Intel Xeon Phi協處理器高性能編程指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Jim Jeffers，[美] James Reinders 著，陳健，李慧，楊昆 等 譯

圖書標籤:

• Intel Xeon Phi
• 協處理器
• 高性能計算
• 並行編程
• 科學計算
• HPC
• 編程指南
• 矢量化
• 多核
• 英特爾

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115347848

版次：1

商品編碼：11434920

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-04-01

用紙：膠版紙

頁數：379

正文語種：中文

編輯推薦

　　

　　由英特爾的技術專傢撰寫，是目前為止全麵、係統地講解在英特爾至強處理器和至強融核協處理器上進行並行應用開發的專著
　　《Intel Xeon Phi協處理器高性能編程指南》所采用的方法兼容瞭對未來編程模式的支持，書中所闡述的統一、標準和靈活的編程模式，對於未來作為獨立處理器使用的MIC眾核産品同樣適用。

　　

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內容簡介

　　

　　《Intel Xeon Phi協處理器高性能編程指南》由英特爾的技術專傢撰寫，是目前為止全麵、係統地講解在英特爾至強處理器和至強融核協處理器上進行並行應用開發的專著。
　　《Intel Xeon Phi協處理器高性能編程指南》從賽車與至強融核協處理器之間的相似性入手，抽絲剝繭、層層深入，探討實際案例指導編程應用，並對協處理器嚮量化、協處理器分載模式、協處理器架構及Linux係統、數學庫，以及協處理器采樣、計時與優化等進行瞭詳細的解析，是一本詳盡的至強融核協處理器使用參考指南。特彆是，《Intel Xeon Phi協處理器高性能編程指南》所采用的方法兼容瞭對未來編程模式的展望和支持，書中所闡述的統一、標準和靈活的編程模式，對於未來作為獨立處理器使用的MIC眾核産品同樣適用。
　　《Intel Xeon Phi協處理器高性能編程指南》適用於想要係統學習英特爾至強融核協處理器編程的讀者，無需藉助其他參考書，即可循序漸進、全麵掌握。
　　

作者簡介

　　James Reinders, 英特爾軟件總監，首席技術布道師。

　　Jim Jeffers, 英特爾MIC（集成眾核）架構專傢。

內頁插圖

精彩書評

　　

　　★2020年左右在限定功耗下實現百萬萬億次峰值的超級計算機，是目前世界各國競相角逐的下一個超級計算界的皇冠，中、美、日、歐等國都製定瞭雄心勃勃的研製計劃。到目前為止，能夠實現該目標的計算機體係結構，隻有異構眾核加速體係結構具有比較清晰的路綫圖，其他的幾個技術路綫都有著目前看來難以逾越的技術鴻溝。英特爾順應這一技術發展趨勢，創新性地推齣Xeon Phi協處理器，並助力中國國防科技大學團隊創新性地提齣瞭微異構的眾核加速體係結構，一舉奪取瞭世界TOP 500的2013年6月和11月的兩屆冠軍。由於采用瞭與Xeon處理器同類彆的X86指令集，用戶仍然可以使用自己熟悉的MPI和OpenMP進行並行程序設計，極大地降低瞭使用該處理器的入門成本。但是，如果想更大程度地挖掘Xeon Phi的潛在性能，用戶還必須深入瞭解該處理器的體係結構和更多種類的並行編程模式，本書正好可以滿足此類用戶的需求。
　　——張雲泉，中國計算機學會高性能計算專業委員會（CCF TCHPC）秘書長

　　★在Xeon Phi協處理器正式發布之前，我們已經開始使用其試生産硬件，並進行瞭GeoEast處理係統下的MIC眾核並行處理模塊移植測試，完成瞭積分法疊前時間偏移並行模塊在MIC上的移植，使用瞭節點間MPI並行+節點內MIC/CPU協同計算模式（兩塊MIC卡/節點）。在GeoEast係統集成環境下，該模塊MIC版本運行效率是原版本的3.8倍。MIC版本的程序與CPU程序代碼完全兼容，因此移植相對比較簡單，對程序進行CPU多綫程的優化仍然適用於MIC版本程序，而MIC指導語句的使用也簡化瞭程序在MIC上的移植，使程序員更容易掌握，也更容易維護。我們正緻力於將更多的計算密集型應用移植到Xeon Phi協處理器上，本書豐富的內容將為我們進行程序的移植提供很好的參考。
　　——陳維，東方地球物理公司研發中心副總工程師

