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张云泉，袁良 著

图书标签:

• 并行计算
• 并行算法
• 计算模型
• 高性能计算
• 分布式计算
• 计算机科学
• 算法设计
• 数值计算
• 科学计算
• 计算机体系结构

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111533405

版次：1

商品编码：11942273

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 高性能计算技术丛书

开本：16开

出版时间：2016-07-01

用纸：胶版纸

页数：201

内容简介

　　本书系统介绍了三代并行计算模型，包括共享存储并行计算模型、分布式存储并行计算模型和存储层次并行计算模型，并介绍了大量针对并行计算模型的算法。此外，本书还介绍了并行程序性能模型以及并发和分布式算法。书中算法和语言力求精简明确，部分章节后配备习题，并有注释和大量参考文献。

目录

前言
第1章绪论1
1.1模型1
1.1.1白盒模型1
1.1.2黑盒模型2
1.2计算模型3
1.2.1计算能力模型3
1.2.2算法设计模型7
1.3并行计算模型8
1.3.1基本度量参数9
1.3.2基本并行计算模型11
1.4相关概念13
1.4.1系统结构模型13
1.4.2并行编程模型18
1.4.3并行编程模式22
1.4.4基准测试程序23
1.4.5数据一致性模型25
1.4.6并行、并发与分布式27
1.5并行算法设计30
1.5.1并行算法表示30
1.5.2算法复杂度31
1.5.3问题31
1.6小结33
第2章固定结构并行计算模型34
2.1逻辑电路35
2.1.1定义35
2.1.2加法器35
2.2比较器电路39
2.2.1定义39
2.2.2归并39
2.2.3排序44
2.2.4选择46
2.3代数电路48
2.3.1定义48
2.3.2FFT48
2.3.3前缀和51
2.4线性阵列53
2.4.1定义53
2.4.2排序54
2.4.3三角矩阵求解57
2.5混洗连接59
2.5.1定义59
2.5.2排序60
2.5.3FFT62
2.5.4矩阵转置62
2.6网格64
2.6.1定义64
2.6.2归并64
2.6.3排序66
2.6.4矩阵乘68
2.6.5迭代法70
2.7树形71
2.7.1定义71
2.7.2排序73
2.7.3前缀和74
2.7.4图的连通分量75
2.8超立方76
2.8.1定义76
2.8.2排序77
2.8.3通信78
2.9小结79
2.10习题80
第3章共享存储并行计算模型(计算复杂度)83
3.1PRAM模型83
3.1.1定义83
3.1.2模型的能力84
3.1.3算法设计技术85
3.1.4问题下界85
3.2PRAM变体86
3.2.1APRAM86
3.2.2分相PRAM87
3.3选择88
3.3.1EREW上的成本最优算法88
3.3.2CRCW上的常数时间算法89
3.3.3缩减处理器90
3.3.4算法级联91
3.3.5下界92
3.4归并93
3.4.1CREW上的常数时间算法93
3.4.2缩减处理器94
3.5查找95
3.5.1CREW上的最优时间算法95
3.5.2下界95
3.6排序95
3.6.1枚举排序96
3.6.2Preparata排序96
3.6.3下界97
3.7前缀和98
3.7.1倍增法98
3.7.2算法级联98
3.8图算法99
3.8.1分层倍增法99
3.8.2欧拉回路101
3.8.3Ear分解103
3.8.4破对称方法104
3.9小结105
3.10习题106
第4章分布式存储并行计算模型(通信复杂度)107
4.1通信复杂度模型107
4.1.1LPRAM模型107
4.1.2Yao模型109
4.2延迟带宽模型110
4.2.1LogP模型110
4.2.2Postal模型111
4.2.3LogGP模型115
4.3其他模型116
4.3.1BSP116
4.3.2QSM116
4.3.3BPRAM模型117
4.4小结117
第5章存储层次并行计算模型(存储复杂度)118
5.1单层存储层次118
5.2两层存储层次121
5.2.1红蓝卵石模型121
5.2.2分块传输模型124
5.3多层存储层次126
5.3.1多层卵石模型127
5.3.2HMM128
5.3.3分块HMM131
5.3.4RAM(h)模型132
5.4缓存无关模型133
5.4.1串行模型134
5.4.2并行模型136
5.5小结138
5.6习题139
第6章并行程序性能模型141
6.1性能模型与计算模型141
6.2加速比模型142
6.2.1Amdahl模型142
6.2.2Gustafson模型142
6.2.3Karp-Flatt模型144
6.2.4Sun-Ni模型145
6.2.5等效率模型145
6.2.6DAG模型146
6.3访存序列模型147
6.3.1缺失率147
6.3.2重用距离148
6.3.3平均足迹149
6.3.4多进程模型150
6.4软硬协同模型151
6.4.1计算密集度151
6.4.2串行平衡模型152
6.4.3并行平衡模型152
6.4.4Hill-Marty模型153
6.5算法优化模型154
6.5.1算法级联154
6.5.2参数优化155
6.6小结156
第7章并发与分布式算法157
7.1互斥算法157
7.1.1共享存储算法157
7.1.2分布式存储算法164
7.1.3基于硬件操作170
7.1.4基于信号量操作172
7.2锁算法174
7.2.1自旋锁174
7.2.2读写锁177
7.3同步算法179
7.3.1分布式存储算法179
7.3.2共享存储算法181
7.4队列算法183
7.4.1有界队列184
7.4.2无界队列185
7.5广播算法188
7.5.1洪水算法188
7.5.2生成树算法188
7.6小结189
7.7习题189
参考文献191

