OpenACC並行程序設計：性能優化實踐指南 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 羅布·法伯（Rob Farber） 著，吳長江 譯

圖書標籤:

• OpenACC
• 並行計算
• 高性能計算
• GPU
• 加速
• 程序設計
• 優化
• 實踐
• 科學計算
• 並行編程

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111576754

版次：1

商品編碼：12157361

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：2017-08-01

用紙：膠版紙

頁數：264

內容簡介

本書由高性能技術專傢RobFarber領銜編著，24位來自世界各地的業界翹楚分享瞭他們的一綫經驗。你不僅能夠從中學到OpenACC的基礎知識和編程技巧，還能夠通過多領域的應用案例快速掌握實戰方法。其中涉及PGI和Cray等編譯器的使用，以及在多核CPU和GPU等設備上的運行和性能分析。此外，本書網站上還提供瞭大量實用代碼，涵蓋科學、商業、大數據和實時係統等熱門領域。

作者簡介

Rob Farber，資深高性能編程專傢，Irish高端計算中心、美國國傢實驗室Los Alamos分部、Berkeley分部、西北太平洋分部科研專傢，資深高性能編程顧問，技術作傢，任職於Santa Fe學院，是《Fortune》排名前100名的兩傢公司的閤作創始人。他還為多傢全球《財富》500強企業提供谘詢服務。在《Dr. Dobb’s Journal》、《Scientific Computing》等媒體上發錶多篇關於高性能編程的文章，深受讀者喜愛。

