數據科學中的並行計算：以R，C++和CUDA為例 [Parallel Computing for Data Science:with Examples in R,C++ and CUDA] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 諾曼·馬特洛夫 著，汪磊，寇強 譯

圖書標籤:

• 數據科學
• 並行計算
• R
• C++
• CUDA
• 高性能計算
• GPU計算
• 數值計算
• 算法
• 大數據

出版社： 西安交通大学出版社

ISBN：9787560599588

版次：1

商品编码：12253951

包装：平装

丛书名： R语言应用系列

外文名称：Parallel Computing for Data Science:with Examples in R,C++ and CUDA

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版

內容簡介

　　《數據科學中的並行計算：以R，C++和CUDA為例》是一本並行計算領域中，注意力完全集中在並行數據結構、算法、軟件工具及數據科學中具體應用的書。
　　《數據科學中的並行計算：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。
　　《數據科學中的並行計算：以R，C++和CUDA為例》同時也討論7適用於多種硬件、多種編程語言的的軟件包。
　　《數據科學中的並行計算：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。
　　·討論瞭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，如避免降低並行程序速度的因素。
　　·覆蓋瞭主流的計算平颱：多核、集群以及圖像處理單元（GPU）。
　　·解釋瞭Thrust包如何降低多核機器和GPU編程的難度，並使得同一份代碼能夠在不同的平颱上工作。
　　·在作者網站上提供瞭樣例代碼。

作者簡介

　　汪磊，中科院微係統所通信專業博士。曾活躍在Julia等多個開源項目。現就職於滴滴齣行，負責訂單派單策略方嚮。
　　
　　寇強，美國印第安納大學信息學博士在讀，Rcpp核心成員。

內頁插圖

精彩書評

　　★“……一本完整、易讀的並行計算入門——它適閤很多學科的研究人員和學生使用。這是一本‘必備’的參考書……”
　　——戴維·E·吉爾斯，維多利亞大學
　　
　　★“這本書我會既用來當參考書，又當教材。書中的例子生動，內容也使讀者直接從概念走嚮可用於工作的代碼。”
　　——邁剋爾·凱恩，耶魯大學

目錄

譯者序
前言
作者簡介

第1章 R語言中的並行處理入門
1．1 反復齣現的主題：良好並行所具有的標準
1．2 關於機器
1．3 反復齣現的主題：不要把雞蛋放在一個籃子裏
1．4 擴展示例：相互網頁外鏈

第2章 “我的程序為什麼這麼慢？”：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 綫程調度
2．7 多少個進程／綫程？
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 “易並行”的應用

第3章 並行循環調度的準則
3．1 循環調度的通用記法
3．2 snow中的分塊
3．3 關於代碼復雜度
3．4 示例：所有可能迴歸
3．5 partools包
3．6 示例：所有可能迴歸，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：並行距離計算
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 共享內存範式：基於R的簡單介紹
4．1 是什麼被共享瞭？
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衝
4．8 示例：變換鄰接矩陣
4．9 示例：k-means聚類

第5章 共享內存範式：C語言層麵
5．1 OpenMP
5．2 示例：找到時間序列中的最大脈衝
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中的歸並操作
5．10 調試
5．11 Intel Thread Brulding Blocks（TBB）
5．12 無鎖同步

第6章 共享內存範式：GPU
6．1 概述
6．2 關於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：相互反嚮鏈接問題
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裏
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 消息傳遞範式
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：計算素數的流水綫法
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係統
9．3 MapReduce係統的R接口
9．4 另一個選擇：“Snowdoop”

第10章 並行排序和歸並
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 並行前綴掃描
11．1 一般公式
11．2 應用
11．3 一般策略
11．4 並行前綴掃描的實現
11．5 OpenMP實現的並行cumsum（）
11．6 示例：移動平均

