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出版者:CRC Press

作者:Sajjan G. Shiva

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2005-09-20

价格:USD 104.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849337581

丛书系列:

图书标签:

• 计算机体系结构
• 高级计算机
• 处理器设计
• 并行计算
• 存储系统
• 缓存
• 流水线
• 多核处理器
• 异构计算
• 性能优化

计算机架构前沿探索：超越经典范式 本书旨在为对下一代计算系统设计与实现充满热忱的研究人员、资深工程师和高阶学生提供一份深度、前瞻性的技术指南。我们聚焦于当前主流计算架构所面临的瓶颈，并系统性地探讨一系列颠覆性的设计理念、新兴技术和跨学科融合的可能性。本书的核心目标是构建一个清晰的认知框架，帮助读者理解“超越冯·诺依曼瓶颈”的各种路径，从而在未来计算系统的创新浪潮中占据先机。 --- 第一部分：现代计算的结构性挑战与性能极限 在本书的开篇，我们没有重复介绍经典的指令集架构（ISA）或缓存层次结构的基础知识，而是直接深入探讨支撑当代信息社会的计算系统所遭遇的结构性困境。 第一章：摩尔定律的终结与性能增长的停滞 本章分析了后摩尔时代对半导体工艺进步的制约，重点探讨了功耗墙（Power Wall）、散热限制（Thermal Density）以及良率挑战对传统性能扩展策略的致命影响。我们详细剖析了Dennard缩放的失效如何迫使架构师从单纯的频率提升转向更复杂的并行化和异构化策略。 1.1 功耗-性能曲线的拐点： 分析了特定工艺节点下的能效比（Performance Per Watt）瓶颈，并引入了新的能量效率度量标准。 1.2 内存延迟与带宽的日益严重失配（Memory Wall）： 深入考察了DRAM技术面临的物理极限，以及这对数据密集型应用（如深度学习）带来的严峻挑战。 1.3 软件/硬件协同设计的失效点： 讨论了通用处理器（GPP）在特定领域应用中，因指令集固定性而导致的资源浪费和效率低下问题。 第二章：并行性范式的再审视 我们对现有并行计算模型（SIMD、MIMD）的适用性进行了批判性评估，特别关注了在超大规模多核系统和分布式内存环境中的可扩展性问题。 2.1 细粒度并行性的陷阱： 分析了同步开销、缓存一致性协议的复杂性以及在线程级并行（TLP）中引入的额外管理负担。 2.2 数据依赖与控制依赖的量化分析： 引入了先进的分析工具来量化程序中的固有依赖性，这直接决定了任何并行架构的理论加速潜力。 2.3 非传统并行模型的探索： 简要回顾了波形驱动计算（Wavefront Computing）和数据流模型的现代变体，作为对指令驱动模型的潜在替代。 --- 第二部分：内存与存储的新范式：超越分离式系统 当前系统架构的瓶颈核心在于数据移动的成本远高于数据处理的成本。本部分聚焦于消除或大幅降低数据搬运的需求。 第三章：近存计算（Processing-in-Memory, PIM）的深度集成 本书详细考察了将计算逻辑直接嵌入到存储阵列中的各种技术路径，并区分了不同层次的PIM实现。 3.1 逻辑层面的PIM技术： 深入研究了基于嵌入式SRAM（eSRAM）或高密度DRAM单元的模拟域计算（Analog Domain Computation），重点分析了精度损失与计算加速的权衡。 3.2 跨层级的PIM架构： 探讨了将轻量级算术逻辑单元（ALU）集成到3D堆叠的DRAM层（如HBM Stack）中的设计挑战，包括电源管理和互连设计。 3.3 编程模型与编译器的适配： 讨论了如何为PIM单元设计高效的数据放置策略和任务调度算法，以适应其局部的、非共享的计算能力。 第四章：持久性存储器的架构影响 新型非易失性存储器（NVM，如MRAM、ReRAM）的成熟，使得内存（RAM）和存储（Disk）的界限变得模糊。