• 并行程序设计导论
图书条目标准图
21年品牌 40万+商家 超1.5亿件商品

并行程序设计导论

15.92 3.2折 49 九品

仅1件

北京东城
认证卖家担保交易快速发货售后保障

作者[美]帕切克 著;邓倩妮 译

出版社机械工业出版社

出版时间2012-11

版次1

装帧平装

货号A1

上书时间2024-12-05

图书-天下的书店

已实名 已认证 进店 收藏店铺

   商品详情   

品相描述:九品
图书标准信息
  • 作者 [美]帕切克 著;邓倩妮 译
  • 出版社 机械工业出版社
  • 出版时间 2012-11
  • 版次 1
  • ISBN 9787111392842
  • 定价 49.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 264页
  • 正文语种 简体中文
  • 原版书名 An Introduction to Parallel Programming
  • 丛书 计算机科学丛书
【内容简介】

  《并行程序设计导论》全面涵盖了并行软件和硬件的方方面面,深入浅出地介绍如何使用MPI(分布式内存编程)、Pthreads和OpenMP(共享内存编程)编写高效的并行程序。各章节包含了难易程度不同的编程习题。《并行程序设计导论》可以用做计算机科学专业低年级本科生的专业课程的教材,也可以作为软件开发人员学习并行程序设计的专业参考书。

【目录】

出版者的话

 

译者序

 

本书赞誉

 

前言

 

致谢

 

第1章为什么要并行计算

 

1.1为什么需要不断提升的性能

 

1.2为什么需要构建并行系统

 

1.3为什么需要编写并行程序

 

1.4怎样编写并行程序

 

1.5我们将做什么

 

1.6并发、并行、分布式

 

1.7本书的其余部分

 

1.8警告

 

1.9字体约定

 

1.10小结

 

1.11习题

 

第2章并行硬件和并行软件

 

2.1背景知识

 

2.1.1冯·诺依曼结构

 

2.1.2进程、多任务及线程

 

2.2对冯·诺依曼模型的改进

 

2.2.1Cache基础知识

 

2.2.2Cache映射

 

2.2.3Cache和程序:一个实例

 

2.2.4虚拟存储器

 

2.2.5指令级并行

 

2.2.6硬件多线程

 

2.3并行硬件

 

2.3.1SIMD系统

 

2.3.2MIMD系统

 

2.3.3互连网络

 

2.3.4Cache一致性

 

2.3.5共享内存与分布式内存

 

2.4并行软件

 

2.4.1注意事项

 

2.4.2进程或线程的协调

 

2.4.3共享内存

 

2.4.4分布式内存

 

2.4.5混合系统编程

 

2.5输入和输出

 

2.6性能

 

2.6.1加速比和效率

 

2.6.2阿姆达尔定律

 

2.6.3可扩展性

 

2.6.4计时

 

2.7并行程序设计

 

2.8编写和运行并行程序

 

2.9假设

 

2.10小结

 

2.10.1串行系统

 

2.10.2并行硬件

 

2.10.3并行软件

 

2.10.4输入和输出

 

2.10.5性能

 

2.10.6并行程序设计

 

2.10.7假设

 

2.11习题

 

第3章用MPI进行分布式内存编程

 

3.1预备知识

 

3.1.1编译与执行

 

3.1.2MPI程序

 

3.1.3MPI_Init和MPI_Finalize

 

3.1.4通信子、MPI_Comm_size和MPI_Comm_rank

 

3.1.5SPMD程序

 

3.1.6通信

 

3.1.7MPI_Send

 

3.1.8MPI_Recv

 

3.1.9消息匹配

 

3.1.10status_p参数

 

3.1.11MPI_Send和MPI_Recv的语义

 

3.1.12潜在的陷阱

 

3.2用MPI来实现梯形积分法

 

3.2.1梯形积分法

 

3.2.2并行化梯形积分法

 

3.3I/O处理

 

3.3.1输出

 

3.3.2输入

 

3.4集合通信

 

3.4.1树形结构通信

 

3.4.2MPI_Reduce

 

3.4.3集合通信与点对点通信

 

3.4.4MPI_Allreduce

 

3.4.5广播

 

3.4.6数据分发

 

3.4.7散射

 

3.4.8聚集

 

3.4.9全局聚集

 

3.5MPI的派生数据类型

 

3.6MPI程序的性能评估

 

3.6.1计时

 

3.6.2结果

 

