IEEE1394接口技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业

作者:李肇庆，朱险峰编

出品人:

页数:348

译者:

出版时间:2004-1

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787118034783

丛书系列:

图书标签:

• IEEE1394
• 火线
• 高速串行总线
• 接口技术
• 数据传输
• 计算机硬件
• 数码设备
• 工业控制
• 嵌入式系统
• 通信协议

好的，这是一份不包含《IEEE 1394 接口技术》内容的、关于另一本计算机技术书籍的详细简介： --- 书籍名称：《高性能计算机系统架构与优化实践》 导言：迈向计算能力的极限 在信息技术飞速发展的今天，计算机系统已不再是简单的计算工具，而是驱动人工智能、大数据分析、科学模拟乃至现代工业控制的核心引擎。然而，随着摩尔定律的逐渐放缓，单纯依赖晶体管密度的提升已无法满足日益增长的计算需求。现代高性能计算（HPC）的突破，越来越依赖于对系统底层架构的深刻理解、跨异构资源的有效集成以及精细化的软件优化。《高性能计算机系统架构与优化实践》正是在这一时代背景下应运而生，它旨在为系统工程师、软件开发者以及计算机科学研究人员提供一套系统、深入且实用的知识体系，以应对当前及未来高性能计算领域所面临的严峻挑战。 本书的撰写团队汇集了来自顶尖研究机构和工业界的一线专家，他们结合多年的实践经验和最新的学术成果，构建了一个从硬件基础到软件栈的全景式视角，深入剖析了现代异构高性能计算系统的设计原理、性能瓶颈及优化策略。 第一部分：现代计算架构的基石 (Foundation of Modern Computing Architectures) 本部分着重于构建理解高性能系统所需的硬件基础知识，重点阐述了当前主流和新兴计算单元的设计哲学与互联机制。 第一章：从冯·诺依曼到数据流计算 本章首先回顾了经典冯·诺依曼架构的局限性，特别是“存储墙”问题。随后，详细介绍了突破这一限制的现代架构演进路径。内容涵盖了乱序执行（Out-of-Order Execution）的设计细节、指令级并行（ILP）的实现技术，以及超长指令字（VLIW）架构的优缺点。重点分析了寄存器重命名、分支预测器的准确性对指令级性能的决定性影响。此外，本章也前瞻性地讨论了后摩尔时代背景下，新兴的类脑计算（Neuromorphic Computing）和类存计算（In-Memory Computing）模型在能效比上的潜力与挑战。 第二章：多核与众核处理器的设计与缓存一致性 现代CPU性能的提升主要依赖于多核化。本章深入探讨了片上多处理器（CMP）的设计考量，包括核心间的互联网络（NoC）拓扑结构（如Mesh、Torus）的时延与带宽特性。核心内容聚焦于缓存一致性协议的复杂性。详细解析了MESI、MOESI等缓存一致性协议的运作机制，并通过实例分析了缓存伪共享（False Sharing）和缓存未命中对并行程序性能的毁灭性影响。同时，本章也对比了通用CPU（如x86、ARM）与专用众核处理器（如特定GPU或加速器）在内存访问模式和线程调度机制上的根本区别。 第三章：异构计算的核心：GPU加速器 GPU已成为HPC领域不可或缺的一部分。本章不局限于编程模型，而是从硬件架构角度解构了现代GPU。详细描述了Streaming Multiprocessor (SM) 的结构、 warp/wavefront 的调度机制，以及张量核心（Tensor Cores）等专用计算单元的工作原理。重点讨论了GPU的内存层次结构，特别是共享内存（Shared Memory）的精细化管理和全局内存（Global Memory）的合并访问（Coalesced Access）要求，这是实现GPU高效并行的关键所在。 第二部分：系统互联与数据传输效率 (Interconnect and Data Transfer Efficiency) 在大型集群中，计算节点的通信效率直接决定了整体性能的上限。本部分聚焦于高性能集群互联技术和内存带宽的优化。 第四章：高速集群互联技术深度解析 本章详尽对比了当前主流的高速集群互联技术，包括InfiniBand (IB) 和 RoCE (RDMA over Converged Ethernet)。内容涵盖了RDMA（Remote Direct Memory Access）机制如何绕过操作系统内核，实现低延迟点对点数据传输的原理。对IB的Subnet Manager、通道适配器（HCAs）的配置与故障恢复机制进行了深入讲解。对于以太网方案，本章侧重分析了数据中心桥接（DCB）和拥塞控制机制对RDMA性能的影响。 第五章：内存带宽与一致性：DDR、HBM与CXL 内存墙的挑战不仅在于容量，更在于速度。本章系统梳理了DDR5/LPDDR5等主流内存标准的技术规格，并重点剖析了高带宽内存（HBM）的堆叠技术和优势。最大的篇幅留给了Compute Express Link (CXL) 技术。详细解释了CXL如何通过PCIe物理层扩展，实现内存池化（Memory Pooling）、内存共享（Memory Sharing）和缓存一致性（Cache Coherency）跨设备通信，这是构建下一代统一内存访问系统的核心技术。 第三部分：并行编程模型与性能调优 (Parallel Programming Models and Performance Tuning) 拥有强大的硬件基础后，如何有效地利用这些资源成为关键。本部分提供了主流并行编程模型的实践指南和高级调优技巧。 第六章：大规模并行计算的编程范式 本章深入剖析了HPC领域最核心的编程接口。MPI (Message Passing Interface) 的高级特性，如非阻塞通信、集合通信（Collective Operations）的性能差异被详细分析。对于共享内存编程，OpenMP 的最新标准中关于任务并行、嵌套并行以及内存模型（如OpenMP 5.0中对GPU卸载的支持）进行了详尽介绍。重点对比了这两种模型在不同规模和拓扑结构下的适用性。 第七章：GPU计算的深度优化：CUDA/OpenCL实践 针对GPU编程，本章提供了从代码到硬件映射的优化流程。不仅仅是核函数（Kernel）的编写，更侧重于内存访问模式的重构（如使用纹理内存、常量内存），流（Stream）的并发管理，以及异步操作的正确使用。对于性能分析，详细介绍了如何使用NVIDIA Nsight Profiler或AMD RGP工具来定位内核执行中的占用率瓶颈（Occupancy Bottleneck） 和内存延迟瓶颈。 第八章：系统级性能分析与瓶颈诊断 优化的前提是准确的诊断。本章教授读者如何使用系统级的性能分析工具（如Linux `perf`工具集）采集硬件性能计数器（Hardware Performance Counters, HPCs）。通过对L1/L2/L3缓存命中率、分支预测失效率、TLB缺失率等关键指标的解读，系统性地指导读者识别程序是受制于计算单元、内存带宽，还是通信延迟。最后，本章探讨了负载均衡（Load Balancing）和同步开销（Synchronization Overhead）在超大规模计算中的量化分析方法。 总结与展望 《高性能计算机系统架构与优化实践》并非一本停留在理论的教科书，它是一本面向实战的工程手册。通过对复杂硬件设计原理的解析，结合主流软件接口的最佳实践，本书致力于帮助读者构建起一座连接底层硅片与上层应用软件的坚实桥梁，从而在当前的计算浪潮中，释放出每一份硬件潜能。掌握本书所传授的知识，是迈入“万亿次级”乃至“百亿亿次级”计算应用领域的必备基石。 ---

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