MPI并行程序设计实例教程(计算机系列教材) 张武生,薛巍,李建江,郑纬民著 清华大学出版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

张武生，薛巍，李建江，郑纬民著 著

图书标签:

• MPI
• 并行程序设计
• 并行计算
• 高性能计算
• 计算机科学
• 清华大学出版社
• 张武生
• 薛巍
• 李建江
• 郑纬民
• 计算机教材

店铺： 诺鼎言图书专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302186472

商品编码：11444202390

包装：平装

出版时间：2009-02-01

图书基本信息
图书名称	MPI并行程序设计实例教程(计算机系列教材)	作者	张武生,薛巍,李建江,郑纬民著
定价	39.50元	出版社	清华大学出版社
ISBN	9787302186472	出版日期	2009-02-01
字数	676000	页码	431
版次	1	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.699Kg

内容简介

本书旨在通过示例全面介绍MP1并行程序开发库的使用方法、程序设计技巧等方面的内容，力争完整讨论MP1规范所定义的各种特征。主要也括MPI环境下开发并行程序常用的方法、模式、技巧等内容。在内容组织上力求全面综合地反映MPl-1和MPI-2规范。对MPI所定义的各种功能、特征分别给出可验证和测试其工作细节的示例程序

作者简介

作者是清华大学教师

目录

第1章 MPI并行环境及编程模型 　1.1 MPICH2环境及安装和测试 　　1.1.1 编译及安装 　　1.1.2 配置及验汪 　　1.1.3 应用程序的编译、链接 　　1.1.4 运行及调试 　　1.1.5 MPD中的安全问题 　1.2 MPI环境编程模型 　　1.2.1 并行系统介绍 　　1.2.2 并行编程模式 　　1.2.3 MPI程序工作模式 　1.3 MPI消息传递通信的基本概念 　　1.3.1 消息 　　1.3.2 缓冲区 　　1.3.3 通信子 　　1.3.4 进样号和进程纰 　　1.3.5 通价胁议 　　1.3.6 隐形对象 第2章 点到点通信 　2.1 阻糍通信 　　2.1.1 标准通信模式 　　2.1.2 缓冲通信模式 　　2.1.3 就绪通信模式 　　2.1.4 同步通信模式 　　2.1.5 小结 　2.2 非阻塞通信 　　2.2.1 通信结束测试 　　2.2.2 非重复的非阻塞通信 　　2.2.3 可醺复的非阻塞通信 　　2.2.4 Probe和Cancel 　2.3 组合发送接收 　　2.3.1 MPl_Send,MPI_RecvoMPl_Sendreev 　　2.3.2 MPI_Bsend←→MPl_Sendrecv 　　2.3.3 MPI_Rsend←→MPI_Sendrecv 　　2.3.4 MPl_Ssend←→MPl_Sendrecv 　　2.3.5 MPl_lsend←→MP1一Sendrecv 　　2.3.6 MPl_Ibsend←→MPI_Sendrecv 　　2.3.7 MPI_Irsend←→MPI_Sendrecv 　　2.3.8 MPl_Issend,MPI_Irecv←→MPI_Sendrecv 　　2.3.9 MPI Send_init←→MPl_Sendrecv 　　2.3.10 MPI一Bsendj init←→MPl_Sendrecv 　　2.3.11 MPI_Rsend_init←→MPI_Sendrecv 　　2.3.12 MPl_Ssend_init,MPl_Recv_init←→MPl_Sendrecv 　2.4 点到点通信总结 　　2.4.1 关于预防死锁 　　2.4.2 关于阻塞与非阻塞、同步与异步 　　2.4.3 关于操作的执行顺序及“公平性” 第3章 组与通信子 　3.1 简介 　3.2 组管理API 　　3.2.1 组的构建及取消 　　3.2.2 访问组的相关信息和属性 　3.3 组问通信 　　3.3.1 创建与取消 　　3.3.2 访问通信子信息 　3.4 组间通信 　　3.4.1 访问函数 　　3.4.2 构造和取消函数 　3.5 属性 　　3.5.1 创建及释放属性操作 　　3.5.2 访问属性操作 　　3.5.3 设置及删除属性操作 　　3.5.4 命名通信子对象 　3.6 错误处理 　3.7 组及通信子的小结 第4章 集合通信 　4.1 1←→N 　　4.1.1 MPI_Bcast 　　4.1.2 MPI_Scatter/MPI_Scatterv 　4.2 N←→1 　　4.2.1 MPl_Gather/MPI_Gatherv 　　4.2.2 MPI_Reduce 　4.3 N←→N 　　4.3.1 MPI_Allgather/MPI_Allgatherv. 　　4.3.2 MPI_Allreduce 　　4.3.3 MPl_Reduce scatter 　　4.3.4 MPI_Alltoall/MPI Alltoallv/MPI_Alltoallw 　　4.3.5 MPI_Scan/MPI_Exscan 　4.4 同步操作--MPI_Barrier 第5章 数据类型 　5.1 类型图 　5.2 与数据类型相关的API函数 　　5.2.1 创建 　　5.2.2 访问 　　5.2.3 注册与取消 　5.3 数据类型在通信函数缓冲区的构成 　5.4 数据类型的属性 　　5.4.1 属性创建与释放 　　5.4.2 属性操作 　 　　5.4.3 复制数据类型 　　5.4.4 类型属性举例 　　5.4.5 数据类型命名 　5.5 数据类型的析构 　　5.5.1 获取创建数据类型MPI函数所使用参数数量信息 　　5.5.2 获取创建数据类型MPI函数所使用实际参数信息 　　5.5.3 示例 　5.6 打包／解包 第6章 进程拓扑 第7章 动态进程管理 第8章 单向通信／远端内存访问 第9章 并行I／O 第10章 MPI与外部环境的信息交互 第11章 MPE 参考文献

