《Principles of High-Performance Processor Design: For High Performance Computing, Deep Neural Networks and Data Science（高性能处理器设计原理：用于高性能计算、深度神经网络和数据科学）》
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日期：2021-08-26
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作品总结
《Principles of High-Performance Processor Design: For High Performance Computing, Deep Neural Networks and Data Science（高性能处理器设计原理：用于高性能计算、深度神经网络和数据科学）》
本书描述了我们如何为高性能计算、人工智能和数据科学设计和制造高效的处理器。尽管有许多关于处理器设计的教科书，但我们对通用计算机体系结构的效率没有一个广泛接受的定义。没有对效率的定义，就很难对处理器设计做出科学方法的设计。本书给出了效率的明确定义，从而使处理器设计的科学方法成为可能。
第二章概述了高性能处理器的发展历史，讨论我们可以用什么数量来衡量这些处理器的效率。建议数量是使用给定半导体技术的给定应用的最小可能能耗与实际能耗之间的比率。在第 3 章中，针对许多实际应用，讨论了这个量是否可以在实践中使用。
第 4 章从这个角度讨论了过去和现在的通用处理器。第 5 章描述了我们如何实际设计效率接近最优的处理器，第 6 章描述了我们如何对此类处理器进行编程。
本书提供了一种看待高性能处理器设计领域的新方法。
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