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出版者:Springer

作者:Behrooz Parhami

出品人:

页数:555

译者:

出版时间:1999-01-31

价格:USD 185.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780306459702

丛书系列:

图书标签:

• parallel
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• 并行处理
• 并行计算
• 计算机体系结构
• 高性能计算
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《计算系统架构原理》内容简介 探索现代计算的基石与前沿 在信息技术飞速发展的今天，如何更有效地利用计算资源以解决日益复杂的科学、工程和社会问题，是摆在所有计算机科学家和工程师面前的核心挑战。《计算系统架构原理》一书，旨在为读者提供一个全面、深入且与时俱进的计算系统架构视角，聚焦于支撑现代高性能计算、大数据处理以及人工智能应用的基础理论、设计范式与实现细节。本书并非专注于单一的并行处理技术，而是力求构建一个宏观的、涵盖多层次异构计算环境的知识体系。 本书的核心目标是帮助读者理解，从硅片级别到软件栈顶层的各个组件是如何协同工作，以实现高效的数据流和指令执行。我们认为，只有深刻理解了系统设计背后的权衡取舍（Trade-offs），才能设计出面向未来挑战的计算解决方案。 --- 第一部分：计算范式与体系结构基础（Foundations of Computing Paradigms and Architecture） 本部分首先回顾了经典冯·诺依曼架构的局限性，并奠定了现代计算系统设计的理论基础。 1. 计算模型与抽象层次： 我们将系统地介绍不同计算模型——包括图灵机模型、Lambda演算以及更适应现代硬件的内存访问模型（如PRAM模型）。重点分析了内存一致性模型（Memory Consistency Models）在硬件设计和程序员可见性之间的复杂关系，这是理解多核和分布式系统行为的关键。 2. 处理器核心的微架构： 深入剖析现代高性能微处理器（CPU/GPU）的内部结构。这包括深入流水线设计（Pipelining）、指令级并行（ILP）技术，如超标量执行、乱序执行（Out-of-Order Execution）和分支预测机制的准确性与性能影响。我们详细讨论了指令集架构（ISA）的选择，对比了CISC与RISC的演进路线，并探讨了向量扩展（SIMD）对数据密集型任务的重要性。 3. 存储系统与层次化内存： 存储系统的性能往往是整个计算系统的瓶颈。本章系统地阐述了存储层次结构，从寄存器到固态硬盘（SSD）。重点分析了缓存一致性协议（Cache Coherence Protocols）的复杂性，如MESI、MOESI及其变体，以及硬件如何通过缓存预取（Prefetching）和块管理来掩盖内存延迟。同时，我们也探讨了非易失性内存（NVM）技术的兴起及其对传统内存编程模型的潜在颠覆。 --- 第二部分：异构计算与加速器设计（Heterogeneous Computing and Accelerator Design） 现代计算的趋势是异构化。单一的通用处理器已无法满足所有计算需求，因此，本部分专注于不同专业化处理单元的设计理念及其编程接口。 4. 图形处理器（GPU）架构深度解析： 与传统CPU的侧重于低延迟的指令执行不同，GPU的设计哲学是最大化吞吐量。本书详细解析了SIMT（Single Instruction, Multiple Thread）执行模型，包括流多处理器（SM）的组织结构、线程束（Warp/Wavefront）调度机制，以及如何高效地管理片上共享内存和全局内存的访问。