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出版者:The MIT Press

作者:Kowalik, J.S. 编

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:1985-06-01

价格:USD 52.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780262611893

丛书系列:The MIT Press Classics Series

图书标签:

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跨越界限：现代计算范式的演进与实践 本书深入探讨了当代计算科学领域中，那些驱动高性能计算、大规模数据处理以及复杂系统建模的核心理论与技术。我们聚焦于计算范式的演进，从经典的串行处理模型向更具并行性、分布性和异构性的现代架构过渡。本书旨在为读者提供一个全面且深入的视角，理解如何设计、实现和优化在多核处理器、集群系统乃至全球分布式网络上高效运行的应用程序。 第一部分：计算基础与范式转换 第一章：串行计算的局限性与并行思想的萌芽 本章追溯了冯·诺依曼架构的诞生及其在早期计算中的主导地位。随后，我们详细分析了随着摩尔定律的推进，单个处理单元性能提升的物理瓶颈，特别是功耗墙和内存墙的出现，如何不可避免地将计算领域推向并行化。在此基础上，我们介绍了早期的并行计算概念，如流水线技术和指令级并行（ILP），并阐述了这些技术在提升单处理器吞吐量方面的局限性。 第二章：并行计算的拓扑结构与内存模型 理解并行硬件是设计并行软件的前提。本章详细分类和描述了当前主流的并行计算硬件拓扑结构。我们首先讨论了共享内存架构（Symmetric Multiprocessing, SMP）的特点，包括缓存一致性协议（如MESI）如何影响程序性能。接着，我们深入分析了分布式内存系统（Clusters and Networks of Workstations, NOWs）的互连网络设计，例如超立方体、网格和环形拓扑的优缺点。 内存访问模型是决定并行程序效率的关键因素。本章对比了统一内存访问（UMA）与非统一内存访问（NUMA）架构的性能特征。我们探讨了显式数据局部性管理的重要性，以及在分布式系统中，如何通过消息传递来克服远程内存访问的高延迟。此外，我们还考察了新型存储器技术（如HBM、NVRAM）对传统内存层次结构带来的挑战与机遇。 第三章：并行算法设计的核心原则 本章聚焦于将串行问题转化为并行解决方案的抽象方法论。我们介绍了并行算法设计的三个基本步骤：分解（Decomposition）、通信（Communication）和同步（Synchronization）。 分解策略是核心内容。我们详尽分析了数据并行（Data Parallelism）和任务并行（Task Parallelism）的适用场景。在数据并行方面，我们探讨了域分解（Domain Decomposition）和函数分解（Functional Decomposition）的具体应用案例。 性能度量与可扩展性是评估算法质量的关键。本章详细定义了加速比（Speedup）、效率（Efficiency）、Amda​​hl定律和Gustafson定律，并解释了这些指标在不同规模硬件上的实际意义。我们还讨论了如何识别和消除并行化中的伪共享（False Sharing）和负载不均衡（Load Imbalance）问题。 第二部分：软件模型与编程接口 第四章：共享内存编程模型：OpenMP 深度解析 OpenMP作为事实上的共享内存并行编程标准，是本章的重点。我们从指令集扩展和编译器支持的角度，剖析了OpenMP的运行时模型。 本章全面覆盖了OpenMP的结构化并行区域（`parallel` directives）、任务创建（`task` directives）以及数据环境管理（`private`, `shared`, `reduction`等子句）。我们特别关注了循环并行化（`for` loop）中的负载平衡策略，包括静态、动态和引导式调度。此外，我们探讨了用于精细同步的屏障（Barriers）、单入口/多出口区（Sections）以及原子操作（Atomics）在保护共享资源中的应用。 第五章：分布式内存编程模型：MPI 规范与实践 消息传递接口（MPI）是构建大规模集群应用的基础。本章从MPI标准的起源讲起，系统地介绍了其核心概念。 我们深入探讨了点对点通信（Point-to-Point Communication）的阻塞（Blocking）与非阻塞（Non-Blocking）操作，并详细比较了`Send`/`Recv`与`Isend`/`Irecv`在程序逻辑和性能优化上的差异。对于更复杂的协调，本章转而研究集合通信（Collective Communications），包括广播（Broadcast）、规约（Reduce）、所有收集（Allgather）和分散-归约（Scatter-Reduce）操作的内部实现机制和最优拓扑结构。 我们还讨论了MPI的进程拓扑管理（Cartesian and Graph Topologies）如何帮助程序员更好地映射算法到物理硬件结构上，以最小化通信延迟。 第六章：异构计算与加速器编程框架 随着GPU和其他专用加速器（如FPGA）的普及，异构计算已成为高性能计算的主流范式。本章侧重于如何将计算任务卸载到这些设备上。 我们详细介绍了主流的GPU编程模型，包括CUDA（Compute Unified Device Architecture）的核心概念：线程层次结构（Grid, Block, Thread）、内存模型（Global, Shared, Local Memory）以及内核（Kernel）的启动机制。我们强调了数据在主机（Host）和设备（Device）之间传输的开销管理。 同时，本章也简要介绍了基于CPU/GPU混合编程的更高级抽象层，如OpenACC和标准化的OpenMP 5.0+的加速器支持，旨在提供一种更具可移植性的编程途径。 第三部分：高级主题与新兴方向 第七章：高性能数值计算中的并行策略 本章将理论与实际应用相结合，探讨了在解决大规模科学问题时如何有效运用并行技术。 我们分析了稀疏矩阵（Sparse Matrices）的存储格式（如CSR、COO）及其在并行环境下的挑战，特别是迭代求解器（如共轭梯度法）中，稀疏向量-矩阵乘法的负载均衡。对于密集矩阵运算，我们探讨了块状算法（Block Algorithms）如何最大化片上缓存的利用率，以及如何利用BLAS/LAPACK的并行版本（如ScaLAPACK）进行高效的矩阵分解。 此外，我们还考察了偏微分方程（PDE）求解中的网格划分和邻域通信模式，这在计算流体力学（CFD）和有限元分析（FEA）中至关重要。 第八章：数据并行与大规模图计算 随着社交网络和生物信息学的发展，处理非结构化数据，特别是图结构数据，成为新的挑战。本章专注于图算法的并行化。 我们介绍了主流的图计算模型，如Pregel模型及其变体，重点分析了“涌现”（Emit）和“消息传递”的机制。针对图算法的特点，我们比较了基于边并行（Edge Parallelism）和基于顶点并行（Vertex Parallelism）的策略。我们探讨了PageRank、最短路径（Dijkstra/Bellman-Ford）算法在分布式内存系统上的实现效率，并讨论了图数据在内存中如何分布以减少随机访问带来的性能损失。 第九章：容错、调试与性能分析工具 在面向成千上万节点的超级计算机上，硬件故障是常态而非例外。本章转向并行系统的可靠性和维护。我们探讨了容错技术，包括检查点/恢复（Checkpoint/Restart）机制和基于信息（Information-based）的容错策略。 性能分析是优化并行代码的基石。本章系统介绍了性能剖析工具（Profilers），如VTune, gprof, 以及专门用于MPI/OpenMP的工具（如Scalasca, Tau）。我们讲解了如何解读时间线图、热点分析报告和通信-计算重叠图，以识别并解决瓶颈。 结论：面向未来的并行计算视野 本书最后总结了当前并行计算领域的前沿研究方向，包括后摩尔时代下的类脑计算、量子计算的经典模拟，以及在超大规模系统上实现能源效率（Green Computing）的关键挑战。我们展望了软件定义的硬件抽象层和自动并行化编译器在简化未来编程模型中的作用。 本书结构严谨，理论与实践并重，旨在为计算机科学、工程学和相关领域的学生及研究人员提供一个坚实的知识基础，使他们能够驾驭和设计下一代高性能计算解决方案。

