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周伟明 著

图书标签:

• 多核计算
• 并行编程
• 程序设计
• 高性能计算
• 计算机体系结构
• OpenMP
• MPI
• CUDA
• 异构计算
• 并发编程

出版社： 华中科技大学出版社

ISBN：9787560950969

版次：1

商品编码：10036807

包装：平装

丛书名： 华中科技大学出版社计算机丛书

开本：16开

出版时间：2009-03-01

页数：656

正文语种：中文

编辑推荐

　　《多核计算与程序设计》特色内容是并行遍历的基本方法，常见并行算法如并行搜索、并行排序、并行数值计算等在多核系统中的实现。
　　共享资源分布式计算的基本编程模式和方法，分布式队列，它能自动给每个线程赋予一个本地队列，它是基于偷取的共享队列和队列池来实现的。
　　分布式查找，包括分段锁的哈希表，动态负载平衡的多级查找等。
　　分布式内存管理，它自动给每个线程生成一个本地的内存管理器，并且几乎不需要使用锁进行内存分配和释放（抢夺式内存管理）。
　　任务图分解与调度及实现方法，非嵌套任务调度，可用于网络服务器软件等地方进行任务调度。
　　嵌套任务调度，是另一种更广泛的任务调度方法，可以用它实现各种并行计算。
　　各种程序和算法中的伪共享问题的处理，Lock-Free编程基础知识。

内容简介

　　《多核计算与程序设计》主要介绍适应于多核（或多处理器）计算机系统的算法和程序，共分为五个部分进行讲解。第1部分介绍多核编程的基础知识，包括多核编程常见问题、锁竞争、加速比、负载均衡等基本概念，多线程退出算法、读写锁、旋转锁、原子操作等多线程编程基础知识，基于OpenMP标准的并行程序设计基础等；
　　第2部分介绍基础的数据结构与算法，包括数组、链表、哈希表、二叉树、AVL树、复合二叉树等基本数据结构，在链表那章中还讲解了多线程并行遍历的基本方法。
　　第3部分介绍多核并行计算方面的基础知识，并行编程包括常用的编程模式如分治模式、流水线模式、任务图分解与调度模式、动态任务调度模式等，并行搜索包括顺序搜索及终止检测算法，并行最短路径搜索等，并行排序包括并行快速排序、并行归并排序、并行基数排序等，并行数值计算包括并行矩阵乘法、并行前缀和计算等方面的内容。本部分介绍的各种并行算法和程序中，重点介绍如何解决多核系统中的计算随CPU核数的扩展性，CPU Cache伪共享方面的问题。
　　第4部分介绍多核共享资源计算方面的内容，也是《多核计算与程序设计》中最重要的内容，讲解了分布式计算设计模式如线程分组竞争模式、条件同步模式、批量私有化处理模式、数据本地化模式等。这部分中讲解了《多核计算与程序设计》中几个最重要的程序：分布式队列中实现了自动让每个线程带有一个本地队列、分布式查找中介绍了分段锁的哈希表、动态负载平衡的分布式查找等，分布式内存管理则介绍了适应多核的内存管理方案，尤其是基于抢夺式的分布式内存管理算法，在分配和释放共享内存时也几乎不需要使用锁，性能优异。
　　第5部分介绍任务分解与调度方面的知识，这也是《多核计算与程序设计》中最重要的内容，包括任务图分解与调度的实现方法，动态任务分解与调度的实现方法等。其中还介绍了使用动态嵌套任务调度进行并行计算的方法，给出了用动态嵌套任务调度实现ParallelForo、并行快速排序、并行归并的实例。
　　最后一章中还介绍了Lock-Free编程（使用CAS原子操作进行编程）的基础知识，如ABA问题，内存删除问题等，并给出了一个Lock-Free的队列的实现实例。

作者简介

　　周伟明，1994年毕业于上海交通大学，曾就职于美国加州的DASCOM Inc．公司和华为技术有限公司等企业。担任过网络安全软件、网络服务器软件、机器翻译软件、工具软件、嵌入式系统软件等研发工作，亲自编写过的源代码逾40万行。著有《多任务下的数据结构与算法》（华中科技大学出版社出版）、《软件测试实践》（电子工业出版社出版）。

