多核與GPU編程：工具、方法及實踐 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[阿聯酋] 傑拉西莫斯·巴拉斯 著，張雲泉，賈海鵬，李士剛，袁良 等 譯

圖書標籤:

• 多核編程
• GPU編程
• 並行計算
• CUDA
• OpenMP
• 異構計算
• 高性能計算
• 科學計算
• 工程應用
• 編程技巧

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111557685

版次：1

商品編碼：12134854

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：2017-02-01

用紙：膠版紙

頁數：536

內容簡介

　　《多核與GPU編程：工具、方法及實踐》從並行軟件的實現、調試、優化和剖析四個方麵，詳細討論瞭當前主要的並行計算關鍵技術，主要內容包括：多核和並行程序設計、共享內存編程中的綫程與OpenMP、分布式內存編程、GPU編程、Thrust模闆庫、負載均衡等。本書結閤具體的代碼和案例分析，揭示瞭如何使用庫或者指令創建多核應用，如何使用MPI開發分布式應用程序，如何使用CUDA開發高性能GPU程序，如何實現負載均衡，以及如何針對目標多核平颱進行程序剖析和調試等。本書可供從事高性能計算技術研究的專業人員參考，也可作為高校相關專業的教學用書。

作者簡介

　　Gerassimos Barlas 沙迦美國大學計算機科學與工程係教授。他的研究興趣包括並行算法、開發、分析，以及負載平衡的建模框架，分布式視頻點播。Barlas教授講授並行編程課程已有12年時間，早在20世紀90年代，他就開始研究並行計算，並積極參與並行和分布式係統可分負載理論這一新領域的研究工作。

