Bio-Inspired Technologies for the Hardware of Adaptive Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Negoita

出品人:

页数:184

译者:

出版时间:2009-1

价格:1150.00

装帧:精装

isbn号码:9783540769941

丛书系列:

图书标签:

• Bio-inspired computing
• Adaptive systems
• Hardware design
• Biomimetics
• Robotics
• Neuromorphic computing
• Artificial intelligence
• Machine learning
• Sensors
• Control systems

前沿计算范式：新一代硬件架构与计算模型 导言：突破传统计算的瓶颈 在信息爆炸与人工智能飞速发展的时代，我们正面临着传统冯·诺依曼（Von Neumann）架构及其衍生技术的性能与能效瓶颈。摩尔定律的放缓并非终结，而是催生了一场深刻的硬件范式革命。本书《前沿计算范式：新一代硬件架构与计算模型》旨在全面、深入地探讨指导未来计算系统演进的关键理论基础、新兴硬件技术以及革命性的计算模型。我们聚焦于如何超越现有架构的局限，设计出更具适应性、更高效、且能直接服务于复杂智能任务的新一代计算平台。 本书内容涵盖了从底层器件物理到上层系统架构的多个维度，为研究人员、工程师和决策者提供了一个理解和驾驭下一代计算蓝图的综合性视角。 --- 第一部分：新型计算基石——超越硅基限制的器件物理 本部分着重探讨支撑未来计算系统的颠覆性器件物理原理和材料科学进展。我们不再将目光局限于CMOS技术的极限延伸，而是深入探索那些有望在量子效应、新型电子迁移机制或光子特性上实现突破的物理平台。 第一章：后CMOS时代的存储与逻辑融合技术 本章深入分析了电阻式随机存取存储器（RRAM）、磁性随机存取存储器（MRAM）和相变存储器（PCM）等新兴非易失性存储器（NVM）技术的物理机制、操作特性以及在内存计算（In-Memory Computing, IMC）中的应用潜力。重点讨论了如何利用这些器件的模拟特性和高密度集成能力，打破“存储墙”和“内存墙”的限制，实现数据直接在存储单元内部进行处理。同时，探讨了这些器件面临的可靠性、能耗控制和长期稳定性挑战。 第二章：自旋电子学与拓扑材料在计算中的前沿应用 本章聚焦于利用电子的自旋自由度而非仅仅电荷的自旋电子学（Spintronics）如何革新低功耗逻辑和存储。详细介绍了自旋轨道矩（SOT）、巨磁阻（GMR）和隧道磁阻（TMR）器件的设计原理，并阐述了自旋波逻辑（Magnonics）作为一种无耗散信息传输机制的理论模型和实验进展。此外，探讨了拓扑绝缘体和Weyl半金属等拓扑材料在构建具有内在鲁棒性和独特输运特性的新型晶体管和量子比特中的潜力。 第三章：光子计算与集成光电子学 本章系统梳理了利用光子作为信息载体的光计算（Optical Computing）的最新进展。从波导、调制器到集成光子芯片的制造技术，详细分析了光子在实现超高速、低延迟计算方面的独特优势。重点探讨了硅光子技术在数据中心互联、片上光互连（On-chip Interconnects）以及非线性光学计算中的应用，特别是如何利用片上激光器和光电调制器实现复杂的线性代数运算。 --- 第二部分：革命性的计算模型与架构设计 本部分将目光投向更高层次的系统设计，讨论如何基于新的物理平台构建出全新的计算模型，以适应高度并行化、异构化和数据驱动型的任务需求。 第四章：神经形态计算的硬件实现 神经形态计算（Neuromorphic Computing）是模仿生物大脑结构和功能的计算范式。本章详尽分析了脉冲神经网络（SNN）的数学模型、突触权重更新机制以及高效硬件实现方法。重点介绍了基于突触晶体管（Synaptic Transistors）和高密度交叉阵列（Crossbar Arrays）的脉冲神经形态芯片设计，包括事件驱动（Event-Driven）的通信协议和异步处理架构，以解决传统GPU在处理稀疏、时序数据时的能效问题。 第五章：异构集成与 Chiplet 技术的生态构建 面对单一芯片面积和良率的物理限制，异构集成和 Chiplet（小芯片）技术成为构建高性能系统的必然趋势。本章探讨了先进封装技术，如2.5D/3D 堆叠（TSV, Hybrid Bonding）在集成不同功能模块（如CPU、加速器、NVM、光互连）时的关键挑战与解决方案。详细分析了如何通过标准化接口协议（如UCIe）和先进的系统级热管理来确保多芯片组合系统的协同工作效率和可靠性。 第四章：量子计算与混合量子-经典系统 本章概述了基于超导电路、离子阱、拓扑结构等不同物理实现路径的量子计算技术。重点分析了量子比特的操控、纠错机制（如表面码）以及量子算法（如Shor, Grover, VQE）的硬件需求。更重要的是，探讨了如何设计实用的混合量子-经典（Hybrid Quantum-Classical）计算框架，使经典高性能计算资源能够有效地调度和优化近期的NISQ（Noisy Intermediate-Scale Quantum）设备。 --- 第三部分：系统级的适应性与软件协同设计 计算系统的最终效能不仅取决于硬件，还依赖于硬件与软件的深度协同优化。本部分探讨了如何通过系统级设计来增强计算平台的适应性、可靠性和编程模型的简化。 第七章：适应性计算与动态重构架构 适应性计算旨在使硬件资源能够根据当前任务的特性实时调整其结构和功能。本章详细介绍了现场可编程逻辑门阵列（FPGA）的最新进展，以及更深层次的动态可重构计算（Dynamically Reconfigurable Computing, DRC）。讨论了如何利用软件定义硬件（SDH）的概念，通过硬件描述语言（HDL）的动态加载和资源池化技术，实现对算法并行度和数据流的实时优化。 第八章：可靠性、容错与安全保障 随着计算密集度和器件尺寸的微缩，系统级的错误率显著上升。本章深入研究了硬件层面的容错技术，包括纠错码（ECC）在新型存储器中的应用、硬错误（Permanent Faults）与软错误（Soft Errors）的检测与恢复策略。此外，探讨了在硬件层面实现安全隔离和抗侧信道攻击（Side-Channel Attack）的对策，例如通过随机化电路设计和物理不可克隆函数（PUF）来保护知识产权和敏感数据。 第九章：新型编译与运行时环境 高效的硬件需要创新的软件栈来充分释放其潜力。本章讨论了针对新兴硬件架构（如神经形态芯片、量子处理器）的编译器设计挑战。重点分析了如何构建能够将高级编程语言（如Python, DSLs）的抽象描述，自动映射和优化到异构、并行硬件资源上的中间表示（IR）和优化策略。同时，探讨了运行时系统（Runtime Systems）在任务调度、资源分配和跨层级（器件-架构-系统）性能监控中的关键作用。 --- 结论：面向未来的人工智能与科学计算 本书最终展望了这些前沿计算范式在解决未来最具挑战性的问题中的作用，包括大规模科学模拟、实时复杂系统控制以及下一代通用人工智能的落地。通过对这些关键技术领域的系统性梳理，读者将能够理解当前计算领域的深层驱动力，并为设计和构建下一代智能计算基础设施奠定坚实的基础。

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