前言/序言

　　处理器是计算机系统的核心。由于摩尔定律的作用，对于体系结构的设计可以利用更多数量的晶体管来开发并行性，这使得处理器性能在2005年之前一直保持指数级增长，并且程序无须改变即可享用“免费的午餐”。但是，首先，时钟频率的提升已逼近物理极限，无法像以前一样从升级的高频单核处理器中获得免费的性能提升；其次，指令级并行，例如超标量发射和流水线技术对性能提升的潜力已基本发挥到极致，多年来没有更为显著的技术突破；后，数据级并行，例如处理器的单指令多数据(SIMD)指令集，可以在一定程度上继续增加处理器的绝对峰值性能，但受限于带宽和片上硬件的资源，以及算法和编译的软件优化难度。总之，多核、众核处理器等利用线程级并行继续提升片上计算能力的方法已成为硬件发展的唯一道路。
　　算法是计算机科学的核心。由上所述，处理器体系结构的趋势是更多地利用线程级并行性，这一转变使得程序员必须设计过去只有在大型并行系统上才用到的并行算法，才能充分利用硬件计算能力。串行算法教科书通常使用RAM作为串行计算模型，并多以具体问题（排序、图算法、字符串等）或算法设计技巧（分而治之、动态规划、随机方法等）来组织内容。但并行算法的设计与底层并行机制紧密相关，因此我们以并行计算模型组织本书内容。首先，不同的模型适用于不同的问题；其次，对于同一问题在不同模型下从不同角度研究算法特征。
　　好算法不言自明，这是撰写本书时的核心思想。Knuth认为计算机程序设计是一门艺术而非科学，因此每个好算法都是一件精美的艺术品。相比于文字解释，作者相信使用精致优美的伪码表述的算法能进行自我说明，是艺术品原始、真实的展现。我们鼓励读者以算法伪码为中心阅读本书，而将文字看作对伪码的简要说明。然而，限于作者水平，加之时间仓促，书中定有不少欠妥和错误之处，恳请读者批评指正。

