计算机性能评价 Computational logic pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:1 edition (2002年8月1日)

作者:A.C. Kakas

出品人:

页数:678 页

译者:

出版时间:2002-12

价格:339.00元

装帧:平装

isbn号码:9783540439592

丛书系列:

图书标签:

• 计算机性能
• 性能评价
• 计算逻辑
• 计算机科学
• 算法
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• 程序优化
• 学术著作

计算机系统性能优化与挑战：从理论到实践 本书深入探讨了现代计算机系统性能评估的复杂性与前沿技术。我们聚焦于如何构建健壮、可信赖的性能度量框架，并将其应用于从硬件架构到软件栈的各个层面。全书内容旨在为系统架构师、性能工程师以及高级研究人员提供一套系统化的方法论，以应对日益增长的计算需求和资源约束。 第一部分：性能工程的基石 本部分首先确立了性能工程的核心概念和度量标准。我们详细阐述了性能、效率、可扩展性等关键指标的精确定义和量化方法。 1. 性能度量的基础与陷阱 我们剖析了延迟（Latency）、吞吐量（Throughput）、响应时间等核心指标的细微差别。书中强调了“正确度量”的重要性，并列举了在实际测试中常见的陷阱，例如：系统启动瞬间的瞬态效应、硬件缓存污染对重复测试结果的影响，以及如何区分系统固有性能与测试环境噪音。我们还引入了统计学工具，如置信区间和假设检验，确保性能数据的可靠性。 2. 基准测试（Benchmarking）的设计哲学 本书对基准测试的设计哲学进行了深入探讨。我们不满足于使用现成的、可能已过时的标准套件，而是着重于如何根据特定应用场景（如高频交易、大规模机器学习训练、实时视频渲染）来设计具有代表性的工作负载。这包括了工作负载的特征提取、代表性数据集的构建，以及如何确保基准测试环境的隔离性和可重复性。我们详细分析了微基准（Micro-benchmarks）与宏基准（Macro-benchmarks）的优缺点及其适用场景。 3. 系统建模与性能预测 在实际优化之前，理解系统的内在行为至关重要。本章介绍了性能建模的数学基础，包括排队论（Queuing Theory）在资源竞争分析中的应用，以及如何利用这些模型来预测系统在不同负载下的表现。我们探讨了如何建立性能模型，从简单的线性模型到更复杂的非线性或基于状态的模型，并展示了如何利用模型来指导硬件选型和资源分配策略。 第二部分：深入硬件层面的性能剖析 性能的瓶颈往往隐藏在硬件的细节之中。本部分将视角聚焦于处理器、内存子系统和I/O设备，揭示它们如何塑造整体系统性能。 4. 处理器微架构分析 我们详细分析了现代乱序执行（Out-of-Order Execution）处理器的内部工作原理，包括指令级并行性（ILP）的挖掘、分支预测的准确性及其对性能的影响。书中重点讨论了微操作（Micro-op）缓存、重命名寄存器以及保留站（Reservation Station）的工作机制。通过分析实际的性能计数器（Performance Counters，如Intel PMU或AMD LBR/IBR），读者可以学会诊断流水线停顿（Stalls）、缓存未命中（Cache Misses）和分支预测失误的根本原因。 5. 内存系统与数据访问延迟 内存访问是现代计算中最主要的延迟来源之一。本书对多级缓存（L1, L2, L3）的组织结构、缓存一致性协议（如MESI/MOESI）进行了透彻的讲解。