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고성능 병렬화 핵심 가이드 : 멀티 코어와 매니 코어 프로그래밍 접근법

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    ※ 공급업체의 사정으로 출간예정일이 2016년 6월 16일로 변경되었으니 양해 부탁드립니다.

    출판사 서평

    고성능 병렬 프로그래밍의 진수!
    실제 사례로 알아보는 멀티 코어와 매니 코어에서의 병렬 프로그래밍


    "이 책은 인텔 제온 파이 제품들에 대한 최적의 프로그래밍을 포함해서 고수준의 병렬성을 훨씬 쉽게 사용할 수 있도록 할 것이다. 제온과 제온 파이 계열 사이의 공통적인 프로그래밍 방법론은 과학과 공학 커뮤니티 전체에 희소식이다. 동일한 프로그래밍은 멀티 코어와 매니 코어 양쪽 모두에 대해서 병렬 확장과 벡터화를 실현 가능하게 해준다."
    Sverre Jarp, CERN

    다양한 사례 연구와 예제들이 고성능 병렬성의 힘을 보여준다!

    이 책은 동일한 프로그래밍 방법을 사용해서 프로세서와 코프로세서에서 어떻게 각각의 프로세서가 지닌 장점을 이용하는지를 보여주며, 인텔 제온 파이 코프로세서와 인텔 제온 프로세서 혹은 다른 멀티 코어 프로세서를 활용해서 시스템의 계산적 잠재력을 최대한 활용하기 위한 가장 효율적인 방법들을 제시한다.

    일반 산업계와 화학, 공학, 그리고 환경 분야와 같은 다양한 분야에서 얻은 성공적인 프로그래밍 노력이 담겨 있는 예제들을 다루고 있다. 여러 분야의 전문가들이 집필한 각 장마다 인텔 제온 파이 코프로세서와 멀티 코어 프로세서 양쪽 모두에서 고성능을 보여주면서 여기에 사용된 프로그래밍의 세부적인 설명을 다루고 있다.

    많은 새로운 예제들과 '성공적인 사례'를 보여주는 사례 연구들은 단순히 강력한 시스템의 기능을 보여주는 것 외에 이러한 차세대 이기종 시스템을 통해서 병렬성을 어떻게 이용하는지를 설명한다.

    목차

    CHAPTER 1 서론
    성공 사례로부터 배우기
    코드 현대화
    동시성 알고리즘을 통한 현대화
    벡터화와 데이터 로컬성을 이용한 현대화
    전력 사용 이해하기
    ISPC와 OpenCL
    인텔 제온 파이 코프로세서 특성
    매니 코어, 새로운 이기종
    제온 파이가 아닌 네오 헤테로지니어스 프로그래밍
    매니 코어의 미래
    다운로드
    추가 정보

    CHAPTER 2 '올바른'에서 '올바르고, 효율적으로'
    현대 컴퓨터에서 과학적 계산
    최근 계산 환경
    Hydro2D의 CEA
    충격파 유체역학에 대한 수치적 방법
    오일러 방정식
    구드노프 방법
    어디에 적합한가?
    최근 아키텍처의 기능
    성능 중심 아키텍처
    프로그래밍 도구와 런타임
    계산 환경
    성능으로의 길
    Hydro2D 실행
    Hydro2D 구조
    최적화
    메모리 사용
    스레드 레벨 병렬성
    산술적 효율성 및 명령어 레벨 병렬성(ILP)
    데이터 레벨 병렬성
    정리
    코프로세서 vs 프로세서
    밀물은 모든 배를 뜨게 한다
    성능 전략
    추가 정보

    CHAPTER 3 HBM에서 우수한 동시성과 SIMD
    애플리케이션- HIROMB-BOOS-Model
    핵심 용법- DMI
    HBM 실행 프로파일
    HBM의 최적화에 대한 개요
    데이터 구조- 지역성을 바르게 하기
    HBM에서 스레드 병렬성
    데이터 병렬성- SIMD 벡터화
    사소한 장애물
    조기 추상화는 모든 악화의 원인이다
    결과
    세부적 프로파일링
    프로세서 대 코프로세서의 스케일링
    Contiguous 속성
    정리
    참고문헌
    추가 정보

    CHAPTER 4 나비에-스톡스 방정식 반응의 최적화
    시작하기
    버전 1.0- 기본 버전
    버전 2.0- 스레드박스
    버전 3.0- 스택 메모리
    버전 4.0- 블로킹
    버전 5.0- 벡터화
    인텔 제온 파이 코프로세서 결과
    정리
    추가 정보

