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[美] 帕万·巴拉吉（Pavan Balaji） 著，李士刚 译

图书标签:

• 并行计算
• 编程模型
• 高性能计算
• 多核处理器
• 并行编程
• CUDA
• OpenMP
• MPI
• GPU计算
• 分布式计算

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111573340

版次：1

商品编码：12225770

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：289

内容简介

本书以使用说明的形式对当今主流的并行编程模型进行了详细描述，内容包括分布式内存架构上常见的MPI（消息传递接口）编程模型；单边通信模型，范围从低层的运行时库（GASNet、OpenSHMEM）到高层的编程模型（UPC、GA、Chapel）；面向任务的编程模型，包括Charm++、ADLB、Scioto、Swift、CnC，由运行时系统来管理计算和数据移动；面向节点内并行（多核架构以及附带加速器）的并行编程模型，包括OpenMP、CilkPlus、TBB、CUDA以及OpenCL。每章配备大量应用和程序实例，可以使读者很好地理解各种编程模型所提供的功能及特点。本书可作为高等院校并行编程课程的研究生教材，也可作为具有一定并行编程经验的软件开发人员、科研人员以及任何与数据集及大规模计算打交道的科学家的参考资料。

目录

出版者的话
译者序
前言
第1章　消息传递接口 1
1.1　引言 1
1.2　MPI基础 1
1.3　点对点通信 2
1.4　数据类型 3
1.5　非阻塞式通信 4
1.6　聚合通信 5
1.7　单边通信 7
1.8　并行I/O 9
1.9　其他特性 11
1.10　MPI开发心得 12
1.11　总结 13
第2章　全局地址空间网络 14
2.1　研究背景与动机 14
2.2　GASNet概述 14
2.2.1　相关术语 15
2.2.2　线程 15
2.2.3　API组织 16
2.3　核心API 16
2.3.1　开始和结束 16
2.3.2　段信息 18
2.3.3　屏障 18
2.3.4　锁与中断 19
2.3.5　活动消息 20
2.3.6　活动消息进程 22
2.3.7　活动消息规则与约束 22
2.3.8　出错代码 23
2.4　扩展API 23
2.4.1　GASNet段 23
2.4.2　排序与内存模型 24
2.4.3　阻塞与非阻塞 24
2.4.4　批量与单个 24
2.4.5　寄存器–内存与远程memset操作 24
2.4.6　扩展API总结 25
2.5　附加内容 26
2.5.1　GASNet工具 26
2.5.2　可移植平台头文件 27
2.6　示例 27
2.6.1　编译和运行示例 27
2.6.2　Hello World示例 28
2.6.3　AM Ping-Pong示例 28
2.6.4　AM Ring示例 30
2.6.5　MCS Locks示例 32
2.7　未来方向 35
第3章　OpenSHMEM 37
3.1　引言 37
3.2　设计理念和根据 37
3.3　OpenSHMEM存储模型 39
3.4　对称堆管理 39
3.4.1　初始化和查询 40
3.4.2　分配和释放 40
3.4.3　关于分配和对称堆的说明 41
3.5　远程内存访问：put和get 41
3.5.1　RMA函数语义 41
3.5.2　RMA函数使用 42
3.6　排序和同步 44
3.6.1　全局同步屏障 44
3.6.2　fence和quiet：RMA操作排序 45
3.6.3　锁 46
3.6.4　wait和wait_until 46
3.7　集合操作 47
3.7.1　选择集合参与者 47
3.7.2　同步数组和工作数组 47
3.7.3　非全局同步屏障 48
3.7.4　广播 48
3.7.5　收集 49
3.7.6　归约 50
3.8　原子内存操作 51
3.8.1　原子加和递增 52
3.8.2　原子取–加和取–递增 52
3.8.3　原子交换和条件交换 53
3.9　未来方向 54
第4章　统一并行C 55
4.1　UPC简史 55
4.2　UPC编程模型 56
4.2.1　术语 56
4.2.2　全局地址空间 56
4.2.3　执行模型 57
4.3　UPC概览 57
4.3.1　自省 57
4.3.2　数据布局 57
4.3.3　通信 59
4.3.4　UPC内存一致性模型 60
4.3.5　同步 61
4.3.6　集合操作 62
4.4　UPC程序示例 63
4.4.1　随机访问基准 63
4.4.2　雅可比5点stencil 64
4.4.3　排序示例 65
4.4.4　一维FFT 68
4.5　未来方向 71
第5章　全局数组 72
5.1　引言 72
5.2　编程模型与设计原则 73
5.3　核心功能 74
5.4　进程组 77
5.5　扩展的数组结构 78
5.6　稀疏数组操作的支持 79
5.7　数组上的集合操作 80
5.8　动态负载均衡 80
5.9　实际应用 80
第6章　Chapel 82
6.1　Chapel简史 82
6.1.1　全面启动 82
6.1.2　初始方向 83
6.1.3　HPCS时代 83
6.1.4　后HPCS时代 84
6.2　Chapel的主题思想 84
6.2.1　通用并行性表达 84
6.2.2　支持多线程执行模型 85
6.2.3　支持全局视图编程 85
6.2.4　支持多尺度设计 85
6.2.5　支持局部性控制 86
6.2.6　支持以数据为中心的同步 86
6.2.7　用户与编译器的不同角色 86
6.2.8　缩小主流语言和HPC语言之间的差距 87
6.2.9　从头开始（但争取令人熟悉） 87
6.2.10　远大目标 88
6.2.11　促使Chapel成为可移植的开源软件 88
6.3　Chapel特性概述 88
6.3.1　基本语言特性 89
6.3.2　任务并行 92
6.3.3　数据并行 96
6.3.4　位置特性 98
6.4　总结与未来方向 100
第7章　Charm++ 102
7.1　引言 102
7.2　Charm的编程范例以及执行模型 102
7.2.1　以过分解作为核心思想 102
7.2.2　消息驱动的执行模型 103
7.2.3　授权自适应运行时系统 104
7.3　基本语言 104
7.3.1　chare：分解的基本单元 104
7.3.2　入口方法：基本的调度单元 105
7.3.3　异步方法调用 105
7.3.4　带索引的chare集合：chare数组 105
7.3.5　只读变量 106
7.3.6　Charm++对象：用户及系统角度 107
7.3.7　结构化匕首符号 108
