可重构片上网络 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈少杰，蓝英诚，蔡文宗 等 著，许川佩，胡聪，朱爱军 等 译

图书标签:

• 片上网络
• NoC
• 可重构计算
• 计算机体系结构
• 并行计算
• 嵌入式系统
• 硬件设计
• 通信网络
• 低功耗设计
• 异构计算

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118091779

版次：1

商品编码：11439119

包装：平装

丛书名： 高新科技译丛.通信技术系列

开本：16开

出版时间：2014-02-01

用纸：胶版纸

页数：148

正文语种：中文

内容简介

　　《可重构片上网络》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

第一部分 片上网络介绍
第1章 以通信为中心的设计
1．1 以通信为中心的设计概念
1．1．1 多处理器SoC
1．1．2 传统的片上通信方案
1．1．3 NoC的出现
1．2 NoC概念
1．3 NoC的分层
1．3．1 物理层
1．3．2 网络层
1．3．3 应用层
1．4 动机和贡献
1．4．1 动机
1．4．2 贡献
1．5 本书章节组织结构
参考文献
第2章 预备知识
2．1 背景知识
2．2 传统NoC体系结构
2．3 传统路由器体系结构
2．4 流控机制
2．4．1 包缓冲流控
2．4．2 基于虫洞流控的路由器
2．4．3 基于虚通道流控的路由器
2．5 路由和仲裁技术
2．5．1 问题分解
2．5．2 当前技术发展水平
2．6 服务质量控制
2．6．1 面向连接方法
2．6．2 无连接方法
2．7 可靠性设计
2．7．1 NoC的故障类型
2．7．2 NoC的可靠性设计
2．8 能量感知任务调度
参考文献
第二部分 片上网络设计方法探究
第3章 高性能NOC路由技术
3．1 NoC路由基础知识
3．1．1 NoC路由特性
3．1．2 死锁和活锁问题
3．1．3 NoC中无死锁路由方法
3．2 基于转向模型的路由基础知识
3．2．1 奇偶转向模型
3．2．2 奇偶转向模型路由算法，ROUTE
3．2．3 提出转向模型路由方法的动机
3．3 转向模型全自适应路由
3．3．1 转向禁令解除
3．3．2 路径禁令解除
3．3．3 无死锁和无活锁
3．3．4 故障容错优点
3．3．5 性能评估
3．4 小结
参考文献
第4章 NoC可靠性中性能和能量均衡技术
4．1 NoC的可靠性
4．2 NoC可靠性技术
4．3 故障模型
4．4 NoC的能耗
4．4．1 能量度量推导
4．4．2 重传缓冲器的影响
4．4．3 每个有用位能量的重新计算
4．5 实验结果
4．5．1 实验建立
4．5．2 用于实验的差错控制编码
4．5．3 结果分析
4．6 小结
参考文献
第5章 NoC Dvs系统的能量感知任务调度
5．1 问题陈述
5．1．1 应用和体系结构定义
5．1．2 广义能量感知任务调度问题
5．1．3 动态电压调节（DvS）
5．2 启发性例子
5．3 算法解决方案
5．3．1 任务优先权排序
5．3．2 任务分配
5．3．3 功率优化
5．3．4 重调度建立
5．4 实验结果
5．5 小结
参考文献
第三部分 个案研究：双向NOC（BiNOC）体系结构
第6章 双向NoC体系结构
6．1 问题描述
6．1．1 启发性例子
6．1．2 通道带宽利用率
6．2 双向通道
6．2．1 设计需求
6．2．2 相关工作
6．3 BiNoC：双向NoC路由体系结构
6．3．1 采用虫洞流控的BiNoC路由器
6．3．2 采用虚通道流控的BiNoC路由器
6．3．3 重构输A／输出端口
6．3．4 通道控制模块
6．3．5 虚通道分配器
6．3．6 开关分配器
6．4 双向通道方向控制
6．4．1 路由器间传输方案
6．4．2 双向通道路由方向控制
6．4．3 资源竞争
6．4，4 包排序
6．4．5 包传输中断
6．5 BiNoC特性
6．5．1 实验建立
6．5．2合成流量分析
6．5．3 实际应用实验
6．5．4 面积和功耗的实现细节
6．5．5 实现开销
6．6 小结
参考文献
第7章 BiNoC的服务质量
7．1 NoC的QoS控制
7．2 NoC典型的五连接Qos机制
7．3 启发性例子
7．4 BiNoC路由器的QOS设计
7．4．1 优先vC管理和路由器间仲裁
7．4．2 优先权排序的无死锁路由约束
7．5 路由器间传输方案
7．6 BiNOC通道方向受控的QoS设计
7．6．1 高优先级有限状态机的操作
7．6．2 低优先级有限状态机的操作
7．7 性能评估
7．7．1 BiNoC—QoS和BiNoC一4vC的比较
7．7．2 BiNOC-0S和NOC—QOS的比较
7．7．3 优先路由分析
7．7．4 消耗率分析
7．7．5 CS和BE通信流的比较
7．8 小结
参考文献
第8章 B5NOC中的故障容错
8．1 问题和动机
8．2 故障容错基础知识
8．2．1 NoC申的故障类型
8．2．2 NoC中的故障容错
8．2．3 NoC中的双向通道
8．2．4 当前的故障容错方案问题
8．2．5 我们提出的技术方法
8．3 双向故障容错NoC体系结构
8．3．1 双向通道
8．3．2 双向路由器体系结构
8．3．3 通道方向变化握手协议
8．3．4 故障容错控制步骤
8．3．5 路由器间死锁和解决方法
8．3．6 失效率改进
8．3．7 可靠性提高
8．4 实验结果
8．4．1 合成流量实验
8．4．2 真实流量实验
8．4．3 开销分析
8．5 小结
参考文献
第9章 BsNOC能量感知应用映射
9．1 引言
9．1．1 任务和通信调度
9．1．2 BiNoC体系结构通信模型
9．2启发性例子
9．3 BiNoC的任务和通信调度
9．3．1 BiNoC中的通信模型和流量
9．3．2 性能改进方法
9．3．3 自学习和滤网框架
9．4 功耗优化方案
9．4．1 粗粒度功耗优化
9．4．2 细粒度功耗优化
9．4．3 有效功耗调度
9．5 实验结果
9．6 小结
参考文献
第10章 总结
附录A 仿真环境
附录B 性能度量
参考文献

