Applied Parallel Computing. New Paradigms for HPC in Industry and Academia pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Tor Sorevik

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2001-03-26

价格:USD 67.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540417293

丛书系列:

图书标签:

• 并行计算
• 高性能计算
• HPC
• 行业应用
• 学术研究
• 并行编程
• 计算科学
• 算法
• 集群计算
• GPU计算

《并行计算新范式：工业与学术界的高性能计算革新》 导言 在当今时代，数据量正以指数级的速度增长，科学研究的边界不断拓展，工业应用对计算能力的需求也日益迫切。从模拟宇宙的诞生到设计下一代药物，从优化全球物流网络到开发人工智能的突破性算法，我们都离不开强大的计算能力。然而，传统串行计算模型早已无法满足这些日益增长的需求，并行计算，特别是其在高性能计算（HPC）领域不断涌现的新范式，正成为推动科学发现和产业创新的关键驱动力。 本书《并行计算新范式：工业与学术界的高性能计算革新》正是聚焦于这一变革浪潮，深入探讨了并行计算在工业界和学术界所带来的全新方法和颠覆性应用。它不仅仅是对现有并行计算技术的罗列，更是一次对未来计算模式的深刻洞察，旨在揭示如何通过创新性的并行计算范式，解锁前所未有的计算潜力，从而加速科研进程，提升产业竞争力，并最终解决人类面临的复杂挑战。 本书内容概览 本书的结构经过精心设计，旨在为读者提供一个全面而深入的视角，从理论基础到实践应用，从前沿技术到未来展望。 第一部分：并行计算的理论基石与演进 在本书的开篇，我们将回顾并行计算的发展历程，梳理其核心理论和基本概念。这部分内容将为读者打下坚实的理论基础，确保即使是初次接触并行计算的读者也能理解后续的复杂讨论。 并行计算的基本概念与模型： 我们将深入探讨并行计算的本质，介绍各种并行计算模型，如共享内存模型、分布式内存模型、以及近年来兴起的混合模型。通过清晰的定义和经典的案例，让读者理解不同模型在架构、通信和同步上的差异与优势。 并行算法设计原则： 成功的并行计算离不开高效的并行算法。本章将聚焦于并行算法设计的关键原则，包括任务分解、负载均衡、通信优化和同步策略。我们将分析如何将串行问题转化为可以并行执行的子问题，并讨论各种常见的并行算法设计模式。 并行体系结构与硬件发展： 了解并行计算的硬件基础至关重要。本节将回顾和展望并行计算硬件的发展趋势，从多核处理器、GPU加速器，到大规模分布式集群和专门的AI硬件。我们将分析不同硬件架构如何影响并行算法的设计和性能，以及它们在工业和学术界的应用场景。 性能评估与优化： 如何衡量并行程序的效率？本章将介绍各种性能评估指标，如吞吐量、延迟、并行度、加速比等，并探讨常用的性能分析工具。同时，我们将讨论各种性能优化技术，包括代码优化、数据布局优化、通信优化等，以帮助读者编写出高效的并行程序。 第二部分：工业界的高性能计算革新 工业界是并行计算最活跃的应用领域之一。本部分将深入剖析并行计算在新兴技术和传统产业中扮演的关键角色，展示其如何驱动创新、提升效率、并创造新的商业价值。 大规模数据分析与机器学习： 随着大数据时代的到来，对海量数据的分析和处理需求呈现爆炸式增长。本书将详细阐述并行计算如何赋能大数据分析平台，以及如何通过分布式机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch）加速深度学习模型的训练和推理。我们将探讨其在金融风控、个性化推荐、图像识别、自然语言处理等领域的具体应用。 高性能计算在产品设计与仿真中的应用： 从汽车的空气动力学模拟到飞机的结构强度分析，从新药分子的研发到复杂芯片的设计，高性能计算已经成为产品研发不可或缺的工具。本章将重点介绍并行计算在计算流体动力学（CFD）、有限元分析（FEA）、分子动力学模拟等领域的最新进展和工业应用案例，展示其如何显著缩短产品上市周期，降低研发成本，并提升产品性能。 