Contemporary Coding Techniques and Applications for Mobile Communications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Osman, Onur/ Ucan, Osman Nuri

出品人:

页数:343

译者:

出版时间:

价格:795.00

装帧:

isbn号码:9781420054613

丛书系列:

图书标签:

• 移动通信
• 现代编码技术
• 移动应用
• 无线通信
• 软件定义无线电
• 5G
• 6G
• 物联网
• 边缘计算
• 网络安全

《移动通信领域的现代编码技术与应用》图书内容概述 （注：以下内容旨在详细描述一本内容与您提供的书名《Contemporary Coding Techniques and Applications for Mobile Communications》不相关的书籍的预期内容，并着重于构建一个详尽、专业、且具有实际应用导向的非虚构技术书籍的结构和核心议题。此概述将聚焦于一个完全不同的、但同样技术性强的主题领域，例如先进的并行计算架构与优化。） --- 书名：《超大规模并行处理器架构与异构系统优化实践指南》 副标题： 从硅片级设计到高性能计算集群的软件栈构建 目标读者： 计算机体系结构研究人员、系统软件工程师、高性能计算（HPC）集群管理员、深度学习算法开发者。 --- 第一部分：现代并行计算基础与架构演进 第一章：并行计算范式的回顾与当前挑战 本章将追溯并行计算思想的发展历程，从早期的向量处理到多核CPU的出现，并重点剖析当前面临的“摩尔定律放缓”与“数据墙”挑战。我们将深入探讨指令级并行（ILP）、数据级并行（DLP）与线程级并行（TLP）的局限性。内容将细致分析功耗墙、内存延迟墙以及异构集成对传统并行模型提出的根本性挑战。本章将设定背景，阐述为何需要转向高度专业化和大规模的并行架构。 第二章：大规模并行处理器（MPP）的核心架构单元 本章是理解现代HPC和AI加速器的基础。我们将详尽解构当前主流MPP单元的设计哲学。内容将涵盖： 1. 流处理器（Streaming Multiprocessors, SMs/CUs）的微架构细节： 分析寄存器文件组织、指令调度器（Warp/Wavefront调度）的复杂性、以及共享内存（Shared Memory/L1 Cache）的层次结构与访问模式对性能的影响。 2. 内存层次结构与一致性模型： 深入探讨L1/L2/L3缓存的设计，以及对伪共享（False Sharing）和缓存一致性协议（如MESI的变体在片上网络中的应用）的软件优化策略。 3. 专用功能单元（SFU）与张量核心（Tensor Cores）的崛起： 详细分析矩阵乘法累加（MAC）操作在特定硬件加速器上的实现机制，包括数据布局（如NHWC vs NCHW）如何直接映射到硬件处理单元的效率上。 第三章：互连网络（Interconnects）与片上网络（NoC）的拓扑学 高效的通信是实现大规模并行的关键。本章专注于分析各种互连拓扑结构及其在不同规模系统中的适用性： 1. 经典拓扑结构对比： Mesh、Torus、Fat Tree、Hypercube的理论带宽与延迟特性分析。 2. 片上网络（NoC）的设计： 探讨路由器、交换机和信道的设计，包括XY路由、Dimension Order Routing等算法的性能权衡。 3. 高带宽通信协议： 详细介绍InfiniBand、Cray Slingshot等现代HPC互连技术的关键技术，包括远程直接内存访问（RDMA）的原理及其在分布式内存编程中的作用。 --- 第二部分：异构计算环境下的编程模型与编译优化 第四章：统一编程模型：从OpenMP到CUDA/OpenCL 本章致力于系统性地介绍如何跨越不同硬件平台进行高效编程。我们将对比分析： 1. 共享内存模型（如OpenMP）： 深入探讨并行区域（Parallel Region）的划分、任务调度策略，以及针对NUMA（非一致性内存访问）架构的内存放置优化。 2. 