獨顯卡的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦李金洪寫的 PyTorch深度學習和圖神經網路(卷1)--基礎知識 和陳敬雷的 超越多顯卡多機器:分散式機器學習超速實戰都 可以從中找到所需的評價。
另外網站行動運算新體驗-筆記型電腦市場與產品發展趨勢分析也說明:其中可觀察其數位家庭及影音多媒體機種中,採用獨顯技術、寬螢幕、TV Tuner與支援Dolby音效為 100%,著重顯示能力與影音功能,可見此兩區隔設計概念相近;其中 G1為主打 ...
這兩本書分別來自人民郵電 和深智數位所出版 。
中華科技大學 經營管理研究所 洪儒瑤所指導 陳淑芬的 台灣DRAM產業的發展趨勢與機會研究 (2021),提出獨顯卡關鍵因素是什麼,來自於DRAM、策略、南亞科、華邦電。
而第二篇論文國立臺灣海洋大學 機械與機電工程學系 林益煌所指導 李威霖的 運用深度學習於風機驅動鏈組件與電力模組之狀態辨識與分類 (2020),提出因為有 深度學習、圖像辨識、神經網路的重點而找出了 獨顯卡的解答。
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PyTorch深度學習和圖神經網路(卷1)--基礎知識
為了解決獨顯卡 的問題,作者李金洪 這樣論述:
本書從基礎知識開始,介紹深度學習與圖神經網路相關的一系列技術與實現方法,主要內容包括PyTorch的使用、神經網路的原理、神經網路的基礎模型、圖神經網路的基礎模型。書中側重講述與深度學習基礎相關的網路模型和演算法思想,以及圖神經網路的原理,且針對這些知識點給出在PyTorch框架上的實現代碼。本書適合想學習圖神經網路的技術人員、人工智慧從業人員閱讀,也適合作為大專院校相關專業的師生用書和培訓班的教材。 李金洪 精通C、Python、Java語言,擅長神經網路、演算、協定分析、移動互聯網安全架構等技術,先後擔任過CAD演算工程師、架構師、專案經理、部門經理等職位。參與過深度
學習領域某移動互聯網後臺的OCR項目,某娛樂節目機器人的語音辨識、聲紋識別專案,金融領域的若干分類專案。 第一篇 入門——PyTorch基礎 第1章 快速瞭解人工智慧與PyTorch 3 1.1 圖神經網路與深度學習 4 1.1.1 深度神經網路 4 1.1.2 圖神經網路 4 1.2 PyTorch是做什麼的 4 1.3 PyTorch的特點 5 1.4 PyTorch與TensorFlow各有所長 6 1.5 如何使用本書學好深度學習 8 第2章 搭建開發環境 9 2.1 下載及安裝Anaconda 10 2.1.1 下載Anaconda開發工具 10 2.1.2
安裝Anaconda開發工具 10 2.1.3 安裝Anaconda開發工具時的注意事項 11 2.2 安裝PyTorch 11 2.2.1 打開PyTorch官網 12 2.2.2 配置PyTorch安裝命令 12 2.2.3 使用配置好的命令安裝PyTorch 12 2.2.4 配置PyTorch的鏡像源 13 2.3 熟悉Anaconda 3的開發工具 15 2.3.1 快速瞭解Spyder 15 2.3.2 快速瞭解Jupyter Notebook 17 2.4 測試開發環境 18 第3章 PyTorch基本開發步驟——用邏輯回歸擬合二維資料 19 3.1 實例1:從一組看似混亂的資
料中找出規律 20 3.1.1 準備數據 20 3.1.2 定義網路模型 21 3.1.3 搭建網路模型 22 3.1.4 訓練模型 23 3.1.5 視覺化訓練結果 23 3.1.6 使用及評估模型 24 3.1.7 視覺化模型 25 3.2 模型是如何訓練出來的 26 3.2.1 模型裡的內容及意義 26 3.2.2 模型內部資料流程向 27 3.3 總結 27 第4章 快速上手PyTorch 29 4.1 神經網路中的幾個基底資料型別 30 4.2 張量類的基礎 30 4.2.1 定義張量的方法 30 4.2.2 張量的類型 32 4.2.3 張量的type()方法 33 4.3 張量
與NumPy 34 4.3.1 張量與NumPy類型資料的相互轉換 34 4.3.2 張量與NumPy各自的形狀獲取 34 4.3.3 張量與NumPy各自的切片操作 34 4.3.4 張量與NumPy類型資料相互轉換間的陷阱 35 4.4 在CPU和GPU控制的記憶體中定義張量 36 4.4.1 將CPU記憶體中的張量轉化到GPU記憶體中 36 4.4.2 直接在GPU記憶體中定義張量 36 4.4.3 使用to()方法來 設備 36 4.4.4 使用環境變數CUDA_VISIBLE_DEVICES來 設備 36 4.5 生成隨機值張量 37 4.5.1 設置隨機值種子 37 4.5.2 按
照 形狀生成隨機值 37 4.5.3 生成線性空間的隨機值 37 4.5.4 生成對數空間的隨機值 38 4.5.5 生成未初始化的矩陣 38 4.5.6 多的隨機值生成函數 38 4.6 張量間的數學運算 38 4.6.1 PyTorch的運算函數 39 4.6.2 PyTorch的自變化運算函數 39 4.7 張量間的資料操作 39 4.7.1 用torch.reshape()函數實現資料維度變換 39 4.7.2 實現張量資料的矩陣轉置 40 4.7.3 view()方法與contiguous()方法 40 4.7.4 用torch.cat()函數實現資料連接 41 4.7.5 用to
rch.chunk()函數實現資料均勻分割 41 4.7.6 用torch.split()函數實現資料不均勻分割 42 4.7.7 用torch.gather()函數對張量資料進行檢索 42 4.7.8 按照 閾值對張量進行過濾 42 4.7.9 找出張量中的非零值索引 43 4.7.10 根據條件進行多張量取值 43 4.7.11 根據閾值進行資料截斷 43 4.7.12 獲取資料中 值、 小值的索引 43 4.8 Variable類型與自動微分模組 44 4.8.1 自動微分模組簡介 44 4.8.2 Variable物件與張量物件之間的轉化 44 4.8.3 用no_grad()與ena
ble_grad()控制梯度計算 45 4.8.4 函數torch.no_grad()介紹 45 4.8.5 函數enable_grad()與no_grad()的嵌套 46 4.8.6 用set_grad_enabled()函數統一管理梯度計算 47 4.8.7 Variable物件的grad_fn屬性 47 4.8.8 Variable物件的is_leaf屬性 48 4.8.9 用backward()方法自動求導 48 4.8.10 自動求導的作用 49 4.8.11 用detach()方法將Variable物件分離成葉子節點 49 4.8.12 volatile屬性擴展 50 4.9 定義
模型結構的步驟與方法 50 4.9.1 代碼實現: Module類的使用方法 50 4.9.2 模型中的參數Parameters類 52 4.9.3 為模型添加參數 53 4.9.4 從模型中獲取參數 53 4.9.5 保存與載入模型 56 4.9.6 模型結構中的鉤子函數 57 4.10 模型的網路層 58 第5章 神經網路的基本原理與實現 59 5.1 瞭解深度學習中的神經網路與神經元 60 5.1.1 瞭解單個神經元 60 5.1.2 生物神經元與電腦神經元模型的結構相似性 62 5.1.3 生物神經元與電腦神經元模型的工作流程相似性 63 5.1.4 神經網路的形成 63 5.2 深
度學習中的基礎神經網路模型 63 5.3 什麼是全連接神經網路 64 5.3.1 全連接神經網路的結構 64 5.3.2 實例2:分析全連接神經網路中每個神經元的作用 64 5.3.3 全連接神經網路的擬合原理 66 5.3.4 全連接神經網路的設計思想 67 5.4 啟動函數——加入非線性因素,彌補線性模型缺陷 68 5.4.1 Sigmoid函數 68 5.4.2 tanh函數 69 5.4.3 ReLU函數 70 5.4.4 啟動函數的多種形式 72 5.4.5 擴展1: 好的啟動函數(Swish與Mish) 73 5.4.6 擴展2: 適合NLP任務的啟動函數(GELU) 74 5.5
