Parallel Distributed Processing - 2 Vol. Set pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:The MIT Press

作者:David E. Rumelhart

出品人:

页数:1208

译者:

出版时间:1987-7-29

价格:USD 80.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780262631129

丛书系列:

图书标签:

• 联结主义
• Psychology
• 认知科学
• 美國
• 神经网络
• 機器學習
• 机器学习
• 心理學
• Parallel Computing
• Distributed Systems
• Computer Science
• Algorithms
• High Performance Computing
• Cluster Computing
• Multithreading
• Data Parallelism
• Grid Computing
• Cloud Computing

《并行分布式处理——两卷本》 一、 概述 《并行分布式处理——两卷本》是一套全面探讨并行分布式处理（PDP）理论与实践的权威著作。该书深入剖析了 PDP 的核心概念、模型、算法以及其在解决复杂计算问题中的应用，为读者提供了理解和掌握这一前沿领域的坚实基础。两卷本的结构设计旨在循序渐进，从基础理论的建立到高级应用的展示，满足不同层次读者的学习需求。 二、 第一卷：理论基础与模型 第一卷着重于 PDP 的理论基石与核心模型。它首先从计算的本质出发，阐述了为何传统的串行处理模式在面对日益增长的数据量和计算复杂度时显得力不从心，以及并行分布式处理所能带来的突破性优势。 第一部分：并行处理的起源与动机 串行处理的局限性： 详细分析了冯·诺依曼体系结构在处理大规模问题时的性能瓶颈，包括指令流和数据流的顺序执行、内存访问延迟等。 对更高计算能力的追求： 探讨了科学计算、数据分析、人工智能等领域对指数级增长的计算需求的挑战，以及并行计算作为必然选择的逻辑。 分布式系统的兴起： 介绍了分布式系统概念的萌芽，以及其在提高系统可靠性、可用性和可伸缩性方面的独特价值。 第二部分：并行处理的基本概念与范式 并行性的分类： 深入讲解了不同层次的并行性，包括位级并行、指令级并行、线程级并行、进程级并行等，并分析了它们各自的应用场景和实现方式。 并行计算模型： 详细介绍了几种主流的并行计算模型，如共享内存模型（Shared Memory Model）、消息传递模型（Message Passing Model）和分布式共享内存模型（Distributed Shared Memory Model）。对每种模型的特点、优缺点、适用环境进行了深入的剖析。 并行任务分解与调度： 探讨了如何将复杂问题分解为可并行执行的子任务，以及如何有效地对这些子任务进行调度，以最大化处理器利用率和最小化通信开销。 通信与同步机制： 详细介绍了在分布式系统中实现进程间通信和同步的关键技术，如消息队列、信号量、锁、条件变量等，并分析了它们在保证数据一致性和避免竞态条件中的作用。 第三部分：并行分布式处理的核心模型 Actor 模型： 详细阐述了 Actor 模型作为一种高度并行的计算模型，其核心是 Actor 及其消息传递机制。分析了 Actor 模型的优势，如独立性、异步通信、容错性等，并举例说明其在构建分布式系统中的应用。 CSP (Communicating Sequential Processes) 模型： 深入讲解了 CSP 模型，强调其通过同步通道进行进程间通信的机制。分析了 CSP 在并发程序设计中的严谨性与可验证性，并探讨了其与 Actor 模型的异同。 MapReduce 模型： 详细介绍 MapReduce 作为一种处理大规模数据集的并行计算模型。解释了 Map 和 Reduce 操作的原理，以及其在分布式文件系统上的高效执行。 其他重要模型： 简要介绍或提及其他与 PDP 相关的模型，如 BSP (Bulk Synchronous Parallel) 模型，分析其在特定场景下的适用性。 三、 第二卷：算法、实现与应用 第二卷将理论应用于实践，重点关注并行分布式算法的设计、实现技术以及在各个领域的实际应用。 第一部分：并行分布式算法设计与分析 算法分解策略： 探讨了如何基于问题的结构和计算模型的特点，设计出高效的并行算法。包括递归分解、迭代分解、数据并行分解等。 通信开销优化： 深入分析了通信开销在并行计算中的重要性，并介绍了一系列优化通信开销的算法设计技术，如数据局部性、通信模式优化、避免不必要的同步等。 负载均衡： 讲解了如何在分布式环境中实现任务的均衡分配，以避免某些处理器空闲而另一些处理器过载，从而提高整体效率。 容错性设计： 探讨了在分布式系统中如何设计具备容错能力的算法，以应对节点故障、网络中断等问题，保证系统的持续运行。 算法复杂度分析： 引入了并行计算中特有的复杂度度量标准，如时间复杂度、空间复杂度、通信复杂度、并行度等，并指导读者如何对并行算法进行科学的分析和评估。 第二部分：并行分布式系统的实现技术 并行编程模型与语言： 详细介绍了几种主流的并行编程模型和语言，如 MPI (Message Passing Interface)、OpenMP (Open Multi-Processing)、CUDA (Compute Unified Device Architecture) 等。分析了它们在不同硬件架构上的编程范式和特性。 分布式计算框架： 探讨了如 Apache Spark、Hadoop 等分布式计算框架，以及它们在简化分布式应用程序开发方面的作用。 集群计算与云计算： 介绍了构建和管理并行分布式系统的硬件基础设施，包括高性能计算集群、网格计算和云计算平台，并分析了它们在资源调度、任务管理、监控等方面的功能。 性能调优与监控： 提供了实用的性能调优技巧和监控工具，帮助读者识别和解决并行分布式系统中的性能瓶颈。 第三部分：并行分布式处理的实际应用 科学计算与工程仿真： 详细展示了 PDP 在天气预报、流体动力学仿真、结构分析、基因测序、粒子物理等领域的广泛应用，以及如何通过并行计算加速复杂的科学研究。 大数据处理与分析： 探讨了 PDP 在日志分析、搜索引擎索引、推荐系统、金融风险建模等大数据场景中的关键作用，以及如何利用分布式计算框架处理PB级别的数据。 人工智能与机器学习： 深入分析了 PDP 在深度学习模型训练、大规模神经网络推理、强化学习等AI领域的贡献，以及如何利用GPU集群等并行计算资源加速AI算法的发展。 图形渲染与图像处理： 介绍了 PDP 在实时 3D 图形渲染、电影特效制作、医学影像处理等领域的应用，以及并行计算如何实现高分辨率、高帧率的图像生成。 其他新兴领域： 提及 PDP 在区块链技术、物联网数据处理、自动驾驶等新兴领域的潜在应用。 《并行分布式处理——两卷本》为读者提供了一个系统、深入的学习路径，从理解并行分布式处理的基本原理，到掌握先进的算法设计和实现技术，再到洞察其在各行各业的广阔应用前景，是每一位希望在计算领域不断前行的研究者、工程师和学生不可或缺的参考。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

