دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
ویرایش:
نویسندگان: Aubanel. Eric
سری: Chapman & Hall/CRC Computational Science
ISBN (شابک) : 1498727891, 1351979515
ناشر: Chapman and Hall/CRC
سال نشر: 2016
تعداد صفحات: 0
زبان: English
فرمت فایل : EPUB (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود)
حجم فایل: 5 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Elements of Parallel Computing به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب عناصر محاسبات موازی نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
طراحی شده برای دوره های مقدماتی محاسبات موازی در مقطع کارشناسی پیشرفته یا مقطع کارشناسی ارشد، Elements of Parallel Computing مفاهیم اساسی محاسبات موازی را نه از دیدگاه سخت افزار، اما از دیدگاه انتزاعی تر از الگوریتم های الگوریتمی و پیاده سازی. هدف تسهیل آموزش برنامه نویسی موازی با بررسی برخی از ساختارهای الگوریتمی کلیدی و مدل های برنامه نویسی، همراه با یک نمایش انتزاعی از سخت افزار اساسی است. ارائه دوستانه و غیر رسمی است. محتوای کتاب زبانی خنثی است، با استفاده از کد شبه که مدلهای زبان برنامهنویسی رایج را نشان میدهد.
پنج فصل اول مفاهیم اصلی را در محاسبات موازی ارائه میکنند. مدلهای SIMD، حافظه مشترک، و ماشینهای حافظه توزیعشده، همراه با بحث مختصری در مورد اینکه مدلهای اجرایی آنها چگونه به نظر میرسند، پوشش داده شدهاند. این کتاب همچنین تجزیه به عنوان یک فعالیت اساسی در طراحی الگوریتمی موازی را مورد بحث قرار میدهد که با یک مثال ساده شروع میشود و با بحث در مورد برخی از ساختارهای الگوریتمی کلیدی ادامه مییابد. مدلهای برنامهنویسی مهم به صورت عمیق و همچنین مفاهیم مهم تجزیه و تحلیل عملکرد، از جمله تجزیه و تحلیل عمق کار نمودارهای کار، تجزیه و تحلیل ارتباط الگوریتمهای حافظه توزیعشده، معیارهای کلیدی عملکرد، و بحث در مورد موانع دستیابی به عملکرد خوب ارائه شدهاند.
بخش دوم کتاب سه مطالعه موردی را ارائه میکند که مفاهیم فصلهای قبلی را تقویت میکند. یکی از ویژگیهای این فصل، تضاد راهحلهای مختلف برای یک مسئله، با استفاده از مسائل انتخابی است که اغلب در کتابهای درسی محاسبات موازی مورد بحث قرار نمیگیرند. آنها شامل مسئله کوتاهترین مسیر منفرد، معادله ایکونال و یک مسئله هندسه محاسباتی کلاسیک هستند: محاسبه بدنه محدب دو بعدی. پس از ارائه مسئله و الگوریتم های ترتیبی، هر فصل ابتدا منابع موازی را مورد بحث قرار می دهد و سپس الگوریتم های موازی را بررسی می کند.
Designed for introductory parallel computing courses at the advanced undergraduate or beginning graduate level, Elements of Parallel Computing presents the fundamental concepts of parallel computing not from the point of view of hardware, but from a more abstract view of algorithmic and implementation patterns. The aim is to facilitate the teaching of parallel programming by surveying some key algorithmic structures and programming models, together with an abstract representation of the underlying hardware. The presentation is friendly and informal. The content of the book is language neutral, using pseudocode that represents common programming language models.
The first five chapters present core concepts in parallel computing. SIMD, shared memory, and distributed memory machine models are covered, along with a brief discussion of what their execution models look like. The book also discusses decomposition as a fundamental activity in parallel algorithmic design, starting with a naive example, and continuing with a discussion of some key algorithmic structures. Important programming models are presented in depth, as well as important concepts of performance analysis, including work-depth analysis of task graphs, communication analysis of distributed memory algorithms, key performance metrics, and a discussion of barriers to obtaining good performance.
The second part of the book presents three case studies that reinforce the concepts of the earlier chapters. One feature of these chapters is to contrast different solutions to the same problem, using select problems that aren't discussed frequently in parallel computing textbooks. They include the Single Source Shortest Path Problem, the Eikonal equation, and a classical computational geometry problem: computation of the two-dimensional convex hull. After presenting the problem and sequential algorithms, each chapter first discusses the sources of parallelism then surveys parallel algorithms.
