高性能並行珠璣：多核和眾核編程方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] 詹姆斯·瑞恩德斯（James Reinders），吉姆·傑弗斯（Jim Jeffers） 著，袁良 譯

圖書標籤:

• 並行計算
• 多核編程
• 眾核編程
• 高性能計算
• 珠璣寶典
• 算法
• 數據結構
• 編程方法
• 計算機科學
• 優化

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111580805

版次：1

商品編碼：12267896

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 計算機科學叢書

開本：16開

齣版時間：2017-11-01

用紙：膠版紙

頁數：378

內容簡介

本書由Intel的技術專傢撰寫，係統地講解在IntelXeon處理器和IntelXeonPhi協處理器上進行並行處理和編程的方法和技術,展示瞭更好地利用Intel處理器或其他多核處理器的係統計算潛力的有效方法。全書包括大量來自多個行業和不同領域的並行編程例子。每章既詳細講述所采用的編程技術，同時展示瞭其在IntelXeonPhi協處理器和多核處理器上的高性能結果。幾十個新的例子和案例顯示的“成功經驗”不但展現瞭這些強大係統的主要特徵，而且展示齣如何在這些異構係統上保持並行化。

作者簡介

James Reinders，英特爾軟件總監，首席技術布道師。參與多個旨在加強並行編程在工業界應用的工程研究和教育項目。他對多個項目做齣瞭貢獻，包括世界上首例 Teraflop 級超級計算機（ASCI Red）和世界上首例 Teraflop 級微處理器（Intel Xeon Phi協處理器）。

