High Performance Computing for Computational Science - Vecpar 2008 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Palma, Jose M. Laginha M. (EDT)/ Amestoy, Patrick R. (EDT)/ Dayde, Michel (EDT)/ Mattoso, Marta (EDT

出品人:

页数:615

译者:

出版时间:

价格:842.00 元

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isbn号码:9783540928584

丛书系列:

图书标签:

• 高性能计算
• 计算科学
• 并行计算
• Vecpar
• 科学计算
• 数值模拟
• 计算机科学
• 算法
• 集群计算
• 高性能架构

高性能计算在科学计算中的前沿应用与挑战 图书概述： 本书深入探讨了高性能计算（HPC）在现代科学计算领域中的核心地位、关键技术及其面临的挑战。内容聚焦于如何利用大规模并行架构来解决传统计算方法难以攻克的复杂科学问题，涵盖了从硬件基础、并行编程模型到实际应用案例的广阔范围。本书旨在为研究人员、工程师以及希望在计算科学领域深化理解的高级学生提供一个全面且前瞻性的视角。 第一部分：高性能计算基础与架构演进 本部分将奠定理解现代HPC系统的理论和实践基础。我们将从冯·诺依依曼架构的局限性出发，系统阐述为什么需要高性能计算。 1.1 计算范式的转变：从串行到并行 详细分析了摩尔定律放缓背景下，计算能力的提升如何越来越依赖于并行化。探讨了串行计算的瓶颈，以及从CPU到大规模多核、众核处理器的架构演进。介绍了几种基本的并行计算模型，包括SIMD、MIMD以及不同层次的并行性（数据并行、任务并行）。 1.2 现代超级计算机的硬件生态 深入剖析当前主流超级计算平台的构成。重点解析了CPU的内部结构（缓存层次、流水线、乱序执行），以及GPU（图形处理器）如何从图形加速器转变为强大的通用并行计算引擎（GPGPU）。书中将详细对比CPU和GPU在内存访问模式、线程管理和能效比上的差异，并探讨了异构计算系统的设计原则。此外，对新型内存技术（如高带宽内存HBM）、高速互连网络（如InfiniBand、Omni-Path）的拓扑结构和通信协议进行了详尽的描述，强调网络延迟和带宽对整体系统性能的关键影响。 1.3 性能度量与瓶颈分析 系统阐述了评估HPC系统性能的科学方法，包括FLOPS（每秒浮点运算次数）、扩展性（Scaling）和效率。引入Amdahl定律和Gustafson定律，用以预测并行化带来的理论加速比。本书将提供实用的工具和技术，用于识别和诊断程序中的性能瓶颈，例如识别计算密集型（Compute-bound）、通信密集型（Communication-bound）或内存访问瓶颈。 第二部分：并行编程模型与软件栈 有效利用HPC资源的关键在于合适的并行编程模型。本部分专注于当前主流的编程接口和工具。 2.1 显式并行：MPI的深度应用 全面覆盖消息传递接口（MPI）的标准特性，包括点对点通信（如`Send`/`Recv`）和集合通信（如`Broadcast`, `Allreduce`, `Gather`）的高级用法。书中将探讨MPI的高级特性，如非阻塞通信、持续通信（Persistent Communication）和与外部库的集成。重点分析了MPI在处理大规模分布式内存系统中的负载均衡和容错机制。 2.2 共享内存并行：OpenMP与内存一致性 详细介绍OpenMP API，关注其编译指导（Directives）在实现线程级并行中的应用。