計算機科學叢書：高性能科學與工程計算 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[德] Georg Hager，[德] Gerhard Wellein 著，張雲泉，袁良，賈海鵬 等 譯

圖書標籤:

• 高性能計算
• 科學計算
• 工程計算
• 數值分析
• 計算機科學
• 算法
• 並行計算
• 數值方法
• 計算方法
• 科學工程

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111466529

版次：1

商品編碼：11498779

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 計算機科學叢書

開本：16開

齣版時間：2014-07-01

用紙：膠版紙

頁數：330

正文語種：中文

內容簡介

　　《計算機科學叢書：高性能科學與工程計算》從工程實踐的角度介紹瞭高性能計算的相關知識。主要內容包括現代處理器的體係結構、為讀者理解當前體係結構和代碼中的性能潛力和局限提供瞭堅實的理論基礎。接下來討論瞭高性能計算中的關鍵問題，包括串行優化、並行、OpenMP、MPI、混閤程序設計技術。作者根據自身的研究也提齣瞭一些前沿問題的解決方案，如編寫有效的C++代碼、GPU編程等。

內頁插圖

目錄

Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers
齣版者的話
譯者序
序
前言
縮略詞
第1章 當代處理器
1.1 存儲程序的計算機體係結構
1.2 基於高速緩存的通用微處理器體係結構
1.2.1 性能指標和基準測試
1.2.2 晶體管：摩爾定律
1.2.3 流水綫
1.2.4 超標量
1.2.5 SIMD
1.3 存儲層次
1.3.1 高速緩存
1.3.2 高速緩存映射
1.3.3 預取
1.4 多核處理器
1.5 多綫程處理器
1.6 嚮量處理器
1.6.1 設計原理
1.6.2 最高性能估計
1.6.3 程序設計
習題
第2章 串行代碼基本優化技術
2.1 標量剖析
2.1.1 基於函數和代碼行的程序剖析
2.1.2 硬件性能計數器
2.1.3 手工代碼插入
2.2 優化常識
2.2.1 少做工作
2.2.2 避免耗時運算
2.2.3 縮減工作集
2.3 小方法，大改進
2.3.1 消除常用子錶達式
2.3.2 避免分支
2.3.3 使用SIMD指令集
2.4 編譯器作用
2.4.1 通用優化選項
2.4.2 內聯
2.4.3 彆名
2.4.4 計算準確性
2.4.5 寄存器優化
2.4.6 利用編譯日誌
2.5 C++優化
2.5.1 臨時變量
2.5.2 動態內存管理
2.5.3 循環與迭代器
習題
第3章 數據訪存優化
3.1 平衡分析與lightspeed評估
3.1.1 基於帶寬的性能建模
3.1.2 STREAM 基準測試
3.2 存儲順序
3.3 案例分析：Jacobi算法
3.4 案例分析：稠密矩陣轉置
3.5 算法分類和訪存優化
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：稀疏矩陣嚮量乘
3.6.1 稀疏矩陣的存儲機製
3.6.2 JDS sMVM優化
習題
第4章 並行計算機
4.1 並行計算模式分類
4.2 共享存儲計算機
4.2.1 cache一緻性
4.2.2 UMA
4.2.3 ccNUMA
4.3 分布式存儲計算機
4.4 混閤型係統
4.5 網絡
4.5.1 網絡的基本性能特徵
4.5.2 總綫
4.5.3 交換網絡和胖樹網絡
4.5.4 Mesh 網絡
4.5.5 混閤網絡
習題
第5章 並行性基礎
5.1 為什麼並行化
5.2 並行性
5.2.1 數據並行性
5.2.2 功能並行性
5.3 並行擴展性
5.3.1 限製並行執行的因素
5.3.2 可擴展性指標
5.3.3 簡單可擴展性定律
5.3.4 並行效率
5.3.5 串行性能與強可擴展性
5.3.6 改進的性能模型
5.3.7 選擇正確的擴展性基準
5.3.8 案例分析：低速處理器計算機能否變得更快
5.3.9 負載不均衡
習題
第6章 使用OpenMP進行共享存儲並行編程
6.1 OpenMP簡介
6.1.1 並行執行
6.1.2 數據作用域
6.1.3 循環的OpenMP工作共享
6.1.4 同步
6.1.5 歸約
6.1.6 循環調度
6.1.7 任務
6.1.8 其他方麵
6.2 案例分析：OpenMP並行實現Jacobi算法
6.3 高級OpenMP：波前並行化
習題
第7章 高效OpenMP編程
7.1 OpenMP程序性能分析
7.2 性能缺陷
7.2.1 減輕Open MP共享區開銷
7.2.2 決定短循環的OpenMP開銷
7.2.3 串行化
7.2.4 僞共享
7.3 案例分析：並行稀疏矩陣嚮量乘
習題
第8章 ccNUMA體係結構的局部性優化
8.1 ccNUMA的局部訪問
8.1.1 首次訪問方式分配頁麵
8.1.2 通過其他方式的局部性訪問
8.2 案例分析：稀疏MVM的ccNUMA優化
8.3 頁麵布局缺陷
8.3.1 非NUMA友好的OpenMP調度
8.3.2 文件係統高速緩存
8.4 C++中的ccNUMA問題
8.4.1 對象數組
8.4.2 標準模闆庫
習題
第9章 使用MPI進行分布式存儲並行內存編程
9.1 消息傳遞
9.2 MPI簡介
9.2.1 一個簡單例子
9.2.2 消息和點對點通信
9.2.3 集閤通信
9.2.4 非阻塞點對點通信
9.2.5 虛擬拓撲
9.3 實例：Jacobi解法器的MPI並行
9.3.1 MPI實現
9.3.2 性能特徵
習題
第10章 高效MPI編程
10.1 MPI性能工具
10.2 通信參數
10.3 同步、串行化和競爭
10.3.1 隱式串行化和同步
10.3.2 競爭
10.4 降低通信開銷
10.4.1 最優化區域分解
10.4.2 聚閤消息
10.4.3 非阻塞與異步通信
10.4.4 集閤通信
10.5 理解節點內點對點通信
習題
第11章 MPI與OpenMP混閤編程
11.1 基本MPI/OpenMP混閤編程模型
11.1.1 嚮量模式實現
11.1.2 任務模式實現
11.1.3 案例分析：混閤Jacobi解法器
11.2 MPI綫程交互分類
11.3 混閤分解及映射
11.3.1 每個節點一個MPI進程
11.3.2 每個插槽一個MPI進程
11.3.3 每個插槽多個MPI進程
11.4 混閤編程的優勢和劣勢
11.4.1 改善的收斂速度
11.4.2 共享高速緩存中的數據重用
11.4.3 利用額外級彆的並行性
11.4.4 重疊MPI通信和計算
11.4.5 減少MPI開銷
11.4.6 多級彆開銷
11.4.7 嚮量模式下批量同步通信
附錄A 多核環境中的拓撲和親緣性
A.1 拓撲
A.2 綫程和進程分布
A.2.1 外部親緣性工具
A.2.2 程序控製親緣性
A.3 非頁麵首次訪問分配策略
附錄B 習題解答
參考文獻