我们分析了GPU在深度学习推理和科学模拟中的性能驱动因素。 5. 特定领域架构（DSA）与可编程逻辑： 探讨了ASIC和FPGA在解决特定计算难题中的优势。对于FPGA，我们关注其可重构性、数据流编程范式（Dataflow Programming）以及如何通过硬件描述语言（HDL）实现定制化的计算单元。对于DSA，如TPU（Tensor Processing Unit）的设计，重点分析了其如何通过优化矩阵乘法单元（MAC Array）来提高AI工作负载的能效比。 6. 互连网络与片上通信（Interconnects）： 无论是在多核芯片内部还是在大型集群中，通信都是性能的关键。本部分详细考察了片上网络（NoC）的设计拓扑（如Mesh, Torus, Ring）及其路由算法。此外，我们也探讨了高速外部互连技术，如PCIe、CXL（Compute Express Link）等，它们如何桥接CPU、GPU及其他加速器，实现高效的内存共享与数据传输。 --- 第三部分：系统软件栈与编程模型（System Software Stack and Programming Models） 硬件的潜力必须通过高效的软件来释放。本部分关注支撑异构计算的操作系统、编译器和编程模型。 7. 操作系统对计算资源的管理： 操作系统在现代系统中的角色已远超简单的进程调度。我们探讨了虚拟化技术（如Hypervisors）如何影响I/O和内存访问的性能开销。更关键的是，讨论了现代内核如何调度和管理异构资源，包括GPU的上下文切换、内存映射（MMIO）以及对NUMA（Non-Uniform Memory Access）架构的感知调度策略。 8. 编译器优化与硬件映射： 编译器是连接高级语言和底层硬件的桥梁。本章分析了编译器如何进行指令调度、寄存器分配以及向量化（Vectorization）优化，以充分利用SIMD单元。我们特别关注领域特定语言（DSL）的兴起，以及编译器如何将高层次的抽象（如张量操作）映射到目标硬件（如CUDA核函数或OpenCL内核）的实际执行单元。 9. 现代编程接口与模型： 深入剖析了主流的系统级编程接口，例如OpenMP、OpenACC及其在加速器上的扩展，以及如何使用CUDA C++或OpenCL进行细粒度控制。我们强调数据布局和内存访问模式对性能的决定性影响，并讨论了诸如基于Actor的模型或消息传递接口（MPI）在更宏观系统中的应用场景，用以解决跨节点的通信瓶颈。 --- 第四部分：能效、可靠性与未来趋势（Power Efficiency, Reliability, and Future Directions） 面对日益增长的数据中心能耗和对系统韧性的要求，架构师必须将能效和可靠性纳入设计考量。 10. 功耗与热管理： 探讨了动态电压与频率调节（DVFS）机制如何平衡性能与功耗。我们分析了“性能/瓦特”指标的重要性，并介绍了硬件层面对功耗的精细控制技术，以及如何通过软件算法来规避热点效应。 11. 容错与系统韧性： 随着系统规模的扩大，硬件错误的概率显著增加。本章讨论了从指令级到系统级的容错技术，包括错误检测与纠正码（ECC）、软错误（Soft Errors）处理，以及系统如何通过冗余和复位策略来保证计算的连续性。 12. 前沿计算范式展望： 最后，本书展望了下一代计算系统的潜在方向，包括光子计算、类脑计算（Neuromorphic Computing）的基本架构思想，以及如何在这些新兴平台上构建可扩展的软件生态。 --- 《计算系统架构原理》的编写风格力求严谨且富有洞察力，结合了理论推导与工程实例，旨在培养读者从底层硬件逻辑到顶层系统设计的全景思维能力，是致力于高性能计算、嵌入式系统设计以及计算机体系结构研究的专业人士的理想参考书。