探索高性能計算的秘密：OpenACC並行程序設計與性能優化 在當今數據爆炸、計算需求日益增長的時代，如何充分利用硬件資源，實現計算效率的最大化，是擺在每一位開發者麵前的嚴峻挑戰。傳統的串行程序設計模式，雖然簡單易懂，但在處理大規模並行計算任務時，已經顯得力不從心。而並行計算，尤其是利用GPU等加速器的強大算力，正逐漸成為提升程序性能的關鍵。 本書旨在為讀者提供一套係統且深入的OpenACC並行程序設計方法論，並輔以詳實的性能優化實踐案例。我們不僅僅是介紹OpenACC的語法和特性，更重要的是，將帶您踏上一段探索如何從零開始，將高性能計算的潛力最大化釋放的旅程。無論您是希望加速科學計算、圖像處理、機器學習，還是其他任何需要海量計算資源的領域，本書都將成為您手中不可或缺的利器。 誰適閤閱讀本書？ 本書麵嚮所有對提升程序性能、探索並行計算領域感興趣的開發者、研究人員和學生。如果您具備以下背景，將更能從中受益： C/C++ 編程基礎紮實： OpenACC主要應用於C、C++和Fortran語言，本書將以C/C++為例進行講解，熟悉C/C++的語法和編程習慣是理解本書內容的基礎。 對並行計算有所瞭解（非必需但有益）： 如果您對多綫程、進程間通信等並行計算的基本概念有所瞭解，將有助於更快地理解OpenACC的並行模型。但即使您是初學者，本書也會循序漸進地引導您入門。 希望提升程序性能： 這是本書的核心目標。如果您正在開發的程序在性能上遇到瞭瓶頸，或者您希望在現有基礎上實現數量級的性能提升，那麼OpenACC將是您不容錯過的選擇。 對GPU等加速器感興趣： OpenACC是一種聲明式編程模型，旨在簡化GPU等硬件加速器的編程。如果您希望利用GPU的強大並行計算能力，本書將為您提供直接有效的途徑。 從事科學計算、工程模擬、數據分析、機器學習等領域的研究或開發工作： 這些領域往往涉及海量數據的處理和復雜的計算模型，OpenACC能夠顯著縮短計算時間，加速研究進程。 本書將為您帶來什麼？ 本書的編寫宗旨是“理論與實踐並重”，力求讓讀者在掌握OpenACC核心概念的同時，能夠快速將所學知識應用於實際開發中。我們將從以下幾個方麵，為您構建一個完整的OpenACC學習體係： 第一部分：OpenACC基礎入門與核心概念解析 在這一部分，我們將為您打下堅實的OpenACC理論基礎。 並行計算的驅動力與挑戰： 我們將首先迴顧傳統計算模式的局限性，以及並行計算，特彆是GPU計算，如何成為解決高性能計算挑戰的關鍵。您將瞭解CPU和GPU在架構和性能上的差異，以及為何OpenACC應運而生。 OpenACC簡介：聲明式並行，化繁為簡： 深入介紹OpenACC的本質——它是一種高級的、聲明式的並行編程模型。您將理解為什麼OpenACC能夠顯著降低並行編程的門檻，無需深入瞭解底層的GPU架構細節，即可實現程序的並行化。 第一個OpenACC程序：從Hello World到並行計算： 我們將從一個簡單的“Hello World”程序開始，逐步引導您編寫第一個OpenACC並行程序。您將學習如何使用最基本的`parallel`指令，將代碼塊分配到加速器上執行。 數據管理：`data`指令詳解與策略： 數據傳輸是影響並行計算性能的關鍵環節。我們將詳細講解`data`指令的各種用法，包括`copyin`、`copyout`、`copy`、`present`等，幫助您理解數據如何在主機和設備之間高效地移動。我們將探討不同的數據管理策略，以及如何根據實際情況選擇最優方案。 計算並行化：`kernels`指令與循環並行： `kernels`指令是OpenACC的核心，它負責將代碼中的計算密集型部分（特彆是循環）並行化。我們將深入剖析`kernels`指令的工作原理，講解如何對不同類型的循環進行並行化，包括嵌套循環、多維數組訪問等。 並行循環的粒度與工作項： 理解`gang`、`worker`和`vector`等並行執行單元的概念至關重要。我們將講解OpenACC如何將一個並行區域分解成多個工作項，以及如何理解和控製這些工作項的分配，從而優化性能。 同步與依賴： 在並行執行過程中，數據依賴和同步問題是常見的挑戰。我們將講解OpenACC的同步機製，以及如何處理循環依賴、數組依賴等問題，確保程序的正確性。 OpenACC編譯器指令：`pragma acc`的奧秘： 您將係統學習各種OpenACC編譯器指令，並理解它們如何指導編譯器進行代碼的並行化和數據管理。我們會區分指令的作用域，以及它們對程序執行的影響。 第二部分：OpenACC性能優化深度實踐 理論知識固然重要，但真正的挑戰在於如何將理論轉化為卓越的性能。在這一部分，我們將聚焦於OpenACC的性能優化技巧和策略。 性能瓶頸分析：從宏觀到微觀： 在進行任何優化之前，準確識彆性能瓶頸至關重要。我們將介紹一些常用的性能分析工具和方法，幫助您定位程序中的熱點代碼和耗時部分。 數據傳輸優化：減少延遲，提升吞吐： 數據傳輸是GPU計算的“阿喀琉斯之踵”。我們將深入探討以下數據傳輸優化策略： 最小化數據傳輸次數： 盡可能在一次傳輸中將所有需要的數據移至設備。 批量數據傳輸： 利用`async`等特性，實現數據傳輸與計算的重疊。 數據復用： 避免重復傳輸相同的數據，充分利用設備內存。 `cache`指令的應用： 瞭解`cache`指令如何利用顯存的緩存特性，提升數據訪問效率。 計算優化：充分挖掘並行潛力： 循環展開與閤並： 學習如何通過循環展開和閤並來增加並行度，減少循環開銷。 工作項分配與負載均衡： 深入研究`num_gangs`、`num_workers`、`vector_length`等參數的調整，以及如何實現更優的工作項分配，避免負載不均。 內存訪問模式優化： 學習如何組織數據，使之符閤GPU的內存訪問模式（如行主序/列主序），減少內存訪問延遲。 SIMD化與嚮量化： 瞭解OpenACC如何利用SIMD指令進行嚮量化，以及如何通過代碼結構促進嚮量化。 多GPU並行：Scale Out的挑戰與機遇： 隨著GPU數量的增加，如何有效地將計算任務分配到多個GPU上，成為新的挑戰。我們將介紹多GPU並行編程的基本概念，以及OpenACC在多GPU環境下的應用和注意事項。 `atomic`指令與規約操作： 學習`atomic`指令如何處理臨界區，以及如何有效地實現規約操作（如求和、求最大值等），避免競態條件。 `tile`與`loop`指令的高級應用： 探索`tile`指令如何將大循環切分成小塊，改善緩存利用率，以及`loop`指令在控製循環執行順序和並行化策略上的高級用法。 OpenACC與CUDA/OpenMP的協同： 在某些復雜場景下，可能需要結閤OpenACC與其他並行編程模型。我們將探討OpenACC與CUDA、OpenMP的結閤使用，以及何時選擇何種模型。 實際案例分析：將理論付諸實踐： 我們將提供一係列精心設計的實際案例，涵蓋常見的科學計算問題，如矩陣乘法、傅裏葉變換、有限差分法等。通過對這些案例的剖析，您將看到OpenACC指令是如何一步步應用於解決實際問題，並如何通過優化實現顯著的性能提升。每個案例都會包含： 問題描述與串行實現。 初步的OpenACC並行化。 性能瓶頸分析。 針對性的優化策略與代碼改進。 最終的性能對比與效果展示。 第三部分：進階主題與開發實踐 為瞭幫助您更全麵地掌握OpenACC，我們還將觸及一些進階主題和實用的開發實踐。 OpenACC運行時環境與API： 瞭解OpenACC的運行時庫，以及如何通過API進行更精細化的控製和管理。 調試與剖析： 學習如何使用各種調試工具和性能剖析器，有效地定位和解決OpenACC程序的錯誤和性能問題。 代碼可移植性與跨平颱開發： 探討OpenACC在不同硬件平颱（如NVIDIA GPU、AMD GPU等）上的兼容性，以及如何編寫可移植性強的OpenACC代碼。 OpenACC生態係統與未來展望： 簡要介紹OpenACC相關的工具鏈、庫以及該技術未來的發展趨勢。 總結 本書不是一本簡單的OpenACC語法手冊，而是一本係統性的高性能計算實踐指南。我們希望通過對OpenACC核心概念的深入講解，以及大量真實、可操作的性能優化案例，幫助讀者建立起一套完整、有效的並行程序設計思維。掌握OpenACC，您將能夠： 顯著提升程序的計算速度，縮短開發周期，加速科研進程。 更有效地利用現代硬件資源，特彆是GPU的強大並行計算能力。 降低並行編程的門檻，無需深入瞭解底層硬件細節。 掌握一套通用的高性能計算方法論，可遷移至其他並行計算場景。 在本書的陪伴下，您將從一名普通的開發者，蛻變為能夠駕馭並行計算、挖掘硬件潛力的“性能工程師”。準備好迎接這場激動人心的計算之旅瞭嗎？讓我們一同開啓OpenACC並行程序設計的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常嚴謹且富有洞察力，作者似乎對OpenACC的理解已經達到瞭一個非常深刻的層次。閱讀過程中，我發現它並非簡單地羅列API和語法，而是深入剖析瞭底層硬件架構與軟件編程模型之間的交互關係。作者在講解性能優化技巧時，經常會引用實際案例進行對比分析，這種“帶著問題去解決”的敘事方式，極大地增強瞭說服力。我特彆欣賞作者在處理那些容易引起混淆的概念時的處理方式，總能用非常精準和到位的語言進行闡釋，避免瞭許多傳統教材中常見的晦澀難懂之處。讀完一些關鍵章節後，我感覺自己對如何“思考”並行化有瞭新的認識，不再是盲目地套用指令，而是開始關注數據布局和訪存模式的優化。這本書的深度，足以讓有一定經驗的開發者也找到新的啓發點。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實戰導嚮性非常突齣，簡直像是一位經驗豐富的工程師在手把手地指導你進行項目優化。它不僅僅停留在理論層麵，更注重將知識轉化為可操作的步驟。我特彆關注其中關於異構計算資源管理的章節，作者提供的調優策略和代碼片段，都是可以立即應用到實際工作中的“乾貨”。這些例子都非常貼近工業界常見的性能瓶頸，比如內存帶寬受限、負載不均衡等問題。在閱讀過程中，我甚至忍不住打開自己的開發環境，對照書中的示例進行即時驗證。這種理論與實踐緊密結閤的寫法，極大地提高瞭我的學習效率。對於希望快速提升CUDA或OpenACC應用性能的工程師來說，這本書的價值是無可替代的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節組織邏輯嚴密，像是精心搭建的知識迷宮，但每一步都有明確的指引，讓人既有探索的樂趣，又不至於迷失方嚮。從最初的加速器認知，到編譯器指令的使用，再到復雜的同步和通信機製，作者構建瞭一個層層遞進的知識體係。我發現作者在探討高級主題時，非常善於使用類比和比喻來簡化抽象的概念。例如，在解釋波前（Wavefront）執行模型時，書中的描述讓我對並行任務的調度有瞭更直觀的理解。此外，書中的排版和注釋做得非常到位，關鍵代碼塊都有細緻的注釋說明，有效減少瞭讀者因理解代碼細節而産生的認知負擔。這種細緻入微的關懷，讓整個閱讀過程體驗非常順暢，幾乎沒有卡殼的地方。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和設計感十足，拿在手裏沉甸甸的，讓人對它蘊含的知識充滿期待。封麵設計簡潔又不失專業性，主色調的運用很符閤技術書籍的調性。初次翻閱時，我就被它清晰的章節劃分和詳盡的目錄結構所吸引。作者在內容編排上顯然下瞭很大功夫，從基礎概念的引入到高級應用的講解，過渡得非常自然流暢。特彆是對於初學者來說，這種循序漸進的引導方式極大地降低瞭學習門檻。書中配圖和圖錶的質量也相當高，能直觀地幫助理解復雜的並行計算原理。我個人認為，光是閱讀前幾章對並行計算基礎的梳理，就已經收獲頗豐，為後續的學習打下瞭堅實的基礎。整體而言，這本書在視覺呈現和內容結構上都體現齣瞭很高的專業水準，讓人願意沉下心來深入研讀。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的最大感受是其前瞻性和對未來計算趨勢的把握。作者不僅講解瞭當前主流的OpenACC編程範式，還適當地引入瞭未來高性能計算可能的發展方嚮和挑戰。這種對技術演進的深刻洞察，使得這本書的價值超越瞭單純的技術手冊。它更像是一本策略指南，幫助讀者建立起一個麵嚮未來的並行計算思維框架。在閱讀關於性能度量的章節時，作者提供的分析工具和方法論，極大地拓寬瞭我對程序性能剖析的視角，讓我意識到傳統性能分析工具的局限性，以及在異構環境下需要關注的新指標。總的來說，這是一本富有遠見、不僅關注“如何做”更關注“為何這樣做”的權威著作。