MPI並行程序設計實例教程(計算機係列教材) 張武生,薛巍,李建江,鄭緯民著 清華大學齣版 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張武生，薛巍，李建江，鄭緯民著 著

圖書標籤:

• MPI
• 並行程序設計
• 並行計算
• 高性能計算
• 計算機科學
• 清華大學齣版社
• 張武生
• 薛巍
• 李建江
• 鄭緯民
• 計算機教材

店鋪： 諾鼎言圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302186472

商品編碼：11444202390

包裝：平裝

齣版時間：2009-02-01

圖書基本信息
圖書名稱	MPI並行程序設計實例教程(計算機係列教材)	作者	張武生,薛巍,李建江,鄭緯民著
定價	39.50元	齣版社	清華大學齣版社
ISBN	9787302186472	齣版日期	2009-02-01
字數	676000	頁碼	431
版次	1	裝幀	平裝
開本	16開	商品重量	0.699Kg

內容簡介

本書旨在通過示例全麵介紹MP1並行程序開發庫的使用方法、程序設計技巧等方麵的內容，力爭完整討論MP1規範所定義的各種特徵。主要也括MPI環境下開發並行程序常用的方法、模式、技巧等內容。在內容組織上力求全麵綜閤地反映MPl-1和MPI-2規範。對MPI所定義的各種功能、特徵分彆給齣可驗證和測試其工作細節的示例程序

作者簡介

作者是清華大學教師

目錄

第1章 MPI並行環境及編程模型 　1.1 MPICH2環境及安裝和測試 　　1.1.1 編譯及安裝 　　1.1.2 配置及驗汪 　　1.1.3 應用程序的編譯、鏈接 　　1.1.4 運行及調試 　　1.1.5 MPD中的安全問題 　1.2 MPI環境編程模型 　　1.2.1 並行係統介紹 　　1.2.2 並行編程模式 　　1.2.3 MPI程序工作模式 　1.3 MPI消息傳遞通信的基本概念 　　1.3.1 消息 　　1.3.2 緩衝區 　　1.3.3 通信子 　　1.3.4 進樣號和進程紕 　　1.3.5 通價脅議 　　1.3.6 隱形對象 第2章 點到點通信 　2.1 阻糍通信 　　2.1.1 標準通信模式 　　2.1.2 緩衝通信模式 　　2.1.3 就緒通信模式 　　2.1.4 同步通信模式 　　2.1.5 小結 　2.2 非阻塞通信 　　2.2.1 通信結束測試 　　2.2.2 非重復的非阻塞通信 　　2.2.3 可醺復的非阻塞通信 　　2.2.4 Probe和Cancel 　2.3 組閤發送接收 　　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 點到點通信總結 　　2.4.1 關於預防死鎖 　　2.4.2 關於阻塞與非阻塞、同步與異步 　　2.4.3 關於操作的執行順序及“公平性” 第3章 組與通信子 　3.1 簡介 　3.2 組管理API 　　3.2.1 組的構建及取消 　　3.2.2 訪問組的相關信息和屬性 　3.3 組問通信 　　3.3.1 創建與取消 　　3.3.2 訪問通信子信息 　3.4 組間通信 　　3.4.1 訪問函數 　　3.4.2 構造和取消函數 　3.5 屬性 　　3.5.1 創建及釋放屬性操作 　　3.5.2 訪問屬性操作 　　3.5.3 設置及刪除屬性操作 　　3.5.4 命名通信子對象 　3.6 錯誤處理 　3.7 組及通信子的小結 第4章 集閤通信 　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 數據類型 　5.1 類型圖 　5.2 與數據類型相關的API函數 　　5.2.1 創建 　　5.2.2 訪問 　　5.2.3 注冊與取消 　5.3 數據類型在通信函數緩衝區的構成 　5.4 數據類型的屬性 　　5.4.1 屬性創建與釋放 　　5.4.2 屬性操作 　 　　5.4.3 復製數據類型 　　5.4.4 類型屬性舉例 　　5.4.5 數據類型命名 　5.5 數據類型的析構 　　5.5.1 獲取創建數據類型MPI函數所使用參數數量信息 　　5.5.2 獲取創建數據類型MPI函數所使用實際參數信息 　　5.5.3 示例 　5.6 打包／解包 第6章 進程拓撲 第7章 動態進程管理 第8章 單嚮通信／遠端內存訪問 第9章 並行I／O 第10章 MPI與外部環境的信息交互 第11章 MPE 參考文獻

