Intel Xeon Phi协处理器高性能编程指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Jim Jeffers，[美] James Reinders 著，陈健，李慧，杨昆 等 译

图书标签:

• Intel Xeon Phi
• 协处理器
• 高性能计算
• 并行编程
• 科学计算
• HPC
• 编程指南
• 矢量化
• 多核
• 英特尔

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115347848

版次：1

商品编码：11434920

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-04-01

用纸：胶版纸

页数：379

正文语种：中文

编辑推荐

　　

　　由英特尔的技术专家撰写，是目前为止全面、系统地讲解在英特尔至强处理器和至强融核协处理器上进行并行应用开发的专著
　　《Intel Xeon Phi协处理器高性能编程指南》所采用的方法兼容了对未来编程模式的支持，书中所阐述的统一、标准和灵活的编程模式，对于未来作为独立处理器使用的MIC众核产品同样适用。

　　

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内容简介

　　

　　《Intel Xeon Phi协处理器高性能编程指南》由英特尔的技术专家撰写，是目前为止全面、系统地讲解在英特尔至强处理器和至强融核协处理器上进行并行应用开发的专著。
　　《Intel Xeon Phi协处理器高性能编程指南》从赛车与至强融核协处理器之间的相似性入手，抽丝剥茧、层层深入，探讨实际案例指导编程应用，并对协处理器向量化、协处理器分载模式、协处理器架构及Linux系统、数学库，以及协处理器采样、计时与优化等进行了详细的解析，是一本详尽的至强融核协处理器使用参考指南。特别是，《Intel Xeon Phi协处理器高性能编程指南》所采用的方法兼容了对未来编程模式的展望和支持，书中所阐述的统一、标准和灵活的编程模式，对于未来作为独立处理器使用的MIC众核产品同样适用。
　　《Intel Xeon Phi协处理器高性能编程指南》适用于想要系统学习英特尔至强融核协处理器编程的读者，无需借助其他参考书，即可循序渐进、全面掌握。
　　

作者简介

　　James Reinders, 英特尔软件总监，首席技术布道师。

　　Jim Jeffers, 英特尔MIC（集成众核）架构专家。

内页插图

精彩书评

　　

　　★2020年左右在限定功耗下实现百万万亿次峰值的超级计算机，是目前世界各国竞相角逐的下一个超级计算界的皇冠，中、美、日、欧等国都制定了雄心勃勃的研制计划。到目前为止，能够实现该目标的计算机体系结构，只有异构众核加速体系结构具有比较清晰的路线图，其他的几个技术路线都有着目前看来难以逾越的技术鸿沟。英特尔顺应这一技术发展趋势，创新性地推出Xeon Phi协处理器，并助力中国国防科技大学团队创新性地提出了微异构的众核加速体系结构，一举夺取了世界TOP 500的2013年6月和11月的两届冠军。由于采用了与Xeon处理器同类别的X86指令集，用户仍然可以使用自己熟悉的MPI和OpenMP进行并行程序设计，极大地降低了使用该处理器的入门成本。但是，如果想更大程度地挖掘Xeon Phi的潜在性能，用户还必须深入了解该处理器的体系结构和更多种类的并行编程模式，本书正好可以满足此类用户的需求。
　　——张云泉，中国计算机学会高性能计算专业委员会（CCF TCHPC）秘书长

　　★在Xeon Phi协处理器正式发布之前，我们已经开始使用其试生产硬件，并进行了GeoEast处理系统下的MIC众核并行处理模块移植测试，完成了积分法叠前时间偏移并行模块在MIC上的移植，使用了节点间MPI并行+节点内MIC/CPU协同计算模式（两块MIC卡/节点）。在GeoEast系统集成环境下，该模块MIC版本运行效率是原版本的3.8倍。MIC版本的程序与CPU程序代码完全兼容，因此移植相对比较简单，对程序进行CPU多线程的优化仍然适用于MIC版本程序，而MIC指导语句的使用也简化了程序在MIC上的移植，使程序员更容易掌握，也更容易维护。我们正致力于将更多的计算密集型应用移植到Xeon Phi协处理器上，本书丰富的内容将为我们进行程序的移植提供很好的参考。
　　——陈维，东方地球物理公司研发中心副总工程师

