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今晚來點Web前端效能優化大補帖：一次搞定指標×工具×技巧，打造超高速網站(iThome鐵人賽系列書)

為了解決gpu比較的問題，作者莫力全KyleMo 這樣論述：

針對「前端效能優化」技巧最全面的中文書籍！   精通前端基礎和優化技術，為你打造高效能網站！   　　本書內容改編自第 13 屆 2021 iThome 鐵人賽，Modern Web 組冠軍網路系列文章──《今晚，我想來點 Web 前端效能優化大補帖！》。本書彙整了網頁前端應用效能優化的各種技巧，並以此為出發點，延伸至許多前端領域必備的知識。搭配簡易圖文和範例檔實作，讓你打造高效能的前端應用，解決網站效能痛點，提升速度與使用者體驗，增加網站曝光率與流量！   　　四大重點   　　▍小細節讓效能UP 　　除了依賴指標，還要從對的地方著手！   　　▍前端開發必備心法 　　用對優化工具和技術

，提升效能&使用者體驗。   　　▍深入技術原理 　　介紹前端技術原理，精通前端應用知識。   　　▍提供完整範例檔 　　跟著實作範例學習，強化前端優化技能！   　　精彩內容   　　●認識 Core Web Vitals、RAIL Model、Lighthouse 等指標和效能監測工具，找出效能不足的地方。   　　●建立前端必備知識：瀏覽器架構與渲染流程、網路與快取、JavaScript 記憶體管理機制，並學習正確的圖片資源、檔案壓縮與打包技術。   　　●在不同情境下使用正確的優化技術：Code Splitting、動態載入、Tree Shaking、模組化技巧、Web Wor

kers 與 WebAssembly。   　　●使用 DevTool 檢測網站效能、實作 Debounce 與 Throttle，達到網站節流。   　　目標讀者 　 　　✦想要了解各種效能優化技巧的前端開發者 　　✦想要更理解前端開發底層知識的開發者 　　✦想了解前端開發近期發展與未來趨勢的讀者   專業推薦   　　「不論是剛入門的工程師或者資深工程師，都可以在這本書得到不同階段的啟發並且應用在實戰當中。」──── Verybuy Fashion 資深前端技術總監│Bingo Yang   　　「作者將業界所交流的各式各樣經驗，在這本書中一次性地統整起來，不僅僅只是教你效能優化的技巧，甚

至帶著你從歷史淵源、使用者面向、網路傳輸、渲染機制等不同角度來看效能。」──── 適才科技技術長 & Web 實驗室社群發起人│KK   　　「前端領域的發展十分迅速，很難得有作者用心將這些知識整理成書，帶領讀者從發現問題開始，了解背後原因與需求、實作練習，以及在每章節附上延伸學習的資源。」──── Design engineer@PicCollage│Lichin   　　「這本書深入淺出說明效能優化的各道題目，篇篇精彩有趣。除了從遠古到現今的技術解析和優劣比較，並且圖文並茂、附上實戰實例，讀起來讓人欲罷不能。」────《 打造高速網站從網站指標開始 》、技術部落格「Summer。桑

莫。夏天」作者│Summer　　

gpu比較進入發燒排行的影片

R語言在大數據下之效能探討

為了解決gpu比較的問題，作者張宮綺 這樣論述：

　　隨著科技的發達，數據的獲得方式也愈來愈便利，各個行業都已累積和整理出許多數據。若再利用資料採礦的技術，則能從數據中挖掘出有價值的資訊。而R語言是個善於數據分析的免費開源（Open Source）軟體。它可以透過下載，安裝免費的套件（Packages）來增化其功能，因此它是一個完整且方便的分析軟體。　　目前許多行業皆步入了大數據時代，但是當R語言面對太龐大的數據量時，常常會超出負荷，導致運作效能的降低，讓我們花費大量的時間去等待。因此，本研究希望探討如何提高R語言的執行效能。本研究主要使用零售業的大量數據來做探討，並同時嘗試解決R語言的性能問題。期望未來透過這項技術能讓R語言的用戶在使用和

