并行計(jì)算機(jī)及編程基礎(chǔ)

第1章 并行計(jì)算基礎(chǔ)
1.1 背景
1.1.1 現(xiàn)實(shí)世界中的并行
1.1.2 并行與分布式計(jì)算的概念
1.1.3 來(lái)自應(yīng)用領(lǐng)域的需求
1.2 并行編程模型
1.2.1 適用于共享內(nèi)存的多線程編程模型
1.2.2 適用于分布內(nèi)存的消息傳遞編程模型
1.2.3 混合編程模型
1.3 并行程序設(shè)計(jì)的基本思想
本章 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第2章 并行計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)
2.1 并行計(jì)算機(jī)傳統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)
2.1.1 共享存儲(chǔ)與分布存儲(chǔ)
2.1.2 并行計(jì)算機(jī)傳統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的發(fā)展
2.1.3 smp對(duì)稱式共享存儲(chǔ)器多處理機(jī)
2.1.4 dsm分布共享存儲(chǔ)多處理機(jī)
2.1.5 mpp大規(guī)模并行處理機(jī)系統(tǒng)
2.1.6 機(jī)群系統(tǒng)
2.1.7 并行計(jì)算機(jī)傳統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)的比較與分析
本節(jié)小結(jié)
2.2 多核cpu
2.2.1 處理器架構(gòu)
2.2.2 單核處理器發(fā)展瓶頸
2.2.3 單芯片多處理器架構(gòu)
2.2.4 多核處理器關(guān)鍵技術(shù)
2.2.5 多核處理器未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)
本節(jié)小結(jié)
2.3 gpu
2.3.1 gpu概述
2.3.2 gpu發(fā)展簡(jiǎn)介
2.3.3 gpu硬件架構(gòu)
2.3.4 gpu-cpu異構(gòu)體系結(jié)構(gòu)
2.3.5 fermi架構(gòu)
2.3.6 gpu集群
本節(jié)小結(jié)
2.4 cellbe
2.4.1 cellbe概述
2.4.2 cellbe關(guān)鍵技術(shù)
2.4.3 cellbe設(shè)計(jì)特點(diǎn)
2.4.4 發(fā)展情況與典型實(shí)例
本節(jié)小結(jié)
2.5 超級(jí)計(jì)算機(jī)
2.5.1 超級(jí)計(jì)算機(jī)的發(fā)展與規(guī)律
2.5.2 超級(jí)計(jì)算機(jī)的現(xiàn)狀
2.5.3 超級(jí)計(jì)算機(jī)面臨的挑戰(zhàn)
本節(jié)小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章 并行編程模型與語(yǔ)言
3.1 mpi
3.1.1 mpi簡(jiǎn)介
3.1.2 第一個(gè)mpi程序
3.1.3 點(diǎn)對(duì)點(diǎn)通信
3.1.4 集合通信
3.1.5 并行i／o
3.1.6 mpi應(yīng)用實(shí)例
本節(jié)小結(jié)
3.2 openmp
3.2.1 openmp簡(jiǎn)介
3.2.2 第一個(gè)openmp程序
3.2.3 編譯指導(dǎo)語(yǔ)句
3.2.4 數(shù)據(jù)共享屬性子句
3.2.5 運(yùn)行時(shí)庫(kù)函數(shù)
3.2.6 環(huán)境變量
3.2.?運(yùn)行及調(diào)試
3.2.8 openmp編程實(shí)例
本節(jié)小結(jié)
3.3 mapreduce
3.3.1 mapreduce簡(jiǎn)介
3.3.2 mapreduce實(shí)例
3.3.3 mapreduce基本原理介紹
3.3.4 容錯(cuò)
3.3.5 mapreduce編程實(shí)例、運(yùn)行與分析
本節(jié)小結(jié)
3.4 cuda
3.4.1 簡(jiǎn)介
3.4.2 cuda的安裝和配置
3.4.3 第一個(gè)cuda程序
3.4.4 cuda編譯器
3.4.5 cuda常用api
3.4.6 cuda編程模型
3.4.7 cuda存儲(chǔ)器模型
3.4.8 編程實(shí)例的運(yùn)行、分析與優(yōu)化
本節(jié)小結(jié)
3.5 cellbe上的編程模型與語(yǔ)言
3.5.1 cellbe簡(jiǎn)介
3.5.2 第——個(gè)cellbe程序
3.5.3 cellbe編程模型簡(jiǎn)介
3.5.4 性能分析與優(yōu)化
本節(jié)小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章 并行應(yīng)用實(shí)例——大規(guī)模稀疏線性方程組求解的并行化
4.1 稀疏線性方程組及其求解方法
4.1.1 稀疏線性方程組的應(yīng)用
4.1.2 大規(guī)模稀疏線性方程組求解的迭代算法
4.1.3 krylov子空間迭代法
4.1.4 預(yù)處理技術(shù)簡(jiǎn)介
4.2 大規(guī)模稀疏線性方程組求解案例
4.2.1 helmholtz方程及其計(jì)算特征
4.2.2 helmholtz方程的求解
4.3 helmholtz方程計(jì)算的并行化
4.3.1 并行性分析
4.3.2 通信模式
4.4 實(shí)際測(cè)試結(jié)果與性能優(yōu)化
4.4.1 測(cè)試環(huán)境與測(cè)試用例
4.4.2 測(cè)試結(jié)果及其分析
本章 小結(jié)
參考文獻(xiàn)