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    OpenCL异构计算:Benedict R. Gaster ... , 张云泉 ...

    作者:Benedict R. Gaster ... , 张云泉 ... 出版社:清华大学出版社 出版时间:2012 ISBN:978-7-302-28685-1
    索书号:TP391.412/3 分类号:TP391.412 页数:XVIII, 277页 价格:76.00
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    本书提供OpenCL的第一手资料, 详尽阐述了如何在异构环境下进行并行编程。具体内容包括: 并行编程入门、OpenCL简介等。
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    并行算法导论:印艾克萨威尔, 张云泉

    作者:印艾克萨威尔, 张云泉 出版社:机械工业出版社 出版时间:2004 ISBN:7-111-13390-0
    索书号:TP301.6/46 分类号:TP301.6 页数:13,263页 价格:35.00
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    并行计算的广泛采用和现今应用问题的日趋复杂,使得并行算法的设计和分析日益引起人们的兴趣。这本书满足了并行算法的入门者,特别是计算机科学、数学和工程专业的大学生的需求。本书系统地讲述最新的设计技术,并对所描述的每一个算法提供分析和详细的实现细节。它的主要内容包括并行计算的基础,树和图的并行算法,排序、搜索和合并的并行算法以及数值算法等。
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    并行计算的编程模型:(美) 帕万·巴拉吉, Pavan Balaji, 张云泉 ...

    作者:(美) 帕万·巴拉吉, Pavan Balaji, 张云泉 ... 出版社:机械工业出版社 出版时间:2017 ISBN:978-7-111-57334-0
    索书号:TP311.11/67 分类号:TP311.11 页数:XII, 289页 价格:79.00
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    本书以使用说明的形式对当今主流的并行编程模型进行了详细描述, 内容包括分布式内存架构上最常见的MPI (消息传递接口) 编程模型 ; 单边通信模型, 范围从低层的运行时库 (GASNet、OpenSHMEM) 到高层的编程模型 (UPC、GA、Chapel) ; 面向任务的编程模型, 包括Charm++、ADLB、Scioto、Swift、CnC, 由运行时系统来管理计算和数据移动 ; 面向节点内并行 (多核架构以及附带加速器) 的并行编程模型, 包括OpenMP、Cilk Plus、TBB、CUDA以及OpenCL。
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    并行计算: 模型与算法:张云泉, 袁良

    作者:张云泉, 袁良 出版社:机械工业出版社 出版时间:2016 ISBN:978-7-111-53340-5
    索书号:TP301.6/149 分类号:TP301.6 页数:201页 价格:49.00
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    本书系统介绍了三代并行计算模型, 包括共享存储并行计算模型、分布式存储并行计算模型和存储层次并行计算模型, 并介绍了大量针对并行计算模型的算法。此外, 本书还介绍了并行程序性能模型以及并发和分布式算法。书中算法和语言力求精简明确, 部分章节最后配备习题, 并有注释和大量参考文献。全书共分为七章。
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    并行编程模式:(美) Timothy G. Mattson, Beverly A. Sanders, Berna L. Massingill, 张云泉, 贾海鹏, 袁良

    作者:(美) Timothy G. Mattson, Beverly A. Sanders, Berna L. Massingill, 张云泉, 贾海鹏, 袁良 出版社:机械工业出版社 出版时间:2015 ISBN:978-7-111-49018-0
    索书号:TP311.11/65 分类号:TP311.11 页数:266页 价格:75.00
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    本书介绍了并行编程的相关概念和技术。主要内容包括并行编程模式语言、并行计算的背景、软件开发中的并发性、并行算法结构设计、支持结构、设计的实现机制以及OpenMP、MPI等。
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    多核与GPU编程: 工具、方法及实践:(阿联酋) 杰拉西莫斯·巴拉斯, Gerassimos Barlas, 张云泉 ...

    作者:(阿联酋) 杰拉西莫斯·巴拉斯, Gerassimos Barlas, 张云泉 ... 出版社:机械工业出版社 出版时间:2017 ISBN:978-7-111-55768-5
    索书号:TP391.413/131 分类号:TP391.413 页数:XIII, 536页 价格:129.00
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    本书从并行软件的实现、调试、优化和剖析四个方面,详细讨论了当前主要的并行计算关键技术,主要内容包括:多核和并行程序设计、共享内存编程中的线程与OpenMP、分布式内存编程、GPU编程、Thrust模板库、负载均衡等。本书结合具体的代码和案例分析,揭示了如何使用库或者指令创建多核应用,如何使用MPI开发分布式应用程序,如何使用CUDA开发高性能GPU程序,如何实现负载均衡,以及如何针对目标多核平台进行程序剖析和调试等。
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