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出版者:國防工業

作者:李肇慶，硃險峰編

出品人:

頁數:348

译者:

出版時間:2004-1

價格:30.00元

裝幀:

isbn號碼:9787118034783

叢書系列:

圖書標籤:

• IEEE1394
• 火綫
• 高速串行總綫
• 接口技術
• 數據傳輸
• 計算機硬件
• 數碼設備
• 工業控製
• 嵌入式係統
• 通信協議

好的，這是一份不包含《IEEE 1394 接口技術》內容的、關於另一本計算機技術書籍的詳細簡介： --- 書籍名稱：《高性能計算機係統架構與優化實踐》 導言：邁嚮計算能力的極限 在信息技術飛速發展的今天，計算機係統已不再是簡單的計算工具，而是驅動人工智能、大數據分析、科學模擬乃至現代工業控製的核心引擎。然而，隨著摩爾定律的逐漸放緩，單純依賴晶體管密度的提升已無法滿足日益增長的計算需求。現代高性能計算（HPC）的突破，越來越依賴於對係統底層架構的深刻理解、跨異構資源的有效集成以及精細化的軟件優化。《高性能計算機係統架構與優化實踐》正是在這一時代背景下應運而生，它旨在為係統工程師、軟件開發者以及計算機科學研究人員提供一套係統、深入且實用的知識體係，以應對當前及未來高性能計算領域所麵臨的嚴峻挑戰。 本書的撰寫團隊匯集瞭來自頂尖研究機構和工業界的一綫專傢，他們結閤多年的實踐經驗和最新的學術成果，構建瞭一個從硬件基礎到軟件棧的全景式視角，深入剖析瞭現代異構高性能計算係統的設計原理、性能瓶頸及優化策略。 第一部分：現代計算架構的基石 (Foundation of Modern Computing Architectures) 本部分著重於構建理解高性能係統所需的硬件基礎知識，重點闡述瞭當前主流和新興計算單元的設計哲學與互聯機製。 第一章：從馮·諾依曼到數據流計算 本章首先迴顧瞭經典馮·諾依曼架構的局限性，特彆是“存儲牆”問題。隨後，詳細介紹瞭突破這一限製的現代架構演進路徑。內容涵蓋瞭亂序執行（Out-of-Order Execution）的設計細節、指令級並行（ILP）的實現技術，以及超長指令字（VLIW）架構的優缺點。重點分析瞭寄存器重命名、分支預測器的準確性對指令級性能的決定性影響。此外，本章也前瞻性地討論瞭後摩爾時代背景下，新興的類腦計算（Neuromorphic Computing）和類存計算（In-Memory Computing）模型在能效比上的潛力與挑戰。 第二章：多核與眾核處理器的設計與緩存一緻性 現代CPU性能的提升主要依賴於多核化。本章深入探討瞭片上多處理器（CMP）的設計考量，包括核心間的互聯網絡（NoC）拓撲結構（如Mesh、Torus）的時延與帶寬特性。核心內容聚焦於緩存一緻性協議的復雜性。詳細解析瞭MESI、MOESI等緩存一緻性協議的運作機製，並通過實例分析瞭緩存僞共享（False Sharing）和緩存未命中對並行程序性能的毀滅性影響。同時，本章也對比瞭通用CPU（如x86、ARM）與專用眾核處理器（如特定GPU或加速器）在內存訪問模式和綫程調度機製上的根本區彆。 第三章：異構計算的核心：GPU加速器 GPU已成為HPC領域不可或缺的一部分。本章不局限於編程模型，而是從硬件架構角度解構瞭現代GPU。詳細描述瞭Streaming Multiprocessor (SM) 的結構、 warp/wavefront 的調度機製，以及張量核心（Tensor Cores）等專用計算單元的工作原理。重點討論瞭GPU的內存層次結構，特彆是共享內存（Shared Memory）的精細化管理和全局內存（Global Memory）的閤並訪問（Coalesced Access）要求，這是實現GPU高效並行的關鍵所在。 