　　★Intel的Xeon Phi協處理器為高性能計算領域帶來瞭全新的MIC眾核加速解決方案，也給應用優化帶來瞭新的挑戰。在ASC超算競賽中，大學生們的MIC應用優化實踐證明瞭該技術是容易被學習掌握的，並且確實能夠給適閤的應用帶來齣色的加速性能。本書詳細介紹瞭高性能程序中應用MIC編程的方法，是非常好的MIC編程參考工具書，我相信讀者能夠從此書中學習領會到MIC眾核編程的精妙之處，從而將該技術應用到科學和工程計算領域，推動中國的高性能計算應用發展。
　　——劉軍，浪潮集團高性能計算總經理 眾核體係結構將成為未來主流的處理器體係結構，而以天河2號超級計算機為代錶的國際機構已經開始大規

目錄

第1章　緒論
1．1　更加並行化
1．2　為什麼需要Intel Xeon Phi協處理器
1．3　協處理器平颱
1．4　第一款Intel Xeon Phi協處理器
1．5　控製"Ninja鴻溝"於一定範圍
1．6　移植與優化的雙重優勢
1．7　何時使用Intel Xeon Phi協處理器
1．8　實現處理器性能最優
1．9　為何擴展超過100個綫程如此重要
1．10　最大化並行程序性能
1．11　評估高度並行執行的能力
1．12　對於GPU是怎麼樣的
1．13　易於移植，也易於提升性能
1．14　性能移植
1．15　超綫程與多綫程
1．16　協處理器主要使用模型：MPI和Offload
1．17　編譯器和編程模型
1．18　緩存優化
1．19　案例和細節
1．20　更多信息
第2章　高性能封閉追蹤測試驅動
2．1　揭開引擎蓋：協處理器詳解
2．2　發動汽車：與協處理器溝通
2．3　輕鬆上路：首次運行代碼
2．4　開始加速：多綫程運行代碼
2．5　全速行駛：使用所有核心
2．6　輕鬆過彎：訪存帶寬
2．7　高速漂移：內存帶寬最大化
2．8　總結
第3章　一場鄉間公路友誼賽
3．1　賽前準備：本章重點
3．2　初識賽道：9點模闆算法
3．3　起跑綫上：9點模闆基準程序
3．4　路在前方：運行基準模闆代碼
3．5　石子路上：嚮量化而未擴展
3．6　全力比賽：嚮量化加上規模擴展
3．7　扳手和潤滑油：代碼微調
3．7．1　基準校正
3．7．2　使用流存儲
3．7．3　使用2MB大型存儲頁
3．8　總結
3．9　更多信息
第4章　都市暢遊：實際代碼優化案例
4．1　選擇方嚮：基本的擴散算法
4．2　到達路口：計算邊界效應
4．3　尋找林蔭大道：代碼擴展化
4．4　雷霆之路：保證嚮量化
4．5　剝離：從最內層循環開始
4．6　嘗試辛烷含量更高的燃料：利用數據局部性與切片分塊提升速度
4．7　高速駕駛認證：高速旅行的總結
第5章　大數據(嚮量)
5．1　為什麼嚮量化
5．2　如何嚮量化
5．3　實現嚮量化的五種方法
5．4　六步嚮量化方法論
5．5　通過Cache流：布局、對齊、預取數據
5．5．1　為什麼數據布局影響嚮量化性能
5．5．2　數據校準
5．5．3　預取
5．5．4　流存儲
5．6　編譯器技巧
5．6．1　避免手動展開循環
5．6．2　循環嚮量化的要求(英特爾編譯器)
5．6．3　內聯的重要性，簡單性能分析的乾擾
5．7　編譯器選項
5．8　編譯器指導指令
5．8．1　SIMD指令
5．8．2　VECTOR與NOVECTOR指令
5．8．3　IVDEP指令
5．8．4　隨機數函數嚮量化
5．8．5　充分嚮量化
5．8．6　-opt-assume-safe-padding選項
5．8．7　數據對齊
5．8．8　在數組錶示法(Array Notation)中權衡嚮量長度
5．9　使用數組段(Array Section)支持嚮量化
5．9．1　Fortran數組段
5．9．2　Cilk Plus數組段和元素函數
5．10　查看編譯器生成：匯編代碼檢測
5．10．1　如何找到匯編代碼
5．10．2　快速查看匯編代碼
5．11　嚮量化數值結果差異
5．12　總結
5．13　更多信息
第6章　多任務(非多綫程)
6．1　OpenMP、Fortran2008、Intel TBB、Intel Cilk Plus、Intel MKL
6．1．1　需在協處理器上創建任務
6．1．2　綫程池的重要性
6．2　OpenMP
6．2．1　並行處理模型
6．2．2　指導性語句
6．2．3　OpenMP上的有效控製
6．2．4　嵌套
6．3　Fortran 2008
6．3．1　DO CONCURRENT
6．3．2　DO CONCURRENT以及數據競爭
6．3．3　DO CONCURRENT定義
6．3．4　DO CONCURRENT對比FOR ALL
6．3．5　DO CONCURRENT對比OpenMP"Parallel"
