OpenACC并行程序设计：性能优化实践指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 罗布·法伯（Rob Farber） 著，吴长江 译

图书标签:

• OpenACC
• 并行计算
• 高性能计算
• GPU
• 加速
• 程序设计
• 优化
• 实践
• 科学计算
• 并行编程

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111576754

版次：1

商品编码：12157361

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：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：264

内容简介

本书由高性能技术专家RobFarber领衔编著，24位来自世界各地的业界翘楚分享了他们的一线经验。你不仅能够从中学到OpenACC的基础知识和编程技巧，还能够通过多领域的应用案例快速掌握实战方法。其中涉及PGI和Cray等编译器的使用，以及在多核CPU和GPU等设备上的运行和性能分析。此外，本书网站上还提供了大量实用代码，涵盖科学、商业、大数据和实时系统等热门领域。

作者简介

Rob Farber，资深高性能编程专家，Irish高端计算中心、美国国家实验室Los Alamos分部、Berkeley分部、西北太平洋分部科研专家，资深高性能编程顾问，技术作家，任职于Santa Fe学院，是《Fortune》排名前100名的两家公司的合作创始人。他还为多家全球《财富》500强企业提供咨询服务。在《Dr. Dobb’s Journal》、《Scientific Computing》等媒体上发表多篇关于高性能编程的文章，深受读者喜爱。