目錄

譯者序
前　言
第1章　概述 1
1.1　多核計算機時代 1
1.2　並行計算機的分類 3
1.3　現代計算機概覽 4
1.3.1　Cell BE處理器 5
1.3.2　NVIDIA Kepler 6
1.3.3　AMD APU 9
1.3.4　從多核到眾核：Tilera TILE-Gx8072和Intel Xeon Phi 10
1.4　性能指標 12
1.5　並行程序性能的預測與測量 16
1.5.1　Amdahl定律 18
1.5.2　Gustafson-Barsis定律 20
第2章　多核和並行程序設計 23
2.1　引言 23
2.2　PCAM方法學 24
2.3　分解模式 26
2.3.1　任務並行 27
2.3.2　分而治之分解 28
2.3.3　幾何分解 30
2.3.4　遞歸數據分解 32
2.3.5　流水綫分解 35
2.3.6　基於事件的閤作分解 39
2.4　程序結構模式 39
2.4.1　單程序多數據 40
2.4.2　多程序多數據 40
2.4.3　主/從 41
2.4.4　map-reduce 41
2.4.5　fork/join 42
2.4.6　循環並行 44
2.5　匹配分解模式和程序結構模式 44
第3章　共享內存編程：綫程 46
3.1　引言 46
3.2　綫程 48
3.2.1　綫程的定義 48
3.2.2　綫程的作用 49
3.2.3　綫程的生成和初始化 49
3.2.4　在綫程間共享數據 55
3.3　設計考慮 57
3.4　信號量 58
3.5　經典問題中的信號量 62
3.5.1　生産者–消費者 63
3.5.2　終止處理 66
3.5.3　理發師問題：引入公平性 75
3.5.4　讀者–寫者問題 80
3.6　monitor 84
3.6.1　設計方法1：monitor內部的關鍵區 87
3.6.2　設計方法2：monitor控製關鍵區的入口 87
3.7　經典問題中的monitor 91
3.7.1　重新考慮生産者–消費者問題 91
3.7.2　重新考慮讀者–寫者問題 95
3.8　動態綫程管理與靜態綫程管理 102
3.8.1　Qt綫程池 102
3.8.2　綫程池的創建和管理 103
3.9　調試多綫程應用 111
3.10　高層次結構：無須顯式利用綫程的多綫程編程 115
3.10.1　並發map 116
3.10.2　map-reduce 118
3.10.3　並發過濾 120
3.10.4　filter-reduce 121
3.10.5　案例研究：多綫程存儲 122
3.10.6　案例研究：多綫程圖像匹配 131
第4章　共享內存編程：OpenMP 140
4.1　引言 140
4.2　第一個OpenMP程序 141
4.3　變量作用域 144
4.3.1　定積分OpenMP版本V.0：人工劃分 146
4.3.2　定積分OpenMP版本 V.1：無競爭條件的人工劃分 147
4.3.3　定積分OpenMP V.2：基於鎖的隱式劃分 148
4.3.4　定積分OpenMP V.3：基於歸約的隱式劃分 150
4.3.5　變量作用域總結 151
4.4　循環級並行 152
4.4.1　數據依賴 154
4.4.2　嵌套循環 162
4.4.3　調度 162
4.5　任務並行 166
4.5.1　sections指令 166
4.5.2　task指令 171
4.6　同步結構 177
4.7　正確性與優化問題 183
4.7.1　綫程安全 183
4.7.2　假共享 187
4.8　案例研究：OpenMP中的排序算法 192
4.8.1　自下而上歸並排序算法的OpenMP實現 192
4.8.2　自上而下歸並排序算法的OpenMP實現 195
4.8.3　性能評估 200
第5章　分布式內存編程 203
5.1　通信進程 203
5.2　MPI 204
5.3　核心概念 205
5.4　你的第一個MPI程序 206
5.5　程序體係結構 208
5.5.1　SPMD 208
5.5.2　MPMD 209
5.6　點對點通信 210
5.7　可選的點對點通信模式 214
5.8　非阻塞通信 216
5.9　點對點通信小結 220
5.10　錯誤報告與處理 220
5.11　集閤通信簡介 222
5.11.1　分發 226
5.11.2　收集 231
5.11.3　歸約 233
5.11.4　多對多收集 237
5.11.5　多對多分發 240
5.11.6　多對多歸約 245
5.11.7　全局同步 245
5.12　通信對象 245
5.12.1　派生數據類型 246
5.12.2　打包/解包 253
5.13　節點管理：通信器和組 254
5.13.1　創建組 255
5.13.2　建立內部通信器 257
5.14　單邊通信 259
5.14.1　RMA通信函數 261
5.14.2　RMA同步函數 262
5.15　I/O注意事項 270
5.16　MPI多進程和多綫程混閤編程 276
5.17　時序和性能測量 279
5.18　調試和分析MPI程序 279
5.19　Boost.MPI庫 283
5.19.1　阻塞和非阻塞通信 285
5.19.2?數據序列化 289
5.19.3?集閤通信 292
5.20　案例研究：有限擴散聚閤模型 295
5.21　案例研究：暴力加密破解 300
5.21.1　版本1：“基本型”MPI 300
5.21.2　版本2：MPI與OpenMP的結閤 305
5.22　案例研究：主/從式並行模型的MPI實現 308
5.22.1　簡單主/從式設置 309
5.22.2　多綫程主/從式設置 316
第6章　GPU編程 333
6.1　GPU編程簡介 333
6.2　CUDA編程模型：綫程、綫程塊、綫程網格 335
6.3　CUDA執行模型：流多處理器和warp 340
6.4　CUDA程序編譯過程 344
6.5　構建CUDA項目 347
6.6　內存層次結構 349
6.6.1　本地內存/寄存器 355
6.6.2　共享內存 356
6.6.3　常量內存 363
6.6.4　texture和surface內存 368
6.7　優化技術 369
6.7.1　綫程組織設計 369
6.7.2　kernel結構 378
6.7.3　共享內存訪問 382
6.7.4　全局內存訪問 388
6.7.5　page-locked與zero-copy內存 392
6.7.6　統一內存 394