編輯推薦

本書作者長期從事相關課程的教學及科技開發工作，具有豐富的教學、科研經驗，編寫的教材符閤教學規律，已被多所高校選用。

文摘

序言

計算的平行宇宙：探索高性能計算的奧秘 在這個信息爆炸的時代，數據量正以前所未有的速度增長，科學研究、工程模擬、大數據分析乃至人工智能等諸多領域都麵臨著海量計算的挑戰。傳統的單機計算能力已顯疲態，而並行計算，特彆是分布式內存並行計算，則為我們打開瞭一個充滿無限可能性的計算新世界。本書並非聚焦於某個特定的並行編程接口，而是旨在為讀者構建一個關於高性能計算的宏觀認知框架，深入剖析並行計算的原理、設計思想、優化策略以及在實際應用中的挑戰與機遇。我們將穿越理論的海洋，登陸實踐的島嶼，一同探索計算的平行宇宙。 一、並行計算的基石：從串行到並行的思維飛躍 在深入探究並行計算之前，理解串行計算的局限性至關重要。串行計算，顧名思義，任務的執行是按順序進行的，一步接一步，如同流水綫上的工人，隻能依次完成自己的工序。這種模式簡單直觀，易於理解和調試，但隨著問題規模的增大，其固有的“短闆效應”會愈發明顯。當單個處理器的計算能力達到物理極限，或者任務本身可以被分解成多個獨立的部分時，串行計算的瓶頸便顯現齣來。 並行計算的核心思想在於“分而治之”。它將一個龐大、復雜的計算任務分解成若乾個可以同時執行的子任務，並將這些子任務分配給多個計算單元（如CPU核心、處理器或者獨立的計算機節點）協同完成。這種協同工作的模式，如同一個高效的團隊，每個人都負責一部分工作，齊頭並進，大大縮短瞭整體的完成時間。 從串行思維到並行思維的轉變，是學習並行計算的第一步，也是最關鍵的一步。這不僅僅是代碼層麵的改變，更是一種全新的解決問題的方式。我們需要學會如何識彆可以並行化的部分，如何有效地劃分任務，以及如何管理和協調這些並行執行的子任務。這種思維模式的轉變，將使我們能夠以更低的成本、更快的速度解決更復雜的問題。 二、並行計算的架構：硬件基礎與模型選擇 並行計算的實現離不開強大的硬件支持。典型的並行計算係統通常由以下幾個關鍵組成部分構成： 計算節點： 這是一個獨立的計算單元，通常包含一個或多個處理器（CPU）、內存、硬盤等。在分布式內存係統中，每個計算節點擁有自己獨立的內存空間，節點之間無法直接訪問彼此的內存。 網絡互連： 用於連接各個計算節點，實現節點之間的數據交換和通信。高性能的網絡互連，如InfiniBand或高速以太網，對於提升並行計算的效率至關重要，因為它直接影響到通信的延遲和帶寬。 存儲係統： 用於存儲大規模的數據集和計算結果。對於高性能計算而言，需要高效、可擴展的並行文件係統來滿足海量數據的讀寫需求。 根據計算單元之間的數據訪問方式，並行計算模型可以大緻分為兩類： 共享內存模型： 在這種模型下，所有計算單元共享同一個內存空間。任何一個計算單元都可以直接訪問和修改內存中的數據。這種模型的優點是通信相對簡單，但當計算單元數量增加時，會麵臨內存訪問衝突和同步的挑戰。 分布式內存模型： 在這種模型下，每個計算單元擁有獨立的內存空間。計算單元之間需要通過顯式的消息傳遞來進行數據交換。這種模型可以很好地擴展到大量的計算節點，但需要開發者仔細管理數據的分發和通信。 此外，還有一些混閤模型，結閤瞭共享內存和分布式內存的特點，以充分利用不同架構的優勢。理解這些硬件架構和並行計算模型，是設計和實現高效並行程序的先決條件。 三、並行算法的設計藝術：分解、映射與協調 並行算法的設計是並行計算的核心。一個成功的並行算法，能夠有效地將問題分解，將任務閤理地映射到計算資源上，並協調各個計算單元的執行。 問題分解（Decomposition）： 這是並行算法設計的第一步，也是最關鍵的一步。我們需要將原問題分解成盡可能多、盡可能小的子任務，這些子任務之間應該具有較高的獨立性，以便並行執行。分解的方式可以多種多樣，例如： 數據分解： 將問題所涉及的數據集分割成若乾個部分，分配給不同的計算單元。每個計算單元對分配到的數據進行處理。 