可重构片上网络 9787118091779 国防工业出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名：可重构片上网络

定价：79.00元

作者：陈少杰

出版社：国防工业出版社

出版日期：2014-02-01

ISBN：9787118091779

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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《可重构片上网络》(作者陈少杰、蓝英诚、蔡文宗、胡玉衡)共分为三个部分。**部分，简要介绍了NoC的主要概念，除了介绍动机和基本原理外，还给出了基本的背景知识，以便读者简要了解相关学科；第二部分，讨论了NoC网络性能改进的设计方法，包括路由、故障容错、能量感知和任务调度等；第三部分，阐述了一个基于双向链路的NoC平台结构实例，详细分析了包括设计原理，性能改进特性，故障容错和能量感知特点等。

内容提要

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《可重构片上网络》(作者陈少杰、蓝英诚、蔡 文宗、胡玉衡)阐述了近年片上网络实现和设计方面 的进展，专注于从物理、网络到应用层的大量片 上通信问题。深入探索了包括包路由、资源仲裁和通 信调度等特定主题。此外，深入研究 并给出了一个新颖的双向通道NoC体系结构， 《可重构片上网络》为需要实践经验的工程师提 供了关于片上网络设计和实现方面的知识。
为读者详细介绍了NoC设计的各方面基础知识， 并为有NoC经验的设计人员做了深入分析 以开展进一步的研究。
描述了多种片上通信体系结构，包括一个新颖的 双向通信通道NoCo。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《分布式计算系统与高性能计算》 内容简介： 在当今信息爆炸的时代，数据处理的规模和复杂度呈指数级增长，传统单体计算模式已难满足日益严苛的应用需求。分布式计算系统，作为一种将计算任务分解、分配至多台协同工作的计算机上执行的计算范式，已成为支撑科学计算、大数据分析、人工智能训练等前沿领域不可或缺的核心技术。本书深入剖析了分布式计算系统的基本原理、关键技术、架构设计以及在高性能计算领域的广泛应用，旨在为读者构建一个全面而深入的认知体系。 第一部分：分布式计算系统基础理论 本部分将从最基本的概念出发，系统性地介绍分布式计算的内涵与外延。我们将首先探讨分布式系统的定义、目标以及其区别于集中式系统的核心特征。通过对分布式系统面临的挑战，如并发性、异步性、容错性、一致性、可扩展性等进行细致分析，帮助读者理解设计和实现分布式系统所必需考虑的关键问题。 分布式系统的定义与特征： 详细阐述何为分布式系统，其组成单元（节点）、通信方式（消息传递、共享内存等）以及分布式系统的关键特性，例如去中心化、并行性、资源共享、容错性等。我们将深入探讨这些特征是如何使得分布式系统在处理大规模问题时展现出其优越性的。 分布式系统的挑战与权衡： 深入剖析分布式系统设计过程中必须面对的各种挑战，包括但不限于： 并发性与同步： 如何协调多个进程或线程的并发执行，避免竞态条件，实现可靠的数据访问和状态更新。我们将介绍各种同步机制，如锁、信号量、消息队列等。 异步性与时钟同步： 理解分布式环境中节点之间通信的延迟和不可预测性，以及如何处理因时钟不同步而引发的问题。我们将探讨逻辑时钟（Lamport, Vector clocks）和物理时钟同步（NTP）等解决方案。 容错性与可用性： 分布式系统中节点故障是常态，因此设计具备容错能力的系统至关重要。我们将讨论故障检测、故障恢复、冗余设计等策略，以及如何保证系统的可用性。 一致性与数据复制： 在多副本系统中，如何保证数据的一致性是一个核心难题。我们将深入探讨各种一致性模型（强一致性、最终一致性等）及其对应的协议（如Paxos, Raft）。 可扩展性与负载均衡： 随着系统规模的增长，如何保持系统的性能和吞吐量是关键。我们将讨论水平扩展与垂直扩展的区别，以及负载均衡的各种算法和技术。 网络通信： 分析不同网络拓扑结构对通信性能的影响，以及各种通信协议（TCP/IP, UDP, RPC）的优缺点。 分布式系统模型： 介绍几种经典的分布式系统模型，如客户端-服务器模型、对等模型、多层模型等，并分析它们在不同应用场景下的适用性。 第二部分：分布式计算的关键技术 在掌握了分布式系统的基本理论之后，本部分将聚焦于实现分布式计算的核心技术。我们将详细介绍各种支撑分布式计算的软件和硬件技术，以及它们在实际系统中的应用。 分布式通信机制： 远程过程调用 (RPC)： 深入讲解RPC的原理、实现方式及其在构建分布式服务中的重要作用。我们将介绍如gRPC, Thrift等主流RPC框架。 