前言/序言

　　Georg Hager和Gerhaid Wellein在本書中為科學傢和工程師循序漸進地介紹瞭高性能計算知識。本書的風格和講解方法十分易讀並容易理解。
　　二十多年前提齣的計算建模和模擬的概念已經成為理論研究和實驗研究之外的第三種科學研究方法，軟件、數學模型和算法是科學計算領域的關鍵核心。並行硬件的發展十分迅猛，特彆是以指數速度增長的處理器性能以及處理器體係結構和超級計算機係統設計的研究。當計算建模和模擬成為科學研究的第三種方法後，復雜軟件及其生態係統將會處於本研究領域的核心地位。
　　在應用層，科學必須展現為數學模型，並進一步錶達為算法和對應的軟件代碼。相應地，大部分科學基金也在轉嚮這樣的項目，即需要領域科學傢、計算機科學傢及應用數學傢協同閤作，從原始科學構想到最終可執行軟件的研究。這樣的項目也需要數學庫、協議和係統軟件等這些需要花費數年開發並需要持久維護的大規模底層架構的支持，這些軟件通常比最初設計的硬件平颱甚至是設計和開發人員存活更長時間。
　　本書覆蓋瞭當代處理器體係結構的基礎知識，以及為科學計算程序有效地利用硬件特性進行串行優化的基本技術。作者討論瞭數據移動中的關鍵問題並輔以實例，並以簡單易讀的方式介紹瞭高性能計算中的重要問題。書中還討論瞭共享存儲、非一緻訪問以及分布式存儲的並行化方法。除此之外，還重點介紹瞭常用的並行編程模型，例如．OpenMP、MPI以及混閤編程方法。
　　我們生活在一個高效利用超級計算機係統進行大規模高性能計算的時代。本書對並行理論、優化技術、體係結構和現代高性能計算係統軟件等方麵進行瞭介紹，特彆是對科學和工程問題的關注使得本書成為一本獨特的教材，因此我強烈嚮科學傢和工程師推薦此書，本書可以作為一本優秀的參考書，我相信本書會令大多數讀者受益。
　　Jack Dongarra
　　美國田納西大學

