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出版者:McGraw-Hill Science/Engineering/Math

作者:Michael J. Quinn

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-06-05

价格:USD 123.75

装帧:Hardcover

isbn号码:9780072822564

丛书系列:

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好的，这是一份关于《并行计算基础与实践：使用现代编程模型》的图书简介。 --- 《并行计算基础与实践：使用现代编程模型》 图书简介 在当今计算科学与工程领域，单核处理器的性能提升已趋于平缓，而多核处理器架构已成为主流。为了充分释放硬件潜力，实现大规模问题的快速求解，并行计算已不再是一种可选项，而是现代高性能计算（HPC）的基石。本书《并行计算基础与实践：使用现代编程模型》旨在为读者提供一个全面、深入且注重实践的指南，帮助他们掌握构建高效、可扩展并行应用程序所需的理论知识和编程技能。 本书的编写立足于对并行计算核心概念的深刻理解，并聚焦于当前业界和学术界最常用、最成熟的几种并行编程范式。我们避开了对特定、可能过时的技术细节的过度纠缠，转而强调设计思想、性能分析、可移植性以及算法转换的通用原则。 第一部分：并行计算的基石与底层原理 本书首先构建了扎实的理论基础。我们详细探讨了现代计算机体系结构的演变，特别是多核、众核（Manycore）以及异构计算（如GPU）对并行程序设计范式的影响。 并行性度量与理论模型： 我们深入分析了并行效率、加速比（Speedup）、可扩展性（Scalability）的量化指标。引入了经典的并行计算模型，如PRAM模型，并讨论了其在现代大规模并行机上的局限性与适用性。重点讲解了Amdahl's Law（阿姆达尔定律）和Gustafson's Law（古斯塔夫森定律），帮助读者理解程序中串行部分对整体性能的限制作用，并指导设计者如何最大化可并行化的工作量。 并发与并行性区分： 清晰界定了并发（Concurrency）与并行（Parallelism）的概念差异，并探讨了在操作系统层面，线程、进程、上下文切换如何影响并行程序的执行模型和性能开销。 内存层次结构与数据访问： 现代CPU性能的瓶颈日益集中于内存访问。本书详细剖析了缓存一致性（Cache Coherence）协议（如MESI协议的原理），分析了局部性（Locality）——时间局部性和空间局部性——在优化并行代码中的关键作用。读者将学会如何通过重新组织数据结构和访问模式来最大化缓存命中率，从而显著提升计算速度。 第二部分：共享内存并行编程范式 共享内存模型是并行编程中最直接、应用最广泛的模型之一，特别适用于单节点多核系统。 线程编程模型： 我们将重点放在POSIX Threads (Pthreads) 编程接口上。本书提供了关于线程创建、同步、销毁的详细教程，但更重要的是，我们深入探讨了同步原语的正确使用：互斥锁（Mutexes）、条件变量（Condition Variables）、信号量（Semaphores）以及屏障（Barriers）。