并行计算导论

出版者:清华大学出版社发行部

作者:张林波等

页数:487

出版时间:2006-1

价格:22.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302127604

用户评价

这本书的结构编排简直是教科书级别的典范，每一部分的内容都过渡得那么自然流畅，让人沉浸其中，欲罢不能。我特别喜欢作者在介绍新概念时，总是会先从一个直观的类比入手，然后再逐步深入到技术细节。这种循序渐进的学习方式，极大地降低了理解的门槛，让我这个初学者也能够快速跟上节奏。书中对不同并行计算模型和架构的阐述，也做到了深入浅出，比如在讲解共享内存模型和分布式内存模型时，作者不仅清晰地指出了它们之间的区别和联系，还详细分析了各自的优缺点以及适用场景，让我对这两种主流的并行计算范式有了非常全面的认识。此外，书中还涉及了许多重要的并行编程模型和工具，如OpenMP、MPI、CUDA等，作者对这些模型的介绍都非常到位，不仅讲解了它们的基本语法和核心概念，还通过丰富的示例代码，展示了如何在实际编程中运用它们来构建高效的并行程序。这些代码示例不仅具有很强的指导意义，而且很多都可以直接拿来运行和修改，这对于我这样的实践型学习者来说，无疑是宝贵的资源。通过阅读这本书，我不仅掌握了并行计算的基本理论和编程技巧，更重要的是，我学会了如何思考和解决并行计算中的挑战，如何设计和实现高效的并行程序，这本书为我打开了通往高性能计算领域的一扇大门，让我对未来的学习和研究充满了信心和期待。

这本书的叙述风格非常独特，它不是那种枯燥乏味的教科书式讲解，而是充满了作者个人思考和独特见解。我尤其喜欢他在处理一些复杂概念时，所采用的生动比喻和形象化描述，这极大地帮助我克服了对抽象概念的畏难情绪。在探讨并行计算的挑战与机遇时，作者并没有回避其中的难点，而是坦诚地分析了并行编程的复杂性、同步和通信的开销，以及如何进行有效的调试和性能分析。他以一种非常鼓励和启发的方式，引导读者去思考如何克服这些挑战，并从中发现并行计算的巨大潜力。例如，在讲解并发控制机制时，作者并没有简单地罗列各种锁和信号量，而是通过一些具体的场景，生动地展示了它们在解决并发问题中的作用和局限性。这种贴近实际的讲解方式，让我对这些抽象的同步原语有了更直观的理解。此外，书中对并行计算的未来发展趋势的展望，也让我印象深刻。作者对新兴技术和研究方向的洞察力，以及他对这些技术可能带来的影响的分析，都让我受益匪浅。这本书不仅仅是一本关于并行计算的教材，更是一本关于如何思考和解决计算问题的哲学书，它不仅传授了知识，更重要的是，它塑造了我对计算科学的理解和探索热情，让我更加期待在未来的学习和研究中，能够将这些宝贵的思想付诸实践。

对于我而言，这本书不仅仅是一本技术指南，更像是一次深入的头脑风暴。作者在探讨并行计算的核心概念时，其提出的观点和思考方式，总是能引发我更深层次的联想。我特别欣赏他在分析不同并行计算模式的优劣势时，所表现出的批判性思维。他并非简单地罗列优点，而是深入剖析了每种模式在实际应用中可能遇到的挑战，以及如何通过精巧的设计来规避这些风险。例如，在讲解共享内存并行时，作者详细分析了数据竞争和死锁等问题，并提供了多种有效的解决方案，这让我对并发控制有了更深刻的理解。同样，在分布式内存并行方面，他对通信开销和负载均衡的深入探讨，也为我解决实际问题提供了重要的思路。书中对并行算法的介绍，也做到了既有深度又有广度。从基础的并行搜索和排序，到复杂的并行图算法和数值计算，作者都给出了详尽的分析和精辟的讲解。我尤其喜欢书中关于并行图算法的章节，作者通过对各种图遍历和最短路径算法的并行化分析，让我看到了并行计算在解决复杂问题中的强大威力。总而言之，这本书不仅传授了知识，更重要的是，它启迪了我对计算的思考方式，让我能够以更具创造性和前瞻性的视角去面对未来的挑战。

