gpu顯卡的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦李金洪寫的 PyTorch深度學習和圖神經網路(卷1)--基礎知識 和陳敬雷的 超越多顯卡多機器:分散式機器學習超速實戰都 可以從中找到所需的評價。
另外網站世界最大顯示卡「出爐」! NVIDIA於GTC 2020前夕 - PCDIY!也說明:消費級RTX 3000系列可能會正式發表,效能比上一代快40%!. NVIDIA目前主力的Turing架構GPU,分別導入其GeForce 16系列(包含GeForce GTX 1650 D5/D6版、1650 ...
這兩本書分別來自人民郵電 和深智數位所出版 。
國立臺灣海洋大學 機械與機電工程學系 林益煌所指導 李威霖的 運用深度學習於風機驅動鏈組件與電力模組之狀態辨識與分類 (2020),提出gpu顯卡關鍵因素是什麼,來自於深度學習、圖像辨識、神經網路。
而第二篇論文國立中山大學 資訊管理學系研究所 陳嘉玫所指導 張天河的 應用規則與GPU的密碼分析之無線網路安全研究 (2019),提出因為有 顯卡、無線基地台、密碼、無線網路安全、密碼規則的重點而找出了 gpu顯卡的解答。
最後網站GPU-Z v2.43 顯示卡硬體規格、溫度與風扇轉速監控工具則補充:GPU -Z 是一套專門用來顯示電腦顯示卡硬體資訊的工具,對於常常玩GAME 或相當在意自己電腦硬體等級與效能的人來說,可透過GPU-Z 來清楚了解自己用的 ...
PyTorch深度學習和圖神經網路(卷1)--基礎知識
為了解決gpu顯卡 的問題,作者李金洪 這樣論述:
本書從基礎知識開始,介紹深度學習與圖神經網路相關的一系列技術與實現方法,主要內容包括PyTorch的使用、神經網路的原理、神經網路的基礎模型、圖神經網路的基礎模型。書中側重講述與深度學習基礎相關的網路模型和演算法思想,以及圖神經網路的原理,且針對這些知識點給出在PyTorch框架上的實現代碼。本書適合想學習圖神經網路的技術人員、人工智慧從業人員閱讀,也適合作為大專院校相關專業的師生用書和培訓班的教材。 李金洪 精通C、Python、Java語言,擅長神經網路、演算、協定分析、移動互聯網安全架構等技術,先後擔任過CAD演算工程師、架構師、專案經理、部門經理等職位。參與過深度
學習領域某移動互聯網後臺的OCR項目,某娛樂節目機器人的語音辨識、聲紋識別專案,金融領域的若干分類專案。 第一篇 入門——PyTorch基礎 第1章 快速瞭解人工智慧與PyTorch 3 1.1 圖神經網路與深度學習 4 1.1.1 深度神經網路 4 1.1.2 圖神經網路 4 1.2 PyTorch是做什麼的 4 1.3 PyTorch的特點 5 1.4 PyTorch與TensorFlow各有所長 6 1.5 如何使用本書學好深度學習 8 第2章 搭建開發環境 9 2.1 下載及安裝Anaconda 10 2.1.1 下載Anaconda開發工具 10 2.1.2
安裝Anaconda開發工具 10 2.1.3 安裝Anaconda開發工具時的注意事項 11 2.2 安裝PyTorch 11 2.2.1 打開PyTorch官網 12 2.2.2 配置PyTorch安裝命令 12 2.2.3 使用配置好的命令安裝PyTorch 12 2.2.4 配置PyTorch的鏡像源 13 2.3 熟悉Anaconda 3的開發工具 15 2.3.1 快速瞭解Spyder 15 2.3.2 快速瞭解Jupyter Notebook 17 2.4 測試開發環境 18 第3章 PyTorch基本開發步驟——用邏輯回歸擬合二維資料 19 3.1 實例1:從一組看似混亂的資
料中找出規律 20 3.1.1 準備數據 20 3.1.2 定義網路模型 21 3.1.3 搭建網路模型 22 3.1.4 訓練模型 23 3.1.5 視覺化訓練結果 23 3.1.6 使用及評估模型 24 3.1.7 視覺化模型 25 3.2 模型是如何訓練出來的 26 3.2.1 模型裡的內容及意義 26 3.2.2 模型內部資料流程向 27 3.3 總結 27 第4章 快速上手PyTorch 29 4.1 神經網路中的幾個基底資料型別 30 4.2 張量類的基礎 30 4.2.1 定義張量的方法 30 4.2.2 張量的類型 32 4.2.3 張量的type()方法 33 4.3 張量
與NumPy 34 4.3.1 張量與NumPy類型資料的相互轉換 34 4.3.2 張量與NumPy各自的形狀獲取 34 4.3.3 張量與NumPy各自的切片操作 34 4.3.4 張量與NumPy類型資料相互轉換間的陷阱 35 4.4 在CPU和GPU控制的記憶體中定義張量 36 4.4.1 將CPU記憶體中的張量轉化到GPU記憶體中 36 4.4.2 直接在GPU記憶體中定義張量 36 4.4.3 使用to()方法來 設備 36 4.4.4 使用環境變數CUDA_VISIBLE_DEVICES來 設備 36 4.5 生成隨機值張量 37 4.5.1 設置隨機值種子 37 4.5.2 按
照 形狀生成隨機值 37 4.5.3 生成線性空間的隨機值 37 4.5.4 生成對數空間的隨機值 38 4.5.5 生成未初始化的矩陣 38 4.5.6 多的隨機值生成函數 38 4.6 張量間的數學運算 38 4.6.1 PyTorch的運算函數 39 4.6.2 PyTorch的自變化運算函數 39 4.7 張量間的資料操作 39 4.7.1 用torch.reshape()函數實現資料維度變換 39 4.7.2 實現張量資料的矩陣轉置 40 4.7.3 view()方法與contiguous()方法 40 4.7.4 用torch.cat()函數實現資料連接 41 4.7.5 用to
rch.chunk()函數實現資料均勻分割 41 4.7.6 用torch.split()函數實現資料不均勻分割 42 4.7.7 用torch.gather()函數對張量資料進行檢索 42 4.7.8 按照 閾值對張量進行過濾 42 4.7.9 找出張量中的非零值索引 43 4.7.10 根據條件進行多張量取值 43 4.7.11 根據閾值進行資料截斷 43 4.7.12 獲取資料中 值、 小值的索引 43 4.8 Variable類型與自動微分模組 44 4.8.1 自動微分模組簡介 44 4.8.2 Variable物件與張量物件之間的轉化 44 4.8.3 用no_grad()與ena
ble_grad()控制梯度計算 45 4.8.4 函數torch.no_grad()介紹 45 4.8.5 函數enable_grad()與no_grad()的嵌套 46 4.8.6 用set_grad_enabled()函數統一管理梯度計算 47 4.8.7 Variable物件的grad_fn屬性 47 4.8.8 Variable物件的is_leaf屬性 48 4.8.9 用backward()方法自動求導 48 4.8.10 自動求導的作用 49 4.8.11 用detach()方法將Variable物件分離成葉子節點 49 4.8.12 volatile屬性擴展 50 4.9 定義
模型結構的步驟與方法 50 4.9.1 代碼實現: Module類的使用方法 50 4.9.2 模型中的參數Parameters類 52 4.9.3 為模型添加參數 53 4.9.4 從模型中獲取參數 53 4.9.5 保存與載入模型 56 4.9.6 模型結構中的鉤子函數 57 4.10 模型的網路層 58 第5章 神經網路的基本原理與實現 59 5.1 瞭解深度學習中的神經網路與神經元 60 5.1.1 瞭解單個神經元 60 5.1.2 生物神經元與電腦神經元模型的結構相似性 62 5.1.3 生物神經元與電腦神經元模型的工作流程相似性 63 5.1.4 神經網路的形成 63 5.2 深
度學習中的基礎神經網路模型 63 5.3 什麼是全連接神經網路 64 5.3.1 全連接神經網路的結構 64 5.3.2 實例2:分析全連接神經網路中每個神經元的作用 64 5.3.3 全連接神經網路的擬合原理 66 5.3.4 全連接神經網路的設計思想 67 5.4 啟動函數——加入非線性因素,彌補線性模型缺陷 68 5.4.1 Sigmoid函數 68 5.4.2 tanh函數 69 5.4.3 ReLU函數 70 5.4.4 啟動函數的多種形式 72 5.4.5 擴展1: 好的啟動函數(Swish與Mish) 73 5.4.6 擴展2: 適合NLP任務的啟動函數(GELU) 74 5.5