前言/序言

《并行计算架构演进之路：从多核到异构计算的深度解析》 简介 在信息爆炸的时代，数据处理的需求以前所未有的速度增长，传统的计算模式已难以满足日益复杂的应用场景。从大规模科学计算、深度学习到实时嵌入式系统，高性能、高能效的并行计算能力已成为核心竞争力。本书《并行计算架构演进之路：从多核到异构计算的深度解析》正是对这一计算范式变革的深入探索与系统梳理。它不聚焦于某一特定技术细节，而是着眼于整个并行计算架构的发展脉络、核心驱动力以及未来趋势，为读者提供一个宏观而深刻的认知框架。 本书旨在为计算机体系结构的研究者、开发者、工程师以及对高性能计算感兴趣的学生和专业人士，提供一个全面、系统、前沿的并行计算架构知识体系。我们力图通过对过去、现在和未来的梳理，帮助读者理解不同计算模型下的性能瓶颈、设计权衡以及技术演进的必然性。 第一章：并行计算的起源与需求驱动 在深入探讨现代并行计算架构之前，有必要回顾其产生的历史背景和根本驱动力。本章将追溯计算机发展的早期阶段，分析摩尔定律的失效如何促使计算产业从单纯追求时钟频率转向多核化。我们将探讨是什么样的应用需求，例如高性能计算（HPC）的崛起、大数据分析的挑战、以及图形处理器（GPU）在游戏和科学计算领域的突破性应用，催生了对并行处理的迫切需求。 时钟频率的瓶颈与多核的兴起： 详细阐述了因功耗墙、散热问题等原因导致CPU时钟频率增长停滞，进而引发了业界对多核处理器的拥抱。 关键应用场景的驱动： 分析了HPC（如天气预报、分子动力学模拟）、数据科学（如机器学习、大数据处理）、以及实时渲染（如3D游戏、虚拟现实）等领域对计算性能和吞吐量的爆炸性需求，如何直接推动了并行计算技术的发展。 并行性的度量与分类： 引入了 Flynn 分类法等经典理论，帮助读者理解不同类型的并行性（SIMD, MIMD）以及它们在不同计算模型中的体现。 硬件与软件的协同进化： 强调了并行计算的发展并非单纯的硬件堆砌，而是需要编译器、操作系统、编程模型等软件层面的协同支持。 第二章：多核处理器架构：基础与演进 多核处理器是当前桌面、服务器和移动计算领域的主流，理解其架构是掌握并行计算的基础。本章将深入剖析多核处理器的基本构成，包括共享缓存、私有缓存、互连网络以及内存一致性模型。我们将详细探讨不同多核架构的设计选择，如对称多处理（SMP）、非对称多处理（AMP）以及NUMA（Non-Uniform Memory Access）等，并分析它们在性能、可扩展性和成本方面的优劣。 核心内部的并行化： 讲解了指令级并行（ILP）技术，如流水线、超标量、乱序执行等，以及它们如何在一个核心内部实现数据并行。 多核互连网络： 详细分析了不同类型的片上互连网络（On-Chip Network, OCN），包括总线、环形、网格、以及更复杂的拓扑结构（如Torus、Mesh-of-Trees），并讨论了其在带宽、延迟、功耗和可扩展性方面的权衡。 缓存一致性协议： 深入讲解了MESI、MOESI等缓存一致性协议的原理，以及它们在多核系统中保证数据一致性的重要性，并探讨了不同协议在性能和复杂性上的差异。 内存访问模型的挑战： 剖析了UMA和NUMA架构的区别，以及NUMA系统对软件和编程模型的特殊要求，如何影响程序性能。 第三章：GPU架构：大规模数据并行计算的颠覆者 图形处理器（GPU）的崛起是并行计算领域最显著的变革之一。本书将详细解析GPU的SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）执行模型，其大量的计算单元（流处理器）如何协同工作来处理海量数据。我们将深入探讨GPU的内存层次结构，包括全局内存、共享内存、寄存器，以及它们与CPU内存的不同特点。此外，还将分析GPU的线程调度机制、纹যোগী（Warp）和线程块（Thread Block）的概念，以及如何通过CUDA、OpenCL等编程模型来充分发挥GPU的潜力。 