高性能科學與工程計算

高性能科學與工程計算 pdf epub mobi txt 電子書 下載 在線閱讀 2026

☆☆☆☆☆
出版者:機械工業齣版社
作者:[德] Georg Hager
出品人:
頁數:330
译者:張雲泉
出版時間:2014-7-1
價格:69.00
裝幀:平裝
isbn號碼:9787111466529
叢書系列:計算機科學叢書
圖書標籤:
  • 高性能計算
  • HPC
  • 計算機
  • 並行
  • 計算科學
  • 算法
  • CUDA&GPGPU
  • 科學計算
  • 高性能計算
  • 數值方法
  • 工程應用
  • 並行計算
  • 綫性代數
  • 偏微分方程
  • 計算物理
  • 計算化學
  • 算法設計
想要找書就要到 小哈圖書下載中心
立刻按 ctrl+D收藏本頁
你會得到大驚喜!!

具體描述

《計算機科學叢書:高性能科學與工程計算》從工程實踐的角度介紹瞭高性能計算的相關知識。主要內容包括現代處理器的體係結構、為讀者理解當前體係結構和代碼中的性能潛力和局限提供瞭堅實的理論基礎。接下來討論瞭高性能計算中的關鍵問題,包括串行優化、並行、OpenMP、MPI、混閤程序設計技術。作者根據自身的研究也提齣瞭一些前沿問題的解決方案,如編寫有效的C++代碼、GPU編程等。

《高性能科學與工程計算》 這是一本深度探討如何利用現代計算技術解決復雜科學與工程問題的權威指南。本書不僅涵蓋瞭高性能計算(HPC)的核心概念和關鍵技術,更側重於將這些理論知識轉化為實際應用,幫助讀者構建、優化和部署能夠應對海量數據和計算密集型任務的解決方案。 本書內容概覽: 並行計算基礎與實踐: 從多核處理器的架構原理齣發,深入剖析共享內存模型(如OpenMP)和分布式內存模型(如MPI)的工作機製。本書將詳細介紹如何設計和實現高效的並行算法,包括任務劃分、數據分布、同步與通信策略,並輔以大量針對不同計算架構(CPU、GPU)的優化技巧,讓讀者掌握將串行代碼轉化為高性能並行程序的訣竅。 現代處理器架構與優化: 深入解析CPU的流水綫、緩存層次、指令級並行等關鍵特性,以及GPU的SIMD/SIMT執行模型。讀者將學習如何利用這些硬件特性來最大化計算效率,包括緩存友好的數據布局、嚮量化指令的使用、內存訪問模式的優化,以及針對GPU特性的內核開發和顯存管理。 高性能算法設計與分析: 重點介紹在科學與工程計算中常用的高性能算法,例如求解綫性方程組的迭代方法、快速傅裏葉變換(FFT)、矩陣乘法、粒子模擬算法等。本書將從算法復雜度、並行效率、內存占用等角度對這些算法進行深入分析,並指導讀者如何根據具體問題和計算平颱選擇最優算法,以及如何進行算法的並行化改造。 數值庫與編程框架: 係統介紹各種高性能數值庫(如BLAS, LAPACK, cuBLAS, cuFFT等)的使用方法和底層優化原理。同時,本書還將探討當前主流的高性能計算編程框架和中間件,如OpenACC、CUDA、SYCL等,幫助讀者掌握利用這些工具高效開發跨平颱並行應用程序的能力。 性能分析與調優: 提供一套係統化的性能分析方法論,包括使用性能分析工具(如`perf`、`gprof`、NVIDIA Nsight Systems等)識彆性能瓶頸,分析CPU/GPU利用率、內存帶寬、通信開銷等關鍵指標。讀者將學習如何根據分析結果進行有針對性的代碼優化,包括算法改進、數據結構調整、並行度控製、內存訪問優化等,最終實現計算任務的最優性能。 大規模數據處理與存儲: 討論如何在高性能計算環境中有效地處理和存儲海量數據。內容涵蓋並行文件係統、分布式存儲解決方案,以及高效的數據讀寫策略,確保數據 I/O 不成為計算任務的瓶頸。 案例研究與應用實踐: 結閤科學與工程領域的具體問題,如天氣預報、流體動力學模擬、結構分析、機器學習訓練等,展示如何將本書介紹的理論和技術應用於解決實際挑戰。通過分析真實世界的案例,讀者可以更直觀地理解高性能計算的威力,並獲得啓發,將其應用於自身的科研或工程項目中。 本書特色: 理論與實踐並重: 既有紮實的理論基礎,又強調實際操作和代碼實現,確保讀者能夠學以緻用。 麵嚮現代計算架構: 緊跟HPC領域的發展趨勢,重點關注多核CPU和GPU等主流硬件平颱的優化技術。 豐富的示例代碼: 提供大量易於理解和修改的示例代碼,覆蓋瞭各種並行編程模型和優化技術。 係統化的方法論: 引導讀者建立起一套完整的科學與工程計算性能優化思路。 麵嚮廣泛讀者群體: 適閤對高性能計算感興趣的計算機科學、工程學、物理學、數學等領域的學生、研究人員和工程師。 通過閱讀《高性能科學與工程計算》,您將能夠有效地提升計算效率,縮短模擬與分析時間,解決更具挑戰性的科學與工程問題,從而在各自的領域取得突破。

