高性能并行珠玑：多核和众核编程方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 詹姆斯·瑞恩德斯（James Reinders），吉姆·杰弗斯（Jim Jeffers） 著，袁良 译

图书标签:

• 并行计算
• 多核编程
• 众核编程
• 高性能计算
• 珠玑宝典
• 算法
• 数据结构
• 编程方法
• 计算机科学
• 优化

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111580805

版次：1

商品编码：12267896

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 计算机科学丛书

开本：16开

出版时间：2017-11-01

用纸：胶版纸

页数：378

内容简介

本书由Intel的技术专家撰写，系统地讲解在IntelXeon处理器和IntelXeonPhi协处理器上进行并行处理和编程的方法和技术,展示了更好地利用Intel处理器或其他多核处理器的系统计算潜力的有效方法。全书包括大量来自多个行业和不同领域的并行编程例子。每章既详细讲述所采用的编程技术，同时展示了其在IntelXeonPhi协处理器和多核处理器上的高性能结果。几十个新的例子和案例显示的“成功经验”不但展现了这些强大系统的主要特征，而且展示出如何在这些异构系统上保持并行化。

作者简介

James Reinders，英特尔软件总监，首席技术布道师。参与多个旨在加强并行编程在工业界应用的工程研究和教育项目。他对多个项目做出了贡献，包括世界上首例 Teraflop 级超级计算机（ASCI Red）和世界上首例 Teraflop 级微处理器（Intel Xeon Phi协处理器）。

