具体描述
《嵌入式Linux程序设计案例与实验教程》遵循嵌入式系统相关课程的特点，秉承理论与实践相结合的指导思想，全面介绍嵌入式Linux程序设计与系统开发技术。内容涵盖嵌入式Linux内核开发、接口与驱动程序设计、软件移植与应用、图形用户界面开发、通信应用、硬件设计、音频与视频开发，各章均结合知识点安排了相关的实验，章末还安排了综合实验以综合应用所学知识。第10章中安排了5个实际项目，帮助读者掌握嵌入式Linux系统的一般设计与开发过程。《嵌入式Linux程序设计案例与实验教程》内容丰富、理念新颖，集理论、实验、案例、课程设计于一体，适合作为高等院校计算机、电子、通信、软件工程等专业嵌入式课程的教材，也可供广大工程技术人员参考。
好的，这是一份针对一本名为《嵌入式Linux程序设计案例与实验教程》的图书的不包含其内容的图书简介，旨在详细介绍一个完全不同主题的、具有深度和广度的技术类书籍，约1500字。 --- 图书简介： 《高性能计算系统架构与并行化编程实战》 ——从芯片到云端的高效能计算蓝图 面向对象： 计算机体系结构研究人员、高性能计算（HPC）工程师、深度学习算法开发者、系统软件架构师、以及对超大规模并行计算有浓厚兴趣的资深专业人士。 图书概述： 在数据爆炸式增长与复杂科学计算日益紧迫的今天，传统串行计算范式已难以为继。本书并非探讨资源受限环境下的系统开发，而是将视角聚焦于高性能计算（HPC）领域的最前沿，深入剖析现代超级计算机和大规模分布式系统的核心架构、底层通信机制以及面向异构计算的并行化编程范式。 本书的核心宗旨在于提供一套从硬件架构设计哲学到软件实现细节的完整知识体系，旨在帮助读者构建、优化和维护运行在数万乃至数十万计算节点上的复杂应用。我们摒弃对基础概念的浅尝辄止，转而深入探究那些决定系统最终性能的“瓶颈”所在，并提供经过严格验证的实战案例。 全书内容围绕“深度理解硬件特性，高效利用并行资源”这一主线展开，系统性地覆盖了现代HPC系统的关键组成部分，包括新型处理器设计、高速互连网络拓扑、内存层次结构优化以及大规模数据管理策略。 --- 第一部分：现代高性能计算的硬件基石与架构演进 本部分首先对当前主流高性能计算系统的硬件架构进行全面梳理，重点分析了超越冯·诺依曼瓶颈的技术方向。 第一章：处理器核心的微架构深度解析 深入分析现代CPU（如Intel Xeon Scalable, AMD EPYC）的核心设计，超越指令集层面，聚焦于乱序执行引擎、分支预测单元（BTB）、缓存一致性协议（如MESI/MOESI的扩展形式）的实现细节。讨论如何通过性能计数器（如PMC/Perf Event）来诊断微架构层面的性能陷阱。随后，详细介绍GPU（NVIDIA CUDA/AMD ROCm）的流式多处理器（SM/CU）设计，特别是张量核心（Tensor Cores）在矩阵运算中的优化原理，以及其与CPU之间的数据传输瓶颈。 第二章：非均匀内存访问（NUMA）与内存墙的对抗 详细阐述NUMA架构下的缓存拓扑和内存访问延迟模型。重点分析跨Socket或跨节点访问的开销，并介绍操作系统（如Linux内核的NUMA调度策略）和应用程序如何实现内存的本地化分配（如`numactl`的高级用法）。引入远端访问预测模型，指导开发者设计减少远程内存访问的内存布局策略。 第三章：高速互连网络与拓扑结构 HPC系统的性能往往受限于节点间的通信速度。本章详细对比了InfiniBand（HDR/NDR）、Omni-Path以及以太网（RoCEv2）的技术规格、延迟和带宽特性。重点分析了网络拓扑结构（如Fat Tree、Torus、Dragonfly）对通信模式的影响，并阐述如何根据应用通信图谱选择最优的调度和路径。 --- 第二部分：并行编程范式与性能调优实战 本部分是本书的核心，侧重于将抽象的并行概念转化为高效可执行的代码。 