記憶體不足的問題，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

喜迎攢金嬌娘 卷三(完)

為了解決記憶體不足的問題，作者木子蘇 這樣論述：

　　沈黛嬌覺得陸修垣學問真的好，連夫妻之道都研究得無比透澈， 　　房裡的親密事不說，光是無條件對她的維護就讓人感動滿滿── 　　府裡老夫人不喜她，他毫不退縮據理力爭，要求應該公允對待， 　　他院裡的丫鬟汙衊她不容人，這男人沒二話立刻將人遣散出府， 　　明明不吃甜食，卻因她喜歡而會陪著，甚至排隊去買， 　　向來堅守的原則、教條碰上媳婦之事統統往後靠， 　　甚至為了陪她出遊，公事上向來一絲不苟的他居然願意告假， 　　種種的愛護讓家中妹妹都忍不住抱怨他雙標， 　　可這樣好的夫君，卻因太后賀禮之事讓人懷疑他的升職是靠吃軟飯， 　　哼，她這惡女定要讓大家都知道，陸大人最大的本事就是娶了她！

記憶體不足進入發燒排行的影片

有效部署GPU資源以利大量深度學習運算

為了解決記憶體不足的問題，作者趙柔筑 這樣論述：

為了改善傳統水產養殖的管理模式，利用人工智慧結合物聯網建立了水下自動辨識的監控系統。透過網路連接養殖池內的水下攝影機，再利用人工智慧在即時影像辨識的技術，讓系統自動去判斷水下的生物狀況，包含生物進食狀況、生物活動狀況。人工智慧的方法中，雖其運算量龐大，但因為其運算內容相似，因此可以透過加速平行運算的硬體GPU來加速運算的時間，提高同一時間內的辨識量。建立了完整的辨識系統後，有更多台需要辨識的攝影機時發現，辨識程式在使用辨識伺服器的運算資源的記憶體龐大，每一個辨識程式又只能處理一台攝影機的辨識，導致伺服器的運算資源的記憶體不足夠而無法同時處裡多部攝影機的辨識。這樣在協助更多場域養殖池的水下影像

管理上是一個困境。為了解決此問題，有兩個方向，一為減少辨識程式所使用的運算資源的記憶體，二為改良辨識程式使其有辦法辨識多部攝影機。第一個方法主要有限制程式運算資源的使用及模型剪枝的方法，不過在實驗結果中兩者雖能減少單一辨識資源的使用，不過在使用多組辨識程式的狀況時，其所節省的運算資源的記憶體沒有很多。此論文主要提倡第二種方法，改良辨識程式，使其有能力辨識多部攝影機。將透過三種方式：多路複用、平行處理、及整合多路複用及平行處理，來有效的部屬運算資源，使得伺服器能夠對更多的攝影機進行辨識，同時壓低辨識資源的使用。透過此論文介紹的方法，大幅改善了伺服器受到運算資源記憶體不足而無法對多部攝影機辨識的問

題。伺服器每秒辨識幀數要120幀時，原本將使用10GB的運算資源，透過平行處理的方法後，只需約4.2GB運算資源即可完成辨識。以同樣使用5GB的運算資源，原本只能辨識60幀，透過平行處理則可達到120幀。而多路複用方法可使系統辨識串流中，分配給不同的攝影機。因此此系統透過彈性的運用多路複用及平行處理，達到同樣運算資源下可以最少達到三倍的數量的攝影機辨識。

喜迎攢金嬌娘 卷二

為了解決記憶體不足的問題，作者木子蘇 這樣論述：

　　古板、規矩又守禮教的陸修垣明明該是與她兩個世界的人， 　　但有著晉陽城惡女之稱的她就是愛逗他， 　　察覺他因擔心她受郡主欺負而趕到身邊相護， 　　見他知某幅畫有著她對父母的念想便費心找來相贈， 　　沈黛嬌發現自己對這男人從有趣變成了有興趣！ 　　最重要的是他縱容她的一切，只要她隨心，只要她平安， 　　即便在宮中看到她將計就計反擊要壞她清白的人， 　　也絲毫不覺得她心思深沉或手段卑劣， 　　甚至用極生澀卻誠摯的方式表現他的親近和心悅， 　　但一開口就說「我想求娶沈小姐」是不是不符合他含蓄的風格啊？

複雜數據分析平台設計之探索研究

為了解決記憶體不足的問題，作者蕭景陽 這樣論述：

「深度學習」是處理複雜影像數據辨識最主要方式之一，但其模型訓練係透過迭代法反覆運算並針對不同架構模型進行反覆試驗，以調整模型內各種結構與權重，過程往往需耗費大量時間成本。此外，對於以大量數據進行模型訓練情況，過程中可能會因發生訓練設備記憶體不足而導致中斷，需重新調整後再次訓練，這將會浪費大量已耗費時間成本與運算資源。因影像數據前處理流程複雜、辨識模型訓練過程耗時且需對大量模型進行反覆訓練等因素，因此本研究藉由圖論中 DAG 資料結構，將需運行參數透過指令碼分別定義運算任務與依賴關係，依作業需要排定運行優先順序，並進行自動化批次運算處理，以提升運算資源使用率，並避免頻繁手動干預和監管作業。為研

究訓練模型複雜程度對訓練時間影響，本研究以「雛型法」探索不同複雜程度模型訓練效能差異，並設計一分析平台，藉由分散式批次處理及佇列訊息交換架構運算叢集，將模型訓練流程採分段批次執行，達成模型訓練自動化，並降低訓練過程中資料傳遞遺失風險。為瞭解設計之分析平台運行效能，本研究透過不同種類與規格處理器進行測試，實驗結果顯示，在平台中多數 GPU 對於深度學習模型訓練效能較 CPU 佳，而較高階 GPU 對於權重較多或結構複雜模型，更有顯著加速效果。此外，透過平台實際測試發現，採分段批次進行訓練因每次需再重新讀取訓練資料及模型權重，故訓練時間較一次性訓練長，但其優勢可在訓練中斷後自動由斷點處繼續執行，避

免過程中斷後需再次耗費大量時間重新來過，能有效降低模型訓練風險。深度學習模型需藉由海量運算調整內部結構，其運算可藉由 CPU 或 GPU 等架構進行，雖 GPU 運算效能較佳、訓練速度較快，但易受記憶體容量限制，訓練所產生中繼資料如超出負荷，則將造成中斷，另如僅使用 CPU 訓練，雖較無記憶體負荷困擾，惟其運算效能較低，需耗費數倍訓練時間成本。為減少影像模型多輪訓練時間成本，本研究藉由分散式批次處理及佇列訊息交換架構設計叢集分析平台，並經實驗後發現此叢集架構可使影像數據前處理、模型訓練等作業流程化，並進行批次運算，使運算資源達到更佳運用效率。