具體描述
內容簡介
《多核並行高性能計算 OpenMP》主要介紹瞭共享內存並行編程0penMP的基本原理，采用實例方式講解在Fortran語言環境中0penMP並行程序的編寫和運行，並綜閤評述瞭高性能計算編程中遇到的常見問題和解決方案。《多核並行高性能計算 OpenMP》麵嚮實際應用，簡潔易學，使讀者能夠親身感受到並行計算的魅力。
《多核並行高性能計算 OpenMP》為計算機專業本科教材、高性能計算領域的理工科高年級本科生和研究生的並行計算課程教材，也可以作為從事並行計算研究、設計和開發的教師和工程師的專業參考書。
目錄
1 並行計算概論1．1 多核CPU
1．2 並行計算與分布式計算
1．3 並行計算機的種類
1．3．1 CPU與存儲器的連接方式
1．3．2 數據的通信方式
1．3．3 指令和數據之間的工作方式
1．4 並行編程模式
1．4．1 共享內存模式
1．4．2 消息傳遞模式
1．4．3 數據並行模式
1．5 OpenMP和MPI的特點
1．6 並行計算中常用概念
1．6．1 程序、綫程、進程和超綫程
1．6．2 單核編程和多核編程
1．6．3 多綫程編程和多進程編程
1．6．4 並行算法評價
1．7 OpenMP多核編程
1．7．1 OpenMP的曆史
1．7．2 OpenMP的特點
1．8 科學計算領域語言的選取
1．9 Fortran發展曆史
1．9．1 Windows係統
1．9．2 Iinux係統
1．9．3 Fortran程序的編譯和執行
1．1 0小結
練習題
2 OpenMP編程簡介
2．1 編譯指導語句
2．2 並行執行模式
2．2．1 編譯指導語句格式
2．2．2 主要指令
2．2．3 主要子句
2．2．4 指令和子句的配套使用
2．3 頭文件
2．4 常用庫函數
2．5 最簡單的並行程序
2．6 小結
練習題
3 數據環境
3．1 PRIVATE子句、SHARED子句和DEFAULT子句
3．2 FIRSIPRIVATE子句和LASFPRIVATE子句
3．3 THREAIPRIVATE子句
3．4 COPYIN子句和COPYPRIVATE子句
3．5 REDUTION子句
3．6 僞共享
3．7 小結
練習題
4 並行控製
4．1 PARALIJEL指令
4．2 設定綫程數量
4．3 默認模式
4．4 靜態模式
4．5 動態模式
4．6 嵌套模式與NuMJHREADS子句
4．7 IF子句（條件並行）
4．8 小結
練習題
5 並行構造
5．1 負載平衡
5．1．1 靜態負載平衡
5．1．2 動態負載平衡
5．2 D0指令
5．2．1 循環依賴
5．2．2 單重循環
5．2．3 嵌套循環
5．2．4 循環工作量的劃分與調度
5．3 SEClIONS指令
5．4 WORKSHARE指令
5．5 SINGLE指令
5．6 小結
練習題
6 綫程同步
6．1 互斥鎖機製
6．2 事件同步機製
6．3 BARRIER指令
6．4 NOWAIT指令
6．5 MASTER指令
6．6 CRITICAL指令
6．7 ATOMIC指令
6．8 ORDERED指令
6．9 FIUSH指令
6．10 小結
練習題
7 運行環境
7．1 環境變量
7．1．1 OMP—DYNAMIC
7．1．2 OMP—SCHEDtILE
7．1．3 OMF一NUMTHREADS
7．1．4 OMP—NESTED
7．1．5 OMP—STACKSIZE
7．1．6 環境變量的設置方法
7．2 庫函數
7．2．1 運行環境操作函數
7．2．2 OpenMP時間函數
7．2．3 Fortran常用時間函數
7．2．4 鎖函數
7．3 小結
練習題
8 OpenMP3．O新特徵
8．1 任務
8．1．1 任務結構
8．1．2 任務特徵
8．1．3 任務類彆
8．1．4 任務同步
8．1．5 DO指令、SECTIONS指令和TASK指令
8．1．6 TASK指令與遞歸算法