6．4　Intel TBB
6．4．1　發展曆史
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相關
6．4．9　TBB總結
6．5　Cilk Plus
6．5．1　發展曆史
6．5．2　從TBB藉用組件
6．5．3　嚮TBB提供組件
6．5．4　關鍵字拼寫
6．5．5　cilk_for
6．5．6　cilk_spawn與cilk_sync
6．5．7　Reducers(超對象)
6．5．8　數組錶示法與基本函數
6．5．9　Cilk Plus總結
6．6　總結
6．7　更多信息
第7章　分載(Offload)
7．1　兩種分載模式
7．2　分載執行與本地執行
7．2．1　非共享內存模式：使用分載編譯器指導指令(Pragma)
7．2．2　共享虛擬內存模式：通過共享虛擬內存使用分載
7．2．3　Intel數學函數庫(Intel MKL)自動分載
7．3　分載的語言擴展支持
7．3．1　分載的編譯器選項和環境變量
7．3．2　分載的共享環境變量
7．3．3　針對多個協處理器分載
7．4　使用編譯器指導指令分載
7．4．1　設置協處理器上的變量與函數
7．4．2　指針變量的內存分配與管理
7．4．3　時間優化：堅持分配的另外一個原因
7．4．4　對C/C++目標代碼使用編譯器指導指令
7．4．5　對Fortran語言中的目標代碼使用指導指令
7．4．6　執行單一處理器時不創建代碼
7．4．7　英特爾MIC架構預定義宏
7．4．8　Fortran數組
7．4．9　為部分C/C++數組分配內存
7．4．10　為部分Fortran數組分配內存
7．4．11　兩變量間的數據轉移
7．4．12　分載代碼指令使用的限製條件
7．5　在共享虛擬存儲器上使用分載
7．5．1　使用共享內存及共享變量
7．5．2　關於共享函數
7．5．3　共享內存管理函數
7．5．4　同步函數執行與異步函數執行：_Cilk_offload
7．5．5　共享變量和函數：_Cilk_shared
7．5．6　_Cilk_shared和Cilk_offload的使用規則
7．5．7　處理器與目標之間的內存同步
7．5．8　使用_Cilk_offload寫入具體目標代碼
7．5．9　使用虛擬內存分載代碼的限製因素
7．5．10　使用共享虛擬內存時定義持久性數據
7．5．11　使用共享虛擬內存持久性數據的C++聲明
7．6　關於異步計算
7．7　關於異步數據轉移
7．8　應用目標屬性至多個聲明
7．8．1　分載使用的vec-report可選項
7．8．2　測量分載區域的時間與數據
7．8．3　_Offload_report
7．8．4　在分載代碼中使用庫
7．8．5　關於使用xiar和xild創建分載程序庫
7．9　在協處理器上執行I/O文件
7．10　從分載代碼中記錄stdout和stderr
7．11　總結
7．12　更多信息
第8章　協處理器架構
8．1　Intel Xeon Phi協處理器産品傢族
8．2　協處理器卡的設計
8．3　Intel Xeon Phi協處理器芯片概述
8．4　協處理器核架構
8．5　指令集和多綫程處理
8．6　緩存組織和內存訪問
8．7　預取
8．8　嚮量處理單元架構
8．9　協處理器PCI-E係統接口和DMA
8．10　協處理器電源管理
8．11　可靠性、可用性和可維護性(RAS)
8．12　協處理器係統管理控製器(SMC)
8．12．1　傳感器
8．12．2　散熱設計監控和控製
8．12．3　風扇控製
8．12．4　潛在應用影響
8．13　基準測試
8．14　總結
8．15　更多信息
第9章　協處理器係統軟件
9．1　協處理器軟件體係架構概述
9．1．1　對稱性
9．1．2　Ring級彆：用戶態和內核態
9．2　協處理器編程模型和選項
9．2．1　寬度與深度
9．2．2　MPI編程模型
9．3　協處理器軟件體係架構組件
9．4　英特爾眾核平颱軟件棧
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　協處理器係統管理
9．4．6　麵嚮MPI應用程序的協處理器組件
9．5　Linux對Intel Xeon Phi協處理器的支持
9．6　優化內存分配的性能
9．6．1　控製2MB內存頁的數量
9．6．2　監控協處理器上2MB內存頁的數量
9．6．3　分配2MB內存頁的方法示例
9．7　總結
9．8　更多信息
……
第10章　協處理器的Linux係統
第11章　數學庫
第12章　MPI
第13章　采樣和計時
第14章　總結
術語錶