　　★Intel的Xeon Phi协处理器为高性能计算领域带来了全新的MIC众核加速解决方案，也给应用优化带来了新的挑战。在ASC超算竞赛中，大学生们的MIC应用优化实践证明了该技术是容易被学习掌握的，并且确实能够给适合的应用带来出色的加速性能。本书详细介绍了高性能程序中应用MIC编程的方法，是非常好的MIC编程参考工具书，我相信读者能够从此书中学习领会到MIC众核编程的精妙之处，从而将该技术应用到科学和工程计算领域，推动中国的高性能计算应用发展。
　　——刘军，浪潮集团高性能计算总经理 众核体系结构将成为未来主流的处理器体系结构，而以天河2号超级计算机为代表的国际机构已经开始大规

目录

第1章　绪论
1．1　更加并行化
1．2　为什么需要Intel Xeon Phi协处理器
1．3　协处理器平台
1．4　第一款Intel Xeon Phi协处理器
1．5　控制"Ninja鸿沟"于一定范围
1．6　移植与优化的双重优势
1．7　何时使用Intel Xeon Phi协处理器
1．8　实现处理器性能最优
1．9　为何扩展超过100个线程如此重要
1．10　最大化并行程序性能
1．11　评估高度并行执行的能力
1．12　对于GPU是怎么样的
1．13　易于移植，也易于提升性能
1．14　性能移植
1．15　超线程与多线程
1．16　协处理器主要使用模型：MPI和Offload
1．17　编译器和编程模型
1．18　缓存优化
1．19　案例和细节
1．20　更多信息
第2章　高性能封闭追踪测试驱动
2．1　揭开引擎盖：协处理器详解
2．2　发动汽车：与协处理器沟通
2．3　轻松上路：首次运行代码
2．4　开始加速：多线程运行代码
2．5　全速行驶：使用所有核心
2．6　轻松过弯：访存带宽
2．7　高速漂移：内存带宽最大化
2．8　总结
第3章　一场乡间公路友谊赛
3．1　赛前准备：本章重点
3．2　初识赛道：9点模板算法
3．3　起跑线上：9点模板基准程序
3．4　路在前方：运行基准模板代码
3．5　石子路上：向量化而未扩展
3．6　全力比赛：向量化加上规模扩展
3．7　扳手和润滑油：代码微调
3．7．1　基准校正
3．7．2　使用流存储
3．7．3　使用2MB大型存储页
3．8　总结
3．9　更多信息
第4章　都市畅游：实际代码优化案例
4．1　选择方向：基本的扩散算法
4．2　到达路口：计算边界效应
4．3　寻找林荫大道：代码扩展化
4．4　雷霆之路：保证向量化
4．5　剥离：从最内层循环开始
4．6　尝试辛烷含量更高的燃料：利用数据局部性与切片分块提升速度
4．7　高速驾驶认证：高速旅行的总结
第5章　大数据(向量)
5．1　为什么向量化
5．2　如何向量化
5．3　实现向量化的五种方法
5．4　六步向量化方法论
5．5　通过Cache流：布局、对齐、预取数据
5．5．1　为什么数据布局影响向量化性能
5．5．2　数据校准
5．5．3　预取
5．5．4　流存储
5．6　编译器技巧
5．6．1　避免手动展开循环
5．6．2　循环向量化的要求(英特尔编译器)
5．6．3　内联的重要性，简单性能分析的干扰
5．7　编译器选项
5．8　编译器指导指令
5．8．1　SIMD指令
5．8．2　VECTOR与NOVECTOR指令
5．8．3　IVDEP指令
5．8．4　随机数函数向量化
5．8．5　充分向量化
5．8．6　-opt-assume-safe-padding选项
5．8．7　数据对齐
5．8．8　在数组表示法(Array Notation)中权衡向量长度
5．9　使用数组段(Array Section)支持向量化
5．9．1　Fortran数组段
5．9．2　Cilk Plus数组段和元素函数
5．10　查看编译器生成：汇编代码检测
5．10．1　如何找到汇编代码
5．10．2　快速查看汇编代码
5．11　向量化数值结果差异
5．12　总结
5．13　更多信息
第6章　多任务(非多线程)
6．1　OpenMP、Fortran2008、Intel TBB、Intel Cilk Plus、Intel MKL
6．1．1　需在协处理器上创建任务
6．1．2　线程池的重要性
6．2　OpenMP
6．2．1　并行处理模型
6．2．2　指导性语句
6．2．3　OpenMP上的有效控制
6．2．4　嵌套
6．3　Fortran 2008
6．3．1　DO CONCURRENT
6．3．2　DO CONCURRENT以及数据竞争
6．3．3　DO CONCURRENT定义
6．3．4　DO CONCURRENT对比FOR ALL
6．3．5　DO CONCURRENT对比OpenMP"Parallel"
6．4　Intel TBB
6．4．1　发展历史
6．4．2　使用TBB
6．4．3　parallel_for
6．4．4　blocked_range
