新型数码产品集成电路速查手册 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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韩雪涛 著

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店铺： 广影图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121234422

商品编码：29691847804

包装：精装

出版时间：2014-07-01

基本信息

书名:新型数码产品集成电路速查手册

定价：168.00元

售价：114.2元,便宜53.8元,折扣67

作者:韩雪涛

出版社：电子工业出版社

出版日期：2014-07-01

ISBN：9787121234422

字数：

页码：

版次：1

装帧：精装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

一本电子科技人员的技术工具书，一本值得各类图书馆珍藏的科技宝典。

内容提要

本书以图解的形式讲解市场上流行的各种数码产品单元电路和集成电路芯片的结构、功能及芯片之间的连接关系等，同时还介绍了手机中各种信号的处理过程及集成电路引脚功能。
　　全书共设15个章节，根据数码产品的单元电路特征进行章节划分，所介绍的实用单元电路和集成电路芯片基本涵盖各类典型的数码产品。书中所涉及的内容不仅仅是单纯数据的罗列，而是从生产和应用角度出发，将各种类型、品牌、型号数码产品中的单元电路和芯片资料，通过电路结构方框图、单元电路图、信号流程图、芯片的内部功能图、芯片的连接关系图等多种图解形式为读者提供系统、完整的数码产品电路的实用资料和数据。

目录

作者介绍

韩雪涛，至今，在电子工业出版社、人民邮电出版社、机械工业出版社、化工出版社、中国铁道出版社、中国电力出版社、中国农业出版社等重点出版机构合作出版了250余本图书教材。长期从事数码技术、多媒体技术的开发应用和教学工作，在电子、数码、多媒体技术领域有深入的研究，多项多媒体系列教材和课件获奖，参与了国家职业资格鉴定家电、电子、计算机行业的多媒体集成套件的研发和试题库建设。

