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鲍安平 著

图书标签:

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• 音频处理
• 图像处理
• 算法
• 工程

店铺： 文轩网少儿专营店

出版社： 西安电子科技大学出版社

ISBN：9787560623238

商品编码：29460632416

出版时间：2009-09-01

作  者:鲍安平 著作 定  价:25 出 版 社:西安电子科技大学出版社 出版日期:2009年09月01日 页  数:260 装  帧:平装 ISBN:9787560623238 ●暂无

内容简介

暂无

《高性能计算架构与优化》 一、 核心内容概述 本书深入探讨了现代高性能计算（HPC）系统的设计原理、关键架构要素以及面向特定应用场景的优化策略。在信息爆炸和数据驱动的时代，对计算能力的需求日益增长，从科学模拟、人工智能训练到大数据分析，都离不开高效的计算平台。本书旨在为读者构建一个全面、系统的HPC知识体系，使其能够理解当前HPC技术的前沿，并掌握如何设计、配置和调优HPC系统以达到最佳性能。 二、 详细内容介绍 第一部分：高性能计算的基本概念与发展历程 1. 高性能计算的定义与范畴： 引言：为何需要高性能计算？计算的演进与瓶颈。 核心概念：浮点运算能力（FLOPS）、并行计算、集群、超级计算机、高性能存储、高性能网络。 高性能计算的应用领域：科学研究（物理、化学、生物、气象、天文）、工程仿真（CFD、FEA）、金融建模、人工智能与机器学习、大数据分析、图形渲染等。 衡量HPC性能的标准与基准测试（如LINPACK）。 2. HPC的发展历程与关键技术演进： 早期并行计算的探索：向量机、多处理器系统。 MPP（大规模并行处理）时代的兴起与挑战。 Beowulf集群的革命：低成本、高可用性的HPC解决方案。 现代HPC架构的融合：CPU、GPU、FPGA以及专用加速器（ASIC）的协同。 内存带宽、互连技术、存储系统的迭代发展。 摩尔定律的挑战与后摩尔时代的计算范式。 第二部分：高性能计算架构解析 1. 中央处理器（CPU）架构的深度剖析： 指令集架构（ISA）：x86、ARM、RISC-V等。 流水线、超标量、乱序执行等微架构技术。 缓存体系结构：L1、L2、L3缓存的设计、容量、延迟与命中率。 多核处理器与NUMA（非统一内存访问）架构：性能影响与编程模型。 SIMD（单指令多数据）指令集：SSE、AVX等，及其在向量化计算中的作用。 2. 图形处理器（GPU）的崛起与通用计算（GPGPU）： GPU的并行计算模型：流处理器、线程块、网格。 GPU内存层次结构：全局内存、共享内存、寄存器。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）和OpenCL等编程模型。 GPU架构演进：Fermi, Kepler, Maxwell, Pascal, Volta, Turing, Ampere, Hopper等。 GPU在科学计算、AI训练和推理中的优势与局限。 3. 现场可编程门阵列（FPGA）与专用集成电路（ASIC）： FPGA的结构与工作原理：查找表（LUT）、触发器、布线资源。 FPGA在特定任务加速中的优势：低延迟、高能效、可重构性。 HDL（硬件描述语言）：Verilog, VHDL。 ASIC的特点：专为特定功能设计，性能和能效最佳，但开发周期长、成本高。 FPGA与ASIC在HPC场景中的应用实例。 4. 高性能互连网络（Interconnect）： 网络拓扑结构：胖树（Fat Tree）、环状、网状（Mesh）、蝶式（Butterfly）等。 