啟動函數總結 75 5.6 訓練模型的步驟與方法 76 5.7 神經網路模組(nn)中的損失函數 76 5.7.1 L1損失函數 76 5.7.2 均值平方差(MSE)損失函數 77 5.7.3 交叉熵損失(CrossEntropyLoss)函數 77 5.7.4 其他的損失函數 78 5.7.5 總結:損失演算法的選取 79 5.8 Softmax演算法——處理分類問題 79 5.8.1 什麼是Softmax 80 5.8.2 Softmax原理 80 5.8.3 常用的Softmax介面 80 5.8.4 實例3:Softmax與交叉熵的應用 81 5.8.5 總結: 好地認識Softm
ax 82 5.9 優化器模組 82 5.9.1 瞭解反向傳播與BP演算法 82 5.9.2 優化器與梯度下降 83 5.9.3 優化器的類別 83 5.9.4 優化器的使用方法 83 5.9.5 查看優化器的參數結構 84 5.9.6 常用的優化器——Adam 85 5.9.7 好的優化器——Ranger 85 5.9.8 如何選取優化器 85 5.10 退化學習率——在訓練的速度與精度之間找到平衡 86 5.10.1 設置學習率的方法——退化學習率 86 5.10.2 退化學習率介面(lr_scheduler) 87 5.10.3 使用lr_scheduler介面實現多種退化學習率 88
5.11 實例4:預測泰坦尼克號船上的生存乘客 91 5.11.1 載入樣本 91 5.11.2 樣本的特徵分析——離散資料與連續資料 92 5.11.3 處理樣本中的離散資料和Nan值 93 5.11.4 分離樣本和標籤並製作成資料集 95 5.11.5 定義Mish啟動函數與多層全連接網路 96 5.11.6 訓練模型並輸出結果 97 第二篇 基礎——神經網路的監督訓練與無監督訓練 第6章 實例5:識別黑白圖中的服裝圖案 101 6.1 熟悉樣本:瞭解Fashion-MNIST資料集 102 6.1.1 Fashion-MNIST的起源 102 6.1.2 Fashion-MNI
ST的結構 102 6.1.3 手動下載Fashion-MNIST資料集 103 6.1.4 代碼實現:自動下載Fashion-MNIST資料集 103 6.1.5 代碼實現:讀取及顯示Fashion-MNIST中的資料 104 6.2 製作批次資料集 105 6.2.1 資料集封裝類DataLoader 105 6.2.2 代碼實現:按批次封裝Fashion-MNIST資料集 106 6.2.3 代碼實現:讀取批次資料集 107 6.3 構建並訓練模型 108 6.3.1 代碼實現:定義模型類 108 6.3.2 代碼實現:定義損失的計算方法及優化器 110 6.3.3 代碼實現:訓練模型
110 6.3.4 代碼實現:保存模型 111 6.4 載入模型,並用其進行預測 111 6.5 評估模型 112 6.6 擴展:多顯卡並行訓練 113 6.6.1 代碼實現:多顯卡訓練 113 6.6.2 多顯卡訓練過程中,保存與讀取模型檔的注意事項 115 6.6.3 在切換設備環境時,保存與讀取模型檔的注意事項 116 6.6.4 處理顯存殘留問題 116 第7章 監督學習中的神經網路 119 7.1 從視覺的角度理解卷積神經網路 120 7.1.1 生物視覺系統原理 120 7.1.2 微積分 120 7.1.3 離散微分與離散積分 120 7.1.4 視覺神經網路中的離散積分 12
1 7.2 卷積神經網路的結構 121 7.2.1 卷積神經網路的工作過程 122 7.2.2 卷積神經網路與全連接網路的區別 123 7.2.3 瞭解1D卷積、2D卷積和3D卷積 123 7.2.4 實例分析:Sobel運算元的原理 123 7.2.5 深層神經網路中的卷積核 126 7.2.6 理解卷積的數學意義——卷積分 126 7.3 卷積神經網路的實現 127 7.3.1 瞭解卷積介面 127 7.3.2 卷積操作的類型 129 7.3.3 卷積參數與卷積結果的計算規則 130 7.3.4 實例6:卷積函數的使用 130 7.3.5 實例7:使用卷積提取圖片的輪廓 135 7.4 深
層卷積神經網路 138 7.4.1 深層卷積神經網路組成 138 7.4.2 池化操作 140 7.4.3 瞭解池化介面 140 7.4.4 實例8:池化函數的使用 141 7.4.5 實例9:搭建卷積神經網路 143 7.5 迴圈神經網路結構 145 7.5.1 瞭解人的記憶原理 145 7.5.2 迴圈神經網路的應用領域 146 7.5.3 迴圈神經網路的正向傳播過程 147 7.5.4 BP演算法與BPTT演算法的原理 148 7.5.5 實例10:簡單迴圈神經網路實現——設計一個退位減法器 149 7.6 常見的迴圈神經網路單元及結構 154 7.6.1 長短記憶(LSTM)單元 15
5 7.6.2 門控迴圈單元(GRU) 157 7.6.3 只有忘記門的LSTM(JANET)單元 158 7.6.4 獨立迴圈(IndRNN)單元 158 7.6.5 雙向RNN結構 159 7.7 實例11:用迴圈神經網路訓練語言模型 160 7.7.1 什麼是語言模型 161 7.7.2 詞表與詞向量 161 7.7.3 詞向量的原理與實現 161 7.7.4 NLP中多項式分佈 162 7.7.5 迴圈神經網路的實現 163 7.7.6 實現語言模型的思路與步驟 164 7.7.7 代碼實現:準備樣本 165 7.7.8 代碼實現:構建迴圈神經網路(RNN)模型 167 7.7.9 代
碼實現:產生實體模型類,並訓練模型 168 7.7.10 代碼實現:運行模型生成句子 171 7.8 過擬合問題及優化技巧 172 7.8.1 實例12:訓練具有過擬合問題的模型 172 7.8.2 改善模型過擬合的方法 175 7.8.3 瞭解正則化 175 7.8.4 實例13:用L2正則改善模型的過擬合狀況 176 7.8.5 實例14:通過增大資料集改善模型的過擬合狀況 178 7.8.6 Dropout方法 179 7.8.7 實例15: 通過Dropout方法改善模型的過擬合狀況 180 7.8.8 全連接網路的深淺與泛化能力的聯繫 182 7.8.9 瞭解批量歸一化(BN)演算法
182 7.8.10 實例16: 手動實現批量歸一化的計算方法 185 7.8.11 實例17: 通過批量歸一化方法改善模型的過擬合狀況 187 7.8.12 使用批量歸一化方法時的注意 事項 188 7.8.13 擴展:多種批量歸一化演算法介紹 188 7.9 神經網路中的注意力機制 189 7.9.1 注意力機制的實現 189 7.9.2 注意力機制的軟、硬模式 190 7.9.3 注意力機制模型的原理 190 7.9.4 多頭注意力機制 191 7.9.5 自注意力機制 192 7.10 實例18:利用注意力迴圈神經網路對圖片分類 192 7.10.1 迴圈神經網路處理圖片分類任務的原
理 192 7.10.2 代碼實現:搭建LSTM網路模型 193 7.10.3 代碼實現:構建注意力機制類 193 7.10.4 代碼實現:構建輸入資料並訓練模型 196 7.10.5 使用並評估模型 197 7.10.6 擴展1:使用梯度剪輯技巧優化訓練過程 197 7.10.7 擴展2:使用JANET單元完成RNN 198 7.10.8 擴展3:使用IndRNN單元實現RNN 198 第8章 無監督學習中的神經網路 199 8.1 快速瞭解資訊熵 200 8.1.1 資訊熵與概率的計算關係 200 8.1.2 聯合熵 202 8.1.3 條件熵 202 8.1.4 交叉熵 203 8.1
.5 相對熵——KL散度 203 8.1.6 JS散度 204 8.1.7 互信息 204 8.2 通用的無監督模型——自編碼神經網路與對抗神經網路 205 8.3 自編碼神經網路 206 8.3.1 自編碼神經網路的結構 206 8.3.2 自編碼神經網路的計算過程 206 8.3.3 自編碼神經網路的作用與意義 207 8.3.4 變分自編碼神經網路 207 8.3.5 條件變分自編碼神經網路 208 8.4 實例19:用變分自編碼神經網路模型生成類比資料 208 8.4.1 變分自編碼神經網路模型的結構介紹 208 8.4.2 代碼實現:引入模組並載入樣本 209 8.4.3 代碼實現:
