多核與GPU編程：工具、方法及實(shí)踐

定　價(jià)：￥129.00

作　者：	[阿聯(lián)酋] 杰拉西莫斯·巴拉斯著；[阿聯(lián)酋] 杰拉西莫斯·巴拉斯編；張?jiān)迫?賈海鵬李士剛袁良等譯譯
出版社：	機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：	高性能計(jì)算技術(shù)叢書(shū)
標(biāo)　簽：	計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò) 硬件外部設(shè)備維修

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ISBN：	9787111557685	出版時(shí)間：	2017-02-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	536	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)從并行軟件的實(shí)現(xiàn)、調(diào)試、優(yōu)化和剖析四個(gè)方面，詳細(xì)討論了當(dāng)前主要的并行計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)，主要內(nèi)容包括：多核和并行程序設(shè)計(jì)、共享內(nèi)存編程中的線程與OpenMP、分布式內(nèi)存編程、GPU編程、Thrust模板庫(kù)、負(fù)載均衡等。本書(shū)結(jié)合具體的代碼和案例分析，揭示了如何使用庫(kù)或者指令創(chuàng)建多核應(yīng)用，如何使用MPI開(kāi)發(fā)分布式應(yīng)用程序，如何使用CUDA開(kāi)發(fā)高性能GPU程序，如何實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡，以及如何針對(duì)目標(biāo)多核平臺(tái)進(jìn)行程序剖析和調(diào)試等。本書(shū)可供從事高性能計(jì)算技術(shù)研究的專(zhuān)業(yè)人員參考，也可作為高校相關(guān)專(zhuān)業(yè)的教學(xué)用書(shū)。

作者簡(jiǎn)介

　　Gerassimos Barlas 沙迦美國(guó)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系教授。他的研究興趣包括并行算法、開(kāi)發(fā)、分析，以及負(fù)載平衡的建?？蚣?，分布式視頻點(diǎn)播。Barlas教授講授并行編程課程已有12年時(shí)間，早在20世紀(jì)90年代，他就開(kāi)始研究并行計(jì)算，并積極參與并行和分布式系統(tǒng)可分負(fù)載理論這一新領(lǐng)域的研究工作。