编辑推荐

本书作者长期从事相关课程的教学及科技开发工作，具有丰富的教学、科研经验，编写的教材符合教学规律，已被多所高校选用。

文摘

序言

计算的平行宇宙：探索高性能计算的奥秘 在这个信息爆炸的时代，数据量正以前所未有的速度增长，科学研究、工程模拟、大数据分析乃至人工智能等诸多领域都面临着海量计算的挑战。传统的单机计算能力已显疲态，而并行计算，特别是分布式内存并行计算，则为我们打开了一个充满无限可能性的计算新世界。本书并非聚焦于某个特定的并行编程接口，而是旨在为读者构建一个关于高性能计算的宏观认知框架，深入剖析并行计算的原理、设计思想、优化策略以及在实际应用中的挑战与机遇。我们将穿越理论的海洋，登陆实践的岛屿，一同探索计算的平行宇宙。 一、并行计算的基石：从串行到并行的思维飞跃 在深入探究并行计算之前，理解串行计算的局限性至关重要。串行计算，顾名思义，任务的执行是按顺序进行的，一步接一步，如同流水线上的工人，只能依次完成自己的工序。这种模式简单直观，易于理解和调试，但随着问题规模的增大，其固有的“短板效应”会愈发明显。当单个处理器的计算能力达到物理极限，或者任务本身可以被分解成多个独立的部分时，串行计算的瓶颈便显现出来。 并行计算的核心思想在于“分而治之”。它将一个庞大、复杂的计算任务分解成若干个可以同时执行的子任务，并将这些子任务分配给多个计算单元（如CPU核心、处理器或者独立的计算机节点）协同完成。这种协同工作的模式，如同一个高效的团队，每个人都负责一部分工作，齐头并进，大大缩短了整体的完成时间。 从串行思维到并行思维的转变，是学习并行计算的第一步，也是最关键的一步。这不仅仅是代码层面的改变，更是一种全新的解决问题的方式。我们需要学会如何识别可以并行化的部分，如何有效地划分任务，以及如何管理和协调这些并行执行的子任务。这种思维模式的转变，将使我们能够以更低的成本、更快的速度解决更复杂的问题。 二、并行计算的架构：硬件基础与模型选择 并行计算的实现离不开强大的硬件支持。典型的并行计算系统通常由以下几个关键组成部分构成： 计算节点： 这是一个独立的计算单元，通常包含一个或多个处理器（CPU）、内存、硬盘等。在分布式内存系统中，每个计算节点拥有自己独立的内存空间，节点之间无法直接访问彼此的内存。 网络互连： 用于连接各个计算节点，实现节点之间的数据交换和通信。高性能的网络互连，如InfiniBand或高速以太网，对于提升并行计算的效率至关重要，因为它直接影响到通信的延迟和带宽。 存储系统： 用于存储大规模的数据集和计算结果。对于高性能计算而言，需要高效、可扩展的并行文件系统来满足海量数据的读写需求。 根据计算单元之间的数据访问方式，并行计算模型可以大致分为两类： 共享内存模型： 在这种模型下，所有计算单元共享同一个内存空间。任何一个计算单元都可以直接访问和修改内存中的数据。这种模型的优点是通信相对简单，但当计算单元数量增加时，会面临内存访问冲突和同步的挑战。 分布式内存模型： 在这种模型下，每个计算单元拥有独立的内存空间。计算单元之间需要通过显式的消息传递来进行数据交换。这种模型可以很好地扩展到大量的计算节点，但需要开发者仔细管理数据的分发和通信。 此外，还有一些混合模型，结合了共享内存和分布式内存的特点，以充分利用不同架构的优势。