定義變分自編碼神經網路模型的正向結構 210 8.4.4 變分自編碼神經網路模型的反向傳播與KL散度的應用 211 8.4.5 代碼實現:完成損失函數和訓練函數 212 8.4.6 代碼實現:訓練模型並輸出視覺化結果 213 8.4.7 代碼實現:提取樣本的低維特徵並進行視覺化 214 8.4.8 代碼實現:視覺化模型的輸出空間 215 8.5 實例20:用條件變分自編碼神經網路生成可控類比資料 216 8.5.1 條件變分自編碼神經網路的實現 216 8.5.2 代碼實現:定義條件變分自編碼神經網路模型的正向結構 217 8.5.3 代碼實現:訓練模型並輸出視覺化結果 218 8.6 對抗神
經網路 219 8.6.1 對抗神經網路的工作過程 219 8.6.2 對抗神經網路的作用 220 8.6.3 GAN模型難以訓練的原因 220 8.6.4 WGAN模型——解決GAN難以訓練的問題 221 8.6.5 分析WGAN的不足 222 8.6.6 WGAN-gp模型—— 容易訓練的GAN模型 223 8.6.7 條件GAN 2248.6.8 帶有W散度的GAN——WGAN-div 225 8.7 實例21:用WGAN-gp模型生成類比資料 226 8.7.1 DCGAN中的全卷積 226 8.7.2 上採樣與下採樣 227 8.7.3 實例歸一化 228 8.7.4 代碼實現:引入
模組並載入樣本 228 8.7.5 代碼實現:定義生成器與判別器 229 8.7.6 啟動函數與歸一化層的位置關係 231 8.7.7 代碼實現:定義數完成梯度懲罰項 234 8.7.8 代碼實現:定義模型的訓練函數 235 8.7.9 代碼實現:定義函數,視覺化模型結果 237 8.7.10 代碼實現:調用函數並訓練模型 237 8.7.11 練習題 238 8.8 實例22:用條件GAN生成可控類比資料 239 8.8.1 代碼實現:定義條件GAN模型的正向結構 239 8.8.2 代碼實現:調用函數並訓練模型 240 8.9 實例23:實現帶有W散度的GAN——WGAN-div模型 24
1 8.9.1 代碼實現:完成W散度的損失函數 241 8.9.2 代碼實現:定義訓練函數來訓練模型 242 8.10 散度在神經網路中的應用 243 8.10.1 f-GAN框架 243 8.10.2 基於f散度的變分散度 小化方法 243 8.10.3 用Fenchel共軛函數實現f-GAN 244 8.10.4 f-GAN中判別器的啟動函數 246 8.10.5 互資訊神經估計 247 8.10.6 實例24:用神經網路估計互資訊 249 8.10.7 穩定訓練GAN模型的經驗和技巧 252 8.11 實例25:用 化深度互資訊模型執行圖片搜索器 253 8.11.1 DIM模型的原理
254 8.11.2 DIM模型的結構 254 8.11.3 代碼實現:載入CIFAR資料集 257 8.11.4 代碼實現:定義DIM模型 260 8.11.5 代碼實現:產生實體DIM模型並進行訓練 262 8.11.6 代碼實現:載入模型搜索圖片 264 第9章 快速瞭解圖神經網路——少量樣本也可以訓練模型 269 9.1 圖神經網路的相關基礎知識 270 9.1.1 歐氏空間與非歐氏空間 270 9.1.2 圖 270 9.1.3 圖相關的術語和度量 270 9.1.4 圖神經網路 271 9.1.5 GNN的動機 271 9.2 矩陣的基礎 272 9.2.1 轉置矩陣 272 9
.2.2 對稱矩陣及其特性 272 9.2.3 對角矩陣與單位矩陣 272 9.2.4 哈達馬積 273 9.2.5 點積 273 9.2.6 對角矩陣的特性與操作方法 273 9.2.7 度矩陣與鄰接矩陣 275 9.3 鄰接矩陣的幾種操作 275 9.3.1 獲取有向圖的短邊和長邊 276 9.3.2 將有向圖的鄰接矩陣轉成無向圖的鄰接矩陣 277 9.4 實例26:用圖卷積神經網路為論文分類 278 9.4.1 CORA資料集 278 9.4.2 代碼實現:引入基礎模組並設置運行環境 279 9.4.3 代碼實現:讀取並解析論文數據 279 9.4.4 代碼實現:讀取並解析論文關係資料
281 9.4.5 代碼實現:加工圖結構的矩陣資料 283 9.4.6 代碼實現:將資料轉為張量,並分配運算資源 284 9.4.7 代碼實現:定義Mish啟動函數與圖卷積操作類 284 9.4.8 代碼實現:搭建多層圖卷積網路 286 9.4.9 代碼實現:用Ranger優化器訓練模型並視覺化結果 287 9.5 圖卷積神經網路 290 9.5.1 圖結構與拉普拉斯矩陣的關係 290 9.5.2 拉普拉斯矩陣的3種形式 291 9.6 擴展實例:用Multi-sample Dropout優化模型的訓練速度 291 9.6.1 Multi-sample Dropout方法 292 9.6.2
代碼實現:為圖卷積模型添加 Multi-sample Dropout方法 292 9.6.3 代碼實現:使用帶有Multi-sample Dropout方法的圖卷積模型 293 9.7 從圖神經網路的視角看待深度學習 294 9.8 圖神經網路使用拉普拉斯矩陣的原因 295 9.8.1 節點與鄰接矩陣的點積作用 295 9.8.2 拉普拉斯矩陣的點積作用 296 9.8.3 重新審視圖卷積的擬合本質 296 9.8.4 點積計算並不是 方法 296 第10章 基於空間域的圖神經網路實現 297 10.1 重新認識圖卷積神經網路 298 10.1.1 基於譜域的圖處理 298 10.1.2 基
於頂點域的圖處理 298 10.1.3 基於頂點域的圖卷積 298 10.1.4 圖卷積的特性 299 10.2 實例27:用圖注意力神經網路為論文分類 300 10.2.1 圖注意力網路 300 10.2.2 工程部署 301 10.2.3 代碼實現:對鄰接矩陣進行對稱歸一化拉普拉斯矩陣轉化 301 10.2.4 代碼實現:搭建圖注意力神經網路層 301 10.2.5 代碼實現:搭建圖注意力模型類 302 10.2.6 代碼實現:產生實體圖注意力模型,並進行訓練與評估 303 10.2.7 常用的圖神經網路庫 304 10.3 圖神經網路常用庫——DGL庫 305 10.3.1 DGL庫的實
現與性能 305 10.3.2 安裝DGL庫的方法及注意事項 305 10.3.3 DGL庫中的資料集 306 10.3.4 DGL庫中的圖 307 10.3.5 DGL庫中的內聯函數 307 10.3.6 擴展:瞭解PyG庫 307 10.4 DGLGraph圖的基本操作 308 10.4.1 DGLGraph圖的創建與維護 308 10.4.2 查看DGLGraph圖中的度 309 10.4.3 DGLGraph圖與NetWorkx圖的相互轉化 310 10.4.4 NetWorkx庫 311 10.4.5 DGLGraph圖中頂點屬性的操作 313 10.4.6 DGLGraph圖中邊屬
性的操作 314 10.4.7 DGLGraph圖屬性操作中的注意事項 314 10.4.8 使用函數對圖的頂點和邊進行計算 315 10.4.9 使用函數對圖的頂點和邊進行過濾 315 10.4.10 DGLGraph圖的消息傳播 316 10.4.11 DGL庫中的多圖處理 317 10.5 實例28:用帶有殘差結構的多層GAT模型實現論文分類 318 10.5.1 代碼實現:使用DGL資料集載入CORA樣本 319 10.5.2 用鄰居聚合策略實現GATConv 321 10.5.3 代碼實現:用DGL庫中的GATConv搭建多層GAT模型 323 10.5.4 代碼實現:使用早停方式訓