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我必须说，这本书在并行处理这个主题上的讲解，简直是“点睛之笔”。我之前对并行处理只是略知一二，感觉它是一个很“硬核”的技术领域。然而，这本书以一种非常“接地气”的方式，将复杂的概念一一剖析，让我觉得学习并行处理也可以如此有趣。作者的写作风格非常幽默，而且他善于运用生动的比喻，将抽象的并行计算原理与日常生活中的场景联系起来。我印象最深刻的是关于“并发与并行的区别”的讲解，他用“一个人同时做两件事”和“两个人同时做一件事”的比喻，让我瞬间明白了其中的差异。 除了生动的讲解，这本书在内容的深度上也让我非常满意。它不仅仅停留在概念的层面，还深入探讨了并行编程中的一些关键技术，比如线程同步、死锁避免、还有“数据局部性”的优化等等。作者对这些技术进行了详尽的分析，并提供了大量的代码示例，让我能够亲手实践，加深理解。我尤其喜欢书中关于“并行性能分析工具”的介绍，它让我能够客观地评估我的并行程序的性能，并找出瓶颈所在。这本书就像一位经验丰富的导师，耐心地指导我一步步深入并行处理的世界，让我感到学习的过程充满乐趣和成就感。

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这本书绝对是并行处理领域的一本“必读之作”。作为一名想要提升编程技能的工程师，我一直在寻找能够帮助我理解和掌握并行编程的书籍，而这本书恰好满足了我的需求。作者的讲解非常系统和严谨，他从并行处理的基本原理讲起，然后逐步深入到各种并行计算模型和编程技术。我尤其喜欢书中关于“并行算法设计”的章节，它详细介绍了如何将串行算法并行化，以及在并行化过程中需要考虑的各种因素，比如数据划分、负载均衡、通信开销等等。 这本书提供了大量的代码示例，涵盖了 MPI、OpenMP 等主流的并行编程接口。这些示例都非常贴近实际应用，而且有详细的解释，让我能够轻松地理解和学习。我尝试着将书中介绍的一些并行算法应用到我自己的项目中，并且取得了显著的性能提升。此外，书中还探讨了并行程序调试和性能分析的技巧，这对于在实际开发中非常重要。作者的分析非常透彻，让我能够更好地理解并行程序的行为，并且能够快速地找到和解决问题。总而言之，这本书为我提供了一个全面深入的并行处理知识体系，为我今后的技术发展奠定了坚实的基础。

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读完这本书，我感觉自己对并行处理的理解上升到了一个新的高度。我之前一直觉得并行处理只是将任务分配给多个处理器，但这本书让我认识到，并行处理远不止于此。作者从并行处理的哲学层面进行了探讨，让我理解了并行处理的本质和意义。他详细介绍了不同类型的并行体系结构，比如共享内存、分布式内存，以及它们在实际应用中的优劣。这让我对硬件层面的并行有了更清晰的认识。 我特别喜欢书中关于“并行编程模型”的讲解。作者深入浅出地介绍了 MPI 和 OpenMP 等主流的并行编程接口，并提供了大量的代码示例。这些示例非常具有启发性，让我能够亲手实践，加深对并行编程的理解。我曾经在开发并行程序时遇到过一些难以解决的同步问题，而这本书中关于同步机制的详细讲解，为我提供了清晰的解决方案。此外，书中还探讨了并行算法设计和性能优化的相关内容，让我能够更好地编写高效的并行程序。总而言之，这本书不仅是一本技术手册，更是一本思想的启迪之书，让我对并行处理有了更深刻的认识和更全面的掌握。

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这本《Introduction to Parallel Processing》简直是我在学习并行计算过程中的“救星”！我之前对并行处理的概念感到非常困惑，总是抓不住核心。这本书以一种非常易懂且富有启发性的方式，为我揭开了这个神秘的面纱。作者从最基础的并行处理思想讲起，比如“分而治之”的策略，以及如何将一个大的问题分解成若干个可以并行处理的小问题。我尤其喜欢书中关于“任务划分”的讨论，它让我明白了如何有效地将计算任务分配给不同的处理器，以达到最优的并行效果。 书中还深入讲解了各种并行通信机制，比如共享内存和消息传递。作者用大量生动的例子，解释了这两种通信方式的优缺点，以及在不同场景下的应用。我曾经在编写并行程序时遇到过因为通信效率低下而导致程序运行缓慢的问题，而这本书为我提供了清晰的解决方案。此外，书中还介绍了一些经典的并行算法，并分析了它们的并行化策略。这对于我今后在实际项目中应用并行技术非常有帮助。总而言之，这本书不仅传授了知识，更培养了我解决实际问题的思维方式，让我能够更好地驾驭并行计算的力量。

