並行計算：模型與算法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張雲泉，袁良 著

圖書標籤:

• 並行計算
• 並行算法
• 計算模型
• 高性能計算
• 分布式計算
• 計算機科學
• 算法設計
• 數值計算
• 科學計算
• 計算機體係結構

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111533405

版次：1

商品編碼：11942273

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 高性能計算技術叢書

開本：16開

齣版時間：2016-07-01

用紙：膠版紙

頁數：201

內容簡介

　　本書係統介紹瞭三代並行計算模型，包括共享存儲並行計算模型、分布式存儲並行計算模型和存儲層次並行計算模型，並介紹瞭大量針對並行計算模型的算法。此外，本書還介紹瞭並行程序性能模型以及並發和分布式算法。書中算法和語言力求精簡明確，部分章節後配備習題，並有注釋和大量參考文獻。

目錄

前言
第1章緒論1
1.1模型1
1.1.1白盒模型1
1.1.2黑盒模型2
1.2計算模型3
1.2.1計算能力模型3
1.2.2算法設計模型7
1.3並行計算模型8
1.3.1基本度量參數9
1.3.2基本並行計算模型11
1.4相關概念13
1.4.1係統結構模型13
1.4.2並行編程模型18
1.4.3並行編程模式22
1.4.4基準測試程序23
1.4.5數據一緻性模型25
1.4.6並行、並發與分布式27
1.5並行算法設計30
1.5.1並行算法錶示30
1.5.2算法復雜度31
1.5.3問題31
1.6小結33
第2章固定結構並行計算模型34
2.1邏輯電路35
2.1.1定義35
2.1.2加法器35
2.2比較器電路39
2.2.1定義39
2.2.2歸並39
2.2.3排序44
2.2.4選擇46
2.3代數電路48
2.3.1定義48
2.3.2FFT48
2.3.3前綴和51
2.4綫性陣列53
2.4.1定義53
2.4.2排序54
2.4.3三角矩陣求解57
2.5混洗連接59
2.5.1定義59
2.5.2排序60
2.5.3FFT62
2.5.4矩陣轉置62
2.6網格64
2.6.1定義64
2.6.2歸並64
2.6.3排序66
2.6.4矩陣乘68
2.6.5迭代法70
2.7樹形71
2.7.1定義71
2.7.2排序73
2.7.3前綴和74
2.7.4圖的連通分量75
2.8超立方76
2.8.1定義76
2.8.2排序77
2.8.3通信78
2.9小結79
2.10習題80
第3章共享存儲並行計算模型(計算復雜度)83
3.1PRAM模型83
3.1.1定義83
3.1.2模型的能力84
3.1.3算法設計技術85
3.1.4問題下界85
3.2PRAM變體86
3.2.1APRAM86
3.2.2分相PRAM87
3.3選擇88
3.3.1EREW上的成本最優算法88
3.3.2CRCW上的常數時間算法89
3.3.3縮減處理器90
3.3.4算法級聯91
3.3.5下界92
3.4歸並93
3.4.1CREW上的常數時間算法93
3.4.2縮減處理器94
3.5查找95
3.5.1CREW上的最優時間算法95
3.5.2下界95
3.6排序95
3.6.1枚舉排序96
3.6.2Preparata排序96
3.6.3下界97
3.7前綴和98
3.7.1倍增法98
3.7.2算法級聯98
3.8圖算法99
3.8.1分層倍增法99
3.8.2歐拉迴路101
3.8.3Ear分解103
3.8.4破對稱方法104
3.9小結105
3.10習題106
第4章分布式存儲並行計算模型(通信復雜度)107
4.1通信復雜度模型107
4.1.1LPRAM模型107
4.1.2Yao模型109
4.2延遲帶寬模型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小結117
第5章存儲層次並行計算模型(存儲復雜度)118
5.1單層存儲層次118
5.2兩層存儲層次121
5.2.1紅藍卵石模型121
5.2.2分塊傳輸模型124
5.3多層存儲層次126
5.3.1多層卵石模型127
5.3.2HMM128
5.3.3分塊HMM131
5.3.4RAM(h)模型132
5.4緩存無關模型133
5.4.1串行模型134
5.4.2並行模型136
5.5小結138
5.6習題139
第6章並行程序性能模型141
6.1性能模型與計算模型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訪存序列模型147
6.3.1缺失率147
6.3.2重用距離148
6.3.3平均足跡149
6.3.4多進程模型150
6.4軟硬協同模型151
6.4.1計算密集度151
6.4.2串行平衡模型152
6.4.3並行平衡模型152
6.4.4Hill-Marty模型153
6.5算法優化模型154
6.5.1算法級聯154
6.5.2參數優化155
6.6小結156
第7章並發與分布式算法157
7.1互斥算法157
7.1.1共享存儲算法157
7.1.2分布式存儲算法164
7.1.3基於硬件操作170
7.1.4基於信號量操作172
7.2鎖算法174
7.2.1自鏇鎖174
7.2.2讀寫鎖177
7.3同步算法179
7.3.1分布式存儲算法179
7.3.2共享存儲算法181
7.4隊列算法183
7.4.1有界隊列184
7.4.2無界隊列185
7.5廣播算法188
7.5.1洪水算法188
7.5.2生成樹算法188
7.6小結189
7.7習題189
參考文獻191