任務分解： 將問題分解成一係列相互獨立的計算任務，並按照一定的順序分配給不同的計算單元。 空間分解： 在模擬領域，可以將計算域分割成多個區域，每個計算單元負責一個區域的計算。 任務映射（Mapping）： 分解齣的子任務需要被有效地映射到可用的計算單元上。映射的目標是最小化通信開銷，最大化計算資源的利用率，並盡可能地平衡各個計算單元的工作負載。一個好的映射策略能夠顯著提升並行程序的性能。 通信與同步（Communication and Synchronization）： 在分布式內存係統中，子任務之間並非完全獨立，它們往往需要交換中間計算結果。有效的通信策略能夠減少數據傳輸的延遲和帶寬占用。同步機製則確保瞭各個計算單元按照預定的順序執行，避免齣現競態條件等問題。 負載均衡（Load Balancing）： 確保所有計算單元的工作負載盡可能均勻，避免齣現“熱點”計算單元承擔過多任務而導緻整體性能下降，以及“冷點”計算單元空閑等待的情況。 四、性能優化之路：提升並行效率的秘訣 即使是精心設計的並行程序，也可能因為各種因素而無法達到最佳性能。性能優化是並行程序開發過程中不可或缺的一環。 減少通信開銷： 通信是並行計算中最大的開銷之一。優化通信策略，例如： 聚閤通信： 將多個小的通信操作閤並成一次大的通信操作，以減少通信的啓動開銷。 延遲隱藏： 在進行通信的同時，安排其他計算任務，以隱藏通信的延遲。 選擇閤適的通信模式： 根據任務需求選擇點對點通信、集體通信（如廣播、歸約）等。 提高計算效率： 優化計算核心： 采用高效的計算算法，例如，在矩陣乘法中，可以使用Strassen算法等。 利用緩存： 閤理組織數據訪問模式，最大化利用CPU緩存，減少對主內存的訪問。 指令級並行： 編譯器和處理器能夠自動進行的優化，開發者可以通過代碼結構和指令的使用來輔助。 內存管理： 減少內存分配和釋放次數： 頻繁的內存操作會帶來顯著的開銷。 數據局部性： 盡量將需要訪問的數據集中存儲，減少跨節點訪問。 內存對齊： 確保數據結構在內存中的對齊，以提高訪問效率。 避免串行瓶頸： 識彆程序中的串行部分，盡量將其分解或優化，避免成為整個程序的瓶頸。 五、實際應用中的挑戰與機遇 高性能計算已經滲透到科學研究和工程應用的方方麵麵： 科學計算： 從天體物理模擬到氣候模型預測，從分子動力學模擬到基因組測序，高性能計算極大地推動瞭科學發現的進程。 工程模擬： 汽車碰撞模擬、飛機氣動性能分析、石油勘探等領域，都需要高性能計算來完成復雜的工程仿真。 大數據分析： 海量數據的處理和分析，如機器學習、深度學習模型的訓練，離不開並行計算的支持。 人工智能： 隨著人工智能模型的日益龐大和復雜，高性能計算已成為其發展的基石。 然而，在實際應用中，高性能計算也麵臨著諸多挑戰： 可擴展性問題： 隨著計算節點數量的增加，程序的性能增長可能並不綫性，通信開銷、負載不均等問題會逐漸顯現。 故障容忍： 在大規模集群中，硬件故障的概率會增加，如何保證程序的健壯性和容錯性是重要的課題。 軟件復雜性： 並行程序的開發、調試和維護比串行程序更加復雜。 編程模型與工具： 選擇閤適的編程模型和工具，並熟練掌握它們，需要投入大量的學習和實踐。 盡管存在挑戰，但高性能計算帶來的機遇是巨大的。它使我們能夠解決以前無法解決的問題，探索未知的領域，並加速科技進步的步伐。 六、展望未來：邁嚮更智能、更高效的計算未來 隨著硬件技術的不斷發展，如異構計算（CPU+GPU）、光互連等新技術的齣現，高性能計算的形態也在不斷演變。未來的並行計算將更加注重能源效率、智能化調度以及與人工智能的深度融閤。 掌握並行計算的思想和方法，不僅僅是為瞭編寫高性能的程序，更是為瞭擁抱未來的計算範式，在日益復雜和龐大的計算挑戰麵前，能夠遊刃有餘，驅動創新，實現更宏偉的目標。本書將引導您踏上這段充滿挑戰與迴報的計算之旅，為您打開通往高性能計算世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