Jim Jeffers，英特尔MIC（集成众核）架构专家和首席工程师，对至强融核协处理器有着较为深入与全面的研究。

目录

High Performance Parallelism Pearls: Multicore and Many-core Programming Approaches
出版者的话
译者序
推荐序
前　言
作者简介
第1章　引言 1
1.1　学习成功经验 1
1.2　代码现代化 1
1.3　并发算法现代化 1
1.4　向量化和数据局部性现代化 2
1.5　理解功耗使用 2
1.6　ISPC和OpenCL 2
1.7　Intel Xeon Phi协处理器特性 2
1.8　众核和新异构系统 2
1.9　书名中没有Xeon Phi与新异构架构编程 3
1.10　众核的未来 3
1.11　下载 3
1.12　更多信息 4
第2章从正确到正确&高效：Godunov
格式的Hydro2D案例学习 5
2.1　现代计算机上的科学计算 5
2.1.1　现代计算环境 6
2.1.2　CEA的Hydro2D 6
2.2　冲击流体动力学的一种数值方法 7
2.2.1　欧拉方程 7
2.2.2　Godunov方法 7
2.2.3　哪里需要优化 9
2.3　现代计算机架构的特征 9
2.3.1　面向性能的架构 9
2.3.2　编程工具和运行时 10
2.3.3　计算环境 11
2.4　通向高性能的路 11
2.4.1　运行Hydro2D 11
2.4.2　Hydro2D的结构 12
2.4.3　优化 15
2.4.4　内存使用 16
2.4.5　线程级并行 17
2.4.6　算术效率和指令级并行 24
2.4.7　数据级并行 26
2.5　总结 32
2.5.1　协处理器与处理器 32
2.5.2　水涨船高 32
2.5.3　性能策略 33
2.6　更多信息 34
第3章HBM上的SIMD与并发优化 36
3.1应用程序：HIROMB-BOOS-MODEL 36
3.2　关键应用：DMI 36
3.3　HBM执行配置文件 37
3.4　HBM优化综述 38
3.5　数据结构：准确定位位置 38
3.6　HBM上的线程并行 41
3.7　数据并行：SIMD向量化 45
3.7.1　零散的可优化部分 46
3.7.2　过早抽象是万恶之源 48
3.8　结果 50
3.9　详情分析 51
3.10　处理器与协处理器可扩展性对比 52
3.11　CONTIGUOUS属性 53
3.12　总结 54
3.13　参考文献 54
3.14　更多信息 55
第4章　流体动力学方程优化 56
4.1　开始 56
4.2　1.0版本：基础版本 57
4.3　2.0版本：线程盒 59
4.4　3.0版本：栈内存 63
4.5　4.0版本：分块 63
4.6　5.0版本：向量化 64
4.7Intel Xeon Phi协处理器上的运行结果 68
4.8　总结 69
4.9　更多信息 70
第5章　分阶段准同步栅栏 71
5.1　如何改善代码 74
5.2　如何进一步改善代码 74
5.3　超线程方阵 74
5.4关于该方案哪些地方不是最优的 75
5.5　超线程方阵编码 76
5.5.1如何确定内核间兄弟线程和内核内HT线程 77
5.5.2　超线程方阵手动分区方法 77
5.5.3　吸取教训 79
5.6　回到工作 80
5.7　数据对齐 81
5.7.1　尽可能使用对齐的数据 81
5.7.2　冗余未必是件坏事 81
5.8　深入讨论分阶段准同步栅栏 84
5.9　如何节省时间 86
5.10　几个留给读者的优化思考 90
5.11类似Xeon Phi协处理器的Xeon主机性能优化 91
5.12　总结 92
5.13　更多信息 92
第6章　故障树表达式并行求解 93
6.1　动机和背景 93
6.1.1　表达式 93
6.1.2　表达式选择：故障树 93
6.1.3　程序实例中的故障树：基本模拟 93
6.2　实例实现 94
6.3　其他因素 101
6.4　总结 101
6.5　更多信息 101
第7章　深度学习的数值优化 102
7.1　拟合目标函数 102
7.2　目标函数与主成分分析 105
7.3　软件及样例数据 106
7.4　训练数据 109
7.5　运行时间 109
7.6　扩展结果 111
7.7　总结 111
7.8　更多信息 112
第8章　优化聚集/分散模式 113
8.1　聚集/分散在Intel架构下的说明 114
8.2　聚集/分散模式在分子动力学中的应用 115
8.3　优化聚集/分散模式 117
8.3.1　提高时间和空间的局部性 117
8.3.2　选择一种适当的数据布局：AoS与SoA 118
8.3.3　AoS和SoA之间的动态转换 119
8.3.4　分摊聚集/分散和转换的开销 122
8.4　总结 123
8.5　更多信息 123
第9章N体问题直接法的众核实现 125
9.1　N体模拟 125
9.2　初始解决方案 125
9.3　理论极限 126
9.4　降低开销和对齐数据 128
9.5　优化存储层次 131
9.6　改进分块 133
9.7　主机端的优化 135
9.8　总结 136
9.9　更多信息 136
第10章　N体方法 137
10.1　快速N体方法和直接N体内核 137
10.2　N体方法的应用 138
10.3　直接N体代码 138
10.4　性能结果 141
10.5　总结 142
10.6　更多信息 142
第11章　使用OpenMP 4.0实现动态负载均衡 144
11.1　最大化硬件利用率 144
11.2　N体内核 146
11.3　卸载版本 149
11.4　第一个处理器与协处理器协作版本 150
11.5　多协处理器版本 152
11.6　更多信息 155
第12章　并发内核卸载 156
12.1　设定上下文 156
12.1.1　粒子动力学 156
12.1.2　本章结构 157
12.2　协处理器上的并发内核 158
12.2.1　协处理器设备划分和线程关联 158
12.2.2　并发数据传输 163
12.3　在PD中使用并发内核卸载进行作用力计算 166
12.3.1　使用牛顿第三定律并行评估作用力 166
12.3.2　实现作用力并发计算 167
12.3.3　性能评估：之前与之后 171
12.4　总结