7.3.8　示例：一维分解的5点stencil代码 108
7.4　过分解的好处以及消息驱动执行 110
7.4.1　不依赖于处理器个数 110
7.4.2　异步归约 110
7.4.3　自适应计算与通信重叠 110
7.4.4　合成性 111
7.4.5　软件工程方面的好处：逻辑实体的相互独立 111
7.5　一个设计示例：分子动力学模拟 111
7.6　自适应运行时特性 112
7.6.1　Charm++中负载均衡功能 112
7.6.2　容错 113
7.6.3　缩小或扩展处理器集合 114
7.6.4　异构处理器以及加速器的支持 115
7.6.5　额外特性 115
7.6.6　实验特性：热能与功耗管理 115
7.7　底层架构概述 115
7.8　基于Charm++的高层次语言家族 116
7.9　通过Charm++来开发应用程序 117
7.10　作为研究工具的Charm++ 118
7.11　Charm++：历史以及现状 118
7.12　总结 118
第8章　异步动态负载均衡 119
8.1　引言 119
8.2　manager-worker模型与负载均衡 119
8.3　ADLB库定义 121
8.3.1　API简介 121
8.3.2　基本的ADLB API 122
8.3.3　使用批处理优化内存使用 123
8.3.4　获取和使用ADLB 124
8.4　实现ADLB 124
8.4.1　ADLBM实现 124
8.4.2　其他实现 125
8.5　示例 125
8.5.1　一个简单的批处理调度 125
8.5.2　动态任务创建：数独解法 126
8.5.3　任务单元类型：旅行推销员问题 127
8.5.4　GFMC 127
8.5.5　Swift 128
8.6　DMEM：一个处理大数据的辅助库 128
8.7　总结与未来方向 129
第9章　可拓展任务对象集合 130
9.1　Scioto任务并行执行模型 131
9.1.1　任务对象 131
9.1.2　任务输入/输出模型 132
9.1.3　任务执行模型 132
9.2　多级并行任务集合 133
9.3　Scioto + GA编程接口 134
9.3.1　核心编程结构 134
9.3.2　实现一个Scioto任务 135
9.3.3　示例：矩阵–矩阵乘法 135
9.4　Scioto运行时系统 136
9.4.1　共享任务队列方法 136
9.4.2　动态负载均衡方法 137
9.4.3　终止检测 137
9.5　总结 138
第10章　Swift：极端规模的隐式并行脚本 139
10.1　第一个示例：并行因式分解 140
10.2　一个真实的示例：晶体坐标转换 140
10.3　Swift发展历史 142
10.4　Swift语言和编程模型 142
10.4.1　Hello World示例 143
10.4.2　变量和标量数据类型 143
10.4.3　数据流执行 144
10.4.4　条件判断语句 145
10.4.5　数据依赖控制流 145
10.4.6　foreach循环和数组 145
10.4.7　Swift函数 146
10.4.8　外部函数 147
10.4.9　文件和app函数 148
10.5　Swift执行模型 148
10.6　大规模并行运行时系统 150
10.7　运行时架构 151
10.8　性能分析 153
10.9　Swift的大规模并行编译 153
10.10　相关工作 154
10.11　总结 155
第11章　并发集合编程模型 157
11.1　引言 157
11.2　研究动机 158
11.3　CnC领域语言 158
11.3.1　概述 158
11.3.2　特征 160
11.3.3　示例 161
11.3.4　执行语义 162
11.3.5　CnC编程 163
11.3.6　未来工作 167
11.4　CnC调优语言 168
11.4.1　描述 168
11.4.2　特征 171
11.4.3　示例 171
11.4.4　执行模型 173
11.4.5　未来工作 175
11.5　当前状态 175
11.6　相关工作 175
11.7　总结 177
第12章　OpenMP 178
12.1　引言 178
12.2　概述 179
12.2.1　术语 179
12.2.2　管理数据环境 180
12.2.3　OpenMP概念简述 181
12.3　OpenMP特性 182
12.3.1　并行区域 182
12.3.2　同步 186
12.3.3　工作共享 187
12.3.4　任务并行化 191
12.3.5　向量化 195
12.3.6　加速器支持 196
12.3.7　区域取消 199
12.4　性能优化建议 200
12.5　关于正确性的思考 201
12.6　总结与未来方向 201
第13章　Cilk Plus 202
13.1　引言 202
13.2　向量并行化 203
13.2.1　数组标注 204
13.2.2　pragma SIMD 205
13.2.3　支持SIMD的函数 206
13.3　线程并行 208
13.4　并行性能 211
13.5　数据竞争 215
13.6　实践技巧 216
13.7　历史 219
13.8　总结 220
第14章　Intel TBB工具 221
14.1　引言 221
14.1.1　概述 221
14.1.2　基本信息 221
14.2　泛型并行算法 222
14.2.1　简单循环的并行化 222
14.2.2　在STL容器中处理数据 223
14.2.3　复杂迭代空间 224
14.2.4　其他算法 226
14.3　流图 226
14.3.1　概述 227
14.3.2　节点通信协议 227
14.3.3　控制依赖图 228
14.3.4　数据流图 230
14.3.5　流图、算法和无环图的选择 232
14.4　总结 232
第15章　CUDA 233
15.1　CUDA简史 233
15.2　CUDA编程结构 234
15.3　示例：向量加法 235
15.4　设备内存和数据传输 236
15.5　kernel函数与线程 238
15.6　线程组织 240
15.7　线程和多维数据的映射 242
15.8　同步与透明可扩展性 243
15.9　线程块的资源分配 244
15.10　CUDA流与任务并行 244
15.11　总结 248
第16章　OpenCL开放计算语言 249
16.1　计算语言与OpenCL 249
16.2　基本定义 250
16.3　计算机、编程和异构 250
16.4　OpenCL的诞生 251
16.5　OpenCL的核心模型 252
16.5.1　平台模型 252
16.5.2　执行模型 253
16.5.3　内存模型 255
16.5.4　编程模型 257
16.6　OpenCL主机程序：向量加法 258
16.7　总结 266
参考文献 268