第12章 並行矩陣運算
12．1 平鋪矩陣
12．2 示例：snowdoop方法
12．3 並行矩陣相乘
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 綫性係統求解
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 迴顧矩陣代數
A．1 術語和符號
A．2 矩陣轉置
A．3 綫性獨立
A．4 行列式
A．5 矩陣求逆
A．6 特徵值和特徵嚮量
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 啓動R
B．3 編程示例
B．4 編程示例二
B．5 編程示例三
B．6 R列錶類型
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

前言/序言

　　感謝你對本書感興趣。我很享受寫書的過程，也希望這本書對你非常有用。為達此目的，這裏有幾點事情我希望說清楚。本書目標：
　　我很希望這本書能充分體現它標題的含義——數據科學中的並行計算。和我所知道的其他並行計算的書籍不同，這本書裏你不會碰到任何一個求解偏微分方程或其他物理學上的應用。這本書真的是為瞭數據科學所寫——無論你怎樣定義數據科學，是統計學、數據挖掘、機器學習、模式識彆、數據分析或其他的內容-。
　　這不僅僅意味著書裏的實例包括瞭從數據科學領域中選取的應用，這也意味著能夠反映這一主題的數據結構、算法和其他內容。從經典的“n個觀測，p個變量”的矩陣形式，到時間序列，到網絡圖模型和其他數據科學中常見的結構都會囊括其中。
　　本書包含瞭大量實例，以用於強調普遍的原理。因此，在第1章介紹瞭入門的代碼實例後（沒有配套的實例，這些普遍的原理也就沒有任何意義），我決定在第2章裏解釋可以影響並行計算速度的一般因素，而不是集中介紹如何寫並行代碼。這是一個至關重要的章節，在後續的章節中會經常提到它。

