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出版者:Ieee Computer Society

作者:Quentin F. Stout

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1991-06

价格:USD 110.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780818622908

丛书系列:

图书标签:

• 分布式计算
• 并行处理
• 高性能计算
• 计算机体系结构
• 集群计算
• 消息传递接口
• MPI
• 分布式系统
• 算法
• 计算机科学

分布式内存计算：连接海量节点的强大力量 在当今数字时代，数据量以前所未有的速度爆炸式增长，传统计算模式已难以应对。分布式内存计算（Distributed Memory Computing）作为一种能够有效处理海量数据和复杂计算任务的强大范式，正日益成为科学研究、工程应用和大数据处理的关键技术。本书将深入探索分布式内存计算的理论基础、核心概念、实现方法以及广泛的应用领域，为读者提供一个全面而深入的理解。 核心概念与理论基石 本书首先会阐述分布式内存计算的核心理念。与共享内存系统不同，分布式内存系统中的处理器各自拥有独立的内存空间，它们通过网络进行通信和协作。这种架构允许系统拥有极大的扩展性，能够容纳成千上万甚至数百万个计算节点，从而实现前所未有的计算能力。 我们将详细介绍分布式内存计算中的关键概念，包括： 节点（Nodes）与处理器（Processors）：理解构成分布式系统的基本单元，以及它们如何协同工作。 内存独立性（Memory Independence）：探讨分布式内存系统的独特内存管理方式，以及它对编程模型和性能的影响。 通信（Communication）：这是分布式内存计算的生命线。我们将深入分析各种通信机制，如点对点通信（Point-to-Point Communication）、集体通信（Collective Communication）以及消息传递接口（Message Passing Interface, MPI）等标准库的原理和使用。理解高效的通信策略对于优化分布式程序的性能至关重要。 并行性（Parallelism）：分布式内存计算的本质是利用并行性来加速计算。本书将讲解任务并行（Task Parallelism）和数据并行（Data Parallelism）等并行计算模型，以及如何将复杂问题分解为可并行执行的子任务。 同步与异步（Synchronization and Asynchronicity）：在分布式系统中，保持各个节点间的协调一致至关重要。我们将探讨各种同步机制，如屏障（Barriers）、锁（Locks）等，以及异步计算在特定场景下的优势。 容错性（Fault Tolerance）：随着节点数量的增加，单个节点的失效概率也会增加。本书将介绍分布式系统如何设计以应对节点故障，保证计算任务的持续进行。 构建高效的分布式应用 掌握了核心概念后，本书将进一步引导读者学习如何设计和实现高效的分布式内存计算应用程序。我们将重点关注以下几个方面： 编程模型与范式：介绍主流的分布式内存编程模型，特别是消息传递模型。读者将学习如何使用MPI等标准库来构建分布式程序，包括数据的划分、任务的分配、进程间的通信和结果的汇聚。 算法设计与优化：许多经典的串行算法在分布式环境下需要重新设计才能发挥其优势。我们将探讨如何将并行计算的思想应用于各种算法，例如矩阵乘法、快速傅里叶变换（FFT）、图算法以及数据排序等。同时，还会深入分析如何通过优化通信模式、减少数据冗余和平衡计算负载来提升程序性能。 性能分析与调优：理解分布式程序的性能瓶颈是实现高效计算的关键。本书将介绍各种性能分析工具和技术，帮助读者识别通信延迟、计算不平衡等问题，并提供针对性的调优策略。 负载均衡（Load Balancing）：在分布式系统中，将计算任务公平地分配给各个节点，避免部分节点过载而其他节点空闲，是提高整体效率的重要手段。我们将讨论静态负载均衡和动态负载均衡的策略。 广泛的应用领域 分布式内存计算的应用几乎渗透到现代科技的每一个角落。本书将通过丰富的实例，展示分布式内存计算在以下关键领域的强大能力： 科学计算与模拟：从气候建模、天体物理模拟到分子动力学模拟，分布式内存计算是科学家们探索未知世界、解决复杂科学问题的有力工具。我们将展示如何利用大规模计算集群来模拟复杂系统的演化过程。 大数据分析与机器学习：海量数据的存储和处理是大数据时代的挑战。分布式内存计算为处理TB甚至PB级别的数据提供了解决方案，包括分布式数据库、分布式文件系统以及各种并行化的机器学习算法，如分布式梯度下降、分布式支持向量机等。 高性能计算（HPC）：分布式内存系统是HPC领域的基石，广泛应用于超级计算机。本书将探讨HPC中的常见计算模式和挑战。 工程与设计：在航空航天、汽车制造、能源勘探等领域，分布式计算被用于复杂的模拟和优化，例如有限元分析（FEA）、计算流体动力学（CFD）等。 人工智能与深度学习：训练大型深度学习模型需要巨大的计算资源，分布式内存计算是实现分布式训练的关键技术，能够显著缩短模型训练时间。 面向读者 本书适合于对计算机科学、并行计算、高性能计算以及大数据处理感兴趣的本科生、研究生、研究人员和工程师。对于希望深入理解如何构建和优化分布式内存计算应用程序的开发者来说，本书将提供宝贵的指导。 通过阅读本书，您将能够： 深刻理解分布式内存计算的工作原理和核心优势。 掌握分布式内存编程的常用技术和工具。 学会设计和实现高效的分布式计算算法。 识别和解决分布式程序的性能瓶颈。 了解分布式内存计算在各个领域的实际应用。 踏入分布式内存计算的广阔领域，解锁处理海量数据和解决复杂计算难题的强大能力，本书将是您不可或缺的向导。

