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出版者:Mit Pr

作者:Wilson, Gregory V. (EDT)/ Lu, Paul (EDT)

出品人:

页数:760

译者:

出版时间:1996-7

价格:$ 67.80

装帧:Pap

isbn号码:9780262731188

丛书系列:

图书标签:

• Programming
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《深入理解现代计算架构与性能优化》 本书导读： 在当前由多核处理器、异构计算单元（如图形处理器和专用加速器）主导的计算范式下，如何高效地榨取硬件的全部潜力，已成为软件开发领域的核心挑战之一。本书旨在为资深软件工程师、系统架构师以及对高性能计算（HPC）有浓厚兴趣的研究人员，提供一套全面、深入且实用的现代计算架构理解与性能优化策略。我们聚焦于理解底层硬件的工作原理，并据此设计出能够充分利用并行资源的软件实现。 第一部分：现代计算硬件的深层剖析 本部分将带您穿透抽象层，直抵现代CPU和加速器的核心设计哲学。 第一章：超越摩尔定律的挑战与多核时代的崛起 我们将审视后摩尔时代计算领域的关键瓶颈，不再仅仅依赖于更高的时钟频率，而是转向通过增加核心数量和提高内存带宽来驱动性能增长。详细分析多核处理器的结构，包括缓存一致性协议（如MESI/MOESI）的运作机制及其对程序性能的影响。我们将探讨乱序执行、分支预测、指令级并行（ILP）如何被现代微架构实现，并指导读者如何编写“对硬件友好”的代码，避免流水线停滞和缓存未命中。 第二章：内存层级的精细控制与延迟/带宽的博弈 内存系统是决定大多数高性能应用性能的头号杀手。本章将对L1、L2、L3缓存的容量、延迟和访问速度进行量化分析。重点讲解伪共享（False Sharing）问题，这是多线程编程中常见的性能陷阱，并提供使用对齐技术（如`alignas`或特定库函数）来规避它的实战技巧。此外，深入探讨非均匀内存访问（NUMA）架构，理解进程与线程应如何绑定到特定的内存节点以最小化跨节点通信的开销。我们还将介绍新的内存技术，如高带宽内存（HBM）和持久性内存（PMEM）的编程模型。 第三章：异构计算的基石：GPU架构与数据并行范式 现代科学计算和大规模数据处理已离不开图形处理器（GPU）。本章将深入解析SIMT（单指令，多线程）架构，包括Streaming Multiprocessors (SMs)、Thread Blocks、Warps/Wavefronts的概念。我们将详细阐述CUDA或类似框架中，数据在全局内存、共享内存（Shared Memory）和寄存器之间的迁移路径和开销。核心内容包括如何组织数据访问以实现合并访问（Coalesced Access），最大化内存吞吐量，以及如何利用张量核心（Tensor Cores）等专用单元进行矩阵运算的优化。 第二部分：构建高效的并行软件模型 理解硬件是基础，有效利用硬件则依赖于正确的软件抽象和同步机制。 第四章：同步的艺术与性能代价 并发编程中，同步原语是保证正确性的关键，但也是性能的巨大消耗点。本章将超越简单的互斥锁（Mutex）和信号量（Semaphore），深入探讨现代同步机制的内部实现。我们将分析无锁（Lock-Free）数据结构的设计原理，如基于原子操作（Atomic Operations）的实现（如CAS循环），并比较其在不同硬件平台上的性能表现。此外，会探讨内存屏障（Memory Barriers/Fences）的作用，它们如何确保指令的可见性和顺序性，是编写高度优化并发代码不可或缺的知识。 第五章：任务分解与调度策略的权衡 本章关注如何将复杂问题分解为可并行执行的子任务。探讨经典的并行范式，如数据并行与任务并行的区别和适用场景。我们会介绍动态调度（Dynamic Scheduling）与静态调度（Static Scheduling）的优劣，特别是在负载不均衡（Load Imbalance）情况下，如何通过工作窃取（Work Stealing）算法来动态地平衡处理器之间的负载，确保所有核心都能保持忙碌。 第六章：高性能并行算法的重构与优化 本节将提供一套实用的优化流程，用于改造现有的串行或低效并行代码。内容包括：如何识别代码中的数据依赖性和竞争条件；如何利用流水线技术重叠计算和通信；如何通过数据布局优化（如结构体数组AoS到数组结构体SoA的转换）来提高缓存局部性。此外，将引入更高级的并行设计模式，如并行前缀和（Scan）、并行归约（Reduction）等基本构建块的优化实现。 第三部分：工具链与性能分析实践 理论必须通过实践来验证和衡量。本部分聚焦于如何使用专业的工具来诊断和修复性能瓶颈。 第七章：性能分析的科学：从宏观到微观 讲解如何使用专业的性能分析工具（如Linux `perf`、Intel VTune Profiler、AMD uProf等）来收集精确的硬件性能计数器数据。重点教授如何解读性能报告中的关键指标，如指令每周期（IPC）、缓存命中率、分支预测失效率，以及内存延迟热点。我们将演示如何通过“瓶颈分析金字塔”模型来系统性地定位性能瓶颈——是从算法层面、并行化层面、还是硬件架构层面导致的。 第八章：编译器的优化魔力与代码生成洞察 理解编译器优化选项（如`-O3`、`-march`等）的内在机制。探讨向量化（Vectorization）——如何利用SIMD指令集（如SSE, AVX, NEON）来打包多个数据操作。我们将展示如何通过代码重构或使用编译器内在函数（Intrinsics）来引导编译器生成最优的向量化代码，从而在单个时钟周期内处理更多数据，实现数量级的性能提升。 第九章：现代编程模型与生态系统集成 本章将探讨当前主流的高级并行编程模型，如OpenMP 5.x（侧重于更细粒度的并行控制和更强的HPC特性）和TBB（Threading Building Blocks）的设计哲学。我们将比较它们在不同规模并行任务中的适用性，并讨论如何将这些模型与特定领域的库（如高性能线性代数库BLAS/LAPACK）有效结合，构建出既可维护又兼具极高性能的软件系统。 总结与展望： 本书提供了一个从硬件底层到软件架构的闭环学习路径。通过对现代计算环境的全面认知和深入实践，读者将能够设计出真正能发挥多核乃至异构系统全部潜力的下一代高性能应用。