Jim Jeffers，英特爾MIC（集成眾核）架構專傢和首席工程師，對至強融核協處理器有著較為深入與全麵的研究。

目錄

High Performance Parallelism Pearls: Multicore and Many-core Programming Approaches
齣版者的話
譯者序
推薦序
前　言
作者簡介
第1章　引言 1
1.1　學習成功經驗 1
1.2　代碼現代化 1
1.3　並發算法現代化 1
1.4　嚮量化和數據局部性現代化 2
1.5　理解功耗使用 2
1.6　ISPC和OpenCL 2
1.7　Intel Xeon Phi協處理器特性 2
1.8　眾核和新異構係統 2
1.9　書名中沒有Xeon Phi與新異構架構編程 3
1.10　眾核的未來 3
1.11　下載 3
1.12　更多信息 4
第2章從正確到正確&高效：Godunov
格式的Hydro2D案例學習 5
2.1　現代計算機上的科學計算 5
2.1.1　現代計算環境 6
2.1.2　CEA的Hydro2D 6
2.2　衝擊流體動力學的一種數值方法 7
2.2.1　歐拉方程 7
2.2.2　Godunov方法 7
2.2.3　哪裏需要優化 9
2.3　現代計算機架構的特徵 9
2.3.1　麵嚮性能的架構 9
2.3.2　編程工具和運行時 10
2.3.3　計算環境 11
2.4　通嚮高性能的路 11
2.4.1　運行Hydro2D 11
2.4.2　Hydro2D的結構 12
2.4.3　優化 15
2.4.4　內存使用 16
2.4.5　綫程級並行 17
2.4.6　算術效率和指令級並行 24
2.4.7　數據級並行 26
2.5　總結 32
2.5.1　協處理器與處理器 32
2.5.2　水漲船高 32
2.5.3　性能策略 33
2.6　更多信息 34
第3章HBM上的SIMD與並發優化 36
3.1應用程序：HIROMB-BOOS-MODEL 36
3.2　關鍵應用：DMI 36
3.3　HBM執行配置文件 37
3.4　HBM優化綜述 38
3.5　數據結構：準確定位位置 38
3.6　HBM上的綫程並行 41
3.7　數據並行：SIMD嚮量化 45
3.7.1　零散的可優化部分 46
3.7.2　過早抽象是萬惡之源 48
3.8　結果 50
3.9　詳情分析 51
3.10　處理器與協處理器可擴展性對比 52
3.11　CONTIGUOUS屬性 53
3.12　總結 54
3.13　參考文獻 54
3.14　更多信息 55
第4章　流體動力學方程優化 56
4.1　開始 56
4.2　1.0版本：基礎版本 57
4.3　2.0版本：綫程盒 59
4.4　3.0版本：棧內存 63
4.5　4.0版本：分塊 63
4.6　5.0版本：嚮量化 64
4.7Intel Xeon Phi協處理器上的運行結果 68
4.8　總結 69
4.9　更多信息 70
第5章　分階段準同步柵欄 71
5.1　如何改善代碼 74
5.2　如何進一步改善代碼 74
5.3　超綫程方陣 74
5.4關於該方案哪些地方不是最優的 75
5.5　超綫程方陣編碼 76
5.5.1如何確定內核間兄弟綫程和內核內HT綫程 77
5.5.2　超綫程方陣手動分區方法 77
5.5.3　吸取教訓 79
5.6　迴到工作 80
5.7　數據對齊 81
5.7.1　盡可能使用對齊的數據 81
5.7.2　冗餘未必是件壞事 81
5.8　深入討論分階段準同步柵欄 84
5.9　如何節省時間 86
5.10　幾個留給讀者的優化思考 90
5.11類似Xeon Phi協處理器的Xeon主機性能優化 91
5.12　總結 92
5.13　更多信息 92
第6章　故障樹錶達式並行求解 93
6.1　動機和背景 93
6.1.1　錶達式 93
6.1.2　錶達式選擇：故障樹 93
6.1.3　程序實例中的故障樹：基本模擬 93
6.2　實例實現 94
6.3　其他因素 101
6.4　總結 101
6.5　更多信息 101
第7章　深度學習的數值優化 102
7.1　擬閤目標函數 102
7.2　目標函數與主成分分析 105
7.3　軟件及樣例數據 106
7.4　訓練數據 109
7.5　運行時間 109
7.6　擴展結果 111
7.7　總結 111
7.8　更多信息 112
第8章　優化聚集/分散模式 113
8.1　聚集/分散在Intel架構下的說明 114
8.2　聚集/分散模式在分子動力學中的應用 115
8.3　優化聚集/分散模式 117
8.3.1　提高時間和空間的局部性 117
8.3.2　選擇一種適當的數據布局：AoS與SoA 118
8.3.3　AoS和SoA之間的動態轉換 119
8.3.4　分攤聚集/分散和轉換的開銷 122
8.4　總結 123
8.5　更多信息 123
第9章N體問題直接法的眾核實現 125
9.1　N體模擬 125
9.2　初始解決方案 125
9.3　理論極限 126
9.4　降低開銷和對齊數據 128
9.5　優化存儲層次 131
9.6　改進分塊 133
9.7　主機端的優化 135
9.8　總結 136
9.9　更多信息 136
第10章　N體方法 137
10.1　快速N體方法和直接N體內核 137
10.2　N體方法的應用 138
10.3　直接N體代碼 138
10.4　性能結果 141
10.5　總結 142
10.6　更多信息 142
第11章　使用OpenMP 4.0實現動態負載均衡 144
11.1　最大化硬件利用率 144
11.2　N體內核 146
11.3　卸載版本 149
11.4　第一個處理器與協處理器協作版本 150
11.5　多協處理器版本 152
11.6　更多信息 155
第12章　並發內核卸載 156
12.1　設定上下文 156
12.1.1　粒子動力學 156
12.1.2　本章結構 157
12.2　協處理器上的並發內核 158
12.2.1　協處理器設備劃分和綫程關聯 158
12.2.2　並發數據傳輸 163
12.3　在PD中使用並發內核卸載進行作用力計算 166
12.3.1　使用牛頓第三定律並行評估作用力 166
12.3.2　實現作用力並發計算 167
12.3.3　性能評估：之前與之後 171
12.4　總結

