微软高性能计算服务器 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:徐明强

出品人:

页数:268

译者:

出版时间:2010-11

价格:98.00元

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isbn号码:9787115240002

丛书系列:

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• 高性能计算
• 计算机科学
• 服务器
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深入探索现代计算架构与性能优化：一本面向工程师与研究人员的实践指南 书名： 现代计算架构与性能优化实践 引言 在当今数据爆炸与复杂问题驱动的时代，高效的计算能力已成为科研突破、产业升级乃至国家竞争力的核心要素。从处理万亿级数据集的科学模拟，到支撑实时决策的复杂算法，我们对计算系统的要求从未如此严苛。本书并非聚焦于某一特定厂商的硬件平台，而是致力于剖析驱动当前高性能计算（HPC）领域发展的底层原理、通用架构范式以及跨平台优化策略。我们旨在为工程师、系统架构师和算法研究人员提供一套系统化、可操作的知识体系，使其能够驾驭异构计算环境，释放硬件的全部潜力。 第一部分：计算范式的演进与核心概念 本部分将系统梳理现代高性能计算从传统串行架构向大规模并行化、异构化方向发展的历史脉络。我们深入探讨并行计算的基本模型，如SIMD、SIMT、数据并行和任务并行，并阐明阿姆达尔定律与古斯塔夫森定律在评估系统扩展性时的适用边界。 第一章：并行计算的理论基石 并行性度量： 深入分析指令级并行（ILP）、线程级并行（TLP）和进程级并行（PLP）的量化指标，讨论如何通过工作量分析（Workload Analysis）确定最佳并行粒度。 内存一致性与同步： 详细讲解缓存一致性协议（如MESI、MOESI的通用概念），并阐述同步原语（锁、屏障、原子操作）在共享内存模型中的正确使用与性能影响。重点剖析伪共享（False Sharing）现象及其规避技巧。 拓扑与通信抽象： 介绍集群计算中的互连网络拓扑结构（如环形、网格、超立方体、Fat Tree的通用拓扑特征），并对比MPI、PGAS（如UPC, Global Arrays）等消息传递范式，强调通信开销在整体性能中的占比分析方法。 第二章：CPU架构的深度剖析 本章聚焦于通用处理器（CPU）作为计算核心的微架构设计。我们将不涉及特定品牌或型号的商业细节，而是侧重于理解这些设计如何影响高性能代码的执行。 流水线与分支预测： 分析深层流水线带来的延迟与吞吐量权衡，探讨现代分支预测器的结构及其对条件执行路径性能的影响。 缓存层级结构与局部性： 详细研究L1、L2、L3缓存的容量、延迟和关联性设计如何指导数据布局策略。重点讲解如何通过数据预取（Prefetching）机制与软件预取指令来优化访问模式。 向量化指令集（SIMD）： 讨论通用向量扩展（如SSE, AVX, NEON的架构思想）如何实现单指令多数据操作。章节内容侧重于编译器自动向量化和手动展开循环时应遵循的对齐、数据类型和内存访问模式的最佳实践。 第二部分：异构计算的崛起与编程模型 现代HPC系统普遍依赖于CPU与加速器（如GPU、FPGA）的协同工作。本部分将探讨如何有效管理和编程这些异构资源。 第三章：加速器编程模型概览 异构任务调度： 讨论主机（Host）与设备（Device）间的数据迁移策略（零拷贝、预先拷贝、异步传输），以及如何通过流（Stream）或队列（Queue）管理并发执行。 通用计算框架原理： 分析OpenCL、SYCL等抽象层背后的核心概念——内核（Kernel）、工作组（Work-group）、本地内存（Local Memory）的作用及其与底层硬件的映射关系。我们强调编写可移植代码的原则。 内存层次在加速器上的体现： 深入探讨设备端内存的复杂性，例如全局内存、共享内存（Shared Memory）与常量内存（Constant Memory）的性能特征，以及如何根据算法特性选择合适的内存区域。 第四章：高性能数据结构与算法的并行化 本章将理论应用于实践，指导读者如何将经典算法转化为高效的并行实现。 稀疏矩阵计算： 分析CSR、COO等稀疏存储格式的优缺点，并讨论在并行环境中如何优化稀疏矩阵向量乘法（SpMV）中的负载均衡问题。 快速傅里叶变换（FFT）的并行实现： 探讨二维和三维FFT在集群环境下如何通过多级数据转置和分区策略实现通信与计算的隐藏。 数值线性代数的并行化挑战： 考察矩阵乘法（GEMM）的块划分策略，以及如何平衡数据局部性与通信成本，以适配不同规模的计算节点。 第三部分：系统级性能分析与调优 再好的代码，若不经量化分析，其性能优化也无从谈起。本部分提供了一套系统的性能度量和调优方法论。 第五章：性能度量的科学方法 基准测试与归一化： 介绍如何设计具有代表性的基准测试集，并使用Flops/s、IPC（Instructions Per Cycle）等关键指标对系统性能进行客观评估。 性能剖析工具的原理与应用： 讲解基于采样和基于指令计数两种性能分析方法的底层原理。重点指导如何解读调用图、热点分析结果，以及如何识别内存延迟瓶颈、缓存未命中和分支错失的直接证据。 I/O性能分析： 讨论并行文件系统（如Lustre, GPFS的通用特性）的延迟与带宽瓶颈，分析读写模式对系统整体吞吐量的影响。 第六章：代码层面的深度优化技巧 循环优化的高级技术： 探讨分块（Blocking）、平铺（Tiling）、循环展开（Loop Unrolling）与循环交换（Loop Interchange）的相互作用，及其对数据缓存利用率的提升机制。 内存访问模式的重塑： 教授如何通过数据结构重排（Structure of Arrays vs. Array of Structures）和填充（Padding）技术来提高内存访问的连续性，从而最大化内存带宽。 避免不必要的同步与开销： 讲解如何利用细粒度并行、无锁（Lock-Free）技术来减少线程间竞争，以及如何通过函数内联（Inlining）减少调用栈开销。 结论：面向未来的计算视野 本书的最终目标是培养读者对计算系统性能瓶颈的敏锐洞察力，并具备跨越不同计算层级（从指令集到集群网络）进行有效优化的能力。我们相信，掌握这些通用原理，远比追随单一平台的技术迭代更为重要。高性能计算的未来在于对计算资源的精细化管理和对算法与硬件特性的深度融合。 本书适用对象： 软件开发工程师、系统架构师、高性能计算研究人员、应用科学家，以及所有希望将计算效率提升至新水平的技术专业人士。

