并行算法、结构和编程国际研讨会论文集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:188

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出版时间:2008-9

价格:60.00元

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isbn号码:9787312022524

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《现代计算的基石：深入探索并行算法、结构与编程》 在当今这个数据爆炸、计算需求日益增长的时代，如何更有效地利用计算资源，解决更为复杂的问题，已经成为科学研究和工程实践中的核心挑战。传统的串行计算模式在面对海量数据和高性能要求时，往往显得力不从心。而并行计算，正是打破这一瓶颈的关键。本书《现代计算的基石：深入探索并行算法、结构与编程》旨在为读者提供一个全面而深入的视角，剖析并行计算的方方面面，从理论基础到实践应用，帮助读者构建扎实的并行计算知识体系。 本书的章节设置围绕着并行计算的三个核心要素展开：算法、结构和编程。 第一部分：并行算法的理论基石与设计艺术 在本部分，我们将首先深入探讨并行计算的理论基础。我们将从计算模型的演进开始，介绍PRAM模型、通信避免模型等经典并行计算模型，并分析它们在不同并行架构下的适用性。在此基础上，我们将详细阐述并行算法设计的核心思想和策略，包括： 任务分解与划分： 如何将一个大型计算任务有效地分解成多个可独立执行的子任务，并考虑任务之间的依赖关系。我们将介绍多种分解技术，例如数据并行、任务并行以及混合并行。 负载均衡： 如何确保所有处理器在计算过程中都能尽可能地均匀分配工作量，避免资源闲置或过载，从而最大化整体性能。我们将探讨静态负载均衡和动态负载均衡的策略。 通信开销的最小化： 在分布式并行计算中，处理器之间的通信是不可避免的，但也是性能的瓶颈。我们将深入分析通信的种类（如点对点通信、集合通信）以及降低通信开销的各种技术，例如数据局部性优化、消息聚合、通信模式优化等。 同步与互斥： 在共享内存并行计算或分布式计算中，如何安全高效地管理多个处理器对共享资源的访问，避免竞态条件和死锁。我们将详细介绍锁、信号量、屏障等同步机制及其高级应用。 并行算法分析： 如何量化评估并行算法的性能，包括时间复杂度、空间复杂度、通信复杂度以及并行效率。我们将介绍各种分析工具和方法，帮助读者理解算法的伸缩性。 在理论部分之后，我们将通过一系列典型的并行算法案例，展示这些设计原则的实际应用。这些案例将涵盖： 排序算法： 例如并行归并排序、并行快速排序等，分析它们在不同并行模型上的实现和性能。 图算法： 如并行广度优先搜索（BFS）、并行最短路径算法（Dijkstra, Floyd-Warshall）、并行最小生成树（Prim, Kruskal）等，重点关注图结构的并行化挑战。 数值计算算法： 包括并行线性方程组求解、矩阵乘法、傅里叶变换等，这些都是高性能计算领域的重要基石。 数据挖掘与机器学习中的并行算法： 讨论如何并行化诸如k-means聚类、支持向量机（SVM）训练、并行神经网络等算法。 第二部分：并行计算架构与硬件的演进 了解并行算法的设计离不开对底层并行计算硬件架构的深刻理解。本部分将为您解析不同类型的并行计算架构，以及它们如何支持高效的并行执行： 共享内存架构： 多核处理器： 介绍现代多核CPU的内部结构，包括缓存一致性协议（MESI等）、NUMA（非一致性内存访问）架构及其对并行程序设计的影响。 GPU（图形处理器）： 详细讲解GPU的并行计算模型，包括其大规模并行处理单元（CUDA Cores/Stream Processors）、线程块（Thread Blocks）和网格（Grids）的概念，以及其 SIMT（单指令多线程）执行方式。我们将探讨GPU在科学计算、深度学习等领域的广泛应用。 分布式内存架构： 集群计算： 介绍通过网络连接的多个独立计算节点组成的集群系统，以及MPI（Message Passing Interface）作为主流的分布式内存通信标准。我们将深入讲解MPI的基本通信操作（发送/接收、广播、归约等）以及高级通信模式。 超级计算机： 概述超级计算机的设计理念、互连网络技术（如InfiniBand）以及它们如何实现大规模的并行计算。 异构计算架构： 探讨CPU、GPU、FPGA等不同计算单元协同工作的异构计算模型，以及如何通过统一的编程模型（如OpenCL、SYCL）来管理和利用异构资源。 第三部分：并行编程的实践与工具 理论和架构的理解最终需要通过具体的编程来实现。本部分将聚焦于实际的并行编程技术和开发工具： 共享内存编程模型： OpenMP： 详细介绍OpenMP指令集，包括并行区域（`parallel`）、任务（`task`）、数据共享（`shared`）、私有（`private`）、归约（`reduction`）等关键指令，以及如何使用OpenMP进行高效的并行化。 C++ 11/14/17/20 标准中的并行特性： 介绍C++标准库提供的线程（`std::thread`）、互斥量（`std::mutex`）、条件变量（`std::condition_variable`）、原子操作（`std::atomic`）以及并行算法（如`std::for_each`的并行版本）等。 分布式内存编程模型： MPI（Message Passing Interface）： 除了前面提到的基础通信，我们将深入讲解MPI的进程管理、通信模式（同步/异步）、数据类型、拓扑结构以及MPI性能优化的技巧。 PGAS（Partitioned Global Address Space）模型： 介绍如UPC（Unified Parallel C）等PGAS语言，它提供了一种统一的内存访问视图，简化了分布式内存编程。 GPU编程模型： CUDA（Compute Unified Device Architecture）： 深入讲解CUDA编程模型，包括核函数（Kernel）、设备内存、主机内存、内存管理、线程同步、流（Stream）等，并通过实例演示GPU程序的编写和优化。 OpenCL（Open Computing Language）： 介绍OpenCL作为一种开放的、跨平台的并行计算框架，它支持多种硬件设备，提供与CUDA类似的编程概念，以及如何在异构平台上进行开发。 并行程序开发与调试工具： 性能分析工具： 介绍如gprof, perf, VTune, nvprof, Nsight等工具，帮助开发者识别性能瓶颈，分析并行程序的执行情况。 并行调试工具： 讲解如何使用专门的工具来调试并行程序，例如gdb的多线程调试，以及特定平台下的并行调试器。 本书的特色与价值 《现代计算的基石：深入探索并行算法、结构与编程》并非一本浅尝辄止的介绍性读物，而是力求为读者提供一个全面、深入、系统的知识体系。本书的特点在于： 理论与实践并重： 既有对并行计算理论的严谨阐述，也包含丰富的实操性案例和编程指导。 覆盖面广： 涵盖了并行算法设计、硬件架构以及主流的编程模型和工具。 层次分明： 从基础概念到高级主题，循序渐进，适合不同层次的读者。 前沿性： 关注现代并行计算的最新发展，如异构计算、GPU编程等。 无论是计算机科学的学生、研究人员，还是希望提升计算效率的软件工程师、数据科学家，本书都将是您掌握并行计算核心技术、迎接海量数据和复杂计算挑战的理想指南。通过学习本书，您将能够设计出更高效的并行算法，理解并选择合适的并行计算架构，并熟练运用各种并行编程技术，从而在您的研究和开发工作中取得突破。

