並行算法、結構和編程國際研討會論文集 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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頁數:188

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出版時間:2008-9

價格:60.00元

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isbn號碼:9787312022524

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圖書標籤:

• 並行計算
• 並行算法
• 計算機科學
• 高性能計算
• 數據結構
• 程序設計
• 學術會議
• 計算機工程
• 算法設計
• 軟件工程

《現代計算的基石：深入探索並行算法、結構與編程》 在當今這個數據爆炸、計算需求日益增長的時代，如何更有效地利用計算資源，解決更為復雜的問題，已經成為科學研究和工程實踐中的核心挑戰。傳統的串行計算模式在麵對海量數據和高性能要求時，往往顯得力不從心。而並行計算，正是打破這一瓶頸的關鍵。本書《現代計算的基石：深入探索並行算法、結構與編程》旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，剖析並行計算的方方麵麵，從理論基礎到實踐應用，幫助讀者構建紮實的並行計算知識體係。 本書的章節設置圍繞著並行計算的三個核心要素展開：算法、結構和編程。 第一部分：並行算法的理論基石與設計藝術 在本部分，我們將首先深入探討並行計算的理論基礎。我們將從計算模型的演進開始，介紹PRAM模型、通信避免模型等經典並行計算模型，並分析它們在不同並行架構下的適用性。在此基礎上，我們將詳細闡述並行算法設計的核心思想和策略，包括： 任務分解與劃分： 如何將一個大型計算任務有效地分解成多個可獨立執行的子任務，並考慮任務之間的依賴關係。我們將介紹多種分解技術，例如數據並行、任務並行以及混閤並行。 負載均衡： 如何確保所有處理器在計算過程中都能盡可能地均勻分配工作量，避免資源閑置或過載，從而最大化整體性能。我們將探討靜態負載均衡和動態負載均衡的策略。 通信開銷的最小化： 在分布式並行計算中，處理器之間的通信是不可避免的，但也是性能的瓶頸。我們將深入分析通信的種類（如點對點通信、集閤通信）以及降低通信開銷的各種技術，例如數據局部性優化、消息聚閤、通信模式優化等。 同步與互斥： 在共享內存並行計算或分布式計算中，如何安全高效地管理多個處理器對共享資源的訪問，避免競態條件和死鎖。我們將詳細介紹鎖、信號量、屏障等同步機製及其高級應用。 並行算法分析： 如何量化評估並行算法的性能，包括時間復雜度、空間復雜度、通信復雜度以及並行效率。我們將介紹各種分析工具和方法，幫助讀者理解算法的伸縮性。 在理論部分之後，我們將通過一係列典型的並行算法案例，展示這些設計原則的實際應用。這些案例將涵蓋： 排序算法： 例如並行歸並排序、並行快速排序等，分析它們在不同並行模型上的實現和性能。 圖算法： 如並行廣度優先搜索（BFS）、並行最短路徑算法（Dijkstra, Floyd-Warshall）、並行最小生成樹（Prim, Kruskal）等，重點關注圖結構的並行化挑戰。 數值計算算法： 包括並行綫性方程組求解、矩陣乘法、傅裏葉變換等，這些都是高性能計算領域的重要基石。 數據挖掘與機器學習中的並行算法： 討論如何並行化諸如k-means聚類、支持嚮量機（SVM）訓練、並行神經網絡等算法。 第二部分：並行計算架構與硬件的演進 瞭解並行算法的設計離不開對底層並行計算硬件架構的深刻理解。本部分將為您解析不同類型的並行計算架構，以及它們如何支持高效的並行執行： 共享內存架構： 多核處理器： 介紹現代多核CPU的內部結構，包括緩存一緻性協議（MESI等）、NUMA（非一緻性內存訪問）架構及其對並行程序設計的影響。 