可扩展并行计算--技术、结构与编程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
作者简介
About the Authors
Kai Hwang presently holds a Chair Professor of Computer Engineering at the
Universityof Hong Kong (HKU), while taking a research leave from the University of
Southem Califomia (USC). He has been engaged in higher education and computer
research for 26 years, after eaming the Ph.D. in Electrical Engineering and Computer
Science from the University ofCalifornia at Berkeley. His work on this book started at the
USC and was mostly completed at the HKU.
An lEEE Feilow,he has published extensively in the areas ofcomputer architecture,
digital arithmetic, parallel processing, and distributed computing. He is the founding
Editor-in-Chiefof the Jownal ofParallelandDistributed Computing. He has chaired the
intemational confeaeoces: lCPP86, ARITH-7, IPP96, ICAPP 96, and HPCA-4 in 1998.
He has received several achicvement awards for butstanding research and academic con-
tributions to the field of parallel computing.
He has lectured worldwide and perrtormed consulting and advisory work for US
Nationai Academy of SciencesMIT Lincoln Laboratory, IBM Fishkill, TriTech in
Singapore, Pujitsu and ETL in Japan, GMD in Germany, CERN Schoolof Computing,
and Academia Sinica in Chiria. Presently, he leads a research group at HKU in developing
aan ATM-based multicomputer cluster for high-performance computing and distributed
multimedia, Intranet, ahd Intemet appliCations.
Zhiwei Xu is a Professor and ChiefArchitect at the National Center for Intelligent
Computing Systems (NClC), Chinese Academy ofSciences, Beijing, China. He is also a
Honorary Research Fellow ofHKU. He received a Ph.D. in Computer Engineering from
the University of Southem Califomia. He participated in the STAP/MPP benchmark
projects led by Dr. Hwang at USC and HKU during the past 5 years.
He has taught at the Rutgers University and New Yotk Polytechnfc University. He
has published in theareas of parallet languages, pipelined vector processmg, and
benchmard evaluation ofmassively parallel processors. Presently, he leads a design group
at NClC in building a series of cluster-based superservers in China. His current research
interest lies mainly in network-based cluster computing and the software environments for
parallel programming.
目录信息
About the Authors Iv
Foreword xv
Preface xvI
Guide to Instructors/Readers xIx
Part l Scalability and Clustering
Chapter l Scalable Computer Platforms and Models
l.l Evolution ofComputer Architecture
l.l.l Computer Generations
l.l.2 Scalable Computer Architectures
l.l.3 Converging System Architectures
l.2 Dimensions ofScalability
l.2.l Resource Scalability
1.2.2 Application Scalability
1.2.3 Technology Scalability
1.3 Parallel Computer Models
l.3.l Semantic Attributes
1.3.2 Performance Attributes
l.3.3 Abstract Machine Model
l.3.4 Physical Machine Model
1.4 BasicConceptsofClustering
l.4.l Cluster Characteristics
1.4.2 Architectural Comparisons
l.4.3 BenefitsandDifficultiesofChisters
1.5 Scalable Design Principles
l.5.l Principle of Independence
l.5.2 Principle ofBalanced Design
l.5.3 Design for Scalability
1.6 Bibliographic Notes and Problems
Chapter 2 Basics of Parallel Programming
2.1 Parallel Programming Overview
2.l.l Why Is Parallel Programming Difficult?
