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[阿联酋] 杰拉西莫斯·巴拉斯 著，张云泉，贾海鹏，李士刚，袁良 等 译

图书标签:

• 多核编程
• GPU编程
• 并行计算
• CUDA
• OpenMP
• 异构计算
• 高性能计算
• 科学计算
• 工程应用
• 编程技巧

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111557685

版次：1

商品编码：12134854

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 高性能计算技术丛书

开本：16开

出版时间：2017-02-01

用纸：胶版纸

页数：536

内容简介

　　《多核与GPU编程：工具、方法及实践》从并行软件的实现、调试、优化和剖析四个方面，详细讨论了当前主要的并行计算关键技术，主要内容包括：多核和并行程序设计、共享内存编程中的线程与OpenMP、分布式内存编程、GPU编程、Thrust模板库、负载均衡等。本书结合具体的代码和案例分析，揭示了如何使用库或者指令创建多核应用，如何使用MPI开发分布式应用程序，如何使用CUDA开发高性能GPU程序，如何实现负载均衡，以及如何针对目标多核平台进行程序剖析和调试等。本书可供从事高性能计算技术研究的专业人员参考，也可作为高校相关专业的教学用书。

作者简介

　　Gerassimos Barlas 沙迦美国大学计算机科学与工程系教授。他的研究兴趣包括并行算法、开发、分析，以及负载平衡的建模框架，分布式视频点播。Barlas教授讲授并行编程课程已有12年时间，早在20世纪90年代，他就开始研究并行计算，并积极参与并行和分布式系统可分负载理论这一新领域的研究工作。