网络技术：InfiniBand、以太网（RoCE, iWARP）、PCIe。 网络性能指标：带宽、延迟、消息速率。 低延迟通信协议与技术：MPI（Message Passing Interface）、NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）。 网络在集群扩展性和通信效率中的作用。 5. 高性能存储系统： 存储介质：HDD、SSD、NVMe、持久内存（PMem）。 并行文件系统：Lustre、GPFS（Spectrum Scale）、BeeGFS。 分布式存储：Ceph、GlusterFS。 存储性能瓶颈与解决方案：I/O带宽、IOPS、延迟。 缓存与分层存储策略。 第三部分：高性能计算的软件栈与优化 1. 并行编程模型与接口： 共享内存编程：OpenMP。 分布式内存编程：MPI。 混合编程模型：MPI + OpenMP。 异构计算编程：CUDA, OpenCL, SYCL。 高层抽象与框架：OpenACC, DSLs（领域特定语言）。 2. 编译器与性能优化技术： 编译器优化：循环优化、数据布局优化、向量化、并行化。 性能剖析工具：gprof, perf, VTune, Nsight Systems。 内存访问优化：缓存局部性、数据对齐、避免 false sharing。 并行化与任务调度：线程同步、负载均衡、任务依赖分析。 代码重构与算法改进。 3. 高性能库与中间件： 数学库：BLAS, LAPACK, FFTW, Intel MKL, cuBLAS, cuFFT。 通信库：MPI implementations (OpenMPI, MPICH), NCCL。 数值计算库：PETSc, Trilinos。 AI框架：TensorFlow, PyTorch。 中间件与调度系统：Slurm, LSF, PBS Pro。 4. 面向特定应用的优化实践： 科学计算与工程仿真： 求解器优化、离散化方法、并行求解器、GPU加速。 大数据分析： 分布式数据处理框架（Spark, Flink）、内存计算、I/O优化。 人工智能与机器学习： 模型并行、数据并行、混合并行、分布式训练、推理优化、量化技术。 高性能数据分析（HPDA）： 融合AI与大数据处理。 第四部分：HPC集群的管理与部署 1. HPC集群的组件与部署： 计算节点、存储节点、网络设备、管理节点。 裸机部署 vs. 虚拟化/容器化部署。 操作系统选择与配置。 基础网络配置与IP地址管理。 2. 作业调度与资源管理： 作业调度器的作用与原理。 队列管理、优先级、资源分配策略。 用户配额与资源隔离。 监控与日志管理。 3. HPC系统的维护与性能调优： 硬件监控与故障排除。 软件更新与补丁管理。 系统级性能调优：操作系统参数、网络参数、存储参数。 功耗管理与能效优化。 五、 目标读者 本书适合对高性能计算感兴趣的本科生、研究生，以及在科研院所、企事业单位从事科学计算、工程仿真、大数据分析、人工智能研发、高性能计算系统管理和优化的工程师、研究人员和技术爱好者。尤其适合希望深入理解现代计算架构，掌握并行计算技术，并能独立解决复杂计算问题的读者。 六、 学习价值 通过学习本书，读者将能够： 深刻理解HPC系统的核心架构和工作原理。 掌握不同计算硬件（CPU, GPU, FPGA）的特性及其在HPC中的应用。 熟练运用并行编程模型和工具进行高效的程序开发。 掌握系统级和应用级的性能调优技巧，解决计算瓶颈。 理解HPC集群的部署、管理和维护流程。 为解决大规模、复杂计算问题奠定坚实的理论基础和实践能力。 《高性能计算架构与优化》 不仅是一本技术手册，更是通往理解并驾驭计算力量前沿的指南。它将帮助您在日益复杂的计算环境中，设计、构建和利用最高效的计算解决方案。