消息队列 (MQ)： 探讨消息队列在异步通信、解耦服务、削峰填谷等方面的优势，并介绍Kafka, RabbitMQ等常用消息中间件。 发布/订阅模式 (Pub/Sub)： 分析发布/订阅模式如何实现一对多的消息分发，以及其在事件驱动架构中的应用。 分布式存储系统： 分布式文件系统 (DFS)： 介绍HDFS（Hadoop Distributed File System）等分布式文件系统的设计理念、数据存储与访问机制，以及在处理海量数据时的优势。 分布式数据库： 探讨NoSQL数据库（如Cassandra, MongoDB）和NewSQL数据库（如TiDB, CockroachDB）在分布式环境下的数据模型、一致性保证和可扩展性。 键值存储、列式存储、文档存储： 分别介绍不同类型的分布式存储系统，以及它们各自适用的数据类型和应用场景。 分布式协调服务： ZooKeeper, etcd： 深入剖析ZooKeeper和etcd等分布式协调服务的功能，包括配置管理、命名服务、分布式同步、领导者选举等，以及它们在分布式系统中的关键作用。 分布式调度与资源管理： YARN, Kubernetes： 介绍YARN（Yet Another Resource Negotiator）和Kubernetes等分布式资源管理平台，它们如何有效地调度和管理集群中的计算、存储和网络资源，以支持大规模分布式应用的运行。 分布式事务： 两阶段提交 (2PC), 三阶段提交 (3PC)： 分析在分布式环境中实现事务原子性的挑战，并详细讲解2PC和3PC等分布式事务协议的原理、优缺点及适用场景。 分布式缓存： Redis Cluster, Memcached： 探讨分布式缓存如何提升系统响应速度，缓解数据库压力，并介绍其一致性、可用性设计。 第三部分：高性能计算与分布式系统 高性能计算（HPC）是分布式计算系统最重要且最典型的应用领域之一。本部分将聚焦于分布式系统如何赋能HPC，解决科学研究、工程模拟等领域的复杂计算问题。 HPC的基本概念与架构： 介绍高性能计算的定义、目标以及其在现代科学研究中的地位。我们将分析HPC集群的常见架构，包括计算节点、存储节点、网络互连等。 并行计算模型： 共享内存并行 (SMP)： 讨论在单机多核或 SMP 系统上实现并行计算的方法。 分布式内存并行 (DMP)： 重点介绍MPI（Message Passing Interface）标准，以及如何使用MPI进行进程间通信和协同计算。我们将分析MPI在科学计算领域的广泛应用，例如流体力学模拟、天气预报、分子动力学模拟等。 混合并行模型： 讨论如何结合共享内存和分布式内存的优势，实现更高效的并行计算。 分布式科学计算应用： 详细介绍分布式系统在各类科学计算领域的实际应用案例，包括： 计算流体力学 (CFD)： 飞机设计、汽车空气动力学分析等。 有限元分析 (FEA)： 结构力学、热传导等模拟。 大规模数据分析与机器学习： 基因组学、粒子物理学、天文学数据分析，以及分布式深度学习训练。 气候建模与地球科学： 气候变化预测、地震模拟等。 GPU计算与分布式HPC： 探讨GPU（图形处理器）在高性能计算中的作用，以及如何将其集成到分布式HPC系统中，加速大规模并行计算任务。我们将介绍CUDA, OpenCL等并行计算框架。 性能优化与调优： 分析在HPC环境中影响计算性能的关键因素，如通信延迟、计算效率、内存带宽等，并介绍相应的性能优化和调优策略。 第四部分：分布式系统的发展趋势与未来展望 最后，本部分将展望分布式计算系统和高性能计算的未来发展方向，以及新兴技术对其产生的影响。 云计算与分布式系统： 探讨云计算平台（AWS, Azure, GCP）如何提供弹性的分布式计算资源，以及Serverless计算、容器化技术（Docker, Kubernetes）如何进一步简化分布式应用的部署和管理。 边缘计算与分布式系统： 分析边缘计算的兴起如何改变分布式计算的部署模式，将计算能力推向数据源附近，从而降低延迟，提高效率。 人工智能与分布式系统： 探讨人工智能，特别是深度学习，对分布式计算能力提出的巨大需求，以及分布式系统如何支持大规模模型的训练和推理。 去中心化技术与分布式系统： 简要介绍区块链等去中心化技术在分布式协作和信任建立方面的潜在影响。 绿色计算与可持续性： 讨论如何在分布式系统中实现节能降耗，提高能源效率，以应对日益增长的计算需求带来的环境挑战。 通过对本书内容的系统学习，读者将能够深入理解分布式计算系统的核心原理、关键技术及其在高性能计算领域的广泛应用。本书适合于计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业的学生、研究人员，以及从事分布式系统开发、高性能计算和大规模数据处理工作的工程师和技术人员。本书力求理论联系实际，通过深入的理论阐述和丰富的应用案例，帮助读者掌握构建、管理和优化复杂分布式计算系统的能力，为应对未来计算挑战奠定坚实的基础。