精彩书摘

　　《并行计算的编程模型》：
　　绝大多数OpenMP指令与代码域有着明确的关系，通常后面为结构块动态区域或者循环嵌套。一些指令（barrier和flush）没有响应的代码。一些特性影响线程的行为和使用。因此，采用了一种绑定线程集的想法。特别是，一些运行库函数对调用线程有影响（或者只返回信息给调用线程），而其他运行库函数与一个线程组或者程序运行的全部线程有关联。本节将只讨论一些重要的和难理解的绑定问题。
　　12.2.2管理数据环境
　　OpenMP程序中的每个任务拥有自身的数据环境，数据环境中包含所有使用的变量。该变量可以是在应用中声明并对任务区域可见的，也可以是OpenMP实现所使用的内部控制变量（ICV）。数据环境中的变量可以是共享（shared）或者私有（private）类型。共享变量可被当前线程组中线程的所有任务访问，或者被一簇线程中的一组线程访问。私有变量是在并行域中的一个线程或者一簇线程中一组线程的本地拷贝。另一种变量类型为线程私有（threadprivate），该类型存在于主机设备中特殊线程的静态内存上并且只被该线程上执行的任务访问。在目标设备上访问线程私有变量是被禁止的。
　　……

前言/序言

对于正在编程的程序员，编程模型可被看作一台虚拟机，并可通过编程语言和函数库实现。如果某个编程模型成为计算机科学研究中的热点，需要具有以下特性：高效性（易于描述各种抽象算法）、移植性（兼容各种硬件计算平台）、高性能（高效均衡地利用硬件平台的计算能力）、通用性（广泛地描述各种算法）。针对特定的编程模型，同时具有上述四种特性中的一种或两种相对容易，但同时具备这四种特性几乎是不可能的。特定的编程模型无法同时具备四种特性的主要原因在于编程模型的多样性，因此需要根据具体的科学应用，选择不同的编程模型特性。
随着并行计算技术的发展，计算机科学领域的专家将研究重点转移到能够适应高性能并行计算和超级计算系统的编程模型设计方向。并行编程模型包含执行模型（选择代码执行路径）和内存模型（管理计算节点间和节点内的数据流）。多核计算需要并发计算和移动数据，这增加了程序运行结果和性能的不确定性，导致并行编程模型变得更加复杂。
从技术上分析，编程模型和编程系统间存在一定区别。编程模型是一种编程方式，例如采用大量同步或者隐含编译器协助的并行化方式，而编程系统指程序员编写程序时实际使用的系统抽象接口。随着时间推移，编程模型和编程系统间的区别逐渐变得模糊。目前，编程模型既是一种编程方式，也是模型实例化过程中所使用的系统抽象接口。
与通用的编程模型设计不同，在大多数并行系统中，程序开发人员往往不采用单一的并行编程模型。不同的开发人员会选择不同层次的虚拟化方式，并在高效性、移植性、高性能和通用性四种编程模型特性中选择不同的组合。针对面向终端的程序开发应用，具体研究领域的科学家通常倾向于选择更高效和高级别的编程模型，即使该编程模型只能针对特定的算法而缺乏通用性。针对编程语言和函数库，程序开发者一般更倾向于选择高性能和低级别的编程模型，即使该编程模型具有较高的使用难度。然而，针对面向终端的程序应用以及编程语言和函数库开发，上述编程模型选择并非是绝对的，可根据实际的开发应用情况进行调整。
关于本书　　本书对当今高性能计算以及超级计算系统上的几种最主要的并行编程模型进行了概述。书中包含多种并行编程模型，它们拥有不同的生产效率、可移植性、性能以及表达范围。因此，读者可以学习和理解每种编程模型提供了哪些折中。
第1章讨论了消息传递接口（MPI）。MPI是当今面向分布式内存计算的最重要的并行编程模型。该章对MPI最常用的功能进行了概述，并涉及MPI标准的第三个主要版本 ——MPI-3。
第2～5章从低层次的运行时库到高层次的编程模型，对单边通信模型进行了讨论。第2章介绍了全局地址空间网络（GASNet），它是一种低层次的编程模型，用于多种分区全局地址空间（PGAS）模型的一种通用可移植运行时系统。第3章讨论了OpenSHMEM单边通信库，它用于向用户直接呈现本地硬件通信功能。OpenSHMEM通过扩展库的形式模拟了许多PGAS模型的功能，这样做的好处是不依赖于语言扩展及相应的编译器支持。第4章提供了Unified Parallel C（UPC）编程模型的概述。UPC是基于C语言的PGAS模型，它为全局地址空间内存的创建与管理提供了相应的语言扩展及库接口。第5章介绍了全局数组（GA），与OpenSHMEM类似，GA是另一种基于库的单边通信模型。但GA基于多维数组提供了更高层次的抽象，以方便用户编程。
第6章讨论了Chapel。它是一种高生产率编程模型，支持以任务并行及数据并行两种方式对应用进行描述。Chapel同时也具有一级语言概念，可对局部性进行描述与推理，这与它支持的并行特性是互不相关的。