2.1.2 Parallel Programming Environments
2.l.3 Parallel Programming Approaches
2.2 Processes, Tasks, and Threads
2.2.1 DefinitionsofanAbstractProcess
2.2.2 Execution Mode
2.2.3 Address Space
2.2.4 Process Context
2.2.5 Process Descriptor
2.2.6 Process Control
2.2.7 Variations ofProcess
2.3 Parallelism Issues
2.3.1 Homogeneity in Processes
2.3.2 Static versus Dynamic Parallelism
2.3.3 Process Grouping.
2.3.4 Allocation Issues
2.4 Interaction/Communication Issues
2.4.1 Interaction Operations
2.4.2 Interaction Modes
2.4.3 Interaction Pattems
2.4.4 Cooperative versus Competitive Interactions
2.5 Semantic Issues in ParaUel Programs
2.5.1 Program Tennination
2.5.2 Determinacy ofPrograms
2.6 Bibliographic Notes and Problems
Chapter 3 Performance Metrics and Benchmarks
3.1 System and Applicatioo Benchmarks
3.1.1 Micro Benchmarks
3.1.2 Parallel Computing Benchmarks
3.1.3 Business and TPC Benchmarks
3.1.4 SPEC Benchmark Family
3.2 Perfonnance versus Cost
3.2.1 Execution Time and Throughput
3.2.2 Utilization and Cost-Effectiveness
3.3 Basic Performance Metrics
3.3.1 Workload and Speed Metrics
3.3.2 Caveats in Sequential Performance
3.4 PerfonnanceofParallelComputers
3.4.1 Computatiomal Characteristics
3.4.2 Parallelism and Interaction Overheaas
3.4.3 Overhead Quantification
3.5 Performance of Parallel Programs
3.5.1 Performance Metrics
3.5.2 Available Parallelism in Benchmarks
3.6 Scalability and Speedup Analysis
3.6.1 Amdahl's Law: Fixed Problem Size
3.6.2 Gustafson's Law: FixedTime
3.6.3 Sun and Ni's Eaw: Memory Bounding
3.6.4 Isoperformance Models
3.7 Bibliographic Notes-aod Problems
Part II Enabling Technologies
Chapter 4 Microprocessors as Building Blocks
4.1 System Development Trends
4.l.l Advances in Hardware
4.1.2 Advances in Software
4.l.3 Advances in Applications
4.2 PrinciplesofProcessorDesign
4.2.1 BasicsoflnstructionPipeline
4.2.2 From ClSC to RlSC and Beyond
4.2.3 Architectural Enhancement Approaches
4.3 Microprocessor Architecture Families
4.3.1 Major Architecture Familiei
4.3.2 Superscalar versus Superpipelined Processors
4.3.3 Embedded Microprocessors
4.4 Case Studies of Microprocessors
4.4.l Digital's Alpha 21 164 Microprocessor
4.4.2 Intel Pentium Pro Processor
4.5 Post-RlSC, Multimedia, and VLlW
4.5.1 Post-RlSC Processor Features
4.5.2 Multimedia Extensions
4.5.3 TheVLlWArchitecture
4.6 The Future of Microprocessors
4.6.l Hardware Trends and Physical Limits
4.6.2 Future Workloads and Challenges ,
4.6.3 Future Microprocessor Architectures
4.7 Bibliographic Notes and Problems
Chapter 5 Distributed Memory and Latency Tolerance
5.1 Hierarchical Memory Technology
5.l.l Characteristics of Storage Devices
5.1.2 Memory Hierarchy Properties
5.l.3 Memory Capacity Planning
5.2 Cache Cohereoce Protocob
5.2.1 Cache Coherency Problem
5.2.2 Snoopy Coherency Protocols
5.2.3 The MESl Snoopy Protocol
5.3 Shared-Memory Consistency
5.3.1 Memory Event Ordering
5.3.2 Memory Consistency Models
5.3.3 Relaxed Memory Models
5.4 Distributed Cache/Memory Architecture
