深入理解並行編程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 保羅·E·麥肯尼(PaulE.Mckenne 著

圖書標籤:

• 並行編程
• 多綫程
• 並發
• 高性能計算
• CPU
• GPU
• OpenMP
• MPI
• CUDA
• 並行算法

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121315084

商品編碼：14195553391

齣版時間：2017-07-01

作  者:(美)保羅·E·麥肯尼(Paul E.Mckenney) 編著；謝寶友,魯陽 譯 定  價:129 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2017年07月01日 頁  數:505 裝  幀:平裝 ISBN:9787121315084 ●第1章如何使用本書1
●1.1路綫圖1
●1.2小問題2
●1.3  除本書之外的選擇3
●1.4示例源代碼4
●1.5這本書屬於誰4
●第2章簡介6
●2.1導緻並行編程睏難的曆史原因6
●2.2並行編程的目標7
●2.2.1性能8
●2.2.2生産率9
●2.2.3通用性9
●2.3並行編程的替代方案11
●2.3.1串行應用的多個實例11
●2.3.2使用現有的並行軟件11
●2.3.3性能優化12
●2.4是什麼使並行編程變得復雜12
●2.4.1分割任務13
●2.4.2並行訪問控製13
●2.4.3資源分割和復製14
●部分目錄

內容簡介

本書首先以霍金提齣的兩個理論物理為引子，解釋瞭多核並行計算興起的原因，並從硬件的角度闡述並行編程的難題。接著，本書以常見的計數器為例，探討其不同的實現方法及適用場景。在這些實現方法中，除瞭介紹常見的鎖以外，本書還重點介紹瞭RCU的使用及其原理，以及實現RCU的基礎：內存屏障。很後，本書還介紹瞭並行軟件的驗證，以及並行實時計算等內容。本書適閤於對並行編程有興趣的大學生、研究生，以及需要對項目進行深度性能優化的軟硬件工程師，特彆值得一提的是，本書對操作係統內核工程師也很有價值。 (美)保羅·E·麥肯尼(Paul E.Mckenney) 編著；謝寶友,魯陽 譯 保羅·E·麥肯尼，從事編程工作已經近40年，其中，超過一半以上的時間花費在並行硬件上，這些工作使他在一部分人群中贏得瞭“特立獨行者”的名聲。Paul於2002年當選
為IBM技術學院成員，在過去的10年中，Paul一直是IBM LiUX技術中心的傑齣工程師。Paul也維護Linux內核中的RCLJ實現，RCU支持高性能、可擴展、實時響應和節能等多種不同的任務類型。在此之前，他曾在Sequent開發DYNIX／ptx內核。更早時期，他曾從事數據無綫電、互聯網協議、係統管理、業務應用程序和實時係統相關工作。
他在1981年獲得計算機科學學士學位和機械工程學士學位，1988等
作者序我希望能夠說本書的誕生源於甜蜜和光明，但這無疑是個謊言。和許多需要長年堅持努力的事情一樣，本書經過瞭大量挫摺纔得以誕生。你看，大約10年前，在並發領域的一個行業專傢小組研討會上，我很榮幸得以提問一個問題。一些參會的專傢長篇大論地討論瞭並行編程的高難度，所以我問為什麼並行編程不會在10或20年內成為司空見慣的事情。大多數小組成員一點都不喜歡這個問題。事實上，個小組成員試圖用一個簡短的迴答敷衍瞭事，但我很容易地做瞭簡短的反駁。無奈，他嘗試給齣瞭第二個簡短迴答，我也繼續反駁。幾輪之後，他大聲喊叫：“像你這樣的人應該用錘子敲敲頭！”我不甘示弱地迴答道：“那你可要排隊纔能敲得到。”我不認為這種交流是特彆有啓發性的，相反這展示瞭一個毫無疑問的事實：這位“業內”專傢對於並行編程一無所知。不過在場的其他聽眾卻認為這場對話非常有啓發性，尤其是那一位感謝我提齣這個問題的聽眾，他的眼裏甚至含著淚水。他像學等

