Arquitetura de Computadores 6ª Edição
Uma Abordagem Quantitativa
- 6th Edition - June 21, 2019
- Imprint: Elsevier Editora Ltda.
- Authors: John L. Hennessy, David A. Patterson
- Language: Portuguese
- eBook ISBN:9 7 8 - 8 5 - 3 5 2 - 9 1 7 5 - 9
Arquitetura de Computadores: Uma Abordagem Quantitativa foi considerado leitura essencial por instrutores, estudantes e praticantes de projeto de computadores por quase 30 anos. Es… Read more
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Arquitetura de Computadores: Uma Abordagem Quantitativa foi considerado leitura essencial por instrutores, estudantes e praticantes de projeto de computadores por quase 30 anos. Esta 6ª edição deste clássico é totalmente revisada com os mais recentes desenvolvimentos em arquitetura de processador e sistema. E agora apresenta exemplos de arquitetura do conjunto de instruções RISC-V (RISC Five), um moderno conjunto de instruções RISC desenvolvido e projetado para ser um padrão livre e abertamente adotável.
Também inclui um novo capítulo sobre arquiteturas específicas do domínio e um capítulo atualizado sobre computação em escala warehouse que apresenta as primeiras informações públicas sobre o mais novo WSC da Google. Fiel à sua missão original de desmistificar a arquitetura de computadores, esta edição continua a longa tradição de se concentrar em áreas nas quais acontece a inovação computacional mais emocionante, mantendo sempre a ênfase no bom projeto de engenharia.
- Um capítulo novo que explica como as arquiteturas específicas do domínio são o único caminho em direção à melhoria do desempenho e eficiência de energia, considerando o fim da Lei de Moore e a escala de Dennard;
- Uma introdução dos quatro DSAs da indústria: Google Tensor Processing Unit, Google Pixel Visual Core, Intel Nervana Neural Network Processor e Microsoft Catapult;
- Muitas atualizações no capítulo sobre computação em escala warehouse, com as primeiras informações sobre o mais recente WSC da Google;
- Atualizações dos outros capítulos, incluindo um material novo sobre o tratamento de DRAM empilhada; dados sobre o desempenho da nova GPU NVIDIA Pascal versus a nova CPU Skylake AVX-512 da Intel; e muitos acréscimos ao material a respeito de arquitetura e organização multicore.
Alunos de Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Engenharia da Computação e Informática
INTRODUÇÃO ........................................................................................................................... ix
PREFÁCIO .................................................................................................................................xv
AGRADECIMENTOS .............................................................................................................xxi
Capítulo 1 Fundamentos do projeto e análise quantitativos .............................1
Capítulo 2 Projeto de hierarquia de memória ...................................................69
Capítulo 3 Paralelismo em nível de instrução e sua exploração ...................149
Capítulo 4 Paralelismo em nível de dados em arquiteturas vetoriais, SIMD e GPU .....................................................................................249
Capítulo 5 Paralelismo em nível de thread .....................................................325
Capítulo 6 Computadores em escala warehouse para explorar paralelismo em nível de requisição e em nível de dados ............411
Capítulo 7 Arquiteturas específi cas do domínio .............................................477
Apêndice A Princípios e exemplos de conjuntos de instruções ......................A-1
Apêndice B Revisão da hierarquia da memória ................................................B-1
Apêndice C Pipelining: conceitos básicos e intermediários ............................C-1
REFERÊNCIAS ....................................................................................................................... R-1
ÍNDICE ..................................................................................................................................... I-1
PREFÁCIO .................................................................................................................................xv
AGRADECIMENTOS .............................................................................................................xxi
Capítulo 1 Fundamentos do projeto e análise quantitativos .............................1
Capítulo 2 Projeto de hierarquia de memória ...................................................69
Capítulo 3 Paralelismo em nível de instrução e sua exploração ...................149
Capítulo 4 Paralelismo em nível de dados em arquiteturas vetoriais, SIMD e GPU .....................................................................................249
Capítulo 5 Paralelismo em nível de thread .....................................................325
Capítulo 6 Computadores em escala warehouse para explorar paralelismo em nível de requisição e em nível de dados ............411
Capítulo 7 Arquiteturas específi cas do domínio .............................................477
Apêndice A Princípios e exemplos de conjuntos de instruções ......................A-1
Apêndice B Revisão da hierarquia da memória ................................................B-1
Apêndice C Pipelining: conceitos básicos e intermediários ............................C-1
REFERÊNCIAS ....................................................................................................................... R-1
ÍNDICE ..................................................................................................................................... I-1
- Edition: 6
- Published: June 21, 2019
- Imprint: Elsevier Editora Ltda.
- Language: Portuguese
JH
John L. Hennessy
ACM named John L. Hennessy a recipient of the 2017 ACM A.M. Turing Award for pioneering a systematic, quantitative approach to the design and evaluation of computer architectures with enduring impact on the microprocessor industry. John L. Hennessy is a Professor of Electrical Engineering and Computer Science at Stanford University, where he has been a member of the faculty since 1977 and was, from 2000 to 2016, its tenth President. Prof. Hennessy is a Fellow of the IEEE and ACM; a member of the National Academy of Engineering, the National Academy of Science, and the American Philosophical Society; and a Fellow of the American Academy of Arts and Sciences. Among his many awards are the 2001 Eckert-Mauchly Award for his contributions to RISC technology, the 2001 Seymour Cray Computer Engineering Award, and the 2000 John von Neumann Award, which he shared with David Patterson. He has also received seven honorary doctorates.
Affiliations and expertise
Departments of Electrical Engineering and Computer Science, Stanford University, USADP
David A. Patterson
ACM named David A. Patterson a recipient of the 2017 ACM A.M. Turing Award for pioneering a systematic, quantitative approach to the design and evaluation of computer architectures with enduring impact on the microprocessor industry. David A. Patterson is the Pardee Chair of Computer Science, Emeritus at the University of California Berkeley. His teaching has been honored by the Distinguished Teaching Award from the University of California, the Karlstrom Award from ACM, and the Mulligan Education Medal and Undergraduate Teaching Award from IEEE. Patterson received the IEEE Technical Achievement Award and the ACM Eckert-Mauchly Award for contributions to RISC, and he shared the IEEE Johnson Information Storage Award for contributions to RAID. He also shared the IEEE John von Neumann Medal and the C & C Prize with John Hennessy. Like his co-author, Patterson is a Fellow of the American Academy of Arts and Sciences, the Computer History Museum, ACM, and IEEE, and he was elected to the National Academy of Engineering, the National Academy of Sciences, and the Silicon Valley Engineering Hall of Fame. He served on the Information Technology Advisory Committee to the U.S. President, as chair of the CS division in the Berkeley EECS department, as chair of the Computing Research Association, and as President of ACM. This record led to Distinguished Service Awards from ACM, CRA, and SIGARCH.
Affiliations and expertise
Pardee Professor of Computer Science, Emeritus, University of California, Berkeley, USA