5.4.l NORMA, NUMA, COMA, and DSM Models
5.4.2 Directory-Based Coherency Protocol
5.4.3 The Stanford Dash Multiprocessor
5.4.4 Directory-Based Protocol in Dash
5.5 Latency Tolerance Techniques 250
5.5.1 Latency Avoidance, Reduction, and Hiding
5.5.2 Distributed Coherent Caches
5.5.3 Data Prefetching Strategies
5.5.4 Effects of Relaxed Memory Consistency
5.6 Multithreaded Latency Hiding
5.6.1 Multithreaded Processor Model
5.6.2 Context-Switehing Policies
5.6.3 Combining Latency Hiding Mechanisms
5.7 Bibliographic Notes and Problems
Chapter 6 System Interconnects and Gigabit Networks
6.1 Basics of Interconnection Network
6.1.1 Interconnection Environmnents
6.1.2 Networik Components
6.1.3 Network Characteristics
6.1.4 Network Performance Metrics
6.2 Network Topologies and Properties
6.2.1 Topological and Functional Properties
6.2.2 Routing Schemes and Functions
6.2.3 Networidng Topologies
6.3 Buses, Crossbar, aod Multistage Switehes
6.3.1 Multiprocessor Buses
6.3.2 Crossbar Switches
6.3.3 Multistage Interconnection Networks
6.3.4 Comparison of Switched Interconnects
6.4 Gigabit Network Technologies
6.4.1 Fiber Channel and FDDI Rings
6.4.2 Fast Ethemet and Gigabit Ethemel
6.4.3 Myrinet for SAN/LAN Construction
6.4.4 HiPPI and SuperHiPPI
6.5 ATM Switches and Networks
6.5.1 ATM Technology
6.5.2 ATMNetworkInterfaces
6.5.3 Four Layers of ATM Architecture
6.5.4 ATM Intemetwork Connectivity
6.6 Scalable Coherence Interfaee
6.6.1 SCI Interconmects
6.6.2 Implementation Issues
6.6.3 SCI Coherence Protocol
6.7 ComparisoD of Network Technologies
6.7.1 Standard Networks and Perspectives
6.7.2 Network Performance arid Applications
6.8 Bibliographic Notes and Problems
Chapter 7 Threading, Synchronization, and Communication
7.1 Software Multithreading
7.1.1 TheThreadConcept
7.1.2 Threads Management
7.1.3 Thread Synchronization
7.2 Synchronization Mechanisms
7.2.l Atomicity versus Mutual Exclusion
7.2.2 High-Level Synchronization Constructs
7.2.3 Low-Level Synchronization Primitiyes
7.2.4 Fast Locking Mechanisms
7.3 The TCP/lP Communication Protocol Suite
7.3.l Features of The TCP/IP Suite
7.3.2 UDP.TCP.andlP
7.3.3 The Sockets Interface
7.4 Fast and Efficient Coramunication
7.4.l Key Problems in Communication
7.4.2 The Log P Communication Model
7.4.3 Low-Level Communications Support
7.4.4 Communication Algorithms
7.5 Bibliographic Notes and Problems
Part lll Systems Architecture
Chapter 8 Symmetric and CC-NUMA Multiprocessors
8.1 SMP and CC-NUMA Technology
8.l.l Multiprocessor Architecture
8.1.2 Commercial SMP Servers
8.1.3 ThelntelSHVServerBoara
8.2 Sun Ultra Enterprise lOOOO System
8.2.l The Ultra E- l 0000 Architecture
8.2.2 System Board Architecture
8.2.3 Scalability and Availability Support
8.2.4 Dynamic Domains and Performance
8.3 HP/Convex Exemplar X-Class
8.3.l The Exemplar X System Architecture
8.3.2 Exemplar Software Environment
8.4 The Sequent NUMA-Q 2000
8.4.l The NUMA-Q 2000 Architecture
8.4.2 Software Environment ofNUMA-Q
8.4.3 PerformanceoftheNUMA-Q
8.5 The SGl/Cray Origin 2000 Superserver
