Dedicated Digital Processors pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Mayer-Lindenberg, F.

出品人:

页数:314

译者:

出版时间:2004-3

价格:952.00元

装帧:

isbn号码:9780470844441

丛书系列:

图书标签:

数字信号处理
嵌入式系统
处理器架构
并行计算
硬件设计
VLSI
低功耗设计
专用集成电路
算法优化
高性能计算

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具体描述

The recent evolution of digital technology has resulted in the design of digital processors with increasingly complex capabilities. The implementation of hardware/software co-design methodologies provides new opportunities for the development of low power, high speed DSPs and processor networks. Dedicated digital processors are digital processors with an application specific computational task. Dedicated Digital Processors presents an integrated and accessible approach to digital processor design principles, processes, and implementations based upon the author's considerable experience in teaching digital systems design and digital signal processing. Emphasis is placed on presentation of hardware/software co-design methods, with examples and illustrations provided throughout the text. System-on-a-chip and embedded systems are described and examples of high speed real-time processing are given. Coverage of standard and emerging DSP architectures enable the reader to make an informed selection when undertaking their own designs. Presents readers with the elementary building blocks for the design of digital hardware systems and processor networks Provides a unique evaluation of standard DSP architectures whilst providing up-to-date information on the latest architectures, including the TI 55x and TigerSharc chip families and the Virtex FPGA (field-programmable gate array) Introduces the concepts and methodologies for describing and designing hardware VHDL is presented and used to illustrate the design of a simple processor A practical overview of hardware/software codesign with design techniques and considerations illustrated with examples of real-world designs Fundamental reading for graduate and senior undergraduate students of computer and electronic engineering, and Practicing engineers developing DSP applications.