前言/序言

　　Preface 前　　言　　多核架構齣現在21世紀的第一個10年裏，給並行計算帶來瞭勃勃生機。新平颱需要新方法來進行軟件開發，其中一個新方法就是把工具和工作站網絡時代的慣例同新興軟件平颱（如CUDA）相結閤。 為滿足這種需求，本書將介紹目前主流的工具和技術，不僅是各自獨立的工具和技術，更重要的是將它們相互結閤。書中會提供多平颱和程序設計範例（如消息傳遞和綫程）高效結閤的實例。顧名思義，“Hybrid”（混閤）計算，是高性能計算的一個新趨勢，針對百億億級的性能需求，使軟件有可能擴展到數百萬的綫程上。　　所有章節都包含豐富的示例和實際問題，並比較瞭不同的設計腳本，重點在於如何使其實際運作起來。那些能使得高效的軟件開發區彆於徒勞無功的軟件開發訓練的所有細節，都以有序的形式呈現齣來。　　本書介紹瞭從20世紀90年代繼承而來的最新的先進工具（例如OpenMP和MPI標準），並包括更前沿的平颱，如具有復雜綫程管理功能的Qt庫，以及具有在不同多核架構（包括CPU和GPU）上配置相同軟件功能的Thrust模闆庫。　　我不可能麵麵俱到地給齣多核開發中的所有可用工具。即使是POSIX綫程之類的一些行業標準，書中也並未涉及。　　本書不僅旨在介紹主流範型（範圍從OpenMP的串行代碼半自動並行化到用來鞏固MPI的顯式通信“plumping”）的實例，還要講解高效的多核軟件開發背後的原理，並指導讀者進行實踐。　　本書內容本書可以分成如下幾個邏輯單元，雖然書中沒有明確地這樣區分。　　多核軟件的設計概述概述：第1章介紹多核硬件，討論瞭一些具有影響力的體係結構範型示例。第1章也介紹瞭加速比和效率，在評估多核和並行軟件時這些是基本的度量方式。1.5節告訴讀者如何從多核和眾核硬件激動人心的新進展中預測齣什麼是人們所期待的方法。　　第2章討論可應用於並行和多核軟件開發的方法論與設計模式，包括工作分解模式和程序結構模式。　　共享內存編程：討論瞭兩種不同的共享內存並行編程方法——顯式並行化和隱式並行化。在顯式方麵，第3章覆蓋瞭綫程和兩種最常用的同步機製——信號和monitor。對於通常遇到的設計模式（如生産者–消費者模式和讀者–寫者模式），均給齣瞭詳細解釋並應用於一係列示例中。　　在隱式方麵，第4章介紹瞭OpenMP標準，該標準的設計使得我們能以最少的工作量將現有串行代碼並行化。它可使開發時間大大縮短。該標準還有其他的好處，如解決瞭循環間存在的依賴。　　分布式內存編程：第5章介紹瞭分布式內存並行編程的事實標準——消息傳遞接口（MPI）。MPI同多核編程相關，因為它旨在把程序從一個共享內存多核機器上擴展到一個具有上百萬節點的超級計算機上。就其本身而言，MPI能夠為利用多核機器的多重分解提供基礎，以作為獨立的虛擬平颱。　　這部分涉及的特徵包括點對點通信和集閤通信，也包括單邊通信。有一節內容專門針對Boost.MPI庫，雖然還未實現全部的功能，但它的確簡化瞭使用MPI的過程。　　GPU編程：GPU是把本書內容組織在一起的最初原因之一。以此類推到共享內存編程，這裏從兩個方麵討論瞭針對GPU軟件開發的問題。一方麵是NVIDIA的CUDA中的具體方法，該方法中的內存傳輸、數據放置和綫程執行配置都需要仔細計劃。這將在第6章進行介紹。　　另一方麵是高級的Thrust模闆庫算法方法，這部分在第7章中討論。程序設計的類標準模闆庫（STL-like）方法為Thrust提供瞭把CPU和GPU平颱均作為目標的能力，在本書所介紹的工具中，這是一個獨特的特性。　　負載均衡：第8章討論在多核開發中經常被低估的一個方麵。一般來說，一旦異構計算資源開始運行，就應該認真考慮負載均衡。舉例來說，一個CPU和一個GPU構成這一組資源，我們在滿足需求時不能隻考慮一群不同機器的集閤。第8章簡要討論瞭Linda語言，這可以被看做動態負載均衡的高級抽象。　　書中主要的關注點在靜態負載均衡，以及可以用於驅動負載分區和數據通信序列的數學模型。　　很多場景中都應用瞭一種已經得到認可的方法論——可分負載理論（DLT），並且給齣瞭解釋。書中還介紹瞭一個簡單的C++庫，它實現瞭部分過去20年中已經發錶過的DLT研究結果。　　軟件和硬件要求書中的示例都是在Ubuntu Linux係統上開發和測試的。本書中使用的所有軟件都是可以免費獲取或者是開源的。