结构化并行程序设计:高效计算模式 / 计算机科学丛书
定价:¥89.00
                            								作者: [日]迈克尔·麦库尔,[美]阿奇·D.罗宾逊等;于策,孙超等译
出版时间:2018-06
出版社:机械工业出版社
- 机械工业出版社
 - 9787111600640
 - 1版
 - 283868
 - 44219638-2
 - 平装
 - 16开
 - 2018-06
 - 483
 - 322
 - 计算机通信类
 - 本科
 
                            内容简介
                        
                        
                                本书由Intel的三位并行计算专家联合撰写,注重实践方法而非理论阐释,从问题分析伊始便引入并行思维,而非基于串行的思维定式。全书囊括了并行程序设计中通用且实用的编程模式,围绕IntelTBB和CilkPlus两个主要模型给出了大量示例,帮助读者学会编写高效的、结构化的、可维护的程序。本书可作为高年级本科生和研究生并行计算课程的理论教材或实验参考资料,也可供从事并行编程的程序员参考。                            
                            
                        
                            目录
                        
                        
                                目  录Structured Parallel Programming: Patterns for Efficient Computation译者序前言写在前面第1章 导论  11.1 并行思维  21.2 性能  31.3 动机:无处不在的并行  61.3.1 硬件发展推进并行化  61.3.2 并行化的历史趋势  81.3.3 显式并行编程的需求  121.4 基于模式的结构化编程  151.5 并行编程模型  161.5.1 理想特征  161.5.2 用抽象代替具体  171.5.3 规则数据并行  181.5.4 可组合性  211.5.5 功能可移植性  211.5.6 性能可移植性  221.5.7 安全性、确定性和可维护性  221.5.8 编程模型概述  231.5.9 何时使用模型  281.6 本书的结构  291.7 小结  29第2章 背景知识  312.1 名词和符号  312.2 策略  312.3 机制  332.4 计算机模型  352.4.1 计算机模型概述  352.4.2 影响性能的关键因素  392.4.3 Flynn分类法  412.4.4 革新  422.5 性能理论  432.5.1 延迟和吞吐量  442.5.2 加速比、效率和可扩展性  442.5.3 功耗  452.5.4 Amdahl定律  462.5.5 Gustafson-Barsis定律  482.5.6 工作量–跨度模型  492.5.7 渐近复杂度  512.5.8 渐近加速比和渐近效率  522.5.9 Little公式  532.6 并行陷阱  542.6.1 竞态条件  542.6.2 互斥和锁  552.6.3 死锁  562.6.4 扩展性抑制  572.6.5 局部性不足  572.6.6 负载不均衡  582.6.7 额外开销  582.7 小结  59第一部分 模式第3章 模式概述  623.1 嵌套模式  633.2 结构化串行控制流模式  643.2.1 序列  643.2.2 选择  653.2.3 迭代  663.2.4 递归  683.3 并行控制模式  683.3.1 Fork-Join  683.3.2 映射  683.3.3 模板  693.3.4 归约  703.3.5 扫描  713.3.6 递推  733.4 串行数据管理模式  743.4.1 随机读写  743.4.2 栈分配  743.4.3 堆分配  753.4.4 闭包  753.4.5 对象  753.5 并行数据管理模式  763.5.1 打包  763.5.2 流水线  763.5.3 几何分解  773.5.4 聚合  783.5.5 散发  783.6 其他并行模式  793.6.1 超标量序列  793.6.2 期货  803.6.3 投机选择  803.6.4 工作堆  813.6.5 搜索  813.6.6 切片  813.6.7 展开  813.6.8 分类归约  823.6.9 项图重写  833.7 非确定性模式  833.7.1 分支限界  833.7.2 事务  843.8 编程模型对模式的支持  843.8.1 Cilk Plus  863.8.2 线程构建块  873.8.3 OpenMP  883.8.4 阵列构建块  893.8.5 OpenCL  903.9 小结  91第4章 映射  924.1 概述  934.2 带缩放系数的向量加法  944.2.1 问题描述  944.2.2 串行实现  954.2.3 TBB实现  964.2.4 Cilk Plus实现  964.2.5 使用数组符号的Cilk Plus实现  974.2.6 OpenMP实现  974.2.7 使用向量操作的ArBB实现  974.2.8 使用元素函数的ArBB实现  984.2.9 OpenCL实现  994.3 芒德布罗分形图  1004.3.1 问题描述  1004.3.2 串行实现  1004.3.3 TBB实现  1014.3.4 Cilk Plus实现  1014.3.5 使用数组符号的Cilk Plus实现  1014.3.6 OpenMP实现  1034.3.7 ArBB实现  1034.3.8 OpenCL实现  1044.4 映射的序列和序列的映射  1054.5 并行模型的对比  1074.6 相关模式  1074.6.1 模板  1074.6.2 工作堆  1084.6.3 分治  1084.7 小结  108第5章 集合  1095.1 归约  1095.1.1 计算重排序  1105.1.2 向量化  1115.1.3 分块  1125.1.4 精度  1135.1.5 实现  1135.2 映射和归约的融合  1145.2.1 TBB中的显式融合  1155.2.2 Cilk Plus中的显式融合  1155.2.3 ArBB中的自动融合  1155.3 点积  1155.3.1 问题描述  1155.3.2 串行实现  1165.3.3 SEE内联函数实现  1165.3.4 TBB实现  1175.3.5 Cilk Plus实现  1195.3.6 OpenMP实现  1205.3.7 ArBB实现  1215.4 扫描  1225.4.1 Cilk Plus  1235.4.2 TBB  1245.4.3 ArBB  1245.4.4 OpenMP  1245.5 映射和扫描的融合  1275.6 积分  1275.6.1 问题描述  1285.6.2 串行实现  1285.6.3 Cilk Plus实现  1305.6.4 OpenMP实现  1305.6.5 TBB实现  1315.6.6 ArBB实现  1325.7 小结  134第6章 数据重组  1356.1 聚合  1356.1.1 常规聚合  1356.1.2 移位  1376.1.3 拉合  1376.2 散发  1386.2.1 原子散发  1396.2.2 排列散发  1396.2.3 归并散发  1396.2.4 优先散发  1406.3 将散发转换为聚合  1406.4 打包  1416.5 映射和打包的融合  1426.6 几何分解和分区  1436.7 结构的数组和数组的结构  1456.8 小结  148第7章 模板和递推  1497.1 模板  1497.2 用移位实现模板  1517.3 针对缓存的分块式模板  1517.4 模板通信优化  1527.5 递推  1537.6 小结  155第8章 Fork-Join                            
                            
                        
                        
                        
                    











