现代计算机体系结构

作者:李静梅

页数:310

出版时间:2009-5

价格:28.00元

isbn号码:9787302197171

具体描述

《现代计算机体系结构》是普通高等教育“十一五”国家级规划教材，在介绍计算机系统结构的概念、原理、结构和分析方法的基础上，着重阐述系统并行化、嵌入式计算机系统、SoC及片上多处理器的设计思想，帮助学生建立计算机系统的完整概念。《现代计算机体系结构》共分为8章。第1章介绍计算机系统结构的基本概念、指令设计与寻址、I/O系统设计和存储体系设计等基础内容；第2章讨论流水处理技术以及超标量、超流水和超长指令字处理机；第3章介绍并行处理机设计的基础知识；第4章讨论多处理机系统的设计技术；第5章介绍非诺依曼结构的新型计算机体系结构；第6章介绍嵌入式计算机系统的概念，分析其组成和设计过程；第7章介绍嵌入式系统的高级形式——SoC的设计方法；第8章着重介绍多内核处理器的设计，包括Cache组织方式、Cache一致性协议、片上互连网络设计以及同步机制等问题。

《现代计算机体系结构》可作为高等院校计算机专业的高年级本科教材或研究生教材，也可作为从事计算机系统或嵌入式系统设计的工程技术人员的参考书。

用户评价

这本书给我最深刻的印象，在于它对“人工智能与计算体系结构的共生关系”所展现出的敏锐洞察。作者并没有将AI仅仅看作是一种应用，而是将其与计算硬件的演进紧密地联系起来。书中关于“神经网络处理单元（NPU）”和“张量处理单元（TPU）”等AI加速器的设计，让我对如何针对AI工作负载优化硬件有了更深的理解。我特别喜欢作者对“深度学习模型”的计算需求分析，他详细阐述了不同模型（如CNN、RNN、Transformer）对处理器性能、内存带宽和能效比的要求，以及如何通过定制化的硬件来满足这些需求。书中还对“算法-硬件协同设计”的理念进行了深入的探讨，他解释了如何通过软硬件的紧密配合，来最大化AI应用的性能和能效。此外，作者还对“边缘AI”和“联邦学习”等新兴的AI计算模式进行了前瞻性的分析，他揭示了这些模式如何改变了AI的部署方式，以及它们对未来计算体系结构带来的影响。我对作者关于未来“AI原生硬件”的设想尤为赞赏，他描绘了一个AI驱动的计算未来。这本书的价值在于，它能够帮助读者理解AI技术对计算体系结构的深刻影响，并为设计面向AI的下一代计算平台提供重要的指导。

这本书给我最大的启发，在于其对“处理器微架构的精妙设计”这一核心议题的深入剖析。作者并没有止步于对指令集架构（ISA）的简单介绍，而是将读者带入了处理器内部错综复杂的运作机制之中。书中关于“流水线”和“乱序执行”的讲解，用非常生动形象的比喻，让我体会到了指令级并行（ILP）的强大威力，以及如何通过精妙的设计来隐藏指令执行的延迟。我尤其喜欢作者对“缓存一致性”和“内存层次结构”的详细阐述，他不仅解释了为什么需要缓存，更深入地探讨了不同缓存策略（如写回、写通）的工作原理，以及多核处理器如何通过各种协议（如MESI）来保证数据的一致性。这些内容对于理解现代处理器的性能瓶颈和优化策略至关重要。书中还对“分支预测”这一关键技术进行了详尽的分析，作者解释了为什么分支预测如此重要，以及各种预测算法（如动态预测、静态预测）的工作原理，并结合了实际案例说明了其在提升处理器吞吐量方面的作用。此外，作者还对“指令预取”和“内存管理单元（MMU）”等重要组件进行了深入的介绍，揭示了它们在提升内存访问效率和支持虚拟内存方面的关键作用。这本书的价值在于，它能够帮助读者建立起对处理器内部运作的深刻理解，从而更好地理解软件性能的根源，并为硬件设计提供新的思路。

这本书给我带来的最大震撼，在于其对“数据驱动的计算革命”这一主题的深刻洞察。作者并非仅仅停留在对硬件规格的罗列，而是将目光投向了计算的终极目的——如何更有效地处理和理解海量数据。书中关于“内存墙”和“功耗墙”的讨论，让我对当前CPU设计面临的挑战有了更清晰的认识。作者并没有止步于问题的呈现，而是详细介绍了各种旨在突破这些限制的创新技术，例如高带宽内存（HBM）、新型存储器技术（如相变内存、MRAM）的潜力，以及它们如何通过改变数据的访问方式来提升整体性能。我印象特别深刻的是关于“近内存计算”和“存内计算”的章节，作者用生动的比喻解释了这些概念，并结合了具体的应用场景，如机器学习推理和图计算，展示了这些新兴技术如何能够显著减少数据在处理器和内存之间来回搬运的开销，从而实现能效和性能的双重飞跃。书中还探讨了数据中心规模的体系结构设计，包括服务器的互连、网络拓扑、以及分布式存储系统的优化策略。作者的分析非常有前瞻性，他不仅关注了当前的流行技术，还对未来可能出现的计算模式进行了大胆的预测，例如将计算能力更紧密地集成到存储设备中，甚至实现“计算即存储”。这本书的价值在于，它不仅仅是一本技术手册，更是一本启发思考的指南，它能够帮助读者跳出固有的思维模式，以一种全新的视角来审视计算机体系结构的演进。