    CHAPTER 5 독립 페이징 배리어
    코드를 향상하기 위해서 무엇을 할 수 있을까
    코드를 향상시키기 위해서 무엇을 더 할 수 있을까
    하이퍼 스레드 팔랑크스
    어떤 점이 이 전략에서 비최적화인가
    하이퍼 스레드 팔랑크스 코딩
    코어 내에서 코어와 HT에 대한 스레드의 결합을 확인하는 방법
    하이퍼 스레드 팔랑크스 수동 분할 기술
    교훈
    작업으로 돌아가자
    데이터 정렬
    가능할 때 정렬 데이터를 사용하라
    중복이 좋을 수 있다
    독립 페이징 배리어
    소비 시간을 복구하기 위해서 무엇이든 해보자
    '독자에게 남겨진' 몇 가지 가능성
    제온 파이와 유사한 제온 호스트 성능 향상
    정리
    추가 정보

    CHAPTER 6 결함수 수식의 병렬 계산
    동기와 배경
    수식
    선택을 나타내는 수식- 결함수
    결함수 적용의 예- 탄도 시뮬레이션
    구현 예제
    벡터화를 위한 ispc 사용
    다른 고려 사항들
    정리
    추가 정보

    CHAPTER 7 딥 러닝의 수치 최적화
    목적 함수(OBJECTIVE FUNCTION) 피팅
    목적 함수와 주성분 분석 원리
    소프트웨어와 예제 데이터
    학습 데이터
    실행 시간 결과
    확장성 결과
    정리
    추가 정보

    CHAPTER 8 수집/분산 패턴들의 최적화
    인텔 아키텍처에서 수집/분산 명령어
    분자동역학에서 수집/분산 패턴
    수집/분산 패턴 최적화
    시간적 그리고 공간적 지역성 증대
    적절한 데이터 구조 선택- AoS 대 SoA
    AoS와 SoA 사이의 즉각적 전환
    수집/분산과 전환 비용 줄이기
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    추가 정보

    CHAPTER 9 매니 코어에서의 DIRECT N-body PROBLEM 구현
    N-body 시뮬레이션
    초기 솔루션
    이론적 한계
    오버헤드를 줄이면서 데이터 정렬하기
    메모리 계층의 최적화
    타일링 향상
    호스트 버전에서 이러한 모든 것들이 어떤 의미를 지닐까?
    정리
    추가 정보

    CHAPTER 10 N-body 계산 방법
    고속 N-Body 방법과 Direct N-Body 커널
    N-Body 계산의 응용
    DIRECT N-BODY CODE
    성능 결과
    정리
    추가 정보

    CHAPTER 11 OpenMP 4.0을 이용한 동적 로드 밸런싱
    하드웨어 사용의 최대화
    N-BODY 커널
    오프로드 버전
    첫 코프로세서 버전과 프로세서의 결합
    여러 개의 코프로세서가 있는 프로세서용 버전
    추가 정보

    CHAPTER 12 병행 커널 오프로딩
    컨텍스트 설정
    MOTIVATING EXAMPLE- PARTICLE DYNAMICS
    이 장의 구성
    코프로세서에서 동시성 커널
    코프로세서 장치 분할과 스레드 연관성
    동시성 데이터 전송
    동시성 커널 오프로딩을 이용한 PD 시뮬레이션의 힘 계산
    뉴턴의 제3법칙을 이용한 병렬 힘 계산
    동시성 힘 계산의 구현
    성능 평가- 전과 후
    최종 결과
    추가 정보

    CHAPTER 13 MPI를 이용한 이기종 컴퓨팅
    최근 클러스터에서의 MPI
    MPI 태스크 위치
    단일-태스크 하이브리드 프로그램
    DAPL 제공자 선택
    첫 번째 제공자 OFA-V2-MLX4_0-1U
    두 번째 제공자 ofa-v2-scif0와 내부 노드 구조
    최종 제공자(혹은 프록시)
    하이브리드 애플리케이션 확장성
    로드 밸런스
    태스크와 스레드 대응 관계
    정리
    감사의 글
    추가 정보

    CHAPTER 14 제온 파이 코프로세서에서 전력 분석
    전력 분석 101
    소프트웨어를 이용한 전력과 온도 측정
    전력과 온도 모니터 스크립트 생성
    micsmc 툴의 전력과 온도 로그 생성
    IPMI를 이용한 전력 분석
    하드웨어 기반 전력 분석 방법
    하드웨어 기반 코프로세서 전력 분석기
    정리
    추가 정보

