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出版者:科学出版社

作者:杨厚俊

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2004-1

价格:26.00元

装帧:平装

isbn号码:9787030132147

丛书系列:

图书标签:

• 计算机系统结构
• 计算机组成原理
• 汇编语言
• 存储系统
• 处理器
• 流水线
• Cache
• 虚拟内存
• 指令集
• 系统性能

好的，这是一本关于《高性能计算与并行编程实践》的图书简介： --- 图书名称：高性能计算与并行编程实践 导言：计算范式的跃迁与时代的呼唤 在信息技术飞速发展的今天，我们正目睹着计算能力的爆炸性增长。从模拟复杂的气候系统到训练深度神经网络，从药物分子动力学模拟到金融市场的高频交易分析，对计算资源的需求已远远超出了传统串行计算架构所能承受的极限。这一切都指向了一个明确的方向：高性能计算（HPC）。 本书《高性能计算与并行编程实践》并非是对某一特定硬件架构的深入剖析，也不是对基础计算机原理的复述。相反，它是一本聚焦于“如何驾驭现代并行计算资源，解决实际复杂问题的实战手册”。我们致力于填补理论学习与工程应用之间的鸿沟，为读者提供一套系统化、工程化的并行编程思维框架和实用的技术栈。 本书核心内容概述：从理论基石到工程落地 本书结构严谨，内容翔实，旨在培养读者成为一名能够高效利用多核CPU、GPU集群乃至超级计算机的计算工程师或科学家。全书共分为六个主要部分，层层递进： 第一部分：现代计算架构的透视与性能瓶颈分析 本部分首先为读者建立现代HPC系统的宏观认知。我们不会停留在教科书式的冯·诺依曼结构介绍，而是深入探讨内存层次结构、缓存一致性协议（如MESI）在实际应用中的影响。重点分析了延迟（Latency）与带宽（Bandwidth）的权衡艺术，并引入了Amdahl定律与Gustafson定律的现代应用场景，帮助读者在项目初期就能预估并行化的潜力与限制。 我们详细剖析了现代主流CPU（如Intel Xeon, AMD EPYC）的微架构特性，如乱序执行、分支预测的优化策略，以及它们对高效代码编写的影响。此外，GPU的异构计算模型（SIMT/SIMD）也在此部分得到初步介绍，为后续的CUDA/OpenCL编程打下基础。 第二部分：多线程编程的精深掌握与并发设计模式 并行编程的基石是有效地管理并发。本部分全面覆盖了共享内存模型下的编程技术。 1. 线程管理与同步原语： 深入讲解POSIX Threads (Pthreads) API，不仅仅停留在`pthread_create`的使用，更侧重于互斥锁（Mutex）、条件变量（Condition Variables）和屏障（Barriers）的正确及高效使用。特别强调了死锁、活锁的检测与规避策略，以及读写锁在高并发场景下的性能考量。 2. 内存模型与数据竞争： 详细阐述C++11/14/17引入的`std::atomic`操作和顺序一致性模型。通过大量代码示例，展示了在不同编译器和硬件平台上，如何通过严格控制内存访问顺序来确保程序正确性，这是避免潜伏Bug的关键。 3. 并行算法设计： 重点介绍分而治之（Divide and Conquer）思想在并行化中的应用，并引入了如Reduction（规约）和Scan（前缀和）等基础并行原语的优化实现。 第三部分：大规模分布式计算与消息传递接口（MPI） 当计算规模超出单机内存或核心数限制时，分布式计算成为必然。本部分以Message Passing Interface (MPI)为核心，系统地讲解如何构建和优化多节点集群上的应用。 1. MPI基础与通信范式： 覆盖点对点通信（Send/Recv）和集合通信（Broadcast, Gather, Scatter, Allreduce等）。我们侧重于非阻塞通信的使用，解释了`MPI_Isend`/`MPI_Irecv`如何与计算过程重叠，以实现“计算-通信隐藏”。 2. 拓扑感知与性能优化： 深入探讨了如何根据实际集群的网络拓扑结构（如InfiniBand或高速以太网）来选择最优的通信模式。讲解了MPI I/O在高吞吐量文件读写中的应用，并讨论了负载均衡在动态并行应用中的挑战。 第四部分：异构加速器编程——GPU计算的实践 GPU已成为HPC领域不可或缺的力量。本部分聚焦于NVIDIA CUDA生态系统。 1. CUDA编程模型： 详细介绍Grid/Block/Thread的三级层次结构，以及如何根据硬件特性（如SM数量、寄存器限制）合理配置启动参数。 2. 内存管理与优化： 区别和对比全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存的访问速度和适用场景。重点讲解共享内存的使用技巧，如何通过合作分块实现数据重用，是提升GPU计算效率的重中之重。 3. 性能调优实战： 介绍使用Nsight Profiler等工具对Kernel进行瓶颈分析，识别内存合并（Coalescing）问题，并指导读者如何通过调整数据布局和访问模式，将理论峰值性能推向实际应用。 第五部分：混合编程模型与性能调优策略 在实际的超级计算环境中，应用往往需要结合CPU的多核并行（OpenMP/MPI）和GPU加速（CUDA）。本部分专注于混合编程（Hybrid Programming）的实现。 1. OpenMP与CUDA的集成： 讲解如何使用OpenMP管理CPU侧的并行任务，并通过`cudaSetDevice`和数据传输API，将子任务卸载给GPU执行。 2. 数据同步与一致性： 解决跨CPU和GPU之间数据传输的开销问题。详细介绍统一内存（Unified Memory）的机制和适用边界，以及如何利用HPC工具链（如Intel VTune, LLVM compiler flags）进行全栈性能诊断。 第六部分：面向应用的高性能算法与案例研究 本部分将前面所学的技术应用于具体的科学计算问题中，展示如何将抽象的并行概念转化为高效的代码。我们将选取以下几个典型案例进行深度剖析： 稀疏矩阵向量乘法（SpMV）的并行化： 针对不同数据存储格式（CSR/BSR）在多核和GPU上的优化策略。 分子动力学模拟中的粒子间作用力计算： 重点展示如何使用空间划分（如八叉树/网格法）配合MPI和CUDA进行高效加速。 大规模线性方程组求解的迭代法并行实现。 目标读者 本书面向所有从事计算密集型工作的专业人士： 研究生及科研人员： 需要在有限时间内完成复杂模型仿真或数据分析的群体。 软件工程师： 负责开发高性能库、金融模型、图形渲染引擎或大数据处理框架的开发者。 系统架构师： 需要评估和设计未来HPC集群解决方案的技术人员。 本书的阅读不需要读者精通所有编程语言，但要求具备扎实的C/C++基础，并对操作系统和计算机底层原理有基本的了解。我们相信，通过本书的系统学习，读者将能摆脱低效的串行思维定式，真正掌握驾驭现代并行计算体系的能力。 ---