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《并行算法、结构和编程国际研讨会论文集》——这个书名本身就充满了技术的力量感和学术的严谨性，对于我这样一直以来都对计算效率和性能优化有着极致追求的读者来说，无疑是一份极具吸引力的“大礼包”。我一直深信，在处理海量数据和复杂问题时，并行计算是不可或缺的关键技术。因此，我非常期待书中能够深入探讨各种创新性的并行算法，特别是那些能够有效解决大规模计算难题、降低复杂度的最新研究成果。我设想，书中会涵盖如何设计更高效的分布式算法，如何克服通信延迟的挑战，如何实现更精细的任务调度等方面的深入分析，这些都是我一直渴望深入学习的领域。同时，“结构”一词也引起了我的极大兴趣，它暗示着书中可能会涉及对不同并行计算硬件架构的详细分析和比较，例如多核处理器、GPU、FPGA，以及它们各自的特性和适用场景。清晰地理解这些底层硬件结构，对于我们选择和设计最优的并行策略至关重要。而“编程”部分，则是我最期待的环节，它将是理论与实践的完美结合。我希望能够从中学习到各种并行编程模型和语言的最新发展，例如MPI、OpenMP、CUDA等，以及如何在实际应用中编写出高性能、可维护的并行代码，如何有效地调试和优化这些代码，以充分发挥硬件的潜力。这本书，对我来说，是一次与全球顶尖研究者思想交流、拓展认知边界的宝贵机会，我期待它能为我带来深刻的启迪和实用的指导。

