[按需印刷]并行算法设计与性能优化 计算机与互联网 书籍|4706195 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

刘文志 著

图书标签:

• 并行算法
• 算法设计
• 性能优化
• 计算机科学
• 互联网
• 按需印刷
• 书籍
• 专业技术
• 高等教育
• 计算机

店铺： 互动出版网图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111501022

商品编码：26122434416

丛书名： 高性能计算技术丛书

出版时间：2015-05-01

页数：202

书[0名0]：	并行算[0法0]设计与性能[0优0]化[按需印刷]|4706195
图书定价：	59元
图书作者：	刘文志
出版社：	[1机1] 械工业出版社
出版日期：	2015-05-01 0:00:00
ISBN号：	9787111501022
开本：	16开
页数：	202
版次：	1-1

作者简介

刘文志 花[0名0]风辰，毕业于中[0国0]科[0学0]院研究生院，闻[0名0]于并行计算江湖，尤善异构并行计算（X86、ARM、GPU、APU、PHI）和[0大0]规模集群计算相关技术，有7年相关经验，涉及图像处理、计算 [1机1] 视觉、数据挖掘和石油勘探。曾任英伟达并行计算工程师（协助建立英伟达北京CUDA团队）、百度在线高级研发工程师（协助建立百度深度[0学0]习实验室异构计算团队）。

内容简介

本书是"并行计算与性能[0优0]化"系列的[0第0]1本，主要讲解了并行计算的核心理论、算[0法0]设计和实践，以及代码的性能[0优0]化，[0第0]2本和[0第0]3本则涵盖了并行编程方[0法0]与[0优0]化实践、科[0学0]计算与企业级应用的并行[0优0]化等重要主题，这些内容被许多开发人员视为"不传之秘"。本书作者是[0国0]内的并行计算专家，曾任英伟达并行计算工程师和百度在线高级研发工程师，在该[0领0]域的经验和修为[0极0]为深厚，他毫不吝啬地将自己多年的积累呈现在这3本书中，得到了百度深度[0学0]习研究院"杰出科[0学0]家"吴韧的高度[0评0]价和强烈推荐。 本书结合[0大0]量示例和伪代码，详细介绍了单核代码的性能[0优0]化和向量化技术，在现代多核处理器上如何设计并行算[0法0]，以及基于GPU和移动处理器（ARM）的代码性能[0优0]化与并行化。 全书12章，逻辑上分为四[0大0]部分： ·并行计算理论基础 主要介绍并行现状、与并行计算紧密相关的现代处理器的技术与特点，算[0法0]与程序性能的度量和分析的新旧标准及实用工具，以及代码依赖关系的分析和去除处理。 ·代码[0优0]化 [0首0]先从系统、应用、算[0法0]、函数、循环、语句和指令7[0大0]维度讲解了常见的串行代码[0优0]化手段，然后讲解了如何通过多种方式将现有的串行代码向量化和并行化，以提高效率和利用率。 ·并行算[0法0]设计考量 主要讲解了如何设计[0优0]良的并行算[0法0]以及将并行算[0法0]映射到具体硬件上，涵盖常见的并行编程环境、并行算[0法0]设计方[0法0]、并行算[0法0]的缺陷、编程模式实践、一般准则，等等。 ·遗留代码的并行化 主要讲解了如何找出软件的计算热点，如何合理地选择部分并行或者整体并行，然后将实现后的代码嵌入原软件，以提高企业现有代码的利用率，并以实例加以说明。