8．2 COLLAPSE子句
8．3 鎖擁有者的變遷
8．4 小結
練習題
9 應用實例
9．1 循環的並行
9．1．1 單重循環
9．1．2 多維數組和嵌套循環
9．2 粗粒度的設置
9．2．1 IF子句
9．2．2 if語句
9．2．3 方案總結
9．3 全局變量和局部變量
9．3．1 common定義
9．3．2 module定義
9．3．3 全局變量和局部變量、共享變量和私有變量
9．3．4 私有變量和段錯誤
9．4 小結
練習題
10 高性能計算程序的實現途徑
10．1 硬件條件和操作係統
10．2 科學問題算法的優化
10．2．1 數學模型
10．2．2 求解方法
10．3 串行程序的編寫
10．4 常見的調試器
10．5 高性能程序的優化步驟
10．6 串行程序的正確性調試
10．6．1 程序的錯誤類型
10．6．2 計算程序中常見錯誤
10．6．3 靜態安全檢查
10．6．4 動態安全檢查
10．6．5 IDBC串行調試
10．7 程序熱點的確定
10．7．1 編譯器熱點分析報告
10．7．2 手動熱點分析報告
10．8 串行程序的優化
10．8．1 循環變換
10．8．2 嚮量化
10．8．3 IntelFortran常用優化策略
10．9 並行程序的優化
10．9．1 性能提升的預估
10．9．2 並行優化步驟
10．9．3 嚮導自動並行化（GAP）
10．9．4 優化技術
10．9．5 自動並行化
10．9．6 並行調試策略
10．9．7 IDBC並行調試
10．10 小結
練習題
附錄
附錄1 常用的L，inux命令
附錄2 Linux下的文本編輯器vi
附錄2．1 vi的基本概念
附錄2．2 vi的主要操作
附錄3 Intel：Fortran安裝
附錄4 常用的GDB命令
附錄5 Linux環境下IntelFon=ran常用編譯方案
附錄6 IntelFollran常用編譯開關
附錄7 C和c++語言中OpenMP常見用法
附錄7．1 語法格式
附錄7．2 頭文件
附錄7．3 指令類
附錄7．4 子句類
附錄7．5 庫函數
附錄7．6 最簡單的C／C++並行程序
附錄7．7 OpenMP並行程序的編譯和執行
參考文獻
前言/序言
用戶評價
這本書的齣版，對於我們這些長期在科研一綫工作的學者來說，無疑是一份寶貴的財富。我所在的實驗室主要從事計算流體力學（CFD）的研究， CFD 問題的計算量極其龐大，高性能計算是我們的立身之本。雖然我們已經積纍瞭不少 MPI 編程的經驗，但在許多場景下， OpenMP 這種更輕量級的並行模型，在提升單節點計算效率方麵具有獨特的優勢。我非常期待這本書能為我們帶來以下方麵的啓發：首先，我希望書中能夠深入探討 OpenMP 在科學計算領域中的典型應用場景，並提供詳細的並行化策略和代碼示例。例如，在求解偏微分方程時，如何有效地將有限元、有限差分等方法進行並行化；在處理非結構化網格時，如何進行高效的並行數據劃分和通信。我渴望從書中學習到如何將復雜的科學計算問題，轉化為高效的 OpenMP 並行程序。其次，我非常關注書中關於“並行數據結構設計”的內容。在 CFD 計算中，我們經常需要處理大型的稀疏矩陣、網格數據等，如何為這些數據結構設計閤適的並行訪問模式，避免數據競爭和通信延遲，是提升性能的關鍵。我希望書中能提供一些關於並行數據結構設計和優化的指導。第三，我期待書中能夠對 OpenMP 的“任務並行”模型進行更深入的講解。在 CFD 模擬中，經常存在復雜的依賴關係和動態的任務分配需求，任務並行模型可能比傳統的指令級並行更能有效地應對這些挑戰。我希望書中能通過具體的案例，展示任務並行在 CFD 中的應用潛力。最後，我還會關注書中是否會提及 OpenMP 與其他並行計算框架（如 CUDA）的結閤使用，或者在高性能計算集群環境下的部署和管理問題。畢竟，在實際科研中，我們往往需要綜閤運用多種計算技術來解決復雜的科學問題。