第7～11章展示了面向任务的编程模型，它们允许用户以任务的方式描述计算及数据单元，并允许运行时系统来管理计算以及必要的数据移动。第7章对Charm++编程模型进行了讨论。Charm++提供了一种依赖于工作过分解的抽象模型，以在可用的计算单元间动态地管理任务。第8章深入讨论了异步动态负载均衡（ADLB）库，它提供了另一种面向任务的工作共享方法，并以MPI作为低层次的通信模型。第9章讨论了可扩展任务对象集合（Scioto）编程模型，它依赖于类似PGAS的单边通信框架来实现基于工作窃取的负载均衡。第10章描述了Swift，它是一种高层次的脚本语言，允许用户使用高层次语义对计算进行描述，并在内部将其翻译成其他面向任务的编程模型，如ADLB。第11章描述了并行集（CnC），它是一种高层次的声明式模型，允许用户将应用描述为由相互通信的内核构成的图。
第12～16章展示了面向节点内并行的编程模型，涉及的硬件环境包括多核架构、加速器以及两者同时存在的情况。第12章讨论了OpenMP。OpenMP是当今科学计算领域最重要的节点内并行编程模型。该章介绍了OpenMP的进化历程以及核心特性，并涉及OpenMP 4.0。第13章讨论了Cilk Plus编程模型，它是一种对C及C++语言的并行扩展，用于在现代共享内存多核机器上开发规则以及非规则并行。第14章讨论了Intel TBB（Threading Building Block），它是一个基于C++模板类实现的库。与Cilk Plus类似，TBB支持共享内存多核架构上的并行执行。第15章讨论了NVIDIA提供的CUDA（Compute Unified Device Architecture）编程模型。CUDA通过单指令多线程块运行方式来支持NVIDIA图形处理单元上的并行计算。尽管CUDA是NVIDIA设备上的专有编程模型，但CUDA在并行编程社区中具有广泛影响力，并在应用中得到广泛使用，因此第15章对CUDA进行了讨论。第16章描述了OpenCL（Open Computing Language）模型，它提供了一个低层次的、平台无关的编程模型，可以在不同异构架构上进行编程，其中包括图形处理单元。
本书对不同编程模型的讲解方式在其他书籍中是很少见的。尤其是通过使用说明的方式来展示材料，而不是以更正式的类似于研究论文的方式展示。本书不是一个致力于详细描述每个编程模型语法及语义的参考手册。本书的目标是描述使用这些模型进行并行编程的通用方法，以及每种方法所实现的目标。不过，本书提供了一些模型所提供的核心接口的语法及语义定义，我们将这些定义作为编程模型所提供抽象的例子。提供这些定义的目的是提高内容的可读性。这些定义并不一定是最重要的或最常用的接口，而只是作为例子说明如何使用该编程模型。
致谢　　首先感谢对本书不同章节做出贡献的所有作者：
William D. Gropp，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校　　Rajeev Thakur，阿贡国家实验室　　Paul Hargrove，劳伦斯伯克利国家实验室　　Jeffery A. Kuehn，橡树岭国家实验室　　Stephen W. Poole，橡树岭国家实验室　　Kathy Yelick，加州大学伯克利分校，劳伦斯伯克利国家实验室.　　Yili Zheng，劳伦斯伯克利国家实验室　　Sriram Krishnamoorthy，美国太平洋西北国家实验室　　Jeff Daily，美国太平洋西北国家实验室　　Abhinav Vishnu，美国太平洋西北国家实验室　　Bruce Palmer，美国太平洋西北国家实验室　　Bradford L. Chamberlain，Cray公司　　Laxmikant Kale，伊利诺伊大学厄巴纳–香槟分校　　Nikhil Jain，伊利诺伊大学厄巴纳–香槟分校　　Jonathan Lifflander，伊利诺伊大学厄巴纳–香槟分校　　Ewing Lusk，阿贡国家实验室　　Ralph Butler，中田纳西州州立大学　　Steven C. Pieper，阿贡国家实验室　　James Dinan，Intel公司　　Timothy Armstrong，芝加哥大学　　Justin M. Wozniak，阿贡国家实验室，芝加哥大学　　Michael G.Burke，阿贡国家实验室，芝加哥大学　　Ian T. Foster，阿贡国家实验室，芝加哥大学　　Kath Knobe，莱斯大学　　Michael G. Burke，莱斯大学　　Frank Schlimbach，Intel公司　　Barbara Chapman，休斯敦大学　　Deepak Eachempati，休斯敦大学　　Sunita Chandrasekaran，休斯敦大学　　Arch D. Robinson，Intel公司　　Charles E. Leiserson，麻省理工学院　　Alexey Kukanov，Intel公司　　Wen-mei Hwu，伊利诺伊大学厄巴纳–香槟分校　　David Kirk，NVIDIA公司　　Tim Mattson，Intel公司　　尤其感谢Ewing Lusk以及William Gropp对本书的整体贡献以及对修辞的润色。
我也要感谢阿贡国家实验室的数学与计算机科学部的技术作家Gail Pieper，她对本书的格式以及用法进行了不可或缺的指导，极大地提高了本书的可读性。