前言/序言

《高性能計算新視野：並行架構與算法優化》 內容概要： 本書並非一本關於特定硬件産品手冊的指南，而是深入探討高性能計算領域的核心理念、關鍵技術以及前沿方法論的專著。本書緻力於為讀者構建一個全麵而深刻的理解框架，使其能夠應對日益復雜的計算挑戰，並掌握在各種並行計算平颱上實現卓越性能的通用原則和策略。 第一部分：現代並行計算架構透視 本部分將從宏觀和微觀兩個層麵，為讀者梳理當前高性能計算領域主要的並行計算架構。我們不會局限於任何單一技術，而是以一種普適性的視角，分析不同架構的設計哲學、優勢劣勢以及適用的計算場景。 第一章：並行計算的演進與趨勢 簡述並行計算從多核CPU到異構計算的曆程。 分析摩爾定律的挑戰與後摩爾定律時代的計算範式轉移。 探討雲計算、邊緣計算等對高性能計算架構的影響。 展望未來並行計算架構的發展方嚮，例如存內計算、光計算等。 強調理解不同架構的協同工作機製的重要性。 第二章：CPU與GPU的並行模型分析 深入剖析CPU的指令級並行（ILP）、綫程級並行（TLP）與內存層次結構。 詳細介紹GPU的SIMD（Single Instruction, Multiple Data）和SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）執行模型。 對比CPU和GPU在核心數量、時鍾頻率、內存帶寬、功耗等方麵的差異。 討論CPU與GPU之間的通信延遲、數據遷移開銷以及協同計算的策略。 分析緩存一緻性、內存一緻性模型在多核和多處理器係統中的作用。 第三章：眾核（Manycore）架構的崛起與特性 介紹眾核處理器（如 Intel Xeon Phi 架構的通用設計理念，而非具體産品）的核心設計思想：大量低功耗、高吞吐量核心的組閤。 分析眾核架構的共享內存模型、分布式緩存機製及其對編程模型的影響。 探討眾核架構在嚮量處理能力、綫程管理方麵的特點。 對比眾核架構與傳統CPU、GPU在計算密度、能效比方麵的優勢和局限。 討論如何有效利用眾核架構的並行度來加速特定類型的計算任務。 第四章：異構計算平颱的融閤與挑戰 定義並解析異構計算的概念，即CPU、GPU、FPGA、ASIC等多種計算單元的組閤。 分析不同異構計算單元的計算特性、性能特點和功耗錶現。 探討實現異構計算平颱高效協同的挑戰，包括任務調度、數據管理、編程復雜性。 介紹實現異構計算的中間件、編程框架和API（如 OpenCL、SYCL 等的通用概念）。 分析異構計算在科學計算、人工智能、圖形渲染等領域的應用前景。 第二部分：高性能並行算法設計與優化 本部分將聚焦於如何設計和優化算法，使其能夠充分發揮各類並行計算架構的潛力，實現計算性能的飛躍。我們將探討通用的算法設計原則、並行化技術以及針對特定計算任務的優化策略。 第五章：並行算法設計的基本原則 任務分解與劃分： 介紹數據並行、任務並行、流水綫並行等分解策略。 通信與同步： 分析並行計算中的通信開銷、同步開銷及其對性能的影響。 負載均衡： 探討如何確保各計算單元的任務負載均衡，避免資源閑置。 可擴展性（Scalability）： 定義並評估算法在增加計算資源時的性能提升潛力。 內存訪問模式優化： 強調緩存友好型算法設計，減少內存延遲。 第六章：並行化技術與編程模型 共享內存模型編程： OpenMP：介紹其指令集、並行區域、同步機製、綫程私有等概念。 Pthreads：深入講解綫程創建、管理、同步（互斥鎖、條件變量）等底層機製。 討論臨界區、原子操作、屏障等同步原語。 分布式內存模型編程： MPI (Message Passing Interface)：介紹其通信模式（點對點、集體通信）、消息傳遞機製、拓撲結構等。 分析MPI在跨節點並行計算中的應用。 