Advanced Topics in Dataflow Computing and Multithreading pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Wiley-IEEE Computer Society Pr

作者:Guang R. Gao

出品人:

页数:460

译者:

出版时间:1995-6-30

价格:USD 86.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780818665424

丛书系列:

图书标签:

计算机科学
Dataflow Computing
Multithreading
Parallel Computing
Concurrency
Computer Architecture
High-Performance Computing
Distributed Systems
Programming Models
Algorithms
Performance Optimization

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具体描述

Examines recent advances in design, modeling, and implementation of dataflow and multithreaded computers. The text contains reports concerning many of the world's leading projects engaged in the continuing evolution and application of dataflow concepts. It covers the broad range of dataflow principles in program representation -- from language design to processor architecture -- and compiler optimization techniques. The first section of the book delves into massively parallel distributed memory and multithreaded architecture design, synchronization and pipelined design, and superpipelined data-driven VLSI processors. The next section, on language and programming issues, discusses stream data types, the development of well-structured software, and coarse-grain dataflow programming. Other parts of the text study parallelization of dataflow programs, an analytical model for the behavior of dataflow graphs, compare a centralized work distribution scheme with a distributed scheme, and present a comprehensive approach to understanding workload management schemes. Altogether, the book introduces the reader to dataflow concepts that show how functional programming ideas can be harnessed to exploit the power of parallel computing.

《数据流计算与多线程技术深度解析》本书致力于深入探索现代计算领域中至关重要的两个并行处理范式：数据流计算与多线程技术。我们旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解它们的核心原理、关键技术以及在解决复杂计算问题中的应用。数据流计算方面，我们将从基础概念入手，阐述数据流模型如何超越传统的控制流模型，以数据依赖性为驱动进行计算。读者将了解到数据流计算的计算模型，包括节点、边、令牌等基本组成元素，以及它们如何协同工作以实现高效的并行执行。我们将详细剖析不同类型的数据流架构，从静态数据流到动态数据流，分析它们各自的特点、优势和局限性。针对如何设计和实现高效的数据流程序，本书将涵盖相关的编程模型和语言，例如数据流图的表示、算子的定义以及如何处理数据流中的同步和通信问题。此外，我们还会探讨数据流计算在特定领域的应用，例如科学计算、图形处理、信号处理以及新兴的机器学习和人工智能工作负载，展示其解决大规模并行问题的强大能力。在多线程技术部分，我们将深入研究操作系统层面和编程语言层面的多线程实现。读者将学习到线程的生命周期管理、线程的创建与销魂、线程同步机制（如互斥锁、信号量、条件变量）的工作原理和最佳实践，以及如何避免常见的并发问题，如死锁、竞态条件和数据损坏。本书还将重点关注高级多线程概念，包括线程池的应用、协程（coroutine）的轻量级并发模型、以及如何利用现代处理器架构的特性（如超线程、缓存一致性）来优化多线程程序的性能。我们将详细讲解不同操作系统（如Linux、Windows）下多线程API的使用，以及跨平台的并发编程技术。此外，本书还将涉及如何使用高级语言特性和库（如C++的std::thread、Java的concurrent包、Python的threading模块）来编写高效、可维护的多线程应用程序。数据流计算与多线程技术的融合是本书的一大亮点。我们将探讨如何将这两种强大的并行范式结合起来，以应对当前计算挑战的复杂性。读者将了解如何利用多线程技术为数据流执行引擎提供底层的并发支持，如何设计混合架构以充分发挥数据流的灵活性和多线程的效率。我们将分析在实际系统中，数据流任务如何在多线程环境中被调度和执行，以及如何通过精细的资源管理和任务划分来最大化系统吞吐量和响应速度。本书的另一个重要组成部分是性能优化与评估。我们将深入探讨如何分析和度量数据流程序和多线程程序的性能瓶颈。读者将学习使用各种性能分析工具（如profilers、tracing tools）来识别慢速代码段、内存访问模式以及线程间的争用情况。我们将提供一系列实用的性能调优策略，包括算法优化、数据结构选择、内存布局调整、并行度控制以及系统级参数配置。此外，本书还将介绍如何进行有效的性能基准测试，以量化不同实现方法和优化技术的改进效果。最后，本书还将展望未来趋势与挑战。我们将探讨数据流计算和多线程技术在未来计算架构（如异构计算、分布式计算、云计算）中的发展方向，以及如何应对不断增长的数据量和计算需求的挑战。我们将讨论新的编程模型、硬件加速技术以及软件工程最佳实践，以帮助读者在快速发展的计算领域保持领先地位。本书适合于计算机科学、软件工程、人工智能、高性能计算等领域的学生、研究人员以及有志于深入理解和实践并行计算技术的工程师。通过阅读本书，您将能够更深入地理解现代计算的底层机制，掌握设计和实现高性能并行应用程序的关键技能，并为解决复杂计算问题奠定坚实的基础。