本章侧重于这些技术对操作系统、文件系统和应用程序设计带来的根本性变革。 4.1 字节可寻址持久性存储（BAPS）： 分析了NVM在内存映射文件、持久性数据结构和原子性更新保证方面的架构要求。 4.2 内存/存储分级的新层次： 提出了一个包含多级NVM技术（如PMEM、Storage Class Memory）的统一内存层次结构模型，并讨论了跨越这些层级的统一地址空间管理。 4.3 容错与耐久性管理： 针对NVM固有的写寿命限制，详细介绍了磨损均衡（Wear Leveling）和数据保护机制的硬件和固件实现策略。 --- 第三部分：异构计算的深入融合与领域特定架构（DSA） 通用性是低效的根源。本部分探讨了如何通过深度定制硬件来最大限度地提高特定工作负载的效率。 第五章：领域特定架构（DSA）的设计原理与实现 我们跳出了传统的GPU/CPU二元对立，探讨了面向AI训练、图计算、稀疏数据处理等特定任务的定制化架构。 5.1 可重构计算平台（Reconfigurable Computing）： 重点分析了下一代FPGA和CGRAs（Coarse-Grained Reconfigurable Arrays）如何通过动态重构数据路径和计算单元来适应不断演进的算法。 5.2 稀疏性与不规则性的硬件加速： 针对图神经网络（GNNs）和稀疏矩阵运算的特点，设计了能够高效处理数据访问不规则性的专门处理单元和片上互连网络。 5.3 低精度与近似计算的硬件支撑： 深入研究了如何设计支持混合精度运算（如INT8、FP16、甚至二进制/ternary）的ALU，并探讨了量化误差的可控性。 第六章：片上通信（NoC）的演进与拓扑选择 随着核数增加，片上互连网络的性能成为新的瓶颈。本章专注于为高度异构的片上系统（SoC）设计高吞吐量、低延迟的通信结构。 6.1 适应异构流量的NoC拓扑： 评估了Mesh、Torus、Ring以及基于树状或星形拓扑在不同负载模式下的表现，并提出了流量感知的动态路由算法。 6.2 跨域隔离与QoS保证： 探讨了如何在共享NoC资源上为高优先级任务（如控制流）提供服务质量（QoS）保障，同时隔离低优先级数据流的干扰。 6.3 载波与光互连： 前瞻性地分析了硅光子技术如何解决长距离、高带宽的片上通信瓶颈，以及光电接口的能效挑战。 --- 第四部分：超越硅基：面向未来的计算范式 本书的最后一部分将目光投向了超越当前CMOS技术限制的计算方式，这些技术有望在未来数十年内重塑计算的物理基础。 第七章：类脑计算（Neuromorphic Computing）的硬件基础 我们详细考察了如何构建模仿生物大脑结构的计算系统，重点在于事件驱动和脉冲神经网络（SNNs）的硬件实现。 7.1 脉冲神经元的精确建模与模拟： 分析了基于SRAM、电容或电荷泵实现的神经元动态模型，并讨论了其在模拟精度与密度上的取舍。 7.2 突触权重存储与更新机制： 深入研究了使用RRAM等非易失性存储器实现模拟权重和基于STDP（Spike-Timing-Dependent Plasticity）的学习规则的硬件加速器设计。 7.3 异步与事件驱动的系统设计： 探讨了脉冲域系统固有的低功耗特性及其对传统同步时钟架构的挑战。 第八章：量子计算与经典架构的协同接口 量子计算（QC）并非取代经典计算，而是作为一种加速器存在。本章关注如何构建能有效利用QC资源的混合架构。 8.1 量子-经典混合计算的调度： 设计了能够高效划分计算任务，将优化或搜索问题调度至量子处理单元（QPU）的经典控制系统。 8.2 控制和校准的实时挑战： 探讨了QPU固有的高错误率和对环境的敏感性，以及如何通过快速反馈回路和错误抑制技术在经典硬件层面进行实时补偿。 8.3 量子算法的硬件映射： 分析了VQE、QAOA等算法对特定量子门集的需求，并评估了当前超导、离子阱等不同物理实现对经典控制逻辑的要求。 --- 本书不提供任何入门级的汇编语言教程或晶体管工作原理的复述。它假设读者已经对现代处理器流水线、缓存一致性协议和基本的并行编程模型有扎实的理解。我们关注的是宏观架构的演进方向、技术间的权衡取舍，以及如何通过创新的系统设计来突破当前性能和能效的边界。

