嵌入式系统可靠性设计技术及案例解析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:武晔卿

出品人:

页数:247

译者:

出版时间:2012-7

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787512408227

丛书系列:博客藏经阁丛书

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好的，这是一本关于高性能计算（HPC）集群系统架构与优化实践的图书简介。 --- 高性能计算（HPC）集群系统架构与优化实践 图书简介 随着科学研究、工业仿真和人工智能等前沿领域的爆炸式发展，对计算能力的需求达到了前所未有的高度。传统单机计算已无法满足处理 PB 级数据、运行复杂多尺度模拟或训练万亿级参数模型的要求。本书聚焦于高性能计算（HPC）集群系统的全生命周期管理，从系统级设计理念、关键硬件选型、软件栈构建到性能调优与日常运维，提供了一套系统化、可落地的实践指南。 本书面向对构建、管理和高效利用大规模并行计算环境有实际需求的工程师、科研人员、系统管理员和高校师生。内容深入浅出，理论结合大量业界领先集群的实际部署和调优案例，旨在帮助读者掌握构建“算力强劲、效率卓越、稳定可靠”的 HPC 集群所需的核心技术。 --- 第一部分：HPC 集群的宏观架构与选型决策 本部分从系统设计源头出发，探讨如何根据实际应用需求（如流体力学、分子动力学、深度学习等）来确定集群的总体架构。 第一章：HPC 系统的核心需求与评估标准 详细分析 HPC 工作负载的特点，包括计算密集型、内存密集型、I/O 密集型任务的差异。引入关键性能指标（KPIs），如 FLOPS 理论峰值、实际持续性能（Linpack 结果）、互联网络延迟与带宽、内存带宽等，指导读者建立科学的选型模型，避免“为过剩而设计”或“为不足而妥协”的困境。 第二章：计算节点与异构加速器深度解析 深入探讨主流 CPU 架构（如 x86 与 ARM 生态）在 HPC 中的适用性，重点解析 SMT/超线程、缓存层次结构、内存控制器对并行程序的影响。至关重要的一章在于异构计算单元（GPU、FPGA、专用 AI 加速卡）的选型与集成策略。涵盖 NVIDIA CUDA 架构的演进、AMD ROCm 生态，以及如何通过异构感知调度来最大化加速卡的利用率，实现 CPU/GPU 资源的协同工作。 第三章：高速互联网络与拓扑结构设计 网络是 HPC 集群的“血液循环系统”。本章系统介绍 InfiniBand (IB) 和高速以太网 (RoCE) 的技术细节。深入比较 HDR/NDR InfiniBand 与 400GbE 的性能差异、配置复杂度和成本效益。重点分析集群拓扑结构（如 Fat Tree、Torus、Hybrid Mesh）的选择，以及如何通过网络设计来最小化通信热点和长程延迟，特别是针对需要高频点对点通信的应用场景。 第四章：高性能存储系统规划与部署 传统 NAS/SAN 无法满足高并发读写需求。本书详述并行文件系统（PFS）的设计与部署，包括 Lustre、GPFS (Spectrum Scale) 和 BeeGFS 的核心机制。内容涵盖元数据服务器（MDS）的配置、数据存储目标（OSD）的负载均衡、纠删码（Erasure Coding）在冷热数据分层中的应用，以及如何设计一套兼顾吞吐量、IOPS 和数据安全性的存储解决方案。 --- 第二部分：软件栈构建与中间件优化 构建强大的硬件基础后，如何通过高效的软件栈来释放其全部潜力是下一阶段的关键。 第五章：操作系统与内核调优 探讨 Linux 发行版（如 RHEL/CentOS、Rocky Linux、Ubuntu Server）在 HPC 环境下的最佳实践。内容包括内核参数的优化（如 Huge Pages 配置、网络缓冲区调优、文件句柄限制）、中断平衡与 NUMA 策略的调整，以及实时内核（Real-Time Kernel）在某些敏感任务中的应用。 第六章：并行编程模型与编译器优化 系统回顾 MPI（Message Passing Interface）的最新标准（如 MPI-4.0）及其主流实现（Open MPI, MPICH）。重点讲解 MPI 通信原语的性能陷阱，如阻塞与非阻塞通信的合理混用、集体通信的优化选择。同时，深入剖析编译器优化标志（如 `-O3`, `-march`, Vectorization）对标量和向量化性能的影响，并介绍 OpenMP 5.x 的任务并行与内存模型。 第七章：资源管理与作业调度系统 介绍当前主流的集群工作负载管理器（WLM），如 Slurm、PBS Professional。内容覆盖集群配置、节点状态管理、作业优先级调度算法的原理，以及如何实现复杂的资源预留、多租户隔离和公平共享策略。特别探讨如何将 GPU 和专用加速器无缝集成到调度系统中，确保资源利用率最大化。 第八章：数据和软件环境管理 解决海量软件库和模块化环境的管理难题。详细介绍环境管理工具（如 Lmod, Spack）的使用，确保用户能够快速、准确地获取所需编译器的特定版本和依赖库。同时，探讨容器化技术（如 Singularity/Apptainer, Docker）在 HPC 工作流中的应用，以确保应用环境的可复现性。 --- 第三部分：性能分析、故障排除与运维实践 再强大的系统也需要精细的监控和维护。本部分专注于如何量化性能瓶颈和保障系统长期稳定运行。 第九章：HPC 系统性能剖析与瓶颈定位 介绍系统级的性能分析工具集。重点讲解如何使用 Profiling 工具（如 Intel VTune Amplifier, NVIDIA Nsight Systems/Compute）来识别计算热点、内存访问模式低效区和通信同步开销。教授如何通过火焰图和调用栈分析，将系统瓶颈归因于 CPU、内存带宽、缓存未命中还是网络延迟。 第十章：并行应用调优案例与技巧 提供针对特定领域应用的调优实例，包括： I/O 密集型应用： 调整 MPI-IO 参数，优化文件访问模式。 内存访问优化： 缓存感知的数据布局和预取策略。 负载不均衡处理： 动态负载均衡算法的实现与调优。 大规模并行程序的同步优化： 减少 Barrier 等待时间。 第十一章：系统监控、告警与日志管理 构建一个全面的 HPC 监控体系是保障 SLA 的基础。介绍 Prometheus/Grafana 结合定制 Exporter 采集集群级指标（如节点温度、功耗、网络流量、作业队列长度）。讨论如何有效管理和检索数以 TB 计的系统和应用日志，并建立基于阈值的自动化告警机制。 第十二章：系统可靠性、容错与数据备份策略 探讨如何增强系统的抗风险能力。内容涵盖硬件冗余设计（电源、网络、存储控制器），软件层面的 Checkpointing/Restart 机制，以及在长时间运行的模拟中，如何高效地进行中间结果的增量备份和快速恢复。讨论存储系统的健康检查与数据一致性验证流程。 --- 适用读者群体： 从事高性能计算系统规划、采购和部署的 IT 架构师。 需要深入理解底层机制以优化代码性能的科研人员和应用开发者。 负责大型计算集群日常运维、故障诊断和资源调度的系统管理员。 高等院校计算机科学、工程热物理、材料科学等相关专业的高年级本科生和研究生。 本书的价值在于，它不仅仅停留在理论介绍，而是致力于将复杂的高性能计算系统工程化、工程实践标准化，是构建和驾驭下一代超级计算平台的必备参考书。