GPU（圖形處理器）： 詳細講解GPU的並行計算模型，包括其大規模並行處理單元（CUDA Cores/Stream Processors）、綫程塊（Thread Blocks）和網格（Grids）的概念，以及其 SIMT（單指令多綫程）執行方式。我們將探討GPU在科學計算、深度學習等領域的廣泛應用。 分布式內存架構： 集群計算： 介紹通過網絡連接的多個獨立計算節點組成的集群係統，以及MPI（Message Passing Interface）作為主流的分布式內存通信標準。我們將深入講解MPI的基本通信操作（發送/接收、廣播、歸約等）以及高級通信模式。 超級計算機： 概述超級計算機的設計理念、互連網絡技術（如InfiniBand）以及它們如何實現大規模的並行計算。 異構計算架構： 探討CPU、GPU、FPGA等不同計算單元協同工作的異構計算模型，以及如何通過統一的編程模型（如OpenCL、SYCL）來管理和利用異構資源。 第三部分：並行編程的實踐與工具 理論和架構的理解最終需要通過具體的編程來實現。本部分將聚焦於實際的並行編程技術和開發工具： 共享內存編程模型： OpenMP： 詳細介紹OpenMP指令集，包括並行區域（`parallel`）、任務（`task`）、數據共享（`shared`）、私有（`private`）、歸約（`reduction`）等關鍵指令，以及如何使用OpenMP進行高效的並行化。 C++ 11/14/17/20 標準中的並行特性： 介紹C++標準庫提供的綫程（`std::thread`）、互斥量（`std::mutex`）、條件變量（`std::condition_variable`）、原子操作（`std::atomic`）以及並行算法（如`std::for_each`的並行版本）等。 分布式內存編程模型： MPI（Message Passing Interface）： 除瞭前麵提到的基礎通信，我們將深入講解MPI的進程管理、通信模式（同步/異步）、數據類型、拓撲結構以及MPI性能優化的技巧。 PGAS（Partitioned Global Address Space）模型： 介紹如UPC（Unified Parallel C）等PGAS語言，它提供瞭一種統一的內存訪問視圖，簡化瞭分布式內存編程。 GPU編程模型： CUDA（Compute Unified Device Architecture）： 深入講解CUDA編程模型，包括核函數（Kernel）、設備內存、主機內存、內存管理、綫程同步、流（Stream）等，並通過實例演示GPU程序的編寫和優化。 OpenCL（Open Computing Language）： 介紹OpenCL作為一種開放的、跨平颱的並行計算框架，它支持多種硬件設備，提供與CUDA類似的編程概念，以及如何在異構平颱上進行開發。 並行程序開發與調試工具： 性能分析工具： 介紹如gprof, perf, VTune, nvprof, Nsight等工具，幫助開發者識彆性能瓶頸，分析並行程序的執行情況。 並行調試工具： 講解如何使用專門的工具來調試並行程序，例如gdb的多綫程調試，以及特定平颱下的並行調試器。 本書的特色與價值 《現代計算的基石：深入探索並行算法、結構與編程》並非一本淺嘗輒止的介紹性讀物，而是力求為讀者提供一個全麵、深入、係統的知識體係。本書的特點在於： 理論與實踐並重： 既有對並行計算理論的嚴謹闡述，也包含豐富的實操性案例和編程指導。 覆蓋麵廣： 涵蓋瞭並行算法設計、硬件架構以及主流的編程模型和工具。 層次分明： 從基礎概念到高級主題，循序漸進，適閤不同層次的讀者。 前沿性： 關注現代並行計算的最新發展，如異構計算、GPU編程等。 無論是計算機科學的學生、研究人員，還是希望提升計算效率的軟件工程師、數據科學傢，本書都將是您掌握並行計算核心技術、迎接海量數據和復雜計算挑戰的理想指南。通過學習本書，您將能夠設計齣更高效的並行算法，理解並選擇閤適的並行計算架構，並熟練運用各種並行編程技術，從而在您的研究和開發工作中取得突破。

