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[美] 保罗·E·麦肯尼(PaulE.Mckenne 著

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• 并行编程
• 多线程
• 并发
• 高性能计算
• CPU
• GPU
• OpenMP
• MPI
• CUDA
• 并行算法

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121315084

商品编码：14195553391

出版时间：2017-07-01

作  者:(美)保罗·E·麦肯尼(Paul E.Mckenney) 编著；谢宝友,鲁阳 译 定  价:129 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2017年07月01日 页  数:505 装  帧:平装 ISBN:9787121315084 ●第1章如何使用本书1
●1.1路线图1
●1.2小问题2
●1.3  除本书之外的选择3
●1.4示例源代码4
●1.5这本书属于谁4
●第2章简介6
●2.1导致并行编程困难的历史原因6
●2.2并行编程的目标7
●2.2.1性能8
●2.2.2生产率9
●2.2.3通用性9
●2.3并行编程的替代方案11
●2.3.1串行应用的多个实例11
●2.3.2使用现有的并行软件11
●2.3.3性能优化12
●2.4是什么使并行编程变得复杂12
●2.4.1分割任务13
●2.4.2并行访问控制13
●2.4.3资源分割和复制14
●部分目录

内容简介

本书首先以霍金提出的两个理论物理为引子，解释了多核并行计算兴起的原因，并从硬件的角度阐述并行编程的难题。接着，本书以常见的计数器为例，探讨其不同的实现方法及适用场景。在这些实现方法中，除了介绍常见的锁以外，本书还重点介绍了RCU的使用及其原理，以及实现RCU的基础：内存屏障。很后，本书还介绍了并行软件的验证，以及并行实时计算等内容。本书适合于对并行编程有兴趣的大学生、研究生，以及需要对项目进行深度性能优化的软硬件工程师，特别值得一提的是，本书对操作系统内核工程师也很有价值。 (美)保罗·E·麦肯尼(Paul E.Mckenney) 编著；谢宝友,鲁阳 译 保罗·E·麦肯尼，从事编程工作已经近40年，其中，超过一半以上的时间花费在并行硬件上，这些工作使他在一部分人群中赢得了“特立独行者”的名声。Paul于2002年当选
为IBM技术学院成员，在过去的10年中，Paul一直是IBM LiUX技术中心的杰出工程师。Paul也维护Linux内核中的RCLJ实现，RCU支持高性能、可扩展、实时响应和节能等多种不同的任务类型。在此之前，他曾在Sequent开发DYNIX／ptx内核。更早时期，他曾从事数据无线电、互联网协议、系统管理、业务应用程序和实时系统相关工作。
他在1981年获得计算机科学学士学位和机械工程学士学位，1988等
作者序我希望能够说本书的诞生源于甜蜜和光明，但这无疑是个谎言。和许多需要长年坚持努力的事情一样，本书经过了大量挫折才得以诞生。你看，大约10年前，在并发领域的一个行业专家小组研讨会上，我很荣幸得以提问一个问题。一些参会的专家长篇大论地讨论了并行编程的高难度，所以我问为什么并行编程不会在10或20年内成为司空见惯的事情。大多数小组成员一点都不喜欢这个问题。事实上，个小组成员试图用一个简短的回答敷衍了事，但我很容易地做了简短的反驳。无奈，他尝试给出了第二个简短回答，我也继续反驳。几轮之后，他大声喊叫：“像你这样的人应该用锤子敲敲头！”我不甘示弱地回答道：“那你可要排队才能敲得到。”我不认为这种交流是特别有启发性的，相反这展示了一个毫无疑问的事实：这位“业内”专家对于并行编程一无所知。不过在场的其他听众却认为这场对话非常有启发性，尤其是那一位感谢我提出这个问题的听众，他的眼里甚至含着泪水。他像学等

