数据科学中的并行计算：以R，C++和CUDA为例 [Parallel Computing for Data Science:with Examples in R,C++ and CUDA] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 诺曼·马特洛夫 著，汪磊，寇强 译

图书标签:

• 数据科学
• 并行计算
• R
• C++
• CUDA
• 高性能计算
• GPU计算
• 数值计算
• 算法
• 大数据

出版社： 西安交通大学出版社

ISBN：9787560599588

版次：1

商品编码：12253951

包装：平装

丛书名： R语言应用系列

外文名称：Parallel Computing for Data Science:with Examples in R,C++ and CUDA

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版

内容简介

　　《数据科学中的并行计算：以R，C++和CUDA为例》是一本并行计算领域中，注意力完全集中在并行数据结构、算法、软件工具及数据科学中具体应用的书。
　　《数据科学中的并行计算：以R，C++和CUDA为例》中的例子不仅有经典的“n个样本，p个变量”的矩阵形式，还有时间序列、网络图模型，以及各种其他的在数据科学中常见的结构。
　　《数据科学中的并行计算：以R，C++和CUDA为例》同时也讨论7适用于多种硬件、多种编程语言的的软件包。
　　《数据科学中的并行计算：以R，C++和CUDA为例》特点
　　·关注数据科学中的应用，包括统计学、数据挖掘和机器学习。
　　·讨论了数据科学中的常见数据结构，如网络图模型。
　　·通篇强调7普遍的原理，如避免降低并行程序速度的因素。
　　·覆盖了主流的计算平台：多核、集群以及图像处理单元（GPU）。
　　·解释了Thrust包如何降低多核机器和GPU编程的难度，并使得同一份代码能够在不同的平台上工作。
　　·在作者网站上提供了样例代码。

作者简介

　　汪磊，中科院微系统所通信专业博士。曾活跃在Julia等多个开源项目。现就职于滴滴出行，负责订单派单策略方向。
　　
　　寇强，美国印第安纳大学信息学博士在读，Rcpp核心成员。

内页插图

精彩书评

　　★“……一本完整、易读的并行计算入门——它适合很多学科的研究人员和学生使用。这是一本‘必备’的参考书……”
　　——戴维·E·吉尔斯，维多利亚大学
　　
　　★“这本书我会既用来当参考书，又当教材。书中的例子生动，内容也使读者直接从概念走向可用于工作的代码。”
　　——迈克尔·凯恩，耶鲁大学

目录

译者序
前言
作者简介

第1章 R语言中的并行处理入门
1．1 反复出现的主题：良好并行所具有的标准
1．2 关于机器
1．3 反复出现的主题：不要把鸡蛋放在一个篮子里
1．4 扩展示例：相互网页外链

第2章 “我的程序为什么这么慢？”：速度的障碍
2．1 速度的障碍
2．2 性能和硬件结构
2．3 内存的基础知识
2．4 网络基础
2．5 延迟和带宽
2．6 线程调度
2．7 多少个进程／线程？
2．8 示例：相互外链问题
2．9 “大O”标记法
2．10 数据序列化
2．11 “易并行”的应用

第3章 并行循环调度的准则
3．1 循环调度的通用记法
3．2 snow中的分块
3．3 关于代码复杂度
3．4 示例：所有可能回归
3．5 partools包
3．6 示例：所有可能回归，改进版本
3．7 引入另一个工具：multicore
3．8 块大小的问题
3．9 示例：并行距离计算
3．10 foreach包
3．11 跨度
3．12 另一种调度方案：随机任务置换
3．13 调试snow和multicore的代码

第4章 共享内存范式：基于R的简单介绍
4．1 是什么被共享了？
4．2 共享内存代码的简洁
4．3 共享内存编程的高级介绍：Rdsm包
4．4 示例：矩阵乘法
4．5 共享内存能够带来性能优势
4．6 锁和屏障
4．7 示例：时间序列中的最大脉冲
4．8 示例：变换邻接矩阵
4．9 示例：k-means聚类

