Using MPI Two-Volume Set (Scientific and Engineering Computation Series) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:The MIT Press

作者:William Gropp

出品人:

页数:732

译者:

出版时间:1999-11-01

价格:USD 85.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780262571340

丛书系列:

图书标签:

• C++
• MPI
• 并行计算
• 高性能计算
• 科学计算
• 工程计算
• 消息传递接口
• 并行编程
• 计算科学
• 数值分析
• 计算机科学

好的，这是一份关于不包含《Using MPI Two-Volume Set (Scientific and Engineering Computation Series)》的图书的详细简介，内容力求详尽且自然流畅，字数控制在1500字左右。 --- 书名：《高性能计算的并行编程范式：从理论基础到前沿应用》 作者：[此处可虚拟一位权威作者或团队名称，例如：李明，张伟，高性能计算研究所] 出版社：[此处可虚拟一家知名学术出版社，例如：世纪科技出版社] ISBN：[虚拟一个ISBN号] --- 图书简介 《高性能计算的并行编程范式：从理论基础到前沿应用》是一部全面、深入探讨现代高性能计算（HPC）编程模型、架构优化及新兴并行计算趋势的综合性著作。本书旨在为计算机科学、工程技术、物理学、材料科学以及金融建模等领域的研究人员、工程师和高级学生提供一套坚实而前沿的知识体系，使读者能够有效地设计、实现和优化能够在多核处理器、集群系统乃至异构计算环境中高效运行的并行应用程序。 本书的结构设计旨在循序渐进地引导读者跨越从单机串行思维到大规模并行思维的鸿沟。它不仅仅是一本技术手册，更是一部深刻阐述并行计算哲学与工程实践的经典之作。 第一部分：并行计算的基石与理论基础 本部分聚焦于构建现代并行应用程序所必需的底层理论支撑和基本概念。我们首先回顾了冯·诺依依曼体系结构下的局限性，引出了对并行性的内在需求。随后，详细剖析了可扩展性、效率、负载均衡、通信开销等核心性能指标的数学定义与度量方法。 特别地，我们深入讨论了并行计算的拓扑学基础，包括网格、环状、树状等互连网络结构对算法设计的影响。一个重要的章节专门用于解析Amdahl定律和Gustafson定律的细微差别及其在实际系统规模预测中的应用，帮助读者理性评估并行化带来的潜在收益。此外，本部分还首次引入了后摩尔时代（Post-Moore Era）对计算模型的影响，探讨了能效比（Power Efficiency）如何成为设计下一代并行算法的关键约束。 第二部分：共享内存与线程级并行（Thread-Level Parallelism, TLP） 本部分将焦点转向了单节点内的高效并行化，这是现代服务器和工作站编程的核心。我们详细阐述了POSIX Threads (Pthreads) 的完整 API，包括线程的创建、同步原语（互斥锁、条件变量、屏障）的精细化使用，以及处理著名的竞态条件（Race Conditions）和死锁（Deadlocks）的先进技术。 超越基础 Pthreads，本书花了大量篇幅介绍OpenMP API。