cpu記憶體關係的問題，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

全格局使用PyTorch - 深度學習和圖神經網路 - 基礎篇

為了解決cpu記憶體關係的問題，作者李金洪 這樣論述：

　　深度學習擅長處理結構規則的多維資料（歐氏空間），但現實生活中，很多不規則的資料如：社群、電子商務、交通領域，多是之間的關聯資料。彼此間以龐大的節點基礎與複雜的互動關係形成了特有的圖結構（或稱拓撲結構資料），這些資料稱為「非歐氏空間資料」，並不適合用深度學習的模型去分析。   　　圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN）是為了處理結構不規則資料而產生的，主要利用圖結構的資料，透過機器學習的方法進行擬合、預測等。   　　〇 在結構化場景中，GNN 被廣泛應用在社群網站、推薦系統、物理系統、化學分子預測、知識圖譜等領域。 　　〇 在非結構化領域，GNN 可以用在圖

型和文字等領域。 　　〇 在其他領域，還有圖生成模型和使用 GNN 來解決組合最佳化問題的場景。   　　市面上充滿 NN 的書，但卻沒有一本完整說明 GNN，倘若不快點學這個新一代的神經網路，你會用的普通神經網路馬上就會落伍了！非歐氏空間才是最貼近人類生活的世界，而要真正掌握非歐氏空間的問題解決，GNN 是你一定要學的技術，就由本書一步步帶領你完全攻略！   　　〇 使用 Graph 概念取代傳統的歐氏空間神經元 　　〇 最好用的 PyTorch + Anaconda + Jupyter 　　〇 從基礎的 CNN、RNN、GAN 開始上手神經網路 　　〇 了解基礎的啟動函數、損失函數、L1/

L2、交叉熵、Softmax 等概念 　　〇 NLP 使用神經網路處理 + 多頭注意力機制 　　〇 Few-shot/Zero-shot 的神經網路設計 　　〇 空間域的使用，使用 DGL、Networkx 　　〇 利用 GNN 進行論文分類   本書特色   　　～GNN 最強入門參考書～ 　　● 以初學者角度從零開始講解，消除讀者學習過程跳躍感 　　● 理論和程式結合，便於讀者學以致用 　　● 知識系統，逐層遞進 　　● 內容貼近技術趨勢 　　● 圖文結合，化繁為簡 　　● 在基礎原理之上，注重通用規律 　

cpu記憶體關係進入發燒排行的影片

利用圖形處理單元加速遺傳模糊探勘演算法

為了解決cpu記憶體關係的問題，作者黃煜棋 這樣論述：

關聯規則分析是從給定資料中探勘商品關係的重要技術。由於交易商品常包含數量，因此，許多演算法運用模糊集來探勘模糊關聯規則。因給定的隸屬函數是探勘有用的關聯規則之必要因素，過去，不少學者亦提出了遺傳模糊探勘方法進行隸屬函數最佳化並用於探勘模糊關聯規則。因其演化過程中，每一個解是透過長度為一的頻繁項目集個數與隸屬函數合適度計算適合度值，故現存方法的問題在於演化過程非常耗時。有鑒於此，本論文提出了兩種適用於圖形處理單元以減少處理時間的演算法，分別為：(1) 單一頻繁項目集之圖形處理單元為基礎的遺傳模糊探勘算法；(2) 所有頻繁項目集之圖形處理單元為基礎的遺傳模糊探勘算法。在方法一，它首先隨機生成商品

的隸屬函數並形成一條染色體。隨後，根據母體大小產生初始母體。在染色體的適合度計算時，除了延用現存方法的評估函數之外，更使用圖形處理單元進行加速，計算過程共分三步驟：模糊區域轉換、模糊支持度計算與適合度值計算。每一步驟皆是將所需資料配置到圖形處理單元中，透過設計好的CUDA函式平行的計算每一條染色體的適合度，計算完畢後再將資料從圖形處理單元複製回到主記憶體中。染色體通過迭代方法不斷更新，最後收斂並取得好的商品隸屬函數。當滿足終止條件時，將會輸出最佳的染色體進行模糊關聯規則探勘。在上述方法一有效改善耗時問題後，以其為基礎，本論文進一步提出所有頻繁項目集之圖形處理單元為基礎的遺傳模糊探勘演算法，主要

差異在適合度評估函數上運用圖形處理單元令演算法可以計算所有頻繁項目集個數取代原本單一頻繁項目集個數進行適合度評估。最後，在實驗部份，我們使用IBM generator產生多個模擬資料進行效能評估，結果顯示所提的方法是有效的。

