一、面向摩尔定律的设计

        计算机设计者面临的一个永恒的问题就是摩尔定律。摩尔定律指出：集成电路上可容纳的晶体管数每18~24个月就会翻一番。由于计算机设计通常需要几年时间，因此项目结束时芯片的集成度较之项目开始时，很容易翻一番甚至翻两番。所以计算机体系结构设计师应当预测设计完成时的工艺和技术水平，而不是设计开始时的工艺。

二、使用抽象简化设计

　　计算机架构师和程序员都需要开发能够提高效率的技术，否则设计周期会像资源规模随摩尔定律增长一样延长。提高硬件和软件开发效率的主要技术之一是使用抽象(abstraction)来表征不同级别的设计。从而，低层将细节隐藏起来，呈现给高层的只是一个简化的模型。

三、加速大概率事件

　　加速大概率事件(common case fast)远比优化小概率事件更能提高性能。大概率事件通常比小概率事件简单，因而更易于对其进行优化以提高性能。加速大概率事件意味着设计者需要知道哪些事件是经常发生的，这要经过仔细的实验与测量过程。

四、通过并行提高性能

　　从计算诞生开始，计算机架构师就给出了通过并行(parallel)执行操作来提高性能的设计方案。因此常常使用 硬件并行特性进行“加速”，对于硬件设计其实也就是面积换时间的思想。

五、通过流水线提高性能 

　　在计算机体系结构中，有一种并行技术非常普遍，这种技术有一个特殊的名字：流水线(pipelining)。例如，许多西部电影中有这样的场景，在消防车出现之前，人们用“水桶队列”来灭火——小镇居民们一个接一个排成长队，接力将水桶快速从水源传至火场，而不是让每个人来回奔跑运水灭火。

六、通过预测提高性能

        假设预测错误后恢复的代价不大， 并且预测的准确率相对较高，那么通过猜测的方式提前开始工作，要比等到确定知道能执行时才启动要效率高一些。

        例如CPU设计就是使用了分支预测，通过精确的动态分支预测技术来提高流水线效率。

        预测也体现了加速大概率事件的思想。

七、存储器层次结构

        现如今，计算机价格的很大一部分来自于存储器的开销。存储器对程序执行有很大的影响，其速度影响着程序的性能，其容量限制着解题的规模。因此，程序员总是希望存储器速度更快、容量更大、价格更便宜。计算机架构师发现，通过存储器层次结构(hierarchy ofmemory)可以来缓解这些相互矛盾的需求。在存储器层次中，位于顶层的存储器速度最快、容量最小，但每位价格最昂贵。反之，处于最底层的存储器速度最慢、容量最大，但每位价格最便宜。cache技术可以给程序员造成一种假象，让他们感觉自己所使用的主存既有存储器层次中顶层的高速度，又和底层存储器一样价格便宜量又足。

八、通过冗余提高可靠性

        计算机工作时不仅要快，还要稳定可靠。任何一个物理器件都有可能失效，因此可以通过增加冗余器件的方式提高系统的可靠性(dependable)。当发生失效时，冗余器件可以替代失效器件并帮助检测错误。例如，牵引式挂车后轴每边都有两个双轮胎，当一个轮胎出问题时，另一个轮胎保证卡车仍然可以继续行使。(卡车司机发现故障后，立即开往修理厂修复轮胎，从而又恢复了冗余性。)