SIMT 模型详解： 阐述GPU如何通过SIMT模型实现大规模数据并行，并将其与CPU的MIMD模型进行对比。 GPU 的内存层次与访问模式： 深入分析GPU的显存（全局内存）、共享内存、纹理内存、常量内存以及寄存器，以及它们在访问延迟、带宽和共享机制上的差异。 线程组织与调度： 详解线程块、线程、SIMD单元、SIMT引擎等概念，以及GPU的调度器如何管理和调度海量线程。 CUDA 和 OpenCL 编程模型： 介绍主流的GPU编程模型，包括其核心概念、API以及如何编写高效的GPU内核。 GPU 在通用计算（GPGPU）领域的应用： 探讨GPU从图形渲染扩展到科学计算、机器学习、大数据分析等通用计算领域的历程与成果。 第四章：异构计算：融合与优化 随着计算需求的日益多样化，单一的计算架构往往难以满足所有需求。异构计算将不同类型的计算单元（如CPU、GPU、FPGA、ASIC等）集成到一个系统中，以发挥各自优势，实现更高的整体性能和能效。本章将探讨异构计算系统的构成、通信机制以及软件栈。我们将深入分析不同计算单元之间的协同工作方式，例如CPU负责任务调度和复杂控制逻辑，GPU负责大规模并行计算，FPGA负责定制化加速等。同时，还将讨论异构系统中的数据移动、同步和负载均衡等关键挑战。 异构计算的定义与动机： 解释异构计算的本质，以及为什么单一架构无法满足所有高性能计算的需求。 常见的异构计算单元： 详细介绍CPU、GPU、FPGA、DSP（数字信号处理器）、ASIC（专用集成电路）等不同计算单元的特点、优势和适用场景。 异构系统中的通信与互连： 探讨CPU与GPU之间的PCIe总线、NVLink等高速互连技术，以及FPGA与CPU/GPU之间的集成和通信方式。 异构编程模型与框架： 介绍OpenMP Target Offload, SYCL, OpenCL的异构扩展等，以及如何利用这些框架来抽象和管理异构计算资源。 异构系统中的软件栈与运行时： 分析异构系统中操作系统、驱动程序、编译器、库和中间件的作用，以及它们如何支持异构应用的开发和部署。 功耗与性能的协同优化： 探讨如何在异构系统中平衡计算单元的选择、数据移动和任务分配，以达到最优的性能功耗比。 第五章：面向特定领域的并行计算架构 除了通用并行计算架构，许多领域也发展出了高度定制化的并行计算解决方案。本章将聚焦于一些具有代表性的特定领域，如： AI 加速器： 深入分析为深度学习和人工智能任务设计的专用芯片（如TPU, NPU），它们如何在张量运算、矩阵乘法等方面实现极致的性能和能效。 高性能网络处理器： 探讨用于处理海量网络流量的专用硬件，它们如何在数据包处理、路由转发等方面实现极高的吞吐量。 嵌入式实时系统： 分析在汽车电子、工业控制、通信设备等领域，对低功耗、低延迟、高可靠性的实时并行计算架构的需求和设计。 FPGA 在加速计算中的应用： 讨论FPGA如何通过硬件可编程性，为特定算法提供高度优化的并行计算解决方案。 AI 加速器的架构特点： 详细解析TPU（Tensor Processing Unit）、NPU（Neural Processing Unit）等AI专用芯片的架构，例如大规模并行矩阵乘法单元、数据流架构、以及针对神经网络计算的优化。 网络处理器（NP）的设计哲学： 探讨NP如何处理高吞吐量、低延迟的网络数据包，包括流水线式处理、专用指令集以及DMA（直接内存访问）等技术。 实时嵌入式并行架构的考量： 分析在对功耗、体积、成本敏感的嵌入式场景下，如何设计满足实时性要求的并行计算方案，例如多核DSP、专用硬件加速器等。 FPGA 的可编程性优势： 阐述FPGA如何通过重新配置硬件逻辑，为特定应用提供定制化的并行计算能力，尤其在算法不断变化的场景下的优势。 第六章：并行计算的未来趋势与挑战 展望未来，并行计算将继续朝着更高性能、更高能效、更广泛的应用领域迈进。