大量篇幅用于分析常见的并发错误，如竞态条件（Race Conditions）、死锁（Deadlocks）和活锁（Livelock），并提供诊断和避免这些问题的实用策略。 编译器级并行化： 介绍现代编译器如何通过指令级并行（ILP）和自动循环展开、循环调度等技术来提升性能。重点讲解如何编写易于编译器进行自动并行化的代码结构，以及如何使用特定的编译指示（Pragmas）来指导编译器，而非仅仅依赖于运行时库。 内存一致性模型： 这一部分至关重要。我们不仅解释了“强一致性”模型的概念，更重要的是，深入讲解了弱一致性内存模型（Weak Consistency Models）的工作原理，这对于理解跨平台和不同硬件架构下的并行代码行为至关重要。 第三部分：分布式内存与大规模并行计算 对于需要跨越多台机器（集群）进行计算的场景，分布式内存模型是必需掌握的技术。 消息传递接口（MPI）原理与实践： 本书将MPI视为分布式计算的通用语言。我们从最基础的点对点通信（Send/Recv）开始，系统地介绍集合通信原语（Collective Communications），如Broadcast, Gather, Reduce, Alltoall等。与一般教程不同，本书强调通信拓扑对性能的影响，讲解如何根据问题的特性选择最优的通信模式。我们还会探讨非阻塞通信（Non-blocking Communication）的使用技巧，以实现计算与通信的重叠（Overlap），这是提升大规模并行效率的关键。 负载均衡与故障处理： 在大规模分布式系统中，负载不均是常见问题。本书探讨了静态与动态负载均衡策略，以及如何设计容错机制，处理节点故障时数据和进度的恢复问题。 混合并行编程： 现代HPC节点往往是多核CPU与加速器（如GPU）的组合。本书专门开辟章节介绍如何有效地结合共享内存模型（如在节点内部）与分布式内存模型（如节点间通信），构建高效的混合并行应用。这涉及如何划分任务、如何管理不同并行域之间的数据同步与通信。 第四部分：性能分析、调试与现代挑战 编写并行代码只是第一步，确保其高效运行才是真正的挑战。 并行性能分析工具箱： 我们不局限于讲解如何使用工具，而是教导读者如何解读工具的输出。重点介绍性能分析器的核心指标，如CPU利用率、缓存失效率、通信等待时间（Latency）和带宽（Bandwidth）。指导读者如何使用这些数据来识别瓶颈：是计算受限（Compute-bound）、通信受限（Communication-bound）还是内存受限（Memory-bound）。 并行程序调试： 调试并行程序比串行程序复杂得多，因为错误可能只在特定的执行路径或时间点出现。本书提供了系统化的调试流程，介绍如何使用专用的并行调试工具来追踪线程间的交互、锁定行为和数据依赖关系，以有效地定位和修复难以复现的错误。 面向未来的考虑： 简要探讨了新型并行计算架构的趋势，如量子计算对传统并行算法的潜在影响，以及未来大规模异构系统对编程模型可能提出的新要求。 目标读者 本书面向具备一定C/C++编程基础的计算机科学、工程学、物理学、金融工程等领域的本科高年级学生、研究生以及希望提升高性能计算能力的软件工程师和研究人员。它既可作为专业课程的教材，也是一本深入浅出的自学参考手册。本书的重点在于思想的传授与实践的结合，确保读者不仅学会“如何做”，更能理解“为什么这样做”。 ---

