[按需印刷]並行算法設計與性能優化 計算機與互聯網 書籍|4706195 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉文誌 著

圖書標籤:

• 並行算法
• 算法設計
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齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111501022

商品編碼：26122434416

叢書名： 高性能計算技術叢書

齣版時間：2015-05-01

頁數：202

書[0名0]：	並行算[0法0]設計與性能[0優0]化[按需印刷]|4706195
圖書定價：	59元
圖書作者：	劉文誌
齣版社：	[1機1] 械工業齣版社
齣版日期：	2015-05-01 0:00:00
ISBN號：	9787111501022
開本：	16開
頁數：	202
版次：	1-1

作者簡介

劉文誌 花[0名0]風辰，畢業於中[0國0]科[0學0]院研究生院，聞[0名0]於並行計算江湖，尤善異構並行計算（X86、ARM、GPU、APU、PHI）和[0大0]規模集群計算相關技術，有7年相關經驗，涉及圖像處理、計算 [1機1] 視覺、數據挖掘和石油勘探。曾任英偉達並行計算工程師（協助建立英偉達北京CUDA團隊）、百度在綫高級研發工程師（協助建立百度深度[0學0]習實驗室異構計算團隊）。

內容簡介

本書是"並行計算與性能[0優0]化"係列的[0第0]1本，主要講解瞭並行計算的核心理論、算[0法0]設計和實踐，以及代碼的性能[0優0]化，[0第0]2本和[0第0]3本則涵蓋瞭並行編程方[0法0]與[0優0]化實踐、科[0學0]計算與企業級應用的並行[0優0]化等重要主題，這些內容被許多開發人員視為"不傳之秘"。本書作者是[0國0]內的並行計算專傢，曾任英偉達並行計算工程師和百度在綫高級研發工程師，在該[0領0]域的經驗和修為[0極0]為深厚，他毫不吝嗇地將自己多年的積纍呈現在這3本書中，得到瞭百度深度[0學0]習研究院"傑齣科[0學0]傢"吳韌的高度[0評0]價和強烈推薦。 本書結閤[0大0]量示例和僞代碼，詳細介紹瞭單核代碼的性能[0優0]化和嚮量化技術，在現代多核處理器上如何設計並行算[0法0]，以及基於GPU和移動處理器（ARM）的代碼性能[0優0]化與並行化。 全書12章，邏輯上分為四[0大0]部分： ·並行計算理論基礎 主要介紹並行現狀、與並行計算緊密相關的現代處理器的技術與特點，算[0法0]與程序性能的度量和分析的新舊標準及實用工具，以及代碼依賴關係的分析和去除處理。 ·代碼[0優0]化 [0首0]先從係統、應用、算[0法0]、函數、循環、語句和指令7[0大0]維度講解瞭常見的串行代碼[0優0]化手段，然後講解瞭如何通過多種方式將現有的串行代碼嚮量化和並行化，以提高效率和利用率。 ·並行算[0法0]設計考量 主要講解瞭如何設計[0優0]良的並行算[0法0]以及將並行算[0法0]映射到具體硬件上，涵蓋常見的並行編程環境、並行算[0法0]設計方[0法0]、並行算[0法0]的缺陷、編程模式實踐、一般準則，等等。 ·遺留代碼的並行化 主要講解瞭如何找齣軟件的計算熱點，如何閤理地選擇部分並行或者整體並行，然後將實現後的代碼嵌入原軟件，以提高企業現有代碼的利用率，並以實例加以說明。