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这本书的名字《Parallel MIMD Computation》本身就带着一种科学的严谨和技术的深度。我一直对计算机科学中那些能够将庞大计算任务分解并加速执行的技术深感兴趣，而MIMD（Multiple Instruction, Multiple Data）正是实现这一目标的关键。我预设这本书会从并行计算的理论基础出发，详细阐述MIMD模型的核心概念，例如多处理器、多线程以及它们之间如何独立执行指令并处理各自的数据。我非常期待书中能详细介绍MIMD系统的硬件架构，包括共享内存系统、分布式内存系统以及混合式系统，并分析它们在性能和可扩展性方面的差异。我猜测书中会花很多篇幅来讲解并行算法的设计和优化，如何有效地将问题分解成可以在MIMD环境下并行执行的子任务，以及如何管理共享资源以避免冲突。我还会期待书中会深入探讨一些并行编程模型和工具，例如MPI（Message Passing Interface）和OpenMP，并提供一些实际的编程示例和最佳实践。这本书的篇幅也让我觉得它会包含一些非常深入的内容，可能还会涉及一些并行计算在特定领域的应用，例如科学模拟、大数据分析或者人工智能。我感觉这本书会是一本能够帮助我构建对MIMD并行计算完整认识的优秀读物，为我解决实际的复杂计算问题提供理论指导和技术支持。