6．4．5　Partitioners
6．4．6　Parallel_reduce
6．4．7　Parallel_invoke
6．4．8　C + +11相关
6．4．9　TBB总结
6．5　Cilk Plus
6．5．1　发展历史
6．5．2　从TBB借用组件
6．5．3　向TBB提供组件
6．5．4　关键字拼写
6．5．5　cilk_for
6．5．6　cilk_spawn与cilk_sync
6．5．7　Reducers(超对象)
6．5．8　数组表示法与基本函数
6．5．9　Cilk Plus总结
6．6　总结
6．7　更多信息
第7章　分载(Offload)
7．1　两种分载模式
7．2　分载执行与本地执行
7．2．1　非共享内存模式：使用分载编译器指导指令(Pragma)
7．2．2　共享虚拟内存模式：通过共享虚拟内存使用分载
7．2．3　Intel数学函数库(Intel MKL)自动分载
7．3　分载的语言扩展支持
7．3．1　分载的编译器选项和环境变量
7．3．2　分载的共享环境变量
7．3．3　针对多个协处理器分载
7．4　使用编译器指导指令分载
7．4．1　设置协处理器上的变量与函数
7．4．2　指针变量的内存分配与管理
7．4．3　时间优化：坚持分配的另外一个原因
7．4．4　对C/C++目标代码使用编译器指导指令
7．4．5　对Fortran语言中的目标代码使用指导指令
7．4．6　执行单一处理器时不创建代码
7．4．7　英特尔MIC架构预定义宏
7．4．8　Fortran数组
7．4．9　为部分C/C++数组分配内存
7．4．10　为部分Fortran数组分配内存
7．4．11　两变量间的数据转移
7．4．12　分载代码指令使用的限制条件
7．5　在共享虚拟存储器上使用分载
7．5．1　使用共享内存及共享变量
7．5．2　关于共享函数
7．5．3　共享内存管理函数
7．5．4　同步函数执行与异步函数执行：_Cilk_offload
7．5．5　共享变量和函数：_Cilk_shared
7．5．6　_Cilk_shared和Cilk_offload的使用规则
7．5．7　处理器与目标之间的内存同步
7．5．8　使用_Cilk_offload写入具体目标代码
7．5．9　使用虚拟内存分载代码的限制因素
7．5．10　使用共享虚拟内存时定义持久性数据
7．5．11　使用共享虚拟内存持久性数据的C++声明
7．6　关于异步计算
7．7　关于异步数据转移
7．8　应用目标属性至多个声明
7．8．1　分载使用的vec-report可选项
7．8．2　测量分载区域的时间与数据
7．8．3　_Offload_report
7．8．4　在分载代码中使用库
7．8．5　关于使用xiar和xild创建分载程序库
7．9　在协处理器上执行I/O文件
7．10　从分载代码中记录stdout和stderr
7．11　总结
7．12　更多信息
第8章　协处理器架构
8．1　Intel Xeon Phi协处理器产品家族
8．2　协处理器卡的设计
8．3　Intel Xeon Phi协处理器芯片概述
8．4　协处理器核架构
8．5　指令集和多线程处理
8．6　缓存组织和内存访问
8．7　预取
8．8　向量处理单元架构
8．9　协处理器PCI-E系统接口和DMA
8．10　协处理器电源管理
8．11　可靠性、可用性和可维护性(RAS)
8．12　协处理器系统管理控制器(SMC)
8．12．1　传感器
8．12．2　散热设计监控和控制
8．12．3　风扇控制
8．12．4　潜在应用影响
8．13　基准测试
8．14　总结
8．15　更多信息
第9章　协处理器系统软件
9．1　协处理器软件体系架构概述
9．1．1　对称性
9．1．2　Ring级别：用户态和内核态
9．2　协处理器编程模型和选项
9．2．1　宽度与深度
9．2．2　MPI编程模型
9．3　协处理器软件体系架构组件
9．4　英特尔众核平台软件栈
9．4．1　MYO： Mine Yours Ours
9．4．2　COI：Coprocessor Offload Infrastructure
9．4．3　SCIF：Symmetric Communications Interface
9．4．4　Virtual networking(NetDev)、TCP/IP及sockets
9．4．5　协处理器系统管理
9．4．6　面向MPI应用程序的协处理器组件
9．5　Linux对Intel Xeon Phi协处理器的支持
9．6　优化内存分配的性能
9．6．1　控制2MB内存页的数量
9．6．2　监控协处理器上2MB内存页的数量
9．6．3　分配2MB内存页的方法示例
9．7　总结
9．8　更多信息
……
第10章　协处理器的Linux系统
第11章　数学库
第12章　MPI
第13章　采样和计时
第14章　总结
术语表