練模型並輸出評估結果 324 10.6 圖卷積模型的缺陷 327 10.6.1 全連接網路的特徵與缺陷 327 10.6.2 圖卷積模型的缺陷 328 10.6.3 彌補圖卷積模型缺陷的方法 328 10.6.4 從圖結構角度理解圖卷積原理及缺陷 328 10.7 實例29:用簡化圖卷積模型實現論文分類 329 10.7.1 SGC的網路結構 330 10.7.2 DGL庫中SGC模型的實現方式 331 10.7.3 代碼實現:搭建SGC模型並進行訓練 333 10.7.4 擴展: SGC模型的不足 334 10.8 實例30:用圖濾波神經網路模型實現論文分類 334 10.8.1 GfNN的
結構 334 10.8.2 代碼實現:搭建GfNN模型並進行訓練 335 10.9 實例31:用深度圖互資訊模型實現論文分類 337 10.9.1 DGI模型的原理與READOUT函數 337 10.9.2 代碼實現:搭建多層SGC網路 338 10.9.3 代碼實現:搭建編碼器和判別器 339 10.9.4 代碼實現:搭建DGI模型並進行訓練 340 10.9.5 代碼實現:利用DGI模型提取特徵並進行分類 342 10.10 實例32:用圖同構網路模型實現論文分類 344 10.10.1 多重集與單射 344 10.10.2 GIN模型的原理與實現 344 10.10.3 代碼實現:搭建多
層GIN模型並進行訓練 346 10.11 實例33:用APPNP模型實現論文分類 347 10.11.1 APPNP模型的原理與實現 347 10.11.2 代碼實現:搭建APPNP模型並進行訓練 349 10.12 實例34:用JKNet模型實現論文分類 351 10.12.1 JKNet模型結構 351 10.12.2 代碼實現:修改圖資料的預處理部分 352 10.12.3 代碼實現:搭建JKNet模型並進行訓練 352 10.13 總結 355
gpu顯卡進入發燒排行的影片
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Gaming PC 遊戲主機:
CPU→ i7 8700K
MB 主機板→ ASUS Maximus XI hero
RAM 記憶體→ KLEVV CRAS XR RGB DDR4 3600 8Gx4
HD 硬碟→ CRAS C700 RGB M.2 960GB
GPU 顯卡→ ZOTAC GAMING GeForce RTX 3070 Twin Edge
POWER 電源→ 850W
Mouse 滑鼠→ Logitech G Pro/Razer Viper Ultimate
Keyboard 鍵盤→60%
Monitor 螢幕→ BenQ Zowei XL2546
Cam 攝影機→ Canon EOS M50
Headset 耳機→ 看心情
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運用深度學習於風機驅動鏈組件與電力模組之狀態辨識與分類
為了解決gpu顯卡 的問題,作者李威霖 這樣論述:
本研究運用深度學習神經網路於風機驅動鏈組件和電力模組之辨識與分類。在設備運轉一段時間後,透過卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks, CNN) 辨識其操作狀態,使作業人員可以提前準備進行維護,以避免不預期故障,確保設備之妥善持續運作。CNN 對於圖像有優秀的辨識能力,透過將振動頻譜轉化為灰階強度圖,可達標準化效果,利於CNN之模型訓練。本研究測試結果的平均成功率約為94.2%,對於風機驅動鏈振動之測試集的分類成效優異,可知於CNN架構中使用涵蓋故障特徵頻率的作法頗佳,在進一步辨識系統優化過程中,以使用包含三倍轉速倍頻的資料集進行訓練的成效最好。本研究另運用
YOLOv4-tiny神經網路訓練模型以進行電力模組之誤置辨識,透過圖像自動檢測電池組的錯誤排列及標示其位置。圖像辨識為深度學習有效功能之一,電動機具之電池組製造過程中若有錯誤排列,可能發生電源短路而造成嚴重損失,需能即時監控,並找出誤置位置,以達快速精確的錯誤辨識。本研究在以 6 ×4 圖像為基準的電力模組中,於多個錯誤的隨機排列中可進行有效辨識,辨識率達 95% 以上。另並嘗試運用低計算能力的樹梅派裝置,以降低成本及利於商業運用,其在辨識速度上雖不如具獨立高性能GPU顯卡電腦之效能,但在特定狀況下之適用亦具可行性。本研究並進一步探索YOLO-fastest之運用,檢視降低計算負擔之演算法,
研究結果顯示其辨識效能優異,計算成本亦有大幅度之降低。
超越多顯卡多機器:分散式機器學習超速實戰
為了解決gpu顯卡 的問題,作者陳敬雷 這樣論述:
在Hadoo/Spark/Mahout/Tensorflow上跑多機器多片GPU的機器學習 機器學習在神經網路和GPU流行起來之後大放異彩,連販夫走足都CNN/RNN朗朗上口,然而許多企業/研究機關/學校在花了大筆預算購買昂貴的硬體時,卻不知如何採購,更不用說如何應用這些硬體來進行研發或產品開發了。本書作者是知名電商的創辦人,其不止在機器學習上有十足的實務經驗,在面對大量資料的場景下,更能利用前人的智慧,用上了Big Data最流行的Hadoop/Spark平台。尤有甚者,在新一代的AI函數庫面世時,也能充分利用這些函數庫的GPU加速,將多機器,多GPU的資源應用在大型專案上。
▌業界獨有 全書以Hadoop/Spark為基礎,加上使用了最流行的TensorFlow on Hadoop,更使用了分散式系統最老牌的Mahout,有別於一般只介紹Python/TensorFlow的坊間書籍,是市場上唯一僅有完整從Hadoop一直延伸到神經網路。 ▌內容完整豐富 本書以分散式機器學習為主線,以實戰為主要目的。共分為8章,分別介紹網際網路公司巨量資料和人工智慧、巨量資料演算法系統架構、巨量資料基礎、Docker容器、Mahout分散式機器學習平台、Spark分散式機器學習平台、分散式深度學習實戰、完整工業級系統實戰(推薦演算法系統實戰、人臉辨識實戰、對話
機器人實戰)等內容。 適合讀者 適合分散式機器學習的初學者閱讀,對於有一定經驗的分散式巨量資料方向的從業人員及演算法工程師,也可以從書中獲取很多有價值的知識,並透過實戰專案更佳地理解分散式機器學習的核心內容。
應用規則與GPU的密碼分析之無線網路安全研究
為了解決gpu顯卡 的問題,作者張天河 這樣論述:
無線網路安全因無線基地台(APs)的濫用或不當設定而備受挑戰,大部份的無線基地台曝露於公共場域而易於被入侵者而鎖定。入侵者常用的手法之一就是密碼竊取且能經由人為因素造成的低安全性來輕易達成。本研究提出三個方法評估無線網路安全,並指出公用無線網路的漏洞,依序為半自動擷取無線加密封包之手法、利用 GPU(顯卡)用於密碼分析及適切制宜密碼規則之運用;結合三者於資訊安全管理系統(ISMS)的基礎下來呈現無線網路之不安全。有別以往之研究,本研究利用真實街道 276 個樣本來實證公用無線網路的危險。於隨機樣本下,部份無線基地台的密碼可經由備配 GPU(顯卡)的雲端伺服器及因地制宜的密碼分析規則的運用,對
密碼進行有效的分析,故無線網路的弱點因此明顯地被呈現出來。先前之研究並未將密碼分析的整個程序做詳細探討與串連,故本研究可視為類探索性之研究,所提出之整體性方法有超過 50%的無線加密封包擷取率、比現有文獻快 7.7 倍的密碼分析速度、比完全比對破解法簡省 62%~99%以上密碼組合之規則運用,並於街頭實證樣本中取得 56.52%的密碼破解率. 本研究呈現出經由人們-社會文化因素而致的弱密碼而產生的無線網路漏洞,以資安管理切入並藉由實證資料與分析對無線網路安全提出建議。
gpu顯卡的網路口碑排行榜
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#1.顯卡出貨回升麗臺、撼訊安啦- 工商時報
麗臺受惠中國客戶在AI領域應用對輝達的RTX QUADRO、GeForce及DGX A100等GPU產品需求增加,拉抬其8月合併營收再較7月微幅揚升、達7.34億元,並較去年同期翻 ... 於 ctee.com.tw -
#2.Radeon™ RX 遊戲玩家顯示卡 - AMD
Red themed Transparent Desktop Tower with an AMD Radeon™ 6700XT Graphics Card, and AMD. 使用Ryzen™ 和Radeon™ 暢玩無阻. 瀏覽我們合作伙伴的預 ... 於 www.amd.com -
#3.世界最大顯示卡「出爐」! NVIDIA於GTC 2020前夕 - PCDIY!