并行计算：模型与算法 内容概述 《并行计算：模型与算法》是一部深入探讨并行计算领域核心概念、理论框架及实践方法的专业著作。本书旨在为读者提供一个系统而全面的视角，理解如何设计、实现和分析能够充分利用多处理器或多计算节点协同工作的计算系统。本书的重点在于揭示不同并行计算模型下的算法设计思路，以及如何在实际硬件平台上高效地执行这些算法。 本书的结构精心设计，由浅入深，既适合初学者建立坚实的理论基础，也为有经验的研究者和工程师提供了深入的洞察。从并行计算的基本术语和挑战出发，本书逐步引入各种主流的并行计算模型，如共享内存模型、分布式内存模型、消息传递模型、数据并行模型等。每种模型都配以详细的数学描述、特性分析以及适用的应用场景。 在模型介绍之后，本书的核心内容聚焦于并行算法的设计与分析。作者详细阐述了数据划分、任务划分、负载均衡、通信开销管理等并行算法设计中的关键技术。本书重点讲解了多种基础和高级并行算法，涵盖了从简单的并行排序、搜索到复杂的矩阵运算、图算法、数值模拟等。对于每种算法，本书都会深入分析其并行化策略、时间复杂度和空间复杂度，并强调如何权衡计算、通信与同步开销，以达到最优的性能。 本书不仅关注理论，还强调实践。作者通过实例和伪代码，清晰地展示了如何将并行算法转化为可执行的代码。虽然本书本身不提供具体的实现代码（例如C++、MPI、OpenMP等），但其深入的理论分析和算法原理的阐述，为读者掌握各种并行编程范式和工具奠定了坚实的基础。书中也讨论了并行算法在不同硬件架构上的性能特点，例如多核处理器、GPU、高性能计算集群等，以及如何针对这些架构进行优化。 此外，《并行计算：模型与算法》还触及了并行计算中的一些重要主题，例如并行程序的调试与性能调优、并行 I/O、并行文件系统、以及一些前沿的研究方向。这些内容的加入，使得本书的视野更为广阔，能够帮助读者理解并行计算的整体生态和发展趋势。 章节亮点与内容深度 第一部分：并行计算基础与模型 并行计算的起源与驱动力： 本章将追溯并行计算的发展历程，探讨其出现的必然性，如摩尔定律的演进、计算需求的爆炸式增长、以及特定领域（如科学计算、大数据处理）对计算能力的迫切需求。我们将深入分析摩尔定律的局限性以及多核、异构计算成为主流的背景。 并行计算的挑战： 详细剖析并行计算所面临的固有挑战，包括： 通信开销： 节点间或处理器间数据交换带来的延迟和带宽限制，以及如何最小化这些开销。 同步开销： 多个处理器协同工作时，为了保证数据一致性和执行顺序而产生的等待和协调成本。 负载均衡： 如何将计算任务公平地分配给各个处理器，避免出现“空闲”的处理器或“过载”的处理器。 故障容错： 在大规模并行系统中，单个节点的故障可能影响整个系统的运行，需要考虑如何设计健壮的系统。 可扩展性： 随着处理器数量的增加，系统整体性能是否能按比例提升，以及如何衡量和实现良好的可扩展性。 共享内存模型： 深入探讨共享内存并行计算的模型，包括： 基本概念： 处理器通过共享物理内存进行通信，数据访问的局部性和全局性。 硬件架构： UMA (Uniform Memory Access) 和 NUMA (Non-Uniform Memory Access) 架构的差异，以及它们对程序设计的影响。 内存一致性模型： 讨论顺序一致性、松弛一致性等模型，以及它们如何影响程序员对并发访问的管理。 同步机制： 介绍锁（mutexes）、信号量（semaphores）、条件变量（condition variables）、原子操作（atomic operations）等用于管理并发访问和实现同步的原语。 并发编程模型： 详细介绍 OpenMP 等基于线程的编程模型，以及它们提供的指令集和工作方式。 分布式内存模型与消息传递： 详细阐述分布式内存并行计算，强调节点间不共享物理内存的特性。 基本概念： 处理器拥有独立的私有内存，通过显式的消息传递进行通信。 通信模式： 介绍点对点通信（point-to-point communication）、集体通信（collective communication，如广播、规约、 all-to-all）的原理和应用。 消息传递接口（MPI）： 深入分析 MPI 标准，包括常用的通信函数（Send, Receive, Broadcast, Reduce等）、进程组（Communicators）、拓扑（Topologies）等。 并行拓扑： 讨论如何根据问题的结构选择合适的通信拓扑（如网格、环、树），以优化通信效率。 其他并行模型： 数据并行模型： 重点介绍 SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 和 SIMT (Single Instruction, Multiple Threads) 模型，以及它们在 GPU 等硬件上的应用。 混合并行模型： 探讨同时结合共享内存和分布式内存模型的策略，以充分利用异构计算资源。 第二部分：并行算法设计与分析 并行算法设计的通用策略： 数据划分 (Data Decomposition)： 如何将问题的大型数据集分解成更小的部分，分配给不同的处理器。介绍静态划分和动态划分的优缺点。 任务划分 (Task Decomposition)： 如何将计算过程分解成独立的任务，分配给不同的处理器执行。 负载均衡 (Load Balancing)： 详细分析静态负载均衡（在程序开始时分配）和动态负载均衡（在程序运行时根据需要调整）的算法和技术。 通信优化： 深入探讨减少通信量、隐藏通信延迟、优化通信模式的策略，例如数据局部化（data locality）、通信与计算的重叠（communication-computation overlap）、点对点通信与集体通信的结合等。 同步管理： 分析不同同步原语的适用场景，以及如何避免死锁（deadlock）、活锁（livelock）和竞态条件（race condition）。 基础并行算法： 并行排序算法： 详细介绍 Bitonic Sort, Merge Sort, Quick Sort 的并行化策略，以及它们在不同并行模型下的性能特点。 