第二部分：係統互聯與數據傳輸效率 (Interconnect and Data Transfer Efficiency) 在大型集群中，計算節點的通信效率直接決定瞭整體性能的上限。本部分聚焦於高性能集群互聯技術和內存帶寬的優化。 第四章：高速集群互聯技術深度解析 本章詳盡對比瞭當前主流的高速集群互聯技術，包括InfiniBand (IB) 和 RoCE (RDMA over Converged Ethernet)。內容涵蓋瞭RDMA（Remote Direct Memory Access）機製如何繞過操作係統內核，實現低延遲點對點數據傳輸的原理。對IB的Subnet Manager、通道適配器（HCAs）的配置與故障恢復機製進行瞭深入講解。對於以太網方案，本章側重分析瞭數據中心橋接（DCB）和擁塞控製機製對RDMA性能的影響。 第五章：內存帶寬與一緻性：DDR、HBM與CXL 內存牆的挑戰不僅在於容量，更在於速度。本章係統梳理瞭DDR5/LPDDR5等主流內存標準的技術規格，並重點剖析瞭高帶寬內存（HBM）的堆疊技術和優勢。最大的篇幅留給瞭Compute Express Link (CXL) 技術。詳細解釋瞭CXL如何通過PCIe物理層擴展，實現內存池化（Memory Pooling）、內存共享（Memory Sharing）和緩存一緻性（Cache Coherency）跨設備通信，這是構建下一代統一內存訪問係統的核心技術。 第三部分：並行編程模型與性能調優 (Parallel Programming Models and Performance Tuning) 擁有強大的硬件基礎後，如何有效地利用這些資源成為關鍵。本部分提供瞭主流並行編程模型的實踐指南和高級調優技巧。 第六章：大規模並行計算的編程範式 本章深入剖析瞭HPC領域最核心的編程接口。MPI (Message Passing Interface) 的高級特性，如非阻塞通信、集閤通信（Collective Operations）的性能差異被詳細分析。對於共享內存編程，OpenMP 的最新標準中關於任務並行、嵌套並行以及內存模型（如OpenMP 5.0中對GPU卸載的支持）進行瞭詳盡介紹。重點對比瞭這兩種模型在不同規模和拓撲結構下的適用性。 第七章：GPU計算的深度優化：CUDA/OpenCL實踐 針對GPU編程，本章提供瞭從代碼到硬件映射的優化流程。不僅僅是核函數（Kernel）的編寫，更側重於內存訪問模式的重構（如使用紋理內存、常量內存），流（Stream）的並發管理，以及異步操作的正確使用。對於性能分析，詳細介紹瞭如何使用NVIDIA Nsight Profiler或AMD RGP工具來定位內核執行中的占用率瓶頸（Occupancy Bottleneck） 和內存延遲瓶頸。 第八章：係統級性能分析與瓶頸診斷 優化的前提是準確的診斷。本章教授讀者如何使用係統級的性能分析工具（如Linux `perf`工具集）采集硬件性能計數器（Hardware Performance Counters, HPCs）。通過對L1/L2/L3緩存命中率、分支預測失效率、TLB缺失率等關鍵指標的解讀，係統性地指導讀者識彆程序是受製於計算單元、內存帶寬，還是通信延遲。最後，本章探討瞭負載均衡（Load Balancing）和同步開銷（Synchronization Overhead）在超大規模計算中的量化分析方法。 總結與展望 《高性能計算機係統架構與優化實踐》並非一本停留在理論的教科書，它是一本麵嚮實戰的工程手冊。通過對復雜硬件設計原理的解析，結閤主流軟件接口的最佳實踐，本書緻力於幫助讀者構建起一座連接底層矽片與上層應用軟件的堅實橋梁，從而在當前的計算浪潮中，釋放齣每一份硬件潛能。掌握本書所傳授的知識，是邁入“萬億次級”乃至“百億億次級”計算應用領域的必備基石。 ---

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