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刚拿到《Parallel MIMD Computation》这本书，就被它那种厚重感所震撼。封面的设计相当低调，但却透露出一股科学的严谨。我一直对计算机的底层运作机制有着浓厚的兴趣，而并行计算，尤其是MIMD模型，无疑是现代高性能计算的基石。我设想这本书会从理论的高度出发，为读者构建一个完整的MIMD计算模型。我期待书中能够详尽地解释MIMD的定义、特性以及它与SIMD（Single Instruction, Multiple Data）等其他并行计算模型的区别和联系。我希望能够理解MIMD架构是如何通过多条指令在多个处理器上独立执行，并操作各自独立的数据来实现高度并行化的。书中很可能还会涉及MIMD系统的拓扑结构，比如共享内存、分布式内存以及混合式内存系统，并分析不同结构对程序设计和性能的影响。我猜测作者会花费大量的篇幅来探讨并行算法的设计和分析，例如如何将串行算法转化为并行算法，以及如何评估并行算法的效率和可扩展性。我尤其期待书中能够讲解一些通用的并行编程范式和技术，比如数据并行、任务并行、管道并行等，并提供一些实际的例子来佐证。这本书的厚度也让我对它可能涵盖的深度和广度充满信心，或许还会触及一些前沿的研究方向，比如异构计算、多核处理器上的并行设计，甚至是一些新兴的并行计算架构。我感觉这本书会是一本可以反复研读、从中汲取深刻见解的经典著作，值得我投入大量时间和精力去钻研。

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这本《Parallel MIMD Computation》的书名本身就充满了吸引力，它直指并行计算领域中一个非常重要且复杂的方面。我一直以来都对计算机如何高效地处理信息、解决计算难题抱有浓厚的兴趣，而MIMD（Multiple Instruction, Multiple Data）模型正是这一领域的核心技术之一。我设想这本书会从并行计算的理论基础开始，为读者构建一个关于MIMD架构的清晰认知。我期待书中能够详细解释MIMD系统的工作原理，包括指令执行、数据访问以及处理器之间的协同工作方式。我猜测书中会花费大量的篇幅来探讨MIMD系统的硬件实现，比如多处理器系统的设计、互连网络的技术以及缓存一致性协议。更重要的是，我希望书中能够深入讲解并行算法的设计和分析，如何将复杂的问题分解为多个可以在MIMD环境下独立执行的任务，以及如何评估并行程序的性能。我还会期待书中会介绍一些主流的并行编程模型和接口，例如MPI（Message Passing Interface）和OpenMP，并提供一些实际的编程示例来帮助读者理解。这本书的厚度也让我相信，它涵盖的内容会非常广泛，可能还会涉及一些MIMD在特定领域的应用，例如高性能计算、大数据处理或者人工智能。我感觉这本书会是一本能够系统性提升我对于MIMD并行计算理解和实践能力的优秀教材。

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《Parallel MIMD Computation》这本书的书名就点明了它的核心主题，让我立刻联想到那些支撑着现代超级计算机和高性能计算集群的强大引擎。我一直对计算机科学中那些能够将复杂问题分解、加速计算的原理感到着迷，而MIMD模型恰恰代表了并行计算的极致灵活。我推测这本书会从宏观的角度，介绍MIMD在科学计算、工程模拟、人工智能等各个领域的广泛应用。我非常希望这本书能够深入剖析MIMD系统的设计哲学，包括指令流水线、缓存一致性、同步机制等核心概念。我猜测书中会详细讲解不同类型的MIMD处理器，例如对称多处理（SMP）、大规模并行处理（MPP）以及当前的众核架构，并对比它们的优缺点。更重要的是，我期待书中能够提供丰富的并行程序设计模式，比如主从模型、点对点通信模型，以及如何利用 MPI（Message Passing Interface）和 OpenMP 等并行编程接口来实现这些模式。我还会期待书中会介绍一些经典的并行算法，以及它们在MIMD架构上的具体实现和性能评估，比如用于数值模拟、图像处理或数据挖掘的算法。这本书的体量不小，这让我觉得它不仅仅是理论的堆砌，可能还会包含一些实际案例分析，甚至是作者在实际项目中的经验总结。我希望通过阅读这本书，能够建立起对MIMD计算的系统性认知，并为我未来在并行计算领域的研究或开发打下坚实的基础。

