奔腾计算机体系结构 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:清华大学出版社

作者:杨厚俊、张公敬

出品人:

页数:178

译者:

出版时间:2006-9

价格:19.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787302133940

丛书系列:

图书标签:

• 计算机体系结构
• 奔腾处理器
• x86架构
• CPU
• 微处理器
• 计算机硬件
• 数字逻辑
• 性能优化
• 处理器设计
• Intel

《数字时代的前沿：计算理论与新兴架构的探索》 图书简介 本书深入剖析了现代计算科学的基石——形式化计算理论，并以前瞻性的视野，勾勒出下一代计算架构的发展蓝图。它并非对现有成熟硬件的系统性介绍，而是聚焦于驱动未来计算变革的核心思想、尚未完全商业化但潜力巨大的新兴技术，以及支撑这些技术发展的数学与逻辑基础。 全书结构紧凑，内容严谨，旨在为对计算原理有深刻理解、渴望探索前沿领域的专业人士、研究人员和高阶学生提供一份详实的参考指南。 第一部分：计算的本质与局限——深入形式化理论 本部分着重于计算的数学基础，剥离了特定硬件的约束，直指“什么可以计算”和“如何证明其可计算性”的核心问题。 第一章：可计算性理论的再审视 本章从图灵机模型出发，不满足于对经典概念的简单罗列，而是细致探讨了各种计算模型的等价性与差异性。重点讨论了非经典模型，例如随机图灵机、带描述符的图灵机（TM with Oracle）在理论复杂性上的影响。我们详细分析了停机问题的现代证明方法，并引入了超限归纳法在证明某些特定计算过程终止性上的应用，展示了理论基础的深刻性。 第二章：不可判定性与计算的边界 除了标准的Rice定理和递归论的应用，本章深入研究了递归可枚举集与递归集之间的复杂关系。我们将焦点放在“几乎所有”程序性质的不可判定性上，并结合逻辑学中的哥德尔不完备性定理，探讨了在形式系统中，哪些关于程序行为的断言是根本无法被算法确定的。此外，还探讨了在信息物理系统（如自适应演化算法）中，如何量化和识别不可解问题的边界。 第三章：复杂性类的精细划分 本部分超越了P与NP的初级讨论。我们详细阐述了NP-完全问题的结构性证明技术，如约化过程的严格性验证。更重要的是，本章深入探讨了更细致的复杂性层级，包括交互式证明系统（IP）、AM、PPSPACE以及随机化复杂性类如BPP和MIP。我们引入了“量子查询模型”下的复杂性边界，比较了这些模型与经典模型在解决特定决策问题时的效率差异，特别是对Oracle访问的敏感性分析。 第二部分：超越冯·诺依曼——新兴计算范式 本部分完全聚焦于那些挑战或根本性地颠覆了存储程序和集中式内存访问模式的未来计算架构。我们不涉及通用处理器设计或内存层级优化，而是探讨全新的物理实现和逻辑模型。 第四章：量子计算的理论基石与算法设计 本章从物理实现难度中抽离出来，专注于量子信息理论。我们将详细分析量子比特的态空间、酉变换的性质，以及量子纠错码的数学原理（如Shor码和表面码的拓扑结构）。重点解析了Grover搜索算法和量子傅里叶变换（QFT）的精确推导过程，并探讨了变分量子本征求解器（VQE）在混合量子-经典计算中的优化策略，强调了噪声对算法深度的限制。 第五章：非冯·诺依曼架构的内存与计算融合 本章探索了如何打破CPU与内存之间的“冯·诺依曼瓶颈”。我们分析了存内计算（Processing-In-Memory, PIM）的理论模型，包括基于新型存储器（如ReRAM、MRAM）的模拟计算路径。重点探讨了“计算内存单元”的设计哲学，如何通过物理特性实现特定线性代数运算的加速，以及如何将这些低精度、高并行度的计算单元集成到面向特定应用的加速器中，而不涉及传统的总线结构。 第六章：脉冲神经网络与神经形态计算的底层逻辑 本章关注生物启发计算，特别是脉冲神经网络（SNNs）与传统人工神经网络（ANNs）的根本区别。我们详细研究了积分-发放（Integrate-and-Fire, IF）模型和更复杂的Hodgkin-Huxley模型的简化形式，以及如何利用这些模型在硬件上实现事件驱动的、极低功耗的异步计算。本章的重点是设计能够自然处理时间序列数据的、不依赖于梯度下降的脉冲编码和权重更新机制的理论框架。 第七章：基于物理系统的计算：模拟与概率 本部分深入研究了那些利用物理现象本身来执行计算任务的方法。我们讨论了光子计算的理论潜力，特别是如何利用光的干涉和衍射实现矩阵乘法的并行性，以及其在带宽限制下的理论优势。此外，还探讨了基于拓扑量子场论的计算模型，其中信息被编码在场的拓扑性质中，从而实现对局域扰动的内在抵抗力，这完全是一种信息存储和操作的新范式。 第八章：异构计算与互操作性框架 本章关注的是未来系统必然走向异构化（CPU、GPU、FPGA、量子协处理器等）的软件/硬件接口层。我们讨论了抽象机器模型（AMM）的构建，目的是为不同的底层硬件提供一个统一的、可映射的指令集。核心内容包括数据流图的优化、任务调度算法在跨域异构平台上的负载均衡问题，以及如何设计领域特定语言（DSL）编译器，使其能够高效地将高层语义翻译成针对不同加速器的底层指令序列，实现最高效的资源利用。 总结与展望 本书最后一部分对前述的所有前沿领域进行了综合性的架构展望。它不是对现有产品的测评，而是对未来十年内可能出现的计算范式转移的理论预测，强调了跨学科思维在下一代计算系统设计中的不可替代性。读者将获得对计算科学最深层问题的洞察，而非对现有技术的表面描述。

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