内页插图

目录

第1部分 基础知识
1 多核计算概述
1.1 多核CPU概述
1.1.1 多核计算将成为发展趋势
1.1.2 多核CPU硬件架构介绍
1.1.3 多核给程序员带来的机遇和挑战
1.2 多核编程会遇到那些问题
1.2.1 并发性问题
1.2.2 CPU饥饿问题
1.2.3 任务的分解与调度问题
1.2.4 加速比性能问题
1.2.5 节能环保问题
1.2.6 扩展性问题
1.3 多核编程与单核多线程编程的区别
1.3.1 锁竞争导致的串行化的区别
1.3.2 线程分解与执行的区别
1.3.3 CPU核负载平衡的区别
1.3.4 任务调度策略的区别
1.3.5 CPU Cache存取的区别（伪共享问题）
1.3.6 任务优先级抢占的区别
1.3.7 串行计算与并行及分布式计算的区别
1.4 多核编程与多机分布式编程的区别
1.4.1 共享存储与分布式存储的区别
1.4.2 分布式计算的区别
1.4.3 编程环境上的区别
1.5 加速比系数
1.5.1 阿姆达尔定律
1.5.2 Gustafson定律
1.5.3 阿姆达尔定律和Gustafson定律的等价性
1.5.4 Karp-Flatt度量
1.5.5 实际情况中影响加速比系数的因素
1.5.6 并行计算开销情况下的加速比
1.6 锁竞争问题及对加速比的影响
1.6.1 线程粒度因子与锁粒度因子
1.6.2 锁竞争的性能情况
1.6.3 集中式锁竞争中的加速比分析
1.6.4 随机锁竞争中的加速比分析
1.6.5 分布式锁竞争的加速比分析
1.6.6 无锁编程的加速比分析
1.7 负载平衡问题对加速比的影响
1.7.1 影响负载平衡的主要因素
1.7.2 负载平衡的评价指标
1.7.3 负载平衡情况下的加速比
1.8 参考文献

2 多线程编程基础
2.1 多线程编程基本概念
2.1.1 线程
2.1.2 锁
2.1.3 各种系统中常用的锁操作及信号量操作函数
2.1.4 用C++实现锁的自动释放
2.1.5 原子操作
2.1.6 锁与原子操作的区别
2.1.7 有锁计算、无锁计算与本地计算的概念
2.2 各种锁性能比较
2.2.1 各种锁在单线程情况下的性能
2.2.2 各种锁在多线程集中式锁竞争情况下的性能
2.2.3 各种锁在多线程分布式锁竞争情况下的性能
2.3 读写锁算法
2.3.1 读写锁概念的引出
2.3.2 读写锁算法的分析和实现
2.3.3 读写锁的编码实现
2.4 多线程退出算法
2.4.1 单个子线程退出算法
2.4.2 多个线程访问共享资源时的退出
2.4.3 有锁的多线程资源释放退出算法实现
2.4.4 无锁的退出算法
2.4.5 多线程退出算法的使用
2.5 参考文献

3 OpenMP程序设计
3.1 OpenMP基本概念
3.1.1 fork/join并行执行模式的概念
3.1.2 内存模型
3.1.3 性能例子
3.1.4 编译器对OpenMP的支持
3.2 OpenMP编程模型
3.2.1 OpenMP编译指导语句格式
3.2.2 OpenMP主要命令
3.2.3 OpenMP主要子句
3.2.4 OpenMP主要库函数
3.3 线程创建与工作分摊
3.3.1 parallel命令
3.3.2 for和parallel for命令
3.3.3 if子句（条件执行并行）
3.3.4 动态设置并行循环的线程数量
3.3.5 循环并行化的问题
3.3.6 sections和section命令
3.3.7 single命令
3.3.8 master命令
3.4 数据处理
3.4.1 private子句
3.4.2 firstprivate子句
3.4.3 lastprivate子句
3.4.4 threadprivate子句
3.4.5 shared子句
3.4.6 default子句
3.4.7 reduction子句
3.4.8 copyin子句
3.4.9 copyprivate子句
3.5 任务调度
3.5.1 Schedule子句用法
3.5.2 静态调度(static)
3.5.3 动态调度(dynamic)
3.5.4 guided调度（guided）
3.5.5 runtime调度（rumtime）
3.5.6 任务调度与伪共享问题
3.6 线程间的同步
3.6.1 barrier命令
3.6.2 critical命令
3.6.3 atomic命令
3.6.4 ordered命令和子句
3.6.5 nowait子句
3.6.6 flush命令
3.7 OpenMP库函数详解
3.7.1 执行环境函数
3.7.2 锁操作函数
3.7.3 时间操作函数
3.8 OpenMP环境变量
3.8.1 OMP_DYNAMIC
3.8.2 OMP_NUM_THREADS
3.8.3 OMP_NESTED
3.8.4 OMP_SCHEDULE
3.9 OpenMP内部控制变量及相关流程
3.9.1 内部控制变量
3.9.2 任务调度流程
3.9.3 线程数量决定流程
3.10 参考文献

第2部份 基础数据结构与算法
4 数组
4.1 栈
4.1.1 栈的基本概念
4.1.2 栈的编码实现
4.1.3 多线程栈的实现
4.2 对数组进行快速排序
4.2.1 排序算法介绍
4.2.2 串行快速排序基本思想
4.2.3 串行快速排序的代码实现
4.2.4 非递归的快速排序算法
4.2.5 快速排序算法的复杂度分析
4.3 对数组进行查找
4.3.1 顺序查找
4.3.2 二分查找
4.4 实例：用数组管理一个HOOK功能
4.4.1 单个函数的HOOK实现
4.4.2 多个函数的HOOK实现
4.4.3 HOOK功能的应用简介
4.4.4 HOOK使用的注意事项
4.5 参考文献