这本书带给我的最深刻的感受，便是它在理论深度和实践指导性之间找到了一个完美的平衡点。作者并没有仅仅停留在对并行计算概念的堆砌，而是深入挖掘了其背后的数学原理和算法思想，同时又不乏对实际应用场景的细致描绘。在阅读关于并行算法设计的章节时，我被作者对各种经典问题的分析所折服。他不仅展示了如何将顺序算法转化为并行算法，更重要的是，他还引导读者思考不同并行化策略的权衡，例如在数据划分、任务调度、通信开销等方面，都进行了深入的探讨。书中提供的案例研究，也涵盖了从科学计算到大数据处理等多个领域，这让我认识到并行计算的广泛应用性，也为我未来的项目选择提供了丰富的灵感。例如，在讲解并行排序算法时，作者不仅对比了各种方法的性能差异，还分析了它们在不同硬件架构下的表现，这种细致入微的分析，让我对算法的实际效能有了更深刻的理解。此外，书中对并行编程模型的介绍，也做到了既全面又实用。无论是共享内存模型的OpenMP，还是分布式内存模型的MPI，亦或是GPU计算的CUDA，作者都提供了清晰的入门指导和深入的进阶内容。我特别欣赏书中提供的那些精心设计的代码片段，它们不仅能够帮助我理解理论概念，更能够直接应用到我的实际项目中，让我能够快速上手并验证自己的学习成果。这本书就像一位经验丰富的导师，在我探索并行计算的道路上，不断给予我启发和指引，让我能够少走弯路，更有效地掌握这门重要的技术。

这本书在我学习并行计算的过程中扮演了至关重要的角色，它就像一位循循善诱的老师，将原本在我看来如同天书般的概念一一拆解，并用清晰易懂的语言娓娓道来。我尤其欣赏作者在梳理复杂知识脉络时所展现出的卓越功力，他并没有简单地堆砌概念，而是巧妙地将理论与实践相结合，让我能够从多个维度去理解并行计算的本质。例如，在探讨并行算法设计时，书中详细剖析了各种经典算法的并行化思路，从数据并行到任务并行，再到混合并行，作者都给出了详尽的解释和精辟的分析。更难能可贵的是，他并非止步于理论层面，而是引入了大量的案例研究，让我能够看到这些抽象的理论是如何在实际的计算场景中落地生根，解决现实问题的。通过这些案例，我对如何识别问题的并行性、如何选择合适的并行模型、以及如何优化并行程序的性能有了更为深刻的认识。阅读过程中，我仿佛置身于一个庞大的计算世界，每一次翻页都像是在探索新的疆域，每一次理解都带来一种豁然开朗的喜悦。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的启迪，它引导我以更宏观、更具象的视角去审视计算的本质，为我未来的学习和研究打下了坚实的基础。这本书的每一章都像是一次精心设计的学习旅程，从基础概念的铺垫，到高级主题的深入，再到实际应用的拓展，作者都安排得恰到好处，让我在不知不觉中消化吸收了大量的知识。

从这本书中，我获得了一种全新的视角来理解计算的本质。作者在讲解并行计算的基本原理时，其严谨的逻辑和清晰的论证，让我对这个领域有了更深刻的认识。我尤其欣赏他在处理不同并行计算模型时所展现出的全面性和深入性。无论是共享内存模型、分布式内存模型，还是现代的异构计算模型，他都进行了详尽的阐述，并分析了它们各自的优势和局限性。在学习并行算法的设计时，我发现自己能够迅速掌握各种算法的并行化思想，并且能够根据实际问题选择最有效的并行策略。书中提供的各种示例，都经过精心挑选，既能够说明核心概念，又具有很强的实际指导意义。例如，在学习MPI通信模式时，书中通过一个简单的矩阵乘法示例，清晰地展示了点对点通信和集体通信的区别，以及如何利用这些通信模式来优化程序的性能。这本书为我打开了通往高性能计算领域的一扇大门，让我对未来的学习和研究充满了信心和期待。

这本书的作者在知识的组织和呈现上展现出了非凡的才华。从基础概念的引入，到高级主题的深入探讨，再到实际应用的拓展，整个学习路径都设计得十分合理。我尤其喜欢作者在介绍并行计算的架构时，所进行的详细剖析，例如多核处理器、GPU以及分布式集群的内部工作原理，都讲解得非常清晰。这让我能够更好地理解不同硬件平台上的并行计算机制。在学习并行算法时，我发现自己能够迅速掌握各种算法的并行化思想，并且能够根据实际问题选择最有效的并行策略。书中提供的各种示例，都经过精心挑选，既能够说明核心概念，又具有很强的实际指导意义。例如，在讲解并行归约操作时，作者通过一个直观的图示，清晰地展示了如何利用树形结构来高效地完成归约操作，并分析了不同归约算法的性能差异。这种细致入微的分析，让我对算法的实际效能有了更深刻的理解。此外，书中对并行编程模型的介绍，也做到了既全面又实用。无论是共享内存模型的OpenMP，还是分布式内存模型的MPI，亦或是GPU计算的CUDA，作者都提供了清晰的入门指导和深入的进阶内容。我特别欣赏书中提供的那些精心设计的代码片段，它们不仅能够帮助我理解理论概念，更能够直接应用到我的实际项目中，让我能够快速上手并验证自己的学习成果。