目录

译者序
前　言
第1章　概述 1
1.1　多核计算机时代 1
1.2　并行计算机的分类 3
1.3　现代计算机概览 4
1.3.1　Cell BE处理器 5
1.3.2　NVIDIA Kepler 6
1.3.3　AMD APU 9
1.3.4　从多核到众核：Tilera TILE-Gx8072和Intel Xeon Phi 10
1.4　性能指标 12
1.5　并行程序性能的预测与测量 16
1.5.1　Amdahl定律 18
1.5.2　Gustafson-Barsis定律 20
第2章　多核和并行程序设计 23
2.1　引言 23
2.2　PCAM方法学 24
2.3　分解模式 26
2.3.1　任务并行 27
2.3.2　分而治之分解 28
2.3.3　几何分解 30
2.3.4　递归数据分解 32
2.3.5　流水线分解 35
2.3.6　基于事件的合作分解 39
2.4　程序结构模式 39
2.4.1　单程序多数据 40
2.4.2　多程序多数据 40
2.4.3　主/从 41
2.4.4　map-reduce 41
2.4.5　fork/join 42
2.4.6　循环并行 44
2.5　匹配分解模式和程序结构模式 44
第3章　共享内存编程：线程 46
3.1　引言 46
3.2　线程 48
3.2.1　线程的定义 48
3.2.2　线程的作用 49
3.2.3　线程的生成和初始化 49
3.2.4　在线程间共享数据 55
3.3　设计考虑 57
3.4　信号量 58
3.5　经典问题中的信号量 62
3.5.1　生产者–消费者 63
3.5.2　终止处理 66
3.5.3　理发师问题：引入公平性 75
3.5.4　读者–写者问题 80
3.6　monitor 84
3.6.1　设计方法1：monitor内部的关键区 87
3.6.2　设计方法2：monitor控制关键区的入口 87
3.7　经典问题中的monitor 91
3.7.1　重新考虑生产者–消费者问题 91
3.7.2　重新考虑读者–写者问题 95
3.8　动态线程管理与静态线程管理 102
3.8.1　Qt线程池 102
3.8.2　线程池的创建和管理 103
3.9　调试多线程应用 111
3.10　高层次结构：无须显式利用线程的多线程编程 115
3.10.1　并发map 116
3.10.2　map-reduce 118
3.10.3　并发过滤 120
3.10.4　filter-reduce 121
3.10.5　案例研究：多线程存储 122
3.10.6　案例研究：多线程图像匹配 131
第4章　共享内存编程：OpenMP 140
4.1　引言 140
4.2　第一个OpenMP程序 141
4.3　变量作用域 144
4.3.1　定积分OpenMP版本V.0：人工划分 146
4.3.2　定积分OpenMP版本 V.1：无竞争条件的人工划分 147
4.3.3　定积分OpenMP V.2：基于锁的隐式划分 148
4.3.4　定积分OpenMP V.3：基于归约的隐式划分 150
4.3.5　变量作用域总结 151
4.4　循环级并行 152
4.4.1　数据依赖 154
4.4.2　嵌套循环 162
4.4.3　调度 162
4.5　任务并行 166
4.5.1　sections指令 166
4.5.2　task指令 171
4.6　同步结构 177
4.7　正确性与优化问题 183
4.7.1　线程安全 183
4.7.2　假共享 187
4.8　案例研究：OpenMP中的排序算法 192
4.8.1　自下而上归并排序算法的OpenMP实现 192
4.8.2　自上而下归并排序算法的OpenMP实现 195
4.8.3　性能评估 200
第5章　分布式内存编程 203
5.1　通信进程 203
5.2　MPI 204
5.3　核心概念 205
5.4　你的第一个MPI程序 206
5.5　程序体系结构 208
5.5.1　SPMD 208
5.5.2　MPMD 209
5.6　点对点通信 210
5.7　可选的点对点通信模式 214
5.8　非阻塞通信 216
5.9　点对点通信小结 220
5.10　错误报告与处理 220
5.11　集合通信简介 222
5.11.1　分发 226
5.11.2　收集 231
5.11.3　归约 233
5.11.4　多对多收集 237
5.11.5　多对多分发 240
5.11.6　多对多归约 245
5.11.7　全局同步 245
5.12　通信对象 245
5.12.1　派生数据类型 246
5.12.2　打包/解包 253
5.13　节点管理：通信器和组 254
5.13.1　创建组 255
5.13.2　建立内部通信器 257
5.14　单边通信 259
5.14.1　RMA通信函数 261
5.14.2　RMA同步函数 262
5.15　I/O注意事项 270
5.16　MPI多进程和多线程混合编程 276
5.17　时序和性能测量 279
5.18　调试和分析MPI程序 279
5.19　Boost.MPI库 283
5.19.1　阻塞和非阻塞通信 285
5.19.2?数据序列化 289
5.19.3?集合通信 292
5.20　案例研究：有限扩散聚合模型 295
5.21　案例研究：暴力加密破解 300
5.21.1　版本1：“基本型”MPI 300
5.21.2　版本2：MPI与OpenMP的结合 305
5.22　案例研究：主/从式并行模型的MPI实现 308
5.22.1　简单主/从式设置 309
5.22.2　多线程主/从式设置 316
第6章　GPU编程 333
6.1　GPU编程简介 333
6.2　CUDA编程模型：线程、线程块、线程网格 335
6.3　CUDA执行模型：流多处理器和warp 340
6.4　CUDA程序编译过程 344
6.5　构建CUDA项目 347
6.6　内存层次结构 349
6.6.1　本地内存/寄存器 355
6.6.2　共享内存 356
6.6.3　常量内存 363
6.6.4　texture和surface内存 368
6.7　优化技术 369
6.7.1　线程组织设计 369
6.7.2　kernel结构 378
6.7.3　共享内存访问 382
6.7.4　全局内存访问 388
6.7.5　page-locked与zero-copy内存 392
6.7.6　统一内存 394

