Bio-Inspired Technologies for the Hardware of Adaptive Systems pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Springer

作者:Negoita

出品人:

頁數:184

译者:

出版時間:2009-1

價格:1150.00

裝幀:精裝

isbn號碼:9783540769941

叢書系列:

圖書標籤:

• Bio-inspired computing
• Adaptive systems
• Hardware design
• Biomimetics
• Robotics
• Neuromorphic computing
• Artificial intelligence
• Machine learning
• Sensors
• Control systems

前沿計算範式：新一代硬件架構與計算模型 導言：突破傳統計算的瓶頸 在信息爆炸與人工智能飛速發展的時代，我們正麵臨著傳統馮·諾依曼（Von Neumann）架構及其衍生技術的性能與能效瓶頸。摩爾定律的放緩並非終結，而是催生瞭一場深刻的硬件範式革命。本書《前沿計算範式：新一代硬件架構與計算模型》旨在全麵、深入地探討指導未來計算係統演進的關鍵理論基礎、新興硬件技術以及革命性的計算模型。我們聚焦於如何超越現有架構的局限，設計齣更具適應性、更高效、且能直接服務於復雜智能任務的新一代計算平颱。 本書內容涵蓋瞭從底層器件物理到上層係統架構的多個維度，為研究人員、工程師和決策者提供瞭一個理解和駕馭下一代計算藍圖的綜閤性視角。 --- 第一部分：新型計算基石——超越矽基限製的器件物理 本部分著重探討支撐未來計算係統的顛覆性器件物理原理和材料科學進展。我們不再將目光局限於CMOS技術的極限延伸，而是深入探索那些有望在量子效應、新型電子遷移機製或光子特性上實現突破的物理平颱。 第一章：後CMOS時代的存儲與邏輯融閤技術 本章深入分析瞭電阻式隨機存取存儲器（RRAM）、磁性隨機存取存儲器（MRAM）和相變存儲器（PCM）等新興非易失性存儲器（NVM）技術的物理機製、操作特性以及在內存計算（In-Memory Computing, IMC）中的應用潛力。重點討論瞭如何利用這些器件的模擬特性和高密度集成能力，打破“存儲牆”和“內存牆”的限製，實現數據直接在存儲單元內部進行處理。同時，探討瞭這些器件麵臨的可靠性、能耗控製和長期穩定性挑戰。 第二章：自鏇電子學與拓撲材料在計算中的前沿應用 本章聚焦於利用電子的自鏇自由度而非僅僅電荷的自鏇電子學（Spintronics）如何革新低功耗邏輯和存儲。詳細介紹瞭自鏇軌道矩（SOT）、巨磁阻（GMR）和隧道磁阻（TMR）器件的設計原理，並闡述瞭自鏇波邏輯（Magnonics）作為一種無耗散信息傳輸機製的理論模型和實驗進展。此外，探討瞭拓撲絕緣體和Weyl半金屬等拓撲材料在構建具有內在魯棒性和獨特輸運特性的新型晶體管和量子比特中的潛力。 第三章：光子計算與集成光電子學 本章係統梳理瞭利用光子作為信息載體的光計算（Optical Computing）的最新進展。從波導、調製器到集成光子芯片的製造技術，詳細分析瞭光子在實現超高速、低延遲計算方麵的獨特優勢。重點探討瞭矽光子技術在數據中心互聯、片上光互連（On-chip Interconnects）以及非綫性光學計算中的應用，特彆是如何利用片上激光器和光電調製器實現復雜的綫性代數運算。 --- 第二部分：革命性的計算模型與架構設計 本部分將目光投嚮更高層次的係統設計，討論如何基於新的物理平颱構建齣全新的計算模型，以適應高度並行化、異構化和數據驅動型的任務需求。 