Integrated System-level Modeling of Network-on-chip Enabled Multi-processor Platforms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer-Verlag New York Inc

作者:Kogel, Tim/ Leupers, Rainer/ Meyr, Heinrich

出品人:

页数:199

译者:

出版时间:

价格:119

装帧:HRD

isbn号码:9781402048258

丛书系列:

图书标签:

• Network-on-Chip
• NoC
• Multi-processor Systems
• System-level Modeling
• Integrated Modeling
• Embedded Systems
• Parallel Computing
• Computer Architecture
• VLSI
• Performance Evaluation

《智联芯海：下一代多处理器平台的设计与演进》 内容简介 在这个信息爆炸、计算需求几何级增长的时代，单核处理器的性能瓶颈日益凸显。为了突破这一限制，多处理器平台应运而生，成为现代计算系统的心脏。而连接这些强大处理单元的“神经网络”——片上网络（Network-on-Chip, NoC），更是决定了整个系统的效率与潜力。本书《智联芯海：下一代多处理器平台的设计与演进》将带领读者深入探索这一前沿领域，聚焦于如何构建高度集成、高效协作的多处理器系统，并着重剖析片上网络在其中扮演的关键角色及其创新设计。 本书并非一本孤立的理论教材，而是以解决当前及未来计算系统面临的实际挑战为导向，从系统整体的视角出发，深入剖析多处理器平台的设计理念、关键技术以及片上网络的集成策略。我们不再将处理器、内存、I/O设备以及通信互连看作独立的组件，而是将其视为一个有机整体，探讨它们之间如何协同工作，以达到最优的性能、功耗和面积（PPA）表现。 第一篇：多处理器系统的基石与挑战 我们将首先回顾多处理器系统发展的脉络，从早期的多核处理器到如今异构计算平台的广泛应用。本篇将深入阐述构建高性能多处理器系统所面临的核心挑战，包括： 并行性与可扩展性： 如何有效地将计算任务分解并分配到多个处理器上，实现大规模并行处理，并保证系统在增加处理器数量时性能仍能持续提升。 通信瓶颈： 处理器之间、处理器与内存之间的数据交换是影响系统性能的关键因素。我们将分析传统的总线结构和交叉开关在处理海量通信时的局限性。 功耗管理： 随着处理器数量的增加，功耗成为一个严峻的挑战。本书将探讨如何在保证性能的同时，实现精细化的功耗控制策略。 芯片面积约束： 在有限的芯片面积内集成更多的处理器和功能单元，需要精巧的设计和优化。 设计复杂性： 随着系统规模的扩大，设计、验证和调试的复杂度呈指数级增长。 第二篇：片上网络——多处理器时代的通信革新 片上网络（NoC）作为一种新型的片上通信架构，彻底改变了多处理器系统的互连方式。本篇是本书的核心内容之一，将对NoC的方方面面进行详尽的阐述： NoC的基本概念与优势： 介绍NoC的原理，包括路由器、链路、拓扑结构等基本组件，并详细分析其相比传统总线和交叉开关的优势，如更好的可扩展性、更高的带宽、更低的功耗和更强的鲁棒性。 NoC拓扑结构的设计与分析： 深入探讨各种主流的NoC拓扑结构，例如网格（Mesh）、环形（Torus）、超立方体（Hypercube）、星形（Star）等，分析它们在通信延迟、带宽、可扩展性、连通性以及实现复杂度等方面的优劣，并探讨如何根据应用需求选择或设计最优的拓扑结构。 路由算法的设计与优化： 路由算法决定了数据包在NoC中的路径选择。本书将详细介绍各种静态和动态路由算法，如XY路由、自适应路由、最小流量路由等，并分析其在降低延迟、避免死锁、提高吞吐量方面的性能表现。 流控制机制： 流控制是NoC中保证数据包可靠传输和避免网络拥塞的关键。我们将深入探讨各种流控制策略，如虚通道（Virtual Channels）、缓冲器管理（Buffer Management）等，并分析其对网络性能的影响。 NoC的性能评估与建模： 介绍用于评估NoC性能的关键指标，如延迟、吞吐量、功耗、面积等，并探讨各种性能建模技术，以便在设计早期对NoC的性能进行预测和优化。 面向应用的NoC设计： 强调针对特定应用（如深度学习、图像处理、通信基带等）的需求，设计定制化的NoC架构，以最大化系统性能。 第三篇：系统级的集成与协同优化 多处理器平台的设计绝非仅仅是组件的简单堆叠，而是需要将处理器、内存、I/O以及NoC进行高度集成和协同优化。本篇将重点探讨系统级的设计方法： 异构计算平台的体系结构： 深入分析CPU、GPU、DSP、FPGA以及各种专用加速器（ASIC）等异构计算单元的特点，以及如何将它们有效地集成到一个统一的系统中。 内存系统的设计与优化： 探讨多处理器系统中内存层次结构（缓存、主存、分布式共享内存等）的设计，以及如何优化数据访问模式，减少内存延迟和带宽瓶颈。 I/O接口与互连： 分析各种高速I/O接口（如PCIe、DDR等）的设计，以及它们如何与NoC协同工作，实现高效的数据传输。 任务调度与资源管理： 探讨在多处理器平台上实现高效的任务调度和资源管理策略，以最大化系统吞吐量和响应速度。 功耗与散热管理： 介绍先进的功耗感知和动态电压频率调整（DVFS）技术，以及如何通过NoC和系统级的协同设计来降低整体功耗和管理散热。 软硬件协同设计： 强调软件和硬件之间的紧密配合，如何通过优化的编译器、操作系统和驱动程序来充分发挥多处理器平台的性能。 第四篇：面向未来的挑战与机遇 随着技术的不断发展，多处理器平台的设计面临着新的挑战和机遇。本篇将展望未来的发展趋势： 海量异构计算： 探讨如何构建包含数千甚至数万个计算单元的超大规模异构计算系统。 人工智能与机器学习的驱动： 分析AI和ML在加速器设计、通信优化以及任务调度等方面的需求，以及它们如何驱动多处理器平台的设计革新。 新兴通信技术： 探索如光互连、无线片上网络等新兴技术在未来多处理器平台中的应用潜力。 低功耗与绿色计算： 强调在追求高性能的同时，对能源效率和可持续性的更高要求。 安全与可靠性： 探讨在日益复杂的系统中，如何保证数据安全和系统可靠性。 目标读者 本书适用于以下读者： 计算机体系结构、集成电路设计、嵌入式系统等相关专业的学生和研究人员： 为他们提供扎实的理论基础和前沿的研究视角。 芯片设计工程师、系统工程师、软件开发人员： 帮助他们深入理解多处理器平台的关键技术，并在实际工作中做出更优的设计决策。 对高性能计算、片上系统（SoC）设计感兴趣的业余爱好者和技术爱好者： 带领他们探索计算机技术发展的最前沿。 《智联芯海：下一代多处理器平台的设计与演进》旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，理解并驾驭下一代多处理器平台的复杂性与无限潜力。通过本书的学习，读者将能够更好地把握集成系统设计的精髓，为构建更强大、更高效、更智能的计算系统奠定坚实的基础。

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