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拿到《分布式内存计算会议》这本厚重的书，我怀揣着对高性能计算前沿的好奇，深入其中。这本书给我最大的启发，在于它对分布式内存系统中“同步与异步”机制的精妙阐释。 书中用大量的篇幅，详细剖析了各种同步和异步通信模型。比如，它解释了在同步通信中，发送方需要等待接收方准备好才能发送数据，这虽然保证了数据的完整性，但也可能导致大量的等待时间，降低了系统的吞吐量。而异步通信则允许发送方在发送数据后立即继续执行其他任务，大大提高了效率，但也需要更精细的管理来避免数据丢失或混乱。书中列举了许多实际应用场景，比如并行文件系统、分布式数据库等，来阐述不同通信模型在特定场景下的优势和劣势。我尤其对书中关于“死锁”的章节印象深刻，作者通过图示和分析，详细解释了分布式系统中死锁的产生原因以及各种规避和解决死锁的方法，这对于我这种在实际开发中经常遇到并发问题的开发者来说，是宝贵的经验。

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这本《分布式内存计算会议》的书，我拿到手的时候，就被它沉甸甸的纸质和封面上那种深邃的蓝色所吸引。我一直对大型计算集群和高性能计算领域充满了好奇，尤其是在当今数据爆炸的时代，如何有效地处理海量信息，提升计算效率，更是我一直想要深入了解的主题。这本书的书名恰好击中了我的痛点，我满怀期待地翻开了它，希望能从中一窥分布式内存计算的奥秘。 我印象最深刻的是，这本书在开篇就用非常生动的案例，将抽象的分布式计算概念具象化了。它没有上来就抛出一堆晦涩难懂的术语，而是通过描述一个模拟天气预报的场景，来解释为什么单台计算机无法胜任如此庞大的计算任务，以及分布式系统如何通过协同工作来解决这个问题。书中对不同类型的分布式内存架构进行了详尽的阐述，从早期的共享内存模型到后来的消息传递模型，再到如今的混合式模型，每一种都配以清晰的图示和详细的原理分析。尤其是在介绍NUMA（Non-Uniform Memory Access）架构时，书中用了一个很形象的比喻，将不同节点上的内存比作不同房间里的书架，而CPU则需要根据书本的位置，付出不同的时间来取阅。这个比喻让我一下子就理解了NUMA架构的性能瓶颈所在，以及如何通过优化算法和数据布局来缓解这些问题。