作者簡介

目錄資訊

Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers
齣版者的話
譯者序
序
前言
縮略詞
第1章 當代處理器
1.1 存儲程序的計算機體係結構
1.2 基於高速緩存的通用微處理器體係結構
1.2.1 性能指標和基準測試
1.2.2 晶體管:摩爾定律
1.2.3 流水綫
1.2.4 超標量
1.2.5 SIMD
1.3 存儲層次
1.3.1 高速緩存
1.3.2 高速緩存映射
1.3.3 預取
1.4 多核處理器
1.5 多綫程處理器
1.6 嚮量處理器
1.6.1 設計原理
1.6.2 最高性能估計
1.6.3 程序設計
習題
第2章 串行代碼基本優化技術
2.1 標量剖析
2.1.1 基於函數和代碼行的程序剖析
2.1.2 硬件性能計數器
2.1.3 手工代碼插入
2.2 優化常識
2.2.1 少做工作
2.2.2 避免耗時運算
2.2.3 縮減工作集
2.3 小方法,大改進
2.3.1 消除常用子錶達式
2.3.2 避免分支
2.3.3 使用SIMD指令集
2.4 編譯器作用
2.4.1 通用優化選項
2.4.2 內聯
2.4.3 彆名
2.4.4 計算準確性
2.4.5 寄存器優化
2.4.6 利用編譯日誌
2.5 C++優化
2.5.1 臨時變量
2.5.2 動態內存管理
2.5.3 循環與迭代器
習題
第3章 數據訪存優化
3.1 平衡分析與lightspeed評估
3.1.1 基於帶寬的性能建模
3.1.2 STREAM 基準測試
3.2 存儲順序
3.3 案例分析:Jacobi算法
3.4 案例分析:稠密矩陣轉置
3.5 算法分類和訪存優化
3.5.1 O(N)/O(N)
3.5.2 O(N2)/O(N2)
3.5.3 O(N3)/O(N2)
3.6 案例分析:稀疏矩陣嚮量乘
3.6.1 稀疏矩陣的存儲機製
3.6.2 JDS sMVM優化
習題
第4章 並行計算機
4.1 並行計算模式分類
4.2 共享存儲計算機
4.2.1 cache一緻性
4.2.2 UMA
4.2.3 ccNUMA
4.3 分布式存儲計算機
4.4 混閤型係統
4.5 網絡
4.5.1 網絡的基本性能特徵
4.5.2 總綫
4.5.3 交換網絡和胖樹網絡
4.5.4 Mesh 網絡
4.5.5 混閤網絡
習題
第5章 並行性基礎
5.1 為什麼並行化
5.2 並行性
5.2.1 數據並行性
5.2.2 功能並行性
5.3 並行擴展性
5.3.1 限製並行執行的因素
5.3.2 可擴展性指標
5.3.3 簡單可擴展性定律
5.3.4 並行效率
5.3.5 串行性能與強可擴展性
5.3.6 改進的性能模型
5.3.7 選擇正確的擴展性基準
5.3.8 案例分析:低速處理器計算機能否變得更快
5.3.9 負載不均衡
習題
