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    計算機體系結構:量化研究方法(英文版·第5版)簡(jiǎn)介,目錄書(shū)摘

    2020-01-13 15:11 來(lái)源:京東 作者:京東
    計算機體系
    計算機體系結構:量化研究方法(英文版·第5版)
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      《計算機體系結構:量化研究方法(英文版&middot;第5版)》特點(diǎn):
      更新相關(guān)內容以覆蓋移動(dòng)計算變革,并強調當今體系結構重要的兩個(gè)主題:存儲器層次結構和各種并行技術(shù)。
      每章中的"Putting It All Together"小節關(guān)注了業(yè)界的各種技術(shù),包括ARM Cortex-A8、Intel Core i7、NVIDIAGTX-280和GTX-480 GPU,以及一種Google倉庫級計算機。
      每章都設計了常規主題:能力、性能、成本、可依賴(lài)性、保護、編程模型和新趨勢。
      書(shū)中包括3個(gè)附錄,另外8個(gè)附錄可以在原出版社網(wǎng)站在線(xiàn)得到。
      每章后都設置了由工業(yè)界和學(xué)術(shù)界專(zhuān)家提供的經(jīng)過(guò)更新的案例研究,以及與之配套的全新練習題。

    內容簡(jiǎn)介:  《計算機體系結構:量化研究方法(英文版·第5版)》堪稱(chēng)計算機系統結構學(xué)科的“圣經(jīng)”,是計算機設計領(lǐng)域學(xué)生和實(shí)踐者的必讀經(jīng)典。本書(shū)系統地介紹了計算機系統的設計基礎、存儲器層次結構設計、指令級并行及其開(kāi)發(fā)、數據級并行、GPU體系結構、線(xiàn)程級并行和倉庫級計算機等。
      現今計算機界處于變革之中:移動(dòng)客戶(hù)端和云計算正在成為驅動(dòng)程序設計和硬件創(chuàng )新的主流范型。因此在這個(gè)版中,作者考慮到這個(gè)巨大的變化,重點(diǎn)關(guān)注了新的平臺(個(gè)人移動(dòng)設備和倉庫級計算機)和新的體系結構(多核和GPU),不僅介紹了移動(dòng)計算和云計算等新內容,還討論了成本、性能、功耗、可靠性等設計要素。每章都有兩個(gè)真實(shí)例子,一個(gè)來(lái)源于手機,另一個(gè)來(lái)源于數據中心,以反映計算機界正在發(fā)生的革命性變革。
      本書(shū)內容豐富,既介紹了當今計算機體系結構的研究成果,也引述了許多計算機系統設計開(kāi)發(fā)方面的實(shí)踐經(jīng)驗。另外,各章結尾還附有大量的習題和參考文獻。本書(shū)既可以作為高等院校計算機專(zhuān)業(yè)高年級本科生和研究生學(xué)習“計算機體系結構”課程的教材或參考書(shū),也可供與計算機相關(guān)的專(zhuān)業(yè)人士學(xué)習參考。
    作者簡(jiǎn)介:  John L.Hennessy,斯坦福大學(xué)校長(cháng),IEEE和ACM會(huì )士,美國國家工程研究院院士及美國科學(xué)藝術(shù)研究院院士。Hennessy教授因為在RISC技術(shù)方面做出了突出貢獻而榮獲2001年的Eckert-Mauchly獎?wù)?,他也?001年Seymour Cray計算機工程獎得主,并且和本書(shū)另外一位作者David A. Patterson分享了2000年John von Neumann獎。
      David A. Patterson 加州大學(xué)伯克利分校計算機科學(xué)系主任、教授,美國國家工程研究院院士,IEEE和ACM會(huì )士,曾因成功的啟發(fā)式教育方法被IEEE授予James H. Mulligan,Jr.教育獎?wù)?。他因為對RISC技術(shù)的貢獻而榮獲1995年IEEE技術(shù)成就獎,而在RAID技術(shù)方面的成就為他贏(yíng)得了1999年IEEE Reynold Johnson4R息存儲獎。2000年他John L. Hennessy分享了John yon Neumann獎。
    目錄:Foreword
    Preface
    Acknowledgments
    Chapter 1 Fundamentals of Quantitative Design and Analysis
    1.1 Introduction
    1.2 Classes of Computers
    1.3 Defining Computer Architecture
    1.4 Trends in Technology
    1.5 Trends in Power and Energy in Integrated Circuits
    1.6 Trends in Cost
    1.7 Dependability
    1.8 Measuring, Reporting, and Summarizing Performance
    1.9 Quantitative Principles of Computer Design
    1.10 Putting It All Together: Performance, Price, and Power
    1.11 Fallacies and Pitfalls
    1.12 Concluding Remarks
    1.13 Historical Perspectives and References Case Studies and Exercises by Diana Franklin