《跨越时代的编程范式：迈向更高效、更强大的计算之旅》 在信息技术飞速发展的今天，我们正经历着一场深刻的计算革命。单核处理器已接近物理极限，而多核、众核甚至异构计算平台的兴起，正以前所未有的方式重塑着我们解决复杂问题的能力。然而，随之而来的挑战也愈发严峻：如何充分释放这些强大硬件的潜力？如何设计出能够高效运行在并行架构上的软件？如何让程序员摆脱低效的串行思维，拥抱并行计算的广阔天地？《跨越时代的编程范式》正是为回应这些核心问题而生，它不拘泥于单一的硬件平台或特定的编程语言，而是深入探讨并行计算的核心理念、设计思想以及实现这些理念的各类编程模型。 本书并非一本关于“并行计算的编程模型”的书籍，而是旨在引领读者跳出对具体“编程模型”的狭隘认知，去理解驱动并行计算发展的底层逻辑和通用的设计哲学。它着眼于更宏观的视角，剖析了不同时代、不同应用场景下，计算机科学家和工程师们如何思考和实践并行计算。本书将带领您穿越编程语言的进化史，探寻那些旨在提升并行度的抽象机制，以及它们如何应对并行计算带来的同步、通信、数据共享等经典难题。 第一篇：并行计算的基石与演进 在信息爆炸的时代，我们对于计算能力的需求从未停止增长。摩尔定律的放缓促使我们不得不转向另一种提升性能的路径——并行计算。这一篇将为您勾勒出并行计算发展的宏伟画卷，从早期的多处理器系统到如今百花齐放的异构计算，深入剖析其历史脉络和技术驱动力。 第三章：从指令级并行到线程级并行：硬件的演进与编程的挑战 在深入探讨具体编程范式之前，理解硬件的演进至关重要。本章将首先回顾指令级并行（Instruction-Level Parallelism, ILP）的发展历程，例如超标量（Superscalar）和超长指令字（VLIW）等技术，它们如何在单个处理器内部挖掘并行性。这部分内容将帮助您理解，即使是单个核心，其内部也蕴藏着大量的并行潜力，而这为更高级别的并行计算奠定了基础。 随后，我们将重点聚焦于线程级并行（Thread-Level Parallelism, TLP）。多线程（Multithreading）的出现，使得同一个程序能够在同一时间段内执行多个独立的任务流。本章将详细探讨多线程技术如何成为应对处理器核心数量增长的关键手段。我们将深入研究硬件如何支持线程切换和并发执行，以及由此带来的编程挑战，例如如何有效地划分任务，如何管理共享数据，以及如何处理潜在的数据竞争和死锁问题。这部分内容将为您理解后续章节中各种并行编程模型打下坚实的理论基础，让您明白为什么会出现这些模型，以及它们试图解决的根本问题是什么。 第四章：分布式计算的曙光：从网络连接到协同工作 当单个计算机的计算能力不足以应对庞大的数据和复杂的任务时，将计算任务分散到多台计算机上协同完成的需求应运而生。本章将追溯分布式计算的起源，从早期的局域网互联到如今覆盖全球的互联网，探讨网络技术如何成为实现大规模并行计算的血管。 我们将深入研究分布式系统中的核心挑战：如何实现节点之间的有效通信？如何保证数据的一致性和可靠性？如何应对节点故障和网络延迟？本章将为您介绍几种早期的分布式计算模型和通信协议，例如消息传递接口（Message Passing Interface, MPI）的雏形，以及远程过程调用（Remote Procedure Call, RPC）等技术。通过对这些早期探索的理解，您将深刻体会到构建可靠、高效的分布式并行系统所面临的巨大工程挑战，并为后续章节中更高级的分布式编程模型打下坚实的认识基础。 第二篇：抽象的艺术：通用的并行计算理念 在硬件日新月异的今天，真正宝贵的是那些能够跨越具体硬件平台、指导我们如何设计并行程序的通用理念。这一篇将为您揭示这些抽象的智慧，让您能够以更具普适性的眼光看待并行计算。 第六章：同步与协作：并行执行中的协调艺术 并行执行的根本困难之一在于如何让多个独立的执行流协同工作，避免互相干扰。本章将深入探讨并行计算中的“同步”（Synchronization）与“协作”（Cooperation）问题。我们将从最基本的概念入手，例如互斥锁（Mutex）、信号量（Semaphore），理解它们如何用于保护共享资源，防止数据竞争。 接着，我们将进一步探讨更高级的同步机制，例如条件变量（Condition Variable）和屏障（Barrier），它们如何实现线程之间的精确协调和等待。此外，本章还将触及分布式系统中的同步挑战，例如如何实现全局一致性的操作，以及分布式锁的实现原理。