Algorithms And Tools for Parallel Computing on Heterogeneous Clusters pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Nova Science Pub Inc

作者:Desprez, Frederic (EDT)/ Fleury, Eric (EDT)/ Kalino, Alexey (EDT)/ Lastovetsky, Alexey (EDT)

出品人:

页数:101

译者:

出版时间:

价格:759.00元

装帧:HRD

isbn号码:9781600210495

丛书系列:

图书标签:

• 并行计算
• 异构集群
• 算法
• 工具
• 高性能计算
• 分布式计算
• 计算机体系结构
• 程序优化
• 并行编程
• 云计算

《高性能计算：现代架构与并行编程》 本书深入探讨了现代高性能计算（HPC）领域的核心概念、关键技术以及实际应用。它旨在为计算机科学、软件工程、以及对高性能计算感兴趣的研究人员和开发者提供一个全面而深入的指南。 第一部分：高性能计算的理论基础与现代架构 本部分将从宏观层面剖析高性能计算的演进历程、基本原理以及驱动其发展的核心技术。 Chapter 1: 高性能计算导论 1.1 HPC的定义与重要性: 阐述高性能计算在科学研究、工程模拟、数据分析等领域的关键作用，以及其在解决复杂问题中的不可替代性。 1.2 HPC的演进: 回顾从早期向量机到现代并行系统的发展脉络，介绍关键里程碑技术（如多核处理器、GPU、高性能互连网络等）的出现及其影响。 1.3 HPC的应用领域: 详细介绍HPC在天气预报、气候建模、分子动力学、核聚变模拟、基因测序、金融建模、人工智能训练等领域的广泛应用案例，展示HPC解决实际问题的强大能力。 1.4 性能度量与基准测试: 介绍衡量HPC系统性能的常用指标（如FLOPS、吞吐量、延迟等），并探讨常见的基准测试套件（如LINPACK、HPC Challenge等）及其意义。 Chapter 2: 现代计算机体系结构: 2.1 处理器架构: 2.1.1 CPU核心设计: 深入解析现代CPU的核心架构，包括指令集架构（ISA, 如x86, ARM）、流水线技术、乱序执行、超标量执行、缓存一致性协议（如MESI）等。 2.1.2 多核与众核（Manycore）处理器: 详细介绍多核CPU的并行处理能力，以及GPU等众核架构在并行计算中的优势和特点。 2.2 内存与存储系统: 2.2.1 内存层次结构: 讲解CPU缓存（L1, L2, L3）、主内存（DRAM）以及它们之间的交互机制，并探讨内存带宽和延迟对性能的影响。 2.2.2 存储技术: 介绍固态硬盘（SSD）、NVMe、分布式文件系统（如Lustre, GPFS）等高性能存储解决方案，以及I/O瓶颈的产生与缓解。 2.3 高性能互连网络: 2.3.1 网络拓扑: 探讨常用的高性能互连网络拓扑结构，如星型、环型、网格型、破裂-环型（Torus）、 Fat-Tree 等，分析它们的通信性能和可扩展性。 2.3.2 通信协议与技术: 介绍InfiniBand, RoCE (RDMA over Converged Ethernet) 等低延迟、高带宽的通信协议，以及消息传递接口（MPI）在分布式内存通信中的作用。 Chapter 3: 并行计算模型与方法: 3.1 并行计算的基本概念: 定义并行性，区分数据并行与任务并行，解释任务分解、同步、通信、负载均衡等核心概念。 