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出版者:McGraw Hill Higher Education

作者:Michael J. Quinn

出品人:

页数:480

译者:

出版时间:2003-09-01

价格:USD 63.89

装帧:Paperback

isbn号码:9780071232654

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• 编程
• MPI
• OpenMP
• 并行编程
• C语言
• 高性能计算
• 科学计算
• 并行算法
• 多核编程
• 计算机科学
• 数值计算

《现代并发编程艺术：C语言与高性能计算的融合》 本书是一本全面而深入的现代并发编程指南，旨在为开发者提供驾驭复杂多核处理器和分布式计算环境所需的理论知识和实践技能。我们不再局限于单一的编程模型，而是将目光投向 C 语言在高性能计算领域的两大支柱：共享内存并行和分布式内存并行，并以前所未有的深度和广度对其进行剖析。 核心理念与技术深度 本书摒弃了流于表面的技巧性描述，而是从并发编程的底层逻辑出发，深入探讨了多线程、多进程以及分布式系统的核心概念。我们将逐一剖析： 内存模型与同步机制： 深入理解 C 语言在多核环境下的内存访问行为，包括缓存一致性、内存屏障、原子操作等关键概念。本书将详细讲解互斥锁（mutexes）、信号量（semaphores）、条件变量（condition variables）等同步原语的实现原理、适用场景以及潜在的死锁和竞态条件问题。我们将通过实际案例展示如何构建健壮且高效的线程同步机制。 线程管理与生命周期： 详细介绍 C 语言标准库及 POSIX 线程（pthreads）库提供的线程创建、销毁、 Join、Detach 等 API。我们将深入分析线程栈的管理、线程局部存储（thread-local storage）的应用，以及如何有效地管理大量线程以优化程序性能。 分布式计算基础： 聚焦于分布式内存并行计算的核心，详细讲解消息传递接口（MPI）的原理和使用。从最基础的点对点通信（Send/Recv）到高级的集体通信（Broadcast, Reduce, Allreduce, Gather, Scatter）以及拓扑结构的使用，我们将提供详尽的讲解和丰富的代码示例。本书还将深入探讨 MPI 中的进程管理、错误处理、数据类型和通信模式，帮助读者构建大规模分布式应用。 数据并行与任务并行： 区分并深入讲解数据并行和任务并行这两种主要的并行化策略。我们将展示如何识别代码中的并行化机会，并将计算任务分解为可独立执行的子任务。通过实例，我们将演示如何利用 C 语言特性和并发编程库有效地实现数据并行（例如，并行遍历数据结构）和任务并行（例如，并行执行独立的算法模块）。 实践导向与案例分析 本书的每一个理论概念都辅以大量的、经过精心设计的代码示例。这些示例涵盖了从简单的线程同步到复杂的分布式数据处理等广泛的应用场景。我们将重点关注： 多核并行优化： 讲解如何利用 OpenMP 指令集（如 `pragma omp parallel`, `pragma omp for`, `pragma omp critical`, `pragma omp atomic` 等）轻松地将串行 C 程序并行化，并提供针对常见数据结构（数组、链表）和算法（排序、矩阵运算）的并行化优化策略。我们将深入分析 Work Sharing、Synchronization、Tasking 等 OpenMP 的核心特性，并演示如何利用它们来充分发挥多核处理器的潜力。 分布式系统编程： 提供使用 MPI 构建高性能分布式应用程序的完整指导。我们将通过一系列实际项目，例如并行文件 I/O、分布式矩阵乘法、并行图算法、以及基于 MPI 的分布式模拟等，展示如何设计、实现和调试大规模分布式系统。我们将关注 MPI 通信模式的选择、数据划分策略、负载均衡技术以及如何减少通信开销以提高整体性能。 混合并行编程： 随着计算硬件的发展，混合并行（共享内存与分布式内存结合）成为主流。本书将详细介绍如何结合 OpenMP 和 MPI 来构建能够在多节点、多核系统上高效运行的应用程序。我们将展示如何在一个节点内部使用 OpenMP 进行多线程并行，同时在多个节点之间使用 MPI 进行进程间通信，从而实现极致的性能。 性能调优与调试： 深入探讨并发程序性能分析和调优的技术。我们将介绍各种性能分析工具（如 `perf`, `gprof`, `VTune` 等）的使用方法，并教授读者如何识别瓶颈、优化内存访问、减少同步开销以及改进通信效率。此外，本书还将提供实用的并发程序调试技巧，帮助读者快速定位和解决由并发引起的复杂问题。 目标读者 本书适用于以下人群： 有 C 语言基础，希望深入了解并发编程的开发者。 需要提升应用程序在多核处理器和分布式计算环境下的性能的工程师。 从事科学计算、数据分析、机器学习、高性能计算等领域的学生和研究人员。 对现代计算机体系结构和并行计算原理感兴趣的技术爱好者。 阅读本书，您将获得 扎实的并发编程理论基础。 熟练掌握 C 语言在共享内存和分布式内存并行编程中的应用。 构建高性能、可扩展的并发应用程序的能力。 理解和解决并发程序中常见问题的实用技巧。 应对未来计算挑战的强大技能。 本书旨在成为您在并发编程领域的权威参考，引导您掌握 C 语言在高性能计算浪潮中的强大力量。

