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高性能並行珠璣：多核和眾核編程方法

為了解決intel處理器的問題，作者（美）詹姆斯·賴因德斯，吉姆·傑弗斯等 這樣論述：

本書由Intel的技術專家撰寫，系統地講解在IntelXeon處理器和IntelXeonPhi協處理器上進行並行處理和編程的方法和技術，展示了更好地利用Intel處理器或其他多核處理器的系統計算潛力的有效方法。全書包括大量來自多個行業和不同領域的並行編程例子。每章既詳細講述所采用的編程技術，同時展示了其在IntelXeonPhi協處理器和多核處理器上的高性能結果。幾十個新的例子和案例顯示的「成功經驗」不但展現了這些強大系統的主要特征，而且展示出如何在這些異構系統上保持並行化。James Reinders 英特爾軟件總監，首席技術布道師。參與多個旨在加強並行編程在工業界應用的工程研究和教育項目。

他對多個項目做出了貢獻，包括世界上首例 Teraflop 級超級計算機（ASCI Red）和世界上首例 Teraflop 級微處理器（Intel Xeon Phi協處理器）。Jim Jeffers 英特爾MIC（集成眾核）架構專家和首席工程師，對至強融核協處理器有着較為深入與全面的研究。 出版者的話譯者序推薦序前 言作者簡介第1章 引言 11.1 學習成功經驗 11.2 代碼現代化 11.3 並發算法現代化 11.4 向量化和數據局部性現代化 21.5 理解功耗使用 21.6 ISPC和OpenCL 21.7 Intel Xeon Phi協處理器特性 21.8 眾核和新異

構系統 21.9 書名中沒有Xeon Phi與新異構架構編程 31.10 眾核的未來 31.11 下載 31.12 更多信息 4第2章 從正確到正確&高效：Godunov格式的Hydro2D案例學習 52.1 現代計算機上的科學計算 52.1.1 現代計算環境 62.1.2 CEA的Hydro2D 62.2 沖擊流體動力學的一種數值方法 72.2.1 歐拉方程 72.2.2 Godunov方法 72.2.3 哪里需要優化 92.3 現代計算機架構的特征 92.3.1 面向性能的架構 92.3.2 編程工具和運行時 102.3.3 計算環境 112.4 通向高性能的路 112.4.1 運行Hyd

ro2D 112.4.2 Hydro2D的結構 122.4.3 優化 152.4.4 內存使用 162.4.5 線程級並行 172.4.6 算術效率和指令級並行 242.4.7 數據級並行 262.5 總結 322.5.1 協處理器與處理器 322.5.2 水漲船高 322.5.3 性能策略 332.6 更多信息 34第3章 HBM上的SIMD與並發優化 363.1應用程序：HIROMB-BOOS-MODEL 363.2 關鍵應用：DMI 363.3 HBM執行配置文件 373.4 HBM優化綜述 383.5 數據結構：准確定位位置 383.6 HBM上的線程並行 413.7 數據並行：SIM

D向量化 453.7.1 零散的可優化部分 463.7.2 過早抽象是萬惡之源 483.8 結果 503.9 詳情分析 513.10 處理器與協處理器可擴展性對比 523.11 CONTIGUOUS屬性 533.12 總結 543.13 參考文獻 543.14 更多信息 55第4章 流體動力學方程優化 564.1 開始 564.2 1.0版本：基礎版本 574.3 2.0版本：線程盒 594.4 3.0版本：棧內存 634.5 4.0版本：分塊 634.6 5.0版本：向量化 644.7Intel Xeon Phi協處理器上的運行結果 684.8 總結 694.9 更多信息 70第5章 分

階段准同步柵欄 715.1 如何改善代碼 745.2 如何進一步改善代碼 745.3 超線程方陣 745.4關於該方案哪些地方不是最優的 755.5 超線程方陣編碼 765.5.1如何確定內核間兄弟線程和內核內HT線程 775.5.2 超線程方陣手動分區方法 775.5.3 吸取教訓 795.6 回到工作 805.7 數據對齊 815.7.1 盡可能使用對齊的數據 815.7.2 冗余未必是件壞事 815.8 深入討論分階段准同步柵欄 845.9 如何節省時間 865.10 幾個留給讀者的優化思考 905.11類似Xeon Phi協處理器的Xeon主機性能優化 915.12 總結 925.13

更多信息 92第6章 故障樹表達式並行求解 936.1 動機和背景 936.1.1 表達式 936.1.2 表達式選擇：故障樹 936.1.3 程序實例中的故障樹：基本模擬 936.2 實例實現 946.3 其他因素 1016.4 總結 1016.5 更多信息 101第7章 深度學習的數值優化 1027.1 擬合目標函數 1027.2 目標函數與主成分分析 1057.3 軟件及樣例數據 1067.4 訓練數據 1097.5 運行時間 1097.6 擴展結果 1117.7 總結 1117.8 更多信息 112第8章 優化聚集/分散模式 1138.1 聚集/分散在Intel架構下的說明 1