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《並行算法、結構和編程國際研討會論文集》——這個書名本身就充滿瞭技術的力量感和學術的嚴謹性，對於我這樣一直以來都對計算效率和性能優化有著極緻追求的讀者來說，無疑是一份極具吸引力的“大禮包”。我一直深信，在處理海量數據和復雜問題時，並行計算是不可或缺的關鍵技術。因此，我非常期待書中能夠深入探討各種創新性的並行算法，特彆是那些能夠有效解決大規模計算難題、降低復雜度的最新研究成果。我設想，書中會涵蓋如何設計更高效的分布式算法，如何剋服通信延遲的挑戰，如何實現更精細的任務調度等方麵的深入分析，這些都是我一直渴望深入學習的領域。同時，“結構”一詞也引起瞭我的極大興趣，它暗示著書中可能會涉及對不同並行計算硬件架構的詳細分析和比較，例如多核處理器、GPU、FPGA，以及它們各自的特性和適用場景。清晰地理解這些底層硬件結構，對於我們選擇和設計最優的並行策略至關重要。而“編程”部分，則是我最期待的環節，它將是理論與實踐的完美結閤。我希望能夠從中學習到各種並行編程模型和語言的最新發展，例如MPI、OpenMP、CUDA等，以及如何在實際應用中編寫齣高性能、可維護的並行代碼，如何有效地調試和優化這些代碼，以充分發揮硬件的潛力。這本書，對我來說，是一次與全球頂尖研究者思想交流、拓展認知邊界的寶貴機會，我期待它能為我帶來深刻的啓迪和實用的指導。

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《並行算法、結構和編程國際研討會論文集》——這個書名本身就散發齣一種專業、嚴謹且充滿前瞻性的氣息。作為一名在高性能計算領域摸索多年的實踐者，我深知每一次重要的國際研討會都能為我們帶來最前沿的思考和最寶貴的經驗。這本書，無異於一場思想的盛宴，將那些在並行算法設計、新型計算結構探索以及高效並行編程實踐方麵有突齣貢獻的專傢們的智慧匯聚於此。我特彆期待書中能夠深入剖析那些顛覆性的並行算法設計思路，特彆是那些能夠有效解決分布式計算中的復雜挑戰，例如數據一緻性、容錯性以及通信開銷等問題的研究。同時，“結構”這個詞匯也讓我聯想到當前計算領域日新月異的硬件發展，比如大規模多核CPU、異構加速器（如GPU、FPGA），甚至是未來的量子計算架構。瞭解這些底層結構對於我們設計和實現高效的並行程序至關重要。而“編程”部分，無疑是連接理論與實踐的橋梁。我希望能夠從中學習到不同並行編程模型（如MPI、OpenMP、CUDA、OpenCL等）的最新發展趨勢，以及在實際應用場景中，如何選擇最適閤的編程範式，優化代碼性能，並剋服實際開發中的種種睏難。這本書，對我而言，不僅是一次學習新知識的機會，更是一次與全球頂尖研究者思想交流、拓展視野的寶貴體驗，我堅信它會為我的研究和開發工作帶來深刻的啓迪。

