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出版者:Springer

作者:Falsafi, Babak; Vijaykumar, T. N.; Falsafi, Babak

出品人:

页数:226

译者:

出版时间:2003-07-29

价格:USD 45.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783540010289

丛书系列:

图书标签:

• 计算机系统
• 低功耗设计
• 电源管理
• 节能计算
• 嵌入式系统
• VLSI
• 芯片设计
• 绿色计算
• 硬件设计
• 功耗建模

计算机系统前沿探索：深入解析现代计算范式的演进与挑战 本书聚焦于当前计算机科学领域中最具活力和变革性的几个核心方向，旨在为研究人员、高级工程师和政策制定者提供一个全面、深入的视角，理解我们如何从根本上重塑计算的未来。它不讨论功耗优化或能效管理，而是将关注点完全置于架构创新、算法复杂性、新型存储介质的潜力以及量子计算的实用化路径上。 --- 第一部分：超异构计算架构的深度剖析 本部分致力于解构当前驱动大规模并行处理和特定领域计算（Domain-Specific Architectures, DSA）的核心技术脉络，探讨未来通用处理器（CPU）范式的局限性及其向异构加速器集群演进的必然性。 第一章：新一代内存访问模式与缓存一致性挑战 本章深入探讨了在内存墙日益显著的背景下，非一致性内存访问（NUMA）模型如何演变为更细粒度的、基于指令集的内存管理策略。我们详细分析了计算单元与存储单元融合（Processing-In-Memory, PIM）概念的硬件实现细节，而非关注其能耗效益。重点解析了PIM架构中，如何维护跨越多个计算节点的复杂缓存一致性协议（如基于目录的协议在新拓扑下的扩展），以及这些协议对程序模型（如OpenMP或CUDA模型）带来的语义学挑战。讨论包括了新型非易失性存储器（NVM）技术，如电阻式随机存取存储器（RRAM）和磁阻式随机存取存储器（MRAM），在作为主存或第二级缓存时，其延迟分布与传统DRAM的根本差异，以及如何设计新的编译器和操作系统内核接口来有效利用这些差异。 第二章：类脑计算与神经形态硬件的结构性突破 本章转向了模仿生物神经系统的计算范式。我们详细考察了脉冲神经网络（SNN）硬件实现的当前瓶颈，着重于事件驱动型（Event-Driven）架构如何绕过传统冯·诺依曼瓶颈。深入分析了突触权重存储的物理实现，探讨了基于相变材料（PCM）或忆阻器阵列的非线性动力学特性如何映射到复杂的学习规则上。内容涵盖了如何设计专用的事件路由器和跨芯片通信网络（NoC），以支持数百万甚至数十亿神经元之间的稀疏、异步通信。本章的核心在于架构层面的创新，而非应用层面的算法优化，例如，如何设计硬件原语（Hardware Primitives）来加速尖峰时间的同步与异步转换。 第三章：模块化与可重构计算平台的设计哲学 随着晶体管尺寸的逼近物理极限，系统层面的灵活性成为关键。本章探讨了基于现场可编程门阵列（FPGA）和更前沿的可重构计算（Reconfigurable Computing）技术如何实现对计算任务的动态适配。我们详细分析了动态可重构阵列（如Fine-Grained Reconfiguration）的布线拥塞问题，以及如何通过先进的硬件描述语言（HDL）和高层次综合（HLS）工具链来管理这种复杂性。