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我一直认为，C++ 语言本身虽然强大，但要将其在并行编程领域发挥到极致，仍然需要深入的理解和精妙的设计。《Parallel Programming in C++》这本书的出现，让我看到了实现这一目标的希望。作为一名在游戏开发领域摸爬滚打多年的开发者，我深知并行编程在提升游戏性能、实现流畅动画和响应式交互方面的重要性。我迫不及待地想要一探书中究竟，看看它是否能够为我提供一套系统性的解决方案。我特别关注书中对于 C++11 及之后版本引入的并行支持的详细讲解，比如 `<thread>` 库、 `<mutex>`、 `<condition_variable>`、 `<future>` 和 `<async>` 等，我希望能够深入理解它们的底层机制和使用场景，从而能够更有效地利用它们来管理并发任务。此外，我非常期待书中能够介绍一些针对游戏开发场景的并行编程技巧，例如如何并行化物理引擎的计算、如何并行化 AI 的决策过程、如何并行化资源加载和管理等。我希望能从中学习到如何避免在多线程环境下发生的常见的性能瓶颈，例如锁竞争、缓存伪共享等，并掌握一些行之有效的优化手段。对于书中可能涉及到的并行数据结构，例如线程安全的队列、映射等，我也抱有极大的兴趣，因为这些数据结构在多线程环境中非常常见，并且直接影响到程序的效率和稳定性。我一直认为，代码的可读性和可维护性与性能同等重要，因此我希望书中能够提供一些关于如何编写清晰、易于理解的并行代码的指导，以及如何利用一些并行设计模式来组织代码，提高其复用性和可扩展性。我对书中是否会涉及图形学领域的并行计算，例如 GPU 并行编程（CUDA 或 OpenPlx）也充满了好奇，虽然这本书的标题聚焦于 C++，但将 CPU 和 GPU 的并行能力结合起来往往能带来更显著的性能提升。总而言之，《Parallel Programming in C++》这本书在我眼中，是打开高性能 C++ 应用大门的金钥匙，我满怀期待地希望从中汲取知识，将其应用到我的游戏开发实践中，创造出更令人惊叹的游戏体验。