其中包括：　　GNU C/C++ 編譯器組件 4.8.x（兼容 CUDA），組件4.9.x （兼容OpenMP 4.0）Digia的 Qt 4.x 庫或者Qt 5.x 庫OpenMPI 1.6MPENVIDIA的 CUDA SDK 6.5Thrust 庫 （版本1.7）如果擁有近期正確安裝的Linux，並裝有版本等於或高於上述軟件列錶中版本號的軟件，那麼執行本書中提供的示例代碼應該不會有任何問題。雖然我沒有提供Windows平颱下的生成文件或者使用Visual Studio編譯和執行示例代碼的指令，但未安裝Linux的用戶隻需進行少量代碼改動就可以把示例移植到Windows上。考慮到我們使用的是標準C/C++庫，因此對於代碼的改動（如果存在）應該隻會影響頭文件，也就是那些需要被包括的（include）文件。　　硬件部分唯一的實際局限是需要計算能力為2.x或者更高的NVIDIA GPU。早期芯片也可以使用，但是它們的獨特性，尤其是關於全局內存的訪問，在書中沒有給齣解釋。沒有NVIDIA GPU的用戶可以通過使用附錄E中介紹的方法來成功執行CUDA程序。　　示例代碼書中的程序可在Elsevier網站(http://store.elsevier.com/9780124171374)上獲取壓縮包。　　程序存放在特定的文件夾中，以章名區分，如圖1所示。　　對於書中的代碼清單，均在第1行給齣瞭相對於該章目錄的對應文件的位置。　　單文件程序的第一行注釋裏包含編譯和鏈接命令。多文件項目存放在它們自己的目錄中，其中也包含一個生成文件或者一個項目（.pro）文件。如果需要輸入樣本值，該部分數據也在該目錄下的文件中提供。　　圖1　截屏顯示瞭示例代碼在特定章節的文件夾中的組織方式教學建議本書中所涉及的內容適閤高年級本科生或者研究生課程。學生需要具備的背景知識包括掌握C和C++編程（兩種語言的使用貫穿整本書）、基本的操作係統概念，以及基本的計算機體係結構常識。　　根據各自的需求，教師可以選擇使用以下列齣的一些教學建議。前兩章是為後麵的章節奠定基礎，因此它們在所有的路徑中都包括：　　重點在並行編程（本科生）：　　第1章：Flynn分類法、當代的多核設備、性能標準。1.1～1.5節。　　第2章：設計、PCAM方法論、分解模式、程序結構模式。2.1～2.5節。　　第3章：綫程、信號、monitor。3.1～3.7節。　　第4章：OpenMP的基本概念、工作共享結構， 4.1～4.4節。　　第5章：MPI、點對點通信、集閤操作、目標/結構通信，以及調試和性能分析。5.1～5.12節、5.15～5.18節和5.20節。　　第6章：CUDA編程模型，內存層次結構，針對GPU的優化。6.1～6.6節、 6.7.1節、6.7.3節、 6.7.6節、6.9～6.11節和6.12.1節。　　第7章：Thrust基本的知識。7.1～7.4節。　　第8章：負載均衡。8.1～8.3節。　　重點在多核編程（本科生）：　　第1章：Flynn分類法、當代的多核設備、性能標準。1.1～1.5節。　　第2章：設計、PCAM方法論、分解模式、程序結構模式。2.1～2.5節。　　第3章：綫程、信號、monitor。3.1～3.10節。　　第4章：基本的OpenMP、工作共享結構，以及正確性和性能問題。4.1～4.8節。　　第5章：MPI，點對點通信、集閤操作、目標/結構通信，以及調試和性能分析。5.1～5.12節、 5.16～5.18節和5.21節。　　第6章：CUDA編程模型、內存層次結構，以及針對GPU的優化。6.1～6.10節、 6.12.1節。　　第7章： Thrust基本的知識。7.1～7.4節。　　第8章：負載均衡。8.1～8.3節。　　高級多核編程： 第1章：Flynn分類法、當代的多核設備、性能標準。1.1～1.5節。　　第2章：設計、PCAM方法論、分解模式、程序結構模式。2.1～2.5節。　　第3章：綫程、信號、monitor、高級綫程管理。3.1～3.10節。　　第4章：OpenMP基本的知識，工作共享結構，以及正確性和性能問題。4.1～4.8節。　　第5章：MPI、點對點通信、集閤操作、目標/結構通信，以及調試和性能分析。5.1～5.12節、 5.15～5.18節和 5.21～5.22節。　　第6章：CUDA編程模型、內存層次結構，以及針對GPU的優化。6.1～6.12節。　　第7章：Thrust數據類型和算法。7.1～7.7節。　　第8章：負載均衡、基於DLT的分割。8.1～8.5節。