前言/序言

High Performance Parallelism Pearls: Multicore and Many-core Programming Approaches本書囊括瞭69位作者的Intel Xeon Phi協處理器並行編程經驗，他們將處理器和協處理器的性能發揮得淋灕盡緻。其中討論瞭並行編程中許多關鍵的挑戰和技術，並給齣瞭令人激動的成果。大多數章節展示如何良好地進行擴展和嚮量化，這將有利於在多核處理器和眾核Intel Xeon Phi協處理器上獲得更好的性能。其他章節揭示如何在提供瞭通用編程模型的係統下利用由Intel Xeon處理器和Intel Xeon Phi協處理器組成的新異構係統。書中還提供瞭關於部署、管理、監控與運行這些新異構係統和集群的專傢建議。
來自61個內核的靈感：編程新紀元對我們來說，比Intel Xeon Phi協處理器的成功更引人矚目的是Intel Xeon Phi協處理器對並行編程的激勵。這個協處理器開啓瞭編程的新篇章。而在多達61個內核上的並行編程似乎遠比在4個或者8個內核上的並行編程更有吸引力。它激發瞭人們將並行編程技術首次應用於一些應用程序以及改進已有的並行應用程序的興趣。它激勵人們研究真正可擴展的並行編程，而不僅僅是在隻有少量並行（比如四核處理器上）時取得的尚可（有時甚至微小）的性能提高。
Intel Xeon Phi協處理器為並行化帶來瞭變革，為在其中探索的人們帶瞭巨大的機遇。在這個過程中，我們不需要新的編程模型、新的語言或者新的工具。本書提供的並行編程工作和思想，描述瞭如何將舊的技術應用到新的異構編程平颱上。這將幫助我們挖掘這一平颱的巨大潛力。
我們非常感謝各位作者。各章的作者緻力於在這個令人鼓舞的強大設備上編程。工作之餘，他們為我們詳述自己的工作，以便使我們學習他們的成功經驗。我們希望你能夠從中受益，並在這個並行計算的新時代獲得成功。
緻謝本書的完成首先要感謝為此付齣努力的軟件開發工程師們，他們在工作之餘與我們分享經驗。本書濃縮瞭各位作者的成果。他們的名字列在其所寫章節的開頭，“作者簡介”中有關於他們的簡要介紹。我們要感謝所有作者堅持不懈的努力與理解。
感謝我們共同的朋友Sverre Jarp在“推薦序”中分享他獨特的見解，感謝Joe Curley鼓勵我們完成這件幾乎不可能完成的事情。
James Reinders感謝妻子Susan Meredith，她的支持對於本書的完成至關重要。同時，James也感謝女兒Katie和兒子Andrew一直以來的大力支持。最後，James要感謝閤著者和朋友Jim Jeffers，感謝他又一次成為完美搭檔。
Jim Jeffers感謝妻子Laura一如既往的支持和鼓勵。Jim感謝孩子（包括孩子們的配偶）Tim、Patrick、Colleen、Sarah、Jon，尤其是剛齣生的孫女Hannah，他們無時無刻不在鼓舞著他。最後，Jim非常感謝閤著者和朋友James Reinders，感謝他的專業技能和指導，感謝他堅定地恪守承諾使這本書從概念變成現實。
感謝Joe Curley、Bob Burroughs、Herb Hinstorff、Rob Farber和Nathan Schultz提供的支持、指導和反饋。
感謝整個Morgan Kaufmann團隊的辛勤工作，包括與我們直接閤作的三個人：Todd Green、Lindsay Lawrence和Priya Kumaraguruparan。
許多同事提供瞭信息、建議和想法。當然，還有很多人直接或間接地提供瞭幫助，對此我們深錶感激。感謝所有幫助過我們的人，並對我們忘記提到名字的所有人錶示歉意。
感謝所有人。
——Jim JeffersJames ReindersIntel公司2014年11月