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对于任何致力于提升软件性能的 C++ 开发者来说，并行编程都是一个绕不开的话题。《Parallel Programming in C++》这本书的封面设计简洁而专业，书名本身就直击要害，让我毫不犹豫地将其收入囊中。我期待它能为我提供关于如何在 C++ 中高效地利用多核处理能力的深入见解。作为一名在游戏开发领域工作多年的老兵，我深知并行编程在实现流畅帧率、复杂物理模拟和智能 AI 方面的重要性。我渴望从书中学习到如何有效地将游戏中的计算密集型任务进行并行化，例如场景渲染、物理碰撞检测、角色动画计算等，从而提升游戏的整体性能和用户体验。我特别关注书中对于 C++11 及后续版本中引入的并行特性的讲解，如 `<thread>`、`<mutex>`、`<condition_variable>`、`<future>` 等，希望能够深入理解它们的底层实现机制和最佳实践。此外，我也非常期待书中能够介绍一些更高级的并行编程技术和设计模式，例如 TBB (Threading Building Blocks) 或 OpenMP，以及如何将它们应用于实际的游戏开发场景中。我希望能够学到如何避免在多线程环境中常见的陷阱，例如竞态条件、死锁、活锁等，并掌握一些行之有效的调试技巧和性能分析方法。在我看来，一本优秀的并行编程书籍不仅要传授技术，更要培养开发者的思维方式。我希望这本书能够引导我以更宏观的视角来看待并行问题，学习如何从架构层面进行并行设计，而非仅仅是孤立地对某些代码片段进行并行化。我对书中可能涉及到的关于内存模型、缓存一致性等底层细节的讨论也抱有极大的兴趣，因为这些知识对于写出高性能、无 bug 的并行代码至关重要。总而言之，《Parallel Programming in C++》这本书在我眼中，是提升我 C++ 开发技能、解决性能瓶颈的一剂良药，我满怀期待地希望通过它，能够为我的游戏项目带来质的飞跃。

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作为一名资深的C++开发者，我对并行编程一直抱有浓厚的兴趣，同时也深知其复杂性。偶然间，我看到了《Parallel Programming in C++》这本书，其书名就直击我最关心的痛点，让我毫不犹豫地将其收入囊中。拿到这本书的那一刻，我便被其厚重和精美的装帧所吸引，这往往预示着内容的分量和深度。我迫不及待地翻开第一页，脑海中立刻浮现出无数个与并行编程相关的场景：多核处理器的普及、海量数据处理的需求、高性能计算的挑战，以及现代软件开发中对效率和响应速度的极致追求。我期待这本书能够系统地梳理并行编程的各个方面，从最基础的概念讲解，到各种并行模型的介绍，再到如何在C++中有效地实现并行，最终能够帮助我构建出更强大、更高效的应用程序。我尤其关注书中对于多线程、进程间通信、同步机制、并发数据结构以及一些高级并行设计模式的阐述，因为这些都是理解和实践并行编程的关键。这本书的封面设计简洁而不失专业感，书名“Parallel Programming in C++”的字体和排版都透露出一种严谨的学术气息，这让我对接下来的阅读充满了期待。我希望能在这本书中找到理论与实践相结合的桥梁，学习到如何避免常见的并发陷阱，例如竞态条件、死锁等，并掌握一些行之有效的调试技巧。我脑海中闪过一些曾经尝试过的并行编程场景，比如在图像处理中加速渲染，在科学计算中求解复杂方程组，或者在网络服务中提高吞吐量。这些场景都曾让我花费大量的时间去探索和解决并发问题，如果这本书能够提供清晰的思路和可行的解决方案，那将是我最大的收获。我对书中可能涵盖的C++标准库中的并行支持（如 `<thread>`, `<mutex>`, `<future>`, `<atomic>` 等）以及可能介绍的第三方库（如 OpenMP, TBB, MPI 等）抱有极高的兴趣，并希望能够深入了解它们的工作原理和适用场景。总而言之，我对《Parallel Programming in C++》的初步印象非常积极，它不仅仅是一本书，更像是一位经验丰富的向导，指引我踏上并行编程的奇妙旅程。

