O abordare cantitativă – a 6-a ediție americană cu un cuvânt înainte de Norman P. Jouppi. Traducere – Supraveghere științifică de Dimitris Gizopoulos, Universitatea din Atena. A șasea ediție a acestui clasic manual a fost revizuită complet cu ultimele evoluții în arhitectura procesorului și a sistemului.

Acum conține exemple din arhitectura setului de instrucțiuni RISC-V („RISC Five”), un set de instrucțiuni modern dezvoltat și proiectat pentru a fi un standard adoptabil liber și gratuit. Include, de asemenea, un capitol nou despre arhitecturi specifice domeniului (domain-specific architectures) și un capitol actualizat despre calculul la scară de depozit (warehouse-scale computing) care prezintă primele informații disponibile public despre cel mai recent computer de scară de depozit al Google.

Cuprinsul cărții: Introducere – Capitolul 1: Bazele proiectării cantitative și Analiză – Capitolul 2: Proiectarea ierarhiei memoriei – Capitolul 3: Paralelismul la nivel de instrucțiune și eficientizarea acestuia – Capitolul 4: Paralelismul la nivel de date în arhitecturi vectoriale, SIMD și GPU – Capitolul 5: Paralelismul la nivel de fir – Capitolul 6: Calculatoare la scară de depozit pentru eficientizarea paralelismului la nivel de cerere și la nivel de date – Capitolul 7: Arhitecturi specifice domeniului – Anexa A: Principiile seturilor de instrucțiuni – Anexa B: Revizuirea ierarhiei memoriei – Anexa C: Pipelining: concepte fundamentale și intermediare – Bibliografie – Index.

Capitole importante ale cărții: Include un nou capitol despre arhitecturile specifice domeniului (domain-specific architectures) și explică cum este singura cale pentru îmbunătățirea performanței și eficienței energetice, având în vedere sfârșitul Legii lui Moore și scalarea Dennard. Prezintă patru arhitecturi specifice domeniului din industrie: Unitatea de Procesare a Tensorilor (Tensor Processing Unit) de la Google, nucleul Pixel Visual Core de la Google, procesorul pentru rețele neuronale (Neural Network Processor) Nervana de la Intel și acceleratorul Catapult de la Microsoft.

Include actualizări extinse în capitolul despre calculul la scară de depozit, printre care primele informații disponibile public despre cel mai recent computer de scară de depozit al Google. Oferă actualizări în alte capitole, printre care material nou referitor la utilizarea memoriei DRAM stivuite (stacked) pentru performanța noii GPU Pascal de la NVIDIA în comparație cu noua CPU Skylake de la Intel cu extensii AVX-512, și adăugiri extinse în conținutul care acoperă arhitectura și organizarea procesoarelor multicore.

Au spus despre carte: „Această a șasea ediție vine într-un moment critic: Legea lui Moore se estompează exact în momentul în care sistemele de învățare profundă (deep learning) necesită cicluri de calcul fără precedent. Noul capitol despre arhitecturile specifice domeniului (domain-specific architectures) documentează un număr de abordări promițătoare și prezice o renaștere a arhitecturii calculatoarelor. Așa cum savanții din Renașterea Europeană, arhitecții calculatoarelor trebuie să înțeleagă propria lor istorie și apoi să combine lecțiile acestei istorii cu tehnici noi pentru a reconstrui lumea.” —Cliff Young, Google.

John L. Hennessy: Profesor de Inginerie Electrică și Știința Calculatoarelor, Președinte Emerit al Universității Stanford, Premiul ACM A.M. Turing, 2017. David A. Patterson: Inginer Distins, Google, Profesor Emerit pe catedra Pardee în Știința Calculatoarelor, Universitatea din California, Berkeley, Premiul ACM A.M Turing, 2017.