操作上有更高的效率。

從Docker動手邁入全新DevOps時代：最完整Kubernetes全書

為了解決gpu比較的問題，作者龔正,吳治輝,閆健勇 這樣論述：

全方位Kubernetes權威指南 多年累積精華內容，涵蓋最新特性、應用 　　Kubernetes是由Google開源的容器集群管理系統，為容器化應用提供了資源調度、部署運行、服務發現、擴縮容等一系列功能。Kubernetes也是將「一切以服務（Service）為中心，一切圍繞服務運轉」作為指導思想的創新型產品，它的功能和架構設計自始至終地遵循了這一指導思想。構建在Kubernetes上的系統不僅可以獨立運行在物理機、虛擬機集群或者企業私有雲上，也可以被託管在公有雲上。 　　本書總計12章，分別講解Kubernetes的基本概念、實踐指南、核心原理、開發指南、網路與儲存、運行維護指南、新

特性演進等內容，在生產環境中可能出現的問題，舉出了大量典型案例，比如安全設定方案、網路方案、共用儲存方案、高可用方案及Trouble Shooting技巧等，具有很強的實戰指導意義。 　　本書的內容也隨著Kubernetes的版本更新不斷完善，目前涵蓋了Kubernetes從1.0到1.19版本的主要特性，努力為Kubernetes使用者提供全方位的Kubernetes技術指南。 　　【適合讀者群】 　　本書目標讀者範圍很廣，有些大專院校也採用了本書作為參考教材。 　　考慮到Kubernetes的技術定位，以下讀者適合購買和閱讀本書： 　　．資深IT從業者 　　．研發部門主管 　　．架構師

（語言不限） 　　．研發工程師（經驗不限） 　　．運行維護工程師（經驗不限） 　　．軟體QA和測試工程師（兩年以上經驗） 　　．以技術為主的售前工作人員（兩年以上經驗） 專業推薦 　　中國移動資訊技術中心研發創新中心（平台能力共用中心）副總經理 張春

IC晶片產業應用在前瞻科技發展的趨勢與分析

為了解決gpu比較的問題，作者吳沛蓁 這樣論述：

近五年來，因機器學習、人工智慧、數據科學、類神經網絡、圖像、指紋與人臉辨識、比特幣虛擬挖礦等區塊鏈、Google 以商業角度提出雲端運算（Cloud Computing）等等的前瞻科技概念興起，使得各個科技巨頭與都因此嗅到大量商機，各種相關應用及發展趨勢成為近年來資訊界的當紅議題而成為兵家必爭之地。本文的研究方法將以AHP層級分析法，挑選上述最重要的幾項前瞻科技趨勢，作為主要的分析及預測未來發展方向的方式。2016年，NVIDIA 更是以其革命性產品 GPU 為核心，協助全球開發者與研究人員進行人工智慧、機器學習與視覺運算的創新與應用，深耕電競、專業視覺化、資料中心與自駕車四大領域，完整的整

合了高效能運算與巨量資料分析。而為了因應訓練機器學習必須處理的大量資料，美商Google和美商輝達NVIDIA正彼此較勁著自家發展出的CPU系統：TPU以及GPU，比較著解釋電腦指令以及處理電腦軟體中資料的速度。Google 去年推出的深度學習運算晶片TPU（Tensor Process Unit），並在最近發表的報告中指出：「TPU比CPU與GPU（圖像處理晶片）快了15至30倍。NVIDIA的P40 GPU是TPU的2倍，頻寬是其10倍。」從全球的晶片發展規模趨勢看來，近四年來在行動應用裝置服務（包含手機、智慧手環等等）、雲端服務、巨量資料處理及分析皆有穩定的成長，市場規模預估從2017年

8,775億美元成長至2020年1.22兆美元，年複合成長率（CAGR）4.6％。本研究從當今台灣半導體IC晶片設計、製造產業龍頭—聯發科技股份有限公司，台灣積體電路公司 (TSMC)以及全球晶片的發展現況著眼，進而預測未來此產業應該著重的發展趨勢，最後如何與外商以人工智慧及機器學習發展為主的公司抗衡去做分析與研究。研究方法則透過問卷設計、調查以及AHP層級分析法去分析結果，希望透過混合型研究方法的研究方式，使本研究在學術與實務上對於產業發展有顯著價值，期望對未來我國在發展自家晶片應用於人工智慧與機器學習等前瞻科技方向上能提出有貢獻之建議。