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出版者:Ieee Computer Society

作者:Institute of Electrical and Electronics Engineers

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1992-11

价格:USD 75.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780818626302

丛书系列:

图书标签:

• Supercomputing
• High-Performance Computing
• Parallel Processing
• Computational Science
• Computer Architecture
• Numerical Analysis
• Algorithms
• Scientific Computing
• Conference Proceedings
• 1992

极速先锋：数字时代的前沿探索与计算革命 图书名称：《极速先锋：数字时代的前沿探索与计算革命》 作者： [此处可虚构一位资深计算科学家或领域专家姓名，例如：Dr. Elias Vance 或 王建国 教授] 出版社： [此处可虚构一家权威技术出版社名称，例如：Aperture Science Press 或 清华大学出版社] --- 内容简介： 在人类文明迈入信息洪流的深水区之际，计算能力的指数级增长正以前所未有的速度重塑着我们对自然、社会乃至生命本身的认知。《极速先锋：数字时代的前沿探索与计算革命》并非一部追溯历史的典籍，而是对当下正在发生的、面向未来的计算范式进行的一次深度剖析和前瞻性展望。本书旨在为对高性能计算、跨学科融合以及下一代信息技术充满热情的读者，勾勒出一幅宏大而精密的蓝图。 本书的核心聚焦于“超越摩尔定律的极限”以及“计算如何驱动基础科学的范式转移”这两大主题。我们不再满足于简单的速度提升，而是深入探讨了驱动这场计算革命的底层逻辑和新兴架构。 第一部分：计算架构的范式重构 在数字时代，计算的定义正在被重新书写。传统的冯·诺依依曼架构在面对海量数据和复杂模型时，正遭遇其物理瓶颈。本书的第一部分，将详细阐述当前正处于高速发展期的几种颠覆性计算模型及其技术细节。 1. 异构计算的精细化管理： 我们摒弃了对单一CPU的过度依赖，转而深入探讨了如何高效利用GPU、FPGA、ASIC乃至专用加速器（如张量处理器TPU）的协同工作机制。本书将剖析统一内存访问（UMA）、内存分层策略以及通信拓扑优化在构建高效异构集群中的关键作用。特别地，我们用大量篇幅解析了在深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch的底层实现）中，如何通过Kernel融合和数据流优化，实现接近理论峰值的算力利用率。 2. 量子计算的工程化曙光： 量子计算不再是纯粹的理论幻想，而是工程领域亟待攻克的堡垒。本书将全面梳理超导量子比特、离子阱以及拓扑量子计算三大主流路线的物理基础、误差容忍机制和最新的相干时间记录。我们不会回避其局限性，而是着重分析量子纠错码（QEC）的最新进展，以及如何通过混合经典-量子算法（如VQE和QAOA），在当前“含噪声中等规模量子”（NISQ）时代实现初步的实用价值。 3. 类脑计算与神经形态芯片： 人工智能的下一站，是模仿生物大脑的能效比和实时学习能力。本章详述了脉冲神经网络（SNN）的数学模型、忆阻器（Memristor）作为突触元件的潜力，以及如何设计出能在边缘设备上实现低功耗、高适应性计算的神经形态硬件。我们探讨了如何在硬件层面上内建学习机制，从而摆脱对大规模数据中心训练的过度依赖。 第二部分：数据洪流与计算的边界 计算能力只有与真正有价值的数据相结合时，才能发挥出最大的效能。本书的第二部分，将目光投向那些对计算资源提出极致要求的应用领域，揭示计算科学如何成为现代科学发现的核心驱动力。 4. 极端尺度模拟的挑战与突破： 无论是气候模型的精细化预测，还是核聚变反应堆的等离子体模拟，都要求算力达到每秒万亿亿次（Exascale）甚至更高。本书详尽分析了计算流体力学（CFD）在处理湍流和多相流问题时的网格划分与时间步进策略。此外，我们深入探讨了如何利用张量网络方法来有效处理高维量子态的演化问题，这是材料科学和量子化学研究的基石。 5. 人工智能在基础科学中的渗透： AI不再仅仅是图像识别或自然语言处理的工具，它正成为发现新物理、新材料的“加速器”。我们将介绍深度生成模型（如GANs和VAEs）在反向设计具有特定物理性质的分子结构、催化剂或晶体结构中的应用。书中特别收录了利用强化学习优化复杂物理实验参数的案例分析，展示了AI如何指导人类科学家完成原本需要数十年积累才能获得的洞察。 6. 实时数据处理与边缘智能： 随着物联网（IoT）设备的爆炸式增长，计算的重心正从集中式云端向网络边缘迁移。本书探讨了流式处理框架（如Apache Flink的底层机制）如何保证低延迟的数据一致性，以及如何在资源受限的边缘节点上部署经过模型蒸馏（Model Distillation）和量化（Quantization）的轻量级AI模型，以实现即时决策。 第三部分：面向未来的计算生态系统 计算的未来不仅仅是硬件和算法的迭代，更是一种全新的生态系统建设，涉及安全、互操作性和人才培养。 7. 可信赖与安全计算的构建： 在数据主权和隐私保护日益重要的今天，如何确保计算过程的绝对安全成为重中之重。本书详细分析了同态加密（Homomorphic Encryption, HE）在加密数据上进行计算的机制与性能开销，以及安全多方计算（MPC）如何允许多个互不信任的实体共同完成复杂计算。此外，我们探讨了零知识证明（ZKP）在验证计算正确性中的革命性潜力。 8. 软件栈的抽象与协同： 面对如此多样化的硬件，统一的、可移植的软件层至关重要。本书考察了Domain-Specific Language (DSL) 的设计原则，以及如何通过高级编程模型（如OpenMP、CUDA C++的最新特性）来自动调度和优化跨平台的执行。我们强调了可复制性研究（Reproducibility）在科学计算中的伦理和技术要求，以及容器化技术（如Docker和Singularity）在高性能计算环境中的部署策略。 结语： 《极速先锋》是一次对计算前沿的诚恳对话。它既是技术人员的工具书，也是战略决策者的参考指南。本书不提供简单的答案，而是提出深刻的问题，引导读者跳出固有的思维框架，理解计算革命正在如何深刻地塑造人类科技的下一个纪元。本书的读者将带着对未来计算世界的清晰认识，准备好迎接即将到来的技术浪潮。 目标读者： 高性能计算工程师、计算机科学与工程专业的研究生及高年级本科生、AI/ML研究人员、涉及大规模数据分析和复杂系统建模的科学家。