《多核與GPU編程：工具、方法及實踐》是一本深入探討現代計算硬件並行性潛力的專業書籍。它旨在為開發者提供掌握多核處理器和圖形處理單元（GPU）的編程技術，以實現高性能計算的全麵指南。本書的核心在於如何有效地利用這些強大的並行計算資源，剋服傳統串行編程的瓶頸，解決日益增長的數據處理和復雜計算需求。 本書內容詳解： 第一部分：並行計算基礎與模型 在現代計算領域，單核處理器的性能提升速度已趨於平緩，而多核處理器和GPU的齣現則為計算能力的飛躍帶來瞭新的可能。本部分將從基礎概念齣發，為讀者打下堅實的並行計算理論基礎。 並行計算的演進與必要性： 摩爾定律的挑戰與多核時代的到來： 詳細闡述為何單核處理器性能提升受限，以及多核處理器如何成為應對這一挑戰的關鍵。我們將迴顧處理器架構的發展曆程，重點關注核心數量的增加如何改變瞭軟件開發的範式。 GPU的崛起與通用計算： 介紹GPU從圖形渲染加速器嚮通用並行計算平颱（GPGPU）的轉變過程。分析GPU的獨特架構（大規模並行處理單元、高內存帶寬）如何使其在科學計算、深度學習、數據分析等領域展現齣卓越的性能。 並行計算的優勢與應用場景： 探討並行計算在解決計算密集型問題上的顯著優勢，包括但不限於：科學模擬（天氣預報、分子動力學）、大數據分析、圖像與視頻處理、機器學習與人工智能、金融建模、遊戲開發等。通過具體的案例分析，讓讀者深刻理解並行計算的實際價值。 並行計算模型與範式： 任務並行與數據並行： 清晰區分這兩種最核心的並行計算模型。任務並行側重於將不同的計算任務分配給不同的處理單元，而數據並行則側重於將相同操作同時應用於大量數據。本書將詳細解析它們的特點、適用場景以及組閤應用的可能性。 共享內存與分布式內存模型： 介紹兩種主要的並行計算內存架構。共享內存模型（如多核CPU）允許所有處理器訪問同一塊內存空間，編程相對直觀但需考慮同步問題。分布式內存模型（如多颱計算機集群或某些GPU架構）則需要通過顯式的通信機製（如消息傳遞）來交換數據。 同步與異步計算： 深入探討並行任務之間的同步機製，包括鎖、信號量、條件變量、原子操作等。解釋它們如何用於保證數據一緻性和避免競態條件。同時，介紹異步計算的思想，以及如何通過迴調、Future/Promise等機製提高程序的響應性和吞吐量。 並行算法設計原則： 講解在設計並行算法時需要考慮的關鍵因素，如任務分解、負載均衡、通信開銷、並行度與粒度控製等。通過經典並行算法（如並行排序、矩陣乘法）的剖析，演示這些原則的應用。 第二部分：多核CPU編程技術 本部分將聚焦於多核CPU上的並行編程，介紹主流的編程模型、工具和技術，幫助讀者掌握如何在多核環境中編寫高效的並行程序。 綫程模型與API： Pthreads（POSIX Threads）： 作為一種廣泛應用的跨平颱綫程庫，Pthreads提供瞭創建、管理綫程以及綫程間通信和同步的豐富API。本書將詳細介紹Pthreads的使用方法，包括綫程的創建與銷毀、綫程同步原語（互斥鎖、條件變量、信號量）的使用、綫程局部存儲等。 OpenMP： 介紹OpenMP作為一種基於編譯指示（pragma）的並行編程模型，它能夠方便地將串行程序並行化，尤其適用於共享內存係統。重點講解OpenMP的並行區域、任務、數據共享、同步指令，以及如何通過編譯指示控製並行執行。 C++ Standard Library Threads： 介紹C++11及以後版本提供的標準綫程庫，包括`std::thread`、`std::mutex`、`std::condition_variable`、`std::atomic`等，提供瞭一種更現代化、更安全的C++並行編程方式。 並行程序開發工具與調試： 性能分析工具： 講解如何使用如`perf`、Intel VTune Profiler、Gprof等性能分析工具來識彆程序的性能瓶頸，發現潛在的並行化機會，並評估並行實現的效率。 調試工具： 介紹用於調試多綫程程序的專門工具，如GDB的多綫程調試功能、Valgrind的Helgrind和DRD工具，用於檢測數據競爭、死鎖等並行程序特有的錯誤。 代碼重構與並行化策略： 提供將現有串行代碼逐步轉化為並行代碼的策略，包括識彆可並行化的部分、選擇閤適的並行模型、漸進式並行化與測試等。 高級多核編程技術： 並發數據結構： 討論在多綫程環境下，如何安全高效地使用並發數據結構，如無鎖隊列、並發哈希錶等，以減少同步開銷，提高吞吐量。 任務調度與工作竊取： 介紹高效的任務調度策略，如工作竊取（work-stealing）模型，如何利用空閑綫程“竊取”其他綫程的任務，以實現更好的負載均衡和資源利用。 內存一緻性模型與緩存一緻性： 深入探討CPU內存一緻性模型，理解不同體係結構下內存操作的順序和可見性問題，以及緩存一緻性協議（MESI等）對並行程序性能的影響。 第三部分：GPU編程技術 本部分將深入講解GPU的編程模型、架構以及如何利用CUDA和OpenCL等框架開發高性能的GPU應用程序。 GPU架構與編程模型： GPU核心架構： 詳細介紹GPU的SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）執行模型，理解流處理器（Streaming Processor）、計算單元（Compute Unit）、綫程塊（Thread Block）、綫程（Thread）、warp/wavefront等核心概念。 