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这本书给我带来的惊喜，远不止于“高性能计算”这几个字所能概括的。初拿到《微软高性能计算服务器》时，我以为这会是一本枯燥的技术手册，充斥着枯燥的指令集和深奥的架构图。然而，当我翻开第一页，便被作者娓娓道来的叙事所吸引。他并没有直接抛出技术细节，而是从历史的维度，讲述了高性能计算（HPC）如何从最初的科学研究领域，逐步渗透到商业应用，再到如今的普及。我读到了那些在超级计算机领域默默耕耘的先驱们的故事，他们的智慧和坚持如何推动着计算能力的飞跃。这本书让我意识到，HPC并非遥不可及的象牙塔，而是已经深入到我们生活的方方面面，从天气预报的精准度，到新药研发的效率，再到金融市场的风险评估，都离不开HPC的支持。 尤其令我印象深刻的是，作者对微软在HPC领域所扮演角色的描绘。他并非简单地罗列微软的产品和技术，而是深入剖析了微软如何通过其软件生态系统、Azure云服务以及与硬件厂商的合作，构建了一个强大的HPC平台。书中的案例分析，让我对HPC的实际应用有了更直观的认识。例如，书中详述了一个大型科研机构如何利用微软的HPC解决方案，在短时间内完成了对某个复杂生物分子的模拟，这在过去可能需要数月甚至数年的时间。这种“提速”不仅仅是数字上的增长，更是对科学发现和技术创新的巨大促进。作者并没有回避技术挑战，反而将复杂的概念，如分布式计算、并行处理、集群管理等，用通俗易懂的比喻和清晰的逻辑加以阐释。我感觉自己不再是被动地接收信息，而是主动地参与到理解HPC的过程中，仿佛与作者一同探索着计算的无限可能。