目录

前言 [0第0]1章 绪论 1 1.1 并行和向量化的作用 2 1.2 为什么要并行或向量化 3 1.3 为什么向量化或并行难 4 1.4 并行的替代方[0法0] 9 1.5 进程、线程与处理器 10 1.6 并行硬件平台 13 1.7 向量化和多核技术不是万能的 17 1.8 本章小结 18 [0第0]2章 现代处理器特性 19 2.1 指令级并行 20 2.1.1 指令流水线 20 2.1.2 乱序执行 22 2.1.3 指令多发射 22 2.1.4 分支预测 23 2.1.5 VLIW 23 2.2 向量化并行 24 2.2.1 SIMD 24 2.2.2 SIMT 25 2.3 线程级并行 25 2.3.1 内核线程和用户线程 26 2.3.2 多线程编程库 26 2.3.3 多核上多线程并行要注意的问题 27 2.3.4 多线程程序在多核和单核上运行的不同 28 2.4 缓存 28 2.4.1 缓存层次结构 29 2.4.2 缓存一致性 30 2.4.3 缓冲不命中 31 2.4.4 写缓存 32 2.4.5 越过缓存 33 2.4.6 硬件预取 34 2.4.7 缓存结构 34 2.4.8 映射策略 35 2.5 虚拟存储器和TLB 36 2.6 NUMA技术 37 2.7 本章小结 39 [0第0]3章 算[0法0]性能和程序性能的度量与分析 40 3.1 算[0法0]分析的性能度量标准 40 3.1.1 时间复杂度与空间复杂度 41 3.1.2 实现复杂度 43 3.2 程序和指令的性能度量标准 47 3.3 程序性能[0优0]化的度量标准 52 3.3.1 加速比与并行效率 52 3.3.2 Amdahl定律和Gustafson定律 53 3.4 程序性能分析实用工具 54 3.5 本章小结 60 [0第0]4章 串行代码性能[0优0]化 61 4.1 系统级别 62 4.2 应用级别 65 4.3 算[0法0]级别 68 4.4 函数级别 71 4.4.1 函数调用参数 71 4.4.2 内联小函数 72 4.5 循环级别 72 4.5.1 循环展开 72 4.5.2 循环累积 73 4.5.3 循环合并 74 4.5.4 循环拆分 74 4.6 语句级别 75 4.6.1 减少内存读写 75 4.6.2 选用尽量小的数据类型 76 4.6.3 结构体对齐 77 4.6.4 表达式移除 78 4.6.5 分支[0优0]化 78 4.6.6 [0优0]化交换性能 82 4.7 指令级别 83 4.8 本章小结 84 [0第0]5章 依赖分析 86 5.1 指令级依赖 87 5.1.1 结构化依赖 87 5.1.2 数据依赖 88 5.1.3 控制依赖 89 5.2 循环级依赖 90 5.2.1 循环数据依赖 90 5.2.2 循环控制依赖 92 5.3 寄存器重命[0名0] 93 5.4 本章小结 94 [0第0]6章 并行编程模型及环境 95 6.1 并行编程模型 95 6.1.1 指令级并行 96 6.1.2 向量化并行 97 6.1.3 易并行 98 6.1.4 任务并行 99 6.1.5 数据并行 100 6.1.6 循环并行化 101 6.1.7 流水线并行 102 6.1.8 区域分解并行 103 6.1.9 隐式和显式并行化 104 6.1.10 SPMD 104 6.1.11 共享存储器并行 105 6.1.12 分布式存储器并行 105 6.2 常见并行编程环境 105 6.2.1 MPI 