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计算机体系结构:量化研究方法(第5版) [美]John L.Hennessy David epub pdf  mobi txt 电子书 下载

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[美] John L.Hennessy David 著

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发表于2024-04-29

商品介绍



店铺: 博远慧达图书专营店
出版社: 人民邮电出版社
ISBN:9787115297655
商品编码:27391996028
包装:平装
出版时间:2013-01-01

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书籍描述

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基本信息

书名:计算机体系结构:量化研究方法(第5版)

定价:109.00元

售价:63.22元,便宜45.78元,折扣57

作者:John L.Hennessy David A.Patterson,贾

出版社:人民邮电出版社

出版日期:2013-01-01

ISBN:9787115297655

字数:

页码:

版次:1

装帧:平装

开本:16开

商品重量:0.999kg

编辑推荐


*的计算机体系结构著作
久负盛名的经典作品

内容提要


《计算机体系结构:量化研究方法(第5版)》是的计算机体系结构著作,是久负盛名的经典作品。书中系统地介绍了计算机系统的设计基础、指令集系统结构、流水线和指令集并行技术、层次化存储系统与存储设备、互连网络以及多处理器系统等重要内容。在这个*版中,作者增加了当前炙手可热的云计算和手机客户端技术等相关内容,探讨了在手机、平板电脑、笔记本电脑和其他移动计算设备上云计算的软硬件实现方式。 《计算机体系结构:量化研究方法(第5版)》可作为高等院校计算机专业本科生或研究生教材,也可作为从事计算机体系结构或计算机系统设计的工程技术人员的参考书。

目录


作者介绍


John L. Hennessy是斯坦福大学的第10任校长,从1977年开始在该校电子工程与计算机系任教。Hennessy是IEEE和ACM会士,美国国家工程院、国家科学院和美国哲学院院士,美国艺术与科学院院士。他获得过众多奖项,如2001年度Eckert-Mauchly奖,表彰他对RISC技术的贡献;2001年度SeymourCray计算机工程奖;与DavidPatterson共同获得的2000年度约翰冯诺依曼奖章。他还拥有7个荣誉博士学位。
1981年,John L.Hennessy带领几位研究生在斯坦福开始MIPS项目的研究。1984年完成该项目之后,他暂时离开大学,与他人共同筹建MIPS计算机系统公司(也就是现在的MIPS技术公司),这家公司开发了早的商用RISC微处理器之一。到2006年,已经有20多亿个MIPS微处理器被用于视频游戏、掌上电脑、激光打印机和网络交换机等各种设备中。Hennessy后来领导了DASH(DirectorArchitecture for SharedMemory,共享存储器控制体系结构)项目,这一项目设计了个可扩展缓存一致性多处理器原型,其中的许多重要思想都在现代多处理器中得到了应用。除了参与科研活动、履行学校职责之外,他仍作为前期顾问和投资者参与了无数的创业项目。
David A.Patterson自1977年进入加州大学伯克利分校执教以来,一直讲授计算机体系结构课程,拥有该校计算机科学Pardee讲座教授职位。他因为教学成果显著而荣获了加州大学的杰出教学奖、ACM的Karlstrom奖、IEEE的Mulligan教育奖章和本科生教学奖。因为在RISC方面的贡献而获得了IEEE技术成就奖和ACMEckert-Mauchly奖,他还因为在RAID方面的贡献而分享了IEEE Johnson信息存储奖,并与JohnHennessy共同获得了IEEE约翰冯诺依曼奖章和C & C奖金。和JohnHennessy相似,Patterson也是美国艺术与科学院院士、美国计算机历史博物馆院士、ACM和IEEE会士。他还被选入美国国家工程院、美国国家科学院和硅谷工程名人堂。Patterson身为美国总统信息技术顾问委员会委员,同时也是伯克利电子工程与计算机科学系计算机科学分部主任、计算机研究协会主席和ACM主席。这一履历使他荣获了ACM和CRA颁发的杰出服务奖。
在加州大学伯克利分校,Patterson领导了RISCI的设计与实现工作,这可能是台VLSI精简指令集计算机,为商业SPARC体系结构奠定了基础。他曾是廉价磁盘冗余阵列(RedundantArrays of InexpensiveDisks,RAID)项目的之一,正是由于这一项目,才有了后来许多公司出品的可靠存储系统。他还参与了工作站网络(NetworkofWorkstations,NOW)项目,因为这一项目而有了因特网公司使用的集群技术和后来的云计算。这些项目获得了ACM颁发的三个论文奖。作为“算法-机器-人类”(AMP)实验室和并行计算实验室的主管,他目前在这里开展自己的研究项目。AMP实验室的目标是开发可扩展的机器学习算法、适用于仓库级计算机的编程模型、能够快速洞悉云中海量数据的众包(Crowd-Sourcing)工具。并行计算实验室的目标是研发先进技术,为并行个人移动设备提供可扩展、可移植、方便快捷的效率软件。

文摘





















序言



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