前言/序言

　　處理器是計算機係統的核心。由於摩爾定律的作用，對於體係結構的設計可以利用更多數量的晶體管來開發並行性，這使得處理器性能在2005年之前一直保持指數級增長，並且程序無須改變即可享用“免費的午餐”。但是，首先，時鍾頻率的提升已逼近物理極限，無法像以前一樣從升級的高頻單核處理器中獲得免費的性能提升；其次，指令級並行，例如超標量發射和流水綫技術對性能提升的潛力已基本發揮到極緻，多年來沒有更為顯著的技術突破；後，數據級並行，例如處理器的單指令多數據(SIMD)指令集，可以在一定程度上繼續增加處理器的絕對峰值性能，但受限於帶寬和片上硬件的資源，以及算法和編譯的軟件優化難度。總之，多核、眾核處理器等利用綫程級並行繼續提升片上計算能力的方法已成為硬件發展的唯一道路。
　　算法是計算機科學的核心。由上所述，處理器體係結構的趨勢是更多地利用綫程級並行性，這一轉變使得程序員必須設計過去隻有在大型並行係統上纔用到的並行算法，纔能充分利用硬件計算能力。串行算法教科書通常使用RAM作為串行計算模型，並多以具體問題（排序、圖算法、字符串等）或算法設計技巧（分而治之、動態規劃、隨機方法等）來組織內容。但並行算法的設計與底層並行機製緊密相關，因此我們以並行計算模型組織本書內容。首先，不同的模型適用於不同的問題；其次，對於同一問題在不同模型下從不同角度研究算法特徵。
　　好算法不言自明，這是撰寫本書時的核心思想。Knuth認為計算機程序設計是一門藝術而非科學，因此每個好算法都是一件精美的藝術品。相比於文字解釋，作者相信使用精緻優美的僞碼錶述的算法能進行自我說明，是藝術品原始、真實的展現。我們鼓勵讀者以算法僞碼為中心閱讀本書，而將文字看作對僞碼的簡要說明。然而，限於作者水平，加之時間倉促，書中定有不少欠妥和錯誤之處，懇請讀者批評指正。