106 6.2.2 OpenMP 108 6.2.3 fork/pthread 108 6.2.4 CUDA 109 6.2.5 OpenCL 109 6.2.6 OpenACC 110 6.2.7 NEON内置函数 111 6.2.8 SSE/AVX内置函数 111 6.3 本章小结 111 [0第0]7章 并行算[0法0]设计方[0法0] 114 7.1 划分 114 7.1.1 分而治之 115 7.1.2 划分原则 116 7.1.3 常见划分方[0法0] 116 7.1.4 并行性和局部性 117 7.2 通信 118 7.2.1 操作的原子性 119 7.2.2 结果的可见性 120 7.2.3 顺序一致性 121 7.2.4 函数的可重入与线程安全 122 7.2.5 volatile关键字 122 7.2.6 锁 123 7.2.7 临界区 126 7.2.8 原子操作 127 7.2.9 栅栏 128 7.3 结果归并 129 7.4 负载均衡 129 7.4.1 静态负载均衡 130 7.4.2 动态负载均衡 130 7.4.3 动态负载均衡算[0法0]的一般步骤 131 7.5 本章小结 133 [0第0]8章 并行算[0法0]缺陷 134 8.1 启动结束时间 134 8.2 负载均衡 135 8.3 竞写 136 8.4 锁 136 8.4.1 死锁 137 8.4.2 活锁 139 8.5 饿死 140 8.6 伪共享 140 8.7 原子操作 141 8.8 存储器栅栏 142 8.9 缓存一致性 142 8.10 顺序一致性 143 8.11 volatile同步错误 143 8.12 本章小结 144 [0第0]9章 并行编程模式实践 146 9.1 map模式 147 9.2 reduce模式 149 9.3 结合map和reduce模式 152 9.4 scan模式 155 9.5 zip/unzip 模式 156 9.6 流水线模式 159 9.7 本章小结 161 [0第0]10章 如何并行遗留代码 162 10.1 找出软件的计算热点 163 10.2 判断是否并行化热点 164 10.3 设计算[0法0]并实现 166 10.3.1 选择何种工具进行向量化或并行化 166 10.3.2 重构热点代码 167 10.3.3 依据硬件实现算[0法0] 168 10.4 将实现后的代码嵌入原软件 169 10.4.1 混合编译 169 10.4.2 动态链接库 170 10.5 示例：如何并行化word2vec 171 10.6 本章小结 174 [0第0]11章 [0超0]级并行 176 11.1 [0超0]级并行方式编程 176 11.1.1 进程+线程 177 11.1.2 进程+GPU线程 178 11.1.3 线程+GPU线程 181 11.1.4 线程+向量指令 181 11.1.5 进程+线程+向量指令 182 11.1.6 进程+线程+GPU线程 183 11.2 矩阵乘[0法0] 184 11.2.1 多 [1机1] CPU矩阵乘[0法0] 184 11.2.2 单 [1机1] 多GPU矩阵乘[0法0] 187 11.2.3 多 [1机1] 多GPU矩阵乘[0法0] 188 11.3 本章小结 189 [0第0]12章 并行算[0法0]设计的一般准则 190 12.1 并行算[0法0]设计14准则 190 12.2 本章小结 194 附录A 整型数据与浮点数据 195