这本书最大的魅力在于，它能够将抽象的理论知识与生动的实践经验巧妙地融合在一起。作者在讲解并行计算的基本原理时，总是会引用大量的实际案例，让我能够直观地理解这些概念是如何在现实世界中发挥作用的。我尤其欣赏书中对不同并行计算架构的详细描述，例如多核处理器、GPU以及大规模并行处理系统的构建和优化，都进行了深入浅出的讲解。这让我对现代高性能计算的硬件基础有了更清晰的认识。在学习并行算法的设计时，我发现自己能够轻松地识别问题的并行性，并且能够根据不同的硬件架构和问题规模，选择最合适的并行化策略。书中提供的各种示例，都经过精心挑选，既能够说明核心概念，又具有很强的实际指导意义。例如，在学习MPI通信模式时，书中通过一个简单的矩阵乘法示例，清晰地展示了点对点通信和集体通信的区别，以及如何利用这些通信模式来优化程序的性能。这本书为我打开了通往高性能计算领域的一扇大门，让我对未来的学习和研究充满了信心和期待。

这本书的作者在知识的梳理和呈现上，展现出了非凡的洞察力和逻辑性。从并行计算的宏观概述，到具体算法和编程模型的深入剖析，整个学习路径都设计得十分流畅和引人入胜。我尤其欣赏他在讲解并行计算的挑战与机遇时，所提出的独到见解。他并没有简单地罗列技术细节，而是深入分析了并行计算在解决复杂科学问题和工程挑战中的关键作用，以及它所带来的巨大潜力。例如，在探讨并行算法的设计时，作者不仅清晰地阐述了各种经典算法的并行化思想，更重要的是，他还引导读者思考不同并行化策略的权衡，例如在数据划分、任务调度、通信开销等方面，都进行了深入的探讨。书中提供的案例研究，也涵盖了从科学计算到大数据处理等多个领域，这让我认识到并行计算的广泛应用性，也为我未来的项目选择提供了丰富的灵感。例如，在学习并行图算法时，作者通过对各种图遍历和最短路径算法的并行化分析，让我看到了并行计算在解决复杂问题中的强大威力。这本书为我打开了通往高性能计算领域的一扇大门，让我对未来的学习和研究充满了信心和期待。

我必须说，这本书是我近年来阅读过的最引人入胜的技术书籍之一。它不仅仅是信息的传递，更是一种思维方式的引导。作者在讲解并行计算的基本原理时，并没有采用过于深奥的数学公式，而是通过大量的图示和实例，将复杂的概念变得触手可及。我尤其欣赏书中对于不同并行计算模式的对比分析，例如数据并行、任务并行以及混合并行，作者都给出了非常清晰的界定和应用场景的描述。在理解并行算法的设计时，我发现自己能够轻松地识别问题的并行性，并且能够根据不同的硬件架构和问题规模，选择最合适的并行化策略。书中对并行编程模型的介绍，也做到了既全面又实用。无论是共享内存模型的OpenMP，还是分布式内存模型的MPI，亦或是GPU计算的CUDA，作者都提供了清晰的入门指导和深入的进阶内容。我特别喜欢书中提供的那些精心设计的代码片段，它们不仅能够帮助我理解理论概念，更能够直接应用到我的实际项目中，让我能够快速上手并验证自己的学习成果。例如，在学习MPI通信模式时，书中通过一个简单的矩阵乘法示例，清晰地展示了点对点通信和集体通信的区别，以及如何利用这些通信模式来优化程序的性能。这本书为我打开了通往高性能计算领域的一扇大门，让我对未来的学习和研究充满了信心和期待。

只看了其中X-nix的一小部分

虽然是教材...不过不怎么样...

瞄过，有点过时

现在看有点过时了，不过作为一个入门教材还是可以的

朴实无华