第5章 共享内存范式：C语言层面
5．1 OpenMP
5．2 示例：找到时间序列中的最大脉冲
5．3 OpenMP循环调度选项
5．4 示例：邻接矩阵的变换
5．5 示例：邻接矩阵，R可调用的代码
5．6 C加速
5．7 运行时间与开发时间
5．8 高速缓存／虚拟内存的深入问题
5．9 OpenMP中的归并操作
5．10 调试
5．11 Intel Thread Brulding Blocks（TBB）
5．12 无锁同步

第6章 共享内存范式：GPU
6．1 概述
6．2 关于代码复杂性的再讨论
6．3 章节目标
6．4 英伟达GPU和CUDA简介
6．5 示例：相互反向链接问题
6．6 GPU上的同步问题
6．7 R和GPU
6．8 英特尔XeonPhi芯片

第7章 Thrust与Rth
7．1 不要把鸡蛋放在一个篮子里
7．2 Thrust简介
7．3 Rth
7．4 略过C++相关内容
7．5 示例：计算分位数
7．6 Rth简介

第8章 消息传递范式
8．1 消息传递概述
8．2 集群模型
8．3 性能问题
8．4 Rmpi
8．5 示例：计算素数的流水线法
8．6 内存分配问题
8．7 消息传递的性能细节

第9章 MapReduce计算
9．1 ApacheHadoop
9．2 其他MapReduce系统
9．3 MapReduce系统的R接口
9．4 另一个选择：“Snowdoop”

第10章 并行排序和归并
10．1 难以实现的最优目标
10．2 排序算法
10．3 示例：R中的桶排序
10．4 示例：使用OpenMP的快排
10．5 Rth中的排序
10．6 计时比较
10．7 分布式数据上的排序

第11章 并行前缀扫描
11．1 一般公式
11．2 应用
11．3 一般策略
11．4 并行前缀扫描的实现
11．5 OpenMP实现的并行cumsum（）
11．6 示例：移动平均

第12章 并行矩阵运算
12．1 平铺矩阵
12．2 示例：snowdoop方法
12．3 并行矩阵相乘
12．4 BLAS函数库
12．5 示例：OpenBLAS的性能
12．6 示例：图的连通性
12．7 线性系统求解
12．8 稀疏矩阵

第13章 原生统计方法：子集方法
13．1 分块均值
13．2 Bag of Little Bootstraps方法
13．3 变量子集

附录A 回顾矩阵代数
A．1 术语和符号
A．2 矩阵转置
A．3 线性独立
A．4 行列式
A．5 矩阵求逆
A．6 特征值和特征向量
A．7 R中的矩阵代数

附录B R语言快速入门
B．1 对照
B．2 启动R
B．3 编程示例
B．4 编程示例二
B．5 编程示例三
B．6 R列表类型
B，7R中的调试

附录C 给R程序员的C简介
C．1 示例程序
C．2 分析
C．3 C++
索引

前言/序言

　　感谢你对本书感兴趣。我很享受写书的过程，也希望这本书对你非常有用。为达此目的，这里有几点事情我希望说清楚。本书目标：
　　我很希望这本书能充分体现它标题的含义——数据科学中的并行计算。和我所知道的其他并行计算的书籍不同，这本书里你不会碰到任何一个求解偏微分方程或其他物理学上的应用。这本书真的是为了数据科学所写——无论你怎样定义数据科学，是统计学、数据挖掘、机器学习、模式识别、数据分析或其他的内容-。
　　这不仅仅意味着书里的实例包括了从数据科学领域中选取的应用，这也意味着能够反映这一主题的数据结构、算法和其他内容。从经典的“n个观测，p个变量”的矩阵形式，到时间序列，到网络图模型和其他数据科学中常见的结构都会囊括其中。
　　本书包含了大量实例，以用于强调普遍的原理。因此，在第1章介绍了入门的代码实例后（没有配套的实例，这些普遍的原理也就没有任何意义），我决定在第2章里解释可以影响并行计算速度的一般因素，而不是集中介绍如何写并行代码。这是一个至关重要的章节，在后续的章节中会经常提到它。

