计算机科学丛书：高性能科学与工程计算 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[德] Georg Hager，[德] Gerhard Wellein 著，张云泉，袁良，贾海鹏 等 译

图书标签:

• 高性能计算
• 科学计算
• 工程计算
• 数值分析
• 计算机科学
• 算法
• 并行计算
• 数值方法
• 计算方法
• 科学工程

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111466529

版次：1

商品编码：11498779

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

开本：16开

出版时间：2014-07-01

用纸：胶版纸

页数：330

正文语种：中文

内容简介

　　《计算机科学丛书：高性能科学与工程计算》从工程实践的角度介绍了高性能计算的相关知识。主要内容包括现代处理器的体系结构、为读者理解当前体系结构和代码中的性能潜力和局限提供了坚实的理论基础。接下来讨论了高性能计算中的关键问题，包括串行优化、并行、OpenMP、MPI、混合程序设计技术。作者根据自身的研究也提出了一些前沿问题的解决方案，如编写有效的C++代码、GPU编程等。

内页插图

目录

Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers
出版者的话
译者序
序
前言
缩略词
第1章 当代处理器
1.1 存储程序的计算机体系结构
1.2 基于高速缓存的通用微处理器体系结构
1.2.1 性能指标和基准测试
1.2.2 晶体管：摩尔定律
1.2.3 流水线
1.2.4 超标量
1.2.5 SIMD
1.3 存储层次
1.3.1 高速缓存
1.3.2 高速缓存映射
1.3.3 预取
1.4 多核处理器
1.5 多线程处理器
1.6 向量处理器
1.6.1 设计原理
1.6.2 最高性能估计
1.6.3 程序设计
习题
第2章 串行代码基本优化技术
2.1 标量剖析
2.1.1 基于函数和代码行的程序剖析
2.1.2 硬件性能计数器
2.1.3 手工代码插入
2.2 优化常识
2.2.1 少做工作
2.2.2 避免耗时运算
2.2.3 缩减工作集
2.3 小方法，大改进
2.3.1 消除常用子表达式
2.3.2 避免分支
2.3.3 使用SIMD指令集
2.4 编译器作用
2.4.1 通用优化选项
2.4.2 内联
2.4.3 别名
2.4.4 计算准确性
2.4.5 寄存器优化
2.4.6 利用编译日志
2.5 C++优化
2.5.1 临时变量
2.5.2 动态内存管理
2.5.3 循环与迭代器
习题
第3章 数据访存优化
3.1 平衡分析与lightspeed评估
3.1.1 基于带宽的性能建模
3.1.2 STREAM 基准测试
3.2 存储顺序
3.3 案例分析：Jacobi算法
3.4 案例分析：稠密矩阵转置
3.5 算法分类和访存优化
3.5.1 O（N）/O（N）
3.5.2 O（N2）/O（N2）
3.5.3 O（N3）/O（N2）
3.6 案例分析：稀疏矩阵向量乘
3.6.1 稀疏矩阵的存储机制
3.6.2 JDS sMVM优化
习题
第4章 并行计算机
4.1 并行计算模式分类
4.2 共享存储计算机
4.2.1 cache一致性
4.2.2 UMA
4.2.3 ccNUMA
4.3 分布式存储计算机
4.4 混合型系统
4.5 网络
4.5.1 网络的基本性能特征
4.5.2 总线
4.5.3 交换网络和胖树网络
4.5.4 Mesh 网络
4.5.5 混合网络
习题
第5章 并行性基础
5.1 为什么并行化
5.2 并行性
5.2.1 数据并行性
5.2.2 功能并行性
5.3 并行扩展性
5.3.1 限制并行执行的因素
5.3.2 可扩展性指标
5.3.3 简单可扩展性定律
5.3.4 并行效率
5.3.5 串行性能与强可扩展性
5.3.6 改进的性能模型
5.3.7 选择正确的扩展性基准
5.3.8 案例分析：低速处理器计算机能否变得更快
5.3.9 负载不均衡
习题
第6章 使用OpenMP进行共享存储并行编程
6.1 OpenMP简介
6.1.1 并行执行
6.1.2 数据作用域
6.1.3 循环的OpenMP工作共享
6.1.4 同步
6.1.5 归约
6.1.6 循环调度
6.1.7 任务
6.1.8 其他方面
6.2 案例分析：OpenMP并行实现Jacobi算法
6.3 高级OpenMP：波前并行化
习题
第7章 高效OpenMP编程
7.1 OpenMP程序性能分析
7.2 性能缺陷
7.2.1 减轻Open MP共享区开销
7.2.2 决定短循环的OpenMP开销
7.2.3 串行化
7.2.4 伪共享
7.3 案例分析：并行稀疏矩阵向量乘
习题
第8章 ccNUMA体系结构的局部性优化
8.1 ccNUMA的局部访问
8.1.1 首次访问方式分配页面
8.1.2 通过其他方式的局部性访问
8.2 案例分析：稀疏MVM的ccNUMA优化
8.3 页面布局缺陷
8.3.1 非NUMA友好的OpenMP调度
8.3.2 文件系统高速缓存
8.4 C++中的ccNUMA问题
8.4.1 对象数组
8.4.2 标准模板库
习题
第9章 使用MPI进行分布式存储并行内存编程
9.1 消息传递
9.2 MPI简介
9.2.1 一个简单例子
9.2.2 消息和点对点通信
9.2.3 集合通信
9.2.4 非阻塞点对点通信
9.2.5 虚拟拓扑
9.3 实例：Jacobi解法器的MPI并行
9.3.1 MPI实现
9.3.2 性能特征
习题
第10章 高效MPI编程
10.1 MPI性能工具
10.2 通信参数
10.3 同步、串行化和竞争
10.3.1 隐式串行化和同步
10.3.2 竞争
10.4 降低通信开销
10.4.1 最优化区域分解
10.4.2 聚合消息
10.4.3 非阻塞与异步通信
10.4.4 集合通信
10.5 理解节点内点对点通信
习题
第11章 MPI与OpenMP混合编程
11.1 基本MPI/OpenMP混合编程模型
11.1.1 向量模式实现
11.1.2 任务模式实现
11.1.3 案例分析：混合Jacobi解法器
11.2 MPI线程交互分类
11.3 混合分解及映射
11.3.1 每个节点一个MPI进程
11.3.2 每个插槽一个MPI进程
11.3.3 每个插槽多个MPI进程
11.4 混合编程的优势和劣势
11.4.1 改善的收敛速度
11.4.2 共享高速缓存中的数据重用
11.4.3 利用额外级别的并行性
11.4.4 重叠MPI通信和计算
11.4.5 减少MPI开销
11.4.6 多级别开销
11.4.7 向量模式下批量同步通信
附录A 多核环境中的拓扑和亲缘性
A.1 拓扑
A.2 线程和进程分布
A.2.1 外部亲缘性工具
A.2.2 程序控制亲缘性
A.3 非页面首次访问分配策略
附录B 习题解答
参考文献