並行計算：模型與算法 內容概述 《並行計算：模型與算法》是一部深入探討並行計算領域核心概念、理論框架及實踐方法的專業著作。本書旨在為讀者提供一個係統而全麵的視角，理解如何設計、實現和分析能夠充分利用多處理器或多計算節點協同工作的計算係統。本書的重點在於揭示不同並行計算模型下的算法設計思路，以及如何在實際硬件平颱上高效地執行這些算法。 本書的結構精心設計，由淺入深，既適閤初學者建立堅實的理論基礎，也為有經驗的研究者和工程師提供瞭深入的洞察。從並行計算的基本術語和挑戰齣發，本書逐步引入各種主流的並行計算模型，如共享內存模型、分布式內存模型、消息傳遞模型、數據並行模型等。每種模型都配以詳細的數學描述、特性分析以及適用的應用場景。 在模型介紹之後，本書的核心內容聚焦於並行算法的設計與分析。作者詳細闡述瞭數據劃分、任務劃分、負載均衡、通信開銷管理等並行算法設計中的關鍵技術。本書重點講解瞭多種基礎和高級並行算法，涵蓋瞭從簡單的並行排序、搜索到復雜的矩陣運算、圖算法、數值模擬等。對於每種算法，本書都會深入分析其並行化策略、時間復雜度和空間復雜度，並強調如何權衡計算、通信與同步開銷，以達到最優的性能。 本書不僅關注理論，還強調實踐。作者通過實例和僞代碼，清晰地展示瞭如何將並行算法轉化為可執行的代碼。雖然本書本身不提供具體的實現代碼（例如C++、MPI、OpenMP等），但其深入的理論分析和算法原理的闡述，為讀者掌握各種並行編程範式和工具奠定瞭堅實的基礎。書中也討論瞭並行算法在不同硬件架構上的性能特點，例如多核處理器、GPU、高性能計算集群等，以及如何針對這些架構進行優化。 此外，《並行計算：模型與算法》還觸及瞭並行計算中的一些重要主題，例如並行程序的調試與性能調優、並行 I/O、並行文件係統、以及一些前沿的研究方嚮。這些內容的加入，使得本書的視野更為廣闊，能夠幫助讀者理解並行計算的整體生態和發展趨勢。 章節亮點與內容深度 第一部分：並行計算基礎與模型 並行計算的起源與驅動力： 本章將追溯並行計算的發展曆程，探討其齣現的必然性，如摩爾定律的演進、計算需求的爆炸式增長、以及特定領域（如科學計算、大數據處理）對計算能力的迫切需求。我們將深入分析摩爾定律的局限性以及多核、異構計算成為主流的背景。 並行計算的挑戰： 詳細剖析並行計算所麵臨的固有挑戰，包括： 通信開銷： 節點間或處理器間數據交換帶來的延遲和帶寬限製，以及如何最小化這些開銷。 同步開銷： 多個處理器協同工作時，為瞭保證數據一緻性和執行順序而産生的等待和協調成本。 負載均衡： 如何將計算任務公平地分配給各個處理器，避免齣現“空閑”的處理器或“過載”的處理器。 故障容錯： 在大規模並行係統中，單個節點的故障可能影響整個係統的運行，需要考慮如何設計健壯的係統。 可擴展性： 隨著處理器數量的增加，係統整體性能是否能按比例提升，以及如何衡量和實現良好的可擴展性。 共享內存模型： 深入探討共享內存並行計算的模型，包括： 基本概念： 處理器通過共享物理內存進行通信，數據訪問的局部性和全局性。 硬件架構： UMA (Uniform Memory Access) 和 NUMA (Non-Uniform Memory Access) 架構的差異，以及它們對程序設計的影響。 內存一緻性模型： 討論順序一緻性、鬆弛一緻性等模型，以及它們如何影響程序員對並發訪問的管理。 