Memory Design Techniques for Low Energy Embedded Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Alberto Macii

出品人:

页数:155

译者:

出版时间:2002-03

价格:USD 185.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780792376903

丛书系列:

图书标签:

• 嵌入式系统
• 低功耗设计
• 存储器设计
• 存储系统
• 硬件设计
• VLSI
• 数字电路
• 存储器优化
• 功耗优化
• 嵌入式存储器

好的，以下是为您构思的一份图书简介，该书的主题是关于面向高性能计算的并行算法设计与优化。 --- 图书简介：面向高性能计算的并行算法设计与优化 导论：计算时代的挑战与并行化的必然性 在当代科学研究、工程模拟以及大数据处理领域，我们正面临着前所未有的计算挑战。传统上依赖于摩尔定律的串行计算模式已逐渐触及物理极限，而解决气候建模、基因测序、高精度流体力学仿真等复杂问题，则需要超越现有计算能力的规模。高性能计算（HPC）已成为推动科技进步的关键驱动力，而并行算法正是释放现代异构计算架构（如图形处理器、众核处理器及大规模集群）潜力的核心所在。 本书《面向高性能计算的并行算法设计与优化》旨在为读者提供一个全面、深入且实践驱动的框架，用以理解、设计和实现高效的并行算法。我们不仅仅关注理论模型，更强调如何将这些理论转化为在实际硬件上高效运行的代码，从而榨取硬件的最大性能。 第一部分：并行计算基础与模型解析 本部分构建了理解和分析并行算法的理论基石。我们从计算模型入手，对比了经典的PRAM模型、序列计算模型与现代的内存一致性模型，帮助读者建立对并行计算复杂性的清晰认知。 核心内容涵盖： 1. 并行计算的度量与性能分析： 深入探讨加速比、效率、超线性加速、Amhdahl定律与 Gustafson定律，并引入了更贴近现代架构的内存访问时间模型和通信开销模型。 2. 并行化策略与任务分解： 详细分析了数据并行、任务并行、流水线并行和领域分解（Domain Decomposition）等核心策略。重点阐述了如何根据问题的内在结构（如结构化网格、稀疏矩阵、图算法）选择最合适的分解方法。 3. 并行编程模型概览： 概述了主流的并行编程范式，包括共享内存模型（如OpenMP）、消息传递模型（如MPI）以及最新的异构加速模型（如CUDA/OpenCL）。着重分析了每种模型的优势、限制及其在不同规模系统上的适用性。 第二部分：核心并行算法设计范式 本部分聚焦于将串行算法转化为高效并行实现的关键设计范式。我们将算法分解为可并行化的基本操作，并探讨如何最小化同步开销和负载不均衡问题。 重点章节包括： 1. 并行前缀和（Scan）与归约（Reduction）： 这两种操作是许多高级并行算法的基础。我们不仅展示了经典的树形归约算法，还探讨了针对特定硬件（如SIMT架构）的优化实现，包括如何处理数据对齐和Bank冲突。 2. 并行排序算法： 比较了并行合并排序、并行基数排序（Radix Sort）在不同并行架构上的实现效率。特别分析了在内存受限环境下，如何利用分治策略进行高效的并行内存访问。 3. 图算法的并行化： 图算法（如最短路径、连通分量、PageRank）因其高度不规则的访问模式，是并行化的一大难点。本章详细剖析了基于消息传递的全局迭代方法（如Push/Pull模型），以及针对大规模稀疏图的邻接列表优化与缓存优化技术。 4. 矩阵运算的并行化： 深入研究了矩阵乘法（GEMM）的块状算法（Tiling/Blocking），阐述其如何通过增加数据重用率来最大化片上缓存的利用效率。同时，也覆盖了稀疏矩阵向量乘法（SpMV）的行主序、列主序以及基于压缩格式（如CSR, CSC）的并行实现挑战。 第三部分：针对异构架构的优化技术 现代HPC系统高度依赖于CPU与GPU（或FPGA）的协同工作。本部分专门讨论如何针对这些异构设备设计和优化算法，实现性能的最大化。 1. CUDA/OpenCL编程深入： 详细讲解了线程组织、内存层级结构（全局内存、共享内存、寄存器）的有效管理。着重分析了线程束（Warp/Wavefront）的调度机制，并教授如何通过内存合并（Coalescing）和减少分支发散来规避性能陷阱。 2. 数据迁移与负载均衡： 异构系统中的主要瓶颈往往是主机（CPU）与设备（GPU）之间的数据传输。本章探讨了异步数据传输、零拷贝技术（Zero-Copy）的应用，以及如何通过动态任务调度来平衡CPU和GPU的工作负载。 3. 内存访问优化： 针对GPU的高带宽内存（HBM）和CPU的多级缓存结构，我们分析了空间局部性和时间局部性的利用策略。介绍如何通过数据重排（Data Layout Transformation）来提高内存访问的有效性。 第四部分：高级主题与面向未来的挑战 本部分探索了当前HPC研究领域的前沿热点，并展望了未来算法设计可能需要应对的新范式。 1. 迭代求解器的并行化： 针对偏微分方程（PDEs）求解中常见的共轭梯度法（CG）、GMRES等迭代求解器，重点讨论了预条件子（Preconditioning）的并行化设计，如代数多重网格（AMG）的分布式实现。 2. 容错性与自适应并行： 在大规模集群上，硬件故障是常态。本章探讨了计算进度的检查点恢复（Checkpointing）策略及其性能代价，以及如何设计对局部错误具有一定鲁棒性的算法。 3. 新硬件范式对算法设计的影响： 初步探讨了量子计算和存内计算（In-Memory Computing）对经典并行算法设计范式可能带来的颠覆性影响。 目标读者与本书特点 本书适合计算机科学、应用数学、物理、工程等领域的研究人员、高性能计算程序员以及研究生。它不仅是一本理论参考书，更是一本实践指南。书中包含了大量的伪代码、C++/OpenMP/MPI/CUDA的实例代码片段，旨在帮助读者将抽象的并行概念直接映射到具体的代码实现中。 通过阅读本书，读者将能够系统地掌握从问题分析到并行模型选择，再到硬件优化实现的完整流程，从而能够为任何规模的计算任务设计出高效、可扩展的并行解决方案。