数据科学中的并行计算：突破性能瓶颈，释放数据潜能 当今世界，数据以指数级的速度增长，海量数据的分析和挖掘已成为推动科学研究、商业决策乃至社会进步的核心驱动力。然而，随着数据集规模的不断膨胀，传统的串行计算模式在面对复杂的算法和庞大的数据时，其性能瓶颈愈发凸显，严重制约了数据科学的进一步发展。如何高效地处理和分析如此规模的数据，已成为数据科学领域亟待解决的关键问题。 本书《数据科学中的并行计算》正是应运而生，它将目光聚焦于并行计算这一强大的技术手段，旨在为数据科学家、研究人员及软件工程师提供一套系统而实用的方法论，帮助他们突破性能瓶颈，充分释放数据的潜在价值。本书并非仅仅停留在理论层面，而是将核心概念与实际应用紧密结合，通过R、C++和CUDA这三种在数据科学领域具有广泛影响力和代表性的技术，深入浅出地阐释并行计算的思想、原理、实现方法及其在各种数据科学任务中的应用。 本书内容聚焦于： 一、 理解并行计算的基石： 在深入探讨具体技术之前，本书将首先为读者打下坚实的理论基础。我们将从并行计算的基本概念入手，清晰地界定并行计算与串行计算的区别，以及并行计算带来的核心优势：速度提升、处理大规模问题、提高吞吐量等。读者将理解任务分解、通信、同步等核心思想，并了解不同类型的并行架构，例如共享内存并行和分布式内存并行，以及它们各自适用的场景。 二、 R语言中的并行计算：赋能统计分析与机器学习 R语言作为统计计算和数据分析的强大工具，在数据科学领域占据着举足轻重的地位。然而，对于大规模数据集，R的串行执行效率往往成为瓶颈。本书将详细介绍如何在R中实现并行计算，重点关注以下几个方面： 并行化数据处理： 学习使用`parallel`、`foreach`、`doParallel`等R包，将数据加载、预处理、特征工程等耗时操作并行化，显著提升数据准备阶段的效率。 并行化统计模型： 探索如何并行化复杂的统计模型拟合，例如线性回归、广义线性模型、时间序列模型等，特别是当数据集非常庞大时，并行化计算能够极大地缩短模型训练时间。 并行化机器学习算法： 重点介绍对R中主流机器学习库（如`caret`、`tidymodels`）的并行化支持，以及如何使用`mlr3`等框架来高效地并行训练各种分类、回归和聚类模型。 分布式R环境： 介绍如何利用`Rmpi`、`sparklyr`等工具，在分布式集群上运行R代码，处理超大规模数据集，实现真正意义上的大数据并行处理。 三、 C++的性能优势：构建高性能数据科学应用 C++以其卓越的性能和对底层硬件的精细控制，成为构建高性能计算库和数据科学应用程序的理想选择。本书将展示如何利用C++的特性来实现高效的并行计算，尤其是在算法实现和性能优化方面： C++标准库与并行： 深入讲解C++11/14/17及后续版本中引入的并行算法库（如`std::async`、`std::thread`、`std::parallel_for`等），以及它们在并行任务中的应用。 OpenMP：共享内存并行化的利器： 详细阐述OpenMP指令集，学习如何通过简单的编译器指令就能将现有的C++代码并行化，实现多核CPU的充分利用。