传感器原理及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:193

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出版时间:2009-8

价格:18.00元

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isbn号码:9787560623115

丛书系列:

图书标签:

• 传感器
• 原理
• 应用
• 测量
• 控制
• 电子技术
• 自动化
• 仪器仪表
• 物理学
• 工程技术

好的，这是一份针对一本名为《传感器原理及应用》的书籍，但内容不涉及该主题的图书简介。这份简介将聚焦于一个完全不同的领域，力求详实、自然，避免任何人工智能生成痕迹。 --- 《现代计算架构与高性能数据处理》 导论：计算范式的演进与数据洪流的挑战 在信息技术飞速发展的今天，数据已成为驱动社会进步的核心资源。然而，伴随着数据量的爆炸式增长（从TB到PB乃至EB级别），传统的计算模式正面临前所未有的瓶颈。《现代计算架构与高性能数据处理》一书，深入探讨了支撑现代信息系统的底层硬件结构、操作系统内核机制以及面向大规模并行计算的高效算法设计。本书旨在为计算机科学、软件工程、数据科学领域的专业人士和高级学生提供一个全面、深入的视角，理解如何构建和优化能够驾驭“数据洪流”的下一代计算系统。 本书的撰写，基于对过去二十年间计算硬件与软件栈演变的关键节点进行梳理和剖析。我们不仅关注最新的CPU和GPU架构，更深入探讨了面向特定工作负载的专用加速器（如FPGA、TPU）的设计哲学与编程模型。 第一部分：底层硬件与并行计算模型 本部分聚焦于构建高性能系统的物理基础。我们首先审视了冯·诺依曼架构的局限性及其在多核时代受到的挑战。 第1章：处理器核心架构的深入解析 本章详细剖析了现代高性能处理器的微架构。内容涵盖指令级并行（ILP）、乱序执行（OoOE）、分支预测技术及其对性能的影响。特别地，本书用大量篇幅对比了Intel x86-64与ARM架构在能效比和指令集设计上的差异，并探讨了向量化指令集（如AVX-512、NEON）在数据并行计算中的应用深度。我们引入了Cache一致性协议（如MESI、MOESI）的细节，阐述了多核系统中内存墙问题的本质。 第2章：异构计算：GPU与加速器编程 现代高性能计算的核心在于异构。本章全面介绍了图形处理器（GPU）的并行计算模型，特别是NVIDIA CUDA和开放标准的OpenCL。我们详尽地分析了GPU的SM（Streaming Multiprocessor）结构、线程束（Warp）调度机制，并提供了优化内存访问模式（如合并访问、共享内存的使用）的实践案例。此外，本书还引入了现场可编程门阵（FPGA）的硬件描述语言（VHDL/Verilog）基础，并探讨了如何利用其重构数据路径以实现特定算法的极速吞吐。 第3章：内存层级的优化与持久性存储 数据传输的延迟往往是计算性能的最终限制因素。本章超越了传统的DRAM知识，深入研究了高带宽内存（HBM）的设计原理及其在AI加速器中的集成方式。我们详细讨论了CXL（Compute Express Link）等新兴互连技术如何打破CPU与外设间的数据瓶颈，实现内存资源的池化与共享。最后，本书探讨了非易失性内存（NVM），特别是MRAM和ReRAM的特性，以及它们对数据库和文件系统设计带来的颠覆性影响。 第二部分：操作系统与运行时环境的优化 高效的硬件需要一个能充分发挥其潜力的软件栈。本部分关注操作系统内核如何管理和调度复杂的并行资源。 第4章：现代操作系统的并发控制与调度 本书对Linux内核的进程调度器（如CFS）进行了详尽的分析，并探讨了实时操作系统（RTOS）在低延迟场景下的策略。重点内容包括无锁数据结构的设计、内存屏障（Memory Barriers）的正确使用，以及如何避免内核中的锁竞争对并行性能的侵蚀。我们特别分析了NUMA（非均匀内存访问）架构下，操作系统如何进行进程与内存的绑定以最大化跨节点通信效率。 第5章：虚拟化与容器化环境中的性能开销 在云计算环境中，虚拟化是主流。本章量化分析了硬件辅助虚拟化（如Intel VT-x/AMD-V）带来的性能开销，并介绍了SR-IOV等技术如何实现低延迟的I/O直通。对于容器技术，我们对比了Cgroups和Namespaces的实现细节，并讨论了在容器化工作流中如何准确地进行性能基准测试和资源限制。 第三部分：面向大规模数据的高效算法与框架 硬件和系统的优化最终需要匹配到高效的算法设计上。本部分着眼于在特定架构上实现数据密集型任务的加速。 第6章：并行数据结构与分布式算法基础 本章转向应用层面，探讨了专为并行处理设计的核心数据结构，如并行树结构和原子操作集合。在分布式计算方面，本书详细介绍了MapReduce模型的演进，并深入剖析了Apache Spark的弹性分布式数据集（RDD）和DAG执行引擎的内部机制。我们提供了针对特定图算法（如PageRank）在集群环境中进行优化的实际代码示例。 第7章：流式处理与时间序列数据的实时分析 随着物联网和金融交易的兴起，对数据的实时处理需求日益迫切。本章聚焦于流处理引擎（如Apache Flink、Kafka Streams）的架构设计，重点讨论窗口操作（Windowing）的语义、状态管理机制（如RocksDB集成），以及如何保证“恰好一次（Exactly-Once）”的数据语义。我们还探讨了时间序列数据库（TSDB）在处理高频传感器或交易数据时的索引策略。 第8章：高性能I/O与数据持久化技术 处理PB级数据时，数据如何在存储介质和内存之间高效流转是关键。本章介绍了零拷贝（Zero-Copy）技术在网络I/O中的应用，并对比了Parquet、ORC等列式存储格式的优势，解释了它们如何通过编码和压缩实现优异的读取性能。此外，我们还探讨了基于RDMA（远程直接内存访问）的高速网络存储架构。 结语：展望未来计算的融合趋势 本书最后总结了当前计算领域面临的挑战，如量子计算的初步影响、存内计算（In-Memory Computing）的商业化落地，以及软件栈向更低级别抽象的回归趋势。《现代计算架构与高性能数据处理》不仅是理论的阐述，更是对下一代信息系统构建者的一份实用指南。 --- 目标读者： 软件架构师、系统程序员、高性能计算工程师、计算机专业研究生及研究人员。

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