《数字信号处理的基石：并行架构与优化技术》本书深入探讨了现代数字信号处理（DSP）领域中至关重要的并行架构设计和高效算法优化技术。在信息爆炸的时代，处理海量数据的需求日益增长，而传统的串行处理方式已难以满足实时性、低功耗和高性能的要求。因此，理解并掌握高效的并行处理策略，对于设计下一代数字信号处理器至关重要。第一部分：并行处理的理论基础与架构演进本部分将为读者奠定坚实的理论基础，追溯并行处理思想的发展历程，并介绍当前主流的并行处理架构。第一章：数字信号处理的挑战与并行化的必然性概述数字信号处理在通信、图像、音频、医疗、科学计算等领域的广泛应用。分析传统DSP面临的性能瓶颈：计算复杂度、数据吞吐量、功耗限制。阐述并行处理的定义、基本思想及其在解决DSP挑战中的关键作用。引入多核、异构计算等概念，预示未来DSP的发展方向。第二章：并行处理的基本模型与吞吐量/延迟权衡详细介绍指令级并行（ILP）、线程级并行（TLP）和数据级并行（DLP）等并行处理模型。解释吞吐量（Throughput）和延迟（Latency）在DSP系统中的不同意义及其优化目标。分析如何在并行架构中平衡吞吐量和延迟，以满足不同DSP应用的具体需求。探讨流水线（Pipelining）、超标量（Superscalar）、多线程（Multithreading）等实现ILP的技术。第三章：经典的并行处理架构回顾回顾SIMD（Single Instruction, Multiple Data）架构的发展，如MMX、SSE、AVX等指令集，分析其在向量化计算中的优势。介绍MIMD（Multiple Instruction, Multiple Data）架构，如多核处理器，探讨其任务并行和数据并行策略。分析GPU（Graphics Processing Unit）的演进，从图形渲染到通用计算（GPGPU），阐述其大规模数据并行处理的强大能力。探讨FPGA（Field-Programmable Gate Array）在定制化并行硬件加速中的独特地位。第四章：现代DSP处理器中的并行架构深入分析当前主流DSP处理器（如ARM NEON、Intel AVX-512、NVIDIA Tensor Cores等）的内部并行架构设计。探讨多核、异构计算（CPU+GPU、CPU+FPGA、DSP+AI加速器）的集成策略。介绍片上网络（Network-on-Chip, NoC）在多核DSP互连中的作用，以及其拓扑结构和路由算法。分析缓存层次结构（Cache Hierarchy）和内存带宽对并行处理性能的影响，以及相应的优化方法。第二部分：高效的算法与软件优化技术本部分将聚焦于如何将并行处理的优势转化为实际的性能提升，通过算法设计和软件层面的优化来实现DSP应用的高效运行。第五章：数据并行算法设计原则讲解如何识别算法中的数据并行性，例如向量化、矩阵运算、卷积等。介绍常见的并行算法模式，如MapReduce、Divide and Conquer、Stencil计算等。探讨数据依赖性分析在并行算法设计中的重要性，以及如何避免或管理依赖。分析内存访问模式对并行算法性能的影响，以及如何优化数据布局和访问以提高缓存命中率。第六章：并行算法的实现与编程模型介绍主流的并行编程模型，包括OpenMP、MPI、CUDA、OpenCL等。讲解如何在C/C++、Python等高级语言中利用这些模型实现并行算法。探讨SIMD指令集的使用，如何通过内联汇编或编译器指令实现向量化。分析多线程同步与通信机制（如锁、信号量、消息传递），以及如何避免死锁和竞态条件。第七章：面向硬件的算法优化深入分析不同硬件架构（CPU、GPU、FPGA）的特性，以及如何根据硬件特点优化算法。介绍计算图（Computation Graph）的概念，以及如何将其映射到目标硬件上。探讨算法的算子融合（Operator Fusion）、算子分解（Operator Decomposition）等技术，以减少内存访问和提高计算效率。分析数据类型选择（如低精度浮点、整数运算）对性能和功耗的影响。第八章：性能分析与调优工具介绍常用的性能分析工具，如profilers（如gprof, perf, Nsight）、trace tools等，用于识别性能瓶颈。讲解如何分析CPU、GPU、内存、I/O等各个环节的性能指标。介绍编译器优化选项以及如何利用它们来提升代码性能。探讨自动调优（Auto-tuning）技术，即通过实验找到最优的并行配置和算法参数。第三部分：高级主题与未来展望本部分将触及更深入的DSP并行化议题，并展望该领域的未来发展趋势。第九章：面向特定DSP应用的并行化策略通信信号处理： FFT、FIR/IIR滤波器、信道编码/解码等核心算法的并行实现。图像与视频处理：图像滤波、特征提取、视频编码/解码、计算机视觉算法的并行加速。音频处理：音频编解码、语音识别、音频效果处理的并行化。机器学习与深度学习加速：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型在DSP硬件上的高效推理与训练。第十章：低功耗并行DSP设计探讨在保持高性能的同时降低功耗的技术，如动态电压频率调整（DVFS）、时钟门控（Clock Gating）、功耗感知调度（Power-aware Scheduling）。分析数据路径优化（Data Path Optimization）和资源共享（Resource Sharing）在降低功耗中的作用。探讨新兴的低功耗处理技术，如脉冲神经网络（Spiking Neural Networks）和模拟计算。第十一章：实时嵌入式DSP系统的并行挑战分析实时性要求对并行系统设计带来的挑战，如确定性执行、中断处理、调度策略。探讨嵌入式系统中有限资源的约束，如内存、功耗、计算能力。介绍实时操作系统（RTOS）在管理并行任务中的作用。第十二章：面向未来的DSP并行计算展望未来DSP处理器架构的发展趋势，如更先进的异构集成、专用AI加速器、新型内存技术。探讨近内存计算（Near-Memory Computing）和内存内计算（In-Memory Computing）的潜力。分析软件定义硬件（Software-Defined Hardware）的演进及其对DSP开发的影响。探讨量子计算在DSP领域的潜在应用前景。本书旨在为广大从事数字信号处理、计算机体系结构、嵌入式系统设计、高性能计算等领域的读者提供一个全面而深入的视角。通过对并行处理核心概念、主流架构、算法优化以及前沿技术的探讨，读者将能够更好地理解和设计下一代高性能、低功耗的数字信号处理系统，从而应对日益严峻的数据处理挑战。