《编程并行处理器实战指南》第二版——掌握大规模并行计算

"《Programming Massively Parallel Processors 2nd Edition》是一本关于大规模并行计算的权威指南，由David B. Kirk和Wen-mei W. Hwu合著，是平行计算领域的畅销书籍，拥有广泛的读者基础。本书旨在提供实践性的并行编程经验，特别关注CUDA、MPI、OpenMP和OpenCL等技术。" 本书第二版深入浅出地介绍了并行计算的核心概念，包括并行计算架构、多核心处理器和GPU的工作原理，以及如何有效地利用这些资源进行高性能计算。作者们通过实际案例和练习，引导读者掌握并行编程的技巧和最佳实践。 首先，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种用于GPU编程的并行计算平台。书中详细讲解了CUDA编程模型，包括线程块、网格和共享内存的概念，以及如何利用CUDA C/C++进行高效的数据并行和任务并行编程。此外，还讨论了CUDA的性能优化策略，如减少数据传输和最大化内存效率。 其次，MPI（Message Passing Interface）是分布式内存系统中的通信库，用于构建大规模并行应用。书中介绍了MPI的基本操作，如点对点通信、集合通信和进程管理，并通过实例展示了如何在MPI程序中实现并行计算。 OpenMP是一种在共享内存系统上的并行编程标准，支持多线程编程。书中涵盖了OpenMP的API，包括并行化指令、同步原语、工作共享构造和数据亲和性等主题，帮助读者理解和编写高效的OpenMP程序。 最后，OpenCL是一个开放的并行计算框架，支持多种硬件平台，包括CPU和GPU。书中详细介绍了OpenCL的上下文、队列、内核和缓冲区等概念，以及如何编写跨平台的并行程序。 此外，本书还讨论了并行算法设计、负载平衡、错误处理和并行性能分析等关键话题。它不仅适合初学者入门，并行计算，也为有经验的开发者提供了深入的洞见和新的挑战。《Programming Massively Parallel Processors 2nd Edition》是学习和提升并行编程技能不可或缺的参考资料。