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拿到《Parallel Programming in C++》这本书，我的第一感觉是它应该是一本能够真正解决实际问题的工具书，而非一本纯粹的理论堆砌。作为一名长期在嵌入式系统和实时控制领域工作的工程师，我对并行和并发有着非常直接和迫切的需求。在这些领域，系统的响应速度、资源的有效利用以及对外部事件的及时处理至关重要，而这些都离不开高效的并行编程技术。我希望这本书能够深入浅出地讲解如何在 C++ 的约束下实现高效的并行。具体来说，我最关心的是书中对于低层级并行技术（如原子操作、内存屏障）的解释，以及如何利用这些技术来避免竞态条件和提高数据访问的效率。同时，我也非常期待书中能够介绍一些实用的并行编程框架和库，比如 OpenMP、Intel TBB，甚至是更底层的 POSIX Threads API，并详细阐述它们的使用方法、优缺点以及适用场景。我希望能从中学习到如何选择最适合特定问题的并行策略，例如是在 CPU 密集型任务中使用多线程，还是在 I/O 密集型任务中使用异步 I/O 和协程。此外，调试并行程序一直是困扰我的一个难题，所以我特别希望书中能够提供一些关于并行程序调试的技巧和工具，帮助我快速定位和解决那些难以捉摸的并发 bug。在嵌入式领域，资源往往非常有限，因此如何写出既高效又节省资源的并行代码也至关重要。我期望书中能够涉及一些关于并行性对内存消耗、CPU 占用率等方面的影响的讨论，并提供相应的优化建议。我对书中可能涉及的分布式并行，例如 MPI 的介绍也充满兴趣，虽然目前我的工作主要集中在单机多核环境，但了解更广阔的并行计算领域对我未来的发展有益。这本书的出版，无疑为我提供了一个绝佳的学习和提升的机会，我希望能够通过它，将我的并行编程能力提升到一个新的台阶，为我的项目带来实质性的改进。

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这本书的出现，恰好填补了我近年来在 C++ 并行编程领域知识体系中的一块空白。随着我们开发的应用越来越复杂，对性能的要求也越来越高，仅仅依靠单线程的顺序执行已经无法满足需求，而并行编程正是解决这个问题的关键。我深知，掌握并行编程并非易事，它涉及到对计算机底层架构的理解，对并发模型的设计，以及对 C++ 语言特性的灵活运用。因此，我非常期待《Parallel Programming in C++》能够提供一套系统、深入的学习路径。我希望书中能够从最基础的硬件并行性讲起，比如 CPU 的多核架构、指令级并行等，然后再逐步深入到软件层面的并行，例如线程模型、进程模型、分布式计算模型等。我特别关注书中关于并发控制和同步机制的讲解，因为这部分往往是并行编程中最容易出错的地方。我希望能够学到如何有效地使用锁（mutexes）、信号量（semaphores）、条件变量（condition variables）等工具来保证程序的正确性，同时也能理解它们的性能开销和潜在的死锁风险。此外，书中对并行算法的设计和优化也应该会有详细的阐述，比如如何将串行算法转化为并行算法，以及如何利用一些成熟的并行设计模式来提高代码的可读性和可维护性。我从事的行业经常需要处理大规模的数据分析和机器学习任务，这些场景对计算效率有着近乎苛刻的要求，而并行编程无疑是提升效率的利器。我希望这本书能够为我提供切实可用的技术和方法，让我能够将这些技术有效地应用到实际工作中，从而显著提升我的项目开发效率和最终产品的性能。我对书中可能包含的关于内存模型、缓存一致性等底层细节的解释也充满期待，因为这些知识对于写出高性能、无 bug 的并行代码至关重要。我设想，通过阅读这本书，我将能够更自信地驾驭多线程环境，更有效地利用多核处理器的强大能力，构建出更具竞争力的 C++ 应用程序。

