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經(jīng)典并行與量子并行:提升并挖掘計算系統(tǒng)的潛在性能

經(jīng)典并行與量子并行:提升并挖掘計算系統(tǒng)的潛在性能

作者：劉宇航 著
出版社：機械工業(yè)出版社出版時間：2024-10-01
開本： 16開 頁數(shù)： 578
中 圖 價:¥96.8(7.5折) 定價  ¥129.0 登錄后可看到會員價
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經(jīng)典并行與量子并行:提升并挖掘計算系統(tǒng)的潛在性能 版權(quán)信息

經(jīng)典并行與量子并行:提升并挖掘計算系統(tǒng)的潛在性能 本書特色

本書從算勢和算力的視角對傳統(tǒng)的并行計算進行了一次新的審視，尤其是將量子并行計算與經(jīng)典并行計算使用統(tǒng)一的角度去觀察，是一種極大地創(chuàng)新。從內(nèi)容看，這種嘗試是非常成功的：本書包含了經(jīng)典并行計算中經(jīng)常討論的話題，如并行體系結(jié)構(gòu)、性能模型、存儲模型、共享存儲結(jié)構(gòu)與編程、分布式存儲與編程、連接并行計算部件的互連網(wǎng)絡(luò)、并行計算機中的資源調(diào)度、并行輸入輸出、高速緩存一致性及事務(wù)內(nèi)存等，這些內(nèi)容十分重要，是并行計算的重要基礎(chǔ)概念，在算力算勢的角度下，這些內(nèi)容又煥發(fā)出新的生機。同時，本書也詳略得當?shù)亟榻B了量子并行的內(nèi)容，對后摩爾時代的我們來說，這些內(nèi)容是我們繼續(xù)使用并行計算這一方式挖掘新方法，新思路，解決新問題的工具，是異常寶貴的。將經(jīng)典并行和量子并行相結(jié)合，可以使讀者有廣闊的視角和思路解決問題。

經(jīng)典并行與量子并行:提升并挖掘計算系統(tǒng)的潛在性能 內(nèi)容簡介

本書深入淺出介紹后摩爾時代的并行計算核心技術(shù)，理論與實踐并重，同時兼顧數(shù)學(xué)模型、結(jié)構(gòu)模型、編程模型。本書具有以下特色：從概念上明確算勢與算力的聯(lián)系與區(qū)別，強調(diào)在后摩爾時代背景下從潛在能力（算勢）到實際能力（算力）的充分轉(zhuǎn)化的重要性；注重量化分析和理論推導(dǎo)，單列一章對計算性能模型和存儲性能進行了介紹；注重并行應(yīng)用程序的設(shè)計，單列一章介紹并對比分析了共享存儲編程與非共享存儲編程的基本原理；注重融會貫通，培養(yǎng)整體觀念，分別考察了共享存儲結(jié)構(gòu)和分布式存儲結(jié)構(gòu)，揭示潛在的可利用的并行硬件資源以及對應(yīng)的編程方法；編制了大量的原創(chuàng)的有助于提高讀者理解深度和應(yīng)用知識能力的例題；在國內(nèi)外同類教材或?qū)Ｖ，率先以算勢和算力的統(tǒng)一的視角，系統(tǒng)對比了經(jīng)典并行計算與量子并行計算，促進兩個領(lǐng)域的溝通融合。