5 链表
5.1 单向链表
5.1.1 存储表示
5.1.2 接口设计
5.1.3 添加节点到链表头部
5.1.4 基本功能编码实现
5.2 单向链表的排序
5.2.1 插入排序
5.2.2 归并插入排序
5.3 双向链表
5.3.1 双向链表的基本概念
5.3.2 双向链表的设计
5.3.3 双向链表的操作接口
5.3.4 双向链表的编码实现
5.4 链表的逐个节点遍历
5.4.1 逐个节点遍历基本概念
5.4.2 逐个节点遍历编码实现
5.5 多线程遍历算法
5.5.1 多线程链表的设计和编码实现
5.5.2 多线程链表的4种遍历方案
5.5.3 多个线程同时遍历的情况
5.6 实例：使用链表管理短信息系统的CACHE
5.6.1 短信息系统的CACHE管理基本概念
5.6.2 短信息系统的发送和接收分析
5.6.3 短信息系统CACHE管理的编码实现

6 哈希表
6.1 哈希表
6.1.1 哈希表的基本概念
6.1.2 哈希表的索引方法
6.1.3 哈希表的冲突解决方法
6.1.4 哈希表基本操作的源代码
6.2 哈希链表
6.2.1 哈希表和数组、链表的效率比较
6.2.2 时间效率和空间效率的关系
6.2.3 哈希链表的基本概念
6.2.4 哈希链表的操作
6.2.5 哈希链表的编码实现
6.3 实例：WebServer的动态CACHE文件管理
6.3.1 WebServer的动态CACHE文件管理基本概念
6.3.2 CACHE文件管理功能的设计
6.3.3 CACHE文件管理功能的编码实现
6.4 参考文献

7 普通树与二叉树
7.1 普通树
7.1.1 普通树的描述方法
7.1.2 树的操作接口设计
7.1.3 树的遍历算法
7.1.4 树的编码实现
7.1.5 使用树的遍历算法来实现Xcopy功能
7.2 二叉树
7.2.1 二叉树的基本概念
7.2.2 二叉树的树梢及二叉树的高度
7.2.3 二叉树的描述方法
7.3 二叉排序树
7.3.1 二叉排序树的基本概念
7.3.2 二叉排序树的查找
7.3.3 二叉排序树的插入
7.3.4 二叉排序树的删除
7.3.5 二叉排序树的遍历
7.3.6 二叉排序树的旋转操作

8 AVL搜索树
8.1 AVL搜索树的基本概念
8.2 AVL搜索树的插入
8.2.1 插入操作需要考虑的问题
8.2.2 不存在不平衡节点的情况分析
8.2.3 不平衡A节点的情况分析
8.2.4 存在不平衡节点的四种情况分析
8.2.5 LL型不平衡情况的调整
8.2.6 LR型不平衡情况的调整
8.2.7 插入操作的伪代码描述
8.3 AVL搜索树的删除
8.3.1 A节点的确定
8.3.2 几种不平衡情况的分析
8.3.3 L0型调整分析
8.3.4 L-1型调整分析
8.3.5 L1型调整分析
8.3.6 删除操作的伪代码描述
8.4 负载平衡的AVL树
8.4.1 基本概念的引出
8.4.2 插入操作中负载因子的调整
8.4.3 删除操作中负载因子的调整
8.4.4 L0和L-1型调整分析
8.4.5 L1型调整分析
8.5 AVL树的源代码
8.5.1 数据结构定义
8.5.2 创建、释放、查找等操作
8.5.3 旋转操作函数
8.5.4 插入操作函数
8.5.5 删除操作函数
8.6 参考文献

9 复合二叉树
9.1 哈希红黑树
9.1.1 哈希红黑树的基本概念
9.1.1 哈希红黑树的查找
9.1.3 哈希红黑树的插入
9.1.4 哈希红黑树的删除
9.1.5 哈希红黑树的释放
9.1.6 哈希红黑树的遍历
9.1.7 哈希红黑树的编码实现
9.1.8 哈希红黑树的效率分析
9.2 哈希AVL树
9.2.1 哈希AVL树的基本概念
9.2.2 哈希AVL树的查找
9.2.3 哈希AVL树的插入
9.2.4 哈希AVL树的删除
9.2.5 哈希AVL树的释放
9.2.6 哈希AVL树的遍历
9.2.7 哈希AVL树的编码实现
9.3 复合数据结构的分类
9.4 抗DoS/DdoS攻击的实例
9.4.1 DoS/DdoS攻击的概念
9.4.2 常见DoS/DdoS攻击手段及防范策略
9.4.3 抗DoS/DdoS攻击的实现
9.4.4 抗DoS/DdoS攻击的编码实现
9.5 参考文献

