Parallel Programming with MPI pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Morgan Kaufmann

作者:Peter Pacheco

出品人:

页数:500

译者:

出版时间:1996-10-15

价格:USD 84.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781558603394

丛书系列:

图书标签:

MPI
并行计算
计算机
parallel
computing
经典教材
经典之作
程序设计
Parallel Programming
MPI
Programming
Cluster
Computing
Distributed
Systems
HighPerformance
Computing
CPU
Intensive
Tasks

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具体描述

This is a hands-on introduction to parallel programming based on the Message-Passing Interface (MPI) standard, the de-facto industry standard adopted by major vendors of commercial parallel systems. This textbook/tutorial, based on the C language, contains many fully-developed examples and exercises. The complete source code for the examples is available in both C and Fortran 77. Students and professionals will find that the portability of MPI, combined with a thorough grounding in parallel programming principles, will allow them to program any parallel system, from a network of workstations to a parallel supercomputer. It proceeds from basic blocking sends and receives to the most esoteric aspects of MPI; includes extensive coverage of performance and debugging; discusses a variety of approaches to the problem of basic I/O on parallel machines; and provides exercises and programming assignments.

《高效并行计算：从理论到实践》内容梗概：本书深入探讨了并行计算的核心概念、理论基础以及在实际应用中的多种实现策略。我们将从最基础的并行处理模型出发，逐步揭示如何设计、开发和优化能够充分利用多核处理器、分布式系统乃至集群环境的应用程序。本书旨在为开发者、研究人员以及对高性能计算感兴趣的读者提供一套系统性的知识框架，帮助他们掌握构建高效并行程序的关键技能。第一部分：并行计算基础并行处理模型：介绍 Flynn 分类（SISD, SIMD, MISD, MIMD）等经典模型，并深入分析现代计算架构如何体现这些模型。探讨任务级并行、数据级并行以及混合并行等不同并行范式，解释它们各自的适用场景和优劣。并行算法设计原则：重点讲解如何将串行算法分解为可并行执行的任务。探讨负载均衡、通信开销、同步机制等并行算法设计的核心挑战，以及如何通过划分、映射、通信和规约等策略来构建高效的并行算法。并行架构概览：介绍共享内存架构（SMP）和分布式内存架构（NUMA, Clusters）的特点，分析它们对并行程序设计的影响。探讨现代CPU、GPU以及各种并行处理器的设计理念和工作原理。第二部分：共享内存并行编程线程模型与API：详细讲解线程的创建、管理、同步以及通信。深入剖析POSIX Threads (pthreads) 和 OpenMP 等标准API，并通过大量实例演示如何使用它们进行线程创建、任务分解、数据共享和同步。