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并行计算应用与实战 |
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并行计算应用与实战 |
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基本信息·出版社：机械工业出版社
·页码：168 页
·出版日期：2009年01月
·ISBN：9787111240228
·条形码：9787111240228
·版本：第1版
·装帧：平装
·开本：16
·正文语种：中文
·丛书名：高等院校计算机教材系列
·图书品牌：华章图书
内容简介 《并行计算应用及实战 》全面讲述了从事并行技术研究及并行程序设计开发所需要的基本知识，包括并行系统的构建、并行程序的设计、并行系统的性能测试、机群监控系统的设计及并行算法设计。《并行计算应用及实战 》面向实际应用、贴近实战，使读者能够亲身感受并行计算技术的魅力。
《并行计算应用及实战 》可以作为从事并行技术研究、设计和开发的教师、研究人员和开发人员的重要参考书，也可以作为高等院校计算机及相关专业的高年级本科生及研究生的并行技术课程的教材。
作者简介 王鹏，男，生于1975年，副教授、博士后、硕士研究生导师，中国计算机学会高级会员，高性能计算专委会委员，成都信息工程学院并行计算实验室主任。2004年于中国科学院获计算机软件与理论博士学位。2006年起在电子科技大学计算机科学与工程学院小波国际研究中心从事博士后研究工作，现作为项目负责人承担国家自然科学基金、中国博士后科学基金一等资助和四川省教育厅自然科学重点项目。主要研究方向为并行计算，量子计算，数据挖掘及移动搜索引擎。已发表论文50余篇，其中多篇被EI及SCI收录。
编辑推荐 《并行计算应用及实战 》特点：
面向实际应用、贴近实战，使读者能够亲身感受并行计算技术的魅力，书中的许多内容来源于作者的科研和工作成果。
为选择《并行计算应用及实战 》作为教材教师提供电子课件，需要的教师可登录华章网站（www.hzbook.com）下载。
目录 前言
基础篇
第1章 引言
1.1 并行计算的概念
1.2 并行计算的发展历程
1.3 并行计算的应用
1.4 并行计算面临的技术挑战
1.5 人类对高速计算的探索
第2章 并行计算机体系结构
2.1 并行计算机体系结构模型
2.2 Beowulf机群
2.3 并行机群网络互联拓扑结构实例
第3章 PC机群的搭建
3.1 安装和配置基本Linux系统
3.2 安装NFS文件系统
3.3 配置用户环境文件
3.4 配置ssh公钥认证
3.5 安装和配置MPICH
3.6 并行环境配置中的疑难解析
3.7 SHELL技巧在并行环境中的运用
3.8 采用VMware在单台PC机上建立并行环境
第4章 并行程序开发——MPI编程
4.1 MPI简介
4.1.1 MPI的定义和特点
4.1.2 MPI的发展过程
4.1.3 MPI的语言绑定
4.1.4 目前主要的MPI实现
4.1.5 Linux的程序编辑器vi
4.2 MPI并行编程知识
4.2.1 MPI程序的基本结构
4.2.2 MPI常用函数
4.2.3 MPI的错误码
4.2.4 MPI程序的一些惯例
4.3 MPI消息
4.3.1 MPI消息的概念
4.3.2 一个简单的MPI消息传递例子
4.4 MPI程序示例
4.4.1 获取数据传输时间_
4.4.2 计算兀值的MPI程序
4.4.3 MPI的错误退出方式
4.4.4 数据的循环传送
4.4.5 非阻塞通信程序
4.4.6 矩阵相乘的并行算法
4.5 MPI中的组通信
4.5.1 组通信概述
4.5.2 广播
4.5.3 收集
4.5.4 散发
4.6 MPI综合编程实例——快速排序算法的并行化
4.6.1 串行程序的并行化方法
4.6.2 快速排序算法原理
4.6.3 快速排序法的并行化及MPI程序
