Scalable Parallel Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:McGraw-Hill Science/Engineering/Math

作者:Kai Hwang

出品人:

页数:710

译者:

出版时间:1998-02-01

价格:USD 136.25

装帧:Hardcover

isbn号码:9780070317987

丛书系列:

图书标签:

• 并行计算
• 可扩展性
• 高性能计算
• 分布式系统
• 计算机体系结构
• 算法
• 并行编程
• 集群计算
• 云计算
• 数据科学

《精炼并发：构建高效、可扩展的并行计算系统》 在当今数字时代，计算能力的增长已不再仅仅依赖于单个处理器时钟速度的提升，而是越来越多地转向并行处理的强大力量。从处理海量数据的大型科学模拟到响应千万用户请求的复杂分布式系统，并行计算已成为解决计算密集型问题的基石。然而，设计和实现能够充分利用并行硬件优势，同时保持简洁、健壮和可维护性的软件，却是一项充满挑战的任务。《精炼并发》一书并非直接聚焦于“Scalable Parallel Computing”这一宏观概念，而是深入探讨了在实际工程实践中，如何通过一系列精炼的并发设计原则和技术，有效地构建出真正具有可扩展性、高效率且易于管理的并行计算系统。 本书并非一本理论堆砌的学术著作，而是源于大量真实世界的工程经验和对现代计算架构的深刻理解。它旨在为软件工程师、系统架构师以及对高性能计算感兴趣的研究者提供一套实用且具有前瞻性的方法论。我们将从根本上审视并发与并行计算的内在联系，阐明为何许多看似“可扩展”的系统在实际应用中会遭遇性能瓶颈，并提出一套系统性的解决方案。 核心理念：从“并行”到“精炼并发” “Scalable Parallel Computing”强调的是在硬件层面能够随资源增加而线性扩展计算能力。然而，软件层面的实现却往往滞后于硬件的发展。许多系统在增加处理器数量后，性能提升并未达到预期，甚至出现负增长。这背后往往隐藏着复杂的同步开销、资源争用、通信延迟以及难以调试的竞态条件。 《精炼并发》将目光聚焦于“精炼并发”这一概念。它并非简单地将任务拆分到多个处理器上执行，而是强调一种更精妙、更具策略性的设计思路。精炼并发的核心在于： 1. 最小化共享与交互： 减少线程或进程之间对共享资源的依赖，通过数据隔离、消息传递或不可变数据结构等方式，从根本上降低同步的必要性。 2. 显式控制依赖： 清晰地定义任务之间的依赖关系，使系统能够以最优的方式进行调度和执行，避免不必要的等待和阻塞。 3. 关注通信开销： 理解现代处理器架构（如多核CPU、GPU、分布式集群）的通信模型，设计能够最小化数据传输和同步开销的通信模式。 4. 容错与韧性： 考虑在并行环境中，单个组件的失败如何影响整个系统，并设计能够优雅处理故障、恢复到一致状态的机制。 5. 可维护性与可调试性： 避免使用过于复杂的底层同步原语，倾向于采用更高级别、更易于理解的并发抽象，从而简化系统的理解、修改和调试过程。 本书将围绕以下几个关键主题展开，逐层深入： 第一部分：现代并行计算的挑战与机遇 超越摩尔定律的驱动力： 探讨为什么多核处理器、GPU、TPU等异构计算硬件成为主流，以及它们对软件设计提出的新要求。 理解同步的代价： 深入分析互斥锁、信号量、条件变量等传统同步机制在现代多核环境中的性能陷阱，如死锁、活锁、优先级反转和缓存一致性开销。 显式与隐式并行： 区分任务并行（Task Parallelism）与数据并行（Data Parallelism），以及如何在实际应用中找到两者的最佳结合点。 分布式系统的复杂性： 简要介绍分布式并行计算面临的一致性、容错、网络延迟等特有挑战。 第二部分：精炼并发设计原则与模式 Actor 模型： 深入探讨 Actor 模型如何通过消息传递实现解耦和高并发，以及其在构建响应式系统中的优势。我们将分析 Akka、Erlang/OTP 等经典 Actor 实现，并讨论如何在其他语言中实践 Actor 式并发。 