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这本书的书名——《并行算法、结构和编程国际研讨会论文集》——本身就充满了吸引力，尤其对于像我这样长期在计算机科学领域摸爬滚打的读者而言。它仿佛是一扇通往前沿研究的大门，预示着里面蕴含着无数关于如何让计算速度更快、效率更高的智慧结晶。我一直对并行计算的世界充满好奇，那些能够将庞大计算任务分解成无数小部分，并同时在多个处理器上运行的算法，在我看来简直是数字世界的交响乐。这本书的出现，正是我渴望深入了解这一领域的绝佳机会。从书名就可以预见到，它不是一本讲述基础理论的教科书，而更像是一次全球顶尖学者思想的碰撞与交流。我期待着在这里找到那些关于如何设计更优化的并行算法的独特视角，那些能够克服同步、通信、负载均衡等难题的创新方法。同时，“结构”一词也暗示着书中可能包含了对新型并行硬件架构的探讨，无论是多核处理器、GPU，还是更前沿的异构计算平台，了解这些底层结构对于理解和实现高效的并行编程至关重要。而“编程”更是直接点明了这本书的实用价值，我希望能够从中学习到各种并行编程模型和语言的最新进展，例如MPI、OpenMP、CUDA等等，以及它们在解决实际问题时的最佳实践。这本书无疑将是一次深入探索并行计算最新思想和技术的大好机遇，我已迫不及待想要翻开它，领略那些来自全球智慧的火花。

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《并行算法、结构和编程国际研讨会论文集》——这个书名本身就散发出一种专业、严谨且充满前瞻性的气息。作为一名在高性能计算领域摸索多年的实践者，我深知每一次重要的国际研讨会都能为我们带来最前沿的思考和最宝贵的经验。这本书，无异于一场思想的盛宴，将那些在并行算法设计、新型计算结构探索以及高效并行编程实践方面有突出贡献的专家们的智慧汇聚于此。我特别期待书中能够深入剖析那些颠覆性的并行算法设计思路，特别是那些能够有效解决分布式计算中的复杂挑战，例如数据一致性、容错性以及通信开销等问题的研究。同时，“结构”这个词汇也让我联想到当前计算领域日新月异的硬件发展，比如大规模多核CPU、异构加速器（如GPU、FPGA），甚至是未来的量子计算架构。了解这些底层结构对于我们设计和实现高效的并行程序至关重要。而“编程”部分，无疑是连接理论与实践的桥梁。我希望能够从中学习到不同并行编程模型（如MPI、OpenMP、CUDA、OpenCL等）的最新发展趋势，以及在实际应用场景中，如何选择最适合的编程范式，优化代码性能，并克服实际开发中的种种困难。这本书，对我而言，不仅是一次学习新知识的机会，更是一次与全球顶尖研究者思想交流、拓展视野的宝贵体验，我坚信它会为我的研究和开发工作带来深刻的启迪。

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这本书的名字，《并行算法、结构和编程国际研讨会论文集》，一听就充满了知识的厚重感和技术的前沿性。对于我这种对计算效率和性能优化有着极致追求的读者来说，这简直是一份珍贵的礼物。我一直认为，在当今数据量飞速增长的时代，并行计算是解决复杂问题、实现快速响应的关键。因此，我非常期待在书中能够找到关于各种并行算法的最新进展，特别是那些能够有效地解决大规模问题、降低计算复杂度的创新方法。我设想，书中会包含对如何设计分布式算法、如何处理通信延迟、如何实现高效的任务调度等方面的深入探讨，这些都是我一直想深入了解的领域。此外，“结构”这个词汇也让我产生了浓厚的兴趣。这意味着书中可能会涉及对不同并行计算硬件架构的分析和比较，例如多核处理器、GPU、FPGA，以及它们各自的特点和适用场景。了解这些底层结构，对于我们选择合适的工具和方法来实现高效的并行编程至关重要。而“编程”部分，无疑是连接理论与实践的桥梁。我希望能够从中学习到各种并行编程模型和语言的最新发展，例如MPI、OpenMP、CUDA等，以及在实际应用中如何写出高性能、可维护的并行代码，如何调试和优化这些代码，以充分发挥硬件的潜力。这本书，对我来说，不仅仅是一次知识的获取，更是一次与全球顶尖研究者进行思想交流、开阔视野的绝佳机会。

