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出版者:Oxford University Press

作者:David J. Kuck

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:1996-5-23

价格:USD 52.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780195095517

丛书系列:

图书标签:

• 计算机
• performance
• optimization
• 高性能计算
• 并行计算
• 分布式计算
• 集群计算
• HPC
• 科学计算
• 数值模拟
• 计算机体系结构
• 算法优化
• 云计算

《高性能计算》是一本专为那些渴望深入理解现代计算领域前沿技术，并致力于推动科学研究和工程创新边界的读者而设计的著作。本书并非简单地罗列一堆技术术语，而是旨在构建一个坚实的理论框架，并通过对实际案例的深入剖析，揭示高性能计算（HPC）的本质、发展脉络以及其在解决复杂问题中的核心作用。 核心理念与理论基石： 本书开篇将带领读者穿越计算的浩瀚历史，从早期的串行计算到并行计算的黎明，再到如今我们所处的异构计算和分布式计算时代。我们将深入探讨并行计算的四大模型：共享内存、分布式内存、消息传递接口（MPI）和分布式共享内存，并详细阐述它们的优劣势以及适用场景。对于并行算法的设计原则，如任务分解、通信开销、负载均衡和同步机制，我们将进行细致的讲解，帮助读者掌握构建高效并行程序的关键思想。 硬件架构与底层技术： 理解高性能计算的强大性能，离不开对支撑其运行的硬件架构的深刻认知。本书将详细介绍现代超级计算机的组成单元，包括高性能处理器（CPU）、图形处理器（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）等加速器的工作原理、指令集架构以及它们如何协同工作。我们将探讨内存层次结构（缓存、主存、分布式内存）、互连网络（如 InfiniBand、以太网）的设计理念及其对系统性能的影响。此外，数据存储和 I/O 系统在 HPC 环境中的挑战与解决方案，如并行文件系统（Lustre, GPFS）、固态硬盘（SSD）的应用等，也将是本书的重要组成部分。 软件生态与编程实践： 强大的硬件需要与之匹配的软件生态来释放其潜力。本书将深入探讨高性能计算领域的关键软件技术。在编程模型方面，除了前面提到的MPI，我们还将介绍 OpenMP、CUDA（用于GPU编程）等主流的并行编程模型，并提供丰富的代码示例，指导读者如何运用这些模型来实现高性能计算应用。对于高性能库和框架，如 BLAS、LAPAC、FFTW、PETSc 等，我们将介绍它们的功能、使用方法及其在各种科学计算任务中的重要性。同时，本书还将触及并行程序调试、性能剖析（profiling）和优化技术，帮助读者识别性能瓶颈并加以解决，这是将理论转化为实际应用的关键一步。 高性能计算的应用领域： 本书的另一大亮点在于其对高性能计算在各个前沿科学和工程领域应用的广泛而深入的探讨。我们将展示 HPC 如何赋能： 计算物理与天体物理： 从模拟宇宙大爆炸、黑洞演化，到分子动力学模拟，揭示物质世界的底层规律。 计算化学与材料科学： 精准模拟分子反应、设计新型材料，加速新药研发和材料创新。 生命科学与生物信息学： 基因组测序与分析、蛋白质折叠预测、药物分子设计，推动精准医疗和生命科学研究。 地球科学与气候模型： 精准预测天气变化、模拟全球气候演变，为环境保护和灾害预警提供科学依据。 金融工程与风险管理： 高频交易、期权定价、信用风险分析，保障金融市场的稳定运行。 人工智能与机器学习： 训练大规模深度学习模型、加速图像识别、自然语言处理等 AI 应用，推动智能时代的到来。 通过对这些领域的案例分析，读者将深刻理解高性能计算如何成为解决这些复杂、海量数据问题的不可或缺的工具，以及它如何驱动着科学的进步和技术的革新。 面向未来的展望： 本书的最后一部分将聚焦于高性能计算的未来发展趋势。我们将探讨量子计算、神经形态计算等新兴计算范式可能对 HPC 带来的影响，以及云计算、边缘计算与 HPC 的融合趋势。对于人工智能在 HPC 中的应用，例如 AI 驱动的性能优化、AI 辅助的科学发现等，也将进行前瞻性的讨论。 《高性能计算》是一本集理论深度、技术广度和实践指导于一体的著作。无论您是资深的计算科学家、寻求突破的工程技术人员，还是渴望进入高性能计算领域的学生，本书都将为您提供坚实的知识基础和宝贵的启示，助您在计算的浪潮中乘风破浪，探索未知的边界。

