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基於MPI的大數據高性能計算導論/數據科學與工程技術叢書

  • 作者：(法)弗蘭克·尼爾森|譯者:張偉哲//郝萌//魯剛釗//王德勝//孫博文
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111602149
  • 出版日期：2018/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：217
人民幣：RMB 59 元      售價：元
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內容大鋼
    弗蘭克·尼爾森著張偉哲、郝萌、魯剛釗、王德勝、孫博文譯的《基於MPI的大數據高性能計算導論/數據科學與工程技術叢書》使用MPI標準介紹了數據科學中的高性能計算，幫助讀者了解分散式存儲模型中的並行編程的知識。全書分為兩部分，第一部分(第1?6章)基於消息傳遞介面介紹高性能計算，內容包括：阻塞與非阻塞的點對點通信、死鎖、全局通信函數(廣播、散播等)、協同計算(歸約)的基本概念；互聯網路的拓撲結構(環、環面和超立方體)以及相應的全局通信程序；基於分散式內存的並行排序及其實現，涵蓋相關並行線性代數知識；MapReduce模型。第二部分(第7?ll章)介紹電腦集群中的高性能數據分析。內容包括：數據聚類技術(平面劃分聚類、層次聚類)；基於k—NN的有監督分類：核心集以及相關降維技術；圖演算法(最稠密子圖、圖同構檢測)。每章章末附有各種難度的練習和參考文獻，可供讀者進行自測和深入學習。
    本書適合作為「高性能計算」相關課程的本科生教材。
作者介紹
(法)弗蘭克·尼爾森|譯者:張偉哲//郝萌//魯剛釗//王德勝//孫博文
    弗蘭克·尼爾森(Frank Nielsen) 巴黎綜合理工學院教授，負責教授研究生電腦視覺和圖形學方面的課程以及本科生的演算法和Java課程。他是Sony電腦科學實驗室研究員。
目錄
譯者序
前言
致謝
第一部分 基於消息傳遞介面的高性能計算
  第1章 走進高性能計算
    1.1 什麼是高性能計算
    1.2 為什麼我們需要HPC
    1.3 大數據：四個特性（數據量、多樣性、生成速度、價值）
    1.4 並行編程範式：MPI和MapReduce
    1.5 粒度：細粒度並行與粗粒度並行
    1.6 超級計算架構：內存和網路
    1.7 加速比
      1.7.1 擴展性和等效率分析
      1.7.2 Amdahl定律：描述數據規模固定時漸近加速比的變化趨勢
      1.7.3 Gustafson定律：可擴展的加速比，隨著資源的增加不斷擴大數據量
      1.7.4 在串列電腦上模擬並行機
      1.7.5 大數據和並行輸入/輸出
    1.8 關於分散式系統的八個常見誤區
    1.9 註釋和參考
    1.10 總結
    1.11 練習
    參考文獻
  第2章 MPI簡介：消息傳遞介面
    2.1 基於MPI的並行程序設計：基於消息通信
    2.2 並行編程模型、線程和進程
    2.3 進程之間的全局通信
      2.3.1 四個基本的MPI原語：廣播、收集、歸約和全交換
      2.3.2 阻塞與非阻塞和同步與非同步通信
      2.3.3 阻塞通信產生的死鎖
      2.3.4 併發性：局部計算可以與通信重疊執行
      2.3.5 單向與雙向通信
      2.3.6 MPI中的全局計算：歸約和並行前綴（掃描）
      2.3.7 採用通信器定義通信組
    2.4 同步屏障：進程的交匯點
      2.4.1 MPI中的一個同步示例：測量運行時間
      2.4.2 整體同步並行計算模型
    2.5 開始使用MPI：使用OpenMPI
      2.5.1 用MPI C++編寫「Hello World」程序
      2.5.2 用C綁定進行MPI編程
      2.5.3 通過C++ Boost使用MPI
    2.6 通過OpenMP使用MPI
    2.7 MPI中的主要原語
      2.7.1 廣播、散播、收集、歸約和全歸約的MPI語法
      2.7.2 其餘混雜的MPI原語
    2.8 環形拓撲上利用MPI進行的通信
    2.9 MPI程序示例及其加速比分析
      2.9.1 MPI中的矩陣向量積
      2.9.2 MPI歸約操作示例：計算數組的階乘和最小值
      2.9.3 Monte Carlo隨機積分演算法估算π
      2.9.4 Monte Carlo隨機積分演算法估算分子體積

    2.10 註釋和參考
    2.11 總結
    2.12 練習
    參考文獻
  第3章 互聯網路的拓撲結構
  第4章 並行排序
  第5章 並行線性代數
  第6章 MapReduce範式
第二部分 面向數據科學的高性能計算
  第7章 基於k均值的劃分聚類
  第8章 層次聚類
  第9章 有監督學習：K-NN規則分類的理論和實踐
  第10章 基於核心集的高維快速近似優化和快速降維
  第11章 圖並行演算法

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