DSP處理器原理與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鮑安平 著

圖書標籤:

• DSP
• 數字信號處理
• 處理器
• 應用
• 嵌入式係統
• 通信
• 音頻處理
• 圖像處理
• 算法
• 工程

店鋪： 文軒網少兒專營店

齣版社： 西安電子科技大學齣版社

ISBN：9787560623238

商品編碼：29460632416

齣版時間：2009-09-01

作  者:鮑安平 著作 定  價:25 齣 版 社:西安電子科技大學齣版社 齣版日期:2009年09月01日 頁  數:260 裝  幀:平裝 ISBN:9787560623238 ●暫無

內容簡介

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《高性能計算架構與優化》 一、 核心內容概述 本書深入探討瞭現代高性能計算（HPC）係統的設計原理、關鍵架構要素以及麵嚮特定應用場景的優化策略。在信息爆炸和數據驅動的時代，對計算能力的需求日益增長，從科學模擬、人工智能訓練到大數據分析，都離不開高效的計算平颱。本書旨在為讀者構建一個全麵、係統的HPC知識體係，使其能夠理解當前HPC技術的前沿，並掌握如何設計、配置和調優HPC係統以達到最佳性能。 二、 詳細內容介紹 第一部分：高性能計算的基本概念與發展曆程 1. 高性能計算的定義與範疇： 引言：為何需要高性能計算？計算的演進與瓶頸。 核心概念：浮點運算能力（FLOPS）、並行計算、集群、超級計算機、高性能存儲、高性能網絡。 高性能計算的應用領域：科學研究（物理、化學、生物、氣象、天文）、工程仿真（CFD、FEA）、金融建模、人工智能與機器學習、大數據分析、圖形渲染等。 衡量HPC性能的標準與基準測試（如LINPACK）。 2. HPC的發展曆程與關鍵技術演進： 早期並行計算的探索：嚮量機、多處理器係統。 MPP（大規模並行處理）時代的興起與挑戰。 Beowulf集群的革命：低成本、高可用性的HPC解決方案。 現代HPC架構的融閤：CPU、GPU、FPGA以及專用加速器（ASIC）的協同。 內存帶寬、互連技術、存儲係統的迭代發展。 摩爾定律的挑戰與後摩爾時代的計算範式。 第二部分：高性能計算架構解析 1. 中央處理器（CPU）架構的深度剖析： 指令集架構（ISA）：x86、ARM、RISC-V等。 流水綫、超標量、亂序執行等微架構技術。 緩存體係結構：L1、L2、L3緩存的設計、容量、延遲與命中率。 多核處理器與NUMA（非統一內存訪問）架構：性能影響與編程模型。 SIMD（單指令多數據）指令集：SSE、AVX等，及其在嚮量化計算中的作用。 2. 圖形處理器（GPU）的崛起與通用計算（GPGPU）： GPU的並行計算模型：流處理器、綫程塊、網格。 GPU內存層次結構：全局內存、共享內存、寄存器。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）和OpenCL等編程模型。 GPU架構演進：Fermi, Kepler, Maxwell, Pascal, Volta, Turing, Ampere, Hopper等。 GPU在科學計算、AI訓練和推理中的優勢與局限。 3. 現場可編程門陣列（FPGA）與專用集成電路（ASIC）： FPGA的結構與工作原理：查找錶（LUT）、觸發器、布綫資源。 FPGA在特定任務加速中的優勢：低延遲、高能效、可重構性。 HDL（硬件描述語言）：Verilog, VHDL。 ASIC的特點：專為特定功能設計，性能和能效最佳，但開發周期長、成本高。 FPGA與ASIC在HPC場景中的應用實例。 4. 高性能互連網絡（Interconnect）： 網絡拓撲結構：胖樹（Fat Tree）、環狀、網狀（Mesh）、蝶式（Butterfly）等。 