第3部分 并行计算
10 并行程序设计模式
10.1 基本概念
10.1.1 强并行计算与弱并行计算
10.1.2 并行程序设计模式的基本思路
10.2 模式数据分解模式
10.3 分治模式
10.3.1 子问题求解时的负载平衡问题
10.3.2 子问题的解的合并可能引起的串行化问题
10.4 流水线模式
10.5 任务并行模式
10.6 任务调度模式
10.6.1 任务图调度模式
10.6.2 动态任务调度模式

11 并行搜索
11.1 并行顺序搜索
11.1.1 并行搜索指定数据
11.1.2 并行搜索最大数
11.1.3 终止检测算法
11.2 串行Dijkstra最短路径搜索
11.2.1 Dijkstra最短路径算法的描述
11.2.2 Dijkstra最短路径算法的过程图解
11.2.3 伪代码描述
11.2.4 算法流程图
11.2.5 C/C++代码实现
11.3 并行最短路径算法
11.3.1 Dijkstra算法的并行化
11.3.2 并行Dijkstra算法的代码实现
11.3.3 其他并行最短路径算法的介绍和分析
11.4 参考文献

12 并行排序
12.1 并行排序概述
12.2 冒泡排序
12.2.1 串行冒泡排序
12.2.2 奇偶排序
12.3 快速排序
12.3.1 串行快速排序基本思想
12.3.2 串行快速排序的代码实现
12.3.3 快速排序并行化方法
12.3.4 开源项目mcstl中的并行快速排序
12.3.5 基于任务窃取的快速排序
12.4 并行归并排序
12.4.1 串行归并算法
12.4.2 Cole并行归并算法
12.4.3 并行快速归并排序
12.5 基数排序
12.5.1 串行链式基数排序
12.5.2 串行数组基数排序
12.5.3 一步到位的分层排序
12.5.4 负载平衡的并行基数排序
12.5.5 分区的并行基数排序

13 并行数值计算
13.1 多核并行数值计算面临的问题
13.1.1 Cache的命中率问题
13.1.2 伪共享问题
13.2 求和及前缀求和
13.3 矩阵相加
13.4 矩阵相乘
13.4.1 基本概念
13.4.2 串行算法
13.4.3 并行算法
13.5 矩阵向量相乘
13.6 并行随机数生成
13.7 参考文献

第4部分 共享资源分布式计算
14 分布式计算设计模式
14.1 基本概念
14.1.1 共享资源的计算分解
14.1.2 共享资源计算的负载均衡问题
14.1.3 共享资源计算的算法设计思路与方法
14.2 线程分组竞争模式
14.2.1 标准的线程分组竞争模式
14.2.2 线程分组竞争模式的变种
14.3 线程随机竞争模式
14.3.1 基本概念
14.3.2 加速比性能的保证
14.4 数据本地化模式
14.4.1 取得比单核多线程更好的性能
14.4.2 数据本地化模式
14.4.3 优缺点分析
14.5 分布式数据结构设计
14.5.1 复合数据结构设计方法
14.5.2 分布式数据结构设计
14.5.3 分布式数据结构主要问题
14.6 参考文献

15 分布式队列
15.1 串行队列
15.1.1 简单环形队列
15.1.2 STL中的Deque
15.1.3 动态环形队列
15.2 队列池
15.2.1 共享队列
15.2.2 消息队列
15.2.3 队列池
15.2.4 队列池的几种实现方案
15.2.5 队列池的使用实例
15.3 带本地计算的分布式队列
15.3.1 基本思想
15.3.2 本地化队列的实现
15.3.3 任务偷取队列的实现
15.3.4 分布式队列的实现
15.3.5 线程池CThreadPool的实现
15.3.6 线程池CThreadPool的代码实现
15.3.7 CDistributedQueue源代码
15.3.8 CDistributedQueue的使用实例

16 分布式查找
16.1 多核中查找的问题与主要思路
16.2 静态负载平衡的二级查找结构设计
16.2.1 二级查找结构设计
16.2.2 分布式哈希AVL树
16.2.3 分布式顺序AVL树
16.3 动态负载平衡的多级查找结构设计
16.3.1 分布式查找中的负载平衡问题
16.3.2 多级查找结构设计方法
16.3.3 多级查找表的查找算法
16.3.4 多级查找表的插入操作算法
16.3.5 多级查找表的删除操作算法
16.3.6 多级顺序表
16.3.7 多级索引AVL树
16.3.8 分布式哈希多级AVL树
16.3.9 分布式顺序多级AVL树
16.4 多核环境中查找算法的选用方法
16.5 动态WebCache设计实例