第5章 并行机群的性能测试
5.1 机器级性能评测
5.1.1 CPU
5.1.2 存储器
5.1.3 通信开销
5.1.4 机群的规模可扩展性
5.2 算法级性能评测
5.2.1 机群加速比
5.2.2 机群效率
5.3 基准程序级性能评测
5.3.1 基准测试程序的分类
5.3.2 Linpack基准测试程序
5.3.3 其他基准测试程序
第6章 机群监控
6.1 机群监控介绍
6.1.1 本地化机群监控
6．1．2 网络化监控
6．1．3 Linux系统中常用的监控方式
6．2 ／proc文件系统介绍
6．2．1 虚拟文件系统
6．2．2 ／proc文件系统
6．2．3 ／proc目录及文件内容
6．3 基于／proc的机群监控系统实例
6．3．1 系统总体结构
6．3．2 部分模块实现例程
应用篇
第7章 并行数据挖掘
7．1 并行数据挖掘概述
7．1．1 数据挖掘的定义及分类
7．1．2 数据挖掘的步骤
7．1．3 数据挖掘算法的并行化策略
7．1．4 并行挖掘算法中需解决的问题
7．2 关联规则概述
7．2．1 关联规则的基本概念
7．2．2 关联规则挖掘过程
7．3 串行关联规则算法
7．3．1 Apriori算法
7．3．2 AprioriTid算法
7．4 并行关联规则算法
7．4．1 CD算法
7．4．2 DD算法
7．4．3 FDM算法
7．5 决策树概述
7．5．1 决策树的构建
7．5．2 决策树的剪枝
7．5．3 决策树的测试
7．6 串行决策树算法
7．6．1 ID3算法
7．6．2 ID3算法的改进
7．7 并行决策树算法
7．7．1 suo算法及其并行化处理
7．7．2 SPRINT算法及其并行化处理
第8章 并行遗传算法
8．1 遗传算法简介
8．2 遗传算法的数学理论
8．2．1 模式定理
8．2．2 收敛定理
8．3 基本遗传算法
8．3．1 基本遗传算法描述
8．3．2 基本遗传算法的实现技术
8．4 并行遗传算法
8．4．1 遗传算法的并行化
8．4．2 并行遗传算法的分类
8．5 函数极值问题的并行遗传算法
8．5．1 函数极值问题描述_
8．5．2 传统求极值方法介绍
8．5．3 串行遗传算法计算函数极值
8．5．4 并行遗传算法计算函数极值
第9章 并行迭代算法
9．1 迭代算法的数学原理
9．1．1 迭代算法的一般性原理
9．1．2 雅可比迭代法
9．1．3 高斯一赛德尔迭代法
9．2 迭代算法的串行实现
9．2．1 雅可比迭代的串行算法
9．2．2 高斯一赛德尔迭代的串行算法
9．3 并行迭代算法及实现
9．3．1 初始化节点数据
9．3．2 雅可比迭代并行算法
9．3．3 高斯一赛德尔迭代并行算法
9．3．4 J迭代与G-s迭代的结合算法
9．4 并行迭代算法性能分析
第10章 并行计算前沿
10．1 量子并行计算
10．1．1 量子计算机的出现
10．1．2 量子计算机的指数并行能力
10．2 隐含并行计算
10．2．1 遗传算法的隐含并行性
10．2．2 隐含并行性的物理解释
10．2．3 量子算法与遗传算法的比较
10．3 云计算
10．3．1 云计算的基本原理
10．3．2 云计算的实现
10．3．3 云计算的应用
附录 PROC重要目录及文件细解
参考文献
……
序言 历史发展历程证明，人类总是在寻求最佳的问题解决方法。随着科学技术的发展，各科学及应用部门对计算机的依赖性越来越大，对计算机的性能也提出越来越高的要求，大规模的数值运算早已不再是科研部门的专利，银行、游戏娱乐行业等都成为大规模计算的重要客户。在这样的需求背景下，人们基于对下面两方面的认识，促成了并行计算技术的产生与发展。
第一，芯片技术近几十年的发展逐渐达到物理极限，芯片的量子效应也开始出现，想大幅度提高单个芯片的计算能力面临很大的技术困难，而使用多台处理机以一定方式连接起来共同求解一个问题的并行计算机是解决大规模计算问题的一个有效途径。通过采用并行计算技术，可以使我们在现有芯片制造技术的情况下快速提升计算能力，满足日益发展的大规模计算需求。第二，同时性与并行性是客观物质世界普遍存在的属性，很多计算问题都可以划分为能够并行计算的多个子任务。
