cpu瓶頸計算的問題，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

Intel大師帶你架設AI底層：持久記憶體架構服務實作

為了解決cpu瓶頸計算的問題，作者李志明,吳國安,李翔 這樣論述：

有記憶體的極速，有M.2 SSD的非揮發性， 持久性記憶體打破現有架構，是量子電腦真正出現之前的最偉大發明！ Intel作者群帶你進入持久化記憶體的世界   　　分層記憶體架構是現代電腦的基石，從CPU之內的L1、L2、L3快取以降，一直到DDR4/5的主記憶體，速度從快到慢，但真正阻礙電腦速度的最大瓶頸，就是下一層的非揮發性儲存了。雖然PCIE Gen4的M.2 SSD已達到7000MB/s的驚人讀取速度，但和處理器內的記憶體來說還是有1000倍以上的差距。為了彌補這個鴻溝，Intel推出了全新的記憶體架構，再揮發性記憶體子系統和發揮發性儲存系統之間，新增了一個新的層次，既能滿足高速的記

憶體資料傳輸，又能保有可儲存性的優點，這個稱之為3D-XPoint的技術，再度造成了整個電腦系統的世代革命。當電腦的主架構發生了天翻地覆的改變時，應用程式、伺服器、資料庫、大數據、人工智慧當然也出現了必需性的變化。在設計巨量資料的服務系統時，傳統針對記憶體斤斤計較的場景不再出現，取代的是大量運用新的持久性記憶體架構來降低系統I/O的頻寬。這對新一代的雲端運算資料中心的影響更是巨大。包括了虛擬機、容器、進而對於應用程式如軟體開發、資料庫、NoSQL、SAP/Hana，Hadoop/Spark也產生了巨大的影響。   　　本書是國內第一本中文說明這種新型應用的書籍，閱讀本書之後，對大型系統的運維已

不再是TB級而達到PB的記憶體等級了，想想一個巨型的系統服務不需要水平擴充(Scale-out)r而是可以垂直擴充(Scale-up)，這完全打破了我們從前的概念，本書將是你在進入量子電腦世代來臨前最迫切需要獲得的知識。   本書特色   　　1.在英特爾公司任職的多位專家們齊聚一堂，共同創作了這本持久化記憶體的實戰書籍。 　　2.仔細講解、深入淺出，搭配圖表輔助說明，好看好讀好吸收。 　　3.台灣第一本詳細解說持久記憶體的電腦書，讓你迅速精進，保持業界頂峰的地位。   名人推薦   　　「借助英特爾傲騰持久記憶體，我們在記憶體--儲存子系統中創建了一個新層次，這使整個產業都會受益。持久記憶體

基於革命性的英特爾3D-XPoint 技術，將傳統記憶體的速度與容量和持久性結合在一起。」──阿爾珀·伊爾克巴哈（Alper Ilkbahar），英特爾公司資料平台事業部副總裁、記憶體和儲存產品事業部總經理

資料密集型應用系統設計

為了解決cpu瓶頸計算的問題，作者MartinKleppmann 這樣論述：

　　在當今的系統設計中，資料是許多挑戰的中心。需要克服各種困難，如可擴展性、一致性、可靠性、效率和可維護性。我們有各式各樣的工具可以選擇，包括關聯式資料庫、NoSQL資料儲存、串流或批次處理機以及訊息中介，又該如何做出正確的選擇？如何理解所有這些熱門詞彙？    　　本書深入剖析各種儲存技術的優缺點，幫助您做全面性的了解。軟體雖然一直變化，但基本的原則始終如一。本書可以幫助軟體工程師與架構師了解如何在實踐中運用這些這些理念，以及如何在現代應用中充分利用資料。    　　在這本實用而全面的指南中，作者Martin Kleppmann經由研究處理和儲存數據之各種技術的優缺點，幫助您一覽資料世界

多樣化的景觀。雖然軟體持續演變，但基本原則始終如一。軟體工程師與架構師可以藉由本書瞭解這些基本的理念，以及如何充分應用資料的方法。    　　．檢視並學習如何更有效的使用與操作你正在使用的系統。  　　．了解各種工具的優缺點，並做出明智的選擇。  　　．圍繞一致性、可擴展性、容錯性和複雜性進行權衡。  　　．瞭解作為現代資料庫基礎的分佈式系統研究。  　　．探索並學習主流線上服務的架構。    業界推薦    　　＂本書的問世，是所有相關從業人員之幸。因為即便是資料庫領域的實務專家，也很少有人能像這本書這樣，能夠全面理解資料處理架構的技術全貌，更別說將這些知識一一解說和傳授給其他人。如果你對資

料處理架構的設計感興趣，這本書將會是你一定要拜讀的聖經。＂ -- 錢逢祥（Fred Chien）, 寬橋（Brobridge）技術長兼首席架構師    　　＂這本書太棒了，填補了理論跟實務之間的空白。如果十年前就有這本書的話，我可以省掉許多摸索跟犯錯的時間。＂--Jay Kreps, Apache Kafka的開發者    　　＂軟體工程師必讀的一本書。這本書是少數能夠完美整合理論與實務的著作，可以幫助開發者做出明智的決定。＂--Kevin Scott, 微軟技術長    來自讀者的讚譽    　　＂在準備面試時，這本書對於系統設計的幫助極大＂  　　＂程式設計師必讀之作，當你自己設計過系統，

做過系統分析取捨之後，再翻開這本書會有一種醍醐灌頂的感覺。＂  　　＂關於資料庫，我看過最棒的一本書，作者能夠用非常簡單的方式，解釋複雜的技術，代表他對這項技術的確有深入的理解＂  　　＂對於技術詮釋的精采程度令人震驚！＂  　　＂可能是近15年來最好的技術書籍＂ 

應用圖形處理器之平行與最佳化技術加速淺水波方程式

為了解決cpu瓶頸計算的問題，作者楊斯宇 這樣論述：

本論文旨在研究將二維地表水分析軟體以GPU平行計算方式加速，提高整體運算效率。近幾年以來，隨著全球氣候迅速變遷以及極端氣候的加劇，全球都面臨著極端氣候所帶來的局部暴雨，其造成的災害使得許多地區遭受鉅額的損失，因此迅速且即時的淹水模擬計算，對於保障人民的安全以及財產來說，可以當來相當大的助益。物理模擬必須要連帶考慮相當數量的物理參數作為模擬條件，伴隨而來的是相當龐大的計算量，目前傳統上是使用CPU計算模擬水理，但由於近年隨著需求的增長，水理模擬的速度與即時性上，面臨著重大的挑戰，又因為近年來CPU的進步趨於緩慢，相對於急遽增長的計算需求來說，繼續使用CPU做序列計算，已經逐漸顯得捉襟見肘。因此

本研究嘗試利用GPU透過NVIDIA所推出的整合技術，計算統一架構(Compute Unified Device Architecture, CUDA)透過分析原程式邏輯架構後，進行相應的平行邏輯改寫，以及研究包含資料傳輸、資料縮減、啟動開銷與記憶體存取...等最佳化策略的實施所能取得的效益，以克服原先所使用CPU做序列計算，處理水理模擬問題所帶來的計算速度瓶頸，期望達到更高的執行速度以滿足目前的需求。在本研究當中最後的實驗結果可以觀察到，與非平行化的版本相比之下，完成深度的平行化與最佳化後，最終可以獲得最高將近21倍的加速，顯示出使用GPU進行平行處理的水理模擬，確實對於地表水分析的計算效率

來說有顯著提升。