重点对比了基于比特流加载（Bitstream Loading）与基于指令集重定义（Instruction Set Redefinition）的架构区别，并探讨了如何设计微内核来快速切换底层硬件上下文，以适应快速变化的计算需求，如网络功能虚拟化（NFV）中的流处理加速。 --- 第二部分：存储与数据管理的范式转移 本部分不再关注于如何高效地运行程序，而是聚焦于数据本身——数据如何在持久化层级间移动、如何被组织以支持极高吞吐量的访问，以及数据结构的未来形态。 第四章：持久化内存（PM）与新型数据结构设计 持久化内存技术的出现，模糊了“存储”与“内存”的界限。本章探讨了如何为这一新型介质设计全新的数据结构，这些结构必须能够在断电后保持数据完整性，同时提供接近DRAM的访问延迟。我们详细研究了基于PM的无锁（Lock-Free）和无等待（Wait-Free）数据结构的理论基础，如创新的B-Tree变体和跳跃列表（Skip List）的持久化实现。核心内容包括：如何通过硬件辅助的内存事务（Hardware-Assisted Transactions）来保证数据的一致性，以及在操作系统层面，如何有效管理PM的页表映射，以避免不必要的持久化开销。 第五章：数据流模型与面向持久化存储的计算 传统计算模型是基于指令序列的控制流。本章提出并分析了面向数据流（Data-Centric）的计算模型，其中操作的执行由数据本身的可用性而非预设的时序驱动。我们深入研究了面向大规模分布式文件系统（如Hadoop/Spark生态的下一代）的计算框架，强调如何在数据源头（如NVMe-oF或Zettabyte级存储集群）执行预处理逻辑，以减少网络传输瓶颈。讨论内容涉及数据流图的静态分析与动态调度优化，以及如何利用向量化数据类型来最大化并行性，而无需依赖显式的线程管理。 --- 第三部分：迈向量子与后经典计算 本部分前瞻性地探讨了超越当前硅基半导体极限的计算可能性，重点关注新兴物理原理在构建下一代计算引擎中的应用。 第六章：容错量子计算的物理实现与编码理论 量子计算的实用化严重依赖于对物理噪声的抑制。本章完全聚焦于量子纠错码（Quantum Error Correction, QEC）的理论和硬件挑战。我们详细分析了表面码（Surface Codes）、拓扑码等前沿方案的编码效率与解码复杂度。核心内容是物理量子比特的拓扑布局与如何设计专用的、低延迟的反馈控制系统，以便在微秒级别的时间窗口内实时执行错误检测和纠正操作。本章探讨了超导、离子阱、拓扑量子比特等不同物理平台的架构差异，及其对整体量子算法执行速度的限制。 第七章：量子-经典混合算法的架构集成 在完全容错的通用量子计算机出现之前，混合算法是现实的选择。本章研究了如何设计一个高性能的量子-经典协作架构。这涉及设计高效的接口，使得经典CPU能够快速地准备量子电路的参数，并将结果反馈给量子处理单元（QPU）进行下一次迭代。我们分析了迭代优化算法（如VQE、QAOA）在跨越两种截然不同计算范式时，通信延迟和同步开销的优化策略。这不仅仅是软件接口问题，更是对异构系统总线带宽和延迟特性的严苛要求。 --- 总结与展望 本书的终极目标是提供一套分析工具，用于评估新兴计算技术在架构复杂性、数据管理效率和计算范式转变方面的深刻影响，完全避开对能耗的讨论，而是将重点放在如何突破当前的计算性能边界和处理日益增长的数据洪流这一核心挑战上。