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我一直以来都对计算密集型任务的优化以及效率的提升充满了兴趣，而《微软高性能计算服务器》这本书，为我提供了一个非常独特且深刻的视角。它并没有停留在对微软自家产品的简单介绍，而是深入探讨了高性能计算（HPC）背后的核心原理，以及微软如何在这一领域扮演关键角色。我特别被书中对并行计算和分布式系统的讲解所吸引。作者以一种非常清晰的逻辑，解释了如何将庞大的计算任务分解，并在多个处理器、节点甚至数据中心上同时执行，从而实现指数级的性能提升。这种从根本上理解计算效率的提升方式，让我受益匪浅。 书中对内存管理、I/O吞吐以及网络通信的优化论述，也让我对HPC的各个层面有了更深入的认识。我理解了为什么在HPC领域，这些看似“底层”的技术细节，却能直接决定整个系统的性能瓶颈。作者通过一些实际的案例，例如大规模数据分析和科学模拟，生动地展示了这些优化如何影响计算的效率和结果。我感觉这本书不仅仅是在介绍一个技术领域，更是在传授一种关于如何“榨干”硬件潜力，以及如何设计高效计算系统的思维方式。它让我明白，真正的“高性能”并非一蹴而就，而是无数细节优化的累积。

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我一直对数据科学和人工智能领域抱有浓厚的兴趣，但总觉得在“算力”这个环节存在着一个巨大的知识盲区。《微软高性能计算服务器》这本书，恰好填补了我在这方面的空白。它并没有像一些入门书籍那样，停留在概念的堆砌，而是以一种非常务实和前瞻性的视角，展示了如何利用微软的平台来构建和优化高性能计算环境。我尤其欣赏书中关于Azure HPC的章节，作者详细讲解了如何在云端弹性地部署大规模计算集群，以及如何利用Azure提供的各种服务，例如Azure Batch、Azure Kubernetes Service等，来管理和调度复杂的计算任务。这种云原生的HPC解决方案，彻底颠覆了我对传统HPC部署模式的认知，它不仅降低了硬件投入的门槛，更提供了前所未有的灵活性和可扩展性。 书中对GPU加速的讨论也让我受益匪浅。随着深度学习模型越来越庞大，GPU的计算能力已经成为HPC的关键瓶颈之一。作者深入浅出地解释了GPU的工作原理，以及如何在微软平台上有效地利用GPU资源来加速科学计算和AI训练。我甚至被书中引导着，尝试着去理解一些关于CUDA和cuDNN的底层机制，虽然我不是一个程序员，但通过书中的讲解，我能感受到这些技术如何直接影响到计算的效率。更重要的是，这本书让我看到了HPC在解决实际问题中的强大力量。例如，书中提到的一些利用HPC进行基因测序分析、气候模拟以及自动驾驶模型训练的案例，都让我对未来的科技发展充满了期待。我感觉自己不再只是一个旁观者，而是对HPC背后的驱动力有了更深刻的理解。

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《微软高性能计算服务器》这本书，让我对“计算”这个词有了全新的认识。我过去总以为计算就是CPU在不停地运行指令，但这本书让我明白，真正的“高性能计算”是一个庞大而复杂的生态系统。作者以一种非常系统化的方式，梳理了从硬件设计、软件优化到云端部署的整个HPC流程。我尤其被书中关于“协同计算”的描述所打动。他解释了CPU、GPU、FPGA等不同计算单元如何协同工作，以及如何通过高效的互连网络将它们连接起来，形成一个强大的计算矩阵。这种多层次、多维度的计算方式，让我感受到了科技的精妙。 书中关于“智能化”的论述也让我产生了共鸣。作者探讨了如何利用AI技术来优化HPC的调度和资源分配，从而提高计算效率和降低能耗。我甚至从书中了解到了一些关于机器学习在HPC管理中的应用，例如预测负载、检测异常等。这让我看到了HPC与AI的深度融合，以及这种融合将为未来的科学研究和技术创新带来的无限可能。这本书让我意识到，HPC的未来不仅仅是追求更快的速度，更是追求更智能、更高效的计算方式。