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这本书的书名“Parallel Programming in C with MPI and OpenMP”让我立刻联想到了我一直以来在高性能计算领域学习和探索的历程。MPI在分布式内存并行计算中的地位无可撼动，而OpenMP则在共享内存并行计算领域展现出其独特的魅力。我希望这本书能够为我提供一个全面、系统且深入的指导，帮助我掌握这两种关键技术的精髓。我期待书中能够从并行计算的基本原理入手，清晰地阐述MPI和OpenMP各自的设计哲学和核心概念。例如，在MPI部分，我希望能够深入理解其进程模型、通信原语、拓扑结构以及数据分发策略；在OpenMP部分，我希望能够详尽地学习其线程模型、并行指令、同步机制以及如何有效地利用缓存和优化内存访问。我尤其关注书中是否会提供一些关于并行算法设计方法的介绍，以及如何将这些方法应用于实际的科学计算问题。代码示例的质量和数量对我来说至关重要，我希望书中能够提供大量清晰、可执行且具有代表性的代码片段，能够充分展示MPI和OpenMP在不同场景下的应用。此外，我也对书中关于并行程序调试和性能分析的部分充满了期待，因为这些是提升并行程序效率的关键所在。

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我是一名对高性能计算领域充满热情的研究生，一直在寻找一本能够系统性地梳理MPI和OpenMP这两种并行编程模型的权威著作。这本《Parallel Programming in C with MPI and OpenMP》的出现，正是我所期待的。我希望这本书能够不仅仅停留在API的罗列，而是能够深入剖析其背后的并行计算原理和设计思想。对于MPI，我期待书中能够详细讲解其在分布式内存环境下的通信模型、数据同步机制以及如何有效地管理大规模的进程。我希望能够理解MPI中不同通信模式的性能特点，以及如何根据实际问题选择最合适的通信策略。对于OpenMP，我期待书中能够深入探讨其在共享内存环境下的线程模型、同步机制和并行化策略，并详细介绍如何利用编译器指令实现高效的并行计算。我尤其关注书中是否会讲解如何进行OpenMP程序的性能调优，例如如何避免数据竞争、减少线程创建和销毁的开销、实现更好的缓存利用率以及如何进行负载均衡。这本书的“C语言”前缀也让我感到欣慰，因为C语言作为一种底层而高效的编程语言，在高性能计算领域具有广泛的应用基础。我希望书中能够提供大量的、高质量的代码示例，并且这些示例能够清晰地展现MPI和OpenMP在解决实际科学计算问题中的应用，例如数值模拟、数据分析、机器学习等。

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这本书的封面设计给我一种专业且权威的感觉，深邃的蓝色背景搭配清晰的银灰色字体，给人一种严谨而科学的印象。作为一名在并行计算领域摸索多年的开发者，我深知掌握MPI和OpenMP的重要性，它们是构建高性能计算应用的两大基石。我希望这本书能够提供对这两种技术的全面而深入的讲解，从最基础的概念出发，逐步引导读者进入更复杂的应用场景。对于MPI，我期待能够深入理解其进程通信模型、数据传输效率以及在分布式系统中的扩展性；对于OpenMP，我希望能够掌握其线程管理、同步机制以及在多核处理器上的性能优化技巧。我尤其看重书中是否会提供一些关于并行算法设计和分析的理论框架，以及如何根据问题特点选择最合适的并行化策略。同时，我也希望书中能够包含大量的、高质量的代码示例，这些示例不仅能够演示API的使用，更重要的是能够展示如何将这些技术应用于解决实际的科学计算和工程问题。调试和性能分析是并行编程中至关重要的环节，我希望书中能够提供实用的技巧和工具，帮助我识别和解决潜在的性能瓶颈和程序错误。这本书的内容深度和广度将是我衡量其价值的重要标准。

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这本书的封面设计非常吸引人，简洁大气的配色和清晰的字体，立刻就勾起了我对并行编程领域的好奇心。我一直对如何让计算机同时处理多个任务充满兴趣，尤其是在如今大数据和人工智能飞速发展的时代，高效的并行计算能力显得尤为重要。看到书名中“MPI”和“OpenMP”这两个我耳熟能详但又感觉有些神秘的技术，我便迫不及待地想深入了解它们到底是如何实现并行编程的。这本书的标题给我一种踏实的感觉，它明确地指出了所涵盖的技术栈，这对于初学者来说是非常友好的，避免了在众多并行编程模型中迷失方向。我希望这本书能够从基础概念讲起，循序渐进地引导读者掌握MPI和OpenMP的核心思想和实际应用，而不是仅仅罗列枯燥的API。我期待能够通过阅读这本书，理解并行计算的底层逻辑，掌握如何设计、编写和调试高效的并行程序，从而能够解决更复杂、更具挑战性的计算问题。我对书中是否会提供丰富的代码示例和实际案例有着很高的期待，因为理论知识的学习最终还是要落到实践，通过动手实践才能真正理解和掌握技术。此外，我对这本书在性能优化和调试技巧方面的讲解也充满了期待，这往往是并行编程中最具挑战性的部分。我希望作者能够分享一些实用的经验和窍门，帮助我避免常见的陷阱，写出既正确又高效的并行代码。这本书的出版信息也让我觉得它是一本值得信赖的著作，相信作者在这一领域拥有丰富的知识和经验。