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这本书的名字，乍一听就有一种非常硬核、技术含量极高的感觉：《并行算法、结构和编程国际研讨会论文集》。作为一名在学术和实践中都对高性能计算领域有着浓厚兴趣的读者，我立刻就被它深深吸引了。我深知，在当今这个数据驱动、计算密集型的时代，并行计算的重要性不言而喻。因此，我非常期待这本书能够带来关于“算法”方面最前沿的突破。我希望能看到那些能够显著提升计算效率、解决大规模问题的全新并行算法设计思路，例如在科学模拟、大数据分析、人工智能等领域有着巨大潜力的算法。同时，书名中的“结构”二字也让我充满了好奇。在我看来，硬件架构的演进是并行计算发展的基石，从早期的多处理器系统到如今的众核GPU，再到各种异构计算平台，了解这些底层“骨架”对于我们选择和优化并行策略至关重要。我希望能够从中学习到不同并行架构的特点、优势，以及如何根据具体的硬件结构来设计和实现更高效的并行程序。而“编程”部分，更是直接关系到如何将理论付诸实践。我期待能够了解各种并行编程模型和语言的最新进展，例如MPI、OpenMP、CUDA等，以及在实际开发中，如何有效地管理进程、线程，如何优化通信，如何进行性能调优，从而最大化地发挥硬件的潜力。这本书，对我而言，不仅仅是一次知识的盛宴，更是一次与全球顶尖研究者思想碰撞、拓展视野的难得机会，我期待它能为我的研究和工作带来深刻的启发。

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看到《并行算法、结构和编程国际研讨会论文集》这个书名，我的内心就涌起一股难以言喻的激动，这仿佛是技术领域的一次集结号。我一直对并行计算的世界充满了浓厚的兴趣，它就像是把一个巨大的难题分解成无数个小块，然后同时让无数个聪明的头脑（处理器）去解决，这种协同工作的效率和力量是我一直着迷的地方。这本书，无疑是一扇窗户，让我能够窥视到这个领域最顶尖的研究成果和最前沿的思维火花。我尤其期待在“算法”部分能够找到那些能够突破传统限制的创新思路。想象一下，那些原本需要耗费大量时间的复杂模拟，通过巧妙的并行算法设计，能够瞬间得出结果，这其中的奥秘是如何实现的？“结构”一词则勾起了我对新型硬件架构的好奇，从不断增长的核心数到GPU的强大并行处理能力，再到一些更具实验性的计算模型，了解这些基础的“骨架”对于我们构建强大的并行系统至关重要。而“编程”部分，更是我最想深入了解的环节，我渴望学习到如何用最优雅、最高效的方式，将这些精妙的算法编写出来，如何在不同的并行环境中实现最佳的性能，如何在复杂的系统中管理线程、进程和通信。这本书，在我看来，不仅仅是一份论文集，它更是一份关于如何释放计算潜能的探索指南，我期待它能带给我前所未有的洞见和启发，让我能够更深刻地理解并驾驭并行计算的力量。

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这本书的书名，《并行算法、结构和编程国际研讨会论文集》，简洁而有力地概括了其核心内容，也立刻勾起了我作为一名技术爱好者和学习者的极大兴趣。我一直对如何让计算机在处理复杂任务时变得更加高效和快速充满好奇，而并行计算无疑是实现这一目标的关键。因此，我迫不及待地想从这本书中深入了解“算法”部分，特别是那些能够突破传统计算瓶颈、在海量数据处理、科学模拟、人工智能等领域展现出卓越性能的创新算法。我期待能够从中学习到新的设计范式、优化技巧，以及解决分布式计算中的共性难题的方法。同时，“结构”一词也让我对书中可能包含的硬件架构方面的探讨充满了期待。从多核处理器到GPU，再到更前沿的异构计算平台，理解这些底层硬件的特点和优势，对于我们设计和实现高效的并行程序至关重要。我希望书中能有关于不同并行计算模型和架构的深入剖析，以及如何根据具体硬件特性来优化算法和代码。而“编程”部分，则是我最渴望获取实用知识的领域。我希望能学习到当前主流的并行编程模型和语言（如MPI、OpenMP、CUDA等）的最新发展，以及在实际开发中如何进行代码优化、性能调优、线程管理和同步控制，以充分发挥并行计算的威力。这本书，对我而言，不仅是一次知识的探索之旅，更是一次与全球顶尖研究者思想交流、拓展视野的宝贵机会。