前言/序言

《高性能计算新视野：并行架构与算法优化》 内容概要： 本书并非一本关于特定硬件产品手册的指南，而是深入探讨高性能计算领域的核心理念、关键技术以及前沿方法论的专著。本书致力于为读者构建一个全面而深刻的理解框架，使其能够应对日益复杂的计算挑战，并掌握在各种并行计算平台上实现卓越性能的通用原则和策略。 第一部分：现代并行计算架构透视 本部分将从宏观和微观两个层面，为读者梳理当前高性能计算领域主要的并行计算架构。我们不会局限于任何单一技术，而是以一种普适性的视角，分析不同架构的设计哲学、优势劣势以及适用的计算场景。 第一章：并行计算的演进与趋势 简述并行计算从多核CPU到异构计算的历程。 分析摩尔定律的挑战与后摩尔定律时代的计算范式转移。 探讨云计算、边缘计算等对高性能计算架构的影响。 展望未来并行计算架构的发展方向，例如存内计算、光计算等。 强调理解不同架构的协同工作机制的重要性。 第二章：CPU与GPU的并行模型分析 深入剖析CPU的指令级并行（ILP）、线程级并行（TLP）与内存层次结构。 详细介绍GPU的SIMD（Single Instruction, Multiple Data）和SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）执行模型。 对比CPU和GPU在核心数量、时钟频率、内存带宽、功耗等方面的差异。 讨论CPU与GPU之间的通信延迟、数据迁移开销以及协同计算的策略。 分析缓存一致性、内存一致性模型在多核和多处理器系统中的作用。 第三章：众核（Manycore）架构的崛起与特性 介绍众核处理器（如 Intel Xeon Phi 架构的通用设计理念，而非具体产品）的核心设计思想：大量低功耗、高吞吐量核心的组合。 分析众核架构的共享内存模型、分布式缓存机制及其对编程模型的影响。 探讨众核架构在向量处理能力、线程管理方面的特点。 对比众核架构与传统CPU、GPU在计算密度、能效比方面的优势和局限。 讨论如何有效利用众核架构的并行度来加速特定类型的计算任务。 第四章：异构计算平台的融合与挑战 定义并解析异构计算的概念，即CPU、GPU、FPGA、ASIC等多种计算单元的组合。 分析不同异构计算单元的计算特性、性能特点和功耗表现。 探讨实现异构计算平台高效协同的挑战，包括任务调度、数据管理、编程复杂性。 介绍实现异构计算的中间件、编程框架和API（如 OpenCL、SYCL 等的通用概念）。 分析异构计算在科学计算、人工智能、图形渲染等领域的应用前景。 第二部分：高性能并行算法设计与优化 本部分将聚焦于如何设计和优化算法，使其能够充分发挥各类并行计算架构的潜力，实现计算性能的飞跃。我们将探讨通用的算法设计原则、并行化技术以及针对特定计算任务的优化策略。 第五章：并行算法设计的基本原则 任务分解与划分： 介绍数据并行、任务并行、流水线并行等分解策略。 通信与同步： 分析并行计算中的通信开销、同步开销及其对性能的影响。 负载均衡： 探讨如何确保各计算单元的任务负载均衡，避免资源闲置。 可扩展性（Scalability）： 定义并评估算法在增加计算资源时的性能提升潜力。 内存访问模式优化： 强调缓存友好型算法设计，减少内存延迟。 第六章：并行化技术与编程模型 共享内存模型编程： OpenMP：介绍其指令集、并行区域、同步机制、线程私有等概念。 Pthreads：深入讲解线程创建、管理、同步（互斥锁、条件变量）等底层机制。 讨论临界区、原子操作、屏障等同步原语。 