經(jīng)典并行與量子并行:提升并挖掘計算系統(tǒng)的潛在性能 目錄

推薦序一推薦序二前言第1章　計算概念的譜系1.1　引言/ 2　1.2　計算概念譜系化的意義/ 3　1.3　計算概念的譜系/ 4　1.3.1　算勢/ 5　1.3.2　算力/ 7　1.3.3　算術(shù)/ 10　1.3.4　算法/ 11　1.3.5　算禮/ 13　1.4　計算概念譜系組分的相互關(guān)系/ 14　1.5　從場的角度認識算勢與算力的異同/ 16　推薦序一推薦序二前言第1章　計算概念的譜系1.1　引言/ 2　1.2　計算概念譜系化的意義/ 3　1.3　計算概念的譜系/ 4　1.3.1　算勢/ 5　1.3.2　算力/ 7　1.3.3　算術(shù)/ 10　1.3.4　算法/ 11　1.3.5　算禮/ 13　1.4　計算概念譜系組分的相互關(guān)系/ 14　1.5　從場的角度認識算勢與算力的異同/ 16　1.6　證明與計算之間的關(guān)系/ 20　1.7　本章小結(jié)/ 23　1.8　思考題/ 23　參考文獻/ 23　第2章　并行處理的意義及挑戰(zhàn)2.1　引言/ 26　2.2　并行計算機與應(yīng)用和工藝的關(guān)系/ 26　2.3　并行處理的普遍性/ 28　2.4　多核微處理器技術(shù)/ 31　2.5　并行處理需要應(yīng)對的挑戰(zhàn)/ 35　2.6　并行處理的學(xué)科任務(wù)/ 40　2.7　本章小結(jié)/ 41　2.8　思考題/ 41　參考文獻/ 41　第3章　并行處理的一般原理3.1　引言/ 44　3.2　馮·諾依曼結(jié)構(gòu)/ 44　3.3　通過實例說明指令級并行與數(shù)據(jù)依賴/ 47　3.4　通過實例說明線程級并行/ 49　3.5　延遲隱藏和延遲減少/ 55　3.6　并行處理技術(shù)的圖形化表示/ 60　3.7　費林分類法/ 63　3.8　指令級并行/ 65　3.8.1　流水線技術(shù)/ 65　3.8.2　指令的動態(tài)調(diào)度/ 65　3.8.3　多發(fā)射技術(shù)/ 66　3.9　并行計算機系統(tǒng)的分類/ 67　3.9.1　向量計算機/ 67　3.9.2　多處理機/ 68　3.9.3　多主機/ 68　3.9.4　大規(guī)模并行處理計算機/ 68　3.10　并行結(jié)構(gòu)的類型/ 69　3.10.1　單處理器的并行結(jié)構(gòu)/ 69　3.10.2　多處理器的并行結(jié)構(gòu)/ 69　3.10.3　處理機結(jié)構(gòu)創(chuàng)新的歷史/ 70　3.10.4　多核共享內(nèi)存模型/ 73　3.10.5　多核消息傳遞模型/ 76　3.11　本章小結(jié)/ 80　3.12　思考題/ 81　參考文獻/ 81　第4章　計算性能模型和存儲性能模型4.1　引言/ 84　4.2　并行執(zhí)行時間效率模型/ 85　4.3　可擴展定律/ 103　4.3.1　阿姆達爾定律/ 103　4.3.2　古斯塔夫森-巴西斯定律/ 104　4.3.3　存儲受限的擴展定律（孫-倪定律）/ 106　4.4　并行計算模型/ 112　4.4.1　PRAM模型/ 112　4.4.2　BSP模型/ 114　4.4.3　LogP模型/ 117　4.5　程序性能指標/ 120　4.5.1　單道程序工作負載的性能指標/ 120　4.5.2　多道程序工作負載的性能指標/ 122　4.6　存儲系統(tǒng)的性能指標/ 123　4.6.1　平均存儲訪問時間/ 123　4.6.2　存儲延遲與存儲帶寬/ 124　4.6.3　單位時鐘周期完成的存儲訪問數(shù)量/ 126　4.6.4　并發(fā)平均存儲訪問時間/ 127　4.6.5　存儲級并行性/ 130　4.6.6　并發(fā)感知的局部性/ 131　4.7　基準測試/ 133　4.7.1　基準測試的定義和分類/ 133　4.7.2　