数据并发与同步：详细介绍互斥锁、条件变量、信号量、读写锁等同步原语，阐述它们在解决竞态条件、死锁等并发问题中的作用。分析不同同步机制的性能特点和适用场景。内存模型与缓存一致性：解释共享内存模型下，CPU缓存、主内存以及多处理器之间的交互机制。深入探讨缓存一致性协议，以及它们如何影响并行程序的正确性和性能。讲解避免缓存伪共享、提升缓存命中率的技巧。高效共享内存编程实践：提供实用的优化技巧，包括任务划分策略、减少锁的粒度、无锁数据结构的应用、避免数据依赖等，以最大化共享内存并行程序的性能。第三部分：分布式内存并行编程消息传递模型：介绍分布式内存系统中进程间通信的基本概念，以及消息传递的原理。 MPI（Message Passing Interface）基础（重点）：（此处为内容区分，不包含MPI细节）讲解消息传递编程的核心理念，包括进程的创建、通信模式（点对点、集体通信）、数据规约、拓扑结构等。提供构建分布式应用程序的基本框架。分布式数据管理：探讨如何在分布式内存系统中有效地管理和访问数据，包括数据划分、数据迁移、数据同步等策略。分布式并行算法设计：讲解适用于分布式环境的并行算法设计方法，如领域分解、数据并行、任务并行等，并分析其通信和计算开销。第四部分：现代并行计算技术 GPU计算：介绍GPU的并行计算架构（CUDA、OpenCL等），阐述GPU编程模型、内存层次结构以及SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）执行模式。通过实例展示如何利用GPU加速数据密集型计算任务。加速器与异构计算：探讨FPGA、DSP等其他加速器的特点，以及如何构建异构计算系统，将不同计算资源协同工作以实现最佳性能。并行文件系统与I/O：讲解在大规模并行系统中，如何高效地读写大量数据，介绍并行文件系统（如Lustre, GPFS）的设计原理和优化方法。第五部分：并行程序性能分析与优化性能度量与瓶颈识别：介绍常用的并行程序性能度量指标（如吞吐量、延迟、并行效率、加速比）。讲解使用性能分析工具（如gprof, Valgrind, Intel VTune, NVIDIA Nsight）来识别代码中的性能瓶颈。优化策略与技巧：提供针对不同并行架构和编程模型的具体优化策略，包括减少通信开销、提高计算密度、改进数据局部性、优化同步机制、利用硬件特性等。并行调试：介绍并行程序调试的挑战，以及常用的调试工具和技术，帮助开发者有效地定位和解决并行程序中的错误。第六部分：并行计算的实际应用与案例分析科学计算与模拟：介绍并行计算在物理、化学、生物、气象、天文学等领域的典型应用，如流体动力学模拟、分子动力学计算、数值天气预报等。数据密集型应用：探讨并行计算在机器学习、大数据分析、图像处理、图形渲染等领域的应用。高性能计算（HPC）系统：介绍超级计算机、计算集群等HPC系统的组成和特点，以及如何在其上高效部署和运行并行应用程序。案例研究：通过多个实际的并行计算项目案例，深入分析从问题定义、算法设计、并行实现到性能优化的完整过程，为读者提供宝贵的实践经验。目标读者：本书适合以下人群阅读：希望学习并行计算原理和实践的计算机科学、工程学及相关领域的学生。致力于提高应用程序性能的软件开发人员、系统工程师。从事科学计算、数据分析、机器学习等领域的研究人员。对高性能计算感兴趣的任何人士。通过本书的学习，读者将能够理解并行计算的强大力量，掌握构建高效、可扩展的并行应用程序的关键技术，并为应对日益增长的计算挑战打下坚实的基础。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书，我只能说，它触及了我作为一名程序员内心深处对高性能计算的渴望。阅读《Parallel Programming with MPI》的过程，更像是一次酣畅淋漓的思维探索之旅。作者的叙述风格非常独特，既有技术上的严谨，又不乏人文关怀。他仿佛能够洞察读者在学习过程中可能遇到的每一个难点，并在恰当的时机给予点拨。书中对MPI并行模型的深入剖析，以及如何将其映射到实际问题上，让我对并行程序的“灵魂”有了更深刻的理解。我尤其对书中关于“并行调试”和“性能分析”的章节印象深刻。这些往往是初学者最容易忽略但又至关重要的部分，而这本书却给予了充分的重视，并提供了实用的工具和方法。我感觉自己不再是那个只会写串行代码的“独行侠”，而是学会了如何指挥一群“战士”（进程）协同作战，去征服那些巨大的计算挑战。这本书不仅仅是技术手册，更是一本启发思考、激发创新的引路书。

