并行计算机系统结构与可扩展计算

页数:167

出版时间:2009-2

价格:38.00元

isbn号码:9787302191148

具体描述

《并行计算机系统结构与可扩展计算》以当代并行计算机系统结构与可扩展计算为题，从学习指导的角度，通过知识要点分类组织的方式，着重讨论了并行计算机体系结构的基础（第1－4章）和当代主流并行计算机系统（第5－8章），以及Web缓存服务机群（第9章）、网格计算（第10章）、对等计算技术（第11章）和普适计算（第12章）的可扩展结构与特性、关键技术、性能分析、设计方法及相应的实例。每章的部分习题附有详细的范例分析。

全书取材先进，体系完整，内容精炼，要点突出，力图反映本学科的最新成就和发展趋势，可作为高等院校计算机和相关专业高年级学生和研究生的教材或学习指导用书；也可供从事计算机体系结构和可扩展计算研究的科技人员作为参考书。

用户评价

这本书，无疑是我在学术和职业生涯中遇到的一个里程碑。它以一种极其严谨且富有启发性的方式，将我引入了并行计算机系统结构与可扩展计算的深邃领域。在阅读“内存层次结构与缓存一致性”这一章时，我第一次深刻体会到，即使是看起来最基础的内存访问，在并行环境中也充满了挑战。作者详细解释了多级缓存的工作原理，以及不同处理器之间如何通过缓存一致性协议（如MESI协议）来保证数据的正确性。这让我理解了为什么在编写并行程序时，需要特别注意数据的局部性，以及如何通过优化数据访问模式来减少缓存失效和提高性能。而“可扩展计算”的章节，则像是一份关于未来计算的宣言。它让我看到了，如何通过精心设计的系统架构和计算模型，来应对数据量和计算需求的指数级增长。我尤其欣赏作者对“并行编程模型”的全面介绍，包括MPI、OpenMP、CUDA等。书中不仅讲解了它们的语法和语义，还深入分析了它们各自的优缺点以及适用场景。这为我提供了一个丰富的工具箱，让我能够根据不同的问题和硬件平台，选择最合适的编程模型来实现高效的并行计算。我开始尝试将这些编程模型应用到我自己的项目中，通过实际的编程实践来加深对理论知识的理解。这本书的价值，在于它不仅传授了知识，更培养了我解决复杂计算问题的思维方式。

这本书对我而言，更像是一部史诗般的杰作，它不仅仅是关于技术，更是关于思维方式的革新。在阅读的过程中，我感受到的是一种从线性思维到并行思维的转变。作者以一种极其宏大且细致的视角，构建了一个关于并行计算机系统结构与可扩展计算的完整图景。我记得当我第一次接触到“可扩展性”这个概念时，我只是模糊地认为“就是做得更大、更快”。但这本书彻底颠覆了我的认知。它不仅仅是堆砌更多的处理器，更是一种精密的系统设计和算法优化。书中对于不同并行计算模型的区分，例如SIMD（单指令多数据流）、MIMD（多指令多数据流），以及它们在实际硬件架构中的体现，让我对处理器的设计有了全新的理解。我尤其喜欢作者对“内存一致性模型”的讲解，这部分内容对我来说具有极大的挑战性，但也是理解并行编程核心的关键。书中通过生动的类比和严谨的数学推导，让我逐渐理解了顺序一致性、松弛一致性等不同模型之间的区别，以及它们对并行程序正确性的影响。这让我明白，在编写并行程序时，不能简单地认为所有的处理器都能立即看到其他处理器对内存的写操作，必须考虑数据可见性的延迟和顺序。此外，书中对分布式共享内存（DSM）的详细介绍，以及它在克服共享内存系统扩展性限制方面的作用，也让我受益匪浅。我开始思考，如何才能设计出不仅在当前硬件上表现出色，而且能够平滑地扩展到未来更大规模计算平台的系统。这本书让我意识到，可扩展性并非一蹴而就，而是需要在系统架构、通信协议、编程模型等多个层面进行周全的考量和精心设计。它不仅仅是一本教科书，更是一本激发我创新思维的指南。