近期我一直在关注计算神经科学和人工智能的交叉领域，特别是关于大脑如何实现大规模并行信息处理的最新研究。这本书的标题——"Parallel Distributed Processing"——恰恰点出了这个方向的核心议题。我希望这本书能够为我提供一些关于早期模型和理论的深刻见解，它们可能是在这个领域奠定基础的关键。很多时候，理解一个领域的发展脉络，需要回溯其最初的探索和思考。我相信，通过阅读这本书，我能够更好地理解当前研究的起源和演进，从而在我的研究工作中找到更具创新性的突破点。我期待它能提供一些独特的视角，帮助我连接起不同学科之间的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我选择这本书很大程度上是出于一种“收藏”的心态。我对于那些在各自领域具有里程碑意义的著作有着一种特殊的偏爱，它们不仅仅是知识的传递者，更是思想的沉淀和历史的见证。即使我目前无法完全消化其全部内容，拥有一套这样的经典著作，对我而言也具有非凡的意义。这套“Parallel Distributed Processing - 2 Vol. Set”在我看来，就像是人工智能和计算科学领域的一块基石，它的存在本身就代表着一种重要的学术贡献。我会将它珍藏在我的书架上，或许在未来的某个时刻，当我具备了足够的基础和阅历时，会重新拿起它，去领略其深厚的底蕴。这份敬意，是源于对知识力量的尊重。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚接触这个领域的研究者，我最看重的是书籍的理论深度和前沿性。这本书的名字本身就充满了吸引力，"Parallel Distributed Processing"——这个词汇组合所蕴含的强大计算能力和信息处理范式，让我对其内容充满了好奇。我之前阅读过一些关于神经网络和计算模型的基础书籍，但总觉得在理论层面缺乏更深入的理解。这本书的出版时间虽然不算非常新，但经典理论往往经久不衰。我希望它能为我提供一个坚实的理论基础，帮助我理解这些复杂的模型是如何从根本上运作的，以及它们在不同领域的应用潜力。我会从第一卷开始，逐字逐句地研读，并辅以相关的研究论文，相信这本书能够成为我理解复杂计算系统的一把钥匙，解锁我研究道路上的难题。我已经迫不及待想要深入挖掘其精髓。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装让我印象深刻，简洁却又不失质感。翻开第一卷，纸张的触感温润，油墨的印刷清晰锐利，即使在灯光下阅读，也不会感到刺眼。封面设计透着一种严谨而又深邃的气息，仿佛预示着即将展开的知识海洋。我喜欢在安静的午后，泡一杯热茶，捧着这本书，让思绪随着文字一同遨游。尽管我还没有深入阅读其内容，但仅仅是这样触碰和感受，就已经让我对接下来的探索充满了期待。装帧的精美程度，往往能折射出出版者对内容本身的重视程度，而这本书无疑给我带来了极高的信心。我特别注意到，装订的工艺非常扎实，每一页都能平铺在桌面上，这对于需要长时间沉浸阅读的读者来说，无疑是一个巨大的福音，能够大大提升阅读的舒适度和效率。我期待着它能成为我书架上的一员，不仅是知识的载体，也是一份赏心悦目的艺术品。

评分☆☆☆☆☆

我对学习总是抱有一种近乎孩童般的好奇心，对那些能够颠覆我固有认知、打开全新视角的知识尤其着迷。这本书的书名，"Parallel Distributed Processing"，在我脑海中勾勒出了一种更加强大、更加灵活的信息处理模式，似乎暗示着一种与我过去接触过的单线程、集中式处理方式截然不同的思维框架。我一直对大脑的运作机制感到着迷，而“并行分布式处理”听起来就与生物神经系统的原理有着千丝万缕的联系。我设想，这本书或许会带领我走进一个全新的认知世界，让我能够从一个更加宏观、更加动态的角度去理解信息是如何被感知、学习和处理的。我渴望能够获得这样的启发，让我的思维方式得到一次彻底的升级。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