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这本书的书名就叫《High Performance Computing》，但老实说，我拿到手翻了几页，感觉它更像是一本给资深工程师准备的“武功秘籍”而不是一本面向广大读者的入门指南。内容组织上，它直接切入了并行算法设计的复杂细节，比如如何巧妙地在多核架构上分配内存访问和同步操作，对于我这种刚接触HPC领域不久的人来说，简直是天书。书里大量使用了抽象的数学模型和复杂的伪代码，让我感觉自己像是误入了一个只有理论物理学家才能理解的研讨会现场。我期待看到一些更直观的案例分析，比如某个实际的工程问题是如何通过HPC技术得以解决的，而不是一上来就堆砌那些让人头晕目眩的性能瓶颈分析公式。举个例子，书中花了大量篇幅讨论了缓存一致性协议的细微差别，这对于理解底层硬件交互固然重要，但对于我这种主要目标是学会如何编写高效的MPI程序的初学者来说，未免有些舍本逐末了。如果作者能用更生动的比喻，或者增加一些循序渐进的实践环节，或许能让初学者更容易消化这些硬核知识。整体感觉，这本书更像是一份详尽的参考手册，适合在解决特定、高难度技术难题时查阅，而不是用来系统性学习的教材。

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这本书的结构设计非常有意思，它采取了一种“自底向上”的叙事方式，先深入探讨了最底层的硬件架构和指令集并行性（SIMD、向量化），然后逐步向上构建到进程间通信和分布式文件系统。这种结构对于理解系统栈的完整性无疑是大有裨益的，它让你清晰地看到，上层应用性能的最终瓶颈是如何被底层硬件特性所决定的。然而，这种极度细致的底层剖析，使得初学者必须花费大量时间去理解一些可能在日常开发中很少直接操作的概念。比如，关于内存层次结构和非统一内存访问（NUMA）的章节，内容详尽到几乎可以作为专门的一本书来出版，这虽然体现了作者的深度，但也极大地增加了入门的门槛。对于那些更偏向应用层优化的读者而言，他们可能更希望有一个更快的“捷径”——先学会如何有效利用OpenMP和MPI，然后再根据需要回过头来啃这些底层硬骨头。这本书似乎更偏爱理论的完整性和深度，而牺牲了一定的学习曲线的平滑度。

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说实话，阅读《High Performance Computing》的过程中，我最大的挫败感来自于其案例的选取和复杂性。书中的例子大多是高度专业化的科学计算场景，比如分子动力学模拟或者大规模天气预报模型的并行化过程。这些案例本身当然非常具有代表性，展示了HPC能力的极限，但对于一个希望将这些技术应用于更广泛领域的开发者（比如高性能数据分析或实时渲染）来说，这些例子提供的可迁移性太低了。我花了好大力气才把书中关于域分解和负载均衡的理论与我熟悉的领域联系起来，但效果并不理想。更让我感到遗憾的是，书中几乎没有提供任何关于性能度量和基准测试的实用工具介绍。它告诉我们“什么”是最快的做法，但没有告诉我们“如何”去验证和测量你自己的代码是否达到了这个速度。我们需要的不只是理论上的最优解，还需要一套实用的工具箱来诊断和优化我们自己的代码，这本书在这方面显得异常沉默。它更像是一本纯粹的理论构建手册，而不是一本指导实践的工程指南。

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翻开这本《High Performance Computing》，我的第一印象是：这排版真是太紧凑了！每一页都塞满了密密麻麻的文字，几乎找不到喘息的空间。作者的写作风格非常学术化，语气坚定且不容置疑，仿佛在陈述一个已经被无数实验反复验证的真理。然而，这种极致的严谨性也带来了一个问题——缺乏必要的“人情味”和背景铺垫。比如，当他介绍新的编程模型时，他直接假设读者已经完全熟悉了前一个模型的所有限制和应用场景，很少有回顾性的提醒或对历史演变的简要介绍。这就导致阅读体验变成了一种高强度的信息输入，大脑需要时刻保持警惕，生怕漏掉任何一个关键术语的定义。我特别注意到，书中对新兴的异构计算架构的讨论显得有些保守和滞后，似乎更多地聚焦于传统CPU集群的优化，对于GPU的最新特性和深度学习框架的底层集成着墨不多。对于想要了解当前HPC前沿，特别是与AI深度融合的读者来说，这本书提供的信息可能略显陈旧。它更像是一本记录了上一个十年顶尖研究成果的“丰碑”，虽然坚固可靠，但似乎没有紧跟上时代奔跑的步伐。

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我必须承认，《High Performance Computing》在某些特定主题上的深度是令人印象深刻的，尤其是在描述复杂算法在特定并行模型下的数学推导时，其严谨性无与伦比。但是，这种严谨性似乎是以牺牲实用性和可读性为代价的。例如，书中对编程模型的介绍，大多集中在POSIX线程和MPI的经典用法上，对于近年来迅猛发展的领域特定语言（DSL）或者像CUDA C++这样主流的GPU编程范式，讨论得相对薄弱，缺乏现代实践的指导意义。读完这本书，我感觉自己掌握了一套非常扎实、古典的HPC理论知识体系，仿佛置身于一个超级计算机黄金时代的实验室。但当我回到现实的工作环境，面对现代的云端HPC服务和日益普及的容器化部署时，我发现书本上的知识并不能直接对应到我手头的具体操作上，比如如何利用Kubernetes管理大规模的HPC作业队列，或者如何针对最新的ARM架构进行编译优化。这本书更像是一部关于经典机械制造的教科书，知识的价值是永恒的，但它没有包含关于如何操作最新的数控机床的说明书。

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