前言/序言

　　Preface 前　　言　　多核架构出现在21世纪的第一个10年里，给并行计算带来了勃勃生机。新平台需要新方法来进行软件开发，其中一个新方法就是把工具和工作站网络时代的惯例同新兴软件平台（如CUDA）相结合。 为满足这种需求，本书将介绍目前主流的工具和技术，不仅是各自独立的工具和技术，更重要的是将它们相互结合。书中会提供多平台和程序设计范例（如消息传递和线程）高效结合的实例。顾名思义，“Hybrid”（混合）计算，是高性能计算的一个新趋势，针对百亿亿级的性能需求，使软件有可能扩展到数百万的线程上。　　所有章节都包含丰富的示例和实际问题，并比较了不同的设计脚本，重点在于如何使其实际运作起来。那些能使得高效的软件开发区别于徒劳无功的软件开发训练的所有细节，都以有序的形式呈现出来。　　本书介绍了从20世纪90年代继承而来的最新的先进工具（例如OpenMP和MPI标准），并包括更前沿的平台，如具有复杂线程管理功能的Qt库，以及具有在不同多核架构（包括CPU和GPU）上配置相同软件功能的Thrust模板库。　　我不可能面面俱到地给出多核开发中的所有可用工具。即使是POSIX线程之类的一些行业标准，书中也并未涉及。　　本书不仅旨在介绍主流范型（范围从OpenMP的串行代码半自动并行化到用来巩固MPI的显式通信“plumping”）的实例，还要讲解高效的多核软件开发背后的原理，并指导读者进行实践。　　本书内容本书可以分成如下几个逻辑单元，虽然书中没有明确地这样区分。　　多核软件的设计概述概述：第1章介绍多核硬件，讨论了一些具有影响力的体系结构范型示例。第1章也介绍了加速比和效率，在评估多核和并行软件时这些是基本的度量方式。1.5节告诉读者如何从多核和众核硬件激动人心的新进展中预测出什么是人们所期待的方法。　　第2章讨论可应用于并行和多核软件开发的方法论与设计模式，包括工作分解模式和程序结构模式。　　共享内存编程：讨论了两种不同的共享内存并行编程方法——显式并行化和隐式并行化。在显式方面，第3章覆盖了线程和两种最常用的同步机制——信号和monitor。对于通常遇到的设计模式（如生产者–消费者模式和读者–写者模式），均给出了详细解释并应用于一系列示例中。　　在隐式方面，第4章介绍了OpenMP标准，该标准的设计使得我们能以最少的工作量将现有串行代码并行化。它可使开发时间大大缩短。该标准还有其他的好处，如解决了循环间存在的依赖。　　分布式内存编程：第5章介绍了分布式内存并行编程的事实标准——消息传递接口（MPI）。MPI同多核编程相关，因为它旨在把程序从一个共享内存多核机器上扩展到一个具有上百万节点的超级计算机上。就其本身而言，MPI能够为利用多核机器的多重分解提供基础，以作为独立的虚拟平台。　　这部分涉及的特征包括点对点通信和集合通信，也包括单边通信。有一节内容专门针对Boost.MPI库，虽然还未实现全部的功能，但它的确简化了使用MPI的过程。　　GPU编程：GPU是把本书内容组织在一起的最初原因之一。以此类推到共享内存编程，这里从两个方面讨论了针对GPU软件开发的问题。一方面是NVIDIA的CUDA中的具体方法，该方法中的内存传输、数据放置和线程执行配置都需要仔细计划。这将在第6章进行介绍。　　另一方面是高级的Thrust模板库算法方法，这部分在第7章中讨论。程序设计的类标准模板库（STL-like）方法为Thrust提供了把CPU和GPU平台均作为目标的能力，在本书所介绍的工具中，这是一个独特的特性。　　负载均衡：第8章讨论在多核开发中经常被低估的一个方面。一般来说，一旦异构计算资源开始运行，就应该认真考虑负载均衡。举例来说，一个CPU和一个GPU构成这一组资源，我们在满足需求时不能只考虑一群不同机器的集合。第8章简要讨论了Linda语言，这可以被看做动态负载均衡的高级抽象。　　书中主要的关注点在静态负载均衡，以及可以用于驱动负载分区和数据通信序列的数学模型。　　很多场景中都应用了一种已经得到认可的方法论——可分负载理论（DLT），并且给出了解释。书中还介绍了一个简单的C++库，它实现了部分过去20年中已经发表过的DLT研究结果。　　软件和硬件要求书中的示例都是在Ubuntu Linux系统上开发和测试的。本书中使用的所有软件都是可以免费获取或者是开源的。