內存層次結構： 解析GPU獨特的內存層次結構，包括全局內存（Global Memory）、共享內存（Shared Memory）、寄存器（Register）、常量內存（Constant Memory）、紋理內存（Texture Memory）等，以及它們之間的性能差異和訪問模式對性能的影響。 CUDA編程模型： 深入講解NVIDIA CUDA平颱的編程模型，包括主機（Host）和設備（Device）的概念、核函數（Kernel）的定義、綫程層級（Grid, Block, Thread）的管理、內存管理（主機內存與設備內存的拷貝、動態分配）、同步機製（`__syncthreads()`）等。 OpenCL編程模型： 介紹跨平颱的異構計算接口OpenCL。講解OpenCL的核心概念，如平颱（Platform）、設備（Device）、上下文（Context）、命令隊列（Command Queue）、程序（Program）、內核（Kernel）、內存對象（Buffer, Image）等，以及如何在不同的硬件平颱（GPU, CPU, FPGA）上實現統一的並行編程。 CUDA/OpenCL核心編程實踐： 數據並行算法實現： 以常見的並行算法為例，如嚮量加法、矩陣乘法、圖像濾波、規約（Reduction）等，詳細演示如何在CUDA和OpenCL中實現高效的數據並行計算。 共享內存的優化利用： 講解如何通過利用共享內存來減少對慢速全局內存的訪問，提高數據重用率，是GPU編程中的關鍵優化手段。 流（Streams）與並發執行： 介紹CUDA streams和OpenCL command queues如何實現主機與設備之間的異步操作和多個核函數的同時執行，以提高GPU的利用率。 綫程塊與網格的組織： 講解如何根據問題的特性，閤理組織綫程塊和網格的大小，以最大化並行度並避免資源限製。 內存訪問優化： 深入探討內存閤並（Memory Coalescing）、銀行衝突（Bank Conflicts）等概念，以及如何通過調整數據布局和訪問模式來優化內存訪問性能。 GPU高級編程與生態係統： cuBLAS, cuFFT, Thrust等庫的使用： 介紹NVIDIA提供的CUDA庫，如cuBLAS（綫性代數）、cuFFT（快速傅裏葉變換）、Thrust（C++ STL風格的並行算法庫），如何利用這些高度優化的庫快速實現常見計算任務。 OpenCL庫與框架： 介紹OpenCL生態中的相關庫和框架，以及如何利用它們簡化開發。 性能調優與剖析： 講解GPU性能分析工具，如NVIDIA Nsight Systems, Nsight Compute，以及如何利用它們識彆GPU上的性能瓶頸，如內存帶寬限製、計算單元利用率、延遲等。 異構計算與混閤編程： 討論如何將CPU和GPU協同工作，構建混閤計算應用程序，充分發揮不同計算單元的優勢。 第四部分：並行編程方法論與最佳實踐 本部分將升華主題，探討通用性的並行編程方法論、性能評估標準以及在實際項目中應用並行技術時需要遵循的最佳實踐。 並行程序的設計方法論： 問題分解與抽象： 如何識彆問題中的並行性，以及如何將復雜問題分解為更小的、可並行執行的子問題。 負載均衡策略： 討論動態負載均衡和靜態負載均衡的優缺點，以及如何根據任務特性選擇閤適的策略。 通信與同步的權衡： 分析通信開銷和同步開銷對並行程序性能的影響，以及如何在兩者之間進行權衡。 可伸縮性分析： 講解如何評估並行程序的性能隨處理器數量增加而擴展的能力，以及如何識彆和解決可伸縮性瓶頸。 性能度量與優化： 關鍵性能指標： 定義和解釋吞吐量（Throughput）、延遲（Latency）、並行度（Parallelism）、效率（Efficiency）、加速比（Speedup）等核心性能指標。 性能瓶頸識彆： 總結不同類型的性能瓶頸，如計算密集型、內存密集型、I/O密集型、通信密集型等，以及如何通過分析和工具來定位它們。 優化技術總結： 迴顧和總結貫穿全書的各種優化技術，包括算法優化、數據結構優化、內存訪問優化、並發與同步優化、硬件特性利用等。 並行編程的挑戰與未來趨勢： 並行編程的復雜性： 探討並行編程固有的復雜性，如調試睏難、可移植性問題、潛在的競態條件和死鎖等。 並行編程的誤區與陷阱： 列舉開發者在並行編程中常犯的錯誤，並提供避免這些錯誤的建議。 新興的並行計算技術： 簡要介紹當前和未來並行計算領域的一些前沿技術，如FPGA在並行計算中的應用、AI驅動的並行化技術、新的並行編程模型和語言等。 實際項目中的並行化實踐： 項目規劃與並行化策略： 如何在項目初期就考慮並行化需求，製定閤理的並行化計劃。 工具鏈的選擇與集成： 如何根據項目需求和硬件平颱，選擇閤適的編譯器、調試器、性能分析器和並行庫。 測試與驗證： 強調對並行程序進行充分測試的重要性，包括功能測試、性能測試、穩定性測試以及不同硬件平颱上的兼容性測試。 《多核與GPU編程：工具、方法及實踐》不僅僅是一本技術手冊，更是一套指導讀者掌握現代計算核心能力的思維框架。通過理論講解、案例分析和實踐指導，本書將賦能讀者構建更快速、更強大的應用程序，從而在數據驅動和計算密集型應用的浪潮中，占據技術製高點。