我们将通过实际案例展示如何优化循环、数据依赖等，以达到最佳的并行效果。 MPI：分布式内存通信的桥梁： 讲解Message Passing Interface (MPI)，一种广泛应用于分布式系统中的通信协议。我们将学习如何使用MPI来实现进程间的通信和同步，构建能够运行在多台计算机上的并行应用程序，解决单机无法处理的大规模问题。 结合R与C++： 演示如何将高性能的C++代码作为R包的一部分，通过Rcpp等工具，将C++的计算能力无缝集成到R的工作流程中，实现“最佳实践”的融合，既享受R的易用性，又获得C++的计算速度。 四、 CUDA：驾驭GPU的强大算力，实现极致并行 图形处理器（GPU）拥有海量并行处理单元，为数据科学带来了前所未有的计算能力。本书将重点介绍CUDA（Compute Unified Device Architecture），NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，教导读者如何利用GPU加速数据科学任务： CUDA架构与编程模型： 讲解CUDA的基本概念，包括线程、块、网格、共享内存、全局内存等，以及CUDA的编程模型。 CUDA C/C++编程： 学习使用CUDA C/C++语言编写GPU内核函数，将数据科学算法（如矩阵乘法、卷积、傅里叶变换等）移植到GPU上执行。 CUDA库与框架： 介绍cuBLAS（线性代数库）、cuFFT（傅里叶变换库）、cuDNN（深度神经网络库）等高度优化的CUDA库，以及如何利用它们来加速常见的科学计算和机器学习任务。 Numba与PyTorch/TensorFlow的CUDA集成： 展示如何利用Numba等工具，以Python的方式调用CUDA，以及主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）如何通过CUDA实现高效的GPU加速，加速神经网络的训练和推理。 五、 实际应用与案例分析： 本书将贯穿丰富的实际案例，涵盖数据科学的各个方面，例如： 大规模数据清洗与转换的并行化 蒙特卡罗模拟在金融和统计中的加速 图像和信号处理的GPU加速 大型数据集上的聚类和分类算法的并行实现 自然语言处理中的并行计算应用 深度学习模型训练的GPU优化 通过这些精心设计的案例，读者不仅能理解并行计算在具体问题中的应用，更能学习到如何根据问题的特点选择合适的并行化策略和工具。 本书旨在帮助读者： 深刻理解并行计算的核心概念和原理。 掌握在R、C++和CUDA中实现并行计算的各种技术和方法。 能够根据具体的数据科学问题，选择并应用最适合的并行化策略。 有效提升数据分析、模型训练和科学计算的性能，从而处理更大规模的数据集，解决更复杂的问题。 站在数据科学发展的前沿，为未来的技术创新和应用奠定坚实基础。 无论您是希望优化现有R分析流程，构建高性能的C++数据处理工具，还是希望深入探索GPU计算的无限潜力，本书都将是您不可或缺的指南。让我们一同踏上这段激动人心的并行计算之旅，释放您手中数据的真正力量。