《揭秘高效能代碼：從底層到架構的係統性優化指南》 序言：當性能瓶頸遭遇思維的局限 在數字世界飛速發展的今天，軟件的復雜性呈指數級增長，而用戶對應用響應速度、處理能力的需求也從未停歇。從嵌入式設備的微小芯片到超級計算機的龐大集群，性能始終是衡量軟件優劣和技術實力的核心標尺。然而，我們常常發現，即使擁有再先進的硬件，也難以突破軟件本身的性能瓶頸。這並非因為算法不夠精妙，也不是因為語言不夠強大，而是因為我們往往未能深入理解代碼在底層硬件上是如何執行的，未能充分挖掘計算資源潛能，也未能從宏觀架構層麵進行全局優化。 本書並非一本探討並行計算理論的學術著作，更不是對某個特定並行編程模型（如OpenMP、MPI、CUDA等）的孤立介紹。相反，我們緻力於為您呈現一套係統性的、跨越多個層麵的高效能代碼構建與優化方法論。我們將帶領您深入探究代碼執行的真實軌跡，揭示那些隱藏在抽象語法之下的硬件機製，幫助您掌握從微觀指令到宏觀架構的全方位優化技巧，最終實現代碼性能的飛躍。 第一章：從矽片到指令——理解硬件如何執行你的代碼 要寫齣高效能的代碼，首先必須理解代碼的“歸宿”——硬件。我們不會深入講解芯片設計的細節，但會聚焦於與軟件性能直接相關的硬件特性，例如： CPU架構的演進與核心要素： 瞭解指令集架構（ISA）如何定義瞭CPU能做什麼，流水綫（Pipeline）如何加速指令執行，緩存（Cache）層級（L1, L2, L3）如何影響數據訪問速度，以及分支預測（Branch Prediction）如何試圖緩解控製流帶來的延遲。我們將通過具體的例子，說明錯誤的訪問模式如何導緻緩存失效，從而拖慢程序運行。 內存層次結構與訪問延遲： 深入分析內存（RAM）的讀寫速度與CPU緩存的巨大差異，以及更底層存儲（SSD, HDD）的性能特性。我們將探討內存帶寬（Memory Bandwidth）和內存延遲（Memory Latency）的重要性，並解釋為何“數據局部性”（Data Locality）是提升性能的關鍵。 SIMD指令集與嚮量化： 瞭解現代CPU如何支持單指令多數據（SIMD）操作，例如x86架構的SSE/AVX係列，ARM架構的NEON。我們將展示如何通過嚮量化（Vectorization）將原本串行的循環操作轉化為並行執行，從而在一次指令周期內處理多個數據項，實現顯著的性能提升。這部分內容會結閤一些匯編指令的解讀，但側重於理解其背後的思想而非死記硬背。 CPU緩存一緻性與多核通信： 在多核處理器環境中，如何保證不同核心上的緩存數據一緻性是至關重要的。我們將介紹緩存一緻性協議（Cache Coherence Protocols）的基本原理，並解釋不當的多核數據訪問模式如何導緻“緩存顛簸”（Cache Thrashing）和“僞共享”（False Sharing），嚴重影響多綫程程序的性能。 第二章：指令級彆的優化——讓每一條指令都物盡其用 理解瞭硬件，我們就可以開始精雕細琢代碼的每一個細節，使其更符閤硬件的執行模式。 指令流水綫優化： 學習如何識彆和避免可能導緻流水綫停滯（Pipeline Stalls）和衝刷（Pipeline Flushes）的代碼模式。這包括理解數據依賴（Data Dependencies）和控製依賴（Control Dependencies）如何影響流水綫效率，以及如何通過指令重排（Instruction Reordering）和無依賴指令的插入來“填充”流水綫。 緩存友好的數據布局與訪問： 深入探討如何通過優化數據結構（如結構體數組 vs. 數組結構體，SoA vs. AoS）和訪問順序來提高緩存命中率。我們將分析數組遍曆、矩陣操作、節點訪問等常見場景下的緩存效率，並給齣具體的優化建議。 利用SIMD指令——手動與自動嚮量化： 除瞭理解SIMD原理，我們將探討如何通過編譯器提供的嚮量化選項（如GCC/Clang的 `-O3 -march=native`）來嘗試自動嚮量化。更重要的是，我們將介紹一些可以通過特定函數庫（如Intel intrinsics）或手寫匯編（作為最後的手段，用於理解其工作原理）來顯式利用SIMD指令的方法，從而將性能提升到一個新的水平。 分支預測的藝術： 分支預測器是CPU性能的“秘密武器”，但也可能成為性能的“定時炸彈”。我們將分析條件跳轉（Conditional Jumps）的潛在風險，並學習如何通過優化條件判斷、使用查找錶（Lookup Tables）或重構代碼邏輯來減少分支誤判（Mispredictions），從而提高代碼的預測執行效率。 位運算與高效算術： 探索位運算（Bitwise Operations）在替代算術運算、實現特定功能（如快速取模、查找最接近的2的冪）方麵的強大能力。我們將展示如何利用位移（Bit Shifts）、按位與（AND）、按位或（OR）、按位異或（XOR）等操作來編寫更簡潔、更高效的代碼。 第三章：函數調用與內存管理——優化程序執行的基石 函數調用和內存管理是程序運行的骨架，它們的效率直接影響著整體性能。 函數調用開銷的剖析： 深入理解函數調用（Function Calls）背後的堆棧幀（Stack Frame）創建、參數傳遞、返迴值處理等過程所帶來的開銷。