理解这些硬件架构和并行计算模型，是设计和实现高效并行程序的先决条件。 三、并行算法的设计艺术：分解、映射与协调 并行算法的设计是并行计算的核心。一个成功的并行算法，能够有效地将问题分解，将任务合理地映射到计算资源上，并协调各个计算单元的执行。 问题分解（Decomposition）： 这是并行算法设计的第一步，也是最关键的一步。我们需要将原问题分解成尽可能多、尽可能小的子任务，这些子任务之间应该具有较高的独立性，以便并行执行。分解的方式可以多种多样，例如： 数据分解： 将问题所涉及的数据集分割成若干个部分，分配给不同的计算单元。每个计算单元对分配到的数据进行处理。 任务分解： 将问题分解成一系列相互独立的计算任务，并按照一定的顺序分配给不同的计算单元。 空间分解： 在模拟领域，可以将计算域分割成多个区域，每个计算单元负责一个区域的计算。 任务映射（Mapping）： 分解出的子任务需要被有效地映射到可用的计算单元上。映射的目标是最小化通信开销，最大化计算资源的利用率，并尽可能地平衡各个计算单元的工作负载。一个好的映射策略能够显著提升并行程序的性能。 通信与同步（Communication and Synchronization）： 在分布式内存系统中，子任务之间并非完全独立，它们往往需要交换中间计算结果。有效的通信策略能够减少数据传输的延迟和带宽占用。同步机制则确保了各个计算单元按照预定的顺序执行，避免出现竞态条件等问题。 负载均衡（Load Balancing）： 确保所有计算单元的工作负载尽可能均匀，避免出现“热点”计算单元承担过多任务而导致整体性能下降，以及“冷点”计算单元空闲等待的情况。 四、性能优化之路：提升并行效率的秘诀 即使是精心设计的并行程序，也可能因为各种因素而无法达到最佳性能。性能优化是并行程序开发过程中不可或缺的一环。 减少通信开销： 通信是并行计算中最大的开销之一。优化通信策略，例如： 聚合通信： 将多个小的通信操作合并成一次大的通信操作，以减少通信的启动开销。 延迟隐藏： 在进行通信的同时，安排其他计算任务，以隐藏通信的延迟。 选择合适的通信模式： 根据任务需求选择点对点通信、集体通信（如广播、归约）等。 提高计算效率： 优化计算核心： 采用高效的计算算法，例如，在矩阵乘法中，可以使用Strassen算法等。 利用缓存： 合理组织数据访问模式，最大化利用CPU缓存，减少对主内存的访问。 指令级并行： 编译器和处理器能够自动进行的优化，开发者可以通过代码结构和指令的使用来辅助。 内存管理： 减少内存分配和释放次数： 频繁的内存操作会带来显著的开销。 数据局部性： 尽量将需要访问的数据集中存储，减少跨节点访问。 内存对齐： 确保数据结构在内存中的对齐，以提高访问效率。 避免串行瓶颈： 识别程序中的串行部分，尽量将其分解或优化，避免成为整个程序的瓶颈。 五、实际应用中的挑战与机遇 高性能计算已经渗透到科学研究和工程应用的方方面面： 科学计算： 从天体物理模拟到气候模型预测，从分子动力学模拟到基因组测序，高性能计算极大地推动了科学发现的进程。 工程模拟： 汽车碰撞模拟、飞机气动性能分析、石油勘探等领域，都需要高性能计算来完成复杂的工程仿真。 大数据分析： 海量数据的处理和分析，如机器学习、深度学习模型的训练，离不开并行计算的支持。 人工智能： 随着人工智能模型的日益庞大和复杂，高性能计算已成为其发展的基石。 