同步機製： 介紹鎖（mutexes）、信號量（semaphores）、條件變量（condition variables）、原子操作（atomic operations）等用於管理並發訪問和實現同步的原語。 並發編程模型： 詳細介紹 OpenMP 等基於綫程的編程模型，以及它們提供的指令集和工作方式。 分布式內存模型與消息傳遞： 詳細闡述分布式內存並行計算，強調節點間不共享物理內存的特性。 基本概念： 處理器擁有獨立的私有內存，通過顯式的消息傳遞進行通信。 通信模式： 介紹點對點通信（point-to-point communication）、集體通信（collective communication，如廣播、規約、 all-to-all）的原理和應用。 消息傳遞接口（MPI）： 深入分析 MPI 標準，包括常用的通信函數（Send, Receive, Broadcast, Reduce等）、進程組（Communicators）、拓撲（Topologies）等。 並行拓撲： 討論如何根據問題的結構選擇閤適的通信拓撲（如網格、環、樹），以優化通信效率。 其他並行模型： 數據並行模型： 重點介紹 SIMD (Single Instruction, Multiple Data) 和 SIMT (Single Instruction, Multiple Threads) 模型，以及它們在 GPU 等硬件上的應用。 混閤並行模型： 探討同時結閤共享內存和分布式內存模型的策略，以充分利用異構計算資源。 第二部分：並行算法設計與分析 並行算法設計的通用策略： 數據劃分 (Data Decomposition)： 如何將問題的大型數據集分解成更小的部分，分配給不同的處理器。介紹靜態劃分和動態劃分的優缺點。 任務劃分 (Task Decomposition)： 如何將計算過程分解成獨立的任務，分配給不同的處理器執行。 負載均衡 (Load Balancing)： 詳細分析靜態負載均衡（在程序開始時分配）和動態負載均衡（在程序運行時根據需要調整）的算法和技術。 通信優化： 深入探討減少通信量、隱藏通信延遲、優化通信模式的策略，例如數據局部化（data locality）、通信與計算的重疊（communication-computation overlap）、點對點通信與集體通信的結閤等。 同步管理： 分析不同同步原語的適用場景，以及如何避免死鎖（deadlock）、活鎖（livelock）和競態條件（race condition）。 基礎並行算法： 並行排序算法： 詳細介紹 Bitonic Sort, Merge Sort, Quick Sort 的並行化策略，以及它們在不同並行模型下的性能特點。 並行搜索算法： 分析並行二分查找、並行哈希查找等。 並行歸約 (Parallel Reduction)： 深入講解用於求和、求最大/最小值、邏輯運算等操作的並行歸約算法，並分析其性能。 並行掃描 (Parallel Scan/Prefix Sum)： 介紹並行計算中至關重要的前綴和（Prefix Sum）算法，以及其在其他算法中的應用。 矩陣計算中的並行算法： 並行矩陣-嚮量乘法 (Matrix-Vector Multiplication)： 講解如何將大型矩陣分割，並在分布式或共享內存係統上高效執行乘法。 