具体描述
This is volume 72 of "Advances in Computers", a series that began back in 1960 and is the oldest continuing series chronicling the ever-changing landscape of information technology. Each year three volumes are produced, which present approximately 20 chapters that describe the latest technology in the use of computers today. In this volume 72, we present the current status in the development of a new generation of high-performance computers. The computer today has become ubiquitous with millions of machines being sold (and discarded) annually. Powerful machines are produced for only a few hundred U.S. dollars, and one of the problems faced by vendors of these machines is that, due to the continuing adherence to Moore's law, where the speed of such machines doubles about every 18 months, we typically have more than enough computer power for our needs for word processing, surfing the web, or playing video games. However, the same cannot be said for applications that require large powerful machines. Applications such as weather and climate prediction, fluid flow for designing new airplanes or automobiles, or nuclear plasma flow require as much computer power as we can provide, and even that is not enough. Today's machines operate at the teraflop level (trillions of floating point operations per second) and this book describes research into the petaflop region (1,015 FLOPS). The six chapters provide an overview of current activities that will provide for the introduction of these machines in the years 2011 through 2015.
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用户评价
这本书的观点非常具有前瞻性和批判性，它不仅罗列了现有的“先进”技术，更尖锐地指出了这些技术在通往真正通用智能计算道路上的结构性缺陷。例如，在讨论分布式计算的扩展性极限时，作者没有简单地归咎于网络延迟，而是深入分析了拜占庭容错协议在高并发环境下的熵增效应，并提出了一种基于“局部信息涌现”的替代性一致性模型。这种从底层协议层面对现有范式进行深刻反思的能力，是这本书最宝贵的地方。我将它视为一本“思想催化剂”，它迫使我跳出自己熟悉的专业舒适区，去思考那些被主流研究暂时忽略的“盲点”。我注意到书中在最后几章对“神经形态计算”的展望部分略显保守，似乎对短期内的商业化落地持谨慎态度，这一点与当前市场上某些过于乐观的预测形成了鲜明对比，这种平衡的、非炒作性的立场，反而更增加了我对作者专业性的信任。这本书适合作为部门级的技术战略参考资料，因为它提供的不是具体的“怎么做”，而是“应该往哪个方向思考”。
评分这本书的封面设计得很有现代感，装帧质量也相当不错，拿在手里分量十足，一看就是那种内涵丰富的专业书籍。我首先被它排版的气势所震撼，密密麻麻的文字和图表，似乎每一个角落都塞满了知识的精华。我原本以为这是一本偏向于理论基础构建的著作，毕竟“Advances”这个词常常指向高屋建瓴的概述。然而，深入阅读后发现，它在对新兴计算范式的剖析上，展现出了惊人的深度和广度。比如，在探讨量子计算的最新进展时，作者并没有止步于介绍基础原理，而是详细分析了几种主流量子纠错码的实现细节和性能瓶颈，甚至还引用了近两年国际顶会上发表的实验数据进行对比。这种将前沿研究的最新动态与扎实的工程实现问题紧密结合的写法，对我这样一个希望将理论转化为实际应用的研究人员来说，无疑是极大的福音。书中对异构计算架构的讨论也异常精彩，特别是关于如何优化数据流和内存访问模式以适应GPU和FPGA的并行特性，提供了许多独到的见解和算法优化思路。这本书显然不是一本供初学者快速入门的读物，它更像是一份精心准备的、为资深从业者和研究人员量身定制的“知识胶囊”，需要投入大量的时间和精力去细细咀嚼和消化其中的每一个论点。
评分要评价这本书，我必须强调它的百科全书式的广博和对前沿技术的实时捕捉能力。我翻阅了好几个章节，发现作者似乎对过去十八个月内全球范围内所有重要的计算领域会议（无论是IEEE还是ACM主办的）都有深入的跟踪和消化。例如，关于边缘计算的安全隔离机制，书中详细对比了基于硬件虚拟化、可信执行环境（TEE）以及最近提出的基于形式化验证的微内核隔离方案的优劣，不仅列出了性能基准，还深入探讨了各自的攻击面分析。这种详尽的横向对比，极大地拓宽了我对当前技术全景的认知。这本书的文字风格非常凝练，每一个句子都似乎经过了反复的打磨，几乎没有可以被删减的冗余信息，读起来需要极高的专注力。我有一个习惯，就是喜欢在阅读过程中做大量的批注和疑问标记，但翻完这本书后，我发现自己需要做的“疑问标记”的数量远少于预期，这说明作者在预判读者的疑惑并提前解答方面做得非常出色。它无疑是当前计算机科学领域，一本极具分量和参考价值的权威著作。
评分阅读这本书的过程，仿佛置身于一场由顶尖专家主导的闭门研讨会。它没有过多的修饰和煽情的语言，所有的篇幅都紧紧围绕着“进步”这一核心展开，节奏紧凑，信息量爆炸。我特别喜欢它对软件栈和硬件层面的“解耦”与“耦合”的探讨。在探讨AI加速器对传统操作系统内核调度的影响时，作者提出了一种激进的“硬件感知型调度”模型，该模型要求操作系统必须实时“理解”底层计算单元的功耗边界和延迟特性，才能做出最优决策。这完全颠覆了我过去对OS设计范式的传统认知。书中对这一模型的数学描述极其复杂，涉及到非线性优化和随机过程分析，但作者通过辅助图示和步骤分解，最终还是将这个复杂的概念阐释得清晰可见。我感觉自己仿佛站在了技术的最前沿，看到了未来几年计算系统设计可能要面对的真正难题。这本书的缺点可能在于，对于没有相关背景的读者来说，门槛高得有些令人望而却步，它要求读者必须对体系结构、并行算法和至少一门高级数学有扎实的理解，否则很容易在中间章节迷失方向。
评分这本书的阅读体验非常“烧脑”，但正是这种挑战性，才让我体会到了知识密度带来的酣畅淋漓。我尤其欣赏作者在处理复杂概念时所展现出的那种近乎苛刻的精确性。举个例子，当论及下一代内存技术（如MRAM或RRAM）的可靠性问题时，书中并未简单地归咎于材料本身的缺陷，而是系统地梳理了写入/擦除循环对器件物理特性的多尺度影响，从电子级别的陷阱态变化到宏观层面的数据保持能力衰减，层层递进，逻辑链条无可挑剔。这种严谨的态度贯穿全书，使得每一个公式和每一个模型都有其坚实的理论基础支撑。我尝试着在阅读过程中交叉参考了一些我过去收藏的经典文献，发现这本书在吸收了这些经典理论的同时，又巧妙地融入了近年来被业界忽视或低估的某些小众研究方向的成果，从而构建了一个更为全面和立体的计算科学图景。如果说其他同类书籍是描绘一幅壮丽的山水画，那么这本则更像是一张精确到纳米级别的工程蓝图，每一个细节都必须经得起推敲。对于希望在计算领域做出突破性工作的人来说，这本书提供的“思维工具箱”价值连城。
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