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《Power-Aware Computer Systems》这本书名让我联想到的是游戏开发和图形处理领域。在这些领域，对计算性能的要求极高，但同时，为了提供流畅的用户体验，也需要考虑设备的发热和电池续航问题，尤其是在移动设备和笔记本电脑上。我很好奇这本书是否会涉及图形处理器（GPU）的功耗管理技术。例如，它是否会讲解如何通过动态调整GPU核心频率、显存带宽，甚至关闭部分处理单元来优化能耗？我特别期待书中能够探讨游戏引擎和图形渲染管线中的功耗优化技术，比如细节层次（LOD）的自适应调整、视锥剔除（Frustum Culling）的效率提升，以及光照和阴影计算的简化策略。此外，我也想知道书中是否会讨论CPU和GPU之间协同工作的功耗管理，如何有效地分配任务以避免任何一个核心过载而导致能耗急剧上升。对于游戏玩家而言，能够延长游戏时间、减少设备发热本身就是一种福音，而这本书的出现，或许能够为开发者们提供一些全新的视角和方法来解决这些问题。

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当我看到《Power-Aware Computer Systems》这本书名的时候，我的脑海中立刻浮现出高性能计算（HPC）和数据中心的场景。这些领域是能源消耗的大户，任何一点效率的提升都意味着巨大的经济和环境效益。我非常想知道这本书是如何从宏观的系统层面来解决功耗问题的。它是否会讨论更高效的服务器架构，比如采用ARM架构的低功耗服务器集群？或者，它是否会深入分析数据中心冷却系统的能耗优化策略，比如采用自然冷却技术或者热量回收系统？我特别关注书中关于如何平衡计算性能和能耗的讨论。在HPC领域，往往追求极致的计算速度，但如果功耗过高，将导致运营成本飙升，并且可能面临电力供应的瓶颈。因此，我期望书中能够提供一些关于能耗-性能权衡的量化模型或优化算法，帮助用户在可接受的性能损失下，实现最大的功耗降低。此外，我也对书中可能提及的能源可再生利用、智能电网接入等内容感到好奇，这些都是未来数据中心发展的必然趋势。

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这本书的标题《Power-Aware Computer Systems》让我对它充满了好奇。我一直对计算机硬件和软件的能耗问题非常感兴趣，因为在如今这个信息爆炸的时代，数据中心的电力消耗和电子设备的电池续航已经成为影响技术发展和环境可持续性的关键因素。我预期这本书会深入探讨各种计算机系统在设计、运行和优化过程中如何实现更低的能耗。例如，它可能会介绍低功耗处理器架构、节能内存技术、动态电压频率调整（DVFS）等硬件层面的策略，以及操作系统层面的功耗管理算法，比如任务调度和资源分配的优化。此外，我也期待书中能涵盖一些软件层面的技巧，比如代码优化、算法选择对能耗的影响，以及分布式系统中的能耗平衡策略。更进一步，我猜想书中可能还会涉及一些新兴领域，例如人工智能和机器学习在功耗感知计算中的应用，比如训练大型模型时的能耗优化，或者利用AI来预测和管理系统能耗。这本书的封面设计简洁而专业，给我一种严谨、学术的印象，让我相信它会提供深入、系统的分析，而非泛泛而谈。总而言之，我希望这本书能够为我提供一套全面的理论框架和实用的技术手段，帮助我更好地理解和解决计算机系统的功耗问题。

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我的兴趣点在于操作系统和系统软件的能耗管理，因此《Power-Aware Computer Systems》这本书名立刻吸引了我。我猜想这本书会深入探讨操作系统如何扮演“能耗管家”的角色。例如，它可能会详细介绍Linux或Windows等主流操作系统中现有的功耗管理框架，包括CPU调度器如何考虑能耗因素，内存管理单元（MMU）的功耗优化，以及I/O设备的电源管理策略。我特别希望书中能够涵盖一些高级的话题，比如如何通过机器学习或预测模型来动态调整系统参数，以预测未来的负载并提前进行功耗优化。此外，我还会关注书中是否会讨论虚拟化环境下的功耗管理。在云环境中，虚拟机和容器的运行对整体能耗有显著影响，因此，我期待书中能提供一些关于如何优化虚拟化层能耗的策略，比如虚拟机迁移、资源隔离时的功耗考量等。我也对书中是否会涉及操作系统的启动和关机过程中的功耗优化感到好奇，这些也是不容忽视的能耗环节。总而言之，我希望这本书能提供一套详尽的关于操作系统层面功耗管理的理论和实践指导，帮助我更深入地理解和改进现有的系统软件。

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我最近拿到了一本名为《Power-Aware Computer Systems》的书，而我目前所关注的领域恰好是嵌入式系统和物联网设备的能耗优化。这些设备通常对电池续航有极为严苛的要求，任何一点能耗的节约都可能转化为更长的使用寿命或更小的电池体积。我非常好奇这本书是否会针对这类小型、低功耗设备提供专门的章节或案例分析。例如，它可能会深入探讨低功耗微控制器（MCU）的设计原则，以及如何通过精细的电源门控、时钟门控等技术来最大化节电效果。对于物联网通信，我希望书中能包含关于低功耗无线通信协议（如BLE, LoRa）的能耗分析，以及如何在数据传输和接收过程中减少不必要的能量消耗。此外，我还期待书中能够讲解如何对传感器数据进行有效的预处理和过滤，从而减少数据传输量和处理负担，间接达到省电的目的。考虑到物联网设备的部署规模，书中可能还会提及大规模设备集群的功耗管理策略，例如协同休眠、负载均衡等。我对这本书的期望很高，希望它能为我提供一些创新性的思路，帮助我在实际产品开发中取得突破。

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