目錄

前言 [0第0]1章 緒論 1 1.1 並行和嚮量化的作用 2 1.2 為什麼要並行或嚮量化 3 1.3 為什麼嚮量化或並行難 4 1.4 並行的替代方[0法0] 9 1.5 進程、綫程與處理器 10 1.6 並行硬件平颱 13 1.7 嚮量化和多核技術不是萬能的 17 1.8 本章小結 18 [0第0]2章 現代處理器特性 19 2.1 指令級並行 20 2.1.1 指令流水綫 20 2.1.2 亂序執行 22 2.1.3 指令多發射 22 2.1.4 分支預測 23 2.1.5 VLIW 23 2.2 嚮量化並行 24 2.2.1 SIMD 24 2.2.2 SIMT 25 2.3 綫程級並行 25 2.3.1 內核綫程和用戶綫程 26 2.3.2 多綫程編程庫 26 2.3.3 多核上多綫程並行要注意的問題 27 2.3.4 多綫程程序在多核和單核上運行的不同 28 2.4 緩存 28 2.4.1 緩存層次結構 29 2.4.2 緩存一緻性 30 2.4.3 緩衝不命中 31 2.4.4 寫緩存 32 2.4.5 越過緩存 33 2.4.6 硬件預取 34 2.4.7 緩存結構 34 2.4.8 映射策略 35 2.5 虛擬存儲器和TLB 36 2.6 NUMA技術 37 2.7 本章小結 39 [0第0]3章 算[0法0]性能和程序性能的度量與分析 40 3.1 算[0法0]分析的性能度量標準 40 3.1.1 時間復雜度與空間復雜度 41 3.1.2 實現復雜度 43 3.2 程序和指令的性能度量標準 47 3.3 程序性能[0優0]化的度量標準 52 3.3.1 加速比與並行效率 52 3.3.2 Amdahl定律和Gustafson定律 53 3.4 程序性能分析實用工具 54 3.5 本章小結 60 [0第0]4章 串行代碼性能[0優0]化 61 4.1 係統級彆 62 4.2 應用級彆 65 4.3 算[0法0]級彆 68 4.4 函數級彆 71 4.4.1 函數調用參數 71 4.4.2 內聯小函數 72 4.5 循環級彆 72 4.5.1 循環展開 72 4.5.2 循環纍積 73 4.5.3 循環閤並 74 4.5.4 循環拆分 74 4.6 語句級彆 75 4.6.1 減少內存讀寫 75 4.6.2 選用盡量小的數據類型 76 4.6.3 結構體對齊 77 4.6.4 錶達式移除 78 4.6.5 分支[0優0]化 78 4.6.6 [0優0]化交換性能 82 4.7 指令級彆 83 4.8 本章小結 84 [0第0]5章 依賴分析 86 5.1 指令級依賴 87 5.1.1 結構化依賴 87 5.1.2 數據依賴 88 5.1.3 控製依賴 89 5.2 循環級依賴 90 5.2.1 循環數據依賴 90 5.2.2 循環控製依賴 92 5.3 寄存器重命[0名0] 93 5.4 本章小結 94 [0第0]6章 並行編程模型及環境 95 6.1 並行編程模型 95 6.1.1 指令級並行 96 6.1.2 嚮量化並行 97 6.1.3 易並行 98 6.1.4 任務並行 99 6.1.5 數據並行 100 6.1.6 循環並行化 101 6.1.7 流水綫並行 102 6.1.8 區域分解並行 103 6.1.9 隱式和顯式並行化 104 6.1.10 SPMD 104 6.1.11 共享存儲器並行 105 6.1.12 分布式存儲器並行 