8.5.l Design Goals of Origin 2000 Series
8.5.2 The Origin 2000 Architecture
8.5.3 The Cellular IRIX Environment
8.5.4 PerformanceoftheOrigin2000
8.6 Comparison ofCC-NUMA Architectures
8.7 Bibliographic Notes and Problems
Chapter 9 Support of Clustering and Availability
9.1 Challenges in Clustering
9.1.1 Classification of Clusters
9.1.2 Cluster Architectures
9.1.3 Cluster Design Issues
9.2 Availability Support for Clusteriog
9.2.1 The Availability Concept
9.2.2 Availability Techniques
9.2.3 Checkpointing and Failure Recbvery
9.3 Support for Single System Image
9.3.1 Single System Image Layers
9.3.2 Single Entry and Single File Hierarchy
9.3.3 Single 1/0, Networking, and Memory Space
9.4 Single System Image in Solaris MC
9.4.1 Global File System
9.4.2 Global Process Management
9.4.3 Single 1/O System Imnage
9.5 Job Management in Clusters
9.5.1 Job Management System
9.5.2 Survey of Job Management Systems
9.5.3 Load-Sharing Facility (LSF)
9.6 Bibliographk Notes and ProNems
Chapter 10 Clusters of Servers and Workstations
10.1 Cluster Products and Research Projects
10.1.1 Supporting Trend ofCluster Products
10.1.2 ClusterofSMPServers
10.1.3 ClusterResearchProjects
10.2 Microsoft Wolfpack for NT Clusters
10.2.1 Microsoft Wolfpack Configurations
10.2.2 Hot Standby Multiserver Clusters
10.2.3 Active Availability Clusters
10.2.4 Fault-Tolerant Multiserver Cluster
10.3 The IBM SP System
10.3.1 Design Goals and Strategies
10.3.2 The SP2 System Architecture
10.3.3 1/o and Intemetworking.
10.3.4 The SP System Software
10.3.5 The SP2 and Beyond
10.4 The Digital TruCIuster
10.4.1 The TmCluster Architecture
10.4.2 The Memory Channel Interconnect
10.4.3 Programming the TruCluster
10.4.4 The TruCluster System Software
10.5 The Berkeley NOW Project
10.5.1 Active Messages for Fast Communication
10.5.2 GLUnix for Global Resource Management
10.5.3 ThexFSServerlessNetworkFileSystem
10.6 TreadMarks: A Software-lmplemented DSM Cluster
10.6.1 Boundary Conditions
l0.6.2 User Interface for DSM
l0.6.3 Implementation Issues
l0.7 Bibliographic Notes and Problems
Chapter ll MPP Architecture and Performance
ll.l An Overview of MPP Technology
ll.l.l MPP Characteristics and Issues
ll.l.2 MPP Systems - An Overview
ll.2 The Cray T3E System
ll.2.l The System Architecture of T3E
ll.2.2 The System Software in T3E
11.3 New Generation of ASCl/MPPs
ll.3.l ASCl Scalable Design Strategy
ll.3.2 Hardware and Software Requirements
ll.3.3 Contracted ASCI/MPP Platforms
11.4 Intel/Sandia ASCl Option Red
ll.4.l The Option Red Architecture
ll.4.2 Option Red System Software
11.5 Parallel NAS Benchmark Results
ll.5.l The NAS Parallel Benchmarks
ll.5.2 Superstep Structure and Granulanty
ll.5.3 Memory, VO, and Communications
11.6 MPl and STAP Benchmark Results
ll.6.l MPl Performance Measurements
ll.6.2 MPl Latency and Aggregate Bandwidth
ll.6.3 STAP Benchmark Evaluation of MPPs
ll.6.4 MPP Architectural Implications
11.7 Bibliographic Notes and Problems
Part IV Part IV Parallel Programming