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作为一名对计算机系统架构充满好奇的读者，《微软高性能计算服务器》为我打开了一扇新的大门。这本书不仅仅是介绍微软的产品，而是深入到了高性能计算的本质。我被书中对CPU、GPU、内存、网络等硬件组件如何协同工作，以达到极致计算性能的分析所吸引。作者用非常形象的比喻，比如将HPC集群比作一个精密运作的工厂，将数据比作原材料，将计算任务比作生产指令，让我能够清晰地理解复杂的硬件交互和数据流动。我尤其喜欢书中关于网络拓扑和互连技术的讨论，理解了RDMA、InfiniBand等技术如何成为HPC性能的关键瓶颈，以及微软如何通过软硬件结合的方式来解决这些问题。 书中对软件栈的深入剖析也让我耳目一新。从操作系统级别的优化，到并行计算框架（如MPI、OpenMP）的应用，再到各种科学计算库和AI框架的集成，作者都进行了详细的讲解。我尤其对书中关于如何针对不同类型的计算任务，选择和优化相应的软件栈的建议，印象深刻。它让我明白，HPC的构建不仅仅是堆叠硬件，更是对软件和硬件进行深度整合和优化的过程。我感觉这本书真正做到了“授人以渔”，让我不仅仅是了解了“是什么”，更是理解了“为什么”以及“如何做”。我从中学到的不仅仅是知识，更是一种解决复杂系统问题的思路。

评分☆☆☆☆☆

我最近对云计算在科学研究领域的应用非常感兴趣，而《微软高性能计算服务器》这本书，恰好为我提供了一个绝佳的视角。它并没有局限于介绍Azure的各项功能，而是深入探讨了微软如何构建一个面向高性能计算的云平台。我尤其被书中关于“云原生HPC”的概念所吸引，它让我了解到，在云端部署HPC不再是简单的“搬迁”，而是需要一种全新的架构设计和管理模式。书中详细介绍了如何利用Azure的弹性计算能力，按需创建和扩展HPC集群，以及如何通过Azure Batch和Azure Kubernetes Service等服务，实现大规模计算任务的自动化部署和管理。 让我感到惊喜的是，这本书并没有回避云HPC面临的挑战，例如数据传输的延迟、安全性和成本控制等问题，而是提供了切实可行的解决方案。作者通过具体的案例分析，展示了如何通过优化网络配置、采用高效的数据存储方案以及精细化的成本管理，来最大化云HPC的效益。我从中学习到了很多关于如何平衡性能、成本和灵活性的技巧。我感觉这本书不仅仅是一本技术手册，更是一本关于如何拥抱云时代，充分利用云计算的强大力量来推动科学研究和技术创新的指南。它让我看到了HPC的未来，以及微软在其中的重要作用。

评分☆☆☆☆☆

在阅读《微软高性能计算服务器》的过程中，我最大的感受是，这本书为我描绘了一个关于“计算边界”的拓展图景。作者并没有局限于介绍微软现有的技术，而是通过对HPC发展趋势的深刻洞察，展示了计算能力如何不断突破物理和应用的极限。我读到了关于“近数据计算”、“边缘HPC”以及“量子计算的未来展望”等前沿话题，这些内容让我对HPC的未来发展充满了好奇和期待。 书中关于“开发者体验”的讨论也让我耳目一新。作者强调了HPC解决方案不仅仅是为顶尖的科学家和工程师设计的，更是需要为更广泛的开发者群体提供易于使用的工具和平台。他介绍了微软如何通过各种SDK、API以及开发者社区，降低HPC的使用门槛，让更多人能够享受到高性能计算带来的便利。我感觉这本书不仅仅是在分享技术，更是在播撒创新的种子，鼓励人们去探索和利用计算的力量，去解决那些曾经看似无法解决的问题。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开《微软高性能计算服务器》这本书时，我预设它会是一本堆砌着大量技术术语的枯燥读物。然而，事实证明我的想法过于狭隘。作者以一种极为引人入胜的方式，将高性能计算（HPC）的神秘面纱一点点揭开。他并没有直接跳到技术细节，而是从HPC的宏观发展趋势入手，为读者构建了一个清晰的认知框架。我读到了HPC如何从最初服务于国防和科研的“巨兽”，演变成如今渗透到各个行业，解决实际问题的强大工具。书中关于HPC在天气预报、药物研发、金融建模等领域的应用案例，让我深刻体会到算力进步对人类社会带来的巨大影响。 更令我印象深刻的是，作者对于微软在HPC生态系统中的角色进行了深入的剖析。他并非简单地推销微软的产品，而是从更宏观的角度，阐述了微软如何通过其软件、硬件和云服务，构建了一个完整而强大的HPC解决方案。我尤其欣赏书中关于HPC集群的构建和管理部分的讲解，作者用非常直观的方式，解释了如何优化硬件配置、设计高效的网络架构、以及管理海量计算任务。即使我不是一个资深的系统管理员，也能通过书中的指导，理解HPC集群的底层逻辑和关键技术。这本书让我对HPC的理解，从“高高在上”的技术概念，变成了一个切实可行，并且能够解决实际问题的强大工具。