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我总是倾向于那些能够提供跨学科视角的著作，因为计算机架构的发展越来越依赖于新兴材料和物理学的突破。我猜想，这本书或许会触及半导体工艺的极限，例如FinFET结构向GAA（Gate-All-Around）晶体管的演进对漏电流和开关速度的实际影响。它可能还会探讨新型存储技术，比如MRAM或RRAM，在构建非易失性内存系统和后冯·诺依曼架构中的潜力。这种超越传统CMOS逻辑的视野，是区分“普通”架构书和“高级”架构书的关键。此外，既然涉及“高级”，它应该会深入讨论异构计算系统的复杂性——如何设计一个统一的软件模型（比如CXL或UCIe这样的互连标准）来管理CPU、GPU、FPGA以及专有加速器之间的数据共享和任务调度。如果这本书能描绘出未来十年内，计算范式从通用计算向特定领域架构（DSA）迁移的大趋势，并解释硬件设计如何适应这一趋势，那么它就不仅仅是一本教科书，而是一份对未来计算图景的深刻预言了。

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说实话，我对于那种堆砌公式和晦涩定义的教材向来敬而远之，但《Advanced Computer Architectures》这个名字却让我感受到一种不同寻常的学术诚意。我更欣赏那种将理论与实际应用紧密结合的叙事方式。我设想，这本书或许会花大量的篇幅去剖析主流商业处理器（比如Intel的Core系列或者AMD的Zen架构）的内部工作原理，但它不会满足于表面的介绍，而是会深入到微架构层面，比如乱序执行引擎是如何调度指令的，投机执行单元是如何通过猜测来隐藏延迟的。我希望看到的不仅仅是“是什么”，而是“为什么是这样设计”的逻辑链条。例如，在介绍TLB（转换后援缓冲器）时，它应该能清晰解释为什么二级TLB的命中率对虚拟内存访问性能至关重要，以及这种设计决策背后的性能与面积（PPA）的博弈。如果书中能够提供大量的案例研究，对比不同年代、不同设计哲学下的架构选择带来的性能差异，那无疑会是一本极具价值的参考书。它应该能帮助读者建立起一种直觉，即任何一个硬件决策都是一系列复杂约束下的最优解，而不是凭空产生的灵感。

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从一个软件开发者的角度来看，如果一本关于计算机体系结构的著作足够“高级”，它就必须跨越硬件和软件的鸿沟。我希望《Advanced Computer Architectures》不仅仅是工程师的圣经，也应是系统程序员的指南。这意味着书中应该有非常扎实的软件视角来审视硬件特性。例如，编译器如何有效地利用特定的指令集扩展（如AVX-512的掩码寄存器功能），或者程序员如何通过特定的内存访问模式来确保数据对齐和最大化缓存行利用率。我尤其关注那些关于并行编程模型和硬件加速器接口的部分。比如，OpenCL或CUDA编程范式的背后，其底层的硬件实现逻辑是什么？数据如何在主机内存和设备内存之间高效迁移？如果这本书能够详尽地解释内存访问的局部性（Locality）原则是如何在硬件层面通过缓存预取器（Prefetcher）和缓存替换策略（如LRU的变种）来实现的，并告诉我们如何编写能被这些机制充分利用的代码，那它的价值就无可估量了。它应该能让那些习惯于抽象层的开发者，真正“看到”代码在硅片上奔跑的真实轨迹。

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这本书的内容实在令人大开眼界，尽管我并没有读过《Advanced Computer Architectures》，但仅凭其标题所暗示的深度和广度，我便能想象出它会是计算机科学领域的一部里程碑式的著作。我目前正在攻读一个与并行计算密切相关的项目，对于如何优化底层硬件以应对日益复杂的算法挑战深感困扰。我猜想，这本书必然会深入探讨诸如超标量处理器设计、向量化指令集架构（ISA）的演进，以及内存层次结构在提升系统吞吐量方面的精妙权衡。我期望它能提供一套严谨的数学模型，用以评估不同架构下的性能瓶颈，例如分支预测的准确性对流水线效率的实际影响，或者缓存一致性协议在多核环境中的开销分析。更进一步说，我推测它会详尽阐述特定领域的架构创新，比如GPU的SIMT（单指令多线程）模型与传统CPU的指令级并行（ILP）范式的本质区别，并可能触及量子计算或类脑计算等前沿概念的硬件基础。一本真正“高级”的架构书籍，绝不应止步于描述已有的设计，而应引导读者思考未来的发展方向，例如如何设计出能有效应对“内存墙”和“功耗墙”的下一代处理器。这本书的气场，仿佛预示着它将是我理解现代高性能计算基石的钥匙。

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阅读任何声称“高级”的学术材料，我们最需要的是清晰的结构和无可辩驳的论证。我个人对那些处理计算理论与实际实现鸿沟的书籍情有独钟。我猜想《Advanced Computer Architectures》会有一个非常坚实的理论基础，比如从布尔代数和逻辑门开始，逐步构建出复杂的处理单元。但更关键的是，它必须体现出对系统层面性能指标的深刻理解。我希望看到对性能评估方法的严谨讨论，比如如何避免使用带有误导性的基准测试（Benchmarks），以及如何区分指令周期（CPI）的理论值和实际观测值。书中对功耗和散热的讨论，也应达到工业界的要求，即不仅要讨论热设计功耗（TDP），还要探讨动态和静态功耗在不同负载下的占比，以及如何通过电压和频率调节（DVFS）来实现能效比的最优化。一个真正的“高级”架构师，必须是能平衡性能、面积和功耗三者的“三面手”。这本书如果能提供一个清晰的框架来量化这些取舍，那么它就是一本不可多得的经典。

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