Chapter 12 Parallel Paradigms and Programming Models
12.1 Paradigms and Programmability
12.1.1 Algorithmic Paradigms
12.1.2 Programmability Issues
12.1.3 Parallel Programming Examples
12.2 Parallel Programming Models
12.2.1 Implicit Parallelism
12.2.2 Explicit Parallel Modeis
l2.2.3 ComparisonofFourModels
l2.2.4 Other Parallel Programming Models
12.3 Shared-Memory ProgrammiBg
12.3.1 The ANSI X3H5 Shared-Memory Model
12.3.2 ThePOSIX Threads(Pthreads)Model
12.3.3 The OpenMP Standard
12.3.4 TheSGIPowerCModel
12.3.5 Cll: A Structured Parallel C Language
12.4 Bibliographic Notes and Problems
Chapter 13 Message-Passing Programmmg
13.1 The Message-Passing Paradigm
13.1.1 Message-Passing Libraries
13.1.2 Message-Passing Modes
13.2 Message-Passing Interface (MPI)
13.2.1 MPIMessages
13.2.2 Message Envelope in MPI
13.2.3 Point-to-Point Communications
13.2.4 Collective MPI Communications
13.2.5 The MP1-2 Extensions
13.3 Parallel Virtual Machine (PVM)
13.3.1 Virtual Machine Construction
13.3.2 Process Management in PVM
13.3.3 Communication with PVM
13.4 Bibliographic Notes and Problems
Chapter 14 Data-ParalleI Programming
14.1 The Data-Parallel Model
14.2 The Fortran 90 Approach
14.2.1 Parallel Array Operations
14.2.2 Intrinsic Functions in Fortran 90
14.3 High-Performance Fortran
14.3.1 Support for Data Parallelism
14.3.2 DataMappinginHPF
14.3.3 SummaryofFortran90andHPF
14.4 Other Data-Parallel Approaches
14.4.1 Fortran 95andFortran200l
14.4.2 ThepC++andNeslApproaches
14.5 Bibliographic Notes and Problems
Bibliography
Web Resources List
Subject Index
Author Index
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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评分
用户评价
这本书的问世，无疑为我们这些身处大数据时代、渴求更高效计算能力的开发者和研究人员提供了一扇崭新的窗口。我个人一直在高性能计算领域摸索，从早期的串行编程到多线程，再到GPU加速，每一步都伴随着对计算范式和硬件架构的深刻理解。然而，当面对日益增长的数据量和极其复杂的计算任务时，传统的并行化方法似乎开始显露出它的局限性。这本书的标题——“可扩展并行计算——技术、结构与编程”——精准地击中了我的痛点。 “可扩展性”这个词，在我看来，是未来计算发展的核心。我们不再满足于将计算能力局限于单台机器，而是希望能够构建起一个动态、弹性的计算网络，能够根据任务的需求，自由地伸展和收缩计算资源。这不仅仅意味着要能够并行处理数据，更重要的是，这个并行过程需要能够平滑地扩展到更大的规模，而不会因为增加节点而导致性能急剧下降，甚至出现不可控的性能瓶颈。我一直在思考，什么样的技术和架构能够支撑这种“按需分配、弹性伸缩”的计算模式？本书的“技术”和“结构”部分，我预期会深入探讨支撑可扩展并行计算的关键理论和实践，比如分布式共享内存模型、消息传递接口（MPI）的进阶应用，以及如何设计高效的数据分发和同步机制。 我特别关注的是书中关于“结构”的论述。计算的结构决定了其可扩展性的上限。无论是共享内存、分布式内存，还是混合架构，其背后的通信模式、内存访问模式、调度策略都直接影响着并行程序的效率。我希望本书能够详细分析不同并行计算结构的优劣，尤其是在面对大规模数据集和海量并发请求时的表现。例如，在分布式系统中，节点之间的通信延迟是不可避免的，如何通过优化算法和数据布局来最小化这种延迟？如何在高并发场景下保证数据的一致性和同步的准确性？这些都是我一直在实践中遇到并试图解决的难题。我对书中关于新型并行计算结构，如基于加速器的体系结构（GPU、FPGA等）与CPU协同工作，以及如何构建支持大规模并行处理的集群和云环境的探讨抱有极大的期待。 而“编程”部分，自然是重中之重。再精妙的技术和再优化的结构，最终都需要转化为可执行的代码。我非常期待本书能够提供切实可用的编程指南，介绍能够有效利用这些先进技术和结构的编程模型和语言特性。例如，除了传统的C++和Fortran，是否会深入讲解一些新兴的并行编程框架，如OpenMP、CUDA、OpenCL，甚至是更高级别的抽象，如MPI+OpenMP的混合编程，或者针对特定领域（如AI）的并行编程库。我特别希望书中能包含大量的代码示例，并且这些示例能够清晰地展示如何将理论知识转化为实际的解决方案，如何诊断和优化并行程序的性能瓶颈。 对我而言，本书不仅仅是关于并行计算本身，它更像是一套解决当前计算难题的“武林秘籍”。我期待的不仅仅是技术的罗列，更是背后思想的启迪。例如，在“技术”部分，我希望能够了解到关于并行算法设计的一些深层次原理，比如如何将一个串行问题分解成可并行处理的子问题，以及如何处理子问题之间的依赖关系。我更关心的是，在面对大规模、动态变化的数据流时，如何设计出能够自适应、自优化的并行算法，而不是一成不变的固定模式。 我非常好奇书中关于“结构”的解读。在如今异构计算日益普及的背景下，如何有效地整合CPU、GPU、FPGA等不同计算单元，构建出兼具通用性和专业性的高性能计算系统，是我一直探索的方向。