《揭秘高效能代码：从底层到架构的系统性优化指南》 序言：当性能瓶颈遭遇思维的局限 在数字世界飞速发展的今天，软件的复杂性呈指数级增长，而用户对应用响应速度、处理能力的需求也从未停歇。从嵌入式设备的微小芯片到超级计算机的庞大集群，性能始终是衡量软件优劣和技术实力的核心标尺。然而，我们常常发现，即使拥有再先进的硬件，也难以突破软件本身的性能瓶颈。这并非因为算法不够精妙，也不是因为语言不够强大，而是因为我们往往未能深入理解代码在底层硬件上是如何执行的，未能充分挖掘计算资源潜能，也未能从宏观架构层面进行全局优化。 本书并非一本探讨并行计算理论的学术著作，更不是对某个特定并行编程模型（如OpenMP、MPI、CUDA等）的孤立介绍。相反，我们致力于为您呈现一套系统性的、跨越多个层面的高效能代码构建与优化方法论。我们将带领您深入探究代码执行的真实轨迹，揭示那些隐藏在抽象语法之下的硬件机制，帮助您掌握从微观指令到宏观架构的全方位优化技巧，最终实现代码性能的飞跃。 第一章：从硅片到指令——理解硬件如何执行你的代码 要写出高效能的代码，首先必须理解代码的“归宿”——硬件。我们不会深入讲解芯片设计的细节，但会聚焦于与软件性能直接相关的硬件特性，例如： CPU架构的演进与核心要素： 了解指令集架构（ISA）如何定义了CPU能做什么，流水线（Pipeline）如何加速指令执行，缓存（Cache）层级（L1, L2, L3）如何影响数据访问速度，以及分支预测（Branch Prediction）如何试图缓解控制流带来的延迟。我们将通过具体的例子，说明错误的访问模式如何导致缓存失效，从而拖慢程序运行。 内存层次结构与访问延迟： 深入分析内存（RAM）的读写速度与CPU缓存的巨大差异，以及更底层存储（SSD, HDD）的性能特性。我们将探讨内存带宽（Memory Bandwidth）和内存延迟（Memory Latency）的重要性，并解释为何“数据局部性”（Data Locality）是提升性能的关键。 SIMD指令集与向量化： 了解现代CPU如何支持单指令多数据（SIMD）操作，例如x86架构的SSE/AVX系列，ARM架构的NEON。我们将展示如何通过向量化（Vectorization）将原本串行的循环操作转化为并行执行，从而在一次指令周期内处理多个数据项，实现显著的性能提升。这部分内容会结合一些汇编指令的解读，但侧重于理解其背后的思想而非死记硬背。 CPU缓存一致性与多核通信： 在多核处理器环境中，如何保证不同核心上的缓存数据一致性是至关重要的。我们将介绍缓存一致性协议（Cache Coherence Protocols）的基本原理，并解释不当的多核数据访问模式如何导致“缓存颠簸”（Cache Thrashing）和“伪共享”（False Sharing），严重影响多线程程序的性能。 第二章：指令级别的优化——让每一条指令都物尽其用 理解了硬件，我们就可以开始精雕细琢代码的每一个细节，使其更符合硬件的执行模式。 指令流水线优化： 学习如何识别和避免可能导致流水线停滞（Pipeline Stalls）和冲刷（Pipeline Flushes）的代码模式。这包括理解数据依赖（Data Dependencies）和控制依赖（Control Dependencies）如何影响流水线效率，以及如何通过指令重排（Instruction Reordering）和无依赖指令的插入来“填充”流水线。 缓存友好的数据布局与访问： 深入探讨如何通过优化数据结构（如结构体数组 vs. 数组结构体，SoA vs. AoS）和访问顺序来提高缓存命中率。我们将分析数组遍历、矩阵操作、节点访问等常见场景下的缓存效率，并给出具体的优化建议。 利用SIMD指令——手动与自动向量化： 除了理解SIMD原理，我们将探讨如何通过编译器提供的向量化选项（如GCC/Clang的 `-O3 -march=native`）来尝试自动向量化。更重要的是，我们将介绍一些可以通过特定函数库（如Intel intrinsics）或手写汇编（作为最后的手段，用于理解其工作原理）来显式利用SIMD指令的方法，从而将性能提升到一个新的水平。 分支预测的艺术： 分支预测器是CPU性能的“秘密武器”，但也可能成为性能的“定时炸弹”。我们将分析条件跳转（Conditional Jumps）的潜在风险，并学习如何通过优化条件判断、使用查找表（Lookup Tables）或重构代码逻辑来减少分支误判（Mispredictions），从而提高代码的预测执行效率。 位运算与高效算术： 探索位运算（Bitwise Operations）在替代算术运算、实现特定功能（如快速取模、查找最接近的2的幂）方面的强大能力。我们将展示如何利用位移（Bit Shifts）、按位与（AND）、按位或（OR）、按位异或（XOR）等操作来编写更简洁、更高效的代码。 第三章：函数调用与内存管理——优化程序执行的基石 函数调用和内存管理是程序运行的骨架，它们的效率直接影响着整体性能。 函数调用开销的剖析： 深入理解函数调用（Function Calls）背后的堆栈帧（Stack Frame）创建、参数传递、返回值处理等过程所带来的开销。我们将分析递归（Recursion）的性能特点，以及如何通过尾递归优化（Tail Recursion Optimization）或迭代（Iteration）来避免栈溢出和提高效率。 