Chapter 1 計量設計與分析的基礎
Chapter 2 記憶體層級的設計
Chapter 3 指令階層平行化及其開發
Chapter 4 嚮量、SIMD 與 GPU 結構當中的資料階層平行化
Chapter 5 執行緒階層平行化
Chapter 6 開發需求階層與資料階層平行化的數位倉儲型電腦
Appendix A 指令集原理
Appendix B 記憶體層級的迴顧
Appendix C 管綫化:基本與進階的觀念
本書序言
.新版本的第 1 章份量加重,包括瞭有關能量、靜態功率、動態功率、積體電路成本、可靠性以及可用性的公式。
.第 2 章討論瞭 10 種先進的快取記憶體最佳化。第 2 章包括新的一節討論虛擬機,在防護、軟體管理及硬體管理方麵可以提供好處,也在雲端運算方麵扮演重要的角色。除瞭涵蓋 SRAM 和 DRAM 的技術之外,本章也包括瞭討論快閃記憶體的新教材。PIAT 範例是使用在 PMD 的 ARM Cortex A8 以及使用在伺服器的Intel Core i7。
.第 3 章涵蓋瞭指令階層平行化在高效能處理器上的運用,包括超純量執行、分支預測、推測機製、動態排程以及多執行緒。第 3 章也衡量瞭ILP 的限製。就像第 2章,PIAT 範例同樣是 ARM Cortex A8 和 Intel Core i7。
.第 4 章從介紹嚮量結構開始,作為建立多媒體SIMD 指令集擴充版和 GPU 之說明的基礎。有關 GPU 的章節是本書最難撰寫的,因為它得多次反覆說明纔能得到精確又容易瞭解的描述。本章介紹屋頂綫效能模型並使用它來比較 Intel Core i7 和 NVIDIA GTX-280 與 GTX-480 GPU。本章也描述瞭 PMD 所用的 Tegra 2 GPU。
.第 5 章描述多核心處理器,探討對稱式與分散式記憶體結構,檢視其組織原則與效能;接下去便是同步化與記憶體一緻性模型方麵的課題。
.第 6 章描述計算機結構中的最新課題──數位倉儲型電腦 (warehouse-scale computer, WSC)。依靠 Amazon 網路服務和 Google 工程師的協助,本章整閤瞭結構工程師鮮少察覺到的 WSC 之設計、成本與效能的細節。本章在說明 WSC 的結構與實體製作之前 (包括成本),先從流行的MapReduce 程 式計模型開始。成本讓我們得以解釋雲端運算的興起,藉此可以比較便宜地在雲端使用 WSC 作計算,勝過在您的區域資料中心作計算。
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