并行算法设计与性能优化 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:刘文志

出品人:

页数:220

译者:

出版时间:2015-5

价格:59.00 元

装帧:平装

isbn号码:9787111501022

丛书系列:高性能计算技术丛书

图书标签:

并行计算
计算机
CUDA
并发
程序设计
体系结构
编程
计算机原理
并行算法
算法设计
性能优化
计算机科学
分布式计算
高性能计算
多核处理器
算法效率
计算优化
并发编程

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具体描述

本书主要介绍并行计算相关的算法的设计和并行计算的性能优化技巧，涵盖现代处理器的特性、衡量程序性能的方法、串行代码性能优化、并行编程模型及其环境、并行算法设计、遗留代码的并行处理、并行编程模型、混合并行等核心技法与实践技巧。

好的，这是一本关于深度学习模型部署与效率提升的技术专著的详细简介。 --- 《深度学习模型部署与效率提升：从理论到实战的优化之路》图书简介在人工智能飞速发展的今天，深度学习模型已成为驱动各行各业创新的核心引擎。然而，一个在研究环境中表现卓越的模型，往往在实际部署环境中遭遇性能瓶颈——推理速度慢、内存占用高、能耗巨大，严重制约了其商业价值的落地。《深度学习模型部署与效率提升：从理论到实战的优化之路》正是一本填补了这一关键鸿沟的实践指南。本书聚焦于如何将复杂、庞大的深度学习模型，转化为高效、稳定、可规模化部署的生产级服务。我们摒弃了晦涩的理论堆砌，深入一线，系统性地讲解了模型优化、推理加速、异构计算资源管理以及全生命周期部署策略的完整技术栈。本书面向在模型部署、系统优化、高性能计算领域工作的工程师、研究人员，以及希望深入理解模型落地全流程的高级学生。它不仅仅是一本工具书，更是一套帮助你构建下一代智能应用基础设施的思维框架。 --- 第一部分：深度学习模型生命周期与部署挑战本部分为理解后续优化技术奠定基础，深入剖析当前工业界在模型部署中遇到的核心痛点。第一章：现代AI部署概览与挑战介绍从模型训练完成到实际服务交付的完整生命周期（MLOps的部署视角）。探讨延迟（Latency）、吞吐量（Throughput）、资源利用率（Utilization）与成本（Cost）之间的经典权衡（Trade-off）。场景分析：边缘计算（Edge AI）与云端大规模推理服务的差异化需求。第二章：模型结构分析与初步诊断如何利用可视化工具（如Netron）解析计算图，识别计算瓶颈操作（如转置、融合障碍）。操作级分析：卷积层、全连接层、RNN/Transformer结构中的计算密集点。性能度量基准的建立：选择合适的硬件（CPU/GPU/NPU）和基准数据集进行一致性测试。 --- 第二部分：模型轻量化与结构优化在不显著牺牲模型精度（Accuracy）的前提下，减小模型体积和计算量是实现高效部署的首要步骤。第三章：模型剪枝（Pruning）的精细化策略结构化剪枝（Structured Pruning）与非结构化剪枝（Unstructured Pruning）的优劣对比。基于敏感度分析的迭代式剪枝方法，确保精度损失最小化。实践案例：在Transformer模型中，针对注意力头（Attention Head）的稀疏化技术。第四章：知识蒸馏（Knowledge Distillation）的艺术深入探讨Logit匹配、特征匹配、中间层蒸馏等多种知识传递机制。