本章将探讨当前面临的挑战，如“内存墙”的持续存在、“冯·诺依曼瓶颈”的挑战、以及编程复杂性的问题。我们将深入分析量子计算、神经形态计算等新兴的计算范式，以及它们可能如何改变未来的并行计算格局。同时，也将讨论如何通过更先进的编译器技术、更直观的编程模型和更智能的硬件设计，来降低并行编程的门槛，推动并行计算的普及。 “内存墙”的挑战与对策： 探讨内存带宽和延迟的瓶颈如何限制了处理器性能的进一步提升，以及高带宽内存（HBM）、3D堆叠内存等解决方案。 功耗与散热的持续挑战： 分析在高密度、高性能并行计算系统中，如何有效管理功耗和散热，是实现可持续高性能的关键。 软件与编程模型的演进： 探讨如何发展更高级别的编程抽象，如领域特定语言（DSL）、自动并行化工具，以简化并行程序的开发。 新兴计算范式的影响： 引入量子计算、神经形态计算等未来计算方向，分析它们对并行计算的潜在颠覆性影响。 可持续性与绿色计算： 讨论在追求高性能的同时，如何兼顾能源效率和环境可持续性，推动绿色计算的发展。 人工智能驱动的硬件设计： 展望AI技术如何被应用于加速芯片设计、验证和优化过程。 结论 《并行计算架构演进之路：从多核到异构计算的深度解析》旨在为读者构建一个清晰、完整的并行计算知识体系。通过对过去、现在和未来的系统梳理，我们希望能够激发读者对这一关键技术领域的深入思考，并为他们在未来的研究和实践中提供有益的指导。本书的内容涵盖了并行计算从基础理论到前沿技术，从通用架构到特定领域应用，力求全面而深入。我们相信，理解并行计算的演进之路，对于把握未来计算技术的发展脉搏至关重要。 本书的价值在于，它不局限于某一特定技术点，而是提供了一个宏观的视角，让读者能够理解不同技术选择背后的逻辑、权衡与驱动力。无论您是希望深入理解现代处理器的工作原理，还是想掌握如何高效利用GPU进行科学计算，抑或是对未来计算技术的发展充满好奇，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。 我们希望通过本书，能够帮助读者深刻理解计算架构的变革如何驱动着科技的进步，并为应对未来日益增长的计算挑战做好准备。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，深邃的蓝色背景搭配简洁的白色字体，给人一种科技感和专业感。我平时对计算机体系结构、尤其是高性能计算领域有着浓厚的兴趣，而“可重构片上网络”这个名字本身就充满了探索的意味。我一直在寻找能够深入理解现代处理器设计和通信机制的优质读物，这本书的标题立刻引起了我的注意。我猜测它会详细阐述如何设计和优化片上网络（NoC）的架构，使其能够根据不同的计算任务需求进行动态调整和重构，从而提升整体性能和能效。这对于当前日益复杂的芯片设计和多核处理器的发展趋势来说，无疑是一个至关重要且极具前瞻性的研究方向。我期待这本书能够提供清晰的理论框架、详细的实现方法以及实际的案例分析，帮助我理解可重构技术在片上网络中的应用原理和潜在优势，或许还能了解到一些前沿的研究成果和未来发展趋势。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计和字体选择都透着一股沉稳而专业的学术气息，让我对其内容的深度和严谨性有了初步的信心。我是一个对底层计算机系统优化非常感兴趣的开发者，特别是对于如何通过改变硬件架构来提升计算效率。我猜测“可重构片上网络”这本书会详细讲解在芯片内部构建一个可以根据不同计算任务的通信需求，动态地改变其连接结构和拓扑的系统。这就像是给芯片内部的“交通网络”装上了一个智能的“交通指挥系统”，能够实时优化路线，减少拥堵，从而提高数据传输的效率和整体系统的性能。我希望书中能够提供关于可重构技术在片上网络设计中的具体实现原理、面临的技术挑战以及相应的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