基準測試運行的規(guī)范/ 134　4.7.3　基準測試程序組的要求/ 134　4.7.4　基準測試的開發(fā)者/ 135　4.7.5　性能測試結(jié)果的總結(jié)/ 136　4.8　性能評估方式/ 136　4.8.1　Roofline模型/ 136　4.8.2　模擬器/ 151　4.8.3　需要避免的4個陷阱/ 160　4.9　本章小結(jié)/ 161　4.10　思考題/ 161　參考文獻/ 161　第5章　共享存儲結(jié)構(gòu)與編程5.1　引言/ 164　5.2　共享存儲體系結(jié)構(gòu)的類型/ 165　5.3　并行編程模型/ 168　5.3.1　抽象與實現(xiàn)的區(qū)別及其實例/ 168　5.3.2　通信與協(xié)作/ 176　5.3.3　通信層面三種并行編程模型的特點/ 187　5.3.4　混合編程模型/ 188　5.4　并行處理的流程/ 189　5.4.1　思路和實例/ 189　5.4.2　問題分解/ 193　5.4.3　任務(wù)分配/ 193　5.4.4　協(xié)調(diào)/ 194　5.4.5　進程映射/ 194　5.5　并行編程優(yōu)化/ 205　5.5.1　靜態(tài)分配與動態(tài)分配/ 206　5.5.2　延遲與帶寬/ 214　5.5.3　內(nèi)在通信與人為通信/ 217　5.6　減少通信的技術(shù)/ 221　5.6.1　利用時間局部性/ 221　5.6.2　利用空間局部性/ 222　5.7　共享內(nèi)存體系結(jié)構(gòu)/ 228　5.8　共享內(nèi)存體系結(jié)構(gòu)編程——OpenMP/ 242　5.9　實驗——OpenMP/ 2745.9.1　實驗——OpenMP求sinx/ 274　5.9.2　實驗——OpenMP求π值/ 278　5.9.3　實驗——OpenMP求斐波那契數(shù)列第n項/ 283　5.9.4　實驗——Gauss-Seidel迭代算法的并行實現(xiàn)及其優(yōu)化/ 291　5.10　本章小結(jié)/ 296　5.11　思考題/ 296　參考文獻/ 296　第6章　分布式存儲結(jié)構(gòu)與編程6.1　引言/ 300　6.2　向量處理機體系結(jié)構(gòu)/ 300　6.2.1　結(jié)構(gòu)特點/ 300　6.2.2　性能分析/ 305　6.2.3　向量指令并行/ 307　6.2.4　向量鏈/ 307　6.2.5　向量分解strip-mining技術(shù)/ 308　6.2.6　向量條件執(zhí)行/ 308　6.2.7　壓縮/展開操作/ 309　6.2.8　向量歸約/ 310　6.2.9　存儲訪問/ 311　6.2.10　分散和聚集/ 312　6.3　SIMD編程/ 327　6.3.1　SIMD簡介/ 327　6.3.2　實現(xiàn)向量化的幾種方法/ 327　6.3.3　向量化編譯指令/ 328　6.3.4　向量化過程中的主要挑戰(zhàn)/ 330　6.3.5　編譯器向量化方式/ 335　6.3.6　循環(huán)變換/ 339　6.3.7　數(shù)據(jù)地址對齊/ 341　6.3.8　別名/ 341　6.3.9　條件語句/ 342　6.3.10　原生SIMD支持/ 342　6.4　CUDA編程/ 343　6.4.1　異構(gòu)計算的定義/ 344　6.4.2　CUDA/ 345　6.4.3　GPU的并發(fā)控制/ 346　6.4.4　GPU的內(nèi)存管理/ 347　6.4.5　SIMT/ 348　6.4.6　CUDA編程/ 349　6.4.7　CUDA與GPU硬件之間的映射/ 355　6.4.8　深流水線設(shè)計/ 356　6.4.9　GPU內(nèi)存/ 356　6.4.10　GPU并發(fā)策略/ 358　6.4.11　庫函數(shù)介紹/ 358　6.5　MPI編程/ 363　