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出版者:

作者:Gebhardt, Annemarie/ Preethlall, Peter/ Pillay, Sagie/ Rensburg, Philip Van

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:22.01

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isbn号码:9780521681391

丛书系列:

图书标签:

• Life Sciences
• Biology
• Study Guide
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• Science
• Textbook
• South Africa
• Curriculum
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• Master Study

《探索数字世界的边界：下一代计算范式与应用》 内容简介 本书深入剖析了当前计算技术演进的前沿领域，旨在为读者构建一个关于未来计算范式的全面认知框架。我们不再局限于传统冯·诺依曼架构的局限，而是将目光投向那些正在重塑数据处理、信息获取和人机交互方式的颠覆性技术。全书结构清晰，逻辑严密，从理论基础到实际应用，层层递进，力求详尽阐述每一个关键概念及其潜在影响。 第一部分：后摩尔时代的新计算架构 随着硅基芯片的物理极限日益临近，本部分首先对当前集成电路技术的发展瓶颈进行了细致的梳理，并系统介绍了旨在突破这些限制的新型计算架构。 1.1 量子计算的原理与挑战： 我们详细探讨了量子比特（Qubit）的物理实现（如超导电路、离子阱、拓扑量子比特等）及其核心操作——量子门。书中不仅涵盖了Shor算法和Grover算法等标志性算法的数学基础，更着重分析了当前量子纠错（Quantum Error Correction, QEC）面临的巨大工程挑战，以及NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）时代的实用性路线图。我们特别引入了变分量子本征求解器（VQE）和量子近似优化算法（QAOA）等混合量子-经典计算模型的详细案例分析。 1.2 类脑计算与神经形态工程： 本章将生物学大脑的结构与功能转化为工程实现。我们深入研究了脉冲神经网络（Spiking Neural Networks, SNNs）的优势，特别是其在事件驱动（Event-Driven）处理方面的能效。书中对 memristor（忆阻器）作为构建突触权重的理想硬件载体进行了深入探讨，分析了其非易失性存储和计算一体化的潜力，并展示了当前构建小型化、高并行度的神经形态芯片（如Loihi、TrueNorth）的最新进展。 1.3 异构计算生态的深化融合： 摩尔定律放缓使得通用处理器（CPU）的性能增长趋于平缓，异构计算成为主流。本书对GPU、FPGA、ASIC等专用加速器的设计哲学进行了对比分析。我们重点关注了Chiplet（小芯片）技术如何通过先进封装技术（如2.5D/3D堆叠）打破单片集成（Monolithic Integration）的物理边界，实现更高带宽和更低延迟的互连，为构建超大规模AI模型和高性能计算集群提供了新的可行路径。 第二部分：数据治理与新型存储介质 计算能力的提升必须与数据管理技术的革新同步。本部分关注数据生命周期管理中的瓶颈，并展望了下一代存储技术。 2.1 内存计算（In-Memory Computing, IMC）的革命： 冯·诺依曼瓶颈（存储墙）是阻碍现代数据密集型应用性能的主要因素。IMC旨在将计算逻辑尽可能地推近数据源，显著减少数据搬运的开销。书中详细剖析了基于SRAM、DRAM和新兴非易失性存储器（如RRAM、PCM）实现的模拟和数字IMC架构，并讨论了它们在处理稀疏矩阵运算时的固有优势和精度损失问题。 2.2 可重构存储技术与持久性内存（PMEM）： 传统存储介质（DRAM/NAND Flash）在速度、持久性和易失性上存在固有矛盾。PMEM技术（如基于3D XPoint的介质）正试图填补这一空白。本章重点分析了PMEM如何改变操作系统的内存管理范式，以及在数据库系统、大数据处理框架中实现事务一致性和持久化的新策略。 2.3 数据中心的能效与液冷技术： 随着数据中心规模的爆炸式增长，功耗已成为制约行业发展的关键因素。本书专门开辟章节讨论了浸没式液冷（Immersion Cooling）和直接芯片水冷（Direct-to-Chip Liquid Cooling）技术，从流体力学和热力学角度分析了这些技术的散热效率、介质选择（单相与两相）及其对数据中心PUE（Power Usage Effectiveness）指标的显著改善作用。 第三部分：超越传统网络的互连与交互 计算资源不再局限于单个盒子内部，分布式计算和边缘智能的兴起对网络架构提出了更高的要求。 3.1 软件定义网络（SDN）与网络功能虚拟化（NFV）的深化： 我们分析了SDN如何通过控制平面与数据平面的分离，实现对网络资源的集中控制和快速重构。在此基础上，NFV通过在通用硬件上运行网络服务（如防火墙、负载均衡器），极大地提高了网络基础设施的灵活性和部署速度。本书特别探讨了Service Mesh架构在微服务通信管理中的应用及其对延迟敏感型应用的影响。 3.2 边缘计算（Edge Computing）的拓扑与协同： 边缘计算不再仅仅是简单的云计算下沉，而是一个复杂的、多层次的计算拓扑。本章细致描绘了从云端、区域中心、近端基站到终端设备的完整边缘计算栈。重点讨论了联邦学习（Federated Learning）在保护数据隐私的同时，利用分布式边缘节点进行模型训练的范式，并分析了边缘基础设施的资源调度和可靠性保障机制。 3.3 沉浸式技术中的人机交互升级： 增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和混合现实（MR）对计算的实时性、渲染保真度和低延迟传输提出了极高要求。本书探讨了基于眼动追踪（Eye Tracking）、手势识别和空间计算（Spatial Computing）的新型交互界面。我们分析了这些技术如何依赖于高带宽、低延迟的网络（如5G/6G）和强大的边缘渲染能力，以提供真正无缝的沉浸式体验。 第四部分：面向未来挑战的系统软件与安全模型 硬件和网络层的进步需要适配的系统软件和安全框架来充分发挥潜力。 4.1 可信执行环境（TEE）与硬件级安全： 随着计算任务的分布化，信任边界变得模糊。本章聚焦于TEE（如Intel SGX, AMD SEV）如何通过硬件隔离技术，在操作系统甚至Hypervisor层面之上，为敏感数据和代码提供运行时保护。我们探讨了TEE在零信任网络架构、隐私保护数据分析中的实际部署案例和局限性。 4.2 形式化验证在复杂系统中的应用： 随着系统复杂性的增加，传统测试方法难以穷尽所有错误路径。本书介绍了基于模型检测（Model Checking）和定理证明（Theorem Proving）的形式化验证技术，如何应用于操作系统内核、微服务间的通信协议乃至AI模型的决策逻辑，以数学上证明其正确性和安全性。 4.3 资源调度的智能化与自适应性： 在高度动态的异构环境中，静态资源分配策略效率低下。本书探讨了利用强化学习（Reinforcement Learning, RL）驱动的调度器，如何实时感知系统负载、硬件特性和任务优先级，动态地将工作负载迁移到最优的计算单元上，以最小化延迟或最大化吞吐量。 结论 《探索数字世界的边界》不仅是一次对前沿技术的梳理，更是一次对未来计算哲学思考的引导。它旨在帮助读者理解，未来的计算不再是单一技术的胜利，而是跨学科、跨尺度的复杂系统工程的完美融合，为应对数据爆炸、能耗约束和安全威胁的挑战，提供了坚实的理论和实践蓝图。本书适合计算机科学、电子工程、信息物理系统等领域的研究人员、工程师及高阶学生深入研读。

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