计算机体系结构：一种定量方法（第五版）是经典著作《计算机体系结构：一种定量方法》的最新版本。这本书自第一版出版以来，以其深入的理论基础和对当前计算平台最新信息的更新，持续为计算机体系结构的学生提供知识，并帮助他们设计未来的系统。书中特别重视定量分析，强调精确度量和系统性能之间的关系，这也是“定量方法”这一标题的由来。
新版《计算机体系结构：一种定量方法》的亮点之一是大幅修订了数据级并行性（Data-Level Parallelism, DLP）的章节。这一章节清晰地阐释了GPU架构，使用传统计算机体系结构术语，并对向量、单指令多数据（SIMD）和GPU架构进行了解释和比较。新的内容旨在去除围绕GPU架构的神秘面纱，为学生和设计者提供易于理解的架构概念。
此外，新版书籍还特别关注了数据级并行性在向量、SIMD以及GPU架构中的应用。这一部分不仅涉及到了架构概念在广泛销售的GPU中的应用，而且将这些概念与传统的术语联系起来，还将它们与向量和SIMD架构进行了对比。通过这种方式，学生可以更好地理解并行计算的多样性和复杂性。
这本书中引用的一些知名人士如Krste Asanovic（加州大学伯克利分校），James Hamilton（亚马逊网络服务）和James Larus（微软研究院）都强调了此书对当前计算机体系结构领域的影响，以及它如何有效地帮助读者理解和设计未来的计算系统。它不仅提供了关于云和大规模计算的知识，而且还因为能够接触到Google、Amazon、Microsoft等云服务和互联网规模应用提供者的内幕知识而闻名。
书中提到了计算机体系结构的快速发展。从第一版的出版到现在的第五版，这本书已经见证了从5万个晶体管的计算机到今天包含数百个独立处理器和数十亿晶体管的大型计算机的发展。计算机体系结构领域的进化是迅速和持续的，而《计算机体系结构：一种定量方法》这本书一直保持同步，每个版本都准确地解释和分析了这个领域激动人心的重要新兴思想。
本书的内容覆盖了计算机体系结构的核心概念和最新的技术发展趋势，特别是对于并行处理技术、大规模云计算架构以及GPU与传统向量、SIMD架构的比较。这些知识点对于理解现代计算机系统的设计和性能优化至关重要。
