The book "Shared Memory Parallelism Can Be Simple Fast and Scalable" presents a new approach to parallel programming that leverages shared memory to achieve high performance while simplifying the development process. The authors argue that by using shared memory, programmers can write efficient and scalable parallel programs without requiring extensive expertise in low-level details of parallelization. This approach allows developers to focus on the theoretical and practical aspects of algorithm design, ensuring that their solutions run efficiently under a wide range of settings. The book begins by discussing the challenges of parallel programming and the need for a new approach. It highlights the limitations of traditional parallelization techniques, such as MPI and OpenMP, which require programmers to have a deep understanding of low-level details of parallelization, leading to complex and error-prone code. The authors then introduce the concept of shared memory parallelism, which enables multiple threads to access the same memory space, reducing the complexity and increasing the efficiency of parallel programs. The book provides an overview of the current state of parallel computing, including the history of parallel processing, the evolution of parallel architectures, and the challenges faced by programmers when developing parallel programs. It also explores the different types of parallelism, including data, task, and pipeline parallelism, and how they can be used to achieve high performance in various applications. The authors then delve into the details of shared memory parallelism, explaining how it works and how it can be applied to various programming languages, including C, C++, and Fortran. They provide examples of how shared memory parallelism can be used in practice, using real-world applications such as scientific simulations, data analytics, and machine learning.

В книге «Параллелизм общей памяти может быть простым, быстрым и масштабируемым» представлен новый подход к параллельному программированию, который использует общую память для достижения высокой производительности при одновременном упрощении процесса разработки. Авторы утверждают, что, используя разделяемую память, программисты могут писать эффективные и масштабируемые параллельные программы, не требуя обширного опыта в низкоуровневых деталях распараллеливания. Такой подход позволяет разработчикам сосредоточиться на теоретических и практических аспектах проектирования алгоритмов, гарантируя эффективную работу своих решений в широком диапазоне настроек. Книга начинается с обсуждения проблем параллельного программирования и необходимости нового подхода. Он подчеркивает ограничения традиционных методов распараллеливания, таких как MPI и OpenMP, которые требуют от программистов глубокого понимания низкоуровневых деталей распараллеливания, что приводит к сложному и подверженному ошибкам коду. Затем авторы вводят концепцию параллелизма разделяемой памяти, которая позволяет нескольким потокам обращаться к одному и тому же пространству памяти, уменьшая сложность и повышая эффективность параллельных программ. В книге представлен обзор современного состояния параллельных вычислений, включая историю параллельной обработки, эволюцию параллельных архитектур и проблемы, с которыми сталкиваются программисты при разработке параллельных программ. Также рассматриваются различные типы параллелизма, включая параллелизм данных, задач и конвейеров, а также способы их использования для достижения высокой производительности в различных приложениях. Затем авторы углубляются в детали параллелизма разделяемой памяти, объясняя, как он работает и как его можно применить к различным языкам программирования, включая C, C++ и Fortran. В них приводятся примеры того, как параллелизм разделяемой памяти может использоваться на практике с использованием таких реальных приложений, как научное моделирование, аналитика данных и машинное обучение.