这本书为我打开了一个全新的世界，一个关于如何让计算变得更强大、更高效的奇妙世界。在初次接触“并行计算机系统结构”时，我曾以为它仅仅是关于硬件堆叠。但这本书彻底改变了我的看法。它让我了解到，真正的并行计算，是硬件、软件、算法和理论的完美结合。书中关于“并行处理单元”的介绍，从CPU的多核到GPU的流处理器，再到FPGA的可配置逻辑，都让我对计算硬件的多样性和潜力有了更深的认识。我印象最深刻的是关于GPU的并行计算模型，作者详细讲解了SIMD和SIMT（单指令多线程）的执行方式，以及线程束（warp/wavefront）的概念。这让我理解了为什么GPU在图形处理、科学计算、深度学习等领域能够取得如此巨大的成功。而“可扩展计算”的理念，则更是让我看到了未来的发展方向。书中对“分布式系统”的深入探讨，包括节点之间的通信、容错、一致性等问题，让我明白，构建一个能够处理海量数据和复杂任务的计算系统，需要克服无数的技术挑战。我尤其欣赏作者对“并行 I/O”的讲解，它让我理解了在处理大规模数据集时，存储系统的吞吐量和访问延迟往往会成为性能瓶颈。书中提出的各种并行文件系统和 I/O 优化技术，为我提供了解决这一难题的思路。我开始将书中的知识应用到我日常的工作和学习中，尝试去分析和优化我的程序，使其能够更好地利用并行计算的优势。

在我对计算的理解逐渐深入的过程中，这本书无疑扮演了“启蒙者”的角色，它将原本模糊的概念变得清晰，将复杂的理论变得易于理解。在阅读“并行数据结构”时，我被作者对如何设计能够高效地在多个处理器之间共享和访问的数据结构的讲解所吸引。书中讨论了链表、树、图等常见数据结构在并行环境下的实现挑战，以及各种锁机制和无锁数据结构的应用。这让我明白，并非所有数据结构都天然适合并行访问，需要根据具体场景进行精心设计和优化。而“可扩展计算”的部分，则为我勾勒了一幅宏伟的蓝图，展示了如何构建能够应对未来计算需求的庞大系统。书中对“并行互连网络”的分类和分析，比如从总线、交叉开关到更复杂的拓扑结构（如胖树、二维网格），让我明白了网络架构对系统整体性能的决定性影响。我开始理解，为什么在超大规模计算集群中，网络通信的效率是如此关键。作者还详细讲解了不同的通信协议和路由算法，以及它们如何影响数据传输的速度和延迟。我开始将书中的理论知识与我所接触到的实际应用场景相结合，思考如何在现有系统中应用这些理念，或者如何设计出更具可扩展性的新系统。这本书的价值，在于它不仅仅传授了知识，更培养了我解决复杂计算问题的思维方式。

对于任何渴望深入理解现代计算核心原理的人来说，这本书绝对是不可或缺的宝藏。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一位经验丰富的向导，带领读者穿越错综复杂的并行计算机系统结构和可扩展计算的迷宫。我尤其欣赏作者在讲解抽象概念时所采用的“由浅入深，由表及里”的叙事方式。一开始，它并没有直接抛出令人望而生畏的专业术语，而是从最基础的计算模型入手，比如图灵机模型，然后逐步过渡到并行计算的必要性，解释为什么单核处理器的摩尔定律即将触及天花板，以及为什么并行化是必然的趋势。书中对不同并行处理单元（如CPU、GPU、FPGA）的特性及其适用场景的分析，让我对硬件层面的差异有了更清晰的认识。我印象深刻的是关于GPU的章节，作者不仅介绍了GPU的并行处理单元数量庞大、吞吐量高的特点，还详细讲解了其内存层次结构和线程调度机制，这对于理解GPU在科学计算、深度学习等领域的强大能力至关重要。此外，书中对“可扩展性”的定义和衡量标准也做了非常详尽的阐述，不仅仅是理论上的定义，还结合了实际案例，比如一个简单的并行排序算法，在不同规模的处理器上性能表现的变化，直观地展现了可扩展性的重要性以及可能遇到的挑战。作者还深入探讨了导致并行系统性能下降的几个关键因素，如通信开销、负载均衡问题、同步开销等，并提出了相应的优化策略。例如，在讨论负载均衡时，书中举例说明了静态分配和动态分配的优劣，以及如何根据问题的特性选择合适的负载均衡策略。这使得我不仅仅是了解到“是什么”，更能理解“为什么”以及“如何做”。书中对并行算法设计思想的阐述，也为我提供了宝贵的指导，让我学会如何将一个大型问题分解成更小的、可以并行处理的子问题，并设计有效的通信和同步机制。

