Software-Implemented Hardware Fault Tolerance pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Goloubeva, O. (EDT)

出品人:

页数:244

译者:

出版时间:2006-6

价格:$ 168.37

装帧:HRD

isbn号码:9780387260600

丛书系列:

图书标签:

Fault Tolerance
Software
Hardware
Reliability
Computer Architecture
Error Correction
Redundancy
System Design
Distributed Systems
Embedded Systems

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具体描述

This book presents the theory behind software-implemented hardware fault tolerance, as well as the practical aspects needed to put it to work on real examples. By evaluating accurately the advantages and disadvantages of the already available approaches, the book provides a guide to developers willing to adopt software-implemented hardware fault tolerance in their applications. Moreover, the book identifies open issues for researchers willing to improve the already available techniques.

好的，这是一本名为《高级并行计算架构与优化》的图书简介： --- 《高级并行计算架构与优化》内容提要本书深入剖析了现代高性能计算（HPC）领域中并行计算架构的演进、关键设计原理及其在复杂问题求解中的优化策略。面对日益增长的数据量和计算需求，传统的串行计算范式已无法满足要求。本书旨在为读者提供一个全面的技术视角，涵盖从底层硬件结构到上层软件实现的各个层面，旨在揭示如何高效地设计、编程和部署大规模并行系统。全书结构严谨，逻辑清晰，不仅覆盖了理论基础，更注重实践指导，尤其关注当前主流的异构计算平台（如GPU、FPGA）与多核CPU集群的协同工作模式。第一部分：并行计算基础与架构演进本部分奠定了读者理解高级并行计算的理论基础。首先，我们回顾了计算模型的发展历程，从冯·诺依曼结构到现代多处理器系统，重点阐述了指令级并行（ILP）与线程级并行（TLP）的差异与互补性。随后，详细介绍了现代并行架构的核心组件：多核处理器设计：探讨了缓存一致性协议（如MESI、MOESI）的复杂性、乱序执行与分支预测在性能提升中的作用，以及片上互连网络（NoC）的设计策略，包括拓扑结构选择（如Mesh、Torus）与路由算法对延迟的影响。内存层次结构与访问模式：深入分析了DRAM技术的发展、内存墙问题，以及如何通过分层缓存设计（L1、L2、L3）来缓解延迟。重点剖析了非均匀内存访问（NUMA）架构下的内存访问开销，并介绍了针对性优化技术，如数据局部性最大化和预取机制的原理。并行编程模型概述：对比分析了共享内存模型（如OpenMP）与消息传递模型（如MPI）的适用场景、编程范式及其性能瓶颈。强调了同步与互斥机制（如屏障、锁）的实现复杂度与性能影响。第二部分：异构计算与加速器技术随着摩尔定律放缓，异构计算已成为HPC领域的主流趋势。本部分聚焦于如何利用专用硬件加速器来突破传统CPU的性能限制。图形处理器（GPU）计算原理：详细讲解了SIMT（单指令、多线程）架构的工作原理，包括Thread Block、Warp/Wavefront的调度机制。深入分析了GPU的内存模型——全局内存、共享内存、寄存器和常量内存——以及不同内存类型对内核性能的决定性影响。特别关注了CUDA和OpenCL等编程模型下的内存合并（Coalesced Access）和数据重排（Shuffling）技术。现场可编程门阵列（FPGA）的定制化计算：探讨了FPGA在需要极高吞吐量或极低延迟场景下的独特优势。本书介绍了如何使用硬件描述语言（VHDL/Verilog）或高层次综合（HLS）工具将算法映射到可编程逻辑阵列，重点分析了流水线化、数据流驱动架构的设计方法，以及如何平衡逻辑单元（LUTs, BRAMs, DSPs）的资源消耗与性能收益。 CPU-加速器协同优化：探讨了如何有效地在CPU和加速器之间划分工作负载，并管理数据传输的开销。涵盖了零拷贝技术、页表管理以及现代异构运行时环境（如OpenACC、SYCL）的应用策略。第三部分：大规模系统互连与集群级并行在超算环境中，节点间的通信效率往往成为整体性能的瓶颈。本部分着重于互连网络技术和分布式内存编程。高性能互连网络：详细分析了InfiniBand、Omni-Path Architecture (OPA) 和高速以太网（如RoCE）的协议栈、拓扑结构和拥塞控制机制。重点讨论了RDMA（远程直接内存访问）技术如何绕过操作系统内核，实现低延迟、高带宽的数据传输。分布式内存编程（MPI深度解析）：不仅仅停留在MPI调用的表面，而是深入探讨了MPI通信原语（如`Send`/`Recv`、`Gather`/`Scatter`）的底层实现机制，包括点对点通信与集合通信的性能差异。分析了死锁避免策略、通信与计算重叠技术，以及如何利用非阻塞通信来最大化系统利用率。任务调度与负载均衡：讨论了如何为复杂的、非结构化问题的并行程序设计有效的调度器。涵盖了静态调度、动态调度以及依赖图分析在优化任务执行顺序中的应用。阐述了负载不平衡的根源（如数据倾斜、负载不均）及相应的自适应负载均衡算法。第四部分：性能分析、调优与未来趋势高性能计算的实践离不开精确的性能度量和系统调优。本部分提供了实用的分析工具和方法论。性能度量与瓶颈定位：介绍了硬件性能计数器（如PAPI）和软件分析工具（如Valgrind/Callgrind, VTune, Nsight Systems）的使用。重点讲解了如何通过分析指标（如IPC、缓存命中率、内存带宽利用率）来诊断程序瓶颈，区分计算受限、内存受限或通信受限的场景。代码级优化技术：提供了针对不同架构的代码优化实践，包括SIMD指令集（如AVX-512）的有效利用、循环展开与合并、函数内联对缓存的影响，以及如何通过内存访问模式重排来提高数据局部性。面向未来的计算范式：探讨了新兴的计算趋势，如量子计算对传统HPC的潜在影响、类脑计算（Neuromorphic Computing）的并行架构挑战，以及软件定义基础设施（SDI）在管理大规模异构集群中的角色。目标读者本书适合于计算机科学、电子工程、物理、化学、金融工程等领域的硕士研究生、博士研究生，以及在高性能计算中心、科研机构或高科技企业从事并行软件开发、系统架构设计和性能优化的工程师和研究人员。阅读本书需要具备扎实的C/C++编程基础和操作系统原理知识。本书特色架构广度与深度兼顾：覆盖了CPU、GPU、FPGA等主流架构，并深入到互连网络层面。理论与实践紧密结合：提供了大量的案例分析和代码优化实例，使抽象的理论概念具体化。聚焦现代挑战：重点讨论了内存墙、能效比（Power Efficiency）和异构系统编程等当前HPC面临的核心难题。 ---