然而，在实际应用中，高性能计算也面临着诸多挑战： 可扩展性问题： 随着计算节点数量的增加，程序的性能增长可能并不线性，通信开销、负载不均等问题会逐渐显现。 故障容忍： 在大规模集群中，硬件故障的概率会增加，如何保证程序的健壮性和容错性是重要的课题。 软件复杂性： 并行程序的开发、调试和维护比串行程序更加复杂。 编程模型与工具： 选择合适的编程模型和工具，并熟练掌握它们，需要投入大量的学习和实践。 尽管存在挑战，但高性能计算带来的机遇是巨大的。它使我们能够解决以前无法解决的问题，探索未知的领域，并加速科技进步的步伐。 六、展望未来：迈向更智能、更高效的计算未来 随着硬件技术的不断发展，如异构计算（CPU+GPU）、光互连等新技术的出现，高性能计算的形态也在不断演变。未来的并行计算将更加注重能源效率、智能化调度以及与人工智能的深度融合。 掌握并行计算的思想和方法，不仅仅是为了编写高性能的程序，更是为了拥抱未来的计算范式，在日益复杂和庞大的计算挑战面前，能够游刃有余，驱动创新，实现更宏伟的目标。本书将引导您踏上这段充满挑战与回报的计算之旅，为您打开通往高性能计算世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺有意思的，那深邃的蓝色背景，仿佛将人瞬间拉进了代码的海洋，而中间那醒目的标题，字体棱角分明，透着一股严谨的学术气息，尤其是“清华大学出版”这几个字，更是让人对内容的质量充满期待。拿到手里沉甸甸的，这分量感，就足以说明里面的内容肯定不是“轻飘飘”的。我一直对并行计算这个领域很感兴趣，觉得它代表了计算机科学未来的发展方向，尤其是涉及到大规模计算和高性能处理的时候，并行编程的能力就显得尤为重要。这本书的作者阵容也相当强大，几位老师的名字在学术界都赫赫有名，这让我觉得，这本书肯定蕴含着他们多年的研究和教学经验，不是那种泛泛而谈的教材。我个人目前还在学习一些基础的并行模型，比如OpenMP，但总觉得不够深入，尤其是对于更底层的MPI通信机制，一直缺乏一个系统性的学习。这本书恰好填补了这个空白，我翻了翻目录，看到后面详细介绍了MPI的各种通信模式、拓扑结构以及在实际问题中的应用，这让我非常兴奋，感觉离掌握真正高效的并行程序设计又近了一步。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书的某个章节，我感觉脑海中关于并行计算的图景豁然开朗。之前对于某些复杂的并行算法，总觉得摸不着头脑，难以理解其中的巧妙之处。但这本书用非常具象化的比喻和细致入微的剖析，将原本抽象的概念变得生动起来。比如，它在解释MPI点对点通信的时候，就将通信过程类比成信件的传递，而MPI的集合通信则形象地比作了团队协作的会议。这些生动的类比，极大地降低了理解门槛，让我能够快速把握核心要义。而且，书中的案例选择也相当有代表性，涵盖了矩阵乘法、快速傅里叶变换等经典并行计算问题，这些都是衡量并行计算能力的重要标杆。通过学习这些实例，我不仅掌握了MPI的编程技巧，更重要的是，学会了如何针对不同的计算任务，设计出最优的并行策略。这种“授人以鱼不如授人以渔”的教学理念，贯穿全书，让我觉得这本书不仅是一本技术手册，更是一本能够指导我独立解决并行计算问题的“武功秘籍”。

