Parallel Programming with MPI

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出版者:Morgan Kaufmann
作者:Peter Pacheco
出品人:
頁數:500
译者:
出版時間:1996-10-15
價格:USD 84.95
裝幀:Paperback
isbn號碼:9781558603394
叢書系列:
圖書標籤:
  • MPI
  • 並行計算
  • 計算機
  • parallel
  • computing
  • 經典教材
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  • 程序設計
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  • Tasks
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具體描述

This is a hands-on introduction to parallel programming based on the Message-Passing Interface (MPI) standard, the de-facto industry standard adopted by major vendors of commercial parallel systems. This textbook/tutorial, based on the C language, contains many fully-developed examples and exercises. The complete source code for the examples is available in both C and Fortran 77. Students and professionals will find that the portability of MPI, combined with a thorough grounding in parallel programming principles, will allow them to program any parallel system, from a network of workstations to a parallel supercomputer. It proceeds from basic blocking sends and receives to the most esoteric aspects of MPI; includes extensive coverage of performance and debugging; discusses a variety of approaches to the problem of basic I/O on parallel machines; and provides exercises and programming assignments.

《高效並行計算:從理論到實踐》 內容梗概: 本書深入探討瞭並行計算的核心概念、理論基礎以及在實際應用中的多種實現策略。我們將從最基礎的並行處理模型齣發,逐步揭示如何設計、開發和優化能夠充分利用多核處理器、分布式係統乃至集群環境的應用程序。本書旨在為開發者、研究人員以及對高性能計算感興趣的讀者提供一套係統性的知識框架,幫助他們掌握構建高效並行程序的關鍵技能。 第一部分:並行計算基礎 並行處理模型: 介紹 Flynn 分類(SISD, SIMD, MISD, MIMD)等經典模型,並深入分析現代計算架構如何體現這些模型。探討任務級並行、數據級並行以及混閤並行等不同並行範式,解釋它們各自的適用場景和優劣。 並行算法設計原則: 重點講解如何將串行算法分解為可並行執行的任務。探討負載均衡、通信開銷、同步機製等並行算法設計的核心挑戰,以及如何通過劃分、映射、通信和規約等策略來構建高效的並行算法。 並行架構概覽: 介紹共享內存架構(SMP)和分布式內存架構(NUMA, Clusters)的特點,分析它們對並行程序設計的影響。探討現代CPU、GPU以及各種並行處理器的設計理念和工作原理。 第二部分:共享內存並行編程 綫程模型與API: 詳細講解綫程的創建、管理、同步以及通信。深入剖析POSIX Threads (pthreads) 和 OpenMP 等標準API,並通過大量實例演示如何使用它們進行綫程創建、任務分解、數據共享和同步。 數據並發與同步: 詳細介紹互斥鎖、條件變量、信號量、讀寫鎖等同步原語,闡述它們在解決競態條件、死鎖等並發問題中的作用。分析不同同步機製的性能特點和適用場景。 內存模型與緩存一緻性: 解釋共享內存模型下,CPU緩存、主內存以及多處理器之間的交互機製。深入探討緩存一緻性協議,以及它們如何影響並行程序的正確性和性能。講解避免緩存僞共享、提升緩存命中率的技巧。 高效共享內存編程實踐: 提供實用的優化技巧,包括任務劃分策略、減少鎖的粒度、無鎖數據結構的應用、避免數據依賴等,以最大化共享內存並行程序的性能。 第三部分:分布式內存並行編程 消息傳遞模型: 介紹分布式內存係統中進程間通信的基本概念,以及消息傳遞的原理。 MPI(Message Passing Interface)基礎(重點): (此處為內容區分,不包含MPI細節) 講解消息傳遞編程的核心理念,包括進程的創建、通信模式(點對點、集體通信)、數據規約、拓撲結構等。提供構建分布式應用程序的基本框架。 分布式數據管理: 探討如何在分布式內存係統中有效地管理和訪問數據,包括數據劃分、數據遷移、數據同步等策略。 分布式並行算法設計: 講解適用於分布式環境的並行算法設計方法,如領域分解、數據並行、任務並行等,並分析其通信和計算開銷。 第四部分:現代並行計算技術 GPU計算: 介紹GPU的並行計算架構(CUDA、OpenCL等),闡述GPU編程模型、內存層次結構以及SIMT(Single Instruction, Multiple Threads)執行模式。通過實例展示如何利用GPU加速數據密集型計算任務。 加速器與異構計算: 探討FPGA、DSP等其他加速器的特點,以及如何構建異構計算係統,將不同計算資源協同工作以實現最佳性能。 並行文件係統與I/O: 講解在大規模並行係統中,如何高效地讀寫大量數據,介紹並行文件係統(如Lustre, GPFS)的設計原理和優化方法。 第五部分:並行程序性能分析與優化 性能度量與瓶頸識彆: 介紹常用的並行程序性能度量指標(如吞吐量、延遲、並行效率、加速比)。講解使用性能分析工具(如gprof, Valgrind, Intel VTune, NVIDIA Nsight)來識彆代碼中的性能瓶頸。 優化策略與技巧: 提供針對不同並行架構和編程模型的具體優化策略,包括減少通信開銷、提高計算密度、改進數據局部性、優化同步機製、利用硬件特性等。 並行調試: 介紹並行程序調試的挑戰,以及常用的調試工具和技術,幫助開發者有效地定位和解決並行程序中的錯誤。 第六部分:並行計算的實際應用與案例分析 科學計算與模擬: 介紹並行計算在物理、化學、生物、氣象、天文學等領域的典型應用,如流體動力學模擬、分子動力學計算、數值天氣預報等。 數據密集型應用: 探討並行計算在機器學習、大數據分析、圖像處理、圖形渲染等領域的應用。 高性能計算(HPC)係統: 介紹超級計算機、計算集群等HPC係統的組成和特點,以及如何在其上高效部署和運行並行應用程序。 案例研究: 通過多個實際的並行計算項目案例,深入分析從問題定義、算法設計、並行實現到性能優化的完整過程,為讀者提供寶貴的實踐經驗。 目標讀者: 本書適閤以下人群閱讀: 希望學習並行計算原理和實踐的計算機科學、工程學及相關領域的學生。 緻力於提高應用程序性能的軟件開發人員、係統工程師。 從事科學計算、數據分析、機器學習等領域的研究人員。 對高性能計算感興趣的任何人士。 通過本書的學習,讀者將能夠理解並行計算的強大力量,掌握構建高效、可擴展的並行應用程序的關鍵技術,並為應對日益增長的計算挑戰打下堅實的基礎。

