來自《計算機體系結構：量化研究方法》（第5版）的評語

“《計算機體系結構：量化研究方法》（第5版）繼續發揚傳統，為學習計算機體系結構的學生提供了有關當前計算平臺的最新資訊，使他們能夠洞悉體系結構，為設計未來系統提供幫助。這一新版本的亮點在於大幅修訂了資料級並行章節，用傳統的計算機體系結構術語進行了清晰的解讀，褪去了GPU體系結構的神祕感。” ——Krste Asanović，加州大學伯克利校區

“《計算機體系結構：量化研究方法》是一部經典，猶如美酒，久而彌醇。我在本科畢業時第一次購買了本書，它到現在仍然是我最經常參考的書籍之一。當第4版問世時，我發現其中包含了如此之多的新材料，為了跟上這一領域的最新趨勢，我必須得再買一本。而當我審閱第5版時，我發現Hennessy和Patterson幾乎是重寫了一遍。全書內容都進行了大量更新，對於希望真正理解雲和倉庫級計算的人們來說，單憑第6章一章的內容，這個新版本就值得一讀。只有Hennessy和Patterson才可能接觸到Google、Amazon、Microsoft、其他雲端計算與網際網路級應用提供商的內部人士，對這一重要領域，業內再也找不到更出色的介紹材料了。” ——James Hamilton，Amazon Web服務部門

“當研究生們用50000個電晶體制造計算機時，Hennessy和Patterson撰寫了本書的第一版。今天，倉庫級的計算機中包含了許多伺服器，每個伺服器中包含數十個獨立處理器和數十億個電晶體。計算機體系結構一直在不停地快速發展，而《計算機體系結構：量化研究方法》緊緊跟隨它的步伐，每個版本都準確地解釋和分析了這一領域激動人心的新興重要思想。” ——James Larus，微軟研究院

“這一版新增加了一章非常豐富的內容，用來討論向量、SIMD和GPU體系結構中的資料級並行。它解釋了暢銷GPU內部的關鍵體系結構概念，給出這些概念與傳統術語的對應關係，並與向量和SIMD體系結構進行了對比。這一內容非常及時，與業內向GPU平行計算的普遍轉向相適應。《計算機體系結構：量化研究方法》繼續發揚了自己的優點——全面地介紹了體系結構方面的重大新進展！” ——John Nickolls，NVIDIA

“本書現在已經成為一本經典教科書了，這一版突出介紹了顯式並行（資料、執行緒、請求）的優勢，用整整一章來描述每一種型別。資料並行一章尤為奪目：通過向量SIMD、指令級SIMD和GPU的對比，避開每種體系結構的專用術語，揭示了這些體系結構之間的相似與區別。” ——Kunle Olukotun，史丹佛大學

“《計算機體系結構：量化研究方法》（第5版）探討了各種並行概念和它們各自在不同方面做出的權衡。和過去的幾個版本一樣，這一新版本中同樣涵蓋了最新的技術發展趨勢。兩個重點是個人移動裝置（PMD）和倉庫級計算（WSC）的爆炸性增長——與原來的效能相比，這裡的焦點已經轉為尋求在更高層次上達到效能與能效之間的平衡。這些趨勢刺激了人們對更強勁處理功能的需求，而這種需求又推動人們在並行道路上走得更遠。” ——Andrew N. Sloss, Consultant Engineer, ARM ARM System Developer’s Guide一書的作者