我被这本书中关于“异构计算的崛起与融合”的精彩论述深深吸引。作者以一种非常直观的方式，揭示了为何我们日益依赖于各种专用处理器（如GPU、FPGA、ASIC）来解决特定计算问题。书中对不同类型处理器的架构特点、优势和劣势进行了细致的分析，并重点阐述了它们在科学计算、图形渲染、人工智能等领域的应用。我尤其喜欢作者关于“CPU与加速器协同工作”的讨论，他详细解释了如何通过高效的通信和任务调度机制，使得CPU能够充分发挥其通用计算能力，而将计算密集型的任务交给专用加速器来处理，从而达到整体性能的最优化。书中还探讨了异构计算带来的编程挑战，以及各种新兴的编程模型和框架（如CUDA、OpenCL、SYCL）如何帮助开发者驾驭复杂的异构系统。作者的讲解深入浅出，即使对于初学者来说，也能逐步理解这些复杂的技术概念。他对未来异构计算发展趋势的预测也非常有见地，例如AI芯片的快速迭代、可重构计算平台的普及，以及不同类型加速器之间的深度融合。他甚至畅想了未来计算设备可能出现的“软硬件一体化”设计，能够根据应用需求动态地配置和优化计算资源。这本书不仅让我对当前异构计算的现状有了全面的了解，更激发了我对未来计算架构的无限遐想。

这本书以其宏大的叙事和对现代计算机领域最前沿思想的深入探索，着实让我大开眼界。作者的写作风格非常独特，他并没有像许多技术书籍那样堆砌枯燥的术语和复杂的公式，而是巧妙地将抽象的概念融入到引人入胜的叙述中。我尤其喜欢书中关于“并行计算的未来”这一章节的阐述，作者不仅详细分析了当前多核处理器和GPU在处理大规模数据时面临的瓶颈，更描绘了未来可能出现的全新的计算范式，例如类脑计算、量子计算的实际应用前景，以及它们将如何颠覆我们对计算能力的认知。他深入浅出地解释了这些前沿技术背后的基本原理，以及它们在人工智能、大数据分析、科学模拟等领域的巨大潜力。读者在阅读的过程中，仿佛置身于一个充满活力的科学研究现场，能够深刻感受到科技发展的脉搏。书中对不同并行架构的优劣势进行了一一对比，无论是共享内存模型还是分布式内存模型，作者都给出了详实的案例分析，使得读者能够直观地理解不同架构在实际应用中的表现。此外，作者还对软件层面的并行编程模型进行了探讨，例如OpenMP、MPI以及更高级的并行框架，并结合实际代码片段进行讲解，这对于想要深入了解并行计算的开发者来说，具有极高的参考价值。整本书的逻辑严谨，脉络清晰，从最基础的CPU设计演进，到更复杂的并行系统构建，再到未来计算的畅想，都做到了层层递进，使得读者能够系统地构建起对现代计算机体系结构的全面认知。我强烈推荐这本书给所有对计算机科学充满热情，渴望了解现代计算核心驱动力以及未来发展方向的读者。

这本书让我深刻认识到“低功耗与高性能的权衡艺术”。作者并没有简单地追求极致的性能，而是将读者引入了在资源有限的移动设备和嵌入式系统中，如何实现高效计算的复杂世界。书中关于“动态电压频率调整（DVFS）”和“时钟门控”等节能技术，用非常易懂的方式解释了如何通过动态地调整处理器的运行状态来降低功耗。我特别喜欢作者对“功耗预算”和“性能目标”之间平衡的探讨，他展示了在设计过程中，如何根据实际需求来权衡性能和功耗，以达到最优的设计方案。书中还对“能效比”这一关键指标进行了详细的分析，作者通过大量的实例，说明了如何通过优化微架构、指令集和软件协同设计来提升能效比。此外，作者还对“处理器架构的功耗模型”进行了深入的介绍，他揭示了不同组件（如ALU、寄存器文件、缓存）的功耗特性，以及如何利用这些信息来指导功耗优化。他对未来低功耗计算的发展趋势也进行了大胆的预测，例如智能可穿戴设备、物联网节点的普及，以及如何实现更精细的功耗管理。这本书的价值在于，它能够帮助读者理解在当今能源日益重要的时代，如何设计和优化计算系统，以在满足性能需求的同时，最大限度地降低功耗。

