Shared Memory Parallel Programming with Open MP共享存储器并行程序设计与Open MP/会议录 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Chapman, Barbara M.

出品人:

页数:147

译者:

出版时间:2005-3

价格:474.60元

装帧:

isbn号码:9783540245605

丛书系列:

图书标签:

• 并行编程
• OpenMP
• 共享内存
• 多线程
• 高性能计算
• 科学计算
• 计算机科学
• 程序设计
• 并行算法
• C++

《共享存储器并行程序设计：OpenMP 实践指南》 面向未来计算的基石，赋能高效并行开发 在当今数据爆炸式增长和计算需求日益攀升的时代，如何充分利用多核处理器和共享存储器架构的强大潜力，已成为软件开发和科学研究领域的核心挑战。本书《共享存储器并行程序设计：OpenMP 实践指南》正是应运而生，它将带领读者深入理解共享存储器并行计算的原理，并聚焦于业界广泛应用的 OpenMP 标准，提供一套系统、实用且深入的编程方法论。 本书并非泛泛而谈的理论介绍，而是以实践为导向，旨在帮助开发者和研究人员快速掌握 OpenMP 的核心概念与强大功能，从而有效地设计、实现和优化共享存储器并行程序。无论您是希望提升现有应用程序的性能，还是计划从零开始构建高性能计算解决方案，本书都将成为您不可或缺的得力助手。 内容概述： 本书分为三个主要部分，循序渐进地引导读者从基础知识走向高级应用。 第一部分：共享存储器并行计算基础 在进入 OpenMP 的具体细节之前，我们首先需要建立扎实的共享存储器并行计算理论基础。本部分将系统地阐述并行计算的基本概念，包括： 并行性的本质与机遇： 深入剖析为何并行计算是应对现代计算挑战的关键，以及在不同类型的计算问题中可以发现哪些并行机会。我们将探讨任务并行、数据并行等核心思想，并结合实际案例说明其应用场景。 共享存储器架构详解： 详细介绍共享存储器多处理器（SMP）系统的硬件构成、工作原理以及其与分布式存储器系统的根本区别。重点讲解缓存一致性、内存访问延迟、带宽限制等关键因素对并行程序性能的影响，为后续的 OpenMP 编程打下坚实基础。 并行编程模型与挑战： 探讨常见的并行编程模型，例如线程模型、进程模型等。分析在共享存储器环境中进行并行编程所面临的主要挑战，包括数据竞争、死锁、同步开销、负载均衡、可伸缩性问题等。理解这些挑战是设计高效并行程序的先决条件。 并行算法设计原则： 介绍通用的并行算法设计方法，包括问题分解、任务划分、数据划分、通信与同步策略等。通过分析经典并行算法（如并行排序、矩阵乘法等）的设计思路，帮助读者掌握将串行算法转化为并行算法的思维方式。 第二部分：OpenMP 核心特性与编程实践 本部分是本书的重中之重，我们将全面深入地讲解 OpenMP API 的核心特性，并通过大量的代码示例和实践技巧，指导读者如何高效地利用 OpenMP 进行并行程序开发。 OpenMP 简介与基本结构： 介绍 OpenMP 的发展历程、标准组织以及其作为一种指令集（pragmas）的编程范式。详细讲解 OpenMP 程序的基本结构，包括并行区域（parallel region）、工作共享（worksharing）等关键概念。 指令集（Pragmas）详解： 逐一深入讲解 OpenMP 最常用和最重要的指令集，包括： 并行化指令： `parallel`, `parallel for`, `parallel sections`, `parallel do` 等，理解如何创建和管理线程，并将循环或代码块并行化。 同步指令： `critical`, `atomic`, `barrier`, `flush`, `ordered` 等，掌握在多线程环境中安全地访问共享数据，避免数据竞争和保证程序正确性。 数据环境控制指令： `private`, `shared`, `default`, `firstprivate`, `lastprivate`, `reduction` 等，深入理解变量的作用域和生命周期，以及如何管理线程之间的数据共享和私有化。 任务并行指令： `task`, `taskwait`, `taskgroup` 等，探索 OpenMP 3.0 及之后版本引入的更灵活的任务并行模型，适用于非结构化并行问题。 数据环境传递与绑定： 讲解 OpenMP 如何处理私有变量和共享变量，以及不同指令集之间的相互作用和数据环境传递规则。 