17 分布式内存管理
17.1 多核内存管理的基本思想
17.1.1 内存管理方面的需求
17.1.2 多核系统中的内存管理思路
17.2 等尺寸内存管理
17.2.1 Freelist内存管理基本概念
17.2.2 Freelist编码实现
17.2.3 FreeLists内存管理
17.3 Intel 开源项目TBB中的内存管理
17.3.1 伪共享问题
17.3.2 Cache对齐的内存管理
17.3.3 数据结构
17.3.4 将内存管理器映射到线程
17.3.5 分配和释放算法
17.3.6 线程退出时的内存回收
17.4 抢夺式内存管理算法
17.4.1 算法基本思想
17.4.2 碎片重组回收利用技术
17.4.3 抢夺式算法的详细算法流程
17.4.4 代码实现
17.5 伪共享问题的深入分析
17.5.1 内存释放时的伪共享问题
17.5.2 伪共享问题的概率分析
17.5.3 用户程序使用内存过程中的伪共享问题
17.5.4 分布式内存管理的进一步改进措施
17.6 参考文献

第5部分 任务分解与调度
18 任务图分解与调度
18.1 任务分解与调度的问题
18.1.1 使用OpenMP调度的问题
18.1.2 任务图调度模型
18.1.3 任务图调度算法简介
18.2 任务组调度算法
18.2.1 基本思路
18.2.2 任务组调度算法
18.2.3 算法流程图
18.2.4 数据结构与接口设计
18.2.5 代码实现
18.2.6 任务组调度的应用分析
18.2.7 误差下降调度算法
18.3 任务图调度算法
18.3.1 任务图的分层算法
18.3.2 分层算法过程图解
18.3.3 数据结构和接口设计
18.3.4 分层算法的代码实现
18.3.5 任务调度器的代码实现
18.3.6 实例：任务图调度器的使用
18.4 手工任务分解的原则和方法
18.4.1 任务间负载均衡的影响因素
18.4.2 任务分解原则和方法
18.5 参考文献

19 动态任务分解与调度
19.1 动态任务分解的两种类型
19.2 非嵌套型动态任务调度
19.2.1 网络服务器软件中的任务调度
19.2.2 使用分布式队列的调度方法
19.2.3 CTaskScheduler的设计
19.2.4 CTaskScheduler的代码实现
19.3 嵌套型动态任务调度
19.3.1 基本思想
19.3.2 CNestTaskScheduler的设计
19.3.3 CNestTaskScheduler的代码实现
19.3.4 CNestTaskScheduler使用方法
19.4 实例：用任务调度器实现parallel_for
19.4.1 parallel_for的实现
19.4.2 用parallel_for进行并行快速排序
19.4.3 用parallel_for进行并行归并
19.5 参考文献

20 Lock-Free编程基础
20.1 Lock-Free编程基本概念和问题
20.1.1 CAS原子操作
20.1.2 ABA问题
20.1.3 ABA问题的解决方法
20.1.4 内存删除问题
20.1.5 数据竞争问题
20.2 Lock-Free的队列
20.2.1 无锁队列的链式实现方法
20.2.2 串行实现方法
20.2.3 出队操作的Lock-Free实现
20.2.4 进队操作的Lock-Free实现
20.2.5 CLockFreeQueue的实现代码
20.3 Lock-Free程序的问题分析
20.4 参考文献
附录1 本书代码和CAPI开源项目源文件对照表
附录2 多核编程的四层境界

精彩书摘

　　第1部分 基础知识
　　1 多核计算概述
　　1.1 多核CPU概述
　　1.1.1 多核计算将成为发展趋势
　　1.单核CPU的发展限制
　　在过去的几十年里，个人PC的CPU速度的发展一直按照摩尔定律进行——半导体厂商能够集成在芯片中的晶体管数量每l8～24个月翻一番，反映到实际使用中就是处理器的时钟频率每18～24个月增加一倍。因此，长期以来提高处理器的主频成为提高CPU速度的不二法则。目前，单核CPU的速度已超过3 GHz。提高主频会增加处理器的功耗和设计的复杂度，其中最大的困难就是提高主频所带来的高发热问题；如果继续提高主频，高发热问题将成为不可克服的障碍，它会导致芯片运行不稳定，因此目前主频的提升空间已经不大。
　　在单核时代，提高性能的另一手段是用superscalar（超标量）处理器的方式，让处理器在一个时钟周期内执行多条指令。超标量处理器通常有两个或多个处理单元，利用这些硬件资源，需要对软件进行精心设计；要适应多流水线，需要对软件进行大量的修改，这些都会影响软件的可移植性。

