电机可逆性原理与电动机节能 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国石化

作者:戴广平，韩冰编著

出品人:

页数:114

译者:

出版时间:2008-1

价格:10.00元

装帧:

isbn号码:9787802294608

丛书系列:

图书标签:

• 电机
• 可逆性
• 节能
• 电力电子
• 电机控制
• 电气工程
• 工业自动化
• 电机原理
• 绿色能源
• 电能转换

好的，这是一本关于复杂系统设计与优化，特别是针对高性能计算和材料科学领域的专业技术书籍的简介。 书名： 《面向极限性能的超并行算法与分布式系统架构设计》 内容提要 本书深入探讨了在当前大数据、人工智能和科学计算领域对极致性能不断提出的挑战背景下，如何从底层算法设计到系统整体架构进行深度协同优化，以实现计算资源的极限利用。全书聚焦于构建和部署能够有效应对“内存墙”与“功耗墙”瓶颈的创新性解决方案。 第一部分：高性能计算的理论基石与挑战 本部分首先回顾了现代计算科学面临的核心挑战，包括冯·诺依曼瓶颈的深化、异构计算单元（如GPU、FPGA、专用加速器）的复杂性，以及大规模并行化带来的同步与通信开销问题。 我们详细阐述了从串行计算范式向并行计算范式转变中的关键理论概念，如安达尔定律的现代修正、可扩展性度量的新指标（如能效比、延迟敏感度），以及如何对算法的内在并行性进行精确量化分析。重点讨论了如何识别并消除算法中的伪节点、数据依赖性和负载不均衡性，这些是限制大规模系统性能提升的主要障碍。 第二部分：新一代并行算法设计范式 本部分是本书的核心，详细介绍了适应未来异构环境的多种新型并行算法设计策略。 1. 细粒度并行与任务级调度： 探讨了如何将传统粗粒度任务分解为极细粒度的计算单元。引入了基于依赖图（Dependency Graph）的动态调度框架，该框架能够实时监测硬件状态（如缓存命中率、线程饥饿情况），并根据当前系统的即时瓶颈动态调整任务优先级和分配策略。我们提供了针对稀疏矩阵运算和图算法的创新性任务划分技术，显著降低了同步屏障的频率。 2. 内存层级优化的算法重构： 传统算法往往假设均匀的内存访问成本，这在多级缓存（L1, L2, L3）和高带宽内存（HBM）系统中已不再适用。本书提出了“数据局部性感知算法”（Data-Locality Aware Algorithms, DLAA）的设计方法。通过对数据访问模式的先验分析和运行时反馈，算法结构被设计成最大化缓存复用率，减少主存（DRAM）访问的次数。具体案例包括针对卷积神经网络（CNN）层的Tiled-Matrix乘法的高级变体，以及如何利用非一致性内存访问（NUMA）架构的拓扑结构进行数据放置。 3. 异步与无锁化算法： 深入分析了在数百万核并发执行环境下，传统同步机制（如锁、信号量）带来的巨大性能损耗。我们系统地介绍了非阻塞数据结构（Lock-Free Data Structures）的设计原理，特别是基于CAS（Compare-and-Swap）操作的原子性保证。此外，还探讨了事务性内存（Transactional Memory）在简化复杂并行编程模型中的应用前景及其在当前硬件上的实现限制。 第三部分：分布式系统与跨节点通信优化 本部分将视角从单节点扩展到跨越数百乃至数千个节点的集群环境，关注系统间的互联网络与数据传输效率。 1. 高效的远程通信原语： 详尽分析了MPI（Message Passing Interface）的局限性及RDMA（Remote Direct Memory Access）技术的潜力。提出了结合“计算与通信重叠”（Computation-Communication Overlap）的高级策略，即利用延迟隐藏技术，通过智能调度将计算工作插入到通信等待周期中。我们引入了基于拓扑感知的“自适应消息聚合”技术，自动合并小数据包以减少启动开销。 2. 容错与一致性机制： 在大规模系统中，节点故障是常态。本书探讨了容错机制的权衡。详细对比了主动式备份（Active Replication）、检查点/恢复（Checkpoint/Restart）以及基于状态摘要的轻量级冗余方案的性能开销与恢复时间。对于需要强一致性的应用，我们分析了Paxos和Raft等共识算法在科学计算环境下的性能瓶颈，并提出了针对特定领域（如蒙特卡洛模拟）的弱一致性容忍模型。 第四部分：能效驱动的系统调度与资源管理 高性能计算的最终约束已转向能源效率。本部分将性能优化与能耗控制紧密结合。 1. 动态电压与频率调节（DVFS）的算法感知： 传统的操作系统级DVFS策略是“一刀切”的。本书提出了一种“算法-硬件协同感知”的动态频率调整框架。该框架利用算法自身的计算密度和内存访问模式，预测未来时钟周期的能耗敏感度，从而实现对CPU/GPU核心频率的微秒级、细粒度调整，确保在满足性能SLA（服务等级协议）的前提下达到最高能效比。 2. 异构资源负载均衡： 面对CPU、GPU和专用加速器共存的复杂环境，如何最优地分配工作负载至关重要。我们提出了基于“性能潜力预测模型”的智能调度器，该模型通过训练历史作业数据，能以高精度预测特定算法在不同硬件上的实际吞吐量，从而实现跨异构单元的最优任务分配，避免“慢速”单元成为整个系统的瓶颈。 适用对象： 本书面向高级计算机科学专业研究生、高性能计算（HPC）工程师、数据中心架构师，以及需要设计和优化超大规模并行软件系统的专业研发人员。掌握并行程序设计（如OpenMP, MPI, CUDA）基础是阅读本书的前提。

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