amd cpu架構的問題，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

深入剖析主板電源設計及環路穩定性能

為了解決amd cpu架構的問題，作者老童 這樣論述：

共8章，從主機板架構到電源設計，從簡單的Buck電路原理到多相電源設計，從電源電路的基本結構到微分結構，結合電路信號流程和波形以及動態阻抗的分析，由淺入深，一步一步將讀者引向系統電源穩定性能設計中。最後重點描述了PCB佈局設計，從理論到實踐，通過理論指導實踐，理論與實踐相結合，是一本非常全面的教科書。

amd cpu架構進入發燒排行的影片

使用OpenCL及HSA架構加速處理器作有限元素法計算分析

為了解決amd cpu架構的問題，作者賴奕良 這樣論述：

近年來，中央處理器以及圖形處理器被大量地使用在科學計算，兩者的架構及能力也一直不斷的在進步，中央處理器從原本的單核心到多核心，但卻礙於半導體微電子學的物理因素而逐漸到了極限。圖形處理器有著大量的運算吞吐量以及頻寬，但耗電以及程式擴充性卻也是其缺點。2014年微星AMD推出了首次採用異構系統架構的加速處理器A10-7850K，希望改善中央處理器及圖形處理器的缺點，整合兩者的優點，讓兩者有良好的異質運算模式來得到更好的效能，而利用其異構系統對科學計算上的實際效能提升即是本文想探討的。 使用有限元素法求解問題所得到的線性聯立方程組占整體運算的一大部分，而本文使用共軛梯度法配合Jacobi預選矩陣

求解聯立方程組。我們將使用加速處理器 A10-7850K運算並分析迭代過程中的向量內積、向量加乘及稀疏矩陣向量相乘運算。此外，將使用加速處理器對全矩陣相乘及全矩陣向量相乘作運算分析。最後，分別使用加速處理器及目前市面上高規格之中央處理器求解有限元素問題，並分析比較其結果。測試結果在求解有限元素問題時，A10-7850K比OpenMP加速過的8核心中央處理器Intel® Core™ Xeon E5-1620 運算速度快1.5倍。

OpenCL異構並行編程實戰

為了解決amd cpu架構的問題，作者（美）雷蒙德·泰 這樣論述：

本書從軟件開發人員的角度進行編寫，介紹OpenCL的核心概念，以及如何通過OpenCL編寫並行編程。本書共10章。第1章介紹使用OpenCL的目的，第2章討論OpenCL中的緩沖區對象以及划分數據的策略，第3章解釋OpenCL提供的兩種常規數據類型，以及如何使用這些數據類型解決不同的問題，第4章討論OpenCL提供的各種函數，第5章給出典型OpenCL開發的生命周期，第6章討論如何開發索貝爾邊緣檢測濾波器，第7章講述如何使用OpenCL實現矩陣乘法，第8章討論如何在OpenCL中實現稀疏矩陣向量乘法，第9章介紹如何使用OpenCL開發雙調排序，第10章介紹使用OpenCL開

發基數排序。Raymond Tay過去10年來一直從事軟件開發工作，他喜歡使用的編程語言包括Scala、Haskell、C和C++。Raymond於2008年開始接觸GPGPU技術，最初使用的是NVIDIA提供的CUDA工具包和AMD提供的OpenCL工具包，然后使用的是Intel工具包。2009年，他決定將正在進行的GPGPU項目提交給編委會，該編委會負責由Morgan Kauffmann出版的「GPU計算寶典」的編撰工作。盡管其作品未入選最終的出版物，但他仍然很高興能入圍候選名單。在那之后，他參與了多個使用CUDA和OpenCL中所提供GPGPU技術與技巧的項目，同時對雲計算中的函數編程范

例和相關應用充滿熱情，這使得他開始研究通過使用GPGPU技術和函數編程范例加速雲中應用程序的各種途徑。他非常重視持續學習，並且希望能夠長久堅持學習。如果沒有妻子和家庭成員的鼎力支持，本書不可能出版，因為我花費了大量周末和夜晚時間編寫本書而沒有時間陪伴他們，這樣我才能完成本書並及時交稿。感謝Packt Publishing給我這個機會從事此項目，並且我從編輯和校對團隊處獲得了許多幫助。同時我也要感謝Oracle的高級首席軟件工程師Darryl Gove和NVIDIA的CPU架構師Oleg Strikov，他們通過卓爾不群的才智糾正了本書中的諸多錯誤。最后要感謝我的經理Sau Sheong，他鼓勵

我開始此項目。再次謝謝各位！

多核心叢集系統之訊息傳遞程式能源利用率最佳化

為了解決amd cpu架構的問題，作者陳彥鈞 這樣論述：

當能源危機及環境汙染成為全球人類共通的話題後，與能源消耗有關的研究也被帶入了電腦科學的領域中。在現今的世代中，包括多核心CPU等在內的高速CPU架構提供更多可用於計算的執行週期，但也同時需要更有效率的能源管理。同時，對稱式多處理器（SMP）架構的叢集系統及多核心CPU能在單一電腦中提供更高的執行效率，只是在低負載工作時導致更高的無謂能源消耗。叢集環境裡，平行化程式在執行時期需要進行節點間的資料交換，現下一般被大量使用的網路架構多半是以速度為10/100Mbit的Fast Ethernet及能達到1Gbit的Gigabit Ethernet為主，此二種架構雖然速度較慢，但與InfiniBand

或10G Ethernet相比，卻便宜很多。在多核心叢集環境的資料交換有兩個問題發生，第一：當兩個節點的資料在網路中傳送時，網路造成的封包延遲（Packet Latency）比多核心CPU的內部匯流排要慢相當多，這意謂著大量等待傳送的封包會被阻塞於快取記憶體中；第二：如果多核心CPU內的任一核心處於等待接收資料的狀態，則不可預期的等待時間會使CPU的負載提高，這兩個情況消耗了額外的能源，但卻無助於效能的提升。在本論文中，我們提出一個新的方法以解決在一般網路架構中的頻寬阻塞，並控制能源消耗。此方法結合了硬體的節能技術，保持大致相同的資料傳送時間，同時在一般情況下，以低於一般情況及前述案例的能源完

成工作。