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出版者:

作者:Mahapatra, Rabi N.

出品人:

页数:250

译者:

出版时间:2008-7

价格:$ 146.84

装帧:

isbn号码:9780387717753

丛书系列:

图书标签:

• 嵌入式系统
• 微处理器
• 单片机
• 计算机体系结构
• 数字逻辑
• 汇编语言
• C语言
• 硬件设计
• 嵌入式编程
• 电子工程

电子工程学前沿：下一代系统设计与实现 图书简介 本书深入探讨了当前电子工程领域最具前瞻性和挑战性的议题，聚焦于如何设计、实现和优化下一代嵌入式系统及复杂电子设备。它并非关注某一特定微处理器或传统的微控制器应用，而是从更宏观的系统层面出发，剖析支撑现代智能设备运行的底层架构、创新算法以及跨学科集成技术。 第一部分：超大规模集成电路与系统级设计（SoC/SiP） 本部分是理解现代电子设备核心性能瓶颈与突破口的关键。我们摒弃了对标准微处理器指令集和基础编程模型的详细讲解，转而聚焦于异构计算架构的崛起。 超越冯·诺依曼瓶颈：新型内存与计算架构 探讨内存内计算（Processing-in-Memory, PIM）技术，如何通过重新设计数据流路径，大幅降低数据搬运带来的能耗和延迟。内容涵盖阻变存储器（RRAM）、相变存储器（PCM）等非易失性存储器在实现PIM中的应用潜力与挑战。 深入分析类脑计算（Neuromorphic Computing）的硬件实现，着重于脉冲神经网络（SNN）加速器设计，包括事件驱动处理单元、突触权重编码与更新机制的硬件化挑战。 先进封装技术与系统级封装（SiP）的融合 详细阐述了三维集成（3D IC）和Chiplet（小芯片）生态系统的构建。重点在于异构芯片（如CPU、GPU、ASIC、高速I/O）通过高密度互联技术（如混合键合、TSV）进行集成时的热管理、时序收敛和良率控制策略。 讨论了SiP设计流程中如何平衡成本、性能和尺寸，特别是在射频（RF）前端与基带处理单元集成时的电磁兼容性（EMC）与串扰抑制技术。 第二部分：实时性、安全性和可靠性保障 现代电子系统，尤其在工业控制、自动驾驶和医疗设备中，对确定性（Determinism）和安全性提出了极高的要求。本部分着重于构建高可靠性系统的理论框架和实践工具。 确定性实时操作系统（RTOS）的高级调度理论 区别于通用操作系统的抢占式调度，本书深入研究基于时间触发（Time-Triggered）架构和混合关键任务（Mixed-Criticality）调度的理论基础。内容涵盖最新的分区调度算法（如利用率均衡算法）以及如何使用形式化验证方法证明调度周期的上界。 讨论了针对非对称多核处理器（AMP）和异构多核处理器（HMP）的同步机制优化，避免传统锁机制带来的不可预测延迟。 硬件级安全机制与侧信道攻击防御 本章超越传统的软件加密库，侧重于物理层面的安全实现。详细分析了功耗分析（DPA）、电磁泄露（EMA）等侧信道攻击的原理，并介绍了硬件实现的反制措施，如随机化掩码、功耗均衡技术以及物理不可克隆函数（PUF）在设备身份认证中的应用。 探讨信任根（Root of Trust, RoT）的设计，如何利用安全启动（Secure Boot）流程，确保系统在启动的每一个阶段都处于已验证的状态。 第三部分：面向极端环境与低功耗的优化策略 随着边缘计算的普及，电子设备必须在能源受限或物理环境严苛的条件下长期稳定运行。 超低功耗设计与能量采集（Energy Harvesting） 系统性地分析了能量受限节点的功耗剖面，重点在于如何优化电路的动态和静态功耗。讨论了亚阈值电路设计（Sub-threshold Design）面临的噪声裕度问题及补偿技术。 详细介绍了基于热电效应（TEG）、压电效应（Piezoelectric）和射频能量采集的系统集成方案，包括最大功率点跟踪（MPPT）的硬件实现与能量缓冲策略。 容错计算与辐射硬化设计 针对航天、深空探测等极端环境，本书阐述了如何通过冗余计算和错误检测与修正（EDAC）机制来应对单粒子翻转（SEU）等随机错误。内容涵盖三重模块冗余（TMR）的成本效益分析和更高效的软错误容忍技术。 介绍了用于提高器件可靠性的工艺技术，如SOI（绝缘体上硅）技术在抗辐射性能上的优势，以及高温工作下器件寿命预测模型。 第四部分：面向领域特定架构（DSA）的硬件加速 本书强调，通用处理器（CPU）已无法高效应对特定计算密集型任务。本部分聚焦于定制化加速器的设计范式。 可重构计算与现场可编程逻辑器件（FPGA）的高级应用 不仅仅是基础逻辑门的使用，而是深入探讨如何利用现代FPGA架构中的专用DSP块、高速收发器和嵌入式存储器（如Block RAM）来高效实现复杂的信号处理算法。 侧重于高层次综合（High-Level Synthesis, HLS）工具链的深度优化，如何将C/C++或OpenCL代码高效映射到FPGA的并行硬件结构上，实现性能和资源利用率的最佳平衡。 专用集成电路（ASIC）的设计流与架构选择 探讨了针对机器学习推理（Inference）的加速器架构，如权重共享机制、量化（Quantization）对硬件实现的影响，以及如何设计高效的片上网络（NoC）来支持数据与权重的片内传输。 分析了不同数据精度（如INT8, FP16）对最终ASIC面积、功耗和精度的权衡，并介绍了如何通过流水线深度和并行度来匹配特定的应用吞吐量需求。 通过对这些前沿主题的系统性梳理和深入分析，本书旨在为电子系统架构师、高级硬件工程师以及从事下一代计算平台研发的研究人员提供一个全面、深入且极具实践指导价值的参考框架。它强调的是系统级思维、跨层级优化以及对物理限制的深刻理解，而非简单的微处理器编程手册。

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