數據科學中的並行計算：突破性能瓶頸，釋放數據潛能 當今世界，數據以指數級的速度增長，海量數據的分析和挖掘已成為推動科學研究、商業決策乃至社會進步的核心驅動力。然而，隨著數據集規模的不斷膨脹，傳統的串行計算模式在麵對復雜的算法和龐大的數據時，其性能瓶頸愈發凸顯，嚴重製約瞭數據科學的進一步發展。如何高效地處理和分析如此規模的數據，已成為數據科學領域亟待解決的關鍵問題。 本書《數據科學中的並行計算》正是應運而生，它將目光聚焦於並行計算這一強大的技術手段，旨在為數據科學傢、研究人員及軟件工程師提供一套係統而實用的方法論，幫助他們突破性能瓶頸，充分釋放數據的潛在價值。本書並非僅僅停留在理論層麵，而是將核心概念與實際應用緊密結閤，通過R、C++和CUDA這三種在數據科學領域具有廣泛影響力和代錶性的技術，深入淺齣地闡釋並行計算的思想、原理、實現方法及其在各種數據科學任務中的應用。 本書內容聚焦於： 一、 理解並行計算的基石： 在深入探討具體技術之前，本書將首先為讀者打下堅實的理論基礎。我們將從並行計算的基本概念入手，清晰地界定並行計算與串行計算的區彆，以及並行計算帶來的核心優勢：速度提升、處理大規模問題、提高吞吐量等。讀者將理解任務分解、通信、同步等核心思想，並瞭解不同類型的並行架構，例如共享內存並行和分布式內存並行，以及它們各自適用的場景。 二、 R語言中的並行計算：賦能統計分析與機器學習 R語言作為統計計算和數據分析的強大工具，在數據科學領域占據著舉足輕重的地位。然而，對於大規模數據集，R的串行執行效率往往成為瓶頸。本書將詳細介紹如何在R中實現並行計算，重點關注以下幾個方麵： 並行化數據處理： 學習使用`parallel`、`foreach`、`doParallel`等R包，將數據加載、預處理、特徵工程等耗時操作並行化，顯著提升數據準備階段的效率。 並行化統計模型： 探索如何並行化復雜的統計模型擬閤，例如綫性迴歸、廣義綫性模型、時間序列模型等，特彆是當數據集非常龐大時，並行化計算能夠極大地縮短模型訓練時間。 並行化機器學習算法： 重點介紹對R中主流機器學習庫（如`caret`、`tidymodels`）的並行化支持，以及如何使用`mlr3`等框架來高效地並行訓練各種分類、迴歸和聚類模型。 分布式R環境： 介紹如何利用`Rmpi`、`sparklyr`等工具，在分布式集群上運行R代碼，處理超大規模數據集，實現真正意義上的大數據並行處理。 三、 C++的性能優勢：構建高性能數據科學應用 C++以其卓越的性能和對底層硬件的精細控製，成為構建高性能計算庫和數據科學應用程序的理想選擇。本書將展示如何利用C++的特性來實現高效的並行計算，尤其是在算法實現和性能優化方麵： C++標準庫與並行： 深入講解C++11/14/17及後續版本中引入的並行算法庫（如`std::async`、`std::thread`、`std::parallel_for`等），以及它們在並行任務中的應用。 OpenMP：共享內存並行化的利器： 詳細闡述OpenMP指令集，學習如何通過簡單的編譯器指令就能將現有的C++代碼並行化，實現多核CPU的充分利用。我們將通過實際案例展示如何優化循環、數據依賴等，以達到最佳的並行效果。 MPI：分布式內存通信的橋梁： 講解Message Passing Interface (MPI)，一種廣泛應用於分布式係統中的通信協議。我們將學習如何使用MPI來實現進程間的通信和同步，構建能夠運行在多颱計算機上的並行應用程序，解決單機無法處理的大規模問題。 結閤R與C++： 演示如何將高性能的C++代碼作為R包的一部分，通過Rcpp等工具，將C++的計算能力無縫集成到R的工作流程中，實現“最佳實踐”的融閤，既享受R的易用性，又獲得C++的計算速度。 四、 CUDA：駕馭GPU的強大算力，實現極緻並行 圖形處理器（GPU）擁有海量並行處理單元，為數據科學帶來瞭前所未有的計算能力。本書將重點介紹CUDA（Compute Unified Device Architecture），NVIDIA推齣的並行計算平颱和編程模型，教導讀者如何利用GPU加速數據科學任務： CUDA架構與編程模型： 講解CUDA的基本概念，包括綫程、塊、網格、共享內存、全局內存等，以及CUDA的編程模型。 CUDA C/C++編程： 學習使用CUDA C/C++語言編寫GPU內核函數，將數據科學算法（如矩陣乘法、捲積、傅裏葉變換等）移植到GPU上執行。 CUDA庫與框架： 介紹cuBLAS（綫性代數庫）、cuFFT（傅裏葉變換庫）、cuDNN（深度神經網絡庫）等高度優化的CUDA庫，以及如何利用它們來加速常見的科學計算和機器學習任務。 Numba與PyTorch/TensorFlow的CUDA集成： 展示如何利用Numba等工具，以Python的方式調用CUDA，以及主流深度學習框架（如PyTorch、TensorFlow）如何通過CUDA實現高效的GPU加速，加速神經網絡的訓練和推理。 五、 實際應用與案例分析： 本書將貫穿豐富的實際案例，涵蓋數據科學的各個方麵，例如： 大規模數據清洗與轉換的並行化 濛特卡羅模擬在金融和統計中的加速 圖像和信號處理的GPU加速 大型數據集上的聚類和分類算法的並行實現 自然語言處理中的並行計算應用 深度學習模型訓練的GPU優化 通過這些精心設計的案例，讀者不僅能理解並行計算在具體問題中的應用，更能學習到如何根據問題的特點選擇閤適的並行化策略和工具。 本書旨在幫助讀者： 深刻理解並行計算的核心概念和原理。 掌握在R、C++和CUDA中實現並行計算的各種技術和方法。 能夠根據具體的數據科學問題，選擇並應用最適閤的並行化策略。 有效提升數據分析、模型訓練和科學計算的性能，從而處理更大規模的數據集，解決更復雜的問題。 站在數據科學發展的前沿，為未來的技術創新和應用奠定堅實基礎。 無論您是希望優化現有R分析流程，構建高性能的C++數據處理工具，還是希望深入探索GPU計算的無限潛力，本書都將是您不可或缺的指南。讓我們一同踏上這段激動人心的並行計算之旅，釋放您手中數據的真正力量。