前言/序言

　　我的工作要求我跟踪、了解软件技术各领域的重要进展。为此，除了频繁阅读最新的技术新闻，请教于各路高人，我还必须经常留心市面上的技术图书。
　　大约是在2006年5月，我在中关村图书大厦看到一本《多任务下的数据结构与算法》，作者周伟明，这本书当即引起了我的兴趣。
　　自从2005年初Herb Sutter发表名为《免费午餐已经结束》的著名文章以来，多核计算就一直是整个技术社群关注的热点问题之一。不过，大家的注意力更多地集中在诸如Java．concurrent、MPI、OpenMP、Intel TBB等程序库和Pipelining、MapReduce等编程模式上，希望能够借助一些工具来规避并发程序设计所带来的智力挑战。毫无疑问，由于并发程序所具有的复杂性和各种“诡异”问题，在软件项目实施中，应尽可能利用现成的模式和工具，而要对“土法炼钢”式的“创新”保持审慎。然而，这并不意味着开发者可以轻轻地“站在巨人肩膀上”；恰恰相反，如果没有自下而上地对并发多任务程序设计下一番苦功进行研究的话，这些模式和工具在我们手中反而可能成为无知和错误的放大器，贻害无穷。《多任务下的数据结构与算法》这本书的出发点，即是以并发和多任务的角度重新审视算法与数据结构这样最基本、最重要的知识，从根本上帮助读者建立对多任务程序本质的正确观念、知识体系和关键技能，对此我是非常认可的。