其中包括：　　GNU C/C++ 编译器组件 4.8.x（兼容 CUDA），组件4.9.x （兼容OpenMP 4.0）Digia的 Qt 4.x 库或者Qt 5.x 库OpenMPI 1.6MPENVIDIA的 CUDA SDK 6.5Thrust 库 （版本1.7）如果拥有近期正确安装的Linux，并装有版本等于或高于上述软件列表中版本号的软件，那么执行本书中提供的示例代码应该不会有任何问题。虽然我没有提供Windows平台下的生成文件或者使用Visual Studio编译和执行示例代码的指令，但未安装Linux的用户只需进行少量代码改动就可以把示例移植到Windows上。考虑到我们使用的是标准C/C++库，因此对于代码的改动（如果存在）应该只会影响头文件，也就是那些需要被包括的（include）文件。　　硬件部分唯一的实际局限是需要计算能力为2.x或者更高的NVIDIA GPU。早期芯片也可以使用，但是它们的独特性，尤其是关于全局内存的访问，在书中没有给出解释。没有NVIDIA GPU的用户可以通过使用附录E中介绍的方法来成功执行CUDA程序。　　示例代码书中的程序可在Elsevier网站(http://store.elsevier.com/9780124171374)上获取压缩包。　　程序存放在特定的文件夹中，以章名区分，如图1所示。　　对于书中的代码清单，均在第1行给出了相对于该章目录的对应文件的位置。　　单文件程序的第一行注释里包含编译和链接命令。多文件项目存放在它们自己的目录中，其中也包含一个生成文件或者一个项目（.pro）文件。如果需要输入样本值，该部分数据也在该目录下的文件中提供。　　图1　截屏显示了示例代码在特定章节的文件夹中的组织方式教学建议本书中所涉及的内容适合高年级本科生或者研究生课程。学生需要具备的背景知识包括掌握C和C++编程（两种语言的使用贯穿整本书）、基本的操作系统概念，以及基本的计算机体系结构常识。　　根据各自的需求，教师可以选择使用以下列出的一些教学建议。前两章是为后面的章节奠定基础，因此它们在所有的路径中都包括：　　重点在并行编程（本科生）：　　第1章：Flynn分类法、当代的多核设备、性能标准。1.1～1.5节。　　第2章：设计、PCAM方法论、分解模式、程序结构模式。2.1～2.5节。　　第3章：线程、信号、monitor。3.1～3.7节。　　第4章：OpenMP的基本概念、工作共享结构， 4.1～4.4节。　　第5章：MPI、点对点通信、集合操作、目标/结构通信，以及调试和性能分析。5.1～5.12节、5.15～5.18节和5.20节。　　第6章：CUDA编程模型，内存层次结构，针对GPU的优化。6.1～6.6节、 6.7.1节、6.7.3节、 6.7.6节、6.9～6.11节和6.12.1节。　　第7章：Thrust基本的知识。7.1～7.4节。　　第8章：负载均衡。8.1～8.3节。　　重点在多核编程（本科生）：　　第1章：Flynn分类法、当代的多核设备、性能标准。1.1～1.5节。　　第2章：设计、PCAM方法论、分解模式、程序结构模式。2.1～2.5节。　　第3章：线程、信号、monitor。3.1～3.10节。　　第4章：基本的OpenMP、工作共享结构，以及正确性和性能问题。4.1～4.8节。　　第5章：MPI，点对点通信、集合操作、目标/结构通信，以及调试和性能分析。5.1～5.12节、 5.16～5.18节和5.21节。　　第6章：CUDA编程模型、内存层次结构，以及针对GPU的优化。6.1～6.10节、 6.12.1节。　　第7章： Thrust基本的知识。7.1～7.4节。　　第8章：负载均衡。8.1～8.3节。　　高级多核编程： 第1章：Flynn分类法、当代的多核设备、性能标准。1.1～1.5节。　　第2章：设计、PCAM方法论、分解模式、程序结构模式。2.1～2.5节。　　第3章：线程、信号、monitor、高级线程管理。3.1～3.10节。　　第4章：OpenMP基本的知识，工作共享结构，以及正确性和性能问题。4.1～4.8节。　　第5章：MPI、点对点通信、集合操作、目标/结构通信，以及调试和性能分析。5.1～5.12节、 5.15～5.18节和 5.21～5.22节。　　第6章：CUDA编程模型、内存层次结构，以及针对GPU的优化。6.1～6.12节。　　第7章：Thrust数据类型和算法。7.1～7.7节。　　第8章：负载均衡、基于DLT的分割。8.1～8.5节。