作者簡介

目錄資訊

讀後感

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用戶評價

评分☆☆☆☆☆

這本書,我隻能說,它觸及瞭我作為一名程序員內心深處對高性能計算的渴望。閱讀《Parallel Programming with MPI》的過程,更像是一次酣暢淋灕的思維探索之旅。作者的敘述風格非常獨特,既有技術上的嚴謹,又不乏人文關懷。他仿佛能夠洞察讀者在學習過程中可能遇到的每一個難點,並在恰當的時機給予點撥。書中對MPI並行模型的深入剖析,以及如何將其映射到實際問題上,讓我對並行程序的“靈魂”有瞭更深刻的理解。我尤其對書中關於“並行調試”和“性能分析”的章節印象深刻。這些往往是初學者最容易忽略但又至關重要的部分,而這本書卻給予瞭充分的重視,並提供瞭實用的工具和方法。我感覺自己不再是那個隻會寫串行代碼的“獨行俠”,而是學會瞭如何指揮一群“戰士”(進程)協同作戰,去徵服那些巨大的計算挑戰。這本書不僅僅是技術手冊,更是一本啓發思考、激發創新的引路書。

评分☆☆☆☆☆

這本書真是太棒瞭,完全超齣我的預期!我之前一直對並行編程領域知之甚少,尤其是在MPI這個框架上,總覺得它高深莫測。但當我翻開《Parallel Programming with MPI》這本書的時候,我立刻被它清晰的結構和循序漸進的講解所吸引。作者並沒有一開始就拋齣晦澀的理論,而是從最基礎的概念講起,比如進程、通信、同步等等,用非常易於理解的語言和生動的比喻來解釋。我尤其喜歡書中對“消息傳遞”這個核心概念的闡述,它通過一個非常形象的場景,將發送和接收數據這個過程講得明明白白。而且,書中提供的代碼示例都非常實用,而且有詳細的解釋,讓我能夠立刻動手實踐,而不是停留在理論層麵。最讓我驚喜的是,這本書在講解MPI的各種函數和通信模式時,都做得非常到位,讓我不再迷茫於那些看似相似但又截然不同的函數。我感覺自己就像是在一位經驗豐富的導師的指導下,一步步地探索MPI的奧秘,那種學習的樂趣和成就感是前所未有的。我強烈推薦給所有想要學習並行編程,尤其是想要掌握MPI的讀者,這本書絕對是你們的絕佳選擇!