消費級RTX 3000系列可能會正式發表,效能比上一代快40%!. NVIDIA目前主力的Turing架構GPU,分別導入其GeForce 16系列(包含GeForce GTX 1650 D5/D6版、1650 ... 於 www.pcdiy.com.tw -
#4.GPU-Z v2.43 顯示卡硬體規格、溫度與風扇轉速監控工具
GPU -Z 是一套專門用來顯示電腦顯示卡硬體資訊的工具,對於常常玩GAME 或相當在意自己電腦硬體等級與效能的人來說,可透過GPU-Z 來清楚了解自己用的 ... 於 briian.com -
#5.價格較低?傳英特爾Alchemist GPU媲美輝達高階顯卡
市場謠傳,英特爾(Intel Corp.)計畫推出一款繪圖處理單元(GPU),運算效能可望媲美輝達(Nvidia Corp.)的「RTX 3070」等顯卡,也許價格還更低。 於 www.moneydj.com -
#6.NVIDIA 显卡- 京东
京东JD.COM是国内专业的网上购物商城,为您提供NVIDIA 显卡,NVIDIA 显卡价格,NVIDIA 显卡评论,NVIDIA 显卡图片。 於 www.jd.com -
#7.显卡主页-中关村在线显卡频道
中关村在线显卡频道为您提供即时、权威、丰富的显卡资讯,并有专业显卡性能对比和 ... 英伟达RTX 3070ti 3080 3080ti 3090 原厂公版AI深度学习GPU运算显卡NVIDIA RTX ... 於 vga.zol.com.cn -
#8.遊戲顯卡- 顯示卡|isunfar愛順發3C購物網
GTX 1060. GTX 1050Ti. GTX 1050. GT 1030. NVIDIA 700系列. NVIDIA 其他晶片. RX 5700 / XT. RX 580 / RX 590. RX 560. AMD 其他晶片. USB外接顯示卡. 記憶體容量. 於 www.isunfar.com.tw -
#9.主流級AMD 新卡登場!! AMD Radeon RX 6600 顯示卡實測
採用RDNA2 GPU 微架構、代號Navi 23 XL,AMD Radeon RX 6600 正式開賣,主攻1080p 主流級玩家市場,定價US$329 與RX 6600 XT 一起夾擊RTX 3060,根據IDC ... 於 www.hkepc.com -
#10.JPR:第三季度顯卡出貨量同比增長12% - WONGCW 網誌
Jon Peddie Research報告稱,21年第三季度全球基於PC的圖形處理器單元(GPU)出貨量達到1.01億個,PC CPU的出貨量同比增長9%。 總體而言,GPU ... 於 blog.wongcw.com -
#11.請問GPU到100%就是代表顯卡不夠力嗎? - Mobile01
請問GPU到100%就是代表顯卡不夠力嗎? - 執行第二個遊戲第一個遊戲已經最小化CPU7X% GPU100% 是代表顯卡不夠力了嗎?顯示卡是GTX980 POWER是650W CPU ... 於 www.mobile01.com -
#12.TW - 產品- 顯示卡- GeForce 30 Series Family - RTX 3060 Ti
EVGA North America's #1 NVIDIA partner. 於 tw.evga.com -
#13.windows如何查看nvidia显卡(GPU)的利用率和温度 - CSDN ...
在用GPU跑并行运算的时候,我们经常会需要查看GPU的利用率,温度和显存占用率。但对于windows系统而言,在任务管理器内只能看到CPU的利用率和内存占有 ... 於 blog.csdn.net -
#14.CPU vs. GPU:差異是什麼? - Intel
整合式顯示卡或共用顯示卡與CPU 安裝於相同的晶片上。某些CPU 可能內建GPU,某些則是採用專用或獨立顯示卡。另外,它們有時又稱為IGP 或整合式顯示處理器,與CPU 共用 ... 於 www.intel.com.tw -
#15.顯卡價格飆不停,NVIDIA 為什麼還這麼急著要收購ARM?
去年對於遊戲玩家來說,再也沒有任何事情,會比NVIDIA GeForce RTX 30 系列顯示卡如期登場,更加讓人感到興奮。RTX 30 系列不僅價格合理,就連效能也 ... 於 www.techbang.com -
#16.GPU大廠NVIDIA財報利多?專家:挖礦顯卡營收是關鍵 - LINE ...
繪圖晶片大廠NVIDIA將於週三(16日)美股盤後公佈最新財報,分析師指出,來自加密幣挖礦顯卡的營收,將是值得投資人關注的指標,有望成為帶動NVIDIA獲利 ... 於 today.line.me -
#17.「電腦選購」GPU 顯示卡選購指南- 其實到頭來,有貨才有用呀...
這是顯示卡,它負責了電腦中一大部分的圖形運算,玩3D遊戲、繪圖、深度學習等都是靠它。而一張顯示卡是由GPU、記憶體、電路板、散熱器等零件組成,而其中 ... 於 aton5918.pixnet.net -
#18.[教學]教你簡單分辨顯示卡的型號和性能
顯示卡 主要是AMD和NVIDIA兩家公司在做,而cpu大廠Intel目前是不做顯示卡的,不過是有傳言說Intel似乎也要開始進軍顯示卡的行業顯卡的型號主要分為 ... 於 asd0961296920.pixnet.net -
#19.顯示卡- 全系列|ASUS 台灣
華碩顯示卡橫跨十多種不同系列,通過創新設計提升整體效能,無論是在最新遊戲中獲得高幀數表現、或是創作內容與設計、深度學習和AI人工智慧演算,都能輕鬆身任。 於 www.asus.com -
#20.GPU-Z-顯卡參數硬體資訊軟體 - 御宅天下
這套軟體同時支援NVIDIA 及ATI 兩家顯示卡晶片,提供顯卡名稱、GPU晶片名稱、BIOS版本、著色器、記憶體大小、頻寬等等資訊。 圖形卡(顯卡的數據資訊). 於 a0921930512.pixnet.net -
#21.NVIDIA:顯卡短缺的情況將持續整個2021年 - 4Gamers
自GeForce RTX 30 系列GPU 上市以來,NVIDIA 執行長黃仁勳已多次對持續 ... 雖然NVIDIA 已透過驅動限制GeForce 遊戲顯卡的挖礦算力,更另推 CMP HX ... 於 www.4gamers.com.tw -
#22.超能网- 科技生活第一站
Ampere/RDNA 2架构GPU发布一周年后,显卡平均价格仍比MSRP高一倍. 根据近期3DCenter和HardwareUnboxed汇总的最新价格趋势,英伟达GeForce RTX 30系列和AMD Radeon RX ... 於 www.expreview.com -
#23.快選>>NVIDIA顯示卡– 組裝桌上型電腦- | 燦坤線上購物
IntelCorei9-11900八核心處理器華碩PRIMEB560M-A主機板高速DDR4-16GB記憶體華碩TUF-RTX3070Ti-O8G-GAMING顯示卡金士頓500G_M.2固態硬碟1TB高速SATA3大硬碟. 於 www.tkec.com.tw -
#24.【電腦零組件選購】顯示卡(2021年7月份更新)
