Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Written by high performance computing (HPC) experts, Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers provides a solid introduction to current mainstream computer architecture, dominant parallel programming models, and useful optimization strategies for scientific HPC. From working in a scientific computing center, the authors gained a unique perspective on the requirements and attitudes of users as well as manufacturers of parallel computers.
The text first introduces the architecture of modern cache-based microprocessors and discusses their inherent performance limitations, before describing general optimization strategies for serial code on cache-based architectures. It next covers shared- and distributed-memory parallel computer architectures and the most relevant network topologies. After discussing parallel computing on a theoretical level, the authors show how to avoid or ameliorate typical performance problems connected with OpenMP. They then present cache-coherent nonuniform memory access (ccNUMA) optimization techniques, examine distributed-memory parallel programming with message passing interface (MPI), and explain how to write efficient MPI code. The final chapter focuses on hybrid programming with MPI and OpenMP.
Users of high performance computers often have no idea what factors limit time to solution and whether it makes sense to think about optimization at all. This book facilitates an intuitive understanding of performance limitations without relying on heavy computer science knowledge. It also prepares readers for studying more advanced literature.
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用户评价
阅读《Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers》这本书，是我希望能够更上一层楼的契机。在我的工作中，常常会遇到需要处理海量数据和进行大规模模拟的场景，而传统的计算方法已经显得捉襟见肘。《Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers》这本书，我期盼它能给我带来突破性的启发。我希望能从中学习到如何设计和实现高效的并行算法，了解各种并行计算范式的适用场景，例如数据并行、任务并行等等。书本是否能够提供清晰的讲解，解释为什么某些算法更适合并行化，以及如何将经典的算法进行并行优化？我尤其关注的是，它能否深入浅出地介绍分布式系统中的通信开销问题，以及如何通过有效的算法设计和数据划分来最小化这种开销。对于我这样一个需要构建复杂模拟模型的工程师来说，理解分布式内存系统的通信机制，比如MPI（Message Passing Interface）的标准和常用函数，以及如何有效地使用它们来协调计算节点之间的交互，是至关重要的。我希望书中能提供大量的代码示例，演示如何在不同的场景下，使用MPI进行进程间的通信和同步。此外，我还需要了解如何利用OpenMP这样的共享内存并行模型来加速多核处理器上的计算。书本是否能展示如何识别代码中可以并行化的部分，以及如何添加OpenMP指令来开启并行执行？我期待这本书能够提供关于性能调优的实用指南，帮助我理解为什么我的并行程序运行速度不如预期，以及如何通过调整线程数、内存访问模式、数据布局等来提升性能。我也希望这本书能触及到更高级的主题，比如任务调度、负载均衡、容错机制等，这些都是在构建大型HPC应用时必须考虑的因素。总之，我希望这本书能为我提供一套完整的知识体系，让我能够从原理到实践，全面掌握HPC技术，并将其有效应用于我的工程项目中。
