Network and Parallel Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Cao, Jian (EDT)/ Li, Minglu (EDT)/ Wu, Min-you (EDT)/ Chen, Jinjun (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:119

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isbn号码:9783540881391

丛书系列:

图书标签:

• 并行计算
• 网络计算
• 分布式系统
• 高性能计算
• 计算机网络
• 集群计算
• 并行算法
• 网络编程
• 云计算
• GPU计算

好的，以下是为一本名为《Network and Parallel Computing》的图书所撰写的、内容详实的简介，重点在于突出其核心主题，同时避免提及该书本身的内容，旨在提供一个独立、详尽的背景描述。 --- 超越硅基的疆界：现代计算范式的深度探索与实践 在信息时代的浪潮中，计算能力的指数级增长已成为推动科学发现、工程创新乃至社会变革的核心驱动力。传统的单核串行计算模式，如同一个封闭的房间，其潜力受到物理定律的严苛限制。要实现对气候模型的精确模拟、对复杂蛋白质折叠的实时解析，或是构建能够理解和生成人类语言的智能系统，我们必须跨越这道物理的藩篱，进入一个由互联、协同的处理器构成的宏大并行世界。本书聚焦于驱动这一计算范式的两大支柱——网络拓扑结构与分布式计算原理——以及它们如何共同塑造了现代高性能计算（HPC）和大规模数据处理的基础设施。 第一篇章：网络通信的基石与架构演进 计算的并行化，无论是在一个多核CPU内部，还是在跨越数千个节点的超级计算机集群中，其效率的瓶颈往往不在于计算单元本身，而在于它们之间信息交换的速度和可靠性。本篇深入剖析了支撑现代计算网络的物理与逻辑层面的设计哲学。 我们首先检视网络拓扑结构（Network Topologies）的演变，从基础的星型、环型到更为复杂的结构，如超立方体（Hypercube）、网格（Mesh）以及针对大规模集群优化的高级互连结构——脂环拓扑（Fat-Tree）。理解这些拓扑的几何特性，对于评估数据传输的延迟（Latency）和带宽（Bandwidth）至关重要。例如，在拓扑结构中，直径（Diameter）决定了任意两点间最远的消息传输距离，这直接关系到同步操作的效率上限。 随后，讨论将聚焦于网络协议栈。在集群环境中，低延迟、高吞吐量的通信协议是性能的关键。我们探讨了远程直接内存访问（RDMA）技术，这是实现用户态（User-Level）直接数据传输的核心机制，它绕过了操作系统内核的介入，极大地减少了上下文切换带来的开销，为大规模并行应用提供了接近硬件极限的通信速度。此外，对网络接口卡（NIC）和交换机（Switch）内部工作机制的分析，揭示了现代数据中心和HPC基础设施如何通过硬件加速和流量控制算法，实现对复杂通信模式（如广播、归约、点对点传输）的优化调度。 第二篇章：并行计算的理论基石与编程模型 仅仅拥有强大的硬件连接是远远不够的；高效的并行计算依赖于一套严谨的理论框架和与之匹配的编程范式，用以将复杂问题分解为可协同执行的子任务。本部分旨在系统地梳理这些理论模型和实现工具。 并行计算模型是理解如何设计高效算法的起点。我们考察数据并行（Data Parallelism）和任务并行（Task Parallelism）的内在区别与适用场景。对于数据并行，SIMD（单指令多数据）和SIMT（单指令多线程）架构的底层原理，解释了现代GPU如何实现对海量数据流的同步处理。 在算法设计层面，我们深入研究可扩展性（Scalability）的度量标准，特别是阿姆达尔定律（Amdahl's Law）和古斯塔夫森定律（Gustafson's Law），它们为我们评估增加处理器数量对特定问题加速效果提供了理论上的界限和视角。如何识别和最小化串行瓶颈（Serial Bottlenecks），是所有高性能计算研究的核心议题。 编程工具和范式的选择直接决定了程序的表现力与性能。本篇详细分析了诸如消息传递接口（MPI）这样的显式通信模型，它是大规模分布式内存系统中最主流的通信标准，其掌握需要对消息的发送、接收、阻塞与非阻塞操作有深刻的理解。同时，我们也探讨了基于共享内存模型的OpenMP，以及面向大规模异构计算的OpenACC和CUDA/OpenCL等并行编程框架，这些工具使得开发者能够针对不同层次的并行性（从线程到GPU核）进行优化配置。 第三篇章：分布式系统中的协调与一致性 当计算被分散到网络中的众多独立节点上时，如何确保这些节点的状态是协调一致的，以及如何处理节点故障，便成为了分布式计算中最具挑战性的领域。 本部分将探讨分布式算法的设计原则。关键在于如何实现共识（Consensus）。例如，Paxos和Raft等共识协议，是构建高可用、容错性系统的基石，它们确保了在一个可能存在故障的集群中，所有节点对一个单一的值（如领导者选举或日志顺序）达成一致。 对内存一致性模型（Memory Consistency Models）的讨论，对于理解多核处理器和分布式缓存系统至关重要。不同的模型（如顺序一致性、释放一致性）在性能和编程复杂度之间进行了权衡，理解这些模型有助于编写出在任何硬件架构上都能正确运行的并发代码。 此外，负载均衡（Load Balancing）和任务调度（Task Scheduling）的策略也是提高系统整体效率的必要手段。动态地识别并重新分配计算负载，以应对不均匀的工作量分布或系统中的瞬时瓶颈，是实现高效集群利用率的关键。 结论：迈向未来计算的蓝图 本书通过对网络架构的深入解析和并行计算理论的系统梳理，构建了一个全面的知识体系，旨在为研究人员、系统架构师和高级软件工程师提供理解和驾驭现代高性能计算环境的工具。从底层的比特流传输到高层的算法设计与系统容错，我们所探讨的每一个主题都直接关系到能否将现有算力转化为解决现实世界复杂问题的能力。在数据爆炸和模型复杂的时代，掌握这些基础和前沿的计算范式，是推动下一代科学计算和人工智能进步的必要前提。

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