内联函数与代码膨胀的权衡： 探讨编译器内联（Inlining）函数的好处（消除调用开销）与潜在的弊端（代码膨胀导致缓存压力）。我们将学习如何通过编译器选项或`inline`关键字来控制内联行为，并理解何时应该手动进行函数内联。 动态内存分配的陷阱与对策： 深入剖析 `malloc`/`free`（或 `new`/`delete`）的内部机制，理解其分配器（Allocator）如何管理内存堆（Heap）。我们将重点关注内存碎片（Memory Fragmentation）、分配/释放的开销以及内存抖动（Memory Thrashing）等问题，并介绍使用内存池（Memory Pool）、对象池（Object Pool）或定制分配器（Custom Allocators）等技术来缓解这些问题。 栈与堆的性能对比： 明确栈（Stack）和堆（Heap）在分配速度、访问模式和内存限制上的差异，并指导读者在不同场景下做出合适的选择。 数据对齐（Data Alignment）的重要性： 理解CPU在访问内存时对数据边界的对齐要求，以及未对齐访问（Unaligned Access）可能带来的性能损失甚至崩溃。我们将介绍如何通过编译器指令或数据结构设计来确保数据对齐。 第四章：算法与数据结构的性能考量——效率的源泉 尽管我们不专门介绍复杂的算法理论，但理解常见算法和数据结构在不同硬件环境下的性能特点是至关重要的。 数据局部性与算法选择： 如何选择一个虽然渐进复杂度稍高，但在实际运行中因其优越数据局部性而表现更佳的算法。例如，缓存感知（Cache-Aware）的排序算法。 高昂的随机访问开销： 分析链表（Linked Lists）、树（Trees）等需要进行大量指针跳转的数据结构在内存访问效率上的劣势，尤其是在数据量庞大时。 低开销的顺序访问： 强调数组（Arrays）、向量（Vectors）等连续内存布局的数据结构在利用CPU缓存和SIMD指令方面的优势。 查找与搜索的性能权衡： 比较哈希表（Hash Tables）、二叉搜索树（Binary Search Trees）和有序数组（Sorted Arrays）等查找结构在平均情况、最坏情况下的时间和空间复杂度，并结合实际场景进行性能分析。 字符串处理的性能考量： 针对字符串的创建、复制、查找、拼接等常见操作，分析不同方法的性能差异，并推荐高效的字符串处理策略。 第五章：性能分析工具与度量——知己知彼，百战不殆 精确的性能度量和分析是优化的前提。 基准测试（Benchmarking）的艺术： 如何设计科学的基准测试，选择合适的度量指标（如吞吐量、延迟），避免常见的陷阱（如编译器优化、JIT编译器的影响）。 剖析器（Profilers）的深入应用： 掌握使用 `gprof`、`perf`、VTune Amplifier、Valgrind（Cachegrind, Callgrind）等工具，识别代码中的性能热点（Hotspots），分析函数调用耗时、缓存命中率、分支预测失误等关键信息。 性能计数器（Performance Counters）： 了解CPU提供的硬件性能计数器，并学会利用它们来观测更底层的性能指标，如缓存未命中次数、总线事务、指令周期等，从而进行更精细化的分析。 代码的可观测性： 如何编写可度量的代码，通过日志、计时器等方式在程序运行过程中收集性能数据。 第六章：宏观架构的性能思考——从全局到局部 性能优化不仅是代码层面的微调，更是架构层面的战略考量。 I/O密集型 vs. CPU密集型： 识别程序的瓶颈所在，是数据读取（I/O Bound）还是计算处理（CPU Bound），并据此采取不同的优化策略。 异步编程与事件驱动模型： 在I/O密集型场景下，如何通过异步操作、非阻塞I/O（Non-blocking I/O）和事件循环（Event Loop）来提高程序的并发处理能力，避免线程因等待I/O而阻塞。 选择合适的并发模型： 针对多任务处理，探讨进程（Processes）、线程（Threads）、协程（Coroutines）的优劣势，以及它们在资源消耗、通信成本、编程复杂度上的权衡。 数据流与管道化（Pipelining）： 如何设计数据处理流程，使其能够像生产线一样，将数据在不同处理阶段之间平滑地传递，减少不必要的等待和中间存储。 分布式系统的性能考量： 简要介绍分布式环境下，网络延迟、数据序列化、一致性协议等对系统整体性能的影响，以及如何通过分区（Partitioning）、复制（Replication）等手段进行优化。 结语：持续优化，永无止境 本书提供的并非一套僵化的优化公式，而是一种深入思考、科学分析、持续改进的思维方式。硬件在不断发展，软件需求也在不断变化，因此，性能优化是一个动态且持续的过程。通过掌握本书介绍的底层硬件原理、微观代码优化技巧以及宏观架构设计思想，您将能够： 写出更高效、更具响应性的代码。 更准确地诊断和解决性能瓶颈。 在有限的硬件资源下，榨取出最大的计算潜能。 为构建大型、复杂、高性能的软件系统奠定坚实的基础。 愿本书成为您在追求代码极致性能之路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