这本书最让我着迷的地方，在于它对“网络化计算与分布式系统的演进”所展现出的广阔视野。作者并没有将计算机体系结构仅仅局限于单台机器的范畴，而是将目光投向了由海量计算节点组成的庞大网络。书中关于“网络拓扑”和“路由算法”的讨论，让我对如何高效地连接和管理分布式系统有了全新的认识。我尤其喜欢作者对“一致性模型”和“容错机制”的深入分析，他清晰地解释了在分布式环境中，如何保证数据的一致性，以及如何通过冗余和备份等技术来应对节点故障。这些内容对于构建高可用、可扩展的分布式系统至关重要。书中还探讨了“分布式文件系统”和“分布式数据库”的架构设计，作者结合了Hadoop HDFS、Cassandra等实际案例，生动地展示了这些系统如何应对大规模数据存储和访问的挑战。此外，作者还对“云计算”和“边缘计算”等新兴的计算模式进行了前瞻性的分析，他揭示了这些模式如何改变了计算资源的分配方式，以及它们对未来计算架构带来的深远影响。这本书的价值在于，它能够帮助读者建立起对分布式系统整体运作的深刻理解，从而更好地应对当今互联互通的计算环境。

我被这本书对“新兴内存技术与存储体系结构”的精彩论述深深打动。作者并没有拘泥于传统的DRAM和NAND Flash，而是将目光投向了未来可能彻底改变存储格局的新型技术。书中关于“相变内存（PCM）”、“电阻式随机存取内存（ReRAM）”、“磁性随机存取内存（MRAM）”等非易失性内存（NVM）的特性和应用前景，让我对它们的潜力有了深刻的认识。我尤其喜欢作者对“内存/存储融合”的探讨，他解释了如何将NVM技术集成到更靠近处理器的位置，从而实现比传统存储器更快的访问速度和更低的功耗。书中还对“3D NAND”和“堆叠式DRAM”等技术的最新进展进行了介绍，并分析了它们如何通过增加存储密度和带宽来应对日益增长的数据需求。此外，作者还对“存储类内存（SCM）”这一介于内存和存储之间的全新概念进行了深入的探讨，他揭示了SCM如何在性能、容量和成本之间取得平衡，从而为大数据应用和高性能计算提供新的解决方案。他对未来存储体系结构的设计思路，例如“存内计算”和“数据感知存储”，都充满了前瞻性和启发性。这本书的价值在于，它能够帮助读者理解当前存储技术面临的挑战，并为探索和设计下一代存储体系结构提供重要的理论基础。

这本书以其对“量子计算与未来计算范式”的宏大叙事，彻底颠覆了我对计算的认知。作者并没有将量子计算仅仅看作是一个理论概念，而是深入探讨了其潜在的应用场景以及对未来计算格局的影响。书中关于“量子比特（qubit）”、“叠加态”和“量子纠缠”等基本概念的讲解，用非常直观的方式，让我体会到了量子力学在计算领域的独特魅力。我尤其喜欢作者对“量子算法”的介绍，例如Shor算法和Grover算法，他解释了这些算法如何在特定问题上展现出超越经典算法的指数级加速潜力。书中还对“量子硬件平台”的最新进展进行了回顾，作者分析了不同技术路线（如超导量子比特、离子阱、拓扑量子比特）的优劣势，以及它们在实现可扩展、容错的量子计算机方面所面临的挑战。此外，作者还对“量子化学模拟”、“药物发现”、“材料科学”和“密码学”等领域，量子计算可能带来的颠覆性影响进行了详细的论述。他对未来“量子优越性”的实现以及“量子霸权”的到来进行了大胆的预测。这本书的价值在于，它能够帮助读者建立起对量子计算这一颠覆性技术的深刻理解，并激发对未来计算范式的无限遐想。

这本书以一种非常独特的方式，让我对“安全计算与可信执行环境”这一重要议题产生了浓厚的兴趣。作者并没有将安全仅仅看作是一种附加功能，而是将其融入到计算机体系结构的根本设计之中。书中关于“加密硬件加速”和“安全启动”的讨论，让我对如何通过硬件来保护敏感数据有了更直观的认识。我尤其喜欢作者对“可信执行环境（TEE）”的深入阐述，他详细解释了TEE如何为应用程序提供一个隔离的、受保护的执行区域，从而防止恶意软件的访问和篡. he. 攻击。书中还对“硬件信任根”和“平台完整性验证”等概念进行了详尽的介绍，揭示了它们如何在系统启动和运行过程中，确保硬件和软件的完整性和可信性。此外，作者还对“侧信道攻击”和“硬件安全模块（HSM）”等进行了深入的探讨，他解释了这些攻击的原理，以及如何通过硬件设计和安全协议来抵御这些威胁。我对作者关于未来“硬件级隐私保护”的设想尤为赞赏，他描绘了一个更加安全、可信的计算未来。这本书的价值在于，它能够帮助读者建立起对计算安全体系的全面认识，并为设计更安全的计算系统提供重要的参考。