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GPU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
GPU記憶體不足的問題，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 全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇 和莫力全KyleMo的 今晚來點Web前端效能優化大補帖：一次搞定指標×工具×技巧，打造超高速網站(iThome鐵人賽系列書)都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自深智數位 和博碩所出版 。
輔仁大學 資訊工程學系碩士班 王國華所指導 張峰銘的 在CUDA平台上加速大型函數之布林比對 （2013），提出GPU記憶體不足關鍵因素是什麼，來自於布林比對、不完全描述函數、統一計算架構、圖形處理器。
最後網站如何修正高CPU 使用率 - Intel則補充：系統的所有主要元件，例如顯示卡和RAM，都必須仰賴CPU 的指示運作。 ... 有些惡意程式會將CPU 和GPU 頻寬用於不同的用途（例如，虛擬貨幣挖礦），卻在工作管理員中以 ...
全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇
為了解決GPU記憶體不足 的問題，作者李金洪 這樣論述：
深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。 圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。 〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖
型和文字等領域。 〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。 市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！ 〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/
L2、交叉熵、Softmax 等概念 〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 〇 利用 GNN 進行論文分類 本書特色 ～GNN 最強入門參考書～ ● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 ● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 ● 知識系統，逐層遞進 ● 內容貼近技術趨勢 ● 圖文結合，化繁為簡 ● 在基礎原理之上，注重通用規律
在CUDA平台上加速大型函數之布林比對
為了解決GPU記憶體不足 的問題，作者張峰銘 這樣論述：
給定兩個具有相同輸入之函數，布林比對(Boolean matching)問題是檢查當經過一些輸入排列組合(input permutation)及輸入/輸出相位設定(input/output phase assignment)後，這兩個函數是否相等。我們所採取的布林比對演算法是一種漸進式學習的方法，所謂漸進式學習之方法可分為學習階段與應用階段。在學習階段中會將學習到的知識（knowledge）儲存，並作整合，在應用階段就可利用所學的知識，以避免重複的計算，可大幅的縮小搜尋空間，加快搜尋的速度。我們之前提出的方法也利用特徵值的技巧減少其搜尋空間，雖然使用這些技術可以加速比對的過程，在對大型函數作
布林比對時，還是非常的耗費時間。近年來，由於多用途圖形處理器(GPGPU–General Purpose Graphics Processing Units)受到許多研究人員的重視，並將其應用在加速解決許多電子設計自動化(EDA–Electronic Design Automation)的問題。本篇論文之研究主題是將早期所提出的漸進式學習之方法加以分析，我們首先提出了計算權重的方法，將原本的演算法改良以加快求解的速度。而先前的布林比對演算法主要的時間花費在AND運算與Reduction這兩個程序上，故我們將這兩個程序加以平行化。將上述之程序直接平行化後會有三個問題：由於原本資料結構設計之問題導
致AND運算效能變慢、處理大型電路時GPU記憶體不足、無法實現記憶體合併存取機制(Memory Coalescing)導致GPU記憶體讀取效率不佳。針對以上三個問題，我們提出了三個平行程序最佳化的方法分別加以解決：重新設計資料結構以提升效能、利用CUDA串流機制降低GPU記憶體使用量及資料儲存方式轉置實現記憶體合併存取機制以提升讀取效率。根據實驗結果，權重計算演算法比原本快了2.6倍左右。另外，我們對大型電路作加速測試，這個實驗主要在測量不同輸入大小之電路，平行化後求解之加速情形。整體而言，相較於原本循序執行的方式直接平行化方法大約可達到5倍的加速，經最佳化後之方法大約可以達到30倍的加速，證
明我們提出之平行演算法在對大型函數作布林比對時，的確非常有效率。
今晚來點Web前端效能優化大補帖：一次搞定指標×工具×技巧，打造超高速網站(iThome鐵人賽系列書)
為了解決GPU記憶體不足 的問題，作者莫力全KyleMo 這樣論述：
針對「前端效能優化」技巧最全面的中文書籍！ 精通前端基礎和優化技術，為你打造高效能網站！ 本書內容改編自第 13 屆 2021 iThome 鐵人賽，Modern Web 組冠軍網路系列文章──《今晚，我想來點 Web 前端效能優化大補帖！》。本書彙整了網頁前端應用效能優化的各種技巧，並以此為出發點，延伸至許多前端領域必備的知識。搭配簡易圖文和範例檔實作，讓你打造高效能的前端應用，解決網站效能痛點，提升速度與使用者體驗，增加網站曝光率與流量！ 四大重點 ▍小細節讓效能UP 除了依賴指標，還要從對的地方著手！ ▍前端開發必備心法 用對優化工具和技術
，提升效能&使用者體驗。 ▍深入技術原理 介紹前端技術原理，精通前端應用知識。 ▍提供完整範例檔 跟著實作範例學習，強化前端優化技能！ 精彩內容 ●認識 Core Web Vitals、RAIL Model、Lighthouse 等指標和效能監測工具，找出效能不足的地方。 ●建立前端必備知識：瀏覽器架構與渲染流程、網路與快取、JavaScript 記憶體管理機制，並學習正確的圖片資源、檔案壓縮與打包技術。 ●在不同情境下使用正確的優化技術：Code Splitting、動態載入、Tree Shaking、模組化技巧、Web Wor
kers 與 WebAssembly。 ●使用 DevTool 檢測網站效能、實作 Debounce 與 Throttle，達到網站節流。 目標讀者 ✦想要了解各種效能優化技巧的前端開發者 ✦想要更理解前端開發底層知識的開發者 ✦想了解前端開發近期發展與未來趨勢的讀者 專業推薦 「不論是剛入門的工程師或者資深工程師，都可以在這本書得到不同階段的啟發並且應用在實戰當中。」──── Verybuy Fashion 資深前端技術總監│Bingo Yang 「作者將業界所交流的各式各樣經驗，在這本書中一次性地統整起來，不僅僅只是教你效能優化的技巧，甚
至帶著你從歷史淵源、使用者面向、網路傳輸、渲染機制等不同角度來看效能。」──── 適才科技技術長 & Web 實驗室社群發起人│KK 「前端領域的發展十分迅速，很難得有作者用心將這些知識整理成書，帶領讀者從發現問題開始，了解背後原因與需求、實作練習，以及在每章節附上延伸學習的資源。」──── Design engineer@PicCollage│Lichin 「這本書深入淺出說明效能優化的各道題目，篇篇精彩有趣。除了從遠古到現今的技術解析和優劣比較，並且圖文並茂、附上實戰實例，讀起來讓人欲罷不能。」────《 打造高速網站從網站指標開始 》、技術部落格「Summer。桑
莫。夏天」作者│Summer