livre « parallélisme de la mémoire partagée peut être simple, rapide et évolutif » présente une nouvelle approche de la programmation parallèle qui utilise la mémoire partagée pour atteindre des performances élevées tout en simplifiant le processus de développement. s auteurs affirment qu'en utilisant une mémoire séparable, les programmeurs peuvent écrire des programmes parallèles efficaces et évolutifs sans nécessiter une vaste expérience dans les détails de bas niveau. Cette approche permet aux développeurs de se concentrer sur les aspects théoriques et pratiques de la conception d'algorithmes, en garantissant le fonctionnement efficace de leurs solutions dans un large éventail de paramètres. livre commence par discuter des défis de la programmation parallèle et de la nécessité d'une nouvelle approche. Il met l'accent sur les limites des méthodes traditionnelles de dispersion, telles que MPI et OpenMP, qui exigent des programmeurs une compréhension approfondie des détails de dispersion de bas niveau, ce qui conduit à un code complexe et susceptible d'erreur. s auteurs introduisent alors la notion de parallélisme de la mémoire à séparer, qui permet à plusieurs flux d'accéder à un même espace mémoire, réduisant la complexité et augmentant l'efficacité des programmes parallèles. livre donne un aperçu de l'état actuel des calculs parallèles, y compris l'histoire du traitement parallèle, l'évolution des architectures parallèles et les problèmes rencontrés par les programmeurs dans le développement de programmes parallèles. Différents types de parallélisme sont également envisagés, y compris le parallélisme des données, des tâches et des convoyeurs, ainsi que la façon dont ils sont utilisés pour atteindre des performances élevées dans différentes applications. s auteurs examinent ensuite les détails du parallélisme de la mémoire à séparer, expliquant comment elle fonctionne et comment elle peut être appliquée à différents langages de programmation, y compris C, C++ et Fortran. Ils donnent des exemples de la façon dont le parallélisme de la mémoire à séparer peut être utilisé dans la pratique en utilisant des applications réelles telles que la modélisation scientifique, l'analyse de données et l'apprentissage automatique.

libro «paralelismo de la memoria compartida puede ser simple, rápido y escalable» presenta un nuevo enfoque de programación paralela que utiliza la memoria compartida para lograr un alto rendimiento mientras simplifica el proceso de desarrollo. autores sostienen que, utilizando la memoria compartida, los programadores pueden escribir programas paralelos eficientes y escalables sin requerir una amplia experiencia en detalles de desnivel de bajo nivel. Este enfoque permite a los desarrolladores centrarse en los aspectos teóricos y prácticos del diseño de algoritmos, garantizando el funcionamiento eficiente de sus soluciones en una amplia gama de configuraciones. libro comienza discutiendo los problemas de programación paralela y la necesidad de un nuevo enfoque. Destaca las limitaciones de los métodos tradicionales de rayado, como MPI y OpenMP, que requieren que los programadores comprendan a fondo los detalles de desnaturalización de bajo nivel, lo que resulta en un código complejo y propenso a errores. autores introducen entonces el concepto de paralelismo de la memoria compartida, que permite que varios hilos accedan al mismo espacio de memoria, reduciendo la complejidad y aumentando la eficiencia de los programas paralelos. libro ofrece una visión general del estado actual de la computación paralela, incluyendo la historia del procesamiento paralelo, la evolución de las arquitecturas paralelas y los problemas que enfrentan los programadores al desarrollar programas paralelos. También se analizan diferentes tipos de paralelismo, incluyendo el paralelismo de datos, tareas y transportadores, así como las formas de usarlos para lograr un alto rendimiento en diferentes aplicaciones. A continuación, los autores profundizan en los detalles del paralelismo de la memoria compartida, explicando cómo funciona y cómo se puede aplicar a diferentes lenguajes de programación, incluyendo C, C++ y Fortran. Ofrecen ejemplos de cómo el paralelismo de la memoria compartida puede usarse en la práctica utilizando aplicaciones reales como la simulación científica, la analítica de datos y el aprendizaje automático.

O livro «Paralelismo da memória compartilhada pode ser simples, rápido e escalável» apresenta uma nova abordagem da programação paralela, que usa a memória compartilhada para obter alta produtividade ao mesmo tempo que simplifica o processo de desenvolvimento. Os autores afirmam que, usando a memória compartilhada, os programadores podem escrever programas paralelos eficientes e escaláveis sem exigir uma vasta experiência em detalhes de descompasso de baixo nível. Esta abordagem permite que os desenvolvedores se concentrem nos aspectos teóricos e práticos da concepção de algoritmos, garantindo que suas soluções funcionem de forma eficiente em uma ampla gama de configurações. O livro começa discutindo os desafios da programação paralela e a necessidade de uma nova abordagem. Ele enfatiza as limitações dos métodos tradicionais de desabastecimento, tais como MPI e OpenMP, que exigem que os programadores compreendam profundamente as peças de descompasso de baixo nível, levando a um código complexo e sujeito a erros. Em seguida, os autores introduzem o conceito de paralelismo da memória compartilhável, que permite que vários fluxos recorram ao mesmo espaço de memória, reduzindo a complexidade e aumentando a eficácia dos programas paralelos. O livro apresenta um panorama do estado atual da computação paralela, incluindo o histórico de processamento paralelo, a evolução das arquiteturas paralelas e os desafios que os programadores enfrentam ao desenvolver programas paralelos. Também são considerados diferentes tipos de paralelismo, incluindo o paralelismo de dados, tarefas e linhas de montagem, bem como formas de utilizá-los para obter alta produtividade em várias aplicações. Em seguida, os autores se aprofundam em detalhes do paralelismo da memória compartilhada, explicando como ela funciona e como pode ser aplicada a diferentes linguagens de programação, incluindo C, C++ e Fortran. Eles citam exemplos de como o paralelismo da memória compartilhável pode ser usado na prática usando aplicações reais como simulação científica, análise de dados e aprendizagem de máquinas.

