Introduction to Parallel Algorithms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:C. Xavier

出品人:

页数:384

译者:

出版时间:1998-8-5

价格:USD 167.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471251828

丛书系列:

图书标签:

• 计算机科学
• 并行算法
• 算法设计
• 并行计算
• 计算机科学
• 数据结构
• 高性能计算
• 理论计算机科学
• 分布式计算
• 算法分析
• 计算复杂性

《并行算法导论》：揭示计算效率的终极密码 在这个计算能力呈指数级增长的时代，单核处理器的性能提升已渐趋瓶颈。然而，我们对计算的需求却从未停歇，从海量数据分析到复杂物理模拟，再到人工智能的飞速发展，一切都在不断挑战着传统的串行计算模式。如何在有限的硬件资源下，实现前所未有的计算速度和效率？答案就隐藏在“并行计算”这一革命性的领域。《并行算法导论》并非一本简单的技术手册，它是一次深入的探索，一次对并行计算核心思想的全面解析，一次对高效算法设计的系统性梳理，旨在为读者构建一个坚实的理论基石，并提供实践的指引，以应对未来计算的严峻挑战。 本书的核心目标在于，帮助读者理解并掌握如何设计、分析和实现能够充分利用多核、多处理器甚至分布式计算系统优势的算法。它不仅仅是关于“如何使用并行”，更是关于“为何使用并行”以及“如何设计出色的并行算法”。我们深信，只有深刻理解了并行计算的内在逻辑与权衡，才能真正驾驭这股强大的计算力量。 一、 破译并行计算的底层逻辑：从串行思维到并行视野 传统计算机科学教育往往侧重于串行算法，即指令按顺序一条接一条地执行。然而，当今的计算硬件早已不是单打独斗，而是由众多核心协同工作。要充分发挥这些“工人”的潜力，我们就必须抛弃固有的串行思维模式，拥抱并行思维。 《并行算法导论》将从最基础的概念入手，逐步引导读者理解并行的本质。我们将深入探讨： 计算模型的演变： 从图灵机到现代并行机模型，理解不同计算模型在并行性方面的差异与优势。我们将介绍各种并行计算模型，例如SPMD（Single Program Multiple Data）、MPMD（Multiple Program Multiple Data）等，并分析它们在不同应用场景下的适用性。 并行性的度量与分析： 如何量化一个算法的并行潜力？我们将介绍速度up（Speedup）、效率（Efficiency）、并行度（Degree of Parallelism）、临界路径长度（Critical Path Length）等关键指标，并教会读者如何使用这些工具来评估算法的并行性能。 并行计算的挑战与机遇： 并行化并非总是一帆风顺，数据竞争、通信开销、负载均衡、同步问题等都是需要克服的障碍。本书将系统地分析这些挑战，并为读者提供规避和解决这些问题的思路和方法。同时，我们也强调并行计算带来的巨大机遇，例如解决更大规模问题、缩短计算时间、实现更复杂的模拟等。 二、 构建高效并行算法的基石：经典范例与设计原则 理解了并行的基本原理，接下来的关键在于如何设计出高效的并行算法。本书将聚焦于一系列经典并行算法的设计思想与实现技巧，并通过具体范例进行阐释。 基础并行算法： 我们将从最基础的并行算法开始，例如并行排序（如并行归并排序、并行快速排序）、并行搜索、并行归约（如并行求和、并行最大值）等。这些基础算法不仅是构建更复杂算法的模块，也是理解并行化技巧的绝佳起点。我们将详细分析这些算法的并行化思路，包括如何划分任务、如何进行数据分发与通信，以及如何处理潜在的同步问题。 矩阵运算的并行化： 矩阵运算在科学计算、图形学、机器学习等领域扮演着至关重要的角色。本书将深入探讨并行矩阵乘法、并行矩阵求逆等算法的设计与优化。我们将介绍Strassen算法等更高效的串行算法，并探讨如何将其并行化，以及在分布式内存和共享内存系统上的不同实现策略。 图算法的并行化： 图算法在网络分析、路径查找、社交网络分析等应用中广泛使用。我们将讲解并行广度优先搜索（BFS）、并行深度优先搜索（DFS）、并行最短路径算法（如Dijkstra、Bellman-Ford）等。