3.2 并行计算模型: 3.2.1 共享内存模型: 介绍基于共享内存的并行编程范式，如OpenMP，并探讨线程创建、同步原语（如锁、信号量、屏障）的使用。 3.2.2 分布式内存模型: 详细讲解基于分布式内存的并行编程，重点介绍消息传递接口（MPI）的标准、通信模式（点对点、集体通信）以及通信优化技术。 3.2.3 混合并行模型: 探讨结合共享内存和分布式内存优势的混合并行编程模型。 3.3 并行算法设计原则: 讲解如何将串行算法转化为并行算法，包括任务分解策略、数据划分方法、并行通信模式的选择和优化，以及如何处理数据依赖和竞争条件。 第二部分：并行编程实践与优化 本部分将深入探讨实际的并行编程技术，并提供一系列性能优化的策略和方法。 Chapter 4: OpenMP并行编程: 4.1 OpenMP基础: 介绍OpenMP的指令（pragmas）、运行时库函数以及其在共享内存环境下的并行化机制。 4.2 并行区域与工作共享: 演示如何使用`pragma omp parallel`创建并行区域，以及`pragma omp for`, `pragma omp sections`等指令实现循环和代码块的并行化。 4.3 数据环境与同步: 讲解OpenMP中的数据共享属性（shared, private, firstprivate, lastprivate）、原子操作、临界区、锁、屏障等同步机制。 4.4 任务化并行: 介绍OpenMP中的任务（tasks）概念，以及如何实现更灵活的动态并行。 4.5 OpenMP性能调优: 探讨减少线程创建开销、优化数据共享、避免死锁和竞争条件、选择合适的调度策略等。 Chapter 5: MPI分布式内存编程: 5.1 MPI核心概念: 介绍MPI的进程模型、通信器、进程拓扑以及消息传递的基本操作（`MPI_Send`, `MPI_Recv`）。 5.2 集体通信: 详细讲解MPI提供的各种集体通信操作，如`MPI_Bcast`, `MPI_Reduce`, `MPI_Allreduce`, `MPI_Scatter`, `MPI_Gather`, `MPI_Alltoall`等，并分析它们的用途和性能特点。 5.3MPI通信优化: 探讨如何减少通信开销，如使用非阻塞通信、提高消息尺寸、优化通信模式、重叠计算与通信等。 5.4 MPI拓扑与进程管理: 介绍MPI的进程拓扑（Cartesian, Graph）及其优势，以及进程组、通信器的管理。 5.5 MPI高级特性: 讨论MPI的持久通信、动态进程管理、RMA（Remote Memory Access）通信模式等。 Chapter 6: GPU并行计算: 6.1 GPU架构与编程模型: 介绍GPU的并行处理单元（Streaming Multiprocessors, SMs）、线程层次结构（Thread Blocks, Threads, Warps）以及CUDA（Compute Unified Device Architecture）和OpenCL等编程模型。 6.2 CUDA编程实践: 6.2.1 核函数（Kernel）编写: 演示如何编写在GPU上执行的核函数，以及线程索引的获取。 6.2.2 内存模型: 讲解CUDA中的全局内存、共享内存、常量内存、纹理内存等，以及它们之间的访问速度差异。 6.2.3 数据传输与同步: 介绍CPU与GPU之间的数据拷贝（`cudaMemcpy`）以及GPU内的同步机制。 6.3 OpenCL编程: 介绍OpenCL作为跨平台GPU编程接口的特点与使用方法。 