如何设计高效的“教师模型”和“学生模型”架构。多任务与多教师蒸馏：应对复杂场景下的鲁棒性提升。第五章：网络架构的重构与紧凑化设计深度剖析MobileNet V3、EfficientNet等轻量级网络的设计哲学。 NAS（神经架构搜索）的部署视角：搜索空间的设计应如何纳入硬件约束。权重共享（Weight Sharing）与模块化复用技术。 --- 第三部分：模型表示与精度量化本部分聚焦于如何减少模型在内存和计算过程中使用的数据精度，实现算力倍增。第六章：低精度量化的理论基础与类型从浮点数（FP32）到定点数（INT8）的理论映射与误差分析。量化方案详解：训练后量化（Post-Training Quantization, PTQ）与量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）。混合精度（Mixed Precision）推理的应用场景与权衡。第七章：硬件无关与硬件敏感的量化工具链使用主流框架（如PyTorch/TensorFlow）内置量化工具箱的实操指南。校准集（Calibration Set）的选择与数据分布统计。边缘设备量化：针对特定硬件（如移动端DSP/NPU）的定制化量化流程。 --- 第四部分：推理引擎与运行时优化优化后的模型需要在高性能的推理引擎上运行，本部分详细阐述如何榨干底层硬件的每一分算力。第八章：计算图的优化与静态编译图层融合（Operator Fusion）：如何将连续的小操作合并为大操作以减少内核启动开销。静态图的优势与局限性，以及编译优化技术（如XLA、TorchScript的编译后端）。内存布局优化： NHWC到NCHW的转换策略与对GPU内存访问效率的影响。第九章：高性能推理引擎深度解析 TensorRT（NVIDIA）：深入学习其层优化、内核选择和精度校准机制。 OpenVINO（Intel）：如何针对CPU及集成GPU进行深度优化与异构计算管理。 ONNX Runtime：跨平台部署的通用性与执行器（Execution Providers）的切换策略。第十章：异构计算资源调度与批处理动态批处理（Dynamic Batching）的实现与瓶颈分析：如何在延迟和吞吐量间找到最优平衡点。 CPU与GPU的协同推理：模型拆分与任务卸载策略。多模型服务（Multi-Tenancy）：如何在有限资源上并发高效地服务多个模型。 --- 第五部分：从原型到生产：系统集成与监控最终，高效的模型需要被无缝集成到现有的微服务架构中，并进行可靠的监控。第十一章：模型服务的接口设计与微服务化 RESTful API与gRPC的选择：性能与兼容性的考量。高性能服务框架：使用Triton Inference Server或TorchServe构建高并发服务集群。容器化部署：Docker与Kubernetes在模型服务弹性伸缩中的角色。第十二章：性能监控、A/B测试与模型漂移应对推理延迟的细粒度监控：区分预处理、推理核心和后处理的耗时。 A/B测试框架：如何在生产环境中安全地部署和比较优化后的模型版本。模型性能漂移（Performance Drift）：识别并应对因数据分布变化导致的推理性能下降。 --- 结语本书通过大量的代码示例、实战案例和性能对比数据，引导读者构建起一套完整的模型优化和部署工具箱。掌握这些技术，你将能够自信地将研究成果转化为能为企业带来实际效益的高速、可靠的智能产品。优化之路永无止境，本书旨在为你铺设一条坚实且高效的加速跑道。