并行计算是针对一个具体问题，利用它内在的并行性，设计并行算法，将其分解为相互独立、但彼此又有一定联系的若干个子问题，再分别交给各个处理机，由所有处理机按照并行算法完成初始应用问题的求解。这是一种达到高性能计算的手段，能够将计算能力从单个处理器扩展到多个处理器。在这里我们要和高性能计算这一概念相区别。高性能计算是指运算速度快、性能高、处理能力强的一类计算机，它提供当前最先进的计算能力，以支撑人们理解和解决复杂的计算问题。并行计算技术是实现高性能计算的一种主要方式。
并行计算技术从产生到现在，经历了几十年的发展，其应用领域从科学及工程应用的计算模拟，到商业应用的数据挖掘及事务处理等，并对这些领域产生了巨大的影响。并行计算技术高效的处理能力极大地增强了人们进行科学研究的能力，加快了把科学技术转化为生产力的过程，推动着当代科学计算技术向纵深发展。并行计算技术现在已成为计算机科学领域的一个重要研究方向，为国防建设和国民经济发展做出了重大贡献。通过本书的学习，读者将能够亲身感受并行计算技术的魅力。
从20世纪90年代开始，我国的并行计算专家先后出版了许多与并行计算相关的书籍，这些书籍介绍了并行机体系结构模型和并行算法设计，但很少对并行计算平台（例如机群）的具体搭建、测试和监控过程以及并行计算在其他先进技术领域的具体应用进行系统而详细的介绍。为此我们编写了本书。本书适合具备一定计算机技术基础知识、想在并行计算领域有所成就的读者，特别适合从事并行系统设计和开发的工程技术人员阅读。读者通过学习本书，不仅能够了解并行计算技术的基础知识，而且可以在有限的硬件条件下实现并行程序及并行系统的设计和开发。
文摘 插图：
第1章引言
随着科学技术的发展与信息时代的到来，人们需要处理的数据量与日俱增，需要解决的问题也越来越复杂。人类对计算能力的需求远远快于摩尔定律所能提供的芯片发展速度，通过提高单个处理器的运算速度和采用传统的串行计算技术已难以胜任。因此，迫切需要功能更强大的计算机系统和计算技术来解决问题，并行计算机及并行计算技术应运而生，为我们提供了一种实现高速计算的方法。
本章将介绍并行计算的概念、发展、应用和未来所面临的技术挑战。
1.1并行计算的概念
计算机处理技术从数据和信息处理、知识处理发展到今天的智能处理，每前进一步，都要求增强计算机的处理能力。计算机的发展史也表明，为了达到高效而快速计算的目的，除了提高计算机系统的CPU等元器件的速度外，计算机的体系结构也必须不断改进，特别是当元器件的速度达到极限时，设计新的计算机系统结构就成为问题的焦点，量子计算、生物计算和并行计算成为人们解决高速计算新的方案，但只有并行计算技术才是目前最为现实的大幅提高计算速度的方法。另一方面，随着科学技术的发展，许多科研工作者越来越清楚地认识到"计算"已经成为与理论分析和实验并列的第三种科学研究手段，许多科研工作已无法离开高性能计算机的支持，并行处理与并行计算技术是实现高性能计算的有效途径。
在详细讨论并行计算之前，我们先来了解几个重要概念。
·并行处理技术是指在同一时间间隔内增加操作数量的技术。我们可以形象地把并行技术看作由多个计算机共同完成同一个任务，从而提高完成任务的效率，缩短完成任务的时间。
·并行计算机（简称并行机）是为进行并行处理所设计的计算机系统。
·并行计算（Parallel Computing）是相对于串行计算来说的，简单地说，就是在并行计算机上求解问题。现代大多数高性能计算机和超级计算机都离不开并行技术。《并行计算应用及实战 》的主要内容就是研究如何在并行机上完成指定的任务，求解指定的问题。
并行算法可以分为数值并行算法和非数值并行算法。数值并行算法是研究基于代数关系运算的数值计算问题的并行算法，主要包括矩阵运算、方程组的求解和数字信号处理等；非数值并行算法是研究基于比较关系运算的符号处理问题的并行算法，主要包括图论问题、数据库操作和组合优化等问题。