6.4 GPU性能优化: 探讨内存访问模式优化（Coalescing）、使用共享内存、线程块划分、避免分支预测失败、占用率提升等。 Chapter 7: 高性能计算中的并行化策略与性能调优: 7.1 算法并行化: 7.1.1 数据分解与划分: 介绍数据块划分、行/列划分、块状划分等策略，以实现数据并行。 7.1.2 任务分解: 讨论如何将复杂的计算任务分解为可并行的子任务。 7.2 性能瓶颈分析: 7.2.1 计算瓶颈: 识别CPU/GPU计算能力的限制。 7.2.2 内存带宽瓶颈: 分析内存访问速度对性能的影响。 7.2.3 通信瓶颈: 诊断网络通信延迟和带宽限制。 7.2.4 I/O瓶颈: 评估存储系统性能的限制。 7.3 性能分析工具: 介绍使用性能分析工具（如`gprof`, `perf`, `nvprof`, `VTune`等）来定位程序中的性能瓶颈。 7.4 优化技术: 7.4.1 循环优化: 循环展开、循环融合、循环迁移等。 7.4.2 缓存优化: 优化数据访问模式以提高缓存命中率。 7.4.3 通信优化: 减少通信次数、合并消息、重叠通信与计算。 7.4.4 负载均衡: 确保计算资源被均匀利用，避免空闲。 7.5 伸缩性分析: 评估并行程序在增加计算节点或处理器数量时性能的增长情况，并讨论线性伸缩的挑战。 第三部分：高级主题与未来展望 本部分将触及更前沿的高性能计算技术，并展望其未来的发展方向。 Chapter 8: 高性能存储与文件系统: 8.1 分布式文件系统的设计与实现: 深入探讨Parallel File Systems（PFS）的设计原则，如元数据管理、数据分布、缓存机制等。 8.2 常见PFS介绍: 详细介绍Lustre, GPFS (Spectrum Scale), CephFS等主流高性能文件系统的架构、特点及适用场景。 8.3 存储性能优化: 探讨客户端缓存、I/O并发度、条带化（striping）等优化技术。 8.4 新型存储技术: 介绍NVRAM, SCM (Storage Class Memory) 等新兴存储介质在高bits/s计算中的应用潜力。 Chapter 9: 作业调度与资源管理: 9.1 HPC集群的组成: 介绍计算节点、登录节点、存储节点、网络设备等。 9.2 作业调度器的作用: 阐述作业调度器（如Slurm, PBS Pro, LSF）在任务分发、资源分配、优先级管理等方面的作用。 9.3 调度策略: 介绍公平共享、优先级调度、作业队列管理等。 9.4 容器化与虚拟化在HPC中的应用: 探讨Docker, Singularity等容器技术如何简化HPC应用的部署与管理。 Chapter 10: 高性能计算的挑战与未来: 10.1 功耗与散热: 分析HPC系统日益增长的功耗问题，以及相关的散热技术和节能策略。 10.2 异构计算的普及: 探讨CPU、GPU、FPGA、ASIC等不同计算单元的协同计算模式。 10.3 深度学习与AI的驱动: 分析AI训练和推理对HPC提出的新需求和带来的机遇。 10.4 极大规模并行（Exascale）计算: 探讨实现百亿亿次级计算面临的挑战，包括通信、容错、编程模型等。 10.5 新型计算范式: 简述量子计算、神经形态计算等可能对未来HPC发展产生影响的新兴计算范式。 本书力求通过深入浅出的讲解和丰富的实例，帮助读者构建坚实的高性能计算理论基础，掌握实用的并行编程技巧，并深入理解现代HPC系统的运作机制，为应对未来更复杂的计算挑战做好准备。