前言/序言

　　Georg Hager和Gerhaid Wellein在本书中为科学家和工程师循序渐进地介绍了高性能计算知识。本书的风格和讲解方法十分易读并容易理解。
　　二十多年前提出的计算建模和模拟的概念已经成为理论研究和实验研究之外的第三种科学研究方法，软件、数学模型和算法是科学计算领域的关键核心。并行硬件的发展十分迅猛，特别是以指数速度增长的处理器性能以及处理器体系结构和超级计算机系统设计的研究。当计算建模和模拟成为科学研究的第三种方法后，复杂软件及其生态系统将会处于本研究领域的核心地位。
　　在应用层，科学必须展现为数学模型，并进一步表达为算法和对应的软件代码。相应地，大部分科学基金也在转向这样的项目，即需要领域科学家、计算机科学家及应用数学家协同合作，从原始科学构想到最终可执行软件的研究。这样的项目也需要数学库、协议和系统软件等这些需要花费数年开发并需要持久维护的大规模底层架构的支持，这些软件通常比最初设计的硬件平台甚至是设计和开发人员存活更长时间。
　　本书覆盖了当代处理器体系结构的基础知识，以及为科学计算程序有效地利用硬件特性进行串行优化的基本技术。作者讨论了数据移动中的关键问题并辅以实例，并以简单易读的方式介绍了高性能计算中的重要问题。书中还讨论了共享存储、非一致访问以及分布式存储的并行化方法。除此之外，还重点介绍了常用的并行编程模型，例如．OpenMP、MPI以及混合编程方法。
　　我们生活在一个高效利用超级计算机系统进行大规模高性能计算的时代。本书对并行理论、优化技术、体系结构和现代高性能计算系统软件等方面进行了介绍，特别是对科学和工程问题的关注使得本书成为一本独特的教材，因此我强烈向科学家和工程师推荐此书，本书可以作为一本优秀的参考书，我相信本书会令大多数读者受益。
　　Jack Dongarra
　　美国田纳西大学

