并行编程、处理器与缓存：Kayvon 和 Kunle 的课堂回顾

作者是斯坦福大学四年级学生，选修了一门并行编程课程，发现这门课对微处理器架构的讲解令人大开眼界。授课教师凯文·法塔哈利安（图形与性能专家）和昆莱·奥卢科通（多核处理器先驱）是业内顶尖的学者。文章主要涵盖三个主题：硬件特化、CPU基础知识和缓存一致性。硬件特化是由人工智能对能源和性能的需求驱动的；登纳德缩放定律大约在2005年至2007年结束，因此像加速器这样的专用硬件在执行并行算术运算时更加节能。CPU由控制单元、算术逻辑单元（ALU）和寄存器组成，这些都由晶体管构建。缓存是一种临时存储，能在不影响正确性的情况下提升性能，而像MESI这样的缓存一致性协议则能确保多个缓存之间的数据一致性。作者还提到，这门课程没有涵盖单指令多数据（SIMD）、SPML、图形处理器（GPU）、统一计算设备架构（CUDA）、锁和事务性内存，并附上了关于微处理器制造的视频和来自莫斯科物理技术学院（MIPT）的铁电存储器研究论文的链接。