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東海大學 資訊工程學系 林祝興所指導 楊博凱的 快速傅立葉轉換在 CUDA GPU 的平行化加速運算之研究 （2017），提出GTX750TI關鍵因素是什麼，來自於快速傅立葉變換、GPU平行化、GPU最佳化、記憶體交錯與平行運算。

而第二篇論文國立成功大學 電腦與通信工程研究所 陳中和所指導 邱健鳴的 使用記憶體延遲取樣之繪圖處理器執行緒排程機制與其在CASLAB-GPUSIM上之實現 （2016），提出因為有 繪圖處理器、執行緒排程機制、記憶體競爭的重點而找出了 GTX750TI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GTX750TI，大家也想知道這些：

GTX750TI進入發燒排行的影片

フォートナイトでビクトリーロイヤルできないので、作っちゃいました。
Core i5-4440　3.1GHｚ/TB3.3/L3 6MB Haswell LGA1150
Intel HD4600
8GB DDR3 SDRAM PC3-12800/4GB×2デュアルチャネル Hynix HMT351U6CFR8C-PBN0
H81H3-M5 MicroATX
　　　- 4 x DDR3/DDR3L DIMM スロット
　　　- DDR3/DDR3L 1600/1333/1066 non-ECC
電源550W 80PLUS BRONZE　DLT GPS-550AB
NVIDIA GTX750Ti　2GB　ZOTAC

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撮影機材
パソコン
CPU：Corei7 7700
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マイク：Steinberg UR12 XM8500
カメラ：CANON Ivis HF G20

快速傅立葉轉換在 CUDA GPU 的平行化加速運算之研究

為了解決GTX750TI的問題，作者楊博凱 這樣論述：

傅立葉變換是信號處理上對於時域與頻域互相轉換的機制，傅立葉變換的應用範圍跨越物理、數學、醫學、電信等領域，在生活中已是不可或缺的技術。快速傅立葉變換比一般的傅立葉變換有較低的時間複雜度，一般的快速傅立葉變換時間複雜度為O(N2)，而快速傅立葉變換的時間複雜度是O(N‧log N)。本實驗將快速傅立葉變換分別在一般電腦上與GPU中進行運算，比較快速傅立葉運算在CPU中未進行優化的運算時間與其在GPU上平行化的運算時間。本論文的實驗，我們使用GPU為NVIDIA GTX 750 Ti，程式語言使用CUDA撰寫其GPU平行化的部分。實驗結果顯示，在資料量為32678的時候加速比最高只到達48倍；也

就是CPU所花費的時間為GPU平行化花費時間的48倍。為了得到更佳的效率，我們將整體平行化運算進行記憶體配置最佳化，將ω事先計算出其數值並儲存在GPU中的唯讀記憶體，再將輸入資料放入共享記憶體中，將加速比提高到114.7倍。

使用記憶體延遲取樣之繪圖處理器執行緒排程機制與其在CASLAB-GPUSIM上之實現

為了解決GTX750TI的問題，作者邱健鳴 這樣論述：

近年來，隨著資料探勘(Data Mining)、機器學習(Machine Learning)以及影像辨識(Image Recognition)等需要針對大量平行資料進行處理的應用變得愈來愈熱門，繪圖處理器(GPUs)於是被廣泛使用來加速這些非繪圖的工作。現今的繪圖處理器使用極大量的並行執行緒(Multithreading)以及細質多執行緒(Fine-Grained Multithreading)的技術來隱藏運算或管線傳遞時間。然而，近期的研究顯示記憶體競爭(Memory Contention)是造成現今的繪圖處理器無法達到巔峰效能的最嚴重瓶頸之一。當並行執行緒的數量越多，由於記憶體系統的過載

，記憶體競爭問題也變得越嚴重，而少量的並行執行緒又會弱化運算或管線傳遞時間的遮蔽能力。我們提出了考量記憶體競爭之繪圖處理器執行緒排程機制(Memory-Contention Aware Warp Scheduling)以尋找記憶體系統資源和工作量之間的平衡。這個機制使用動態取樣(Dynamic Sampling)的方法精準地辨識記憶體競爭問題的嚴重程度並且依照不同的情況提供最合適的執行緒並行程度。我們的實驗結果顯示，對於快取記憶體敏感(Cache Sensitive)的工作，與基本的鬆散循環制(Loose Round-Robin)相比，考量記憶體競爭之繪圖處理器執行緒排程機制在GPGPU-Si

m上達到幾何平均高達96.4%的加速。除此之外，考量記憶體競爭之繪圖處理器執行緒排程機制也在CASLAB-GPUSIM上達到整體17.4%的效能提升。

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