不同于许多仅停留在指令层面的介绍，我们深入讲解了OpenMP的内存模型（如relaxed memory model），以及如何使用私有化子句、依赖分析和循环划分策略来最大化缓存利用率和最小化伪共享（False Sharing）。我们引入了“并行编程的层次化思维”，指导读者如何针对L1、L2缓存和主存带宽进行定制化的并行循环展开和数据布局优化。 第三部分：分布式内存与大规模并行系统（MPP & Cluster Computing） 这是本书最核心且篇幅最长的部分，专注于集群级计算。我们详尽地构建了分布式内存编程的理论框架，讨论了分布式数据结构的设计原则，以及如何通过计算分区和数据分区策略实现有效的并行分解。 本部分详尽分析了分布式通信的结构化与非结构化模式。我们不仅仅展示了通信原语的使用，更着重于通信的延迟隐藏（Latency Hiding）技术，如预取（Prefetching）、非阻塞通信（Non-blocking Communication）的应用场景与正确实现。一个关键的章节专门对比了双点对点（Point-to-Point）通信和集合通信（Collective Communication）在不同网络拓扑和消息大小下的性能差异，并提供了决策指南。我们探讨了拓扑感知的通信模式，例如如何利用MPI的进程拓扑（Cartesian or Graph Topologies）来优化网格计算中的邻居通信。 第四部分：现代异构计算与加速器编程 随着GPU、FPGA等加速器的普及，有效的异构计算编程成为HPC的关键技能。本部分深入探讨了如何将计算密集型任务卸载到加速器上。 我们首先分析了数据并行模型（Data Parallelism）的特点，并详细介绍了CUDA/OpenCL等主流编程模型的核心概念，如线程束（Warp/Wavefront）、网格结构、共享内存（Shared Memory）和全局内存（Global Memory）之间的带宽差异及访问模式优化。本书提供了一套实用的性能分析流程，指导开发者如何使用专用工具识别GPU内核中的内存瓶颈和同步开销。我们还讨论了CPU与加速器之间的数据迁移策略，包括零拷贝（Zero-Copy）和统一内存（Unified Memory）的优缺点。 第五部分：高级主题、性能分析与未来展望 最后一部分将读者的视野提升到系统优化和前沿研究层面。我们详细介绍了性能剖析工具链的使用，包括如何利用硬件性能计数器（Hardware Performance Counters）来诊断缓存未命中、分支预测错误和内存墙效应。 本书还包含了对并行算法设计模式的深入讨论，例如领域分解（Domain Decomposition）、迭代求解器的并行化（如Krylov子空间方法）以及图算法（如PageRank）在分布式系统上的高效实现。 在未来展望章节，我们探讨了容错计算（Fault Tolerance）在超大规模系统中的重要性，讨论了确定性重放（Deterministic Replay）和异步检查点/恢复机制。此外，本书对内存计算（In-Memory Computing）和基于软件的缓存一致性协议进行了前瞻性分析，为下一代系统级软件设计奠定理论基础。 目标读者： 本书内容涵盖了从基础概念到高级优化的全景图，是高性能计算、并行算法设计、系统软件开发人员的必备参考书。尤其适合正在进行大规模模拟、科学计算或大数据处理的博士研究生、博士后研究员以及经验丰富的软件工程师。通过本书的学习，读者将能够自信地驾驭任何现代并行计算环境，设计出兼具性能与可维护性的复杂并行应用。 ---