評分我是一名自由職業的軟件開發者，主要為一些科技初創公司提供高性能計算解決方案。最近，我接瞭一個涉及大規模數據分析的項目，用戶希望能夠在他們現有的多核服務器上實現顯著的性能提升。OpenMP 以其易於集成和快速部署的特點，成為瞭我首選的並行計算技術。我拿到這本書後，立刻被其詳盡的內容所吸引。我最看重的是書中關於“性能剖析與調優”部分的講解。對於我這樣的開發者來說，能夠快速地識彆代碼中的性能瓶頸，並給齣切實可行的優化方案，是至關重要的。我希望書中能提供一套係統性的方法論，例如如何使用各種性能分析工具（如 `perf`、`VTune`）來定位並行程序的瓶頸，並針對性地提齣優化建議。我尤其對書中是否會涉及“並行化過程中的常見陷阱”感到好奇，比如綫程創建和銷毀的開銷、不恰當的同步機製導緻的死鎖或活鎖、以及由於緩存不一緻性導緻的性能下降等。能夠提前瞭解這些潛在的問題，並學會如何避免它們，可以極大地節省我的開發時間和調試成本。此外，我也會重點關注書中是否包含一些“實用的 OpenMP 庫和工具”的介紹。瞭解有哪些現成的庫可以幫助我們更方便地實現某些並行算法，或者有哪些工具可以輔助我們進行並行程序的開發和測試，都會對我的工作效率産生積極的影響。最後，我非常希望書中能提供一些“案例研究”，展示 OpenMP 在不同應用場景下的優化實踐。例如，在數據挖掘、機器學習、科學仿真等領域，如何利用 OpenMP 實現性能的大幅提升。通過這些案例，我可以更直觀地理解 OpenMP 的強大能力，並將其應用到我的項目中。
評分這本書的封麵設計，傳遞齣一種嚴謹而又不失活力的感覺。我是一名在嵌入式係統領域工作的工程師，我們常常需要在資源受限的嵌入式平颱上實現高性能計算。OpenMP 以其相對較低的硬件要求和易於實現的特性，在嵌入式領域也展現齣越來越大的潛力。我非常期待這本書能夠為我帶來以下方麵的幫助：首先，我希望書中能夠深入探討 OpenMP 在“嵌入式多核處理器”上的應用。我特彆關注書中是否會涉及 ARM Cortex-A 係列多核處理器，以及在這些平颱上使用 OpenMP 進行並行加速的具體方法和注意事項。如何在這種資源相對有限的環境中，有效地利用 OpenMP 來提升計算性能，是我非常關心的問題。其次，我期待書中能夠提供一些關於“嵌入式 OpenMP 性能優化”的實用技巧。這包括如何減小綫程創建和管理的開銷，如何優化數據訪問模式以適應嵌入式設備的內存層次結構，以及如何選擇閤適的並行指令來適應嵌入式應用的特點。我希望能夠從書中學習到如何在資源受限的條件下，設計齣高性能的 OpenMP 程序。第三，我非常關注書中是否會討論 OpenMP 與“實時操作係統”（RTOS）的結閤使用。在實時係統中，並行計算的可靠性和確定性至關重要。我希望書中能提供一些關於如何保證 OpenMP 程序在 RTOS 環境下的正確性和性能穩定性的指導。最後，我還會留意書中是否會提及 OpenMP 在“能量效率優化”方麵的應用。在嵌入式係統中，能耗是一個非常重要的考量因素。如果 OpenMP 能夠幫助我們實現高性能的同時，也能有效降低能耗，那將是非常有價值的。我期待這本書能夠為我打開在嵌入式領域應用 OpenMP 的新思路。
評分這本書的封麵設計簡潔大氣，書脊上的“多核並行高性能計算 OpenMP”字樣，讓我眼前一亮。我是一名在高校從事計算機係統結構研究的副教授，長久以來，我們團隊一直緻力於研究如何提升計算係統的並行處理能力和能效比。OpenMP 作為一種廣泛應用的共享內存並行編程模型，是我們研究的重要對象之一。我非常期待這本書能在以下幾個方麵為我們提供新的視角和深入的見解：首先，我希望書中能對 OpenMP 的實現機製進行更深層次的剖析，例如，它如何與底層的硬件架構（如緩存層次、內存控製器）進行交互，以及不同的 OpenMP 並行模型（如fork-join模型、task-based模型）在不同硬件平颱上的性能錶現差異。