《多核与GPU编程：工具、方法及实践》是一本深入探讨现代计算硬件并行性潜力的专业书籍。它旨在为开发者提供掌握多核处理器和图形处理单元（GPU）的编程技术，以实现高性能计算的全面指南。本书的核心在于如何有效地利用这些强大的并行计算资源，克服传统串行编程的瓶颈，解决日益增长的数据处理和复杂计算需求。 本书内容详解： 第一部分：并行计算基础与模型 在现代计算领域，单核处理器的性能提升速度已趋于平缓，而多核处理器和GPU的出现则为计算能力的飞跃带来了新的可能。本部分将从基础概念出发，为读者打下坚实的并行计算理论基础。 并行计算的演进与必要性： 摩尔定律的挑战与多核时代的到来： 详细阐述为何单核处理器性能提升受限，以及多核处理器如何成为应对这一挑战的关键。我们将回顾处理器架构的发展历程，重点关注核心数量的增加如何改变了软件开发的范式。 GPU的崛起与通用计算： 介绍GPU从图形渲染加速器向通用并行计算平台（GPGPU）的转变过程。分析GPU的独特架构（大规模并行处理单元、高内存带宽）如何使其在科学计算、深度学习、数据分析等领域展现出卓越的性能。 并行计算的优势与应用场景： 探讨并行计算在解决计算密集型问题上的显著优势，包括但不限于：科学模拟（天气预报、分子动力学）、大数据分析、图像与视频处理、机器学习与人工智能、金融建模、游戏开发等。通过具体的案例分析，让读者深刻理解并行计算的实际价值。 并行计算模型与范式： 任务并行与数据并行： 清晰区分这两种最核心的并行计算模型。任务并行侧重于将不同的计算任务分配给不同的处理单元，而数据并行则侧重于将相同操作同时应用于大量数据。本书将详细解析它们的特点、适用场景以及组合应用的可能性。 共享内存与分布式内存模型： 介绍两种主要的并行计算内存架构。共享内存模型（如多核CPU）允许所有处理器访问同一块内存空间，编程相对直观但需考虑同步问题。分布式内存模型（如多台计算机集群或某些GPU架构）则需要通过显式的通信机制（如消息传递）来交换数据。 同步与异步计算： 深入探讨并行任务之间的同步机制，包括锁、信号量、条件变量、原子操作等。解释它们如何用于保证数据一致性和避免竞态条件。同时，介绍异步计算的思想，以及如何通过回调、Future/Promise等机制提高程序的响应性和吞吐量。 并行算法设计原则： 讲解在设计并行算法时需要考虑的关键因素，如任务分解、负载均衡、通信开销、并行度与粒度控制等。通过经典并行算法（如并行排序、矩阵乘法）的剖析，演示这些原则的应用。 第二部分：多核CPU编程技术 本部分将聚焦于多核CPU上的并行编程，介绍主流的编程模型、工具和技术，帮助读者掌握如何在多核环境中编写高效的并行程序。 线程模型与API： Pthreads（POSIX Threads）： 作为一种广泛应用的跨平台线程库，Pthreads提供了创建、管理线程以及线程间通信和同步的丰富API。本书将详细介绍Pthreads的使用方法，包括线程的创建与销毁、线程同步原语（互斥锁、条件变量、信号量）的使用、线程局部存储等。 OpenMP： 介绍OpenMP作为一种基于编译指示（pragma）的并行编程模型，它能够方便地将串行程序并行化，尤其适用于共享内存系统。重点讲解OpenMP的并行区域、任务、数据共享、同步指令，以及如何通过编译指示控制并行执行。 C++ Standard Library Threads： 介绍C++11及以后版本提供的标准线程库，包括`std::thread`、`std::mutex`、`std::condition_variable`、`std::atomic`等，提供了一种更现代化、更安全的C++并行编程方式。 并行程序开发工具与调试： 性能分析工具： 讲解如何使用如`perf`、Intel VTune Profiler、Gprof等性能分析工具来识别程序的性能瓶颈，发现潜在的并行化机会，并评估并行实现的效率。 调试工具： 介绍用于调试多线程程序的专门工具，如GDB的多线程调试功能、Valgrind的Helgrind和DRD工具，用于检测数据竞争、死锁等并行程序特有的错误。 代码重构与并行化策略： 提供将现有串行代码逐步转化为并行代码的策略，包括识别可并行化的部分、选择合适的并行模型、渐进式并行化与测试等。 高级多核编程技术： 并发数据结构： 讨论在多线程环境下，如何安全高效地使用并发数据结构，如无锁队列、并发哈希表等，以减少同步开销，提高吞吐量。 任务调度与工作窃取： 介绍高效的任务调度策略，如工作窃取（work-stealing）模型，如何利用空闲线程“窃取”其他线程的任务，以实现更好的负载均衡和资源利用。 内存一致性模型与缓存一致性： 深入探讨CPU内存一致性模型，理解不同体系结构下内存操作的顺序和可见性问题，以及缓存一致性协议（MESI等）对并行程序性能的影响。 第三部分：GPU编程技术 本部分将深入讲解GPU的编程模型、架构以及如何利用CUDA和OpenCL等框架开发高性能的GPU应用程序。 GPU架构与编程模型： GPU核心架构： 详细介绍GPU的SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）执行模型，理解流处理器（Streaming Processor）、计算单元（Compute Unit）、线程块（Thread Block）、线程（Thread）、warp/wavefront等核心概念。 