Introducción a la informática de alto rendimiento para científicos e ingenieros

Opiniones de los lectores

El libro es una guía completa sobre computación de alto rendimiento (HPC) y programación paralela, elogiada por su gran énfasis en la optimización del rendimiento y la cobertura exhaustiva de los conceptos básicos. Se considera un recurso valioso tanto para principiantes como para programadores experimentados, a pesar de algunas críticas en cuanto a su organización, redacción con mucha jerga y limitaciones específicas de contenido.

⬤ Cubre en profundidad los conceptos básicos de HPC, incluida la gestión de memoria y la optimización del rendimiento en serie.
⬤ Ofrece una discusión única sobre ccNUMA, que a menudo se pasa por alto en otros textos.
⬤ Contiene ejemplos prácticos y preguntas para el autoestudio.
⬤ Bien estructurado para técnicas de optimización aplicables al código.
⬤ El material es relevante y está actualizado en el contexto del hardware moderno.
⬤ Clara introducción a técnicas de programación paralela como OpenMP y MPI.

⬤ Estilo de escritura denso con excesiva jerga que puede confundir a los lectores que carezcan de ciertos conocimientos previos.
⬤ Problemas de organización que obligan a los lectores a navegar por el libro para encontrar temas específicos.
⬤ Cobertura limitada de lenguajes de programación más contemporáneos como Python.
⬤ Algunos ejemplos están predominantemente en FORTRAN, lo que puede no convenir a todo el mundo.
⬤ Las quejas sobre la calidad de impresión, incluido el texto pixelado, desvirtúan la experiencia de lectura.

(basado en 16 opiniones de lectores)

Título original:

Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers

Contenido del libro:

Escrito por expertos en computación de alto rendimiento (HPC), Introduction to High Performance Computing for Scientists and Engineers ofrece una sólida introducción a la arquitectura de los ordenadores de corriente principal actuales, los modelos de programación paralela dominantes y las estrategias de optimización útiles para la HPC científica. Al trabajar en un centro de cálculo científico, los autores obtuvieron una perspectiva única de los requisitos y actitudes de los usuarios, así como de los fabricantes de ordenadores paralelos.

El texto presenta en primer lugar la arquitectura de los microprocesadores modernos basados en caché y analiza sus limitaciones de rendimiento inherentes, antes de describir estrategias generales de optimización para código serie en arquitecturas basadas en caché. A continuación, aborda las arquitecturas de ordenadores paralelos de memoria compartida y distribuida y las topologías de red más relevantes. Tras analizar la computación paralela a nivel teórico, los autores muestran cómo evitar o mejorar los problemas de rendimiento típicos relacionados con OpenMP. A continuación, presentan técnicas de optimización de acceso a memoria no uniforme coherente con caché (ccNUMA), examinan la programación paralela en memoria distribuida con interfaz de paso de mensajes (MPI) y explican cómo escribir código MPI eficiente. El último capítulo se centra en la programación híbrida con MPI y OpenMP.

Los usuarios de ordenadores de alto rendimiento a menudo no tienen ni idea de qué factores limitan el tiempo hasta la solución y de si tiene sentido pensar en la optimización en absoluto. Este libro facilita una comprensión intuitiva de las limitaciones de rendimiento sin depender de pesados conocimientos de informática. También prepara a los lectores para el estudio de bibliografía más avanzada.

Lea sobre el reciente galardón concedido a los autores: Informatics Europe Curriculum Best Practices Award for Parallelism and Concurrency.