数值并行算法与软件 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:277

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出版时间:2007-8

价格:29.00元

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isbn号码:9787030194619

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• 并行计算
• 数值算法
• 并行计算
• 高性能计算
• 科学计算
• 并行程序设计
• 软件工程
• 数值分析
• 计算数学
• 计算机科学
• 算法设计

好的，这是一份关于《数值并行算法与软件》的图书简介，着重于介绍其内容范围和技术深度，避免提及您不希望包含的内容： --- 《数值并行算法与软件》图书简介 本书系统性地探讨了现代高性能计算领域中的核心技术——数值并行算法的设计、分析与软件实现。随着计算能力的飞速增长，特别是多核处理器、图形处理器（GPU）以及大规模分布式系统的普及，如何高效地将复杂的数值计算问题分解、映射并协同求解，已成为科学计算与工程应用领域面临的关键挑战。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，涵盖从底层算法原理到上层软件框架的构建全过程。 第一部分：并行计算基础与模型 本书伊始，首先构建了理解数值并行计算的理论基石。我们详细介绍了不同并行计算模型的特点与适用场景，包括共享内存模型（如OpenMP）、分布式内存模型（如MPI）以及异构计算模型（如CUDA/OpenCL）。在此基础上，深入剖析了并行算法设计的核心原则，例如任务分解、数据划分、负载均衡与通信优化。读者将学习如何根据特定硬件架构的特点，选择最合适的并行化策略。 我们探讨了并行计算的性能度量标准，如加速比、效率和可扩展性，并介绍了如何利用这些指标对算法的并行化效果进行量化评估。特别关注了并行算法设计中的关键挑战，如同步与互斥机制、死锁避免以及并行化带来的数值稳定性问题。 第二部分：经典数值算法的并行化 本书的中间部分聚焦于将传统高性能数值算法转化为高效的并行实现。这部分内容覆盖了科学计算中应用最为广泛的几大领域： 线性代数计算： 重点讨论了大规模矩阵运算的并行化，包括并行矩阵乘法（GEMM）、并行求解稠密和稀疏线性方程组（如高斯消元法、LU分解、QR分解的并行版本）以及大规模特征值问题的迭代求解器。针对分布式内存系统，我们深入分析了如Cannon算法、2D/3D分布策略以及矩阵块划分的优化技术。 偏微分方程（PDE）求解： 介绍了求解椭圆型、抛物线型和双曲型PDE的并行方法。这包括基于有限差分法（FDM）和有限元法（FEM）的并行实现。重点分析了网格划分策略、并行迭代求解器（如预条件子构建）以及并行插值与数据交换技术。 优化算法与非线性系统： 探讨了大规模优化问题（如非线性最小二乘、最速下降法）在并行环境下的实现。内容涵盖了如何并行化梯度计算、Hessian矩阵构造以及线搜索过程。 第三部分：并行软件架构与工具 算法的有效性离不开高效的软件实现。本书的后半部分转向了并行软件工程实践。我们详细介绍了构建高性能数值计算库所需的关键技术： 并行中间件与框架： 深入解析了MPI（消息传递接口）在实际应用中的高级特性，如非阻塞通信、集体通信操作的高效实现。同时，也探讨了如何利用OpenMP等线程级并行机制来优化共享内存计算的访存局部性。 异构计算编程： 针对GPU等加速器，我们提供了详细的编程指南，涵盖了CUDA和OpenCL的编程模型。重点讲解了如何设计数据结构以最大化GPU的并行度和访存带宽，并介绍了如何有效地在CPU和GPU之间管理数据传输。 并行软件库的应用与定制： 介绍了标准高性能计算库（如BLAS, LAPACK, ScaLAPACK）的基本结构和使用规范。更重要的是，本书指导读者如何根据特定应用的需求，对这些库进行定制化或二次开发，以达到最佳性能。 第四部分：性能分析与可扩展性研究 为了确保算法和软件的鲁棒性与效率，性能分析至关重要。本书提供了实用的性能分析方法论，包括使用硬件性能计数器、内存访问分析工具以及通信开销剖析技术。我们还探讨了如何设计大规模并行作业，进行可扩展性测试，并利用分析结果来指导算法的进一步优化。 面向读者 本书面向从事高性能计算、科学工程计算、数值分析、计算机科学以及相关交叉学科的研究人员、工程师和高年级本科生及研究生。通过本书的学习，读者不仅能掌握各类数值算法的并行化技巧，更能构建出适应未来大规模计算环境的高效、可靠的数值计算软件。本书的理论深度和实践指导性兼备，是进入现代并行数值计算领域的有力工具。 ---

