128g 記憶卡的問題，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

植基於ARM虛擬叢集之深度學習平台

為了解決128g 記憶卡的問題，作者陳俞安 這樣論述：

隨著科技不斷進步，人們開始追求更加便利、省時省力的生活方式。人工智慧在這樣的風氣下，漸漸成為科技主流，許多科技公司致力於發明自動化產品，只需要一道指令，電腦就能替你完成你想做的事情。為達到這個目標，電腦所需要處理的數據也增加許多，而大數據時代的來臨，說明一台電腦需要負荷的不再只是基本的算術運算，還必須擁有處理龐大數據的能力，因此對於電腦的處理器效能要求也日漸提高。雖然ARM單板機在處理器效能方面不敵一般傳統電腦，然而它的體積小、功耗低、成本也低，產品相對於電腦更適合攜帶，因此近年來如何將人工智能以及機器學習應用在ARM單板機上也成為一項熱門話題。許多國家爭相開始研發ARM處理器，在如此激烈的

競爭下也使x86-64處理器對於ARM處理器的運算能力來說，不再是遙不可及。本文的實作重點是在實體機上編譯好一個符合ARM架構的客製化作業系統，再與ARM單板機搭配，建構出一個能夠進行深度學習訓練的使用環境。為了能在ARM單板機上建立一個客製化作業系統，我們結合了虛擬化技術與交叉編譯技術，也利用到跨平台的虛擬化技術。在x86-64 的傳統電腦上建立兩台虛擬機器，其中一台為簡易的虛擬機器，供我們編譯出符合ARM單板機需求的開機程序跟Linux核心模組所使用，讓Devuan系統得以在這台ARM單板機上正常運作。另一台則是符合ARM架構環境的虛擬機，用來解決單板機本身硬體資源不足而無法編譯軟體的問題

。 不僅如此，我們也直接在ARM單板機上嘗試使用了虛擬化技術，在單板機上架設虛擬機器以及虛擬機叢集。將先前在x86-64 的傳統電腦上利用跨平台技術編譯完成的ARM64 軟體環境硬碟，經由虛擬化技術掛載，可以快速地套用至ARM單板機的虛擬叢集上，並運行Tensorflow Lite的相關模型測試以及ARM單板機的效能檢測。