编辑推荐

并行计算[0领0]域著[0名0]专家撰写，百度深度[0学0]习研究院"杰出科[0学0]家"吴韧鼎力推荐 结合[0大0]量示例和伪代码，全面讲解如何通过并行算[0法0]设计实现单核/多核处理器、GPU和移动处理器的性能[0优0]化及相关的并行化秘技，并[0首0]次提出实现复杂度的全新性能度量标准

《并行算法设计与性能优化》：深度解析，赋能计算效能飞跃 在数字化浪潮席卷全球的今天，计算能力已成为驱动科技进步、产业革新的核心引擎。从科学研究的前沿探索到商业社会的精细运营，大规模、高复杂度的计算任务日益增多，对算法的效率和系统性能提出了前所未有的挑战。传统的串行计算模式已难以满足日益增长的需求，并行计算的兴起和发展，正以前所未有的速度改变着计算的格局。 本书《并行算法设计与性能优化》正是应运而生，旨在为广大计算机科学、软件工程、人工智能、高性能计算等领域的开发者、研究者和学生提供一套系统、深入且极具实践指导意义的理论体系和方法论。它并非一本浅尝辄止的入门读物，而是以其扎实的理论基础、丰富的实战案例和前沿的技术视角，带领读者穿越并行计算的迷雾，掌握设计高效并行算法的关键技术，并深入理解如何对这些算法在不同硬件架构上进行精细的性能优化，从而释放计算的强大潜能。 核心内容深度剖析： 本书的核心，在于“设计”与“优化”这两大关键环节的有机结合。 第一部分：并行计算理论基石与模型选择 在正式进入算法设计之前，本书首先为读者构建起坚实的理论基石。我们将从并行计算的基本概念入手，深入探讨并行处理的本质，包括并发与并行的区别、并行度的度量、任务分解与数据划分的策略等。在此基础上，本书将详细介绍当前主流的并行计算模型，如： 共享内存模型（Shared Memory Model）： 重点阐述了 OpenMP 等显式并行接口（EPI）的应用，以及线程同步、锁机制、原子操作等在多核处理器上的协同工作原理。读者将学习如何有效地利用共享内存来组织并行任务，以及在处理数据竞争时的各种策略。 分布式内存模型（Distributed Memory Model）： 深入讲解 MPI（Message Passing Interface）标准，包括进程通信、消息传递、集体通信操作（如 `MPI_Bcast`, `MPI_Reduce`, `MPI_Allreduce`）等。理解如何通过网络进行高效的数据交换，是构建大规模分布式并行系统的关键。 异构计算模型（Heterogeneous Computing Model）： 随着 GPU、FPGA 等加速器的普及，异构计算已成为提升性能的重要途径。本书将介绍 CUDA（Compute Unified Device Architecture）和 OpenCL（Open Computing Language）等平台，探讨如何针对不同类型的处理器设计和调度并行任务，充分发挥CPU与加速器的协同优势。 除了理论模型，本书还将引导读者理解不同并行算法的适用场景，以及如何根据问题的特点、数据的规模和硬件平台的特性，选择最适合的并行计算模型。这包括对通信开销、计算密度、任务依赖关系等因素的综合考量。 第二部分：并行算法设计范式与策略 在掌握了理论基础后，本书将聚焦于并行算法的设计范式与具体策略。这部分内容是本书的灵魂所在，旨在培养读者系统性地思考和设计并行算法的能力。我们将围绕以下几个核心范式展开： 数据并行（Data Parallelism）： 重点讲解如何将大规模数据集划分为若干子集，并分配给不同的处理器进行独立或协同处理。我们将通过矩阵乘法、图像处理、数值积分等经典案例，详细阐述数据并行算法的设计步骤、数据划分方法以及数据同步策略。 任务并行（Task Parallelism）： 探讨如何将一个大型计算任务分解为一系列相互独立的子任务，并分配给不同的处理器执行。我们将分析依赖关系图（DAG）的应用，讲解如何利用任务并行来提高处理器的利用率，并处理任务调度和负载均衡的问题。 流水线并行（Pipeline Parallelism）： 介绍如何将计算过程分解为多个阶段，每个阶段由一个处理器负责，并按流水线方式依次执行。我们将分析流水线设计的优势与挑战，以及在数据依赖和吞吐量方面的优化技巧。 分治法（Divide and Conquer）： 讲解如何将大规模问题递归地分解为更小的子问题，然后并行地解决这些子问题，最后将结果合并。本书将以并行快速排序、并行归并排序等算法为例，深入解析分治法在并行计算中的应用。 迭代式并行（Iterative Parallelism）： 针对具有迭代性质的问题（如模拟、优化），讲解如何设计并行迭代算法，以及如何处理迭代过程中的数据依赖和收敛性问题。 在介绍这些设计范式时，本书将穿插大量的经典并行算法实例，如： 图算法： 并行图遍历（BFS, DFS）、单源最短路径（Dijkstra, Bellman-Ford）、最小生成树（Prim, Kruskal）等。 数值计算： 线性方程组求解（高斯消元、共轭梯度法）、傅里叶变换（FFT）、稀疏矩阵运算等。 机器学习与深度学习： 并行化神经网络训练、大规模数据集的特征提取等。 