理解這些底層機製，對於我們設計更優的並行算法和優化編譯器策略至關重要。其次，我非常關注書中是否會討論 OpenMP 在異構計算環境中的應用，例如與 GPU 的結閤，或者在 NUMA（Non-Uniform Memory Access）架構上的性能錶現。隨著計算環境日益復雜化，如何有效地在異構平颱上利用 OpenMP 進行並行計算，是一個亟待解決的問題。第三，我希望書中能提供一些關於 OpenMP 運行時庫的深入分析，包括其綫程管理、任務調度、同步機製等內部工作原理。瞭解這些細節，有助於我們更好地理解 OpenMP 的行為，發現潛在的性能瓶頸，並進行針對性的優化。第四，我期待書中能夠對 OpenMP 的未來發展趨勢進行一些探討，例如與新一代並行計算範式的結閤，或者在人工智能、大數據等新興領域的應用前景。總而言之，我希望這本書不僅能提供 OpenMP 的基礎知識，更能帶領我深入理解其背後的原理，探索其在復雜計算環境中的應用，並對未來的發展有更深入的思考。
評分對於我這樣一名剛剛接觸高性能計算領域的學生來說，這本書簡直就是一本“救星”。我之前在學習算法的時候，接觸到瞭一些並行計算的概念，但總覺得隔靴搔癢，很多理論知識停留在書本上，缺乏實踐的指導。當我在圖書館看到這本《多核並行高性能計算 OpenMP》時，簡直欣喜若狂。這本書的排版和設計都顯得很專業，從封麵到內頁，都透著一股嚴謹的氣息。我迫不及待地翻閱瞭目錄，發現它從最基礎的“並行計算概述”講起，循序漸進地介紹 OpenMP 的各種特性。這對我這種初學者來說，真的太友好瞭。我最期待的是書中對 OpenMP 指令集的詳細解讀，比如 `pragma omp parallel for`、`pragma omp critical`、`pragma omp atomic` 等等。我希望書中不僅能給齣這些指令的語法，更能深入解釋它們的語義，以及在不同場景下應該如何選擇和使用，並且通過一些簡單的、易於理解的代碼示例來演示。我特彆好奇書中是否會涉及到“並行循環的劃分策略”，比如塊劃分、循環調度等，以及這些策略對性能的影響。我知道在並行計算中，數據的訪問模式和負載均衡是非常重要的，如果能夠在這方麵獲得清晰的指導，對我編寫高效的並行程序將有巨大的幫助。此外，書中“並行數據共享與訪問控製”這一部分，也引起瞭我的濃厚興趣。在多綫程環境下，共享數據的讀寫和同步是一個非常容易齣錯的地方。我希望書中能夠清晰地闡述如何避免競態條件，如何有效地使用鎖和其他同步機製來保護共享數據，從而保證程序的正確性。我也會很關注書中是否包含一些“常見並行編程錯誤及排查方法”，畢竟，在學習新技術的過程中，犯錯是難免的，能夠知道如何快速定位和解決問題，對於提高學習效率至關重要。總而言之，這本書給瞭我很大的信心，讓我覺得我能夠掌握 OpenMP 這個強大的並行計算工具。
評分這本書的齣版，對我來說，是一次學習的契機，也是一次思維的革新。我是一名在互聯網公司工作的算法工程師，我們的工作高度依賴於計算資源的效率。隨著業務的不斷增長，數據量越來越大，模型越來越復雜，單靠傳統的串行計算已經越來越力不從心。OpenMP 作為一種能夠在共享內存係統中實現並行計算的強大工具，一直是我密切關注的技術。我希望這本書能夠幫助我解答以下疑問：首先，書中是否能夠清晰地闡述 OpenMP 與其他並行計算模型（如 MPI、CUDA）的區彆和聯係，並指導我如何在不同的場景下選擇最閤適的模型？我尤其好奇 OpenMP 在解決“大規模並行數據處理”場景下的優勢和局限性。其次，我非常期待書中能夠深入講解 OpenMP 的“數據並行”模型，包括如何有效地對數據進行劃分，如何處理數據依賴性，以及如何利用各種並行指令（如 `parallel for`, `reduction`）來簡化並行編程。我希望能夠通過書中的例子，學習到如何設計齣高效的數據並行算法，以充分利用多核處理器的能力。第三，我關注書中是否會討論 OpenMP 在“內存管理”方麵的優化策略。在並行計算中，內存訪問的效率往往是決定性能的關鍵因素。我希望書中能夠指導我如何優化內存訪問模式，如何利用緩存，以及如何避免由於內存訪問不當導緻的性能下降。最後，我還會留意書中是否會涉及 OpenMP 在“分布式內存係統”中的應用，或者與其他分布式計算框架的集成。雖然 OpenMP 本身是為共享內存設計的，但在一些混閤式計算環境中，瞭解其潛在的應用方式也具有重要意義。我希望這本書能為我打開一扇新的大門，讓我能夠更深入地理解並行計算的奧秘。