前言/序言

High Performance Parallelism Pearls: Multicore and Many-core Programming Approaches本书囊括了69位作者的Intel Xeon Phi协处理器并行编程经验，他们将处理器和协处理器的性能发挥得淋漓尽致。其中讨论了并行编程中许多关键的挑战和技术，并给出了令人激动的成果。大多数章节展示如何良好地进行扩展和向量化，这将有利于在多核处理器和众核Intel Xeon Phi协处理器上获得更好的性能。其他章节揭示如何在提供了通用编程模型的系统下利用由Intel Xeon处理器和Intel Xeon Phi协处理器组成的新异构系统。书中还提供了关于部署、管理、监控与运行这些新异构系统和集群的专家建议。
来自61个内核的灵感：编程新纪元对我们来说，比Intel Xeon Phi协处理器的成功更引人瞩目的是Intel Xeon Phi协处理器对并行编程的激励。这个协处理器开启了编程的新篇章。而在多达61个内核上的并行编程似乎远比在4个或者8个内核上的并行编程更有吸引力。它激发了人们将并行编程技术首次应用于一些应用程序以及改进已有的并行应用程序的兴趣。它激励人们研究真正可扩展的并行编程，而不仅仅是在只有少量并行（比如四核处理器上）时取得的尚可（有时甚至微小）的性能提高。
Intel Xeon Phi协处理器为并行化带来了变革，为在其中探索的人们带了巨大的机遇。在这个过程中，我们不需要新的编程模型、新的语言或者新的工具。本书提供的并行编程工作和思想，描述了如何将旧的技术应用到新的异构编程平台上。这将帮助我们挖掘这一平台的巨大潜力。
我们非常感谢各位作者。各章的作者致力于在这个令人鼓舞的强大设备上编程。工作之余，他们为我们详述自己的工作，以便使我们学习他们的成功经验。我们希望你能够从中受益，并在这个并行计算的新时代获得成功。
致谢本书的完成首先要感谢为此付出努力的软件开发工程师们，他们在工作之余与我们分享经验。本书浓缩了各位作者的成果。他们的名字列在其所写章节的开头，“作者简介”中有关于他们的简要介绍。我们要感谢所有作者坚持不懈的努力与理解。
感谢我们共同的朋友Sverre Jarp在“推荐序”中分享他独特的见解，感谢Joe Curley鼓励我们完成这件几乎不可能完成的事情。
James Reinders感谢妻子Susan Meredith，她的支持对于本书的完成至关重要。同时，James也感谢女儿Katie和儿子Andrew一直以来的大力支持。最后，James要感谢合著者和朋友Jim Jeffers，感谢他又一次成为完美搭档。
Jim Jeffers感谢妻子Laura一如既往的支持和鼓励。Jim感谢孩子（包括孩子们的配偶）Tim、Patrick、Colleen、Sarah、Jon，尤其是刚出生的孙女Hannah，他们无时无刻不在鼓舞着他。最后，Jim非常感谢合著者和朋友James Reinders，感谢他的专业技能和指导，感谢他坚定地恪守承诺使这本书从概念变成现实。
感谢Joe Curley、Bob Burroughs、Herb Hinstorff、Rob Farber和Nathan Schultz提供的支持、指导和反馈。
感谢整个Morgan Kaufmann团队的辛勤工作，包括与我们直接合作的三个人：Todd Green、Lindsay Lawrence和Priya Kumaraguruparan。
许多同事提供了信息、建议和想法。当然，还有很多人直接或间接地提供了帮助，对此我们深表感激。感谢所有帮助过我们的人，并对我们忘记提到名字的所有人表示歉意。
感谢所有人。
——Jim JeffersJames ReindersIntel公司2014年11月