本书强调的不仅是算法的逻辑正确性，更关注如何在并行环境中高效地实现这些算法，并尽可能地降低通信开销和提高计算效率。 第三部分：并行算法性能度量与优化技术 优秀的并行算法设计是性能优化的前提，而性能优化则是充分释放并行计算潜力的关键。本书的第三部分将深入探讨并行算法的性能度量方法，以及丰富多样的优化技术。 性能度量： 加速比（Speedup）： 详细解释加速比的定义，以及理想加速比与实际加速比的差异，引出 Amdahl 定律和 Gustafson 定律，帮助读者理解并行化带来的理论上限和实际限制。 效率（Efficiency）： 讲解效率的概念，以及如何通过提高效率来最大化计算资源的利用率。 通信开销（Communication Overhead）： 分析不同并行模型下的通信开销来源，包括消息传递延迟、带宽限制、数据同步等，并提出量化度量方法。 负载均衡（Load Balancing）： 讨论如何评估和优化任务分配的均衡性，避免部分处理器空闲或过载。 内存访问模式（Memory Access Patterns）： 强调缓存局部性（Cache Locality）、内存访问一致性（Memory Coherence）等对性能的影响。 性能优化技术： 本书将系统地介绍一系列行之有效的性能优化技术，并结合具体的硬件架构（CPU、GPU）进行讲解： 数据局部性优化（Data Locality Optimization）： 缓存优化： 学习如何通过改变数据访问顺序、进行数据重组、使用数据块（blocking）等技术，最大化利用 CPU 缓存，减少访存延迟。 SIMD（Single Instruction, Multiple Data）指令优化： 讲解如何利用现代处理器提供的 SIMD 指令集（如 SSE, AVX）来执行向量化操作，实现指令级并行。 通信优化（Communication Optimization）： 减少通信次数和数据量： 采用更高效的通信算法，如使用集体通信操作代替点对点通信，进行数据压缩和聚合。 隐藏通信延迟： 通过重叠计算与通信（computation-communication overlap），利用计算资源的空闲时间进行通信，以隐藏通信的延迟。 拓扑感知通信： 在分布式系统中，根据网络拓扑结构优化通信路径，减少跳数和网络拥塞。 线程与进程管理优化： 线程池（Thread Pool）： 讲解如何使用线程池来管理线程的生命周期，减少线程创建和销毁的开销。 任务调度（Task Scheduling）： 深入探讨静态调度与动态调度策略，以及如何根据任务的特性选择合适的调度器。 避免死锁（Deadlock）和活锁（Livelock）： 学习如何设计避免资源竞争和死锁的并发程序。 GPU 加速优化： 内存模型与访问： 详细讲解 GPU 的全局内存、共享内存、寄存器等不同内存层次的特性，以及如何优化数据传输和访问模式。 线程束（Warp）与线程块（Thread Block）： 理解 GPU 的并行执行模型，并学会如何高效地组织和调度线程。 并行核函数（Kernel）设计： 讲解如何编写高效的 GPU 核函数，并进行性能调优。 自动并行化与编译器优化： 介绍一些自动并行化工具和编译器提供的优化选项，帮助读者理解编译器在并行化过程中的作用。 第四部分：实际应用案例与前沿展望 为了让读者更好地理解并行算法的设计与优化，本书将提供多个来自不同领域的实际应用案例。这些案例将贯穿前面介绍的理论和技术，从实际问题的分析、并行算法的选择、代码实现到性能测试与优化，进行完整的演示。涵盖领域可能包括： 大规模数据分析与处理： 如分布式日志分析、数据仓库并行查询等。 科学计算模拟： 如天气预报、分子动力学模拟、有限元分析等。 图像与视频处理： 如高清视频编码/解码、图像识别与分割等。 人工智能与深度学习： 如大规模神经网络的分布式训练、模型推理加速等。 在每个案例中，读者将看到如何将抽象的理论转化为具体的代码，并如何通过精细的性能分析和调优，达到实际应用中的高性能要求。 最后，本书还将对并行计算的未来发展趋势进行展望，包括： 新型硬件架构： 如类脑计算、量子计算等。 AI 驱动的并行算法优化： 利用机器学习技术来辅助并行算法的设计和优化。 更高级别的并行编程模型： 简化并行编程的难度，提高开发效率。 绿色计算与能效优化： 在追求高性能的同时，更加关注计算的能耗问题。 本书的价值与读者收益： 《并行算法设计与性能优化》一书，旨在帮助读者： 建立坚实的理论基础： 深入理解并行计算的核心概念、模型和原理。 掌握高效的算法设计能力： 学习和应用多种并行算法设计范式与策略。 成为优秀的性能优化专家： 掌握各种量化性能、诊断瓶颈和进行系统性优化的方法。 提升实际工程开发能力： 通过丰富的案例，学习如何在实际项目中应用并行计算技术。 站在行业前沿： 了解并行计算的最新发展趋势，为未来的学习和研究指明方向。 无论您是希望提升现有应用程序性能的软件工程师，还是致力于探索计算科学前沿的研究人员，亦或是正在学习并行计算的莘莘学子，本书都将是您不可或缺的宝贵资源。它将点亮您在并行计算领域的探索之路，赋能您的计算效能实现飞跃。