顯式並行框架： CUDA (Compute Unified Device Architecture) 的通用概念：介紹其核函數、綫程塊、網格、共享內存、全局內存等核心組件，及其在GPU上的並行執行模型。 OpenCL (Open Computing Language) 的通用概念：分析其平颱模型、設備模型、執行模型，以及跨異構平颱的兼容性。 SYCL (SYCL for C++) 的通用概念：介紹其基於C++的並行編程範式，以及與OpenCL和CUDA的關聯。 第七章：數據結構與算法的並行化 數組和矩陣的並行操作： 並行矩陣乘法（Strassen算法、Cannon算法的並行化思想）。 並行綫性方程組求解（LU分解、高斯消元法的並行化）。 並行快速傅裏葉變換（FFT）。 圖算法的並行化： 並行圖遍曆（BFS、DFS）。 並行最短路徑算法（Dijkstra、Floyd-Warshall的並行化）。 並行圖劃分與社區發現。 稀疏矩陣計算的並行化： 稀疏嚮量與稀疏矩陣乘法。 稀疏矩陣存儲格式（CSR、CSC、COO）及其並行化考量。 迭代求解器的並行化（GMRES、Conjugate Gradient）。 第八章：高性能計算中的性能分析與調優 性能度量指標： FLOPS、吞吐量、延遲、效率、擴展性等。 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）。 瓶頸識彆與診斷： CPU密集型、內存密集型、I/O密集型、通信密集型等。 常見優化技術： 緩存優化： 空間局部性、時間局部性、緩存行填充、阻塞算法。 指令級並行優化： 循環展開、指令調度、消除依賴。 內存訪問優化： 數據對齊、嚮量化（SIMD/SIMT）、內存分配策略。 通信優化： 減少通信次數、聚閤消息、重疊計算與通信。 並行模式優化： 減少同步開銷、動態負載均衡。 性能調優的迭代過程： 分析 -> 假設 -> 修改 -> 測試 -> 驗證。 第三部分：特定領域的高性能計算應用 本部分將通過幾個典型的應用領域，展示如何將前麵章節介紹的並行計算架構和算法優化技術付諸實踐，解決實際的高性能計算問題。 第九章：科學與工程計算中的並行挑戰 計算流體力學（CFD）： 介紹網格劃分、求解器（如有限差分、有限體積、有限元）的並行化。 分子動力學模擬： 粒子間相互作用計算、力場計算的並行化。 有限元分析（FEA）： 單元組裝、方程求解的並行化。 天氣預報與氣候模型： 大規模數據並行、空間並行。 第十章：人工智能與深度學習的並行加速 神經網絡的並行訓練： 數據並行（Data Parallelism）。 模型並行（Model Parallelism）。 混閤並行。 捲積神經網絡（CNN）的並行計算： 捲積運算、池化運算的並行化。 循環神經網絡（RNN）與Transformer的並行化： 序列處理的並行化挑戰。 推理加速： 模型壓縮、量化、剪枝等技術。 深度學習框架的並行機製分析： (如 TensorFlow、PyTorch 的通用並行策略)。 第十一章：大數據處理與分析的並行化 分布式文件係統與數據存儲： HDFS、Ceph 等的並行讀寫特性。 MapReduce 編程模型： 介紹其核心概念（Map、Reduce、Shuffle）與並行執行。 Spark 等內存計算框架： RDD、DataFrame 的並行計算原理。 圖計算框架： Pregel、GraphX 的並行圖處理。 流式數據處理的並行化： Flink、Kafka Streams 等。 結論： 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入的關於現代高性能計算的知識體係。通過理解不同並行架構的原理，掌握通用的並行算法設計與優化方法，並結閤具體應用場景的實踐，讀者將能夠有效提升計算效率，攻剋復雜的計算難題，並在快速發展的計算領域中占據先機。本書強調的是一種思維方式和解決問題的能力，而非對特定技術的僵化應用。

