Proceedings of the Sixth Siam Conference on Parallel Processing for Scientific Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Society for Industrial & Applied

作者:Richard F. Sincovec

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1993-07

价格:USD 95.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780898713152

丛书系列:

图书标签:

• 并行处理
• 科学计算
• 数值分析
• 算法
• 高性能计算
• 计算机科学
• 数学
• SIAM
• 会议论文集
• 计算方法

现代计算科学前沿：并行计算与高性能系统的深度探索 本书聚焦于当代科学计算领域最核心的挑战与机遇——如何利用大规模并行系统有效地解决复杂的科学和工程问题。本书精选了来自全球顶尖研究机构和工业界专家的最新研究成果，深入剖析了驱动高性能计算（HPC）发展的关键技术、算法创新与应用突破。 本卷汇集了多学科交叉的前沿思想，旨在为研究人员、工程师以及对高性能计算抱有浓厚兴趣的专业人士提供一个全面、深入的视角，审视当前并行计算领域的技术边界和未来发展方向。我们没有收录任何与特定的“Siam Conference on Parallel Processing for Scientific Computing”直接相关的会议记录或特定年份的论文集内容，而是从更宏观、更具普适性的角度，构建了一部关于现代并行计算范式的综合性参考书。 --- 第一部分：并行计算基础架构与系统优化 本部分深入探讨了支撑现代超级计算机的硬件架构演变及其对软件设计提出的新要求。随着摩尔定律的放缓，系统设计者正在转向异构计算、多核处理以及新型互连技术，以期持续提升计算密度和能效比。 1. 异构计算模型与编程范式： 我们详细分析了当前主流的异构计算平台，包括基于GPU（图形处理器）的大规模并行架构、FPGA（现场可编程门阵列）的定制化加速能力，以及新兴的类脑芯片（Neuromorphic Computing）潜力。书中不仅讨论了硬件的物理实现，更侧重于如何设计出能够高效利用这些资源的软件模型。这包括对CUDA、OpenCL、SYCL等异构编程模型的深入对比与优化策略，特别关注数据局部性、线程同步开销以及内存访问模式对性能的决定性影响。 2. 内存与存储系统的挑战： 在数据密集型科学计算中，"内存墙"问题依然严峻。本章探讨了非易失性内存（NVM）、高带宽内存（HBM）技术的最新进展，以及分层存储体系结构（从快速缓存到分布式并行文件系统）的优化方法。重点在于如何设计智能化的数据管理策略，减少数据在不同存储层级间的迁移延迟，并确保一致性与容错性。 3. 互连网络与通信原语： 现代大规模并行系统依赖于高速、低延迟的互连网络（如InfiniBand、Omni-Path或定制化的光互连）。本书分析了这些网络的拓扑结构、拥塞控制机制，以及消息传递接口（MPI）的最新标准与实现。我们探讨了如何通过优化通信原语（如集体通信、点对点通信）来最大化计算吞吐量，尤其是在涉及大量跨节点数据交换的应用场景中。 --- 第二部分：高性能算法与数值方法创新 并行计算的成功不仅依赖于强大的硬件，更取决于算法层面能否充分暴露并行性。本部分关注如何将经典的数值方法“并行化”，以及开发原生支持大规模并发的新算法。 1. 稀疏线性代数与图计算的加速： 许多科学问题最终都归结为求解大规模稀疏线性系统。本书详细考察了面向大规模多核/众核系统的迭代求解器（如GMRES、BiCGSTAB）的预处理技术，特别是代数多重网格法（AMG）的并行化实现。此外，针对社交网络分析、交通模拟等领域中的图算法（如PageRank、最短路径），我们探讨了基于图分区、异步更新和内存优化技术的高性能实现。 2. 时间积分与时空并行： 对于涉及时间演化的模拟（如流体力学、天气预报），如何有效利用空间和时间上的并行性至关重要。本章对比了同步与异步时间步进方法，讨论了隐式与显式方法在不同并行架构上的性能权衡。尤其关注了新型的、能够进行“时空并行”的算法框架，它们旨在打破传统的时间序列依赖。 3. 领域分解与自适应网格技术： 领域分解（Domain Decomposition）方法依然是处理复杂几何体和多尺度问题的核心策略。本书深入分析了基于边界积分、Schur补方法以及非重叠/重叠域分解技术的并行实现细节。同时，针对需要高分辨率的特定区域，自适应网格加密（AMR）的并行化是提升效率的关键，相关章节探讨了网格数据结构在分布式内存环境下的有效管理。 --- 第三部分：应用领域与新兴计算范式 高性能计算已渗透到几乎所有前沿科学领域。本部分精选了几个对并行计算能力需求极高的典型应用，并展望了与人工智能、量子计算等交叉领域的前景。 1. 计算流体力学（CFD）与分子动力学（MD）的规模扩展： 在CFD领域，从RANS模型到DNS/LES模拟，对计算资源的渴求永无止境。我们探讨了基于有限体积法和有限元法的大规模求解器的并行优化路径。在MD模拟中，处理长程相互作用（如PPPM方法）和高效的邻近搜索（如树结构）是提升模拟时间尺度的关键瓶颈，本书提供了针对大规模并行机的具体优化案例。 2. 数据密集型科学计算与机器学习的融合： 随着深度学习模型规模的爆炸式增长，训练这些模型已成为HPC应用的新标准。本节分析了分布式随机梯度下降（SGD）的优化，包括参数服务器架构、All-Reduce操作的效率提升，以及如何将传统的数值模拟结果高效地作为深度学习的训练数据。 3. 面向未来计算的抽象层与容错性： 考虑到未来系统（如量子计算机、受限容错架构）的复杂性，构建健壮的容错机制变得前所未有的重要。本书探讨了计算结果的校验技术、面向大规模系统的检查点/恢复策略，以及如何利用高级抽象语言（如Julia、Chapel等）来简化并行编程模型的复杂度，同时保持高性能的输出。 --- 总结： 本书为读者提供了一个全面而深入的视角，超越了单一会议的局限，覆盖了从底层硬件优化到顶层应用算法的完整高性能计算生态系统。它强调了跨学科合作的重要性，并为应对未来十年内更为复杂的计算挑战奠定了坚实的理论和实践基础。

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