基于MPI的大数据高性能计算导论

本书使用MPI标准介绍了数据科学中的高性能计算，帮助读者了解分布式存储模型中的并行编程的知识。全书分为两部分，部分（第1~6章）基于消息传递接口介绍高性能计算，内容包括：阻塞与非阻塞的点对点通信、死锁、全局通信函数（广播、散播等）、协同计算（归约）的基本概念；互联网络的拓扑结构（环、环面和超立方体）以及相应的全局通信程序；基于分布式内存的并行排序及其实现，涵盖相关并行线性代数知识；MapReduce模型。第二部分（第7~11章）介绍计算机集群中的高性能数据分析，内容包括：数据聚类技术（平面划分聚类、层次聚类）；基于k-NN的有监督分类；核心集以及相关降维技术；图算法（稠密子图、图同构检测）。每章章末附有各种难度的练习和参考文献，可供读者进行自测和深入学习。本书适合作为“高性能计算”相关课程的本科生教材。