编译原理习题解析与上机指导 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:224

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出版时间:2009-8

价格:23.00元

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isbn号码:9787030251251

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《计算机系统结构：深度探索与实践》 一、 前言：穿越摩尔定律的迷雾，直击计算核心 在数字浪潮席卷全球的今天，我们无时无刻不被各种计算机系统所包围。从智能手机、高性能服务器到嵌入式设备，它们的强大性能和高效运作，背后都离不开对计算机系统结构深刻的理解。然而，伴随摩尔定律的放缓，以及异构计算、并行计算等新范式的兴起，传统的计算机体系结构正面临前所未有的挑战与变革。 本书《计算机系统结构：深度探索与实践》正是为了回应这一时代的需求而生。它并非一本浅尝辄止的入门读物，而是旨在带领读者深入计算机系统的“心脏”，理解其“脉搏”跳动的奥秘，掌握驱动现代计算前行的核心原理。我们将一起穿越复杂的硬件指令集，解析内存层级带来的性能差异，洞悉并行计算的威力，并探讨面向未来的体系结构发展趋势。 本书的目标读者是对计算机系统底层原理充满好奇的开发者、软件工程师、系统架构师，以及希望深化计算机科学理论功底的研究生和高年级本科生。我们相信，只有深刻理解了硬件的限制与潜力，才能写出真正高效、优雅的软件，才能设计出应对未来挑战的下一代计算系统。 二、 目录概览：层层递进，构建系统理解的阶梯 本书内容丰富，结构严谨，从宏观到微观，从理论到实践，层层递进，力求为读者构建一个完整而深入的计算机系统结构知识体系。 第一部分：计算基础与指令集架构（ISA） 第一章：计算机的演进与基本模型 从ENIAC到现代多核处理器，计算机发展的关键里程碑。 冯·诺依曼模型及其核心组件：运算器、控制器、存储器、输入/输出设备。 指令周期的剖析：取指、译码、执行、访存、写回。 高性能计算的早期探索与挑战。 第二章：指令集架构（ISA）：软件与硬件的契约 RISC vs. CISC：两种截然不同的设计哲学及其影响。 MIPS、x86、ARM等典型ISA的特点与应用场景。 指令格式、寻址模式、操作码设计。 寄存器文件：CPU的“工作台”。 数据类型与字节序。 指令流水线：提升指令吞吐量的关键技术。 流水线冒险：结构冒险、数据冒险、控制冒险及其解决方案（转发、停顿、分支预测）。 第三章：高级指令集特性与扩展 向量指令集（SIMD）：加速数据密集型计算（如MMX, SSE, AVX）。 向量处理器架构的演进。 SIMD指令的应用场景：多媒体处理、科学计算、机器学习。 精简指令集与复杂指令集的融合趋势。 特定领域指令集（如DSP指令）。 第二部分：内存系统与性能优化 第四章：内存层级结构：速度与容量的权衡 CPU寄存器、高速缓存（Cache）、主内存（RAM）、辅助存储（硬盘/SSD）的层级关系。 缓存的工作原理：局部性原理（时间局部性、空间局部性）。 缓存组织：直接映射、全相联、组相联。 块大小、相联度、容量对缓存性能的影响。 写策略：写回法（Write-back）与写通法（Write-through）。 替换策略：LRU、FIFO、随机等。 多级缓存（L1, L2, L3）的设计与协同。 第五章：主内存系统与虚拟内存 DRAM的工作原理与技术发展（DDR SDRAM）。 内存带宽、延迟与时序参数。 内存控制器与总线。 虚拟内存的基本概念：地址空间、页表、缺页中断。 TLB（Translation Lookaside Buffer）：加速虚拟地址到物理地址的转换。 内存管理单元（MMU）。 虚拟内存对程序开发和系统安全的重要性。 第六章：I/O系统与存储技术 I/O设备的类型与特点。 I/O接口与总线：PCIe、SATA、NVMe。 中断、DMA（Direct Memory Access）机制。 存储设备的演进：HDD、SSD。 RAID（Redundant Array of Independent Disks）技术。 存储性能瓶颈分析与优化。 第三部分：并行计算与多核架构 第七章：并行计算的基本概念 指令级并行（ILP）与线程级并行（TLP）。 进程与线程的区别。 并行性与并发性的辨析。 数据并行、任务并行。 并行程序的性能衡量：加速比、效率。 Amdahl定律与Gustafson定律。 第八章：多核处理器架构 共享内存多核架构：NUMA（Non-Uniform Memory Access）与UMA（Uniform Memory Access）。 