虽然多核现在是主流架构,但很少有教科书涵盖并行多核体系结构。本书填补了这一空白,为研究生或高级本科体系结构课程提供了所有材料,重点是多核处理器的体系结构。这本书也适合作为从事多核编程或多核芯片设计的专业人员的参考书。
本书特点
从不同的视角向读者介绍共享存储并行程序是如何编写的。
帮助读者理解共享存储多核和多处理器所需要的软件基础及硬件支持。
讨论了存储层次、设计共享存储并行多处理器时的基本问题、高速缓存一致性、存储一致性、同步、互连网络,并向读者展示不同概念是如何交互和适配的。
探索图形处理单元(GPU)系统中经常使用的单指令流多线程(SIMT)编程模型。
[美]汤孟岩(Yan Solihin)著:汤孟岩(Yan Solihin) 北卡罗来纳州立大学电子与计算机工程系教授,长期从事计算机体系结构方向的研究工作。研究兴趣包括计算机体系结构、计算机系统建模方法和图像处理,在计算机体系结构和性能建模领域发表过大量高水平论文,相关研究受到美国国家自然科学基金、Intel、IBM、Samsung、Tekelec、SunMicrosystems和HP的资助。他于2017年被选为IEEE会士,并入选了高性能计算机体系结构国际会议(HPCA)名人堂(2015年)。此外,他还长期从事计算机体系结构的教学工作,具有丰富的教学经验。创立和领导了针对性能、可靠性和安全的体系结构研究小组,并且开源了大量针对多核体系结构性能建模和性能优化的软件工具。
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这本书的译本质量实在令人担忧,许多关键术语的翻译都显得非常生硬和不准确,这对于初学者来说简直是灾难性的。我花了大量时间去对照英文原版,才能勉强理解作者试图表达的核心概念。比如,对于“cache coherence protocol”的翻译,用词极其晦涩,完全没有抓住其在计算机体系结构中的核心意义,读起来就像是字典的逐字翻译,毫无流畅性可言。更别提排版上的问题了,图表的清晰度非常低,很多流程图看起来模模糊糊,根本无法有效辅助理解复杂的并行执行模型。对于这样一本涉及底层硬件和复杂算法的书籍,细节决定成败,但很遗憾,这个版本在细节处理上失分太多,严重影响了阅读体验和知识吸收的效率。我强烈建议出版社重新审视翻译团队和校对流程,否则这样的出版物只会误导读者。
评分这本书的叙述风格实在是太过学究气,充满了冗长且不必要的数学推导,却未能有效地将这些理论与实际的工程挑战联系起来。作者似乎更热衷于证明每一个定理的严谨性,而非教会读者如何在实际的处理器上优化代码。举个例子,关于内存访问模式的优化章节,给出了复杂的公式来计算“最优”的内存访问顺序,但实际应用中,受限于编译器和底层硬件的复杂性,这些理论最优解往往难以达到,或者说,达到它的成本过高。我更希望看到的是基于实际案例的性能分析,比如某个著名的并行算法在不同并行度下的性能瓶颈在哪里,如何通过调整线程粒度来平衡负载。目前的呈现方式,使得这本书更适合作为理论研究的参考,而非工程实践的指南。
评分从结构上看,这本书的章节组织缺乏一种清晰的逻辑递进感。有时候,它会突然跳到一个非常底层的硬件细节,比如互连网络的拓扑结构,然后紧接着又跳回一个非常宏观的并行编程模型讨论,使得读者的思维在不同抽象层级间来回拉扯,非常耗费精力去重新建立上下文联系。一个好的体系结构教材应该首先建立清晰的抽象层次,比如先从并行任务分解讲起,然后过渡到共享内存模型,再到消息传递模型,最后再深入到具体的硬件实现细节。这本书的编排似乎更像是一些研讨会论文的松散集合,缺乏一位经验丰富的教师引导学生逐步攀登知识高峰的匠心。对于希望系统学习并行计算的读者来说,这种跳跃性极大地阻碍了知识的系统化构建。
评分我对书中关于性能度量的章节感到非常失望。在探讨并行效率时,作者花费了大量篇幅定义了各种理论上的加速比和效率指标,但对于如何在一个真实的、受资源限制的环境下测量这些指标,却几乎没有提及。例如,如何利用Linux系统下的`perf`工具来准确捕捉缓存未命中率和分支预测失误,如何区分由于算法本身导致的并行化开销和由于硬件资源争用(如总线带宽饱和)导致的性能损失,书中都没有给出明确的指导或案例分析。对于任何试图优化并行程序性能的开发者而言,实用的工具和方法论远比抽象的公式重要得多。这本书在“如何做”的部分显得苍白无力,更像是在描述“应该是什么”,而非“实际是什么”。
评分我原本期望这本书能提供一个全面且现代的视角来看待当代高性能计算的基石——并行处理。然而,这本书的侧重点似乎还停留在上个世纪的并行模型上,对于近十年并行架构的演进,比如大规模众核处理器(Manycore Processors)的最新发展趋势,比如Intel的Xeon Phi(虽然已退市,但其设计思想仍有参考价值)或者最新的异构计算范式下的编程模型,讨论得非常浅薄,甚至可以说是一种缺失。它更像是一本针对入门级课程的教材,侧重于理论基础的讲解,但在实践指导上却显得力不从心。对于希望深入研究现代GPU并行编程或者利用新兴并行硬件进行加速的工程师来说,这本书提供的“基础”可能过于陈旧,需要读者自行补充大量更前沿的资料才能构建完整的知识体系。
评分更偏软件,我读过的对于cache consistency讲的最好的一本.
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