148.2 聚集/分散模式在分子動力學中的應用 1158.3 優化聚集/分散模式 1178.3.1 提高時間和空間的局部性 1178.3.2 選擇一種適當的數據布局：AoS與SoA 1188.3.3 AoS和SoA之間的動態轉換 1198.3.4 分攤聚集/分散和轉換的開銷 1228.4 總結 1238.5 更多信息 123第9章 N體問題直接法的眾核實現 1259.1 N體模擬 1259.2 初始解決方案 1259.3 理論極限 1269.4 降低開銷和對齊數據 1289.5 優化存儲層次 1319.6 改進分塊 1339.7 主機端的優化 1359.8 總結 1369.9 更多信息 136

第10章 N體方法 13710.1 快速N體方法和直接N體內核 13710.2 N體方法的應用 13810.3 直接N體代碼 13810.4 性能結果 14110.5 總結 14210.6 更多信息 142第11章 使用OpenMP 4.0實現動態負載均衡 14411.1 最大化硬件利用率 14411.2 N體內核 14611.3 卸載版本 14911.4 第一個處理器與協處理器協作版本 15011.5 多協處理器版本 15211.6 更多信息 155第12章 並發內核卸載 15612.1 設定上下文 15612.1.1 粒子動力學 15612.1.2 本章 結構 15712.2 協處理

器上的並發內核 15812.2.1 協處理器設備划分和線程關聯 15812.2.2 並發數據傳輸 16312.3 在PD中使用並發內核卸載進行作用力計算 16612.3.1 使用牛頓第三定律並行評估作用力 16612.3.2 實現作用力並發計算 16712.3.3 性能評估：之前與之后 17112.4 總結 譯者序High Performance Parallelism Pearls: Multicore and Many-core Programming Approaches近十年，我國高性能計算機的發展突飛猛進，最近「天河二號」連續六次奪得全球超算TOP 500排行榜第

一，標志着我國硬件的發展已經達到國際先進水平。然而，在高性能軟件方面，我國至今未獲得過Gordon Bell獎這一超算應用大獎，並行應用的發展整體上仍然落后於發達國家。我國高性能計算學術界和產業界早已充分認識到這一問題，多年來已設立眾多相關研究項目並取得了一系列重要研究成果，與國外先進水平的差距也在逐步縮小。

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後進國家的產業轉型－以台灣伺服器產業為例

為了解決intel處理器的問題，作者曾琮淇 這樣論述：

近十年來因為雲端運算技術成熟，資料中心的伺服器需求大增，連帶讓台灣伺服器產業成為眾所矚目的焦點。國家與國內產業界試圖抓住產業轉型的機會之窗，動員起來發展系統軟硬體整合的能力，希望扭轉台灣伺服器產業只能做代工的形象。本研究以國家與國內產業界鑲嵌而成的產業轉型網絡為研究對象，以台灣伺服器產業的轉型經驗為例，探討究竟是哪些關鍵要素驅動了後進國家的產業轉型。本研究採取質性研究方法，透過次級資料分析以及六位相關資深從業人員的深度訪談，建立研究資料庫。在理論層次，本研究融合「發展型國家」、「全球價值鏈」以及「策略性耦合」的理論基礎，建立研究分析架構，檢視自1980年代以來的台灣伺服器產業發展脈絡，以及產

業轉型網絡內部相關行動者，在滿足客觀條件的情況下採取了何種行動。最後，本研究歸納出三項影響台灣伺服器產業轉型的關鍵要素──1. 國家扮演多重角色，在產業轉型的過程中發揮帶領者與協助者的功能；2. 國內產業界參與國際開放標準組織，尋求快速跟隨新技術以及累積聲譽的機會；3. 國內廠商建立新興商業模式與協力關係，扭轉台灣伺服器產業只能做代工的形象。基於這些結論，以及本研究對於台灣伺服器產業發展脈絡的梳理，本研究期望為台灣資通訊與電腦相關產業的眾多相關研究，貢獻其中較少探討的伺服器產業發展經驗。

微機原理與接口技術（第三版）

為了解決intel處理器的問題，作者馬維華（主編） 這樣論述：

本書作為「十二五」國家級規划教材，以IA-32 & Intel 64微處理器為核心的微型計算機為背景，從傳統到現代，全面、系統、深入、詳細地介紹微型計算機的工作原理及接口技術和典型應用。特別注重汲取微型計算機新技術和新知識，緊跟微機發展的步伐，將微機新技術融於全書各章之中。全書共分12章，分別介紹IA-32 &I ntel 64微型計算機的基本知識，從80X86、Pentium X到Core X系列微處理器及其結構，指令系統，匯編語言程序設計，存儲器，基本I/O接口技術，中斷系統，人機交互接口，DMA控制器及硬盤適配器接口，模擬輸入／輸出接口，總線技術以及微型計算機系統等。　　本書內容新穎、全

