AO应用实例集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学

作者:AO培训教材编委会 编

出品人:

页数:285

译者:

出版时间:2008-2

价格:31.00元

装帧:

isbn号码:9787302168966

丛书系列:

图书标签:

• AO
• 应用
• 实例
• 编程
• 开发
• 案例
• 技术
• 工业
• 自动化
• 控制

好的，这是一份针对一本名为《AO应用实例集》的图书所撰写的、内容详尽且不包含该书任何信息的图书简介。 --- 《前沿计算架构解析：新一代系统集成与优化实践指南》 导言 在信息技术飞速迭代的今天，计算架构的设计与优化已成为衡量系统性能、能效和可扩展性的核心标准。传统基于冯·诺依曼结构的体系正面临着数据密集型应用、人工智能负载以及边缘计算日益增长的挑战。本书《前沿计算架构解析：新一代系统集成与优化实践指南》正是在这一背景下应运而生，它旨在为系统架构师、高级工程师以及研究人员提供一个全面、深入且注重实践的知识框架，以应对下一代计算系统的复杂性。 本书并非简单地罗列技术术语，而是聚焦于理解现代异构计算环境下的设计哲学、实现细节与性能调优策略。我们深信，要构建高效能的系统，必须超越单一组件的优化，着眼于整个计算堆栈的协同工作。 第一部分：现代异构计算环境的基石 本部分奠定了理解当前计算范式的理论基础，重点探讨了为什么以及如何从传统的单一处理器模型转向多核心、多单元的异构集成。 第一章：计算范式的演进与挑战 本章首先回顾了摩尔定律的瓶颈，特别是“功耗墙”和“内存墙”对传统CPU性能提升的制约。随后，深入分析了异构计算的必然性——即不同计算任务（如通用控制、浮点运算、矩阵乘法）需要采用不同特性的处理器单元来高效执行。内容包括：通用处理器（CPU）的局限性、专用加速器（如GPU、FPGA、ASIC）的兴起，以及它们在吞吐量和延迟方面的权衡。 第二章：内存与数据流管理的革新 数据是现代计算的血液，数据的有效流动是决定系统性能的关键。本章详细剖析了分层存储体系结构——从片上高速缓存（SRAM）、高带宽内存（HBM）到持久性内存（PMEM）。重点讨论了缓存一致性协议（Coherence Protocols）在多核和多处理器系统中的复杂性与优化，以及如何通过软件定义内存布局来最小化数据搬运开销。 第三章：互连网络与片间通信 在一个大规模并行系统中，处理器之间、处理器与加速器之间的通信效率至关重要。本章深入探讨了片上网络（NoC）的设计原理，包括拓扑结构（如Mesh、Torus、Ring）的选择、路由算法（如XY Routing, Dimension-Order Routing）的优劣，以及流量控制机制。此外，还分析了先进的封装技术（如2.5D/3D集成）如何改变了系统级的互连拓扑。 第二部分：加速器架构与编程模型 本部分是本书的核心实践部分，侧重于当下主流高性能计算加速器的硬件设计哲学和相应的软件编程模型。 第四章：图形处理单元（GPU）的深度剖析 GPU已成为并行计算的代名词。本章从硬件微架构角度解析了SIMT（单指令多线程）模型的运作机制，包括流式多处理器（SM/CU）的调度、线程束（Warp/Wavefront）的并发性管理。软件层面，详细阐述了CUDA和OpenCL等主流编程模型下，如何通过内存访问合并（Coalescing）、共享内存的有效利用和延迟隐藏来最大化吞吐量。特别关注了张量核心（Tensor Cores）等专用运算单元的利用策略。 第五章：现场可编程门阵列（FPGA）的定制化潜力 FPGA因其硬件重构能力，在需要极低延迟和高度定制数据路径的场景中占据重要地位。本章系统介绍了FPGA的逻辑单元（LUTs, BRAMs, DSPs）结构，并着重讲解了高层次综合（HLS）工具链的使用，如何将C/C++代码转化为硬件描述语言（HDL）。通过具体实例演示了如何实现定制化数据预处理流水线和定制化指令集扩展。 第六章：领域特定架构（DSA）的兴起 随着AI和大数据应用的爆发，针对特定算法优化的DSA成为研究热点。本章分析了诸如TPU（张量处理单元）等DSA的设计思路，它们如何通过定制化的数据流和数据重用来实现前所未有的能效比。讨论了如何识别应用中的“热点”并为其设计最优的硬件加速方案。 第三部分：系统集成、软件栈与性能工程 系统的总性能并非各组件性能之和，而是依赖于它们之间的协同。本部分关注如何将异构组件高效地集成，并优化整个软件执行栈。 第七章：异构编程模型与运行时环境 高效的异构编程需要抽象层来隐藏底层硬件的复杂性。本章全面对比了基于任务的编程模型（如OpenMP, TBB）和数据流模型（如OpenACC, SYCL）。重点阐述了运行时调度器（Runtime Scheduler）在负载均衡、任务依赖管理和资源分配中的核心作用，特别是如何处理不同加速器之间的异步操作和数据同步问题。 第八章：虚拟化与容器化在加速计算中的应用 在云环境和大规模集群中，如何安全、高效地共享和管理昂贵的加速器资源是关键问题。本章探讨了GPU虚拟化技术（如vGPU、MIG），以及容器技术（Docker/Singularity）如何通过提供隔离性、可移植性来简化异构应用的部署流程，并分析了这些抽象层对实际性能的影响。 第九章：系统级性能分析与调优方法论 成功的性能优化始于准确的度量。本章介绍了一套系统化的性能分析方法论，包括：性能归因（Identifying Bottlenecks）、Amdahl/Gustafson定律的应用，以及如何使用专业的性能分析工具（如Profiler, Tracing Tools）来诊断内存访问模式、指令级并行度和通信延迟。最后，提供了针对I/O密集型和计算密集型应用的优化案例库。 结论 《前沿计算架构解析：新一代系统集成与优化实践指南》旨在提供一个前瞻性的视角，引导读者超越单一技术栈的限制，从系统整体层面设计和优化计算解决方案。掌握本书所涵盖的知识，将使读者能够自信地驾驭日益复杂的异构计算未来。 ---

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