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數據科學中的並行計算:以R,C++和CUDA為例(簡體書)
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數據科學中的並行計算:以R,C++和CUDA為例(簡體書)

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商品簡介
作者簡介
目次

商品簡介

《數據科學中的并行計算:以R,C++和CUDA為例》是一本并行計算領域中,注意力完全集中在并行數據結構、算法、軟件工具及數據科學中具體應用的書。
《數據科學中的并行計算:以R,C++和CUDA為例》中的例子不僅有經典的“n個樣本,p個變量”的矩陣形式,還有時間序列、網絡圖模型,以及各種其他的在數據科學中常見的結構。
《數據科學中的并行計算:以R,C++和CUDA為例》同時也討論7適用于多種硬件、多種編程語言的的軟件包。
《數據科學中的并行計算:以R,C++和CUDA為例》特點
·關注數據科學中的應用,包括統計學、數據挖掘和機器學習。
·討論了數據科學中的常見數據結構,如網絡圖模型。
·通篇強調7普遍的原理,如避免降低并行程序速度的因素。
·覆蓋了主流的計算平臺:多核、集群以及圖像處理單元(GPU)。
·解釋了Thrust包如何降低多核機器和GPU編程的難度,并使得同一份代碼能夠在不同的平臺上工作。
·在作者網站上提供了樣例代碼。

作者簡介

汪磊,中科院微系統所通信專業博士。曾活躍在Julia等多個開源項目。現就職于滴滴出行,負責訂單派單策略方向。

寇強,美國印第安納大學信息學博士在讀,Rcpp核心成員。

目次

譯者序
前言
作者簡介

第1章 R語言中的并行處理入門
1.1 反復出現的主題:良好并行所具有的標準
1.2 關于機器
1.3 反復出現的主題:不要把雞蛋放在一個籃子里
1.4 擴展示例:相互網頁外鏈

第2章 “我的程序為什么這么慢?”:速度的障礙
2.1 速度的障礙
2.2 性能和硬件結構
2.3 內存的基礎知識
2.4 網絡基礎
2.5 延遲和帶寬
2.6 線程調度
2.7 多少個進程/線程?
2.8 示例:相互外鏈問題
2.9 “大O”標記法
2.10 數據序列化
2.11 “易并行”的應用

第3章 并行循環調度的準則
3.1 循環調度的通用記法
3.2 snow中的分塊
3.3 關于代碼復雜度
3.4 示例:所有可能回歸
3.5 partools包
3.6 示例:所有可能回歸,改進版本
3.7 引入另一個工具:multicore
3.8 塊大小的問題
3.9 示例:并行距離計算
3.10 foreach包
3.11 跨度
3.12 另一種調度方案:隨機任務置換
3.13 調試snow和multicore的代碼

第4章 共享內存范式:基于R的簡單介紹
4.1 是什么被共享了?
4.2 共享內存代碼的簡潔
4.3 共享內存編程的高級介紹:Rdsm包
4.4 示例:矩陣乘法
4.5 共享內存能夠帶來性能優勢
4.6 鎖和屏障
4.7 示例:時間序列中的最大脈沖
4.8 示例:變換鄰接矩陣
4.9 示例:k-means聚類

第5章 共享內存范式:C語言層面
5.1 OpenMP
5.2 示例:找到時間序列中的最大脈沖
5.3 OpenMP循環調度選項
5.4 示例:鄰接矩陣的變換
5.5 示例:鄰接矩陣,R可調用的代碼
5.6 C加速
5.7 運行時間與開發時間
5.8 高速緩存/虛擬內存的深入問題
5.9 OpenMP中的歸并操作
5.10 調試
5.11 Intel Thread Brulding Blocks(TBB)
5.12 無鎖同步

第6章 共享內存范式:GPU
6.1 概述
6.2 關于代碼復雜性的再討論
6.3 章節目標
6.4 英偉達GPU和CUDA簡介
6.5 示例:相互反向鏈接問題
6.6 GPU上的同步問題
6.7 R和GPU
6.8 英特爾XeonPhi芯片

第7章 Thrust與Rth
7.1 不要把雞蛋放在一個籃子里
7.2 Thrust簡介
7.3 Rth
7.4 略過C++相關內容
7.5 示例:計算分位數
7.6 Rth簡介

第8章 消息傳遞范式
8.1 消息傳遞概述
8.2 集群模型
8.3 性能問題
8.4 Rmpi
8.5 示例:計算素數的流水線法
8.6 內存分配問題
8.7 消息傳遞的性能細節

第9章 MapReduce計算
9.1 ApacheHadoop
9.2 其他MapReduce系統
9.3 MapReduce系統的R接口
9.4 另一個選擇:“Snowdoop”

第10章 并行排序和歸并
10.1 難以實現的最優目標
10.2 排序算法
10.3 示例:R中的桶排序
10.4 示例:使用OpenMP的快排
10.5 Rth中的排序
10.6 計時比較
10.7 分布式數據上的排序

第11章 并行前綴掃描
11.1 一般公式
11.2 應用
11.3 一般策略
11.4 并行前綴掃描的實現
11.5 OpenMP實現的并行cumsum()
11.6 示例:移動平均

第12章 并行矩陣運算
12.1 平鋪矩陣
12.2 示例:snowdoop方法
12.3 并行矩陣相乘
12.4 BLAS函數庫
12.5 示例:OpenBLAS的性能
12.6 示例:圖的連通性
12.7 線性系統求解
12.8 稀疏矩陣

第13章 原生統計方法:子集方法
13.1 分塊均值
13.2 Bag of Little Bootstraps方法
13.3 變量子集

附錄A 回顧矩陣代數
A.1 術語和符號
A.2 矩陣轉置
A.3 線性獨立
A.4 行列式
A.5 矩陣求逆
A.6 特征值和特征向量
A.7 R中的矩陣代數

附錄B R語言快速入門
B.1 對照
B.2 啟動R
B.3 編程示例
B.4 編程示例二
B.5 編程示例三
B.6 R列表類型
B,7R中的調試

附錄C 給R程序員的C簡介
C.1 示例程序
C.2 分析
C.3 C++
索引

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