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出版者:机械工业出版社

作者:荣命哲

出品人:

页数:195 页

译者:

出版时间:2004年01月

价格:16.0

装帧:平装

isbn号码:9787111140894

丛书系列:

图书标签:

• 好
• 电接触
• 接触电阻
• 电学
• 材料科学
• 表面物理
• 摩擦学
• 电气工程
• 可靠性
• 故障分析
• 电力系统

好的，以下是一份针对一本名为《电接触理论》的图书的简介，但该简介内容不涉及任何关于“电接触”理论的知识点。 --- 聚焦现代计算架构与并行算法优化：深度解析新型处理器设计与性能瓶颈突破 图书名称： 现代计算架构与并行算法优化 图书简介： 本书全面深入地探讨了当代高性能计算领域的核心议题，专注于解析新型中央处理器（CPU）、图形处理器（GPU）以及专用集成电路（ASIC）的设计理念、底层微架构细节，并着重阐述了如何针对这些复杂架构开发出高效、可扩展的并行算法。本书旨在为计算机科学、电子工程以及相关领域的科研人员、高级开发者和系统架构师提供一套系统的理论基础和实用的工程实践指导。 第一部分：前沿处理器微架构解析 本部分系统地剖析了当前主流和新兴的计算核心技术，旨在揭示现代处理器如何通过复杂的设计来最大化指令吞吐量和能效比。 1. 超标量与乱序执行机制的深度剖析 我们将从指令级并行性（ILP）的角度出发，详细解读现代处理器流水线的设计，包括前端获取、译码、重排序缓冲区（ROB）的管理、以及后端执行单元的调度策略。重点分析分支预测器的演进（如两级预测、基于历史的预测器），以及如何通过投机执行来掩盖内存延迟和控制依赖。此外，还将深入探讨内存墙问题对乱序执行带来的挑战，以及最新的缓存一致性协议（如MESI、MOESI的变体）在多核环境下的性能影响。 2. GPU异构计算单元的体系结构 本书详细介绍了现代GPU的核心设计哲学，即海量并行性（Throughput-Oriented Computing）。我们将解析流多处理器（SM）的组织结构，包括线程束（Warp/Wavefront）的调度机制、寄存器文件管理，以及SM之间的数据共享和同步机制。特别地，本书将对NVIDIA CUDA架构和AMD ROCm架构进行对比分析，重点关注张量核心（Tensor Cores）或矩阵数学单元（Matrix Cores）的运作原理及其在深度学习加速中的角色。此外，对片上共享内存（Shared Memory）的访存模式优化，以及如何有效管理全局内存访问的合并（Coalescing）策略，将作为关键章节进行阐述。 3. 面向特定领域的加速器与存内计算（PIM） 本部分超越通用CPU/GPU的范畴，探讨了为特定计算任务量身定制的硬件加速器设计哲学。内容涵盖脉动阵列（Systolic Arrays）在卷积神经网络（CNN）推理和训练中的应用，以及它们如何通过空间局部性优化减少数据搬运。此外，我们还将引入新兴的“存内计算”（Processing-in-Memory, PIM）的概念，分析基于新型存储器技术（如RRAM、MRAM）实现计算的潜力、挑战与架构权衡，特别是如何克服位线竞争和非理想的模拟精度问题。 第二部分：高性能并行算法设计与实现 高性能计算的瓶颈往往不再仅仅是硬件速度，而更多地体现在算法与硬件架构之间的不匹配。本部分着重于如何将抽象的计算问题映射到具体的并行硬件上，实现高效的资源利用。 4. 内存层级优化与数据布局策略 高效的并行程序设计必须充分利用处理器提供的多级缓存和主存带宽。本书深入探讨了数据局部性（Temporal and Spatial Locality）的量化分析方法。内容包括循环划分（Loop Tiling/Blocking）技术，如何通过调整数据访问模式以最大化L1/L2缓存命中率。针对大规模数据集，我们将讨论非一致性内存访问（NUMA）架构下的数据放置策略，以及如何设计数据结构以优化SIMD/向量化指令的执行效率，例如结构化数组（AoS）与数组结构化（SoA）在不同工作负载下的性能对比。 5. 任务级与数据级并行编程范式 本章对比分析了主流的并行编程模型。对于CPU多核环境，详细讲解了OpenMP的并行区域管理、线程同步机制（如原子操作、临界区、屏障），以及如何通过`pragma omp simd`等指令指导编译器生成高效的向量代码。在GPU/异构平台，则全面覆盖CUDA/OpenCL编程模型，从核函数（Kernel）的启动配置、网格-块划分，到线程同步与数据传输的最小化策略。此外，本书也将介绍更高级别的抽象模型，如数据流编程（Dataflow Programming）和基于Actor的模型在复杂任务调度中的应用。 6. 稀疏数据结构处理的挑战与对策 在科学计算、图分析和机器学习领域，数据稀疏性是普遍存在的。本书专门辟章节解决稀疏矩阵和图结构的并行处理问题。内容包括CSR、CSC等标准稀疏格式的内存访问模式分析，以及如何设计适应GPU内存访问特性的稀疏数据布局（如COO变体）。重点讨论了并行图算法（如PageRank、图遍历）中，如何有效处理数据竞争、实现动态负载均衡，并克服由于数据依赖性导致的串行瓶颈。 第三部分：性能分析、调试与可扩展性 仅仅编写出能够运行的并行代码是不够的，必须具备精确测量、诊断和改进性能的能力。 7. 性能度量与瓶颈识别工具链 本部分聚焦于系统级性能分析工具的使用。我们将详细介绍硬件性能计数器（HPC）的原理及其在指令周期、缓存缺失、分支未命中等指标上的应用。内容涵盖如Linux `perf`工具、Intel VTune Profiler、NVIDIA Nsight Systems/Compute等专业分析套件的操作流程。重点教授如何解读火焰图、生成执行跟踪，并利用这些数据来定位程序中的热点区域和内存延迟瓶颈。 8. 容错性与大规模系统可扩展性 对于运行在成百上千个节点上的超算任务，容错和通信开销是关键的可扩展性障碍。本书探讨了容错机制，如检查点/恢复（Checkpoint/Restart）策略的设计与优化，以及在分布式内存环境下的通信库（如MPI）的高级特性，包括非阻塞通信的应用、拓扑感知型通信优化和集合操作（Collective Operations）的效率提升。 本书结构严谨，理论与实践紧密结合，丰富的案例代码和性能分析报告将帮助读者构建起对现代高性能计算系统的全面认知。 ---