评分☆☆☆☆☆

我是一名来自高校的计算机科学专业学生，目前正在学习并行计算和高性能计算的相关课程。虽然我对并行计算的理论基础有一定了解，比如 Flynn's Taxonomy、SIMD, MIMD 等概念，但在将这些理论应用于实际的数据科学问题时，我常常感到力不从心。市面上关于并行计算的书籍很多，但大多集中在某个特定的领域，或者过于偏向理论，缺乏具体的编程实践。当我看到这本书的标题“数据科学中的并行计算：以 R，C++ 和 CUDA 为例”时，我立刻被它所吸引。它精确地定位了并行计算在数据科学领域的应用，并且给出了具体的工具示例——R，C++，和 CUDA。我希望这本书能够提供清晰的 R 语言并行计算入门指导，让我能够理解如何在 R 中利用其内置函数和第三方包来实现多线程和多进程的并行计算，从而加速我的数据分析和可视化任务。此外，C++ 和 CUDA 的部分，则代表着我希望深入学习的方向。我期望书中能够详细讲解如何使用 C++ 来编写高性能的数据处理模块，并介绍如何利用 OpenMP 等库来实现 CPU 的并行化。而 CUDA 的部分，则是我特别期待的，希望它能教会我如何编写 CUDA kernel，如何管理 GPU 内存，以及如何利用 GPU 的强大算力来加速那些对计算资源要求极高的深度学习模型训练或者大规模数据分析任务。我相信，通过这本书的学习，我能够将理论知识转化为实际的编程技能，为我未来的学术研究和职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁而专业，深蓝色的背景搭配银灰色的字体，一眼就能看出它与技术领域紧密相关，尤其是在“数据科学”和“并行计算”这两个关键词上，瞬间就吸引了我。我是一名在金融行业工作的初级数据科学家，日常工作中经常会遇到海量数据的处理和复杂的模型训练，传统的单线程计算方式已经越来越难以满足我对效率和处理能力的需求。过去，我尝试过一些关于并行计算的基础知识，但往往止步于理论层面，难以真正落地到实际的 R 语言项目中。市面上关于并行计算的书籍很多，但大多要么过于偏重理论，公式推导繁复，要么过于浅显，缺乏深度。当我看到这本书的标题时，我立刻被它所包含的“R, C++, CUDA”这三个关键技术所吸引。R 语言是我最常用的数据分析和建模工具，而 C++ 和 CUDA 又是高性能计算的基石。将这三者融会贯通，对于提升我的数据科学技能具有巨大的潜在价值。我非常期待这本书能够提供一种循序渐进的学习路径，从并行计算的基本概念出发，逐步深入到如何在 R 中利用各种并行计算的包来实现更高效的数据处理，再到如何通过 C++ 来优化关键算法，甚至是如何利用 GPU 加速来处理那些对计算资源要求极高的任务。我相信，这本书的出现，将为我打开一扇通往更高效、更强大数据科学世界的大门，让我能够更自信地应对工作中日益增长的数据挑战。我迫不及待地想翻开它，探索其中的奥秘，并将其中的知识转化为实际的生产力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名资深的技术撰稿人，专注于为技术社区撰写高质量的技术文章。近期，我注意到“数据科学”和“并行计算”这两个领域的结合越来越受到关注，但相关的深入讲解和实操指南却相对稀少。因此，我一直密切关注着这一领域的新动向，并期待一本能够提供系统性知识和丰富实践案例的著作。当我看到这本书的标题“数据科学中的并行计算：以 R，C++ 和 CUDA 为例”时，我深知它具有巨大的潜力和价值。我期望这本书能够清晰地阐述并行计算在数据科学中的核心概念和重要性，并针对 R 语言用户提供详实的并行计算实践指南，包括各种常用 R 包的使用方法和优化技巧。同时，我也希望书中能够深入探讨 C++ 在高性能数据处理中的应用，提供高质量的代码示例，展示如何利用 C++ 来构建高效的数据处理管道。而 CUDA 的部分，更是吸引我的一大亮点，我期望它能够深入浅出地讲解 GPU 计算的原理，以及如何利用 CUDA 来加速复杂的数据科学任务，例如深度学习模型的训练、大规模数据分析的算法实现等。我将这本书视为一个绝佳的素材来源，希望通过深入研究它，能够为我的技术写作提供坚实的基础，创作出高质量、有深度的关于数据科学中并行计算的文章，为技术社区贡献有价值的内容。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初创公司的数据工程师，我们公司业务发展迅速，数据量也呈爆炸式增长。在数据分析和特征提取的环节，我们经常面临性能瓶颈，尤其是当需要处理 TB 级别的数据集时。传统的单机串行处理方式已经无法满足我们的需求，团队内部也一直在讨论引入并行计算来提升效率。然而，很多成员对并行计算的了解仅限于概念层面，缺乏实际操作经验。这本书的标题“数据科学中的并行计算：以 R，C++ 和 CUDA 为例”正是我和我的团队所需要的。我希望这本书能够提供一套完整且易于理解的学习指南，带领我们从零开始掌握并行计算的核心概念，并能够通过 R 语言实现一些初步的并行化操作，例如并行数据读写、并行数据框操作等。同时，我也希望书中能够深入讲解 C++ 在并行计算中的应用，以及如何通过 C++ 来优化一些计算密集型的算法，为我们的数据处理流程提供更深层次的性能提升。而 CUDA 的部分，则是我认为能够为我们带来突破性进展的关键。我希望书中能有详细的 CUDA 编程教程，让我们能够学习如何利用 GPU 来加速我们最耗时的计算任务，比如大规模的数值计算、图像处理相关的特征提取等。如果书中还能提供一些关于如何将 R 语言接口与 C++ 或 CUDA 代码结合使用的示例，那将非常有帮助，这样我们可以在 R 的生态系统中调用高性能的并行计算模块，实现效率和易用性的统一。