第四章：神經形態計算的硬件實現 神經形態計算（Neuromorphic Computing）是模仿生物大腦結構和功能的計算範式。本章詳盡分析瞭脈衝神經網絡（SNN）的數學模型、突觸權重更新機製以及高效硬件實現方法。重點介紹瞭基於突觸晶體管（Synaptic Transistors）和高密度交叉陣列（Crossbar Arrays）的脈衝神經形態芯片設計，包括事件驅動（Event-Driven）的通信協議和異步處理架構，以解決傳統GPU在處理稀疏、時序數據時的能效問題。 第五章：異構集成與 Chiplet 技術的生態構建 麵對單一芯片麵積和良率的物理限製，異構集成和 Chiplet（小芯片）技術成為構建高性能係統的必然趨勢。本章探討瞭先進封裝技術，如2.5D/3D 堆疊（TSV, Hybrid Bonding）在集成不同功能模塊（如CPU、加速器、NVM、光互連）時的關鍵挑戰與解決方案。詳細分析瞭如何通過標準化接口協議（如UCIe）和先進的係統級熱管理來確保多芯片組閤係統的協同工作效率和可靠性。 第四章：量子計算與混閤量子-經典係統 本章概述瞭基於超導電路、離子阱、拓撲結構等不同物理實現路徑的量子計算技術。重點分析瞭量子比特的操控、糾錯機製（如錶麵碼）以及量子算法（如Shor, Grover, VQE）的硬件需求。更重要的是，探討瞭如何設計實用的混閤量子-經典（Hybrid Quantum-Classical）計算框架，使經典高性能計算資源能夠有效地調度和優化近期的NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）設備。 --- 第三部分：係統級的適應性與軟件協同設計 計算係統的最終效能不僅取決於硬件，還依賴於硬件與軟件的深度協同優化。本部分探討瞭如何通過係統級設計來增強計算平颱的適應性、可靠性和編程模型的簡化。 第七章：適應性計算與動態重構架構 適應性計算旨在使硬件資源能夠根據當前任務的特性實時調整其結構和功能。本章詳細介紹瞭現場可編程邏輯門陣列（FPGA）的最新進展，以及更深層次的動態可重構計算（Dynamically Reconfigurable Computing, DRC）。討論瞭如何利用軟件定義硬件（SDH）的概念，通過硬件描述語言（HDL）的動態加載和資源池化技術，實現對算法並行度和數據流的實時優化。 第八章：可靠性、容錯與安全保障 隨著計算密集度和器件尺寸的微縮，係統級的錯誤率顯著上升。本章深入研究瞭硬件層麵的容錯技術，包括糾錯碼（ECC）在新型存儲器中的應用、硬錯誤（Permanent Faults）與軟錯誤（Soft Errors）的檢測與恢復策略。此外，探討瞭在硬件層麵實現安全隔離和抗側信道攻擊（Side-Channel Attack）的對策，例如通過隨機化電路設計和物理不可剋隆函數（PUF）來保護知識産權和敏感數據。 第九章：新型編譯與運行時環境 高效的硬件需要創新的軟件棧來充分釋放其潛力。本章討論瞭針對新興硬件架構（如神經形態芯片、量子處理器）的編譯器設計挑戰。重點分析瞭如何構建能夠將高級編程語言（如Python, DSLs）的抽象描述，自動映射和優化到異構、並行硬件資源上的中間錶示（IR）和優化策略。同時，探討瞭運行時係統（Runtime Systems）在任務調度、資源分配和跨層級（器件-架構-係統）性能監控中的關鍵作用。 --- 結論：麵嚮未來的人工智能與科學計算 本書最終展望瞭這些前沿計算範式在解決未來最具挑戰性的問題中的作用，包括大規模科學模擬、實時復雜係統控製以及下一代通用人工智能的落地。通過對這些關鍵技術領域的係統性梳理，讀者將能夠理解當前計算領域的深層驅動力，並為設計和構建下一代智能計算基礎設施奠定堅實的基礎。

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