第6章 使用OpenMP進行共享存儲並行編程
6.1 OpenMP簡介
6.1.1 並行執行
6.1.2 數據作用域
6.1.3 循環的OpenMP工作共享
6.1.4 同步
6.1.5 歸約
6.1.6 循環調度
6.1.7 任務
6.1.8 其他方麵
6.2 案例分析:OpenMP並行實現Jacobi算法
6.3 高級OpenMP:波前並行化
習題
第7章 高效OpenMP編程
7.1 OpenMP程序性能分析
7.2 性能缺陷
7.2.1 減輕Open MP共享區開銷
7.2.2 決定短循環的OpenMP開銷
7.2.3 串行化
7.2.4 僞共享
7.3 案例分析:並行稀疏矩陣嚮量乘
習題
第8章 ccNUMA體係結構的局部性優化
8.1 ccNUMA的局部訪問
8.1.1 首次訪問方式分配頁麵
8.1.2 通過其他方式的局部性訪問
8.2 案例分析:稀疏MVM的ccNUMA優化
8.3 頁麵布局缺陷
8.3.1 非NUMA友好的OpenMP調度
8.3.2 文件係統高速緩存
8.4 C++中的ccNUMA問題
8.4.1 對象數組
8.4.2 標準模闆庫
習題
第9章 使用MPI進行分布式存儲並行內存編程
9.1 消息傳遞
9.2 MPI簡介
9.2.1 一個簡單例子
9.2.2 消息和點對點通信
9.2.3 集閤通信
9.2.4 非阻塞點對點通信
9.2.5 虛擬拓撲
9.3 實例:Jacobi解法器的MPI並行
9.3.1 MPI實現
9.3.2 性能特徵
習題
第10章 高效MPI編程
10.1 MPI性能工具
10.2 通信參數
10.3 同步、串行化和競爭
10.3.1 隱式串行化和同步
10.3.2 競爭
10.4 降低通信開銷
10.4.1 最優化區域分解
10.4.2 聚閤消息
10.4.3 非阻塞與異步通信
10.4.4 集閤通信
10.5 理解節點內點對點通信
習題
第11章 MPI與OpenMP混閤編程
11.1 基本MPI/OpenMP混閤編程模型
11.1.1 嚮量模式實現
11.1.2 任務模式實現
11.1.3 案例分析:混閤Jacobi解法器
11.2 MPI綫程交互分類
11.3 混閤分解及映射
11.3.1 每個節點一個MPI進程
11.3.2 每個插槽一個MPI進程
11.3.3 每個插槽多個MPI進程
11.4 混閤編程的優勢和劣勢
11.4.1 改善的收斂速度
11.4.2 共享高速緩存中的數據重用
11.4.3 利用額外級彆的並行性
11.4.4 重疊MPI通信和計算
11.4.5 減少MPI開銷
11.4.6 多級彆開銷
11.4.7 嚮量模式下批量同步通信
附錄A 多核環境中的拓撲和親緣性
A.1 拓撲
A.2 綫程和進程分布
A.2.1 外部親緣性工具
A.2.2 程序控製親緣性
A.3 非頁麵首次訪問分配策略
附錄B 習題解答
參考文獻
· · · · · · (收起)