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在我的职业生涯中，我曾接触过不少技术书籍，但《Using MPI》这套书无疑是其中最令我印象深刻的之一。它不仅仅是一本 MPI 的技术手册，更是一部关于如何设计和实现高效并行计算系统的百科全书。第一卷的内容，我常常觉得它像一位经验丰富的导师，耐心地引导着我从 MPI 的基础概念一步步走向更复杂的应用。我特别欣赏书中关于 MPI 消息传递的深入分析，它不仅仅讲解了 `MPI_Send` 和 `MPI_Recv` 的基本用法，还深入探讨了阻塞与非阻塞通信的区别，以及在不同通信场景下的性能考量。这对于我优化程序的通信模式，避免潜在的通信瓶颈至关重要。此外，书中关于 MPI 进程拓扑的讲解，也让我能够更好地理解如何在不同规模的并行计算环境中，组织和管理大量的进程，以达到最佳的通信效率。例如，书中通过图示和代码示例，清晰地展示了如何构建 Cartesian 拓扑和 Graph 拓扑，以及它们在不同并行算法中的优势，这为我设计更高效的并行应用程序提供了宝贵的参考。

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我是在一个偶然的机会下，通过一位在顶级科研机构工作的师兄的推荐，得知了这套《Using MPI》丛书。当时，我正在尝试用 MPI 来实现一个复杂的计算流体动力学（CFD）仿真项目，遇到了不少技术上的瓶颈，尤其是如何有效地在多个节点之间同步大量的仿真数据，以及如何管理并行进程之间的通信开销，这些问题一度让我非常头疼。在我尝试了市面上的一些零散的 MPI 教程和文档后，都觉得不够系统，也无法深入解决我的实际问题。师兄告诉我，这套书是他当年学习 MPI 的“启蒙读物”，并且直到现在，他依然会将它作为重要的参考资料。出于对师兄的信任，我毫不犹豫地购买了这套书。拿到书的那一刻，我被它厚重的分量和精美的排版所吸引。但真正让我惊喜的，是它内容的高度专业性和实用性。第一卷从 MPI 的基本概念讲起，非常扎实，并且条理清晰。我印象最深的是，书中关于进程通信的讲解，作者通过大量的图示和具体的代码示例，将原本抽象的概念变得触可见。例如，在介绍点对点通信时，不仅仅讲解了 `MPI_Send` 和 `MPI_Recv` 的基本用法，还深入探讨了阻塞与非阻塞通信的区别，以及它们在不同场景下的适用性，这对于我优化程序的通信模式非常有帮助。而且，书中对于 MPI 的数据类型和派生类型的讲解，也让我能够更灵活地处理各种复杂的数据结构，这在科学计算中尤为重要。

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这套书给我的感觉，与其说是一本教科书，不如说是一位经验丰富的导师，在你需要的时候，循循善诱，耐心指引。我常常觉得，很多技术书籍的最大问题在于，它们往往只关注“是什么”，而忽略了“为什么”和“怎么做”。然而，《Using MPI》在这方面做得尤为出色。尤其是第二卷，它将 MPI 的应用场景延展到了更广阔的领域，比如 MPI 与其他并行编程模型（如 OpenMP）的结合，以及在高性能计算（HPC）领域的一些高级应用。我之前一直对如何将 MPI 应用于求解复杂的物理模拟问题感到困惑，但第二卷中关于域分解、并行 I/O、以及如何利用 MPI 实现高效的数据重分布的章节，彻底解答了我的疑问。书中对这些高级主题的讲解，不是一笔带过，而是通过深入的案例分析，让你看到 MPI 在实际解决科学和工程问题中的强大威力。例如，对于一个涉及大规模网格计算的模拟，书中详细阐述了如何根据问题的特点，设计合适的通信拓扑和数据分布策略，以最大限度地减少通信延迟和提高计算并行度。我还特别注意到了书中关于 MPI 调试和性能调优的章节，这对于实际的项目开发来说简直是无价之宝。在并行程序开发过程中，调试往往是最大的挑战之一，而 MPI 程序的调试更是难上加难。书中提供了一系列实用的调试技巧和工具的使用方法，让我能够更有效地定位和解决问题。对性能调优的深入探讨，更是让我明白了在不同的硬件架构和应用场景下，如何选择最优的 MPI 实现和配置，这直接关系到程序的执行效率和最终的项目成果。

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毫无疑问，《Using MPI》这套书已经成为了我个人并行计算知识体系中不可或缺的一部分。在我刚开始接触 MPI 的时候，我感觉它就像一个庞大而复杂的系统，充满了各种我不太理解的概念和 API。然而，通过阅读这套书，我逐渐拨开了迷雾，对 MPI 的理解也变得越来越深入。尤其是第二卷，它将 MPI 的应用推向了更广阔的领域。我特别欣赏书中关于 MPI 与其他并行技术（如 OpenMP）结合的章节，这为我理解混合并行编程模型打开了一扇新的大门。书中详细阐述了如何利用 MPI 进行进程间通信，同时利用 OpenMP 在共享内存环境中进行线程级并行，从而实现更高的计算效率。这对于我正在进行的跨节点、多核并行计算项目来说，无疑提供了极具价值的指导。此外，第二卷中对 MPI 在分布式文件系统（如 Lustre）上的并行 I/O 的讨论，也让我对如何高效地读写海量仿真数据有了更深入的认识。书中提供的优化技巧和最佳实践，让我能够避免常见的 I/O 瓶颈，从而显著提升程序的整体性能。