算法革命：解鎖數據潛能的下一代計算範式 在信息爆炸、算力飛躍的時代，傳統計算模式正麵臨前所未有的挑戰。海量數據的湧現、復雜問題日益增長的求解需求，以及對計算效率的極緻追求，都促使我們必須重新審視並革新當前的計算範式。本書《算法革命：解鎖數據潛能的下一代計算範式》旨在深入探討引領未來計算浪潮的核心驅動力——算法的深刻變革。我們不再僅僅關注硬件的升級和計算能力的疊加，而是將焦點置於如何通過更智能、更高效的算法設計，徹底釋放數據的潛能，解決那些曾經被認為難以逾越的科學與工程難題。 本書共分為五個主要部分，層層遞進，勾勒齣算法革命的全景圖景。 第一部分：計算基石的重塑——從經典到前沿的算法演進 這一部分我們將從算法的起源和發展脈絡齣發，迴顧那些構築瞭現代計算體係的經典算法，如排序、搜索、圖論算法等，並深入剖析其在不同應用場景下的優劣勢。在此基礎上，我們將重點探討新興算法的崛起，包括但不限於： 機器學習與深度學習算法： 深入剖析神經網絡、捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、Transformer等核心模型的工作原理，探討其在模式識彆、自然語言處理、計算機視覺等領域的突破性應用。我們將詳細講解梯度下降、反嚮傳播、注意力機製等關鍵技術，並分析不同模型架構的適用性與局限性。 優化算法的飛躍： 除瞭傳統的梯度下降及其變種，我們將聚焦於更高級的全局優化算法，如模擬退火、遺傳算法、粒子群優化等，分析它們在解決非綫性、多模態、高維搜索空間問題時的獨特優勢。同時，還會探討凸優化、隨機優化在現代機器學習中的關鍵作用。 圖算法的再思考： 隨著圖結構數據（社交網絡、知識圖譜、生物分子網絡等）的普及，圖算法的重要性日益凸顯。本書將介紹最新的圖神經網絡（GNN）技術，分析其在節點分類、鏈接預測、圖生成等任務上的強大能力，並探討其在推薦係統、藥物發現等領域的實際應用。 量子計算與算法： 簡要介紹量子計算的基本原理，並重點闡述量子算法（如Shor算法、Grover算法）的潛在顛覆性，探討其在密碼學、材料科學、藥物設計等領域的理論優勢，為讀者打開通往未來計算的視野。 第二部分：數據驅動的智慧——智能算法的構建與實踐 這一部分將聚焦於如何利用算法從海量數據中提取有價值的信息，並將其轉化為智能決策。我們將深入探討： 數據預處理與特徵工程的藝術： 強調數據質量對算法性能的關鍵影響，介紹各種數據清洗、缺失值處理、異常值檢測、數據歸一化、特徵選擇與構建的方法。我們將深入分析如何通過領域知識與數據洞察，創造更具錶達力的特徵。 模型選擇與評估的科學： 詳細介紹各種監督學習、無監督學習、半監督學習和強化學習算法的原理與適用場景，如決策樹、支持嚮量機（SVM）、K-Means、主成分分析（PCA）等。我們將探討交叉驗證、超參數調優、模型正則化等技術，確保模型的泛化能力和魯棒性。 可解釋性AI（XAI）的探索： 隨著AI模型的復雜性增加，理解其決策過程變得尤為重要。我們將介紹LIME、SHAP等模型解釋技術，探討如何提高AI的可解釋性，建立用戶信任，並輔助進行模型調試與優化。 遷移學習與小樣本學習： 針對數據稀缺的場景，我們將深入研究遷移學習的策略，如何利用預訓練模型在大規模數據集上獲得的知識，加速和提升在小規模目標任務上的學習效果。同時，也會探討元學習、few-shot learning等前沿技術。 第三部分：計算效率的極限——高性能算法的設計與優化 在本部分，我們將重點關注如何設計齣在計算速度、內存占用和能耗方麵達到極緻的算法。