内存层次结构： 解析GPU独特的内存层次结构，包括全局内存（Global Memory）、共享内存（Shared Memory）、寄存器（Register）、常量内存（Constant Memory）、纹理内存（Texture Memory）等，以及它们之间的性能差异和访问模式对性能的影响。 CUDA编程模型： 深入讲解NVIDIA CUDA平台的编程模型，包括主机（Host）和设备（Device）的概念、核函数（Kernel）的定义、线程层级（Grid, Block, Thread）的管理、内存管理（主机内存与设备内存的拷贝、动态分配）、同步机制（`__syncthreads()`）等。 OpenCL编程模型： 介绍跨平台的异构计算接口OpenCL。讲解OpenCL的核心概念，如平台（Platform）、设备（Device）、上下文（Context）、命令队列（Command Queue）、程序（Program）、内核（Kernel）、内存对象（Buffer, Image）等，以及如何在不同的硬件平台（GPU, CPU, FPGA）上实现统一的并行编程。 CUDA/OpenCL核心编程实践： 数据并行算法实现： 以常见的并行算法为例，如向量加法、矩阵乘法、图像滤波、规约（Reduction）等，详细演示如何在CUDA和OpenCL中实现高效的数据并行计算。 共享内存的优化利用： 讲解如何通过利用共享内存来减少对慢速全局内存的访问，提高数据重用率，是GPU编程中的关键优化手段。 流（Streams）与并发执行： 介绍CUDA streams和OpenCL command queues如何实现主机与设备之间的异步操作和多个核函数的同时执行，以提高GPU的利用率。 线程块与网格的组织： 讲解如何根据问题的特性，合理组织线程块和网格的大小，以最大化并行度并避免资源限制。 内存访问优化： 深入探讨内存合并（Memory Coalescing）、银行冲突（Bank Conflicts）等概念，以及如何通过调整数据布局和访问模式来优化内存访问性能。 GPU高级编程与生态系统： cuBLAS, cuFFT, Thrust等库的使用： 介绍NVIDIA提供的CUDA库，如cuBLAS（线性代数）、cuFFT（快速傅里叶变换）、Thrust（C++ STL风格的并行算法库），如何利用这些高度优化的库快速实现常见计算任务。 OpenCL库与框架： 介绍OpenCL生态中的相关库和框架，以及如何利用它们简化开发。 性能调优与剖析： 讲解GPU性能分析工具，如NVIDIA Nsight Systems, Nsight Compute，以及如何利用它们识别GPU上的性能瓶颈，如内存带宽限制、计算单元利用率、延迟等。 异构计算与混合编程： 讨论如何将CPU和GPU协同工作，构建混合计算应用程序，充分发挥不同计算单元的优势。 第四部分：并行编程方法论与最佳实践 本部分将升华主题，探讨通用性的并行编程方法论、性能评估标准以及在实际项目中应用并行技术时需要遵循的最佳实践。 并行程序的设计方法论： 问题分解与抽象： 如何识别问题中的并行性，以及如何将复杂问题分解为更小的、可并行执行的子问题。 负载均衡策略： 讨论动态负载均衡和静态负载均衡的优缺点，以及如何根据任务特性选择合适的策略。 通信与同步的权衡： 分析通信开销和同步开销对并行程序性能的影响，以及如何在两者之间进行权衡。 可伸缩性分析： 讲解如何评估并行程序的性能随处理器数量增加而扩展的能力，以及如何识别和解决可伸缩性瓶颈。 性能度量与优化： 关键性能指标： 定义和解释吞吐量（Throughput）、延迟（Latency）、并行度（Parallelism）、效率（Efficiency）、加速比（Speedup）等核心性能指标。 性能瓶颈识别： 总结不同类型的性能瓶颈，如计算密集型、内存密集型、I/O密集型、通信密集型等，以及如何通过分析和工具来定位它们。 优化技术总结： 回顾和总结贯穿全书的各种优化技术，包括算法优化、数据结构优化、内存访问优化、并发与同步优化、硬件特性利用等。 并行编程的挑战与未来趋势： 并行编程的复杂性： 探讨并行编程固有的复杂性，如调试困难、可移植性问题、潜在的竞态条件和死锁等。 并行编程的误区与陷阱： 列举开发者在并行编程中常犯的错误，并提供避免这些错误的建议。 新兴的并行计算技术： 简要介绍当前和未来并行计算领域的一些前沿技术，如FPGA在并行计算中的应用、AI驱动的并行化技术、新的并行编程模型和语言等。 实际项目中的并行化实践： 项目规划与并行化策略： 如何在项目初期就考虑并行化需求，制定合理的并行化计划。 工具链的选择与集成： 如何根据项目需求和硬件平台，选择合适的编译器、调试器、性能分析器和并行库。 测试与验证： 强调对并行程序进行充分测试的重要性，包括功能测试、性能测试、稳定性测试以及不同硬件平台上的兼容性测试。 《多核与GPU编程：工具、方法及实践》不仅仅是一本技术手册，更是一套指导读者掌握现代计算核心能力的思维框架。通过理论讲解、案例分析和实践指导，本书将赋能读者构建更快速、更强大的应用程序，从而在数据驱动和计算密集型应用的浪潮中，占据技术制高点。

