Bewertung:
Das Buch bietet eine umfassende Einführung in das High Performance Computing (HPC) mit Schwerpunkt auf Kernkonzepten, Leistungsoptimierung und praktischen Techniken für die serielle und parallele Programmierung. Obwohl es im Allgemeinen gut aufgenommen wird, gibt es Bedenken hinsichtlich der Organisation, der Komplexität, der Auswahl der Programmiersprachen und der fehlenden Abdeckung moderner Programmiertechniken und Sprachen wie Python.
Vorteile:⬤ Bietet ein grundlegendes Verständnis von HPC-Konzepten und Strategien zur Leistungsoptimierung.
⬤ Enthält wertvolle Diskussionen zu Themen wie ccNUMA und Speicherverwaltung.
⬤ Enthält nützliche Übungen am Ende jedes Kapitels zum Selbststudium.
⬤ Gut geschrieben und bietet eine gute Einführung für Anfänger.
⬤ Relevante Beispiele und Anwendungen für die Programmierung von Supercomputern werden diskutiert.
⬤ Im Vergleich zu anderen Texten aktuelles Material.
⬤ Setzt ein starkes Hintergrundwissen in Informatik voraus, was den Zugang für Anfänger erschweren kann.
⬤ Die Organisation ist uneinheitlich; der Leser muss möglicherweise im Buch navigieren, um bestimmte Themen zu finden.
⬤ Verwendet hauptsächlich FORTRAN für Code-Beispiele, was einige Leser als unglücklich empfinden.
⬤ Fehlende Abdeckung moderner Programmiersprachen wie Python.
⬤ Einige Beschwerden über die Druckqualität und Probleme mit digitalen Formaten.
(basierend auf 16 Leserbewertungen)
Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers
Das von Experten für High Performance Computing (HPC) geschriebene Buch Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers bietet eine solide Einführung in die aktuelle Mainstream-Computerarchitektur, die vorherrschenden parallelen Programmiermodelle und nützliche Optimierungsstrategien für wissenschaftliches HPC. Durch die Arbeit in einem wissenschaftlichen Rechenzentrum haben die Autoren eine einzigartige Perspektive auf die Anforderungen und Einstellungen der Benutzer sowie der Hersteller von Parallelrechnern gewonnen.
Der Text führt zunächst in die Architektur moderner Cache-basierter Mikroprozessoren ein und erörtert deren inhärente Leistungsgrenzen, bevor er allgemeine Optimierungsstrategien für seriellen Code auf Cache-basierten Architekturen beschreibt. Anschließend werden parallele Computerarchitekturen mit gemeinsamem und verteiltem Speicher sowie die wichtigsten Netzwerktopologien behandelt. Nach einer theoretischen Erörterung des parallelen Rechnens zeigen die Autoren, wie typische Leistungsprobleme im Zusammenhang mit OpenMP vermieden oder verbessert werden können. Anschließend stellen sie Optimierungsverfahren für cache-coherent nonuniform memory access (ccNUMA) vor, untersuchen die parallele Programmierung mit verteiltem Speicher und Message Passing Interface (MPI) und erklären, wie man effizienten MPI-Code schreibt. Das letzte Kapitel konzentriert sich auf die hybride Programmierung mit MPI und OpenMP.
Benutzer von Hochleistungsrechnern haben oft keine Ahnung, welche Faktoren die Zeit bis zur Lösung begrenzen und ob es überhaupt sinnvoll ist, über Optimierung nachzudenken. Dieses Buch ermöglicht ein intuitives Verständnis der Leistungsbeschränkungen, ohne sich auf schweres Informatikwissen zu stützen. Es bereitet die Leser auch auf das Studium weiterführender Literatur vor.
Lesen Sie über die jüngste Auszeichnung der Autoren: Informatics Europe Curriculum Best Practices Award for Parallelism and Concurrency
| ISBN: | 9781439811924 |
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| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2010 |
| Seitenzahl: | 356 |
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