并行搜索算法： 分析并行二分查找、并行哈希查找等。 并行归约 (Parallel Reduction)： 深入讲解用于求和、求最大/最小值、逻辑运算等操作的并行归约算法，并分析其性能。 并行扫描 (Parallel Scan/Prefix Sum)： 介绍并行计算中至关重要的前缀和（Prefix Sum）算法，以及其在其他算法中的应用。 矩阵计算中的并行算法： 并行矩阵-向量乘法 (Matrix-Vector Multiplication)： 讲解如何将大型矩阵分割，并在分布式或共享内存系统上高效执行乘法。 并行矩阵-矩阵乘法 (Matrix-Matrix Multiplication)： 深入分析 Cannon's algorithm, SUMMA algorithm 等经典并行矩阵乘法算法，以及它们在性能、通信和可扩展性方面的权衡。 并行线性方程组求解： 介绍并行高斯消元法、LU 分解、共轭梯度法等用于求解线性方程组的并行算法。 图算法中的并行算法： 并行图遍历： 介绍并行广度优先搜索 (BFS) 和深度优先搜索 (DFS) 的实现难点和解决方案，以及它们在分布式内存系统上的挑战。 并行最短路径算法： 分析并行 Dijkstra 算法、Bellman-Ford 算法、Floyd-Warshall 算法。 并行连通分量算法： 介绍如何高效地在大型图上找出连通分量。 数值计算与科学模拟中的并行算法： 并行差分法： 探讨如何并行化偏微分方程的数值求解，例如有限差分法。 并行傅里叶变换： 介绍并行快速傅里叶变换 (FFT) 的算法，以及其在信号处理和数据分析中的应用。 并行蒙特卡洛方法： 分析如何利用并行计算加速蒙特卡洛模拟。 并行算法性能分析： 并行算法复杂度分析： 讲解如何分析并行算法的时间复杂度和空间复杂度，并重点关注通信和同步开销。 可扩展性分析： 引入 Amdahl 定律和 Gustafson 定律，分析并行程序的理论可扩展性极限，并探讨如何通过算法和系统设计来改善可扩展性。 性能度量： 讨论吞吐量、延迟、加速比（speedup）、效率（efficiency）、并行开销等关键性能指标。 第三部分：并行计算实践与前沿 并行程序的调试与性能调优： 调试策略： 介绍并行程序调试的特殊性，以及常用的调试工具和技术（如断点、变量观察、日志分析）。 性能分析工具： 介绍各种性能分析工具（如 profilers），帮助识别性能瓶颈，如计算热点、通信瓶颈、锁竞争等。 调优技术： 讨论如何根据性能分析结果，对算法、数据结构、通信模式、同步机制等进行优化。 并行 I/O 与文件系统： 并行 I/O 的挑战： 分析在并行系统中，大量进程同时读写文件时可能遇到的问题，如 I/O 瓶颈、数据一致性、锁冲突。 并行文件系统： 介绍 Lustre, GPFS 等并行文件系统的设计原理及其优势。 并行 I/O 库： 探讨 HDF5, NetCDF 等并行 I/O 库的功能和使用方法。 GPU 计算与异构并行： GPU 架构与编程模型： 介绍 GPU 的并行计算架构（如 CUDA, OpenCL），包括线程模型、内存层次结构、SIMT 执行模式。 GPU 算法设计： 讲解如何将算法移植到 GPU 上，以及针对 GPU 架构进行优化的策略。 前沿研究方向： 大规模图处理： 探讨当前在大规模图数据上进行高效并行计算的研究进展。 机器学习的并行化： 分析深度学习等机器学习算法的并行训练和推理技术。 新兴并行硬件： 简要介绍FPGA、ASIC等新兴硬件在并行计算中的应用潜力。 高性能计算（HPC）与大数据： 探讨并行计算在科学研究、工程模拟、大数据分析等领域的最新应用和发展。 《并行计算：模型与算法》通过其严谨的理论阐述、详实的算法分析以及对实际问题的深入探讨，为读者提供了一套完整的并行计算知识体系。本书的价值在于其系统性、深度性和前瞻性，能够帮助读者理解并行计算的本质，掌握设计和实现高效并行解决方案的能力，从而在日益复杂的计算环境中应对挑战，驱动技术创新。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目《并行计算：模型与算法》让我感到一种智识上的挑战和吸引。我一直对计算机科学中那些能够将复杂问题分解并同时解决的机制感到着迷。读到这本书名，我立刻联想到那些能够同时驱动成千上万个处理器协同工作的强大计算系统。我尤其希望这本书能够提供一个清晰的视野，让我理解并行计算背后的哲学思想——即如何通过协作和并发来克服单处理器在处理海量信息时的局限性。我脑海中勾勒出，书中可能会涵盖并行计算的历史发展脉络，以及各种并行计算范式的演变，从早期的共享内存系统到如今大规模的分布式集群。我期待能够从中学习到如何进行有效的并行化思考，如何将串行问题转化为并行问题，以及在这个过程中需要遵循的原则和方法。这本书的名字听起来就充满了科学探索的意味，我希望能从中获得关于并行计算的宏观认识，理解它在整个计算科学体系中的地位和作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名叫做《并行计算：模型与算法》，我一直对这个领域充满好奇，但又觉得它似乎有些高深莫测。偶然间翻开这本书，首先映入眼帘的是它严谨的排版和清晰的逻辑结构。从开篇的引言就能感受到作者深厚的功底，他并没有直接抛出复杂的概念，而是循序渐进地引导读者进入并行计算的世界。我尤其喜欢书中对于不同并行计算模型的介绍，例如分布式内存模型、共享内存模型等等，作者用形象的比喻和图示，将抽象的概念变得易于理解。更让我惊喜的是，书中还穿插了一些实际的应用案例，比如在科学计算、图形渲染等领域，并行计算是如何发挥巨大作用的。这让我意识到，并行计算并非只存在于理论层面，它早已深入我们生活的方方面面。虽然我还没有深入到算法的部分，但仅从模型介绍的精彩程度，我就已经对后续的内容充满了期待。这本书的语言风格非常学术化，但又不像某些教科书那样枯燥乏味，反而带着一种探索未知的魅力。我坚信，这本书将成为我学习并行计算的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

