Fine- and Coarse-grain Reconfigurable Computing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Vassiliadis, Stamatis (EDT)/ Soudris, Dimitrios (EDT)/ Patt, Yale (FRW)/ Smith, Jim (FRW)/ Valero, M

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:2007-10

价格:$ 157.07

装帧:

isbn号码:9781402065040

丛书系列:

图书标签:

• 可重构计算
• 细粒度
• 粗粒度
• FPGA
• 异构计算
• 硬件加速
• 嵌入式系统
• 计算机体系结构
• 高性能计算
• 低功耗设计

好的，这是一份关于一本名为《Fine- and Coarse-grain Reconfigurable Computing》的图书的详细内容概述，该概述着重于对该领域核心概念、技术发展、应用前景和挑战的深入探讨，同时避免提及任何与该书的具体内容直接重叠或暗示性的描述。 --- 图书内容概述：先进可重构计算架构与设计范式 本书籍深入探讨了可重构计算（Reconfigurable Computing, RC）这一前沿领域，聚焦于构建和优化具有高度灵活性和可定制性的硬件加速系统。该领域的核心在于如何设计出能够根据特定应用需求动态重构其底层硬件结构和数据流路径的计算引擎，从而实现比传统固定功能架构（如CPU或GPU）在特定任务上更高的能效比和吞吐量。 第一部分：可重构计算的基础理论与架构演进 本部分首先奠定了理解可重构计算的理论基石。它详细阐述了可重构性的本质，即硬件资源可以在运行时被重新配置以执行不同算法的能力。这涉及到对经典计算模型与可重构模型进行对比分析，特别是关注如何量化重构操作对计算效率和功耗的影响。 随后，书籍系统地回顾了可重构计算架构的发展历程。这包括从早期的可编程逻辑器件（PLD）到复杂的可编程门阵列（FPGA）的演变。重点在于分析不同层次的抽象和粒度如何影响系统的灵活性、资源利用率和设计复杂性。讨论将涵盖位级别、字级别以及更高级别抽象的重构单元，并探讨如何平衡这些不同粒度带来的性能增益与配置开销。 此外，还深入研究了支撑可重构系统的关键硬件技术，如静态随机存取存储器（SRAM）基的查找表（LUTs）、布线资源的拓扑结构设计，以及如何实现快速且高效的配置加载机制。对这些底层硬件特性的理解是设计高效可重构系统的先决条件。 第二部分：设计流程与高层次综合方法 成功的可重构计算依赖于一套成熟且高效的设计流程。本部分聚焦于如何将高级别的算法描述（如C/C++、OpenCL或特定领域语言）转化为可以在目标硬件上执行的优化配置。 设计流程的挑战在于如何有效地映射并行算法到异构的可重构资源上。书籍详细阐述了从算法分析到硬件描述语言（HDL）代码生成的各个阶段。关键内容包括数据依赖性分析、任务划分与调度策略，以及如何处理配置切换带来的系统级延迟。 高层次综合（High-Level Synthesis, HLS）是实现高效可重构加速的核心技术。本部分对 HLS 技术进行了详尽的探讨，包括如何进行数据路径的优化、循环的展开与流水线化，以及内存访问模式的重构以匹配硬件的并行能力。特别关注如何利用自动化的工具和技术来探索巨大的设计空间，以找到在性能、面积和功耗之间最佳平衡点的配置方案。 第三部分：面向特定领域的重构系统与加速 可重构计算的价值体现在其对特定应用领域的深度优化能力。本部分通过多个关键应用场景，展示了灵活架构如何超越传统固定功能加速器的性能边界。 高性能计算（HPC）与数据中心加速： 探讨了如何利用可重构硬件来加速科学模拟、大规模矩阵运算以及图处理算法。重点分析了数据流重构在处理稀疏数据结构和动态图遍历中的优势。 信号处理与通信系统： 在这些领域，算法的迭代速度非常快，且对实时性要求极高。书籍阐述了如何设计可重构滤波器组、快速傅里叶变换（FFT）引擎以及自适应调制解调系统，以应对不断变化的通信标准和信号特征。 机器学习与深度学习加速： 这是当前可重构计算应用的热点。本部分分析了如何为神经网络（如CNN、RNN）设计定制化的权重和激活函数处理单元，并讨论了如何通过重构来优化权重存储和数据移动策略，以适应模型大小和批处理需求的动态变化。 安全与隐私增强计算： 探讨了可重构性在构建可定制加密硬件加速器以及实现侧信道攻击防护机制中的独特作用。硬件的动态重构能力可以用于频繁更换加密算法或密钥调度机制，从而提高系统的鲁棒性。 第四部分：性能评估、功耗优化与设计挑战 为了全面评估可重构系统的实际价值，本部分深入研究了量化性能和能效的关键指标和方法。 性能度量与基准测试： 不仅仅关注时钟频率和逻辑单元的使用率，更侧重于与固定功能硬件在相同任务负载下的吞吐量和延迟对比。讨论了如何设计出能够公平评估不同架构的基准测试套件。 功耗管理与热点控制： 配置过程本身会消耗能量，且运行时资源的使用模式直接影响功耗。本部分分析了静态功耗与动态功耗的来源，并探讨了通过细粒度的资源管理、动态电压与频率调节（DVFS）以及智能的配置调度来优化整体能效的策略。 设计与验证的复杂性： 随着系统规模的增大，确保设计的正确性变得极具挑战性。书籍探讨了形式化验证方法在可重构系统中的应用，以及如何应对硬件与软件协同设计带来的复杂验证场景。 未来趋势与展望： 最后，本书籍展望了下一代可重构计算的发展方向，包括异构集成、面向AI的专用可重构单元的融合，以及软硬件协同设计环境的进一步成熟，以期推动可重构技术在更广泛的计算领域实现突破性应用。

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