评分这本书在我手中，仿佛开启了一个全新的宇宙。在我印象中，高性能计算（HPC）总是一个遥不可及的领域，充斥着各种我听不懂的缩写和复杂的架构图。《Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers》这本书，我迫切地希望它能成为我的“翻译官”，将那些晦涩的技术术语转化为我能够理解的语言。我特别关注它是否能够清晰地阐述HPC的核心概念，比如并行处理的几种主要模型（共享内存、分布式内存），以及它们各自的优缺点。我需要知道，为什么对于某些科学问题，单台超级计算机无法满足需求，而必须依赖于大规模的集群来解决。这本书能否在我脑海中勾勒出一幅HPC系统的全景图？例如，它是否会介绍从CPU、内存、存储到网络互联的各个组成部分，以及它们是如何协同工作的？更重要的是，对于我们这些在科研前沿工作的科学家和工程师而言，我们最关心的是如何利用HPC来加速我们的计算密集型任务。我希望书中能提供具体的策略，比如如何将一个原有的串行程序改写成并行程序，如何选择合适的并行编程模型，以及如何优化程序的性能以充分利用HPC资源的算力。我需要学习如何识别代码中的瓶颈，以及如何使用profiling工具来定位和解决性能问题。此外，我对于异构计算，特别是GPU在HPC中的应用非常感兴趣。这本书能否详细介绍CUDA、OpenCL等编程模型，以及如何利用GPU的强大并行处理能力来加速特定的计算任务？我希望它能提供一些实际的例子，展示如何在科学计算领域，如数值模拟、数据分析、机器学习等，有效地运用GPU加速。我非常期待这本书能够提供实用的建议和技巧，让我能够自信地将HPC技术融入到我的研究项目中，从而在竞争日益激烈的前沿研究领域取得更大的优势。
评分拿到《Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers》这本书，我最期待的是它能够为我揭示高性能计算在现代科学研究和工程实践中的关键作用。在我从事的领域，例如气候预测、材料科学的分子动力学模拟，或者是天体物理学中的大规模N体模拟，计算的复杂性和数据量是常常制约研究进展的瓶颈。我希望这本书能够清晰地解释，为什么高性能计算能够打破这些瓶颈，以及它是如何通过并行的力量来加速科学发现的。我特别希望能够深入了解不同类型的并行计算架构，比如大规模分布式内存系统（MPP）、大规模共享内存系统（SMP）以及集群系统，并理解它们各自的特点和适用范围。这本书是否能为我勾勒出HPC系统的基本组成部分，包括高性能处理器、高速互联网络、海量存储系统等，并解释它们是如何协同工作的？对于我而言，更重要的是学习如何将我的科学问题转化为可以在HPC平台上高效运行的计算任务。我需要学习如何选择合适的并行编程模型，例如MPI、OpenMP、Pthreads等，以及如何根据问题的特性来设计并行算法。我希望书中能够提供丰富的案例研究，展示如何将这些并行编程技术应用于解决具体的科学问题，例如如何并行化有限元分析、如何利用GPU进行快速傅里叶变换，或是如何在分布式环境中进行大规模数据挖掘。我也非常关心这本书在性能优化方面能提供多少指导。我希望它能教会我如何识别代码中的性能瓶颈，如何使用性能分析工具来诊断问题，以及如何通过调整算法、数据结构、并行策略等来最大化HPC资源的利用率。总而言之，我希望这本书能够成为我通往HPC世界的桥梁，让我能够自信地驾驭这些强大的计算工具，从而在我的研究领域取得更显著的成就。
评分初见这本书，我内心是带着一丝期待又夹杂着些许忐忑的。毕竟“高性能计算”这个词，听起来就充满了专业术语和复杂的概念，对于我这样一个在科学研究领域摸爬滚打多年，但并非计算机科班出身的工程师而言，这绝对是一次挑战。拿到《Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers》这本书，我首先被它扎实的封面所吸引，那种厚重感仿佛承载着无数智慧的结晶。翻开书页，一股严谨而系统化的气息扑面而来。我非常希望这本书能够为我打开高性能计算的大门，让我能够真正理解并运用这些强大的工具来加速我的研究进程。我期望它能用一种清晰易懂的方式，将那些抽象的理论和复杂的算法转化为实际可操作的知识。例如，我特别想知道，在处理海量数据集、进行复杂模拟计算时，到底有哪些行之有效的策略和方法？这本书是否会深入浅出地介绍并行计算、分布式计算以及GPU加速等核心概念？我希望它不仅仅是罗列公式和定理，更能通过丰富的案例分析，展示如何在科学研究的实际场景中，比如气候建模、药物发现、粒子物理学等等，巧妙地应用高性能计算技术，从而取得突破性的进展。我还需要它能给我指明方向，告诉我哪些是当前最热门、最有前景的高性能计算方向，以及如何才能跟上这个日新月异的领域的发展步伐。此外，作为一个实际使用者，我更关心的是如何将这些理论知识转化为实践，学习如何使用常见的HPC软件库和编程模型，例如MPI、OpenMP、CUDA等等。我希望书中能提供详实的安装指南、配置说明以及代码示例，让我在阅读的同时，也能立即动手尝试，亲身体验高性能计算带来的效率提升。我还有一个担忧，那就是这本书会不会过于理论化，脱离实际应用。我希望它能平衡好理论深度与实践指导，既能让我理解其背后的原理，又能让我掌握如何在实际项目中应用它们。我非常期待这本书能成为我的良师益友，在我探索高性能计算的道路上，给予我最坚实的指引和最宝贵的帮助。
