并行编程高级教程pdf

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《R并行编程实战》（（美）西蒙 R.查普尔（Simon R.Chapple））电子书网盘下载免费在线阅读

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书名:R并行编程实战

作者:（美）西蒙 R.查普尔（Simon R.Chapple）

出版社:机械工业出版社

出版时间:2017年11月

内容简介

本书是一本构建大规模高效算法的综合性实用书籍，介绍各种并行技术，从R语言的并行版本lapply()的简单应用到基于Hadoop和ApacheSpark框架的高级AWS云。在本书的后，你将了解到影响并行效率的因素，包括：评估代码性能和实现负载平衡；要避免的陷阱，包括死锁和数值不稳定问题；对于你的项目，如何为适合的并行类型构建代码和数据；如何在各种计算机系统中运行R代码获取佳性能。本书针对那些想要超越单线程和内存限制的R程序员，使其从中学习如何实现高效大规模算法，这是对大数据高性能处理的必要条件。

作者简介

About the Authors 关于作者西蒙R. 查普尔（Simon R. Chapple）是一位经验丰富的解决方案架构师和首席软件工程师，从事数据分析和医疗信息系统解决方案和应用的开发超过25年。他也是超级计算机HPC和大数据处理方面的专家。
Simon是Datalytics科技有限公司的首席技术官和管理合伙人，带领一个团队建设下一代大规模数据分析平台，该平台建立在一组由高性能工具、框架和系统所构成的可定制的工具集合基础上，可以使从数据采集、分析到呈现的整个实时处理周期，轻松地部署到任何已有的IT操作环境中。
此前，他在Aridhia信息公司担任产品创新总监，为苏格兰的医疗服务供应商建立了多个新系统，包括为苏格兰18周转诊治疗和癌症患者的管理而提供的一体化病人路径跟踪系统，该系统应用了10个单独数据系统的集成（减少病人等待时间，从而提供好的服务）。他还利用公共云托管监测系统，为实时化疗患者建立了专门的移动系统，该系统在澳大利亚进行了临床试验，受到护士和病人的高度赞扬，“就像在你的起居室里有一位护士……希望所有的化疗病人每天都有天使般的安全舒适的护理环境。”
Simon也是ROpenCL开源软件包的作者之一，该添加包使得用R编写的统计程序可以应用图形加速器芯片中的并行计算能力。

㈡ ProcessPoolExecutor并行编程

你有个程序要执行CPU密集型工作，你想让他利用多核CPU的优势来运行的快一点。

concurrent.futures 库提供了一个 ProcessPoolExecutor 类， 可被用来在一个单独的Python解释器中执行计算密集型函数。 不过，要使用它，你首先要有一些计算密集型的任务。 我们通过一个简单而实际的例子来演示它。假定你有个Apache web服务器日志目录的gzip压缩包：

进一步假设每个日志文件内容类似下面这样：

下面是一个脚本，在这些日志文件中查找出所有访问过robots.txt文件的主机：

前面的程序使用了通常的map-rece风格来编写。 函数 find_robots() 在一个文件名集合上做map操作，并将结果汇总为一个单独的结果， 也就是 find_all_robots() 函数中的 all_robots 集合。 现在，假设你想要修改这个程序让它使用多核CPU。 很简单——只需要将map()操作替换为一个 concurrent.futures 库中生成的类似操作即可。 下面是一个简单修改版本：

通过这个修改后，运行这个脚本产生同样的结果，但是在四核机器上面比之前快了3.5倍。 实际的性能优化效果根据你的机器CPU数量的不同而不同。

ProcessPoolExecutor 的典型用法如下：

其原理是，一个 ProcessPoolExecutor 创建N个独立的Python解释器， N是系统上面可用CPU的个数。你可以通过提供可选参数给 ProcessPoolExecutor(N) 来修改 处理器数量。这个处理池会一直运行到with块中最后一个语句执行完成， 然后处理池被关闭。不过，程序会一直等待直到所有提交的工作被处理完成。

被提交到池中的工作必须被定义为一个函数。有两种方法去提交。 如果你想让一个列表推导或一个 map() 操作并行执行的话，可使用 pool.map() :