2.如果你的需求是繪圖. 那顯示卡的等級也有分. 2D 繪圖:Intel UHD 630、GT 1030、GTX 1650. 3D 繪圖:請直接服用Nvidia Quadro 專業繪圖卡這帖藥吧! 於 leo160918.pixnet.net -
#25.gpu - 優惠推薦- 2021年11月| 蝦皮購物台灣
6卡8卡12卡固定機架開放式雙電源顯卡機架GPU散熱架固定架礦架礦機架空架. $1,050. 已售出559. 苗栗縣頭份市 · EZDIY-FAB (ARGB LED垂直直立顯卡支架GPU支架顯卡VGA支撐 ... 於 shopee.tw -
#26.顯示卡 - MSI
顯示卡. 電競顯示卡. NVIDIA GPUAMD GPU. 主機板. 電競主機板 ... 和熱能射線的「GeForce RTX™ 3070 SUPRIM 8G LHR x GODZILLA」顯示卡,11月15日(一)即將震撼上市,. 於 tw.msi.com -
#27.找出MacBook Pro 目前所用的繪圖處理器
查看電腦使用的是分離式或整合式GPU. 若要查看電腦使用的是哪一種顯示卡,請選擇「蘋果」( )選單>「關於這台Mac ... 於 support.apple.com -
#28.NVIDIA 不再只是顯卡霸主!併購Arm 後有望成為資料中心龍頭
Arya 寫道,「Nvidia 不再是過去純粹的GPU 供應商。」他指的是顯卡。「由於收購了Mellanox,且有望與Arm 發展出日益密切的合作,Nvidia 正將其資料中心 ... 於 buzzorange.com -
#29.筆記型電腦和桌上型電腦的顯示卡| Ubisoft Help
為了區別不同,GPU 製造商通常會在顯示卡編號後面註記英文字母「M」(例如:Nvidia GTX 970M)。因此,當您查看遊戲的系統需求時,Nvidia GTX 970M 顯示卡的性能其實就 ... 於 www.ubisoft.com -
#30.GeForce 顯示卡
GeForce RTX 30 系列顯示卡. GeForce RTX ™ 30 系列採用NVIDIA 第二代RTX 架構Ampere,可為玩家和創作者提供終極效能、光線追蹤繪圖技術,以及採用人工智慧的DLSS。 於 www.nvidia.com -
#31.显卡最新型号报价 - 产品库
显卡 类型:台式机显卡;芯片型号:NVIDIA GeForce RTX 3080;芯片厂方:NVIDIA;输出接口:2×HDMI接口,3×Display Port接口;VR Ready:VR Ready;显存 ... 於 product.pconline.com.cn -
#32.2021年显卡 GPU 天梯图 得分排行榜
GPU 分数 询价 GeForce RTX 3080 Ti 26626 Amazon newegg GeForce RTX 3090 26016 Amazon newegg Radeon RX 6900 XT 25457 Amazon newegg 於 www.bybusa.com -
#33.NVIDIA將出手封殺顯卡挖礦更動核心讓遊戲卡及礦卡分家
過去對挖礦表態曖昧的NVIDIA,近期則有消息指出,將以更動GPU核心的作法,從硬體上直接封殺挖礦的效能,甚至未來出產的RTX30系列顯卡都會一併更換。 於 game.ettoday.net -
#34.專家監修!推薦十大顯示卡人氣排行榜【2021年最新版】
目前主流的Geforce系列便是為玩家設計,加上有為開發商提供支援,許多遊戲亦會利用該廠晶片做環境測試、進行效能優化。 另外,NVIDIA 從Geforce RTX 20 ... 於 my-best.tw -
#35.新買的筆電該怎麼挑NVIDIA 顯示卡? 瞭解NVIDIA 命名規則與 ...
一般筆電通常搭載的是GeForce 系列獨立顯示卡,其中又分為入門級的MX 系列、中階效能級的GTX 與高階玩家級的RTX 系列,基本上電競筆電、創作者筆電的 ... 於 tw.aorus.com -
#36.傳NVIDIA 下個月將推三張新顯卡,RTX 3070Ti 16GB / RTX ...
而根據VideoCardz 的報導,稍早他在Twitter 上再次更新最新消息,一樣是3 款顯卡,不過少了RTX 3090 SUPER,變成RTX 3080 12GB,他提到,NVIDIA 預計會在 ... 於 www.kocpc.com.tw -
#37.A.V.A戰地之王正式官網
顯示卡, NVIDIA GeForce 7300 / ATI Radeon X1600 Pro / Intel HD 3000(256MB), NVIDIA GeForce 9600 GT / ATI Radeon HD 4850 (512 MB) 或更高. 於 ava.mangot5.com -
#38.NVIDIA顯卡旗艦館 - Autobuy購物中心
ASUS 華碩DUAL-RTX2060-O6G-GAMING-EVO 顯示卡。ASUS 華碩KO-RTX3060-O12G-V2-GAMING 顯示卡。MSI 微星GT710 2GD3 LP PCIE 顯示卡《原廠三年保固》。 於 www.autobuy.tw -
#39.GPU 顯卡天梯圖2021年10月最新版 - TWGP News
最近推出的使用PCI-Express(或PCI-E)標準的ATI 顯卡(例如ATI Radeon HD)和nVidia 顯卡(例如nVidia GTX 和nVidia Quadro FX)在我們的高端顯卡圖表中 ... 於 www.twgp.com -
#40.2021年最佳圖形卡:所有頂級遊戲GPU
AMD不再是超值GPU之王嗎?Nvidia GeForce RTX 3060 Ti肯定會以其性價比來威脅這一説法。這款顯卡是RTX 3000系列的最新產品,其重量級超越了同類產品,提供 ... 於 www.gushiciku.cn -
#41.显卡_百度百科
显卡 (Video card、Display card、Graphics card、Video adapter)是个人计算机基础的组成部分之一,将计算机系统需要的显示信息进行转换驱动显示器,并向显示器提供逐 ... 於 baike.baidu.com -
#42.但整體GPU 出貨贏家是Intel #顯示卡(160250) - Cool3c
不過隨著2021 年AMD 與NVIDIA 雙雙增加產品線, Intel 也預計在今年發表主流級效能的遊戲顯示卡,加上 NVIDIA 針對挖礦做出新決策,未來NVIDIA 將自軟體 ... 於 www.cool3c.com -
#43.NVIDIA 系列| 顯示卡- GIGABYTE 技嘉科技
玩家推薦AORUS頂級遊戲顯示卡匯集WINDFORCE 風之力散熱系統、嚴選超頻GPU、炫彩RGB燈、航太級PCB防護膜, 與專為VR優化的介面設計, 給你極致震撼的遊戲效能及VR體驗! 於 www.gigabyte.com -
#44.【電腦組裝】顯示卡的選購與推薦(2021年11月更新)
所以只要是高階的遊戲或繪圖機,一定會加裝獨立顯卡,越高階的顯卡甚至比CPU還要貴。 一、顯示卡晶片廠(GPU)主要有二家:nVidia、AMD nVidia顯示晶片目前 ... 於 ofeyhong.pixnet.net -
#45.【2021顯卡天梯比較推薦】3090/3080Ti/Titan各種顯示卡效能 ...