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这本书对早期应用领域的影响力描绘，虽然篇幅不是最大，但却是最能引发我共鸣的部分。它没有停留在纯粹的理论和硬件规格上，而是展示了超级计算是如何渗透并彻底改变了地球科学、材料科学以及基础物理学的面貌。书中引用了大量的早期模拟结果的可视化描述（尽管我无法看到实际图像，但文字的描述力极强），比如对大气环流模型网格划分的精细处理，或是分子动力学模拟中粒子间相互作用力的计算量级。这种“算力如何服务于人类认知边界的拓展”的主题贯穿始终。更重要的是，它揭示了“用户”与“系统设计者”之间紧密的反馈循环。早期用户对精度和规模的极端要求，直接推动了硬件架构的改进，而硬件的突破反过来又使得过去无法想象的实验成为可能。这种互动并非一帆风顺，书中也提到了早期用户对新硬件“学习曲线”的抵触情绪，以及如何通过定制化的中间件来“驯服”这些强大的计算工具。总的来说，《超级计算 92》不仅仅是技术手册，它更像是一部关于知识生产方式变革的编年史，展示了算力如何从实验室的奢侈品，一步步成长为现代科学研究的必要基础设施。

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老实说，我拿到《超级计算 92》的时候，是有点将信将疑的。毕竟，92年这个时间点，放在今天的技术背景下，听起来未免有些陈旧。但让我惊喜的是，它对“瓶颈”这个概念的探讨，具有惊人的穿透力和持久的现实意义。书中用了大量的篇幅来分析，在向量处理单元达到一个性能拐点之后，计算密集型应用是如何被内存墙和I/O限制所拖累的。这种对系统整体性能限制的深刻理解，远超出了单纯的硬件参数对比。它不仅仅在说“我们有了多少个FLOPS”，而是在追问“这些FLOPS有多少是真正有效的工作量？”。我印象特别深的是对缓存一致性协议早期设计的讨论，那些为了解决多处理器数据同步问题而设计的复杂机制，如今虽然被更抽象的内存模型所掩盖，但其底层逻辑和权衡取舍依然是现代多核编程的基石。这本书的语言风格是极其严谨的，充满了那个时代工程师特有的务实和精确，没有过多华丽的辞藻，但每一个技术名词的引入都恰到好处，并且总能紧密联系到具体的应用场景——比如气象模拟、流体力学计算的早期需求。它没有提供“未来预测”，而是清晰地梳理了“过去如何走到现在”，这种扎实的叙事方式，反而让我对当前正在进行的技术迭代有了更冷静的审视。如果你想知道为什么我们今天还在为内存带宽争论不休，这本书会给你一个非常深刻的历史注脚。

