cpu不支援win11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

使用單向循環路徑以達成 高效能與有限等待的自旋鎖

為了解決cpu不支援win11的問題，作者林翰廷 這樣論述：

在現代的 CPU 中，存取 shared data 的效率會隨著核心數增加而下降，在物理上，最遠的傳輸距離也會增加。然而目前的 non-uniform memoryaccess (NUMA)-aware lock algorithm 只以 CPU socket 為單位對之中核心的transmission cost 進行優化，並沒有完整利用整個多核心處理器的connection network，因此在核心之間會產生的大量的 transmission cost，雖然每個 cost 不大，但仍會限制多核心處理器的 scalability。對於這個現象，一般會用較複雜的演算法來降低 transmis

sion cost，但這個做法難點是降低的 transmission cost 很難彌補演算法時間複雜度的上升，這也是這篇論文提出的方法要解決的問題。1本篇論文提出的方法叫 Routing on Network-on-chip (RON)，主要使用routing table 來最小化核心之間的 transmission cost。在這個方法當中，會先行算出核心之間最佳的傳輸順序 (route)，再依此順序傳遞 lock。根據這個傳輸路徑，RON 會以"單向循環"的 policy 傳遞 lock 與 data，而這個policy 可以達到兩個目的： (1)最小化 data 的 transmiss

ion cost、(2)bounded waiting。依據最佳傳輸路徑除了達到 (1)以外，每個在路徑上的核心也都一定會被訪問，所以可以達到 (2)。本篇論文使用 microbenchmark與 multi-core benchmark 進行量化分析與檢視 RON 在不同 workload 下的效能表現。 以 google LevelDB 進行實測，在 user space 下，RON 的效能比 C-BOMCS、ShflLock 高出 5.8%、3.2%；在 oversubscribe (thread 數量高於核心數)的情況下，RON-plock 的效能比 C-BO-MCS-B、ShflLo

ck-B 高出 1.7 倍、13.3 倍，而且 RON-plock 的空間複雜度為 O (1)。

隨機存取記憶體子系統之電子系統層級模型

為了解決cpu不支援win11的問題，作者吳昭頡 這樣論述：

現今因為系統晶片設計的複雜度不斷的快速增加，在晶片系統建構初期，電子系統層級模型可以快速的評估效能與成本來縮短設計的週期。對於整個晶片系統來說，記憶體系統扮演了一個很重要的角色，不但影響了整個效能，也影響了整個系統的功率　　然而，對於已存在的一些記憶體模擬器(DRAMSim2)來說，都只是單純的C++模型，在電子系統層級上的時間並不是準確的，而且設計來說都只有支援單端口的記憶體，但多端口的記憶體現今越來越成為主流，在我們的電子系統層級記憶體模型中，不只支援多端口的架構，也實作一些記憶體指令排序的方法，再經過RTL的驗證，記憶體模型的時間準確度高達95%，而且速度高達700k/cycle。對於

記憶體系統的功率，我們也有相對應的模型來支援。記憶體系統的功率分成三部分，記憶體控制器、記憶體設備、埠物理層三個部分。每個功率狀態與平均功率都可以分別計算出來，根據簡化過後的記憶體功率有限狀態機，就可以估算大部分的功率值。　　整個結果經過電子系統模型的參數優化後，可以得到比原本好10%的效能。另外經過記憶體控制器的架構延伸，也可以得到比原本好10%的效能，最後也可以藉由這個模型來探討整個系統對於記憶體效能與成本的平衡。