我們將分析遞歸（Recursion）的性能特點，以及如何通過尾遞歸優化（Tail Recursion Optimization）或迭代（Iteration）來避免棧溢齣和提高效率。 內聯函數與代碼膨脹的權衡： 探討編譯器內聯（Inlining）函數的好處（消除調用開銷）與潛在的弊端（代碼膨脹導緻緩存壓力）。我們將學習如何通過編譯器選項或`inline`關鍵字來控製內聯行為，並理解何時應該手動進行函數內聯。 動態內存分配的陷阱與對策： 深入剖析 `malloc`/`free`（或 `new`/`delete`）的內部機製，理解其分配器（Allocator）如何管理內存堆（Heap）。我們將重點關注內存碎片（Memory Fragmentation）、分配/釋放的開銷以及內存抖動（Memory Thrashing）等問題，並介紹使用內存池（Memory Pool）、對象池（Object Pool）或定製分配器（Custom Allocators）等技術來緩解這些問題。 棧與堆的性能對比： 明確棧（Stack）和堆（Heap）在分配速度、訪問模式和內存限製上的差異，並指導讀者在不同場景下做齣閤適的選擇。 數據對齊（Data Alignment）的重要性： 理解CPU在訪問內存時對數據邊界的對齊要求，以及未對齊訪問（Unaligned Access）可能帶來的性能損失甚至崩潰。我們將介紹如何通過編譯器指令或數據結構設計來確保數據對齊。 第四章：算法與數據結構的性能考量——效率的源泉 盡管我們不專門介紹復雜的算法理論，但理解常見算法和數據結構在不同硬件環境下的性能特點是至關重要的。 數據局部性與算法選擇： 如何選擇一個雖然漸進復雜度稍高，但在實際運行中因其優越數據局部性而錶現更佳的算法。例如，緩存感知（Cache-Aware）的排序算法。 高昂的隨機訪問開銷： 分析鏈錶（Linked Lists）、樹（Trees）等需要進行大量指針跳轉的數據結構在內存訪問效率上的劣勢，尤其是在數據量龐大時。 低開銷的順序訪問： 強調數組（Arrays）、嚮量（Vectors）等連續內存布局的數據結構在利用CPU緩存和SIMD指令方麵的優勢。 查找與搜索的性能權衡： 比較哈希錶（Hash Tables）、二叉搜索樹（Binary Search Trees）和有序數組（Sorted Arrays）等查找結構在平均情況、最壞情況下的時間和空間復雜度，並結閤實際場景進行性能分析。 字符串處理的性能考量： 針對字符串的創建、復製、查找、拼接等常見操作，分析不同方法的性能差異，並推薦高效的字符串處理策略。 第五章：性能分析工具與度量——知己知彼，百戰不殆 精確的性能度量和分析是優化的前提。 基準測試（Benchmarking）的藝術： 如何設計科學的基準測試，選擇閤適的度量指標（如吞吐量、延遲），避免常見的陷阱（如編譯器優化、JIT編譯器的影響）。 剖析器（Profilers）的深入應用： 掌握使用 `gprof`、`perf`、VTune Amplifier、Valgrind（Cachegrind, Callgrind）等工具，識彆代碼中的性能熱點（Hotspots），分析函數調用耗時、緩存命中率、分支預測失誤等關鍵信息。 性能計數器（Performance Counters）： 瞭解CPU提供的硬件性能計數器，並學會利用它們來觀測更底層的性能指標，如緩存未命中次數、總綫事務、指令周期等，從而進行更精細化的分析。 代碼的可觀測性： 如何編寫可度量的代碼，通過日誌、計時器等方式在程序運行過程中收集性能數據。 第六章：宏觀架構的性能思考——從全局到局部 性能優化不僅是代碼層麵的微調，更是架構層麵的戰略考量。 I/O密集型 vs. CPU密集型： 識彆程序的瓶頸所在，是數據讀取（I/O Bound）還是計算處理（CPU Bound），並據此采取不同的優化策略。 異步編程與事件驅動模型： 在I/O密集型場景下，如何通過異步操作、非阻塞I/O（Non-blocking I/O）和事件循環（Event Loop）來提高程序的並發處理能力，避免綫程因等待I/O而阻塞。 選擇閤適的並發模型： 針對多任務處理，探討進程（Processes）、綫程（Threads）、協程（Coroutines）的優劣勢，以及它們在資源消耗、通信成本、編程復雜度上的權衡。 數據流與管道化（Pipelining）： 如何設計數據處理流程，使其能夠像生産綫一樣，將數據在不同處理階段之間平滑地傳遞，減少不必要的等待和中間存儲。 分布式係統的性能考量： 簡要介紹分布式環境下，網絡延遲、數據序列化、一緻性協議等對係統整體性能的影響，以及如何通過分區（Partitioning）、復製（Replication）等手段進行優化。 結語：持續優化，永無止境 本書提供的並非一套僵化的優化公式，而是一種深入思考、科學分析、持續改進的思維方式。硬件在不斷發展，軟件需求也在不斷變化，因此，性能優化是一個動態且持續的過程。通過掌握本書介紹的底層硬件原理、微觀代碼優化技巧以及宏觀架構設計思想，您將能夠： 寫齣更高效、更具響應性的代碼。 更準確地診斷和解決性能瓶頸。 在有限的硬件資源下，榨取齣最大的計算潛能。 為構建大型、復雜、高性能的軟件係統奠定堅實的基礎。 願本書成為您在追求代碼極緻性能之路上的得力助手。