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这本书的内容，简直是并行处理领域的一本百科全书！作为一名对高性能计算充满兴趣的学生，我寻找了很久这样一本能够系统性梳理并行处理理论的书籍。这本书恰好满足了我的需求。它从并行处理器的基本架构讲起，详细介绍了不同类型的并行计算机，比如SIMD、MIMD等等，让我对硬件层面的并行有了初步的了解。然后，它又深入到并行编程模型，重点讲解了 MPI（消息传递接口）和 OpenMP（开放多线程）这两种主流的并行编程范式。作者用大量的代码示例来解释这些概念，这对于我这种喜欢动手实践的人来说，简直是太有帮助了。 我特别欣赏书中关于并行算法设计原则的讨论。它不仅介绍了如何将串行算法转化为并行算法，还强调了如何利用数据局部性、减少通信量等技巧来提高并行程序的效率。书中还涉及到了并行调试和性能分析的工具和方法，这对于实际开发中至关重要。我曾经在调试一个并行程序时花费了大量的时间，如果早点读到这本书，也许我能够更快地找到问题的根源。作者的分析非常到位，让我理解了并行程序出错的常见原因，以及如何系统地进行排查。总的来说，这本书为我打下了坚实的理论基础，也为我未来的研究和开发提供了宝贵的指导。

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对于我来说，这本书就像是打开了一扇通往高性能计算世界的大门。我之前对并行处理的概念感到有些模糊，总觉得它只是“把任务分给多个CPU”这么简单。然而，这本书以一种非常系统和深入的方式，让我认识到并行处理的复杂性和精妙之处。作者从最基础的计算机体系结构开始，娓娓道来，讲解了不同类型的并行架构，比如共享内存、分布式内存，以及它们各自的优缺点。这让我对硬件层面的并行有了更清晰的认识。 我尤其喜欢书中关于并发模型和同步机制的讲解。作者用了大量的图示和生动的例子，解释了进程、线程、信号量、互斥锁等概念，让我对如何管理并发执行的任务有了深刻的理解。我曾经在编写多线程程序时遇到过一些棘手的同步问题，阅读了这本书后，我才真正理解了问题的根源，并且学会了如何有效地避免这些问题。此外，书中还介绍了一些经典的并行算法，比如并行排序、图算法等，并分析了它们的并行化策略和性能。这对于我今后在实际项目中应用并行技术非常有指导意义。这本书不仅是一本教材，更像是一本“武功秘籍”，让我能够更好地驾驭并行计算的力量。

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这本书的讲解风格真是太令人耳目一新了！我一直觉得并行处理是一个非常枯燥和抽象的领域，但这本书却能用一种非常生动形象的方式，将复杂的概念化繁为简。作者的语言非常幽默，而且他善于运用类比，将抽象的并行计算原理与日常生活中的场景联系起来，让我更容易理解。我印象最深刻的是关于“数据依赖性”的讲解，他用一个“多个人同时做饭，但需要轮流使用同一个锅”的比喻，生动地说明了数据依赖性是如何限制并行性的。 除了生动的讲解，这本书在内容的深度上也让我非常满意。它不仅仅停留在概念的层面，还深入探讨了并行编程中的一些关键技术，比如任务分解、同步原语、通信模式等等。作者对这些技术进行了详尽的分析，并提供了大量的代码示例，让我能够亲手实践，加深理解。我尤其喜欢书中关于“并行性能优化”的章节，它提供了很多实用的技巧，让我能够提高并行程序的效率。这本书就像一位经验丰富的老师，耐心地指导我一步步深入并行处理的世界，让我感到学习的过程充满乐趣和成就感。

