MPI与OpenMP并行程序设计

MPI与OpenMP并行程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社
作者:Michael J. Quinn
出品人:
页数:426
译者:陈文光
出版时间:2004-1
价格:51.00元
装帧:
isbn号码:9787302095552
丛书系列:世界著名计算机教材精选
图书标签:
  • 并行计算
  • OpenMP
  • MPI
  • 计算机
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  • 数值计算
  • 多核编程
  • 计算机科学
  • 并行算法
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具体描述

本书是美国Oregon州立大学的Michael J.Quinn教授在多年讲授“并行程序设计”课程的基础上编写而成的,主要介绍用C语言,并结合使用MPI和OpenMP进行并行程序设计,内容包括并行体系结构、并行算法设计、消息传递编程、Eratosthenes 筛法、Floyd 算法、性能分析、矩阵向量乘法、文档分类、蒙特卡洛法、矩阵乘法、线性方程组求解、有限差分方法、排序、快速傅立叶变换、组合搜索、共享存储编程、融合OpenMP和MPI以及5个附录。

本书按授课方式安排章节,通过划分、通信、集聚和映射等四步的并行程序设计方法,来解决各种实际的并行性问题,使读者掌握系统化的并行程序设计方法,开发出高效的并行程序。

本书不仅是一本优秀的并行程序设计教材,对广大的相关专业人员也很有参考价值。

这本书旨在系统地介绍如何设计和实现MPI与OpenMP结合使用以优化并行程序的性能。它深入探讨了多核处理器环境下编程中的复杂性,以及如何通过合理配置任务分配、通信机制和同步策略来提升计算效率。书中详细解析了MPI(消息传递接口)在跨节点或集群环境中的应用,帮助读者理解其在大规模并行计算中的优势与实现路径。与此同时,OpenMP作为一种便于嵌入式并行编程的工具,也被详细分析,为开发者提供了多种适配不同硬件架构的技术方案。书中不仅关注理论框架,还以大量实际案例和实验数据为支持,帮助读者掌握具体技术技巧。此外,内容涵盖了性能调优、错误处理和最佳实践,确保开发者能够在不同平台上实现高效稳定的并行应用。书中对编程语言的选取与用法进行详细讲解,使得读者能灵活运用到自己的项目中。整个内容结构清晰,从基础概念逐步深入到高级技巧,满足从初学者到专业开发人员的不同需求。通过丰富的图表和实际代码示例,该书不仅传授知识,更为读者提供了可操作性的参考指南。在这篇详尽的讲解中,作者力求让读者全面理解并掌握MPI与OpenMP结合使用的核心思想,并能在实际开发中灵活应用。内容深度且实用性强,使其成为希望深入提升编程能力和优化系统性能的专业人士的理想参考书。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的封面设计简直是把人拉回了那个充满着二进制代码和早期并行计算的年代,那种带着点年代感的排版,虽然说不上惊艳,但至少传递出一种“硬核”的气息。我拿到书的时候,首先被它的厚度震了一下,这可不是一本用来随便翻翻的休闲读物,字里行间透出的都是对技术细节的深度挖掘。它的内容组织非常有条理,章节之间的过渡衔接得恰到好处,感觉作者是真正下了功夫梳理过这些复杂的概念。虽然我刚接触这个领域时,光是理解并行化的基本原理就费了不少脑细胞,但这本书似乎总能找到最直观的方式来解释那些晦涩难懂的术语。比如,它在讲解数据依赖性时,那种层层递进的剖析,让我这个初学者也能大致抓住核心脉络。当然,对于那些有着一定基础的读者来说,这本书提供的深度优化技巧和实际案例分析,绝对是能让人醍醐灌顶的宝贵财富,它不仅仅是教科书式的讲解,更像是经验丰富的前辈在手把手地传授“江湖经验”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实用价值,从我实际应用它的几周时间来看,已经超出了我的预期。我原本以为它会更偏向于理论介绍,但实际操作起来才发现,它简直是一本行走的代码参考手册。作者没有停留在概念层面,而是深入到了编译、链接以及运行时环境的诸多细节之中。比如,它对于内存一致性模型的阐述,直接影响了我重构旧有代码时选择的锁粒度和原子操作的频率。那种“知道为什么这么做,而不是仅仅知道怎么做”的满足感,是很多同类书籍无法给予的。每当我在实际项目中遇到性能瓶颈,随手翻开相应的章节,总能找到针对性的调优建议,而且这些建议往往是跨平台通用的,显示出作者深厚的工程积累。这本书的价值在于,它不仅教会了你如何写出能运行的并行代码,更重要的是,教会了你如何写出**高效且健壮**的并行代码,这才是区分普通程序员和优秀架构师的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字风格,怎么说呢,带着一种严谨到近乎教条的学者气质,每一个句子似乎都经过了反复的推敲和打磨,力求精确无误。我尤其欣赏作者在描述算法效率和性能瓶颈时的那种冷静客观,丝毫没有夸张的成分。读起来,你会感觉自己不是在看一本技术手册,而是在参与一场高级别的技术研讨会,所有的论证都基于扎实的理论基础。特别是它对不同并行编程模型之间权衡利弊的分析,那种不偏不倚的对比,极大地拓宽了我的视野。我记得有一次,我还在纠结于某个特定场景应该选用哪个同步机制时,翻到书中的那一小节对比分析,作者用一套清晰的指标体系给出了结论,那种感觉,就像是拨开了眼前的迷雾,豁然开朗。这本书的插图和图表也做得非常出色,它们并非单纯的装饰,而是对复杂数据流或内存访问模式的完美视觉化表达,这对于理解那些抽象概念是至关重要的助力。

评分☆☆☆☆☆

坦白地说,这本书的阅读门槛确实不低,它不适合那些希望“快速入门”并行计算的读者。初次接触,我感觉自己像是在攀登一座陡峭的山峰,需要时不时地停下来,对照着参考文档反复咀嚼那些关于线程同步、死锁预防的精妙论述。这种“难啃”的特质,反而成了它的一大优点,因为它筛选掉了那些只想浅尝辄止的读者,确保了留下来的读者都是真正有志于精通这一领域的同道中人。作者似乎深知读者的辛苦,因此在关键的复杂章节后,常常会穿插一些简短的“经验之谈”或历史背景介绍,这些小插曲就像是长途跋涉中的绿洲,提供了短暂的喘息和对整个领域发展脉络的宏观把握,避免了读者陷入纯粹的技术细节而迷失方向。这种对读者学习曲线的细致体察,体现了作者高超的教学艺术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的体系结构设计得极为巧妙,它像一张精密编织的网络,将并行计算的各个组成部分——从底层的硬件架构到上层的编程范式——紧密地联系在一起。我最欣赏的是它对异构计算环境的探讨,这种前瞻性的视角在许多同类教材中是相对欠缺的。作者不仅详细介绍了传统的多核CPU编程,还花了相当篇幅来讲解如何有效地利用GPU等加速器资源,并且清楚地阐明了不同硬件在数据传输和计算模型上的根本差异。这种全景式的视图,使得读者在阅读完后,能够跳出单一技术的窠臼,形成一套全面的高性能计算思维框架。读完这本书,我最大的感受是,我不再仅仅是一个会写循环的程序员,而是一个开始理解如何指挥庞大计算资源协同作战的“指挥官”,这种认知上的飞跃,是任何快速教程都无法比拟的深度体验。

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第一章写得特别好

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第一章写得特别好

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蛮详尽的

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蛮详尽的

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有点旧了

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