Il parallelismo della memoria condivisa può essere semplice, rapido e scalabile presenta un nuovo approccio alla programmazione parallela che utilizza la memoria condivisa per ottenere prestazioni elevate, semplificando al contempo il processo di sviluppo. Gli autori sostengono che, utilizzando la memoria condivisa, i programmatori possono scrivere programmi paralleli efficaci e scalabili senza richiedere un'ampia esperienza in dettagli di scarico a basso livello. Questo approccio consente agli sviluppatori di concentrarsi sugli aspetti teorici e pratici della progettazione degli algoritmi, garantendo l'efficiente funzionamento delle proprie soluzioni in una vasta gamma di impostazioni. Il libro inizia discutendo i problemi di programmazione parallela e la necessità di un nuovo approccio. Sottolinea le limitazioni dei metodi tradizionali di decompressione, come MPI e OpenMP, che richiedono ai programmatori una profonda comprensione delle parti di scarico a basso livello, che porta a un codice complesso e soggetto a errori. Gli autori introducono quindi il concetto di parallelismo della memoria condivisa, che consente a più flussi di accedere allo stesso spazio di memoria, riducendo la complessità e migliorando l'efficienza dei programmi paralleli. Il libro fornisce una panoramica dello stato attuale dei calcoli paralleli, inclusa la cronologia dell'elaborazione parallela, l'evoluzione delle architetture parallele e i problemi che i programmatori devono affrontare nella progettazione di programmi paralleli. Vengono inoltre trattati diversi tipi di parallelismo, tra cui il parallelismo di dati, attività e catene di montaggio, nonché le modalità di utilizzo per ottenere prestazioni elevate in diverse applicazioni. Poi gli autori approfondiscono i dettagli del parallelismo della memoria condivisa, spiegando come funziona e come può essere applicato a diversi linguaggi di programmazione, tra cui C, C++ e Fortran. Forniscono esempi di come il parallelismo della memoria condivisa possa essere utilizzato in pratica utilizzando applicazioni reali come la simulazione scientifica, l'analisi dei dati e l'apprendimento automatico.

