现代测试技术及虚拟仪器 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:北京航空航天大学出版社

作者:曹玲芝

出品人:

页数:212

译者:

出版时间:2004-2-1

价格:18.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787810773751

丛书系列:

图书标签:

• 测试技术
• 虚拟仪器
• 自动化测试
• LabVIEW
• 仪器控制
• 数据采集
• 信号处理
• 测量技术
• 现代测试
• 工程测量

《高性能计算与并行编程实践》 内容简介 本书深入探讨了高性能计算（HPC）领域的理论基础、关键技术以及前沿应用。旨在为读者提供一个全面而深入的学习路径，从理解并行计算的基本模型到掌握现代高性能计算平台的编程范式与优化策略。本书内容覆盖面广，兼顾了理论深度与工程实践性，适合计算机科学、工程技术以及相关交叉学科的研究人员、教师和工程师阅读。 第一部分：并行计算基础理论与架构 本部分首先为读者奠定坚实的理论基础。我们将从计算的本质出发，解析串行计算的局限性，并引出并行计算的必要性。核心内容包括并行性的定义、度量指标（如加速比、效率、可伸缩性）以及阿姆达尔定律等限制因素的深入剖析。 随后，本书将系统介绍现代并行计算机的体系结构。这包括多核处理器（CMP）、众核加速器（如GPU）、大规模并行处理系统（MPP）以及异构计算平台的架构特点。我们将详细阐述内存一致性模型、缓存层次结构以及数据局部性对于性能优化至关重要的作用。内存访问模式、伪共享（False Sharing）等底层硬件特性如何影响并行程序的效率将被详尽分析，并提供相应的硬件级优化建议。 第二部分：并行编程模型与核心技术 本部分聚焦于实现并行计算的主要编程范式。我们将从最基础的共享内存模型（Shared Memory Model）入手，重点介绍线程编程技术。POSIX Threads (Pthreads) 作为经典的线程库，其同步机制（互斥锁、信号量、条件变量）和线程管理策略将被细致讲解。同时，本书也将全面介绍OpenMP（Open Multi-Processing）标准，通过大量的代码示例，展示如何利用OpenMP的编译指示（Directives）来自动或半自动地并行化C/C++和Fortran代码，实现高效的循环并行、任务并行以及数据并行。 紧接着，本书转向分布式内存模型（Distributed Memory Model）。MPI（Message Passing Interface）是构建大规模并行应用的核心工具。我们将系统地学习MPI的基础接口，包括点对点通信（如`MPI_Send`, `MPI_Recv`）和集合通信（如`MPI_Bcast`, `MPI_Reduce`, `MPI_Allgather`）。MPI的高级特性，如非阻塞通信、自定义数据类型以及进程拓扑管理，将被深入探讨，以应对复杂的网络环境和通信模式。 第三部分：加速器计算与异构编程 随着异构计算成为主流趋势，GPU等加速器在提升特定计算密集型任务性能方面扮演了关键角色。本部分将详细介绍CUDA（Compute Unified Device Architecture）编程模型。内容涵盖CUDA的编程层次结构（Grid, Block, Thread）、内存模型（全局内存、共享内存、常量内存、纹理内存）及其访问优化策略。我们将通过实例展示如何有效地将算法映射到GPU的并行结构上，实现数据传输和内核执行的最佳化。 对于更广泛的异构环境，本书也将介绍OpenCL（开放计算语言）及其跨平台特性，使用户能够编写能在不同硬件（GPU、FPGA等）上运行的并行代码。此外，针对现代CPU和加速器融合的趋势，诸如SYCL或oneAPI等新兴的编程框架也将进行概述和初步探讨。 第四部分：并行算法设计与性能优化 高性能计算的精髓在于算法设计与系统级优化相结合。本部分将重点分析经典算法在并行环境下的重构与效率提升。内容包括并行排序（如并行归并排序、并行快速排序）、并行搜索、矩阵运算（如Strassen算法的并行化、BLAS/LAPACK库的使用）以及图算法（如并行图遍历、最短路径算法）的实现技巧。 性能分析与调优是确保程序效率的关键。本书将介绍性能度量工具（如Profiling工具、硬件性能计数器），指导读者如何准确识别程序中的性能瓶颈，是计算受限（Compute-bound）还是通信受限（Communication-bound）。我们将深入讲解负载均衡技术、数据划分策略以及如何通过减少同步开销和优化数据布局来最大化硬件利用率。 第五部分：高性能计算前沿应用与生态系统 最后，本书将拓宽读者的视野，介绍HPC在现代科学研究中的典型应用。包括但不限于： 1. 分子动力学模拟： 如何利用并行技术处理大规模粒子相互作用。 2. 计算流体力学 (CFD)： 网格划分、时间步进与并行求解器的实现。 3. 大规模数据分析与机器学习： 深度学习训练中的分布式优化器和数据并行策略。 同时，本书也会介绍HPC生态系统中的重要组成部分，如集群资源管理和调度系统（如Slurm, PBS Pro）的基本操作与作业提交流程，帮助读者将开发的并行程序部署到真实的超级计算环境中。 本书结构严谨，理论与实践紧密结合，配有大量经过验证的源代码示例和性能分析案例，是希望掌握现代高性能计算技能的开发人员和研究人员的理想参考书。

