第1章 並行計算基礎 1.1 背景 1.1.1 現實世界中的並行 1.1.2 並行與分布式計算的概念 1.1.3 來自應用領域的需求 1.2 並行編程模型 1.2.1 適用於共享內存的多綫程編程模型 1.2.2 適用於分布內存的消息傳遞編程模型 1.2.3 混閤編程模型 1.3 並行程序設計的基本思想 本章 小結 參考文獻第2章 並行計算機體係結構 2.1 並行計算機傳統體係結構 2.1.1 共享存儲與分布存儲 2.1.2 並行計算機傳統體係結構的發展 2.1.3 SNP對稱式共享存儲器多處理機 2.1.4 DSM分布共享存儲多處理機 2.1.5 MPP大規模並行處理機係統 2.1.6 機群係統 2.1.7 並行計算機傳統體係結構的比較與分析 本節小結 2.2 多核CPU 2.2.1 處理器架構 2.2.2 單核處理器發展瓶頸 2.2.3 單芯片多處理器架構 2.2.4 多核處理器關鍵技術 2.2.5 多核處理器未來發展趨勢 本節小結 2.3 GPU 2.3.1 GPU概述 2.3.2 GPU發展簡介 2.3.3 GPU硬件架構 2.3.4 GPU-CPU異構體係結構 2.3.5 Fermi架構 2.3.6 GPU集群 本節小結 2.4 Cell BE 2.4.1 Cell BE概述 2.4.2 Cell BE關鍵技術 2.4.3 Cell BE設計特點 2.4.4 發展情況與典型實例 本節小結 2.5 超級計算機 2.5.1 超級計算機的發展與規律 2.5.2 超級計算機的現狀 2.5.3 超級計算機麵臨的挑戰 本節小結 參考文獻第3章 並行編程模型與語言 3.1 MPI 3.1.1 MPI簡介 3.1.2 第一個MPI程序 3.1.3 點對點通信 3.1.4 集閤通信 3.1.5 並行I/O 3.1.6 MPI應用實例 本節小結 3.2 OpenMF 3.2.1 OpenMF簡介 3.2.2 第一個OpenMF程序 3.2.3 編譯指導語句 3.2.4 數據共享屬性子句 3.2.5 運行時庫函數 3.2.6 環境變量 3.2.7 運行及調試 3.2.8 OpenMF編程實例 本節小結 3.3 NapReduce 3.3.1 NapReduce簡介 3.3.2 NapReduce實例 3.3.3 NapReduce基本原理介紹 3.3.4 容錯 3.3.5 NapReduce編程實例、運行與分析 本節小結 3.4 CUDA 3.4.1 簡介 3.4.2 CUDA的安裝和配置 3.4.3 第一個CUDA程序 3.4.4 CUDA編譯器 3.4.5 CUDA常用API 3.4.6 CUDA編程模型 3.4.7 CUDA存儲器模型 3.4.8 編程實例的運行、分析與優化 本節小結 3.5 Cell BE上的編程模型與語言 3.5.1 Cell BE簡介 3.5.2 第——個Cell BE程序 3.5.3 Cell BE編程模型簡介 3.5.4 性能分析與優化 本節小結 參考文獻第4章 並行應用實例——大規模稀疏綫性方程組求解的並行化 4.1 稀疏綫性方程組及其求解方法 4.1.1 稀疏綫性方程組的應用 4.1.2 大規模稀疏綫性方程組求解的迭代算法 4.1.3 Krylov子空間迭代法 4.1.4 預處理技術簡介 4.2 大規模稀疏綫性方程組求解案例 4.2.1 Helmholtz方程及其計算特徵 4.2.2 Helmholtz方程的求解 4.3 Helmholtz方程計算的並行化 4.3.1 並行性分析 4.3.2 通信模式 4.4 實際測試結果與性能優化 4.4.1 測試環境與測試用例 4.4.2 測試結果及其分析 本章小結 參考文獻
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