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《并行算法、结构和编程国际研讨会论文集》——光是这个书名，就足以让像我这样对计算机科学领域充满热情的人心潮澎湃。它直接点出了并行计算的三个核心要素：算法、结构和编程，并冠以“国际研讨会论文集”的后缀，预示着里面汇聚了全球最前沿的研究成果和最具创新性的思想。我一直对如何让计算机在处理海量数据和复杂计算时变得更快捷、更高效充满好奇。因此，我特别期待书中能够深入探讨各种创新的并行算法。想象一下，那些能够将庞大的计算任务分解成无数个小任务，并在同一时间由多个处理器协同完成的算法，它们背后的设计思想和数学原理是多么精妙。同时，“结构”这个词让我联想到不同的并行计算硬件架构。从多核CPU到GPU，再到一些更具前瞻性的异构计算平台，了解这些底层结构对于我们理解并行算法的性能表现至关重要。我希望书中能有关于这些架构特点、优势劣势的分析，以及如何针对不同的结构设计最优化的算法。而“编程”部分，更是我最期待的环节。我希望能从中学习到各种并行编程模型和语言的最新进展，例如如何使用MPI进行分布式计算，如何利用OpenMP简化共享内存编程，或者如何通过CUDA充分发挥GPU的并行处理能力。这本书，对我而言，不仅仅是知识的宝库，更是一次与全球顶尖科学家思想对话、拓展认知边界的宝贵机会，我期待它能为我带来深刻的启迪和实用的指导。

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坦白说，当我看到《并行算法、结构和编程国际研讨会论文集》这个书名的时候，我的脑海里立刻浮现出无数个关于高性能计算的场景。想象一下，那些在天气预报、基因测序、宇宙模拟等领域至关重要的巨量计算，如果没有并行计算的支持，它们可能需要数年甚至数十年才能完成。这本书，就像是一个浓缩了全球智慧的宝库，汇集了那些在这一领域做出杰出贡献的研究人员的思想精华。我特别关注的是“算法”部分，我渴望了解那些能够巧妙地利用并行资源的算法设计理念。例如，在解决大规模图问题、矩阵运算、或者优化问题时，传统的串行算法往往效率低下，而并行算法则能带来数量级的性能提升。书中提到的“结构”也让我颇感兴趣，这可能意味着它会深入探讨不同并行计算模型的特点和适用范围，比如共享内存模型、分布式内存模型，甚至是一些新兴的混合模型。对于“编程”部分，我更是充满了期待，希望能够看到关于如何高效地将算法映射到具体硬件上的实践经验，以及在实际应用中遇到的挑战和解决方案。这本书绝不仅仅是一堆论文的简单堆砌，它更代表了人类在驾驭计算能力上不断突破的努力和成果。我期待这本书能为我打开一个全新的视角，让我更深刻地理解并行计算的魅力所在，以及它在驱动科学进步和社会发展方面所扮演的关键角色。

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《并行算法、结构和编程国际研讨会论文集》——这个标题本身就充满了技术的力量感和学术的深度感。作为一个长期关注计算机科学前沿发展的爱好者，我总是在寻找能够让我眼前一亮、并且能够极大地拓展我认知边界的资料。这本书，恰好满足了我的这种期待。我一直深信，在当今这个数据爆炸的时代，没有并行计算，许多科学和社会问题将难以解决。因此，我非常期待书中能够深入探讨那些能够最大化利用多核处理器、GPU、甚至新型分布式系统的并行算法。特别是那些在处理海量数据、复杂模拟、机器学习等领域展现出卓越性能的算法，我渴望了解它们的设计原理以及背后的数学和逻辑基础。同时，书名中的“结构”也引起了我的极大兴趣。在我看来，硬件架构的演进是并行计算发展的基石。我希望能够从中了解当前主流的并行计算结构，例如众核架构、异构计算平台，以及它们在不同应用场景下的优势和局限性。更进一步，我也期待看到一些关于未来并行计算结构的前瞻性研究，例如新的互连技术、存储技术，甚至是更具颠覆性的计算范式。至于“编程”，我期待的是更具体、更实用的知识。无论是新的并行编程模型、语言特性，还是在实际开发中如何优化代码、管理资源，减少通信开销，解决同步问题，这些都是我非常希望从书中获得的宝贵经验。这本书，对我而言，不仅仅是一次对并行计算技术全面而深入的学习机会，更是一次与全球顶尖研究者进行思想碰撞的难得平台。

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