我希望能从书中找到关于如何设计和优化这种异构并行结构的指导，例如，如何在不同计算单元之间高效地传输数据，如何进行任务调度和负载均衡，以及如何进行统一的编程和管理。 对于“编程”的章节，我期望的不仅仅是API的介绍，而是更深层次的编程哲学。如何写出既高效又易于维护的并行代码？如何优雅地处理并行编程中的各种挑战，比如死锁、竞态条件、数据竞争？我希望书中能够提供一些实用的调试技巧和性能分析工具的使用方法，帮助开发者快速定位和解决问题。 我还在思考，这本书对于不同规模的应用场景，会给出怎样的指导。例如，对于科学计算领域的复杂模拟，或者金融领域的实时交易分析，又或者是互联网公司的海量日志处理，它们对可扩展并行计算的需求是截然不同的。我希望本书能够在“技术”、“结构”、“编程”的框架下，针对不同的应用场景，提供有针对性的解决方案和最佳实践。 总而言之，我期待本书能够帮助我构建起一个更加系统和完整的并行计算知识体系，让我能够更好地理解和驾驭日益复杂的计算挑战，为我未来的研究和开发工作提供坚实的基础和宝贵的指导。
评分我是一名对科技发展充满好奇心的普通读者，尤其对计算机科学的最新进展非常感兴趣。虽然我不是专业的程序员或研究人员，但“可扩展并行计算”这个概念，在我看来，是现代社会许多先进技术（如人工智能、大数据分析、云计算）的底层驱动力，因此我对这本书的普及性内容非常期待。 “技术”部分，我希望能够以一种易于理解的方式，了解到实现“可扩展并行计算”所依赖的关键技术。例如，它不像传统的单核处理那样，而是如何通过多核、多处理器甚至多台计算机协同工作来实现计算能力的提升。我希望书中能用生动的比喻和直观的图示，解释数据如何被分割、任务如何被分配、结果又如何被整合。 “结构”部分，我希望能够了解，支撑这些大规模计算的“基础设施”是什么样子的。是否就像一个巨大的网络，各种计算单元（像是超级计算机、服务器、甚至是我们家里的电脑）都连接在一起，协同工作？我希望书中能介绍不同规模的计算结构，从小型集群到大型数据中心，它们在实现“可扩展性”方面有什么不同。 “编程”部分，虽然我可能不会亲自编写代码，但我很想了解，为了让这些强大的计算能力发挥作用，需要什么样的“语言”或者“指令”？我希望书中能用通俗的语言，介绍编程是如何控制并行计算的过程，以及不同的编程方式会带来什么样的结果。如果能有一些趣味性的例子，说明如何通过编程解决一些现实世界的问题（比如天气预测、股票分析），那就更好了。 我一直在思考，为什么现在的很多服务（如在线视频、社交媒体）都能同时承载如此多的用户，并且响应迅速。我想这背后一定与“可扩展并行计算”息息相关。我希望这本书能解答我这样的疑惑，让我明白，这些便利的背后，是怎样复杂的计算技术在支撑。 我也对书中关于“并行计算的应用前景”的讨论非常感兴趣。在未来，它还将会在哪些领域发挥作用？例如，在医疗健康、自动驾驶、环境保护等方面，它可能会带来哪些革命性的变化？我希望书中能给我描绘一个充满希望和想象力的未来图景。 最重要的是，我希望这本书能够让我对“可扩展并行计算”有一个清晰、全面的认知，不被复杂的专业术语吓倒，而是能够理解它对我们日常生活和社会发展的重要性。
评分我是一名嵌入式系统工程师，工作中经常需要处理实时性要求极高、计算资源受限的场景。虽然我主要关注的是单片机的开发，但随着物联网的兴起，越来越多的设备需要连接到云端进行数据处理和分析，这让我开始关注更广阔的计算领域，特别是“可扩展并行计算”。 “技术”这个词，对我来说，意味着要能真正解决实际问题。在嵌入式领域，资源往往是极其宝贵的，每一份计算能力都需要被充分利用。我希望本书能够介绍一些在资源受限环境下实现高效并行计算的技术，例如，如何利用多核处理器进行任务分载，如何优化内存访问模式以减少延迟，以及如何在有限的功耗下实现高效率的计算。 “结构”部分，我更倾向于了解如何将各种计算单元（包括可能来自云端的计算能力）有机地组织起来，形成一个整体。在物联网的场景下，可能存在大量的终端设备（计算能力较弱）和边缘节点（计算能力中等）以及远端的云服务器（计算能力强大）。如何设计一个能够在这种异构、分布式的计算环境中实现高效协同的结构，是我非常关心的问题。 “编程”是我需要直接掌握的技能。虽然我习惯于C语言，但我知道，要实现真正的并行计算，需要掌握更高级的编程模型和工具。我希望本书能够提供一些易于理解和上手的并行编程方法，也许是针对嵌入式系统的并行编程技巧，或者能够帮助我理解如何与云端的并行计算服务进行交互。 我一直在思考，在物联网的边缘计算场景下，如何将一些原本需要在云端完成的复杂计算任务，下放到边缘节点进行处理，以降低延迟和网络带宽的压力。这需要边缘节点具备一定的并行计算能力，并且能够有效地执行预定的计算任务。我希望本书能够为我提供一些在这方面的指导。 我也对书中关于“低功耗并行计算”的讨论非常感兴趣。嵌入式设备通常以电池供电，功耗是制约其性能的重要因素。如何设计出在满足性能需求的同时，又能最大程度地降低功耗的并行计算方案，是我的一个重要研究方向。 我更希望本书能够提供一些实际的案例分析，例如，如何将一个原本在服务器上运行的图像识别算法，优化到能够在边缘的嵌入式设备上进行实时处理。这些案例能够帮助我更好地理解理论知识在实际场景中的应用。 总而言之，这本书的内容对我来说，是从一个相对独立的嵌入式开发视角，扩展到更宏观的计算领域。我期待能够从中学习到如何将并行计算的思想和技术，融入到我未来的嵌入式系统和物联网解决方案的设计中。
评分我是一名在金融行业从事量化分析的从业者，我们每天都在与海量金融数据打交道，需要进行复杂的风险模型计算、策略回测和实时市场分析。对于“可扩展并行计算”的需求，在金融领域尤为迫切。我期待这本书能够为我们提供解决这些挑战的思路和方法。 “技术”方面，我最关心的是如何在保证计算精度和速度的同时，实现对海量金融数据的并行处理。例如，如何设计高效的分布式数据存储和访问机制，如何利用并行计算来加速复杂的统计模型和机器学习算法的训练，以及如何在实时交易环境中实现低延迟的并行计算。我希望书中能探讨一些适合金融领域的并行计算技术，比如内存计算、GPU加速在金融数据分析中的应用。 “结构”方面，我希望能了解到，如何构建一个既能够支持大规模数据处理，又能够保证高安全性和可靠性的计算平台。这可能涉及到分布式数据库、高性能计算集群，以及如何构建一个能够快速弹性伸缩的计算环境，以应对突发市场事件带来的计算峰值。我期待书中能提供一些关于金融级计算结构的指导。 “编程”部分，是我需要直接掌握的关键。我希望书中能够介绍一些在金融量化领域常用的并行编程语言和框架，例如，如何使用Python配合NumPy, SciPy, Dask等库进行并行计算，或者如何利用C++和CUDA来优化性能敏感的代码。我也希望书中能提供一些关于如何进行金融模型并行化实现的案例，例如，如何对蒙特卡洛模拟、因子模型进行并行加速。 在金融分析中，模型的准确性和计算速度同等重要。一个稍慢的计算速度，可能就意味着错失交易机会，或者低估风险。我希望本书能够为我提供一些系统性的方法，帮助我从技术、结构和编程层面，全面提升我们的量化分析能力。 我也对书中关于“并行计算在金融风险管理和反欺诈等领域的应用”的探讨非常感兴趣。例如，如何利用并行计算来实时监控和识别潜在的风险，或者如何高效地处理和分析大量的交易数据以发现欺诈行为。 总而言之，这本书的内容听起来非常契合我作为金融从业者的实际需求。我期待它能够成为我提升量化分析能力、应对复杂金融挑战的“利器”，帮助我在瞬息万变的金融市场中取得先机。