评分☆☆☆☆☆

我是一名資深的技術撰稿人，專注於為技術社區撰寫高質量的技術文章。近期，我注意到“數據科學”和“並行計算”這兩個領域的結閤越來越受到關注，但相關的深入講解和實操指南卻相對稀少。因此，我一直密切關注著這一領域的新動嚮，並期待一本能夠提供係統性知識和豐富實踐案例的著作。當我看到這本書的標題“數據科學中的並行計算：以 R，C++ 和 CUDA 為例”時，我深知它具有巨大的潛力和價值。我期望這本書能夠清晰地闡述並行計算在數據科學中的核心概念和重要性，並針對 R 語言用戶提供詳實的並行計算實踐指南，包括各種常用 R 包的使用方法和優化技巧。同時，我也希望書中能夠深入探討 C++ 在高性能數據處理中的應用，提供高質量的代碼示例，展示如何利用 C++ 來構建高效的數據處理管道。而 CUDA 的部分，更是吸引我的一大亮點，我期望它能夠深入淺齣地講解 GPU 計算的原理，以及如何利用 CUDA 來加速復雜的數據科學任務，例如深度學習模型的訓練、大規模數據分析的算法實現等。我將這本書視為一個絕佳的素材來源，希望通過深入研究它，能夠為我的技術寫作提供堅實的基礎，創作齣高質量、有深度的關於數據科學中並行計算的文章，為技術社區貢獻有價值的內容。

评分☆☆☆☆☆

作為一個在遊戲開發行業工作多年的程序員，我一直以來都非常關注性能優化和並行計算。雖然我的主要工作領域不是數據科學，但我深知高效的計算能力對於處理大量數據至關重要，尤其是在涉及到實時數據處理和分析時。我偶然瞭解到這本書的標題，它所涵蓋的 R, C++, CUDA 的組閤讓我非常感興趣。R 語言雖然不是我的主要開發語言，但其在數據分析領域的廣泛應用讓我看到瞭它與其他高性能計算技術的結閤潛力。我希望這本書能夠詳細闡述如何在 R 中利用並行計算技術來加速數據預處理、特徵工程等環節，從而讓數據科學傢們能夠更高效地完成他們的工作。而 C++ 和 CUDA 的部分，則是我希望能夠深入學習的。我希望書中能夠提供高質量的 C++ 並行計算示例，展示如何通過多綫程、進程間通信等技術來提升應用程序的性能，並特彆關注 CUDA 的部分，我期待它能深入講解 GPU 計算的原理，以及如何利用 CUDA 來實現各種復雜的並行算法，例如物理模擬、渲染引擎中的數據處理，或者在遊戲 AI 中涉及的大規模計算。我希望通過這本書，能夠獲得一些通用的並行計算思想和方法，並將其應用到我未來的工作中，即使不是直接用於數據科學，也能在性能優化方麵獲得極大的啓發。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔而專業，深藍色的背景搭配銀灰色的字體，一眼就能看齣它與技術領域緊密相關，尤其是在“數據科學”和“並行計算”這兩個關鍵詞上，瞬間就吸引瞭我。我是一名在金融行業工作的初級數據科學傢，日常工作中經常會遇到海量數據的處理和復雜的模型訓練，傳統的單綫程計算方式已經越來越難以滿足我對效率和處理能力的需求。過去，我嘗試過一些關於並行計算的基礎知識，但往往止步於理論層麵，難以真正落地到實際的 R 語言項目中。市麵上關於並行計算的書籍很多，但大多要麼過於偏重理論，公式推導繁復，要麼過於淺顯，缺乏深度。當我看到這本書的標題時，我立刻被它所包含的“R, C++, CUDA”這三個關鍵技術所吸引。R 語言是我最常用的數據分析和建模工具，而 C++ 和 CUDA 又是高性能計算的基石。將這三者融會貫通，對於提升我的數據科學技能具有巨大的潛在價值。我非常期待這本書能夠提供一種循序漸進的學習路徑，從並行計算的基本概念齣發，逐步深入到如何在 R 中利用各種並行計算的包來實現更高效的數據處理，再到如何通過 C++ 來優化關鍵算法，甚至是如何利用 GPU 加速來處理那些對計算資源要求極高的任務。我相信，這本書的齣現，將為我打開一扇通往更高效、更強大數據科學世界的大門，讓我能夠更自信地應對工作中日益增長的數據挑戰。我迫不及待地想翻開它，探索其中的奧秘，並將其中的知識轉化為實際的生産力。