面、實用，敘述循序漸進，通俗易懂，從發展角度展開論述，並特別注重理論聯系實際。每章后面都有大量思考題和習題，可作為高等院校本科計算機專業及電類相關專業「微機原理及應用」「微機原理及匯編語言」「微機接口技術」「微機原理與接口技術」「微型計算機硬件技術」等課程的教材或參考書，通過適當章節的刪減，也非常適合非電類「微機原理及應用」課程的教學，也是那些希望了解和掌握微型計算機技術的人員非常有用的工具書。 第1章 微型計算機概述1．1 微型計算機的基本概念1．1．1 微處理器1．1．2 微型計算機1．1．3 微型計算機系統1．1．4 嵌入式系統1．2 微型計算機的硬件結構1．3 微型

計算機的軟件系統1．4 微型計算機系統組成及性能指標1．4．1 微型計算機系統的組成1．4．2 微型計算機系統的主要性能指標1．5 微型計算機的發展概況1．6 微型計算機的應用思考與習題第2章 IA-32 & Intel64微處理器及其結構2．1 微處理器概述2．1．1 微處理器性能指標2．1．2 微處理器工作方式2．1．3 微處理器流水線及超標量技術2．1．4 微處理器核心架構概述2．1．5 Intel處理器命名方法2．2 微處理器內部結構2．2．1 80X86系列處理器內部結構2．2．2 Pentium X系列處理器內部結構2．2．3 Core X系列處理器內部結構2．3 微處理器寄存器結

構及數據類型2．3．1 IA-32寄存器結構2．3．2 IA-32及Intel 64基本程序執行寄存器2．3．3 系統相關寄存器2．3．4 處理器支持的數據類型2．4 微處理器主要引腳信號與總線時序2．4．1 處理器的時鍾信號2．4．2 80X86引腳信號與總線時序2．4．3 PentiumX系列處理器主要引腳信號與總線時序2．4．4 CoreX處理器主要引腳信號與總線時序2．5 微處理器對存儲器管理2．5．1 內存管理概述2．5．2 實地址方式下的存儲器管理2．5．3 保護方式下的存儲器管理思考與習題第3章 IA-32及Intel 64指令系統3．1 指令格式3．2 尋址方式3．2．1 有效

地址的概念3．2．2 各種尋址方式3．3 指令前綴3．4 指令系統3．4．1 數據傳送類指令3．4．2 算術運算類指令3．4．3 邏輯運算與移位指令3．4．4 串操作類指令3．4．5 控制轉移類指令3．4．6 處理器控制類指令3．4．7 其他指令思考與習題第4章 匯編語言程序設計4．1 概述4．1．1 匯編語言程序的基本概念4．1．2 匯編語言的基本語法4．2 匯編語言的數據和表達式4．2．1 常量4．2．2 變量4．2．3 標號4．2．4 表達式和運算符4．3 宏匯編語言的偽指令4．3．1 段定義和程序說明偽指令4．3．2 重復匯編和條件匯編偽指令4．3．3 結構定義偽指令4．4 匯編語言程

序設計方法4．4．1 分支程序設計4．4．2 循環程序設計4．4．3 子程序設計……第5章 微型計算機中的存儲器第6章 基本I/O接口技術第7章 微型計算機的中斷系統第8章 人機交互接口第9章 DMA控制器及硬盤適配器接口第10章 模擬輸入，輸出接口第11章 微型計算機總線技術第12章 微型計算機系統參考文獻

結合物件辨識之圖像描述深度學習系統設計

為了解決intel處理器的問題，作者陳彥蓁 這樣論述：

目錄指導教授推薦書口試委員審定書致謝 iii摘要 ivAbstract v目錄 vi圖目錄 ix表目錄 xii1. 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 研究方法與目的 51.3 論文介紹 62. 相關研究 72.1 物件辨識（Object Detection） 72.1.1 卷積神經網路 72.1.2 候選區域卷積神經網路 102.1.3 深度可分離卷積神經網路 142.2 圖像描述（Image Caption） 182.2.1 Encoder-Decoder架構 182.