網絡技術：InfiniBand、以太網（RoCE, iWARP）、PCIe。 網絡性能指標：帶寬、延遲、消息速率。 低延遲通信協議與技術：MPI（Message Passing Interface）、NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）。 網絡在集群擴展性和通信效率中的作用。 5. 高性能存儲係統： 存儲介質：HDD、SSD、NVMe、持久內存（PMem）。 並行文件係統：Lustre、GPFS（Spectrum Scale）、BeeGFS。 分布式存儲：Ceph、GlusterFS。 存儲性能瓶頸與解決方案：I/O帶寬、IOPS、延遲。 緩存與分層存儲策略。 第三部分：高性能計算的軟件棧與優化 1. 並行編程模型與接口： 共享內存編程：OpenMP。 分布式內存編程：MPI。 混閤編程模型：MPI + OpenMP。 異構計算編程：CUDA, OpenCL, SYCL。 高層抽象與框架：OpenACC, DSLs（領域特定語言）。 2. 編譯器與性能優化技術： 編譯器優化：循環優化、數據布局優化、嚮量化、並行化。 性能剖析工具：gprof, perf, VTune, Nsight Systems。 內存訪問優化：緩存局部性、數據對齊、避免 false sharing。 並行化與任務調度：綫程同步、負載均衡、任務依賴分析。 代碼重構與算法改進。 3. 高性能庫與中間件： 數學庫：BLAS, LAPACK, FFTW, Intel MKL, cuBLAS, cuFFT。 通信庫：MPI implementations (OpenMPI, MPICH), NCCL。 數值計算庫：PETSc, Trilinos。 AI框架：TensorFlow, PyTorch。 中間件與調度係統：Slurm, LSF, PBS Pro。 4. 麵嚮特定應用的優化實踐： 科學計算與工程仿真： 求解器優化、離散化方法、並行求解器、GPU加速。 大數據分析： 分布式數據處理框架（Spark, Flink）、內存計算、I/O優化。 人工智能與機器學習： 模型並行、數據並行、混閤並行、分布式訓練、推理優化、量化技術。 高性能數據分析（HPDA）： 融閤AI與大數據處理。 第四部分：HPC集群的管理與部署 1. HPC集群的組件與部署： 計算節點、存儲節點、網絡設備、管理節點。 裸機部署 vs. 虛擬化/容器化部署。 操作係統選擇與配置。 基礎網絡配置與IP地址管理。 2. 作業調度與資源管理： 作業調度器的作用與原理。 隊列管理、優先級、資源分配策略。 用戶配額與資源隔離。 監控與日誌管理。 3. HPC係統的維護與性能調優： 硬件監控與故障排除。 軟件更新與補丁管理。 係統級性能調優：操作係統參數、網絡參數、存儲參數。 功耗管理與能效優化。 五、 目標讀者 本書適閤對高性能計算感興趣的本科生、研究生，以及在科研院所、企事業單位從事科學計算、工程仿真、大數據分析、人工智能研發、高性能計算係統管理和優化的工程師、研究人員和技術愛好者。尤其適閤希望深入理解現代計算架構，掌握並行計算技術，並能獨立解決復雜計算問題的讀者。 六、 學習價值 通過學習本書，讀者將能夠： 深刻理解HPC係統的核心架構和工作原理。 掌握不同計算硬件（CPU, GPU, FPGA）的特性及其在HPC中的應用。 熟練運用並行編程模型和工具進行高效的程序開發。 掌握係統級和應用級的性能調優技巧，解決計算瓶頸。 理解HPC集群的部署、管理和維護流程。 為解決大規模、復雜計算問題奠定堅實的理論基礎和實踐能力。 《高性能計算架構與優化》 不僅是一本技術手冊，更是通往理解並駕馭計算力量前沿的指南。它將幫助您在日益復雜的計算環境中，設計、構建和利用最高效的計算解決方案。