    CHAPTER 15 제온 파이 코프로세서를 클러스터 환경으로 통합
    초창기 연구
    BEACON 시스템 역사
    Beacon 시스템 구조
    하드웨어
    소프트웨어 환경
    인텔 MPSS 설치 절차
    시스템 준비 사항
    인텔 MPSS 스택 설치
    설정 파일의 생성 및 맞춤 구성
    MPSS 업그레이드 절차
    자원과 워크로드 관리자 설정
    TORQUE
    프롤로그
    에필로그
    TOQUE/코프로세서 통합
    MOAB
    네트워크 지역성 향상
    MOAB /코프로세서 통합
    상태 검사 및 모니터링
    일반 명령을 위한 스크립트
    사용자 소프트웨어 환경
    앞으로의 방향
    정리
    감사의 글
    추가 정보

    CHAPTER 16 인텔 제온 파이 코프로세서에서의 클러스터 파일 시스템 지원
    네트워크 구성 개념과 목표
    네트워킹 옵션 살펴보기
    STEPS TO SET UP A CLUSTER ENABLED COPROCESSOR
    코프로세서 파일 시스템 지원
    NFS 지원
    LUSTRE® 파일 시스템 지원
    FRAUNHOFER BEEGFS® 파일 시스템 지원
    PANASAS® PANFS® 파일 시스템 지원
    클러스터 파일 시스템 선택
    정리
    추가 정보

    CHAPTER 17 대규모 양자 화학 모의실험
    서문
    단일 참조 결합 클러스터(CC) 수식 체계
    NWCHEM 소프트웨어 구조
    GLOBAL ARRAYS
    텐서 축약 엔진(TCE)
    오프로드 해법의 기술
    오프로드 구조
    커널 최적화
    성능 평가
    정리
    감사의 글
    추가 정보

    CHAPTER 18 대규모 시스템에서의 효율적인 네스티드 병렬화
    동기
    벤치마크
    기준 벤치마킹
    파이프라인 접근법 - FLAT_ARENA 클래스
    인텔® TBB 사용자 관리 태스크 arenas
    계층적 접근 - HIERARCHICAL_ARENA 클래스
    성능 평가
    NUMA 아키텍처가 미치는 영향
    정리
    추가 정보

    CHAPTER 19 블랙-숄즈 가격 모형의 성능 최적화
    금융시장 모형의 기본과 블랙-숄즈 공식
    금융시장 수학적 모형
    유럽형 옵션과 적정 가격 개념
    블랙-숄즈 공식
    옵션 가격
    실험 환경
    사례 연구
    예비 버전- 정확성 점검
    참고 버전 1- 적절한 데이터 구조 선택
    참고 버전 2- 자료형 혼용하지 않기
    루프의 벡터화
    고속 수학 함수를 사용하라- erff() 대 cdfnormf()
    코드의 등가 변환
    배열 정렬
    가능하면 정밀도를 감소시켜라
    병렬로 작업하라
    사전 준비(Wamr-up)를 사용하라
    인텔 제온 파이 코프로세서의 사용- '공짜' 이식
    인텔 제온 파이 코프로세서 사용- 병렬로 작업
    인텔 제온 파이 코프로세서와 캐시를 사용하지 않는 저장 방법 사용
    정리
    추가 정보

    CHAPTER 20 인텔 COI 라이브러리를 이용한 데이터 전송
    인텔 COI 라이브러리의 첫 단계
    COIB 버퍼 타입들과 전송 성능
    애플리케이션
    정리
    추가 정보

    CHAPTER 21 고성능 광선 추적
    배경지식
    광선 궤적 벡터화
    EMBREE 광선 추적 커널
    애플리케이션에서 EMBREE 이용
    성능
    정리
    추가 정보

    CHAPTER 22 OpenCL을 통해서 적용 가능한 성능
    딜레마
    OpenCL에 대한 간략한 소개
    OpenCL에서의 행렬 곱 예제
    OpenCL과 인텔 제온 파이 코프로세서
    행렬 곱 성능 결과
    사례 연구- 분자 도킹
    성능- 적용 가능한 성능
    관련된 작업
    정리
    추가 정보

    CHAPTER 23 스텐실 계산의 특성 분석과 최적화 방법
    성능 평가
    테스트 플랫폼의 AI
    커널의 AI
    표준 최적화
    애플리케이션 자동 최적화
    자동 최적화 툴
    결과
    요약
    추가 정보