Communicating Sequential Processes (CSP)： 介绍 CSP 模型及其在 Go 语言中的实现（goroutines 和 channels），阐述如何通过通道进行安全高效的通信，以及它如何简化并发流程的组织。 数据并行与向量化： 讲解如何利用 SIMD 指令、GPU 计算能力，以及特定库（如 NumPy、TensorFlow）进行高效数据并行处理，特别是在科学计算和机器学习领域。 不可变数据结构： 探讨不可变数据结构如何从根本上消除共享状态的修改带来的竞态条件，以及其在函数式编程和并发环境中的优势。 并发数据结构： 介绍在不使用显式锁的情况下，如何安全地访问和修改数据，如 Concurrent Hash Maps、Concurrent Queues 等，并分析其性能特点。 事件驱动与异步编程： 讲解如何利用事件循环、Future/Promise、async/await 等机制，构建非阻塞、高吞吐量的 I/O 密集型并行应用。 第三部分：系统构建与工程实践 并行算法设计： 介绍一些经典的并行算法设计范式，如 MapReduce、Divide and Conquer in Parallel、Pipeline 等，并分析其适用场景。 任务调度策略： 讨论不同的任务调度策略，如 Work Stealing、Gang Scheduling，以及如何根据应用特点选择合适的调度器。 通信优化技术： 深入研究 MPI、gRPC 等通信库的底层机制，探讨如何通过批量处理、数据压缩、位置感知等技术降低通信开销。 并行系统的测试与调试： 重点关注在并行环境中调试的挑战，介绍如 Thread Sanitizer、Valgrind 等工具的应用，以及编写可重现测试的重要性。 性能分析与调优： 讲解如何使用性能分析工具（如 perf、VTune）识别并行应用的瓶颈，并提出针对性的调优策略。 容错与高可用性设计： 探讨在并行系统中实现容错的策略，如 Checkpointing、Replication，以及如何构建能够抵御部分故障的高可用系统。 第四部分：前沿展望与应用领域 函数式并行： 进一步探讨函数式编程范式如何与并行计算相结合，实现更简洁、更健壮的并行代码。 声明式并发： 介绍一些新兴的声明式并发框架，让开发者能够通过描述“做什么”而非“怎么做”来构建并行系统。 AI 与并行计算的融合： 讨论深度学习框架、分布式训练等领域对并行计算提出的最新需求和技术挑战。 边缘计算与物联网中的并发： 探讨在资源受限的分布式环境中，如何实现高效且低功耗的并发处理。 《精炼并发》的目标是帮助读者建立起对并行计算更深刻、更实用的理解。它强调的不是在堆砌更多的处理器，而是在于如何以一种更加智慧、更加精炼的方式，来驾驭并发的力量，构建出真正能够适应未来计算需求的高性能、高可扩展性系统。通过本书的学习，您将能够摆脱对传统同步机制的过度依赖，掌握一套更优雅、更有效的并发编程技法，从而在复杂的现代软件开发中游刃有余，打造出兼具性能、稳定性和可维护性的卓越并行计算解决方案。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这部作品简直是一场信息爆炸，从头到尾都充满了令人兴奋的挑战和深刻的洞见。作者在描述现代计算环境的复杂性时，那种深入骨髓的理解让人印象深刻。我特别欣赏他对并行化策略演进的梳理，那种历史的厚重感和对前沿技术的精确把握，使得全书的叙述既有广度又有深度。它不仅仅是在罗列技术，更是在构建一个思考框架，教会读者如何用批判性的眼光去审视那些所谓的“银弹”解决方案。书中对于大规模系统中的同步与一致性问题的探讨，尤其让我受益匪浅，那些详尽的案例分析，仿佛将我带入了真实的集群环境中，亲手调试那些棘手的竞态条件。阅读体验是相当高强度的，需要投入极大的专注力，但每一次深入的理解都伴随着智力上的巨大满足感。对于任何渴望真正掌握高性能计算底层逻辑的人来说，这无疑是一本案头的必备典籍，它迫使你跳出舒适区，去直面计算效率的终极瓶颈。那种对优化细节的执着追求，体现了作者极高的专业素养。