评分☆☆☆☆☆

这本书在排版和印刷方面也给我留下了良好的印象。纸张的质感很好，翻阅起来不易疲劳，而且字体大小适中，行距也恰到好处，使得阅读体验非常舒适。我特别欣赏书中对图表的运用。很多复杂的并行通信拓扑结构、进程模型以及数据分发策略，都通过清晰的流程图和示意图得以展现，这比单纯的文字描述要直观得多，也更容易理解。我尤其喜欢它在解释MPI集合通信的同步性时，用一个非常形象的“等候室”模型来比喻，并且配以相应的时序图，让我瞬间就明白了不同集合通信操作的底层逻辑和潜在问题。此外，书中对一些疑难点，比如通信死锁的产生原因和避免方法，也做了深入的讲解，并且提供了实用的调试技巧，这对于实际开发中遇到的问题非常有帮助。我感觉这本书的内容非常扎实，不是那种“浅尝辄止”的介绍，而是真正地将核心技术讲透彻。

评分☆☆☆☆☆

初次翻阅这本书，最直观的感受就是它的内容组织非常清晰。章节之间的过渡自然流畅，逻辑性很强，不会让人有“跳跃感”。我特别喜欢它在介绍一个概念之前，总是会先铺垫相关的背景知识，这对于我这种非计算机科班出身但又对并行编程充满热情的读者来说，简直是福音。很多时候，在看其他资料的时候，会因为对基础概念理解不深而卡住，但这本书的讲解方式，能够层层递进，帮助我逐步建立起对MPI的认知框架。更重要的是，书中大量的实例代码，都经过了精心的设计和注释，不仅仅是简单地展示API的使用，更是深入地剖析了每个实例的并行思路、通信策略以及性能考量。我尝试着跟着书中的例子，在自己的机器上编译运行，发现真的能够很好地理解并行程序的执行过程，以及不同通信方式对效率的影响。这种“理论与实践相结合”的学习方式，大大提升了我的学习效率和兴趣，让我觉得不再是枯燥地记忆代码，而是真正地理解了并行计算的精髓。

评分☆☆☆☆☆

使用这本书进行学习，让我对MPI编程的信心倍增。它不仅仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，时刻在我身边提供指导。这本书的语言风格严谨而不失生动，既有学术论文的深度，又不乏面向读者的亲和力。我非常喜欢它在章节结尾处设置的“思考题”和“习题”，这些题目往往能引导我进一步思考和探索，巩固所学知识，甚至触及一些更前沿的应用领域。例如，书中提到的关于MPI与GPU协同计算的简要介绍，就激发了我对未来高性能计算技术结合的浓厚兴趣。这本书的优点在于，它没有仅仅停留在API的罗列，而是更侧重于 MPI 在解决实际计算问题中的应用，以及如何优化并行程序的性能。我感觉自己通过这本书的学习，已经能够独立分析一个计算问题，并设计出相应的 MPI 并行方案，这对于我未来的学习和工作都将产生深远的影响。