如果你的顯卡型號跟下面的清單有許些差異,則取最接近的型號。 Nvidia顯卡, AMD顯卡, 備註. RTX 3080Ti. RTX 3090. RTX 3080. RTX 3060 Ti. 於 bearteach.com -
#46.如何檢查顯卡的GPU溫度 - WebSetNet
AMD Radeon Overlay的性能監控工具默認跟踪GPU溫度。 但是,如果你沒有包裝Radeon硬件怎麼辦? 據Nvidia的GeForce顯卡佔據了遊戲PC中所有GPU的75 ... 於 websetnet.net -
#47.AMD、NVIDIA顯卡系列和種類盤點,你了解多少? - John pan
20 SUPER系列顯卡: 20 SUPER系列是目前主流顯卡,效能絕對可以滿足大多數中、高階玩家,不過近期有消息爆料稱,NVIDIA RTX 20 SUPER系列部分型號已逐步 ... 於 johnpam11.pixnet.net -
#48.顯卡又漲!德網站:輝達、超微溢價七成,Q4 初恐達1 倍
PC Gamer日前引述德國網站3DCenter報導,最新行情統計顯示,德國當地的輝達GeForce RTX 30系列GPU、超微Radeon RX 6000系列GPU,過去幾個月的報價穩定上升 ... 於 technews.tw -
#49.顯示卡GPU - 原價屋Coolpc
技嘉AORUS RX6900XT XTREME WATERFORCE WB 16G開放式水冷顯卡。 ... AMD Radeon RX6600XT顯卡強勢登場! ... NVIDIA GEFORCE RTX3060 12GB歷屆最佛遊戲顯卡。 於 www.coolpc.com.tw -
#50.GPU和顯卡是什麼關係?GPU會取代CPU嗎? - 台部落
GPU 只是顯卡上的一個核心處理芯片,是顯卡的心臟,不能單獨作爲外接擴展卡使用,GPU因並行計算任務較重,所以功耗較大,只能焊接在顯卡的電路板上使用 ... 於 www.twblogs.net -
#51.【教學】四張主流顯卡帶你了解顯示卡選購心法!AMD 跟 ...
而GPU 目前在PC 中以三大陣營為主:NVIDIA / AMD / Intel,其中Intel 的GPU 產品為CPU 的內顯,詳情可看右上角的CPU 選購,固本篇不會再另提Intel。而技嘉 ... 於 www.eprice.com.tw -
#52.NVIDIA vs AMD 甜品級1080p 遊戲顯卡GTX 1650/1660 vs RX ...
N家(NVIDIA) 目前獨有的RTX光追系列,A家(AMD) 香香、性能又媲美RTX 2070 Super的RX 5700 XT,這些動輒10張小朋友以上的顯卡,都離你太遠嗎? 於 agirls.aotter.net -
#53.中國自有高效能顯卡? 芯動科技發布風華1號 - 滄者極限
風華1號GPU 採用了GDDR6X,支援PCIe 4.0、HDMI2.1、DP/eDP 1.4 等技術。此外,該GPU 支援專利的物理不可複製加密PUF 技術,以及Innolink chiplet 等 ... 於 www.coolaler.com -
#54.GPU 和顯示卡是什麼關係? - 別眨眼網
顯示卡 (Video card,Graphics card)全稱顯示介面卡,又稱顯示介面卡,是計算機最基本 ... GPU是顯示卡上的一塊晶片,就像CPU是主機板上的一塊晶片。 於 uizha.com -
#55.五分鐘讓你了解筆電顯卡差異!
NVIDIA 的顯卡. NVIDIA為其中一家顯卡廠商,在筆電顯示卡方面市占率比AMD大非常多,目前了解這樣就 ... 於 geekaz.net -
#56.gpu顯卡-新人首單立減十元-2021年11月|淘寶海外
去哪儿购买gpu顯卡?当然来淘宝海外,淘宝当前有223件gpu顯卡相关的商品在售,其中按品牌划分,有麗臺35件、華碩1件、Intel26件、技嘉54件、微星48件、AMD11件、 ... 於 world.taobao.com -
#57.【電腦組裝】顯示卡的選購與推薦(2020年8月更新)
所以只要是高階的遊戲或繪圖機,一定會加裝獨立顯卡,越高階的顯卡甚至比CPU還要貴。 一、顯示卡晶片廠(GPU)主要有二家:nVidia、AMD 於 home.gamer.com.tw -
#58.NVIDIA新顯卡RTX 3060將於2/25上市萬元暢享光追體驗| 蘋果 ...
在全球鬧顯卡荒之際,NVIDIA(輝達)將在美東時間2/25推出最新中階桌上型GPU顯卡GeForce RTX 3060,台灣售價1萬900元起,不同於去年12月推出、售價1 ... 於 tw.appledaily.com -
#59.GPU 顯示卡的價格推薦- 2021年11月| 比價比個夠BigGo
EZDIY-FAB 新ARGB顯卡支撐支架GPU支持顯卡支架帶5V 3pin LED 鋁製顯示卡支架黑色白色. 白色 $710. 蝦皮商城amber7195(2787) · NVIDIA Tesla M4 顯示卡GPU computing ... 於 biggo.com.tw -
#60.一台電腦裝兩張顯卡會有比較好嗎?
不會; 不只,GPU比較重要,GPU相同的話,RAM會有影響,你可以去查顯卡效能文章; 可以,就像你可以買兩張椅子但一次還是只能坐一張一樣 (當然,你買crossfire之類的高級 ... 於 ithelp.ithome.com.tw -
#61.Nvidia營收再創新高!元宇宙大熱,黃仁勳看好Omniverse規模 ...
遊戲業務依舊是Nvidia最大的營收來源,這一季達到32.2億美元,較去年同期成長42%,遊戲顯卡需求依舊熱烈,但受到晶片短缺影響目前供應仍然受限。 於 www.bnext.com.tw -
#62.「張忠謀打給我」黃仁勳為這點看上台積電推NVIDIA走上巔峰
NVIDIA 雖然在2020年將基於Ampere 架構的GeForce RTX 30系列顯卡交付三星8奈米製程,今年Computex 2021期間,NVIDIA正式發表2款升級款顯卡GeForce RTX ... 於 www.chinatimes.com -
#63.盤點2018年最佳顯卡主流看A卡高端N卡無敵 - PTT新聞
本文由騰訊數位獨家發布如果你對AMD、Nvidia顯卡不是很熟悉,要挑選一塊真的很難。有些買家知道自己想要何種性能的顯卡,知道自己要花多少錢才能買到 ... 於 pttnews.cc -
#64.GPU 和显卡是什么关系? - 知乎
作者:吴一奇. 来源:CSDN. 原文:显卡、GPU和CUDA简介- wu_nan_nan的专栏- CSDN博客. 什么是显卡? 显卡(Video card,Graphics card)全称显示接口卡,又称显示 ... 於 www.zhihu.com -
#65.市值四倍於英特爾,NVIDIA憑什麼?
曾經以電腦顯卡晶片起家的公司,在短短三年時間市值站在8200億美元的台階上,NVIDIA市值成長速度可以用火箭上升來形容,但與蘋果、谷歌、微軟等老牌 ... 於 news.knowing.asia -
#66.顯卡型號怎麼看?GT跟GTX差別在哪?Ti跟SUPER又是什麼 ...
最最常見的就是NVIDIA GeForce 跟AMD Radeon的顯卡,這兩個競爭對手的型號解讀的方式不太一樣,但當然價格跟它的等級成正比囉,如何快速分辨哪張顯卡 ... 於 udn.com -
#67.Linux 查詢顯示卡GPU 記憶體大小指令教學 - GT Wang
現在的顯示卡除了用來顯示螢幕畫面之外,也兼具強大的運算能力,尤其是在AI 人工智慧的應用上,GPU 更是不可或缺的計算設備,在使用GPU 進行運算時,記憶 ... 於 blog.gtwang.org -
#68.顯示卡設定解決遊戲不順(Intel+Nvidia) | HP®顧客支援
3. Intel + NVIDIA 雙顯示卡切換設定。 △桌面空白處按下滑鼠右鍵,打開“NVIDIA控制面板,”左側選擇“管理3D設定”,“慣用的 ... 於 support.hp.com -
#69.Nvidia GeForce PC圖形卡排名-比較列表2021
比較最佳nvidia PC顯卡性能的圖表。最新的geforce GPU速度在排名中進行了比較。找出哪種nvidia台式機顯卡最快。 2021-10-13. 於 www.techrankup.com -
#70.NVIDIA與AMD顯示卡規格判別與比較 - kasim的部落格
NVIDIA顯示卡 規格. 英文字母代表NVIDIA的顯示卡系列,數字代表顯示式型號。 (1)顯示卡性能. 一般而言,GTX Ti > GTX > GTS > GT > GS. 於 knightkasim.pixnet.net -
#71.Phanteks追風者PH-VGPUKT_02直立式GPU顯卡安裝套件 ...