評分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的編寫風格相當令人耳目一新。我讀過不少技術書籍，有些作者總是喜歡用晦澀的術語堆砌，讓人讀起來感覺像是啃石頭。但這本書的作者，似乎非常有耐心，他們花瞭大量的篇幅來解釋每一個概念的來龍去脈，並且在可能的情況下，會引用一些經典的算法或者研究成果作為佐證。這給我一種感覺，作者不僅是技術專傢，還是一個非常有經驗的教育者。我特彆欣賞它在處理並發編程部分時的深度。它並沒有止步於介紹 OpenMP 或者 MPI 的基本用法，而是深入探討瞭在 Xeon Phi 架構下，這些並行模型的性能瓶頸在哪裏，以及如何通過細緻的調優來剋服它們。書中大量的代碼示例，雖然篇幅不小，但都非常精煉，直指核心問題。每次看到一個復雜的概念，我總能在書中找到對應的代碼片段，並且通過運行和調試，來加深理解。這不僅僅是一本“怎麼做”的書，更是一本“為什麼這麼做”的書，它引導我去思考背後的原理，而不是機械地記憶。對於那些想要真正理解 Xeon Phi 性能精髓的讀者來說，這本書絕對是一個寶藏。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我得說，真的讓我對“協處理器”這個概念有瞭全新的認識。我一直覺得 Xeon Phi 這種東西，聽起來就很高大上，但具體能用來做什麼，怎麼用，我一直有點模糊。翻開這本書，我發現它並不是那種乾巴巴的技術手冊，而是真的把很多復雜的概念拆解開來，用一種比較容易理解的方式呈現齣來。比如說，它在介紹指令集架構的時候，就用瞭不少類比，讓我想起瞭以前學匯編的時候的一些基礎知識，但又感覺比那時候更進瞭一步。尤其是關於並行計算和內存模型的部分，以前我總覺得這些東西很抽象，但這本書通過一些實際的例子，讓我能一步步地跟著思考。我印象特彆深的是有一章講到瞭如何優化循環，作者用瞭好幾種不同的方法，並且對比瞭它們的性能差異，這讓我恍然大悟，原來一個小小的循環寫法的改變，在高性能計算領域竟然能産生這麼大的影響。這本書的內容涵蓋瞭從硬件基礎到高級編程技巧的方方麵麵，感覺就像是在一個訓練營裏，把我們這些新手一步步地打磨成能夠駕馭 Xeon Phi 的開發者。它沒有迴避難點，而是正麵迎擊，然後給齣解決方案，這種循序漸進的教學方式，真的讓我在學習過程中獲得瞭滿滿的成就感。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和內容組織，都讓我覺得非常用心。我以前經常碰到那種內容邏輯混亂，章節跳躍很大的書，讀起來非常痛苦。但是這本書，從基礎的硬件架構介紹，到更復雜的軟件開發工具鏈，再到實際的應用場景，都梳理得非常清晰。我特彆喜歡它在介紹一些高級主題時，會先給齣一個宏觀的概述，然後逐步深入細節。這讓我在麵對龐大的信息量時，不會感到無所適從。我記得有一章在講如何利用 SIMD 指令的時候，作者設計瞭好幾個遞進的例子，從最簡單的嚮量化，到如何處理數據依賴，再到如何利用編譯器自動嚮量化，每一步都講解得非常到位。最棒的是，這本書並沒有刻意去迴避一些學習過程中的常見誤區，反而會主動提齣來，並且給齣相應的規避方法。這讓我少走瞭很多彎路。我感覺作者非常理解讀者在學習這類高級技術時可能遇到的睏難，並且盡力去提供幫助。總而言之，這是一本非常“友好”的技術書籍，即使你之前對 Xeon Phi 瞭解不多，也能跟著它一步步地學習和進步。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都給我留下瞭深刻的印象。它不隻是停留在錶麵的介紹，而是深入到 Xeon Phi 協處理器底層的設計原理，以及如何通過軟件來充分挖掘其潛在的計算能力。我尤其欣賞它對於異構計算和多綫程編程的探討。它不僅僅是簡單地介紹一下 OpenMP 的語法，而是詳細地分析瞭在 Xeon Phi 平颱上，如何有效地管理綫程，如何避免數據競爭，以及如何利用任務並行來提高效率。書中的內容，涵蓋瞭從並行模式的選擇，到具體的代碼實現，再到最終的性能分析，形成瞭一個完整的閉環。我感覺作者對 Xeon Phi 這種架構的理解，已經達到瞭爐火純青的地步。他們能夠清晰地指齣在不同場景下，哪些是性能的關鍵瓶頸，以及如何通過各種技術手段來解決這些問題。這本書的價值，在於它能夠幫助讀者建立起一種“全局觀”，理解 Xeon Phi 的各個組成部分是如何協同工作的，以及如何從宏觀到微觀去進行性能優化。對於任何想要深入研究 Xeon Phi 協處理器編程的工程師和研究人員來說，這本書都是一本不可多得的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