评分☆☆☆☆☆

《Parallel Programming with MPI》这本书，就像一位经验老道的匠人，将精密的机械原理，以最直观、最容易理解的方式呈现给了我。我之前一直被各种并行编程的术语和概念弄得晕头转向，但通过这本书，我仿佛打通了任督二脉。它没有罗列枯燥的定义，而是通过一个接一个的实际案例，让MPI的强大功能展现在我眼前。我印象最深刻的是书中关于“集体通信”的讲解，作者用非常生动的比喻，将广播、归约等操作解释得淋漓尽致，让我瞬间明白了它们在实际应用中的重要性。而且，书中对不同MPI通信模式的对比分析，也非常到位，让我能够根据具体的需求，选择最合适的通信方式，从而提高程序的效率。这本书的排版和设计也十分人性化，代码清晰，图示直观，阅读起来毫不费力。我感觉自己不再是那个对并行编程束手无策的“小白”，而是已经具备了独立开发和优化MPI程序的初步能力。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我抱着一种半信半疑的态度开始阅读《Parallel Programming with MPI》，因为我之前接触过的并行编程书籍往往要么过于理论化，要么例子陈旧，很难跟上最新的技术发展。但这本书彻底颠覆了我的认知。首先，它的内容组织非常合理，从并行计算的基本原理到MPI的具体实现，再到一些高级的应用场景，层层递进，逻辑清晰。我特别欣赏书中对MPI通信原语的讲解，作者不仅列出了各种函数，还深入剖析了它们的优缺点以及适用场景，这对于我理解如何在不同的并行计算任务中选择最合适的通信方式至关重要。更重要的是，这本书没有仅仅停留在API的介绍上，而是非常注重讲解并行算法的设计思想和优化技巧。比如，书中关于数据划分、负载均衡以及避免通信瓶颈的讨论，都让我受益匪浅。我尝试着将书中的一些优化策略应用到我正在进行的并行计算项目中，效果非常明显。这本书就像一本武林秘籍，不仅教我招式（API），更教我内功心法（算法思想），让我能够融会贯通，真正掌握并行编程的精髓。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是太棒了，完全超出我的预期！我之前一直对并行编程领域知之甚少，尤其是在MPI这个框架上，总觉得它高深莫测。但当我翻开《Parallel Programming with MPI》这本书的时候，我立刻被它清晰的结构和循序渐进的讲解所吸引。作者并没有一开始就抛出晦涩的理论，而是从最基础的概念讲起，比如进程、通信、同步等等，用非常易于理解的语言和生动的比喻来解释。我尤其喜欢书中对“消息传递”这个核心概念的阐述，它通过一个非常形象的场景，将发送和接收数据这个过程讲得明明白白。而且，书中提供的代码示例都非常实用，而且有详细的解释，让我能够立刻动手实践，而不是停留在理论层面。最让我惊喜的是，这本书在讲解MPI的各种函数和通信模式时，都做得非常到位，让我不再迷茫于那些看似相似但又截然不同的函数。我感觉自己就像是在一位经验丰富的导师的指导下，一步步地探索MPI的奥秘，那种学习的乐趣和成就感是前所未有的。我强烈推荐给所有想要学习并行编程，尤其是想要掌握MPI的读者，这本书绝对是你们的绝佳选择！

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，当我拿起《Parallel Programming with MPI》时，我内心的期待是相当高的，因为我一直在寻找一本能够真正帮助我理解和掌握MPI精髓的书籍。而这本书，毫无疑问，满足了我所有的期望，甚至超越了。作者在书中展现出的不仅仅是对MPI技术的深刻理解，更是一种将复杂概念转化为易于吸收知识的卓越能力。我尤其欣赏书中对“数据依赖”和“临界区”等并行编程核心问题的处理方式，它们被清晰地阐释，并提供了切实可行的解决方案。书中的每一个例子都经过精心设计，旨在突出MPI的特定功能和最佳实践。我尝试着将书中的一些并行算法直接应用到我的一个数据密集型项目中，结果令我欣喜若狂——程序的运行速度几乎翻了一番！这本书不仅仅是一本关于MPI的教程，它更是一本关于如何思考并行计算、如何设计高效并行程序的哲学指南。我毫不犹豫地将它推荐给任何一位渴望在高性能计算领域有所建树的开发者。

评分☆☆☆☆☆

入门性质的MPI编程读物。难度不高，但需要一定的进程和通信基础。

评分☆☆☆☆☆

入门性质的MPI编程读物。难度不高，但需要一定的进程和通信基础。

评分☆☆☆☆☆

几天地铁时间读完

评分☆☆☆☆☆

几天地铁时间读完

评分☆☆☆☆☆

非常好的使用MPI进行并行计算的入门书籍，不仅介绍了基本的MPI的使用方法，还讲解了分析并行程序效率的建模方法。