实现差异和性能权衡。这种深度保证了读者在面对未来硬件迭代时，仍然能够快速适应。我特别喜欢它在介绍复杂算法实现时，会先从一个简化的、串行的版本开始，然后逐步引入并行化策略，每一步的性能增益和引入的复杂性都会被清晰地量化。这对于建立系统性的解决方案能力至关重要，让读者避免了那种只知其然不知其所以然的编程习惯。

评分☆☆☆☆☆

对于非计算机科学背景的读者来说，这本书的学习曲线可能会稍微陡峭一些，但我强烈建议有志于进入图形学、科学计算或数据分析领域的人坚持读下去。它的结构设计非常巧妙，前几章会打下坚实的基础，让你对并行计算的本质有一个直观的认识，比如数据依赖和指令级并行。随着章节的深入，它开始探讨更高级的话题，比如动态并行、任务图模型以及如何处理非结构化数据访问。我个人觉得，它成功地将复杂的并行编程艺术“工程化”了。书中提供的代码片段都经过精心打磨，可以直接用于项目实践。我用书中的一个例子优化了我正在进行的一个分子动力学模拟的粒子间相互作用计算，效果立竿见影，性能提升了接近一个数量级。这本书的“第二版”的优势在于它吸收了过去几年硬件演进带来的新特性，比如对新型张量核心或特定加速器的讨论，这使得它在时效性上保持了领先地位。

评分☆☆☆☆☆

这本《Programming Massively Parallel Processors, Second Edition》绝对是并行计算领域的里程碑之作，尤其是对于那些希望深入理解GPU架构和编程模型的工程师和研究人员来说。它不仅仅是一本教科书，更像是一份详尽的操作手册，手把手地教你如何榨干现代并行硬件的最后一丝性能。我记得初次接触CUDA编程时，那些内存层次结构、线程束调度和同步机制简直让我头大，但这本书的作者们用极其清晰的图示和代码示例，将这些复杂的概念层层剥开。书中对异构计算范式的讨论非常透彻，从最初的CPU-GPU协同工作模式，到后来针对新一代架构的优化技巧，内容组织得逻辑性极强。特别是关于性能分析和调试的部分，提供了大量实用的建议，帮助读者识别瓶颈，避免陷入盲目优化的陷阱。读完这本书，我感觉自己对如何设计高效、可扩展的并行算法有了质的飞跃。它真正做到了理论与实践的完美结合，是任何想在高性能计算领域有所建树的人书架上不可或缺的一本书。

评分☆☆☆☆☆

上个周教授扔了一本在我头上。。。还在啃。。。目前觉得还行

评分☆☆☆☆☆

非常好的理论书籍，结合硬件讲解了GPU并行编程的关键点。书中给出了一些例子，可惜印刷错误不少，读的时候需要注意。

评分☆☆☆☆☆

少有的覆盖了一部分CUDA5内容的书

评分☆☆☆☆☆

少有的覆盖了一部分CUDA5内容的书

评分☆☆☆☆☆

上个周教授扔了一本在我头上。。。还在啃。。。目前觉得还行