现代科技发展中的数字艺术：从像素到沉浸式体验 摘要 本书旨在探索数字艺术领域，从其最初的像素化表达形式，逐步深入到当前蓬勃发展的沉浸式互动体验。我们将追溯数字艺术的演进轨迹，审视不同媒介与技术对艺术创作的影响，并深入剖析艺术家如何运用数字工具突破传统界限，创造出前所未有的视觉、听觉乃至触觉的感知体验。全书将以丰富的案例、深入的理论分析以及对未来趋势的展望，为读者勾勒一幅全面而生动的数字艺术全景图。 第一章：像素的诞生与早期探索——数字艺术的基石 本章将带领读者回到数字艺术的起源。我们将考察早期的计算机图形学发展，了解像素作为构成数字图像最基本单位的意义。从那些粗糙但充满实验精神的屏幕画面，到早期计算机游戏的美术设计，再到数字动画的萌芽，我们将分析这些作品在技术限制下的创意表达。 1.1 早期计算机图形学的发展 文本模式的艺术：ASCII Art的趣味与局限。 矢量图形的出现：线条的精确与动态的可能性。 像素画的时代：低分辨率下的色彩构图与风格形成。 1.2 计算机在艺术创作中的初步应用 数字绘画的先驱：早期数字绘画软件与技术。 计算机辅助设计（CAD）在视觉艺术中的影响。 计算机生成的音乐与视觉的结合。 1.3 早期数字艺术家的探索与实验 案例分析： 关注几位在数字艺术早期阶段具有开创性贡献的艺术家，分析他们的创作理念、使用的技术以及作品的意义。例如，探讨 Manfred Mohr、Vera Molnár 等艺术家如何将数学、算法与视觉艺术相结合。 技术回顾： 介绍当时主流的计算机硬件和软件，以及它们如何成为艺术家手中新的表达工具。 第二章：数字媒介的多元化——从二维到三维的飞跃 随着计算机技术的飞速发展，数字媒介不再局限于二维屏幕。本章将聚焦于数字艺术在三维空间中的拓展，以及新兴媒介如数字雕塑、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）的崛起。我们将探讨艺术家如何利用这些新的工具和平台，构建更具深度和沉浸感的艺术作品。 2.1 三维建模与数字雕塑 从线框模型到实体模型：三维建模技术的演进。 数字雕塑软件的应用：ZBrush, Maya, Blender等工具在艺术创作中的地位。 3D打印技术与数字雕塑的结合：实体化艺术品的可能性。 2.2 互动艺术与动态影像 实时渲染与交互式装置：观众参与如何改变艺术体验。 数据可视化作为艺术表达：将抽象数据转化为生动的视觉语言。 动态影像的叙事力量：数字动画、视频艺术的创新。 2.3 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）的艺术边界 VR艺术： 构建完全沉浸式的虚拟空间，让观众“走进”艺术作品。 案例分析： 探讨一些成功的VR艺术项目，分析它们如何在虚拟环境中营造情感共鸣和叙事体验。例如，介绍一些沉浸式叙事体验或虚拟博物馆。 AR艺术： 将数字信息叠加于现实世界，模糊虚拟与现实的界限。 案例分析： 分析AR技术如何在公共空间、展览中为观众带来新的互动方式。例如，介绍通过AR手机应用与雕塑互动，或者在特定地点触发数字动画。 2.4 媒介融合与跨界艺术 音乐、影像、表演与数字技术的融合。 生物艺术、科学艺术与数字技术的结合。 第三章：算法与生成艺术——智能的创造力 算法在现代艺术创作中的作用日益凸显。本章将深入探讨生成艺术（Generative Art）的概念，以及艺术家如何运用数学、代码和人工智能（AI）生成独特的艺术作品。我们将考察算法在创作过程中的角色，以及它如何挑战我们对“作者”和“原创性”的理解。 3.1 生成艺术的原理与实践 从随机性到确定性：算法在艺术创作中的应用。 分形艺术、细胞自动机艺术的数学美学。 使用Processing, p5.js等工具进行生成艺术创作。 3.2 人工智能（AI）与艺术创作 AI图像生成： DALL-E, Midjourney等工具在艺术领域的应用与争议。 案例分析： 探讨AI生成的艺术作品如何挑战传统的创作模式，以及AI在辅助艺术家创作中的潜力。分析AI生成的图像如何被艺术家二次创作，或作为灵感来源。 AI音乐生成与文学创作。 AI在交互艺术中的应用： 例如，AI驱动的互动叙事或动态变化的艺术装置。 3.3 算法的哲学思考 “作者”的界定：当算法成为创作主体时。 “原创性”的再定义：在可复制的数字时代。 艺术与科学的边界模糊。 第四章：沉浸式体验与互动叙事——观众的参与和感知 数字艺术的最终目标之一是创造引人入胜的沉浸式体验，让观众不再是旁观者，而是积极的参与者。本章将深入研究互动叙事、游戏化艺术、以及如何利用多感官刺激来增强艺术作品的感染力。 4.1 互动叙事的构建 非线性叙事结构在数字艺术中的应用。 游戏机制如何被融入艺术作品。 用户行为驱动的艺术体验。 案例分析： 介绍一些具有代表性的互动叙事项目，分析它们如何通过技术手段引导观众的情感和理解。例如，一些探索性游戏或交互式电影。 4.2 多感官艺术体验 声音设计与视觉的协同作用。 触觉反馈与空间体验的结合。 气味、温度等元素的引入。 案例分析： 探讨一些利用多种感官来增强沉浸感的艺术装置或体验。例如，利用声音景观营造氛围，或通过触觉反馈增加互动深度。 4.3 沉浸式装置与环境艺术 全息投影、 Mapping 等技术在空间创作中的应用。 环境艺术如何与数字技术结合，创造独特的美学空间。 案例分析： 关注一些大型沉浸式艺术展或装置，分析它们如何通过空间设计和技术融合，为观众带来震撼的体验。例如，TeamLab等艺术团队的作品。 第五章：数字艺术的未来趋势与社会影响 数字艺术的发展日新月异，其边界也在不断拓展。本章将展望数字艺术的未来发展方向，探讨新兴技术如元宇宙（Metaverse）、区块链（Blockchain）在艺术领域的潜在影响，并反思数字艺术对社会文化、身份认同以及人类感知方式的深刻变革。 5.1 元宇宙与数字艺术的新大陆 虚拟世界中的艺术展览、创作与交易。 NFTs（非同质化代币）与数字艺术品的所有权。 案例分析： 讨论NFTs如何改变数字艺术品的价值评估和流通方式，以及由此引发的艺术市场变革。 数字身份与虚拟艺术的关联。 5.2 区块链技术与数字艺术的未来 版权保护与透明化交易。 去中心化艺术平台的发展。 5.3 数字艺术的社会文化意义 对传统艺术形式的挑战与融合。 数字艺术在教育、传播与社会批判中的作用。 科技发展对人类感知方式的影响。 圆桌讨论（虚构）： 模拟几位不同领域专家（艺术家、技术专家、评论家、哲学家）对数字艺术未来发展方向的对话，探讨其机遇与挑战。 5.4 艺术家、技术与观众的共生关系 技术如何赋能艺术家，艺术家如何引导技术发展。 观众在数字艺术生态系统中的角色演变。 结语： 数字艺术，作为科技与人文交织的璀璨产物，正以前所未有的力量重塑我们的视觉文化和感知体验。本书的旅程，是从像素的微小单元出发，到跨越时空的沉浸式空间，再到智能算法的无限可能。我们期待通过对数字艺术的深入剖析，能够激发读者对未来艺术形式的想象，并理解技术如何为人类的创造力打开新的维度。这本书不仅仅是一次关于数字艺术的导览，更是一场关于科技、艺术与人类未来的深度对话。

