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并行计算优化实践指南

共计 30 章节
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01
并行计算概述
并行计算的定义 · 发展历程 · 主流并行架构（共享内存
并行计算概述并行计算的定义
02
并行计算性能模型
Amdahl定律 · Gustafson定律 · 加速比与效率
并行计算性能模型Amdahl
03
多线程基础
线程与进程的区别 · POSIX线程（pthreads）基… · 线程同步入门
多线程基础线程
04
OpenMP入门
OpenMP编程模型 · 编译指令 · 并行区域
OpenMP编程模型
05
OpenMP进阶
数据环境（private · firstprivate · shared
OpenMP进阶
06
OpenMP优化实践
循环调度策略（static · dynamic · guided）
OpenMP优化实践
07
MPI基础
MPI通信模型 · 点对点通信（send/recv） · 集体通信（广播
MPI通信模型
08
MPI高级通信
非阻塞通信（Isend/Irecv） · 持久通信 · 自定义数据类型
MPI高级通信
09
MPI性能优化
通信与计算重叠 · 聚合消息减少延迟 · MPI_Alltoall优化技巧
MPI性能优化
10
GPU计算基础
GPU架构简介（CUDA核心 · SM · 内存层次）
GPU计算基础
11
CUDA核函数编写
核函数定义 · 线程层次结构（grid · block
CUDA核函数编写
12
CUDA内存优化
全局内存合并访问 · 共享内存使用 · 常量内存与纹理内存
CUDA内存优化
13
CUDA流与事件
异步执行 · 流并发 · 事件同步
CUDA事件
14
CUDA性能分析工具
nvvp/Nsight System… · 占用率分析 · 带宽瓶颈定位
CUDA性能分析工具
15
CUDA原子操作与原子函数
原子加法 · 原子交换 · 设备端原子函数
CUDA原子操作
16
OpenCL基础
OpenCL平台模型 · 执行模型 · 内存模型
OpenCL平台模型
17
异构编程框架（如SYCL/OneAPI）
跨平台异构编程思路 · SYCL基本语法 · 统一共享内存（USM）与缓冲区
SYCL/OneAPI异构编程框架
18
并行算法设计模式
分治模式（MapReduce） · 流水线模式 · 主从模式
并行算法设计模式MapReduce
19
并行排序算法
并行快速排序 · 并行归并排序 · 桶排序的GPU实现
并行排序算法并行快速排序
20
并行矩阵运算
矩阵乘法优化（分块 · tiling） · 卷积计算并行化
并行矩阵运算矩阵乘法优化
21
并行图算法
广度优先搜索（BFS）并行化 · PageRank实现 · 图切分与负载均衡
并行图算法BFS
22
并行数值方法
并行前缀和（扫描） · 并行规约优化 · 蒙特卡洛方法
并行数值方法并行前缀
23
负载均衡策略
静态划分与动态负载均衡 · 工作窃取（work-stealing… · 异步分区
负载均衡策略静态划分
24
并行I/O与文件系统
MPI-IO基础 · 集体I/O · 非连续访问
I/O并行
25
性能调优方法论
Profile-guided优化 · 瓶颈定位（计算/通信/内存） · Roofline模型实践
性能调优方法论Profile-guid…
26
调试与正确性检查
并行程序常见bug（竞态条件 · 死锁 · 活锁）
调试正确性检查
27
Scala并发编程（选学）
Actor模型 · Future与Promise · Akka框架简介
Scala并发编程
28
并行计算在AI/ML中的应用
数据并行与模型并行 · 混合精度训练 · GPU集群训练优化（NCCL/RCC…
AI/ML并行计算
29
高性能计算（HPC）集群实践
作业调度系统（SLURM） · 资源管理 · MPI环境配置与提交脚本
HPC高性能计算
30
总结与展望
并行计算发展趋势（异构融合 · 存算一体 · 量子计算前景）
并行计算发展趋势异构融合