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这本《并行编程 in C with MPI and OpenMP》无疑是并行计算领域的一部里程碑式的作品。我作为一个长期在高性能计算前沿摸索的研究人员，对市面上同类书籍多少有些涉猎，但当真正翻开这本书时，那种豁然开朗的感觉至今难忘。它并非简单地罗列API和语法，而是以一种极为深刻且富有远见的视角，将MPI和OpenMP这两个并行编程的基石，如同两块精美的拼图，巧妙地整合在一起，展现出它们在不同场景下的互补与协同。书中对于如何设计可扩展的并行算法、如何有效地映射计算任务到多核处理器和分布式节点、以及如何处理数据局部性、通信开销和同步机制等核心挑战，都给出了详尽的指导和精辟的分析。我尤其欣赏作者在阐述过程中，没有回避那些实际开发中常遇到的难题，而是主动将其剖析，并提供了一系列实用且经过验证的解决方案。例如，在讨论MPI时，作者不仅仅局限于发送和接收原语，而是深入到MPI集合通信的优化、非阻塞通信的应用，甚至是如何利用MPI拓扑来减少通信延迟。而在OpenMP部分，除了基本的并行区域和任务分配，更是细致讲解了内存模型、临界区、原子操作以及惯性（false sharing）等容易被初学者忽视却至关重要的概念。这本书的价值在于，它不仅教会了我“如何做”，更让我理解了“为何这样做”，从而能够更从容地应对复杂多变的并行计算需求。

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作为一名在高性能计算领域摸索多年的程序员，《并行编程 in C with MPI and OpenMP》这本书给我带来了前所未有的启发。其内容之丰富、讲解之深入，远超我以往的阅读经验。作者以一种极其富有洞察力的方式，将 MPI 的分布式计算模型和 OpenMP 的共享内存模型巧妙地融合在一起，展现了它们在现代计算架构中的协同作用。我特别赞赏书中对如何设计可扩展的并行算法的探讨，不仅仅是简单的代码实现，更是从理论层面剖析了并行计算的瓶颈所在，并提供了切实可行的解决方案。例如，书中对于如何优化 MPI 通信的策略，以及如何利用 OpenMP 线程来最大化 CPU 利用率，都给出了非常详尽的指导。那些丰富的代码示例，不仅仅是功能的展示，更是教学的工具，通过它们，我能够直观地理解各种并行技术在实际场景中的应用，并从中汲取宝贵的经验。此外，书中关于并行调试和性能调优的章节，也同样出色，作者分享的许多实用技巧，对于实际项目开发来说，无疑是雪中送炭。这本书让我对并行编程的理解上升到了一个新的维度，它不仅仅是一本技术手册，更是一本指引我走向高性能计算新境界的宝典。