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我一直认为，C++ 语言的强大之处在于其对底层硬件的极致控制能力，而并行编程正是发挥这种控制能力最直接、最有效的途径。《Parallel Programming in C++》这本书的出现，对我来说，无疑是打开了 C++ 并行编程领域的一扇大门。我期望它能够为我提供一套系统、深入的学习路径，帮助我掌握在 C++ 中进行高效并行编程的关键技术。作为一名在高性能计算领域工作的工程师，我深知并行处理对于加速复杂模拟、大规模数据分析以及科学研究的重要性。我迫切地希望从书中学习到如何有效地利用多核处理器，将我的计算任务进行并行化，从而显著缩短计算时间。我特别关注书中对于 C++ 标准库中并行特性的详细讲解，例如 `<thread>`、`<mutex>`、`<future>`、`<atomic>` 等，希望能深入理解它们的内部机制，并掌握其在实际项目中的最佳应用方法。此外，我也非常期待书中能够介绍一些成熟的并行编程框架和库，例如 OpenMP、TBB，甚至是更底层的 POSIX Threads API，并详细阐述它们的使用场景、优缺点以及如何进行性能优化。我希望能从中学习到如何设计和实现高效的并行算法，如何识别代码中的并发风险，以及如何有效地进行调试。对于书中关于内存模型、缓存一致性等底层细节的讨论，我也抱有浓厚的兴趣，因为这些知识对于写出高性能、无 bug 的并行代码至关重要。我期望能够从书中找到关于如何优化并行代码，使其能够在有限的硬件资源上达到最佳性能的指导。我对书中是否会涉及 GPU 并行计算（如 CUDA）的内容也充满了好奇，因为 GPU 在科学计算领域已经发挥着越来越重要的作用。总而言之，《Parallel Programming in C++》这本书在我眼中，是一本不可或缺的参考书，我期待着通过它，能够将我的并行编程能力提升到一个新的高度，为我的研究工作带来突破性的进展。

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我一直认为，C++ 语言的强大之处在于其灵活性和对底层硬件的控制能力，而并行编程恰恰是发挥这种控制能力的最佳途径。《Parallel Programming in C++》这本书的出现，正是我渴望已久的。作为一名在科学计算领域工作的研究人员，我深知并行计算对于加速复杂模拟和数据分析的极端重要性。我希望这本书能够为我提供一套系统性的知识体系，帮助我更好地理解和应用 C++ 进行并行编程。我尤其关注书中对于各种并行模型（如共享内存并行、分布式内存并行）的介绍，以及如何使用 C++ 来实现它们。我希望能够深入理解线程、进程、消息传递接口（MPI）等概念，并学习如何选择最适合我研究需求的并行策略。对于书中关于并行算法设计和优化的讨论，我更是充满期待。我希望能从中学习到如何将经典的串行算法转化为高效的并行算法，以及如何利用一些成熟的并行设计模式来解决我在科学计算中遇到的挑战，例如大规模的数值模拟、有限元分析、数据挖掘等。我非常关心书中对于内存管理和数据局部性优化的讲解，因为这些对于高性能的并行计算至关重要。我希望能够学到如何有效地管理并行进程中的内存，如何减少数据在内存和处理器之间的传输延迟，以及如何利用 CPU 缓存来提高计算效率。我对书中是否会涉及 GPU 加速计算（如 CUDA、OpenCL）的内容也抱有极大的兴趣，因为 GPU 在科学计算领域已经扮演着越来越重要的角色。我希望能够通过这本书，掌握将我的研究工作从 CPU 转移到 GPU 进行加速的技术，从而极大地缩短计算时间。总而言之，《Parallel Programming in C++》这本书在我眼中，是通往高性能科学计算世界的必经之路，我期待着通过它的指引，能够解锁更多科学研究的潜力，取得突破性的进展。

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作为一名在软件工程领域摸爬滚打多年的开发者，我深知，随着计算机硬件的飞速发展，多核处理器已成为主流，而如何有效地利用这些多核资源，将并行编程推向了一个前所未有的高度。《Parallel Programming in C++》这本书的出现，恰好满足了我对这一领域深入探索的渴望。我期待它能够成为我手中一把锋利的利刃，帮助我攻克那些曾经难以逾越的性能难题。我尤其关注书中对于 C++ 标准库中并行支持的讲解，包括 `<thread>`、`<mutex>`、`<condition_variable>`、`<atomic>` 等，希望能深入理解它们的工作原理和适用场景。更重要的是，我希望能够从书中学习到如何设计和实现高效的并行算法，如何识别代码中的潜在并发风险，并掌握相应的规避策略。例如，在处理大规模数据集的分析、复杂的科学模拟，或者高并发的网络服务时，并行编程是不可或缺的。我希望能从书中找到切实可行的解决方案，将我的程序性能提升一个量级。我对书中对于各种并行模型（如共享内存并行、消息传递并行）的介绍也充满期待，以便我能够根据不同的应用场景选择最合适的并行化方案。此外，书中关于调试并行程序的技巧和工具的介绍，对我来说尤为重要，因为并行程序的调试往往比串行程序更加复杂和棘手。我希望能够学到如何有效地定位和解决那些难以复现的并发 bug。我也对书中可能涉及到的对 C++20 及以后版本中新增的并行特性的介绍抱有极大的兴趣，因为跟上语言的最新发展是保持技术领先的关键。总而言之，《Parallel Programming in C++》这本书，在我看来，不仅仅是一本技术书籍，更是通往高性能 C++ 开发之路的一份宝贵指南，我满怀期待地希望通过它，能够将我的并行编程能力提升到一个新的水平。