评分☆☆☆☆☆

这本《多核与GPU编程：工具、方法及实践》给我留下了非常深刻的印象。从我拿到它开始，我就被它精炼的语言和深入浅出的讲解所吸引。作为一名刚刚踏入高性能计算领域的学生，我之前对于并行编程的概念总是模糊不清，感觉像是在迷雾中摸索。但这本书就像一盏明灯，一点点驱散了我的困惑。它没有一开始就抛出晦涩难懂的理论，而是从最基础的多核架构讲起，详细介绍了CPU的核心如何协同工作，以及线程、进程这些基本概念。我特别喜欢其中关于同步与锁的章节，作者用非常形象的比喻解释了竞态条件和死锁的产生原因，并提供了切实可行的解决方案。书中对OpenMP的讲解也是详尽入微，从并行区域的划分到各种指令的使用，都给出了清晰的代码示例，让我能够快速上手。我尝试着将书中的一些并行算法应用到自己的小项目中，发现原本需要数小时的计算时间，在并行化后竟然缩短到了几十分钟，这种成就感是无与伦比的。而且，作者在讲解时，非常注重实际应用，书中提到的很多工具和库，比如GCC的OpenMP支持，都是非常实用的，我可以立即下载并尝试。总体来说，这本书为我打下了坚实的多核编程基础，让我对后续的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书《多核与GPU编程：工具、方法及实践》的出现，对于我这样一名在业界摸爬滚打多年的开发者来说，无疑是一场及时雨。我曾经参与过一些大型项目的并行化工作，但往往是依靠经验和试错，效率并不高，而且很多底层细节也只是知其然不知其所以然。这本书恰恰填补了我的知识空白。它对GPU编程的讲解，特别是CUDA模型，让我眼前一亮。作者从GPU的硬件架构入手，详细剖析了线程块、网格、内存层次结构等关键概念，这对于理解GPU为何能实现如此高的并行度至关重要。我尤其欣赏书中关于内存访问优化和并行算法设计的章节，作者通过大量的实例，展示了如何有效地利用GPU的内存带宽，避免线程发散，从而榨干GPU的性能。书中对于一些经典的并行算法，如矩阵乘法、图像处理等，都给出了高效的CUDA实现，并且对性能进行了详细的分析。我印象最深的是关于warp的概念，理解了warp后，再去看那些看似杂乱无章的线程执行，就变得清晰多了。这本书不仅提供了理论知识，更重要的是，它提供了实用的方法和工具，让我能够将这些理论迅速转化为生产力。对于任何想要深入理解和掌握GPU编程的开发者来说，这本书都是不可或缺的参考。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，真正的技术书籍，不仅仅是知识的搬运工，更应该是思想的启迪者。《多核与GPU编程：工具、方法及实践》就属于后者。它让我看到了并行计算的广阔前景，也让我深刻理解了“慢”与“快”之间，不仅仅是硬件的代差，更是编程思想的差异。书中对于多核与GPU协同工作的阐述，让我不再将它们视为孤立的技术，而是能够从一个统一的视角去审视如何最大限度地利用计算资源。作者在讲解不同的编程模型时，都能够准确地把握其核心思想，并将其与实际应用场景相结合。例如，在介绍MPI时，它不仅仅是讲解消息传递的API，更是通过分析分布式系统的通信模式，来指导读者如何设计高效的分布式算法。而在GPU方面，作者并没有停留在CUDA的表面，而是深入探讨了其背后的一些底层优化技巧，比如共享内存的使用、线程束的同步等。这些细节的讲解，对于提升程序的性能至关重要。这本书的另一个亮点在于其“实践”二字。书中提供的代码示例，都经过精心设计，不仅能够运行，而且能够很好地展示所讲授的技术。我尝试着复现了一些例子，并从中学习到了很多宝贵的编程经验。这本书的价值，在于它能够帮助读者建立起一种“并行思维”，从而在未来的开发工作中，能够更主动、更有效地去解决性能瓶颈问题。

