Hodnotenie:
Recenzie vyzdvihujú knihu ako komplexný a dobre organizovaný zdroj informácií na pochopenie vysokovýkonnej výpočtovej techniky (HPC) s jasným vysvetlením základných tém, ako sú paralelné výpočty na CPU aj GPU. Hoci mnohí čitatelia ju považujú za neoceniteľnú príručku, objavujú sa aj kritické pripomienky týkajúce sa náročnosti spustenia poskytnutých príkladov na typických klastroch HPC.
Výhody:⬤ Komplexné a dobre organizované pokrytie tém vysokovýkonnej výpočtovej techniky.
⬤ Jasné a zrozumiteľné vysvetlenia, ktoré z nej robia užitočného vzdelávacieho sprievodcu.
⬤ Praktické detaily a techniky na optimalizáciu kódu a zlepšenie paralelizmu.
⬤ Pokrýva paralelizáciu CPU (OpenMP, MPI) aj GPU (OpenACC, OpenCL, CUDA).
⬤ Cenná referencia pre technológov, ktorí sa snažia zlepšiť svoje chápanie paralelných výpočtov.
⬤ Ťažkosti so spúšťaním príkladov na klastroch HPC, najmä kvôli chýbajúcemu návodu na používanie Singularity namiesto Dockera.
⬤ Pre niektorých čitateľov môžu byť technické detaily náročné, ak nie sú oboznámení s jazykom C/C++ a počítačovou architektúrou.
(na základe 7 čitateľských recenzií)
Parallel and High Performance Computing
Paralelné a vysokovýkonné výpočty ponúkajú techniky, ktoré zaručene zvýšia efektivitu vášho kódu.
Zhrnutie
Zložité výpočty, ako je napríklad trénovanie modelov hlbokého učenia alebo vykonávanie rozsiahlych simulácií, môžu trvať extrémne dlho. Efektívne paralelné programovanie môže ušetriť hodiny - alebo dokonca dni - výpočtového času. Paralelné a vysoko výkonné výpočty vám ukážu, ako dosiahnuť rýchlejšie časy behu, väčšiu škálovateľnosť a vyššiu energetickú účinnosť vašich programov zvládnutím paralelných techník pre hardvér viacjadrových procesorov a GPU.
O technológii
Píšte rýchle, výkonné a energeticky úsporné programy, ktoré sa dajú škálovať a zvládajú obrovské objemy dát. Pomocou paralelného programovania váš kód rozloží úlohy spracovania údajov na viacero procesorov, čím dosiahnete radikálne vyšší výkon. S malou pomocou môžete vytvoriť softvér, ktorý maximalizuje rýchlosť aj efektivitu.
O knihe
Paralelné a vysokovýkonné výpočty ponúkajú techniky, ktoré zaručene zvýšia efektivitu vášho kódu. Naučíte sa vyhodnocovať hardvérové architektúry a pracovať so štandardnými nástrojmi, ako sú OpenMP a MPI. Osvojíte si dátové štruktúry a algoritmy najvhodnejšie pre vysoko výkonné výpočty a naučíte sa techniky, ktoré šetria energiu na prenosných zariadeniach. Dokonca spustíte masívnu simuláciu cunami na banke grafických procesorov.
Čo je vnútri
Plánovanie nového paralelného projektu.
Pochopenie rozdielov v architektúre CPU a GPU.
Riešenie nedostatočne výkonných jadier a slučiek.
Správa aplikácií pomocou dávkového plánovania.
O čitateľovi
Pre skúsených programátorov, ktorí ovládajú niektorý z jazykov pre vysokovýkonné výpočty, napríklad C, C++ alebo Fortran.
O autorovi
Robert Robey pracuje v Los Alamos National Laboratory a v oblasti paralelných výpočtov pôsobí už viac ako 30 rokov. Yuliana Zamora je v súčasnosti doktorandkou a Siebelovou štipendistkou na Chicagskej univerzite a prednášala o programovaní moderného hardvéru na mnohých národných konferenciách.
Obsah
ČASŤ 1 ÚVOD DO PARALELNÝCH VÝPOČTOV.
1 Prečo práve paralelné výpočty?
2 Plánovanie paralelizácie.
3 Limity výkonu a profilovanie.
4 Návrh údajov a výkonnostné modely.
5 Paralelné algoritmy a vzory.
ČASŤ 2 CPU: PARALELNÝ PRACOVNÝ KÔŇ.
6 Vektorizácia: FLOPs zadarmo.
7 OpenMP, ktorý vykonáva.
8 MPI: Paralelná chrbtica.
3. ČASŤ GPUS: VYTVORENÝ NA AKCELERÁCIU.
9 Architektúry a koncepty GPU.
10 Model programovania GPU.
11 Programovanie GPU založené na smerniciach.
12 Jazyky GPU: Prechod k základom.
13 Profilovanie GPU a nástroje.
ČASŤ 4 VYSOKO VÝKONNÉ VÝPOČTOVÉ EKOSYSTÉMY.
14 Afinita: Prímerie s jadrom.
15 Dávkové plánovače: Vnášanie poriadku do chaosu.
16 Súborové operácie pre paralelný svet.
17 Nástroje a zdroje pre lepší kód.