文摘

序言

《新一代计算架构与高性能处理芯片解析》 内容概要 本书深入剖析了当前计算领域最前沿的架构演进趋势，以及支撑这些趋势的核心高性能处理芯片的底层设计、关键技术和应用潜力。全书分为三个主要部分：第一部分聚焦于计算架构的革新，探讨了从经典的冯·诺依曼架构到现代异构计算、神经形态计算、量子计算等新兴范式的演变与融合；第二部分则详细解析了高性能处理芯片的设计哲学与实现技术，涵盖了CPU、GPU、FPGA、ASIC等主流芯片类型在微架构、制程工艺、功耗管理、互连技术等方面的最新进展；第三部分则着眼于这些先进计算架构与处理芯片在不同领域的深度融合与应用前景，包括人工智能、大数据分析、高性能计算、物联网、自动驾驶、科学计算等，并展望了未来的发展方向和可能面临的挑战。 第一部分：计算架构的演进与革新 自计算机诞生以来，计算架构经历了多次深刻的变革，每一次革新都极大地拓展了计算机的能力边界。 经典与现代的对话：冯·诺依曼架构的延续与超越 经典冯·诺依曼架构的基石：本书首先回顾了冯·诺依曼架构的基本原理，包括存储程序概念、指令与数据共享同一总线等，并分析了其在早期计算机发展中的关键作用。 面临的挑战与瓶颈：随着计算需求的爆炸式增长，经典架构在处理能力、能效比、数据传输等方面逐渐显露出瓶颈，如“冯·诺依曼瓶颈”（内存墙）的持续存在，以及并行处理能力的局限性。 超越与演进：现代架构的探索 多核与超线程技术：深入剖析了如何通过集成多个处理器核心来提升并行处理能力，以及超线程技术如何在单个核心内模拟多线程执行，提高CPU利用率。 指令集架构（ISA）的演变：从x86到ARM，再到RISC-V，本书分析了不同指令集架构的设计理念、优势与劣势，以及它们在不同应用场景下的适应性。特别关注了RISC-V的开放性和可扩展性如何赋能定制化芯片设计。 非冯·诺依曼架构的兴起： 异构计算：详细阐述了CPU、GPU、DSP、FPGA、ASIC等不同处理单元协同工作的异构计算模型。分析了异构系统如何根据任务特性分配到最适合的处理单元，实现性能和能效的最优化。重点介绍了GPU在通用计算（GPGPU）领域的崛起及其并行计算优势。 内存计算（In-Memory Computing）：探讨了将计算单元集成到存储单元中，以克服数据搬运瓶颈的内存计算技术。分析了其在低功耗、高带宽场景下的潜力，以及面临的挑战（如精度、存储密度等）。 神经形态计算：深入介绍了模仿人脑神经元和突触工作机制的神经形态芯片。分析了其在事件驱动、脉冲编码、大规模并行连接等方面的特点，以及在模式识别、感知计算等AI领域的应用前景。 量子计算：概述了量子计算的基本原理（如叠加态、纠缠态），介绍了量子比特（qubit）的实现方式，并分析了量子计算在某些特定问题（如密码破解、材料科学模拟）上的指数级加速潜力。本书将重点关注其对未来科学研究和计算模式的颠覆性影响，而非详述量子算法本身。 第二部分：高性能处理芯片的设计哲学与实现技术 理解高性能处理芯片的设计，需要深入探究其微观架构、制造工艺、功耗控制以及互连技术等多个维度。 主流处理器类型深度解析 中央处理器（CPU）： 微架构创新：详细讲解了乱序执行（Out-of-Order Execution）、分支预测（Branch Prediction）、指令级并行（ILP）、线程级并行（TLP）等CPU性能提升的关键技术。分析了不同代的Intel、AMD、ARM CPU在这些方面的演进。 缓存层次结构：深入剖析了L1、L2、L3缓存的设计及其对性能的影响，以及缓存一致性协议。 高主频与低功耗的平衡：探讨了动态频率调整（DVFS）、时钟门控（Clock Gating）、电源门控（Power Gating）等降低功耗的技术，以及在追求高性能的同时实现绿色计算的重要性。 图形处理器（GPU）： 大规模并行架构：分析了GPU的流式处理器（Streaming Multiprocessors, SMs）和大量的计算核心（CUDA Cores, Stream Processors）如何实现海量数据的并行处理。 内存带宽的极致追求：阐述了GDDR、HBM等高带宽内存技术如何支撑GPU的计算需求。 通用计算（GPGPU）的发展：详细介绍了OpenCL、CUDA等并行计算编程模型，以及GPU在科学计算、深度学习训练等非图形任务中的广泛应用。 