這本書在排版和印刷方麵也給我留下瞭良好的印象。紙張的質感很好，翻閱起來不易疲勞，而且字體大小適中，行距也恰到好處，使得閱讀體驗非常舒適。我特彆欣賞書中對圖錶的運用。很多復雜的並行通信拓撲結構、進程模型以及數據分發策略，都通過清晰的流程圖和示意圖得以展現，這比單純的文字描述要直觀得多，也更容易理解。我尤其喜歡它在解釋MPI集閤通信的同步性時，用一個非常形象的“等候室”模型來比喻，並且配以相應的時序圖，讓我瞬間就明白瞭不同集閤通信操作的底層邏輯和潛在問題。此外，書中對一些疑難點，比如通信死鎖的産生原因和避免方法，也做瞭深入的講解，並且提供瞭實用的調試技巧，這對於實際開發中遇到的問題非常有幫助。我感覺這本書的內容非常紮實，不是那種“淺嘗輒止”的介紹，而是真正地將核心技術講透徹。

評分☆☆☆☆☆

初次翻閱這本書，最直觀的感受就是它的內容組織非常清晰。章節之間的過渡自然流暢，邏輯性很強，不會讓人有“跳躍感”。我特彆喜歡它在介紹一個概念之前，總是會先鋪墊相關的背景知識，這對於我這種非計算機科班齣身但又對並行編程充滿熱情的讀者來說，簡直是福音。很多時候，在看其他資料的時候，會因為對基礎概念理解不深而卡住，但這本書的講解方式，能夠層層遞進，幫助我逐步建立起對MPI的認知框架。更重要的是，書中大量的實例代碼，都經過瞭精心的設計和注釋，不僅僅是簡單地展示API的使用，更是深入地剖析瞭每個實例的並行思路、通信策略以及性能考量。我嘗試著跟著書中的例子，在自己的機器上編譯運行，發現真的能夠很好地理解並行程序的執行過程，以及不同通信方式對效率的影響。這種“理論與實踐相結閤”的學習方式，大大提升瞭我的學習效率和興趣，讓我覺得不再是枯燥地記憶代碼，而是真正地理解瞭並行計算的精髓。

評分☆☆☆☆☆

使用這本書進行學習，讓我對MPI編程的信心倍增。它不僅僅是一本教材，更像是一位經驗豐富的導師，時刻在我身邊提供指導。這本書的語言風格嚴謹而不失生動，既有學術論文的深度，又不乏麵嚮讀者的親和力。我非常喜歡它在章節結尾處設置的“思考題”和“習題”，這些題目往往能引導我進一步思考和探索，鞏固所學知識，甚至觸及一些更前沿的應用領域。例如，書中提到的關於MPI與GPU協同計算的簡要介紹，就激發瞭我對未來高性能計算技術結閤的濃厚興趣。這本書的優點在於，它沒有僅僅停留在API的羅列，而是更側重於 MPI 在解決實際計算問題中的應用，以及如何優化並行程序的性能。我感覺自己通過這本書的學習，已經能夠獨立分析一個計算問題，並設計齣相應的 MPI 並行方案，這對於我未來的學習和工作都將産生深遠的影響。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書的某個章節，我感覺腦海中關於並行計算的圖景豁然開朗。之前對於某些復雜的並行算法，總覺得摸不著頭腦，難以理解其中的巧妙之處。但這本書用非常具象化的比喻和細緻入微的剖析，將原本抽象的概念變得生動起來。比如，它在解釋MPI點對點通信的時候，就將通信過程類比成信件的傳遞，而MPI的集閤通信則形象地比作瞭團隊協作的會議。這些生動的類比，極大地降低瞭理解門檻，讓我能夠快速把握核心要義。而且，書中的案例選擇也相當有代錶性，涵蓋瞭矩陣乘法、快速傅裏葉變換等經典並行計算問題，這些都是衡量並行計算能力的重要標杆。通過學習這些實例，我不僅掌握瞭MPI的編程技巧，更重要的是，學會瞭如何針對不同的計算任務，設計齣最優的並行策略。這種“授人以魚不如授人以漁”的教學理念，貫穿全書，讓我覺得這本書不僅是一本技術手冊，更是一本能夠指導我獨立解決並行計算問題的“武功秘籍”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計倒是挺有意思的，那深邃的藍色背景，仿佛將人瞬間拉進瞭代碼的海洋，而中間那醒目的標題，字體棱角分明，透著一股嚴謹的學術氣息，尤其是“清華大學齣版”這幾個字，更是讓人對內容的質量充滿期待。拿到手裏沉甸甸的，這分量感，就足以說明裏麵的內容肯定不是“輕飄飄”的。我一直對並行計算這個領域很感興趣，覺得它代錶瞭計算機科學未來的發展方嚮，尤其是涉及到大規模計算和高性能處理的時候，並行編程的能力就顯得尤為重要。這本書的作者陣容也相當強大，幾位老師的名字在學術界都赫赫有名，這讓我覺得，這本書肯定蘊含著他們多年的研究和教學經驗，不是那種泛泛而談的教材。我個人目前還在學習一些基礎的並行模型，比如OpenMP，但總覺得不夠深入，尤其是對於更底層的MPI通信機製，一直缺乏一個係統性的學習。這本書恰好填補瞭這個空白，我翻瞭翻目錄，看到後麵詳細介紹瞭MPI的各種通信模式、拓撲結構以及在實際問題中的應用，這讓我非常興奮，感覺離掌握真正高效的並行程序設計又近瞭一步。