Parallel and High Performance Computing
Lingua: inglese
Editore: Manning Publications, US, 2021
- Brossura
- Nuovo
Da: Rarewaves USA United, HEBRON, KY, U.S.A.Rarewaves USA United
Venditore AbeBooks dal 20 giugno 2025
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Complex calculations, like training deep learning models or running large-scale simulations, can take an extremely long time. Efficient parallel programming can save hours-or even days-of computing time. Parallel and High Performance Computing shows you how to deliver faster run-times, greater scalability, and increased energy efficiency to your programs by mastering parallel techniques for multicore processor and GPU hardware. about the technologyModern computing hardware comes equipped with multicore CPUs and GPUs that can process numerous instruction sets simultaneously. Parallel computing takes advantage of this now-standard computer architecture to execute multiple operations at the same time, offering the potential for applications that run faster, are more energy efficient, and can be scaled to tackle problems that demand large computational capabilities. But to get these benefits, you must change the way you design and write software. Taking advantage of the tools, algorithms, and design patterns created specifically for parallel processing is essential to creating top performing applications. about the book Parallel and High Performance Computing is an irreplaceable guide for anyone who needs to maximize application performance and reduce execution time. Parallel computing experts Robert Robey and Yuliana Zamora take a fundamental approach to parallel programming, providing novice practitioners the skills needed to tackle any high-performance computing project with modern CPU and GPU hardware. Get under the hood of parallel computing architecture and learn to evaluate hardware performance, scale up your resources to tackle larger problem sizes, and deliver a level of energy efficiency that makes high performance possible on hand-held devices. When you're done, you'll be able to build parallel programs that are reliable, robust, and require minimal code maintenance. This book is unique in its breadth, with discussions of parallel algorithms, techniques to successfully develop parallel programs, and wide coverage of the most effective languages for the CPU and GPU. The programming paradigms include MPI, OpenMP threading, and vectorization for the CPU. For the GPU, the book covers OpenMP and OpenACC directive-based approaches and the native-based CUDA and OpenCL languages. what's inside Steps for planning a new parallel projectChoosing the right data structures and algorithmsAddressing underperforming kernels and loopsThe differences in CPU and GPU architecture about the readerFor experienced programmers with proficiency in a high performance computing language such as C, C++, or Fortran. about the authors Robert Robey has been active in the field of parallel computing for over 30 years. He works at Los Alamos National Laboratory, and has previously worked at the University of New Mexico, where he started up the Albuquerque High Performance Computing Center. Yuliana Zamora has le. …
Codice articolo LU-9781617296468
- Titolo
- Parallel and High Performance Computing
- Autore
- Yuliana Zamora, Robert Robey
- Editore
- Manning Publications, US
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1617296465
- ISBN 13
- 9781617296468
- Peso dell'articolo
- 1260 grammi
Summary
Complex calculations, like training deep learning models or running large-scale simulations, can take an extremely long time. Efficient parallel programming can save hours'or even days'of computing time. Parallel and High Performance Computing shows you how to deliver faster run-times, greater scalability, and increased energy efficiency to your programs by mastering parallel techniques for multicore processor and GPU hardware.
About the technology
Write fast, powerful, energy efficient programs that scale to tackle huge volumes of data. Using parallel programming, your code spreads data processing tasks across multiple CPUs for radically better performance. With a little help, you can create software that maximizes both speed and efficiency.
About the book
Parallel and High Performance Computing offers techniques guaranteed to boost your code's effectiveness. You'll learn to evaluate hardware architectures and work with industry standard tools such as OpenMP and MPI. You'll master the data structures and algorithms best suited for high performance computing and learn techniques that save energy on handheld devices. You'll even run a massive tsunami simulation across a bank of GPUs.
What's inside
Planning a new parallel project
Understanding differences in CPU and GPU architecture
Addressing underperforming kernels and loops
Managing applications with batch scheduling
About the reader
For experienced programmers proficient with a high-performance computing language like C, C++, or Fortran.
About the author
Robert Robey works at Los Alamos National Laboratory and has been active in the field of parallel computing for over 30 years. Yuliana Zamora is currently a PhD student and Siebel Scholar at the University of Chicago, and has lectured on programming modern hardware at numerous national conferences.
Table of Contents
PART 1 INTRODUCTION TO PARALLEL COMPUTING
1 Why parallel computing?
2 Planning for parallelization
3 Performance limits and profiling
4 Data design and performance models
5 Parallel algorithms and patterns
PART 2 CPU: THE PARALLEL WORKHORSE
6 Vectorization: FLOPs for free
7 OpenMP that performs
8 MPI: The parallel backbone
PART 3 GPUS: BUILT TO ACCELERATE
9 GPU architectures and concepts
10 GPU programming model
11 Directive-based GPU programming
12 GPU languages: Getting down to basics
13 GPU profiling and tools
PART 4 HIGH PERFORMANCE COMPUTING ECOSYSTEMS
14 Affinity: Truce with the kernel
15 Batch schedulers: Bringing order to chaos
16 File operations for a parallel world
17 Tools and resources for better code
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Informazioni sull’autore
Yuliana Zamora has lectured on efficient programming of modern hardware at national conferences, based on her work developing applications running on tens of thousands of processing cores and the latest GPU architectures.
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