評分這本書的厚度，一拿到手裏就感覺分量十足，沉甸甸的。我是一名在企業從事軟件研發的工程師，主要負責高性能計算平颱的開發和維護。我們公司在高性能計算領域投入不小，但如何更有效地利用現有的多核 CPU 資源，一直是我們團隊努力的方嚮。OpenMP 作為一種共享內存並行編程模型，以其相對較低的學習門檻和方便的編程方式，一直是我們關注的重點。我過去接觸過一些 MPI 相關的項目，雖然 MPI 的能力更強大，但也意味著更高的學習麯綫和更復雜的編程模型。相比之下，OpenMP 更適閤在單颱擁有大量 CPU 核心的服務器上進行並行加速，這在我們很多數據處理和模型訓練場景中非常實用。我翻看瞭一下目錄，對“並行區域的創建與管理”、“同步與通信機製”、“任務並行與數據並行”等章節非常感興趣。尤其是一些關於“臨界區”、“原子操作”、“屏障”等同步機製的講解，我希望書中能夠通過清晰的圖示和代碼示例，將這些抽象的概念具象化，讓我能深刻理解它們在實際並行程序中的作用和影響，以及如何避免常見的並發問題，比如競態條件和死鎖。此外，書中關於“數據依賴性分析”和“並行算法設計”的內容，也讓我充滿期待。很多時候，並行程序的性能瓶頸就齣現在對數據依賴性的錯誤判斷上，導緻不必要的串行化或者無效的並行化。這本書能否提供一套行之有效的方法，幫助我們識彆和處理復雜的數據依賴，設計齣更優的並行算法，這是我最希望從這本書中獲得的。最後，我特彆關注書中是否有關於“OpenMP 運行時庫”和“性能剖析工具”的使用介紹。瞭解運行時庫的內部機製，以及如何利用 perf、gprof、VTune 等工具來監控和分析程序的並行執行情況，對於精細化調優至關重要。一個好的並行程序，不僅要能夠正確運行，更要在性能上有所突破，而這離不開對底層細節的深入理解和有效的工具輔助。
評分這本書的名字，就足以吸引我。我是一名對計算機科學充滿好奇心的學生，尤其對並行計算和高性能計算的發展趨勢感到著迷。我之前在一些科普文章中接觸到 OpenMP 的概念，但總覺得不夠係統和深入。這本書的齣現，給瞭我一個深入瞭解 OpenMP 的絕佳機會。我最期待的是書中能夠用通俗易懂的語言，將 OpenMP 的核心概念一一講解清楚。比如，“並行區域”、“綫程”、“同步”、“臨界區”、“歸約操作”等這些術語，我希望書中能夠通過生動的比喻和清晰的圖解，讓我能夠徹底理解它們的含義和作用。我尤其對書中關於“如何將串行代碼轉化為並行代碼”的講解充滿期待。我希望書中能夠提供一些“循序漸進的實踐指導”，從簡單的 Hello World 程序開始，逐步引導我完成一些更復雜的並行化任務。我相信，通過不斷的實踐，我纔能真正掌握 OpenMP 的編程技巧。此外，我非常好奇書中是否會介紹一些“有趣的 OpenMP 應用案例”。例如，利用 OpenMP 來加速一些科學實驗的模擬，或者在遊戲開發中實現更流暢的動畫效果，這些都讓我感到非常興奮。能夠看到 OpenMP 在實際生活中發揮作用，會大大激發我的學習熱情。最後，我還會關注書中是否會提及“OpenMP 的學習資源和社區”。我知道，學習一門新技術，離不開與其他學習者的交流和互動。如果書中能夠為我指明進一步學習的方嚮，或者介紹一些活躍的 OpenMP 社區，那將對我的學習之路非常有幫助。我堅信，這本書將是我通往高性能計算世界的一塊重要基石。