《高性能并行珠玑：多核和众核编程方法》 引言： 在计算能力飞速发展的今天，单核处理器的性能提升已接近物理极限。多核和众核处理器已成为主流，它们通过集成大量并行计算单元，为解决复杂、大规模的计算问题提供了前所未有的机遇。然而，要充分释放这些硬件的潜力，开发者必须掌握全新的编程范式和优化技巧。本书正是应运而生，旨在为读者提供一套系统、深入、实用的高性能并行编程方法论，涵盖多核处理器和众核处理器（如GPU）的编程挑战与解决方案。 本书并非简单罗列各种并行编程API或库的用法，而是聚焦于并行计算的核心思想、设计原则和工程实践。我们深入剖析并行计算的本质，探讨如何将串行问题分解为可并行执行的子任务，如何在共享或分散的内存模型下有效地管理数据，以及如何通过精细化的调度和同步机制来避免性能瓶颈和并发错误。本书强调理论与实践相结合，通过大量的案例研究和代码示例，引导读者掌握将高性能计算思想应用于实际问题的能力。 第一部分：并行计算基础与挑战 在进入具体的编程技术之前，本部分将为读者打下坚实的理论基础。我们将从计算机体系结构的角度出发，回顾CPU的发展历程，重点讲解多核处理器的演进，包括缓存一致性、多核调度、多线程模型等核心概念。在此基础上，我们将深入探讨众核处理器（特别是GPU）的独特架构，例如其大规模并行执行单元、内存层次结构（全局内存、共享内存、寄存器）以及SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）执行模型。 理解这些硬件特性是进行高效并行编程的前提。我们将详细分析并行编程面临的主要挑战，包括： 任务分解（Task Decomposition）： 如何将一个复杂问题有效地分解成若干个可以独立或协作执行的并行任务，这是并行化成功的关键第一步。我们将介绍不同的分解策略，如数据并行、任务并行、流水线并行等，并讨论它们的适用场景和优缺点。 数据管理与通信（Data Management and Communication）： 在多核和众核环境中，数据是如何分布和访问的？缓存一致性、内存访问模式、数据局部性、共享内存和全局内存的使用策略，以及它们对性能的影响。本书将重点讲解如何最小化内存访问延迟，如何利用共享内存加速访问，以及如何在不同进程或线程间高效地传递数据。 同步与并发控制（Synchronization and Concurrency Control）： 多个并行任务可能需要协同工作，访问共享资源。如何设计有效的同步机制（如互斥锁、信号量、屏障）来避免数据竞争和死锁，同时又不引入过多的同步开销，是并行编程中的一大难点。我们将深入探讨各种同步原语的原理、使用方法和性能影响。 负载均衡（Load Balancing）： 如何确保所有处理器都能公平地分配工作，避免部分处理器空闲而部分处理器过载，从而最大化整体吞吐量。本书将介绍静态和动态负载均衡的策略。 可伸缩性（Scalability）： 随着处理器数量的增加，程序的性能能否相应地提升？我们将分析影响并行程序可伸缩性的因素，如通信开销、同步开销、固有串行部分等，并探讨如何设计可伸缩性良好的并行算法。 调试与测试（Debugging and Testing）： 并行程序的调试比串行程序更具挑战性，因为并发错误往往是间歇性的，并且难以复现。我们将介绍专门针对并行程序的调试工具和技术，以及如何进行有效的并行程序测试。 第二部分：多核处理器上的并行编程 本部分将聚焦于在多核CPU上进行并行编程。我们将深入介绍业界主流的多线程编程模型和API，主要包括： POSIX Threads (Pthreads)： 作为一种经典的、跨平台的线程 API，Pthreads 提供了创建、管理和同步线程的基础功能。我们将详细讲解 Pthreads 的线程创建、join、分离、线程属性设置，以及互斥锁、条件变量、读写锁、屏障等同步机制的详细用法和性能考量。 OpenMP（Open Multi-Processing）： OpenMP 是一种高级的、基于指令（pragma）的并行编程模型，它允许开发者通过简单的编译器指令来并行化 C、C++ 和 Fortran 代码，而无需修改程序逻辑。我们将深入讲解 OpenMP 的并行区域、工作共享结构（for, sections, single）、数据环境（private, shared, reduction）、同步指令、任务模型以及高性能库（如 OpenMP SIMD）等。本书将重点演示如何利用 OpenMP 轻松实现高性能的多核应用。 C++ 并发库（C++ Concurrency Library）： 随着 C++11 标准的推出，C++ 标准库提供了强大的并发支持，包括 `std::thread`、`std::mutex`、`std::condition_variable`、`std::future` 和 `std::async` 等。我们将详细介绍如何利用 C++ 标准库进行现代 C++ 的多线程编程，以及其与 Pthreads 和 OpenMP 的异同。 并行算法库（Parallel Algorithms Libraries）： 介绍 Intel TBB (Threading Building Blocks) 或 C++20 的并行 STL 等高级抽象库，它们提供了更高级别的并行算法接口，例如 `parallel_for`、`parallel_reduce`、`parallel_sort` 等，极大地简化了并行编程的复杂度，并能够自动处理许多底层的同步和负载均衡问题。 在讲解这些模型的同时，我们将结合实际的性能优化案例，例如： 数据并行应用： 如何将数组操作、矩阵乘法、图像处理等任务并行化。 任务并行应用： 如何将独立的计算任务分配给不同的线程执行。 并发数据结构： 如何设计线程安全的数据结构，如并发队列、并发哈希表等。 性能剖析与调优： 使用性能分析工具（如 VTune, gprof）识别多线程程序的瓶颈，并进行针对性优化。 第三部分：众核处理器（GPU）上的并行编程 本部分将深入探讨如何在 GPU 上实现高性能并行计算。GPU 拥有海量的计算核心，特别适合处理大规模并行化的计算任务，如科学计算、机器学习、图形渲染等。我们将重点介绍： CUDA（Compute Unified Device Architecture）： 作为 NVIDIA 提供的领先的并行计算平台和编程模型，CUDA 允许开发者使用 C/C++ 语言编写在 NVIDIA GPU 上运行的代码。我们将详细讲解 CUDA 的编程模型，包括： GPU 架构： SM（Streaming Multiprocessor）、CUDA Cores、内存层次结构（寄存器、共享内存、全局内存、常量内存、纹理内存）。 