Phanteks 直立式GPU顯卡安裝套件, 可讓用戶在其外殼中垂直的安裝顯示卡。 該套件包括220公分PCI 轉接線和通用型支架。-PHANTEKS 追風者|PChome商店街. 於 www.pcstore.com.tw -
#72.[Windows] 4 步驟快速解決遊戲不用獨立顯示卡問題
一般狀況下,無論是AMD 或NVIDIA 的顯示卡,我們在啟動遊戲時Windows 10 系統會自動切換要動作的顯示卡。但在某些環境下,系統會判斷錯誤, ... 於 tedliou.com -
#73.Dell 16GB NVIDIA® Tesla® T4 GPU 顯卡| Dell 香港
以NVIDIA® Tesla® GPU 加速器加速您最嚴苛的HPC、超大規模(Hyperscale) 和企業資料中心工作負載。 現在科學家能在從能源探勘到機器學習等各種不同的應用中, ... 於 www.dell.com -
#74.桌面显卡性能天梯图 - 驱动之家
GeForce 600及更早, GeForce 700, GeForce 900, GeForce 10 · GeForce 20, GeForce 30, RX 6000 · RX 5000 · RX 400/500/Vega, Radeon R300, Radeon R200, Radeon HD 於 www.mydrivers.com -
#75.顯示卡,電腦/週邊- momo購物網
顯示卡,電腦/週邊,RTX 30,RTX30,顯示卡品牌,原廠登錄活動,顯示卡》NVIDIA晶片優惠便宜好價格!GIGABYTE 技嘉,ASUS 華碩,MSI 微星品牌推薦,並提供您完整規格種類的顯示 ... 於 www.momoshop.com.tw -
#76.顯示卡價格又一路飆升AMD、NVIDIA皆徹底失控了!
NVIDIA顯示卡 則是自8月初開始漲不停,目前平均溢價幅度亦有188%,例如RTX 3070 Ti超過了2000歐元,RTX 3090最高則要4029歐元。 雖然目前價格相較5月時的 ... 於 news.xfastest.com -
#77.NVIDIA 顯卡驅動程式釋出最新版本!支援Windows 11 - 3C科技
Nvidia (輝達)釋出了最新版本的GeForce 驅動程式(版本號:472.12 WHQL),為旗下的顯示卡產品添加Windows 11 系統支援,並為其DLSS(深度學習超高 ... 於 3c.ltn.com.tw -
#78.AMD高階顯卡能挑戰NVIDIA嗎? - 3C匠
一旦顯卡的價格超過幾百美元,那麼圖形晶片領導者NVIDIA 的產品就佔據了上風。 ... Nvidia RTX 3080和AMD RX 6800 XT的價格和可用性對比. 於 3cjohnhardware.wordpress.com -
#79.不打遊戲顯卡就不重要?談談筆記本GPU的那些事 - 壹讀
不同用途該用那種GPU? 移動平台上CPU暫時是Intel一家獨大,但GPU算是NVIDIA和AMD平分秋色,另外Intel的核心顯卡也占據了非常多的份額 ... 於 read01.com -
#80.如何切換內置和獨立顯示卡 - SEGA
以省電模式運行時,預設一般使用Intel 顯示卡。如要手動切換兩者,請跟從以下的指示。 - 在桌面上右按,選擇中應該有Nvidia 控制台一項 ... 於 support.sega.com -
#81.2021年工作站交易和銷售| 節省高達42% | Lenovo Taiwan
顯卡 : 整合式顯示卡. 打開詳細配置 收起詳細配置. 瞭解更多. Photo. ThinkStation P350 SFF 客製化您的電腦. 強勁而輕便的桌上型工作站; NVIDIA® 專業級顯示卡選配 ... 於 www.lenovo.com -
#82.圖形處理器- 维基百科,自由的百科全书
圖形處理器(英語:Graphics Processing Unit,縮寫:GPU;又稱顯示核心、顯卡、視覺處理器、顯示晶片或繪圖晶片)是一種專門在個人電腦、工作站、遊戲機和一些行動 ... 於 zh.wikipedia.org -
#83.3D顯卡算圖- 3dsmax GPU Render – 雙顯卡算圖機組裝篇
大多數的渲染器都支援使用GPU算圖了,而且速度比CPU還要快,這次我們組裝了雙顯卡來使用GPU算圖. 於 3day.tw -
#84.GPU挖礦顯卡交換所
GPU 挖礦顯卡交換所. Public group ... May be an image of text that says '3090 GEFORCE @ NVIDIA. RTX 簽收 ... 徵人徵台北原價屋欣亞光華商場組隊我拿顯卡. 於 zh-tw.facebook.com -
#85.虛擬貨幣礦工發現了繞過RTX 3000 GPU 內建LHR 限制的方法
NVIDIA 公司在顯卡這門生意上可以說是風生水起,可以說多數遊戲玩家想買張顯卡,在考慮型號前都會先想到NVIDIA 這個響噹噹的招牌。 於 tw.news.yahoo.com -
#86.NV顯卡超值組合|NVIDIA顯示卡 - 東森購物
推薦各種NV顯卡超值組合NVIDIA顯示卡例如技嘉GeForce RTX 3080 GAMING OC 10G rev 2 0 顯示卡技嘉X570S GAMING X 主機板組合品技嘉組合品GeForce RTX 2060. 於 www.etmall.com.tw -
#87.我們所說的顯卡GPU到底是什麼,為什麼說GPU越來越重要了
GPU 也叫圖形處理器(英語:Graphics Processing Unit,縮寫:GPU),又稱顯示核心、視覺處理器、顯示晶片,是一種專門在個人電腦、工作站、遊戲機和一些 ... 於 kknews.cc -
#88.Video Card (GPU) Benchmarks - High End Video Cards
... released ATI and nVidia video cards using the PCI-Express standard. ... benchmark results and is updated daily with new graphics card benchmarks. 於 www.videocardbenchmark.net -
#89.搭配低階顯卡看4k影片 - PTT 熱門文章Hito
3 F →MonkeyK: 看4K要甚麼顯卡解,你的5800X豆腐做 118.166.68.72 11/23 18:25 ... 13 F 推crow0801: 以前的時代是CPU不夠用才需要GPU幫115.165.192.104 ... 於 ptthito.com -
#90.顯示卡 - PChome 24h購物
PNY GeForce GTX 1660 Super XLR8 顯示卡 ... 麗臺NVIDIA Quadro P2200 5GB GDDR5x 160bit PCI-E工作站繪圖卡 ... 微星GeForce GTX 1070 GAMING X 8G 顯示卡. 於 24h.pchome.com.tw -
#92.顯示卡挑選10大重點,顯卡常見問題-良興小知識
那一般高階顯卡已經足夠應付市面上所有遊戲了。 8. GPU時脈: GPU就是顯示卡的CPU,所以這部分沒什麼技巧,就是越高越好囉 9. 輸出的介面現在的顯卡 ... 於 www.eclife.com.tw -
#93.大部份新的NVIDIA RTX 遊戲顯卡都將針對挖礦設下限制
新生產、並預定在五月上市的玩家向RTX 3080、RTX 3070 與RTX 3060 Ti,將會對挖礦效率進行縮減,消費者可以由盒上的「Lite Hash Rate 或LHR」標籤來 ... 於 chinese.engadget.com -
#94.炒幣風潮退燒?Nvidia Q2 財報CMP 晶片銷售下滑 - INSIDE
如果是追求遊戲體驗的玩家,想要一片好的顯卡還需要再等待一段時間了,自去年9 月Nvidia 推出GeForce RTX 3000 系列「Ampere GPU」 以來,穩定帶動Nvidia 遊戲相關晶片銷售 ... 於 www.inside.com.tw -
#95.[高CP推薦]如何選擇顯示卡?檢視顯示卡性能天梯&遊戲對照表 ...
如何顯示卡辨識. 獨立顯示卡裡面的GPU主要有2個製造商NVIDIA與AMD的內 ... 於 cpmarks.com -
#96.〈台北國際電腦展〉輝達兩款RTX顯卡新品上市明年推Arm架構 ...
輝達近年針對企業資料中心、伺服器推出NVIDIA AI Enterprise 認證系統,輝達指出,相關認證將在明年進一步擴大至Arm 架構CPU 伺服器,可望將Arm 商業生態 ... 於 news.cnyes.com