我在寻找一本能够让我深入理解“模型”这个概念的书，《并行计算：模型与算法》的书名正中下怀。我一直觉得，任何计算的根基都在于模型，而并行计算的模型更是决定了其运行效率和适用范围。我希望这本书能够详细地介绍各种主要的并行计算模型，不仅仅是列出它们的名称，而是要深入剖析它们的内在机制、通信模式、同步机制以及内存访问方式。例如，我非常好奇像MPI（Message Passing Interface）和OpenMP（Open Multi-Processing）这样的模型在实际应用中是如何工作的，它们各自的优缺点是什么，以及在什么场景下应该选择哪种模型。我更期待书中能够提供一些关于如何选择和设计并行计算模型的指导，帮助我理解不同硬件架构（如多核CPU、GPU、FPGA）与不同并行模型之间的匹配关系。通过理解这些模型，我希望能更好地把握并行计算的本质，并为后续的学习算法打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我之所以会被《并行计算：模型与算法》这本书吸引，很大程度上是因为它承诺要深入探讨“算法”这一核心部分。作为一名开发者，我深知在处理大规模数据和复杂任务时，高效的算法是关键。这本书的书名精准地击中了我的痛点。我期待这本书能够提供一套系统性的算法框架，能够帮助我理解如何针对不同的并行硬件架构设计出最优的并行算法。例如，我希望能看到关于并行排序、并行搜索、图算法以及数值计算等经典并行算法的详细讲解，并且附带相关的伪代码或实际代码示例。更重要的是，我希望作者能够分析这些算法在不同并行模型下的性能特点和适用场景，以及它们在实际应用中可能遇到的挑战和解决方案。书中的“算法”二字，对我而言，意味着解决实际问题的钥匙，是提升计算效率、突破性能瓶颈的必由之路。我对书中能否详尽地阐述如何从理论走向实践，如何将抽象的算法思想转化为可执行的代码，充满了浓厚的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目，简明扼要地概括了并行计算的两大核心要素：《并行计算：模型与算法》。我被这个题目所吸引，是因为我一直对如何让计算机在处理海量数据时展现出惊人的速度感到好奇。我的初步印象是，这本书将带领我探寻计算的极限，了解那些能够解决当前最棘手问题的技术。我期待这本书能够揭示，那些曾经需要耗费数天甚至数周才能完成的科学模拟、大数据分析或者人工智能训练，是如何通过并行计算在短时间内实现的。我设想书中会包含大量关于高性能计算（HPC）的案例，展示不同学科领域如何利用并行计算解决实际问题，比如天体物理学的模拟、基因测序的分析，甚至是气候变化的预测。这本书的名字本身就充满了力量感和前沿性，让我觉得它将为我打开一扇通往未来计算世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

棒棒哒?

评分☆☆☆☆☆

挺好的书 可用

评分☆☆☆☆☆

还好吧，没来得及看

评分☆☆☆☆☆

搞活动买的，蛮实惠的，自己也需要

评分☆☆☆☆☆

书很薄，没有深入细致的看，先给个好评吧！

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

学习的工具书，很好

评分☆☆☆☆☆

非常实用的一本书，目前比较新的了。

评分☆☆☆☆☆

囤货用的，还没有开始看