通过对这些同步机制的深入理解，您将能够构建出在并行环境中安全、有效地共享数据和协调任务的程序，这是任何高性能并行计算不可或缺的一环。 第七章：数据划分与负载均衡：让每个计算单元都发挥价值 在并行计算中，如何将数据和计算任务有效地分配给不同的处理器或计算单元，是决定系统性能的关键因素之一。本章将聚焦于“数据划分”（Data Partitioning）与“负载均衡”（Load Balancing）的策略。 我们将探讨不同的数据划分技术，例如按行、按列、块状划分等，并分析它们在不同应用场景下的优缺点。例如，在处理大型矩阵时，如何划分才能最小化数据传输的开销？在处理图像时，又该如何进行划分以利于局部计算？ 负载均衡是与数据划分紧密相关的概念，它旨在确保所有计算单元的工作负载尽可能均匀，避免出现“热点”或“闲置”的情况。本章将介绍静态负载均衡和动态负载均衡两种策略，以及实现这些策略的常用算法。通过对这些策略的掌握，您将能够设计出能够充分利用所有计算资源的并行程序，避免出现性能瓶颈。 第八章：通信模式与通信开销：高效信息交换的艺术 并行计算的另一大挑战在于处理器之间的通信。当数据需要被共享或传递时，通信的效率直接影响着整体性能。本章将深入研究各种“通信模式”（Communication Patterns）以及如何最小化“通信开销”（Communication Overhead）。 我们将分析常见的通信模式，例如点对点通信（Point-to-Point Communication）、集体通信（Collective Communication）等，并讨论在不同模型下（如共享内存与分布式内存）实现这些模式的机制。例如，在共享内存模型中，通信可能表现为对共享变量的读写；而在分布式内存模型中，则需要通过消息传递来完成。 本章还将重点探讨如何优化通信，包括如何减少通信频率、如何合并通信操作、如何选择最优的通信算法等。理解通信的本质以及如何高效地进行信息交换，是构建高性能并行应用的核心技能之一。 第三篇：面向未来的计算：新时代的编程范式 随着硬件技术的不断发展，新的计算模式层出不穷，对传统的编程方式提出了新的挑战。这一篇将目光投向未来，为您介绍那些正在改变我们编写并行程序的时代新范式。 第十章：数据并行与任务并行：理解计算的两种基本形式 在并行计算的广阔领域中，可以将其抽象为两种最基本、最核心的并行计算形式：“数据并行”（Data Parallelism）与“任务并行”（Task Parallelism）。本章将深入剖析这两种并行模式的内涵、特点以及适用场景，帮助您建立起对并行计算本质的清晰认知。 数据并行，顾名思义，是指将相同操作应用于不同数据元素的并行化。想象一下，我们有一个庞大的数据集，需要对其中的每一个元素执行相同的计算。在这种情况下，我们可以将数据集划分成若干个子集，并将这些子集分配给不同的处理器，让它们同时对各自的数据子集执行相同的操作。本章将通过具体的例子，例如向量加法、矩阵乘法中的某些阶段，来阐释数据并行的概念。我们将探讨数据并行的核心思想在于“在多个地方同时做同一件事情”，这对于处理大规模数据集和重复性计算任务尤其高效。 任务并行，则侧重于将一个大型任务分解成多个独立的子任务，并将这些子任务分配给不同的处理器去并发执行。每个子任务可能执行的操作各不相同，但它们共同协作，最终完成整个大型任务。例如，在一个科学模拟中，一个子任务可能负责计算模型的某个部分，另一个子任务负责处理输入输出，还有一个子任务负责可视化结果。本章将通过介绍管道（Pipelining）和工作流（Workflow）等概念，来阐述任务并行的思想。我们将强调任务并行在于“同时做不同的事情”，这对于处理复杂、多阶段的任务具有显著优势。 通过对这两种基本并行模式的深入理解，您将能够更好地分析和设计各种并行算法，并识别出哪些问题更适合采用数据并行，哪些问题更适合采用任务并行，从而为后续更具体的编程模型打下坚实的基础。 第十一章：加速器的编程模型：GPU、FPGA与众核的协同 如今，加速器（Accelerators）已经成为高性能计算领域不可或缺的一部分。图形处理器（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）以及各种专用集成电路（ASIC）正以前所未有的力量加速着科学计算、深度学习和大数据分析等领域的发展。