High Performance Computing on Vector Systems 2008 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Galle, Martin 编

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:

价格:$ 145.77

装帧:

isbn号码:9783540858683

丛书系列:

图书标签:

• 高性能计算
• 向量处理器
• 并行计算
• 计算机体系结构
• 科学计算
• 数值分析
• 2008年出版
• 高性能计算系统
• 向量化
• 计算方法

深入探索下一代计算架构的蓝图：软件、硬件与算法的协同优化 本书旨在提供一个全面且前瞻性的视角，聚焦于面向未来十年计算需求的系统设计、优化策略以及前沿应用开发。 我们将彻底脱离特定历史时期（如2008年左右）的特定技术限制和硬件架构范式，转而探讨通用高性能计算（HPC）领域持续演进的核心挑战与解决方案。 本书的重点在于构建一个横跨多个计算范式的统一框架，阐述如何通过软件工程的精湛技艺、创新的硬件设计哲学以及跨学科的算法重构，来驾驭日益增长的计算复杂度与数据洪流。 --- 第一部分：现代异构计算系统的基石与设计哲学 本部分将奠定理解现代大规模并行计算系统的基础，重点关注那些定义了当前及未来计算边界的设计原则，而不是回顾特定历史阶段的向量机或特定架构的优化路径。 第1章：超越摩尔定律的挑战：从单核到大规模异构集成 本章探讨了后摩尔时代计算面临的核心物理与经济限制。我们将深入分析能效比（Power Efficiency）已成为首要设计指标的现实，以及这如何驱动芯片设计从追求单纯时钟频率转向追求大规模并行性。 功耗墙与散热限制： 深入分析 Tjunt Limits (结温限制) 如何从根本上约束了处理器设计空间，并介绍先进封装技术（如Chiplets和2.5D/3D集成）如何试图绕过硅片尺寸限制。 内存墙的深化： 分析持续扩大的CPU-GPU带宽鸿沟，以及对高带宽内存（HBM）系列技术（HBM3/HBM3e）的需求驱动力。我们将探讨内存一致性模型的演变，从传统的缓存一致性到更灵活的、面向异构系统的内存域管理。 并行范式的演变： 对比并分析SIMD/SIMT/Systolic Array等不同并行粒度的优劣，重点关注数据流架构（Dataflow Architectures）对传统冯·诺依曼模型的挑战。 第2章：现代加速器架构的通用性与专业化 本章详细剖析当前主流和新兴的加速计算单元，强调其设计目标是如何从通用的浮点运算转向高度专业化的数据处理任务。 GPU的演进与编程模型： 探讨现代GPU（如NVIDIA Hopper/Blackwell系列，或AMD CDNA架构）在Tensor Core/Matrix Core设计上的关键创新，它们如何专为深度学习和大规模矩阵运算优化。讨论CUDA/HIP等模型的最新特性，以及对开发者工具链（如编译器、调试器）的要求。 领域专用架构（DSA）的兴起： 考察TPU、IPU以及其他定制ASIC在特定领域（如网络处理、加密/解密、AI推理）的应用。分析设计DSA的权衡，即牺牲通用性以换取数量级的性能提升。 片上互连网络（NoC）的复杂性： 探讨现代多核/多加速器系统中的片上通信延迟与带宽问题。分析拓扑结构（如Mesh、Torus、Ring）的选择对系统可扩展性的影响。 --- 第二部分：软件栈的重构：面向超大规模系统的编程范式 成功的HPC依赖于能够有效利用底层硬件特性的软件生态。本部分关注如何从根本上重写或重新思考传统编程模型，以适应现代异构、延迟敏感的环境。 第3章：现代并行编程模型：抽象、同步与数据管理 本章重点关注高级抽象层如何有效地映射到复杂的硬件拓扑结构，以及如何最小化同步开销。 数据并行与任务并行的新平衡： 考察如Data Parallel C++ (DPC++)、OneAPI等旨在提供跨供应商、跨架构一致性编程体验的框架。分析这些框架如何处理数据移动和上下文切换。 非阻塞通信与远程内存访问（RMA）： 深入探讨RDMA（Remote Direct Memory Access）在集群级通信中的核心作用。分析如何利用基于消息传递接口（MPI）的最新标准（如MPI-4.x）中的高级特性，如持久化内存访问和更细粒度的同步控制。 运行时系统与动态调度： 讨论现代作业调度器（如Slurm、Kubernetes/KubeFlow）如何与应用程序的运行时库（Runtime Library）协同工作，实现负载的动态平衡和资源的高效复用。 第4章：编译器优化与性能可移植性 软件的性能往往受限于编译器将高级代码转化为高效机器指令的能力。本章探讨如何设计更智能的编译器以应对异构性。 自动并行化与循环重构的极限： 分析现代编译器如何处理复杂的循环依赖、数据依赖分析，以及如何针对特定的硬件预取机制进行代码生成。探讨领域特定语言（DSL）在简化复杂优化过程中的作用。 性能可移植性（Performance Portability）： 这是一个超越单一硬件平台的关键概念。我们将研究如何设计代码结构和使用抽象层（如OpenMP Offload、OpenACC）来实现“一次编写，多处高效运行”，同时保持对底层硬件特性的细粒度控制能力。 调试与性能分析工具链的革命： 探讨针对异构系统的追踪、采样和剖析工具（Profiling Tools）的最新进展，重点是如何有效识别和量化GPU内核启动延迟、数据传输瓶颈以及同步等待时间。 --- 第三部分：前沿应用与未来方向 本书的最后部分将视角投向那些驱动当前和未来HPC增长的核心应用领域，以及新兴的计算范式。 第5章：AI/ML工作负载的系统优化 深度学习已成为HPC资源消耗的主要驱动力。本章专门剖析如何系统性地优化这些工作负载。 大规模模型训练的挑战： 深入分析模型并行（如张量切分、流水线并行）和数据并行在超大模型（如万亿参数模型）训练中的实现细节与性能瓶颈。讨论如ZeRO优化器等内存优化技术如何改变训练的规模限制。 高效推理服务： 讨论从训练到部署的性能差异，重点关注低延迟推理的需求。分析模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）和模型蒸馏（Distillation）在HPC环境中的系统集成。 图计算与稀疏数据处理： 考察当前计算系统在处理现实世界网络和图结构数据时的效率。分析如何设计专门的硬件或软件算法来高效管理和遍历稀疏矩阵。 第6章：面向科学计算的下一代算法重构 高性能计算的本质是对物理世界和复杂系统的精确模拟。本章聚焦于算法如何适应新的计算结构。 求解器与矩阵运算的适应性： 讨论传统的线性代数库（如BLAS, LAPACK）如何向适应HBM和Tensor Core的接口转变。分析Krylov子空间方法在超大规模系统上的收敛性与通信成本平衡。 时空域分解与网格自适应： 探讨在处理大规模时空模拟（如流体力学、气候模型）时，如何设计计算域划分策略以最小化跨节点和跨芯片的数据交换。 量子计算与经典HPC的混合范式： 展望量子计算的初步应用，以及如何设计混合算法，其中经典HPC负责大部分的迭代优化和预处理，而量子处理器（QPU）处理特定子问题。 --- 总结： 本书提供了一个脱离特定技术周期的、对现代高性能计算生态系统的深度剖析。它关注的是设计原理、抽象层的有效性、系统级的协同优化，以及驱动未来十年计算进步的核心工程决策，为构建和编程下一代超算系统提供理论基础与实践指导。

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