现场可编程门阵列（FPGA）： 可重构性与灵活性：剖析了FPGA基于查找表（LUT）、触发器（Flip-Flop）、可编程互连等基本逻辑单元实现硬件功能的原理。强调了其在原型验证、特定加速、低延迟应用中的独特优势。 HDL语言与综合工具：简述了Verilog、VHDL等硬件描述语言以及综合、布局布线等设计流程。 专用集成电路（ASIC）： 为特定任务而生：详细解释了ASIC为实现特定功能而设计的特点，强调其在性能、功耗、面积上的优化潜力，以及高昂的开发成本和固定性。 应用案例：列举了ASIC在AI推理芯片、网络处理器、移动通信芯片等领域的成功应用。 支撑高性能的关键技术 先进半导体制造工艺： 摩尔定律的延续与挑战：深入探讨了FinFET、GAA（Gate-All-Around）等晶体管结构的演进，以及EUV（极紫外光刻）等先进工艺技术如何实现更小的线宽和更高的集成度。 材料创新：分析了新型半导体材料（如III-V族材料、二维材料）在突破硅基技术瓶颈方面的潜力。 芯片互连技术： 片上网络（Network-on-Chip, NoC）：阐述了NoC如何解决多核处理器内部和多芯片系统之间的数据通信瓶颈，提高通信效率和可扩展性。 先进封装技术：介绍了2.5D、3D封装技术，如何通过堆叠和集成多种芯片，实现更高的带宽和更低的功耗，构建紧凑的高性能计算模块。 功耗管理与热设计： 动态电压频率调整（DVFS）：详细解释了如何根据实时负载动态调整电压和频率以降低功耗。 功耗感知调度：探讨了操作系统和应用程序如何进行功耗感知的任务调度。 散热技术：简述了被动散热与主动散热技术，以及先进的散热解决方案对于高性能计算芯片稳定运行的重要性。 第三部分：应用前景与未来展望 先进的计算架构和处理芯片是驱动技术进步的核心引擎，它们正在深刻地改变着各行各业。 人工智能（AI）与深度学习： 训练与推理的计算需求：分析了AI模型训练对高性能GPU和TPU（Tensor Processing Unit）等专用AI芯片的巨大需求，以及AI推理对低功耗、高能效AI芯片的要求。 算法与硬件的协同优化：探讨了模型压缩、量化等算法技术如何与硬件设计相结合，以在有限的算力和功耗下实现更快的推理速度。 边缘AI的兴起：介绍了在终端设备上运行AI模型的需求，以及为边缘AI设计的低功耗、高性能AI芯片。 大数据分析与高性能计算（HPC）： 海量数据处理：分析了GPU、FPGA在加速大数据分析和科学模拟中的作用，以及HPC集群的体系结构和互连技术。 内存计算与加速器：探讨了为解决大数据瓶颈而设计的内存计算技术和各种数据处理加速器。 物联网（IoT）与边缘计算： 端侧智能：阐述了IoT设备对低功耗、小尺寸、高性能计算芯片的需求，以及边缘计算如何实现数据在本地处理，降低延迟和网络负荷。 安全与隐私：分析了嵌入式安全芯片在IoT设备中的重要性。 自动驾驶与智能交通： 传感器融合与决策：介绍了自动驾驶汽车对实时、高吞吐量计算的需求，包括感知、决策、控制等环节，以及专用AI芯片和高性能处理器在其中的关键作用。 高精度地图与导航：分析了高性能计算在处理高精度地图数据和实现复杂导航算法中的应用。 科学研究与新兴领域： 基因组学、药物研发、气候模拟：阐述了HPC和专用加速器在加速生命科学、材料科学、天文学等前沿科学研究中的贡献。 量子计算的颠覆性潜力：重申了量子计算在解决目前经典计算机无法企及的复杂问题上的革命性意义。 未来展望与挑战 持续的性能与能效提升：预测未来计算架构将继续朝着更极致的并行化、更高的能效比以及更强的定制化方向发展。 软件与硬件的深度融合：强调了软件栈（操作系统、编译器、驱动程序）与硬件架构的协同设计将是未来技术突破的关键。 安全性与可靠性：分析了在日益复杂的计算环境中，芯片安全、数据安全和系统可靠性的重要性。 新的计算范式：展望了脑启发计算、光计算等可能出现的颠覆性计算范式。 可持续计算：探讨了在追求高性能的同时，如何实现更加绿色、可持续的计算方式。 本书旨在为读者提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角，理解新一代计算架构与高性能处理芯片的核心技术、发展趋势及其在各个领域的广泛应用，为研究人员、工程师和对前沿计算技术感兴趣的读者提供宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

