并行計算機及編程基礎

第1章 并行計算基礎
1.1 背景
1.1.1 現實世界中的并行
1.1.2 并行與分布式計算的概念
1.1.3 來自應用領域的需求
1.2 并行編程模型
1.2.1 適用于共享內存的多線程編程模型
1.2.2 適用于分布內存的消息傳遞編程模型
1.2.3 混合編程模型
1.3 并行程序設計的基本思想
本章 小結
參考文獻
第2章 并行計算機體系結構
2.1 并行計算機傳統體系結構
2.1.1 共享存儲與分布存儲
2.1.2 并行計算機傳統體系結構的發(fā)展
2.1.3 smp對稱式共享存儲器多處理機
2.1.4 dsm分布共享存儲多處理機
2.1.5 mpp大規(guī)模并行處理機系統
2.1.6 機群系統
2.1.7 并行計算機傳統體系結構的比較與分析
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2.2 多核cpu
2.2.1 處理器架構
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
2.2.4 多核處理器關鍵技術
2.2.5 多核處理器未來發(fā)展趨勢
本節(jié)小結
2.3 gpu
2.3.1 gpu概述
2.3.2 gpu發(fā)展簡介
2.3.3 gpu硬件架構
2.3.4 gpu-cpu異構體系結構
2.3.5 fermi架構
2.3.6 gpu集群
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2.4 cellbe
2.4.1 cellbe概述
2.4.2 cellbe關鍵技術
2.4.3 cellbe設計特點
2.4.4 發(fā)展情況與典型實例
本節(jié)小結
2.5 超級計算機
2.5.1 超級計算機的發(fā)展與規(guī)律
2.5.2 超級計算機的現狀
2.5.3 超級計算機面臨的挑戰(zhàn)
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參考文獻
第3章 并行編程模型與語言
3.1 mpi
3.1.1 mpi簡介
3.1.2 第一個mpi程序
3.1.3 點對點通信
3.1.4 集合通信
3.1.5 并行i／o
3.1.6 mpi應用實例
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3.2 openmp
3.2.1 openmp簡介
3.2.2 第一個openmp程序
3.2.3 編譯指導語句
3.2.4 數據共享屬性子句
3.2.5 運行時庫函數
3.2.6 環(huán)境變量
3.2.?運行及調試
3.2.8 openmp編程實例
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3.3 mapreduce
3.3.1 mapreduce簡介
3.3.2 mapreduce實例
3.3.3 mapreduce基本原理介紹
3.3.4 容錯
3.3.5 mapreduce編程實例、運行與分析
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3.4 cuda
3.4.1 簡介
3.4.2 cuda的安裝和配置
3.4.3 第一個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存儲器模型
3.4.8 編程實例的運行、分析與優(yōu)化
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3.5 cellbe上的編程模型與語言
3.5.1 cellbe簡介
3.5.2 第——個cellbe程序
3.5.3 cellbe編程模型簡介
3.5.4 性能分析與優(yōu)化
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參考文獻
第4章 并行應用實例——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 預處理技術簡介
4.2 大規(guī)模稀疏線性方程組求解案例
4.2.1 helmholtz方程及其計算特征
4.2.2 helmholtz方程的求解
4.3 helmholtz方程計算的并行化
4.3.1 并行性分析
4.3.2 通信模式
4.4 實際測試結果與性能優(yōu)化
4.4.1 測試環(huán)境與測試用例
4.4.2 測試結果及其分析
本章 小結
參考文獻