嵌入式媒体处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业

作者:凯茨

出品人:

页数:258

译者:

出版时间:2007-9

价格:36.00元

装帧:

isbn号码:9787121049699

丛书系列:

图书标签:

• 嵌入式系统
• 媒体处理
• 图像处理
• 视频处理
• 音频处理
• 实时系统
• ARM
• DSP
• 多媒体应用
• 嵌入式开发

现代计算架构与系统优化实践 本书聚焦于现代计算系统底层的运作机制、性能瓶颈的识别与高效优化策略，旨在为系统工程师、底层开发人员以及对高性能计算感兴趣的读者提供一套全面且深入的实践指南。 在当今数据爆炸与实时处理需求日益增长的时代，理解和驾驭硬件资源已成为构建高性能、低延迟应用的关键。本书摒弃对应用层或特定领域算法的探讨，转而深入钻研支撑所有计算任务的基石——计算架构的原理、内存系统的层次化管理，以及并发与并行处理的底层挑战。 全书内容结构严谨，从最基础的硬件-软件交互模型出发，逐步深入到复杂的系统级性能调优技巧。 第一部分：现代处理器架构解析 本部分将详尽剖析当代中央处理器（CPU）与加速器（如GPU、FPGA）的核心设计哲学。我们不仅会回顾经典的冯·诺依依曼模型，更着重阐述 乱序执行（Out-of-Order Execution）、指令级并行（ILP） 的实现细节，以及分支预测器如何影响实际的指令流。 流水线与超标量架构： 深入探究现代指令流水线的深度、气泡的产生与消除机制。通过详细的图解和汇编层面的分析，揭示编译器优化指令调度与硬件执行单元匹配的重要性。 内存访问模式与缓存一致性： 缓存是现代CPU性能的生命线。本书将系统性地讲解L1、L2、L3缓存的工作原理，包括替换策略、写回/直写策略。随后，重点讨论多核系统中的 缓存一致性协议（如MESI/MOESI），解释伪共享（False Sharing）如何无形中成为性能杀手，并提供规避策略。 向量化与SIMD指令集： 阐述单指令多数据（SIMD）扩展（如SSE、AVX、Neon）如何通过向量化操作显著提升数据并行处理的效率。本书将提供使用内在函数（Intrinsics）进行手写优化和依赖编译器自动向量化优化的对比案例分析。 第二部分：操作系统与系统调用开销分析 操作系统是应用程序与硬件之间的抽象层。本部分将穿透操作系统的“黑箱”，揭示系统调用的真实成本以及进程/线程管理对性能的深远影响。 上下文切换与内核态转换： 细致分析一次完整的上下文切换（Context Switch）所涉及的寄存器保存、TLB失效（TLB Shootdown）的开销。我们将对比线程（Thread）与进程（Process）在调度粒度上的差异，并探讨轻量级进程和用户级线程库（如协程/Fiber）的设计目标。 虚拟内存与地址翻译机制： 深入解析页表（Page Table）的结构、多级页表的查找过程，以及 内存管理单元（MMU） 的作用。重点讨论 大页（Huge Pages） 在减少TLB压力方面的应用，以及内存映射（mmap）的工作原理及其性能考量。 I/O 子系统的延迟剖析： 区别对待块设备I/O（如SSD/NVMe）和网络I/O。本书将分析标准库I/O（如glibc）与直接I/O的性能差异，并探讨异步I/O模型（如Linux的io_uring）如何通过减少内核介入次数来突破传统I/O瓶颈。 第三部分：高性能并发编程模型与同步原语 多核时代的并行计算是性能提升的主流方向，但如果不正确地管理并发访问，性能反而会下降。本部分专注于构建高效、无锁或低竞争的并行程序。 锁的粒度与类型： 不仅仅停留在介绍互斥锁（Mutex）和读写锁（RWLock）的表面。我们将深入剖析 自旋锁（Spinlock） 适用场景，以及在无锁数据结构设计中，原子操作（Atomic Operations）如 CAS（Compare-and-Swap） 的核心作用。 内存模型与数据竞争： 详细解读C++内存模型（C++ Memory Model）或Java内存模型，解释 `volatile`、`std::memory_order` 等关键概念背后的硬件语义。理解顺序一致性、释放一致性和顺序一致性之间的微妙区别至关重要。 并行框架与任务调度： 对比不同的并行编程范式，如OpenMP、Intel TBB（线程构建块）或Cilk Plus。重点分析 工作窃取（Work Stealing） 调度算法如何动态平衡负载，实现最优的并行效率。 第四部分：系统性能度量、分析与调优实践 理论知识必须辅以精确的度量和实证分析。本部分指导读者如何科学地诊断性能问题，并提供针对性的调优方案。 性能计数器（PMC）的使用： 介绍如何利用硬件性能监控单元（PMC）采集指令周期、缓存未命中率、分支预测错误率等关键指标。我们将使用如`perf`、VTune等工具，将抽象的瓶颈转化为可量化的数据点。 延迟与吞吐量的权衡： 区分系统设计中常见的 延迟敏感型 与 吞吐量敏感型 应用场景。探讨如何通过批处理（Batching）来提高吞吐量，以及在延迟敏感场景中如何优化抖动（Jitter）和尾部延迟（Tail Latency）。 硬件亲和性与 NUMA 架构优化： 在多路CPU系统和大规模服务器中，非均匀内存访问（NUMA） 架构是绕不开的挑战。本书将教授如何通过 `numactl` 或库函数，确保进程的执行单元（CPU核心）与它所访问的内存节点位于同一区域，从而避免跨域访问带来的高昂延迟。 本书的每一章节都穿插了大量来自实际项目中的 代码示例、性能报告和反面教材，帮助读者从理论到实践，建立起对底层计算系统鲁棒而深入的认知。它面向的读者群体，是那些不满足于使用现有框架，而渴望掌握系统性能控制权的工程师。