评分我是一名在学术界从事并行计算研究的研究生，长期以来，我一直在探寻如何更有效地利用计算资源，以应对日益复杂的科学计算问题。当看到这本书的标题时，我立刻被它所吸引，因为它精准地触及了我研究的核心——“可扩展并行计算”。 “技术”这个词，在我看来，不仅仅是算法和数据结构的堆砌，更是对计算本质的深刻理解。我希望本书能够深入浅出地讲解支撑可扩展并行计算的各种技术，例如，在分布式系统中，如何实现高效的通信和同步机制，如何处理数据的一致性问题，以及如何进行容错处理。我尤其关注书中关于新型并行计算技术，如基于GPU、FPGA等异构计算平台的并行处理技术，以及如何将其有效地集成到大规模并行计算系统中。 “结构”部分，对我来说，是理解并行计算体系的关键。不同的计算结构，如共享内存、分布式内存、以及混合模型，都有其固有的优劣势。我希望本书能够详细分析这些结构的特点，以及它们在不同应用场景下的适用性。特别是，我希望能从书中了解到如何设计和优化大规模并行计算的体系结构，以实现最佳的可扩展性和性能。 “编程”作为实践的载体，是理论落地的关键。我期待本书能够提供一些前沿的并行编程模型和语言特性，例如，如何使用MPI、OpenMP、CUDA等进行高效的并行编程，以及如何利用一些更高级别的抽象，如并行数据流模型，来简化复杂并行应用的开发。我希望书中能包含丰富的代码示例，并且能够清晰地展示如何将理论知识转化为可执行的解决方案。 在我的研究过程中，我经常遇到一个挑战：如何设计出能够处理海量数据的并行算法。例如，在进行大规模分子动力学模拟或气候模型预测时，数据量往往非常庞大，如何将这些数据有效地分发到各个计算节点，并且在计算过程中保持数据的一致性，是至关重要的。我希望本书能够提供一些关于如何设计和实现可扩展并行算法的指导。 我也对书中关于“性能分析和调优”的内容充满期待。即使有了先进的技术和优化的结构，如果不能有效地识别和解决性能瓶颈，也很难达到预期的效果。我希望本书能够提供一些实用的工具和方法，帮助我理解并行程序的性能瓶颈，并且能够找到有效的调优策略。 此外，我对书中关于“分布式操作系统和调度机制”的讨论也很感兴趣。在大型并行计算系统中，如何有效地管理和调度计算资源，是保证系统高效运行的关键。我希望本书能够提供一些关于如何设计和实现高效的分布式调度系统的见解。 总而言之，这本书的内容听起来非常全面和深入，我非常期待能够从中学习到更多关于可扩展并行计算的理论知识和实践经验，为我的学术研究提供坚实的基础和新的思路。
评分这是一本我期待已久的书，因为“可扩展性”和“并行计算”这两个词汇在我日常的工作中扮演着核心角色。我是一名在大型互联网公司负责后端架构的工程师，每天都要面对海量的数据和用户请求，如何高效、稳定地处理这些请求，并且能够在业务量激增时迅速扩展计算能力，是我的首要任务。过去，我们尝试过各种方法，从简单的多线程到分布式系统，但总会遇到瓶颈。 我特别关注本书的“技术”部分，因为我知道，支撑可扩展并行计算的技术是多种多样的，而且还在不断发展。例如，在分布式系统中，数据一致性、容错性、一致性哈希等技术都是至关重要的。我希望本书能深入讲解这些技术背后的原理，以及它们是如何协同工作的，从而实现真正的“可扩展”。我尤其对书中关于如何在大规模分布式环境中进行高效的通信和同步的讨论抱有浓厚兴趣。 “结构”部分更是我迫切需要了解的。计算系统的结构直接决定了它的性能上限和可扩展性。从共享内存到分布式内存，再到如今流行的微服务架构和容器化技术，每一种结构都有其独特的优势和劣势。我希望本书能够详细分析这些不同结构的特点，特别是在面对动态负载变化和节点故障时，它们是如何表现的。我也很想了解，如何根据具体的应用场景，选择最合适的计算结构，并且如何构建一个能够支持大规模并行计算的弹性基础设施。 “编程”部分将是我最直接的实践指导。即使有了先进的技术和优化的结构，如果编程模型和工具不给力，也很难发挥出应有的性能。我期待本书能够介绍各种并行编程模型，如MPI、OpenMP、Akka等，以及它们在不同场景下的适用性。我也希望书中能提供一些具体的代码示例，展示如何编写高效、可维护的并行程序，以及如何利用一些高级的并行编程框架来简化开发过程。 在过去的工作中，我们遇到过很多棘手的性能问题，很多时候都与并行计算的效率低下有关。例如，在处理大量并发请求时，锁的粒度过大会导致严重的性能瓶颈，而数据分区不合理则可能导致某些节点负载过高。我希望本书能够为我提供一些系统性的解决方案，帮助我理解这些问题的根源，并且学会如何从技术和结构层面进行优化。 我还对书中关于“容错性”的讨论非常感兴趣。在分布式系统中，节点故障是不可避免的，如何设计一个能够容忍部分节点故障，并且能够自动恢复的并行计算系统，是我一直在思考的问题。我希望本书能提供一些关于如何实现高可用性和容错性的技术和架构建议。 另外，随着云计算的普及，弹性计算和按需付费成为了一种趋势。我希望本书能够结合云计算的特点，探讨如何构建一个能够实现高效资源利用和成本优化的可扩展并行计算解决方案。 总之，这本书的内容听起来非常契合我目前的工作需求，我非常期待能够从中学习到更多关于可扩展并行计算的知识和实践经验，为我构建更强大、更具弹性的计算系统提供有力的支撑。
评分作为一个对计算科学的未来充满热情的爱好者，我一直在关注着那些能够驱动科技进步的核心技术。而“可扩展并行计算”无疑是其中的佼佼者。我期望这本书能够为我打开一扇通往这个激动人心的领域的大门。 “技术”部分，我希望能够深入理解支撑“可扩展性”的基石。比如，如何在高并发场景下，保证计算任务的合理分配和执行效率？如何处理在分布式环境中不可避免的数据同步和一致性问题？书中对诸如分布式一致性算法（Paxos, Raft）、消息队列、负载均衡等关键技术的阐释，将是我非常期待的内容。我希望能够从中了解到，如何设计出能够抵御单点故障、并且能够平滑扩展的计算系统。 “结构”层面，我更关心的是如何构建出能够适应不同规模和需求的计算体系。从本地的服务器集群，到庞大的公有云基础设施，再到如今的边缘计算网络，我希望本书能详细分析各种计算结构的特点，以及它们在实现“可扩展并行计算”时所扮演的角色。特别地，我希望能了解，如何通过合理的硬件和网络设计，优化数据在不同计算节点间的流动，从而最大化并行计算的整体效率。 “编程”部分，是我最渴望获得实践指导的地方。我理解，即便是最先进的技术和最巧妙的结构，也需要通过编程才能得以实现。我期待书中能够介绍一些主流的并行编程模型和框架，如Actor模型（如Akka）、Dataflow编程范式、以及针对GPU的CUDA等。我希望能够看到具体的代码示例，演示如何将复杂的并行计算任务分解、调度和执行，并且如何有效地进行错误处理和性能调优。 我一直在思考，在人工智能、大数据分析等领域，海量数据的处理和复杂模型的训练，如何才能在有限的时间内完成。这背后必然需要强大的“可扩展并行计算”能力。我希望本书能够提供一些关于如何利用并行计算加速这些新兴技术发展的案例分析，让我能更直观地感受到其巨大的潜力。 我也对书中关于“并行计算的未来发展趋势”的探讨非常感兴趣。例如，在量子计算、神经形态计算等新兴领域，它们将如何与现有的可扩展并行计算技术相结合，开创新的计算范式？我希望能够从中洞察到未来计算领域的发展方向。 对我而言，这本书不仅仅是技术手册，更像是一份关于未来计算的“路线图”。我期待它能够帮助我构建一个清晰的认知框架，理解“可扩展并行计算”的精髓，并且为我探索更广阔的计算世界提供宝贵的指引。
