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迟学斌 、 王彦棢 、 王珏 、刘芳 著 / 科学出版社 / 2015-06 / 平装
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上书时间2026-03-14
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并行计算与实现技术
《并行计算与实现技术》系统地介绍了并行计算的基础知识和相关算法,并分别介绍了目前主流的并行编程语言MPI、OpenMP以及CUDA的相关语法、编程以及优化技巧等知识,是并行计算程序开发人员快速入门的一本较全面的教材和参考书。
《并行计算与实现技术》共6章。第1章介绍并行计算的基础知识,阐明了并行计算的起源、发展和现状以及相关的基本概念;第2章介绍部分基础的并行算法,包括区域分解、功能分解、流水线等六种方法,并帮助读者掌握并行算法设计的基本原则;第3章针对矩阵乘法、线性方程组求解、经典迭代算法的并行化、特征值求解这四类典型的数学问题,深入介绍了对应的经典的并行计算算法;第4章和第5章分别介绍了目前使用最广泛的消息传递编程语言MPI和共享存储并行编程语言OpenMP的相关知识和编程技巧;最后一章介绍了GPU并行加速实现技术,并重点介绍了GPU上使用最广泛的CUDA语言的相关语法、硬件架构、优化技巧以及与MPI/OpenMP的混合编程方法。
第1章并行计算基础1.1什么是并行计算1.2为什么需要并行计算1.3并行计算机的发展1.4并行算法复杂性分析1.5并行计算的基本概念第2章基础并行算法2.1并行算法设计基本原则2.2区域分解方法2.3功能分解方法2.4流水线技术2.5分而治之方法2.6同步并行算法2.7异步并行算法第3章经典算法的并行计算3.1矩阵乘并行计算方法3.1.1矩阵卷帘存储方式3.1.2并行矩阵乘法3.2线性方程组并行求解方法3.2.1分布式系统的并行LU分解算法3.2.2三角方程组的并行解法3.3经典迭代算法的并行化3.3.1Jacobi迭代法3.3.2Gauss-Seidel迭代法3.4特征值问题并行计算方法3.4.1对称三对角矩阵特征值问题3.4.2Householder变换3.4.3化对称矩阵为三对角矩阵第4章消息传递编程接口MPI4.1并行环境函数4.2MPI进程控制函数4.2.1MPI进程组操作函数4.2.2MPI通信子操作4.3点到点通信函数4.3.1阻塞式通信函数4.3.2非阻塞式通信函数4.3.3特殊的点到点通信函数4.3.4MPI的通信模式4.4自定义数据类型4.4.1用户定义的数据类型4.4.2MPI的数据打包与拆包4.5聚合通信函数4.5.1障碍同步4.5.2单点与多点通信函数4.5.3多点与多点通信函数4.6全局归约操作函数第5章共享存储并行编程OpenMP5.1OpenMP发展历程5.2OpenMP执行模型和存储模型5.3OpenMP指导语句5.3.1parallel结构5.3.2工作共享结构5.3.3数据共享属性子句5.3.4其他子句5.3.5Tasking结构5.3.6结构嵌套规则5.4OpenMP运行时函数库5.4.1运行时函数定义5.4.2执行环境函数5.4.3锁函数5.4.4时间函数5.5OpenMP环境变量5.6OpenMP在MIC架构上的优化技术5.6.1offload模式下将Host环境传播至MIC(target)计算节点5.6.2offload模式提供了多种关键字来实现多功能的需求5.6.3查看编译器对程序中OpenMP区域的优化处理5.6.4OpenMP在Offload及Native模式下的不同缺省值5.6.5设置OpenMP的栈空间大小5.6.6分配部分计算资源给运行的程序第6章GPU并行加速实现技术6.1GPU以及GPGPU发展简介6.2CUDA并行编程模型6.2.1线程结构6.2.2线程调度6.3CUDA软件体系6.3.1CUDA函数定义以及变量类型限定符6.3.2CUDA算数指令与数学函数6.3.3CUDA内置函数6.3.4CUDA软件体系结构6.3.5CUDA程序的编译6.4CUDA存储器模型6.4.1寄存器6.4.2全局存储器6.4.3本地存储器6.4.4共享存储器6.4.5常量存储器6.4.6纹理存储器6.5CUDA程序的优化6.5.1处理器利用率优化6.5.2指令吞吐量优化6.5.3存储器访问优化6.5.4矩阵乘法程序优化示例6.5.5矩阵转置程序优化示例6.6MPI/CUDA混合编程6.6.1MPI/CUDA混合编程模型6.6.2GPU集群上的数据传输模型6.6.3MPI/CUDA混合编程以及编译运行示例6.6.4MPI/OpenMP/CUDA混合编程6.6.5异构平台数学库MAGMA简介参考文献索引《信息与计算科学丛书》已出版书目
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开播时间:09月02日 10:30