我是一名硬件维护工程师，我的工作环境要求我必须在最短时间内识别出故障点并确定更换方案。对于我们这类需要处理大量不同世代、不同品牌芯片的从业者来说，一本可靠的速查手册是不可或缺的。这本书给我的直观感受是“详尽”与“高效”的完美结合。它的索引系统做得极好，我不需要花费大量时间去翻阅厚厚的篇幅，只需要通过清晰的关键字查找，就能迅速定位到目标芯片的电气特性、引脚定义乃至推荐的工作条件范围。特别是它对电源管理单元（PMU）和接口协议（如I2C、SPI、UART的高级模式）的处理，数据表格化得非常彻底，对比起来一目了然。我曾经遇到一个棘手的信号完整性问题，翻阅了手头其他几本资料都无果，最后在这本书的电磁兼容（EMC）章节中找到了关于特定信号线阻抗匹配的快速参考值，问题迎刃而解。唯一的“小瑕疵”可能是，对于一些过于小众或新兴的、尚未形成行业规范的集成电路类型，内容覆盖得略显保守，但考虑到它定位于“速查”，这种审慎的选择是可以理解的。这本书完全配得上“工具箱中的瑞士军刀”这个称号。

评分☆☆☆☆☆

我关注的重点在于高可靠性应用中的特定需求，比如抗辐射和极端温度下的工作表现。市面上很多速查手册往往只关注常温下的标准性能指标，对于那种需要长期在恶劣环境下运行的工业级或军用级产品，往往信息不足。这本书在“环境适应性”这一块的处理，比我预期的要深入。它不仅列出了温度范围，还详细对比了不同封装技术在散热效率上的差异，并且给出了针对高温工作状态下的降频建议曲线。这对于我们在做产品设计时进行寿命预测和热设计验证时，提供了非常宝贵的基准数据。我个人认为，如果能再增加一个专门针对功能安全（Functional Safety）标准（如IEC 61508）中对特定IC要求的合规性检查清单，这本书的实用价值将得到指数级的提升。目前来看，它在通用工业领域已经非常出色，但在极端应用场景下的深度探索上，仍有提升的空间。但即便如此，它所提供的那些可靠性数据，已经是我资料库中不可或缺的一部分了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常醒目，色彩搭配和字体选择都很有现代感，一看就知道是针对技术领域的专业读物。我本以为它会像很多同类书籍一样，堆砌大量的理论公式和晦涩难懂的术语，但实际翻阅后发现，它的编排逻辑非常清晰，结构层次分明。特别是前几章对基础概念的梳理，简直是为初学者量身定制的“入门向导”，用非常直观的方式解释了复杂的技术原理，让人感觉那些原本高高在上的概念一下子变得触手可及。而且，书中引用的图示和流程图质量极高，线条清晰、标注准确，极大地辅助了对系统架构和信号流的理解。我特别欣赏它在内容组织上体现出的那种“以用为本”的思路，不像某些教条主义的教材，这本书似乎更注重教会读者如何在实际的电路设计和调试中应用这些知识点。不过，作为一个有点经验的工程师，我更期待在后续章节中看到更多关于最新一代芯片架构的深度剖析，比如在功耗优化和异构计算集成方面的最新进展，目前看来，这部分内容的深度还有待加强，希望未来能有增补。整体而言，这是一本非常扎实的基础工具书，值得推荐给所有从事电子工程或嵌入式系统开发的人员作为案头参考。

评分☆☆☆☆☆

从一名大学生的角度来看，这本书的价值在于它提供了一种系统化的学习路径，而不是零散的知识点堆砌。我的专业课本内容过于庞杂，很多时候学完就忘，或者根本不知道如何将学到的理论应用到实际的芯片选型中去。这本书就像一位经验丰富的导师，它用一种“自顶向下”的结构，引导我们理解不同功能模块（如ADC、DAC、MCU内核等）在整个系统中的角色和相互关系。我特别喜欢它对“设计权衡”（Design Trade-offs）的讨论部分，例如，在速度、功耗和精度之间如何进行取舍，书中提供了非常清晰的决策树模型。这比单纯背诵参数要有效得多，因为它教会了我们“思考”如何设计。当然，作为学生，我对书中的一些高级加密算法或硬件安全模块的介绍部分还处于“了解皮毛”的阶段，但至少我知道，当我未来深入学习这些方向时，这本书可以作为一个可靠的参考起点。它帮助我构建了一个坚实的知识框架，让后续的学习变得更有目标性。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是在一个技术论坛上被朋友强力推荐后才购入的，拿到手时其实是抱着试一试的心态。我主要关注的是那些前沿的、尚未完全成熟的技术在现有产品中的落地情况。这本书最让我感到惊喜的地方在于，它似乎找到了一个完美的平衡点——既没有陷入过度理论化的泥潭，也没有流于表面化的介绍。它在介绍每一种核心功能模块时，都会附带一个简短但精炼的“实际应用案例分析”，这个细节处理得非常到位。比如，当谈到某种特定总线的时序要求时，书中会立刻展示一个真实的传感器数据采集场景，并指出在那种高频率、低延迟的需求下，参数调整的关键点在哪里。这种“理论-实践-反思”的闭环结构，极大地提升了阅读效率。我发现自己不再需要频繁地在搜索引擎和标准文档之间来回跳转，很多常见的问题都能直接在书中找到快速的解决方案或排查思路。唯一的遗憾是，由于技术迭代的速度实在太快，部分关于最新制程工艺的讨论略显滞后，但考虑到出版周期，这或许是不可避免的。但这丝毫不影响它作为一本优秀速查手册的地位，它的架构稳定性远超那些每年都推新版本的速查表。