中央處理器的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

電腦資訊科技應用 設計寶典

為了解決中央處理器的問題，作者林佳生 這樣論述：

「初學者的第一本電腦書籍，讓您輕鬆具備基本技巧。」   　　在我們的生活中，電腦扮演著積極的角色，在家庭、學校、職場，您與電腦已脫離不了闗係。作者以其從事電腦著作多年的經驗來撰寫本書，除了加強電腦與資訊的素養外，對於文書處理、試算表、資料庫等所需具備的基本技巧都有詳實的說明，而對於目前正熱門的影像處理、網頁設計及物件導向程式設計也都有實務的解說，本書從電腦的軟、硬體到網際網路，從基本原理到實務應用都有詳盡的解析，可讓學生對電腦有個整體的概念，極適合做為入門的第一本教科書。   　　本書帶領使用者一步一步地深入電腦的領域，是初學者的第一本電腦書籍，它除了讓您對電腦有一整體的概念外，對於所需具

備的基本技巧也有詳實的說明及實務上的應用。   　　◆ 對於電腦的硬體，除了了解其組成，各部門的運作原理外，對於其週邊裝置也有詳盡的描述，它們足以讓您依自己的需求規劃出所要的規格與配備。   　　◆ 在軟體方面，除了作業系統、應用軟體及程式語言的介紹外，對於基礎的應用軟體亦另闢章節作更詳盡的解說，可奠定電腦處理的根基。   　　◆ 在網際網路方面，除了瀏覽網站外，並告訴您如何設計自己的網站，其他如電子商務、電子交易的安全機制、防火牆等也都有詳盡的描述。   　　◆ 數位相機的風行帶動了影像處理的風潮，在影像處理方面，本書也告訴您如何輕鬆學習Photoshop工具及特效的使用。   　　◆ 在程

式語言方面，除了系統分析與程式設計有詳盡的解說外，對於目前正風行的物件導向程式設計，本書也有實務上的範例讓您一窺其堂奧。

中央處理器進入發燒排行的影片

基於繪圖處理器多執行緒之流水線平行演算法之LeNet實現

為了解決中央處理器的問題，作者金彥成 這樣論述：

LeNet卷積神經網路於1998年提出，LeNet作為卷積神經網路的鼻祖，為卷積神經網路這個領域奠定了良好的基礎。卷積神經網路因為卷積運算而能在圖像中良好的取得圖像中的特徵。但卷積在運算上有著很高的計算複雜度，因為如此高的計算複雜度，使卷積神經網路為了得到結果都需要一段時間。本論文提出一個流水線平行演算法，透過繪圖處理器的多執行緒與CUDA技術，將該演算法應用於LeNet架構加速，可以將原始LeNet的卷積層和池化層平行處理，加速整個神經網路的運算速度。此演算法也可以套用到其他擁有卷積層和池化層的卷積神經網路使用。本實驗平台使用第四代Intel Core I5-4570 @3.20GHz中央

處理器，GPU使用Nvidia Geforce GTX960 2GB顯示卡。實驗結果表明透過GPU使用流水線平行演算法建構的LeNet神經網路運算速度比起現在熱門的Tensorflow神經網路框架透過相同GPU所建立的LeNet神經網路快上四十三倍。

計算機概論：資訊武功祕笈(第17版)

為了解決中央處理器的問題，作者趙坤茂,張雅惠,黃俊穎,黃寶萱 這樣論述：

　　本書自出版至今，一直都是最受讀者喜愛的計算機概論書籍之一。 　　本書的撰述對象主要是針對理工學院與管理學院的大專生，以及有志自修資訊工程相關領域的朋友，因此，特別著重「資訊工程」基礎概念的介紹，在題材的選擇上，希望能讓讀者對計算機各領域的進展有概括性的理解。 　　本書也透過範例的實作及演練，讓讀者對書的內容將不僅有抽象性的概念，同時也有實質的體會。為了增添本書的可讀性，也在章節裡加入一些相關的題材，如：國際資訊界的一些名人軼事，以及某些資訊概念背後的故事等。希望本書能讓讀者對整個資訊工程領域有通盤性的認識。 本書特色 　　一、作者具多年任教「計算機概論」課程經驗

，並曾撰寫多本電腦暢銷書籍，實戰經驗豐富。 　　二、深入淺出地介紹硬體及軟體的概念，掌握計算機的發展趨勢，取材詳盡，極具參考價值。 　　三、每章前皆有章前導讀，讓讀者快速抓住該章重點。 　　四、「資訊科技專欄」補充各種新資訊，讓學習變得更有趣。 　　五、每章皆附有「學習評量」，豐富的題目讓讀者學習完該章內容後，可自我測試。 　　六、以輕鬆的筆調進行，圖文並茂，可讀性高，且習題豐富，可充實學生的自我評量。 　　七、專有名詞皆中英對照，奠定讀者未來的自學基礎，且校對嚴謹，錯誤率低，讀來流暢自然。 　　八、設有專屬網站，可隨時提供讀者最新的參考資料，作為研讀本書最佳輔助教材。 　　1.本書專屬網站：

www.csie.ntu.edu.tw/~kmchao/books/bcc/index.htm 　　2.全華opentech網站：www.opentech.com.tw

應用於記憶內運算電路之8T 8-kb靜態隨機存取記憶體電流特徵測試電路實現

為了解決中央處理器的問題，作者陳柏璋 這樣論述：

隨著近幾年來人工智慧的興起，各領域的專家學者們致力於研究人工智慧、機器學習與深度學習來驅動各種創新技術的實現。由於人工智慧系統需要執行大量的資料運算，導致對電腦速度的要求越來越高，若使用將中央處理器(CPU)與記憶體分開的傳統馮紐曼架構電腦，在CPU與記憶體之間資料傳輸的過程需消耗相當多的時間與功率，導致系統面臨資料處理速度緩慢與大量功耗的問題，這個現象稱作逢紐曼瓶頸。為了解決這個問題，記憶體內運算這個概念被提出，將需要處理的資料運算在記憶體內完成，減少資料需要在CPU與記憶體之間傳輸的次數，因而大幅減少功耗與資料傳輸的時間。近幾年來各式各樣的記憶體內運算電路被提出，其中有許多設計使用靜態隨

機存取記憶體(SRAM)陣列中的記憶體單元電流來完成記憶體內運算，然而由於受到製程漂移的影響，記憶體陣列中的每個記憶體單元電流並不相同造成運算結果產生錯誤。為了解決這個問題，本論文利用90nm CMOS實現了一個測試電路以測量一容量為8kb之8T SRAM陣列中每個記憶體單元之I/V電氣特性，據以了解製程飄移對使用SRAM陣列執行記憶體內運算的影響，並藉由量測結果決定出記憶體內運算電路合理的設計規格，避免過度設計浪費成本與功耗。