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这本书的插图和图表设计简直是一场视觉盛宴，对于理解复杂的物理现象提供了极大的帮助。我特别欣赏作者在解释抽象概念时所采用的类比和实例，它们既生动又贴合实际应用场景，让人在阅读过程中总能感受到思维的碰撞。比如，书中关于材料表面形貌对接触性能影响的阐述，配上那些高精度的显微图像和模拟结果，让原本枯燥的理论瞬间变得鲜活起来，仿佛我正亲手操作着实验设备，观察着微观世界的动态变化。作者的叙述节奏把握得非常好，既有深入的理论推导，也有对实验现象的细致剖析，使得整本书读起来张弛有度，丝毫没有感到疲惫。即使是对于初次接触这个领域的读者，也能通过这些详实的视觉辅助材料，迅速建立起对关键概念的直观认识。总而言之，这是一本在设计和呈现上都达到了极高水准的专业著作，它成功地将深奥的科学知识转化为了易于吸收和理解的视觉语言。

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我必须得说，这本书的章节组织结构简直是教科书级别的典范，清晰到让人惊叹。作者显然对这门学科有着深刻且系统的理解，他没有急于抛出最复杂的模型，而是循序渐进地构建知识体系的框架。从基础的电学原理和材料科学背景开始，逐步过渡到接触力学、热效应、以及最终的失效分析，每一步都衔接得天衣无缝，逻辑链条紧密到不容许任何跳跃。这种严谨的编排方式，极大地降低了自学过程中的认知负荷。我发现自己能够非常流畅地将前一章的知识点应用到后一章的分析中去，这在我阅读其他同类书籍时是很少体验到的顺畅感。尤其是当涉及到跨学科内容的融合时，作者更是巧妙地设置了过渡章节，确保了读者能够平稳地完成知识的迁移。对于那些希望建立完整、扎实理论基础的工程师或研究人员来说，这本书的结构本身就是一份宝贵的学习路线图。

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这本书在处理数学推导的细节上，达到了近乎苛刻的严谨程度。每一个积分、每一个近似条件的引入，作者都给出了详尽的论证，确保读者不会在任何一个数学步骤上产生“这又是从哪里冒出来的”的困惑。特别是涉及到非线性微分方程的求解和数值方法的应用部分，作者的处理方式非常巧妙——他没有简单地给出最终解，而是详细展示了每一步近似和边界条件处理背后的物理意义，将冰冷的数学符号还原成了对真实世界现象的精确描述。这种对推导过程毫不吝惜篇幅的讲解，对于需要将理论应用于实际工程问题，比如进行模型验证或参数优化的读者来说，是无价之宝。它赋予了读者“重构”或“修改”现有模型的能力，而不是仅仅停留在应用既有公式的层面。这本书真正做到了将理论的“工具属性”和“思维属性”完美结合。

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这本书的语言风格非常独特，它不像某些技术手册那样冷冰冰地堆砌公式和术语，反而带有一种老派学者特有的沉稳与洞察力。作者在关键论点提出时，那种深思熟虑后的措辞，总能给人一种“原来如此”的顿悟感。阅读过程中，我常常需要停下来，细细咀嚼那些看似简单却蕴含深意的句子，感受其中所蕴含的几十年研究经验的积淀。这种文本的深度和厚度，让阅读过程变成了一种与智者对话的体验，而不是简单的信息接收。它迫使读者不仅仅关注“是什么”，更要去思考“为什么会是这样”，并鼓励读者挑战既有的认知。这种对思维深度的激发，远远超出了对一个专业知识点的学习本身，它对培养批判性思维和科学探究精神具有潜移默化的巨大价值。这本书的价值，很大程度上体现在它文字背后所承载的学术精神和哲学思考上。

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我对于书中引用的参考文献和历史背景的梳理印象尤其深刻。作者没有仅仅停留在描述当下的最先进技术，而是花了大篇幅去回顾和梳理了该领域关键理论的起源与演变过程。通过追溯那些经典实验和早期数学模型的建立，我得以更清晰地理解为什么现在的理论是这个样子，哪些是经过时间检验的基石，哪些又是近年来修正和发展的方向。这种历史的纵深感，极大地提升了对当前研究前沿的把握能力，让我能够更准确地判断哪些创新点是真正的突破，哪些只是小修小补。书中对早期研究者的致敬和对他们贡献的公正评价，也体现出作者严谨的治学态度和对学术传统的尊重。对于希望从事原创性研究的后来者而言，了解“前人是如何思考的”，往往比直接学习“现在的结果”更加重要，而这本书恰恰在这方面做得极为出色，堪称典范。

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