评分☆☆☆☆☆

我在一家研究机构从事计算科学的研究工作，研究课题经常涉及到复杂数值模拟和大规模数据分析。我深知并行计算对于突破计算能力的极限至关重要。过去，我主要使用 Fortran 和 C++ 进行并行计算，也了解 MPI 和 OpenMP 等技术。然而，随着数据科学的兴起，我发现 R 语言在数据探索、可视化和统计建模方面有着独特的优势，但其在处理超大规模数据集时的性能瓶颈日益凸显。因此，我一直在寻找一本能够将 R 的易用性和 C++/CUDA 的高性能结合起来的著作。这本书的标题“数据科学中的并行计算：以 R，C++ 和 CUDA 为例”正是直击我的痛点。我期望这本书能够系统地介绍如何在 R 中利用现有的并行计算包（如 `parallel`, `foreach`, `doParallel` 等）来实现多核 CPU 的并行化，并且提供一些进阶的技巧，例如如何利用 R 的 C++ API 来编写自定义的并行计算函数。更令我兴奋的是 CUDA 的引入。我希望本书能够详细讲解 CUDA 的编程模型，包括内存层次结构、核函数设计、同步机制等，并提供一些利用 CUDA 加速科学计算和数据科学算法的实际案例，例如求解偏微分方程、执行大规模矩阵运算、或者加速一些机器学习算法的训练过程。我相信，通过学习这本书，我能够将 R 语言在数据分析中的优势与 C++ 和 CUDA 在高性能计算中的强大能力相结合，为我的研究提供更强大的计算支持。

评分☆☆☆☆☆

作为一名正在攻读数据科学博士学位的学生，我一直在寻找能够真正帮助我理解和实践大规模数据分析中并行计算挑战的资源。我的研究方向涉及了大规模图算法和机器学习模型的训练，这些任务对计算能力的要求是指数级的增长。在文献调研和课程学习中，我接触到了 MPI、OpenMP 等并行计算框架，但总感觉在将这些通用框架应用于具体的数据科学场景时，存在着一定的鸿沟。这本书的标题——“数据科学中的并行计算：以 R，C++ 和 CUDA 为例”——让我眼前一亮。它直接点明了本书的关注点和应用领域，并且提供了具体的工具示例。我非常看重它能够结合 R 这种在数据科学领域广泛使用的语言，这对于我来说意味着可以更直观地将并行计算的概念和技术应用到我的实际分析和建模任务中。同时，C++ 和 CUDA 的加入，则预示着这本书不会仅仅停留在 R 的生态圈内，而是会深入到更底层的计算层面，为我提供构建高性能数据处理和模型训练流水线的强大武器。我希望这本书能够详细阐述不同并行计算模型的原理，例如共享内存并行、分布式内存并行，以及 GPU 加计算模型，并给出清晰的 R、C++ 和 CUDA 的代码示例，让我能够理解如何在不同的场景下选择和应用最合适的并行计算策略。此外，我尤其关注本书是否会讨论在并行计算中常见的挑战，如数据同步、负载均衡、通信开销等，以及如何通过 R、C++ 和 CUDA 的实践来有效地解决这些问题。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在游戏开发行业工作多年的程序员，我一直以来都非常关注性能优化和并行计算。虽然我的主要工作领域不是数据科学，但我深知高效的计算能力对于处理大量数据至关重要，尤其是在涉及到实时数据处理和分析时。我偶然了解到这本书的标题，它所涵盖的 R, C++, CUDA 的组合让我非常感兴趣。R 语言虽然不是我的主要开发语言，但其在数据分析领域的广泛应用让我看到了它与其他高性能计算技术的结合潜力。我希望这本书能够详细阐述如何在 R 中利用并行计算技术来加速数据预处理、特征工程等环节，从而让数据科学家们能够更高效地完成他们的工作。而 C++ 和 CUDA 的部分，则是我希望能够深入学习的。我希望书中能够提供高质量的 C++ 并行计算示例，展示如何通过多线程、进程间通信等技术来提升应用程序的性能，并特别关注 CUDA 的部分，我期待它能深入讲解 GPU 计算的原理，以及如何利用 CUDA 来实现各种复杂的并行算法，例如物理模拟、渲染引擎中的数据处理，或者在游戏 AI 中涉及的大规模计算。我希望通过这本书，能够获得一些通用的并行计算思想和方法，并将其应用到我未来的工作中，即使不是直接用于数据科学，也能在性能优化方面获得极大的启发。