评分☆☆☆☆☆

我一直对并行计算的效率瓶颈和优化策略抱有极大的好奇心，尤其是在多核处理器和大规模分布式系统日益普及的今天，如何榨干每一分计算潜力是工程界的难题。这本书在处理性能分析的部分，展现出了惊人的洞察力。它没有停留在理论层面的讨论，而是深入剖析了现代硬件架构（比如缓存一致性、内存访问延迟）如何影响并行程序的实际运行效率。书中给出的性能评估工具和测试方法非常实用，都是业界常用的标准，这让书中的结论具有极高的可验证性。我尝试用书中介绍的一种新的同步机制来重构我正在进行的一个项目中的一个性能热点，结果程序的吞吐量果然有了肉眼可见的提升。这本书的价值在于，它不仅教你“怎么做”，更让你理解“为什么这么做会快（或慢）”，这种知其然并知其所以然的深度，是极品技术书的标志。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面选用的那种哑光质感配上简洁的字体排版，透露出一种专业而又不失格调的气息。内页的纸张选择也十分考究，印刷清晰，字迹饱满，即便是长时间阅读，眼睛也不会感到明显的疲劳，这对于一本技术类的书籍来说至关重要。装订上非常扎实，书脊的处理很到位，无论你怎么翻阅，都不会出现散页的担忧，看得出出版方在制作工艺上的用心。特别是章节标题和重要概念的标注，采用了不同的字体或加粗处理，逻辑层次感非常清晰，让人在快速浏览时也能迅速抓住重点。整体而言，这本书拿在手里沉甸甸的，给人一种“干货满满”的信赖感，光是这外在的精致感，就已经为阅读体验打下了坚实的基础，比很多粗制滥造的技术书强太多了。

评分☆☆☆☆☆

说实话，市面上很多号称“深入”的技术书籍，读起来就像是把一堆冷冰冰的API文档堆砌在一起，枯燥乏味到让人昏昏欲睡。然而，这本书的章节安排简直就像一场精心设计的马拉松赛跑，节奏感把握得极佳。开篇的理论基础铺垫得非常平稳，如同慢跑前的热身；到了中间部分，难度陡然上升，开始接触到一些需要反复推敲的复杂模型，但作者巧妙地穿插了若干小型案例分析，如同赛程中的补给站，让你在精神疲惫时能快速恢复状态。最精彩的是最后几章，它将前面所有看似分散的知识点汇聚一堂，构建起一个宏大且完整的应用蓝图。整个阅读过程是渐进式的、充满挑战但又不至于让人产生挫败感，读完后有一种酣畅淋漓的成就感，仿佛自己真的跟随着作者完成了一次高难度的技术攀登。

评分☆☆☆☆☆

这本书在内容组织上的灵活度，简直是为自学者量身定做的。我发现自己可以完全跳过已经掌握的基础章节，直接切入我最感兴趣的“异构计算加速”部分，而不会感到任何阅读上的障碍，这得益于其清晰的模块化结构。更让我惊喜的是，书中对不同编程模型（如CUDA、OpenMP）的对比分析异常客观和细致，没有表现出对任何单一技术的偏爱，而是基于性能和可移植性的角度进行权衡。作者在解释那些晦涩难懂的同步原语时，甚至附带了大量的图形化流程图辅助理解，这对于习惯于视觉化学习的人来说，简直是救星。对于我这种需要快速掌握新技术并应用到实际项目中的工程师而言，这种高度的实用性和清晰的指引，远比一篇篇晦涩的论文集来得直接有效，绝对是一本可以常年放在手边，随时翻阅查阅的工具书。

评分☆☆☆☆☆

我最近迷上了关于数据结构与算法的深入研究，希望能找到一本能系统梳理复杂系统设计思路的宝典。这本新购入的读物，其叙事方式简直是教科书级别的典范。作者在引入每一个核心概念时，不是直接抛出复杂的公式或代码，而是先用一个非常贴近现实世界的比喻来打比方，让我这个非科班出身的“半路出家”的学习者也能迅速领会其精髓。随后的理论推导部分，逻辑链条极其严密，每一步的过渡都自然流畅，绝不含糊带过那些容易产生歧义的关键步骤。更难得的是，书中对不同算法的适用场景和局限性进行了深入剖析，让我明白“没有最好的算法，只有最合适的算法”这一铁律。读完一个章节，我感觉自己不仅掌握了知识点，更重要的是，建立起了一套分析和解决问题的思维框架，这种底层逻辑的构建，远比单纯记忆几个算法要宝贵得多。