可扩展并行计算-技术、结构与编程(英文版)
作者 : Kai Hwang(黄铠),Zhiwei Xu(徐志伟)
丛书名 : 计算机科学丛书
出版日期 : 1999-05-01
ISBN : 7-111-07176-X
定价 : 69.00元
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扩展信息
语种 : 英语
页数 : 802
开本 : 16开
原书名 : Scalable Parallel Computing: Technology, Architecture, Programming
原出版社: McGraw Hill Singapore
属性分类: 教材
包含CD :
绝版 : 已绝版
图书简介

This comprehensive new text from author Kai Hwang covers four important aspects of parallel and distributed computing -- principles, technology, architecture, and programming -- and can be used for several upper-level courses.

图书特色

Kai Hwang(黄铠),在美国南加州大学从事研究工作数年,目前为香港大学计算机工程首席教授。在加州大学伯克利分校获得电器工程和计算机科学博士后,他从事高等教育和计算机研究工作26年。作为美国电器电子工程师学会(IEEE)的会士,他在计算机体系结构、数字算术、并行处理以及分布计算领域中发表许多论著,并由于其在并行计算领域中的研究工作和学术活动方面作出的杰出贡献,多次获得成就奖。 Zhiwei Xu(徐志伟),中国科学院国家智能计算机研究中心(NCIC)的首席系统结构设计师。他也是香港大学的名誉研究员。他在美国南加州大学获计算机工程博士学位。在过去的5年中,他参加了南加州大学由黄铠博士领导的STAP/MPP基准测试程序研究项目。他曾执教于Rutgers大学和纽约理工大学。他在并行语言、流水向量处理和大规模并行处理机的基准测试程序等研究领域中发表了许多论文。

作者简介

Kai Hwang(黄铠):Kai Hwang(黄铠): 加州大学伯克利分校电气工程和计算机科学博士,曾在南加州大学从事研究工作,现为香港大学计算机工程首席教授,已从事高等教育和计算机研究工作30年。是美国IEEE会员,在计算机体系结构、数字算术、并行处理以及分布计算领域发表了许多论著。他是Journal of Parallel and Distributed Computing的创办人及主编,并任下列国际会议的主席:ICPP86, ARITH-7, IPPS96, 1HPCA-4(1988)。由于在并行计算领域中的研究工作和学术活动方面作出的杰出贡献,他已多次获得成就奖。 他在世界范围内授课、演讲,并担任了美国国家科学院、MIT林肯实验室、IBM Fishkill、新加坡TriTech、日本富士通和ETL、德国GMD、CERN School of Computing以及中国科学院的顾问和咨询工作。目前他在香港大学领导研究小组从事开发基于ATM的多计算机机群的研究工作,以实现高性能计算和分布式多媒体、内联网和互联网应用。

Zhiwei Xu(徐志伟):Zhiwei Xu(徐志伟): 1956年生,1982年毕业于成都电讯工程学院,获学士学位,1984年在美国普度大学获硕士学位,1987年在美国南加州大学获博士学位。曾任国产超级计算机曙光2000总设计师、曙光信息产业有限公司总工程师。现任中科院计算所副所长,研究员,《计算机研究与发展》杂志主编,《International Journal of Grid Computing》杂志编委,IEEE高级会员,中国计算机学会理事、国际联络工委主任。目前在中科院计算所负责由863计划、中科院知识创新工程、国家杰出青年科学基金支持的“织女星网格”研究项目。

图书目录

Part 1·Scalability and Clustering
1 Scalable Computer Platforms and Models
2 Basics of Parallel Programming
3 Performance Metrics and Benchmarks
Part II·Enabling Technologies
4 Microprocessors as Building Blocks
5 Distributed Memory and Latency Tolerance
6 System Interconnects and Gigabit Networks
7 Threading Synchronization, and Communication
Part III·Systems Architecture
8 Symmetric and CC-NUMA MultiProcessors
9 Support of Clustering and Availability
10 Clusters of Servers and Workstations
11 MPP Architecture and Performance
Part IV·Parallel Programming
12 Parallel Paradigms and Models
13 Message-Passing Programming
14 Data Parallel Programming

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