编写可扩展的、快速、强大、节能的程序，才适合处理大量数据。使用并行编程，可将数据处理任务分布在多个CPU上完成，从而从根本上提高性能。只需要稍加学习，读者就可以创建速度和效率最大化的软件。 《并行计算与高性能计算》将讲述用于提高代码运行效率的技术。你将学习评估硬件架构，学会使用OpenMP和MPI等行业标准工具，将掌握用于高性能计算的数据结构和算法，并学习手持设备的节能技术。你甚至可在一组GPU上运行大规模海啸仿真程序。 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 阅读门槛 本书适用于精通高性能计算语言(如 C、C++或 Fortran)的有经验的程序员。

编写可扩展的、快速、强大、节能的程序，才适合处理大量数据。使用并行编程，可将数据处理任务分布在多个CPU上完成，从而从根本上提高性能。只需要稍加学习，读者就可以创建速度和效率最大化的软件。 《并行计算与高性能计算》将讲述用于提高代码运行效率的技术。你将学习评估硬件架构，学会使用OpenMP和MPI等行业标准工具，将掌握用于高性能计算的数据结构和算法，并学习手持设备的节能技术。你甚至可在一组GPU上运行大规模海啸仿真程序。 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 阅读门槛 本书适用于精通高性能计算语言(如 C、C++或 Fortran)的有经验的程序员。

《并行计算导论》(原书第2版)全面介绍并行计算的各个方面，包括体系结构、编程范例、算法与应用和标准等，涉及并行计算的新技术，也覆盖了较传统的算法，如排序、搜索、图和动态编程等。《并行计算导论》(原书第2版)尽可能采用与底层平台无关的体系结构并且针对抽象模型来设计处落地。书中选择MPI、POSIX线程和OpenMP作为编程模型，并在不同例子中反映了并行计算的不断变化的应用组合。

本书全面介绍了并行计算的每个方面（体系结构，编程范例，算法和标准），既讲述传统的计算机科学算法（排序，搜索，图和动态编程算法），也讲述科学计算算法（矩阵计算，fft）介绍MPI，pthreads和Openmp这三个应用最广泛的编定可移植并行程序的标准，适合作为高等院校并行计算，并行编程，并行算法的设计和分析以及高性能计算课程的本科生和研究生的教材。

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本书全面介绍了并行计算的每个方面（体系结构，编程范例，算法和标准），既讲述传统的计算机科学算法（排序，搜索，图和动态编程算法），也讲述科学计算算法（矩阵计算，fft）介绍MPI，pthreads和Openmp这三个应用最广泛的编定可移植并行程序的标准，适合作为高等院校并行计算，并行编程，并行算法的设计和分析以及高性能计算课程的本科生和研究生的教材。

Julia像C一样快，像MATLAB一样方便，并且像Python一样通用。在Julia开发者，特别是JuMP包开发者的大力支持下，Julia为运筹学及相关领域的高性能科学计算提供了一个强大的工具——JuMP。本书对Julia语法基础及其标准库、编程技巧、数值优化、优化求解、计算机科学计算都有所涉及，它可以作为计算机科学计算的入门图书使用；本书作者是美国南佛罗里达大学副教授Changhyun Kwon，他为了方便学生的研究、学习写下本书，所以本书也可以作为高校研究生和教师的有用的参考书。

全书共11章，主要内容包括并行计算概述、并行计算平台、并行算法设计基本原理、并行计算模型、并行计算性能分析模型、Java多线程并行程序设计、Windows多线程并行程序设计、OpenMP多线程并行程序设计、MPI消息传递并行程序设计、GPU并行程序设计、云计算与MapReduce等。