啟動函數總結 75 5.6 訓練模型的步驟與方法 76 5.7 神經網路模組(nn)中的損失函數 76 5.7.1 L1損失函數 76 5.7.2 均值平方差(MSE)損失函數 77 5.7.3 交叉熵損失(CrossEntropyLoss)函數 77 5.7.4 其他的損失函數 78 5.7.5 總結:損失演算法的選取 79 5.8 Softmax演算法——處理分類問題 79 5.8.1 什麼是Softmax 80 5.8.2 Softmax原理 80 5.8.3 常用的Softmax介面 80 5.8.4 實例3:Softmax與交叉熵的應用 81 5.8.5 總結: 好地認識Softm
ax 82 5.9 優化器模組 82 5.9.1 瞭解反向傳播與BP演算法 82 5.9.2 優化器與梯度下降 83 5.9.3 優化器的類別 83 5.9.4 優化器的使用方法 83 5.9.5 查看優化器的參數結構 84 5.9.6 常用的優化器——Adam 85 5.9.7 好的優化器——Ranger 85 5.9.8 如何選取優化器 85 5.10 退化學習率——在訓練的速度與精度之間找到平衡 86 5.10.1 設置學習率的方法——退化學習率 86 5.10.2 退化學習率介面(lr_scheduler) 87 5.10.3 使用lr_scheduler介面實現多種退化學習率 88
5.11 實例4:預測泰坦尼克號船上的生存乘客 91 5.11.1 載入樣本 91 5.11.2 樣本的特徵分析——離散資料與連續資料 92 5.11.3 處理樣本中的離散資料和Nan值 93 5.11.4 分離樣本和標籤並製作成資料集 95 5.11.5 定義Mish啟動函數與多層全連接網路 96 5.11.6 訓練模型並輸出結果 97 第二篇 基礎——神經網路的監督訓練與無監督訓練 第6章 實例5:識別黑白圖中的服裝圖案 101 6.1 熟悉樣本:瞭解Fashion-MNIST資料集 102 6.1.1 Fashion-MNIST的起源 102 6.1.2 Fashion-MNI
ST的結構 102 6.1.3 手動下載Fashion-MNIST資料集 103 6.1.4 代碼實現:自動下載Fashion-MNIST資料集 103 6.1.5 代碼實現:讀取及顯示Fashion-MNIST中的資料 104 6.2 製作批次資料集 105 6.2.1 資料集封裝類DataLoader 105 6.2.2 代碼實現:按批次封裝Fashion-MNIST資料集 106 6.2.3 代碼實現:讀取批次資料集 107 6.3 構建並訓練模型 108 6.3.1 代碼實現:定義模型類 108 6.3.2 代碼實現:定義損失的計算方法及優化器 110 6.3.3 代碼實現:訓練模型
110 6.3.4 代碼實現:保存模型 111 6.4 載入模型,並用其進行預測 111 6.5 評估模型 112 6.6 擴展:多顯卡並行訓練 113 6.6.1 代碼實現:多顯卡訓練 113 6.6.2 多顯卡訓練過程中,保存與讀取模型檔的注意事項 115 6.6.3 在切換設備環境時,保存與讀取模型檔的注意事項 116 6.6.4 處理顯存殘留問題 116 第7章 監督學習中的神經網路 119 7.1 從視覺的角度理解卷積神經網路 120 7.1.1 生物視覺系統原理 120 7.1.2 微積分 120 7.1.3 離散微分與離散積分 120 7.1.4 視覺神經網路中的離散積分 12
1 7.2 卷積神經網路的結構 121 7.2.1 卷積神經網路的工作過程 122 7.2.2 卷積神經網路與全連接網路的區別 123 7.2.3 瞭解1D卷積、2D卷積和3D卷積 123 7.2.4 實例分析:Sobel運算元的原理 123 7.2.5 深層神經網路中的卷積核 126 7.2.6 理解卷積的數學意義——卷積分 126 7.3 卷積神經網路的實現 127 7.3.1 瞭解卷積介面 127 7.3.2 卷積操作的類型 129 7.3.3 卷積參數與卷積結果的計算規則 130 7.3.4 實例6:卷積函數的使用 130 7.3.5 實例7:使用卷積提取圖片的輪廓 135 7.4 深
層卷積神經網路 138 7.4.1 深層卷積神經網路組成 138 7.4.2 池化操作 140 7.4.3 瞭解池化介面 140 7.4.4 實例8:池化函數的使用 141 7.4.5 實例9:搭建卷積神經網路 143 7.5 迴圈神經網路結構 145 7.5.1 瞭解人的記憶原理 145 7.5.2 迴圈神經網路的應用領域 146 7.5.3 迴圈神經網路的正向傳播過程 147 7.5.4 BP演算法與BPTT演算法的原理 148 7.5.5 實例10:簡單迴圈神經網路實現——設計一個退位減法器 149 7.6 常見的迴圈神經網路單元及結構 154 7.6.1 長短記憶(LSTM)單元 15
5 7.6.2 門控迴圈單元(GRU) 157 7.6.3 只有忘記門的LSTM(JANET)單元 158 7.6.4 獨立迴圈(IndRNN)單元 158 7.6.5 雙向RNN結構 159 7.7 實例11:用迴圈神經網路訓練語言模型 160 7.7.1 什麼是語言模型 161 7.7.2 詞表與詞向量 161 7.7.3 詞向量的原理與實現 161 7.7.4 NLP中多項式分佈 162 7.7.5 迴圈神經網路的實現 163 7.7.6 實現語言模型的思路與步驟 164 7.7.7 代碼實現:準備樣本 165 7.7.8 代碼實現:構建迴圈神經網路(RNN)模型 167 7.7.9 代
碼實現:產生實體模型類,並訓練模型 168 7.7.10 代碼實現:運行模型生成句子 171 7.8 過擬合問題及優化技巧 172 7.8.1 實例12:訓練具有過擬合問題的模型 172 7.8.2 改善模型過擬合的方法 175 7.8.3 瞭解正則化 175 7.8.4 實例13:用L2正則改善模型的過擬合狀況 176 7.8.5 實例14:通過增大資料集改善模型的過擬合狀況 178 7.8.6 Dropout方法 179 7.8.7 實例15: 通過Dropout方法改善模型的過擬合狀況 180 7.8.8 全連接網路的深淺與泛化能力的聯繫 182 7.8.9 瞭解批量歸一化(BN)演算法
182 7.8.10 實例16: 手動實現批量歸一化的計算方法 185 7.8.11 實例17: 通過批量歸一化方法改善模型的過擬合狀況 187 7.8.12 使用批量歸一化方法時的注意 事項 188 7.8.13 擴展:多種批量歸一化演算法介紹 188 7.9 神經網路中的注意力機制 189 7.9.1 注意力機制的實現 189 7.9.2 注意力機制的軟、硬模式 190 7.9.3 注意力機制模型的原理 190 7.9.4 多頭注意力機制 191 7.9.5 自注意力機制 192 7.10 實例18:利用注意力迴圈神經網路對圖片分類 192 7.10.1 迴圈神經網路處理圖片分類任務的原
理 192 7.10.2 代碼實現:搭建LSTM網路模型 193 7.10.3 代碼實現:構建注意力機制類 193 7.10.4 代碼實現:構建輸入資料並訓練模型 196 7.10.5 使用並評估模型 197 7.10.6 擴展1:使用梯度剪輯技巧優化訓練過程 197 7.10.7 擴展2:使用JANET單元完成RNN 198 7.10.8 擴展3:使用IndRNN單元實現RNN 198 第8章 無監督學習中的神經網路 199 8.1 快速瞭解資訊熵 200 8.1.1 資訊熵與概率的計算關係 200 8.1.2 聯合熵 202 8.1.3 條件熵 202 8.1.4 交叉熵 203 8.1
