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國立交通大學 資訊科學與工程研究所 許騰尹所指導 賴永崧的 基於圖靈GPU架構之軟體實體層實作 （2019），提出CPU i9關鍵因素是什麼，來自於長期演進技術、半精度、張量核心。

而第二篇論文國立臺灣大學 電子工程學研究所 闕志達所指導 謝明航的 在FPGA上實現無乘法器卷積神經網絡推理加速電路 （2019），提出因為有 機器學習、卷積神經網路、推論加速系統、FloatSD、FloatSD4、無乘法器、半精度累加的重點而找出了 CPU i9的解答。

最後網站Intel Core i9-10900K review: The ultimate gaming CPU則補充：With the Core i9-10900K, Intel is setting its sights on the gaming segment. The 10-core 20-thread CPU delivers outstanding gaming ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了CPU i9，大家也想知道這些：

CPU i9進入發燒排行的影片

Hello, Have a nice day. 　#ステサバ
🌟#Rally系　🌟#適度に色々　🌟#雑談配信もしてます
まれに、上記にないゲームもやります。ラジオ配信もまれに行います。
サブchでは、気ままに好きな様にやってます。

※使用ハンコン：Logicool G923
※下手プレーにつき、お見苦しい所ありますけど、温かい目でよろしくお願いします(笑)
※Live配信後に残る動画は「アーカイブ」となってます。後に、動画になるかも！です
尚、サブチャンネルでは、好き勝手やってます💦
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使用するハード一覧
★ PS4®Pro　 ★switch　★steam ★Epic Games
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[配信環境]
Support the stream OBS
▼audio-technica AT2020
▼AVerMedia Live Gamer EXTREME 2 GC550 PLUS [4Kパススルー対応 ゲームキャプチャーボックス] DV482
▼Razer Kraken Ultimate 7.1 ゲーミングヘッドセット
▼Logicool ゲーミングマウス G403h
▼HyperX Alloy FPS Pro ゲーミングキーボード
▼モニター[BenQ]　３画面。
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▼配信POS Windows 10 Home 64ビット
CPU インテル Core i9-9900K
グラフィック GeForce RTX 2080 8GB
メモリ 32GB TEAM DDR4 3200Mhz PC4-25600
SSD 　1TB
HDD 4TB
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▼ゲームID一覧▼
steamフレンドコード：1132364245 【nerine817】
Discord：Nerine k #6469
PS4:ID （Nerine_MiX_Life）
★switch ID　SW-5313-7467-2125

基於圖靈GPU架構之軟體實體層實作

為了解決CPU i9的問題，作者賴永崧 這樣論述：

由於對於網路傳輸效率及品質要求提升，第五代行動通訊網路(5th Generation Mobile Networks)已經成為通訊領域的其中一個鎂光燈，而對於硬體設計，軟體化實體層(soft-PHY)在5G的規格下更能有延展性及擴充性。然而在Soft-PHY實作的平台下，單純使用CPU及GPU當作系統中的處理器，已經慢慢地無法滿足開發者及使用者的需求，因此為了提高整體GPU平行運算的效率，在開發上除了選擇降低運算的精準度，並且嘗試使用新的GPU圖靈架來取代傳統作法，使得PHY layer能夠有更高的執行效率，因此本篇論文著重於PUSCH在半精度上使用及兩種不同的GPU架構的改良。

在FPGA上實現無乘法器卷積神經網絡推理加速電路

為了解決CPU i9的問題，作者謝明航 這樣論述：

自2012年AlexNet [1]公開以來，機器學習所能應用的層面越來越廣泛，無論是早期的影像分類、物件辨識，還是中期的風格轉換[2]、自然語言處理[3]，甚至到近期的影音生成[4][5]，機器學習已展顯了它在各種領域的潛力及應用。而上述這些應用，大部分都有一項共通的特點，那便是卷積神經網路的使用。卷積神經網路已成為機器學習領域中不可或缺的一部份，因此運算速度提升的需求便隨之增加。無論是雲端運算還是終端運算，如何以更低的功耗和更有效率的方式，去進行神經網路的推論加速，便是近年研究的重點之一。 在卷積神經網路的推論過程中，會需要大量的乘加運算，而這些運算在同一層網路中，並沒有數學上的相依

性，因此對於傳統的CPU來說，即使能使用向量運算的指令集進行加速，也仍會顯得吃力。而基於圖形處理器通用計算(General-purpose computing on graphics processing units, GPGPU)的硬體加速就能很好地解決這個問題。 然而，GPGPU因其發展歷史和通用的特性，使得它雖然可以平行處理卷積運算，卻不能好好地利用卷積神經網路獨有的資料共用特性，所有運算皆須經過適度的轉換及排列，才能使用GPGPU的矩陣運算功能進行加速，這也使得它的執行效率並不高，大量的能源消耗也使得它在終端裝置上顯得不切實際。 本論文基於Floating-point Si

gned Digit (FloatSD)演算法[6]，提出更精簡的4-bit FloatSD4權重編碼，除了大幅降低神經網路的資料傳輸量，也使得神經網路卷積運算從乘加運算化簡為加法運算，顯著地降低運算複雜度。而在三種影像辨認的資料集: MNIST、CIFAR-10和ImageNet中，MNIST和CIFAR-10達到了與FP32相近的結果，ImageNet的top-1和top-5的正確率與FP32差異，皆在0.5%以下。 除了軟體的訓練結果外，本論文的另一個重點便是針對FloatSD4演算法設計的硬體電路，除了核心的加速運算單元外，亦有基於FPGA和PC平台的推論加速系統。本論文以VGG

-7作為驗證系統可行性的神經網路，相較於單精度運算的CPU平台，基於FPGA的加速系統運算速度提升了4.82倍，整體的能源效率更是CPU的80倍。

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