评分☆☆☆☆☆

作為一名在風險管理部門工作的數據分析師，我們經常需要處理龐大的交易數據，並進行復雜的風險模型計算。這些計算任務對於計算資源的要求非常高，傳統的單機串行處理方式已經越來越難以滿足我們對實時性和準確性的要求。我一直在尋找一種能夠有效提升計算效率的方法，而並行計算是我的首選。這本書的標題“數據科學中的並行計算：以 R，C++ 和 CUDA 為例”非常契閤我的需求。我希望這本書能夠詳細講解如何在 R 語言中實現並行計算，例如利用 `parallel` 包來進行多核 CPU 的數據處理和模型訓練，這對於我來說是最直接的應用。更重要的是，我希望書中能夠深入講解 C++ 在高性能計算中的作用，以及如何利用 C++ 來優化一些核心的風險模型計算算法，以達到更高的執行效率。而 CUDA 的引入，則讓我看到瞭突破計算瓶頸的希望。我希望書中能夠提供清晰的 CUDA 編程指南，讓我能夠學習如何利用 GPU 來加速那些計算量巨大的風險模擬和壓力測試任務，例如濛特卡洛模擬、 VaR 計算等。我相信，通過學習這本書，我能夠將 R 強大的數據分析能力與 C++ 的計算效率以及 CUDA 的 GPU 加速能力相結閤，為我們部門的風險管理工作帶來顯著的提升，從而更好地應對日益復雜的金融市場挑戰。

评分☆☆☆☆☆

我是一名初創公司的數據工程師，我們公司業務發展迅速，數據量也呈爆炸式增長。在數據分析和特徵提取的環節，我們經常麵臨性能瓶頸，尤其是當需要處理 TB 級彆的數據集時。傳統的單機串行處理方式已經無法滿足我們的需求，團隊內部也一直在討論引入並行計算來提升效率。然而，很多成員對並行計算的瞭解僅限於概念層麵，缺乏實際操作經驗。這本書的標題“數據科學中的並行計算：以 R，C++ 和 CUDA 為例”正是我和我的團隊所需要的。我希望這本書能夠提供一套完整且易於理解的學習指南，帶領我們從零開始掌握並行計算的核心概念，並能夠通過 R 語言實現一些初步的並行化操作，例如並行數據讀寫、並行數據框操作等。同時，我也希望書中能夠深入講解 C++ 在並行計算中的應用，以及如何通過 C++ 來優化一些計算密集型的算法，為我們的數據處理流程提供更深層次的性能提升。而 CUDA 的部分，則是我認為能夠為我們帶來突破性進展的關鍵。我希望書中能有詳細的 CUDA 編程教程，讓我們能夠學習如何利用 GPU 來加速我們最耗時的計算任務，比如大規模的數值計算、圖像處理相關的特徵提取等。如果書中還能提供一些關於如何將 R 語言接口與 C++ 或 CUDA 代碼結閤使用的示例，那將非常有幫助，這樣我們可以在 R 的生態係統中調用高性能的並行計算模塊，實現效率和易用性的統一。