工业自动化与物联网（IoT）的并行计算赋能： 随着物联网设备的普及和工业4.0的推进，海量传感器数据需要实时处理和分析。本书将探讨并行计算如何在工业自动化系统中实现高效的数据采集、处理和决策，以及如何支持大规模物联网平台的构建和管理，实现智能制造、智慧城市等愿景。 金融工程与风险管理中的 HPC： 金融市场的高度复杂性和瞬息万变，对计算能力提出了极高的要求。本章将深入分析并行计算在金融建模、量化交易、风险评估（如VaR计算）、欺诈检测等方面的应用，展示其如何帮助金融机构做出更明智的决策，并有效管理市场风险。 能源与环境领域的计算挑战： 应对气候变化、优化能源利用、研究新能源技术等，都依赖于复杂的科学计算。本书将探讨并行计算在气候模型模拟、油气勘探、核能安全分析、可再生能源系统优化等方面的作用，展示其为解决全球性环境和能源挑战提供的强大计算支持。 第三部分：学术界的前沿研究与新兴范式 学术界是并行计算技术创新的发源地。本部分将聚焦于学术界在并行计算领域的前沿研究方向，以及正在塑造未来计算格局的新兴范式。 异构计算与硬件加速： 随着CPU、GPU、FPGA等异构硬件的广泛应用，如何有效地利用这些不同计算资源的组合成为研究热点。本书将深入探讨异构计算的编程模型、调度策略和性能优化技术，以及其在科学计算、图形渲染、机器学习等领域的最新研究成果。 新的并行编程模型与语言： 传统的并行编程模型（如MPI、OpenMP）在面对日益复杂的计算任务和硬件架构时，暴露出一些局限性。本章将介绍和分析新兴的并行编程模型和语言，如CUDA、OpenCL、Chapel、Julia等，探讨它们如何简化并行程序的开发，提高代码的可移植性和可维护性。 AI与HPC的深度融合： 人工智能和高性能计算的融合是当前最激动人心的前沿领域之一。本书将深入探讨AI如何加速科学发现（AI for Science），以及HPC如何支撑大规模AI模型的训练和部署。我们将介绍AI驱动的模拟、AI用于优化HPC系统、以及HPC如何为AI研究提供基础设施等内容。 量子计算与经典HPC的协同： 量子计算作为一种颠覆性的计算范式，其发展与经典HPC密不可分。本章将探讨量子计算在解决特定类型问题上的优势，以及如何将其与经典HPC相结合，形成混合量子-经典计算架构，以解决经典HPC难以应对的复杂问题。 大规模科学发现的并行计算支撑： 从天体物理学到粒子物理学，从材料科学到生物学，许多尖端科学研究都依赖于超大规模的并行计算。本书将通过具体的科学研究案例，展示并行计算如何支撑这些领域的重大发现，并探讨未来科学研究对HPC的潜在需求。 第四部分：未来展望与挑战 在本书的最后，我们将对并行计算的未来发展趋势进行展望，并探讨其面临的挑战与机遇。 面向未来的HPC架构： 随着摩尔定律的放缓，新的HPC架构正在不断涌现，例如存内计算、光学计算、神经形态计算等。本章将对这些未来可能的主流HPC架构进行探讨，分析它们潜在的优势和挑战。 绿色计算与能源效率： 随着HPC系统规模的不断扩大，能耗问题日益突出。本书将关注绿色计算的理念和技术，探讨如何通过更优化的算法、更高效的硬件和更智能的系统管理来降低HPC的能耗。 安全与隐私在HPC中的考量： 在大规模数据处理和敏感信息分析的背景下，HPC系统的安全与隐私问题变得尤为重要。本章将讨论在HPC环境中如何保障数据安全、防止网络攻击，以及在分布式环境中保护用户隐私。 人才培养与生态建设： 推动并行计算的进步，不仅需要技术创新，还需要专业人才的培养和健康生态系统的建设。本书将探讨如何培养下一代HPC科学家和工程师，以及如何构建一个开放、协作的HPC生态系统。 结论 《并行计算新范式：工业与学术界的高性能计算革新》是一本面向广泛读者的著作，包括但不限于计算机科学家、工程师、数据科学家、研究人员，以及对高性能计算感兴趣的各界人士。本书旨在提供一个清晰、全面且深入的指南，帮助读者理解并行计算的强大力量，掌握其最新的发展趋势，并激励他们利用这些先进的技术解决现实世界中的复杂问题。 通过对理论基石的梳理，对工业界创新应用的深入剖析，对学术界前沿研究的细致解读，以及对未来发展趋势的深刻洞察，本书将引导读者踏上一段探索并行计算无限可能性的旅程，共同塑造一个更加智能、高效和可持续的未来。

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