读完《深入理解并行编程》，我最大的感受就是，原来我们习以为常的“快”背后，隐藏着如此复杂和精妙的设计。这本书并非那种只会堆砌概念和术语的理论书，而是真正地将抽象的并行模型落地到具体的硬件和软件层面。作者花了大量篇幅来介绍不同并发模型（如共享内存、消息传递）的优缺点，以及它们在实际应用中的落地方式。尤其是关于 GPU 计算的部分，让我对并行编程有了全新的认识。我之前总觉得 GPU 只是用来玩游戏的，但这本书揭示了它作为一种大规模并行处理单元的巨大潜力，以及如何通过 CUDA 或 OpenCL 等技术来释放这种潜力。书中对并行算法的设计原则，比如任务分解、数据划分、同步与通信的权衡，都讲得非常到位。我最受启发的是关于“数据局部性”和“缓存一致性”的讲解，这直接关系到并行程序的性能瓶颈。很多时候，我们以为是算法本身的问题，但其实是因为没有充分考虑到硬件的特性。这本书让我学会了从更高的维度去思考问题，不再局限于单个线程的执行，而是着眼于整个系统的并行性能优化。虽然书中也涉及了一些底层的硬件知识，比如缓存层次结构、指令流水线等，但作者的讲解方式非常易于理解，并且与并行编程的概念紧密结合，不会让人感到突兀。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《深入理解并行编程》这本书的难度不小，但绝对值得投入。它不是那种翻翻看看就能“懂”的书，需要你静下心来，仔细思考，甚至动手实践。作者在书中深入探讨了“并行计算模型”的演进，从早期的共享内存模型到如今的异构计算，梳理了整个发展脉络，这对于理解当前的并行技术格局非常有帮助。我尤其对书中关于“并行模式”的讲解印象深刻，比如 MapReduce、Actor Model 等，这些成熟的设计模式为我们提供了构建大规模并行应用的蓝图。作者在介绍这些模式时，不仅解释了它们的原理，还给出了具体的实现示例，这让我能够更直观地理解它们的工作方式。另外，书中关于“并行调试与性能分析”的章节也相当实用，介绍了一些常用的工具和技巧，能够帮助我们定位并行程序的性能瓶颈和潜在问题。这对于我这种经常需要优化程序性能的人来说，简直是雪中送炭。当然，这本书的某些章节，比如关于并行化编译器优化的内容，对于非专业的读者来说可能稍微有些晦涩，但整体而言，它的价值远大于其难度。它不仅仅教授了“如何做”，更重要的是引导你去思考“为什么这样做”。