内容包括如何高效地划分循环、处理数据依赖性（如`critical`, `atomic`）以及管理内存访问顺序。深入讨论了现代处理器中的缓存一致性协议（Cache Coherence Protocols）和内存屏障（Memory Barriers）对并行程序正确性和性能的影响。 2.3 异构编程范式：CUDA与OpenACC 针对GPU加速，本书提供了CUDA C/C++编程的入门与进阶指南。内容涵盖了内核（Kernel）的启动配置、线程层次结构（Grid, Block, Thread）、内存模型（Global, Shared, Local Memory）的优化策略，以及如何最小化CPU与GPU之间的数据传输开销。同时，也将介绍基于指令的编程模型OpenACC，作为一种更高级、更易于移植的指令集方法。 2.4 编程模型间的协同与混合编程 探讨在混合（Hybrid）计算环境中，如何将MPI用于节点间通信，同时利用OpenMP或CUDA在节点内部实现并行化。分析了混合编程中同步和数据一致性的复杂性，并提供了优化混合并行应用的实践经验。 第三部分：面向科学计算的算法设计与优化 本部分将理论与实践相结合，展示如何将HPC技术应用于解决具体的科学计算难题。 3.1 线性代数求解的并行化 重点关注大规模稀疏和稠密线性系统的求解。对于稠密矩阵，讨论了BLAS（基本线性代数子程序）和LAPACK（线性代数包）的并行版本（如ScaLAPACK）如何通过块矩阵运算实现高效的矩阵乘法和LU分解。对于稀疏矩阵，探讨了迭代求解器（如Krylov子空间方法）的并行化，特别是预条件子（Preconditioner）的设计与实现，如并行多重网格（Multigrid）技术。 3.2 偏微分方程（PDEs）的数值模拟 深入研究基于网格的方法，如有限差分法（FDM）、有限体积法（FVM）和有限元法（FEM）在HPC环境下的实现。重点讨论空间域分解技术（Domain Decomposition）如何与MPI结合，实现大规模三维问题的并行求解，以及如何处理边界条件的数据交换。 3.3 数据密集型计算与I/O挑战 随着模拟规模的增大，数据生成和存储成为新的瓶颈。本章探讨了HPC环境下的并行文件系统（如Lustre, GPFS）。分析了Checkpointing/Restart机制在应对大规模计算中的系统故障时的重要性。同时，介绍了数据管理策略，包括如何利用内存数据库或内存级并行I/O技术来加速数据的读写过程。 第四部分：新兴趋势与未来展望 展望HPC领域的最新发展方向，以及它们如何重塑科学计算的面貌。 4.1 容错与可靠性 在数百万核心的系统中，硬件故障的概率大大增加。本章探讨了主动/被动容错策略、变异计算（Algorithmic Fault Tolerance）以及检查点恢复机制的优化，确保长时间运行的模拟能够以可接受的开销完成。 4.2 领域特定架构（DSA）与新型计算模型 超越传统的CPU/GPU架构，分析了诸如协处理器、FPGA（现场可编程门阵列）在加速特定科学算法中的潜力。探讨了量子计算的原理及其与经典HPC的潜在融合方向，特别是量子算法在化学模拟和优化问题上的初步应用探索。 4.3 可扩展性与能效比 随着系统规模的指数级增长，能耗已成为限制HPC发展的首要因素。本书将讨论绿色计算（Green Computing）的策略，包括低功耗处理器、冷却技术的创新，以及如何设计能在固定功耗预算下达到最佳性能的算法和编程实践。 结论： 本书通过对硬件、软件和算法的系统性梳理，为读者提供了在复杂高性能计算环境中驾驭科学模拟所需的全面知识体系。它强调了理解底层架构与精通并行编程的相互依赖性，旨在推动下一代计算科学研究的进步。