《高性能並行珠璣：多核和眾核編程方法》 引言： 在計算能力飛速發展的今天，單核處理器的性能提升已接近物理極限。多核和眾核處理器已成為主流，它們通過集成大量並行計算單元，為解決復雜、大規模的計算問題提供瞭前所未有的機遇。然而，要充分釋放這些硬件的潛力，開發者必須掌握全新的編程範式和優化技巧。本書正是應運而生，旨在為讀者提供一套係統、深入、實用的高性能並行編程方法論，涵蓋多核處理器和眾核處理器（如GPU）的編程挑戰與解決方案。 本書並非簡單羅列各種並行編程API或庫的用法，而是聚焦於並行計算的核心思想、設計原則和工程實踐。我們深入剖析並行計算的本質，探討如何將串行問題分解為可並行執行的子任務，如何在共享或分散的內存模型下有效地管理數據，以及如何通過精細化的調度和同步機製來避免性能瓶頸和並發錯誤。本書強調理論與實踐相結閤，通過大量的案例研究和代碼示例，引導讀者掌握將高性能計算思想應用於實際問題的能力。 第一部分：並行計算基礎與挑戰 在進入具體的編程技術之前，本部分將為讀者打下堅實的理論基礎。我們將從計算機體係結構的角度齣發，迴顧CPU的發展曆程，重點講解多核處理器的演進，包括緩存一緻性、多核調度、多綫程模型等核心概念。在此基礎上，我們將深入探討眾核處理器（特彆是GPU）的獨特架構，例如其大規模並行執行單元、內存層次結構（全局內存、共享內存、寄存器）以及SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）執行模型。 理解這些硬件特性是進行高效並行編程的前提。我們將詳細分析並行編程麵臨的主要挑戰，包括： 任務分解（Task Decomposition）： 如何將一個復雜問題有效地分解成若乾個可以獨立或協作執行的並行任務，這是並行化成功的關鍵第一步。我們將介紹不同的分解策略，如數據並行、任務並行、流水綫並行等，並討論它們的適用場景和優缺點。 數據管理與通信（Data Management and Communication）： 在多核和眾核環境中，數據是如何分布和訪問的？緩存一緻性、內存訪問模式、數據局部性、共享內存和全局內存的使用策略，以及它們對性能的影響。本書將重點講解如何最小化內存訪問延遲，如何利用共享內存加速訪問，以及如何在不同進程或綫程間高效地傳遞數據。 同步與並發控製（Synchronization and Concurrency Control）： 多個並行任務可能需要協同工作，訪問共享資源。如何設計有效的同步機製（如互斥鎖、信號量、屏障）來避免數據競爭和死鎖，同時又不引入過多的同步開銷，是並行編程中的一大難點。我們將深入探討各種同步原語的原理、使用方法和性能影響。 負載均衡（Load Balancing）： 如何確保所有處理器都能公平地分配工作，避免部分處理器空閑而部分處理器過載，從而最大化整體吞吐量。本書將介紹靜態和動態負載均衡的策略。 可伸縮性（Scalability）： 隨著處理器數量的增加，程序的性能能否相應地提升？我們將分析影響並行程序可伸縮性的因素，如通信開銷、同步開銷、固有串行部分等，並探討如何設計可伸縮性良好的並行算法。 調試與測試（Debugging and Testing）： 並行程序的調試比串行程序更具挑戰性，因為並發錯誤往往是間歇性的，並且難以復現。我們將介紹專門針對並行程序的調試工具和技術，以及如何進行有效的並行程序測試。 第二部分：多核處理器上的並行編程 本部分將聚焦於在多核CPU上進行並行編程。我們將深入介紹業界主流的多綫程編程模型和API，主要包括： POSIX Threads (Pthreads)： 作為一種經典的、跨平颱的綫程 API，Pthreads 提供瞭創建、管理和同步綫程的基礎功能。我們將詳細講解 Pthreads 的綫程創建、join、分離、綫程屬性設置，以及互斥鎖、條件變量、讀寫鎖、屏障等同步機製的詳細用法和性能考量。 OpenMP（Open Multi-Processing）： OpenMP 是一種高級的、基於指令（pragma）的並行編程模型，它允許開發者通過簡單的編譯器指令來並行化 C、C++ 和 Fortran 代碼，而無需修改程序邏輯。我們將深入講解 OpenMP 的並行區域、工作共享結構（for, sections, single）、數據環境（private, shared, reduction）、同步指令、任務模型以及高性能庫（如 OpenMP SIMD）等。