作者简介

目录信息

前言
第1章绪论
1.1并行和向量化的作用
1.2为什么要并行或向量化
1.3为什么向量化或并行难
1.4并行的替代方法
1.5进程、线程与处理器
1.6并行硬件平台
1.7向量化和多核技术不是万能的
1.8本章小结
第2章现代处理器特性
2.1指令级并行
2.1.1指令流水线
2.1.2乱序执行
2.1.3指令多发射
2.1.4分支预测
2.1.5VLIW
2.2向量化并行
2.2.1SIMD
2.2.2SIMT
2.3线程级并行
2.3.1内核线程和用户线程
2.3.2多线程编程库
2.3.3多核上多线程并行要注意的问题
2.3.4多线程程序在多核和单核上运行的不同
2.4缓存
2.4.1缓存层次结构
2.4.2缓存一致性
2.4.3缓冲不命中
2.4.4写缓存
2.4.5越过缓存
2.4.6硬件预取
2.4.7缓存结构
2.4.8映射策略
2.5虚拟存储器和TLB
2.6NUMA技术
2.7本章小结
第3章算法性能和程序性能的度量与分析
3.1算法分析的性能度量标准
3.1.1时间复杂度与空间复杂度
3.1.2实现复杂度
3.2程序和指令的性能度量标准
3.3程序性能优化的度量标准
3.3.1加速比与并行效率
3.3.2Amdahl定律和Gustafson定律
3.4程序性能分析实用工具
3.5本章小结
第4章串行代码性能优化
4.1系统级别
4.2应用级别
4.3算法级别
4.4函数级别
4.4.1函数调用参数
4.4.2内联小函数
4.5循环级别
4.5.1循环展开
4.5.2循环累积
4.5.3循环合并
4.5.4循环拆分
4.6语句级别
4.6.1减少内存读写
4.6.2选用尽量小的数据类型
4.6.3结构体对齐
4.6.4表达式移除
4.6.5分支优化
4.6.6优化交换性能
4.7指令级别
4.8本章小结
第5章依赖分析
5.1指令级依赖
5.1.1结构化依赖
5.1.2数据依赖
5.1.3控制依赖
5.2循环级依赖
5.2.1循环数据依赖
5.2.2循环控制依赖
5.3寄存器重命名
5.4本章小结
第6章并行编程模型及环境
6.1并行编程模型
6.1.1指令级并行
6.1.2向量化并行
6.1.3易并行
6.1.4任务并行
6.1.5数据并行
6.1.6循环并行化
6.1.7流水线并行
6.1.8区域分解并行
6.1.9隐式和显式并行化
6.1.10SPMD
6.1.11共享存储器并行
6.1.12分布式存储器并行
6.2常见并行编程环境
6.2.1MPI
6.2.2OpenMP
6.2.3fork/pthread
6.2.4CUDA
6.2.5OpenCL
6.2.6OpenACC
6.2.7NEON内置函数
6.2.8SSE/AVX内置函数
6.3本章小结
第7章并行算法设计方法
7.1划分
7.1.1分而治之
7.1.2划分原则
7.1.3常见划分方法
7.1.4并行性和局部性
7.2通信
7.2.1操作的原子性
7.2.2结果的可见性
7.2.3顺序一致性
7.2.4函数的可重入与线程安全
7.2.5volatile关键字
7.2.6锁
7.2.7临界区
7.2.8原子操作
7.2.9栅栏
7.3结果归并
7.4负载均衡
7.4.1静态负载均衡
7.4.2动态负载均衡
7.4.3动态负载均衡算法的一般步骤
7.5本章小结
第8章并行算法缺陷
8.1启动结束时间
8.2负载均衡
8.3竞写
8.4锁
8.4.1死锁
8.4.2活锁
8.5饿死
8.6伪共享
8.7原子操作
8.8存储器栅栏
8.9缓存一致性
8.10顺序一致性
8.11volatile同步错误
8.12本章小结
第9章并行编程模式实践
9.1map模式
9.2reduce模式
9.3结合map和reduce模式
9.4scan模式
9.5zip/unzip模式
9.6流水线模式
9.7本章小结
第10章如何并行遗留代码
10.1找出软件的计算热点
10.2判断是否并行化热点
10.3设计算法并实现
10.3.1选择何种工具进行向量化或并行化
10.3.2重构热点代码
10.3.3依据硬件实现算法
10.4将实现后的代码嵌入原软件
10.4.1混合编译
10.4.2动态链接库
10.5示例：如何并行化word2vec
10.6本章小结
第11章超级并行
11.1超级并行方式编程
11.1.1进程+线程
11.1.2进程+GPU线程
11.1.3线程+GPU线程
11.1.4线程+向量指令
11.1.5进程+线程+向量指令
11.1.6进程+线程+GPU线程
11.2矩阵乘法
11.2.1多机CPU矩阵乘法
11.2.2单机多GPU矩阵乘法
11.2.3多机多GPU矩阵乘法
11.3本章小结
第12章并行算法设计的一般准则
12.1并行算法设计14准则
12.2本章小结
附录A整型数据与浮点数据
