Entrada para agrupar textos recomendados sobre arquitetura de computadores e clusters, e desenho de software para computação científica:
- Textos clássicos:
- Talvez o texto inicial mais fundamental aqui é In Search of Clusters do Gregory Pfister (2a edição), que apresenta vários conceitos de arquitetura de computadores (cache, memoria virtual, etc) numa linguagem bastante acessível;
- Um livro mais focado em hardware e desenho de microprocessadores é o Computer Organization and Design de Patterson & Hennessy. Este é de leitura mais difícil, com foco em engenheiros;
- Sobre software, recomendo o livro Sistemas Operacionais Modernos do Tanenbaum, que introduz conceitos como gerenciamento de memória, etc.
- Um livro bastante completo sobre métodos numéricos e implementações de seus algoritmos é o Matrix Computations de Golub & Van Loan. Veja mais sobre métodos numéricos nesta postagem.
Temos cópias de todos esses livros no laboratório.
- Textos atuais:
- Blog HPC notes;
- Esta recente revisão aborda avanços no desenvolvimento de algorítmos mais eficientes e deixa uma perspectiva da computação científica nos anos 2020. Esta outra revisão do Mark Gordon foca no reflexo destes desenvolvimentos em códigos de química computacional;
- David Shaw sobre o desenho do computador Anton e reportagem sobre suas novas gerações;
- Revisão sobre desenvolvimento de chips ARM e novos sistemas de computação de alto-desempenho (HPC), com infos sobre as empresas envolvidas.
- Artigo sobre evolução de chips GPU (NVidia) e a divergência entre aplicações em AI e HPC