大规模并行模型（CUDA/HIP/OpenCL）： 详细讲解内核（Kernel）的启动机制、线程块（Block）和网格（Grid）的组织，以及如何通过精确控制内存访问模式来最大化硬件吞吐量。 3. 内存模型的差异化管理： 区分主机内存（Host Memory）、设备内存（Device Memory）和统一内存（Unified Memory）的开销与管理策略。 第五章：编译器优化技术在并行代码生成中的应用 本章侧重于编译器如何将高级语言代码转化为高效的硬件指令流。我们将探讨： 1. 数据依赖性分析： 编译器如何识别循环中的数据依赖（RAW, WAR, WAW）并安全地进行循环展开、循环融合和循环分拆。 2. 内存访问模式重塑： 重点分析如何通过“九宫格”（Tiling）技术重排矩阵运算，以确保数据尽可能驻留在高速缓存或共享内存中，减少对全局内存的访问。 3. 向量化与SIMD指令生成： 探讨编译器如何利用AVX-512、NEON等指令集，通过自动向量化或显式指令（intrinsics）来充分利用数据级并行能力。 第六章：面向性能的运行时库与通信原语 本章深入探究构建高性能应用所必需的底层软件栈： 1. MPI的演进与优化： 从MPI-1到MPI-3/4的特性演进，重点分析集体通信（Collective Communications）操作（如`Allreduce`, `Broadcast`）的优化算法（如Ring Algorithm, Hierarchical Algorithms）。 2. 异步与非阻塞通信： 详细阐述如何使用非阻塞调用（`Isend`/`Irecv`）来隐藏通信延迟，以及如何与计算重叠（Overlap Computation and Communication）。 3. 硬件感知型编程： 如何利用性能分析工具（如NVIDIA Nsight/Intel VTune）识别瓶颈，并将分析结果反馈到代码重构中，实现对特定硬件架构的深度定制。 --- 第三部分：前沿应用与系统级优化案例研究 第七章：深度学习训练的内存优化与流水线并行 本章将聚焦于现代深度学习工作负载的特殊需求。内容包括： 1. 模型并行与数据并行策略： 详细解析数据并行（Data Parallelism）的限制，以及如何实施模型并行（Pipeline Parallelism, Tensor Parallelism）来分解超大模型。 2. 梯度聚合的高效实现： 分析AllReduce在分布式训练中的性能瓶颈，并介绍如稀疏化梯度、梯度量化等技术如何降低通信带宽需求。 3. 激活函数与反向传播的内存足迹管理： 如何通过“激活检查点”（Activation Checkpointing）技术来平衡计算量与内存消耗。 第八章：面向特定领域的并行算法重构 本章通过具体的科学计算问题，展示如何将理论应用于实践： 1. 稀疏线性系统的求解器： 分析共轭梯度法（CG）在分布式环境下的性能瓶颈，以及如何优化稀疏矩阵向量乘法（SpMV）以适应Non-Uniform内存访问。 2. 分子动力学模拟： 探讨基于空间划分（Domain Decomposition）的方法，以及如何在动态负载下均衡处理器之间的计算任务。 3. 流体力学（CFD）的网格划分与迭代求解器： 关注如何设计适应性网格细化（Adaptive Mesh Refinement, AMR）的并行策略。 第九章：系统级可靠性、可扩展性与未来展望 本章讨论构建超大规模、长时间运行的HPC系统的关键非功能性需求： 1. 容错机制与Checkpointing： 分析全局CheckPoint/Restart机制的开销，以及更轻量级的增量式容错方案。 2. 负载均衡与动态调度： 在集群层面上，如何利用操作系统和中间件（Middleware）实现工作流的动态迁移与资源隔离。 3. 后摩尔时代的计算范式： 展望类脑计算（Neuromorphic Computing）、光子计算和量子计算对未来并行架构设计的潜在影响，以及如何构建可塑性的（Pliable）计算平台。 --- 附录 附录A： 关键硬件性能计数器（Performance Counters）解读指南。 附录B： 常用并行库（如BLAS, FFTW）的内部实现选择。

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