这本书的阅读体验，简直就像是参加了一场关于未来计算的深度研讨会，它所涵盖的知识点之丰富，分析之透彻，让我叹为观止。我一直对高性能计算领域充满好奇，而这本书无疑为我打开了通往这个领域的一扇大门。在“并行算法设计”这一章节，我被作者系统性的方法论所折服。它不仅仅是介绍一些现有的并行算法，而是深入剖析了如何从问题的本质出发，设计出能够最大化并行度的算法。例如，关于“分治”策略在并行算法中的应用，作者通过几个经典的例子，如并行归并排序、并行快速排序，清晰地展示了如何将一个大规模问题分解成可以并行处理的小规模子问题，并有效地合并结果。这让我明白，并行算法的设计不仅仅是技术的实现，更是一种数学和逻辑的艺术。而“可扩展计算”的部分，更是让我看到了计算系统发展的必然趋势。书中对“网络通信”在分布式并行系统中的关键作用进行了深入的剖析。我明白了为什么选择合适的网络拓扑（如全连接、环、网格、超立方体等）以及高效的路由算法对于提升系统性能至关重要。作者还详细讲解了不同通信模式（如点对点通信、集合通信）的特点和优化方法，这对于我理解大规模分布式计算集群的构建和性能调优提供了宝贵的指导。我开始意识到，在设计一个可扩展的并行系统时，必须同时考虑计算和通信的平衡，任何一个环节的短板都可能成为整体性能的瓶颈。

这本书，对于我来说，不仅仅是一本技术书籍，更是一次思想的洗礼。它以一种极其深刻且富有前瞻性的视角，剖析了并行计算机系统结构与可扩展计算的方方面面。在“性能评估与度量”这一章，我被作者对如何科学地衡量并行系统性能的方法论所折服。书中详细讲解了功耗、吞吐量、延迟、效率、加速比等关键性能指标，以及如何根据不同的应用场景选择合适的度量标准。这让我明白，优化并行系统并非盲目追求速度，而是要在性能、功耗和成本之间取得最佳平衡。而“可扩展计算”的理念，则为我指明了未来的发展方向。书中对“并行文件系统”的深入讲解，让我理解了在处理海量数据时，存储系统的性能往往成为瓶颈。作者详细介绍了各种并行文件系统（如GPFS、Lustre）的设计原理和优化技术，这为我提供了解决这一难题的思路。我开始将书中的知识应用到我的项目中，尝试去分析和优化我的程序，使其能够更好地利用并行计算的优势。这本书的价值，在于它不仅传授了知识，更培养了我解决复杂计算问题的思维方式，让我能够以更宏观、更具前瞻性的视角来看待计算的未来。

这本书无疑是打开我通往并行计算世界的一扇窗，在初识这个领域时，它提供了一个既有深度又不失广度的入门。我记得最开始是被“并行”这两个字吸引，脑海中浮现出的是科幻电影里那种超级计算机同时处理海量信息的画面。然而，翻开这本书，我意识到并行计算远比我最初想象的要复杂和精妙。它并非仅仅是把几台电脑堆在一起，而是涉及到如何巧妙地分解问题、如何高效地在处理器之间分配任务、以及如何最小化它们之间的通信开销。作者在开篇就花了大量篇幅解释了不同类型的并行架构，从共享内存模型到分布式内存模型，再到混合模型，每一种都配有清晰的图示和理论讲解。我尤其喜欢作者对于“可扩展性”这一概念的深入探讨。在如今数据量爆炸的时代，一台机器的处理能力终究会遇到瓶颈，而可扩展计算正是解决这一问题的关键。书里详尽地阐述了如何设计能够随着处理器数量增加而性能线性甚至超线性增长的系统，这对于我理解现代高性能计算集群的构建原理至关重要。例如，关于通信带宽和延迟对可扩展性的影响，作者通过具体的例子，让我深刻体会到硬件设计选择的微妙之处。当我读到关于互连网络拓扑的章节时，我仿佛看到了无数数据包在不同节点间穿梭的景象，理解了胖树、网格、环等不同结构的优劣，以及它们如何直接影响到并行算法的性能表现。书中对并行编程模型，如MPI（消息传递接口）和OpenMP（开放多线程）的介绍，更是让我从理论走向实践的桥梁。我尝试着跟着书中的示例代码，去实现一些简单的并行算法，虽然起初遇到了一些bug，但最终成功运行时的成就感是无与伦比的。尤其是MPI的部分，它让我理解了不同进程如何通过发送和接收消息来协作，这对于构建大型分布式系统是必不可少的基础。OpenMP则为共享内存并行编程提供了更为便捷的方式，通过简单的指令就可以让程序利用多核CPU的优势。这本书的每一个章节都像是一次精心策划的探索之旅，引导我逐步深入理解并行计算的核心奥秘。

