PARLE '91. Parallel Architectures and Languages Europe pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Aarts, Emile H. L.; Leeuwen, Jan Van; Rem, Martin

出品人:

页数:448

译者:

出版时间:1991-07-01

价格:USD 74.95

装帧:Paperback

isbn号码:9783540541516

丛书系列:

图书标签:

• 并行架构
• 并行语言
• 计算机科学
• 软件工程
• 高性能计算
• 欧洲
• 会议论文集
• PARLE
• 1991
• 计算机体系结构

计算机体系结构与编程语言的演进：构建高效能计算的基石 本书深入探讨了计算机科学领域两个至关重要的交叉点：并行计算的硬件架构演变与支持这些新架构的编程语言范式。在信息技术飞速发展的时代，单处理器性能的提升已趋于瓶颈，迫使研究人员和工程师将目光投向利用多个计算单元协同工作的方向。本书旨在提供一个全面而深入的视角，解析从理论概念到实际实现的复杂路径。 第一部分：并行计算硬件的范式转换 本部分着重剖析了驱动计算能力革命的硬件创新。我们不再满足于冯·诺依曼结构的线性执行流，而是探索如何设计出能够同时处理海量数据和复杂任务的系统。 1. SIMD与向量处理的复兴与深化 虽然向量处理并非新概念，但其在现代GPU和特定加速器中的复兴是并行计算浪潮的重要组成部分。我们将详细考察早期的向量处理器的局限性，并对比现代单指令多数据（SIMD）扩展，如Intel的AVX系列和ARM的NEON。讨论的重点将放在如何通过数据布局优化（如缓存行对齐）和指令级并行（Instruction-Level Parallelism, ILP）的增强，使得单个核心能更有效地处理数据流。深入分析流水线深度、分支预测的复杂性与SIMD执行单元的资源分配机制。 2. 多核与众核处理器的架构演进 本书详尽梳理了从早期双核/四核设计到当前拥有数十甚至数百个核心的众核（Manycore）处理器的发展历程。我们区分了“大核”与“小核”的设计哲学，例如在高性能计算（HPC）中常见的CPU集群与在嵌入式系统或移动设备中采用的异构多核设计。 核心分析将围绕内存一致性模型（Memory Consistency Models）展开。从严格的顺序一致性（Sequential Consistency）到更弱的释放一致性（Release Consistency），探讨处理器如何通过缓存一致性协议（如MESI、MOESI的变种）在保证数据正确性的同时，最大限度地减少并行访问带来的性能损失。对片上网络（Network-on-Chip, NoC）拓扑结构（如网格、环形、或更复杂的拓扑）的设计，及其对跨核通信延迟和带宽的影响，也将是重点讨论内容。 3. 异构计算的崛起：GPU与专用加速器 现代高性能计算越来越依赖于异构架构。本书将深入解析图形处理器（GPU）的流式多处理器（Streaming Multiprocessors, SMs）设计。探讨GPU如何通过海量线程（Thread）调度（例如NVIDIA的CUDA核心模型或AMD的Workgroup模型）来隐藏内存访问延迟。 此外，对特定领域加速器（Domain-Specific Accelerators, DSA）的分析不可或缺，例如张量处理单元（TPU）如何为深度学习中的矩阵乘法操作进行深度优化，以及FPGA如何提供灵活的硬件重构能力。本书将比较这些加速器在编程模型复杂度、能效比（Performance per Watt）以及通用性方面的权衡。 第二部分：支持并行性的编程范式与语言特性 硬件的进步需要相应的软件模型来充分释放其潜力。本部分关注的是如何设计出既能有效利用并行资源，又易于程序员理解和维护的编程语言和模型。 4. 任务并行与数据并行的新视野 我们将区别和对比主要的并行编程范式。数据并行性强调对大型数据集执行相同操作，而任务并行性则关注将不同、可独立执行的子任务分配给不同的处理器。 重点分析现代C++标准中引入的并行算法库（如`std::execution::par`），以及它们如何抽象底层的线程管理和同步机制。对于任务并行，我们将探讨Actor模型（如Erlang或Akka框架）如何通过消息传递实现高度的隔离性和容错性，以及基于Futures/Promises的异步编程模型如何简化依赖关系明确的代码流程。 5. 内存模型与并发控制的精确性 在共享内存模型下，正确同步是保证程序正确性的关键。本书将对锁（Locks）、信号量（Semaphores）、互斥量（Mutexes）等传统同步原语进行深入剖析，并讨论其在多核环境下的性能瓶颈和死锁风险。 一个关键的讨论点在于无锁（Lock-Free）和等待期（Wait-Free）算法。我们将详细介绍如何使用原子操作（Atomic Operations），特别是比较并交换（Compare-and-Swap, CAS）原语，来实现高效且无阻塞的数据结构（如无锁队列和哈希表）。这要求对底层硬件的内存模型有深刻理解，以确保编译器和硬件不会破坏操作的顺序性。 6. 领域特定语言（DSL）与编译器的角色 随着并行性变得越来越复杂，通用语言（如C++或Java）往往需要大量的模板和宏来模拟领域特定的并行模式。本书探讨了特定领域语言（DSL）的优势，这些语言的设计初衷就是为了简化特定类型问题的并行编程。 此外，现代编译器在自动并行化方面扮演了越来越重要的角色。我们将分析编译器如何通过静态分析（如依赖关系分析、循环不变量外提）来安全地将串行代码转换为并行代码。探讨OpenMP、OpenACC等编译指示（Pragmas）的工作原理，以及它们如何为程序员提供一种在不完全重写代码的情况下，指导编译器进行并行优化的手段。 第三部分：可扩展性、性能分析与编程挑战 实现并行代码只是第一步，确保其在不同规模的系统上表现良好，并能够被准确地度量和调试，是工程实践中的核心挑战。 7. 性能度量与可扩展性理论 本书介绍了衡量并行程序效率的关键指标：加速比（Speedup）、效率（Efficiency）和可扩展性（Scalability）。我们将详细阐述Amdahl定律和Gustafson-Barsis定律的现代应用，理解串行部分和并行部分对系统总性能的限制。 性能分析的实践部分将侧重于利用专业的性能分析工具（Profilers）来识别瓶颈——这些瓶颈可能源于缓存未命中（Cache Misses）、同步等待、不均衡的负载分配（Load Imbalance）或内存延迟。 8. 通信与数据移动的开销 在多节点或大规模众核系统中，通信开销往往主导了整体运行时间。本书对消息传递接口（MPI）的标准库函数进行了深入分析，讨论了点对点通信和集合通信（如Broadcast, Allreduce）的底层实现机制。 特别关注数据局部性（Data Locality）和通信-计算重叠（Computation-Communication Overlap）的优化技术。目标是使计算单元在等待远程数据到达时，能够继续执行其他可用的计算任务，从而掩盖通信延迟。 9. 调试与验证的复杂性 并行程序的调试远比串行程序复杂，因为错误通常是不可重复的（Heisenbugs），依赖于微妙的竞争条件。本书讨论了专门用于调试并发程序的工具，例如基于模型检测（Model Checking）和静态分析的方法，它们旨在捕捉在特定执行路径中可能发生的竞态条件（Race Conditions）。同时，强调使用如Thread Sanitizer等运行时检测工具来发现内存和同步错误。 本书的综合目标是为读者提供一个坚实的理论基础和实用的工程视野，使他们能够驾驭下一代计算架构带来的复杂性和机遇。

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