    Chapter 2 Memory Hierarchy Design
    2.1 Introduction
    2.2 Ten Advanced Optimizations of Cache Performance
    2.3 Memory Technology and Optimizations
    2.4 Protection: Virtual Memory and Virtual Machines
    2.5 Crosscutting Issues: The Design of Memory Hierarchies
    2.6 Putting It All Together: Memory Hierachies in the ARM Cortex-AS and Intel Core i7
    2.7 Fallacies and Pitfalls
    2.8 Concluding Remarks: Looking Ahead
    2.9 Historical Perspective and References Case Studies and Exercises by Norman P. Jouppi, Naveen Muralimanohar, and Sheng Li

    Chapter 3 nstruction-Level Parallelism and Its Exploitation
    3.1 Instruction-Level Parallelism: Concepts and Challenges
    3.2 Basic Compiler Techniques for Exposing ILP
    3.3 Reducing Branch Costs with Advanced Branch Prediction
    3.4 Overcoming Data Hazards with Dynamic Scheduling
    3.5 Dynamic Scheduling: Examples and the Algorithm
    3.6 Hardware-Based Speculation
    3.7 Exploiting ILP Using Multiple Issue and Static Scheduling
    3.8 Exploiting ILP Using Dynamic Scheduling, Multiple Issue, and Speculation
    3.9 Advanced Techniques for Instruction Delivery and Speculation
    3.10 Studies of the Limitations oflLP
    3.11 Cross-Cutting Issues: ILP Approaches and the Memory System
    3.12 Multithreading: Exploiting Thread-Level Parallelism to Improve Uniprocessor Throughput
    3.13 Putting It All Together: The Intel Core i7 and ARM Cortex-AS
    3.14 Fallacies and Pitfalls
    3.15 Concluding Remarks: What's Ahead?
    3.16 Historical Perspective and References Case Studies and Exercises by Jason D. Bakos and Robert R Colwell

    Chapter4 Data-Level Parallelism in Vector, SIMD, and GPU Architectures
    4.1 Introduction
    4.2 Vector Architecture
    4.3 SIMD Instruction Set Extensions for Multimedia
    4.4 Graphics Processing Units
    4.5 Detecting and Enhancing Loop-Level Parallelism
    4.6 Crosscutting Issues
    4.7 Putting It All Together: Mobile versus Server GPUS and Tesla versus Core i7
    4.8 Fallacies and Pitfalls
    4.9 Concluding Remarks
    4.10 Historical Perspective and References Case Study and Exercises by Jason D. Bakos

    Chapter 5 Thread-Level Parallelism
    5.1 Introduction
    5.2 Centralized Shared-Memory Architectures
    5.3 Performance of Symmetric Shared-Memory Multiprocessors
    ……
    Chapter6 Warehouse-Scale Computers to Exploit Request-Level and Data-Level Parallelism
    Appendix A Instruction Set Principles
    Appendix B Review of Memory Hierarchy
    Appendix C Pipelining: Basic and Intermediate Concepts
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