Das Buch „Shared Memory Parallelism Can Be mple, Fast and Scalable“ stellt einen neuen Ansatz für die parallele Programmierung vor, der Shared Memory nutzt, um eine hohe istung zu erzielen und gleichzeitig den Entwicklungsprozess zu vereinfachen. Die Autoren argumentieren, dass Programmierer mit geteiltem Speicher effiziente und skalierbare parallele Programme schreiben können, ohne umfangreiche Erfahrung in den Details der Parallelisierung auf niedriger Ebene zu benötigen. Dieser Ansatz ermöglicht es Entwicklern, sich auf die theoretischen und praktischen Aspekte des Algorithmus-Designs zu konzentrieren, um sicherzustellen, dass ihre Lösungen in einer Vielzahl von Einstellungen effektiv funktionieren. Das Buch beginnt mit einer Diskussion über die Herausforderungen der parallelen Programmierung und die Notwendigkeit eines neuen Ansatzes. Er hebt die Grenzen traditioneller Parallelisierungstechniken wie MPI und OpenMP hervor, die von Programmierern ein tiefes Verständnis der Details der Parallelisierung auf niedriger Ebene erfordern, was zu einem komplexen und fehleranfälligen Code führt. Die Autoren führen dann das Konzept der Shared-Memory-Parallelität ein, das es mehreren Threads ermöglicht, auf denselben Speicherplatz zuzugreifen, wodurch die Komplexität verringert und die Effizienz paralleler Programme erhöht wird. Das Buch bietet einen Überblick über den aktuellen Stand der parallelen Datenverarbeitung, einschließlich der Geschichte der parallelen Verarbeitung, der Entwicklung paralleler Architekturen und der Herausforderungen, denen sich Programmierer bei der Entwicklung paralleler Programme gegenübersehen. Verschiedene Arten von Parallelität werden ebenfalls untersucht, einschließlich der Parallelität von Daten, Aufgaben und Pipelines sowie deren Verwendung, um eine hohe istung in verschiedenen Anwendungen zu erzielen. Die Autoren gehen dann auf die Details der Parallelität des geteilten Gedächtnisses ein und erklären, wie es funktioniert und wie es auf verschiedene Programmiersprachen wie C, C++ und Fortran angewendet werden kann. e geben Beispiele dafür, wie die Parallelität von Shared Memory in der Praxis mit realen Anwendungen wie wissenschaftlicher Modellierung, Datenanalyse und maschinellem rnen genutzt werden kann.

Książka „Paralelizm pamięci dzielonej może być prosty, szybki i skalowalny” wprowadza nowe podejście do programowania równoległego, które wykorzystuje pamięć dzieloną do osiągnięcia wysokiej wydajności przy jednoczesnym uproszczeniu procesu rozwoju. Autorzy twierdzą, że dzięki wykorzystaniu pamięci współdzielonej programiści mogą pisać wydajne i skalowalne programy równoległe bez konieczności posiadania szerokiej wiedzy fachowej w szczegółach paralelizacji niskiego poziomu. Podejście to pozwala programistom skupić się na teoretycznych i praktycznych aspektach projektowania algorytmów, zapewniając sprawne działanie ich rozwiązań w szerokim zakresie ustawień. Książka rozpoczyna się od omówienia wyzwań związanych z programowaniem równoległym i potrzebą nowego podejścia. Podkreśla ograniczenia tradycyjnych metod paralelizacji, takich jak MPI i OpenMP, które wymagają od programistów głębokiego zrozumienia niskopoziomowych szczegółów paralelizacji, co powoduje złożony i podatny na błędy kod. Następnie autorzy wprowadzają koncepcję współdzielonego równoległości pamięci, która pozwala wielu wątkom uzyskać dostęp do tej samej przestrzeni pamięci, zmniejszając złożoność i zwiększając wydajność równoległych programów. Książka zawiera przegląd współczesnego stanu obliczeń równoległych, w tym historii przetwarzania równoległego, ewolucji równoległych architektur oraz wyzwań, przed którymi stoją programiści podczas opracowywania równoległych programów. Brane są pod uwagę również różne rodzaje równoległości, w tym dane, zadania i równoległość rurociągów oraz sposób, w jaki można je wykorzystać do osiągnięcia wysokiej wydajności w różnych zastosowaniach. Następnie autorzy zagłębiają się w szczegóły współdzielonego równoległości pamięci, wyjaśniając, jak ona działa i jak może być stosowana do różnych języków programowania, w tym C, C++ i Fortran. Stanowią one przykłady tego, jak w praktyce można stosować współdzielony paralelizm pamięci przy użyciu aplikacji rzeczywistych, takich jak modelowanie naukowe, analiza danych i uczenie maszynowe.