算法革命：解锁数据潜能的下一代计算范式 在信息爆炸、算力飞跃的时代，传统计算模式正面临前所未有的挑战。海量数据的涌现、复杂问题日益增长的求解需求，以及对计算效率的极致追求，都促使我们必须重新审视并革新当前的计算范式。本书《算法革命：解锁数据潜能的下一代计算范式》旨在深入探讨引领未来计算浪潮的核心驱动力——算法的深刻变革。我们不再仅仅关注硬件的升级和计算能力的叠加，而是将焦点置于如何通过更智能、更高效的算法设计，彻底释放数据的潜能，解决那些曾经被认为难以逾越的科学与工程难题。 本书共分为五个主要部分，层层递进，勾勒出算法革命的全景图景。 第一部分：计算基石的重塑——从经典到前沿的算法演进 这一部分我们将从算法的起源和发展脉络出发，回顾那些构筑了现代计算体系的经典算法，如排序、搜索、图论算法等，并深入剖析其在不同应用场景下的优劣势。在此基础上，我们将重点探讨新兴算法的崛起，包括但不限于： 机器学习与深度学习算法： 深入剖析神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等核心模型的工作原理，探讨其在模式识别、自然语言处理、计算机视觉等领域的突破性应用。我们将详细讲解梯度下降、反向传播、注意力机制等关键技术，并分析不同模型架构的适用性与局限性。 优化算法的飞跃： 除了传统的梯度下降及其变种，我们将聚焦于更高级的全局优化算法，如模拟退火、遗传算法、粒子群优化等，分析它们在解决非线性、多模态、高维搜索空间问题时的独特优势。同时，还会探讨凸优化、随机优化在现代机器学习中的关键作用。 图算法的再思考： 随着图结构数据（社交网络、知识图谱、生物分子网络等）的普及，图算法的重要性日益凸显。本书将介绍最新的图神经网络（GNN）技术，分析其在节点分类、链接预测、图生成等任务上的强大能力，并探讨其在推荐系统、药物发现等领域的实际应用。 量子计算与算法： 简要介绍量子计算的基本原理，并重点阐述量子算法（如Shor算法、Grover算法）的潜在颠覆性，探讨其在密码学、材料科学、药物设计等领域的理论优势，为读者打开通往未来计算的视野。 第二部分：数据驱动的智慧——智能算法的构建与实践 这一部分将聚焦于如何利用算法从海量数据中提取有价值的信息，并将其转化为智能决策。我们将深入探讨： 数据预处理与特征工程的艺术： 强调数据质量对算法性能的关键影响，介绍各种数据清洗、缺失值处理、异常值检测、数据归一化、特征选择与构建的方法。我们将深入分析如何通过领域知识与数据洞察，创造更具表达力的特征。 模型选择与评估的科学： 详细介绍各种监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习算法的原理与适用场景，如决策树、支持向量机（SVM）、K-Means、主成分分析（PCA）等。我们将探讨交叉验证、超参数调优、模型正则化等技术，确保模型的泛化能力和鲁棒性。 可解释性AI（XAI）的探索： 随着AI模型的复杂性增加，理解其决策过程变得尤为重要。我们将介绍LIME、SHAP等模型解释技术，探讨如何提高AI的可解释性，建立用户信任，并辅助进行模型调试与优化。 迁移学习与小样本学习： 针对数据稀缺的场景，我们将深入研究迁移学习的策略，如何利用预训练模型在大规模数据集上获得的知识，加速和提升在小规模目标任务上的学习效果。同时，也会探讨元学习、few-shot learning等前沿技术。 