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我得承认，这本书的阅读体验是有点“硬核”的，它并不适合那些只想了解超级计算机“有多快”的普通读者。它更像是那个时代顶级研究人员之间的一份内部研讨会记录，充满了对算法实现细节的执着。特别是关于那个时期并行编程范式的辩论，简直是一场思想的碰撞。作者细致地梳理了域分解、任务分解等基本策略在不同硬件架构上的适应性问题。比如，在共享内存机上，如何通过巧妙的循环划分来最大化数据局部性；而在分布式内存系统上，如何最小化昂贵的进程间通信（IPC）。我花了大量时间去理解书中关于“通信-计算重叠”策略的论述，这在今天看来可能是OpenMP或MPI库的默认行为，但在当时，如何让处理器在等待数据传输的同时还能进行有意义的计算，是需要极高技巧的。这本书的价值在于，它没有将这些高级技巧“黑箱化”。它展示了早期程序员是如何手动管理数据流，如何与操作系统和硬件驱动“讨价还价”来榨取性能的。读完这部分内容，你才能真正理解为什么说高性能计算是“艺术与科学的结合”，因为那时候，软件优化很大程度上依赖于对硬件微架构的直觉和洞察力，这比现在依赖于编译器自动向量化要艰难得多。

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这本《超级计算 92》绝对是打开了我的一个新世界！我本来以为这只是关于某个特定时期计算机技术发展的一些枯燥记录，但读完之后，我才发现它简直是一部浓缩的、极具洞察力的技术史诗。作者在对硬件架构演进的描述上，简直是庖丁解牛，那些早期的向量处理器、大规模并行处理（MPP）系统的设计哲学，被剖析得淋漓尽致。我特别喜欢其中关于互连网络拓扑结构的部分，它不像教科书那样干巴巴地堆砌公式，而是通过生动的案例，比如早期的Cray系统和Connection Machine的对比，来阐释带宽、延迟和可扩展性之间的微妙平衡。更让我惊艳的是，书中对软件生态系统初始阶段的描绘。你知道，没有配套的编译器、调度器和并行编程模型，再强大的硬件也只是昂贵的砖头。作者没有回避那个时代软件工具链的粗糙与不成熟，反而深入探讨了FORTRAN扩展（如FORTRAN 77的并行版本）是如何艰难地支撑起早期科学计算的。那种从无到有、摸索前行的感觉，通过文字扑面而来，让人深切体会到“算力”这两个字背后的巨大努力和智慧的结晶。读这本书，就像是穿越回那个充满理想主义和工程挑战的黄金年代，感受那些先驱者如何用有限的资源，去触碰计算能力的极限。对于任何一个对高性能计算（HPC）历史感兴趣的人来说，这本书都是不容错过的精神食粮，它为你构建了一个坚实而宏大的历史背景框架。

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《超级计算 92》的独特之处在于，它提供了一个非常清晰的、非线性的技术演化视角。它没有按照时间顺序僵硬地排列，而是围绕着几个核心的“计算哲学”来组织材料。比如，它探讨了基于“巨型机”的集中式计算范式，与新兴的“集群化”并行计算范式的交锋。这种对比分析极具启发性。在描述巨型机（如Cray Y-MP）时，作者的笔触充满了对单一、强大机器的敬畏，强调了极致的单节点性能如何驱动了早期科学突破。然而，随后转向对大规模、低成本节点集群的讨论时，语气又变得务实而前瞻，预示了未来十年的发展方向——即“规模”将战胜“极致单点性能”。书中对早期集群互联技术（如Decker Ring或Fat Tree的早期实现）的讨论非常深入，甚至涉及到了网络协议栈的简化以换取速度的尝试。这让我意识到，我们今天习以为常的“廉价算力”的出现，是建立在一系列痛苦的、跨越了多个硬件代际的技术妥协之上的。这本书成功地捕捉了那个时代技术路线选择的复杂性和偶然性，让人在阅读历史的同时，也对当前主导的技术趋势保持一种批判性的反思。

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