执行模型： Grid、Block、Thread Hierarchy，线程束（Warp）的概念，SIMT 执行。 内存模型： 全局内存、共享内存、常量内存、纹理内存、寄存器之间的访问速度差异，以及如何高效地利用这些内存。 Kernel 函数： 如何编写在 GPU 上执行的核函数。 数据传输： 主机（CPU）与设备（GPU）之间的数据传输，以及如何最小化传输开销。 同步机制： 块内同步 (`__syncthreads()`)，以及异步操作。 CUDA 库： cuBLAS、cuFFT、cuDNN 等高性能库的介绍和使用。 OpenCL（Open Computing Language）： 作为一种开放的、跨平台的并行计算框架，OpenCL 允许开发者在多种异构计算设备（包括 GPU、CPU、DSP 等）上编写并行程序。我们将对比 CUDA 和 OpenCL 的异同，并介绍 OpenCL 的核心概念： 平台、设备、上下文、命令队列。 Kernel 函数编写。 内存对象。 同步与事件。 GPU 上的高性能计算模式： 数据并行： 针对大规模数据集的并行计算，如向量加法、矩阵运算、图像滤波。 内存访问优化： 内存合并（Memory Coalescing）、共享内存的使用、避免全局内存访问冲突。 计算密集型与内存密集型任务的优化策略。 流（Streams）的使用： 实现计算与数据传输的重叠。 动态并行（Dynamic Parallelism） GPU 上的高级抽象： Thrust、CUB 等库。 第四部分：高级主题与工程实践 在掌握了多核和众核编程的基础和技术之后，本部分将深入探讨一些高级主题和工程实践，帮助读者构建更健壮、更高效的并行应用程序。 混合并行（Hybrid Parallelism）： 如何结合多核 CPU 和众核 GPU 的优势，构建同时利用两者计算资源的混合并行程序。例如，在 CPU 上执行控制逻辑和串行部分，在 GPU 上执行大规模并行计算。 并行调试与性能剖析进阶： 介绍更深入的并行程序调试技巧，如条件断点、线程监控、内存泄漏检测。重点讲解 GPU 性能剖析工具（如 NVIDIA Nsight）的使用，如何分析 GPU kernel 的性能瓶颈，如计算单元利用率、内存带宽、分支预测失败等。 并行编程模式与最佳实践： 总结和推广通用的并行编程模式，如 MapReduce、Pipelines、Divide and Conquer 等，并分享在实际项目中积累的经验和教训。 低功耗与能效比优化： 在追求高性能的同时，如何关注并行程序的能耗。介绍与能效相关的优化技术。 面向未来的并行计算： 简要探讨新兴的并行计算技术和趋势，如异构计算的新进展、新型并行架构（如 FPGAs）、以及AI驱动的并行优化等。 总结： 《高性能并行珠玑：多核和众核编程方法》是一本面向软件开发者、高性能计算工程师、科研人员和计算机科学专业学生的实用指南。通过深入浅出的讲解和丰富的实战案例，本书将帮助读者克服并行编程的挑战，掌握在多核和众核平台上实现高性能计算的精髓。无论您是希望加速现有应用程序，还是致力于开发下一代高性能计算解决方案，本书都将为您提供宝贵的知识和技能，助您在并行计算的浪潮中乘风破浪。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对计算性能有着极致追求的开发者，我一直在寻找一本能够真正提升我并行编程能力的“秘籍”。《高性能并行珠玑：多核和众核编程方法》这个书名，立刻引起了我的注意。它并非仅仅提供一套编程技巧，而是以“珠玑”为名，暗示着书中凝聚了作者在多核和众核编程领域长期积累的智慧和经验，是那些经过提炼、具有高度指导意义的“精华”所在。我非常好奇书中会对哪些具体的并行计算模式进行深入探讨，例如，如何有效地利用SIMD指令集来加速数据处理？在多核环境下，又有哪些策略可以最大程度地减少线程间的同步开销，从而避免性能瓶颈？对于众核编程，我尤其关心书中是否会涉及一些高级的并行化技术，比如如何针对 GPU 的特定架构进行优化，如何进行数据布局的调整以充分利用其内存带宽，以及如何设计能够充分发挥其并行计算能力的算法。我相信，这本书不会止步于技术的介绍，而是会引导读者进行更深层次的思考，理解并行计算的内在规律，从而能够独立地解决各种复杂的性能问题。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《高性能并行珠玑：多核和众核编程方法》这本书的设计理念非常吸引人。我一直觉得，很多技术书籍往往陷入了对具体 API 或框架的罗列，而忽略了更底层的、更具普适性的原理。这本书的“珠玑”二字，仿佛预示着它会像宝石一样，闪烁着智慧的光芒，揭示那些经过无数实践检验的、能够指导我们解决各种并行编程问题的核心原则。我非常期待书中能够深入剖析多核处理器在缓存一致性、内存模型等方面的细节，以及这些细节如何影响我们的编程决策。同时，关于众核编程，我更希望书中能够提供一些关于如何在高并发环境下进行高效的分布式数据管理和任务调度的方法论，而不仅仅是停留在表面的代码实现。我想知道，作者是如何将复杂的并行概念转化为易于理解、且具有实际指导意义的“珠玑”的？这本书会不会提供一些经过精心设计的示例，能够清晰地展示这些“珠玑”是如何在实际场景中发挥作用的？我期待它能够成为我职业生涯中一份宝贵的参考，帮助我构建更加健壮、高效的并行系统。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《高性能并行珠玑：多核和众核编程方法》乍一听就吸引了我，我对并行计算的兴趣由来已久，尤其是随着现代处理器核心数量的爆炸式增长，如何充分利用这些计算能力成为了我一直以来探索的重点。虽然我还没来得及深入阅读这本书的全部内容，但从一些片段的浏览以及我对相关领域的了解来看，这本书似乎提供了一个系统性的视角来理解并行编程的精髓。它不仅仅是罗列一些编程技巧，而是试图从“珠玑”的视角，提炼出那些经得起时间考验、适用于各种平台和问题的核心思想和设计模式。我尤其期待书中能够深入探讨多核架构下的数据并行和任务并行，以及如何有效地管理线程、避免死锁和竞态条件。众核编程部分更是让我充满好奇，毕竟GPU等众核架构的强大算力潜力巨大，但其编程模型往往更具挑战性。书中能否提供一些关于模型选择、内存访问优化以及计算与通信协同的洞见，将是衡量其价值的关键。我相信，通过本书的学习，我能够构建更强大的并发和并行应用程序，从而在我的实际项目中取得更大的突破。