.5 相對熵——KL散度 203 8.1.6 JS散度 204 8.1.7 互信息 204 8.2 通用的無監督模型——自編碼神經網路與對抗神經網路 205 8.3 自編碼神經網路 206 8.3.1 自編碼神經網路的結構 206 8.3.2 自編碼神經網路的計算過程 206 8.3.3 自編碼神經網路的作用與意義 207 8.3.4 變分自編碼神經網路 207 8.3.5 條件變分自編碼神經網路 208 8.4 實例19:用變分自編碼神經網路模型生成類比資料 208 8.4.1 變分自編碼神經網路模型的結構介紹 208 8.4.2 代碼實現:引入模組並載入樣本 209 8.4.3 代碼實現:
定義變分自編碼神經網路模型的正向結構 210 8.4.4 變分自編碼神經網路模型的反向傳播與KL散度的應用 211 8.4.5 代碼實現:完成損失函數和訓練函數 212 8.4.6 代碼實現:訓練模型並輸出視覺化結果 213 8.4.7 代碼實現:提取樣本的低維特徵並進行視覺化 214 8.4.8 代碼實現:視覺化模型的輸出空間 215 8.5 實例20:用條件變分自編碼神經網路生成可控類比資料 216 8.5.1 條件變分自編碼神經網路的實現 216 8.5.2 代碼實現:定義條件變分自編碼神經網路模型的正向結構 217 8.5.3 代碼實現:訓練模型並輸出視覺化結果 218 8.6 對抗神
經網路 219 8.6.1 對抗神經網路的工作過程 219 8.6.2 對抗神經網路的作用 220 8.6.3 GAN模型難以訓練的原因 220 8.6.4 WGAN模型——解決GAN難以訓練的問題 221 8.6.5 分析WGAN的不足 222 8.6.6 WGAN-gp模型—— 容易訓練的GAN模型 223 8.6.7 條件GAN 2248.6.8 帶有W散度的GAN——WGAN-div 225 8.7 實例21:用WGAN-gp模型生成類比資料 226 8.7.1 DCGAN中的全卷積 226 8.7.2 上採樣與下採樣 227 8.7.3 實例歸一化 228 8.7.4 代碼實現:引入
模組並載入樣本 228 8.7.5 代碼實現:定義生成器與判別器 229 8.7.6 啟動函數與歸一化層的位置關係 231 8.7.7 代碼實現:定義數完成梯度懲罰項 234 8.7.8 代碼實現:定義模型的訓練函數 235 8.7.9 代碼實現:定義函數,視覺化模型結果 237 8.7.10 代碼實現:調用函數並訓練模型 237 8.7.11 練習題 238 8.8 實例22:用條件GAN生成可控類比資料 239 8.8.1 代碼實現:定義條件GAN模型的正向結構 239 8.8.2 代碼實現:調用函數並訓練模型 240 8.9 實例23:實現帶有W散度的GAN——WGAN-div模型 24
1 8.9.1 代碼實現:完成W散度的損失函數 241 8.9.2 代碼實現:定義訓練函數來訓練模型 242 8.10 散度在神經網路中的應用 243 8.10.1 f-GAN框架 243 8.10.2 基於f散度的變分散度 小化方法 243 8.10.3 用Fenchel共軛函數實現f-GAN 244 8.10.4 f-GAN中判別器的啟動函數 246 8.10.5 互資訊神經估計 247 8.10.6 實例24:用神經網路估計互資訊 249 8.10.7 穩定訓練GAN模型的經驗和技巧 252 8.11 實例25:用 化深度互資訊模型執行圖片搜索器 253 8.11.1 DIM模型的原理
254 8.11.2 DIM模型的結構 254 8.11.3 代碼實現:載入CIFAR資料集 257 8.11.4 代碼實現:定義DIM模型 260 8.11.5 代碼實現:產生實體DIM模型並進行訓練 262 8.11.6 代碼實現:載入模型搜索圖片 264 第9章 快速瞭解圖神經網路——少量樣本也可以訓練模型 269 9.1 圖神經網路的相關基礎知識 270 9.1.1 歐氏空間與非歐氏空間 270 9.1.2 圖 270 9.1.3 圖相關的術語和度量 270 9.1.4 圖神經網路 271 9.1.5 GNN的動機 271 9.2 矩陣的基礎 272 9.2.1 轉置矩陣 272 9
.2.2 對稱矩陣及其特性 272 9.2.3 對角矩陣與單位矩陣 272 9.2.4 哈達馬積 273 9.2.5 點積 273 9.2.6 對角矩陣的特性與操作方法 273 9.2.7 度矩陣與鄰接矩陣 275 9.3 鄰接矩陣的幾種操作 275 9.3.1 獲取有向圖的短邊和長邊 276 9.3.2 將有向圖的鄰接矩陣轉成無向圖的鄰接矩陣 277 9.4 實例26:用圖卷積神經網路為論文分類 278 9.4.1 CORA資料集 278 9.4.2 代碼實現:引入基礎模組並設置運行環境 279 9.4.3 代碼實現:讀取並解析論文數據 279 9.4.4 代碼實現:讀取並解析論文關係資料
281 9.4.5 代碼實現:加工圖結構的矩陣資料 283 9.4.6 代碼實現:將資料轉為張量,並分配運算資源 284 9.4.7 代碼實現:定義Mish啟動函數與圖卷積操作類 284 9.4.8 代碼實現:搭建多層圖卷積網路 286 9.4.9 代碼實現:用Ranger優化器訓練模型並視覺化結果 287 9.5 圖卷積神經網路 290 9.5.1 圖結構與拉普拉斯矩陣的關係 290 9.5.2 拉普拉斯矩陣的3種形式 291 9.6 擴展實例:用Multi-sample Dropout優化模型的訓練速度 291 9.6.1 Multi-sample Dropout方法 292 9.6.2
代碼實現:為圖卷積模型添加 Multi-sample Dropout方法 292 9.6.3 代碼實現:使用帶有Multi-sample Dropout方法的圖卷積模型 293 9.7 從圖神經網路的視角看待深度學習 294 9.8 圖神經網路使用拉普拉斯矩陣的原因 295 9.8.1 節點與鄰接矩陣的點積作用 295 9.8.2 拉普拉斯矩陣的點積作用 296 9.8.3 重新審視圖卷積的擬合本質 296 9.8.4 點積計算並不是 方法 296 第10章 基於空間域的圖神經網路實現 297 10.1 重新認識圖卷積神經網路 298 10.1.1 基於譜域的圖處理 298 10.1.2 基
於頂點域的圖處理 298 10.1.3 基於頂點域的圖卷積 298 10.1.4 圖卷積的特性 299 10.2 實例27:用圖注意力神經網路為論文分類 300 10.2.1 圖注意力網路 300 10.2.2 工程部署 301 10.2.3 代碼實現:對鄰接矩陣進行對稱歸一化拉普拉斯矩陣轉化 301 10.2.4 代碼實現:搭建圖注意力神經網路層 301 10.2.5 代碼實現:搭建圖注意力模型類 302 10.2.6 代碼實現:產生實體圖注意力模型,並進行訓練與評估 303 10.2.7 常用的圖神經網路庫 304 10.3 圖神經網路常用庫——DGL庫 305 10.3.1 DGL庫的實
現與性能 305 10.3.2 安裝DGL庫的方法及注意事項 305 10.3.3 DGL庫中的資料集 306 10.3.4 DGL庫中的圖 307 10.3.5 DGL庫中的內聯函數 307 10.3.6 擴展:瞭解PyG庫 307 10.4 DGLGraph圖的基本操作 308 10.4.1 DGLGraph圖的創建與維護 308 10.4.2 查看DGLGraph圖中的度 309 10.4.3 DGLGraph圖與NetWorkx圖的相互轉化 310 10.4.4 NetWorkx庫 311 10.4.5 DGLGraph圖中頂點屬性的操作 313 10.4.6 DGLGraph圖中邊屬
