Petascale Computing pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:Chapman and Hall/CRC

作者:Bader, David A. (EDT)

出品人:

頁數:616

译者:

出版時間:2007-12-22

價格:USD 99.95

裝幀:Hardcover

isbn號碼:9781584889090

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機
• computing
• 計算機理論
• parallel
• and
• Petascale
• EECS
• Applications
• 高性能計算
• 並行計算
• 大數據
• 雲計算
• 分布式係統
• Petascale
• 科學計算
• 計算機體係結構
• 數據分析
• 存儲係統

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

評分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我注意到這本書在討論軟件棧和編程模型時，錶現齣明顯的時代滯後性。書中反復強調MPI（Message Passing Interface）的優越性，並花瞭相當大的篇幅去解釋如何編寫高效的MPI程序來進行數據劃分和同步。這當然是並行計算的基礎，但對於當前以深度學習為主導的HPC領域來說，這幾乎已經不是主流的第一選擇。現在，絕大多數先進的AI框架，如PyTorch和TensorFlow，都深度集成瞭基於GPU的通信原語（如NCCL），這些原語在處理大規模張量數據和梯度同步時，其效率和易用性遠超傳統的手動MPI管理。書中對諸如CUDA Streams、Tensor Core的利用、或者現代分布式訓練庫（如DeepSpeed、FSDP）的介紹，幾乎是寥寥無幾，或者僅是蜻蜓點水。這使得整本書讀起來就像是一個“活化石”，雖然記錄瞭曆史，但對於指導當下的實踐毫無幫助。一個對“Petascale Computing”感興趣的讀者，理應關注的是如何在百億甚至萬億參數的模型上實現高效的跨節點通信和負載均衡，而不是花費精力去調試一個已經逐漸被更高層抽象取代的底層接口。這本書的作者群似乎對近年來AI領域底層優化帶來的範式轉移缺乏敏感度。

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格極其晦澀和學術化，完全沒有考慮到跨學科讀者的接受度。作者似乎默認所有讀者都擁有深厚的數學功底和計算機體係結構背景。很多關鍵概念的引入缺乏必要的背景鋪墊和直觀的類比解釋。例如，在討論“緩存一緻性協議”時，作者直接拋齣瞭復雜的算法流程圖和數學證明，卻鮮少用現實世界的例子來解釋為什麼這些復雜的機製是必要的，以及它們在實際的I/O瓶頸中扮演瞭何種角色。讀起來的感受是，你必須時刻停下來查閱其他教科書來補全知識盲區，這本書本身無法成為一個自洽的學習資源。這種“精英主義”的寫作方式，無疑大大抬高瞭入門的門檻，讓很多希望從這個領域汲取知識的初級研究人員或工程師望而卻步。它更像是一份為評職稱準備的、充滿術語和復雜公式的報告，而不是一本旨在普及和傳授知識的優質讀物。如果作者的目標是編寫一本能夠激發更廣泛人群對大規模計算興趣的入門級著作，那麼這種過於密集的專業術語堆砌和缺乏親和力的敘事方式，是其緻命的缺陷。

评分☆☆☆☆☆

《Petascale Computing》這本書的定價確實不菲，但作為一名深度學習領域的愛好者，我還是忍不住入手瞭。然而，讀完之後，我必須承認，我的期待值和實際收獲之間存在著巨大的落差。這本書的開篇花瞭大量的篇幅去介紹並行計算的基本概念，什麼馮·諾依曼架構、摩爾定律的演變，這些內容對於任何一個在計算機科學領域摸爬滾打瞭幾年的人來說，都顯得過於基礎和冗餘。我原本期待的是能看到針對特定AI模型（比如Transformer或者GNN）在百億參數級彆上進行優化和部署的實戰經驗，或者是關於異構計算（GPU、TPU、FPGA）之間數據傳輸效率提升的最新研究進展。結果呢，大部分章節都像是一本十年前的計算機體係結構教材的翻版，文字堆砌，缺乏新意。即便是提到“Scale”，也更多是停留在理論層麵，對於如何實際構建和管理一個擁有數韆個節點的集群，如何處理網絡拓撲結構對計算性能的影響，幾乎是隻字未提。對於想要在實際工作中解決大規模訓練瓶頸的工程師來說，這本書提供的解決方案幾乎是零。我花瞭整整一周時間，試圖在其中找到一些關於高性能互連網絡（如InfiniBand或NVLink）的底層優化技巧，但最終隻找到瞭一些關於延遲和帶寬的教科書式定義，這完全不能滿足我日益增長的好奇心和實際需求。這本書更像是一個學術界人士寫給同行的、探討曆史沿革的論文集，而不是一本麵嚮實踐者的工具書。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版和插圖設計簡直是一場災難，完全沒有考慮到現代讀者的閱讀習慣。大量的文字段落擠在一起，中間幾乎沒有留白，閱讀起來讓人感到壓抑和疲憊。更要命的是，書中引用的那些圖錶，很多模糊不清，分辨率低得像是從上世紀九十年代的低速打印機上齣來的。比如，有一張關於不同並行策略性能對比的柱狀圖，橫坐標的標簽小得幾乎看不見，顔色搭配也極其刺眼，完全無法快速提取有效信息。我不得不經常停下來，打開我的電子閱讀器，試圖用放大功能去辨認那些關鍵數據點，這極大地打斷瞭我的思考連貫性。對於一本涉及復雜係統和性能分析的書籍來說，清晰、直觀的視覺輔助至關重要。這本書在這方麵的投入顯然是嚴重不足的，仿佛作者隻是匆忙地將他早期的學術報告PPT直接轉換成瞭書本內容，對讀者體驗毫無敬畏之心。這讓我不禁懷疑，在內容審核和編輯環節，齣版社是否投入瞭足夠的精力。如果說內容是骨架，那麼排版和圖錶就是血肉，這本書的血肉部分完全是乾癟枯槁的，讀起來體驗感極差，讓人很難堅持讀完那些本來就晦澀難懂的技術描述。

评分☆☆☆☆☆

我嘗試在書中尋找任何關於可持續性和能耗效率的討論，畢竟在Petascale級彆上，電力的消耗和散熱問題已經成為影響研究成本和可行性的關鍵因素。然而，這本書幾乎完全忽略瞭“綠色計算”這一日益重要的議題。在談論如何提升算力時，焦點永遠集中在如何擠齣更多的FLOPS，而對於這些FLOPS背後的能源成本，卻避而不談。例如，書中沒有深入探討如何通過更精細的電源管理策略來優化特定算法的能效比，也沒有提及近幾年興起的基於新型存儲技術（如ReRAM或PCM）來減少數據搬運的努力，因為數據搬運往往是能耗的大頭。對於現代超級計算中心的管理者和架構師來說，TCO（總體擁有成本）中，能源占瞭極大的比重，一本全麵的“Petascale Computing”書籍理應將能效指標（如Joule per operation）放在與性能指標同等重要的位置進行探討。這本書的這種缺失，讓它在麵嚮未來計算的視野上顯得相當狹隘和片麵，仿佛停留在那個計算資源無限供給的黃金時代，完全不符閤當前全球對可持續技術發展的要求。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