我们不仅关注缓存命中率，更侧重于分析“缓存行伪共享”（False Sharing）等并发问题如何损害多线程性能。此外，我们深入探讨了内存控制器、DRAM的行缓冲（Row Buffer）冲突，以及最新的持久性内存（Persistent Memory）技术对性能基准测试带来的新挑战。 6. I/O子系统的性能瓶颈定位 对于数据密集型应用，I/O性能至关重要。本章详细评估了块存储（SSD/NVMe）和网络接口（如RDMA/InfiniBand）的性能特性。我们分析了调度算法（如deadline, noop, CFQ）对SSD延迟的影响，并介绍了用户态I/O框架（如SPDK、io_uring）如何绕过内核开销，实现极低延迟的数据传输。在网络方面，书中讲解了拥塞控制算法、传输层卸载（Offloading）机制，以及如何通过网络拓扑分析来优化分布式系统的通信性能。 第三部分：软件栈与并发性能优化 硬件性能的发挥，最终依赖于上层软件的有效利用。本部分关注操作系统、运行时环境和并发编程模型对性能的决定性影响。 7. 操作系统对性能的影响 操作系统是资源调度的核心。我们分析了调度器（Scheduler）的策略（如CFS）如何影响任务的延迟和公平性。书中详细探讨了上下文切换（Context Switching）的开销、中断处理延迟（Interrupt Latency）以及虚拟化层（Hypervisor）对访客机性能的影响。特别地，我们介绍了“CPU亲和性”（CPU Affinity）和NUMA（非统一内存访问）架构下的内存分配策略，这些是实现高效并行计算的关键技术。 8. 并发与并行编程的性能陷阱 并发编程是性能优化的双刃剑。本书探讨了同步原语（锁、信号量、屏障）的开销，以及在高竞争环境下，它们如何成为性能瓶颈。我们对比了不同的并发模型，如基于消息传递的Actor模型与共享内存模型的性能差异。重点分析了现代CPU同步指令（如`lock`前缀、TSX/RTM事务性内存）的工作原理及其在减少锁粒度方面的应用。 9. 编译器优化与代码生成 编译器是性能优化的最后一道防线。我们阐述了现代编译器（如GCC/LLVM）如何进行循环展开、函数内联、向量化（SIMD指令集）等优化，以及这些优化对目标代码性能的影响。书中强调了程序员如何通过特定的代码模式和注释来引导编译器生成最优化的机器码，并介绍了剖析工具（如perf, VTune）如何揭示编译器优化不足的区域。 第四部分：新兴架构与未来趋势 随着摩尔定律的放缓，系统架构正经历深刻变革。本部分展望了异构计算和新型处理器对性能评估带来的新挑战。 10. 异构计算的性能评估 本书对GPU（图形处理器）、FPGA和专用加速器（如TPU）的性能评估方法进行了专门论述。我们分析了CPU与加速器之间的数据传输瓶颈，讨论了如何正确地度量异构工作负载的端到端延迟和能效。对于GPU而言，书中详细解析了CUDA/OpenCL模型中的内核启动延迟、内存层次结构（全局、共享、常量内存）的访问模式对性能的影响。 11. 能效与可持续计算 性能评估不再仅仅关注速度，能效比（Performance per Watt）已成为衡量现代数据中心和边缘设备的关键指标。本章介绍了动态电压和频率调整（DVFS）技术，以及如何设计“绿色”的性能测试，量化系统在不同功耗状态下的性能表现。我们讨论了如何通过工作负载整形（Workload Shaping）和深度空闲状态（Deep Sleep States）管理来最大化系统的能源效率。 本书内容深度覆盖了从晶体管级别的微架构到大规模分布式系统的软件栈，为读者提供了一套严谨、实用的计算机系统性能分析和优化工具箱。