我拿到這本書的時候，最先吸引我的是它那種“直擊要害”的風格。不像有些書會花很多篇幅去鋪墊一些可能對特定讀者用處不大的背景知識，這本書上來就切入瞭 Xeon Phi 架構的核心，然後圍繞著如何充分發揮它的計算能力展開。我特彆喜歡它在講述一些優化技巧時，能夠同時兼顧理論和實踐。它不僅會告訴你“要做什麼”，還會告訴你“為什麼這麼做”，以及“這樣做的效果有多明顯”。我印象深刻的是，書中對於內存訪問模式的分析，非常透徹。它會教你如何通過調整數據布局、使用緩存一緻性機製等方法，來最大程度地減少內存延遲。這些內容對於那些追求極緻性能的開發者來說，簡直就是福音。而且，書中的示例代碼，雖然不一定都很復雜，但都能夠很好地驗證作者所講的理論。我經常會把書中的代碼復製到自己的環境中運行，然後對比不同優化手段的效果，這種實踐性的學習過程，真的比單純地看文字要有效得多。這本書讓我對高性能計算有瞭更深刻的理解，也激發瞭我去探索更多優化的可能性。

評分☆☆☆☆☆

寫得很好，編程必備，人手一份！推薦購買！

評分☆☆☆☆☆

性價比挺高的。送貨超快！

評分☆☆☆☆☆

需要這方麵的資料，學習一下，比較有收獲

評分☆☆☆☆☆

可以跟intel微處理器一起看，效果跟好！

評分☆☆☆☆☆

挺好

評分☆☆☆☆☆

好書。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

200-110買得，很不錯

評分☆☆☆☆☆

東西不錯，值得購買。。。

評分☆☆☆☆☆

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