評分☆☆☆☆☆

學習體驗：點亮探索之路的明燈 一本好的技術書籍，不僅在於內容的深度和廣度，還在於其學習體驗。我希望這本書在內容組織上能夠清晰明瞭，結構閤理，易於讀者循序漸進地學習。對於復雜的概念，是否提供瞭足夠多的解釋，例如通過類比、數學推導的詳細步驟，以及不同視角下的闡釋？此外，書籍的語言風格也很重要，我期待它能夠專業而不失生動，避免過於晦澀的術語堆砌，而是用準確的語言傳達深刻的知識。如果書中能夠包含一些實際的代碼示例（例如C語言或匯編語言），並配以詳細的注釋，那將是極大的福音，可以幫助我們更好地理解算法的實現細節。另外，高質量的排版和圖錶也是提升閱讀體驗的關鍵，清晰的圖示能夠事半功倍地幫助我們理解復雜的原理。總而言之，我希望這本書能夠成為我探索DSP世界的得力助手，點亮我前行的道路，讓我在這個充滿挑戰但也充滿魅力的領域中，獲得深刻的理解和寶貴的知識。

評分☆☆☆☆☆

深入：探尋DSP處理器的核心機製 在對DSP的基本原理有瞭初步的瞭解之後，我開始對實現這些處理的“處理器”本身産生瞭濃厚的興趣。這本書的名字中明確提到瞭“DSP處理器”，這無疑是它的一大亮點。我非常好奇，究竟是什麼樣的硬件架構，纔能如此高效地執行復雜的數字信號運算？書中是否會詳細介紹DSP處理器的內部結構，例如其特殊的指令集（如MAC指令）、流水綫技術、以及專門用於並行處理的硬件單元？我希望能夠瞭解到不同類型的DSP處理器在設計上的側重點和差異，比如針對特定應用的優化，或者是在功耗、性能上的權衡。此外，如何將算法有效地映射到硬件上，這其中的挑戰和技巧也是我非常想學習的。書中是否會提供一些實際的處理器選型指導，或者講解如何通過軟件優化來充分發揮硬件的性能？理解處理器的底層機製，將有助於我更深刻地認識到DSP技術的潛力，並為我將來在嵌入式係統開發中選擇和使用DSP器件提供有價值的參考。

評分☆☆☆☆☆

進階：挑戰與機遇並存的領域 隨著技術的飛速發展，DSP領域也在不斷演進，麵臨著新的挑戰和機遇。我希望這本書能夠對這些前沿動態有所提及，讓我對DSP的未來發展趨勢有一個大緻的瞭解。例如，新興的DSP處理器架構，如多核DSP、GPU在DSP領域的應用，以及與人工智能、機器學習的結閤，這些都是我非常感興趣的話題。書中是否會討論如何利用這些新技術來解決更復雜的問題，例如更高級的信號分析、更智能的信號處理算法？此外，對於DSP工程師而言，不斷學習和適應新技術是至關重要的。這本書是否能為我們提供一些進階學習的指引，比如推薦更深入的專業書籍、在綫課程，或者相關的學術會議和社區？理解行業的發展方嚮，有助於我更好地規劃自己的學習路徑，抓住未來的發展機遇。

評分☆☆☆☆☆

實踐：從理論到應用的橋梁 學習DSP，最終的目的還是將其應用於解決實際問題。因此，這本書的“應用”部分，是我非常期待的。我希望它不僅僅停留在理論和處理器結構上，而是能夠通過生動的案例，展示DSP是如何在通信、音頻、圖像、控製等各個領域發揮作用的。比如，在通信係統中，DSP是如何實現調製解調、信道編碼和解碼的？在音頻處理中，它又如何實現降噪、迴聲消除、音頻編碼（如MP3）？在圖像處理方麵，是否會涉及圖像濾波、邊緣檢測、特徵提取等應用？更重要的是，我希望書中能夠提供一些實際的開發流程或案例研究，哪怕是簡化的版本，也能讓我體會到從需求分析、算法設計、硬件選型到軟件實現的完整過程。對於有誌於從事相關研發工作的讀者來說，能夠看到具體的應用場景和解決方案，無疑能夠極大地激發學習的積極性，並為他們提供寶貴的實戰經驗。

評分☆☆☆☆☆

初遇：初窺數字信號處理的奧妙 這本書的封麵上“DSP處理器原理與應用”幾個大字，就足以讓我這個對數字信號處理（DSP）領域心生嚮往的初學者，燃起瞭探索的欲望。我一直覺得，我們身邊的許多神奇技術，比如高清音視頻、智能語音識彆，都離不開DSP的強大能力，但其背後的原理卻像一層神秘的麵紗。翻開這本書，我期待的不僅僅是枯燥的理論公式，更希望能夠看到它如何抽絲剝繭，層層遞進地解析DSP的核心概念。我希望它能從最基礎的數字信號是什麼，采樣、量化、編碼這些基本過程是如何進行的講起，再逐步過渡到傅裏葉變換、Z變換這些核心的數學工具，並且能夠以清晰易懂的方式解釋這些工具在DSP中的作用。尤其令我期待的是，書中是否能通過大量的圖示和實例，將這些抽象的概念具象化，讓我能夠直觀地理解信號的頻譜是如何變化的，濾波器是如何工作的。對於初學者而言，能夠快速建立起對DSP基本原理的認知框架至關重要，我希望這本書能夠成為我踏入這個領域的堅實第一步，為我後續的學習打下堅實的基礎。