性的操作 314 10.4.7 DGLGraph圖屬性操作中的注意事項 314 10.4.8 使用函數對圖的頂點和邊進行計算 315 10.4.9 使用函數對圖的頂點和邊進行過濾 315 10.4.10 DGLGraph圖的消息傳播 316 10.4.11 DGL庫中的多圖處理 317 10.5 實例28:用帶有殘差結構的多層GAT模型實現論文分類 318 10.5.1 代碼實現:使用DGL資料集載入CORA樣本 319 10.5.2 用鄰居聚合策略實現GATConv 321 10.5.3 代碼實現:用DGL庫中的GATConv搭建多層GAT模型 323 10.5.4 代碼實現:使用早停方式訓
練模型並輸出評估結果 324 10.6 圖卷積模型的缺陷 327 10.6.1 全連接網路的特徵與缺陷 327 10.6.2 圖卷積模型的缺陷 328 10.6.3 彌補圖卷積模型缺陷的方法 328 10.6.4 從圖結構角度理解圖卷積原理及缺陷 328 10.7 實例29:用簡化圖卷積模型實現論文分類 329 10.7.1 SGC的網路結構 330 10.7.2 DGL庫中SGC模型的實現方式 331 10.7.3 代碼實現:搭建SGC模型並進行訓練 333 10.7.4 擴展: SGC模型的不足 334 10.8 實例30:用圖濾波神經網路模型實現論文分類 334 10.8.1 GfNN的
結構 334 10.8.2 代碼實現:搭建GfNN模型並進行訓練 335 10.9 實例31:用深度圖互資訊模型實現論文分類 337 10.9.1 DGI模型的原理與READOUT函數 337 10.9.2 代碼實現:搭建多層SGC網路 338 10.9.3 代碼實現:搭建編碼器和判別器 339 10.9.4 代碼實現:搭建DGI模型並進行訓練 340 10.9.5 代碼實現:利用DGI模型提取特徵並進行分類 342 10.10 實例32:用圖同構網路模型實現論文分類 344 10.10.1 多重集與單射 344 10.10.2 GIN模型的原理與實現 344 10.10.3 代碼實現:搭建多
層GIN模型並進行訓練 346 10.11 實例33:用APPNP模型實現論文分類 347 10.11.1 APPNP模型的原理與實現 347 10.11.2 代碼實現:搭建APPNP模型並進行訓練 349 10.12 實例34:用JKNet模型實現論文分類 351 10.12.1 JKNet模型結構 351 10.12.2 代碼實現:修改圖資料的預處理部分 352 10.12.3 代碼實現:搭建JKNet模型並進行訓練 352 10.13 總結 355
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台灣DRAM產業的發展趨勢與機會研究
為了解決獨顯卡 的問題,作者陳淑芬 這樣論述:
由於記憶體產業已發展了五十年以上,由早期的百家爭鳴到現在僅剩三大兩小的記憶體公司,這是經歷過了數次的產業循環及大大小小的整併,尤其是在2008 年的金融海嘯,雖然台灣政府推出TMC (TAIWAN MEMORY COMPANY)台灣創新記憶體公司,嘗試整合台灣記憶體產業資源,希望整合弱小的台灣公司再引入爾必達技術共同迎戰強敵,但因為各公司自身利益考量,終至無法成功,直到演變現今成為三星、海力士、美光集團(三大) 及 南亞科、華邦電(兩小)。回顧DRAM產業的歷史,台灣曾經有過輝煌的表現,不過目前僅南亞科技、華邦電子仍持續活躍在DRAM市場。
本研究根據資源基礎理論,試圖在歷經大風大浪的DRAM產業探索及研究。歷經數十年的演進,全球DRAM產業已形成寡佔的結構,台灣曾經佔有一席之地的DRAM產業到現在僅存的5%市佔率,除了選擇高利潤的應用產品以外,與現三大製造商的策略聯盟及掌握未來新應用的商機藉以融合台灣現有的優勢,找到有競爭性的利基型市場。本研究採用資料蒐集方法,透過 TOWS 分析及六力分析以產業分析架構來分析DRAM產業進行資料研究,從產業面探索市場供需及各廠商針對未來的研發策略取得最佳的競爭優勢。研究結論如下:1.以TOWS分析,DRAM需求成長比擴產快,且有5G、AI、物聯網及車用新商機,其發展可期; 2.根
據產業六力分析,台灣DRAM產業在全球競爭架構下,有其獨特優勢,DRAM三大陣營競爭已趨穩定,台廠規模雖不大,但具不可替代地位,有良好發展機會; 3.依據DRAM 產業趨勢與供需分析,台灣DRAM廠商具有良好發展前景。最後,對政府政策提出建議:目前台灣半導體科技產業在台擴廠、投資,產業五缺問題(缺水、缺電、缺工、缺人才、缺土地)的狀況,應糾合各相關部會有效解決。關鍵字:DRAM、策略、南亞科、華邦電
超越多顯卡多機器:分散式機器學習超速實戰
為了解決獨顯卡 的問題,作者陳敬雷 這樣論述:
在Hadoo/Spark/Mahout/Tensorflow上跑多機器多片GPU的機器學習 機器學習在神經網路和GPU流行起來之後大放異彩,連販夫走足都CNN/RNN朗朗上口,然而許多企業/研究機關/學校在花了大筆預算購買昂貴的硬體時,卻不知如何採購,更不用說如何應用這些硬體來進行研發或產品開發了。本書作者是知名電商的創辦人,其不止在機器學習上有十足的實務經驗,在面對大量資料的場景下,更能利用前人的智慧,用上了Big Data最流行的Hadoop/Spark平台。尤有甚者,在新一代的AI函數庫面世時,也能充分利用這些函數庫的GPU加速,將多機器,多GPU的資源應用在大型專案上。
▌業界獨有 全書以Hadoop/Spark為基礎,加上使用了最流行的TensorFlow on Hadoop,更使用了分散式系統最老牌的Mahout,有別於一般只介紹Python/TensorFlow的坊間書籍,是市場上唯一僅有完整從Hadoop一直延伸到神經網路。 ▌內容完整豐富 本書以分散式機器學習為主線,以實戰為主要目的。共分為8章,分別介紹網際網路公司巨量資料和人工智慧、巨量資料演算法系統架構、巨量資料基礎、Docker容器、Mahout分散式機器學習平台、Spark分散式機器學習平台、分散式深度學習實戰、完整工業級系統實戰(推薦演算法系統實戰、人臉辨識實戰、對話
機器人實戰)等內容。 適合讀者 適合分散式機器學習的初學者閱讀,對於有一定經驗的分散式巨量資料方向的從業人員及演算法工程師,也可以從書中獲取很多有價值的知識,並透過實戰專案更佳地理解分散式機器學習的核心內容。
運用深度學習於風機驅動鏈組件與電力模組之狀態辨識與分類
為了解決獨顯卡 的問題,作者李威霖 這樣論述:
本研究運用深度學習神經網路於風機驅動鏈組件和電力模組之辨識與分類。在設備運轉一段時間後,透過卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks, CNN) 辨識其操作狀態,使作業人員可以提前準備進行維護,以避免不預期故障,確保設備之妥善持續運作。CNN 對於圖像有優秀的辨識能力,透過將振動頻譜轉化為灰階強度圖,可達標準化效果,利於CNN之模型訓練。本研究測試結果的平均成功率約為94.2%,對於風機驅動鏈振動之測試集的分類成效優異,可知於CNN架構中使用涵蓋故障特徵頻率的作法頗佳,在進一步辨識系統優化過程中,以使用包含三倍轉速倍頻的資料集進行訓練的成效最好。本研究另運用
YOLOv4-tiny神經網路訓練模型以進行電力模組之誤置辨識,透過圖像自動檢測電池組的錯誤排列及標示其位置。圖像辨識為深度學習有效功能之一,電動機具之電池組製造過程中若有錯誤排列,可能發生電源短路而造成嚴重損失,需能即時監控,並找出誤置位置,以達快速精確的錯誤辨識。本研究在以 6 ×4 圖像為基準的電力模組中,於多個錯誤的隨機排列中可進行有效辨識,辨識率達 95% 以上。另並嘗試運用低計算能力的樹梅派裝置,以降低成本及利於商業運用,其在辨識速度上雖不如具獨立高性能GPU顯卡電腦之效能,但在特定狀況下之適用亦具可行性。本研究並進一步探索YOLO-fastest之運用,檢視降低計算負擔之演算法,
研究結果顯示其辨識效能優異,計算成本亦有大幅度之降低。
獨顯卡的網路口碑排行榜
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#1.有裝獨顯,就是自己外裝獨立顯示卡,請務必留意Power 電源 ...