105 6.2 常見並行編程環境 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內置函數 111 6.2.8 SSE/AVX內置函數 111 6.3 本章小結 111 [0第0]7章 並行算[0法0]設計方[0法0] 114 7.1 劃分 114 7.1.1 分而治之 115 7.1.2 劃分原則 116 7.1.3 常見劃分方[0法0] 116 7.1.4 並行性和局部性 117 7.2 通信 118 7.2.1 操作的原子性 119 7.2.2 結果的可見性 120 7.2.3 順序一緻性 121 7.2.4 函數的可重入與綫程安全 122 7.2.5 volatile關鍵字 122 7.2.6 鎖 123 7.2.7 臨界區 126 7.2.8 原子操作 127 7.2.9 柵欄 128 7.3 結果歸並 129 7.4 負載均衡 129 7.4.1 靜態負載均衡 130 7.4.2 動態負載均衡 130 7.4.3 動態負載均衡算[0法0]的一般步驟 131 7.5 本章小結 133 [0第0]8章 並行算[0法0]缺陷 134 8.1 啓動結束時間 134 8.2 負載均衡 135 8.3 競寫 136 8.4 鎖 136 8.4.1 死鎖 137 8.4.2 活鎖 139 8.5 餓死 140 8.6 僞共享 140 8.7 原子操作 141 8.8 存儲器柵欄 142 8.9 緩存一緻性 142 8.10 順序一緻性 143 8.11 volatile同步錯誤 143 8.12 本章小結 144 [0第0]9章 並行編程模式實踐 146 9.1 map模式 147 9.2 reduce模式 149 9.3 結閤map和reduce模式 152 9.4 scan模式 155 9.5 zip/unzip 模式 156 9.6 流水綫模式 159 9.7 本章小結 161 [0第0]10章 如何並行遺留代碼 162 10.1 找齣軟件的計算熱點 163 10.2 判斷是否並行化熱點 164 10.3 設計算[0法0]並實現 166 10.3.1 選擇何種工具進行嚮量化或並行化 166 10.3.2 重構熱點代碼 167 10.3.3 依據硬件實現算[0法0] 168 10.4 將實現後的代碼嵌入原軟件 169 10.4.1 混閤編譯 169 10.4.2 動態鏈接庫 170 10.5 示例：如何並行化word2vec 171 10.6 本章小結 174 [0第0]11章 [0超0]級並行 176 11.1 [0超0]級並行方式編程 176 11.1.1 進程+綫程 177 11.1.2 進程+GPU綫程 178 11.1.3 綫程+GPU綫程 181 11.1.4 綫程+嚮量指令 181 11.1.5 進程+綫程+嚮量指令 182 11.1.6 進程+綫程+GPU綫程 183 11.2 矩陣乘[0法0] 184 11.2.1 多 [1機1] CPU矩陣乘[0法0] 184 11.2.2 單 [1機1] 多GPU矩陣乘[0法0] 187 11.2.3 多 [1機1] 多GPU矩陣乘[0法0] 188 11.3 本章小結 189 [0第0]12章 並行算[0法0]設計的一般準則 190 12.1 並行算[0法0]設計14準則 190 12.2 本章小結 194 附錄A 整型數據與浮點數據 195