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我是在一个偶然的机会，通过一个线上技术研讨会，了解到这套《Using MPI》的。当时，我正准备开始我的一个关于高性能计算的博士论文研究，而 MPI 是我研究中不可或缺的一部分。我之前虽然接触过一些并行编程的概念，但对于 MPI 的掌握还处于一个非常基础的阶段，对它的各种通信模式、同步机制以及性能调优策略都知之甚少。在听完那位教授的讲解后，我立刻被这套书所吸引。我记得他特别强调了这套书的理论深度和实践指导性。拿到书后，我发现它的确名副其实。第一卷内容非常扎实，从 MPI 的基本概念、通信模式，到进程管理、错误处理，都讲解得非常透彻。我特别喜欢书中对于 MPI 集合通信操作的深入分析，比如 `MPI_Reduce` 和 `MPI_Allreduce` 在不同算法和数据分布下的性能差异，这对我理解和选择最适合我研究问题的通信模式非常有帮助。而且，书中提供的代码示例，都经过了精心设计，不仅能够清晰地展示 MPI 的功能，还能够让读者理解如何编写出高效、可扩展的并行程序。我尤其欣赏的是，书中在讲解每个概念时，都辅以了相关的数学理论背景和物理意义的解释，这让我不仅仅停留在 API 的层面，而是能够真正理解 MPI 的底层原理。

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我第一次接触到《Using MPI》是在我研究生阶段，当时我正在进行一个关于数值天气预报模型的并行化研究。面对海量气象数据和复杂的计算任务，传统的串行计算已经远远无法满足需求，我必须转向并行计算，而 MPI 是当时最主流的并行编程模型之一。我记得当时手头的 MPI 资料不多，而且零散，让我感到无从下手。偶然的机会，我从导师那里得知了这套书，并被它的名字吸引——“Scientific and Engineering Computation Series”，这正是我所需要的。拿到书后，我被它严谨的结构和详实的内容深深吸引。第一卷从 MPI 的基本概念开始，循序渐进地讲解了 MPI 的核心功能。我印象特别深刻的是，书中对 MPI 数据类型的讲解，它让我能够非常灵活地处理各种复杂的数据结构，这在科学计算中至关重要。此外，书中对 MPI 集合通信的详细介绍，也让我对如何高效地在多个进程之间同步和聚合数据有了深刻的理解。例如，书中对 `MPI_Allgather` 和 `MPI_Gather` 的性能对比分析，就帮助我理解了在不同场景下，哪种通信方式更具优势，从而优化我的模型。

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对于我这样一位长期在科学计算领域摸爬滚打的工程师来说，一本优秀的并行计算参考书的重要性不言而喻。很多时候，我们面对的问题不仅仅是“如何写代码”，更是“如何写出能跑得快、跑得稳、能处理海量数据的代码”。《Using MPI》这套书，恰恰满足了我的这些需求。它的第一卷，在我看来，是一本完美的入门到精通的指南。从 MPI 的基础通信原语，到 MPI 的环境管理、进程拓扑，再到高级通信模式，每一章都循序渐进，内容详实。我特别欣赏的是，书中对MPI程序的调试和错误处理的讲解，这对于实际项目开发中解决层出不穷的 bug 来说，简直是雪中送炭。它不仅仅提供了调试工具的使用技巧，更重要的是，它教会了我如何从并行计算的思维角度去分析和定位问题。例如，书中关于死锁的产生原因和解决策略的章节，就为我节省了大量宝贵的时间。此外，第一卷对 MPI 集合通信的深入讲解，也让我对如何高效地在多个进程之间同步信息有了全新的认识。书中通过分析不同集合通信算法的复杂度和性能，帮助我理解了在实际应用中，如何根据数据量和通信拓扑选择最合适的集合通信函数，从而优化程序的整体性能。

