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國立雲林科技大學 電子工程系 黃永廣所指導 林威嶔的 Kubeflow分散式機器學習之研究 （2021），提出GTX 1650關鍵因素是什麼，來自於Kubernetes、Kubeflow、TensorFlow、分散式訓練。

而第二篇論文東吳大學 資訊管理學系 鄭為民所指導 洪晨愷的 CUDA為基礎之 CNN演算法研究 （2020），提出因為有 影像辨識的重點而找出了 GTX 1650的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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Kubeflow分散式機器學習之研究

為了解決GTX 1650的問題，作者林威嶔 這樣論述：

機器學習隨著準確度提高，模型深度會越來越深，輸入的數據量也會越來越大，計算量將會大到無法以一台電腦完成計算，因此需要多台電腦進行聯機運算，實現分散式機器學習。Kubernetes自動部屬容器管理軟體則可以將多臺電腦整合為一個集群，而在Kubernetes基礎上開發出的Kubeflow可以以圖形化的介面來進行管理，內部整合Jupyter Notebook、TensorFlow等多種機器學習相關套件。本研究將會以Kubernetes與Kubeflow所搭建的集群為基本環境，容器方面將會使用Docker虛擬容器，並透過Jupyter Notebook以TensorFlow撰寫分散式訓練。研究集群中

以不同速率處理資料的設備能否有效配合，比較在保有相同準確率下，因設備運算速度的差異對整體運算時間所帶來的影響，分析不同設備彼此搭配的有效程度。未來的研究目標是研究出如何提高不同設備彼此搭配的有效程度。最終本論文發現在達到相同準確度下若想縮減訓練時間，異步訓練是優於同步訓練的，且異步訓練若想完成縮減訓練時間的工作，最多只能接受訓練機器之間有近三倍的效能差異。

CUDA為基礎之 CNN演算法研究

為了解決GTX 1650的問題，作者洪晨愷 這樣論述：

在人工智慧應用發展成熟的潮流下，演算法已發展成熟，技術已能達到一定的正確率， 而運算速度轉而 成為技術發展的一大關鍵。在速度的提升研究上又能分為兩個方向：演算法的優化以及硬體結構的提升。 因此 本研究是針對 卷積神經網 路的演算法在由 NVIDIA所推出的 GeForce GTX 1650的 CUDA的環境下操作，透過對 手寫數字 圖像的分類實驗，了解 參數及環境 對其效能的影響， 得使用環境為 CUDA之訓練結果在準確率以及訓練時間上都比使用 CPU有較佳及較快的結果，在效能的表現上來得更高，以及在針對手寫數字圖片這種圖形輪廓較單一的影 像訓練次數越多準確率不一定會越高， 以及 threa

d的數量設置越多， 在效能上反而有較差的表現。

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