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我特别欣赏这本书在理论阐述上的深度和广度。它没有仅仅停留在概念层面，而是深入到了具体的设计流程和实现细节。例如，在讨论软件错误检测与恢复机制时，书中不仅介绍了各种算法的原理，还结合实际应用场景分析了它们的适用性和局限性。我注意到作者在描述某些关键模块时，会引用一些行业标准和最佳实践，这使得书中的内容具有很强的**工程指导意义**。我尝试将书中的某些设计模式应用到我目前手头的项目中，发现确实能有效提升系统的鲁棒性。这种理论与实践紧密结合的写作方式，让这本书不仅仅是一本“教科书”，更像是一本“工具书”，随时可以翻阅，找到对应的解决方案。

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这本书的封面设计非常引人注目，尤其是封面的配色和字体选择，透露出一种专业而严谨的气质。我是在一个技术论坛上偶然看到别人推荐的，当时正好在寻找一些关于嵌入式系统设计中可靠性保障方面的深度资料。这本书的排版布局也做得相当不错，图文并茂，很多复杂的概念都有配图辅助理解，这对于初学者或者想快速入门的人来说无疑是一个很大的加分项。比如，它对几种常见的硬件冗余技术做了详尽的图解说明，我感觉这比单纯的文字描述要直观得多。而且，这本书的语言风格非常平实，没有过多晦涩难懂的术语堆砌，让我在阅读时能保持较高的专注度，不会因为看不懂某个句子而频繁查阅其他资料。总体来看，这本书的**视觉呈现和初步阅读体验**达到了一个很高的水准，让人有继续深入研读的欲望。

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这本书最让我感到惊喜的是其案例分析的详尽程度。很多技术书籍在讲解完原理后，案例部分往往草草了事，但这本书在这方面投入了大量的笔墨。它选取了几个不同行业（如工业控制、医疗设备）的典型场景，对整个可靠性设计过程进行了全景式的展示。我尤其喜欢它对失败模式与影响分析（FMEA）的讲解，书中提供了一套完整的模板和实例，可以让我直接套用到我的设计评审中。这种“手把手”的教学方式，极大地缩短了我从理论知识到实际应用之间的跨度。通过这些案例，我清晰地看到了**理论是如何在复杂的现实世界中落地生根**，并且如何通过迭代优化来提高最终产品的可靠性指标。

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从结构组织的角度来看，这本书的逻辑脉络非常清晰。它从基础的可靠性理论出发，逐步过渡到具体的硬件和软件设计策略，最后汇聚到系统级的验证和测试方法上。章节之间的衔接自然流畅，知识点层层递进，不会让人感到突兀或知识断层。作者在每一章末尾设置的“思考题”也很有启发性，它们往往不是简单的知识点回顾，而是引导读者去思考**更深层次的设计权衡问题**。这种结构设计，使得这本书非常适合作为系统工程师的案头参考书，无论你需要查阅某个特定主题，还是想系统性地温习整个可靠性设计流程，都能很方便地找到起点和终点。

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这本书在对新兴技术的整合方面也做得相当出色。虽然主题是传统的可靠性设计，但作者并没有故步自封，而是将前沿的诊断技术、基于AI的预测性维护概念融入了讨论。比如，它探讨了如何利用传感器数据和机器学习模型来提前预警潜在的故障点，这为传统嵌入式系统的可靠性设计注入了新的活力。这种**与时俱进的视角**，使得这本书的价值超越了单纯的经验总结，更像是对未来嵌入式系统可靠性发展趋势的一种前瞻性布局。对于希望自己的知识体系能够跟上技术发展步伐的工程师来说，这本书提供了非常有价值的参考坐标。

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在嵌入式设计方面挺好的一本书，从工程的角度提出了嵌入式设计的注意方面。

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不仅要关注软件技术的实现，更要关注整个硬件产品的交付以及相配套的售后服务。

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