並行矩陣-矩陣乘法 (Matrix-Matrix Multiplication)： 深入分析 Cannon's algorithm, SUMMA algorithm 等經典並行矩陣乘法算法，以及它們在性能、通信和可擴展性方麵的權衡。 並行綫性方程組求解： 介紹並行高斯消元法、LU 分解、共軛梯度法等用於求解綫性方程組的並行算法。 圖算法中的並行算法： 並行圖遍曆： 介紹並行廣度優先搜索 (BFS) 和深度優先搜索 (DFS) 的實現難點和解決方案，以及它們在分布式內存係統上的挑戰。 並行最短路徑算法： 分析並行 Dijkstra 算法、Bellman-Ford 算法、Floyd-Warshall 算法。 並行連通分量算法： 介紹如何高效地在大型圖上找齣連通分量。 數值計算與科學模擬中的並行算法： 並行差分法： 探討如何並行化偏微分方程的數值求解，例如有限差分法。 並行傅裏葉變換： 介紹並行快速傅裏葉變換 (FFT) 的算法，以及其在信號處理和數據分析中的應用。 並行濛特卡洛方法： 分析如何利用並行計算加速濛特卡洛模擬。 並行算法性能分析： 並行算法復雜度分析： 講解如何分析並行算法的時間復雜度和空間復雜度，並重點關注通信和同步開銷。 可擴展性分析： 引入 Amdahl 定律和 Gustafson 定律，分析並行程序的理論可擴展性極限，並探討如何通過算法和係統設計來改善可擴展性。 性能度量： 討論吞吐量、延遲、加速比（speedup）、效率（efficiency）、並行開銷等關鍵性能指標。 第三部分：並行計算實踐與前沿 並行程序的調試與性能調優： 調試策略： 介紹並行程序調試的特殊性，以及常用的調試工具和技術（如斷點、變量觀察、日誌分析）。 性能分析工具： 介紹各種性能分析工具（如 profilers），幫助識彆性能瓶頸，如計算熱點、通信瓶頸、鎖競爭等。 調優技術： 討論如何根據性能分析結果，對算法、數據結構、通信模式、同步機製等進行優化。 並行 I/O 與文件係統： 並行 I/O 的挑戰： 分析在並行係統中，大量進程同時讀寫文件時可能遇到的問題，如 I/O 瓶頸、數據一緻性、鎖衝突。 並行文件係統： 介紹 Lustre, GPFS 等並行文件係統的設計原理及其優勢。 並行 I/O 庫： 探討 HDF5, NetCDF 等並行 I/O 庫的功能和使用方法。 GPU 計算與異構並行： GPU 架構與編程模型： 介紹 GPU 的並行計算架構（如 CUDA, OpenCL），包括綫程模型、內存層次結構、SIMT 執行模式。 GPU 算法設計： 講解如何將算法移植到 GPU 上，以及針對 GPU 架構進行優化的策略。 前沿研究方嚮： 大規模圖處理： 探討當前在大規模圖數據上進行高效並行計算的研究進展。 機器學習的並行化： 分析深度學習等機器學習算法的並行訓練和推理技術。 新興並行硬件： 簡要介紹FPGA、ASIC等新興硬件在並行計算中的應用潛力。 高性能計算（HPC）與大數據： 探討並行計算在科學研究、工程模擬、大數據分析等領域的最新應用和發展。 《並行計算：模型與算法》通過其嚴謹的理論闡述、詳實的算法分析以及對實際問題的深入探討，為讀者提供瞭一套完整的並行計算知識體係。本書的價值在於其係統性、深度性和前瞻性，能夠幫助讀者理解並行計算的本質，掌握設計和實現高效並行解決方案的能力，從而在日益復雜的計算環境中應對挑戰，驅動技術創新。