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《並行算法、結構和編程國際研討會論文集》——這個標題本身就充滿瞭技術的力量感和學術的深度感。作為一個長期關注計算機科學前沿發展的愛好者，我總是在尋找能夠讓我眼前一亮、並且能夠極大地拓展我認知邊界的資料。這本書，恰好滿足瞭我的這種期待。我一直深信，在當今這個數據爆炸的時代，沒有並行計算，許多科學和社會問題將難以解決。因此，我非常期待書中能夠深入探討那些能夠最大化利用多核處理器、GPU、甚至新型分布式係統的並行算法。特彆是那些在處理海量數據、復雜模擬、機器學習等領域展現齣卓越性能的算法，我渴望瞭解它們的設計原理以及背後的數學和邏輯基礎。同時，書名中的“結構”也引起瞭我的極大興趣。在我看來，硬件架構的演進是並行計算發展的基石。我希望能夠從中瞭解當前主流的並行計算結構，例如眾核架構、異構計算平颱，以及它們在不同應用場景下的優勢和局限性。更進一步，我也期待看到一些關於未來並行計算結構的前瞻性研究，例如新的互連技術、存儲技術，甚至是更具顛覆性的計算範式。至於“編程”，我期待的是更具體、更實用的知識。無論是新的並行編程模型、語言特性，還是在實際開發中如何優化代碼、管理資源，減少通信開銷，解決同步問題，這些都是我非常希望從書中獲得的寶貴經驗。這本書，對我而言，不僅僅是一次對並行計算技術全麵而深入的學習機會，更是一次與全球頂尖研究者進行思想碰撞的難得平颱。

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這本書的名字，《並行算法、結構和編程國際研討會論文集》，一聽就充滿瞭知識的厚重感和技術的前沿性。對於我這種對計算效率和性能優化有著極緻追求的讀者來說，這簡直是一份珍貴的禮物。我一直認為，在當今數據量飛速增長的時代，並行計算是解決復雜問題、實現快速響應的關鍵。因此，我非常期待在書中能夠找到關於各種並行算法的最新進展，特彆是那些能夠有效地解決大規模問題、降低計算復雜度的創新方法。我設想，書中會包含對如何設計分布式算法、如何處理通信延遲、如何實現高效的任務調度等方麵的深入探討，這些都是我一直想深入瞭解的領域。此外，“結構”這個詞匯也讓我産生瞭濃厚的興趣。這意味著書中可能會涉及對不同並行計算硬件架構的分析和比較，例如多核處理器、GPU、FPGA，以及它們各自的特點和適用場景。瞭解這些底層結構，對於我們選擇閤適的工具和方法來實現高效的並行編程至關重要。而“編程”部分，無疑是連接理論與實踐的橋梁。我希望能夠從中學習到各種並行編程模型和語言的最新發展，例如MPI、OpenMP、CUDA等，以及在實際應用中如何寫齣高性能、可維護的並行代碼，如何調試和優化這些代碼，以充分發揮硬件的潛力。這本書，對我來說，不僅僅是一次知識的獲取，更是一次與全球頂尖研究者進行思想交流、開闊視野的絕佳機會。

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坦白說，當我看到《並行算法、結構和編程國際研討會論文集》這個書名的時候，我的腦海裏立刻浮現齣無數個關於高性能計算的場景。想象一下，那些在天氣預報、基因測序、宇宙模擬等領域至關重要的巨量計算，如果沒有並行計算的支持，它們可能需要數年甚至數十年纔能完成。這本書，就像是一個濃縮瞭全球智慧的寶庫，匯集瞭那些在這一領域做齣傑齣貢獻的研究人員的思想精華。我特彆關注的是“算法”部分，我渴望瞭解那些能夠巧妙地利用並行資源的算法設計理念。例如，在解決大規模圖問題、矩陣運算、或者優化問題時，傳統的串行算法往往效率低下，而並行算法則能帶來數量級的性能提升。書中提到的“結構”也讓我頗感興趣，這可能意味著它會深入探討不同並行計算模型的特點和適用範圍，比如共享內存模型、分布式內存模型，甚至是一些新興的混閤模型。對於“編程”部分，我更是充滿瞭期待，希望能夠看到關於如何高效地將算法映射到具體硬件上的實踐經驗，以及在實際應用中遇到的挑戰和解決方案。這本書絕不僅僅是一堆論文的簡單堆砌，它更代錶瞭人類在駕馭計算能力上不斷突破的努力和成果。我期待這本書能為我打開一個全新的視角，讓我更深刻地理解並行計算的魅力所在，以及它在驅動科學進步和社會發展方麵所扮演的關鍵角色。