评分☆☆☆☆☆

我是一名独立开发者，最近对将高性能计算应用于一些个人项目产生了浓厚的兴趣，特别是那些涉及到大量数据处理和复杂算法的项目。我一直以来都对 C++ 这种语言有着很高的评价，并熟悉其在性能优化方面的强大能力。然而，在面对一些需要更高并行度的任务时，我意识到仅靠 C++ 的单线程能力是远远不够的。这时，我了解到 CUDA 是 GPU 并行计算的强大工具，而 R 语言则在数据科学领域有着不可替代的地位。这本书的标题“数据科学中的并行计算：以 R，C++ 和 CUDA 为例”正好满足了我对这三个技术领域的学习需求。我希望这本书能够提供一个循序渐进的学习过程，首先让我了解在 R 语言中如何利用并行计算来提升数据处理的效率，包括数据加载、数据清洗、特征选择等环节。然后，我期望书中能够深入讲解 C++ 在并行计算中的应用，包括多线程编程、内存管理以及与 GPU 的初步交互。而 CUDA 的部分，则是我最期待的，希望它能详细介绍 CUDA 的编程模型，从最基础的 kernel 编写到高级的线程同步和内存优化，并且提供一些实际的数据科学问题的 CUDA 解决方案。我希望能通过学习这本书，掌握一套完整的并行计算技能，能够将 R 方便的数据探索能力与 C++ 的高性能计算能力以及 CUDA 的 GPU 加速能力结合起来，为我的个人项目带来质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在风险管理部门工作的数据分析师，我们经常需要处理庞大的交易数据，并进行复杂的风险模型计算。这些计算任务对于计算资源的要求非常高，传统的单机串行处理方式已经越来越难以满足我们对实时性和准确性的要求。我一直在寻找一种能够有效提升计算效率的方法，而并行计算是我的首选。这本书的标题“数据科学中的并行计算：以 R，C++ 和 CUDA 为例”非常契合我的需求。我希望这本书能够详细讲解如何在 R 语言中实现并行计算，例如利用 `parallel` 包来进行多核 CPU 的数据处理和模型训练，这对于我来说是最直接的应用。更重要的是，我希望书中能够深入讲解 C++ 在高性能计算中的作用，以及如何利用 C++ 来优化一些核心的风险模型计算算法，以达到更高的执行效率。而 CUDA 的引入，则让我看到了突破计算瓶颈的希望。我希望书中能够提供清晰的 CUDA 编程指南，让我能够学习如何利用 GPU 来加速那些计算量巨大的风险模拟和压力测试任务，例如蒙特卡洛模拟、 VaR 计算等。我相信，通过学习这本书，我能够将 R 强大的数据分析能力与 C++ 的计算效率以及 CUDA 的 GPU 加速能力相结合，为我们部门的风险管理工作带来显著的提升，从而更好地应对日益复杂的金融市场挑战。

评分☆☆☆☆☆

我是一名有多年经验的软件工程师，近期开始转行进入数据科学领域。我对算法的效率和性能有着天然的敏感度，也熟悉 C++ 这种高性能语言。然而，在接触到数据科学的某些特定应用场景，比如深度学习模型训练和大规模特征工程时，我发现即使是 C++ 编写的代码，在处理海量数据时也显得力不从心。这时，我意识到并行计算是提升效率的关键。我对这本书的期待，在于它能够为我提供一个从理论到实践的完整桥梁。我希望它能清晰地解释并行计算的各种模型和架构，特别是针对数据科学任务的特点进行讲解。更重要的是，我期望书中能够提供丰富的 C++ 代码示例，展示如何利用多线程、多进程或者更高级的并行计算库（如 OpenMP）来加速数据处理和模型构建。而 CUDA 的部分，则是我特别感兴趣的。我一直对 GPU 计算有着浓厚的兴趣，但苦于没有一个系统性的指导来将其应用于数据科学。我希望这本书能够详细讲解 CUDA 的编程模型，包括 kernel 函数的编写、线程块和网格的组织，以及内存管理等关键概念，并提供实际的数据科学应用的 CUDA 代码示例，例如如何用 CUDA 加速矩阵运算、数据排序或者一些特定的机器学习算法。如果书中还能触及到如何将 R 和 C++/CUDA 结合起来，实现一个混合的并行计算方案，那将是锦上添花，因为我希望能够将 R 方便的数据操作能力与 C++/CUDA 的高性能计算能力完美结合。