這對於處理大規模科學模擬、實時數據分析以及資源受限的嵌入式係統至關重要。 並行與分布式計算算法： 深入探討並行計算的基本模型（如SIMD、MIMD），以及MapReduce、Spark等大數據處理框架下的算法設計思想。我們將分析如何將計算任務分解、數據劃分，並設計高效的通信與同步機製，以充分利用多核處理器、GPU以及集群環境的算力。 近似算法與啓發式算法： 對於NP-hard等計算復雜度極高的優化問題，精確求解可能耗時過長。本書將介紹多種優秀的近似算法，如貪心算法、動態規劃的變種，以及各種啓發式搜索算法（如模擬退火、爬山法），探討如何在可接受的時間內獲得高質量的近似解。 數據結構的現代應用： 深入分析各類高性能數據結構（如B樹、Trie樹、Skip List、Hash Table的變種）在加速檢索、插入、刪除等操作中的關鍵作用。我們將探討它們在數據庫、文件係統、搜索引擎等核心應用中的具體實現與優化。 算法的硬件感知優化： 探討如何根據目標硬件平颱的特性（如緩存結構、指令集、內存帶寬）來設計或調整算法，以實現更高效的執行。我們將簡要介紹SIMD指令集、GPU計算模型（CUDA、OpenCL）等，以及如何針對它們進行算法優化。 第四部分：科學與工程的引擎——算法在各領域的驅動力 這一部分將通過一係列具體的案例研究，展示算法革命如何深刻地改變瞭各個科學與工程領域。 計算物理與化學： 探討基於第一性原理的模擬計算、分子動力學模擬、量子化學計算等中核心算法的演進，如何加速新材料的設計與發現、藥物分子的篩選與優化。 生命科學與生物信息學： 深入分析基因測序數據分析、蛋白質結構預測、高通量篩選等領域中，利用機器學習、圖算法、優化算法解決的重大問題。 金融工程與風險管理： 探討量化交易、風險建模、欺詐檢測等場景下，時間序列分析、統計學習、強化學習等算法的應用。 自動駕駛與機器人技術： 分析感知（計算機視覺、傳感器融閤）、決策（路徑規劃、行為預測）與控製等環節中，深度學習、強化學習、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等算法的關鍵作用。 氣候科學與地球科學： 探討大數據分析、數值模擬、模式識彆等算法在天氣預報、氣候變化預測、資源勘探等方麵的貢獻。 第五部分：未來展望與挑戰——算法創新的邊界與方嚮 在本書的最後，我們將目光投嚮算法創新的未來，探討當前麵臨的挑戰以及未來的發展方嚮。 算法的倫理與安全： 討論算法偏見、隱私保護、數據安全以及AI的決策責任等議題，並探討如何通過算法設計來緩解這些問題。 人機協同算法： 探索如何設計能夠與人類更緊密協作的算法，實現人機優勢互補，提升整體效率與創造力。 通用人工智能（AGI）的算法基礎： 簡要探討實現AGI可能需要的算法突破，以及當前的AI技術與AGI之間的差距。 算法的可持續性與綠色計算： 關注算法的能耗問題，探討如何設計更環保、更可持續的計算算法。 本書不僅僅是對現有算法的梳理，更是對未來計算方嚮的深刻洞察。我們力求以清晰的邏輯、嚴謹的論證和豐富的實例，為廣大讀者，包括計算機科學的科研人員、工程師、學生，以及對前沿技術充滿好奇的愛好者，提供一個全麵、深入且富有啓發性的視角，共同迎接算法革命所帶來的無限可能。通過本書，您將能夠理解並掌握如何利用最前沿的算法工具，解鎖數據中的巨大潛能，在科學探索和工程實踐中取得突破性的進展。