讀後感

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

我一直對計算機硬件如何工作以及如何榨乾硬件的每一分性能充滿好奇。雖然我不是一個專業的科學傢或工程師,但我對《高性能科學與工程計算》這本書所涵蓋的“高性能”理念非常感興趣。我希望這本書能夠以一種相對易於理解的方式,解釋清楚現代計算機架構是如何實現高速計算的,比如CPU的流水綫、緩存、超綫程技術,以及GPU的並行處理能力。我希望它能介紹一些基本的並行計算思想,例如如何將一個大的計算任務分解成許多小任務,然後同時在多個處理器上執行。我對書中關於如何通過代碼優化來提升程序運行速度的內容也同樣期待,比如如何更有效地使用內存,如何利用嚮量指令來處理數據。我希望這本書能提供一些具體的編程示例,讓我能夠直觀地感受到這些優化技術帶來的效果。對我而言,這本書不僅是對高性能計算技術的一次探索,也是對計算機底層運作原理的一次深入瞭解。我希望通過閱讀,能夠對計算機的計算能力有一個更深刻的認識,並學到一些可以應用到日常編程中的優化技巧。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在生物醫藥領域進行計算建模和模擬的研究人員,我們經常需要處理分子動力學模擬、基因序列比對、蛋白質摺疊預測等計算密集型任務。這些任務對計算性能的要求極高,往往需要利用高性能計算集群來完成。因此,《高性能科學與工程計算》這本書對我來說非常有價值。我希望書中能夠詳細介紹針對我們領域常用算法的優化策略,例如如何並行化分子動力學模擬中的粒子間力計算,如何加速大規模基因組數據的比對過程,以及如何利用GPU進行深度學習模型的訓練以加速蛋白質結構預測。我特彆期待書中關於如何設計高效的並行算法,減少通信開銷,以及如何進行內存訪問優化和緩存管理的內容,這些對於在大規模計算集群上獲得最佳性能至關重要。此外,我也希望書中能夠提供一些關於如何評估和選擇閤適的計算硬件平颱,以及如何利用容器化技術(如Docker)來管理和部署高性能計算環境的指導。我相信,通過學習這本書,我能夠更有效地利用計算資源,加速我的研究進程,從而在基因組學、藥物發現等領域取得更重要的突破。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在某大型企業負責高性能計算平颱建設和優化的工程師,我一直在尋找一本能夠全麵係統地講解高性能計算原理、技術和實踐的書籍。市麵上關於並行計算、分布式計算的資料很多,但往往要麼過於理論化,要麼隻停留在某個具體的框架或工具層麵。而《高性能科學與工程計算》這本書,從書名就能看齣其定位的廣泛性和深度。我希望這本書能夠提供關於硬件架構、並行算法設計、性能分析與調優、以及新型計算範式(如異構計算、AI硬件加速)等方麵的係統性介紹。尤其是我對書中關於如何根據具體問題選擇閤適的計算模型、如何進行細粒度並行優化、如何利用現代CPU和GPU的特性來最大化計算效率等方麵的內容非常感興趣。我希望通過閱讀這本書,能夠更深入地理解當前高性能計算的最新發展趨勢,掌握更先進的計算技術,從而在實際工作中,能夠更有效地設計、構建和管理高性能計算係統,為企業提供更強大、更經濟的計算解決方案,支持公司在各個領域的研發和創新。目前我剛拿到書,還沒有來得及細讀,但從其內容覆蓋的廣度和深度來看,這本書無疑是我一直在尋找的那個“寶藏”。

评分☆☆☆☆☆

我是一名對計算機科學充滿好奇的學習者,雖然我目前的研究或工作領域並不直接與高性能計算緊密相關,但我一直對計算機如何能夠“更快”地解決復雜問題感到著迷。看到《高性能科學與工程計算》這本書,我希望它能以一種相對易懂的方式,為我揭示高性能計算背後的奧秘。我期待書中不僅能介紹各種先進的計算方法和技術,更能解釋它們為什麼有效,以及在哪些場景下能夠發揮齣驚人的效果。我希望它能從基礎的算法復雜度分析,講到如何通過並行化、嚮量化等手段來提升計算速度,再到如何利用多核CPU、GPU等現代硬件的特性。我尤其希望這本書能提供一些具體的案例分析,讓我能夠看到這些理論是如何在實際的科學研究和工程應用中得到體現的。雖然我可能不會立刻成為一名高性能計算專傢,但我希望通過這本書,能夠建立起對這個領域的基本認知,瞭解其重要性,並且能夠理解一些核心的概念和技術。這本書的厚度和深度讓我覺得它是一份紮實的學習資料,我期待它能為我打開一扇通往高性能計算世界的大門,讓我對這個充滿挑戰和機遇的領域有一個更清晰的認識。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在能源行業從事勘探開發模擬的研究人員,我們經常需要處理復雜的油藏數值模擬、地震數據處理和地球物理反演等計算任務,這些任務通常需要進行大規模的空間離散和時間積分,對計算資源的需求非常龐大。《高性能科學與工程計算》這本書,從其內容涵蓋的廣泛性和對“高性能”的強調來看,正是我急需的學習資料。我希望書中能夠詳細介紹針對我們領域常用算法的優化方法,例如如何並行化有限差分或有限體積法的求解器,如何優化地震數據處理中的傅裏葉變換和捲積計算,以及如何利用GPU加速大規模逆問題求解。我特彆關注書中關於如何進行高效的並行通信、數據局部性優化以及如何利用現代CPU和GPU的並行計算能力來加速模擬過程的詳細講解。此外,我也希望書中能夠提供一些關於如何進行性能瓶頸分析和調優的實用工具和方法,幫助我們識彆計算中的低效環節,並給齣具體的改進策略。我相信,通過係統地學習這本書,能夠幫助我開發齣更快速、更準確的勘探開發模擬軟件,從而提升我們對油氣資源的勘探效率和開發效益。

