Computer Architecture pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Mehrotra, Deepti

出品人:

頁數:300

译者:

出版時間:

價格:463.00 元

裝幀:

isbn號碼:9781842654927

叢書系列:

圖書標籤:

• 計算機體係結構
• 計算機組成原理
• 數字邏輯
• 處理器
• 存儲係統
• 並行計算
• 嵌入式係統
• 性能優化
• 低功耗設計
• 緩存
• 流水綫

深入探索：現代計算係統的設計與實現 一本麵嚮未來技術趨勢的權威著作 本書旨在為讀者提供一個全麵、深入且具有前瞻性的視角，剖析現代計算係統從底層硬件到高級軟件棧的復雜交互與設計哲學。我們不再局限於傳統的馮·諾依曼模型敘事，而是聚焦於應對當前計算領域麵臨的巨大挑戰——功耗牆、性能瓶頸以及數據密集型應用的需求激增。 第一部分：超越摩爾定律的硬件基石 本部分將徹底解構當前主流處理器架構的最新演進，並探討下一代計算範式的潛在方嚮。 第一章：後摩爾時代的處理器設計範式 異構計算的必然性： 詳細分析通用CPU在處理特定類型工作負載（如圖形渲染、機器學習推理、大數據分析）時所遭遇的效率瓶頸。深入探討為何業界正加速嚮高度專業化計算單元（Accelerators）的遷移。 指令集架構的再思考： 研究RISC-V架構的崛起及其對設計自由度和定製化的深遠影響。對比x86和ARM在不同應用場景下的優劣勢，側重於編譯時優化和運行時動態調度對性能的決定性作用。 核心與綫程的精細管理： 剖析超綫程（SMT）技術的內部機製、緩存一緻性協議（如MESI、MOESI的最新變種）在多核環境下的性能影響，以及硬件事務內存（HTM）在簡化並發編程模型方麵的嘗試與挑戰。 第二章：存儲係統的革命性變革 現代計算的瓶頸正日益從處理器轉移至內存和存儲訪問延遲。本章將重點探討如何設計低延遲、高帶寬的存儲層次結構。 非易失性內存（NVM）的集成與影響： 深入研究3D XPoint（Optane）等技術如何模糊瞭DRAM和Flash之間的界限。討論Persistent Memory（持久化內存）編程模型（如PMDK）對數據庫、文件係統和操作係統的底層重構需求。 內存牆的緩解策略： 詳細介紹高帶寬內存（HBM）的設計原理，尤其是在AI加速器和高性能計算（HPC）中的應用。分析內存控製器設計如何通過Bank粒度並行和先進的錯誤糾正碼（ECC）來最大化吞吐量。 存儲層級優化： 探討SSD內部的NAND閃存管理技術（如磨損均衡、垃圾迴收的先進算法），以及NVMe-oF（NVMe over Fabrics）如何實現遠距離、低延遲的存儲訪問，為分布式存儲集群構建新的基礎。 第二部分：數據流、並行化與專業加速 本部分聚焦於如何設計能夠高效處理海量數據流的計算架構，這是當前AI和大數據時代的基石。 第三章：大規模並行計算架構：GPU與並行模型 SIMT（單指令多綫程）模型的深度剖析： 以現代GPU架構為例，分析其綫程束（Warp/Wavefront）調度機製、共享內存（Shared Memory）的管理，以及如何通過指令級並行（ILP）和數據級並行（DLP）實現極緻的吞吐量。 數據依賴與同步機製： 研究CUDA/OpenCL/SYCL等編程模型中的同步原語（如Barriers, Atomics）在不同層次硬件上的實現代價，以及避免或隱藏內存延遲的軟件優化技巧。 異構係統軟件棧（HSA/OpenCL）： 探討如何實現CPU和GPU之間更高效的內存共享和任務卸載，減少不必要的拷貝開銷。 第四章：特定領域架構（DSA）的興起 分析為特定算法量身定製的硬件如何超越通用處理器。 張量處理器（TPU/NPU）的原理： 詳細解析矩陣乘法單元（MXU）的設計，如何利用脈動陣列（Systolic Array）結構實現流水綫化的矩陣運算，並探討權重和激活值的定點量化（Quantization）對硬件實現的影響。 領域特定語言（DSL）與硬件的協同設計： 研究如何通過高級抽象層（如TVM, Halide）將應用級的優化需求直接映射到底層硬件的特定操作，實現編譯時對並行度和內存訪問模式的全局優化。 近數據處理（Processing-in-Memory, PIM）： 探討將計算邏輯集成到存儲介質內部（如嵌入到DRAM或NAND的計算單元）以消除數據搬運開銷的前沿研究與原型實現。 第三部分：係統軟件與可靠性保障 強大的硬件需要同樣健壯的軟件層來管理和保護。 第五章：現代操作係統與虛擬化的挑戰 I/O虛擬化與性能隔離： 深入研究SR-IOV、VirtIO等技術在虛擬化環境中如何為I/O密集型任務提供接近物理機的性能。分析Hypervisor對硬件資源（如Cache、TLB）的調度和保護機製。 安全硬件的集成： 研究可信執行環境（TEE，如Intel SGX, AMD SEV）的工作原理，硬件如何保證代碼和數據的機密性與完整性，以及它們對操作係統內核的信任根建立過程。 能效管理與動態電壓/頻率調整（DVFS）： 探討操作係統如何利用硬件提供的性能計數器和功耗模型，在滿足性能SLA的前提下，實現細粒度的功耗優化策略。 第六章：麵嚮未來的挑戰與展望 本章將對本領域最前沿的研究方嚮進行梳理和展望。 量子計算的硬件接口： 探討經典計算機如何與量子處理器（QPU）進行協同工作，研究用於控製和讀取量子比特的低溫電子學和高頻信號處理硬件的需求。 存算一體（In-Memory Computing）的器件物理： 考察基於阻變存儲器（RRAM）、相變存儲器（PCM）等新興器件實現模擬或數字域存算一體化的最新進展，及其對AI推理電路的革命性潛力。 係統級能耗建模： 介紹用於預測和優化整個係統（從芯片到數據中心）功耗和性能的新型仿真工具鏈和度量標準，確保下一代基礎設施的可持續發展。 通過對這些復雜主題的細緻闡述，本書旨在培養讀者構建、分析和優化下一代計算係統的核心能力，使他們能夠駕馭技術變革的前沿浪潮。

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