評分☆☆☆☆☆

《深入深入理解並行編程》這本書，可以說是我近期閱讀體驗最好的一本技術書籍瞭。它的內容非常紮實，而且邏輯清晰，循序漸進。我一直對多綫程編程中的一些“玄學”問題感到睏惑，比如為什麼有時候加鎖反而會降低性能，或者為什麼一個看似簡單的並發操作會齣現意想不到的結果。這本書很好的解答瞭我的這些疑問。作者在書中詳細剖析瞭各種同步機製（如互斥鎖、信號量、讀寫鎖）的內部原理，以及它們在不同場景下的適用性。更重要的是，它讓我理解瞭“無鎖編程”的魅力，以及如何通過原子操作和內存序來構建高效且安全的並發數據結構。我特彆欣賞書中關於“並發設計的陷阱”的章節，列舉瞭很多開發者容易犯的錯誤，並提供瞭規避方案。這對我來說就像是“避坑指南”，讓我能夠避免重蹈覆轍。此外，這本書還觸及瞭分布式並行計算的一些基礎概念，為我進一步學習 MPI 和 Spark 等技術打下瞭基礎。總的來說，這本書的內容非常豐富，但又不會讓人感到 overwhelming。作者的寫作風格也很吸引人，語言簡潔明瞭，沒有過多的冗餘。即使是對於初學者來說，隻要具備一定的 C++ 基礎，也能從中獲益良多。

評分☆☆☆☆☆

讀完《深入理解並行編程》，我最大的感受就是，原來我們習以為常的“快”背後，隱藏著如此復雜和精妙的設計。這本書並非那種隻會堆砌概念和術語的理論書，而是真正地將抽象的並行模型落地到具體的硬件和軟件層麵。作者花瞭大量篇幅來介紹不同並發模型（如共享內存、消息傳遞）的優缺點，以及它們在實際應用中的落地方式。尤其是關於 GPU 計算的部分，讓我對並行編程有瞭全新的認識。我之前總覺得 GPU 隻是用來玩遊戲的，但這本書揭示瞭它作為一種大規模並行處理單元的巨大潛力，以及如何通過 CUDA 或 OpenCL 等技術來釋放這種潛力。書中對並行算法的設計原則，比如任務分解、數據劃分、同步與通信的權衡，都講得非常到位。我最受啓發的是關於“數據局部性”和“緩存一緻性”的講解，這直接關係到並行程序的性能瓶頸。很多時候，我們以為是算法本身的問題，但其實是因為沒有充分考慮到硬件的特性。這本書讓我學會瞭從更高的維度去思考問題，不再局限於單個綫程的執行，而是著眼於整個係統的並行性能優化。雖然書中也涉及瞭一些底層的硬件知識，比如緩存層次結構、指令流水綫等，但作者的講解方式非常易於理解，並且與並行編程的概念緊密結閤，不會讓人感到突兀。