3、新買的500W 電源供應器,注意看一下,那個+12V 的瓦數,絕對夠用 這邊建議,不要剛剛好,最好多個100W 瓦 譬如說,獨立顯示卡要求300W 瓦,那你 ... 於 zfly9.blogspot.com -
#2.內建顯卡與獨立顯卡是什麼?我需要哪一種? - Yahoo奇摩新聞
就如同它的名字,獨立顯卡是與電腦中其他零組件完全獨立出來的顯示卡,有多種尺寸,目前大多數現代顯卡為了幫助散熱都會配有二或三風扇。獨立顯卡擁有自己 ... 於 tw.tech.yahoo.com -
#3.行動運算新體驗-筆記型電腦市場與產品發展趨勢分析
其中可觀察其數位家庭及影音多媒體機種中,採用獨顯技術、寬螢幕、TV Tuner與支援Dolby音效為 100%,著重顯示能力與影音功能,可見此兩區隔設計概念相近;其中 G1為主打 ... 於 books.google.com.tw -
#4.電競•獨立顯示卡,電競電腦,電腦/組件- momo購物網- 好評推薦
電競•獨立顯示卡,RTX 2080-S,RTX 2070-S,RTX 2060各式規格種類,與GIGABYTE 技嘉,ASUS 華碩,MSI 微星熱門品牌,優惠便宜好價格,值得推薦! 於 m.momoshop.com.tw -
#5.ASUS / ROG 兩大展區破百項創新產品來驚豔全球 - JazzNews
搭載第13代Intel Core i9-13980HX處理器,支援24核心和32執行緒,最高可配備NVIDIA GeForce RTX 4090顯示卡,搭配MUX獨顯直連開關,強悍能量全數釋放 ... 於 jazznews.com.tw -
#6.Asus獨立顯示卡的價格推薦- 飛比有更多電腦零組件商品
Asus獨立顯示卡價格推薦共99筆。另有asus獨立顯卡筆電、asus獨顯筆電、4080。飛比為你即時比價,全台電商網購價格輕鬆找,一秒為你找便宜,快速比對商品價格, ... 於 feebee.com.tw -
#7.筆電顯示卡更換後,對筆電有什麼好處?顯示卡升級前先看過這篇
需先確認顯示卡為獨顯還是與CPU相連,獨顯的狀況只要尋找到符合所需的高階顯示卡,安裝至筆電上即可。 如是與CPU焊接相連,請找有專業工具且經驗老道 ... 於 www.blackboxfix.com.tw -
#8.[Tips] nVIDIA獨顯跑不動3D遊戲?手動設定強制套用獨顯運作就 ...
為了兼顧筆電的效能與電力續航的平衡,顯示卡大廠nVIDIA研發了「Optimus」的技術,讓系列自動依照程式是否需要3D運算來切換一般使用的「內建顯卡」與高效 ... 於 axiang.cc -
#9.筆記型電腦無法使用獨立顯示卡 - Microsoft Community
前幾天電腦在使用到一半時,突然藍屏,重新啟動之後獨立顯示卡就無法使用了。已經將windows更新到最新版本,也更新了顯示卡的驅動程式,但都無效。有使用DDU將顯示卡的 ... 於 answers.microsoft.com -
#10.內顯
以图形处理器为核心的主板扩展卡也称显示卡或“显卡”。 顯卡分為包含在CPU 裡的「內建顯示核心」(簡稱「內顯」)和可單除拆裝的獨立顯卡(簡稱「獨 ... 於 campustheque.fr -
#11.五分鐘讓你了解筆電顯卡差異! - 科技宅阿高
獨顯 ,也就是獨立出來的顯示卡,通常效能會比內顯好上很多,基於你的獨顯不同而效能也有所差異,而這裡再將獨顯根據名字分為兩家分別為NVIDIA與AMD! 於 geekaz.net -
#12.獨立顯示卡 - 中文百科知識
獨立顯示卡 ,簡稱獨顯,港澳台地區稱獨立顯示卡,是指成獨立的板卡,需要插在主機板的相應接口上的顯示卡。獨立顯示卡分為內置獨立顯示卡和外置顯示卡。 獨立顯示卡是 ... 於 www.easyatm.com.tw -
#13.2023年显卡 GPU 天梯图 得分排行榜
GPU 分数 询价 GeForce RTX 4090 39285 Amazon newegg GeForce RTX 4080 35307 Amazon newegg GeForce RTX 4070 Ti 31834 Amazon newegg 於 www.bybusa.com -
#14.透過案例演練學習BIM: 基礎篇(增訂一版) - 第 55 頁 - Google 圖書結果
筆記型電腦若有獨立顯示卡,通常會有明顯的標示,而桌上型電腦則透過在主機板上外接介面卡的方式來安裝獨立顯示卡,目前也已經有可更換獨立顯示卡之筆記型電腦。 於 books.google.com.tw -
#15.【電腦選購】顯示卡是什麼?型號怎麼看?顯卡的規格等級介紹
由於「內顯」已經包含在CPU 裡了,因此它不需要額外的空間,功耗也比獨顯更低;而獨顯則擁有比內顯高上數倍的超強效能,因此在進行複雜的影像處理時會比內 ... 於 wattbrother.com -
#16.100+ 件抵買"獨顯" |手提電腦|CarousellHong Kong
輕鬆對話就可以喺Carousell Hong Kong 買走手提電腦嘅"獨顯"。 ... intel i9 2.3GHz cpu 有Touch bar版AMD Radeon Pro 5500M 獨立顯示卡+intel UHD顯示卡32gb ram 1tb ... 於 www.carousell.com.hk -
#17.獨立顯示卡 - 中文百科全書
顯示卡成獨立的板卡存在,需要插在主機板的相應接口上,獨立顯示卡具備單獨的顯存,不占用系統記憶體,而且技術上領先於集成顯示卡,能夠提供更好的顯示效果和運行性能。 於 www.newton.com.tw -
#18.GeForce RTX 30 系列顯示卡總覽 - NVIDIA
GeForce RTX ™ 30 系列GPU 帶給玩家和創作者終極效能。由NVIDIA 第二代RTX Ampere 架構支援,採用全新的RT 核心、Tensor 核心以及串流多處理器,打造最逼真的光線追蹤 ... 於 www.nvidia.com -
#19.二手顯卡- 電腦電子- 人氣推薦 - 露天拍賣
GT740 2G獨立顯卡128bit DDR5電腦刀卡顯卡服務器用小機箱臺式露天拍賣. 3,374. 運費券 P幣 ... 二手良品ASUS F1A55-M LX3 +X4 641FM1 CPU+DDR3 4G +GV-N210獨顯卡+風扇. 於 www.ruten.com.tw -
#20.配備Nvidia顯示卡筆電無法切換至獨顯解決辦法 - 滄者極限
最近入手MSI CX70筆電, 規格如下CPU: i7-3630QM 記憶體: 4+2G 顯卡: GT645M 2G 系統: WIN8 64bit 而前陣子用這台玩群龍默示錄時遇到只能用INTEL ... 於 www.coolaler.com -
#21.電腦DIY 8月號/2013 第193期: 最強內顯 vs.入門獨顯
最強內顯 vs.入門獨顯 精杰資訊 ... 有microSD記憶卡擴充槽,最高可支援64GB外接記憶容量與SDXC規格的記憶卡;主要相機則配備800萬畫素的自動對焦鏡頭,支援16倍數位變焦, ... 於 books.google.com.tw -
#22.(已解决)显卡(N卡)设置独显后,指定程序依旧使用集显渲染
显卡 (N卡)设置独显后,指定程序依旧使用集显渲染设置流程如下 设置流程如下1、打开nvdia 控制面板2、设置全局为独显3、修改指定程序为独显 4、以上 ... 於 blog.csdn.net -
#23.我不玩game只看影片但需要畫面的流暢度,因顯示是 ... - iT 邦幫忙
如果沒獨顯的話,記憶體真的要撐高,不然都被OS吃飽飽了,跑其他程序不慢真的也很難。 OS一開就差不多吃500M-1500M了, 如果RAM 只有2G 會很容易變卡卡西。 小弟的建議是, ... 於 ithelp.ithome.com.tw -
#24.GPU 教學1 — 整合式VS 獨立式顯示卡 - ZOTAC
顯示卡又分整合式(內顯)或獨立式(獨顯),兩者有什麼不同?整合式顯卡通常是來自CPU(中央處理器)的圖像功能。Intel UHD 或HD 顯示晶片,就是整合式 ... 於 www.zotac.com -
#25.教您辨識Windows7、8的作業系統位元及獨立顯示卡資訊
這邊可以找到顯示卡的資訊,如果是獨立顯示卡,會有想對應的廠牌名稱例如像是NVIDIA或ATI等等,如果是內建的一般都會顯示“Inter(R)HD Graphics ... 於 inplus.tw -
#26.MSI Pulse GL66 電競筆電特賣,i7-12700H + RTX 3070 獨顯 ...