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从**虚拟仪器**的角度来看，这本书给我的感觉是视角过于陈旧。当前的虚拟仪器概念早已超越了简单的PC端软件界面模拟，它强调的是**基于云计算、边缘计算的远程诊断和维护能力**。我满心期待能读到关于**工业物联网（IIoT）环境下的测试数据云端化**的探讨，或者**基于FPGA的实时信号处理架构**的深入解析。但书中对虚拟仪器的描述，似乎还停留在上一个时代，主要集中在如何使用LabVIEW或类似平台搭建图形用户界面（GUI）的层面。对于**实时操作系统（RTOS）在测试控制中的应用**，以及如何设计**高并发、低延迟的远程数据传输协议**，几乎没有提及。这种对最新技术范式的缺失，让这本书在“虚拟”和“智能化”的结合点上显得非常保守，未能跟上工业界向**预测性维护和数字孪生**迈进的步伐。

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我花费了大量时间试图理解书中对于**信号完整性分析**的论述，因为这直接关系到高速电路测试的准确性。理想情况下，我希望看到关于**传输线效应、阻抗匹配和串扰抑制**在实际测试环境中的具体量化模型和仿真方法。然而，这本书对这些问题的阐述显得过于简略和抽象。它提到了“要保证良好的信号质量”，但没有给出**具体的PCB设计规范或探头选择指南**，尤其是在GHz级别信号测量时需要注意的细节，书中几乎没有涉及。这种描述方式，对于需要精确验证高频电路性能的读者来说，是不够的。我更希望看到的是**S参数的实际测量和反嵌方法**，或者至少是关于**误差源识别和校准流程**的详细步骤。因此，在**高频精确测量和误差分析**方面，这本书的深度远未达到我的预期，感觉更像是在泛泛地介绍测试领域的基础概念。

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初次翻开这本书，我的期望值其实挺高的，毕竟书名听起来就充满了前沿和实用性。然而，当我真正深入阅读后，发现这本书在**深入探讨具体测试方法和现代电子测量技术**方面，似乎有所欠缺。比如，我本来很期待能看到关于**新型传感器接口技术**的详细论述，或者是**高精度数据采集系统的设计考量**，这些都是目前工业界非常关注的热点。书中对这些前沿技术的介绍，往往只停留在概念层面，缺乏实际的案例分析或者深入的理论推导。我尝试寻找一些关于**最新一代的逻辑分析仪或示波器**的工作原理和应用技巧，希望能从中找到提升我日常实验效率的捷径，但内容更多地集中在一些基础的电子学原理回顾上，这对于有一定背景的读者来说，显得有些基础和冗余。总的来说，这本书在**具体技术细节的挖掘深度**上，未能完全满足我对于“现代”测试技术所应具备的尖端性和实操性的期望。它更像是一本通识读物，而非一本能够指导解决复杂工程问题的专业手册。

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阅读这本书时，我对其中关于**测试标准和规范引用**的严谨性也产生了疑问。在任何工程领域，标准的遵循是保证产品可靠性的基石。我希望看到对**国际（如IEEE）或行业特定**的最新测试标准有清晰的梳理和解读，特别是在**环境适应性测试（如温度、湿度、振动）**方面，需要精确知道不同等级的测试条件和验收标准。然而，书中对这些规范的引用显得模糊不清，缺乏具体的标准号和最新的修订版本信息。对于一个致力于严谨测试的读者来说，这种不确定性是致命的。我需要的是**可追溯、可验证的参考依据**，而不是一堆泛泛而谈的“应该如何做”。因此，在**规范化和可追溯性**的层面上，这本书未能提供足够的权威性和操作指导，使得其实用价值大打折扣。

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这本书的装帧和排版给人一种很扎实的学术感，但内容逻辑的跳跃性却让我感到困惑。我特别关注了其中关于**软件定义测量（SDM）**的章节，希望能理解如何将**MATLAB/Python**等工具与**PXI/LXI等模块化仪器**进行高效集成，实现复杂的自动化测试流程。然而，书中对这些软件环境的介绍，更像是对通用编程语言特性的概述，而不是聚焦于如何利用它们来**高效地控制硬件和处理海量测试数据**。例如，书中并未详细阐述如何构建一个健壮的**分布式测试网络**，或者如何有效地管理和版本控制测试脚本。我期待看到的是一套完整的、从需求分析到最终报告生成的**自动化测试框架设计思路**，而不是零散的工具介绍。这使得本书在**系统集成和流程优化**这个关键领域显得力不从心，对于希望构建全自动测试平台的工程师来说，指导性不强。

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