3.6.3加速比和效率

 

3.6.4可扩展性

 

3.7并行排序算法

 

3.7.1简单的串行排序算法

 

3.7.2并行奇偶交换排序

 

3.7.3MPI程序的安全性

 

3.7.4并行奇偶交换排序算法的重要内容

 

3.8小结

 

3.9习题

 

3.10编程作业

 

第4章用Pthreads进行共享内存编程

 

4.1进程、线程和Pthreads

 

4.2“Hello,World”程序

 

4.2.1执行

 

4.2.2准备工作

 

4.2.3启动线程

 

4.2.4运行线程

 

4.2.5停止线程

 

4.2.6错误检查

 

4.2.7启动线程的其他方法

 

4.3矩阵-向量乘法

 

4.4临界区

 

4.5忙等待

 

4.6互斥量

 

4.7生产者-消费者同步和信号量

 

4.8路障和条件变量

 

4.8.1忙等待和互斥量

 

4.8.2信号量

 

4.8.3条件变量

 

4.8.4Pthreads路障

 

4.9读写锁

 

4.9.1链表函数

 

4.9.2多线程链表

 

4.9.3Pthreads读写锁

 

4.9.4不同实现方案的性能

 

4.9.5实现读写锁

 

4.10缓存、缓存一致性和伪共享

 

4.11线程安全性

 

4.12小结

 

4.13习题

 

4.14编程作业

 

第5章用OpenMP进行共享内存编程

 

5.1预备知识

 

5.1.1编译和运行OpenMP程序

 

5.1.2程序

 

5.1.3错误检查

 

5.2梯形积分法

 

5.3变量的作用域

 

5.4归约子句

 

5.5parallelfor指令

 

5.5.1警告

 

5.5.2数据依赖性

 

5.5.3寻找循环依赖

 

5.5.4π值估计

 

5.5.5关于作用域的更多问题

 

5.6更多关于OpenMP的循环:排序

 

5.6.1冒泡排序

 

5.6.2奇偶变换排序

 

5.7循环调度

 

5.7.1schedule子句

 

5.7.2static调度类型

 

5.7.3dynamic和guided调度类型

 

5.7.4runtime调度类型

 

5.7.5调度选择

 

5.8生产者和消费者问题

 

5.8.1队列

 

5.8.2消息传递

 

5.8.3发送消息

 

5.8.4接收消息

 

5.8.5终止检测

 

5.8.6启动

 

5.8.7atomic指令

 

5.8.8临界区和锁

 

5.8.9在消息传递程序中使用锁

 

5.8.10critical指令、atomic指令、锁的比较

 

5.8.11经验

 

5.9缓存、缓存一致性、伪共享

 

5.10线程安全性

 

5.11小结

 

5.12习题

 

5.13编程作业

 

第6章并行程序开发

 

6.1n体问题的两种解决方法

 

6.1.1问题

 

6.1.2两个串行程序

 

6.1.3并行化n体算法

 

6.1.4关于I/O

 

6.1.5用OpenMP并行化基本算法

 

6.1.6用OpenMP并行化简化算法

 

6.1.7评估OpenMP程序

 

6.1.8用Pthreads并行化算法

 

6.1.9用MPI并行化基本算法

 

6.1.10用MPI并行化简化算法

 

6.1.11MPI程序的性能

 

6.2树形搜索

 

6.2.1递归的深度优先搜索

 

6.2.2非递归的深度优先搜索

 

6.2.3串行实现所用的数据结构

 

6.2.4串行实现的性能

 

6.2.5树形搜索的并行化

 

6.2.6采用Pthreads实现的静态并行化树搜索

 

6.2.7采用Pthreads实现的动态并行化树搜索

 

6.2.8Pthreads树搜索程序的评估

 

6.2.9采用OpenMp实现的并行化树搜索程序

 

6.2.10OpenMp实现的性能

 

6.2.11采用MPI和静态划分来实现树搜索

 

6.2.12采用MPI和动态划分来实现树搜索

 

6.3忠告

 

6.4选择哪个API

 

6.5小结

 

6.5.1Pthreads和OpenMP

 

6.5.2MPI

 

6.6习题

 

6.7编程作业

 

第7章接下来的学习方向

 

参考文献

 

索引

点击展开 点击收起

   相关推荐   

—  没有更多了  —

以下为对购买帮助不大的评价

此功能需要访问孔网APP才能使用
暂时不用
打开孔网APP