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这本书的书名直观地表明了其核心内容，即使用C语言结合MPI和OpenMP进行并行编程。这两种技术在高性能计算领域占据着举足轻重的地位，MPI用于分布式内存并行，OpenMP用于共享内存并行。作为一名希望在并行计算领域深入发展的开发者，我渴望获得一本能够全面、深入地介绍这两种技术的书籍。我希望这本书能够从基础概念讲起，为我构建坚实的并行计算理论基础。例如，关于MPI，我希望能够详细了解其消息传递模型、进程通信、同步机制以及容错处理；关于OpenMP，我希望能够深入理解其线程模型、任务并行、数据共享和同步指令。更重要的是，我期待书中能够提供丰富的实践指导，例如如何设计并行算法、如何编写高效的并行代码、如何进行并行程序的调试和性能分析。我希望书中能够包含大量的代码示例，这些示例应该具有代表性，能够涵盖一些经典的并行计算问题，并且能够展示MPI和OpenMP的实际应用场景。此外，我也非常关注书中是否会探讨MPI和OpenMP的结合使用，即混合并行编程，因为在实际的大规模计算环境中，这种方式往往能够取得更好的性能。我期待这本书能够帮助我掌握如何有效地利用MPI和OpenMP来解决复杂的计算挑战，并提升我的并行编程能力。

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我一直对利用C语言进行高性能计算充满兴趣，而MPI和OpenMP正是实现这一目标的两大核心技术。这本书的标题直接点明了主题，这让我感到非常兴奋。我希望这本书能够提供一个系统性的学习路径，从并行计算的基本概念开始，逐步深入到MPI和OpenMP的细节。对于MPI，我期待能够全面了解其消息传递模型、进程间通信的各种方式（包括点对点和集体通信），以及如何在分布式内存环境中实现高效的数据交换和同步。对于OpenMP，我希望能够深入掌握其线程模型、并行区域的划分、同步机制（如临界区、原子操作、屏障）以及如何利用其运行时库进行性能调优。我特别希望书中能够讲解一些经典的并行算法，并演示如何使用MPI和OpenMP来实现这些算法，例如矩阵乘法、数值积分、图像处理等。此外，我非常关注书中是否会探讨混合并行编程，即如何将MPI和OpenMP结合起来，充分利用分布式内存和共享内存的优势，以应对更大规模的计算挑战。这本书的价值将体现在其内容的深度、示例的丰富度以及对实际问题的解决能力上。

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这本书的作者团队给我留下了深刻的印象，他们在并行计算领域有着深厚的学术背景和丰富的实践经验。我了解到，作者们不仅在学术界发表了众多有影响力的研究成果，还在工业界参与了多个大型并行计算项目的开发。这种理论与实践相结合的背景，让我对书中内容的深度和实用性充满信心。我预感这本书会涵盖MPI和OpenMP的最新发展和最佳实践，而不是停留在过时的技术细节上。尤其是在大规模集群计算日益普及的今天，MPI在分布式内存并行计算中的地位举足轻重，而OpenMP在共享内存并行计算方面的简洁高效也让它在多核处理器时代大放异彩。我非常好奇作者将如何巧妙地将这两种看似不同但又相互补充的技术融合在一起讲解，是否会探讨它们各自的适用场景，以及如何在实际项目中结合使用它们来解决更复杂的问题。我非常期待书中能够深入剖析MPI和OpenMP的底层机制，比如MPI的消息传递机制、OpenMP的线程同步原语等，这样才能从根本上理解并行程序的行为，并进行有效的性能调优。同时，我也希望书中能提供一些关于并行程序性能度量和分析的工具和方法，这对于提升并行程序的效率至关重要。这本书的厚度也暗示了其内容的丰富程度，我希望它能够系统地梳理并行编程的知识体系，从概念到实现，再到高级应用，全面地提升我的并行计算能力。