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这本书的排版和插图设计风格统一得有些过了头，给人一种过于刻板的印象。黑白线条图虽然清晰，但缺乏色彩和动态的辅助，使得一些抽象的系统结构图看起来有些单调乏味。在阅读到关于系统级并发控制的那一章时，我感到非常吃力。作者似乎默认读者已经对操作系统内核的调度机制了如指掌，直接跳入了复杂的锁粒度和死锁检测算法的数学描述中。我期待看到更生动的数据流图或者UML序列图来辅助理解，但书里提供的往往只是文本化的伪代码和各种集合论符号。更让我感到困惑的是，书中引用的参考文献大多集中在二十世纪末的经典论文，对于近十年内涌现出的新型同步原语，比如无锁数据结构或基于内存模型的并发控制，几乎没有提及。这使得这本书在指导当代多线程编程实践时，显得有些滞后和保守，更像是一部历史文献而非前沿指南。

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从阅读体验上来说，这本书的语言风格非常正式，几乎没有使用任何口语化的表达，这对于提升专业素养是好事，但同时也抬高了入门的门槛。特别是关于性能测试的量化指标部分，书中对各种统计学假设检验的描述过于学术化，各种P值、置信区间、功效分析的公式堆砌在一起，对于非统计学背景的读者来说，理解起来非常吃力。我希望作者能提供更多的“实战”案例，比如一个具体的软件模块，我们如何一步步地收集数据、选择合适的检验方法，并最终根据结果做出性能改进的决策。书中虽然提到了性能分析的流程，但大多数篇幅还是集中在理论基础的阐述上，缺乏那种“打开软件，输入数据，运行测试，得到结论”的完整闭环教学。读完后，我感觉自己掌握了构建性能评估框架的数学工具，但如何真正地“开工”操作，还需要参考其他更注重实践的指南。

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初读这本书时，我立刻被其严谨的学术腔调所吸引。作者在阐述每一个概念时都力求逻辑的无懈可击，仿佛在搭建一座精密的数学模型。对于“Computational logic”这部分，我本以为会是关于形式化验证或命题逻辑在硬件设计中的应用，但实际上，它更偏向于算法的复杂性分析和计算的可行性证明。书中大量引用了图灵机模型和哥德尔不完备定理，试图从理论的制高点来审视计算的边界。这种深度确实让人敬佩，但对于实际从事软件开发的工程师来说，阅读体验略显晦涩。我花了大量时间去理解那些复杂的证明过程，感觉更像是在啃一本高等数学教材，而不是一本面向应用的参考书。例如，在讨论P/NP问题时，作者提供的证明路径极为曲折复杂，虽然最终导向了结论，但缺乏直观的例子来帮助读者建立感性认识。如果能在关键的理论推导后，穿插一些与现代编程语言特性或编译器优化相关的实例，我想这本书的实用价值会大大提升。

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我购买这本书的主要目的是想学习如何构建一个可靠的、可验证的计算模型。书中对逻辑演算的介绍非常详尽，从命题演算到一阶谓词逻辑，层层递进，展现了强大的理论体系。然而，当我试图将这些理论应用于实际的软件需求规格说明时，却发现落地困难。书中的示例往往是高度简化的、理想化的逻辑公式，例如证明“所有鸟都会飞”的有效性，但当我们面对现实世界中复杂的、充满模糊性和不确定性的系统需求时，如何将这些需求准确地转化为可操作的逻辑语句，书中并未提供系统的指导框架。我希望能看到更多关于“软性”需求的形式化方法，比如如何处理优先级冲突、时间约束或资源竞争等非纯粹逻辑问题。这本书在纯粹的数学逻辑领域无疑是权威的，但在连接理论与工程实践的桥梁上，构建得似乎不够坚固，留下了太多的空白需要读者自行填补。

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这本书的封面设计真是充满了复古的魅力，那种深沉的蓝色调，配上工整的衬线字体，一下子就把我拉回到了八十年代的计算机实验室。拿到手的时候，厚实的纸张和精良的装订让我感觉物有所值。内容上，我对“计算机性能评价”这部分期望很高，毕竟在如今这个数据爆炸的时代，如何高效地评估系统性能是至关重要的。我尤其关注章节中关于基准测试方法论的论述，比如如何设计出既能反映真实工作负载，又能有效隔离变量的测试场景。遗憾的是，虽然书中提到了几种经典的测试套件，但对于如何应对现代异构计算环境下的性能瓶颈，比如GPU加速和分布式系统的优化挑战，着墨不多。比如，书中对内存延迟和缓存一致性的讨论虽然深入，但似乎停留在传统的CPU架构层面，对于最新的多核处理器和非均匀内存访问（NUMA）架构的优化策略，信息量稍显不足。整体而言，这是一本奠定理论基础的佳作，但若想将其直接应用于尖端领域的性能调优，恐怕还需要读者自行进行大量的知识补充和案例迁移。

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