我们将重点关注如何在并行环境中有效地表示图数据结构，并处理节点和边的访问与更新。 数值计算中的并行算法： 许多科学问题最终归结为求解大规模线性方程组、微分方程等。我们将介绍并行迭代方法（如Jacobi、Gauss-Seidel的并行版本）、并行快速傅里叶变换（FFT）等。我们将分析这些算法在并行架构上的收敛性与效率。 并行算法设计模式： 除了具体的算法，本书还将提炼出通用的并行算法设计模式，例如： Divide and Conquer（分治法）： 如何将问题分解为独立的子问题，并行解决后再合并结果。 Data Parallelism（数据并行）： 如何对大规模数据集的每个元素应用相同的操作。 Task Parallelism（任务并行）： 如何将不同的独立任务分配给不同的处理器并行执行。 Pipelining（流水线）： 如何将一个复杂任务分解为一系列顺序的阶段，并将不同阶段的任务并行处理。 Replication（复制）： 如何将数据或计算复制到多个处理器以提高访问速度或容错性。 三、 深入实践：并行编程模型与工具 理论固然重要，但将并行算法转化为实际可运行的程序才是最终目标。《并行算法导论》将不仅仅停留在理论层面，还会引导读者了解当前主流的并行编程模型和工具。 共享内存并行编程： 我们将深入介绍POSIX Threads (pthreads) 和 OpenMP 等在共享内存多核处理器上进行并行编程的技术。读者将学习如何使用线程、互斥锁、条件变量、同步原语等来管理并行执行和避免数据竞争。 分布式内存并行编程： 对于跨越多台计算机的分布式系统，我们将重点介绍消息传递接口（MPI）标准。读者将学习如何使用MPI进行进程间通信、数据分发、同步和集合通信操作，从而构建大规模并行应用程序。 现代并行编程框架： 除了传统的API，我们还将简要介绍一些新兴的并行编程框架和语言，例如CUDA（用于GPU编程）、OpenACC等，这些框架能够帮助开发者更便捷地利用异构计算资源。 四、 算法分析与性能调优：走向极致的计算效率 设计出并行算法后，如何对其进行准确的性能分析，并找到优化的空间，是实现极致计算效率的关键。《并行算法导论》将强调以下几个方面： 并行算法的渐近分析： 学习如何在并行模型下分析算法的时间复杂度和空间复杂度，并理解通信开销、同步开销在总体性能中的影响。 性能瓶颈识别： 掌握如何利用性能剖析工具（profilers）来识别算法中的性能瓶颈，例如不平衡的负载、过多的通信、低效的同步等。 优化策略： 提供各种优化策略，包括： 减少通信开销： 采用数据局部性技术，优化数据分发策略，使用集体通信操作。 改善负载均衡： 采用动态负载均衡技术，确保所有处理器都能充分利用。 优化同步机制： 减少不必要的同步，采用更精细的同步粒度。 利用硬件特性： 针对特定的硬件架构进行算法调整，例如利用缓存、SIMD指令等。 五、 展望未来：并行计算的前沿与挑战 并行计算领域仍在不断发展，新的硬件架构和算法思想层出不穷。《并行算法导论》将为读者描绘未来并行计算的发展方向： 异构计算： CPU、GPU、FPGA等不同计算单元的融合，如何设计能够充分利用异构资源的算法。 大规模分布式系统： 云计算、HPC（高性能计算）集群的兴起，如何应对海量节点、复杂网络拓扑下的并行计算挑战。 算法与硬件的协同设计： 算法设计与硬件架构的紧密结合，共同驱动计算能力的提升。 面向特定领域的并行算法： 针对人工智能、大数据、生命科学等特定领域的需求，设计定制化的高效并行算法。 谁将受益于本书？ 《并行算法导论》面向的对象广泛，包括但不限于： 计算机科学与工程专业的本科生和研究生： 为他们提供扎实的并行计算理论基础和实践技能。 软件工程师和开发人员： 帮助他们理解并掌握如何编写高效的并行程序，以解决实际计算难题。 高性能计算领域的从业者： 为他们提供更深入的理论指导和算法优化思路。 对计算科学和技术有浓厚兴趣的读者： 带领他们探索计算效率的极限。 掌握并行算法，意味着拥有了在当今和未来计算领域中脱颖而出的关键能力。它不仅仅是一项技术，更是一种思维方式，一种解决复杂问题的强大武器。《并行算法导论》将是你踏入这个激动人心领域的理想起点，为你打开一扇通往计算效率无限可能的大门。

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