OpenMP in a New Era of Parallelism pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Eigenmann, Rudi (EDT)/ De Supinski, Bronis R. (EDT)

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:

价格:59.95

装帧:

isbn号码:9783540795605

丛书系列:

图书标签:

• OpenMP
• 并行编程
• 多核处理器
• 高性能计算
• 科学计算
• 并行算法
• 共享内存
• C++
• Fortran
• 并行化

《并行计算的未来图景：从底层原理到前沿应用》 书籍简介 在数据爆炸式增长和计算需求日益复杂的今天，并行计算已不再是高性能计算领域的专属，而是深入到科学研究、工程实践、乃至日常软件开发的基石。本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的并行计算知识体系，重点阐述现代并行架构的底层机制、编程范式的发展脉络以及面向未来计算挑战的创新解决方案。我们避免陷入特定并行模型（如OpenMP）的细节赘述，而是聚焦于构建一个更宏大、更具普适性的并行思维框架。 第一部分：并行计算的基石与演进 本部分将追溯并行计算的理论基础，构建读者对现代多核与众核架构的深刻理解。 第一章：现代计算架构的再审视 本章首先剖析当前主流CPU和GPU架构的异同。深入讨论内存层次结构（L1/L2/L3缓存、主存、HBM）如何影响并行程序的性能瓶颈。重点分析指令级并行（ILP）、数据级并行（DLP）与线程级并行（TLP）之间的相互作用。我们将探讨超越摩尔定律限制的挑战，例如功耗墙和访存墙，并介绍如何通过细粒度并行设计来缓解这些限制。 第二章：并行性的量化与性能度量 并行程序的效率评估至关重要。本章将详细介绍衡量并行效率的关键指标，包括加速比（Speedup）、效率（Efficiency）、可伸缩性（Scalability）以及Amhdal定律与Gustafson定律在实际应用中的适用性边界。我们不仅关注理论模型，更将着重分析实际系统中，由于通信开销、同步延迟和负载不均衡导致的性能损失，并介绍性能剖析工具箱的使用方法，帮助读者准确诊断瓶颈所在。 第三章：经典并行编程范式的深入剖析 本章回顾并对比了不同层次的并行编程模型，强调理解每种模型的适用场景和固有局限性。内容涵盖： 共享内存模型（Shared Memory）： 讨论线程的生命周期管理、同步原语（锁、屏障、原子操作）的细微差别及其在并发数据结构设计中的应用。 分布式内存模型（Distributed Memory）： 聚焦于消息传递接口（MPI）的核心概念，如点对点通信、集体通信操作的优化策略，以及如何设计容错的分布式应用。 异构计算模型： 初步探讨如何利用不同加速器（如FPGA、专用ASIC）的特性，并引入统一编程模型对异构资源的抽象化思考。 第二部分：面向未来的并行算法设计 本书的核心价值在于引导读者思考如何设计出能适应未来多样化硬件平台的并行算法。 第四章：并行算法的结构化设计原则 本章聚焦于算法层面的并行化策略。我们将详细讲解任务分解、数据分解和功能分解的艺术。重点探讨如何识别和重构序列化代码的“热点”区域，并引入自动并行化工具的局限性，强调人工干预的必要性。此外，本章还将介绍几种经典的并行算法范式，例如MapReduce框架的思想演进，以及图算法（如BFS、PageRank）在不同并行环境下的优化技巧。 第五章：内存访问优化与数据布局 性能往往受限于数据移动而非计算本身。本章深入探讨数据局部性、缓存友好性设计。内容包括：缓存行对齐、数据平铺（Tiling）技术、数据重排以提高空间局部性和时间局部性。针对矩阵运算和稀疏数据结构，我们将展示如何通过改变数据的存储布局（如列主序与行主序的选择）来显著提升并行代码的执行效率。 第六章：同步与通信的权衡艺术 并行程序中的同步机制是性能的杀手。本章将深入分析不同同步机制的开销模型。对于共享内存系统，我们将比较忙等待（Spinning）与阻塞调度的优劣。对于大规模分布式系统，重点分析集合通信操作的实现算法（如树形规约、环形广播），以及如何利用Overlap（计算与通信重叠）技术来掩盖通信延迟，实现更高效的并行执行。 第三部分：前沿与新兴并行计算范式 展望未来，本部分将探讨推动下一代计算发展的关键技术。 第七章：异构计算的统一视图 本章专注于如何有效利用CPU与加速器（特别是GPU）的协同工作。我们将不限于单一厂商的编程模型，而是讨论如何通过高级抽象层实现跨平台的代码编写。探讨如何根据任务特性智能地调度工作负载到最合适的执行单元，例如，将控制密集型任务留给CPU，而将数据并行任务卸载给GPU。 第八章：大规模并行系统中的容错与调试 随着系统规模的增大，硬件和软件错误的发生概率急剧上升。本章探讨如何设计具有弹性（Resilience）的并行应用。内容包括：错误检测机制、Checkpoints/Restart策略在分布式环境下的实现、以及针对并行程序特有的并发错误（如死锁、竞态条件）的系统化调试方法和工具链介绍。 第九章：面向特定领域的并行计算挑战 本章将通过具体案例展示并行计算在不同尖端领域的应用和特殊要求： 科学模拟： 聚焦于网格计算、域分解方法的复杂性与优化。 大数据处理： 讨论流式计算、并行数据库查询的架构设计。 机器学习加速： 分析深度学习训练中，梯度聚合、模型并行与数据并行的混合策略。 本书力求为读者提供一个既有深厚理论基础，又紧密结合现代硬件特性的并行计算视野，使其能够驾驭未来日益复杂的计算环境，设计出高效、可扩展且健壮的并行软件。

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