High Performance Computing - HiPC 2008 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Sadayappan, Ponnuswamy (EDT)/ Parashar, Manish (EDT)/ Badrinath, Ramamurthy (EDT)/ Prasanna, Viktor

出品人:

页数:624

译者:

出版时间:

价格:951.00元

装帧:

isbn号码:9783540898931

丛书系列:

图书标签:

• High-Performance Computing
• Parallel Computing
• Distributed Computing
• Computational Science
• Computer Architecture
• Algorithms
• Networking
• Performance Evaluation
• Cluster Computing
• Supercomputing

图书简介：并行计算的基石与前沿探索 书名：高性能计算：架构、算法与应用（暂定名） 出版信息： [假设的出版社名称]，[假设的年份] 页数： 约 800 页 目标读者： 计算机科学专业研究生、高性能计算领域的科研人员、软件工程师以及对大规模并行系统感兴趣的专业人士。 --- 第一部分：高性能计算的理论基础与体系结构演进（约 250 页） 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解支撑现代超级计算机和大规模数据处理系统的底层原理与设计哲学。我们从计算理论的基石出发，探讨如何量化并行计算的效率与复杂度。 第 1 章：计算模型与并行性度量 本章详细介绍了串行计算的局限性，并引入了描述并行计算的抽象模型。重点讨论了著名的 PRAM 模型（包括 EREW、CREW 等变体）及其在理论分析中的作用。在此基础上，本书深入剖析了衡量并行算法效率的关键指标，例如加速比（Speedup）、效率（Efficiency）、可伸缩性（Scalability）以及成本模型。我们还将对比阿姆达尔定律（Amdahl's Law）与古斯塔夫森-巴瑞特定律（Gustafson-Barsis Law）在不同规模问题上的适用性，为读者建立一个严谨的性能评估框架。 第 2 章：计算机体系结构演变：从向量到异构 本章追溯了高性能计算硬件的发展历程。首先回顾了向量处理器的设计原理及其在科学计算中的早期应用。随后，重点分析了大规模多处理器（SMP, NUMA）系统的架构特点、缓存一致性协议（如 MESI 协议）以及内存访问延迟对程序性能的深远影响。 接下来的章节聚焦于当前主流的并行架构： 多核处理器（CMP）内部结构： 深入探讨乱序执行、分支预测、指令级并行（ILP）的优化技术，以及片上网络（NoC）的拓扑结构与路由算法。 众核与 GPU 计算： 详细阐述 GPU 的 SIMT（单指令多线程）架构，分析其高吞吐量计算的原理，包括线程束（Warp/Wavefront）调度机制和全局内存/共享内存的层次结构。 新型计算范式： 对未来趋势进行探讨，包括存算一体（Processing-in-Memory, PIM）和类脑计算的初步概念。 第 3 章：互连网络与系统级优化 超级计算机的性能瓶颈往往受限于节点间的通信速度。本章专注于高性能互连网络的设计。我们分析了关键的网络拓扑结构，如超立方体（Hypercube）、网格（Mesh）、环面（Torus）和 Fat Tree 结构，并比较了它们的直径、连通度及路由算法（如维度顺序路由）。此外，本章还详细讨论了网络接口（NIC）的设计、协议栈（如 InfiniBand, RoCE）的性能开销，以及大规模系统中延迟容忍技术的重要性。 --- 第二部分：并行编程模型与软件框架（约 300 页） 高效的硬件需要强大的软件生态系统来发挥其潜力。本部分聚焦于当前主流的并行编程范式、语言扩展及其背后的运行时系统。 第 4 章：共享内存并行编程：OpenMP 深度解析 OpenMP 作为实现共享内存并行化的事实标准，是本章的核心内容。我们不仅介绍了 OpenMP 的基本指令集（如并行区域、循环划分、数据同步），更深入探讨了其高级特性： 任务并行与数据依赖： 分析 `task` 结构、`depend` 子句以及如何处理循环上的复杂依赖关系。 