本書由計(jì)算機(jī)科學(xué)家叢京生教授領(lǐng)銜撰寫，概述了高能效可定制體系結(jié)構(gòu)的研究動(dòng)態(tài)，包括可定制核和加速器、片上存儲(chǔ)定制以及互連優(yōu)化。書中不僅涵蓋技術(shù)層面的討論，還分析了一些成功的設(shè)計(jì)案例，并討論了它們?cè)谛阅芎湍苄Х矫娴挠绊?。本書可幫助該領(lǐng)域研究人員快速把握先進(jìn)研究方向，為未來計(jì)算系統(tǒng)大規(guī)模部署的深入研究、設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)提供參考。

　　作者簡(jiǎn)介Customizable Computing陳昱廷（Yu-Ting Chen）加州大學(xué)洛杉磯分校計(jì)算機(jī)科學(xué)系在讀博士。分別于2005年和2007年在臺(tái)灣“清華大學(xué)”獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)士學(xué)位和經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)士學(xué)位以及計(jì)算機(jī)科學(xué)碩士學(xué)位。作為暑期實(shí)習(xí)生，分別于2005年加入TSMC，2013年加入Intel Labs。他的研究方向包括計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)、集群計(jì)算以及DNA測(cè)序技術(shù)中的生物信息學(xué)。叢京生（Jason Cong）1985年于北京大學(xué)獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)士學(xué)位，并分別于1987年和1990年在伊利諾伊大學(xué)香檳分校獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)碩士學(xué)位和博士學(xué)位。現(xiàn)為加州大學(xué)洛杉磯分校（UCLA）計(jì)算機(jī)科學(xué)系和電子工程系校長(zhǎng)講席教授。他還擔(dān)任專用領(lǐng)域計(jì)算中心（Center for Domain-Specific Computing，CDSC）主任，UCLA和北京大學(xué)理工聯(lián)合研究所主任，以及超大規(guī)模集成電路技術(shù)（VLSI Architecture，Synthesis，and Technology，VAST）實(shí)驗(yàn)室主任，曾于2005～2008年任UCLA計(jì)算機(jī)系主任。他的研究領(lǐng)域涉及VLSI電路和系統(tǒng)綜合、可編程系統(tǒng)、新型計(jì)算體系結(jié)構(gòu)、納米系統(tǒng)以及高度可擴(kuò)展算法。他在這些領(lǐng)域發(fā)表了超過400篇著作，其中10篇獲佳論文獎(jiǎng)，兩篇獲十年內(nèi)具影響力論文獎(jiǎng)（ICCAD’14和ASPDAC’15），以及2001年ACM/IEEE電氣設(shè)計(jì)自動(dòng)化領(lǐng)域的 A. Richard Newton技術(shù)影響力獎(jiǎng)。于2000年當(dāng)選IEEE會(huì)士，2008年當(dāng)選ACM會(huì)士。2010年，因在電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化領(lǐng)域，特別是在FPGA綜合、VLSI互連優(yōu)化以及物理設(shè)計(jì)自動(dòng)化中所做出的開創(chuàng)性貢獻(xiàn)，獲得IEEE電路與系統(tǒng)協(xié)會(huì)年度技術(shù)成就獎(jiǎng)。邁克爾·吉爾（Michael Gill）于加州理工大學(xué)波莫納分校獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)士學(xué)位，于加州大學(xué)洛杉磯分校獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)碩士和博士學(xué)位。他的研究主要關(guān)注高性能體系結(jié)構(gòu)以及這類體系結(jié)構(gòu)的互連、編譯器、運(yùn)行時(shí)系統(tǒng)及操作系統(tǒng)。格倫·雷曼（Glenn Reinman）1996年于麻省理工學(xué)院獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)和工程學(xué)士學(xué)位。隨后分別于1999年和2001年在加州大學(xué)圣地亞哥分校獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)碩士學(xué)位和博士學(xué)位?，F(xiàn)為加州大學(xué)洛杉磯分校計(jì)算機(jī)科學(xué)系教授。肖冰峻（Bingjun Xiao）2010年于北京大學(xué)獲得微電子學(xué)士學(xué)位。分別于2012年和2015年在加州大學(xué)洛杉磯分校獲得電子工程碩士學(xué)位和博士學(xué)位。他的研究方向包括機(jī)器學(xué)習(xí)、集群計(jì)算和數(shù)據(jù)流優(yōu)化。致　謝Customizable Computing本研究由美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)計(jì)算遠(yuǎn)征項(xiàng)目（NSF Expeditions in Computing Award）CCF-0926127、未來體系結(jié)構(gòu)研究中心（Centerfor Future Architectures Research，CFAR）（作為六個(gè)“半導(dǎo)體先進(jìn)技術(shù)研發(fā)網(wǎng)絡(luò)”（STARnet）項(xiàng)目之一，由美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局（DARPA）和微電子高級(jí)研究公司（MARCO）贊助的半導(dǎo)體研究聯(lián)盟（Semiconductor Research Corporation，SRC）成立）以及美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)研究生助研獎(jiǎng)學(xué)金（NSF Graduate Research Fellowship Grant）#DGE-0707424支持。Yu-Ting Chen， Jason Cong， Michael Gill，Glenn Reinman， Bingjun Xiao2015年6月