編輯推薦

並行計算[0領0]域著[0名0]專傢撰寫，百度深度[0學0]習研究院"傑齣科[0學0]傢"吳韌鼎力推薦 結閤[0大0]量示例和僞代碼，全麵講解如何通過並行算[0法0]設計實現單核/多核處理器、GPU和移動處理器的性能[0優0]化及相關的並行化秘技，並[0首0]次提齣實現復雜度的全新性能度量標準

《並行算法設計與性能優化》：深度解析，賦能計算效能飛躍 在數字化浪潮席捲全球的今天，計算能力已成為驅動科技進步、産業革新的核心引擎。從科學研究的前沿探索到商業社會的精細運營，大規模、高復雜度的計算任務日益增多，對算法的效率和係統性能提齣瞭前所未有的挑戰。傳統的串行計算模式已難以滿足日益增長的需求，並行計算的興起和發展，正以前所未有的速度改變著計算的格局。 本書《並行算法設計與性能優化》正是應運而生，旨在為廣大計算機科學、軟件工程、人工智能、高性能計算等領域的開發者、研究者和學生提供一套係統、深入且極具實踐指導意義的理論體係和方法論。它並非一本淺嘗輒止的入門讀物，而是以其紮實的理論基礎、豐富的實戰案例和前沿的技術視角，帶領讀者穿越並行計算的迷霧，掌握設計高效並行算法的關鍵技術，並深入理解如何對這些算法在不同硬件架構上進行精細的性能優化，從而釋放計算的強大潛能。 核心內容深度剖析： 本書的核心，在於“設計”與“優化”這兩大關鍵環節的有機結閤。 第一部分：並行計算理論基石與模型選擇 在正式進入算法設計之前，本書首先為讀者構建起堅實的理論基石。我們將從並行計算的基本概念入手，深入探討並行處理的本質，包括並發與並行的區彆、並行度的度量、任務分解與數據劃分的策略等。在此基礎上，本書將詳細介紹當前主流的並行計算模型，如： 共享內存模型（Shared Memory Model）： 重點闡述瞭 OpenMP 等顯式並行接口（EPI）的應用，以及綫程同步、鎖機製、原子操作等在多核處理器上的協同工作原理。讀者將學習如何有效地利用共享內存來組織並行任務，以及在處理數據競爭時的各種策略。 分布式內存模型（Distributed Memory Model）： 深入講解 MPI（Message Passing Interface）標準，包括進程通信、消息傳遞、集體通信操作（如 `MPI_Bcast`, `MPI_Reduce`, `MPI_Allreduce`）等。理解如何通過網絡進行高效的數據交換，是構建大規模分布式並行係統的關鍵。 異構計算模型（Heterogeneous Computing Model）： 隨著 GPU、FPGA 等加速器的普及，異構計算已成為提升性能的重要途徑。本書將介紹 CUDA（Compute Unified Device Architecture）和 OpenCL（Open Computing Language）等平颱，探討如何針對不同類型的處理器設計和調度並行任務，充分發揮CPU與加速器的協同優勢。 除瞭理論模型，本書還將引導讀者理解不同並行算法的適用場景，以及如何根據問題的特點、數據的規模和硬件平颱的特性，選擇最適閤的並行計算模型。這包括對通信開銷、計算密度、任務依賴關係等因素的綜閤考量。 第二部分：並行算法設計範式與策略 在掌握瞭理論基礎後，本書將聚焦於並行算法的設計範式與具體策略。這部分內容是本書的靈魂所在，旨在培養讀者係統性地思考和設計並行算法的能力。我們將圍繞以下幾個核心範式展開： 數據並行（Data Parallelism）： 重點講解如何將大規模數據集劃分為若乾子集，並分配給不同的處理器進行獨立或協同處理。我們將通過矩陣乘法、圖像處理、數值積分等經典案例，詳細闡述數據並行算法的設計步驟、數據劃分方法以及數據同步策略。 任務並行（Task Parallelism）： 探討如何將一個大型計算任務分解為一係列相互獨立的子任務，並分配給不同的處理器執行。我們將分析依賴關係圖（DAG）的應用，講解如何利用任務並行來提高處理器的利用率，並處理任務調度和負載均衡的問題。 流水綫並行（Pipeline Parallelism）： 介紹如何將計算過程分解為多個階段，每個階段由一個處理器負責，並按流水綫方式依次執行。我們將分析流水綫設計的優勢與挑戰，以及在數據依賴和吞吐量方麵的優化技巧。 分治法（Divide and Conquer）： 講解如何將大規模問題遞歸地分解為更小的子問題，然後並行地解決這些子問題，最後將結果閤並。本書將以並行快速排序、並行歸並排序等算法為例，深入解析分治法在並行計算中的應用。 迭代式並行（Iterative Parallelism）： 針對具有迭代性質的問題（如模擬、優化），講解如何設計並行迭代算法，以及如何處理迭代過程中的數據依賴和收斂性問題。 在介紹這些設計範式時，本書將穿插大量的經典並行算法實例，如： 圖算法： 並行圖遍曆（BFS, DFS）、單源最短路徑（Dijkstra, Bellman-Ford）、最小生成樹（Prim, Kruskal）等。 數值計算： 綫性方程組求解（高斯消元、共軛梯度法）、傅裏葉變換（FFT）、稀疏矩陣運算等。 機器學習與深度學習： 並行化神經網絡訓練、大規模數據集的特徵提取等。 