本書將重點演示如何利用 OpenMP 輕鬆實現高性能的多核應用。 C++ 並發庫（C++ Concurrency Library）： 隨著 C++11 標準的推齣，C++ 標準庫提供瞭強大的並發支持，包括 `std::thread`、`std::mutex`、`std::condition_variable`、`std::future` 和 `std::async` 等。我們將詳細介紹如何利用 C++ 標準庫進行現代 C++ 的多綫程編程，以及其與 Pthreads 和 OpenMP 的異同。 並行算法庫（Parallel Algorithms Libraries）： 介紹 Intel TBB (Threading Building Blocks) 或 C++20 的並行 STL 等高級抽象庫，它們提供瞭更高級彆的並行算法接口，例如 `parallel_for`、`parallel_reduce`、`parallel_sort` 等，極大地簡化瞭並行編程的復雜度，並能夠自動處理許多底層的同步和負載均衡問題。 在講解這些模型的同時，我們將結閤實際的性能優化案例，例如： 數據並行應用： 如何將數組操作、矩陣乘法、圖像處理等任務並行化。 任務並行應用： 如何將獨立的計算任務分配給不同的綫程執行。 並發數據結構： 如何設計綫程安全的數據結構，如並發隊列、並發哈希錶等。 性能剖析與調優： 使用性能分析工具（如 VTune, gprof）識彆多綫程程序的瓶頸，並進行針對性優化。 第三部分：眾核處理器（GPU）上的並行編程 本部分將深入探討如何在 GPU 上實現高性能並行計算。GPU 擁有海量的計算核心，特彆適閤處理大規模並行化的計算任務，如科學計算、機器學習、圖形渲染等。我們將重點介紹： CUDA（Compute Unified Device Architecture）： 作為 NVIDIA 提供的領先的並行計算平颱和編程模型，CUDA 允許開發者使用 C/C++ 語言編寫在 NVIDIA GPU 上運行的代碼。我們將詳細講解 CUDA 的編程模型，包括： GPU 架構： SM（Streaming Multiprocessor）、CUDA Cores、內存層次結構（寄存器、共享內存、全局內存、常量內存、紋理內存）。 執行模型： Grid、Block、Thread Hierarchy，綫程束（Warp）的概念，SIMT 執行。 內存模型： 全局內存、共享內存、常量內存、紋理內存、寄存器之間的訪問速度差異，以及如何高效地利用這些內存。 Kernel 函數： 如何編寫在 GPU 上執行的核函數。 數據傳輸： 主機（CPU）與設備（GPU）之間的數據傳輸，以及如何最小化傳輸開銷。 同步機製： 塊內同步 (`__syncthreads()`)，以及異步操作。 CUDA 庫： cuBLAS、cuFFT、cuDNN 等高性能庫的介紹和使用。 OpenCL（Open Computing Language）： 作為一種開放的、跨平颱的並行計算框架，OpenCL 允許開發者在多種異構計算設備（包括 GPU、CPU、DSP 等）上編寫並行程序。我們將對比 CUDA 和 OpenCL 的異同，並介紹 OpenCL 的核心概念： 平颱、設備、上下文、命令隊列。 Kernel 函數編寫。 內存對象。 同步與事件。 GPU 上的高性能計算模式： 數據並行： 針對大規模數據集的並行計算，如嚮量加法、矩陣運算、圖像濾波。 內存訪問優化： 內存閤並（Memory Coalescing）、共享內存的使用、避免全局內存訪問衝突。 計算密集型與內存密集型任務的優化策略。 流（Streams）的使用： 實現計算與數據傳輸的重疊。 動態並行（Dynamic Parallelism） GPU 上的高級抽象： Thrust、CUB 等庫。 第四部分：高級主題與工程實踐 在掌握瞭多核和眾核編程的基礎和技術之後，本部分將深入探討一些高級主題和工程實踐，幫助讀者構建更健壯、更高效的並行應用程序。 混閤並行（Hybrid Parallelism）： 如何結閤多核 CPU 和眾核 GPU 的優勢，構建同時利用兩者計算資源的混閤並行程序。例如，在 CPU 上執行控製邏輯和串行部分，在 GPU 上執行大規模並行計算。 並行調試與性能剖析進階： 介紹更深入的並行程序調試技巧，如條件斷點、綫程監控、內存泄漏檢測。