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阅读体验的流畅度，很大程度上取决于作者的叙事逻辑和语言风格。这本书的行文风格非常沉稳且富有逻辑性，像是经验丰富的老工程师在与你进行一对一的交流。它不会故作高深地使用晦涩难懂的术语，而是在需要引入新概念时，先给出清晰的定义，再逐步展开讨论。我发现，作者在章节间的过渡处理得非常自然，前一个知识点总是能巧妙地为后一个知识点铺垫，使得整个知识体系像滚雪球一样自然增长，而不是零散的知识点集合。这种结构上的严谨性，让我可以放心地按照章节顺序深入学习，不用担心会遇到逻辑断层。对于需要系统性学习某一领域知识的读者来说，这种高度的组织性和连贯性，是极其宝贵的品质。

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这本书的理论基础部分阐述得相当扎实，尤其是关于数字信号处理的基本原理，作者似乎花费了大量篇幅去深入剖析那些枯燥的数学公式背后的物理意义。我发现它没有采用那种生硬的公式堆砌，而是通过大量的类比和图示，将傅里叶变换、小波分析这些复杂概念变得直观易懂。例如，在解释采样定理时，作者引入了一个非常生动的音乐场景作为例子，一下子就抓住了问题的核心。对于我这种非科班出身，但对底层原理又非常好奇的读者来说，这种讲解方式无疑是巨大的福音。它不是简单地告诉你“是什么”，而是耐心地告诉你“为什么会是这样”，这种对知识深度的挖掘，极大地满足了我的求知欲。这本书的优势在于，它搭建了一个坚固的理论地基，确保读者在后续学习更高级技术时不至于感到飘忽不定。

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这本书的拓展阅读和资源索引部分，处理得比我预想的要丰富得多。在每一章的末尾，作者都附带了相关的经典论文推荐和开源项目的链接，甚至还提到了几个国内顶尖研究机构的相关工作。这表明作者的视野并不仅仅局限于书本本身，而是鼓励读者持续关注领域内的最新动态。对于希望将知识体系进一步拓展，或者准备进行深入研究的读者来说，这部分内容简直是“雪中送炭”。它提供了一条清晰的自我学习路径，避免了读者在浩瀚的信息海洋中迷失方向。这种“授人以渔”的教育理念，使得这本书的价值远远超出了其内容本身，变成了一个长期的学习导航工具。

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在实践应用方面，这本书展现出了极强的工程实践性。书中详细介绍了几个主流的硬件平台上的具体实现流程，从寄存器级别的操作到高级API的使用，都有清晰的步骤指导。我尤其关注了其中关于实时视频流处理的那一章，作者不仅给出了代码示例，还贴心地分析了不同算法在特定硬件资源限制下的性能瓶颈和优化策略。这些经验之谈，显然是作者在多年一线工作中积累下来的宝贵财富，远非教科书上能轻易获得的。代码的注释清晰详尽，变量命名也符合行业规范，这对于实际项目移植和二次开发非常友好。能将理论知识迅速转化为可运行、可优化的工程代码，这本书在这方面做得非常出色，让人感觉这不是一本“纸上谈兵”的著作。

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这本书的装帧设计确实非常吸引人，封面采用了一种深沉的墨绿色，配上烫金的字体，给人的感觉既专业又富有质感。内页的纸张选择也很到位，光滑细腻，阅读起来眼睛非常舒适，即便是长时间盯着看也不会感到疲劳。我特别喜欢它在排版上的用心，字体大小和行距都经过了精心的考量，使得阅读的流畅性大大提高。不过，我对内容本身的期待比较高，希望它不仅仅是停留在表面的设计感上，而是能在技术深度上也能给我带来耳目一新的体验。从目录结构来看，似乎涵盖了从基础理论到实际应用的广泛领域，这让人对接下来的探索充满了好奇。装帧上的用心，往往预示着作者对内容的重视程度，希望这本书能真正做到“内秀于心，外秀于形”。整体来说，第一印象非常棒，它摆在那里，就像一件精致的工艺品，让人忍不住想翻开去一探究竟。

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