本書強調的不僅是算法的邏輯正確性，更關注如何在並行環境中高效地實現這些算法，並盡可能地降低通信開銷和提高計算效率。 第三部分：並行算法性能度量與優化技術 優秀的並行算法設計是性能優化的前提，而性能優化則是充分釋放並行計算潛力的關鍵。本書的第三部分將深入探討並行算法的性能度量方法，以及豐富多樣的優化技術。 性能度量： 加速比（Speedup）： 詳細解釋加速比的定義，以及理想加速比與實際加速比的差異，引齣 Amdahl 定律和 Gustafson 定律，幫助讀者理解並行化帶來的理論上限和實際限製。 效率（Efficiency）： 講解效率的概念，以及如何通過提高效率來最大化計算資源的利用率。 通信開銷（Communication Overhead）： 分析不同並行模型下的通信開銷來源，包括消息傳遞延遲、帶寬限製、數據同步等，並提齣量化度量方法。 負載均衡（Load Balancing）： 討論如何評估和優化任務分配的均衡性，避免部分處理器空閑或過載。 內存訪問模式（Memory Access Patterns）： 強調緩存局部性（Cache Locality）、內存訪問一緻性（Memory Coherence）等對性能的影響。 性能優化技術： 本書將係統地介紹一係列行之有效的性能優化技術，並結閤具體的硬件架構（CPU、GPU）進行講解： 數據局部性優化（Data Locality Optimization）： 緩存優化： 學習如何通過改變數據訪問順序、進行數據重組、使用數據塊（blocking）等技術，最大化利用 CPU 緩存，減少訪存延遲。 SIMD（Single Instruction, Multiple Data）指令優化： 講解如何利用現代處理器提供的 SIMD 指令集（如 SSE, AVX）來執行嚮量化操作，實現指令級並行。 通信優化（Communication Optimization）： 減少通信次數和數據量： 采用更高效的通信算法，如使用集體通信操作代替點對點通信，進行數據壓縮和聚閤。 隱藏通信延遲： 通過重疊計算與通信（computation-communication overlap），利用計算資源的空閑時間進行通信，以隱藏通信的延遲。 拓撲感知通信： 在分布式係統中，根據網絡拓撲結構優化通信路徑，減少跳數和網絡擁塞。 綫程與進程管理優化： 綫程池（Thread Pool）： 講解如何使用綫程池來管理綫程的生命周期，減少綫程創建和銷毀的開銷。 任務調度（Task Scheduling）： 深入探討靜態調度與動態調度策略，以及如何根據任務的特性選擇閤適的調度器。 避免死鎖（Deadlock）和活鎖（Livelock）： 學習如何設計避免資源競爭和死鎖的並發程序。 GPU 加速優化： 內存模型與訪問： 詳細講解 GPU 的全局內存、共享內存、寄存器等不同內存層次的特性，以及如何優化數據傳輸和訪問模式。 綫程束（Warp）與綫程塊（Thread Block）： 理解 GPU 的並行執行模型，並學會如何高效地組織和調度綫程。 並行核函數（Kernel）設計： 講解如何編寫高效的 GPU 核函數，並進行性能調優。 自動並行化與編譯器優化： 介紹一些自動並行化工具和編譯器提供的優化選項，幫助讀者理解編譯器在並行化過程中的作用。 第四部分：實際應用案例與前沿展望 為瞭讓讀者更好地理解並行算法的設計與優化，本書將提供多個來自不同領域的實際應用案例。這些案例將貫穿前麵介紹的理論和技術，從實際問題的分析、並行算法的選擇、代碼實現到性能測試與優化，進行完整的演示。涵蓋領域可能包括： 大規模數據分析與處理： 如分布式日誌分析、數據倉庫並行查詢等。 科學計算模擬： 如天氣預報、分子動力學模擬、有限元分析等。 圖像與視頻處理： 如高清視頻編碼/解碼、圖像識彆與分割等。 人工智能與深度學習： 如大規模神經網絡的分布式訓練、模型推理加速等。 在每個案例中，讀者將看到如何將抽象的理論轉化為具體的代碼，並如何通過精細的性能分析和調優，達到實際應用中的高性能要求。 最後，本書還將對並行計算的未來發展趨勢進行展望，包括： 新型硬件架構： 如類腦計算、量子計算等。 AI 驅動的並行算法優化： 利用機器學習技術來輔助並行算法的設計和優化。 更高級彆的並行編程模型： 簡化並行編程的難度，提高開發效率。 綠色計算與能效優化： 在追求高性能的同時，更加關注計算的能耗問題。 本書的價值與讀者收益： 《並行算法設計與性能優化》一書，旨在幫助讀者： 建立堅實的理論基礎： 深入理解並行計算的核心概念、模型和原理。 掌握高效的算法設計能力： 學習和應用多種並行算法設計範式與策略。 成為優秀的性能優化專傢： 掌握各種量化性能、診斷瓶頸和進行係統性優化的方法。 提升實際工程開發能力： 通過豐富的案例，學習如何在實際項目中應用並行計算技術。 站在行業前沿： 瞭解並行計算的最新發展趨勢，為未來的學習和研究指明方嚮。 無論您是希望提升現有應用程序性能的軟件工程師，還是緻力於探索計算科學前沿的研究人員，亦或是正在學習並行計算的莘莘學子，本書都將是您不可或缺的寶貴資源。它將點亮您在並行計算領域的探索之路，賦能您的計算效能實現飛躍。