分布式内存模型编程： MPI (Message Passing Interface)：介绍其通信模式（点对点、集体通信）、消息传递机制、拓扑结构等。 分析MPI在跨节点并行计算中的应用。 显式并行框架： CUDA (Compute Unified Device Architecture) 的通用概念：介绍其核函数、线程块、网格、共享内存、全局内存等核心组件，及其在GPU上的并行执行模型。 OpenCL (Open Computing Language) 的通用概念：分析其平台模型、设备模型、执行模型，以及跨异构平台的兼容性。 SYCL (SYCL for C++) 的通用概念：介绍其基于C++的并行编程范式，以及与OpenCL和CUDA的关联。 第七章：数据结构与算法的并行化 数组和矩阵的并行操作： 并行矩阵乘法（Strassen算法、Cannon算法的并行化思想）。 并行线性方程组求解（LU分解、高斯消元法的并行化）。 并行快速傅里叶变换（FFT）。 图算法的并行化： 并行图遍历（BFS、DFS）。 并行最短路径算法（Dijkstra、Floyd-Warshall的并行化）。 并行图划分与社区发现。 稀疏矩阵计算的并行化： 稀疏向量与稀疏矩阵乘法。 稀疏矩阵存储格式（CSR、CSC、COO）及其并行化考量。 迭代求解器的并行化（GMRES、Conjugate Gradient）。 第八章：高性能计算中的性能分析与调优 性能度量指标： FLOPS、吞吐量、延迟、效率、扩展性等。 性能分析工具： CPU性能分析器（如 perf、VTune 的通用概念）。 GPU性能分析器（如 Nsight 的通用概念）。 MPI性能分析器（如 Vampir、Scalasca 的通用概念）。 瓶颈识别与诊断： CPU密集型、内存密集型、I/O密集型、通信密集型等。 常见优化技术： 缓存优化： 空间局部性、时间局部性、缓存行填充、阻塞算法。 指令级并行优化： 循环展开、指令调度、消除依赖。 内存访问优化： 数据对齐、向量化（SIMD/SIMT）、内存分配策略。 通信优化： 减少通信次数、聚合消息、重叠计算与通信。 并行模式优化： 减少同步开销、动态负载均衡。 性能调优的迭代过程： 分析 -> 假设 -> 修改 -> 测试 -> 验证。 第三部分：特定领域的高性能计算应用 本部分将通过几个典型的应用领域，展示如何将前面章节介绍的并行计算架构和算法优化技术付诸实践，解决实际的高性能计算问题。 第九章：科学与工程计算中的并行挑战 计算流体力学（CFD）： 介绍网格划分、求解器（如有限差分、有限体积、有限元）的并行化。 分子动力学模拟： 粒子间相互作用计算、力场计算的并行化。 有限元分析（FEA）： 单元组装、方程求解的并行化。 天气预报与气候模型： 大规模数据并行、空间并行。 第十章：人工智能与深度学习的并行加速 神经网络的并行训练： 数据并行（Data Parallelism）。 模型并行（Model Parallelism）。 混合并行。 卷积神经网络（CNN）的并行计算： 卷积运算、池化运算的并行化。 循环神经网络（RNN）与Transformer的并行化： 序列处理的并行化挑战。 推理加速： 模型压缩、量化、剪枝等技术。 深度学习框架的并行机制分析： (如 TensorFlow、PyTorch 的通用并行策略)。 第十一章：大数据处理与分析的并行化 分布式文件系统与数据存储： HDFS、Ceph 等的并行读写特性。 MapReduce 编程模型： 介绍其核心概念（Map、Reduce、Shuffle）与并行执行。 