MSI 的電競筆電特賣又來了,這次兩款高規格筆電MSI Pulse GL66 以及MSI Stealth 15M 均推出了7 折優惠,而且均配備了RTX 30 系列的獨立顯示卡。 於 chinese.engadget.com -
#27.協助選擇:顯示卡| Dell 台灣
相較於內建顯示卡,NVIDIA 和AMD 出品的獨立顯示卡在處理視訊和數位內容建立或遊戲時具備更強大的效能。此等應用程式會即時呈現視覺體驗,而不僅僅是播放或串流錄製的影片 ... 於 www.dell.com -
#28.安卓模拟器如何把双显卡切换成高性能显卡
双显卡电脑用户还是蛮多的,但用独显跑模拟器会非常流畅,一些卡顿、闪屏、掉帧、闪退等问题基本都会迎刃而解。这一点之前在模拟器卡顿的七大解决方法 ... 於 www.ldmnq.com -
#29.新版用戶端的效能問題:Windows上的多個顯示卡– 《英雄聯盟 ...
針對新版用戶端,建議使用獨立顯示。 選擇你的顯示卡. Intel; AMD Radeon; NVidia GeForce; 在Mac上使用獨立顯示卡 ... 於 support-leagueoflegends.riotgames.com -
#30.分不清核显和独显?一分钟带你了解清楚 - 游戏硬件- 中关村在线
显卡 目前主板分为两类,一个是核显一个是独显, 其中核显因为目前硬件的环境存在感稀薄,这俩个的区别是独显(独立显卡)是以单独的形态面世,特征很 ... 於 diy.zol.com.cn -
#31.獨立顯示卡 - 華人百科
目前民用顯示卡圖形晶片供應商主要包括AMD(原ATI)和NVIDIA兩家。 獨立顯示卡. 基本構成. 1.顯示晶片(型號、版本級別、開發代號、製造工藝、核心頻率 ... 於 www.itsfun.com.tw -
#32.2023年Q1桌面独立显卡销量创新低,但英特尔Arc赢了
有数据统计报告称2023年Q1桌面独显的销量持续萎缩,创下近十年的最低点。 於 www.chip.cn -
#33.(教學) 如何切換內顯與獨顯(NVIDIA顯示卡),筆電/桌機 - GDaily
一般有遊戲需求的玩家都會加裝獨立顯示卡或者購買內建有獨立顯示卡的筆電,但有些對電腦不太熟悉的人可能會發現為甚麼明明有獨立顯示卡但卻感覺沒達到該顯卡的流暢度, ... 於 www.gdaily.org -
#34.筆電顯示卡內顯好?還是外顯優? - TechaLook 中文台
還是獨立顯示卡呢? Tommy 跟你說,如果你現在想用950 以下的獨立顯卡的話,那其實筆電內的內顯就可以、就 ... 於 www.techalook.com.tw -
#35.獨顯機種- MSI 微星筆電- 電腦.電競.筆電 - myfone購物
myfone 購物提供[獨顯機種],[MSI 微星筆電],[電腦.電競.筆電]各式規格各種商品,另有[MSI 全系列筆電],[商務系列],[創作者系列],[電競全系列],[Titan/ Vector (GT/GP) ... 於 www.myfone.com.tw -
#36.顯卡型號怎麼看?GT 跟GTX 差別在哪?Ti 跟SUPER 又是什麼 ...
舉例來說,中階獨顯落在GTX 1650、中高階則是RTX 2060、高階獨顯RTX 2070 Super,這些在NVIDIA 的官網也很清楚的階級高下做成長條圖↓. 於 agirls.aotter.net -
#37.英特尔Arc 独立显卡终于登场,独显市场等来「搅局者」 - 爱范儿
英特尔Arc 独立显卡终于登场,独显市场等来「搅局者」. 经常关注显卡的朋友应该注意到,最近显卡市场不太平静。 去年高性能显卡被挖矿浪潮炒成了奢侈 ... 於 www.ifanr.com -
#38.NVIDIA MX,找筆電顯示卡,電腦資訊 - 全國電子
館長推薦. ASUS Laptop X515EP I5 2G獨顯筆電-灰X515EP-0221G1135G7. ☆居家辦公首選. $26,900$18,999. ACER A315 12代i5 MX550獨顯筆電-綠A315-59G-52QG. 於 ec.elifemall.com.tw -
#39.顯示卡設定解決遊戲不順(Intel+Nvidia) | HP®顧客支援
3. Intel + NVIDIA 雙顯示卡切換設定。 △桌面空白處按下滑鼠右鍵,打開“NVIDIA控制面板,”左側選擇“管理3D設定”,“慣用的 ... 於 support.hp.com -
#40.Linux雙顯卡電腦:讓內顯用於顯示螢幕,獨顯用於繪圖運算
我的桌上型電腦有Intel i5-7400的內顯HD630,還有Nvidia的獨立顯示卡GTX 1050Ti。螢幕一部,插在獨顯的HDMI孔上。 Nvidia不時會造成Linux畫面撕裂,還會讓 ... 於 ivonblog.com -
#41.圖形處理器- 維基百科,自由的百科全書
獨立顯示卡 (Discrete Graphics Processing Unit,dGPU,簡稱獨顯)透過 · 所謂的「獨立(專用)」即是指獨立顯示卡(或稱專用顯示卡)內的 · 一些特別的技術,如NVIDIA的 ... 於 zh.wikipedia.org -
#42.文書、遊戲一把罩多媒體獨立顯示卡採購特輯 - 電腦DIY
內顯的部分Intel與AMD都相繼推出整合顯示核心的處理器,各也有相當不錯的特色和表現,AMD推出的APU更是能藉由Dual Graphics技術來提升顯示效能!顯示產品琳琅滿目,為了讓 ... 於 www.computerdiy.com.tw -
#43.[蘋果急診室] Mac 選購指南(六)需要為了獨立顯卡買15 吋 ...
目前在所有的Mac 中,沒有獨立顯示卡的機種只剩下沒有Retina 的iMac、全系列Mac mini、全系列MacBook Air 以及全系列13 吋MacBook Pro。這四種Mac 的價格 ... 於 www.cool3c.com -
#44.[教學] 如何切換設定桌機筆電內顯與獨顯卡運作執行方法?