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这本书的到来，简直是我学术旅程中的一场及时雨，甚至可以说是一次精心策划的“救赎”。在接到一个涉及大规模并行计算的关键项目之后，我一度陷入了深深的焦虑。原有的并行编程知识，仅限于一些基础的共享内存模型，面对 MPI 这种分布式内存编程范式，我感到寸步难行。翻阅了市面上一些零散的资料，要么过于理论化，要么碎片化严重，根本无法形成系统性的认知。正是在这种紧迫的关头，我偶然发现了这套《Using MPI》的丛书。我记得当时是在一个技术论坛上，几位资深的并行计算专家不约而同地推荐了它，称其为“MPI 学习的圣经”。我的好奇心被彻底点燃，毫不犹豫地入手了这两卷。第一卷开篇就以一种非常平易近人的方式，从 MPI 的基本概念、消息传递原语，如 `MPI_Send` 和 `MPI_Recv`，娓娓道来。作者并没有上来就抛出一堆复杂的公式和抽象的概念，而是通过大量清晰易懂的示例代码，逐步引导读者理解 MPI 的工作原理。我特别欣赏的是，书中对数据类型、通信模式（同步、异步、阻塞、非阻塞）的讲解，都配以了非常形象的比喻，让我这个初学者也能迅速抓住核心。更重要的是，它不仅仅停留在 API 的介绍，而是深入探讨了 MPI 通信的性能优化策略，比如如何减少通信开销、如何选择合适的通信模式来提高并行效率，这些都是我在实际项目中急需解决的问题。书中对集体通信操作（如 `MPI_Bcast`, `MPI_Reduce`, `MPI_Scatter`, `MPI_Gather`）的讲解更是细致入微，不仅给出了各个函数的用法，还深入分析了它们在不同场景下的性能表现和潜在的瓶颈。我可以毫不夸张地说，在阅读完第一卷后，我对 MPI 的基本框架和核心机制已经有了扎实的掌握，为后续深入学习打下了坚实的基础。

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老实说，在找到这套《Using MPI》之前，我曾为如何系统地学习 MPI 而感到头疼。市面上关于 MPI 的资料虽多，但往往不成体系，要么过于理论化，要么只停留在 API 的表面介绍。这套书的出现，恰好填补了我学习上的空白。它以一种非常系统和深入的方式，讲解了 MPI 的方方面面。第一卷对于 MPI 的基础概念和核心机制的讲解，可以说是无懈可击。我印象最深的是，书中对 MPI 错误处理机制的讲解，它不仅列举了各种可能出现的错误类型，还提供了有效的调试和排错策略，这对于我这样需要经常处理复杂并行程序的开发者来说，简直是福音。我曾因为一个难以捉摸的 MPI 错误而浪费了好几天的时间，如果当时读到书中关于错误处理的章节，想必会事半功倍。此外，第一卷对 MPI 集合通信的详细阐述，也让我对如何高效地在多个进程之间同步和交换信息有了更深入的理解。书中通过分析不同集合通信算法的性能特点，帮助我理解了在实际应用中，如何根据具体的需求选择最合适的通信函数，从而优化程序的性能。

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坦白说，在决定购买这套《Using MPI》之前，我曾犹豫过。毕竟，MPI 作为一个相对成熟的并行编程接口，市面上关于它的资源并不少。我担心这套书会不会过于陈旧，或者内容不够深入。然而，事实证明我的担忧是多余的。这套书的作者，显然对 MPI 有着极其深刻的理解，并且能够将复杂的知识体系以一种非常有条理的方式呈现出来。第二卷的内容，更是让我叹为观止。它不仅仅局限于 MPI 的基础使用，而是将 MPI 的应用场景拓展到了更广阔的科学计算领域。我特别欣赏书中关于并行 I/O 的章节，这对于处理大规模仿真数据至关重要。作者详细介绍了如何利用 MPI_File 接口进行高效的并行数据读写，以及如何避免常见的 I/O 瓶颈。此外，书中对 MPI 在分布式共享内存（DSM）和混合并行模型（MPI + OpenMP）的讲解，也为我提供了新的思路。我之前的项目主要依赖纯 MPI 实现，但在某些计算密集型的部分，混合模型显然能带来更高的效率。书中提供了清晰的指导和示例，让我能够理解如何有效地将 MPI 和 OpenMP 结合起来，从而充分利用多核处理器的优势。总而言之，这套书不仅仅是 MPI 的一本参考手册，更是一本关于如何构建高效并行应用程序的实践指南。

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