评分☆☆☆☆☆

这部著作散发出一种沉稳而自信的学术气息，它不像市面上很多追逐热点的书籍那样浮躁，而是专注于打磨那些经过时间检验和实践验证的核心原则。我对作者在讨论“可扩展性陷阱”时所采取的谨慎态度非常赞赏。他没有急于推荐最新的并行框架，而是首先引导读者理解 Amdahl 定律和 Gustafson 定律的局限性，并在此基础上引出针对弱扩展性和强扩展性的不同优化策略。书中对分布式事务和一致性保证的介绍，虽然篇幅适中，但其深度足以让熟悉传统数据库的读者对大规模并行系统中的数据完整性问题产生全新的认识。我特别欣赏作者在总结部分提出的未来展望，那是一种基于当前技术限制的审慎乐观，而非空洞的口号。这本书的排版和逻辑组织也十分清晰，使得即便内容如此密集，查阅特定知识点也相对方便。总而言之，这是一本需要反复研读的参考书，它的价值会随着你处理的计算规模增大而持续增长。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读过程，更像是一次智力上的马拉松，而非轻松的散步。我尤其欣赏作者在处理“扩展性”这一核心概念时所展现出的哲学思辨。他不仅仅满足于描述如何实现并行化，更深入地探讨了“为什么”某些并行范式会随着规模的增大而失效。书中的很多论述，已经超越了具体的编程语言或硬件平台限制，直指计算科学的普适性难题。例如，关于负载均衡策略的讨论，作者引入了多种非线性模型来预测资源消耗，这种跨学科的视角极大地拓宽了我的视野。我感觉作者是一位经验极其丰富的架构师，他将自己多年来在设计和调试大型系统时积累的“血泪教训”提炼成了清晰的原则。对于那些希望构建下一代数据处理框架的开发者来说，这本书提供的理论基础是无可替代的。它的阅读难度不低，需要读者具备扎实的计算机科学基础，但一旦啃下来，你对“计算瓶颈”的认知将会被彻底重塑，很多过去认为是“固有缺陷”的问题，在书中被清晰地归类并给出了可行的解决方案路径。

评分☆☆☆☆☆

我以一个刚从经典串行编程转向分布式系统的工程师的视角来看待这本书，它的切入点非常巧妙，没有一开始就陷入晦涩的数学证明，而是通过构建一系列直观的模型来阐述“快”的本质究竟意味着什么。作者对不同抽象层次的并行模型进行了极其细致的比较，这一点我给予高度评价。例如，他对消息传递接口（MPI）和共享内存模型（如OpenMP）的适用场景和性能权衡的分析，精准得令人拍案叫绝。书中对内存层级结构如何影响并行算法设计的论述，简直是教科书级别的范本，它揭示了为什么一个理论上高效的算法在实际硬件上可能表现平庸的根本原因。我感觉作者在写作过程中，始终保持着一种对“实用性”的敬畏之心，每一项技术介绍的背后，都能看到对实际工程约束的考量。尽管某些章节的理论推导略显繁复，但正是这些严谨的支撑，才让最终得出的结论具有强大的说服力，让人信服地接受了作者的观点，而非仅仅是盲目跟随。这本书的结构设计，就像一个精心规划的迷宫，每走一步都能发现新的出口，充满了探索的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的风格非常独特，它既有理论的严谨性，又不失工程上的可操作性，形成了一种罕见的平衡。我个人对书中关于异构计算单元（特别是GPU编程模型）的讲解印象尤为深刻。作者没有流于表面地介绍CUDA或OpenCL的语法，而是花费了大量篇幅去解释底层硬件如何调度线程块和网格，以及如何高效地管理片上共享内存和全局内存之间的带宽竞争。这种自底向上的讲解方式，使得读者能够真正理解为什么某些内核优化是有效的，而另一些则会适得其反。书中对于数据布局和缓存友好的并行模式的强调，完美地将软件层面的设计决策与物理硬件的限制紧密地联系在一起。阅读过程中，我常常需要停下来，反复推敲作者对特定算法并行化后通信开销的量化分析。这本书的价值在于，它提供了一套完整的工具箱，让你不仅知道如何做，更知道在特定约束条件下应该**优先**选择哪种工具，这才是高级工程师必备的判断力。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