本章将为您介绍这些异构计算设备上的主要编程模型，帮助您理解如何有效地利用它们来提升计算性能。 我们将重点关注GPU编程模型。GPU拥有海量的计算核心，特别擅长并行处理大量相似的数据。本章将深入探讨CUDA（Compute Unified Device Architecture）和OpenCL（Open Computing Language）等主流的GPU编程框架。我们将分析它们如何暴露GPU的硬件特性，如何管理内存，以及如何组织并行执行。您将学习到如何在CPU和GPU之间进行数据传输，如何编写核函数（Kernel Function）来在GPU上执行计算，以及如何优化GPU程序的性能。 除了GPU，FPGA也以其高度的灵活性和可重构性在特定领域展现出巨大的潜力。本章将简要介绍FPGA的编程范式，例如硬件描述语言（HDL）以及基于高层次综合（High-Level Synthesis, HLS）的方法，让您了解如何将算法映射到硬件层面实现极致的性能。 此外，我们还会触及一些其他众核（Many-Core）处理器的编程模型，这些处理器可能在架构和指令集上有所不同，但其核心思想都围绕着如何高效地利用大量的计算单元。通过本章的学习，您将能够理解不同加速器类型的特点，并掌握在其上进行高效编程的基本方法，从而为解决计算密集型问题提供强大的工具。 第十二章：数据流计算与响应式编程：面向大规模并发的全新视角 在现代软件开发中，随着用户交互的日益复杂和系统规模的不断扩大，如何处理大量的并发事件和数据流已成为一个重要的挑战。本章将为您介绍两种前沿的编程范式：数据流计算（Dataflow Computing）与响应式编程（Reactive Programming），它们为构建高度并发、可伸缩的系统提供了全新的视角。 数据流计算的核心思想是将程序表示为一个计算节点组成的网络，数据在这些节点之间流动。每个节点接收输入数据，执行特定的计算，然后将结果输出给下游节点。这种模型天然地支持并行执行，因为不同的节点可以在数据可用时独立地进行计算。本章将探讨数据流模型在并行和分布式系统中的应用，以及一些经典的数据流编程框架，例如Apache Flink和Apache Spark的某些数据流处理部分。您将了解到数据流计算如何简化并发程序的编写，并提高系统的吞吐量和响应速度。 响应式编程则侧重于数据流和变化传播。它允许您以声明式的方式定义程序，使其能够对数据流中的变化做出响应。想象一下，当某个输入数据发生改变时，您希望系统能够自动更新相关的输出，而无需手动编写大量的事件处理逻辑。本章将介绍响应式编程的核心概念，例如Observables、Operators和Subscribers，以及在不同编程语言和框架中实现响应式编程的方法，例如RxJava、RxJS等。您将学会如何利用响应式编程来处理异步事件、构建用户界面、以及管理复杂的数据依赖关系，从而编写出更加优雅和高效的并发代码。 通过对数据流计算和响应式编程的探索，您将能够掌握处理大规模并发和实时数据流的强大工具，为构建现代、高性能的分布式系统和交互式应用打下坚实的基础。 本书将为您打开一扇通往并行计算广阔世界的大门。无论您是初学者还是有一定经验的开发者，都将从中获得深刻的洞察和实用的指导。我们相信，通过理解这些跨越时代的编程范式，您将能够更自信、更高效地应对未来计算的挑战，迈向一个更强大、更智能的计算新纪元。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《并行计算的编程模型》听起来就有一种强大的吸引力，尤其是在我最近接触了一些高性能计算的项目后。我一直对如何更有效地利用多核处理器和分布式系统感到好奇，但总觉得缺乏一个系统性的框架来理解背后的原理。我希望能在这本书中找到清晰的解释，比如，到底什么是“编程模型”，它和普通的编程语言有什么区别，为什么我们需要不同的编程模型来处理并行计算？我期望作者能够从最基础的概念讲起，比如任务分解、数据划分、通信与同步等，然后循序渐进地介绍各种主流的并行编程模型，比如MPI、OpenMP、CUDA等等。我想了解它们的适用场景，各自的优缺点，以及在实际应用中如何选择和组合使用。此外，我特别关心的是，这些模型在代码实现上有什么样的共性与差异，有没有一些通用的设计原则可以帮助我写出更高效、更易于维护的并行程序。我希望这本书能够给我提供一系列的“工具箱”，让我能够应对不同类型的并行计算挑战，而不仅仅是停留在理论层面。