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在软件开发领域，性能瓶颈往往是开发者们永恒的挑战，而并行编程无疑是解决这一挑战的最有力武器之一。《Parallel Programming in C++》这本书的出现，正是我所期待的。作为一名在云计算和分布式系统领域深耕多年的工程师，我深知高效的并行处理能力对于构建可扩展、高吞吐量的服务至关重要。我希望这本书能够为我提供一套系统、实用的 C++ 并行编程解决方案，帮助我更好地应对复杂的分布式计算挑战。我特别关注书中对于并发模型和线程管理的深入讲解，例如如何有效地创建、管理和同步大量的线程，如何避免线程间的资源竞争，以及如何利用 C++ 标准库提供的并发工具（如 `<thread>`, `<mutex>`, `<future>`）来实现高效的并发。同时，我也非常期待书中能够介绍一些针对分布式系统场景的并行编程技术，例如如何利用消息队列、RPC 等机制来实现跨进程或跨机器的并行通信，以及如何设计健壮的分布式并发控制策略。我希望能从中学习到如何将微服务架构中的各个组件进行并行化处理，从而提高整个系统的响应速度和吞吐量。对于书中关于错误处理和容错的讨论，我也抱有浓厚的兴趣，因为在分布式系统中，并行程序的健壮性至关重要。我希望能够学到如何编写能够优雅地处理异常和故障的并行代码，以及如何实现有效的容错机制。我对书中是否会涉及一些新兴的并行编程范式，例如 actor 模型、协程等，也充满了好奇，因为这些范式在构建高并发、高可伸缩性的系统中具有独特的优势。总而言之，《Parallel Programming in C++》这本书对我而言，是一次宝贵的学习机会，我期待着通过它，能够掌握更高级的 C++ 并行编程技能，为构建更强大、更可靠的云计算服务贡献力量。

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在如今这个多核时代，并行编程已不再是可选项，而是刚需。《Parallel Programming in C++》这本书的到来，让我看到了解决这一需求的曙光。作为一名在金融量化交易领域工作的工程师，我对算法的执行速度和精度有着极高的要求。每一次交易的决策都可能在毫秒之间，而复杂的量化模型更是需要强大的计算能力来支撑。我期望这本书能够为我揭示 C++ 并行编程的奥秘，让我能够编写出更高效、更精确的交易算法。我特别关注书中对于数据并行和任务并行的讲解，以及如何将它们有效地应用于金融模型的计算，例如蒙特卡洛模拟、风险评估、策略回测等。我希望能够从书中学习到如何利用 C++ 的特性，例如 STL 算法的并行化、 TBB 等并行库，或者 OpenMP 指令，来加速这些计算密集型的任务。同时，我也非常关心书中关于同步机制和并发数据结构的讨论，因为在量化交易中，数据的准确性和一致性是至关重要的，任何的并发错误都可能导致巨大的经济损失。我希望能够学到如何有效地避免竞态条件、死锁等问题，并确保数据的安全访问。我对书中可能涉及到的内存模型和缓存一致性等底层细节的解释也充满期待，因为在高性能计算领域，对这些底层机制的理解往往是提升性能的关键。我希望能够找到一些关于如何优化并行算法，使其能够在有限的硬件资源上达到最佳性能的指导。例如，如何有效地利用 CPU 缓存，如何减少线程间的通信开销，以及如何根据不同的硬件架构调整并行策略。我对书中是否会涉及实时并行计算和分布式并行计算的讨论也充满了好奇，因为金融市场的交易往往是实时且分布式的。总而言之，《Parallel Programming in C++》这本书对我而言，不仅仅是一本技术书籍，更是一个提升我职业竞争力的强大武器，我期待着通过它，能够构建出更具优势的量化交易系统，在瞬息万变的金融市场中抢占先机。

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