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坦白说，我拿到《微软高性能计算服务器》这本书的时候，并没有抱有太高的期待。市面上关于高性能计算的书籍并不少，但很多都过于偏重理论，缺乏实际操作指导，或者仅仅是简单地堆砌技术名词。然而，这本书完全超出了我的预料。作者以一种非常宏大的视角，勾勒出了微软在高性能计算领域的完整生态，从硬件的优化到软件的集成，再到云服务的支持，都进行了详尽的阐述。我尤其对书中关于HPC集群管理的部分印象深刻。作者并没有简单地介绍几个工具，而是深入分析了集群的架构设计、资源调度、任务管理以及故障排除等关键环节。我从中学习到了如何构建一个稳定、高效且易于管理的HPC集群，即使我不是一个资深的系统管理员，也能通过书中的指导，理解其中的核心思想和关键技术。 更让我惊喜的是，书中还探讨了HPC在不同行业中的应用。从石油勘探、金融建模，到生物制药、航空航天，作者通过大量的真实案例，展示了HPC如何帮助企业解决复杂的计算难题，加速产品研发，优化业务流程。我读到了一些关于利用HPC进行流体动力学模拟，以优化汽车设计的案例，这让我深刻体会到HPC在工程领域的重要性。同时，书中也讨论了HPC与大数据、人工智能等新兴技术的融合，这让我看到了HPC未来的发展趋势。我感觉这本书不仅仅是一本技术指南，更是一本关于如何利用计算能力驱动创新的百科全书。我从中学到的不仅仅是技术知识，更是一种解决问题的思维方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大启示，是关于“规模化”的力量。《微软高性能计算服务器》并非仅仅是一本关于硬件或软件的技术手册，它更是一次对计算能力如何被组织和调度以解决宏大问题的深入探索。我读到了，当计算规模达到一定程度时，会涌现出许多传统单机计算无法解决的新问题，同时也催生了新的技术和方法。作者通过对微软在HPC领域积累的经验的分享，让我看到了如何构建、管理和优化庞大的计算集群，以满足科研、工程和商业领域日益增长的计算需求。 我特别被书中关于“容错性”和“可扩展性”的讨论所吸引。在处理海量数据和复杂计算任务时，系统的稳定性和应对负载变化的能力至关重要。作者通过展示微软的HPC解决方案如何实现高可用性和弹性扩展，让我看到了如何构建一个既能处理眼前挑战，又能适应未来需求的计算平台。我甚至从中学习到了一些关于如何设计分布式系统的基本原则，例如数据的分片、任务的调度以及节点的冗余。这本书让我意识到，HPC不仅仅是关于“快”，更是关于“稳”和“大”，是关于如何用计算的力量去驱动更大的变革。

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如果你想对高性能计算有更深入的理解，那这本书可以pass掉。如果你把它当做操作手册来看，3星还是值得的。本书从设计的角度讲述了微软高性能计算服务器的使用、管理和编程的各项技术，对于提高实战技能还是有所裨益的。P.S. 如果谁98块买了这本书的话，你给零星我也可以理解。。。

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如果你想对高性能计算有更深入的理解，那这本书可以pass掉。如果你把它当做操作手册来看，3星还是值得的。本书从设计的角度讲述了微软高性能计算服务器的使用、管理和编程的各项技术，对于提高实战技能还是有所裨益的。P.S. 如果谁98块买了这本书的话，你给零星我也可以理解。。。

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如果你想对高性能计算有更深入的理解，那这本书可以pass掉。如果你把它当做操作手册来看，3星还是值得的。本书从设计的角度讲述了微软高性能计算服务器的使用、管理和编程的各项技术，对于提高实战技能还是有所裨益的。P.S. 如果谁98块买了这本书的话，你给零星我也可以理解。。。

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如果你想对高性能计算有更深入的理解，那这本书可以pass掉。如果你把它当做操作手册来看，3星还是值得的。本书从设计的角度讲述了微软高性能计算服务器的使用、管理和编程的各项技术，对于提高实战技能还是有所裨益的。P.S. 如果谁98块买了这本书的话，你给零星我也可以理解。。。