評分☆☆☆☆☆

我在尋找一本能夠讓我深入理解“模型”這個概念的書，《並行計算：模型與算法》的書名正中下懷。我一直覺得，任何計算的根基都在於模型，而並行計算的模型更是決定瞭其運行效率和適用範圍。我希望這本書能夠詳細地介紹各種主要的並行計算模型，不僅僅是列齣它們的名稱，而是要深入剖析它們的內在機製、通信模式、同步機製以及內存訪問方式。例如，我非常好奇像MPI（Message Passing Interface）和OpenMP（Open Multi-Processing）這樣的模型在實際應用中是如何工作的，它們各自的優缺點是什麼，以及在什麼場景下應該選擇哪種模型。我更期待書中能夠提供一些關於如何選擇和設計並行計算模型的指導，幫助我理解不同硬件架構（如多核CPU、GPU、FPGA）與不同並行模型之間的匹配關係。通過理解這些模型，我希望能更好地把握並行計算的本質，並為後續的學習算法打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目，簡明扼要地概括瞭並行計算的兩大核心要素：《並行計算：模型與算法》。我被這個題目所吸引，是因為我一直對如何讓計算機在處理海量數據時展現齣驚人的速度感到好奇。我的初步印象是，這本書將帶領我探尋計算的極限，瞭解那些能夠解決當前最棘手問題的技術。我期待這本書能夠揭示，那些曾經需要耗費數天甚至數周纔能完成的科學模擬、大數據分析或者人工智能訓練，是如何通過並行計算在短時間內實現的。我設想書中會包含大量關於高性能計算（HPC）的案例，展示不同學科領域如何利用並行計算解決實際問題，比如天體物理學的模擬、基因測序的分析，甚至是氣候變化的預測。這本書的名字本身就充滿瞭力量感和前沿性，讓我覺得它將為我打開一扇通往未來計算世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目《並行計算：模型與算法》讓我感到一種智識上的挑戰和吸引。我一直對計算機科學中那些能夠將復雜問題分解並同時解決的機製感到著迷。讀到這本書名，我立刻聯想到那些能夠同時驅動成韆上萬個處理器協同工作的強大計算係統。我尤其希望這本書能夠提供一個清晰的視野，讓我理解並行計算背後的哲學思想——即如何通過協作和並發來剋服單處理器在處理海量信息時的局限性。我腦海中勾勒齣，書中可能會涵蓋並行計算的曆史發展脈絡，以及各種並行計算範式的演變，從早期的共享內存係統到如今大規模的分布式集群。我期待能夠從中學習到如何進行有效的並行化思考，如何將串行問題轉化為並行問題，以及在這個過程中需要遵循的原則和方法。這本書的名字聽起來就充滿瞭科學探索的意味，我希望能從中獲得關於並行計算的宏觀認識，理解它在整個計算科學體係中的地位和作用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名叫做《並行計算：模型與算法》，我一直對這個領域充滿好奇，但又覺得它似乎有些高深莫測。偶然間翻開這本書，首先映入眼簾的是它嚴謹的排版和清晰的邏輯結構。從開篇的引言就能感受到作者深厚的功底，他並沒有直接拋齣復雜的概念，而是循序漸進地引導讀者進入並行計算的世界。我尤其喜歡書中對於不同並行計算模型的介紹，例如分布式內存模型、共享內存模型等等，作者用形象的比喻和圖示，將抽象的概念變得易於理解。更讓我驚喜的是，書中還穿插瞭一些實際的應用案例，比如在科學計算、圖形渲染等領域，並行計算是如何發揮巨大作用的。這讓我意識到，並行計算並非隻存在於理論層麵，它早已深入我們生活的方方麵麵。雖然我還沒有深入到算法的部分，但僅從模型介紹的精彩程度，我就已經對後續的內容充滿瞭期待。這本書的語言風格非常學術化，但又不像某些教科書那樣枯燥乏味，反而帶著一種探索未知的魅力。我堅信，這本書將成為我學習並行計算的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

我之所以會被《並行計算：模型與算法》這本書吸引，很大程度上是因為它承諾要深入探討“算法”這一核心部分。作為一名開發者，我深知在處理大規模數據和復雜任務時，高效的算法是關鍵。這本書的書名精準地擊中瞭我的痛點。我期待這本書能夠提供一套係統性的算法框架，能夠幫助我理解如何針對不同的並行硬件架構設計齣最優的並行算法。例如，我希望能看到關於並行排序、並行搜索、圖算法以及數值計算等經典並行算法的詳細講解，並且附帶相關的僞代碼或實際代碼示例。更重要的是，我希望作者能夠分析這些算法在不同並行模型下的性能特點和適用場景，以及它們在實際應用中可能遇到的挑戰和解決方案。書中的“算法”二字，對我而言，意味著解決實際問題的鑰匙，是提升計算效率、突破性能瓶頸的必由之路。我對書中能否詳盡地闡述如何從理論走嚮實踐，如何將抽象的算法思想轉化為可執行的代碼，充滿瞭濃厚的興趣。

評分☆☆☆☆☆

購買很方便，書包裝完好。京東發貨很快，快遞員很熱情。

評分☆☆☆☆☆

囤貨用的，還沒有開始看

評分☆☆☆☆☆

內容比較新 但是沒什麼例子 或者給的代碼錯誤代多 不能用

評分☆☆☆☆☆

不錯

評分☆☆☆☆☆

華章的這個並行計算係列都買瞭

評分☆☆☆☆☆

專業書籍，偏於並行方法，用到的時候再細細看。

評分☆☆☆☆☆

打摺買的 價格便宜 還會買

評分☆☆☆☆☆

買迴來研究看看，有興趣

評分☆☆☆☆☆

發貨快，字跡清晰