EN帶你寫個作業系統：來趟RISC-V開發輕旅行(iThome鐵人賽系列書)

為了解決cpu記憶體關係的問題，作者陳毅(Ian) 這樣論述：

「計算機結構X作業系統實務X開發工具鏈」 一本全方位的作業系統開發入門指南 　　本書內容改編自【 第 13 屆】2021 iThome 鐵人賽，Software Development 組佳作《微自幹的作業系統輕旅行》。王佑中博士曾說：「寫一個 OS 是多麼美好的事，在有限的生命中千萬不要遺漏了它。」如果你不知道從何下手，就跟著 EN 一起體驗 DIY 作業系統的樂趣吧！ 本書特色 　　1.第一本繁體中文的 RISC-V 相關書籍 　　◾不知道處理器的運作模式？沒關係！本書帶你學習處理器快取、流水線設計。 　　◾深入探討 RISC-V 架構，涵蓋 RV32I 指令集介紹、呼叫慣例與中

斷處理。 　　2.探討數個開放原始碼專案的設計細節！ 　　◾成功大學資工系師生團隊開發的 rv32emu 　　◾MIT 開發的 xv6 作業系統 　　◾金門大學資工系陳鍾誠教授開發的 mini-riscv-os 　　3.實務與理論兼具的技術書籍沒有碰過作業系統沒關係！ 　　本書將會帶你探討以下內容： 　　◾基礎計算機科學知識 　　◾RISC-V 架構探討 　　◾作業系統概論與實作 　　◾並行程式設計基礎 　　◾開發作業系統所需的工具包 專業推薦 　　『相信陳毅的這本書，也會讓你真正看懂《作業系統》到底為何物！ 一個真正的程式人，一輩子當中至少要寫一個自己的作業系統，就讓陳毅帶你入門吧！

』陳鍾誠 教授 　　『陳毅的這本書以先理論後實作的方式，結合了Computer Science的基礎知識，進而探討作業系統設計並嘗試解讀開源專案的原始程式碼，能幫助讀者深入了解作業系統的核心價值。』謝致仁 教授  

複雜數據分析平台設計之探索研究

為了解決cpu記憶體關係的問題，作者蕭景陽 這樣論述：

「深度學習」是處理複雜影像數據辨識最主要方式之一，但其模型訓練係透過迭代法反覆運算並針對不同架構模型進行反覆試驗，以調整模型內各種結構與權重，過程往往需耗費大量時間成本。此外，對於以大量數據進行模型訓練情況，過程中可能會因發生訓練設備記憶體不足而導致中斷，需重新調整後再次訓練，這將會浪費大量已耗費時間成本與運算資源。因影像數據前處理流程複雜、辨識模型訓練過程耗時且需對大量模型進行反覆訓練等因素，因此本研究藉由圖論中 DAG 資料結構，將需運行參數透過指令碼分別定義運算任務與依賴關係，依作業需要排定運行優先順序，並進行自動化批次運算處理，以提升運算資源使用率，並避免頻繁手動干預和監管作業。為研

究訓練模型複雜程度對訓練時間影響，本研究以「雛型法」探索不同複雜程度模型訓練效能差異，並設計一分析平台，藉由分散式批次處理及佇列訊息交換架構運算叢集，將模型訓練流程採分段批次執行，達成模型訓練自動化，並降低訓練過程中資料傳遞遺失風險。為瞭解設計之分析平台運行效能，本研究透過不同種類與規格處理器進行測試，實驗結果顯示，在平台中多數 GPU 對於深度學習模型訓練效能較 CPU 佳，而較高階 GPU 對於權重較多或結構複雜模型，更有顯著加速效果。此外，透過平台實際測試發現，採分段批次進行訓練因每次需再重新讀取訓練資料及模型權重，故訓練時間較一次性訓練長，但其優勢可在訓練中斷後自動由斷點處繼續執行，避

免過程中斷後需再次耗費大量時間重新來過，能有效降低模型訓練風險。深度學習模型需藉由海量運算調整內部結構，其運算可藉由 CPU 或 GPU 等架構進行，雖 GPU 運算效能較佳、訓練速度較快，但易受記憶體容量限制，訓練所產生中繼資料如超出負荷，則將造成中斷，另如僅使用 CPU 訓練，雖較無記憶體負荷困擾，惟其運算效能較低，需耗費數倍訓練時間成本。為減少影像模型多輪訓練時間成本，本研究藉由分散式批次處理及佇列訊息交換架構設計叢集分析平台，並經實驗後發現此叢集架構可使影像數據前處理、模型訓練等作業流程化，並進行批次運算，使運算資源達到更佳運用效率。