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出版者:

作者:Mayer-Lindenberg, F.

出品人:

頁數:314

译者:

出版時間:2004-3

價格:952.00元

裝幀:

isbn號碼:9780470844441

叢書系列:

圖書標籤:

• 數字信號處理
• 嵌入式係統
• 處理器架構
• 並行計算
• 硬件設計
• VLSI
• 低功耗設計
• 專用集成電路
• 算法優化
• 高性能計算

《數字信號處理的基石：並行架構與優化技術》 本書深入探討瞭現代數字信號處理（DSP）領域中至關重要的並行架構設計和高效算法優化技術。在信息爆炸的時代，處理海量數據的需求日益增長，而傳統的串行處理方式已難以滿足實時性、低功耗和高性能的要求。因此，理解並掌握高效的並行處理策略，對於設計下一代數字信號處理器至關重要。 第一部分：並行處理的理論基礎與架構演進 本部分將為讀者奠定堅實的理論基礎，追溯並行處理思想的發展曆程，並介紹當前主流的並行處理架構。 第一章：數字信號處理的挑戰與並行化的必然性 概述數字信號處理在通信、圖像、音頻、醫療、科學計算等領域的廣泛應用。 分析傳統DSP麵臨的性能瓶頸：計算復雜度、數據吞吐量、功耗限製。 闡述並行處理的定義、基本思想及其在解決DSP挑戰中的關鍵作用。 引入多核、異構計算等概念，預示未來DSP的發展方嚮。 第二章：並行處理的基本模型與吞吐量/延遲權衡 詳細介紹指令級並行（ILP）、綫程級並行（TLP）和數據級並行（DLP）等並行處理模型。 解釋吞吐量（Throughput）和延遲（Latency）在DSP係統中的不同意義及其優化目標。 分析如何在並行架構中平衡吞吐量和延遲，以滿足不同DSP應用的具體需求。 探討流水綫（Pipelining）、超標量（Superscalar）、多綫程（Multithreading）等實現ILP的技術。 第三章：經典的並行處理架構迴顧 迴顧SIMD（Single Instruction, Multiple Data）架構的發展，如MMX、SSE、AVX等指令集，分析其在嚮量化計算中的優勢。 介紹MIMD（Multiple Instruction, Multiple Data）架構，如多核處理器，探討其任務並行和數據並行策略。 分析GPU（Graphics Processing Unit）的演進，從圖形渲染到通用計算（GPGPU），闡述其大規模數據並行處理的強大能力。 探討FPGA（Field-Programmable Gate Array）在定製化並行硬件加速中的獨特地位。 第四章：現代DSP處理器中的並行架構 深入分析當前主流DSP處理器（如ARM NEON、Intel AVX-512、NVIDIA Tensor Cores等）的內部並行架構設計。 探討多核、異構計算（CPU+GPU、CPU+FPGA、DSP+AI加速器）的集成策略。 介紹片上網絡（Network-on-Chip, NoC）在多核DSP互連中的作用，以及其拓撲結構和路由算法。 分析緩存層次結構（Cache Hierarchy）和內存帶寬對並行處理性能的影響，以及相應的優化方法。 第二部分：高效的算法與軟件優化技術 本部分將聚焦於如何將並行處理的優勢轉化為實際的性能提升，通過算法設計和軟件層麵的優化來實現DSP應用的高效運行。 第五章：數據並行算法設計原則 講解如何識彆算法中的數據並行性，例如嚮量化、矩陣運算、捲積等。 介紹常見的並行算法模式，如MapReduce、Divide and Conquer、Stencil計算等。 探討數據依賴性分析在並行算法設計中的重要性，以及如何避免或管理依賴。 分析內存訪問模式對並行算法性能的影響，以及如何優化數據布局和訪問以提高緩存命中率。 第六章：並行算法的實現與編程模型 介紹主流的並行編程模型，包括OpenMP、MPI、CUDA、OpenCL等。 講解如何在C/C++、Python等高級語言中利用這些模型實現並行算法。 探討SIMD指令集的使用，如何通過內聯匯編或編譯器指令實現嚮量化。 分析多綫程同步與通信機製（如鎖、信號量、消息傳遞），以及如何避免死鎖和競態條件。 第七章：麵嚮硬件的算法優化 深入分析不同硬件架構（CPU、GPU、FPGA）的特性，以及如何根據硬件特點優化算法。 介紹計算圖（Computation Graph）的概念，以及如何將其映射到目標硬件上。 探討算法的算子融閤（Operator Fusion）、算子分解（Operator Decomposition）等技術，以減少內存訪問和提高計算效率。 分析數據類型選擇（如低精度浮點、整數運算）對性能和功耗的影響。 第八章：性能分析與調優工具 介紹常用的性能分析工具，如profilers（如gprof, perf, Nsight）、trace tools等，用於識彆性能瓶頸。 講解如何分析CPU、GPU、內存、I/O等各個環節的性能指標。 介紹編譯器優化選項以及如何利用它們來提升代碼性能。 探討自動調優（Auto-tuning）技術，即通過實驗找到最優的並行配置和算法參數。 第三部分：高級主題與未來展望 本部分將觸及更深入的DSP並行化議題，並展望該領域的未來發展趨勢。 第九章：麵嚮特定DSP應用的並行化策略 通信信號處理： FFT、FIR/IIR濾波器、信道編碼/解碼等核心算法的並行實現。 圖像與視頻處理： 圖像濾波、特徵提取、視頻編碼/解碼、計算機視覺算法的並行加速。 音頻處理： 音頻編解碼、語音識彆、音頻效果處理的並行化。 機器學習與深度學習加速： 捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等模型在DSP硬件上的高效推理與訓練。 第十章：低功耗並行DSP設計 探討在保持高性能的同時降低功耗的技術，如動態電壓頻率調整（DVFS）、時鍾門控（Clock Gating）、功耗感知調度（Power-aware Scheduling）。 分析數據路徑優化（Data Path Optimization）和資源共享（Resource Sharing）在降低功耗中的作用。 探討新興的低功耗處理技術，如脈衝神經網絡（Spiking Neural Networks）和模擬計算。 第十一章：實時嵌入式DSP係統的並行挑戰 分析實時性要求對並行係統設計帶來的挑戰，如確定性執行、中斷處理、調度策略。 探討嵌入式係統中有限資源的約束，如內存、功耗、計算能力。 介紹實時操作係統（RTOS）在管理並行任務中的作用。 第十二章：麵嚮未來的DSP並行計算 展望未來DSP處理器架構的發展趨勢，如更先進的異構集成、專用AI加速器、新型內存技術。 探討近內存計算（Near-Memory Computing）和內存內計算（In-Memory Computing）的潛力。 分析軟件定義硬件（Software-Defined Hardware）的演進及其對DSP開發的影響。 探討量子計算在DSP領域的潛在應用前景。 本書旨在為廣大從事數字信號處理、計算機體係結構、嵌入式係統設計、高性能計算等領域的讀者提供一個全麵而深入的視角。通過對並行處理核心概念、主流架構、算法優化以及前沿技術的探討，讀者將能夠更好地理解和設計下一代高性能、低功耗的數字信號處理係統，從而應對日益嚴峻的數據處理挑戰。

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