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我必须承认，作者在组织课程结构上的思路显得非常陈旧和脱节。全书的逻辑像是拼凑起来的，从冯·诺依曼结构讲起，然后突然跳跃到指令集架构（ISA）的设计哲学，紧接着又花了大篇幅去讲解汇编语言的底层实现细节，而这些细节在现代操作系统和高级编译器已经大量被抽象掉了。最让我难以接受的是，它对并行计算模型和GPU架构的讨论几乎是附带的、可有可无的附属品。在这个GPU计算日益成为主流的时代，这本书却仿佛生活在十年前的单核/有限多核世界里。我期望看到的是一套连贯的叙事，例如，从如何利用指令级并行（ILP）到如何设计访存层次结构（Memory Hierarchy），最后过渡到如何将工作负载映射到大规模并行处理器上，而不是这种零散的知识点堆砌。

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这本书的习题设置简直令人发指，完全脱离了实际应用场景，更像是为了凑够页数而设置的。很多题目要求你根据一个极度简化的模型（比如一个只有四级流水线、没有乱序执行的假设CPU），进行手动的周期级时序追踪。虽然这或许能考察基础概念的理解，但在实际的系统工程工作中，我们依赖的是性能分析工具（如VTune, perf）和模拟器（如Simics, gem5），而不是在纸上画时序图。更要命的是，书本后附带的答案解析错误率高得惊人，我核对了好几次，发现好几个关于ALU延迟和寄存器堆栈分配的计算都是错的。这让人非常困惑：如果连作者提供的练习资源都不可靠，我该如何信任书本中更复杂的理论推导是正确的呢？这极大地打击了我通过做题来巩固知识的积极性。

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如果把这本书比作一次旅程，那么作者更像一个知识的搬运工，而不是一个优秀的导游。他把所有已知的技术点都搬了过来，堆砌在你的面前，但却很少提供历史的背景、设计的动机以及不同技术路线之间的权衡艺术。例如，在讨论RISC与CISC的百年之争时，这本书只是陈述了两者的基本特征，却没有深入探讨为什么现代处理器（即便是被归类为RISC的ARM架构）最终都采用了大量CISC的微操作融合技术来提升性能。缺乏这种“为什么会这样”的哲学思考和历史演进的脉络，使得这本书的知识点显得非常僵硬和孤立。我更希望得到的是一种对计算机系统设计思想的深刻洞察，而不是一份冷冰冰的技术规格说明书的汇编。

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这本《计算机系统结构》的排版简直是一场灾难。我拿到书的时候，首先映入眼帘的就是那密密麻麻的文字，几乎没有足够的留白，让人看了就心生畏惧。更糟糕的是，图表的设计简直可以用“潦草”来形容，很多关键的微架构示意图，线条模糊不清，关键组件的标注也常常与其他文字重叠，看得我一头雾水。有几次我需要对照着书本上的图去理解某个指令集的流水线如何工作，结果光是辨认那些方框和箭头就花了我大半个小时。讲真，对于这种需要高度视觉辅助的学科，作者和出版社在制图和排版上的敷衍态度，极大地影响了学习体验。如果不是因为手头实在没有其他更权威的替代教材，我可能早就把这本书束之高阁了。希望未来的版本能在设计上投入更多的精力，毕竟，清晰的呈现是理解复杂概念的第一步。

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这本书在理论深度上做到了某种程度的“雨露均沾”，但这种“均沾”的后果就是任何一个深入点的话题都浅尝辄止，无法给人留下实质性的印象。比如，在谈到多核缓存一致性协议时，它只是罗列了MESI协议的基本状态转换图，对缓存的伪共享（False Sharing）如何影响实际性能，以及如何利用软件技巧来缓解这种问题，仅仅是寥寥数语带过。再比如，对于虚拟化技术中的内存管理单元（MMU）扩展，它并没有清晰地阐述硬件辅助虚拟化（如Intel VT-x/AMD-V）在页表转换层级上引入的性能开销和设计权衡。读完相关章节，我感觉自己像是在看一本高级技术词汇的字典，而不是一本能够教会我如何分析和设计现代处理器的教科书。它似乎更倾向于“你知道这些名词存在”，而不是“你知道这些名词在实际工程中是如何运作和选择的”。

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