探索高性能计算的秘密：OpenACC并行程序设计与性能优化 在当今数据爆炸、计算需求日益增长的时代，如何充分利用硬件资源，实现计算效率的最大化，是摆在每一位开发者面前的严峻挑战。传统的串行程序设计模式，虽然简单易懂，但在处理大规模并行计算任务时，已经显得力不从心。而并行计算，尤其是利用GPU等加速器的强大算力，正逐渐成为提升程序性能的关键。 本书旨在为读者提供一套系统且深入的OpenACC并行程序设计方法论，并辅以详实的性能优化实践案例。我们不仅仅是介绍OpenACC的语法和特性，更重要的是，将带您踏上一段探索如何从零开始，将高性能计算的潜力最大化释放的旅程。无论您是希望加速科学计算、图像处理、机器学习，还是其他任何需要海量计算资源的领域，本书都将成为您手中不可或缺的利器。 谁适合阅读本书？ 本书面向所有对提升程序性能、探索并行计算领域感兴趣的开发者、研究人员和学生。如果您具备以下背景，将更能从中受益： C/C++ 编程基础扎实： OpenACC主要应用于C、C++和Fortran语言，本书将以C/C++为例进行讲解，熟悉C/C++的语法和编程习惯是理解本书内容的基础。 对并行计算有所了解（非必需但有益）： 如果您对多线程、进程间通信等并行计算的基本概念有所了解，将有助于更快地理解OpenACC的并行模型。但即使您是初学者，本书也会循序渐进地引导您入门。 希望提升程序性能： 这是本书的核心目标。如果您正在开发的程序在性能上遇到了瓶颈，或者您希望在现有基础上实现数量级的性能提升，那么OpenACC将是您不容错过的选择。 对GPU等加速器感兴趣： OpenACC是一种声明式编程模型，旨在简化GPU等硬件加速器的编程。如果您希望利用GPU的强大并行计算能力，本书将为您提供直接有效的途径。 从事科学计算、工程模拟、数据分析、机器学习等领域的研究或开发工作： 这些领域往往涉及海量数据的处理和复杂的计算模型，OpenACC能够显著缩短计算时间，加速研究进程。 本书将为您带来什么？ 本书的编写宗旨是“理论与实践并重”，力求让读者在掌握OpenACC核心概念的同时，能够快速将所学知识应用于实际开发中。我们将从以下几个方面，为您构建一个完整的OpenACC学习体系： 第一部分：OpenACC基础入门与核心概念解析 在这一部分，我们将为您打下坚实的OpenACC理论基础。 并行计算的驱动力与挑战： 我们将首先回顾传统计算模式的局限性，以及并行计算，特别是GPU计算，如何成为解决高性能计算挑战的关键。您将了解CPU和GPU在架构和性能上的差异，以及为何OpenACC应运而生。 OpenACC简介：声明式并行，化繁为简： 深入介绍OpenACC的本质——它是一种高级的、声明式的并行编程模型。您将理解为什么OpenACC能够显著降低并行编程的门槛，无需深入了解底层的GPU架构细节，即可实现程序的并行化。 第一个OpenACC程序：从Hello World到并行计算： 我们将从一个简单的“Hello World”程序开始，逐步引导您编写第一个OpenACC并行程序。您将学习如何使用最基本的`parallel`指令，将代码块分配到加速器上执行。 数据管理：`data`指令详解与策略： 数据传输是影响并行计算性能的关键环节。我们将详细讲解`data`指令的各种用法，包括`copyin`、`copyout`、`copy`、`present`等，帮助您理解数据如何在主机和设备之间高效地移动。我们将探讨不同的数据管理策略，以及如何根据实际情况选择最优方案。 计算并行化：`kernels`指令与循环并行： `kernels`指令是OpenACC的核心，它负责将代码中的计算密集型部分（特别是循环）并行化。我们将深入剖析`kernels`指令的工作原理，讲解如何对不同类型的循环进行并行化，包括嵌套循环、多维数组访问等。 并行循环的粒度与工作项： 理解`gang`、`worker`和`vector`等并行执行单元的概念至关重要。我们将讲解OpenACC如何将一个并行区域分解成多个工作项，以及如何理解和控制这些工作项的分配，从而优化性能。 同步与依赖： 在并行执行过程中，数据依赖和同步问题是常见的挑战。我们将讲解OpenACC的同步机制，以及如何处理循环依赖、数组依赖等问题，确保程序的正确性。 OpenACC编译器指令：`pragma acc`的奥秘： 您将系统学习各种OpenACC编译器指令，并理解它们如何指导编译器进行代码的并行化和数据管理。我们会区分指令的作用域，以及它们对程序执行的影响。 第二部分：OpenACC性能优化深度实践 理论知识固然重要，但真正的挑战在于如何将理论转化为卓越的性能。在这一部分，我们将聚焦于OpenACC的性能优化技巧和策略。 性能瓶颈分析：从宏观到微观： 在进行任何优化之前，准确识别性能瓶颈至关重要。我们将介绍一些常用的性能分析工具和方法，帮助您定位程序中的热点代码和耗时部分。 数据传输优化：减少延迟，提升吞吐： 数据传输是GPU计算的“阿喀琉斯之踵”。我们将深入探讨以下数据传输优化策略： 最小化数据传输次数： 尽可能在一次传输中将所有需要的数据移至设备。 批量数据传输： 利用`async`等特性，实现数据传输与计算的重叠。 数据复用： 避免重复传输相同的数据，充分利用设备内存。 `cache`指令的应用： 了解`cache`指令如何利用显存的缓存特性，提升数据访问效率。 计算优化：充分挖掘并行潜力： 循环展开与合并： 学习如何通过循环展开和合并来增加并行度，减少循环开销。 工作项分配与负载均衡： 深入研究`num_gangs`、`num_workers`、`vector_length`等参数的调整，以及如何实现更优的工作项分配，避免负载不均。 内存访问模式优化： 学习如何组织数据，使之符合GPU的内存访问模式（如行主序/列主序），减少内存访问延迟。 SIMD化与向量化： 了解OpenACC如何利用SIMD指令进行向量化，以及如何通过代码结构促进向量化。 多GPU并行：Scale Out的挑战与机遇： 随着GPU数量的增加，如何有效地将计算任务分配到多个GPU上，成为新的挑战。我们将介绍多GPU并行编程的基本概念，以及OpenACC在多GPU环境下的应用和注意事项。 `atomic`指令与规约操作： 学习`atomic`指令如何处理临界区，以及如何有效地实现规约操作（如求和、求最大值等），避免竞态条件。 `tile`与`loop`指令的高级应用： 探索`tile`指令如何将大循环切分成小块，改善缓存利用率，以及`loop`指令在控制循环执行顺序和并行化策略上的高级用法。 OpenACC与CUDA/OpenMP的协同： 在某些复杂场景下，可能需要结合OpenACC与其他并行编程模型。我们将探讨OpenACC与CUDA、OpenMP的结合使用，以及何时选择何种模型。 实际案例分析：将理论付诸实践： 我们将提供一系列精心设计的实际案例，涵盖常见的科学计算问题，如矩阵乘法、傅里叶变换、有限差分法等。通过对这些案例的剖析，您将看到OpenACC指令是如何一步步应用于解决实际问题，并如何通过优化实现显著的性能提升。每个案例都会包含： 问题描述与串行实现。 初步的OpenACC并行化。 性能瓶颈分析。 针对性的优化策略与代码改进。 最终的性能对比与效果展示。 第三部分：进阶主题与开发实践 为了帮助您更全面地掌握OpenACC，我们还将触及一些进阶主题和实用的开发实践。 OpenACC运行时环境与API： 了解OpenACC的运行时库，以及如何通过API进行更精细化的控制和管理。 调试与剖析： 学习如何使用各种调试工具和性能剖析器，有效地定位和解决OpenACC程序的错误和性能问题。 代码可移植性与跨平台开发： 探讨OpenACC在不同硬件平台（如NVIDIA GPU、AMD GPU等）上的兼容性，以及如何编写可移植性强的OpenACC代码。 OpenACC生态系统与未来展望： 简要介绍OpenACC相关的工具链、库以及该技术未来的发展趋势。 总结 本书不是一本简单的OpenACC语法手册，而是一本系统性的高性能计算实践指南。我们希望通过对OpenACC核心概念的深入讲解，以及大量真实、可操作的性能优化案例，帮助读者建立起一套完整、有效的并行程序设计思维。掌握OpenACC，您将能够： 显著提升程序的计算速度，缩短开发周期，加速科研进程。 更有效地利用现代硬件资源，特别是GPU的强大并行计算能力。 降低并行编程的门槛，无需深入了解底层硬件细节。 掌握一套通用的高性能计算方法论，可迁移至其他并行计算场景。 在本书的陪伴下，您将从一名普通的开发者，蜕变为能够驾驭并行计算、挖掘硬件潜力的“性能工程师”。准备好迎接这场激动人心的计算之旅了吗？让我们一同开启OpenACC并行程序设计的无限可能！