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這本書的書名，《並行算法、結構和編程國際研討會論文集》，簡潔而有力地概括瞭其核心內容，也立刻勾起瞭我作為一名技術愛好者和學習者的極大興趣。我一直對如何讓計算機在處理復雜任務時變得更加高效和快速充滿好奇，而並行計算無疑是實現這一目標的關鍵。因此，我迫不及待地想從這本書中深入瞭解“算法”部分，特彆是那些能夠突破傳統計算瓶頸、在海量數據處理、科學模擬、人工智能等領域展現齣卓越性能的創新算法。我期待能夠從中學習到新的設計範式、優化技巧，以及解決分布式計算中的共性難題的方法。同時，“結構”一詞也讓我對書中可能包含的硬件架構方麵的探討充滿瞭期待。從多核處理器到GPU，再到更前沿的異構計算平颱，理解這些底層硬件的特點和優勢，對於我們設計和實現高效的並行程序至關重要。我希望書中能有關於不同並行計算模型和架構的深入剖析，以及如何根據具體硬件特性來優化算法和代碼。而“編程”部分，則是我最渴望獲取實用知識的領域。我希望能學習到當前主流的並行編程模型和語言（如MPI、OpenMP、CUDA等）的最新發展，以及在實際開發中如何進行代碼優化、性能調優、綫程管理和同步控製，以充分發揮並行計算的威力。這本書，對我而言，不僅是一次知識的探索之旅，更是一次與全球頂尖研究者思想交流、拓展視野的寶貴機會。

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看到《並行算法、結構和編程國際研討會論文集》這個書名，我的內心就湧起一股難以言喻的激動，這仿佛是技術領域的一次集結號。我一直對並行計算的世界充滿瞭濃厚的興趣，它就像是把一個巨大的難題分解成無數個小塊，然後同時讓無數個聰明的頭腦（處理器）去解決，這種協同工作的效率和力量是我一直著迷的地方。這本書，無疑是一扇窗戶，讓我能夠窺視到這個領域最頂尖的研究成果和最前沿的思維火花。我尤其期待在“算法”部分能夠找到那些能夠突破傳統限製的創新思路。想象一下，那些原本需要耗費大量時間的復雜模擬，通過巧妙的並行算法設計，能夠瞬間得齣結果，這其中的奧秘是如何實現的？“結構”一詞則勾起瞭我對新型硬件架構的好奇，從不斷增長的核心數到GPU的強大並行處理能力，再到一些更具實驗性的計算模型，瞭解這些基礎的“骨架”對於我們構建強大的並行係統至關重要。而“編程”部分，更是我最想深入瞭解的環節，我渴望學習到如何用最優雅、最高效的方式，將這些精妙的算法編寫齣來，如何在不同的並行環境中實現最佳的性能，如何在復雜的係統中管理綫程、進程和通信。這本書，在我看來，不僅僅是一份論文集，它更是一份關於如何釋放計算潛能的探索指南，我期待它能帶給我前所未有的洞見和啓發，讓我能夠更深刻地理解並駕馭並行計算的力量。

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這本書的書名——《並行算法、結構和編程國際研討會論文集》——本身就充滿瞭吸引力，尤其對於像我這樣長期在計算機科學領域摸爬滾打的讀者而言。它仿佛是一扇通往前沿研究的大門，預示著裏麵蘊含著無數關於如何讓計算速度更快、效率更高的智慧結晶。我一直對並行計算的世界充滿好奇，那些能夠將龐大計算任務分解成無數小部分，並同時在多個處理器上運行的算法，在我看來簡直是數字世界的交響樂。這本書的齣現，正是我渴望深入瞭解這一領域的絕佳機會。從書名就可以預見到，它不是一本講述基礎理論的教科書，而更像是一次全球頂尖學者思想的碰撞與交流。我期待著在這裏找到那些關於如何設計更優化的並行算法的獨特視角，那些能夠剋服同步、通信、負載均衡等難題的創新方法。同時，“結構”一詞也暗示著書中可能包含瞭對新型並行硬件架構的探討，無論是多核處理器、GPU，還是更前沿的異構計算平颱，瞭解這些底層結構對於理解和實現高效的並行編程至關重要。而“編程”更是直接點明瞭這本書的實用價值，我希望能夠從中學習到各種並行編程模型和語言的最新進展，例如MPI、OpenMP、CUDA等等，以及它們在解決實際問題時的最佳實踐。這本書無疑將是一次深入探索並行計算最新思想和技術的大好機遇，我已迫不及待想要翻開它，領略那些來自全球智慧的火花。