正常情況下無論你是使用桌機或筆電,當配備有獨立顯示卡情況下,當玩遊戲或是看YouTube 4K 超高畫質影片時,卻又覺得卡卡沒有獨顯應有流暢度? 於 sofun.tw -
#45.花大几千怒上独显:结果被坑了
在众多电脑配置中,大家入坑最多的人就是显卡,以40系显卡为例,显卡的作用就是增强电脑对图像数据的处理能力,它的主要用途就是玩大型游戏、视频剪辑、3D ... 於 news.mydrivers.com -
#46.獨立顯示卡- FindPrice 價格網2023年5月精選購物推薦
獨立顯示卡 的推薦商品價格,還有更多CASIO 卡西歐計算機MS-8F/一台入(定450) 8位數計算機商用桌上型大型顯示幕計算機獨立記憶體相關商品比價,輕鬆購物,FindPrice ... 於 www.findprice.com.tw -
#47.【2023年】12款最夯熱門筆記型電腦獨立顯卡推薦
S513EP-0152D1135G7 魔幻金. ASUS VivoBook S15 的多彩與獨特「Enter 鍵」撞色設計, 搭載i5 11代處理器、 MX330 獨立顯示卡及雙儲存硬碟空間, ... 於 shareboxnow.com -
#48.遊戲顯卡- 顯示卡|順發線上購物
遊戲顯卡-顯示卡在順發線上購物各品牌一應俱全,讓您輕鬆選購遊戲顯卡, ... 送:14"涼風扇 · 破盤獨顯I5清零送無線鼠 · 送: 筆電包 · 13代R3060免3萬送14吋立扇 ... 於 www.isunfar.com.tw -
#49.AMD 驅動程式和支援
自動偵測並安裝AMD Radeon™ 系列顯示卡及Ryzen™ 晶片組的驅動程式更新. *與執行Windows® 11 / Windows® 10 64 位元1809 版或更高版本的系統結合使用。 於 www.amd.com -
#50.PC home 電腦家庭 11月號/2022 第322期 - 第 52 頁 - Google 圖書結果
Intel第13代處理器首先推出六款產品,亦跟以往相同,具備沒有內顯輸出能力的F版本。 ... 在Intel發表第13代處理器新品之際,Intel Arc獨立顯示卡也終於在台灣正式現身, ... 於 books.google.com.tw -
#51.圖形處理器(GPU)是什麼? - GIGABYTE 技嘉科技
隨著科技進步,個人電腦商品中出現所謂的獨立顯示卡(簡稱獨顯),這種產品有時也被稱 ... 獨顯的GPU享有專屬記憶體、散熱片等零件,所以一般來說,效能遠遠超過主機板 ... 於 www.gigabyte.com -
#52.Intel獨顯不做了?掌門人一句話~放心了! - XFastest News
Intel Arc A系列獨顯(代號Alchemist)發表之後,因為效能平平、驅動不 ... Intel顯示卡業務掌門人Raja Koduri近日於受訪時強調,Intel仍在堅持推動 ... 於 news.xfastest.com -
#53.獨立顯卡切換高性能| 夜神模擬器幫助中心
切換為獨立顯示卡提高模擬器表現. ... 該視窗資訊就是你電腦的配備圖與模擬器版本號,黃框處則顯示目前獨顯是否開啟,若為「關閉」則可往下進行開啟,紅框處則是複製 ... 於 support.bignox.com -
#54.【專家監製】2023最新7款顯示卡推薦排行榜 - mybest
顯示晶片的功能是將電腦的運算結果顯示在畫面上,依型態可分為集成顯示處理器(內顯)及獨立顯示卡(獨顯)。雖然目前常見的CPU(中央處理器)多有搭載內顯晶片, ... 於 my-best.tw -
#55.外媒模拟测试AMD RX 7800 XT显卡 - 新闻- 网界网
AMD 迟迟未推出RX 7800 系列显卡,引发人们对于其性能提升不大的猜想。对此,外媒Igor'sLAB 设法在Radeon PRO W7800... 於 news.cnw.com.cn -
#56.【電腦組裝】顯示卡的選購與推薦(2023年6月更新) - 歐飛先生
一、顯示卡晶片廠(GPU)主要有二家:nVidia、AMD,2022年加入了intel ... 但是從2022年10月開始,Intel的獨立顯示卡ARC系列已經上市了,ARC A750(中階) ... 於 ofeyhong.pixnet.net -
#57.[Windows] 4 步驟快速解決遊戲不用獨立顯示卡問題 - 偵錯桐人
一般狀況下,無論是AMD 或NVIDIA 的顯示卡,我們在啟動遊戲時Windows 10 系統會自動切換... 於 tedliou.com -
#58.新買的筆電該怎麼挑NVIDIA 顯示卡? 瞭解NVIDIA 命名規則與 ...
一般筆電通常搭載的是GeForce 系列獨立顯示卡,其中又分為入門級的MX 系列、中階效能級的GTX 與高階玩家級的RTX 系列,基本上電競筆電、創作者筆電的 ... 於 tw.aorus.com -
#59.筆電實用教學- MSI獨立顯卡模式切換技術說明
MSI獨立顯示模式雖然只是MSI Center中的一小個選項,卻包含了MSI研發人員的所有努力與心血。 MSI DiscreteGraphics Modeexplained. 如果你的MSI筆電 ... 於 tw.msi.com -
#60.环球今亮点!RTX4050独显笔记本谁更值得买?你知道吗?
当然也会有一些玩家表示担心,担心的核心源价格太低,又能否买到好产品,尤其对入门级RTX 4050显卡的性能更是好奇,能否应对主流的3A大作,对比RTX ... 於 www.pvnews.cn -
#61.獨立顯卡快選|DIY桌機 - 東森購物
$34,900. |華碩H610平台|i7-13700F 16核24緒|16G/1TB. TOP. 商城. |華碩H610平台|i7-13700F 16核24緒|16G/1TB SSD/獨顯RTX3060Ti 8G/Win11電競電腦(黑/白) ... 於 www.etmall.com.tw -
#62.獨立顯示卡優惠推薦-2023年6月|蝦皮購物台灣
你絕對不能錯過的網路人氣推薦獨立顯示卡商品就在蝦皮購物!買獨立顯示卡立即上蝦皮獨立顯示卡專區享超低折扣優惠,搭配賣家評價線上網購獨立顯示卡超簡單! 於 shopee.tw -
#63.「獨立顯卡」相關新聞 - CTWANT
英特爾(Intel)在3月底發布筆電獨顯後,顯示卡市場價格就不斷下降,就連二手市場 ... 業內人士透露,英特爾在獨立顯示卡市場已經空窗許久,因此先推出筆電顯卡晶片試 ... 於 www.ctwant.com -
#64.amd显卡怎么开启独显直连模式 - 抖音
您在查找amd显卡怎么开启独显直连模式吗?抖音综合搜索帮你找到更多相关视频、图文、直播内容,支持在线观看。更有海量高清视频、相关直播、用户,满足您的在线观看 ... 於 www.douyin.com -
#65.切換您電腦顯示卡至獨立顯示卡| Ubisoft Help
如果您的遊戲在您的顯示卡上並未表現得如您的預期,那麼遊戲可能未使用獨立顯示卡上運行。 要切換至獨立顯示卡,請根據以下的引導:. AMD · NVIDIA. 如果您有任何問題,請 ... 於 www.ubisoft.com -
#66.独显是什么意思 - 与非网
独立显卡是指作为计算机与显示器之间的重要中介的一种可插拔设备。它在品质和性能上优于主板集成芯片组的显示核心,被广泛用于游戏、3D建模等需要高 ... 於 www.eefocus.com -
#67.如何全開MacBook Pro 獨立顯示卡?一個簡單設定就可以
有使用蘋果電腦的用戶都知道,目前MacBook 系列中,MacBook Pro 的16 吋版本是配備有獨立顯示卡的,不過在預設中,並不會時常啟動,一般會使用內置的 ... 於 www.newmobilelife.com -
#68.核芯显卡和独立显卡有什么区别-PC6教学
价格高一些的独立 显卡 性能是高于集成 显卡 的,就游玩游戏而言,主流的独立 显卡 更是远远优于集成 显卡 ,虽然 独显 会额外占用电脑中很多空间,但是 独显 的 ... 於 www.pc6.com -
#69.独立显卡和集成显卡之间如何切换 - Movavi Support
使用AMD顯卡的雙顯卡切換方法: 桌麵點擊右鍵進入“配置可交換顯示卡”選項在切換界面中我們可以看到可供切換的顯示核心類型,獨顯用“高性能GPU”表示,集顯用“省電GPU” ... 於 movavi.freshdesk.com -
#70.【特色筆電推薦】2023必備7款實用筆電!質感配色、180度開啟
ASUS ROG Zephyrus G14搭載AMD Ryzen™ 9 6000 系列處理器與AMD Radeon™ RX 6800S顯示卡,具備MUX獨顯直連開關,並擁有均溫版搭配0dB環境散熱技術,不管 ... 於 www.cosmopolitan.com -
#71.都是顯卡,為什麼還要分獨立顯卡和集成顯卡? - 每日頭條
獨立顯卡:簡稱獨顯,港澳台地區稱獨立顯示卡,是指成獨立的板卡,需要插在主板的相應接口上的顯卡。 ... 獨立顯卡是指以獨立板卡形式存在,可在具備 ... 於 kknews.cc -
#72.獨立顯示卡2G的價格推薦- 2023年6月| 比價比個夠BigGo
獨立顯示卡 2G價格推薦共550筆商品。包含547筆拍賣、4筆商城.「獨立顯示卡2G」哪裡買、現貨推薦與歷史價格一站比價,最低價格都在BigGo! 於 biggo.com.tw -
#73.獨顯電玩機| 立曜電腦有限公司
全部商品 · DIY PC套裝主機 · 獨顯電玩機. 共12 筆相關商品 ,. 第1 頁/ 共4 頁. 綜合排名, 銷量排名, 上架日新至舊, 上架日舊至新, 價格低至高, 價格高至低. 於 liyao.shopstore.tw -
#74.[閒聊] 暗黑4沒獨立顯卡能跑得動嗎? - 看板C_Chat
rewisyoung: 不買獨顯你還是買家機版吧 06/13 15:17. 推e49523: 蛤你要買這台不如去買PS5 ... m826112003: 可以試試看就會發現卡卡洛特 06/13 15:30. 於 www.ptt.cc -
#75.强悍生产力神器ProArt 创16 2023创作本618高能之选 - PChome
显卡 方面则可选RTX 4060或RTX 4070显卡,均具有130W独显性能释放,支持 ... 1TB版本618到手价17999元,还可以享受6期免息,晒单返100E卡,咨询客服还 ... 於 m.pchome.net -
#76.[Windows 10] 如何設定應用程式使用獨立顯示卡執行 - ASUS
[Windows 10] 如何設定應用程式使用獨立顯示卡執行 · 1. 在Windows搜尋欄輸入[圖形設定]①,然後點選[開啟]②。 · 2. 在圖形效能喜好設定中,您可以從下拉式 ... 於 www.asus.com -
#77.装机难过显卡关!今年618有哪些非矿卡值得入手?