这是一本真正能够改变一个人对计算方式理解的书。在读这本书之前，我对“并行”的理解仅停留在“同时做几件事”。然而，这本书让我明白，并行计算远比这复杂和精妙。它是一种系统性的思考，一种对计算资源高效利用的极致追求。书中关于“同步与互斥”的章节，对我而言是一次深刻的洗礼。我之前以为只要把代码并发执行，就能提高效率，但这本书让我看到了隐藏在其中的陷阱——竞态条件、死锁等问题。作者通过详细的讲解和生动的例子，让我理解了信号量、锁、条件变量等同步原语的作用，以及如何正确地使用它们来保证并行程序的正确性。这让我明白，并行编程并非简单的代码堆叠，而是需要对并发执行过程中数据的访问顺序和相互依赖关系有深刻的理解。而“可扩展计算”的部分，则更是让我看到了未来的计算图景。书中对于“摩尔定律的终结”以及“后摩尔时代”的讨论，让我意识到，仅仅依靠提升单个处理器性能已经无法满足日益增长的计算需求，而必须通过并行化和分布式计算来实现。我尤其喜欢书中对“异构计算”的探讨，即如何有效地利用CPU、GPU、FPGA等不同类型的计算单元来协同工作，以达到最优的性能和能效比。这让我开始思考，未来的计算系统将是各种计算能力的有机结合，而并行系统结构则是实现这种协同的关键。我开始尝试将书中的理论知识与我目前所接触的实际应用相结合，思考如何在现有的系统中引入并行化，或者如何设计更具可扩展性的新系统。

我必须说，这本书以一种前所未有的方式，将我从一个对并行计算的懵懂初学者，提升到了一个能够理解其深层机制的探索者。它并非仅仅罗列事实，而是引领我思考“为什么”和“如何”。在阅读“并行计算模型”这一章时，我被作者对不同模型之间内在联系的剖析所深深吸引。书中对于数据并行和任务并行的区分，以及如何将它们映射到不同的硬件架构，比如GPU上的SIMD执行单元，给我留下了深刻的印象。我记得作者用一个图像渲染的例子，生动地说明了数据并行如何能够充分利用GPU的计算能力，每个像素的颜色计算可以看作是独立的数据项，并行执行。反之，在一些控制流复杂的任务中，任务并行可能更为合适。而“可扩展计算”的部分，则像是一张宏伟的蓝图，描绘了如何构建能够应对指数级增长数据需求的计算系统。书中对于“规模效应”的讨论，以及如何通过优化算法和系统设计来克服“规模不经济”的挑战，让我深思。例如，在分布式系统中，节点数量的增加往往伴随着通信开销的非线性增长，而书中提出的各种拓扑结构和路由算法，正是为了有效缓解这个问题。我开始理解，为什么一些看似简单的并行算法，在超大规模集群上运行时，性能会急剧下降，而另一些精心设计的算法，却能展现出惊人的可扩展性。书中关于“性能瓶颈分析”的部分，更是为我打开了新的视野，它教会我如何去识别并行系统中制约性能的关键环节，无论是CPU的计算能力、内存带宽、网络通信，还是I/O子系统，都能通过系统的分析找到突破口。我开始将书中的理论知识应用于我所接触到的实际问题，尝试去分析并优化现有程序的并行性能。