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《分布式内存计算会议》这本书，给我的整体感觉是“厚重而充实”。它不是那种读完之后感觉“好像知道了点什么”的书，而是能让你在合上书本后，对分布式内存计算这个领域产生一种“醍醐灌顶”的认知。这本书最让我印象深刻的，是它对分布式系统中的“容错性”和“可伸缩性”的探讨。 在分布式系统中，任何一个节点都可能出现故障，而整个系统如何在这种情况下依然能够稳定运行，是一个至关重要的问题。书中详细介绍了多种容错机制，比如冗余备份、故障检测、故障恢复等，并分析了它们各自的优缺点。例如，在介绍“两阶段提交”协议时，作者用了一个生动的银行转账的例子，来解释它是如何保证事务的原子性，即使在网络中断或节点崩溃的情况下。此外，书中还对系统的“可伸缩性”进行了深入分析，讨论了如何通过增加更多的计算节点来处理日益增长的数据和计算需求，同时又不至于因为通信瓶颈或管理复杂性而导致性能下降。书中提到了一些经典的伸缩性模型，以及在设计分布式系统时需要考虑的各种因素，这让我对构建大规模、高可靠的分布式系统有了更清晰的认识。

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刚拿到《分布式内存计算会议》这本书，说实话，我心里是带着一丝忐忑的。毕竟“分布式内存计算”这个词听起来就充满了技术深度，我担心自己是否能完全理解其中的内容。然而，当我真正翻阅起来，却发现这种担忧是多余的。这本书的作者显然对读者群体有着深刻的理解，他们并非只是一味地堆砌技术细节，而是循序渐进地引导读者进入这个复杂的世界。 书中对并行算法的设计原则进行了深入探讨，这对我而言是极具价值的部分。我一直以为并行算法就是简单地将任务拆分，然后在多个处理器上同时运行，但这本书让我看到了更深层次的考量。它详细介绍了数据划分、任务划分、通信开销、负载均衡等关键概念，并结合具体的算法示例，比如并行排序、矩阵乘法等，来演示这些原则在实际应用中的体现。我特别喜欢书中对“通信开销”的分析，作者没有回避这一分布式计算中的核心挑战，而是详细阐述了不同的通信模式（如点对点通信、集体通信）以及它们对整体性能的影响，并提供了一些优化策略，比如减少通信次数、合并通信操作等。这些内容对于我这种希望提升程序性能的开发者来说，简直是“及时雨”。

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《分布式内存计算会议》这本书，从我拿到它开始，就仿佛开启了一扇通往未来计算模式的大门。我一直对如何让无数台计算机协同工作，解决那些单个机器无法企及的计算难题感到着迷，而这本书正是解答我疑惑的钥匙。 最让我震撼的是书中关于“分布式数据管理”的章节。在分布式系统中，数据是核心，如何高效、可靠地存储和访问这些数据，是整个系统的生命线。书中详细介绍了多种分布式数据存储模型，比如分布式文件系统（如HDFS）、分布式数据库（如Cassandra）以及内存数据库等。它不仅解释了这些系统的基本原理，还深入探讨了数据的一致性模型（如强一致性、最终一致性）以及不同一致性模型在权衡性能和数据可靠性方面的取舍。书中还讲解了如何进行数据分片、数据复制以及数据迁移等操作，以应对海量数据的存储和访问需求。这些内容让我意识到，构建一个成功的分布式系统，不仅仅是代码层面的优化，更重要的是对数据组织和管理方式的深刻理解。这本书让我从一个“只懂写代码”的开发者，逐渐成长为一个能够“设计分布式解决方案”的工程师。

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