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拿到《多核与GPU编程：工具、方法及实践》这本书，我首先被它的标题所吸引。在当今这个计算密集型时代，高效地利用多核CPU和GPU已经成为一项基本技能。这本书并没有辜负我的期望，它以一种非常全面且深入的方式，为我打开了并行编程的新世界。我特别喜欢书中对于不同编程模型的比较和分析，例如，OpenMP、MPI以及CUDA。作者并没有简单地介绍API，而是深入剖析了它们各自的设计哲学、适用场景以及性能特点，这有助于我根据不同的问题选择最合适的工具。书中关于性能分析和优化的章节，对我来说更是价值连城。作者介绍了很多实用的性能剖析工具，并讲解了如何利用它们来定位程序的瓶颈，以及如何针对性地进行优化，比如内存访问模式的调整、线程同步机制的选择等等。我曾经遇到的一个棘手性能问题，在参考了书中相关的优化技巧后，竟然得到了显著的改善。这本书的语言流畅，结构清晰，即使是对于初学者，也能循序渐进地掌握其中的内容。对于有一定基础的读者，也能从中获得不少启发和新的视角。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，引领我探索并行计算的奥秘，并在实践中不断提升自己的编程能力。

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作为一名研究算法的博士生，我一直在寻找一本能够系统性地介绍并行计算，并能够连接理论与实践的书籍。《多核与GPU编程：工具、方法及实践》正是这样一本让我感到惊喜的读物。它非常系统地梳理了从多核到GPU的演进过程，以及不同硬件架构下的编程范式。我非常欣赏书中对于并行算法设计原则的详细阐述，这不仅仅是关于代码实现，更是关于如何从根本上思考如何将问题分解，并映射到并行硬件上。例如，在讲解数据并行和任务并行时，作者给出了清晰的界定和不同场景下的适用性分析。对于GPU方面，书中对异构计算的讨论，让我对CPU和GPU如何协同工作有了更深的理解，不再是简单的任务分配，而是更精妙的计算卸载和数据交换策略。书中对一些高级话题的探讨，如内存一致性模型、原子操作的性能影响等，对于我进行深入的算法优化非常有帮助。而且，这本书的理论深度与工程实践的结合做得非常好。作者在讲解每一个概念时，都会引用相关的研究成果或业界最佳实践，这使得书籍的内容既有学术的严谨性，又不失工程的实用性。读完这本书，我感觉自己对并行算法的理解，上升到了一个新的高度，也为我接下来的研究方向提供了重要的指引。

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搞活动买的，蛮实惠的，自己也需要

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不错~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

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是我想要买的书，在搞深度学习的东西，gpu编程不能少！！！

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质量好，速度快，给力，好

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内容一般般，都介绍了，但都介绍的很浅

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帮孩子买的，需要时翻来看看，

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内容一般般，都介绍了，但都介绍的很浅

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这个还不错，送的比较快。

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新书，留着看吧，书的质量不错