    CHAPTER 24 프로파일링-유도 최적화
    계산 과학에서의 행렬의 전치
    도구와 방법
    시리얼- 원본 제자리-정렬 전치
    병렬- OPENMP를 이용한 병렬화
    타일화- 데이터 로컬성 향상
    정규화- 마이크로 커널의 다중버전화
    계획- 더 많은 병렬성을 드러내기
    요약
    추가 정보

    CHAPTER 25 ITAC을 활용한 이기종 MPI 애플리케이션 최적화
    아시안 옵션 가격
    애플리케이션 디자인
    이기종 클러스터 내의 동기화
    ITAC을 활용한 병목구간 찾기
    ITAC 설정
    불균형한 MPI 실행
    매뉴얼적 작업부하 밸런스
    동적 '보스-작업자' 로드 밸런싱
    결론
    추가 정보

    CHAPTER 26 클러스터에서 확장성이 뛰어난 아웃-오브-코어 솔버
    소개
    ScaLAPACK을 기반으로 한 OOC 분해
    인코어 분해
    OOC 분해
    NVIDIA GPU에서 인텔 제온 파이 코프로세서로의 포팅
    수치적 결과
    결론 그리고 이후 작업
    감사의 글
    추가 정보

    CHAPTER 27 희소 행렬-벡터 곱의 병렬화와 벡터화
    배경
    희소 행렬 데이터 구조
    압축화된 데이터 구조
    블로킹
    병렬 SpMV 곱
    부분적으로 분산된 병렬 SpMV
    완전하게 분배된 병렬 SpMV
    인텔 제온 파이 코프로세서의 벡터화
    벡터화된 SpMV 커널의 구현
    평가
    인텔 제온 파이 코프로세서
    인텔 제온 CPU에서
    성능 비교
    요약
    추가 정보

    CHAPTER 28 MORTON ORDER의 성능 향상
    데이터 배치를 통한 캐시의 지역성 향상
    성능 향상
    행렬 전치
    행렬 곱
    정리
    추가 정보

    본문중에서

    이 책은 병렬성이 매우 높은 인텔? 제온 파이™ 코프로세서에서 영감을 받은 병렬 프로그래밍 방법들이 어떻게 프로세서와 코프로세서의 성능을 최대로 이끌 수 있을지를 69명의 저자가 공유한 경험으로 나온 결과물이다. 이 책에서는 병렬 프로그래밍에서의 중요한 문제들과 기술들을 흥미로운 결과와 함께 탐구되었으며 그 과정과 결과를 바탕으로 쓰였다. 대부분의 챕터에서 어떻게 확장성을 높이고 벡터화를 잘할 수 있는지 보여준다. 이것은 매니 코어 인텔 제온 파이 코프로세서뿐만 아니라 멀티 코어 프로세서에서도 더욱 높은 성능을 얻는 데 도움이 된다. 몇몇 장에서는 일반적인 프로그래밍 모델들을 제공하는 시스템에서 인텔? 제온? 프로세서들과 인텔 제온 파이 코프로세서들을 합친 신 이기종(Neo-Heterogeneous) 시스템들을 어떻게 활용하는지를 설명했다. 이러한 신 이기종 시스템과 클러스터의 배치, 관리, 조사, 작업에 대한 특별한 관점에서의 전문가 조언도 함께 수록했다.
    ('서문' 중에서)

    저자소개

    제임스 레인더스(James Reinders) [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    인텔 이사겸 프로그래밍 모델 아키텍트
    제임스는 병렬 프로그래밍을 발전시키는데 기여하고 있다. 그의 프로젝트 중에는 세계 최초가 여러 개 있다. 최초의 Tflop/s 슈퍼컴퓨터(ASCI Red) , 최초의 Tflop/s 마이크로 프로세서(나이츠코너) , 최초의 3Tflop/s 컴퓨터(ASCI Red 업그레이드) , 최초의 3Tflop/s 마이크로 프로세서(나이츠랜딩) . 이 책은 그의 여덟 번째 프로그래밍 책이다. 인텔 제온 파이 프로그래밍에서 Jim Jeffers와 함께 다른 3권의 책을 공동 저술/편집했다. 그의 연구는 병렬 프로그래밍 모델, 특히 성능 이식성을 둘러싼 문제에 초점을 맞추고 있

    펼쳐보기
    짐 제퍼스(James L. Jeffers) [저] 신작알림 SMS신청 작가DB보기
    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 2종
    판매수 32권