评分《Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers》这本书，对我来说，简直是一份珍贵的“路线图”。我长久以来都在探索如何利用更强大的计算能力来解决我工作中遇到的棘手难题，尤其是在处理日益庞大的数据集和进行高度复杂的仿真时，传统计算方式的局限性愈发明显。我渴望这本书能为我揭示高性能计算（HPC）的内在奥秘，让我能够清晰地理解其核心概念和技术原理。例如，我迫切希望了解什么是并行计算，它与串行计算有何本质区别，以及有哪些常见的并行计算模型，比如数据并行、任务并行，以及它们各自的适用场景。这本书是否能够深入浅出地解释MPI（Message Passing Interface）和OpenMP这两个在HPC领域应用最广泛的编程模型？我需要知道如何在实际的科学计算问题中，有效地运用MPI进行进程间通信，以及如何利用OpenMP来并行化多核处理器上的计算任务。此外，我非常关注GPU（图形处理器）在HPC中的应用，因为我听说GPU的并行计算能力极其强大。我希望能从书中学习到CUDA（Compute Unified Device Architecture）或其他GPU编程模型，了解如何编写能够在GPU上高效运行的代码，以加速我的科学仿真和数据分析。我不仅需要理论知识，更渴望实际的指导。我希望书中能够提供丰富的代码示例，演示如何将这些HPC技术应用于解决真实的科学和工程问题，例如如何并行化有限元方法、如何优化粒子模拟的计算效率，或者如何在大规模数据集上进行机器学习训练。我也需要学习如何评估和优化HPC程序的性能，了解常见的性能瓶颈以及如何通过调试和调优来提升程序的运行效率。这本书能否为我提供一条清晰的学习路径，让我能够循序渐进地掌握HPC技术，并自信地将其应用于我的研究和工程实践中？
评分这本书《Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers》在我手中，仿佛是一张通往更高计算效率的“地图”。作为一个在物理学领域研究的学者，我们经常会遇到需要进行大规模数值模拟的场景，例如粒子碰撞模拟、量子场论计算等，而这些计算的规模和复杂度常常远超普通计算机的处理能力。我非常期待这本书能够为我揭示高性能计算（HPC）的强大之处，并教会我如何将其有效地应用于我的研究。我希望书中能够深入浅出地解释并行计算的原理，以及它如何通过分解任务、并行执行来大幅缩短计算时间。我特别希望了解MPI（Message Passing Interface）和OpenMP这两个在HPC领域应用最广泛的编程模型。我需要知道如何利用MPI来设计和实现分布式内存并行程序，以模拟粒子在空间中的相互作用，以及如何利用OpenMP来加速多核处理器上的迭代计算。书中是否会提供丰富的代码示例，展示如何将这些并行编程技术应用于解决具体的物理学问题？此外，我对GPU（图形处理器）在HPC中的应用非常感兴趣，因为我知道GPU具有极高的并行处理能力，能够加速某些类型的计算。我希望书中能介绍CUDA（Compute Unified Device Architecture）等GPU编程模型，并指导我如何将我的计算密集型仿真任务迁移到GPU上运行，以获得显著的性能提升。我也非常关注性能优化方面的内容。我希望这本书能教会我如何识别代码中的性能瓶颈，如何使用profiling工具来诊断问题，以及如何通过调整算法、数据结构、并行策略等来最大化HPC资源的利用率。我期待这本书能够成为我掌握HPC技术的坚实基础，让我能够自信地处理更复杂的物理学问题，从而在科学探索的道路上取得更大的突破。
评分《Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers》这本书，在我手中，仿佛打开了一扇通往无限计算可能的大门。对于我这样一个在数据科学领域耕耘多年的研究者来说，面对日益增长的数据量和日益复杂的模型，传统计算方法已经显得捉襟见肘。我迫切地希望这本书能够为我提供一条清晰的学习路径，让我能够深入理解高性能计算（HPC）的核心理念和关键技术。我希望它能以一种易于理解的方式，解释并行计算的本质，以及它如何通过同时处理多个任务来大幅缩短计算时间。书中是否会详细介绍不同类型的并行架构，比如共享内存和分布式内存系统，以及它们各自的优势和局限性？我特别需要了解MPI（Message Passing Interface）和OpenMP这两个在HPC领域至关重要的编程模型。我希望书中能够提供清晰的API讲解，丰富的代码示例，以及实用的技巧，让我能够掌握如何使用MPI来协调分布式计算节点之间的通信，以及如何使用OpenMP来加速多核处理器上的计算。此外，我对于GPU（图形处理器）在HPC中的应用非常感兴趣，因为我知道GPU具有强大的并行处理能力。我希望书中能介绍CUDA（Compute Unified Device Architecture）等GPU编程模型，并指导我如何将我的数据分析和机器学习任务迁移到GPU上运行，以获得显著的性能提升。我也非常重视性能优化方面的内容。我希望这本书能教会我如何识别代码中的性能瓶颈，如何使用profiling工具来诊断问题，以及如何通过调整算法、数据结构、并行策略等来最大化HPC资源的利用率。我期待这本书能够成为我掌握HPC技术的敲门砖，让我能够自信地将更复杂、更大规模的数据分析和建模任务交给HPC系统来完成。