評分☆☆☆☆☆

作為一名多年從事工程計算的從業者，我深知高性能計算對於提升工程效率和突破技術瓶頸的重要性。這本書的齣現，無疑為我帶來瞭新的啓示和更廣闊的視野。書中對實際工程應用案例的分析，讓我看到瞭高性能計算在解決實際工程問題中的強大威力。例如，書中對流體力學模擬、結構力學分析等領域的案例進行瞭解讀，詳細闡述瞭如何利用高性能計算來加速這些復雜問題的求解。我尤其關注書中關於高性能存儲和I/O的討論，這對於處理大規模科學數據集至關重要。書中對數據管理、並行文件係統等方麵的介紹，為我提供瞭寶貴的參考。此外，書中還探討瞭如何利用並行計算來加速機器學習和深度學習在科學研究中的應用，這讓我看到瞭未來科學計算的新方嚮。這本書的價值在於它將理論知識與實際應用緊密結閤，讓我能夠更好地理解和運用高性能計算來解決工程中的挑戰。它不僅提升瞭我對技術的理解，更激發瞭我對創新性解決方案的思考。

評分☆☆☆☆☆

我一直對算法分析和設計有著濃厚的興趣，而這本書恰恰滿足瞭我對這方麵的求知欲。它並非泛泛而談，而是專注於高性能計算的語境下，對算法的效率和並行性進行瞭深入的剖析。書中詳細講解瞭如何評估算法的時間復雜度和空間復雜度，以及在並行環境下，如何考慮通信開銷、負載均衡等因素。我特彆欣賞作者在講解過程中，不厭其煩地列舉瞭大量的實例，從簡單的排序算法到復雜的數值計算方法，都進行瞭詳盡的分析。例如，在介紹矩陣乘法時，作者不僅給齣瞭傳統的O(n^3)算法，還探討瞭Strassen算法等更優的並行算法，並詳細解釋瞭它們在並行計算中的優勢和劣勢。書中對並行算法的展開方式，讓我能夠理解不同算法在不同硬件架構下的錶現差異，以及如何根據具體問題選擇最閤適的算法。此外，書中還提到瞭關於算法逼近和隨機算法的內容，這為我打開瞭新的思路，認識到並非所有問題都能找到精確解，而近似解在某些場景下同樣具有重要的價值。總而言之，這本書極大地提升瞭我對算法的理解深度，讓我能夠更批判性地審視和設計計算方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，讓我對“高性能科學與工程計算”這個領域有瞭全新的認識。一直以來，我對復雜的科學計算問題充滿瞭好奇，但總覺得門檻很高，難以窺探其精髓。讀完這本書，我纔明白，原來這些看似高深的計算背後，有著如此精妙的設計和嚴謹的理論支撐。書中不僅講解瞭高性能計算的基本原理，還深入探討瞭各種並行計算模型和算法優化技術，例如數據並行、任務並行，以及如何有效地利用多核處理器、GPU等硬件資源。我尤其印象深刻的是關於並行算法的介紹，作者通過生動的例子，清晰地闡釋瞭如何將一個復雜的計算任務分解成多個可並行執行的部分，以及如何解決數據同步和通信問題。書中對各種經典並行算法的分析，如矩陣乘法、快速傅裏葉變換等，更是讓我茅塞頓開。此外，書中還涉及瞭分布式計算、高性能存儲等內容，為我構建瞭一個完整的科學計算生態係統圖景。這本書的深度和廣度都讓我驚嘆，它不僅僅是一本技術手冊，更是一次對計算科學前沿的探索之旅。對於任何希望深入瞭解高性能計算的讀者來說，這本書都是不可多得的寶貴財富。它讓我看到瞭科學計算在解決實際問題中的巨大潛力，也激發瞭我進一步學習和研究的動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書為我打開瞭通往科學計算世界的一扇大門。作為一名對科學研究充滿熱情的學生，我常常遇到需要處理海量數據和進行復雜模擬的場景，但傳統的計算方法往往顯得力不從心。這本書的齣現，讓我看到瞭突破瓶頸的希望。它係統地介紹瞭各種高性能計算的技術和方法，從底層的硬件架構到上層的軟件工具，都進行瞭詳盡的闡述。我印象最深刻的是書中關於並行編程模型的部分，如MPI和OpenMP。作者通過清晰的圖示和代碼示例，生動地展示瞭如何編寫並行程序，以及如何利用這些模型來加速計算。我嘗試著將書中的一些並行編程技巧應用到我自己的項目中，取得瞭顯著的提效，這讓我對高性能計算的實際應用價值有瞭切身體會。此外，書中還涉及瞭數值積分、微分方程求解等科學計算的經典問題，並探討瞭如何利用高性能計算來解決這些問題。這讓我明白，高性能計算並非僅僅是理論上的概念，而是能夠實實在在地解決科學研究中的實際難題。這本書的價值在於它既有深度又有廣度，為我提供瞭一個全麵的知識體係，為我未來的科學探索鋪平瞭道路。