缓存一致性问题：Snooping协议与Directory-based协议。 多核处理器的互连网络（Interconnect）。 超线程（Hyper-Threading）技术。 多核时代的挑战：通信开销、同步问题、负载均衡。 第九章：GPU与异构计算 GPU架构：大规模并行处理单元（Streaming Multiprocessors, SMs）。 SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）模型。 GPU的内存模型与线程调度。 CUDA、OpenCL等通用GPU编程模型。 CPU与GPU的协同工作模式。 FPGA（Field-Programmable Gate Array）与ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）的定位。 异构计算系统的设计与编程。 第四部分：面向未来的体系结构趋势 第十章：新兴计算范式与挑战 近内存计算（Near-Memory Computing）与内存墙的突破。 存内计算（In-Memory Computing）与处理单元的集成。 新的计算模型：神经形态计算、量子计算。 功耗墙与能效比的持续追求。 安全与隐私的硬件保障：可信计算。 RISC-V架构的崛起与开放指令集生态。 第十一章：系统性能分析与优化策略 性能分析工具：profilers, simulators。 性能瓶颈的识别：CPU bound, Memory bound, I/O bound。 基于体系结构特性的软件优化：编译器优化、内存访问优化、并行化。 系统级调优：操作系统参数、硬件配置。 性能建模与预测。 五、 本书特色：深度、广度与实践的完美融合 《计算机系统结构：深度探索与实践》之所以能够成为一本独树一帜的著作，主要体现在以下几个方面： 深度挖掘： 本书不满足于表面的概念介绍，而是深入剖析各种体系结构组件的工作原理，例如，在讲解缓存时，会详细解析不同替换策略的数学模型和性能权衡，在讲解多核时，会深入分析缓存一致性协议的细节与实现。 广度覆盖： 从经典的指令集架构到前沿的异构计算与新兴计算范式，本书力求全面覆盖计算机系统结构的关键领域，为读者提供一个广阔的知识视野。 理论与实践结合： 本书的章节设计紧密围绕实际应用场景。例如，在讲解流水线时，会结合实际指令的执行流程；在讲解内存层级时，会分析缓存未命中对程序性能的影响；在讲解并行计算时，会讨论多核和GPU编程中的常见问题。 逻辑清晰，循序渐进： 各章节之间逻辑紧密，内容循序渐进，从基础概念出发，逐步引入更复杂和高级的主题，确保读者能够逐步建立起对计算机系统结构的系统性认知。 注重权衡与取舍： 计算机系统结构的设计本质上是各种矛盾与权衡的艺术。本书在介绍各种技术时，始终强调其设计背后的动机、优势以及存在的局限性，引导读者理解“为什么”这样做，而非仅仅“是什么”。 面向未来： 除了回顾经典，本书更是着眼于未来。对新兴计算范式的介绍，有助于读者把握行业发展脉搏，为未来的技术创新做好准备。 六、 学习指导：如何最大化本书的学习效益 为了充分汲取本书的精华，我们建议读者遵循以下学习路径： 1. 扎实基础： 务必在学习过程中，理解并掌握每一章的基础概念。不要跳过任何看似简单的部分，因为它们往往是理解后续更复杂内容的基础。 2. 勤于思考： 在阅读过程中，多问“为什么”。例如，为什么需要缓存？为什么会有流水线冒险？不同的寻址模式有什么优劣？思考这些问题能加深理解。 3. 联系实际： 尝试将书中所学理论与你日常接触到的软件和硬件联系起来。思考你正在使用的软件，其性能瓶颈可能与哪些体系结构特性相关？ 4. 动手实践（可选但推荐）： 如果条件允许，可以尝试使用相关的性能分析工具（如perf, VTune）或模拟器（如gem5）来验证书中的某些概念，或者编写简单的并行程序来体会多核和GPU的编程模型。虽然本书不直接提供大量习题和上机代码，但其内容为读者进行自主实践提供了坚实的理论指导。 5. 深入探究： 对于感兴趣的特定领域，本书提供的参考文献和深入分析将是一个极好的起点，可以进一步查阅更专业的文献。 七、 结语：构建高效计算的基石 《计算机系统结构：深度探索与实践》是一次穿越计算机系统核心的深度旅程。我们相信，通过对本书内容的深入学习，读者将不仅能够构建起对计算机系统结构坚实而全面的理解，更能培养出分析和解决复杂系统性能问题的能力，为他们在未来的软件开发、系统设计以及技术创新道路上奠定坚实的基础。愿本书能成为您在计算世界中探索未知、追求卓越的得力助手。

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