6.5.1　MPI在編程模型內(nèi)的分類定位/ 363　6.5.2　信息交互模型與通信方式/ 364　6.5.3　MPI基本函數(shù)/ 367　6.5.4　MPI程序執(zhí)行（以C on linux為例）/ 370　6.5.5　MPI集群通信函數(shù)/ 370　6.6　實驗——編寫MPI并行程序/ 379　6.6.1　編寫MPI程序并行計算平均值/ 379　6.6.2　編寫MPI程序并行計算矩陣向量乘法/ 381　6.6.3　編寫MPI程序并行計算圓周率/ 383　6.7　實驗——基于CUDA并發(fā)的矩陣乘法/ 386　6.8　本章小結(jié)/ 391　6.9　思考題/ 392　第7章　并行計算機系統(tǒng)的互連網(wǎng)絡(luò)7.1　引言/ 394　7.2　互連網(wǎng)絡(luò)的基本概念/ 394　7.2.1　互連網(wǎng)絡(luò)分層架構(gòu)/ 394　7.2.2　互連網(wǎng)絡(luò)相關(guān)參數(shù)/ 395　7.3　互連網(wǎng)絡(luò)物理層/ 397　7.3.1　消息結(jié)構(gòu)/ 397　7.3.2　物理層流控制/ 397　7.4　互連網(wǎng)絡(luò)交換層/ 398　7.4.1　互連網(wǎng)絡(luò)交換層功能與架構(gòu)/ 398　7.4.2　互連網(wǎng)絡(luò)交換層技術(shù)/ 399　7.5　互連網(wǎng)絡(luò)路由層/ 402　7.5.1　互連網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)/ 402　7.5.2　互連網(wǎng)絡(luò)路由方式/ 409　7.5.3　路由協(xié)議結(jié)構(gòu)/ 410　7.5.4　蝴蝶形拓撲結(jié)構(gòu)路由算法/ 411　7.5.5　維序路由算法/ 412　7.5.6　死鎖問題/ 413　7.6　互連網(wǎng)絡(luò)軟件層/ 415　7.6.1　互連網(wǎng)絡(luò)軟件層架構(gòu)/ 415　7.6.2　性能分析/ 417　7.7　本章小結(jié)/ 418　7.8　思考題/ 419　第8章　并行計算機系統(tǒng)的資源調(diào)度8.1　引言/ 422　8.2　相關(guān)工作/ 425　8.2.1　延遲敏感型應(yīng)用延遲測量與建模/ 426　8.2.2　數(shù)據(jù)中心干擾的測度方法/ 427　8.2.3　資源管理使能技術(shù)/ 4278.2.4　資源調(diào)度策略/ 4298.3　延遲敏感型應(yīng)用分析與建模/ 432　8.3.1　延遲敏感型應(yīng)用概述/ 433　8.3.2　延遲敏感型應(yīng)用延遲的組成及影響因素/ 435　8.3.3　平均延遲與尾延遲的關(guān)系/ 436　8.3.4　Littles law的尾延遲形式/ 441　8.4　數(shù)據(jù)中心干擾的測度/ 444　8.4.1　信息熵與系統(tǒng)熵/ 445　8.4.2　場景1：僅存在延遲敏感型應(yīng)用時/ 445　8.4.3　場景2：僅存在盡力交付型應(yīng)用時/ 446　8.4.4　場景3：延遲敏感型和盡力交付型應(yīng)用混合運行時/ 447　8.4.5　系統(tǒng)熵的優(yōu)點/ 447　8.5　資源調(diào)度策略/ 449　8.5.1　調(diào)度方法/ 450　8.5.2　實驗驗證/ 453　8.6　本章小結(jié)/ 459　8.7　思考題/ 460　參考文獻/ 460　第9章　并行輸入輸出9.1　引言/ 468　9.2　I/O軟件棧/ 468　9.3　并行文件系統(tǒng)/ 469　9.4　常見并行文件系統(tǒng)/ 475　9.4.1　并行虛擬文件系統(tǒng)PVFS/ 475　9.4.2　