评分☆☆☆☆☆

這本書我早就關注瞭,一直想入手,終於下定決心買瞭。拿到書的時候,感覺沉甸甸的,紙質相當好,印刷也很清晰,拿在手裏很有質感。我是一名在校的博士生,研究方嚮是計算流體力學,平時需要處理大量的數值模擬數據,對計算效率的要求非常高。我之前也看過不少相關的書籍,但總覺得不夠深入,很多關於底層優化和並行計算的細節講得比較模糊。這次買《高性能科學與工程計算》,主要就是看中瞭它在“高性能”這個關鍵詞上的側重。我希望這本書能為我提供更係統的理論指導和更實用的技術方法,幫助我在科研中突破計算瓶頸。目前我隻翻閱瞭目錄和部分章節,但從初步的瞭解來看,這本書的結構安排非常閤理,從基礎的數值算法優化,到並行計算的模型和策略,再到GPU加速和分布式計算,涵蓋瞭高性能計算的各個關鍵領域。我尤其期待書中關於內存訪問優化、緩存利用、SIMD指令以及不同並行編程模型(如MPI、OpenMP、CUDA)的深入剖析,這些都是我目前在實際應用中經常遇到的挑戰。雖然我還沒有開始係統閱讀,但僅僅是目錄和部分章節的質量,就讓我對這本書充滿瞭期待。我相信它能夠為我的研究提供強大的理論支持和實踐指導,幫助我解決科研中遇到的實際問題,做齣更有價值的研究成果。

评分☆☆☆☆☆

我在大學期間學習過一些基礎的數值計算和算法課程,但對於如何將這些理論應用到實際的、大規模的科學問題中,特彆是如何追求“高性能”,一直感到睏惑。《高性能科學與工程計算》這本書的齣現,正是我所需要的。我希望它能夠填補理論與實踐之間的鴻溝,為我提供一個清晰的學習路徑。我期待書中能夠詳細講解如何根據不同的科學問題(例如,物理模擬、化學反應、氣象預測等)選擇閤適的數值方法,並對這些方法進行性能上的評估和優化。我尤其希望看到書中關於如何利用現代計算機架構的特性,比如多核處理器、嚮量指令集(SIMD)、圖形處理器(GPU)以及分布式計算係統,來加速這些計算過程的詳細闡述。這本書給我的感覺是,它不僅僅是一本介紹計算技術,更是一本教我如何“思考”計算效率的書。我希望通過閱讀,能夠培養齣一種對計算效率的敏銳度,理解如何在代碼層麵進行優化,以及如何利用並行和分布式計算來解決那些單個處理器無法處理的復雜問題。我對書中可能包含的各類性能剖析工具和調優技巧也充滿瞭好奇。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在航空航天領域從事仿真計算的研究員,我們經常需要處理大規模的有限元分析、計算流體力學(CFD)和結構動力學等問題,這些計算任務往往耗時巨大,需要強大的計算資源。《高性能科學與工程計算》這本書,從它的名字和初步的目錄來看,恰好切中瞭我們工作的核心需求。我非常期待書中能夠提供關於如何設計和實現高效並行算法的深入指導,特彆是針對我們領域常用的數值方法,比如隱式或顯式時間積分、求解大規模綫性方程組等。我希望書中能夠詳細介紹MPI、OpenMP等分布式內存和共享內存並行編程模型在科學計算中的應用,以及如何利用GPU進行混閤精度計算或特定模塊的加速。我尤其關注書中關於如何進行數值模型的性能分析和優化,例如如何識彆計算瓶頸、如何進行數據局部性優化、如何減少通信開銷等。我相信,通過係統地學習這本書,能夠幫助我開發齣更快速、更準確的仿真程序,從而縮短研發周期,降低實驗成本,並可能發現更優的設計方案。這對我來說,絕對是一本能夠直接提升工作效率和研究水平的寶貴資料。

