Calcul paralel și de înaltă performanță

Recenzii ale cititorilor

Recenzile evidențiază cartea ca fiind o resursă cuprinzătoare și bine organizată pentru înțelegerea calculului de înaltă performanță (HPC), cu explicații clare ale subiectelor esențiale precum calculul paralel atât pe CPU, cât și pe GPU. În timp ce mulți cititori o consideră un ghid neprețuit, există unele critici referitoare la dificultatea de a rula exemplele furnizate pe clustere HPC tipice.

⬤ Acoperire cuprinzătoare și bine organizată a subiectelor de calcul de înaltă performanță.
⬤ Explicații clare și ușor de înțeles, ceea ce îl face un ghid educațional util.
⬤ Detalii și tehnici practice pentru optimizarea codului și îmbunătățirea paralelismului.
⬤ Acoperă atât paralelizarea CPU (OpenMP, MPI), cât și GPU (OpenACC, OpenCL, CUDA).
⬤ Referință valoroasă pentru tehnologi care doresc să își îmbunătățească înțelegerea calculului paralel.

⬤ Dificultate în rularea exemplelor pe clustere HPC, în special din cauza lipsei de îndrumare privind utilizarea Singularity în loc de Docker.
⬤ Unii cititori ar putea găsi detaliile tehnice dificile dacă nu sunt familiarizați cu C/C++ și arhitectura calculatoarelor.

(pe baza a 7 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Parallel and High Performance Computing

Conținutul cărții:

Calculul paralel și de înaltă performanță oferă tehnici garantate pentru creșterea eficienței codului dvs.

Rezumat

Calculele complexe, cum ar fi instruirea modelelor de învățare profundă sau rularea simulărilor la scară largă, pot dura foarte mult timp. Programarea paralelă eficientă poate economisi ore - sau chiar zile - din timpul de calcul. Parallel and High Performance Computing vă arată cum să oferiți programelor dvs. timpi de execuție mai rapizi, scalabilitate mai mare și eficiență energetică sporită prin stăpânirea tehnicilor paralele pentru procesoare multicore și hardware GPU.

Despre tehnologie

Scrieți programe rapide, puternice, eficiente din punct de vedere energetic, care se extind pentru a aborda volume uriașe de date. Folosind programarea paralelă, codul dvs. distribuie sarcinile de procesare a datelor pe mai multe procesoare pentru o performanță radical mai bună. Cu puțin ajutor, puteți crea programe care maximizează atât viteza, cât și eficiența.

Despre carte

Calculul paralel și de înaltă performanță oferă tehnici garantate pentru creșterea eficienței codului dumneavoastră. Veți învăța să evaluați arhitecturile hardware și să lucrați cu instrumente standard din industrie, precum OpenMP și MPI. Veți stăpâni structurile de date și algoritmii cei mai potriviți pentru calculul de înaltă performanță și veți învăța tehnici care economisesc energie pe dispozitivele portabile. Veți rula chiar și o simulare masivă de tsunami pe o bancă de GPU-uri.

Ce este în interior

Planificarea unui nou proiect paralel.

Înțelegerea diferențelor în arhitectura CPU și GPU.

Abordarea nucleelor și buclelor neperformante.

Gestionarea aplicațiilor cu programarea pe loturi.

Despre cititor

Pentru programatorii experimentați care stăpânesc un limbaj de calcul de înaltă performanță precum C, C++ sau Fortran.

Despre autor

Robert Robey lucrează la Los Alamos National Laboratory și este activ în domeniul calculului paralel de peste 30 de ani. Yuliana Zamora este în prezent doctorandă și bursieră Siebel la Universitatea din Chicago și a ținut prelegeri despre programarea hardware-ului modern la numeroase conferințe naționale.

Tabla de conținut

PARTEA 1 INTRODUCERE ÎN CALCULUL PARALEL.

1 De ce calculul paralel?

2 Planificarea pentru paralelizare.

3 Limite de performanță și profilare.

4 Proiectarea datelor și modele de performanță.

5 Algoritmi și modele paralele.

PARTEA 2 CPU: CALUL DE BĂTAIE PARALEL.

6 Vectorizarea: FLOP-uri gratuite.

7 OpenMP care performează.

8 MPI: Coloana vertebrală paralelă.

PARTEA 3 GPUS: CONSTRUITE PENTRU ACCELERARE.

9 Arhitecturi și concepte GPU.

10 Modelul de programare GPU.

11 Programarea GPU bazată pe directive.

12 Limbaje GPU: Trecerea la elementele de bază.

13 Profilarea și instrumentele GPU.

PARTEA 4 ECOSISTEME DE CALCUL DE ÎNALTĂ PERFORMANȚĂ.

14 Affinity: Armistițiu cu nucleul.

15 Programatoare de loturi: Aducerea ordinii în haos.

16 Operațiuni cu fișiere pentru o lume paralelă.

17 Instrumente și resurse pentru un cod mai bun.