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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GTX1650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 GTX1650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：

除了GTX1650，大家也想知道這些：

GTX1650進入發燒排行的影片

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Tình hình là sắp thi đại học đến nơi rồi, mà đi học hành các thứ là chúng ta ai cũng cần có những chiếc laptop để mang đi mang lại cho nó dễ. Vậy trong video hôm nay bọn mình sẽ giới thiệu với anhem 3 chiếc laptop ngon bổ rẻ dành riêng cho các anhem học sinh sinh viên. Vậy đó là những mẫu laptop nào, hãy xem video để biết chi tiết nha

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Kubeflow分散式機器學習之研究

為了解決GTX1650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GTX1650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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