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这本书的封面设计简洁有力，给我一种专业而严谨的感觉。从目录结构来看，它显然聚焦于一个极具挑战性和现实意义的领域——如何在资源受限的嵌入式系统中实现能源效率最大化。我特别留意到其中关于存储器架构优化的章节，这部分内容似乎深入探讨了访问模式对功耗的连锁反应，以及如何通过创新的存储器层次结构设计来削弱这种影响。例如，它可能涉及到了非易失性存储器（NVM）的引入，以及如何平衡读写能耗与数据持久性需求。对于那些致力于开发电池供电物联网设备或可穿戴设备的工程师来说，这本书无疑提供了一个从底层硬件视角审视能效问题的全新框架。它不仅仅停留在理论层面，更像是提供了一套实用的、可操作的设计蓝图，指导读者如何在实际SoC（系统级芯片）设计流程中，将“低能耗”作为首要约束条件进行考量。我期待它能详细阐述针对特定应用场景（如传感器节点或边缘AI处理单元）的定制化内存子系统设计策略，因为通用方案往往难以达到极致的能效比。

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这本书的排版和图表质量给我留下了深刻印象，清晰的示意图和公式推导过程帮助我快速理解了那些抽象的电学和逻辑层面的概念。从我阅读的章节来看，作者对于存储器访问的“非理想性”——比如延迟抖动、噪声容忍度——有着非常现实的考量。这绝非一本空泛地谈论“节能”的书籍，而是深入探讨了在实际硅片制造过程中，如何通过巧妙的电路设计来抵消工艺变异带来的功耗增加。特别是关于新型存储器技术（比如ReRAM或MRAM）的集成路径分析，它似乎平衡了前瞻性和可行性，没有过度炒作，而是务实地讨论了它们在替代传统SRAM/DRAM时所面临的驱动电路复杂度和可靠性挑战。这本书的价值在于，它教会读者如何将材料科学、电路设计和系统架构知识融会贯通，以解决能耗这个“瓶颈”问题。

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这本书的论述风格非常偏向于硬核技术和底层原理的深挖，读起来感觉像是在阅读一本高级的计算机体系结构教科书，但其应用背景却是异常贴近当前工业界的热点。我最感兴趣的是它对动态电压与频率调节（DVFS）策略在内存访问层面的精细化控制的探讨。通常我们关注CPU的DVFS，但这本书似乎将目光投向了SRAM和缓存控制器，探讨如何根据内存访问的突发性和数据局部性，动态调整电压阈值以节省每一焦耳电能。这种粒度极细的功耗管理，对于那些对实时性和功耗有苛刻要求的系统至关重要。我猜测书中必定包含了大量的性能建模和功耗分析工具链的介绍，可能还包含了如何利用先进工艺节点（如FinFET或GAAFET）的特性来进一步优化存储单元的静态泄漏功耗。对于希望超越教科书标准方法，寻求突破性性能边界的资深设计师而言，这本书的深度是无可替代的。

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初读时，我感觉这本书的语言略显晦涩，因为它没有过多地采用面向初学者的类比，而是直接切入了半导体物理和系统级优化的核心。但随着深入，我领悟到这种直接性正是其力量所在。它假设读者已经具备了数字电路和微处理器基础知识，并致力于将读者的知识体系提升到“面向能源效率的设计范式”。我特别关注到其中关于“内存墙”与“功耗墙”交汇点的分析，这部分内容可能构建了一个理论框架，用于量化特定算法对内存带宽和能耗的耦合需求。如果书中包含了对不同内存访问模式（如流式访问、随机访问）下的能效系数（Energy per bit operation）的详细对比和分析模型，那么它将成为我案头不可或缺的参考资料。它提供了一种量化和优化的思维工具，而不仅仅是设计技巧的罗列。

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这本书的结构呈现出一种从宏观架构到微观单元的递进式展开，这是一种非常有效的技术书籍叙事方式。在系统层面上，它可能探讨了如何通过数据压缩、预取策略的能效感知机制来减少不必要的内存访问；而在更微观的层面上，我期待看到如何通过位线的优化、感应放大器的设计调整，甚至阈值电压的微调来实现亚阈值功耗的下降。这种全栈式的视角，从算法到晶体管，确保了所提出的任何优化方案都是系统兼容且切实可行的。对于从事低功耗处理器内核开发的人员来说，这本书提供了一个独特的视角：将内存视为系统能耗的主导因素，并以此为中心构建整个设计流程。它鼓励的不是简单的“关机”或“降频”，而是结构性的、智能化的能源分配和回收机制。

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