评分☆☆☆☆☆

最近终于啃完了《深入理解并行编程》，这本书给我的感觉就像是打开了一扇新世界的大门。我一直对计算机底层的运行机制感到好奇，尤其是在多核处理器普及的今天，如何充分利用这些计算资源就成了一个绕不开的课题。这本书从最基础的概念讲起，比如线程、进程的区别，以及它们在内存模型上的交互方式。我尤其喜欢作者对“竞态条件”和“死锁”这些经典并发问题的详细阐述，他用了很多生动的比喻和代码示例，让我不再觉得这些理论枯燥无味。一开始我还担心自己会陷入过于抽象的数学推导，但幸运的是，这本书非常注重实践，书中提供的 C++ 示例代码，配合 STL 中的一些并发库，让我能够亲手去尝试和验证书中的知识点。每当我通过运行示例代码看到预期的结果时，那种成就感是无与伦比的。当然，这本书的深度也是毋庸置疑的，很多关于内存一致性模型、原子操作的细节，刚开始读的时候确实需要反复琢磨。但是，每当我在实际项目中遇到类似的性能瓶颈或者诡异的并发 bug 时，总能回想起书中的某些章节，然后恍然大悟。总而言之，如果你和我一样，对并行编程有着强烈的求知欲，并且愿意投入时间和精力去深入钻研，那么这本书绝对是你不可多得的宝藏。它不仅仅是一本书，更像是一位经验丰富的导师，引导你一步步走向并行编程的殿堂。

评分☆☆☆☆☆

《深入理解并行编程》这本书，对于想要在高性能计算领域深入发展的开发者来说，绝对是必读的经典。它的内容涵盖了从理论到实践的方方面面，为读者构建了一个完整的并行编程知识体系。我最喜欢书中对“并行化策略”的详细分析，作者根据不同的问题类型，提出了多种并行化解决方案，并且深入分析了它们的适用场景和性能权衡。例如，在处理大规模数据时，如何选择合适的并行框架（如 OpenMP、TBB、MPI），以及如何进行有效的任务分解和负载均衡，这些都是书中非常宝贵的经验。我特别欣赏书中对“内存管理在并行编程中的挑战”的讲解，它让我意识到，在多核环境下，传统的内存管理方式可能成为性能的瓶颈，并且介绍了各种避免内存相关问题的技术，如数据对齐、缓存优化等。这本书的另一个亮点在于，它并没有止步于介绍单个处理器的并行，而是将视野扩展到了分布式并行计算，为读者打开了通往大规模并行处理的大门。虽然书中涉及了一些较为复杂的数学公式和概念，但作者的讲解非常到位，并且通过大量的图示和代码示例，让抽象的概念变得生动易懂。总而言之，这本书是我在并行编程领域遇到的最全面、最深入的指南。

评分☆☆☆☆☆

《深入深入理解并行编程》这本书，可以说是我近期阅读体验最好的一本技术书籍了。它的内容非常扎实，而且逻辑清晰，循序渐进。我一直对多线程编程中的一些“玄学”问题感到困惑，比如为什么有时候加锁反而会降低性能，或者为什么一个看似简单的并发操作会出现意想不到的结果。这本书很好的解答了我的这些疑问。作者在书中详细剖析了各种同步机制（如互斥锁、信号量、读写锁）的内部原理，以及它们在不同场景下的适用性。更重要的是，它让我理解了“无锁编程”的魅力，以及如何通过原子操作和内存序来构建高效且安全的并发数据结构。我特别欣赏书中关于“并发设计的陷阱”的章节，列举了很多开发者容易犯的错误，并提供了规避方案。这对我来说就像是“避坑指南”，让我能够避免重蹈覆辙。此外，这本书还触及了分布式并行计算的一些基础概念，为我进一步学习 MPI 和 Spark 等技术打下了基础。总的来说，这本书的内容非常丰富，但又不会让人感到 overwhelming。作者的写作风格也很吸引人，语言简洁明了，没有过多的冗余。即使是对于初学者来说，只要具备一定的 C++ 基础，也能从中获益良多。