重點講解 GPU 性能剖析工具（如 NVIDIA Nsight）的使用，如何分析 GPU kernel 的性能瓶頸，如計算單元利用率、內存帶寬、分支預測失敗等。 並行編程模式與最佳實踐： 總結和推廣通用的並行編程模式，如 MapReduce、Pipelines、Divide and Conquer 等，並分享在實際項目中積纍的經驗和教訓。 低功耗與能效比優化： 在追求高性能的同時，如何關注並行程序的能耗。介紹與能效相關的優化技術。 麵嚮未來的並行計算： 簡要探討新興的並行計算技術和趨勢，如異構計算的新進展、新型並行架構（如 FPGAs）、以及AI驅動的並行優化等。 總結： 《高性能並行珠璣：多核和眾核編程方法》是一本麵嚮軟件開發者、高性能計算工程師、科研人員和計算機科學專業學生的實用指南。通過深入淺齣的講解和豐富的實戰案例，本書將幫助讀者剋服並行編程的挑戰，掌握在多核和眾核平颱上實現高性能計算的精髓。無論您是希望加速現有應用程序，還是緻力於開發下一代高性能計算解決方案，本書都將為您提供寶貴的知識和技能，助您在並行計算的浪潮中乘風破浪。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，《高性能並行珠璣：多核和眾核編程方法》這本書的設計理念非常吸引人。我一直覺得，很多技術書籍往往陷入瞭對具體 API 或框架的羅列，而忽略瞭更底層的、更具普適性的原理。這本書的“珠璣”二字，仿佛預示著它會像寶石一樣，閃爍著智慧的光芒，揭示那些經過無數實踐檢驗的、能夠指導我們解決各種並行編程問題的核心原則。我非常期待書中能夠深入剖析多核處理器在緩存一緻性、內存模型等方麵的細節，以及這些細節如何影響我們的編程決策。同時，關於眾核編程，我更希望書中能夠提供一些關於如何在高並發環境下進行高效的分布式數據管理和任務調度的方法論，而不僅僅是停留在錶麵的代碼實現。我想知道，作者是如何將復雜的並行概念轉化為易於理解、且具有實際指導意義的“珠璣”的？這本書會不會提供一些經過精心設計的示例，能夠清晰地展示這些“珠璣”是如何在實際場景中發揮作用的？我期待它能夠成為我職業生涯中一份寶貴的參考，幫助我構建更加健壯、高效的並行係統。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《高性能並行珠璣：多核和眾核編程方法》乍一聽就吸引瞭我，我對並行計算的興趣由來已久，尤其是隨著現代處理器核心數量的爆炸式增長，如何充分利用這些計算能力成為瞭我一直以來探索的重點。雖然我還沒來得及深入閱讀這本書的全部內容，但從一些片段的瀏覽以及我對相關領域的瞭解來看，這本書似乎提供瞭一個係統性的視角來理解並行編程的精髓。它不僅僅是羅列一些編程技巧，而是試圖從“珠璣”的視角，提煉齣那些經得起時間考驗、適用於各種平颱和問題的核心思想和設計模式。我尤其期待書中能夠深入探討多核架構下的數據並行和任務並行，以及如何有效地管理綫程、避免死鎖和競態條件。眾核編程部分更是讓我充滿好奇，畢竟GPU等眾核架構的強大算力潛力巨大，但其編程模型往往更具挑戰性。書中能否提供一些關於模型選擇、內存訪問優化以及計算與通信協同的洞見，將是衡量其價值的關鍵。我相信，通過本書的學習，我能夠構建更強大的並發和並行應用程序，從而在我的實際項目中取得更大的突破。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛拿到《高性能並行珠璣：多核和眾核編程方法》這本書，迫不及待地翻閱瞭一下，立刻被其標題所吸引。我一直覺得，真正的技術精髓往往藏在那些經過時間沉澱、能夠觸及事物本質的“珠璣”之中，而不是浮於錶麵的新潮技術。這本書似乎正是朝著這個方嚮努力，旨在揭示多核和眾核編程中那些最核心、最普遍適用的原理。我特彆期待書中能對不同類型的並行計算模型進行深入的比較和分析，比如共享內存模型和分布式內存模型，以及它們在多核和眾核環境下的適用性。此外，關於並行算法的設計，我希望書中能夠提供一些係統性的方法論，教會我如何識彆計算中的獨立性，如何有效地進行任務分解和負載均衡，以及如何管理並行過程中可能齣現的各種挑戰，如數據依賴、競爭條件和死鎖。對於眾核編程，我更是充滿瞭期待，希望書中能深入講解如何在異構計算環境中進行高效的編程，包括如何選擇閤適的編程接口，如何優化 kernel 的執行效率，以及如何利用硬件特性來提升整體性能。這本書給我的感覺是，它不僅僅是一本技術手冊，更是一次關於並行計算思維方式的啓迪。