性能调优实践： 详细讨论了内存绑定（Affinity）、锁竞争、假共享（False Sharing）问题及其在 OpenMP 程序中的检测与规避策略。 运行时库与环境配置： 讲解线程库的底层实现机制和运行时调度策略。 第 5 章：分布式内存并行编程：MPI 的理论与实践 MPI（消息传递接口）是处理大规模、跨节点并行计算的基石。本章系统地介绍了 MPI 2.1/3.1 标准中的核心概念： 点对点通信（Point-to-Point）： 对比同步（Blocking）与异步（Non-blocking）通信的性能差异，深入分析了 `Isend/Irecv` 模式下的通信重叠技术。 集合通信（Collective Operations）： 详细推导和分析了 `Broadcast`, `Reduce`, `Allgather` 等操作在不同网络拓扑上的最优实现算法（例如，基于树形或链式规约）。 的高级特性： 探讨 MPI-3 中引入的非阻塞集合通信、单边通信（One-Sided Communication）的原理及其在避免同步开销中的应用。 第 6 章：异构计算与混合编程模型 随着 GPU 和加速器的普及，混合编程模型成为高性能计算的必然趋势。本章重点关注如何有效地在 CPU 和加速器之间划分工作负载： CUDA 编程模型详解： 从硬件抽象（Grid, Block, Thread）出发，讲解 CUDA C/C++ 的内存层次结构（全局、共享、常量内存），以及核函数（Kernel）的启动开销优化。 OpenACC/OpenMP 目标卸载： 分析基于指令的并行化方法，对比其与显式编程模型（如 CUDA）在可移植性和开发难度上的权衡。 统一内存访问（UMA）与数据迁移策略： 讨论现代异构系统中的数据管理挑战，如统一虚拟内存（Unified Virtual Memory）的工作原理及性能陷阱。 --- 第三部分：并行算法设计与应用领域（约 250 页） 本部分将理论与实践相结合，展示如何在实际的科学和工程问题中应用并行计算技术，并关注算法层面的优化。 第 7 章：并行线性代数与稀疏矩阵计算 矩阵运算是科学计算的核心。本章关注其并行化策略： 稠密矩阵： 详细分析矩阵乘法（GEMM）的 Cannon 算法和 SUMMA 算法，以及如何针对不同缓存结构进行块划分。 稀疏矩阵处理： 探讨稀疏矩阵向量乘法（SpMV）的挑战（如不规则内存访问），介绍基于坐标格式（COO）和压缩行列格式（CSR）的并行化方案。 并行求解器： 介绍共轭梯度法（CG）和 GMRES 等迭代求解器的并行化实现，特别关注并行预处理器（Preconditioner）的设计。 第 8 章：大规模数据结构与并行搜索/排序 处理超大规模数据集需要专门的并行算法来克服通信和内存访问的限制： 并行排序： 比较不同并行排序算法（如并行归并排序、样本排序）在分布式内存系统上的性能特点。 图计算的并行化： 讨论图的表示方法（邻接表、邻接矩阵）在并行环境下的优劣，重点分析 PageRank 算法和最短路径算法（如 Dijkstra）的分布式实现策略，以及如何应对图算法中固有的细粒度通信问题。 第 9 章：应用案例与性能分析工具 本章通过具体的应用实例来巩固前述知识，并介绍专业工具的使用： 计算流体力学（CFD）示例： 以有限差分或有限体积法为例，展示网格划分（Domain Decomposition）和边界条件处理的并行技巧。 分子动力学（MD）模拟： 介绍基于力分解和空间划分的并行策略，以及如何优化邻近搜索（Neighbor List）的构建。 性能分析与调试： 介绍业界标准的性能分析工具（如 TAU, Vampir, Valgrind/Callgrind），指导读者如何使用这些工具识别性能瓶颈（如通信等待、负载不均衡）并进行准确的性能归因。 --- 结论与展望 本书最后总结了当前高性能计算面临的挑战，如能效比的持续压力、新型存储技术（持久性内存）的集成，以及未来向“后摩尔时代”计算范式的过渡。我们期望本书能为读者提供一个坚实的理论基础和丰富的实践经验，使其能够在下一代超级计算平台上设计和实现高效的应用程序。

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