高性能计算算法引擎：线性代数与异构计算的融合
赵先明 邹晓虎 刘钧文 夏津 窦兴林
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赵先明 邹晓虎 刘钧文 夏津 窦兴林
本书主要探讨线性代数与高性能计算之间的紧密联系，并着重介绍在芯片架构算法优化中如何应用BLAS库。本书分为四部分，共12章。第一部分从线性代数的基础知识开始介绍，逐步深入介绍矩阵运算、向量空间、线性变换以及特征值和特征向量等核心概念；第二部分主要介绍计算机体系结构及其衍生出来的多种处理芯片（CPU、GPGPU等）和分布式计算；第三部分主要介绍高性能计算数学库BLAS的基本概念和基础的实现思路，以及高性能计算数学库的实现框架，如OpenBLAS、CUDA（及其BLAS库，包括cuBLAS、CUTLASS）、OpenCL、CLBlast、Spark和Spark MLlib BLAS；第四部分主要介绍BLAS库在人工智能方面的应用。 本书适合对线性代数和芯片架构算法优化感兴趣的读者阅读。无论是计算机相关专业的学生、高性能计算爱好者、算法工程师，还是希望进入高性能计算行业的人士，都能从中找到适合自己的学习内容。
微信读书对于公式和代码的支持太差了，里面有大段介绍OpenBlas接口、安装和使用的代码片段，排版简直没法看。这方面微信读书真需要改进，大家花了钱开会员，不能仅仅看点文字，还需要工作人员对原书的图像、表格、公式、代码进行排版，带给读者更好的体验。 这种专业书籍肯定需要在电脑上阅读，需要边看边查边动手，但是电脑端排版不如手机，还需要改进电脑端的排版。 至于内容方面，介绍的比较全面浅显，没有介绍很深的原理，需要读者已经具备硬件、矩阵计算的相关知识，可以更好扩展自己的知识面，否则就只是走马观花。
典型的低水平教材模式，对任何内容没有分析、没有更深入地解释，全部是罗列。 甚至连缓存和主memory映射这么简单的东西都讲不清楚，难受。