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我是一名对图形学和可视化技术充满热情的学生，虽然我的主要研究方向并非高性能计算本身，但我也深知，在处理复杂的3D渲染、物理仿真以及大规模数据可视化时，强大的计算能力是不可或缺的基石。这本书的标题，"High Performance Computing for Computational Science - Vecpar 2008"，让我联想到在图形学领域，尤其是在实时的渲染管线、大规模场景的生成与交互、以及基于物理的特效模拟中，如何利用HPC技术来提升效率。2008年，GPU的计算能力正在迅速增长，很多图形学相关的计算任务，如光线追踪、全局光照、粒子系统模拟等，都开始更多地受益于GPU的并行计算能力。这本书如果能够涵盖一些关于如何将图形学计算任务映射到向量处理器和并行架构上的方法，那将非常有吸引力。我尤其期待看到书中对数据并行性、线程管理以及内存优化等方面的讨论，这些都是将图形学算法转化为高性能计算应用的关键。虽然副标题中的"Vecpar"可能更侧重于传统意义上的向量和并行计算，但我相信，其中一些通用的优化思想和并行设计原则，对于我理解和应用GPU计算解决图形学问题，依然具有重要的参考价值。

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从一个系统管理员的角度来看，高性能计算集群的维护和优化是一项充满挑战的工作。2008年的HPC环境，正处于从万兆以太网向InfiniBand等更高带宽、更低延迟的互连技术过渡的时期。这本书的出现，对于我理解当时主流的HPC架构和软件栈，以及如何根据这些架构来优化系统的性能和稳定性，具有一定的参考价值。我特别关注书中是否会涉及到关于 MPI (Message Passing Interface) 和 OpenMP 等并行编程模型在不同硬件平台上的性能表现和调优技巧。理解这些底层的编程模型，有助于我更好地 diagnostik 和解决集群在使用过程中出现的性能瓶颈问题，例如通信延迟过高、进程死锁、或者资源分配不均等。此外，2008年也标志着许多科学计算库和应用开始充分利用多核CPU的优势，书中如果能提供关于如何编译和运行这些高性能计算应用，以及如何监测和分析它们的资源消耗的见解，那将对我日常的管理工作非常有帮助。虽然我并非直接的计算科学家，但对HPC系统底层的理解，是我高效管理和支持科学研究的关键。

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作为一名长期在高性能计算领域摸爬滚打的研究人员，我对这本书的期待值可以说是拉满了。毕竟，"High Performance Computing for Computational Science" 这个书名本身就道出了我的心声——如何在科学计算的汪洋大海中，驾驭计算能力的巨轮，劈波斩浪，抵达真理的彼岸，这始终是我不懈追求的目标。而 "Vecpar 2008" 的副标题，更是透露出这本汇编可能凝聚了当时最前沿的向量化和并行计算的研究成果，这对于理解和掌握现代超算架构下的算法优化至关重要。我尤其好奇书中对于如何有效地将复杂的科学模型映射到大规模并行系统上的讨论，以及那些在内存带宽、通信开销、负载均衡等方面取得突破性进展的案例分析。过去，我曾花费大量时间在处理因硬件架构差异而产生的性能瓶颈上，如果这本书能提供一套系统性的方法论，或者一些普适性的优化策略，那将是无价之宝。而且，2008年正值HPC蓬勃发展，向着Exascale迈进的关键时期，那个时代的思想火花，或许能为我们当下在AI训练、量子计算模拟等新兴领域面临的挑战提供宝贵的启示。我希望书中不仅仅是理论的堆砌，更能包含实际的工程实现经验，以及开发者们在解决实际科学问题时遇到的挑战与克服之道。

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作为一个在计算流体力学（CFD）领域深耕多年的博士生，我对于如何加速和优化CFD模拟的计算需求有着切身的体会。CFD问题往往涉及到大规模的网格划分、复杂的物理模型以及海量的数值求解过程，对计算性能有着极其苛刻的要求。这本书的出现，恰逢其时。它所强调的“High Performance Computing for Computational Science”，与我日常的研究工作紧密相连。我尤其关注书中是否会深入探讨适用于CFD问题的并行算法，例如基于域分解、多重网格、或者迭代求解器的优化策略。在向量化方面，如何有效地利用SIMD指令集来加速求解器中的矩阵-向量乘法、点积等基本操作，是我非常感兴趣的部分。2008年，尽管HPC的发展日新月异，但许多研究者依然在努力攻克在现有硬件上实现大规模并行CFD模拟的瓶颈。我希望这本书能提供一些关于如何设计和实现高效的通信策略，以及如何平衡计算负载和内存访问，以最大程度地发挥多核CPU和向量处理器的性能。如果书中能够包含一些具体的CFD应用案例，例如在航空航天、能源工程等领域的优化实践，那将是极具启发性的。

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我对这本书的兴趣，更多的是源于它所代表的那个特定历史时期。2008年的高性能计算，可以说正处于一个承前启后的关键节点。一方面，传统的向量处理和多核并行技术依然是主流，大量的科学应用，尤其是气象、核工程、材料科学等领域，都在不断地压榨着现有硬件的极限。另一方面，GPU的计算能力开始崭露头角，虽然在当时尚未像今天这样统治HPC领域，但其潜力已经显现，预示着未来计算范式的变革。所以，我想这本书所收录的文章，很可能是在探讨如何充分利用当时最先进的CPU架构（比如Intel的Nehalem，AMD的Barcelona）实现极致性能，同时也可能包含了早期关于GPU计算在科学问题中的应用探索。这对于我理解HPC技术演进的脉络，以及如何从技术发展的高度去审视当前的研究问题，都非常有价值。特别是，在一些对计算精度和效率要求极高的领域，比如大规模数值模拟、粒子物理计算等，当年提出的优化思想和算法，至今仍然具有指导意义。我希望能从书中看到一些关于编译器优化、内存访问模式、并行算法设计在向量和并行计算中的具体实践，以及这些实践如何帮助科学家们在有限的计算资源下，解决日益复杂的科学难题。

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