评分拿到《Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers》这本书，我心中充满了期待，因为我一直希望能够更深入地了解并运用高性能计算（HPC）来加速我的科研项目。在我的领域，例如材料科学中的量子化学计算，或是流体力学中的大规模仿真，计算的复杂度和数据量是常常限制研究进展的关键因素。我非常希望这本书能够为我提供一个清晰、系统的HPC知识体系，让我能够理解其核心原理并掌握实际应用技巧。我期待它能从最基础的概念讲起，比如并行计算的类型、同步与异步通信等，并逐步深入到更复杂的议题。书中是否会详细介绍MPI（Message Passing Interface）和OpenMP这两个在HPC领域应用最广泛的编程模型？我需要了解如何利用MPI来设计和实现分布式内存并行程序，以及如何使用OpenMP来充分利用多核处理器的计算能力。我希望书中能提供丰富的代码示例，展示如何在实际的科学计算问题中，例如分子动力学模拟、结构分析等，有效地运用这些并行编程技术。此外，我对GPU（图形处理器）在HPC中的应用充满好奇。我希望能从书中学习到CUDA（Compute Unified Device Architecture）编程模型，了解如何编写能够在GPU上高效运行的代码，以加速我的计算密集型任务。我也非常关注性能优化方面的内容。我希望这本书能教会我如何识别代码中的性能瓶颈，如何使用性能分析工具来诊断问题，以及如何通过调整算法、数据结构、并行策略等来提升HPC程序的运行效率。总之，我期待这本书能成为我掌握HPC技术的坚实基础，让我能够自信地将更复杂的科学问题交给HPC系统来解决，从而在我的研究领域取得更大的突破。
评分《Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers》这本书，在我眼中，不单单是一本书，更是一本打开我计算能力上限的“钥匙”。在生物信息学领域，我们处理的数据集越来越庞大，算法也越来越复杂，传统的单机计算早已不堪重负。我非常希望这本书能够为我揭示高性能计算（HPC）的强大力量，并教会我如何将它有效地应用于我的工作中。我渴望书中能够清晰地阐述并行计算的原理，以及它如何通过同时执行多个计算任务来大幅缩短分析时间。我特别希望了解MPI（Message Passing Interface）和OpenMP这两个在HPC领域至关重要的编程模型。我需要知道如何在分布式计算环境中，利用MPI来协调多个计算节点的数据处理和结果合并，以及如何利用OpenMP来加速多线程的基因序列比对或蛋白质结构预测。书中是否会提供大量的代码示例，演示如何将这些并行编程技术应用于解决真实的生物信息学问题？此外，我对GPU（图形处理器）在HPC中的应用非常感兴趣，因为听说GPU能极大地加速某些类型的计算。我希望书中能介绍CUDA（Compute Unified Device Architecture）等GPU编程模型，并指导我如何将我的机器学习模型训练或大规模数据可视化任务迁移到GPU上运行，以获得显著的性能提升。我也非常关注性能优化方面的内容。我希望这本书能教会我如何识别代码中的性能瓶颈，如何使用profiling工具来诊断问题，以及如何通过调整算法、数据结构、并行策略等来最大化HPC资源的利用率。我期待这本书能够成为我掌握HPC技术的坚实起点，让我能够自信地处理更庞大的数据集，运行更复杂的模型，从而在生物信息学领域取得更具影响力的研究成果。
评分当我翻开《Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers》这本书时，我内心深处涌起的是一种探索未知世界的兴奋感。在我的科研生涯中，常常会遇到计算密集型的挑战，需要处理海量数据、运行复杂的模拟，而现有的计算资源和方法常常让我感到力不从心。《Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers》这本书，我期望它能成为我的“指路明灯”，为我揭示高性能计算（HPC）的强大能力，并教会我如何驾驭它。我特别希望这本书能够清晰地阐释HPC的核心概念，例如并行计算的原理、各种并行架构的特点（如共享内存、分布式内存），以及它们在解决科学和工程问题中的作用。我需要理解，为什么对于某些问题，一台普通的电脑是无法胜任的，而需要动用超级计算机集群。这本书是否会深入介绍MPI（Message Passing Interface）和OpenMP等主流的并行编程模型？我希望它能提供详实的讲解，包括API的使用、通信模式的选择、同步机制的设计等，并辅以大量的代码示例，展示如何在实际的科学计算场景中，例如数值模拟、数据分析、机器学习等，有效地运用这些技术。此外，我对GPU（图形处理器）在HPC中的应用非常感兴趣。我希望书中能介绍CUDA（Compute Unified Device Architecture）等GPU编程模型，并提供如何利用GPU的并行计算能力来加速特定任务的指导。我也非常关注性能优化方面的内容。我希望这本书能教会我如何识别代码中的性能瓶颈，如何使用性能分析工具来诊断问题，以及如何通过调整算法、数据结构、并行策略等来提升HPC程序的运行效率。总之，我期待这本书能够为我提供一套系统而实用的HPC知识体系，让我能够自信地将HPC技术应用于我的研究工作中，从而在科学探索的道路上取得更大的突破。
评分教材，当参考书查
评分A very good introduction to the fields of HPC, parallel programming.
评分A very good introduction to the fields of HPC, parallel programming.
评分教材，当参考书查
评分A very good introduction to the fields of HPC, parallel programming.
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