评分☆☆☆☆☆

我是一名軟件開發者,但我最近開始對涉及大量數據處理和復雜算法的領域産生瞭濃厚的興趣,比如人工智能、大數據分析,甚至是科學研究中的一些計算密集型任務。《高性能科學與工程計算》這本書,引起瞭我對如何讓程序運行得“更快”的思考。我希望這本書能夠為我提供一個從零開始理解高性能計算的途徑。我期待書中能夠解釋清楚,為什麼有些計算任務會如此緩慢,以及有哪些通用的策略和技術可以用來提升計算速度。我希望它能介紹一些基礎的並行計算概念,比如任務並行和數據並行,以及如何利用多綫程和多進程來實現。我對書中關於如何利用CPU的嚮量指令集(如AVX)以及GPU的強大並行處理能力來加速計算的內容特彆感興趣,因為這在很多現代應用中都至關重要。此外,我也希望能學到一些關於如何分析和優化代碼性能的實用技巧,比如如何使用性能分析工具,如何進行內存訪問優化等。這本書對我來說,是一次學習全新計算範式的機會,我希望它能幫助我拓寬技術視野,為我未來的開發工作打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在金融領域從事量化分析的從業者,我們經常需要處理海量的市場數據,進行復雜的風險模擬和策略迴測,這些都對計算能力提齣瞭極高的要求。我一直關注如何能夠提升我們模型運算的效率,縮短分析周期,從而更快地捕捉市場機會。因此,《高性能科學與工程計算》這本書對我來說具有極大的吸引力。我希望這本書能夠提供關於如何優化金融模型中的數值算法,如何利用並行計算技術加速濛特卡洛模擬、因子分析等常用計算任務的方法。我特彆期待書中關於如何設計高效的並行算法,以及如何利用GPU進行加速的內容,這對於處理我們大規模的交易數據和復雜的數學模型非常有幫助。此外,我也希望這本書能夠為我們提供關於如何進行性能瓶頸分析和優化的指導,幫助我們識彆代碼中的低效之處,並給齣具體的改進方案。我相信,通過學習這本書中的知識,我能夠顯著提升我們量化交易係統的運算速度和效率,在競爭激烈的金融市場中獲得更強的優勢。這本書在我看來,不僅是一本技術書籍,更是一項能夠直接轉化為商業價值的投資。

评分☆☆☆☆☆

翻譯爛的想撕書

评分☆☆☆☆☆

書是好書,但是中文翻譯有點坑爹。外文的斜體也不加粗注明。還有很多外文句子直接遺漏。程序是用fortran寫的。

评分☆☆☆☆☆

書是好書,但是中文翻譯有點坑爹。外文的斜體也不加粗注明。還有很多外文句子直接遺漏。程序是用fortran寫的。

评分☆☆☆☆☆

此書建議直接讀英文版的,起碼這個版本的翻譯爛的不行,還在讀英文版中,前麵的理論講解很精彩。

评分☆☆☆☆☆

翻譯爛的想撕書

相關圖書

本站所有內容均為互聯網搜索引擎提供的公開搜索信息,本站不存儲任何數據與內容,任何內容與數據均與本站無關,如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度,google,bing,sogou 等

© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈圖書下載中心 版权所有