摘抄自《计算机组成与设计—硬件/软件接口》

1. 面向摩尔定律的设计

计算机设计者面临的一个永恒问题就是摩尔定律（Moore’s Law）驱动的快速变化。摩尔定律指出单芯片上的集成度没18-24个月翻一番。摩尔定律是Intel公司的创始人之一Gordon Moore在1965年对集成电路集成度做出的预测。由于计算机设计需要几年时间，因此在项目结束时，单芯片的集成度相对于设计开始时很容易翻一番甚至翻两番。像一个双向飞碟运动员一样，计算机设计者必须预测其设计完成时的工艺水平，而不是设计开始时的。

2. 使用抽象简化设计

计算机架构师和程序员必须发明能够提高产量的技术。否则设计时间也会向资源规模一样按照摩尔定律增长。提高硬件和软件生产率的主要技术之一是使用抽象（abstraction）来表示不同的设计层次，在高层次中看不到低层次的细节，只能看到一个简化的模型。

例如计算机网络层次划分模型，软件开发SDK，API等无不体现出抽象的思想。

3. 加速大概率事件

加速大概率事件（Common case fast）远比优化小概率时间更能提高性能。大概率事件通常比小概率事件简单，从而易于提高。大概率事件规则意味着设计者需要知道什么事件是经常发生的，这只有通过仔细的实验与评估才能得出。可以把加速大概率事件想象成一辆赛车，由于通常情况下只有一两名乘客，因此提高赛车的速度要比提高小型货车的速度容易。

4. 通过并行提高性能

从计算机诞生开始，计算机设计者就通过并行执行操作来提高性能。

5. 通过流水线提高性能

在计算机系统结构中，一个特别的并行性场景就是流水线（pipelining）。例如许多西部片中，一些坏人在制造火灾，在消防车出现之前会有一个“消防队列”来灭火——小镇的居民们排成一排通过水桶接力快速将水桶从水源传至火场，而不是每个人都在来回奔跑。可以把流水线想象成一系列水管，其中每一块代表一个流水级。

6. 通过预测提高性能

遵循谚语“求人准许不如求人原谅”，最后一个伟大的思想就是预测（prediction）。在某些情况下，如果假定从误预测恢复执行代价不高并且预测的准确率相对较高，则通过猜测的方式提前开始某些操作，要比等到确切知道这些操作应该启动时才开始要快一些。

7. 存储器层次

由于存储器的速度通常影响性能，存储器的容量限制了解题的规模，当今计算系统中存储器的代价占了主要部分，因此程序员希望存储器速度更快，容量更大，价格更便宜。设计师们发现可以通过存储器层次（hierarchy of memory）来解决这些相互矛盾的需求。在存储器层次中，速度最快，容量最小并且每位价格最昂贵的存储器位于顶层，而速度最慢，容量最大且每位价格最便宜的存储器位于最底层。程序员看到的主存同时具有存储器层次中顶层的高速度和底层的大容量和便宜的特征。可以把存储器层次想象成一个堆叠的三角形，该形状表示速度/价格/和容量：越靠近顶端，存储器速度越快/每位价格越高：底层宽度越大，存储器容量越大。

8. 通过冗余提高可靠性

计算机不仅需要速度快，还要工作可靠。由于任何一个物理器件都有可能失效，因此可以通过使用冗余部件的方式提高系统的可靠性（dependable），冗余部件可以替换失效部件并可以帮助检测错误。可以通过牵引式挂车来理解可靠性：牵引式挂车后轴两边具有双轮胎，在一个轮胎出问题时卡车仍然可以继续工作。（在一个轮胎出问题时，卡车司机立即直接开往修理厂进行修理，从而恢复冗余性。）