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节组织逻辑严密，像是精心搭建的知识迷宫，但每一步都有明确的指引，让人既有探索的乐趣，又不至于迷失方向。从最初的加速器认知，到编译器指令的使用，再到复杂的同步和通信机制，作者构建了一个层层递进的知识体系。我发现作者在探讨高级主题时，非常善于使用类比和比喻来简化抽象的概念。例如，在解释波前（Wavefront）执行模型时，书中的描述让我对并行任务的调度有了更直观的理解。此外，书中的排版和注释做得非常到位，关键代码块都有细致的注释说明，有效减少了读者因理解代码细节而产生的认知负担。这种细致入微的关怀，让整个阅读过程体验非常顺畅，几乎没有卡壳的地方。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格非常严谨且富有洞察力，作者似乎对OpenACC的理解已经达到了一个非常深刻的层次。阅读过程中，我发现它并非简单地罗列API和语法，而是深入剖析了底层硬件架构与软件编程模型之间的交互关系。作者在讲解性能优化技巧时，经常会引用实际案例进行对比分析，这种“带着问题去解决”的叙事方式，极大地增强了说服力。我特别欣赏作者在处理那些容易引起混淆的概念时的处理方式，总能用非常精准和到位的语言进行阐释，避免了许多传统教材中常见的晦涩难懂之处。读完一些关键章节后，我感觉自己对如何“思考”并行化有了新的认识，不再是盲目地套用指令，而是开始关注数据布局和访存模式的优化。这本书的深度，足以让有一定经验的开发者也找到新的启发点。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大感受是其前瞻性和对未来计算趋势的把握。作者不仅讲解了当前主流的OpenACC编程范式，还适当地引入了未来高性能计算可能的发展方向和挑战。这种对技术演进的深刻洞察，使得这本书的价值超越了单纯的技术手册。它更像是一本策略指南，帮助读者建立起一个面向未来的并行计算思维框架。在阅读关于性能度量的章节时，作者提供的分析工具和方法论，极大地拓宽了我对程序性能剖析的视角，让我意识到传统性能分析工具的局限性，以及在异构环境下需要关注的新指标。总的来说，这是一本富有远见、不仅关注“如何做”更关注“为何这样做”的权威著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实战导向性非常突出，简直像是一位经验丰富的工程师在手把手地指导你进行项目优化。它不仅仅停留在理论层面，更注重将知识转化为可操作的步骤。我特别关注其中关于异构计算资源管理的章节，作者提供的调优策略和代码片段，都是可以立即应用到实际工作中的“干货”。这些例子都非常贴近工业界常见的性能瓶颈，比如内存带宽受限、负载不均衡等问题。在阅读过程中，我甚至忍不住打开自己的开发环境，对照书中的示例进行即时验证。这种理论与实践紧密结合的写法，极大地提高了我的学习效率。对于希望快速提升CUDA或OpenACC应用性能的工程师来说，这本书的价值是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和设计感十足，拿在手里沉甸甸的，让人对它蕴含的知识充满期待。封面设计简洁又不失专业性，主色调的运用很符合技术书籍的调性。初次翻阅时，我就被它清晰的章节划分和详尽的目录结构所吸引。作者在内容编排上显然下了很大功夫，从基础概念的引入到高级应用的讲解，过渡得非常自然流畅。特别是对于初学者来说，这种循序渐进的引导方式极大地降低了学习门槛。书中配图和图表的质量也相当高，能直观地帮助理解复杂的并行计算原理。我个人认为，光是阅读前几章对并行计算基础的梳理，就已经收获颇丰，为后续的学习打下了坚实的基础。整体而言，这本书在视觉呈现和内容结构上都体现出了很高的专业水准，让人愿意沉下心来深入研读。