昨天和大家聊内存固态,力劝各位把对显卡的热情释放到千余4TB、五百2TB的 ... 2,预算很一般,且手头没有过渡用的独显,那么3060Ti G6X或TX6750XT足够 ... 於 post.smzdm.com -
#78.電腦DIY 03月號/2014 第200期: 電競顯示卡大觀園
電競顯示卡大觀園 精杰資訊 ... 技嘉在2014年初也設立獨立品牌 Aorus,搶進電競市場,除筆電外,也推出鍵盤、滑鼠與耳機等產品,目前已發布17.3吋GTX 765M雙獨顯電競機種, ... 於 books.google.com.tw -
#79.618生产力工具换新:Mac和Win11双屏笔记本选谁 - 网易
而Windows阵营也不甘示弱,随着英特尔13代酷睿以及RTX40系独显的入场,无论是处理器性能还是显卡的能效比都得到了不错的优化,特别是英伟达的RTX系列 ... 於 www.163.com -
#80.日本網友分享糗事,遊戲電腦有獨顯卻插內顯使用長達3、4 幾年
熟悉電腦硬體的人應該都知道,現在很多CPU 都有集成內顯,也就是具備顯示晶片,因此大多數主機板都有配備內顯的影像輸出埠。如果電腦有外接顯卡... 於 today.line.me -
#81.你真的需要有獨顯的筆電嗎? - YouTube
有 獨顯 看起來比較超值? 但你真的需要這顆 獨顯 嗎? 你知道有些內顯的效能還比 獨顯 強嗎? 且看朱熹怎麼分析~#朱熹談科技# 獨顯 #內顯#MX110 #MX330 #MX450 ... 於 www.youtube.com -
#82.Intel Arc獨立顯卡終於來了!首波推出筆電專用Arc 3獨立顯示晶片
首波產品為Arc 3獨立顯示晶片,並於現時已推出對應的筆記型電腦,而Arc 5、Arc 7與桌上型電腦的顯示卡則將於2022年夏季推出。 Xe HPG除了具有Xe繪圖管線之 ... 於 www.techbang.com -
#83.计算机组装与维护实训案例 - Google 圖書結果
3.3 显卡与显示器显卡和显示器构成了计算机的显示设备。 ... 了显卡的功能,例如Intel 酷睿i7 4770K,这种集成显卡的运算速度一点也不逊色于独显,甚至运算速度还更快。 於 books.google.com.tw -
#84.NVIDIA顯示卡 - 燦坤線上購物
華碩平台[恆星鬥靈]i7十六核獨顯SSD電腦(i7-13700F/16G/RTX 3060 Ti/512G_M2). 3A大作首選中高階推薦! $ 38199. 華碩平台R5六核獨顯SSD ... 於 www.tk3c.com -
#85.独立显卡_百度百科
独立显卡是将显示芯片及相关器件制作成一个独立于电脑主板的板卡,成为专业的图像处理硬件设备。其性能远比板载显卡优越,不仅可用于一般性的工作,还具有完善的2D效果 ... 於 baike.baidu.com -
#86.AKiTiO Node 顯示卡轉接盒實測開箱 - PCDIY!
受測的顯卡則是nVidia的GeForce GTX TITAN X,內建「12GB」的顯示記憶體。老實講,站長本來只想借一張比GeForce 940MX快一些的獨顯就好,沒想到卻借到了一 ... 於 www.pcdiy.com.tw -
#87.【電腦組裝】顯示卡的選購與推薦(2023年2月更新) - 創作大廳
一、顯示卡晶片廠(GPU)主要有二家:nVidia、AMD,2022年加入了intel ... 但是從2022年10月開始,Intel的獨立顯示卡ARC系列已經上市了,ARC A750(中階) ... 於 home.gamer.com.tw -
#88.內建顯卡與獨立顯卡是什麼?我需要哪一種? - 電腦王阿達
就如同它的名字,獨立顯卡是與電腦中其他零組件完全獨立出來的顯示卡,有多種尺寸,目前大多數現代顯卡為了幫助散熱都會配有二或三風扇。獨立顯卡擁有自己 ... 於 www.kocpc.com.tw -
#89.暗影骑士擎显卡不识别解决方案 - Acer Community
新款(暗影骑士Pro):DDR5内存+RTX3060及更高显卡,支持Acer-DDS独显直连2.0(即显卡热切换功能,Nvidia控制面板中设置,无需重启系统). 於 community.acer.com -
#90.2023年笔记本电脑显卡天梯图(618) - 知乎专栏
笔记本电脑显卡分为核显和独显,独显基本是NVIDIA一家独大,如果没有英伟达,显卡性能将会退一大步。本文为2023笔记本电脑显卡排行榜,笔记本电脑显卡天梯图。 於 zhuanlan.zhihu.com -
#91.NB有獨立顯示卡,要如何讓NB使用這個獨顯呢- 筆電 - Mobile01
NB有獨立顯示卡,要如何讓NB使用這個獨顯呢- 我的是電競筆電有內建顯卡及獨立顯卡請問如何讓筆電用獨立顯卡,不要用內建顯卡呢?我是win11謝謝(Acer 第1頁) 於 www.mobile01.com -
#92.在安装独立显卡后,核显难道变成了废物么?当然不是 - BiliBili
独显 和核显可以同时使用?双卡双待“交火”?核显进阶玩法及开启教程. 笔记本双 显卡 怎么切换到独立 显卡 ?笔记本双 显卡 切换到独立 显卡. 於 www.bilibili.com -
#93.Intel獨立顯卡有何過人之處? - 電子工程專輯
未來針對桌面PC的板卡產品自由搭配,倒是有這種可能性。 ... Intel獨顯除了支援VESA標準的Adaptive Sync (調整顯示器刷新率,使其與GPU輸出影格率吻合 ... 於 www.eettaiwan.com -
#94.內建顯卡和獨立顯卡主機板有什麼差別 - 光華商場
或是只能在低解析度的模式中執行,這時候就必須依賴獨立顯示卡才能解決;至於內建顯卡的等級依照不同的晶片組 有不同的等級,購買之前可以先詢問或上網 ... 於 www.arclink.com.tw -
#95.Intel® Iris® Xe 獨立顯示卡
Intel® Iris® Xe 獨立顯示卡(80 EU) 含規格、功能與技術的快速參考。 於 www.intel.com.tw -
#96.顯示卡GPU - 原價屋Coolpc
ZOTAC GAMING GEFORCE RTX 4070 AMP AIRO【蜘蛛人:穿越新宇宙】聯名顯示卡限量再送好禮! NT$22,890 ... Intel ARC A770/A750獨立顯示卡終於上市! 於 www.coolpc.com.tw -
#97.獨立顯卡(GTX / RTX) - PChome 24h購物
獨顯 效能等級推薦. 獨立顯卡(GTX / RTX) · 專業繪圖顯卡. 指定需求快選. 準系統 · 16G↑記憶體 · 單碟》SSD/M.2 · 雙碟》HD+SSD/M.2 · 電源》500瓦以上 ... 於 24h.pchome.com.tw