הספר ”Parallism Can Be mple, Fast, and Scalable” מציג גישה חדשה לתכנות מקביל המשתמש בזיכרון משותף כדי להגיע לביצועים גבוהים תוך פישוט תהליך הפיתוח. המחברים טוענים כי על ידי שימוש בזיכרון משותף, מתכנתים יכולים לכתוב תוכניות מקבילות יעילות ומספקות מבלי לדרוש מומחיות מקיפה בפרטים מקבילים ברמה נמוכה. גישה זו מאפשרת למפתחים להתמקד בהיבטים תיאורטיים ומעשיים של עיצוב האלגוריתם, ומבטיחה שהפתרונות שלהם יעילים על פני מגוון רחב של הגדרות. הספר מתחיל בדיונים על האתגרים של תכנות מקביל והצורך בגישה חדשה. הוא מדגיש את המגבלות של שיטות המקבילות המסורתיות כגון MPI ו-OpenMP, הדורשות למתכנתים הבנה עמוקה של הפרטים הנמוכים של המקבילות, וכתוצאה מכך קוד מורכב ונוטה לשגיאות. לאחר מכן, המחברים מציגים את הרעיון של מקבילית זיכרון משותפת, המאפשרת לחוטים מרובים לגשת לאותו מרחב זיכרון, לצמצם את המורכבות ולהגדיל את היעילות של תוכניות מקבילות. הספר מספק סקירה של המצב המודרני של מחשוב מקביל, כולל ההיסטוריה של עיבוד מקביל, האבולוציה של ארכיטקטורות מקבילות, והאתגרים שמתכנתים מתמודדים איתם בעת פיתוח תוכניות מקבילות. סוגים שונים של מקביליות נחשבים גם הם, כולל נתונים, משימות ומקבילות צינורות, וכיצד ניתן להשתמש בהם כדי להשיג ביצועים גבוהים ביישומים שונים. לאחר מכן, המחברים מתעמקים בפרטי המקביליות של הזיכרון המשותף, ומסבירים כיצד הוא פועל וכיצד ניתן ליישם אותו בשפות תכנות שונות, כולל C, C++ ו-Fortran. הם מספקים דוגמאות לאופן שבו ניתן להשתמש במקבילי זיכרון משותפים על ידי שימוש ביישומים בעולם האמיתי כגון מודלים מדעיים, ניתוח נתונים ולמידה של מכונה.''

"Paylaşılan Bellek Paralelliği Basit, Hızlı ve Ölçeklenebilir Olabilir" kitabı, geliştirme sürecini basitleştirirken yüksek performans elde etmek için paylaşılan belleği kullanan paralel programlamaya yeni bir yaklaşım getiriyor. Yazarlar, paylaşılan belleği kullanarak, programcıların düşük seviyeli paralelleştirme ayrıntılarında kapsamlı uzmanlık gerektirmeden verimli ve ölçeklenebilir paralel programlar yazabileceğini savunuyorlar. Bu yaklaşım, geliştiricilerin algoritma tasarımının teorik ve pratik yönlerine odaklanmalarını ve çözümlerinin çok çeşitli ortamlarda verimli bir şekilde çalışmasını sağlar. Kitap, paralel programlamanın zorluklarını ve yeni bir yaklaşıma duyulan ihtiyacı tartışarak başlıyor. Programcıların paralelleştirmenin düşük seviyeli ayrıntılarını derinlemesine anlamalarını gerektiren MPI ve OpenMP gibi geleneksel paralelleştirme yöntemlerinin sınırlamalarını vurgulayarak karmaşık ve hataya açık kodlarla sonuçlanır. Yazarlar daha sonra, birden fazla iş parçacığının aynı bellek alanına erişmesine, karmaşıklığı azaltmasına ve paralel programların verimliliğini artırmasına izin veren paylaşılan bellek paralelliği kavramını tanıtmaktadır. Kitap, paralel işlem tarihi, paralel mimarilerin evrimi ve programcıların paralel programlar geliştirirken karşılaştıkları zorluklar da dahil olmak üzere paralel hesaplamanın modern durumuna genel bir bakış sunmaktadır. Veri, görev ve boru hattı paralelliği ve farklı uygulamalarda yüksek performans elde etmek için nasıl kullanılabilecekleri de dahil olmak üzere farklı paralellik türleri de dikkate alınır. Yazarlar daha sonra, nasıl çalıştığını ve C, C++ ve Fortran dahil olmak üzere çeşitli programlama dillerine nasıl uygulanabileceğini açıklayan paylaşılan bellek paralelliğinin ayrıntılarına girerler. Paylaşılan bellek paralelliğinin, bilimsel modelleme, veri analitiği ve makine öğrenimi gibi gerçek dünyadaki uygulamaları kullanarak pratikte nasıl kullanılabileceğine dair örnekler sunar.

