可定制计算

　　本书由计算机科学家丛京生教授领衔撰写，概述了高能效可定制体系结构的研究动态，包括可定制核和加速器、片上存储定制以及互连优化。书中不仅涵盖技术层面的讨论，还分析了一些成功的设计案例，并讨论了它们在性能和能效方面的影响。本书可帮助该领域研究人员快速把握先进研究方向，为未来计算系统大规模部署的深入研究、设计和实现提供参考。

　　作者简介Customizable Computing陈昱廷（Yu-Ting Chen）加州大学洛杉矶分校计算机科学系在读博士。分别于2005年和2007年在台湾“清华大学”获得计算机科学学士学位和经济学学士学位以及计算机科学硕士学位。作为暑期实习生，分别于2005年加入TSMC，2013年加入Intel Labs。他的研究方向包括计算机体系结构、集群计算以及DNA测序技术中的生物信息学。丛京生（Jason Cong）1985年于北京大学获得计算机科学学士学位，并分别于1987年和1990年在伊利诺伊大学香槟分校获得计算机科学硕士学位和博士学位。现为加州大学洛杉矶分校（UCLA）计算机科学系和电子工程系校长讲席教授。他还担任专用领域计算中心（Center for Domain-Specific Computing，CDSC）主任，UCLA和北京大学理工联合研究所主任，以及超大规模集成电路技术（VLSI Architecture，Synthesis，and Technology，VAST）实验室主任，曾于2005～2008年任UCLA计算机系主任。他的研究领域涉及VLSI电路和系统综合、可编程系统、新型计算体系结构、纳米系统以及高度可扩展算法。他在这些领域发表了超过400篇著作，其中10篇获佳论文奖，两篇获十年内具影响力论文奖（ICCAD’14和ASPDAC’15），以及2001年ACM/IEEE电气设计自动化领域的 A. Richard Newton技术影响力奖。于2000年当选IEEE会士，2008年当选ACM会士。2010年，因在电子设计自动化领域，特别是在FPGA综合、VLSI互连优化以及物理设计自动化中所做出的开创性贡献，获得IEEE电路与系统协会年度技术成就奖。迈克尔·吉尔（Michael Gill）于加州理工大学波莫纳分校获得计算机科学学士学位，于加州大学洛杉矶分校获得计算机科学硕士和博士学位。他的研究主要关注高性能体系结构以及这类体系结构的互连、编译器、运行时系统及操作系统。格伦·雷曼（Glenn Reinman）1996年于麻省理工学院获得计算机科学和工程学士学位。随后分别于1999年和2001年在加州大学圣地亚哥分校获得计算机科学硕士学位和博士学位。现为加州大学洛杉矶分校计算机科学系教授。肖冰峻（Bingjun Xiao）2010年于北京大学获得微电子学士学位。分别于2012年和2015年在加州大学洛杉矶分校获得电子工程硕士学位和博士学位。他的研究方向包括机器学习、集群计算和数据流优化。致　谢Customizable Computing本研究由美国国家科学基金会计算远征项目（NSF Expeditions in Computing Award）CCF-0926127、未来体系结构研究中心（Centerfor Future Architectures Research，CFAR）（作为六个“半导体先进技术研发网络”（STARnet）项目之一，由美国国防高级研究计划局（DARPA）和微电子高级研究公司（MARCO）赞助的半导体研究联盟（Semiconductor Research Corporation，SRC）成立）以及美国国家科学基金会研究生助研奖学金（NSF Graduate Research Fellowship Grant）#DGE-0707424支持。Yu-Ting Chen， Jason Cong， Michael Gill，Glenn Reinman， Bingjun Xiao2015年6月