评分☆☆☆☆☆

最近我正在尝试将一些我编写的算法应用到大规模数据集上，但传统的单线程处理速度实在是令人头疼。于是我抱着“或许能找到解决方案”的心态翻开了《并行计算的编程模型》。我特别希望能在这本书中找到一些实实在在的、可操作的技巧，而不是枯燥的理论堆砌。比如，我想知道在处理大规模并行任务时，如何有效地管理内存，避免数据竞争和死锁。有没有什么“秘籍”或者设计模式可以帮助我优化数据的访问模式，减少不必要的通信开销？我希望作者能够提供一些真实的案例分析，展示如何将某种编程模型成功地应用于解决实际问题，比如在科学计算、图像处理或者机器学习领域。我希望看到的不仅仅是抽象的概念，而是能够在我自己的代码中看到改进的希望。我非常期待能够学习到如何编写出能够充分发挥硬件性能的并行代码，让我的计算任务不再成为瓶颈，而是能够快速得到结果，从而加速我的研究和开发进程。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我对并行计算一直有着一种“高不可攀”的感觉，觉得它只属于那些顶尖的计算机科学家和工程师。但是，《并行计算的编程模型》这个书名，却让我觉得它似乎在试图拉近我和这个领域之间的距离。我希望这本书能用一种相对易懂的方式，解释那些看似复杂的技术。比如，作者能否用生动的比喻来解释“并行”和“并发”的区别，以及为什么它们对于提升计算能力至关重要？我特别想了解，在不同的编程模型中，程序员是如何“告诉”计算机同时做多件事情的。有没有一些常见的陷阱，我应该尽量避免？我希望书中能够包含一些清晰的代码示例，能够让我立刻上手，并且能够看到代码运行的效果。最重要的是，我希望能在这本书中建立起一种对并行计算的信心，不再害怕那些复杂的概念，而是能够理解它们，甚至能够初步掌握一些编程技巧，为我日后深入学习打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

《并行计算的编程模型》这个书名，让我联想到一种“搭建高楼”的感觉，而这本书就像是提供了图纸和工具，让我可以开始构建我的并行计算“帝国”。我希望这本书能够系统地介绍各种编程模型的“蓝图”，让我明白它们的结构和工作原理。例如，我想了解像MPI（消息传递接口）和OpenMP（开放多线程）这样的模型，它们分别是如何组织并行任务的，程序员需要掌握哪些核心的API和概念才能使用它们。我尤其关心的是，如何有效地进行进程间或线程间的通信和同步，这似乎是并行编程中最容易出错的地方。我希望能在这本书中找到关于如何设计高效通信策略的指导，以及如何避免常见的同步问题，比如死锁和活锁。此外，我希望作者能够针对不同的应用场景，给出一些关于如何选择最合适的编程模型的建议，并提供相应的优化技巧，让我能够写出既正确又高效的并行程序。

评分☆☆☆☆☆

我近期对高性能计算和分布式系统产生了浓厚的兴趣，特别是想要深入理解如何在现代硬件上实现高效的并行计算。《并行计算的编程模型》这本书名，立刻吸引了我，因为它直接指向了核心问题——如何有效地将计算任务分解并映射到多个处理器上执行。我期望在这本书中能够找到对各种主流并行编程模型的详尽阐述，不仅仅是介绍它们的基本语法和API，更重要的是深入剖析它们的设计哲学和适用场景。例如，我希望能详细了解像MPI、OpenMP、CUDA等模型在任务划分、数据管理、通信与同步机制上的异同。我特别希望能学习到如何通过理解这些模型的底层原理，来优化我的并行程序的性能，比如如何减少通信开销、如何平衡负载、如何避免内存瓶颈等。我希望这本书能提供一些切实可行的指导，帮助我解决在实际并行编程中遇到的挑战，并最终能够写出高效、可靠的并行应用程序。