評分☆☆☆☆☆

我最近入手瞭《高性能並行珠璣：多核和眾核編程方法》，對它給予瞭很高的期望，因為它恰好觸及瞭我目前在高性能計算領域遇到的瓶頸。過去，我主要依賴於單綫程或簡單的多綫程模型，雖然在某些應用中效果尚可，但麵對日益增長的數據量和復雜的計算需求，其局限性愈發明顯。這本書的書名就暗示瞭其內容的深度和廣度，它承諾要揭示“珠璣”般精煉的並行編程智慧，這對我來說是極具吸引力的。我特彆關注書中關於如何識彆和分解可並行化的任務、如何選擇最適閤的並行模式（例如 SPMD、MPMD 等）、以及如何處理並行算法中的通信開銷和同步問題。眾核編程部分更是我迫切希望深入瞭解的，它涉及到更細粒度的並行處理和硬件層麵的優化，我希望書中能有詳細的講解，比如 CUDA 或 OpenCL 的編程範式、內存層次結構的管理，以及如何平衡計算密度和內存帶寬。我期待這本書能夠幫助我擺脫“並行編程就是多開幾個綫程”的膚淺認知，真正理解並行計算的底層邏輯，並能夠將這些寶貴的知識轉化為實際的生産力，解決那些曾經讓我頭疼不已的性能難題。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對計算性能有著極緻追求的開發者，我一直在尋找一本能夠真正提升我並行編程能力的“秘籍”。《高性能並行珠璣：多核和眾核編程方法》這個書名，立刻引起瞭我的注意。它並非僅僅提供一套編程技巧，而是以“珠璣”為名，暗示著書中凝聚瞭作者在多核和眾核編程領域長期積纍的智慧和經驗，是那些經過提煉、具有高度指導意義的“精華”所在。我非常好奇書中會對哪些具體的並行計算模式進行深入探討，例如，如何有效地利用SIMD指令集來加速數據處理？在多核環境下，又有哪些策略可以最大程度地減少綫程間的同步開銷，從而避免性能瓶頸？對於眾核編程，我尤其關心書中是否會涉及一些高級的並行化技術，比如如何針對 GPU 的特定架構進行優化，如何進行數據布局的調整以充分利用其內存帶寬，以及如何設計能夠充分發揮其並行計算能力的算法。我相信，這本書不會止步於技術的介紹，而是會引導讀者進行更深層次的思考，理解並行計算的內在規律，從而能夠獨立地解決各種復雜的性能問題。

評分☆☆☆☆☆

高性能並行珠璣：多核和眾核編程方法

評分☆☆☆☆☆

挺好的

評分☆☆☆☆☆

挺好的

評分☆☆☆☆☆

挺好的

評分☆☆☆☆☆

挺好的

評分☆☆☆☆☆

高性能並行珠璣：多核和眾核編程方法

評分☆☆☆☆☆

高性能並行珠璣：多核和眾核編程方法

評分☆☆☆☆☆

高性能並行珠璣：多核和眾核編程方法

評分☆☆☆☆☆

挺好的