2.2 注意力機制 192.2.3 長短期記憶 213. 系統架構 273.1 嵌入式系統 283.1.1 ARM處理器 303.1.2 攝影模組 313.1.3 播放模組 313.2 GPU運算主機 323.2.1 Intel處理器 323.2.2 圖形處理器（GPU） 333.3 作業系統 353.4 機器人操作系統 363.5 深度學習框架 383.6 TensorRT 414. 系統架構與演算法設計 434.1 影像初步辨識 454.2 圖像描述與物件辨識演算法 474.2

.1 物件辨識演算法與色彩分析 474.2.2 圖像描述演算法（Image Caption） 504.3 圖像描述與物件辨識結果整合演算法 554.4 文字轉語音 575. 實驗 595.1 GPU運算主機建置 595.2 模型訓練 635.3 NVIDIA Jetson Nano 建置 685.4 系統分步實驗結果 725.4.1 影像初步辨識 725.4.2 圖像描述與物件辨識 745.4.3 圖像描述與物件辨識結果整合 775.5 系統整合實驗結果 795.6 增強型圖像描述演算法 825.7 方法

比較 856. 結論與未來展望 896.1 結論 896.2 未來展望 90參考文獻 91 圖目錄圖 2.1 卷積示意圖 9圖 2.2 殘差學習區塊架構[31] 10圖 2.3 R-CNN架構[6] 10圖 2.4 Fast R-CNN架構[7] 11圖 2.5 Faster R-CNN架構[8] 12圖 2.6 Mask R-CNN架構[9] 13圖 2.7 Bottleneck架構圖 17圖 2.8 Encoder-Decoder模型架構 18圖 2.9 圖像描述演算法架構 19圖 2.10 使用At

tention的Encoder-Decoder架構 20圖 2.11 Attention區域圖 21圖 2.14 單元狀態[41] 23圖 2.15 遺忘門[41] 24圖 2.16 輸入門[41] 24圖 2.17 更新單元狀態[41] 25圖 2.18 輸出門[41] 26圖 3.1 系統架構圖 27圖 3.2 NVIDIA Jetson Nano實體圖 29圖 4.1 ROS詳細節點圖 43圖 4.2 系統流程圖 44圖 4.3 系統時序圖 45圖 4.4 取得物件輪廓圖 47圖 4.5 左為RBG色域圖；右為

HSV色域圖 48圖 4.6 在不考慮S與V值下，以H值表示不同顏色的範圍值 49圖 4.7 顏色辨識流程圖 49圖 4.8 圖像描述演算法架構圖 50圖 4.9 Attention用於Encoder-Decoder模型 52圖 4.10 Attention區域圖 53圖 5.1 標註圖片 64圖 5.2 模型訓練流程圖 67圖 5.3 上圖為使用資料增強前結果；下圖為使用資料增強後結果 68圖 5.4 跨接器設置圖 69圖 5.5 Jetson Nano邊緣裝置 71圖 5.6 第一組圖像 72圖 5.7 第二組圖像

72圖 5.8 第一組圖像辨識結果 73圖 5.9 第二組圖像辨識結果 73圖 5.10 左圖為第一組篩選出；左圖為第二組篩選出 73圖 5.11 圖像描述流程可視圖 74圖 5.12 圖像描述結果 75圖 5.13 物件辨識流程可視圖 76圖 5.14 左圖使用COCO資料集；右圖為自製資料集 76圖 5.15 圖像描述與物件辨識結果整合 78圖 5.16 系統中Jetson Nano影像初步辨識 79圖 5.17 系統中GPU運算主機所收到的影像 79圖 5.18 系統圖像描述結果 80圖 5.19 系統物件辨識結果

80圖 5.20 兩演算法結果整合 80圖 5.21 系統中Jetson Nano所接收之結果 80圖 5.22 系統執行結果 81圖 5.23 圖像描述物件不唯一 82圖 5.24 演算法將物件擷取後只保留其一 83圖 5.25 圖像描述誤判擷取圖 84圖 5.26 以物件之上下/左右的最大/小值為矩行切割 84圖 5.27 新增演算結果法整合後結果 85圖 5.28 與圖像描述演算法[21]結果比較圖一(含顏色分析) 87圖 5.29 與圖像描述演算法[21]結果比較圖二(含顏色分析) 88圖 5.30 與圖像描述演算法[21

]結果比較圖(含增強型圖像描述) 88 表目錄表 2.1 VGG16神經網路架構表 8表 2.2 深度可分離卷積計算量 15表 2.3 一般卷積計算量 15表 3.1 NVIDIA Jetson Nano規格 30表 3.2 GPU運算主機規格表 32表 3.3 深度學習框架比較表 38表 4.1 VGG16-no-FC神經網路架構表 51表 4.2 結果整合示意表 56表 5.1 深度學習演算法函式庫版本 61表 5.2 開源資料集比較表 66表 5.3 開源資料集圖片尺寸分布表 66表 5.4 Jetpack與內建函式

庫版本表 70表 5.5 圖像描述與物件辨識結果整合流程 77表 5.6 論文比較表 86