第四章：共享内存并行编程：OpenMP的深度优化 超越基本的`pragma omp parallel for`，本章深入探讨OpenMP 5.x的新特性，如任务并行（Tasking）、并行区域的嵌套管理，以及关键的内存模型控制指令（如`threadprivate`、`aligned`）。重点讲解数据竞争的细粒度分析，以及如何利用OpenMP工具链（如GOMP/LLVM OpenMP Runtime）进行性能剖析，特别是针对非一致性数据访问的优化技术。 第五章：分布式内存并行编程：MPI的高级应用 全面覆盖MPI标准（MPI-3/4），不仅仅是发送和接收（Send/Recv）。深入探讨集合通信（Collective Communications）的优化，如MPI_Allreduce在不同拓扑下的实现差异，以及非阻塞通信（Non-blocking I/O）的正确使用模式，以实现计算与通信的完美重叠。实战案例包括大规模有限元分析（FEA）中边界条件的同步策略。 第六章：异构计算编程模型：CUDA/OpenACC/oneAPI 针对GPU加速，本书采用对比分析的方式进行讲解。详细介绍NVIDIA CUDA的内存管理（Pinned Memory, Unified Memory）和流（Stream）机制，如何通过流重叠实现计算和主机-设备数据传输的隐藏。同时，引入OpenACC作为面向科学计算的指令级并行化方案，并在章节末尾介绍Intel的oneAPI/SYCL在实现跨架构（CPU/GPU/FPGA）可移植性方面的潜力与挑战。 --- 第三部分：大规模应用与系统级性能工程 本部分将前两部分的知识应用于真实世界的大规模系统问题，关注代码的可扩展性与鲁棒性。 第七章：I/O性能瓶颈与并行文件系统 在大规模模拟中，数据持久化往往成为头号瓶颈。详细介绍并行文件系统（PFS），如Lustre、GPFS（Spectrum Scale）的工作原理，特别是元数据服务器（MDS）和对象存储服务器（OSS）的解耦设计。讲解如何利用MPI-IO或HDF5/NetCDF-Parallel进行一致性缓存写入，避免大量小文件I/O对PFS造成雪崩效应。 第八章：混合并行编程（Hybrid Programming）与可扩展性分析 这是实现千万核级应用的关键。本章指导读者如何科学地组合MPI（跨节点）和OpenMP/CUDA（节点内）资源。引入可扩展性分析的经典模型（如Amdahl定律和Gustafson定律），并展示如何使用Profiling工具（如TAU, Score-P, Nsight Systems）来识别混合模型中的通信热点和负载不均衡问题。提供一套系统的可扩展性测试流程。 第九章：容错性、检查点与恢复机制 在运行数周的超大规模模拟中，硬件故障是必然事件。本章探讨无状态（Stateless）和有状态（Stateful）的容错策略。深入分析Chandy-Lamport快照算法在分布式系统中的应用，以及MPI Checkpoint/Restart (C/R) 机制的底层实现，确保用户能够设计出在面对节点失效时能够安全恢复进度的应用。 --- 本书特色： 1. 深度与广度并重： 既有对底层硬件设计原理的深入剖析，也有对MPI/OpenMP/CUDA高级特性的实战指导。 2. 工具链驱动： 每章节的关键优化点都附带有实际的性能分析工具使用示例，强调“度量驱动优化”的科学方法论。 3. 贴近前沿： 涵盖了当前HPC社区关注的异构计算融合、新型互连技术和大规模数据管理等热点问题。 通过本书的学习，读者将不再满足于仅仅“让代码跑起来”，而是能够系统性地设计出能够充分挖掘当代超级计算机潜能的、具备卓越可扩展性和鲁棒性的高性能计算应用程序。
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