评分☆☆☆☆☆

作为一个计算机科学专业的学生，我选修了高性能计算相关的课程，但课本上的内容总是显得过于学术化，缺乏与当前主流硬件架构的紧密结合。我迫切需要一本能够连接理论与实践的教材，特别是针对现代CPU设计，如乱序执行、分支预测和缓存层级结构对并行程序性能的影响。这本书如果能深入剖析不同编程模型，比如OpenMP、MPI，乃至CUDA或OpenCL的异同点和适用场景，那就太棒了。我特别看重它对“伪共享”（False Sharing）这类隐藏性能杀手的讨论深度，以及如何利用原子操作和锁来精细控制资源竞争。我希望作者能像一位经验丰富的导师一样，不仅告诉我“是什么”，更要告诉我“为什么是这样”，以及在面对特定瓶颈时，“如何系统性地优化”。如果书中能包含一些真实世界中大型科学计算或数据处理的优化案例，哪怕是简化版的，也会极大地增强这本书的实战价值，让我能带着更明确的目标去学习和实践。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁而现代，封面上那颗闪烁着蓝光的芯片图案，立刻抓住了我的眼球，让人不禁联想到高性能计算的未来。我是一名软件工程师，平时接触的主要是单线程应用，但随着项目对实时性和数据吞吐量的要求越来越高，我深知自己必须跨入并行计算的门槛。我期待这本书能提供一个从底层原理到实际应用的系统性指南，而不是泛泛而谈的理论堆砌。特别是对于初学者而言，如何理解线程同步、内存一致性模型这些晦涩的概念，需要作者用深入浅出、富有洞察力的语言进行阐述。我希望看到的是清晰的架构图、详尽的代码示例，能够帮助我真正地“看到”多个核心是如何协同工作的，而不是仅仅停留在“并行化”这个抽象的动作上。如果它能在我阅读的过程中，不断地用生动的类比或实际案例来巩固知识点，那无疑是一本极佳的入门与进阶参考书。我关注的重点在于，它是否能提供一套实用的调试和性能分析工具链的介绍，因为在多核环境下，调试并发问题往往比解决逻辑错误更令人头疼。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版给我留下了非常好的第一印象，纸张的质感很适合长时间阅读，图表的清晰度也足以应对复杂的流程图。我是一位资深的系统架构师，我的兴趣点在于宏观层面的设计决策，而非具体的代码实现细节，因此我更关注软件架构如何适应多核硬件的演进。我希望这本书能够提供关于微服务架构下的并行数据流处理、分布式锁的实现机制，以及如何在云原生环境中设计可伸缩、高容错的并发系统。特别是在面对大规模并发请求时，如何避免“忙等”和不必要的上下文切换，是值得深入探讨的议题。如果它能探讨更高层次的抽象框架，比如Actor模型或CSP模型（Communicating Sequential Processes）在现代并发编程中的应用与局限，并能提供一些设计模式来指导团队构建健壮的多线程/多进程应用，那么这本书对我的价值将是巨大的。

评分☆☆☆☆☆

我平时的工作涉及到嵌入式系统的开发，对功耗和实时性有着极其严苛的要求。对于我来说，多核计算不仅仅是为了追求极限速度，更是为了在有限的能源预算内实现复杂任务的有效分配。我希望能在这本书中找到关于异构计算，特别是CPU与特定加速器（如GPU或FPGA）协同工作的设计哲学。我的疑问是，如何有效地划分任务负载，使得通信开销最小化，同时保持负载的均衡？如果书中能够提供一些关于实时操作系统（RTOS）在多核环境下的调度策略的讨论，并对比不同架构下的内存模型如何影响中断响应时间，那将是对我工作极有价值的补充。我对那些只会停留在x86架构的通用介绍不感兴趣，我更期待看到针对资源受限环境下的设计权衡（Trade-offs）的深刻见解和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

从我翻阅的几页来看，这本书的叙事风格非常流畅，没有那种陈旧的教科书式的枯燥感，读起来颇有启发性。我尤其关注程序的可维护性和可移植性问题，因为现代软件生命周期中，代码的可读性与未来迭代的成本息息相关。我希望能看到关于如何编写“清晰”的并行代码的指导方针。比如，何时使用显式的线程管理，何时倾向于使用高级的并发库函数，以及如何通过恰当的注释和模块化设计来降低并行代码的认知负荷。更重要的是，我期望书中能提供一套严格的测试和验证方法论，来确保并发程序的正确性和健壮性，比如如何利用模型检验（Model Checking）或模糊测试（Fuzzing）来暴露难以重现的并发Bug。如果它能教会我如何写出既高效又易于维护的并行代码，那它就超越了一本纯粹的技术手册的范畴，而成为了一本架构师的案头必备。

评分☆☆☆☆☆

书的内容一般，纸张也很差

评分☆☆☆☆☆

《多核计算与程序设计》主要介绍适应于多核（或多处理器）计算机系统的算法和程序，共分为五个部分进行讲解。第1部分介绍多核编程的基础知识，包括多核编程常见问题、锁竞争、加速比、负载均衡等基本概念，多线程退出算法、读写锁、旋转锁、原子操作等多线程编程基础知识，基于OpenMP标准的并行程序设计基础等；

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我似乎是评价过这个哦 ，理论研究用的，做应用的人暂时先用不着

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算得上是深入浅出吧

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也不清楚这本书是否好,是否有用

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一边看一边用，对学习并行机算很有用

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好书

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