通用并行文件系統(tǒng)GPFS/ 478　9.4.3　集群文件系統(tǒng)Lustre/ 479　9.5　POSIX/ 482　9.6　MPI-I/O/ 483　9.6.1　MPI-I/O的特性/ 483　9.6.2　MPI-I/O示例/ 485　9.6.3　MPI-I/O的底層讀寫優(yōu)化/ 487　9.7　PnetCDF/ 490　9.8　本章小結(jié)/ 495　9.9　思考題/ 496　參考文獻/ 496　第10章　高速緩存一致性、同步和事務(wù)性內(nèi)存10.1　引言/ 498　10.2　高速緩存一致性/ 498　10.2.1　基于總線的一致性協(xié)議/ 500　10.2.2　基于目錄的一致性協(xié)議/ 502　10.3　目錄結(jié)構(gòu)/ 503　10.3.1　全映射位向量目錄/ 503　10.3.2　有限指針目錄/ 504　10.3.3　鏈式目錄/ 505　10.3.4　粗糙向量目錄/ 506　10.3.5　樹形壓縮向量目錄/ 506　10.3.6　單級混合目錄/ 507　10.3.7　多級目錄/ 508　10.4　實現(xiàn)高速緩存一致的典型系統(tǒng)/ 511　10.4.1　Dash/ 511　10.4.2　Origin 2000/ 512　10.4.3　Alewife/ 513　10.4.4　Exemplar X/ 514　10.4.5　NUMA-Q/ 514　10.5　同步原語和鎖機制/ 515　10.5.1　同步原語/ 515　10.5.2　互斥鎖的實現(xiàn)/ 516　10.5.3　柵障/ 520　10.5.4　實驗——無鎖算法/ 524　10.5.5　并行軟件優(yōu)化/ 533　10.6　事務(wù)性內(nèi)存/ 537　10.6.1　事務(wù)性內(nèi)存的特性/ 537　10.6.2　事務(wù)性內(nèi)存的優(yōu)點/ 538　10.6.3　事務(wù)性內(nèi)存的實現(xiàn)/ 543　10.7　本章小結(jié)/ 549　10.8　思考題/ 549　參考文獻/ 550　第11章　量子并行計算11.1　引言/ 554　11.2　對量子力學(xué)的基本理解/ 555　11.2.1　量子力學(xué)與經(jīng)典力學(xué)有本質(zhì)區(qū)別/ 555　11.2.2　量子計算的優(yōu)勢在于并行/ 555　11.2.3　量子的概念/ 555　11.2.4　不確定性原理/ 556　11.2.5　對疊加態(tài)的理解/ 558　11.2.6　張量積/ 561　11.2.7　左矢與右矢/ 561　11.3　幾種重要的熵及其聯(lián)系/ 563　11.3.1　
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經(jīng)典并行與量子并行:提升并挖掘計算系統(tǒng)的潛在性能 作者簡介

劉宇航 中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所副研究員，《中國計算機學(xué)會通訊》編委、專欄作家，中國計算機學(xué)會職業(yè)倫理和公共政策工作委員會常務(wù)委員，中國計算機學(xué)會高級會員。研究方向為計算機體系結(jié)構(gòu)、高性能計算、存儲系統(tǒng)、智能并發(fā)系統(tǒng)等。在包括HPCA、SC、DAC、TPDS等國內(nèi)外高水平的期刊和學(xué)術(shù)會議上累計發(fā)表論文60余篇，專著3部，發(fā)明專利10余項，一系列關(guān)鍵技術(shù)實際落地應(yīng)用到國產(chǎn)智能手機等一線芯片或系統(tǒng)，致力于構(gòu)建信息技術(shù)新體系以解決卡脖子技術(shù)難題。

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