並行計算與高性能計算

,

作者:羅伯特·羅比, 尤莉安娜·薩莫拉

出版社:清華大學出版社

ISBN:9787302607373

$63.50

產品號碼: 192634 貨號: 9787302607373 分類: , 標籤: , , ,

編寫可擴展的、快速、強大、節能的程式,才適合處理大量數據。使用並行程式設計,可將數據處理任務分佈在多個CPU上完成,從而從根本上提高性能。只需要稍加學習,讀者就可以創建速度和效率化的軟體。《平行計算與高性能計算》將講述用於提高代碼運行效率的技術。

你將學習評估硬體架構,學會使用OpenMP和MPI等行業標準工具,將掌握用於高性能計算的數據結構和演算法,並學習手持設備的節能技術。你甚至可在一組GPU上運行大規模海嘯模擬程式。主要內容:規劃新的並行專案,瞭解CPU和GPU架構上的差異,找到性能不佳的內核和迴圈,使用批次處理調度來管理應用程式。閱讀門檻:本書適用於精通高性能計算語言(如C、C++或Fortran)的有經驗的程序員。

目錄

第Ⅰ部分 平行計算介紹
第1章 為什麼使用平行計算
1.1 為什麼要學習平行計算
1.1.1 平行計算的潛在優勢是什麼
1.1.2 平行計算的注意事項
1.2 平行計算的基本定律
1.2.1 平行計算的極限:Amdahl定律
1.2.2 突破並行極限:Gustafson-Barsis定律
1.3 平行計算如何工作
1.3.1 應用程式示例
1.3.2 當今異構並行系統的硬體模型
1.3.3 當今異構並行系統的應用程式模型及軟件模型
1.4 對並行方法進行分類
1.5 並行策略
1.6 並行加速與比較加速:兩種不同的衡量標準
1.7 你將在本書中學到哪些內容
1.7.1 擴展閱讀
1.7.2 練習
1.8 本章小結
第2章 規劃並行化
2.1 處理新專案:準備工作
2.1.1 版本控制:為並行代碼創建一個安全的存儲庫
2.1.2 測試套件:創建健壯、可靠的應用程式的 步
2.1.3 查找和修復記憶體問題
2.1.4 提高代碼的可攜性
2.2 概要分析:探測系統功能和應用程式性能之間的差距
2.3 計畫:成功的基礎
2.3.1 探索benchmark和mini-apps
2.3.2 核心資料結構和代碼模組化設計
2.3.3 演算:重新設計並行
2.4 實施
2.5 提交:高品質的打 程
2.6 進一步探索
2.6.1 擴展閱讀
2.6.2 練習
2.7 本章小結
第3章 性能極限與分析
3.1 瞭解應用程式的潛在性能限制
3.2 瞭解硬體性能:基準測試
3.2.1 用於收集系統特徵的工具
3.2.2 計算浮點運算的 理論值
3.2.3 記憶體層級和理論記憶體頻寬
3.2.4 頻寬和浮點運算的實證測量
3.2.5 計算flop和頻寬之間的機器平衡
3.3 描述你的應用程式:分析
3.3.1 分析工具
3.3.2 處理器時鐘頻率和能耗的實證測量
3.3.3 在運行時跟蹤記憶體
3.4 進一步探索
3.4.1 擴展閱讀
3.4.2 練習
3.5 本章小結

第Ⅱ部分 CPU:並行的主力
第Ⅲ部分 GPU:加速應用程式運行
第Ⅳ部分 高性能計算生態系統
附錄A 參考資料
附錄B 習題答案

出版地

大陸

出版日期

07/01/2022

印刷

單色印刷

版別

初版

裝訂

平裝

語系

簡體中文

頁數

523