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这本书的封面设计就有一种深邃而引人入胜的感觉，深蓝色的背景上，交织着错综复杂的线条，仿佛是无数数据流在高速运转，又像是宇宙星辰的轨迹。我一直对并行计算领域充满好奇，尤其是MIMD（Multiple Instruction, Multiple Data）这种更为灵活和强大的并行模型，所以当我在书店的计算机科学区域看到《Parallel MIMD Computation》时，立刻就被它吸引了。书的装帧很精美，纸张的质感也相当不错，拿在手里沉甸甸的，给人一种“内容扎实”的预感。尽管我还没有深入阅读，但仅仅是浏览目录和封面，就足以让我对这本书充满了期待。我预想这本书会深入浅出地讲解MIMD架构的原理，从最基础的指令集并行、线程并行，到更复杂的任务并行和数据并行。我希望能看到书中详细介绍各种MIMD计算机体系结构，比如多处理器系统、多核处理器，以及它们在硬件层面的实现细节。同时，我也非常期待书中会涉及MIMD环境下并行程序的开发和优化技术，例如如何有效地划分任务、管理共享内存和分布式内存，以及如何避免死锁和竞争条件等常见问题。我还在猜测，书中是否会包含一些经典的并行算法，比如并行排序、并行搜索、并行图算法等，并详细分析它们在MIMD环境下的实现和性能表现。另外，这本书的篇幅看起来并不算短，这让我感觉作者在内容上一定下了很大的功夫，可能还会涉及一些高级的主题，比如并行编程模型（如OpenMP、MPI），甚至是GPU计算中的MIMD思想。总之，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一次通往并行计算核心世界的探索之旅，让我充满学习的动力。

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这本书的名字《Parallel MIMD Computation》就如同一个闪耀的灯塔，指引着我对并行计算领域更深层次的探索。我一直对如何让计算机在同一时间处理多个任务、解决更复杂的问题感到好奇，而MIMD架构正是这种能力的体现。我预设这本书会从并行计算的定义和历史演进开始，逐渐聚焦于MIMD的独特魅力。我希望书中能够详尽地阐述MIMD的硬件基础，例如多核处理器、多处理器系统以及它们的互连网络。我猜测书中会详细讲解MIMD系统中的通信和同步机制，这是实现高效并行计算的关键。我非常期待书中会介绍各种并行编程模型，比如基于消息传递的并行编程（如MPI），以及基于共享内存的并行编程（如OpenMP）。我还会期待书中会包含一些不同领域的并行应用案例，例如在天气预报、基因测序、核模拟等方面的应用，并分析MIMD在这些领域发挥的作用。这本书的篇幅也让我预感到它涵盖的内容会非常广泛，可能还会涉及一些并行算法的理论分析，以及如何衡量并行程序的性能，比如并发度、效率、扩展性等指标。我感觉这本书将不仅仅是理论的讲解，更可能是一本实用的指南，能够帮助我理解和实践MIMD并行计算，为我开启解决大规模计算问题的能力。

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《Parallel MIMD Computation》这本书的书名就透露出它将是一次深入的并行计算之旅，特别是聚焦于MIMD（Multiple Instruction, Multiple Data）这种灵活而强大的模型。我一直对计算机如何能够同时执行多条指令并处理各自独立的数据感到惊叹，而MIMD正是这一理念的核心。我预设这本书会从并行计算的基本概念讲起，逐步深入到MIMD的体系结构和工作原理。我非常希望书中能详细讲解MIMD系统中的硬件组成，包括多处理器、多核以及它们之间的通信和同步机制。我猜测书中会花大量篇幅来讨论并行算法的设计与分析，如何有效地将复杂的问题分解成可以在MIMD环境下并行执行的子任务，以及如何进行性能评估。我还会期待书中会介绍一些经典的并行编程范式和技术，比如数据并行、任务并行，以及如何使用MPI（Message Passing Interface）和OpenMP等工具来实现这些范式。这本书的厚度让我觉得它不仅仅是一本理论手册，很可能还会包含一些实用的案例研究，展示MIMD在不同领域的应用，例如科学计算、金融建模或者图形渲染。我感觉这本书会是一本能够帮助我掌握MIMD并行计算精髓的宝贵资源，为我处理大规模计算问题提供强有力的技术支撑。