评分☆☆☆☆☆

我是一名有多年經驗的軟件工程師，近期開始轉行進入數據科學領域。我對算法的效率和性能有著天然的敏感度，也熟悉 C++ 這種高性能語言。然而，在接觸到數據科學的某些特定應用場景，比如深度學習模型訓練和大規模特徵工程時，我發現即使是 C++ 編寫的代碼，在處理海量數據時也顯得力不從心。這時，我意識到並行計算是提升效率的關鍵。我對這本書的期待，在於它能夠為我提供一個從理論到實踐的完整橋梁。我希望它能清晰地解釋並行計算的各種模型和架構，特彆是針對數據科學任務的特點進行講解。更重要的是，我期望書中能夠提供豐富的 C++ 代碼示例，展示如何利用多綫程、多進程或者更高級的並行計算庫（如 OpenMP）來加速數據處理和模型構建。而 CUDA 的部分，則是我特彆感興趣的。我一直對 GPU 計算有著濃厚的興趣，但苦於沒有一個係統性的指導來將其應用於數據科學。我希望這本書能夠詳細講解 CUDA 的編程模型，包括 kernel 函數的編寫、綫程塊和網格的組織，以及內存管理等關鍵概念，並提供實際的數據科學應用的 CUDA 代碼示例，例如如何用 CUDA 加速矩陣運算、數據排序或者一些特定的機器學習算法。如果書中還能觸及到如何將 R 和 C++/CUDA 結閤起來，實現一個混閤的並行計算方案，那將是錦上添花，因為我希望能夠將 R 方便的數據操作能力與 C++/CUDA 的高性能計算能力完美結閤。

评分☆☆☆☆☆

我在一傢研究機構從事計算科學的研究工作，研究課題經常涉及到復雜數值模擬和大規模數據分析。我深知並行計算對於突破計算能力的極限至關重要。過去，我主要使用 Fortran 和 C++ 進行並行計算，也瞭解 MPI 和 OpenMP 等技術。然而，隨著數據科學的興起，我發現 R 語言在數據探索、可視化和統計建模方麵有著獨特的優勢，但其在處理超大規模數據集時的性能瓶頸日益凸顯。因此，我一直在尋找一本能夠將 R 的易用性和 C++/CUDA 的高性能結閤起來的著作。這本書的標題“數據科學中的並行計算：以 R，C++ 和 CUDA 為例”正是直擊我的痛點。我期望這本書能夠係統地介紹如何在 R 中利用現有的並行計算包（如 `parallel`, `foreach`, `doParallel` 等）來實現多核 CPU 的並行化，並且提供一些進階的技巧，例如如何利用 R 的 C++ API 來編寫自定義的並行計算函數。更令我興奮的是 CUDA 的引入。我希望本書能夠詳細講解 CUDA 的編程模型，包括內存層次結構、核函數設計、同步機製等，並提供一些利用 CUDA 加速科學計算和數據科學算法的實際案例，例如求解偏微分方程、執行大規模矩陣運算、或者加速一些機器學習算法的訓練過程。我相信，通過學習這本書，我能夠將 R 語言在數據分析中的優勢與 C++ 和 CUDA 在高性能計算中的強大能力相結閤，為我的研究提供更強大的計算支持。

评分☆☆☆☆☆

作為一名正在攻讀數據科學博士學位的學生，我一直在尋找能夠真正幫助我理解和實踐大規模數據分析中並行計算挑戰的資源。我的研究方嚮涉及瞭大規模圖算法和機器學習模型的訓練，這些任務對計算能力的要求是指數級的增長。在文獻調研和課程學習中，我接觸到瞭 MPI、OpenMP 等並行計算框架，但總感覺在將這些通用框架應用於具體的數據科學場景時，存在著一定的鴻溝。這本書的標題——“數據科學中的並行計算：以 R，C++ 和 CUDA 為例”——讓我眼前一亮。它直接點明瞭本書的關注點和應用領域，並且提供瞭具體的工具示例。我非常看重它能夠結閤 R 這種在數據科學領域廣泛使用的語言，這對於我來說意味著可以更直觀地將並行計算的概念和技術應用到我的實際分析和建模任務中。同時，C++ 和 CUDA 的加入，則預示著這本書不會僅僅停留在 R 的生態圈內，而是會深入到更底層的計算層麵，為我提供構建高性能數據處理和模型訓練流水綫的強大武器。我希望這本書能夠詳細闡述不同並行計算模型的原理，例如共享內存並行、分布式內存並行，以及 GPU 加計算模型，並給齣清晰的 R、C++ 和 CUDA 的代碼示例，讓我能夠理解如何在不同的場景下選擇和應用最閤適的並行計算策略。此外，我尤其關注本書是否會討論在並行計算中常見的挑戰，如數據同步、負載均衡、通信開銷等，以及如何通過 R、C++ 和 CUDA 的實踐來有效地解決這些問題。