評分☆☆☆☆☆

最近終於啃完瞭《深入理解並行編程》，這本書給我的感覺就像是打開瞭一扇新世界的大門。我一直對計算機底層的運行機製感到好奇，尤其是在多核處理器普及的今天，如何充分利用這些計算資源就成瞭一個繞不開的課題。這本書從最基礎的概念講起，比如綫程、進程的區彆，以及它們在內存模型上的交互方式。我尤其喜歡作者對“競態條件”和“死鎖”這些經典並發問題的詳細闡述，他用瞭很多生動的比喻和代碼示例，讓我不再覺得這些理論枯燥無味。一開始我還擔心自己會陷入過於抽象的數學推導，但幸運的是，這本書非常注重實踐，書中提供的 C++ 示例代碼，配閤 STL 中的一些並發庫，讓我能夠親手去嘗試和驗證書中的知識點。每當我通過運行示例代碼看到預期的結果時，那種成就感是無與倫比的。當然，這本書的深度也是毋庸置疑的，很多關於內存一緻性模型、原子操作的細節，剛開始讀的時候確實需要反復琢磨。但是，每當我在實際項目中遇到類似的性能瓶頸或者詭異的並發 bug 時，總能迴想起書中的某些章節，然後恍然大悟。總而言之，如果你和我一樣，對並行編程有著強烈的求知欲，並且願意投入時間和精力去深入鑽研，那麼這本書絕對是你不可多得的寶藏。它不僅僅是一本書，更像是一位經驗豐富的導師，引導你一步步走嚮並行編程的殿堂。

評分☆☆☆☆☆

《深入理解並行編程》這本書，對於想要在高性能計算領域深入發展的開發者來說，絕對是必讀的經典。它的內容涵蓋瞭從理論到實踐的方方麵麵，為讀者構建瞭一個完整的並行編程知識體係。我最喜歡書中對“並行化策略”的詳細分析，作者根據不同的問題類型，提齣瞭多種並行化解決方案，並且深入分析瞭它們的適用場景和性能權衡。例如，在處理大規模數據時，如何選擇閤適的並行框架（如 OpenMP、TBB、MPI），以及如何進行有效的任務分解和負載均衡，這些都是書中非常寶貴的經驗。我特彆欣賞書中對“內存管理在並行編程中的挑戰”的講解，它讓我意識到，在多核環境下，傳統的內存管理方式可能成為性能的瓶頸，並且介紹瞭各種避免內存相關問題的技術，如數據對齊、緩存優化等。這本書的另一個亮點在於，它並沒有止步於介紹單個處理器的並行，而是將視野擴展到瞭分布式並行計算，為讀者打開瞭通往大規模並行處理的大門。雖然書中涉及瞭一些較為復雜的數學公式和概念，但作者的講解非常到位，並且通過大量的圖示和代碼示例，讓抽象的概念變得生動易懂。總而言之，這本書是我在並行編程領域遇到的最全麵、最深入的指南。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，《深入理解並行編程》這本書的難度不小，但絕對值得投入。它不是那種翻翻看看就能“懂”的書，需要你靜下心來，仔細思考，甚至動手實踐。作者在書中深入探討瞭“並行計算模型”的演進，從早期的共享內存模型到如今的異構計算，梳理瞭整個發展脈絡，這對於理解當前的並行技術格局非常有幫助。我尤其對書中關於“並行模式”的講解印象深刻，比如 MapReduce、Actor Model 等，這些成熟的設計模式為我們提供瞭構建大規模並行應用的藍圖。作者在介紹這些模式時，不僅解釋瞭它們的原理，還給齣瞭具體的實現示例，這讓我能夠更直觀地理解它們的工作方式。另外，書中關於“並行調試與性能分析”的章節也相當實用，介紹瞭一些常用的工具和技巧，能夠幫助我們定位並行程序的性能瓶頸和潛在問題。這對於我這種經常需要優化程序性能的人來說，簡直是雪中送炭。當然，這本書的某些章節，比如關於並行化編譯器優化的內容，對於非專業的讀者來說可能稍微有些晦澀，但整體而言，它的價值遠大於其難度。它不僅僅教授瞭“如何做”，更重要的是引導你去思考“為什麼這樣做”。