評分收到這本書的時候，我正麵臨一個棘手的性能優化問題。我的項目涉及大規模的圖像處理，傳統的串行算法在處理高分辨率圖像時，耗時非常長，極大地限製瞭我們的研究進度。我一直聽說 OpenMP 是一個非常適閤在共享內存係統上進行並行加速的工具，但苦於找不到一本係統性的、易於理解的入門書籍。這本書的齣現，簡直是雪中送炭。我快速瀏覽瞭一下目錄，發現它不僅包含瞭 OpenMP 的基礎知識，還深入講解瞭性能優化的策略。我最期待的是書中關於“並行化最佳實踐”和“性能瓶頸分析”的內容。我希望書中能夠提供一些實用的技巧，比如如何有效地劃分任務，如何減少綫程間的通信開銷，如何利用緩存等。很多時候，我們寫齣來的並行代碼，雖然能跑，但性能提升並不理想，甚至不如串行版本，這往往是因為我們對並行計算的底層機製理解不夠深入，或者沒有找到正確的優化方嚮。這本書能否為我提供一套係統的診斷和優化方法，幫助我從“能並行”邁嚮“高效並行”，這是我最看重的地方。我尤其對書中是否會討論“內存訪問模式對性能的影響”感到好奇。在多核並行環境中，綫程對共享內存的訪問順序和方式，對性能有著至關重要的影響。如果書中能在這方麵提供深入的分析和具體的優化建議，那將非常有價值。另外，我對書中是否會包含一些“特定應用領域的 OpenMP 優化案例”也十分期待。比如，在圖像處理領域，如何針對捲積、濾波等操作進行並行優化，將對我非常有啓發。能夠看到書中將理論知識與實際應用相結閤，展示 OpenMP 在解決實際問題中的強大威力，會大大提升我的學習興趣和實踐動力。
評分這本書，我真的盼瞭很久，終於拿到手瞭。光是翻開封麵，看到“多核並行高性能計算 OpenMP”這幾個字，就有一種踏實感。我是一名在高校從事科研工作的青年教師，日常工作中經常需要處理大量的計算密集型任務，從生物信息學數據的模擬分析到復雜的物理模型仿真，無一不依賴於強大的計算能力。過去，我們團隊在遇到一些棘手的計算瓶頸時，常常會受限於單機性能，要麼需要購買昂貴的集群，要麼就是漫長的等待。因此，掌握高效利用多核計算資源的技術，特彆是像OpenMP這樣易於上手的並行編程模型，成為瞭我們團隊提升研究效率的關鍵。我之前也嘗試過一些零散的資料和在綫教程，但總覺得不成體係，很多概念的理解不夠深入，實踐起來也磕磕絆絆。這本書的齣現，恰好填補瞭這一空白。我仔細看瞭一下目錄，從基礎的並行編程概念，到OpenMP的具體指令和API，再到性能優化的策略和實戰案例，內容覆蓋得非常全麵。特彆是關於並行化思路的講解，如何識彆代碼中的並行機會，如何有效地將串行代碼轉化為並行代碼，這一點對我來說尤為重要。我一直覺得，掌握一門技術，不僅僅是學會怎麼用，更重要的是理解它背後的原理，知道為什麼這麼做。這本書在這一點上，似乎做得非常到位。我特彆期待其中關於“性能分析與優化”章節的深入闡述，因為很多時候，並行代碼寫齣來之後，性能提升並不如預期，甚至可能齣現負優化，這往往是由於對並行模型理解不深，或者沒有找到正確的優化方嚮。這本書是否能為我提供一套係統性的方法論，來診斷和解決這些性能問題，這是我最看重的地方。另外，書中會不會包含一些實際應用場景的案例分析，比如在某個特定的科學計算領域，如何利用OpenMP解決實際問題，這也會大大提升我的學習興趣和實踐動力。畢竟，理論聯係實際，纔能真正將技術轉化為生産力。我個人對這方麵的經驗分享非常感興趣，希望這本書能在這方麵有所建樹，給我帶來新的啓發和思路。
評分開始學習這種並行計算，希望好學吧
評分老公買的，他說很實用，點贊
評分很不錯的書 很值得一看 嗬嗬
評分正版圖書，速度快，更換電子發票信息快速，必須好評！
評分不錯，學習一下
評分開始學習這種並行計算，希望好學吧
評分這有啥好評價的。。。
評分非常不錯的一本書！看著很不錯，應該是正版，給力！
評分開始學習這種並行計算，希望好學吧
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