第三部分：计算效率的极限——高性能算法的设计与优化 在本部分，我们将重点关注如何设计出在计算速度、内存占用和能耗方面达到极致的算法。这对于处理大规模科学模拟、实时数据分析以及资源受限的嵌入式系统至关重要。 并行与分布式计算算法： 深入探讨并行计算的基本模型（如SIMD、MIMD），以及MapReduce、Spark等大数据处理框架下的算法设计思想。我们将分析如何将计算任务分解、数据划分，并设计高效的通信与同步机制，以充分利用多核处理器、GPU以及集群环境的算力。 近似算法与启发式算法： 对于NP-hard等计算复杂度极高的优化问题，精确求解可能耗时过长。本书将介绍多种优秀的近似算法，如贪心算法、动态规划的变种，以及各种启发式搜索算法（如模拟退火、爬山法），探讨如何在可接受的时间内获得高质量的近似解。 数据结构的现代应用： 深入分析各类高性能数据结构（如B树、Trie树、Skip List、Hash Table的变种）在加速检索、插入、删除等操作中的关键作用。我们将探讨它们在数据库、文件系统、搜索引擎等核心应用中的具体实现与优化。 算法的硬件感知优化： 探讨如何根据目标硬件平台的特性（如缓存结构、指令集、内存带宽）来设计或调整算法，以实现更高效的执行。我们将简要介绍SIMD指令集、GPU计算模型（CUDA、OpenCL）等，以及如何针对它们进行算法优化。 第四部分：科学与工程的引擎——算法在各领域的驱动力 这一部分将通过一系列具体的案例研究，展示算法革命如何深刻地改变了各个科学与工程领域。 计算物理与化学： 探讨基于第一性原理的模拟计算、分子动力学模拟、量子化学计算等中核心算法的演进，如何加速新材料的设计与发现、药物分子的筛选与优化。 生命科学与生物信息学： 深入分析基因测序数据分析、蛋白质结构预测、高通量筛选等领域中，利用机器学习、图算法、优化算法解决的重大问题。 金融工程与风险管理： 探讨量化交易、风险建模、欺诈检测等场景下，时间序列分析、统计学习、强化学习等算法的应用。 自动驾驶与机器人技术： 分析感知（计算机视觉、传感器融合）、决策（路径规划、行为预测）与控制等环节中，深度学习、强化学习、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等算法的关键作用。 气候科学与地球科学： 探讨大数据分析、数值模拟、模式识别等算法在天气预报、气候变化预测、资源勘探等方面的贡献。 第五部分：未来展望与挑战——算法创新的边界与方向 在本书的最后，我们将目光投向算法创新的未来，探讨当前面临的挑战以及未来的发展方向。 算法的伦理与安全： 讨论算法偏见、隐私保护、数据安全以及AI的决策责任等议题，并探讨如何通过算法设计来缓解这些问题。 人机协同算法： 探索如何设计能够与人类更紧密协作的算法，实现人机优势互补，提升整体效率与创造力。 通用人工智能（AGI）的算法基础： 简要探讨实现AGI可能需要的算法突破，以及当前的AI技术与AGI之间的差距。 算法的可持续性与绿色计算： 关注算法的能耗问题，探讨如何设计更环保、更可持续的计算算法。 本书不仅仅是对现有算法的梳理，更是对未来计算方向的深刻洞察。我们力求以清晰的逻辑、严谨的论证和丰富的实例，为广大读者，包括计算机科学的科研人员、工程师、学生，以及对前沿技术充满好奇的爱好者，提供一个全面、深入且富有启发性的视角，共同迎接算法革命所带来的无限可能。通过本书，您将能够理解并掌握如何利用最前沿的算法工具，解锁数据中的巨大潜能，在科学探索和工程实践中取得突破性的进展。