评分我是一名业余编程爱好者，对计算机科学的底层原理一直充满好奇。虽然我主要的工作与IT无关，但我喜欢阅读一些技术书籍，来拓展自己的知识边界。“可扩展并行计算”这个概念，听起来就充满了力量和未来感，我非常期待能从这本书中获得一些入门级的、易于理解的知识。 “技术”部分，我希望能够以一种“科普”的方式，了解到到底什么是“并行计算”，以及为什么需要“可扩展”。例如，用简单的例子说明，为什么单个处理器处理信息会遇到瓶颈，而多个处理器一起工作会更快。我也希望了解，当需要处理的数据量越来越大时，如何让这些并行计算“扩展”开来，而不是变得混乱。 “结构”部分，我希望能了解到，支撑这些大规模计算的“硬件”和“系统”大概是什么样子的。例如，是不是有很多很多的电脑连接在一起，像一个巨大的“计算工厂”？我希望书中能有一些图片或者示意图，来帮助我理解这些结构的组成和运作方式。 “编程”部分，虽然我不会深入学习，但我希望能了解到，为了让这些“计算工厂”工作起来，需要给它们下达什么样的“指令”。是不是有一种特殊的“语言”？如果能有一些简单、有趣的“小例子”，展示如何用这些“语言”来控制计算过程，那就更好了。 我常常在想，为什么我们现在能享受如此流畅的网络服务，比如在线观看高清视频、玩大型在线游戏。我想，这背后一定离不开“可扩展并行计算”的支持。我希望这本书能解答我的这些疑问，让我明白，在我们享受科技便利的同时，背后有哪些强大的计算技术在默默工作。 我也对书中关于“并行计算在日常生活中的应用”的讨论很感兴趣。除了那些我们耳熟能详的例子，它还能在哪些我们意想不到的地方发挥作用？例如，在科学研究、艺术创作、甚至是我们日常生活的方方面面，它是否会带来一些惊喜？ 最重要的是，我希望这本书能够让我对“可扩展并行计算”有一个初步的、清晰的认识，不被过于专业的术语所困扰，而是能够感受到这项技术的重要性和它的发展潜力。
评分我是一名游戏开发者，每天都在与引擎的性能优化搏斗，而“可扩展并行计算”对我来说，是提升游戏帧率、实现更逼真画面和更复杂物理模拟的关键。我非常期待这本书能够为我提供切实可行的技术和编程上的指导。 “技术”部分，我最关注的是如何将游戏中的各种计算任务（如AI逻辑、物理模拟、渲染管线）进行有效的并行化。我希望书中能深入探讨在实时渲染和复杂交互场景下，如何优化数据传输、内存访问以及线程同步，以避免性能瓶颈。例如，对于GPU编程，我希望书中能有关于CUDA或DirectCompute的深入讲解，以及如何高效地利用GPU的并行计算能力。 “结构”方面，我非常想了解如何设计一个能够支持未来更大型、更复杂游戏引擎的并行计算架构。这可能涉及到如何有效地利用多核CPU，如何将任务分配到不同的计算单元（CPU、GPU），以及如何在分布式环境中进行协同计算（例如，多人在线游戏的服务器端）。我希望书中能提供一些关于如何设计弹性、可扩展的计算结构的建议，以便我们能够应对不断增长的游戏规模和玩家数量。 “编程”部分，是我最直接的需求。我期待书中能够提供丰富的代码示例，并且这些示例能够直接应用于游戏开发。例如，如何使用C++和相关的并行编程库（如OpenMP, TWI/Task Parallel Library）来实现高效的并行化。我更希望能看到一些关于如何诊断和优化游戏引擎中并行性能瓶颈的实用技巧，以及如何处理游戏开发中常见的并行问题，如死锁、竞态条件等。 在游戏开发过程中，性能优化是永无止境的。我希望这本书能够为我提供一套系统性的方法论，让我能够从技术、结构和编程的各个层面，全面提升游戏的性能。例如，如何利用并行计算来实现更智能的NPC行为，如何进行更真实的物理碰撞检测，以及如何渲染出更细腻的光影效果。 我还对书中关于“并行计算在游戏中的新兴应用”的探讨充满期待。例如，如何利用并行计算来加速游戏资产的生成，如何实现更逼真的实时粒子系统，或者如何通过并行计算来支持大规模的在线多人游戏世界。 总而言之，这本书的内容听起来非常契合我作为游戏开发者的实际需求。我期待它能够成为我的“性能优化圣经”，帮助我打造出更具竞争力、更令人惊叹的游戏作品。
评分我是一名大学里的计算机科学专业大三学生，对高性能计算和并行计算充满了浓厚的兴趣。我一直在努力学习相关的理论知识，并且尝试将所学的知识应用到一些小型项目中。这本书的出现，恰好能填补我在“可扩展性”这一关键概念上的认知空白。 “技术”部分，我希望能够深入了解支撑可扩展并行计算的核心技术。例如，在分布式系统中，如何实现高效的节点间通信，如何进行数据分片和负载均衡，以及如何保证整个系统的稳定性和可用性。我希望这本书能够清晰地解释这些技术背后的原理，并且能够提供一些相关的学术研究背景。 “结构”部分，我非常想了解不同并行计算架构的演变和发展。从共享内存到分布式内存，再到如今的异构计算和云计算，每一种结构都代表着计算能力的一次飞跃。我希望本书能够详细介绍这些结构的特点，以及它们是如何克服前一代结构的局限性的。 “编程”是我需要重点掌握的部分。虽然我已经学习了一些基础的并行编程概念，但我知道，要实现真正的“可扩展”并行计算，还需要掌握更高级的编程模型和工具。我希望本书能够提供一些关于如何使用MPI、OpenMP等工具进行高效并行编程的详细指导，并且能够提供一些实际的代码示例，让我能够动手实践。 作为一名学生，我最大的渴望是能够将所学的理论知识转化为实际的应用。我希望本书能够提供一些与实际应用场景相关的案例，例如，如何利用并行计算加速科学模拟，或者如何处理海量社交网络数据。这些案例能够帮助我更好地理解并行计算的价值，并且激发我进行更深入的研究。 我也非常关注书中关于“并行算法设计”的讨论。如何将一个复杂的计算问题分解成可以并行执行的小问题，并且有效地进行组合，是并行计算的关键。我希望本书能够提供一些系统的方法和技巧，帮助我学习如何设计高效的并行算法。 同时，我也对书中关于“并行计算的学习路径和资源”的介绍抱有期待。作为一名学生，我希望能够找到一条清晰的学习路径，并且能够获取到更多的学习资源，以便更深入地掌握这门技术。 总而言之，这本书的内容听起来非常扎实和系统，我期待它能够成为我深入学习和研究并行计算的“宝典”，为我未来的学术和职业发展打下坚实的基础。
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