从书名“可重构片上网络”中，我联想到当下计算领域面临的挑战，比如异构计算的普及和特殊应用的涌现。我猜测这本书很可能探讨了如何通过可重构的片上网络来应对这些挑战。想象一下，一个能够根据特定算法（如深度学习、图形渲染等）的需求，动态地调整其内部连接和计算资源分配的片上网络，这无疑会带来巨大的性能提升和能效优化。我期待书中能详细介绍实现这种灵活性的具体技术，比如硬件配置单元的设计、软件驱动的重构机制，以及如何高效地管理和调度重构过程。对于我而言，理解如何在硬件层面实现这种“按需定制”的通信架构，将有助于我更好地设计和优化面向特定应用的计算系统。这本书似乎提供了一个深入探究这一复杂而迷人话题的绝佳机会。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，首先映入眼帘的是其严谨的排版和丰富的图表。尽管我尚未深入阅读具体内容，但从目录的概览中，我看到了许多我熟悉但又希望能更深入了解的专业术语，例如“数据流计算”、“网络拓扑”、“路由算法”等。我推测这本书会从可重构技术的基本概念讲起，逐步深入到如何将其应用于片上网络的各个层面，比如可配置的交换元件、可动态改变的连接链路，甚至是可重构的通信协议。我对书中可能会涉及到的性能评估方法和仿真工具也充满了好奇，毕竟理论研究最终需要通过实际的验证来支撑。作为一名对底层硬件设计充满好奇的读者，我希望这本书能够提供一些关于如何权衡可重构性与设计复杂性、功耗以及延迟的见解。了解这些权衡之道，对于设计出高效且实用的片上网络解决方案至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面风格给我的第一印象是那种深具研究价值的学术专著。我是一名对现代计算机体系结构，特别是高性能计算领域有持续关注的研究者，而“可重构片上网络”这个概念恰好触及了我目前研究的一些前沿课题。我推测，这本书会深入探讨如何设计和实现一种灵活的片上网络，使其能够根据不同的应用负载和计算需求，动态地改变其内部连接方式、路由策略甚至是节点功能。这种“可重构性”的引入，预示着可能能够显著提高芯片的通用性和能效比，尤其是在应对日益增长的异构计算和定制化硬件加速需求的背景下。我期望书中能够提供详实的理论分析、先进的设计方法学，以及可能的性能评估和优化策略，帮助我理解这种新型片上网络架构的优势与局限。