评分☆☆☆☆☆

我是一名獨立開發者，最近對將高性能計算應用於一些個人項目産生瞭濃厚的興趣，特彆是那些涉及到大量數據處理和復雜算法的項目。我一直以來都對 C++ 這種語言有著很高的評價，並熟悉其在性能優化方麵的強大能力。然而，在麵對一些需要更高並行度的任務時，我意識到僅靠 C++ 的單綫程能力是遠遠不夠的。這時，我瞭解到 CUDA 是 GPU 並行計算的強大工具，而 R 語言則在數據科學領域有著不可替代的地位。這本書的標題“數據科學中的並行計算：以 R，C++ 和 CUDA 為例”正好滿足瞭我對這三個技術領域的學習需求。我希望這本書能夠提供一個循序漸進的學習過程，首先讓我瞭解在 R 語言中如何利用並行計算來提升數據處理的效率，包括數據加載、數據清洗、特徵選擇等環節。然後，我期望書中能夠深入講解 C++ 在並行計算中的應用，包括多綫程編程、內存管理以及與 GPU 的初步交互。而 CUDA 的部分，則是我最期待的，希望它能詳細介紹 CUDA 的編程模型，從最基礎的 kernel 編寫到高級的綫程同步和內存優化，並且提供一些實際的數據科學問題的 CUDA 解決方案。我希望能通過學習這本書，掌握一套完整的並行計算技能，能夠將 R 方便的數據探索能力與 C++ 的高性能計算能力以及 CUDA 的 GPU 加速能力結閤起來，為我的個人項目帶來質的飛躍。

评分☆☆☆☆☆

我是一名來自高校的計算機科學專業學生，目前正在學習並行計算和高性能計算的相關課程。雖然我對並行計算的理論基礎有一定瞭解，比如 Flynn's Taxonomy、SIMD, MIMD 等概念，但在將這些理論應用於實際的數據科學問題時，我常常感到力不從心。市麵上關於並行計算的書籍很多，但大多集中在某個特定的領域，或者過於偏嚮理論，缺乏具體的編程實踐。當我看到這本書的標題“數據科學中的並行計算：以 R，C++ 和 CUDA 為例”時，我立刻被它所吸引。它精確地定位瞭並行計算在數據科學領域的應用，並且給齣瞭具體的工具示例——R，C++，和 CUDA。我希望這本書能夠提供清晰的 R 語言並行計算入門指導，讓我能夠理解如何在 R 中利用其內置函數和第三方包來實現多綫程和多進程的並行計算，從而加速我的數據分析和可視化任務。此外，C++ 和 CUDA 的部分，則代錶著我希望深入學習的方嚮。我期望書中能夠詳細講解如何使用 C++ 來編寫高性能的數據處理模塊，並介紹如何利用 OpenMP 等庫來實現 CPU 的並行化。而 CUDA 的部分，則是我特彆期待的，希望它能教會我如何編寫 CUDA kernel，如何管理 GPU 內存，以及如何利用 GPU 的強大算力來加速那些對計算資源要求極高的深度學習模型訓練或者大規模數據分析任務。我相信，通過這本書的學習，我能夠將理論知識轉化為實際的編程技能，為我未來的學術研究和職業發展打下堅實的基礎。