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| 复杂环境中的高性能计算 | 发布于:2015/06/30 | |
| 高性能计算（HPC，HighPerformance Computing）使用超级计算机和计算机集群来解决高等计算问题。今天，接近万亿次浮点运算区域的电脑系统都可算作高性能计算机。在超过30年中，它解决了许多问题，加强了许多科学和工业领域的进展如气候、生物、地质、药物设计、汽车、航空航天。然而，新的技术，如多核处理器和加速器（GPGPU），迫使研究人员重新思考该领域的进步，如算法，运行系统，语言，软件和应用程序。本书介绍了在高性能计算（HPC）和异构系统方面的最新科学进展。 全书分8部分，共23章。第1部分 引言，共1章：1.开放欧洲网络在复杂环境中的高性能计算的总结：介绍了其科学组织及项目活动。第2部分 用于异构，多核心系统的数值分析，含第2-4章：2.迭代求解方法和预处理技术对异构多核和众核平台的影响；3.多核计算机二维扩散方程的高效数值求解；4.神经科学中并行算法抛物问题的图表显示。第3部分 高性能计算机网络通信与存储注意事项，含第5-8章：5.高性能计算中拓扑映射算法和技术概述；6.异构HPC平台集群通信的优化；7.大规模并行处理器有效的数据访问模式；8.可扩展的存储I / O软件的蓝色基因架构。第4部分 异构体系结构的有效利用，含第9-12章：9.异构系统中工作流动态调度的公平资源共享；10.异构多核架构中里德-所罗门纠删码的系统映射；11.异构并行计算平台和工具的计算密集型算法：案例研究；12.电磁学问题中混合并行的有效应用。第5部分 CPU+GPU共处理，含第13-15章：13.对于使用功能计算性能模型的高性能计算平台上高度异构，分层的设计和优化；14.高效多级负载均衡的异构CPU+GPU系统；15.共享内存异构系统中的全对最短路径问题。第6部分 分布式系统的有效利用，含第16-17章：16.高性能云计算中的资源管理；17.大型并网系统的资源发现。第7部分 高性能计算中的能源意识，含第18-20章：18.HPC系统的能量感知途径；19.云联盟中提高能源认识的策略；20.使用异构CMP启用网络安全的高性能计算系统。第8部分 异构高性能计算的应用，含第21-23章：21.迈向高性能的分布式图像检索系统，高光谱遥感数据：以丛林计算为例；22.利用异构平台的图像和视频处理；23.通过CPU+GPU协同处理的实时层析重建。 作者Emmanuel Jeannot是法国国家信息与自动化研究所的高级研究科学家，他从巴黎高等师范学院获得了计算机科学博士学位，主要研究方向为流程布局、调度异构环境和网格、数据的重新分配、算法和并行机模型。 本书提供了在复杂环境中高性能计算的最新成果。适合想要了解高性能计算领域和发展现状的研究人员和开发人员阅读。 李亚宁，硕士研究生 （中国科学院自动化研究所）来源：国外科技新书评介 |
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