圖書(shū)目錄

目　　錄?Contents
譯者序
前　言
第1章　概述 1
1.1　多核計(jì)算機(jī)時(shí)代 1
1.2　并行計(jì)算機(jī)的分類(lèi) 3
1.3　現(xiàn)代計(jì)算機(jī)概覽 4
1.3.1　Cell BE處理器 5
1.3.2　NVIDIA Kepler 6
1.3.3　AMD APU 9
1.3.4　從多核到眾核：Tilera TILE-Gx8072和Intel Xeon Phi 10
1.4　性能指標(biāo) 12
1.5　并行程序性能的預(yù)測(cè)與測(cè)量 16
1.5.1　Amdahl定律 18
1.5.2　Gustafson-Barsis定律 20
第2章　多核和并行程序設(shè)計(jì) 23
2.1　引言 23
2.2　PCAM方法學(xué) 24
2.3　分解模式 26
2.3.1　任務(wù)并行 27
2.3.2　分而治之分解 28
2.3.3　幾何分解 30
2.3.4　遞歸數(shù)據(jù)分解 32
2.3.5　流水線分解 35
2.3.6　基于事件的合作分解 39
2.4　程序結(jié)構(gòu)模式 39
2.4.1　單程序多數(shù)據(jù) 40
2.4.2　多程序多數(shù)據(jù) 40
2.4.3　主/從 41
2.4.4　map-reduce 41
2.4.5　fork/join 42
2.4.6　循環(huán)并行 44
2.5　匹配分解模式和程序結(jié)構(gòu)模式 44
第3章　共享內(nèi)存編程：線程 46
3.1　引言 46
3.2　線程 48
3.2.1　線程的定義 48
3.2.2　線程的作用 49
3.2.3　線程的生成和初始化 49
3.2.4　在線程間共享數(shù)據(jù) 55
3.3　設(shè)計(jì)考慮 57
3.4　信號(hào)量 58
3.5　經(jīng)典問(wèn)題中的信號(hào)量 62
3.5.1　生產(chǎn)者–消費(fèi)者 63
3.5.2　終止處理 66
3.5.3　理發(fā)師問(wèn)題：引入公平性 75
3.5.4　讀者–寫(xiě)者問(wèn)題 80
3.6　monitor 84
3.6.1　設(shè)計(jì)方法1：monitor內(nèi)部的關(guān)鍵區(qū) 87
3.6.2　設(shè)計(jì)方法2：monitor控制關(guān)鍵區(qū)的入口 87
3.7　經(jīng)典問(wèn)題中的monitor 91
3.7.1　重新考慮生產(chǎn)者–消費(fèi)者問(wèn)題 91
3.7.2　重新考慮讀者–寫(xiě)者問(wèn)題 95
3.8　動(dòng)態(tài)線程管理與靜態(tài)線程管理 102
3.8.1　Qt線程池 102
3.8.2　線程池的創(chuàng)建和管理 103
3.9　調(diào)試多線程應(yīng)用 111
3.10　高層次結(jié)構(gòu)：無(wú)須顯式利用線程的多線程編程 115
3.10.1　并發(fā)map 116
3.10.2　map-reduce 118
3.10.3　并發(fā)過(guò)濾 120
3.10.4　filter-reduce 121
3.10.5　案例研究：多線程存儲(chǔ) 122
3.10.6　案例研究：多線程圖像匹配 131
第4章　共享內(nèi)存編程：OpenMP 140
4.1　引言 140
4.2　第一個(gè)OpenMP程序 141
4.3　變量作用域 144
4.3.1　定積分OpenMP版本V.0：人工劃分 146
4.3.2　定積分OpenMP版本 V.1：無(wú)競(jìng)爭(zhēng)條件的人工劃分 147
4.3.3　定積分OpenMP V.2：基于鎖的隱式劃分 148
4.3.4　定積分OpenMP V.3：基于歸約的隱式劃分 150
4.3.5　變量作用域總結(jié) 151
4.4　循環(huán)級(jí)并行 152
4.4.1　數(shù)據(jù)依賴 154
4.4.2　嵌套循環(huán) 162
4.4.3　調(diào)度 162
4.5　任務(wù)并行 166
4.5.1　sections指令 166
4.5.2　task指令 171
4.6　同步結(jié)構(gòu) 177
4.7　正確性與優(yōu)化問(wèn)題 183
4.7.1　線程安全 183
4.7.2　假共享 187
4.8　案例研究：OpenMP中的排序算法 192
4.8.1　自下而上歸并排序算法的OpenMP實(shí)現(xiàn) 192
4.8.2　自上而下歸并排序算法的OpenMP實(shí)現(xiàn) 195
4.8.3　性能評(píng)估 200
第5章　分布式內(nèi)存編程 203
5.1　通信進(jìn)程 203
5.2　MPI 204
5.3　核心概念 205
5.4　你的第一個(gè)MPI程序 206
5.5　程序體系結(jié)構(gòu) 208
5.5.1　SPMD 208
5.5.2　MPMD 209
5.6　點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信 210
5.7　可選的點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信模式 214
5.8　非阻塞通信 216
5.9　點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信小結(jié) 220
5.10　錯(cuò)誤報(bào)告與處理 220
5.11　集合通信簡(jiǎn)介 222
5.11.1　分發(fā) 226
5.11.2　收集 231
5.11.3　歸約 233
5.11.4　多對(duì)多收集 237
5.11.5　多對(duì)多分發(fā) 240
5.11.6　多對(duì)多歸約 245
5.11.7　全局同步 245
5.12　通信對(duì)象 245
5.12.1　派生數(shù)據(jù)類(lèi)型 246
5.12.2　打包/解包 253
5.13　節(jié)點(diǎn)管理：通信器和組 254
5.13.1　創(chuàng)建組 255
5.13.2　建立內(nèi)部通信器 257
5.14　單邊通信 259
5.14.1　RMA通信函數(shù) 261
5.14.2　RMA同步函數(shù) 262
5.15　I/O注意事項(xiàng) 270
5.16　MPI多進(jìn)程和多線程混合編程 276
5.17　時(shí)序和性能測(cè)量 279
5.18　調(diào)試和分析MPI程序 279
5.19　Boost.MPI庫(kù) 283
5.19.1　阻塞和非阻塞通信 285
5.19.2?數(shù)據(jù)序列化 289
5.19.3?集合通信 292
5.20　案例研究：有限擴(kuò)散聚合模型 295
5.21　案例研究：暴力加密破解 300
5.21.1　版本1：“基本型”MPI 300
5.21.2　版本2：MPI與OpenMP的結(jié)合 305
5.22　案例研究：主/從式并行模型的MPI實(shí)現(xiàn) 308
5.22.1　簡(jiǎn)單主/從式設(shè)置 309
5.22.2　多線程主/從式設(shè)置 316
第6章　GPU編程 333
6.1　GPU編程簡(jiǎn)介 333
6.2　CUDA編程模型：線程、線程塊、線程網(wǎng)格 335
6.3　CUDA執(zhí)行模型：流多處理器和warp 340
6.4　CUDA程序編譯過(guò)程 344
6.5　構(gòu)建CUDA項(xiàng)目 347
6.6　內(nèi)存層次結(jié)構(gòu) 349
6.6.1　本地內(nèi)存/寄存器 355
6.6.2　共享內(nèi)存 356
6.6.3　常量?jī)?nèi)存 363
6.6.4　texture和surface內(nèi)存 368
6.7　優(yōu)化技術(shù) 369
6.7.1　線程組織設(shè)計(jì) 369
6.7.2　kernel結(jié)構(gòu) 378
6.7.3　共享內(nèi)存訪問(wèn) 382
6.7.4　全局內(nèi)存訪問(wèn) 388
6.7.5　page-locked與zero-copy內(nèi)存 392
6.7.6　統(tǒng)一內(nèi)存 394