    인텔 제너럴 엔지니어겸 시각화 책임자
    짐은 HPC 플랫폼 그룹의 수석 엔지니어이자 엔지니어링 매니저이다. 그는 고성능 컴퓨팅, 비주얼 컴퓨팅, 디지털 TV 및 데이터 통신 분야에서 25년 이상 소프트웨어 설계 및 기술 리더십 경험을 갖고 있다. 그의 이전 연구에는 미식 축구의 ‘전자 첫 다운 라인(Electronic First Down Line) ’ 뒤에 가상 이미지를 삽입하는 TV 기술 개발도 있다. 그는 제임스 레인더스(James Reinders) 와 인텔 제온 파이 프로그래밍에 대한 3권의 책을 공동 저술/편집했다. 그는 현재 HPC 시각화 팀을 이끌고 있다.

    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    한국과학기술정보연구원 슈퍼컴퓨팅본부에서 슈퍼컴퓨팅 교육을 담당하고 있다. 고려대학교, 충북대학교 대학원에서 병렬프로그램을 강의했으며 MPI 책을 쓰기도 했다. 2010년부터 인텔 Xeon Phi 코프로세서를 이용하여 KMD, KMC 코드를 개발하였고, 최근에는 인텔 Xeon Phi나 GPU를 활용한 딥러닝 시뮬레이션 프로그래밍 기법 개발에 관심이 있다.

    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    제어계측공학과에서 포트란 및 C를 배우고 이런 저런 조그마한 장비들을 만들어 갖고 놀기 위해 프로그램을 한 것이 프로그램의 전부다. 삼성전자 컴퓨터사업부에서 노트북을 개발하였으며 인텔에서 서버 개발 지원 엔지니어로 인텔에 입사하였으며, 이후 아시아 태평양 및 일본 지역 고성능 컴퓨팅(HPC) 제품 마케팅 업무를 하고 있다. HPC에 관련된 인텔의 제품 및 기술을 전파하며 멀티 코어 및 매니 코어 프로세서에서 소프트웨어의 코드 최적화에 관심을 갖고 있다.

    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    인텔코리아 부장
    고등학교까지는 아무 생각 없이 공부만 했다가 대학에서는 아무 생각 없이 물리학과에 지원했다. 대학에서도 아무 생각 없이 지내다가 막상 취직을 해서는 컴퓨터와 관련된 일을 하게 되었다. 컴퓨터 조립, 전산실 바닥 공사, 네트워크 배선 공사에서부터 시스템 관리자, 네트워크 관리자 등을 전전하다가 윈도우 환경에서 MFC를 이용한 프로그램 개발을 하면서 하드웨어를 직접 만지는 일을 어느 정도 벗어나게 되었다. 그 후엔 제대로 배우지도 못한 포트란 언어와 C/C++ 언어로 프로그램 이식과 최적화를 하는 일로 살아가고 있다. 요즘은 어릴 때 가까

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    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    RIKEN AICS에서 수퍼컴퓨팅 개발 연구
    역자 이진필은 일본 츠쿠바 대학에서 컴퓨터공학을 전공했으며 대학원 박사과정 재학 중에 병렬 프로그래밍 언어 XcalableMP(XcalableMP는 클러스터 컴퓨팅을 위한 PGAS 병렬 프로그래밍 언어이며, K Computer와 같은 대규모 병렬 시스템에서도 사용할 수 있다)의 사양 설계 및 컴파일러 개발을 수행하였다. 최근에는 제온 파이 등 같은 매니코어 아키텍처의 SIMD 명령 생성에 관한 연구 및 FPGA와 같은 reconfigurable 아키텍처의 컴파일러 구현 방법에 관하여 공부 중이다. 2013년부터 2015년 사이에 KISTI 사용자 지원실에 근무하

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    생년월일 -
    출생지 -
    출간도서 0종
    판매수 0권

    삼성전자, Analytics 랩장
    병렬 처리 기반 수치해석 분야로 공부하고 나서 회사에 입사한 이후에, 인텔 서버 클러스터 기반 SW 솔루션 개발업무를 수행했었고, 스마트폰에 들어가는 멀티코어 기반 AP(Application Processor)를 활용한 성능 최적화 업무도 담당한 바 있다. 이 책에 소개된 내용들이 인텔기반 서버에서만 적용되는 기술이 아니고, 우리가 매일 매일 쓰고 있는 스마트폰의 어플리케이션의 성능 개선에서도 널리 활용되고 있다는 점은 참 흥미로운 사실이라고 생각한다. 지금은 5G로 향해가는 네트워크 시스템의 상태분석 및 최적화 업무를 수행하고 있다. 이

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