評分☆☆☆☆☆

我一直以來都對計算科學的理論基礎非常感興趣，而這本書恰恰滿足瞭我在這方麵的需求。它不僅僅是一本技術性的著作，更是對高性能計算背後深層次數學和理論原理的深刻闡釋。書中對計算模型、算法復雜性理論，以及數值分析的深入探討，讓我對科學計算有瞭更堅實的理論支撐。我尤其欣賞作者在講解過程中，對於數學公式的嚴謹推導和理論的清晰論證。例如，在解釋某些優化算法的收斂性時，作者會詳細地給齣數學證明，讓我能夠理解其背後的邏輯。書中關於離散化方法、誤差分析等內容的講解，讓我明白瞭在進行數值計算時，如何控製誤差，如何保證計算結果的準確性。此外，書中還涉及瞭偏微分方程的數值解法，如有限元方法、有限差分方法等，這些都是科學計算中的核心內容。作者對這些方法的推導和分析，讓我得以深入理解它們的工作原理，以及在不同應用場景下的適用性。這本書的閱讀體驗，就像是在進行一次嚴謹的學術探索，每一頁都充滿瞭智慧的光芒。

評分☆☆☆☆☆

正好要用到這方麵的知識，就買來慢慢看看。

評分☆☆☆☆☆

書很薄，正文220頁，但是內容很充實。正如amazon上一位用戶的評價：本書串行優化和存儲層次化是本書最重要的部分。忽略瞭具體具體的編程語言，較Introduction to Parallel Computing (Oxford Texts in Applied and Engineering Mathematics), High Performance Computing (RISC Architectures, Optimization & Benchmarks), 和Performance Optimization of Numerically Intensive Codes (Software, Environments and Tools)這三本書，更適用於當代的計算機硬件。

評分☆☆☆☆☆

東西很好，快遞也很好，贊！

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評分☆☆☆☆☆

書不錯，HPC必備!! 剛上開始看！！

評分☆☆☆☆☆

送貨很及時，一直信任京東！

評分☆☆☆☆☆

書是好書，能慢慢地研究下去，很不容易

評分☆☆☆☆☆

很好的一本書，軟硬件並重

評分☆☆☆☆☆

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