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國立中興大學 電機工程學系所 張振豪所指導 樂紀廷的 基於ARM的可重組之卷積神經網路硬體加速器設計 （2020），提出顯示卡記憶體差別關鍵因素是什麼，來自於卷積神經網路、卷積神經網路硬體加速器、手指靜脈辨識。
而第二篇論文聖約翰科技大學 電機工程系碩士在職專班 林謝興所指導 洪珮瑞的 一種電腦故障排除專案的研究 （2017），提出因為有 貝氏定理、事前機率、SWOT分析、德爾菲統計分析、電腦維修卡、假負載的重點而找出了 顯示卡記憶體差別的解答。
顯示卡記憶體差別進入發燒排行的影片
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主機板 映泰B550M-SILVER
顯示卡 AMD-5700XT
水冷 NZXT X53 RGB
處理器 R7-5800X
記憶體 HyperX 32G
機殼 亞瑟之劍
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基於ARM的可重組之卷積神經網路硬體加速器設計
為了解決顯示卡記憶體差別 的問題，作者樂紀廷 這樣論述：
卷積神經網路距今為止發展到可以做圖形識別、物件偵測等，而需要這麼精確判斷的卷積神經網路大多都依賴雲端運算，因為網路的發達，大數據的取得較過去已經相對容易很多，並且依靠著NVIDIA的顯示卡，在雲端伺服器運算想要的神經網路系統與圖形化響應式介面設計的程式進行物聯網連動，可為科技發展至今的常態。 對於生物辨識相關的隱私權議題，以及穿戴式裝置的迅速發展，邊緣運算的重要性也越來越顯著。但由於類似穿戴式裝置或是辨識相關的感測裝置通常都歸類為小型裝置，而小型裝置與一般電腦最大的差別是可用的硬體支援空間非常小，若需要在裝置上使用卷積神經網路的此類大量運算機制，相比電腦用的顯示卡，在硬體的設計上也需要
重新規劃。 為了讓小型裝置能獲得卷積神經網路的使用，本論文訓練了指靜脈的生物身分辨識卷積神經網路之方法作為獨立小型裝置之應用，並提出了一個基於ARM微控制架構的可被重組之卷積神經網路硬體加速器設計。此一卷積神經網路硬體加速器為了減少運算量與記憶體的存取量，採用Quantization and Training Inference的方式將所有儲存的參數量化成8-bit以降低儲存所需的空間量，並且實行了可以處理三個像素列的輸入特徵圖，同時輸出為一個像素列八個通道的輸出特徵圖。 本論文使用218Kbytes的晶片上的區塊記憶體，其主要儲存輸入特徵圖、偏差值、卷積核以及兩組輸出特徵圖。在基於ARM
Cortex-A53單一核心架構下的硬體，可以藉由ARM的控制程式碼來撰寫不同神經網路對於卷積網路層的調用，在不受限於軟體延遲並且系統操作在100MHz情況下加速器理想可以達到12.8GOPS的資料吞吐量。
一種電腦故障排除專案的研究
為了解決顯示卡記憶體差別 的問題，作者洪珮瑞 這樣論述：
本論文旨在針對電腦故障排除問題做探討，提出「一種電腦故障排除專案的研究」，本研究由「貝氏定理」（Bayes Theorem）事前機率(prior probability)的應用，配合樣本點(Sample point)皆為均質樣本點(Homogeneous sample point)的特色做為驗證實際狀況之樣本，規劃並建構研究方法與步骤，三次成功導出電腦主機板故障機率之預判為81.5%、89%、81.7%，這是一種新型觀點，顯著的發現，依此為基礎再遍尋網路蒐集中、英文獻，經分析、整理、歸納，從中找出DEBUG卡(電腦維修卡)與假負載(dummy load)電路配合做整合維修，最後，本論文研究提
出的維修新法經專家、老師、同學、朋友及維修師傅等多人，並多次實測再加以應用德爾菲統計分析(Delphi Survey)問卷配合調查，並依問卷調查規範及內容做為具體結論，即本維修新法極為適切。此落實了新法維修確實比舊維修法更能有效解決電腦硬體故障排除的問題，最後再利用SWOT優劣比較分析，以供維修者當參考。