Spark 等内存计算框架： RDD、DataFrame 的并行计算原理。 图计算框架： Pregel、GraphX 的并行图处理。 流式数据处理的并行化： Flink、Kafka Streams 等。 结论： 本书旨在为读者提供一个全面、深入的关于现代高性能计算的知识体系。通过理解不同并行架构的原理，掌握通用的并行算法设计与优化方法，并结合具体应用场景的实践，读者将能够有效提升计算效率，攻克复杂的计算难题，并在快速发展的计算领域中占据先机。本书强调的是一种思维方式和解决问题的能力，而非对特定技术的僵化应用。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的编写风格相当令人耳目一新。我读过不少技术书籍，有些作者总是喜欢用晦涩的术语堆砌，让人读起来感觉像是啃石头。但这本书的作者，似乎非常有耐心，他们花了大量的篇幅来解释每一个概念的来龙去脉，并且在可能的情况下，会引用一些经典的算法或者研究成果作为佐证。这给我一种感觉，作者不仅是技术专家，还是一个非常有经验的教育者。我特别欣赏它在处理并发编程部分时的深度。它并没有止步于介绍 OpenMP 或者 MPI 的基本用法，而是深入探讨了在 Xeon Phi 架构下，这些并行模型的性能瓶颈在哪里，以及如何通过细致的调优来克服它们。书中大量的代码示例，虽然篇幅不小，但都非常精炼，直指核心问题。每次看到一个复杂的概念，我总能在书中找到对应的代码片段，并且通过运行和调试，来加深理解。这不仅仅是一本“怎么做”的书，更是一本“为什么这么做”的书，它引导我去思考背后的原理，而不是机械地记忆。对于那些想要真正理解 Xeon Phi 性能精髓的读者来说，这本书绝对是一个宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都给我留下了深刻的印象。它不只是停留在表面的介绍，而是深入到 Xeon Phi 协处理器底层的设计原理，以及如何通过软件来充分挖掘其潜在的计算能力。我尤其欣赏它对于异构计算和多线程编程的探讨。它不仅仅是简单地介绍一下 OpenMP 的语法，而是详细地分析了在 Xeon Phi 平台上，如何有效地管理线程，如何避免数据竞争，以及如何利用任务并行来提高效率。书中的内容，涵盖了从并行模式的选择，到具体的代码实现，再到最终的性能分析，形成了一个完整的闭环。我感觉作者对 Xeon Phi 这种架构的理解，已经达到了炉火纯青的地步。他们能够清晰地指出在不同场景下，哪些是性能的关键瓶颈，以及如何通过各种技术手段来解决这些问题。这本书的价值，在于它能够帮助读者建立起一种“全局观”，理解 Xeon Phi 的各个组成部分是如何协同工作的，以及如何从宏观到微观去进行性能优化。对于任何想要深入研究 Xeon Phi 协处理器编程的工程师和研究人员来说，这本书都是一本不可多得的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和内容组织，都让我觉得非常用心。我以前经常碰到那种内容逻辑混乱，章节跳跃很大的书，读起来非常痛苦。但是这本书，从基础的硬件架构介绍，到更复杂的软件开发工具链，再到实际的应用场景，都梳理得非常清晰。我特别喜欢它在介绍一些高级主题时，会先给出一个宏观的概述，然后逐步深入细节。这让我在面对庞大的信息量时，不会感到无所适从。我记得有一章在讲如何利用 SIMD 指令的时候，作者设计了好几个递进的例子，从最简单的向量化，到如何处理数据依赖，再到如何利用编译器自动向量化，每一步都讲解得非常到位。