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《并行编程 in C with MPI and OpenMP》这本书给我的感觉就像是在一个复杂的迷宫中，作者手中握着一张清晰的地图，并且耐心地带领我一步步走出困境。书中对于并行计算的阐述，并非停留在表面，而是深入到其核心的原理和机制。我尤其欣赏作者在介绍 MPI 时，对消息传递通信模型的细致描绘，以及对各种通信模式（如阻塞、非阻塞、集合通信）的深入剖析。这些内容帮助我更深刻地理解了分布式系统中数据交换的复杂性，以及如何通过精巧的设计来最小化通信开销。而对于 OpenMP，书中对共享内存模型、同步机制以及并行循环的讲解，同样详尽且富有洞察力。让我印象深刻的是，作者并没有止步于这些基本概念，而是进一步探讨了如何有效地利用 OpenMP 来实现动态并行、任务并行，以及如何处理共享变量的访问冲突。书中提供的那些经过精心设计的示例代码，不仅逻辑清晰，而且附带了详尽的性能分析，这让我能够直观地感受到不同并行策略对程序性能的影响。这本书的价值在于，它不仅传授了技术，更培养了一种解决问题的思维方式，让我能够自信地 tackle 各种复杂的并行编程任务。

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作为一名在学术界和工业界都有过丰富并行编程实践经验的开发者，我发现《并行编程 in C with MPI and OpenMP》这本书在内容深度和广度上都达到了一个令人惊叹的水平。它的叙事方式非常引人入胜，作者仿佛是一位经验老道的导师，循序渐进地引导读者穿越并行编程的复杂世界。我特别赞赏书中对并行编程范式的剖析，从底层的消息传递到上层的线程级并行，书中对 MPI 和 OpenMP 的结合使用进行了深入探讨，这种融合的视角在同类书籍中是比较少见的。它不仅仅是分别介绍两种技术，而是着重于展示如何在一个统一的框架下，将两者的优势发挥到极致。比如，书中对于如何在一个分布式内存系统上，利用 MPI 进行节点间的通信，同时又在每个节点内部，使用 OpenMP 来充分利用多核处理器的计算能力，给出了非常具体且可操作的示例。这些示例不仅代码清晰，而且附带了详细的性能分析和调优建议，这对于实际项目开发至关重要。此外，书中对于并行调试和性能剖析的章节，也同样出色，作者分享了许多实用的工具和技巧，帮助开发者快速定位和解决潜在的性能瓶颈。这本书让我对并行编程的理解上升到了一个新的高度，它教会了我如何构建更高效、更具伸缩性的并行应用程序，为我解决实际问题提供了强大的武器。

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初次接触《并行编程 in C with MPI and OpenMP》这本书，我便被其严谨的结构和深入的讲解所吸引。作者的写作风格非常清晰，逻辑性极强，即使是并行编程领域的新手，也能在作者的引导下逐渐掌握核心概念。我个人认为，这本书最大的亮点在于它对 MPI 和 OpenMP 这两种主流并行编程模型的有机结合。作者并没有将它们割裂开来，而是强调了它们在解决不同规模并行问题时的互补性。在书中，我学习到了如何利用 MPI 来构建大规模分布式并行应用程序，处理跨节点通信和数据同步。同时，我也深入理解了 OpenMP 如何在单台机器的多核处理器上实现细粒度的线程并行，优化计算性能。令人欣喜的是，书中提供了大量的代码示例，这些示例都非常贴近实际应用，并且经过了充分的测试。通过对这些示例的研习，我不仅掌握了相关的编程技巧，更重要的是，我学会了如何根据不同的问题场景，选择最合适的并行策略。比如，书中对于如何将 MPI 的进程划分与 OpenMP 的线程绑定结合起来，以实现最优的计算资源利用，给出了非常有价值的指导。这本书无疑为我打开了一扇新的大门，让我对并行编程有了更全面的认识，并且充满了信心去迎接未来的挑战。

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