另外，你可以使用 pool.submit() 来手动的提交单个任务：

如果你手动提交一个任务，结果是一个 Future 实例。 要获取最终结果，你需要调用它的 result() 方法。 它会阻塞进程直到结果被返回来。

如果不想阻塞，你还可以使用一个回调函数，例如：

回调函数接受一个 Future 实例，被用来获取最终的结果（比如通过调用它的result()方法）。 尽管处理池很容易使用，在设计大程序的时候还是有很多需要注意的地方，如下几点：

一旦启动你不能控制子进程的任何行为，因此最好保持简单和纯洁——函数不要去修改环境。

它会克隆Python解释器，包括fork时的所有程序状态。 而在Windows上，克隆解释器时不会克隆状态。 实际的fork操作会在第一次调用 pool.map() 或 pool.submit() 后发生。

你应该在创建任何线程之前先创建并激活进程池（比如在程序启动的main线程中创建进程池）。

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《Java并发编程实战》（Brian Goetz）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：Java并发编程实战

作者：Brian Goetz

译者：童云兰

豆瓣评分：9.0

出版社：机械工业出版社华章公司

出版年份：2012-2

页数：293

内容简介：

本书深入浅出地介绍了Java线程和并发，是一本完美的Java并发参考手册。书中从并发性和线程安全性的基本概念出发，介绍了如何使用类库提供的基本并发构建块，用于避免并发危险、构造线程安全的类及验证线程安全的规则，如何将小的线程安全类组合成更大的线程安全类，如何利用线程来提高并发应用程序的吞吐量，如何识别可并行执行的任务，如何提高单线程子系统的响应性，如何确保并发程序执行预期任务，如何提高并发代码的性能和可伸缩性等内容，最后介绍了一些高级主题，如显式锁、原子变量、非阻塞算法以及如何开发自定义的同步工具类。

本书适合Java程序开发人员阅读。

作者简介：

本书作者都是Java Community Process JSR 166专家组（并发工具）的主要成员，并在其他很多JCP专家组里任职。Brian Goetz有20多年的软件咨询行业经验，并着有至少75篇关于Java开发的文章。Tim Peierls是“现代多处理器”的典范，他在BoxPop.biz、唱片艺术和戏剧表演方面也颇有研究。Joseph Bowbeer是一个Java ME专家，他对并发编程的兴趣始于Apollo计算机时代。David Holmes是《The Java Programming Language》一书的合着者，任职于Sun公司。Joshua Bloch是Google公司的首席Java架构师，《Effective Java》一书的作者，并参与着作了《Java Puzzlers》。Doug Lea是《Concurrent Programming》一书的作者，纽约州立大学 Oswego分校的计算机科学教授。

㈣ c++如何并行编程

多线程才可以啊，好比一个人的大脑，计算机也不能同时工作的，即使是多线程，也是交替使用cpu的资源的

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㈥ MPI的MPI并行编程

并行编程模式
对等模式—程序的各个部分地位相同,功能和代码基本一致,只是处理的数据或对象不同；主从模式—程序通信进程之间的一种主从或依赖关系 。
点对点通信模式
阻塞—发送完成的数据已经拷贝出发送缓冲区,即发送缓冲区可以重新分配使用,阻塞接受的完成意味着接收数据已经拷贝到接收缓冲区,即接收方已可以使用。非阻塞—在必要的硬件支持下,可以实现计算和通信的重叠。4种通信模式：标准通信模式、缓存通信模式、同步通信模式、就绪通信模式 。
组通信
一个特定组内所有进程都参加全局的数据处理和通信操作 。
功能：通信—组内数据的传输；同步—所有进程在特定的点上取得一致；计算—对给定的数据完成一定的操作 。
类型：1）数据移动：广播（mpi bcast） 收集（mpi gather） 散射（mpi scater）组收集（mpi all gather）全交换（all to all）；2）聚集：规约（mpi rece）将组内所有的进程输入 缓冲区中的数据按，定操作OP进行运算,并将起始结果返回到root进程的接收缓冲区扫描（mpi scan）要求每一个进程对排在它前面的进程进行规约操作,结果存入自身的输出缓冲区；3）同步：路障（mpi barrier）实现通信域内所有进程互相同步,它们将处于等待状态,直到所有进程执行它们各自的MPI-BARRIER调用 。

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这本书非常好，绝对是CUDA编程的一个必不可少的工具书。

但是我建议楼主读原着的英文版的更好一点，中文版的翻译有的地方并不准确。

下面是下载文件：

望采纳