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這本書的名字，乍一聽就有一種非常硬核、技術含量極高的感覺：《並行算法、結構和編程國際研討會論文集》。作為一名在學術和實踐中都對高性能計算領域有著濃厚興趣的讀者，我立刻就被它深深吸引瞭。我深知，在當今這個數據驅動、計算密集型的時代，並行計算的重要性不言而喻。因此，我非常期待這本書能夠帶來關於“算法”方麵最前沿的突破。我希望能看到那些能夠顯著提升計算效率、解決大規模問題的全新並行算法設計思路，例如在科學模擬、大數據分析、人工智能等領域有著巨大潛力的算法。同時，書名中的“結構”二字也讓我充滿瞭好奇。在我看來，硬件架構的演進是並行計算發展的基石，從早期的多處理器係統到如今的眾核GPU，再到各種異構計算平颱，瞭解這些底層“骨架”對於我們選擇和優化並行策略至關重要。我希望能夠從中學習到不同並行架構的特點、優勢，以及如何根據具體的硬件結構來設計和實現更高效的並行程序。而“編程”部分，更是直接關係到如何將理論付諸實踐。我期待能夠瞭解各種並行編程模型和語言的最新進展，例如MPI、OpenMP、CUDA等，以及在實際開發中，如何有效地管理進程、綫程，如何優化通信，如何進行性能調優，從而最大化地發揮硬件的潛力。這本書，對我而言，不僅僅是一次知識的盛宴，更是一次與全球頂尖研究者思想碰撞、拓展視野的難得機會，我期待它能為我的研究和工作帶來深刻的啓發。

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《並行算法、結構和編程國際研討會論文集》——光是這個書名，就足以讓像我這樣對計算機科學領域充滿熱情的人心潮澎湃。它直接點齣瞭並行計算的三個核心要素：算法、結構和編程，並冠以“國際研討會論文集”的後綴，預示著裏麵匯聚瞭全球最前沿的研究成果和最具創新性的思想。我一直對如何讓計算機在處理海量數據和復雜計算時變得更快捷、更高效充滿好奇。因此，我特彆期待書中能夠深入探討各種創新的並行算法。想象一下，那些能夠將龐大的計算任務分解成無數個小任務，並在同一時間由多個處理器協同完成的算法，它們背後的設計思想和數學原理是多麼精妙。同時，“結構”這個詞讓我聯想到不同的並行計算硬件架構。從多核CPU到GPU，再到一些更具前瞻性的異構計算平颱，瞭解這些底層結構對於我們理解並行算法的性能錶現至關重要。我希望書中能有關於這些架構特點、優勢劣勢的分析，以及如何針對不同的結構設計最優化的算法。而“編程”部分，更是我最期待的環節。我希望能從中學習到各種並行編程模型和語言的最新進展，例如如何使用MPI進行分布式計算，如何利用OpenMP簡化共享內存編程，或者如何通過CUDA充分發揮GPU的並行處理能力。這本書，對我而言，不僅僅是知識的寶庫，更是一次與全球頂尖科學傢思想對話、拓展認知邊界的寶貴機會，我期待它能為我帶來深刻的啓迪和實用的指導。

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