评分☆☆☆☆☆

深入：探寻DSP处理器的核心机制 在对DSP的基本原理有了初步的了解之后，我开始对实现这些处理的“处理器”本身产生了浓厚的兴趣。这本书的名字中明确提到了“DSP处理器”，这无疑是它的一大亮点。我非常好奇，究竟是什么样的硬件架构，才能如此高效地执行复杂的数字信号运算？书中是否会详细介绍DSP处理器的内部结构，例如其特殊的指令集（如MAC指令）、流水线技术、以及专门用于并行处理的硬件单元？我希望能够了解到不同类型的DSP处理器在设计上的侧重点和差异，比如针对特定应用的优化，或者是在功耗、性能上的权衡。此外，如何将算法有效地映射到硬件上，这其中的挑战和技巧也是我非常想学习的。书中是否会提供一些实际的处理器选型指导，或者讲解如何通过软件优化来充分发挥硬件的性能？理解处理器的底层机制，将有助于我更深刻地认识到DSP技术的潜力，并为我将来在嵌入式系统开发中选择和使用DSP器件提供有价值的参考。

评分☆☆☆☆☆

进阶：挑战与机遇并存的领域 随着技术的飞速发展，DSP领域也在不断演进，面临着新的挑战和机遇。我希望这本书能够对这些前沿动态有所提及，让我对DSP的未来发展趋势有一个大致的了解。例如，新兴的DSP处理器架构，如多核DSP、GPU在DSP领域的应用，以及与人工智能、机器学习的结合，这些都是我非常感兴趣的话题。书中是否会讨论如何利用这些新技术来解决更复杂的问题，例如更高级的信号分析、更智能的信号处理算法？此外，对于DSP工程师而言，不断学习和适应新技术是至关重要的。这本书是否能为我们提供一些进阶学习的指引，比如推荐更深入的专业书籍、在线课程，或者相关的学术会议和社区？理解行业的发展方向，有助于我更好地规划自己的学习路径，抓住未来的发展机遇。

评分☆☆☆☆☆

初遇：初窥数字信号处理的奥妙 这本书的封面上“DSP处理器原理与应用”几个大字，就足以让我这个对数字信号处理（DSP）领域心生向往的初学者，燃起了探索的欲望。我一直觉得，我们身边的许多神奇技术，比如高清音视频、智能语音识别，都离不开DSP的强大能力，但其背后的原理却像一层神秘的面纱。翻开这本书，我期待的不仅仅是枯燥的理论公式，更希望能够看到它如何抽丝剥茧，层层递进地解析DSP的核心概念。我希望它能从最基础的数字信号是什么，采样、量化、编码这些基本过程是如何进行的讲起，再逐步过渡到傅里叶变换、Z变换这些核心的数学工具，并且能够以清晰易懂的方式解释这些工具在DSP中的作用。尤其令我期待的是，书中是否能通过大量的图示和实例，将这些抽象的概念具象化，让我能够直观地理解信号的频谱是如何变化的，滤波器是如何工作的。对于初学者而言，能够快速建立起对DSP基本原理的认知框架至关重要，我希望这本书能够成为我踏入这个领域的坚实第一步，为我后续的学习打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

学习体验：点亮探索之路的明灯 一本好的技术书籍，不仅在于内容的深度和广度，还在于其学习体验。我希望这本书在内容组织上能够清晰明了，结构合理，易于读者循序渐进地学习。对于复杂的概念，是否提供了足够多的解释，例如通过类比、数学推导的详细步骤，以及不同视角下的阐释？此外，书籍的语言风格也很重要，我期待它能够专业而不失生动，避免过于晦涩的术语堆砌，而是用准确的语言传达深刻的知识。如果书中能够包含一些实际的代码示例（例如C语言或汇编语言），并配以详细的注释，那将是极大的福音，可以帮助我们更好地理解算法的实现细节。另外，高质量的排版和图表也是提升阅读体验的关键，清晰的图示能够事半功倍地帮助我们理解复杂的原理。总而言之，我希望这本书能够成为我探索DSP世界的得力助手，点亮我前行的道路，让我在这个充满挑战但也充满魅力的领域中，获得深刻的理解和宝贵的知识。

评分☆☆☆☆☆

实践：从理论到应用的桥梁 学习DSP，最终的目的还是将其应用于解决实际问题。因此，这本书的“应用”部分，是我非常期待的。我希望它不仅仅停留在理论和处理器结构上，而是能够通过生动的案例，展示DSP是如何在通信、音频、图像、控制等各个领域发挥作用的。比如，在通信系统中，DSP是如何实现调制解调、信道编码和解码的？在音频处理中，它又如何实现降噪、回声消除、音频编码（如MP3）？在图像处理方面，是否会涉及图像滤波、边缘检测、特征提取等应用？更重要的是，我希望书中能够提供一些实际的开发流程或案例研究，哪怕是简化的版本，也能让我体会到从需求分析、算法设计、硬件选型到软件实现的完整过程。对于有志于从事相关研发工作的读者来说，能够看到具体的应用场景和解决方案，无疑能够极大地激发学习的积极性，并为他们提供宝贵的实战经验。