評分☆☆☆☆☆

我一直對並行計算的效率瓶頸和優化策略抱有極大的好奇心，尤其是在多核處理器和大規模分布式係統日益普及的今天，如何榨乾每一分計算潛力是工程界的難題。這本書在處理性能分析的部分，展現齣瞭驚人的洞察力。它沒有停留在理論層麵的討論，而是深入剖析瞭現代硬件架構（比如緩存一緻性、內存訪問延遲）如何影響並行程序的實際運行效率。書中給齣的性能評估工具和測試方法非常實用，都是業界常用的標準，這讓書中的結論具有極高的可驗證性。我嘗試用書中介紹的一種新的同步機製來重構我正在進行的一個項目中的一個性能熱點，結果程序的吞吐量果然有瞭肉眼可見的提升。這本書的價值在於，它不僅教你“怎麼做”，更讓你理解“為什麼這麼做會快（或慢）”，這種知其然並知其所以然的深度，是極品技術書的標誌。

評分☆☆☆☆☆

我最近迷上瞭關於數據結構與算法的深入研究，希望能找到一本能係統梳理復雜係統設計思路的寶典。這本新購入的讀物，其敘事方式簡直是教科書級彆的典範。作者在引入每一個核心概念時，不是直接拋齣復雜的公式或代碼，而是先用一個非常貼近現實世界的比喻來打比方，讓我這個非科班齣身的“半路齣傢”的學習者也能迅速領會其精髓。隨後的理論推導部分，邏輯鏈條極其嚴密，每一步的過渡都自然流暢，絕不含糊帶過那些容易産生歧義的關鍵步驟。更難得的是，書中對不同算法的適用場景和局限性進行瞭深入剖析，讓我明白“沒有最好的算法，隻有最閤適的算法”這一鐵律。讀完一個章節，我感覺自己不僅掌握瞭知識點，更重要的是，建立起瞭一套分析和解決問題的思維框架，這種底層邏輯的構建，遠比單純記憶幾個算法要寶貴得多。

評分☆☆☆☆☆

說實話，市麵上很多號稱“深入”的技術書籍，讀起來就像是把一堆冷冰冰的API文檔堆砌在一起，枯燥乏味到讓人昏昏欲睡。然而，這本書的章節安排簡直就像一場精心設計的馬拉鬆賽跑，節奏感把握得極佳。開篇的理論基礎鋪墊得非常平穩，如同慢跑前的熱身；到瞭中間部分，難度陡然上升，開始接觸到一些需要反復推敲的復雜模型，但作者巧妙地穿插瞭若乾小型案例分析，如同賽程中的補給站，讓你在精神疲憊時能快速恢復狀態。最精彩的是最後幾章，它將前麵所有看似分散的知識點匯聚一堂，構建起一個宏大且完整的應用藍圖。整個閱讀過程是漸進式的、充滿挑戰但又不至於讓人産生挫敗感，讀完後有一種酣暢淋灕的成就感，仿佛自己真的跟隨著作者完成瞭一次高難度的技術攀登。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計真是讓人眼前一亮，封麵選用的那種啞光質感配上簡潔的字體排版，透露齣一種專業而又不失格調的氣息。內頁的紙張選擇也十分考究，印刷清晰，字跡飽滿，即便是長時間閱讀，眼睛也不會感到明顯的疲勞，這對於一本技術類的書籍來說至關重要。裝訂上非常紮實，書脊的處理很到位，無論你怎麼翻閱，都不會齣現散頁的擔憂，看得齣齣版方在製作工藝上的用心。特彆是章節標題和重要概念的標注，采用瞭不同的字體或加粗處理，邏輯層次感非常清晰，讓人在快速瀏覽時也能迅速抓住重點。整體而言，這本書拿在手裏沉甸甸的，給人一種“乾貨滿滿”的信賴感，光是這外在的精緻感，就已經為閱讀體驗打下瞭堅實的基礎，比很多粗製濫造的技術書強太多瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書在內容組織上的靈活度，簡直是為自學者量身定做的。我發現自己可以完全跳過已經掌握的基礎章節，直接切入我最感興趣的“異構計算加速”部分，而不會感到任何閱讀上的障礙，這得益於其清晰的模塊化結構。更讓我驚喜的是，書中對不同編程模型（如CUDA、OpenMP）的對比分析異常客觀和細緻，沒有錶現齣對任何單一技術的偏愛，而是基於性能和可移植性的角度進行權衡。作者在解釋那些晦澀難懂的同步原語時，甚至附帶瞭大量的圖形化流程圖輔助理解，這對於習慣於視覺化學習的人來說，簡直是救星。對於我這種需要快速掌握新技術並應用到實際項目中的工程師而言，這種高度的實用性和清晰的指引，遠比一篇篇晦澀的論文集來得直接有效，絕對是一本可以常年放在手邊，隨時翻閱查閱的工具書。