评分☆☆☆☆☆

我最近刚拿到《高性能并行珠玑：多核和众核编程方法》这本书，迫不及待地翻阅了一下，立刻被其标题所吸引。我一直觉得，真正的技术精髓往往藏在那些经过时间沉淀、能够触及事物本质的“珠玑”之中，而不是浮于表面的新潮技术。这本书似乎正是朝着这个方向努力，旨在揭示多核和众核编程中那些最核心、最普遍适用的原理。我特别期待书中能对不同类型的并行计算模型进行深入的比较和分析，比如共享内存模型和分布式内存模型，以及它们在多核和众核环境下的适用性。此外，关于并行算法的设计，我希望书中能够提供一些系统性的方法论，教会我如何识别计算中的独立性，如何有效地进行任务分解和负载均衡，以及如何管理并行过程中可能出现的各种挑战，如数据依赖、竞争条件和死锁。对于众核编程，我更是充满了期待，希望书中能深入讲解如何在异构计算环境中进行高效的编程，包括如何选择合适的编程接口，如何优化 kernel 的执行效率，以及如何利用硬件特性来提升整体性能。这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本技术手册，更是一次关于并行计算思维方式的启迪。

评分☆☆☆☆☆

我最近入手了《高性能并行珠玑：多核和众核编程方法》，对它给予了很高的期望，因为它恰好触及了我目前在高性能计算领域遇到的瓶颈。过去，我主要依赖于单线程或简单的多线程模型，虽然在某些应用中效果尚可，但面对日益增长的数据量和复杂的计算需求，其局限性愈发明显。这本书的书名就暗示了其内容的深度和广度，它承诺要揭示“珠玑”般精炼的并行编程智慧，这对我来说是极具吸引力的。我特别关注书中关于如何识别和分解可并行化的任务、如何选择最适合的并行模式（例如 SPMD、MPMD 等）、以及如何处理并行算法中的通信开销和同步问题。众核编程部分更是我迫切希望深入了解的，它涉及到更细粒度的并行处理和硬件层面的优化，我希望书中能有详细的讲解，比如 CUDA 或 OpenCL 的编程范式、内存层次结构的管理，以及如何平衡计算密度和内存带宽。我期待这本书能够帮助我摆脱“并行编程就是多开几个线程”的肤浅认知，真正理解并行计算的底层逻辑，并能够将这些宝贵的知识转化为实际的生产力，解决那些曾经让我头疼不已的性能难题。

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高性能并行珠玑：多核和众核编程方法

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