主要内容 ●规划新的并行项目 ●了解CPU和GPU架构上的差异 ●找到性能不佳的内核和循环 ●使用批处理调度来管理应用程序

Robert Robey在洛斯阿拉莫斯国家实验室工作，30多年来一直活跃在并行计算领域。Yuliana Zamora目前是芝加哥大学的博士生及Siebel学者，曾在许多国家会议上讲授现代硬件编程技术。

前 言 探险家最重要的任务之一就是为后来者画一张地图。这对我们这些在科技领域不断开拓的人来说尤其如此。我们在本书中的目标是为那些刚刚开始学习并行和高性能计算的人以及那些想要扩大知识面的人提供一个路线图。高性能计算是一个快速变化的领域，其中的语言和技术一直在变化。 出于这个原因，我们将关注长期保持稳定的基本面。对于用于CPU 和GPU 的计算机语言，我们强调跨许多语言的通用模式，以便你可以快速地为当前任务选择最合适的语言。 本书的目标读者 本书适用于本科阶段高年级的并行计算课程，也可以作为从事计算工作的专业人员的最新文献。如果你对性能感兴趣，无论是运行时间、规模还是处理能力，本书都将为你提供改进应用程序和超越竞争对手的工具。随着处理器达到规模、热量以及功率的极限，我们不能指望下一代计算机来加快运行我们的应用程序。越来越多的高技能和知识渊博的程序员对于从当今的应用程序中获得最大性能至关重要。 在本书中，我们可以了解当今高性能计算硬件的关键思想。这些是为了性能而编程的基本真理。 这些主题构成了整本书的基础。 在高性能计算中，关键不在于编写代码的速度有多快，而在于代码运行的有多快。 这一想法总结了为高性能计算编写应用程序意味着什么。对于大多数其他应用程序，关注的重点是如何能够快速地完成编写应用程序的过程。如今，计算机语言的设计通常是为了提高编程速度，而不是提高代码的性能。虽然这种编程方法长期以来一直存在于高性能计算应用程序，但它还没有得到广泛的记录或描述。在第4 章中，我们将在最近被称为面向数据设计的编程方法中讨论这一点。 一切都与内存有关：将多少内容加载到内存以及加...