計算機體係結構:量化研究方法(第5版) [美]John L.Hennessy David epub pdf  mobi txt 電子書 下載

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[美] John L.Hennessy David 著

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發表於2024-11-26

商品介绍



店鋪: 博遠慧達圖書專營店
齣版社: 人民郵電齣版社
ISBN:9787115297655
商品編碼:27391996028
包裝:平裝
齣版時間:2013-01-01

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書籍描述

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基本信息

書名:計算機體係結構:量化研究方法(第5版)

定價:109.00元

售價:63.22元,便宜45.78元,摺扣57

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

齣版社:人民郵電齣版社

齣版日期:2013-01-01

ISBN:9787115297655

字數:

頁碼:

版次:1

裝幀:平裝

開本:16開

商品重量:0.999kg

編輯推薦


*的計算機體係結構著作
久負盛名的經典作品

內容提要


《計算機體係結構:量化研究方法(第5版)》是的計算機體係結構著作,是久負盛名的經典作品。書中係統地介紹瞭計算機係統的設計基礎、指令集係統結構、流水綫和指令集並行技術、層次化存儲係統與存儲設備、互連網絡以及多處理器係統等重要內容。在這個*版中,作者增加瞭當前炙手可熱的雲計算和手機客戶端技術等相關內容,探討瞭在手機、平闆電腦、筆記本電腦和其他移動計算設備上雲計算的軟硬件實現方式。 《計算機體係結構:量化研究方法(第5版)》可作為高等院校計算機專業本科生或研究生教材,也可作為從事計算機體係結構或計算機係統設計的工程技術人員的參考書。

目錄


作者介紹


John L. Hennessy是斯坦福大學的第10任校長,從1977年開始在該校電子工程與計算機係任教。Hennessy是IEEE和ACM會士,美國國傢工程院、國傢科學院和美國哲學院院士,美國藝術與科學院院士。他獲得過眾多奬項,如2001年度Eckert-Mauchly奬,錶彰他對RISC技術的貢獻;2001年度SeymourCray計算機工程奬;與DavidPatterson共同獲得的2000年度約翰馮諾依曼奬章。他還擁有7個榮譽博士學位。
1981年,John L.Hennessy帶領幾位研究生在斯坦福開始MIPS項目的研究。1984年完成該項目之後,他暫時離開大學,與他人共同籌建MIPS計算機係統公司(也就是現在的MIPS技術公司),這傢公司開發瞭早的商用RISC微處理器之一。到2006年,已經有20多億個MIPS微處理器被用於視頻遊戲、掌上電腦、激光打印機和網絡交換機等各種設備中。Hennessy後來領導瞭DASH(DirectorArchitecture for SharedMemory,共享存儲器控製體係結構)項目,這一項目設計瞭個可擴展緩存一緻性多處理器原型,其中的許多重要思想都在現代多處理器中得到瞭應用。除瞭參與科研活動、履行學校職責之外,他仍作為前期顧問和投資者參與瞭無數的創業項目。
David A.Patterson自1977年進入加州大學伯剋利分校執教以來,一直講授計算機體係結構課程,擁有該校計算機科學Pardee講座教授職位。他因為教學成果顯著而榮獲瞭加州大學的傑齣教學奬、ACM的Karlstrom奬、IEEE的Mulligan教育奬章和本科生教學奬。因為在RISC方麵的貢獻而獲得瞭IEEE技術成就奬和ACMEckert-Mauchly奬,他還因為在RAID方麵的貢獻而分享瞭IEEE Johnson信息存儲奬,並與JohnHennessy共同獲得瞭IEEE約翰馮諾依曼奬章和C & C奬金。和JohnHennessy相似,Patterson也是美國藝術與科學院院士、美國計算機曆史博物館院士、ACM和IEEE會士。他還被選入美國國傢工程院、美國國傢科學院和矽榖工程名人堂。Patterson身為美國總統信息技術顧問委員會委員,同時也是伯剋利電子工程與計算機科學係計算機科學分部主任、計算機研究協會主席和ACM主席。這一履曆使他榮獲瞭ACM和CRA頒發的傑齣服務奬。
在加州大學伯剋利分校,Patterson領導瞭RISCI的設計與實現工作,這可能是颱VLSI精簡指令集計算機,為商業SPARC體係結構奠定瞭基礎。他曾是廉價磁盤冗餘陣列(RedundantArrays of InexpensiveDisks,RAID)項目的之一,正是由於這一項目,纔有瞭後來許多公司齣品的可靠存儲係統。他還參與瞭工作站網絡(NetworkofWorkstations,NOW)項目,因為這一項目而有瞭因特網公司使用的集群技術和後來的雲計算。這些項目獲得瞭ACM頒發的三個論文奬。作為“算法-機器-人類”(AMP)實驗室和並行計算實驗室的主管,他目前在這裏開展自己的研究項目。AMP實驗室的目標是開發可擴展的機器學習算法、適用於倉庫級計算機的編程模型、能夠快速洞悉雲中海量數據的眾包(Crowd-Sourcing)工具。並行計算實驗室的目標是研發先進技術,為並行個人移動設備提供可擴展、可移植、方便快捷的效率軟件。

文摘





















序言



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