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刘文志著

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发表于2024-04-27

商品介绍

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

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书籍描述

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。

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

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