最棒的是，这本书并没有刻意去回避一些学习过程中的常见误区，反而会主动提出来，并且给出相应的规避方法。这让我少走了很多弯路。我感觉作者非常理解读者在学习这类高级技术时可能遇到的困难，并且尽力去提供帮助。总而言之，这是一本非常“友好”的技术书籍，即使你之前对 Xeon Phi 了解不多，也能跟着它一步步地学习和进步。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书的时候，最先吸引我的是它那种“直击要害”的风格。不像有些书会花很多篇幅去铺垫一些可能对特定读者用处不大的背景知识，这本书上来就切入了 Xeon Phi 架构的核心，然后围绕着如何充分发挥它的计算能力展开。我特别喜欢它在讲述一些优化技巧时，能够同时兼顾理论和实践。它不仅会告诉你“要做什么”，还会告诉你“为什么这么做”，以及“这样做的效果有多明显”。我印象深刻的是，书中对于内存访问模式的分析，非常透彻。它会教你如何通过调整数据布局、使用缓存一致性机制等方法，来最大程度地减少内存延迟。这些内容对于那些追求极致性能的开发者来说，简直就是福音。而且，书中的示例代码，虽然不一定都很复杂，但都能够很好地验证作者所讲的理论。我经常会把书中的代码复制到自己的环境中运行，然后对比不同优化手段的效果，这种实践性的学习过程，真的比单纯地看文字要有效得多。这本书让我对高性能计算有了更深刻的理解，也激发了我去探索更多优化的可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我得说，真的让我对“协处理器”这个概念有了全新的认识。我一直觉得 Xeon Phi 这种东西，听起来就很高大上，但具体能用来做什么，怎么用，我一直有点模糊。翻开这本书，我发现它并不是那种干巴巴的技术手册，而是真的把很多复杂的概念拆解开来，用一种比较容易理解的方式呈现出来。比如说，它在介绍指令集架构的时候，就用了不少类比，让我想起了以前学汇编的时候的一些基础知识，但又感觉比那时候更进了一步。尤其是关于并行计算和内存模型的部分，以前我总觉得这些东西很抽象，但这本书通过一些实际的例子，让我能一步步地跟着思考。我印象特别深的是有一章讲到了如何优化循环，作者用了好几种不同的方法，并且对比了它们的性能差异，这让我恍然大悟，原来一个小小的循环写法的改变，在高性能计算领域竟然能产生这么大的影响。这本书的内容涵盖了从硬件基础到高级编程技巧的方方面面，感觉就像是在一个训练营里，把我们这些新手一步步地打磨成能够驾驭 Xeon Phi 的开发者。它没有回避难点，而是正面迎击，然后给出解决方案，这种循序渐进的教学方式，真的让我在学习过程中获得了满满的成就感。

评分☆☆☆☆☆

书挺好，内容丰富，优化部分讲的好

评分☆☆☆☆☆

讲得挺清楚！！！！！！！！！！！！！

评分☆☆☆☆☆

只要讲至强协处理器高性能计算，书很好，专业性强

评分☆☆☆☆☆

忽然发现好久没有评价了于是为了京豆赶快评价一个先

评分☆☆☆☆☆

引导性图书，看看协处理器的设计思路。但价格比较贵。

评分☆☆☆☆☆

专业书籍京东购买也越来越方便，不用自己去淘了。

评分☆☆☆☆☆

用来介绍intel MIC编程，不过据说MIC的效率还是不如cuda，对不同的应用差异很大

评分☆☆☆☆☆

Intel Xeon Phi协处理器高性能编程指南 供参考 实用性一般

评分☆☆☆☆☆

内容编写上总得来说比较通俗。