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格非常严谨，充满了数学推导和严密的逻辑论证，让人感受到作者深厚的学术功底。我尤其欣赏作者在阐述算法复杂度分析时所采取的细致入微的态度，将顺序算法的局限性与并行化后的潜在加速比进行了清晰的对比。然而，这种学术化的倾向也带来了一个小小的挑战：在实际应用场景的描述上稍显不足。我非常希望能看到更多关于实际工业界案例的分析，比如一个经典的Web服务器后端如何利用多线程池高效处理并发请求，或者一个高性能计算集群中作业调度器的并行优化策略。书中虽然给出了一些理论上的最优解，但这些解在真实、充满噪声和不可预测性的计算环境中往往难以直接落地，需要大量的工程经验去弥补理论与实践之间的鸿沟。我期待看到更多关于“为什么这个理论最优解在实际中会失效”以及“工程师们是如何变通的”这种经验性的探讨，这本书在这方面留下了不少想象空间。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是踏上了一段结构清晰的知识探索之旅。作者对于并行计算中的“同步陷阱”——死锁、活锁、竞态条件——的剖析尤为精彩，他通过一系列精心设计的伪代码示例，将这些抽象的错误具象化，使得即便是初次接触并发编程的读者也能立刻明白其危害性。但我不得不说，书中对于“非传统”并行范式的覆盖略显单薄。例如，在处理事件驱动架构（EDA）或函数式编程范式下的并发模型时，书中的笔墨相对较少。现代软件开发越来越多地依赖于响应式编程和无状态服务，这些模型天然地规避了许多传统共享内存模型的并发难题。我期待这本书能增加一章，专门探讨如何利用消息传递接口（MPI）或Actor模型来构建高可扩展性的分布式并行系统，而不是仅仅聚焦于共享内存环境下的锁和原子操作，这样能让全书的视野更加开阔，更贴合当前的技术潮流。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷是希望掌握如何设计出能够充分压榨现代多核CPU潜能的算法，尤其是在如何平衡负载和最小化通信开销这两个核心矛盾上寻求突破。这本书确实提供了扎实的理论基础来理解这些矛盾，比如它详细讨论了诸如循环展开、指令级并行（ILP）与并行性的关系。然而，对于更高层面的系统级优化策略，比如如何设计高效的内存访问模式以优化L1/L2/L3 Cache的命中率，或者如何利用SIMD指令集（如AVX/SSE）进行单指令多数据并行，书中的介绍都显得有些蜻蜓点水。这些是决定实际性能能否从“快”提升到“极快”的关键因素。如果能在这些底层优化技巧上增加更具操作性的代码片段和性能测试对比，这本书的价值将得到指数级的提升，真正成为一本指导读者从理论走向极致性能的实战手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计深得我心，那种简洁却又不失深度的蓝色调，仿佛立刻把我带入了一个充满逻辑和效率的世界。内容上，我原本期待能深入探究一些前沿的并行计算模型，比如像处理大规模图计算或特定领域的数值模拟时，如何优雅地映射到多核CPU或GPU架构上。然而，这本书的重点似乎更侧重于基础的理论框架构建和一些经典的并行设计范式，比如数据并行和任务并行的基本区分，以及如何利用同步机制（如锁、信号量）来管理共享资源。虽然这些基础内容扎实，对于初学者来说无疑是很好的入门砖，但对于我这种已经对并行编程有一定了解的读者来说，略显不足的是对现代异构计算平台（如CUDA/OpenCL的高级特性）的探讨不够深入，尤其是在内存层次结构优化方面，书中提及的细节相对比较宏观，没有过多涉及底层硬件的微观性能瓶颈与规避策略。总的来说，它提供了一个坚实的起点，但距离成为一本能指导复杂系统性能调优的“圣经”还有一段距离，更像是一本严谨的学术教材而非实战指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示设计是其一大亮点，清晰的流程图和数据结构的可视化，极大地降低了理解复杂算法流程的难度。特别是关于内存一致性模型的章节，作者用对比鲜明的表格清晰地罗列了不同硬件架构下的内存模型差异，这对于理解跨平台优化至关重要。不过，在“性能优化”这个承诺的主题上，我感觉有些“雷声大雨点小”。优化不仅仅是算法层面的，更多的是深入到系统调优的细节中。我希望看到更多关于性能分析工具的使用指导，比如如何利用`perf`、VTune或者Valgrind来精准定位并行代码中的性能瓶颈——是Cache未命中导致的延迟，还是TLB压力过大？书中更多是停留在“应该”使用这些工具的层面，但缺乏手把手的操作演示和具体的优化案例分析，导致读者在面对实际的慢代码时，依然感到无从下手，优化之路依然迷茫。

评分☆☆☆☆☆

内容全面，但比较浅显，适合窝这样的小白。

评分☆☆☆☆☆

还好

评分☆☆☆☆☆

加深并行化理论知识

评分☆☆☆☆☆

大多是一些方法论，毕竟很薄

评分☆☆☆☆☆

作者将论文拆分成三本书，本书是关于算法方面。内容简要，可作为并行算法的一个入门。