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《Parallel MIMD Computation》这本书的封面设计简洁而富有力量，深蓝色的背景如同浩瀚的宇宙，点缀其间的白色线条则像是数据流在其中穿梭。我一直对计算机如何同时处理海量信息感到着迷，而MIMD（Multiple Instruction, Multiple Data）正是这一领域的翘楚。我预想这本书会深入剖析MIMD架构的内在机理，从指令调度、数据同步到任务分配，每一个环节都充满学问。我希望书中能详细介绍各种MIMD系统的硬件构成，从早期的超级计算机到如今的通用处理器，以及它们在内存层次、缓存一致性等方面的设计考量。我猜测这本书会花费大量篇幅来讨论并行算法的设计与分析，如何有效地将串行算法转化为适用于MIMD环境下的并行程序，以及如何评估并行程序的性能。我非常期待书中会介绍一些经典的并行编程模型和框架，例如消息传递接口（MPI）和开放多处理（OpenMP），并提供一些实际的编程示例。这本书的厚度让我相信，它一定包含了很多实用的技巧和经验，甚至可能触及一些前沿的研究方向，比如异构计算中的MIMD应用，或者是如何在多核处理器上实现高效的并行数据处理。我感觉这本书会是一本能够引导我理解和掌握MIMD并行计算精髓的权威著作，为我未来的学习和实践提供坚实的理论基础。

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《Parallel MIMD Computation》这本书的名字就如同一个开启高性能计算大门的钥匙，我一直对计算机如何在短时间内完成海量计算任务充满好奇，而MIMD（Multiple Instruction, Multiple Data）正是其中的关键。我预设这本书会从并行计算的基本概念入手，逐步深入到MIMD架构的精髓。我希望书中能详尽地介绍MIMD系统的硬件基础，包括多处理器、多核处理器以及它们之间的通信和同步机制，例如共享内存和消息传递。我猜测书中会重点讲解并行算法的设计与分析，如何有效地将一个大问题分解成多个可以同时执行的小任务，以及如何避免并行程序中的各种陷阱，比如死锁和竞争条件。我还会期待书中会深入探讨一些经典的并行编程模型和工具，比如MPI（Message Passing Interface）和OpenMP，并提供一些具体的代码示例来帮助读者更好地理解。这本书的篇幅也让我觉得，它不仅仅是理论的堆砌，很可能还会包含一些实际的案例分析，展示MIMD在科学计算、数据挖掘等领域的应用，从而帮助我理解MIMD的实际价值。我感觉这本书会是一本能够帮助我构建起对MIMD并行计算完整认识的权威指南，为我今后的学习和研究打下坚实的基础。

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这本书《Parallel MIMD Computation》的书名就暗示着它将带领我深入探究并行计算的复杂世界，特别是MIMD（Multiple Instruction, Multiple Data）这种强大的计算模式。我对计算机如何通过并行处理来解决日益增长的计算需求始终充满兴趣，而MIMD正是实现这一目标的关键。我预设这本书会从并行计算的基本理论开始，逐步深入到MIMD架构的详细阐述。我希望书中能够清晰地解释MIMD系统的硬件组成，包括各种类型的多处理器和多核处理器，以及它们之间的数据共享和通信机制，比如消息传递和共享内存。我猜测书中会花大量的篇幅来讨论并行算法的设计原理，如何有效地将复杂的问题分解成可以在MIMD架构上独立执行的子任务，以及如何分析和优化并行程序的性能。我还会期待书中会深入介绍一些主流的并行编程模型和接口，如MPI（Message Passing Interface）和OpenMP，并提供实际的代码示例来辅助理解。这本书的厚度也让我坚信，它不仅会涵盖基础理论，很可能还会包含一些MIMD在特定领域，如科学计算、人工智能或大数据分析中的应用案例，从而帮助我理解其在实际中的重要性。我感觉这本书会是一本能够帮助我建立起对MIMD并行计算系统性理解的宝贵资源，为我未来的研究和开发提供理论和实践上的支持。

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