Content: Cover
Half Title
Title Page
Copyright Page
Contents
CHAPTER 1 Overview of Parallel Computing
1.1 INTRODUCTION
1.2 TERMINOLOGY
1.3 EVOLUTION OF PARALLEL COMPUTERS
1.4 EXAMPLE: WORD COUNT
1.5 PARALLEL PROGRAMMING MODELS
1.5.1 Implicit Models
1.5.2 Semi-Implicit Models
1.5.3 Explicit Models
1.5.4 Thinking in Parallel
1.6 PARALLEL DESIGN PATTERNS
1.6.1 Structural Patterns
1.6.2 Computational Patterns
1.6.3 Patterns in the Lower Layers
1.7 WORD COUNT IN PARALLEL
1.8 OUTLINE OF THE BOOK
CHAPTER 2 Parallel Machine and Execution Models
2.1 PARALLEL MACHINE MODELS
2.1.1 SIMD 2.1.2 Shared Memory and Distributed Memory Computers2.1.3 Distributed Memory Execution
2.1.4 Shared Memory Execution
2.1.5 Summary
2.2 PARALLEL EXECUTION MODEL
2.2.1 Task Graph Model
2.2.2 Examples
2.2.3 Summary
2.3 FURTHER READING
2.4 EXERCISES
CHAPTER 3 Parallel Algorithmic Structures
3.1 HISTOGRAM EXAMPLE
3.1.1 Guidelines for Parallel Algorithm Design
3.2 EMBARRASSINGLY PARALLEL
3.3 REDUCTION
3.4 SCAN
3.5 DIVIDE-AND-CONQUER
3.6 PIPELINE
3.7 DATA DECOMPOSITION
3.8 SUMMARY
3.9 FURTHER READING
3.10 EXERCISES
CHAPTER 4 Parallel Program Structures
4.1 LOAD BALANCE 4.2 SIMD: STRICTLY DATA PARALLEL4.3 FORK-JOIN
4.4 PARALLEL LOOPS AND SYNCHRONIZATION
4.4.1 Shared and Private Variables
4.4.2 Synchronization
4.4.3 Thread Safety
4.5 TASKS WITH DEPENDENCIES
4.6 SINGLE PROGRAM MULTIPLE DATA
4.7 MASTER-WORKER
4.8 DISTRIBUTED MEMORY PROGRAMMING
4.8.1 Distributed Arrays
4.8.2 Message Passing
4.8.3 Map-Reduce
4.9 CONCLUSION
4.10 FURTHER READING
4.11 EXERCISES
CHAPTER 5 Performance Analysis and Optimization
5.1 WORK-DEPTH ANALYSIS
5.2 PERFORMANCE ANALYSIS
5.2.1 Performance Metrics
5.2.2 Communication Analysis
5.3 BARRIERS TO PERFORMANCE 5.4 MEASURING AND REPORTING PERFORMANCE5.5 FURTHER READING
5.6 EXERCISES
CHAPTER 6 Single Source Shortest Path
6.1 SEQUENTIAL ALGORITHMS
6.1.1 Data Structures
6.1.2 Bellman-Ford Algorithm
6.1.3 Dijkstra\'s Algorithm
6.1.4 Delta-Stepping Algorithm
6.2 PARALLEL DESIGN EXPLORATION
6.3 PARALLEL ALGORITHMS
6.3.1 Shared Memory Delta-Stepping
6.3.2 SIMD Bellman-Ford for GPU
6.3.3 Message Passing Algorithm
6.4 CONCLUSION
6.5 FURTHER READING
6.6 EXERCISES
CHAPTER 7 The Eikonal Equation
7.1 NUMERICAL SOLUTION
7.1.1 Fast Sweeping Method
7.1.2 Fast Marching Method 7.2 PARALLEL DESIGN EXPLORATION7.2.1 Parallel Fast Sweeping Methods
7.2.2 Parallel Fast Marching Methods
7.3 PARALLEL ALGORITHMS
7.3.1 Parallel Fast Sweeping Methods
7.3.2 Parallel Fast Marching Methods
7.4 FURTHER READING
7.5 EXERCISES
CHAPTER 8 Planar Convex Hull
8.1 SEQUENTIAL ALGORITHMS
8.2 PARALLEL DESIGN EXPLORATION
8.2.1 Parallel Hull Merge
8.3 PARALLEL ALGORITHMS
8.3.1 SIMD QuickHull
8.3.2 Coarse-Grained Shared Memory MergeHull
8.3.3 Distributed Memory MergeHull
8.4 CONCLUSION
8.5 FURTHER READING
8.6 EXERCISES
Bibliography
Index