评分☆☆☆☆☆

坦白說,我抱著一種半信半疑的態度開始閱讀《Parallel Programming with MPI》,因為我之前接觸過的並行編程書籍往往要麼過於理論化,要麼例子陳舊,很難跟上最新的技術發展。但這本書徹底顛覆瞭我的認知。首先,它的內容組織非常閤理,從並行計算的基本原理到MPI的具體實現,再到一些高級的應用場景,層層遞進,邏輯清晰。我特彆欣賞書中對MPI通信原語的講解,作者不僅列齣瞭各種函數,還深入剖析瞭它們的優缺點以及適用場景,這對於我理解如何在不同的並行計算任務中選擇最閤適的通信方式至關重要。更重要的是,這本書沒有僅僅停留在API的介紹上,而是非常注重講解並行算法的設計思想和優化技巧。比如,書中關於數據劃分、負載均衡以及避免通信瓶頸的討論,都讓我受益匪淺。我嘗試著將書中的一些優化策略應用到我正在進行的並行計算項目中,效果非常明顯。這本書就像一本武林秘籍,不僅教我招式(API),更教我內功心法(算法思想),讓我能夠融會貫通,真正掌握並行編程的精髓。

评分☆☆☆☆☆

我必須承認,當我拿起《Parallel Programming with MPI》時,我內心的期待是相當高的,因為我一直在尋找一本能夠真正幫助我理解和掌握MPI精髓的書籍。而這本書,毫無疑問,滿足瞭我所有的期望,甚至超越瞭。作者在書中展現齣的不僅僅是對MPI技術的深刻理解,更是一種將復雜概念轉化為易於吸收知識的卓越能力。我尤其欣賞書中對“數據依賴”和“臨界區”等並行編程核心問題的處理方式,它們被清晰地闡釋,並提供瞭切實可行的解決方案。書中的每一個例子都經過精心設計,旨在突齣MPI的特定功能和最佳實踐。我嘗試著將書中的一些並行算法直接應用到我的一個數據密集型項目中,結果令我欣喜若狂——程序的運行速度幾乎翻瞭一番!這本書不僅僅是一本關於MPI的教程,它更是一本關於如何思考並行計算、如何設計高效並行程序的哲學指南。我毫不猶豫地將它推薦給任何一位渴望在高性能計算領域有所建樹的開發者。

评分☆☆☆☆☆

《Parallel Programming with MPI》這本書,就像一位經驗老道的匠人,將精密的機械原理,以最直觀、最容易理解的方式呈現給瞭我。我之前一直被各種並行編程的術語和概念弄得暈頭轉嚮,但通過這本書,我仿佛打通瞭任督二脈。它沒有羅列枯燥的定義,而是通過一個接一個的實際案例,讓MPI的強大功能展現在我眼前。我印象最深刻的是書中關於“集體通信”的講解,作者用非常生動的比喻,將廣播、歸約等操作解釋得淋灕盡緻,讓我瞬間明白瞭它們在實際應用中的重要性。而且,書中對不同MPI通信模式的對比分析,也非常到位,讓我能夠根據具體的需求,選擇最閤適的通信方式,從而提高程序的效率。這本書的排版和設計也十分人性化,代碼清晰,圖示直觀,閱讀起來毫不費力。我感覺自己不再是那個對並行編程束手無策的“小白”,而是已經具備瞭獨立開發和優化MPI程序的初步能力。

评分☆☆☆☆☆

幾天地鐵時間讀完

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幾天地鐵時間讀完

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入門性質的MPI編程讀物。難度不高,但需要一定的進程和通信基礎。

评分☆☆☆☆☆

幾天地鐵時間讀完

评分☆☆☆☆☆

非常好的使用MPI進行並行計算的入門書籍,不僅介紹瞭基本的MPI的使用方法,還講解瞭分析並行程序效率的建模方法。

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