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作为一名正在攻读计算机科学博士学位的学生，我对并行计算领域有着强烈的研究兴趣，特别是如何有效地利用MPI和OpenMP来解决复杂的计算难题。这本书的书名“Parallel Programming in C with MPI and OpenMP”恰好契合了我当前的学习和研究需求。我希望这本书能够提供一个严谨而深入的理论框架，不仅讲解MPI和OpenMP的语法和API，更能深入剖析其背后的计算模型、通信机制和并行化策略。对于MPI，我期待能够理解其在分布式系统中的容错机制、高级通信模式以及如何优化大规模并行程序的性能；对于OpenMP，我希望能够掌握其动态调度、任务并行、嵌套并行等高级特性，以及如何有效地进行性能分析和调优。这本书如果能包含一些关于并行算法设计和分析的深入讨论，并且结合具体的科学计算案例，例如求解偏微分方程、进行分子动力学模拟等，将对我非常有价值。我希望作者能够分享一些在实际项目中遇到的挑战以及如何利用MPI和OpenMP解决这些挑战的经验。一本优秀的并行编程书籍，应该能够帮助读者建立起对并行计算的深刻理解，并培养出独立设计、实现和优化并行程序的能力。

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在接触并行计算的初期，我常常感到无从下手，市面上关于并行编程的书籍虽然不少，但很多都侧重于理论，或者只讲解其中一种技术。而这本《Parallel Programming in C with MPI and OpenMP》的出现，让我眼前一亮。它同时涵盖了MPI和OpenMP这两种最主流的并行编程接口，这对于我这样希望建立全面并行编程知识体系的学习者来说，无疑是一个福音。我希望这本书能够系统地介绍MPI和OpenMP的基本概念、语法结构和核心API，并逐步深入到更高级的主题。例如，对于MPI，我期待书中能够详细讲解进程间通信的各种方式，包括阻塞式和非阻塞式通信，以及如何利用MPI实现数据划分和规约操作；对于OpenMP，我希望书中能够深入探讨其并行循环、任务并行、同步机制以及如何利用其运行时库进行性能调优。更令我兴奋的是，这本书很可能提供一些关于混合并行编程的指导，即如何在MPI程序中使用OpenMP来进一步加速计算，这对于处理大规模并行计算任务非常有价值。我希望书中能够提供大量的代码示例，并且这些示例能够清晰易懂，具有实际可操作性，最好是能够覆盖一些经典的并行算法，例如矩阵乘法、快速傅里叶变换（FFT）、N体问题等。同时，我对书中关于并行程序调试和性能分析的章节也充满了期待，因为在并行编程中，调试和优化往往是比编写代码本身更具挑战性的环节。

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我一直对并行编程抱有浓厚的兴趣，特别是当涉及到解决大规模科学计算问题时，并行化几乎是不可避免的。这本书的标题，"Parallel Programming in C with MPI and OpenMP"，精准地击中了我的需求。MPI（Message Passing Interface）作为分布式内存并行计算的标准，在高性能计算领域有着不可替代的地位；而OpenMP（Open Multi-Processing）则凭借其简洁的语法和对共享内存模型的良好支持，在多核CPU上得到了广泛应用。这本书的出现，无疑为我提供了一个系统学习和深入理解这两种核心并行编程技术的绝佳机会。我希望书中能够详细讲解MPI的各种通信模式，包括点对点通信、集体通信以及容错机制，并结合实际的科学计算问题（如有限元分析、流体动力学模拟等）来演示如何利用MPI实现高效的并行算法。对于OpenMP，我期待书中能够深入探讨其各种指令、线程管理、同步机制以及并行区域的划分策略，并重点介绍如何优化OpenMP程序的性能，例如避免数据竞争、减少线程开销、实现负载均衡等。我特别关注书中是否会讲解如何将MPI和OpenMP结合使用，即所谓的“混合并行编程”，因为在实际应用中，我们常常需要在分布式内存和共享内存环境中协同工作。这本书的案例分析部分对我来说至关重要，我希望作者能提供足够多的、具有代表性的代码示例，并且这些示例能够覆盖从简单到复杂的各种场景，让我能够边学边练，逐步掌握并行编程的精髓。

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