Introduction to Grid Computing (Chapman & Hall/Crc Numerical Analy & Scient Comp.) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:CRC

作者:Frederic Magoules

出品人:

页数:334

译者:

出版时间:2009-03-27

价格:USD 79.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781420074062

丛书系列:

图书标签:

Grid Computing
Distributed Computing
Parallel Computing
High-Performance Computing
Cloud Computing
Scientific Computing
Numerical Analysis
Computer Science
Algorithms
Computational Science

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到小哈图书下载中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

A Thorough Overview of the Next Generation in ComputingPoised to follow in the footsteps of the Internet, grid computing is on the verge of becoming more robust and accessible to the public in the near future. Focusing on this novel, yet already powerful, technology, Introduction to Grid Computing explores state-of-the-art grid projects, core grid technologies, and applications of the grid.After comparing the grid with other distributed systems, the book covers two important aspects of a grid system: scheduling of jobs and resource discovery and monitoring in grid. It then discusses existing and emerging security technologies, such as WS-Security and OGSA security, as well as the functions of grid middleware at a conceptual level. The authors also describe famous grid projects, demonstrate the pricing of European options through the use of the Monte Carlo method on grids, and highlight different parallelization possibilities on the grid.Taking a tutorial approach, this concise book provides a complete introduction to the components of the grid architecture and applications of grid computing. It expertly shows how grid computing can be used in various areas, from computational mechanics to risk management in financial institutions.

深入探索并行与分布式计算的基石：现代计算范式的新视野本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探索那些构成现代高性能计算（HPC）核心，并驱动大规模数据处理与复杂问题求解的计算范式。我们不聚焦于特定技术的实现细节，而是着重于理论基础、架构演进、以及面向未来的设计原则，这些原则支撑着从云计算环境到专用集群的广泛应用。第一部分：计算范式的演进与基础理论重构本部分将追溯计算能力需求的增长如何推动了对更高效资源组织方式的探索。我们将首先回顾冯·诺依曼架构的局限性，并引入可扩展性（Scalability）作为衡量现代计算系统的核心指标。 1.1 并行性的数学与逻辑基础讨论现代计算所依赖的并行性模型，不仅仅是简单的任务分解，更在于对计算依赖图的优化。我们将深入探讨有向无环图（DAGs）在任务调度中的作用，以及如何通过图算法来最小化关键路径（Critical Path）的长度。这包括对Amdahl定律和Gustafson-Barsis定律的再审视，探讨在何种计算强度下，并行化带来的加速效益才能真正超越通信开销的限制。同时，引入可预测性（Predictability）的概念，强调在异构环境中，准确估计任务执行时间的必要性。 1.2 分布式系统的拓扑与通信原语本书将详细分析不同层次的分布式硬件拓扑结构，从Mesh、Torus到Fat-Tree结构，及其对通信延迟和带宽的影响。重点在于拓扑无关性（Topology Agnosticism）的设计理念，即软件层如何设计接口，以适应底层物理连接的变化。在通信原语方面，我们将超越基础的发送/接收模型，深入探讨集体通信（Collective Communications）的效率优化，如Broadcast、All-Reduce和Scatter-Gather操作，分析它们的算法复杂度和在不同网络带宽下的性能权衡。 1.3 内存一致性与并发控制的理论边界在多核与多处理器系统中，内存模型是并发编程的基石。本节将剖析顺序一致性（Sequential Consistency）、释放一致性（Release Consistency）等不同的内存模型，并讨论它们在实际硬件实现（如缓存一致性协议MESI、MOESI）中的表现。更进一步，我们将探讨如何利用事务内存（Transactional Memory）模型来简化并发控制的复杂性，以及其在当前硬件支持下的局限性。第二部分：抽象层的设计与资源管理挑战高效的资源利用是构建大规模系统的关键。本部分聚焦于如何设计合适的抽象层来管理异构资源，并确保计算任务能够公平且高效地执行。 2.1 抽象模型的设计：从进程到Actor 分析操作系统层面对并发的支持演变，从传统的进程/线程模型到更轻量级的协程（Coroutines）和Actor模型。重点讨论Actor模型在状态隔离和消息传递方面的优势，特别是在处理大规模并发请求和实现故障容错方面的潜力。我们将比较不同抽象模型在资源占用、上下文切换开销以及程序员心智模型上的差异。 2.2 调度器的核心算法与策略调度器是系统的“大脑”。本章将详细介绍先进的调度算法，包括：基于优先级的动态调度（Priority-based Dynamic Scheduling）：如何定义和维护任务优先级，以满足SLA（服务等级协议）要求。负载均衡策略（Load Balancing Strategies）：从简单的随机分配到基于预测的启发式（Heuristic）负载均衡，如“最少工作量优先”（Least Work First）及其变体。工作窃取（Work Stealing）机制：在基于工作区的并行模型中，如何高效地从空闲工作区“窃取”任务以保持CPU利用率的平衡。 2.3 异构计算资源的整合与池化现代数据中心充斥着CPU、GPU、FPGA等不同计算单元。本部分探讨如何构建一个统一的资源池。这涉及到资源虚拟化技术（如SR-IOV、vGPU）的原理，以及如何设计中间件层来抽象化不同加速器的编程接口，使得应用开发者无需深入了解底层硬件细节即可利用这些加速能力。第三部分：面向未来：韧性、安全与数据流计算高性能计算不再仅仅追求速度，对系统的可靠性、安全性以及数据处理的实时性提出了更高要求。 3.1 故障检测与容错机制在涉及数百万个节点的系统中，硬件和软件故障是常态而非异常。我们将探讨冗余、校验与恢复的策略。深入分析检查点/恢复（Checkpoint/Restart）机制的开销与效率，特别是在I/O密集型应用中的挑战。此外，引入基于状态机复制（State Machine Replication）的容错技术，以及它在维持强一致性服务中的应用。 3.2 分布式数据管理与一致性保障大数据集的处理对存储系统的并行读写能力提出了严峻考验。本章侧重于分布式文件系统（如HDFS、Ceph）的内部结构，特别是数据分块（Chunking）、副本放置（Replica Placement）策略。重点讨论CAP定理的实际意义，以及在不同应用场景（如金融交易与日志分析）下如何权衡一致性（Consistency）与可用性（Availability）。 3.3 数据流编程模型与反应式系统未来的计算趋势正从“批处理”转向“流处理”。本节介绍数据流（Dataflow）模型，其中计算被视为数据在节点间的移动。我们将分析Reactive Manifesto的核心思想，并探讨如何使用反应式编程（Reactive Programming）范式来构建能够优雅处理延迟和错误的、高吞吐量的实时系统。对比传统的请求/响应模型，数据流模型如何自然地适应事件驱动的环境。通过对这些核心概念的深入解析，本书旨在为系统架构师、高级软件工程师以及计算科学研究人员提供一个坚实的理论框架，以应对当前和未来大规模计算系统的复杂性挑战。