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当我翻开这本《Algorithms And Tools for Parallel Computing on Heterogeneous Clusters》，我最期待的是它能真正解答我心中一直存在的疑问：如何让那些原本设计用于不同任务、不同架构的处理器们，能够像一个协调一致的整体一样协同工作，而不是各自为政，甚至相互掣肘？异构集群的吸引力在于其潜在的巨大计算能力，但随之而来的挑战也是显而易见的。编程模型、数据通信、负载均衡，这些在同构环境中已经够棘手的问题，在异构环境下更是复杂了数倍。我希望这本书能从理论层面，对异构并行计算的挑战进行系统性的梳理，并在此基础上，提出切实可行的解决方案。比如，书中是否会探讨如何设计能够动态适应不同硬件能力的算法？又或者，是否会介绍一些能够抽象化异构硬件差异，简化编程复杂度的编程框架？我特别想知道，在处理大规模数据集，或者需要进行复杂科学模拟时，有哪些具体的算法策略能够有效地分配计算任务到不同的处理器上，以达到最佳的吞吐量和响应时间。这本书是否能提供一些案例研究，让我们看到这些理论和工具是如何在真实世界的问题中发挥作用的？

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一直以来，我对“异构计算”这个概念充满了好奇，尤其是当它与“并行计算”结合在一起时。我的直觉告诉我，这其中蕴藏着巨大的能量，但也伴随着不小的复杂性。想象一下，在一个由CPU、GPU、甚至FPGA组成的庞大计算网络里，要让所有的计算单元都能发挥出最佳性能，而且还能相互配合，这本身就是一个巨大的工程。所以我非常期待《Algorithms And Tools for Parallel Computing on Heterogeneous Clusters》能够深入浅出地解释清楚其中的奥秘。这本书是否能为我勾勒出异构集群的整体架构，并阐述为什么在这种架构下，传统的并行计算方法可能会遇到瓶颈？我希望它能提供一些创新的算法思想，这些算法不仅能处理计算密集型任务，还能巧妙地利用不同硬件的特长，比如GPU的并行处理能力和CPU的灵活性。同时，我也迫切地想了解，有哪些“工具”能够帮助我们把这些理论付诸实践。我需要知道，有没有一些成熟的软件框架，能够帮助我们屏蔽掉底层硬件的差异，让开发过程更加顺畅？这本书能否为我揭示那些能够让异构集群的计算能力得到最大释放的“秘密武器”？

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对于我这种刚刚接触高性能计算的初学者来说，"Algorithms And Tools for Parallel Computing on Heterogeneous Clusters" 这个书名听起来既有挑战性又极具吸引力。我深知，现代科学研究和工程应用对计算能力的需求是与日俱增的，而异构集群正是应对这种需求的有力武器。我特别想了解，到底什么是“异构集群”？它和我们常说的普通电脑有什么本质区别？书中是否会从最基础的概念讲起，解释为什么我们需要使用并行计算，以及为什么在异构环境下，并行计算会变得更加重要？我非常期待书中能够用通俗易懂的语言，介绍一些适用于异构集群的并行算法。比如，在处理大规模数据分析或者复杂物理模拟时，有哪些常用的算法策略能够有效地分配计算任务？更重要的是，我希望这本书能像一本入门指南，为我介绍一些易于上手的并行计算工具。我需要知道，有哪些软件库或者开发环境，能够帮助我开始在异构集群上编写并行程序，即使我还没有深厚的计算机体系结构背景。这本书能否成为我探索异构并行计算世界的起点，让我能够清晰地看到前方的道路，并掌握必要的技能？

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这本书的名字听起来就很有分量，"Algorithms And Tools for Parallel Computing on Heterogeneous Clusters"。我第一眼看到就觉得，这绝对不是那种泛泛而谈的书，而是直击核心，解决实际问题。想象一下，现在的计算需求越来越复杂，我们不能再局限于单一架构的机器了。异构集群，也就是混合了不同类型处理器（比如CPU、GPU、FPGA）的计算系统，正变得越来越普遍。那么，如何在这样的系统上高效地并行计算，就成了一个亟待解决的关键问题。我期待这本书能深入剖析并行计算的算法设计，那些能够充分利用不同硬件特性，实现最大化效率的精妙算法。同时，我更关心那些能够辅助我们实现这些算法的“工具”。究竟有哪些软件库、框架，或者甚至是硬件层面的优化技术，能够帮助开发者轻松地在异构集群上部署和管理并行任务？这本书能否提供清晰的指导，让我们了解如何选择合适的工具，以及如何有效地使用它们来解决实际的计算难题？我希望它能像一个经验丰富的向导，带领我们穿越异构并行计算的复杂迷宫，让我们掌握在多核CPU、GPU协同工作下，实现高性能计算的秘诀。

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对于我这种长期在高性能计算领域摸爬滚打的人来说，"Algorithms And Tools for Parallel Computing on Heterogeneous Clusters" 这个书名简直就是量身定做的。我一直在寻找那种能够真正提升我工作效率的宝藏。现在的项目，很多时候都离不开利用GPU来加速那些CPU难以胜任的密集型计算任务。但如何将CPU和GPU的优势结合起来，如何设计出能够无缝衔接、最大化利用两者算力的并行算法，一直是我研究的重点。我希望这本书能提供一些前沿的算法设计思路，例如如何在CPU上进行数据预处理和控制流，同时在GPU上进行大规模并行计算，并且能够高效地同步和通信。更重要的是，我非常期待书中能够详细介绍各种实用的并行计算工具。我需要知道有哪些优秀的库（比如OpenMP、MPI、CUDA、OpenCL，甚至是更高级的抽象库）能够帮助我实现这些想法，以及它们各自的优缺点是什么。这本书能否像一个工具箱一样，为我提供各种解决异构集群并行计算问题的利器，并且指导我如何根据具体需求选择最合适的工具，从而避免走弯路，快速产出成果？

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