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读完这本书，我最大的感受是作者对于“软件实现”的关注度远超许多同类教材。很多并行计算的书籍往往停留在理论推导层面，而这本书却花费了大量篇幅讨论如何将理论转化为高效、可维护的代码。书中对内存访问模式的优化策略进行了百科全书式的梳理，从Cache Line的对齐到伪共享的规避，每一个细节都紧密关联到最终的执行效率。我特别喜欢作者在讨论多线程并发控制时，引入了现代操作系统内核调度器对并行任务的影响这一视角。他没有把并行程序孤立看待，而是将其置于整个计算生态系统中去考量。例如，关于锁粒度的选择，书中通过模拟不同竞争强度的场景，清晰地展示了细粒度锁可能因上下文切换开销过大而适得其反的现象。此外，调试并行程序这一“老大难”问题，作者也给出了系统性的解决方案，包括使用特定的分析工具和基于断言的错误检测方法，这对于任何想从“能跑”过渡到“跑得快、跑得稳”的开发者来说，是无价的经验总结。

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这本书的排版和装帧质量令人赞叹。纸张的质感厚实，文字印刷清晰锐利，即便是长时间阅读那些密集的伪代码和算法流程图，眼睛也不会感到明显的疲劳。内容组织上，它展现出一种高度结构化的匠心。章节间的逻辑过渡如同精密的齿轮咬合，自然而流畅。比如，在介绍迭代算法的并行化时，作者首先用一个简单的 Jacobi 迭代作为引子，随后引入了舒尔补预处理和交替方向隐式（ADI）方法等高级技术，每一步都伴随着详细的性能分析和潜在的负载不均衡问题探讨。我个人对其中关于稀疏矩阵存储格式优化的章节印象尤为深刻。作者没有止步于CSR或CSC的介绍，而是深入剖析了基于压缩的邻接列表（COO）格式在动态更新环境下的优势与劣势，并提供了一套衡量不同存储方式在特定硬件架构下I/O效率的评估框架。这种深度和广度兼备的叙述方式，使得这本书不仅适合教学参考，更像是为一线高性能计算工程师准备的一本实战手册。细节之处，连算法复杂度的推导都标注得一丝不苟，体现了作者严谨的治学态度。

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这本书的语言风格极为凝练且富有洞察力，像一位经验老到的建筑大师在指导我们如何设计一座高耸入云的摩天大楼。它在处理并行算法的收敛性问题时，展现出了一种数学上的美感。作者在论证过程中，对于误差分析的严谨性达到了期刊论文的水准。例如，在处理大规模有限元分析中的并行求解器时，书中对比了传统的基于域分解的方法和新兴的基于图划分的算法，不仅给出了渐近复杂度的比较，更引入了“并行效率衰减因子”这一关键指标来量化实际性能损失。这种从理论到实践的无缝衔接，令人印象深刻。书中对并行通信开销的建模部分尤为精彩，它清晰地区分了延迟（Latency）和带宽（Bandwidth）对不同规模问题的影响曲线，帮助读者理解为什么在小规模计算中通信开销会占据主导地位，而在大规模并行中，如何通过增加计算量与通信量比值来提高整体性能。这本书真正做到了将计算科学的深度与工程实现的实用性完美融合。

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这本书为我打开了一扇通往高性能计算世界的大门，它的价值在于提供了一种宏观的、系统性的思维框架，而非零散的知识点堆砌。在谈及未来的发展趋势时，作者对异构计算，尤其是GPU编程模型的阐述显得尤为前瞻。他没有回避CUDA和OpenCL编程的复杂性，而是通过对比它们的内存模型和编程范式，帮助读者理解在特定硬件上应该如何“思考”并行问题。最让我感到惊喜的是，书中对于软件的可重用性和抽象层次的讨论。作者提倡构建具有良好并行抽象的软件库，而不是针对特定硬件进行硬编码优化，这种面向未来的软件工程理念贯穿始终。书中提供的大量算法优化案例，比如如何通过数据重排来最大化指令级并行，都采用了清晰的图示辅助说明，这极大地降低了理解门槛。总而言之，这本书不仅是一本技术指南，更是一部关于如何高效利用当代计算资源的“智慧之书”，它促使我重新审视自己过去在并行编程中存在的许多“拍脑袋”的决定。

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这本书的封面设计非常有吸引力，采用了深邃的蓝色调，搭配着跳跃的橙色文字，给人一种既稳重又充满活力的感觉。初次翻阅，我被其中对现代计算范式深入浅出的讲解所折服。作者显然对并行计算领域的历史脉络有着深刻的理解，他没有急于抛出复杂的数学公式，而是从冯·诺依曼架构的局限性入手，层层递进地阐述了向量化、多核乃至集群计算的必然性。特别是关于数据依赖性和同步机制的讨论，作者采用了大量的实际案例，比如科学模拟中的网格划分问题，将抽象的概念具象化。对于初学者而言，这部分的铺垫无疑是极其友好的，它构建了一个坚实的理论基础，让我能够自信地迈入后续更具挑战性的章节。书中对不同并行编程模型（如MPI、OpenMP）的对比分析也十分到位，指出了各自的适用场景和性能瓶颈，而非简单地罗列API。我尤其欣赏作者在论述中保持的那种批判性思维，他不仅介绍了成功的方法，也坦诚地指出了当前主流并行框架在可移植性和编程复杂度方面存在的痛点，这种平衡的视角让这本书的参考价值倍增。

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