评分☆☆☆☆☆

作为一名多年从事工程计算的从业者，我深知高性能计算对于提升工程效率和突破技术瓶颈的重要性。这本书的出现，无疑为我带来了新的启示和更广阔的视野。书中对实际工程应用案例的分析，让我看到了高性能计算在解决实际工程问题中的强大威力。例如，书中对流体力学模拟、结构力学分析等领域的案例进行了解读，详细阐述了如何利用高性能计算来加速这些复杂问题的求解。我尤其关注书中关于高性能存储和I/O的讨论，这对于处理大规模科学数据集至关重要。书中对数据管理、并行文件系统等方面的介绍，为我提供了宝贵的参考。此外，书中还探讨了如何利用并行计算来加速机器学习和深度学习在科学研究中的应用，这让我看到了未来科学计算的新方向。这本书的价值在于它将理论知识与实际应用紧密结合，让我能够更好地理解和运用高性能计算来解决工程中的挑战。它不仅提升了我对技术的理解，更激发了我对创新性解决方案的思考。

评分☆☆☆☆☆

我一直对算法分析和设计有着浓厚的兴趣，而这本书恰恰满足了我对这方面的求知欲。它并非泛泛而谈，而是专注于高性能计算的语境下，对算法的效率和并行性进行了深入的剖析。书中详细讲解了如何评估算法的时间复杂度和空间复杂度，以及在并行环境下，如何考虑通信开销、负载均衡等因素。我特别欣赏作者在讲解过程中，不厌其烦地列举了大量的实例，从简单的排序算法到复杂的数值计算方法，都进行了详尽的分析。例如，在介绍矩阵乘法时，作者不仅给出了传统的O(n^3)算法，还探讨了Strassen算法等更优的并行算法，并详细解释了它们在并行计算中的优势和劣势。书中对并行算法的展开方式，让我能够理解不同算法在不同硬件架构下的表现差异，以及如何根据具体问题选择最合适的算法。此外，书中还提到了关于算法逼近和随机算法的内容，这为我打开了新的思路，认识到并非所有问题都能找到精确解，而近似解在某些场景下同样具有重要的价值。总而言之，这本书极大地提升了我对算法的理解深度，让我能够更批判性地审视和设计计算方案。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对计算科学的理论基础非常感兴趣，而这本书恰恰满足了我在这方面的需求。它不仅仅是一本技术性的著作，更是对高性能计算背后深层次数学和理论原理的深刻阐释。书中对计算模型、算法复杂性理论，以及数值分析的深入探讨，让我对科学计算有了更坚实的理论支撑。我尤其欣赏作者在讲解过程中，对于数学公式的严谨推导和理论的清晰论证。例如，在解释某些优化算法的收敛性时，作者会详细地给出数学证明，让我能够理解其背后的逻辑。书中关于离散化方法、误差分析等内容的讲解，让我明白了在进行数值计算时，如何控制误差，如何保证计算结果的准确性。此外，书中还涉及了偏微分方程的数值解法，如有限元方法、有限差分方法等，这些都是科学计算中的核心内容。作者对这些方法的推导和分析，让我得以深入理解它们的工作原理，以及在不同应用场景下的适用性。这本书的阅读体验，就像是在进行一次严谨的学术探索，每一页都充满了智慧的光芒。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，让我对“高性能科学与工程计算”这个领域有了全新的认识。一直以来，我对复杂的科学计算问题充满了好奇，但总觉得门槛很高，难以窥探其精髓。读完这本书，我才明白，原来这些看似高深的计算背后，有着如此精妙的设计和严谨的理论支撑。书中不仅讲解了高性能计算的基本原理，还深入探讨了各种并行计算模型和算法优化技术，例如数据并行、任务并行，以及如何有效地利用多核处理器、GPU等硬件资源。我尤其印象深刻的是关于并行算法的介绍，作者通过生动的例子，清晰地阐释了如何将一个复杂的计算任务分解成多个可并行执行的部分，以及如何解决数据同步和通信问题。书中对各种经典并行算法的分析，如矩阵乘法、快速傅里叶变换等，更是让我茅塞顿开。此外，书中还涉及了分布式计算、高性能存储等内容，为我构建了一个完整的科学计算生态系统图景。这本书的深度和广度都让我惊叹，它不仅仅是一本技术手册，更是一次对计算科学前沿的探索之旅。对于任何希望深入了解高性能计算的读者来说，这本书都是不可多得的宝贵财富。它让我看到了科学计算在解决实际问题中的巨大潜力，也激发了我进一步学习和研究的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书为我打开了通往科学计算世界的一扇大门。作为一名对科学研究充满热情的学生，我常常遇到需要处理海量数据和进行复杂模拟的场景，但传统的计算方法往往显得力不从心。这本书的出现，让我看到了突破瓶颈的希望。它系统地介绍了各种高性能计算的技术和方法，从底层的硬件架构到上层的软件工具，都进行了详尽的阐述。我印象最深刻的是书中关于并行编程模型的部分，如MPI和OpenMP。作者通过清晰的图示和代码示例，生动地展示了如何编写并行程序，以及如何利用这些模型来加速计算。我尝试着将书中的一些并行编程技巧应用到我自己的项目中，取得了显著的提效，这让我对高性能计算的实际应用价值有了切身体会。此外，书中还涉及了数值积分、微分方程求解等科学计算的经典问题，并探讨了如何利用高性能计算来解决这些问题。这让我明白，高性能计算并非仅仅是理论上的概念，而是能够实实在在地解决科学研究中的实际难题。这本书的价值在于它既有深度又有广度，为我提供了一个全面的知识体系，为我未来的科学探索铺平了道路。

评分☆☆☆☆☆

正版图书，内容不错！

评分☆☆☆☆☆

good

评分☆☆☆☆☆

亮点在于串行代码优化

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好

评分☆☆☆☆☆

活动买的很划算，字数字数

评分☆☆☆☆☆

书很好，送货为非常快！！！！！

评分☆☆☆☆☆

物流有点慢了

评分☆☆☆☆☆

很好的一本书，软硬件并重

评分☆☆☆☆☆

书看起来很不错，很好很强大，很给力，很喜欢哦