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出版者:重庆出版社

作者:江德生

出品人:

页数:324

译者:

出版时间:2003-1

价格:25.00元

装帧:

isbn号码:9787536660250

丛书系列:

图书标签:

• 操作系统
• 计算机科学
• 系统编程
• 内核
• 进程管理
• 内存管理
• 文件系统
• 并发
• 同步
• 虚拟化

科技前沿探索：人工智能与前沿计算架构 图书简介 在这个信息爆炸、技术迭代日新月异的时代，计算的边界正在被不断拓宽。《科技前沿探索：人工智能与前沿计算架构》并非一本关于传统操作系统原理或底层内核开发的专著，它是一次深度聚焦于未来计算范式、新兴硬件平台与智能算法融合的综合性考察。本书致力于为读者描绘一幅涵盖量子计算、神经形态计算、先进并行处理以及深度学习硬件加速等多个尖端领域的全景图。 第一部分：后摩尔时代下的计算范式转变 随着传统硅基芯片面临的物理极限日益临近，计算科学正积极寻求革命性的替代方案。本书首先深入探讨了“后摩尔时代”的挑战与机遇。 第一章：量子计算的原理与应用前景 本章将详细解析量子力学的基本原理在信息处理中的体现，包括量子比特（Qubit）的特性、叠加态与纠缠现象。我们不会停留在理论层面，而是着重介绍当前主流的量子计算模型，如电路模型和绝热模型，并分析其在药物研发、材料科学模拟以及复杂优化问题中展现出的超越经典计算机的潜力。特别是对NISQ（噪声中等规模量子）设备的现状、误差修正的基本概念，以及实现容错量子计算的长远路径进行了细致的阐述。 第二章：神经形态计算与类脑芯片 人类大脑作为最强大的计算系统，其高能效比和并行处理能力一直是工程师们模仿的目标。本章聚焦于神经形态计算（Neuromorphic Computing）的硬件实现——类脑芯片。我们将剖析脉冲神经网络（SNN）的计算机制，探讨忆阻器（Memristor）等新型非易失性存储器件如何实现存储与计算的融合（In-Memory Computing）。此外，本书还比较了SNN在事件驱动型数据处理、实时感知任务（如自动驾驶环境感知）中的优势，并讨论了构建大规模类脑计算集群所面临的软件和算法挑战。 第三部分：异构计算与高性能数据中心架构 现代科学计算和人工智能训练高度依赖于强大的并行处理能力。本部分将目光投向当前高性能计算（HPC）和数据中心的主流架构及其演进方向。 第三章：GPU并行编程模型深度解析 本书详细回顾了通用图形处理器（GPU）作为主流加速器的发展历程，并深入讲解了NVIDIA CUDA平台的核心概念。内容涵盖了从线程束（Warp）、块（Block）到全局内存、共享内存的层次化内存结构，以及如何通过优化内存访问模式（如Coalesced Access）和利用张量核心（Tensor Cores）来最大化计算吞吐量。此外，本书还介绍了OpenCL等跨平台并行计算框架的特性对比。 第四章：面向AI的定制化加速器（ASIC与FPGA） 通用处理器在执行特定深度学习任务时存在能耗和效率上的瓶颈。本章重点分析了为加速神经网络推理和训练而设计的专用集成电路（ASIC）和现场可编程门阵列（FPGA）。我们将对比Google TPU、Graphcore IPU等主流ASIC的设计哲学，分析它们如何通过优化数据流、降低精度（如INT8/BFLOAT16）来提升能效。对于FPGA，本书则探讨了如何利用其重构性来快速迭代和部署定制化的计算图，尤其是在边缘计算场景中的优势。 第四部分：软件生态与新兴编程范式 硬件的进步必须依赖于与之匹配的软件工具链和编程方法论。本部分关注如何驾驭这些复杂的异构系统。 第五章：分布式训练与弹性计算 随着模型规模的爆炸性增长（如万亿级参数模型），单机训练已不再可行。本章系统介绍了大规模分布式训练的策略，包括数据并行、模型并行（如张量切分、流水线并行）以及混合并行策略。我们将详细讲解如All-Reduce、Ring All-Reduce等通信原语的优化，并探讨弹性容错机制在长时间、大规模训练任务中的重要性，以应对节点故障带来的挑战。 第六章：面向异构系统的编译技术与运行时 驾驭CPU、GPU、FPGA乃至量子模拟器等多元化加速器，需要强大的编译和运行时系统作为桥梁。本章探讨了诸如MLIR（Multi-Level Intermediate Representation）等现代编译器基础设施如何实现对不同硬件后端代码的统一描述和优化。同时，本书也讨论了运行时调度器（Runtime Scheduler）如何在动态负载下智能地分配任务到最合适的计算单元，以实现整体系统的最优性能和资源利用率。 结论：未来计算的融合与展望 本书最后总结了前沿计算架构的未来趋势，强调了计算科学、材料科学和算法设计之间日益紧密的交叉合作。我们预见，未来的计算系统将是一个高度异构、多尺度的集成体，其中AI驱动的优化和对新物理定律的利用将是核心驱动力。 本书内容翔实，覆盖面广，逻辑严谨，旨在为从事高性能计算、人工智能硬件加速、系统架构设计以及对前沿计算技术有浓厚兴趣的研究人员、工程师和高年级学生提供一份全面、深入的参考资料。本书重点关注的是如何构建和优化下一代计算基础设施，以支撑未来对算力、能效和智能处理能力提出的更高要求。

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