يقدم كتاب «موازية الذاكرة المشتركة يمكن أن تكون بسيطة وسريعة وقابلة للتطوير» نهجًا جديدًا للبرمجة الموازية التي تستخدم الذاكرة المشتركة لتحقيق أداء عالٍ مع تبسيط عملية التطوير. يجادل المؤلفون بأنه باستخدام الذاكرة المشتركة، يمكن للمبرمجين كتابة برامج متوازية فعالة وقابلة للتطوير دون الحاجة إلى خبرة واسعة في تفاصيل التوازي منخفضة المستوى. يسمح هذا النهج للمطورين بالتركيز على الجوانب النظرية والعملية لتصميم الخوارزمية، مما يضمن أن حلولهم تعمل بكفاءة على مجموعة واسعة من الإعدادات. يبدأ الكتاب بمناقشة تحديات البرمجة الموازية والحاجة إلى نهج جديد. يسلط الضوء على قيود طرق التوازي التقليدية مثل MPI و OpenMP، والتي تتطلب من المبرمجين أن يكون لديهم فهم عميق للتفاصيل منخفضة المستوى للتوازي، مما يؤدي إلى رمز معقد وعرضة للخطأ. ثم قدم المؤلفون مفهوم توازي الذاكرة المشتركة، والذي يسمح لخيوط متعددة بالوصول إلى نفس مساحة الذاكرة، مما يقلل من التعقيد ويزيد من كفاءة البرامج المتوازية. يقدم الكتاب لمحة عامة عن الحالة الحديثة للحوسبة الموازية، بما في ذلك تاريخ المعالجة الموازية، وتطور البنى المتوازية، والتحديات التي يواجهها المبرمجون عند تطوير برامج موازية. كما يتم النظر في أنواع مختلفة من التوازي، بما في ذلك البيانات والمهمة وتوازي خطوط الأنابيب، وكيف يمكن استخدامها لتحقيق أداء عالٍ في التطبيقات المختلفة. ثم يتعمق المؤلفون في تفاصيل توازي الذاكرة المشتركة، موضحين كيف تعمل وكيف يمكن تطبيقها على لغات البرمجة المختلفة، بما في ذلك C و C++ و Fortran. يقدمون أمثلة على كيفية استخدام توازي الذاكرة المشتركة في الممارسة باستخدام تطبيقات العالم الحقيقي مثل النمذجة العلمية وتحليلات البيانات والتعلم الآلي.

"공유 메모리 병렬 처리가 간단하고 빠르며 확장 가능할 수 있습니다" 라는 책은 공유 메모리를 사용하여 개발 프로세스를 단순화하면서 고성능을 달성하는 병렬 프로그래밍에 대한 새로운 접근 방식을 도입합니다. 저자는 공유 메모리를 사용하여 저수준 병렬화 세부 사항에 대한 광범위한 전문 지식없이 효율적이고 확장 가능한 병렬 프로그램을 작성할 수 있다고 주장합니다. 이 접근 방식을 통해 개발자는 알고리즘 설계의 이론적이고 실용적인 측면에 집중하여 솔루션이 광범위한 설정에서 효율적으로 작동하도록 할 수 있습니 이 책은 병렬 프로그래밍의 과제와 새로운 접근 방식의 필요성에 대해 논의함으로써 시작됩니 MPI 및 OpenMP와 같은 기존의 병렬화 방법의 한계를 강조하여 프로그래머는 병렬화의 낮은 수준의 세부 사항을 깊이 이해해야하므로 복잡하고 오류가 발생하기 쉬운 코드가됩니다. 그런 다음 저자는 여러 스레드가 동일한 메모리 공간에 액세스하여 복잡성을 줄이고 병렬 프로그램의 효율성을 높일 수있는 공유 메모리 병렬 처리 개념을 소개합니다. 이 책은 병렬 처리의 역사, 병렬 아키텍처의 진화 및 병렬 프로그램을 개발할 때 프로그래머가 직면 한 문제를 포함하여 현대 병렬 컴퓨팅 상태에 대한 개요를 제공합니다. 데이터, 작업 및 파이프 라인 병렬 처리를 포함한 다양한 유형의 병렬 처리와 다른 응용 분야에서 고성능을 달성하는 데 사용할 수있는 방법도 고려됩니다. 그런 다음 저자는 공유 메모리 병렬 처리의 세부 사항을 조사하여 작동 방식과 C, C++ 및 Fortran을 포함한 다양한 프로그래밍 언어에 적용할 수있는 방법을 설명합니다. 과학 모델링, 데이터 분석 및 머신 러닝과 같은 실제 응용 프로그램을 사용하여 공유 메모리 병렬 처리를 실제로 사용할 수있는 방법에 대한 예를 제공합니다.