循环并行化深度探讨： 详细分析 OpenMP 在循环并行化方面的强大能力，包括循环分发（loop scheduling）策略（`static`, `dynamic`, `guided` 等）对性能的影响，以及如何处理带有依赖性的循环。 同步机制的精细控制： 除了基本的同步指令，还将深入探讨屏障（barrier）的精确控制、原子操作的应用场景，以及 `flush` 指令在内存一致性保证中的作用。 OpenMP 运行时库函数： 介绍 OpenMP 提供的一系列运行时库函数，例如获取线程 ID、设置和查询运行时参数、控制线程数量等，为程序的动态管理和性能调优提供便利。 代码示例与常见问题解析： 提供大量可运行、可调试的 C/C++ 和 Fortran 代码示例，覆盖从简单到复杂的并行算法和应用场景。针对 OpenMP 编程中常见的错误和陷阱，进行深入剖析和给出规避建议。 第三部分：高级主题与性能优化 在掌握了 OpenMP 的核心编程技术后，本部分将带领读者探索更高级的主题，并提供一系列行之有效的性能优化策略，以充分释放并行程序的潜力。 性能度量与分析工具： 介绍常用的性能分析工具，如 OpenMP 提供的调试和性能分析工具，以及第三方性能分析器。指导读者如何准确地度量程序的性能瓶颈，包括 CPU 占用率、内存带宽、同步开销、通信延迟等。 并行程序性能优化技术： 负载均衡： 探讨如何实现有效的负载均衡，确保所有线程的工作量尽可能均匀，避免部分线程空闲或等待。 减少同步开销： 分析不同同步机制的性能开销，并提供减少不必要的同步和优化同步策略的技巧。 内存访问优化： 讲解如何优化内存访问模式，提高缓存命中率，减少内存延迟，例如数据局部性、缓存分块等。 避免伪共享（False Sharing）： 深入分析伪共享对性能的影响，并提供避免伪共享的策略。 串行区域的优化： 识别并优化程序中的串行部分，以最大程度地减小串行开销。 嵌套并行与异构计算初步： 介绍 OpenMP 嵌套并行（nested parallelism）的概念，以及如何结合 OpenMP 与其他并行技术（如 CUDA、OpenCL）进行异构计算编程的初步思路。 并行算法的可伸缩性分析： 探讨如何分析和改进并行程序的伸缩性，使其在不同数量的处理器上都能获得良好的性能提升。 实际应用案例分析： 通过对几个典型的并行计算应用（如科学模拟、图像处理、数据挖掘等）的 OpenMP 实现进行深入分析，展示如何将书中讲解的技术应用于解决实际问题。 OpenMP 最佳实践与未来展望： 总结 OpenMP 编程的最佳实践，并对 OpenMP 标准的未来发展趋势进行展望，包括对新硬件架构的支持、更高级别的抽象等。 本书特色： 理论与实践紧密结合： 避免枯燥的理论堆砌，而是将每一项技术点都与实际的编程应用相结合，通过丰富的代码示例加以说明。 循序渐进的结构设计： 从并行计算的基础概念出发，逐步深入到 OpenMP 的核心 API，再到高级优化技巧，适合不同水平的读者。 丰富的代码示例： 提供大量高质量、可运行、可调试的 C/C++ 和 Fortran 代码示例，方便读者学习和参考。 注重性能调优： 详细讲解性能度量和分析方法，并提供行之有效的性能优化策略，帮助读者写出高效的并行程序。 面向实际应用： 结合实际应用场景，展示 OpenMP 在解决现实问题中的强大能力。 深入浅出的讲解风格： 采用清晰、易懂的语言，避免使用过于晦涩的术语，力求让读者能够轻松理解复杂概念。 目标读者： 计算机科学与工程专业的学生： 学习并行计算课程的理想教材，帮助他们掌握共享存储器并行编程的核心技能。 高性能计算（HPC）开发者： 需要提升现有应用程序性能，或开发新的 HPC 应用的工程师和研究人员。 软件工程师： 希望利用多核处理器优势，提高应用程序响应速度和处理能力的开发人员。 科研人员： 在科学计算、数据分析、机器学习等领域，需要进行大规模并行计算的学者。 对并行计算感兴趣的初学者： 希望系统学习共享存储器并行编程，并掌握一种主流并行编程技术的读者。 总结： 《共享存储器并行程序设计：OpenMP 实践指南》将是您通往高效共享存储器并行编程之路的可靠向导。通过本书的学习，您将能够深刻理解并行计算的本质，熟练掌握 OpenMP 的强大功能，并最终设计、实现和优化出高性能的并行应用程序，在日益复杂的计算挑战中抢占先机。本书旨在赋能每一位开发者，充分挖掘多核处理器的潜力，加速计算创新，推动科学与技术的发展。

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