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这本书，哦，它简直就是我在并行处理这个庞大领域的灯塔！我一直对计算机如何同时处理大量任务感到好奇，而这本书以一种非常易懂的方式，为我揭开了神秘的面纱。作者从最基础的概念讲起，比如什么是进程，什么是线程，它们之间有什么区别和联系。我尤其喜欢书中关于并发和并行之间的区分，这对于理解后续内容至关重要。他用了很多贴切的比喻，比如把CPU比作一个辛勤工作的工人，而并行处理就是雇佣了一群工人同时完成不同的任务，而不是让一个工人一个接一个地完成。书中的例子非常具有启发性，不仅仅是理论的堆砌，而是真正让你感受到并行处理在实际应用中的强大之处。 我记得有一个章节详细讲解了共享内存模型和消息传递模型，这两种不同的并行通信方式在我脑海中留下了深刻的印象。作者用图文并茂的方式解释了共享内存的优点和缺点，比如速度快但容易出现数据竞争，而消息传递则更加安全但可能效率较低。他深入分析了各种同步机制，像互斥锁、信号量、条件变量等等，并举例说明了它们在解决并发问题时的应用场景。我曾经在自己的小项目中遇到过死锁的问题，看了这本书之后，我才恍然大悟，原来很多看似复杂的问题，都有清晰的原理和解决方案。作者的写作风格非常严谨，但又不失趣味性，让我在学习过程中没有感到枯燥乏味。

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这本《Introduction to Parallel Processing》简直是我的“解惑之书”。我之前对多核处理器、GPU加速这些概念只是一知半解，感觉它们很强大，但又抓不住核心。这本书就像给我打开了一扇新世界的大门。它没有一开始就抛出大量的专业术语，而是循序渐进地引导我理解并行处理的根本思想。我特别喜欢作者对于“并行性”的哲学思考，他探讨了为什么我们需要并行处理，以及它在解决日益增长的计算需求方面扮演的角色。书中关于任务划分、负载均衡的讨论，让我对如何将一个大问题拆分成小块，并分配给不同的处理器处理有了清晰的认识。 我常常会思考，为什么我的软件在我的多核电脑上运行起来并没有感受到明显的加速？这本书给了我答案。它深入浅出地讲解了并行编程中的一些陷阱，比如通信开销、数据依赖性、还有所谓的“Amhdal定律”，让我明白了并非所有问题都能通过增加处理器数量来实现线性的加速。作者还介绍了一些经典的并行算法，比如并行排序、并行搜索，并且分析了它们的效率和局限性。阅读过程中，我尝试着将书中的一些概念应用到我自己的一个小项目中，虽然只是简单的尝试，但已经让我看到了显著的性能提升。这本书不仅传授了知识，更培养了我解决实际问题的思维方式。

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这本书的内容，就像是一幅精美的画卷，徐徐展开了并行处理的壮丽图景。我一直对计算机科学中的前沿技术充满好奇，而并行处理无疑是其中最吸引我的领域之一。这本书以一种非常独特的方式，将抽象的并行处理概念具象化，让我能够清晰地看到它的魅力。作者的语言风格非常流畅，而且他善于运用形象的比喻，将复杂的并行计算原理讲解得通俗易懂。我印象最深刻的是关于“并行瓶颈”的讨论，他用一个“只有一个出口的演唱会大厅”来比喻通信开销，生动地说明了通信是如何限制并行性的。 这本书在内容的深度上也让我非常满意。它不仅讲解了并行处理的基本概念，还深入探讨了各种并行计算模型和编程技术。作者对这些内容进行了详尽的分析，并提供了大量的代码示例，让我能够亲手实践，加深理解。我尤其喜欢书中关于“并行数据结构”的章节，它介绍了如何设计和实现能够高效并行访问的数据结构，这对于构建大规模并行应用至关重要。这本书就像一位经验丰富的向导，带领我穿越并行处理的迷宫，让我能够更好地理解和运用这项强大的技术。

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