「Shared Memory Parallelism Can mple、 Fast、 and Scalable」は、共有メモリを使用して高性能を実現しながら開発プロセスを簡素化する並列プログラミングの新しいアプローチを紹介しています。著者たちは、共有メモリを使用することで、低レベルの並列化の詳細に関する広範な専門知識を必要とせずに、プログラマは効率的でスケーラブルな並列プログラムを書くことができると主張している。このアプローチにより、開発者はアルゴリズム設計の理論的および実用的な側面に焦点を当て、幅広い設定にわたってソリューションが効率的に動作するようにすることができます。この本は、並列プログラミングの課題と新しいアプローチの必要性を議論することから始まります。これは、MPIやOpenMPなどの従来の並列化方式の限界を強調しています。これにより、プログラマは並列化の低レベルの詳細を深く理解する必要があり、複雑でエラーが発生しやすいコードになります。次に、複数のスレッドが同じメモリ空間にアクセスし、複雑さを軽減し、並列プログラムの効率を高めることができる共有メモリ並列化の概念を紹介した。この本では、並列処理の歴史、並列アーキテクチャの進化、並列プログラムを開発する際にプログラマが直面する課題など、現代の並列計算の状況を概観しています。データ、タスク、パイプラインの並列化など、さまざまな種類の並列化も考慮されています。次に、共有メモリ並列性の詳細を調べ、C、 C++、 Fortranなどのさまざまなプログラミング言語にどのように適用できるかを説明した。これらは、科学的モデリング、データ分析、機械学習などの現実世界のアプリケーションを使用して、実際に共有メモリ並列化を使用する方法の例を提供します。

「共享內存並行性可以簡單，快速和可擴展」一書提出了一種新的並行編程方法，該方法使用共享內存來實現高性能，同時簡化開發過程。作者認為，通過使用可分離的內存，程序員可以編寫有效且可擴展的並行程序，而無需在低級平行細節上獲得廣泛的專業知識。這種方法使開發人員能夠專註於算法設計的理論和實踐方面，從而確保其解決方案在廣泛的設置中有效運行。本書首先討論了並行編程的問題以及新方法的必要性。它強調了傳統平行方法（例如MPI和OpenMP）的局限性，這些方法要求程序員深入了解低層平行細節，從而導致復雜且容易出錯的代碼。然後，作者介紹了可共享內存並行的概念，該概念允許多個線程訪問相同的內存空間，從而降低了復雜性並提高了並行程序的效率。該書概述了並行計算的當前狀態，包括並行處理的歷史，並行體系結構的演變以及程序員在開發並行程序時面臨的問題。還考慮了不同類型的並發，包括數據，任務和流水線的並行，以及如何利用它們在各種應用程序中實現高性能。然後，作者深入研究共享內存的並發細節，解釋它如何工作以及如何應用於各種編程語言，包括C，C++和Fortran。它們提供了如何使用科學建模，數據分析和機器學習等真實應用程序在實踐中使用可共享內存並行性的示例。