評分☆☆☆☆☆

作為一名研究算法的博士生，我一直在尋找一本能夠係統性地介紹並行計算，並能夠連接理論與實踐的書籍。《多核與GPU編程：工具、方法及實踐》正是這樣一本讓我感到驚喜的讀物。它非常係統地梳理瞭從多核到GPU的演進過程，以及不同硬件架構下的編程範式。我非常欣賞書中對於並行算法設計原則的詳細闡述，這不僅僅是關於代碼實現，更是關於如何從根本上思考如何將問題分解，並映射到並行硬件上。例如，在講解數據並行和任務並行時，作者給齣瞭清晰的界定和不同場景下的適用性分析。對於GPU方麵，書中對異構計算的討論，讓我對CPU和GPU如何協同工作有瞭更深的理解，不再是簡單的任務分配，而是更精妙的計算卸載和數據交換策略。書中對一些高級話題的探討，如內存一緻性模型、原子操作的性能影響等，對於我進行深入的算法優化非常有幫助。而且，這本書的理論深度與工程實踐的結閤做得非常好。作者在講解每一個概念時，都會引用相關的研究成果或業界最佳實踐，這使得書籍的內容既有學術的嚴謹性，又不失工程的實用性。讀完這本書，我感覺自己對並行算法的理解，上升到瞭一個新的高度，也為我接下來的研究方嚮提供瞭重要的指引。

評分☆☆☆☆☆

這本書《多核與GPU編程：工具、方法及實踐》的齣現，對於我這樣一名在業界摸爬滾打多年的開發者來說，無疑是一場及時雨。我曾經參與過一些大型項目的並行化工作，但往往是依靠經驗和試錯，效率並不高，而且很多底層細節也隻是知其然不知其所以然。這本書恰恰填補瞭我的知識空白。它對GPU編程的講解，特彆是CUDA模型，讓我眼前一亮。作者從GPU的硬件架構入手，詳細剖析瞭綫程塊、網格、內存層次結構等關鍵概念，這對於理解GPU為何能實現如此高的並行度至關重要。我尤其欣賞書中關於內存訪問優化和並行算法設計的章節，作者通過大量的實例，展示瞭如何有效地利用GPU的內存帶寬，避免綫程發散，從而榨乾GPU的性能。書中對於一些經典的並行算法，如矩陣乘法、圖像處理等，都給齣瞭高效的CUDA實現，並且對性能進行瞭詳細的分析。我印象最深的是關於warp的概念，理解瞭warp後，再去看那些看似雜亂無章的綫程執行，就變得清晰多瞭。這本書不僅提供瞭理論知識，更重要的是，它提供瞭實用的方法和工具，讓我能夠將這些理論迅速轉化為生産力。對於任何想要深入理解和掌握GPU編程的開發者來說，這本書都是不可或缺的參考。

評分☆☆☆☆☆

拿到《多核與GPU編程：工具、方法及實踐》這本書，我首先被它的標題所吸引。在當今這個計算密集型時代，高效地利用多核CPU和GPU已經成為一項基本技能。這本書並沒有辜負我的期望，它以一種非常全麵且深入的方式，為我打開瞭並行編程的新世界。我特彆喜歡書中對於不同編程模型的比較和分析，例如，OpenMP、MPI以及CUDA。作者並沒有簡單地介紹API，而是深入剖析瞭它們各自的設計哲學、適用場景以及性能特點，這有助於我根據不同的問題選擇最閤適的工具。書中關於性能分析和優化的章節，對我來說更是價值連城。作者介紹瞭很多實用的性能剖析工具，並講解瞭如何利用它們來定位程序的瓶頸，以及如何針對性地進行優化，比如內存訪問模式的調整、綫程同步機製的選擇等等。我曾經遇到的一個棘手性能問題，在參考瞭書中相關的優化技巧後，竟然得到瞭顯著的改善。這本書的語言流暢，結構清晰，即使是對於初學者，也能循序漸進地掌握其中的內容。對於有一定基礎的讀者，也能從中獲得不少啓發和新的視角。這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，引領我探索並行計算的奧秘，並在實踐中不斷提升自己的編程能力。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，真正的技術書籍，不僅僅是知識的搬運工，更應該是思想的啓迪者。《多核與GPU編程：工具、方法及實踐》就屬於後者。它讓我看到瞭並行計算的廣闊前景，也讓我深刻理解瞭“慢”與“快”之間，不僅僅是硬件的代差，更是編程思想的差異。書中對於多核與GPU協同工作的闡述，讓我不再將它們視為孤立的技術，而是能夠從一個統一的視角去審視如何最大限度地利用計算資源。作者在講解不同的編程模型時，都能夠準確地把握其核心思想，並將其與實際應用場景相結閤。例如，在介紹MPI時，它不僅僅是講解消息傳遞的API，更是通過分析分布式係統的通信模式，來指導讀者如何設計高效的分布式算法。而在GPU方麵，作者並沒有停留在CUDA的錶麵，而是深入探討瞭其背後的一些底層優化技巧，比如共享內存的使用、綫程束的同步等。這些細節的講解，對於提升程序的性能至關重要。這本書的另一個亮點在於其“實踐”二字。書中提供的代碼示例，都經過精心設計，不僅能夠運行，而且能夠很好地展示所講授的技術。我嘗試著復現瞭一些例子，並從中學習到瞭很多寶貴的編程經驗。這本書的價值，在於它能夠幫助讀者建立起一種“並行思維”，從而在未來的開發工作中，能夠更主動、更有效地去解決性能瓶頸問題。

評分☆☆☆☆☆

這本《多核與GPU編程：工具、方法及實踐》給我留下瞭非常深刻的印象。從我拿到它開始，我就被它精煉的語言和深入淺齣的講解所吸引。作為一名剛剛踏入高性能計算領域的學生，我之前對於並行編程的概念總是模糊不清，感覺像是在迷霧中摸索。但這本書就像一盞明燈，一點點驅散瞭我的睏惑。它沒有一開始就拋齣晦澀難懂的理論，而是從最基礎的多核架構講起，詳細介紹瞭CPU的核心如何協同工作，以及綫程、進程這些基本概念。我特彆喜歡其中關於同步與鎖的章節，作者用非常形象的比喻解釋瞭競態條件和死鎖的産生原因，並提供瞭切實可行的解決方案。書中對OpenMP的講解也是詳盡入微，從並行區域的劃分到各種指令的使用，都給齣瞭清晰的代碼示例，讓我能夠快速上手。我嘗試著將書中的一些並行算法應用到自己的小項目中，發現原本需要數小時的計算時間，在並行化後竟然縮短到瞭幾十分鍾，這種成就感是無與倫比的。而且，作者在講解時，非常注重實際應用，書中提到的很多工具和庫，比如GCC的OpenMP支持，都是非常實用的，我可以立即下載並嘗試。總體來說，這本書為我打下瞭堅實的多核編程基礎，讓我對後續的學習充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

挺好的挺好的挺好的挺好的挺好的

評分☆☆☆☆☆

內容一般般，都介紹瞭，但都介紹的很淺

評分☆☆☆☆☆

很好用，書真的不錯，就是發貨太慢瞭

評分☆☆☆☆☆

這本書很好，非常係統，從omp，mpi，cuda，麵麵俱到，實例也非常多，而且還講解如何三種並行方法結閤起來用，搞科學計算的人必看

評分☆☆☆☆☆

並行問題不用愁，有cuda在手

評分☆☆☆☆☆

不錯~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

評分☆☆☆☆☆

經典書籍 好好讀一讀

評分☆☆☆☆☆

這個還不錯，送的比較快。

評分☆☆☆☆☆

送貨快，質量好，學習中。。。。。