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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　　

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人體脊椎輔助檢測神經網路與系統建構

為了解決gpu 比較的問題，作者陳紀翰 這樣論述：

人體姿態識別為一項長期發展的技術，目前被廣泛地運用在辨識人體 姿態及動作捕捉等技術中，然而，受限於目前姿態識別所標記的 16~25 點關鍵 點尚不足以用來做最重要的檢查 : 人體脊椎，使得人體姿態識別於復健醫學等 領域中的應用仍大幅受到限制，在此研究中，我們提出了神經網路與系統來執 行人體脊椎檢測輔助的工作，此神經網路檢測了相較目前人體姿態識別神經網 路額外 5 個脊椎點及 3 個肋骨點，使得我們可以檢測出頸椎前傾、駝背、骨盆 前傾及軀幹平衡等身體素質，我們收集資料並配合多階層神經網路與遷移式學 習的神經網路設計，來克服現有開源資料難以標註脊椎的問題，此神經網路設 計為與一個 17 標註點的

預訓練神經網路堆疊後，以數千筆新收集的資料進行 訓練，如此我們可以得到新增的標註點，並且得到數萬筆舊資料的模型強健 性，為了搭載此神經網路並執行脊椎輔助檢測，我們設計了嵌入式系統進行神 經網路的推論，並以應用程式呈現人體姿態各角度的量測結果，針對嵌入式系 統，我們測試了 GPU 與 FPGA 兩著進行比較，嵌入式系統的使用使得使用者 電腦規格不受限制，可以更廣泛地使用，利用此系統，可以執行自動檢測脊椎 點、計算角度及醫療履歷的建置與儲存。

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

採用CUDA圖型處理器平行化改良5G軟體基地台之隨機存取通道流程

為了解決gpu 比較的問題，作者王靖 這樣論述：

隨著5G逐漸於全球開始商轉，越來越多企業發現其中商機並相繼開發相關應用與服務，例如：無人機、物聯網、邊緣運算等，然而這些應用都需要基地台為其傳遞訊號才能正確運作，因此基地台本身的穩定與效能將是這一切的基礎。本論文即提出一改善方法以提升原基地台本身之運算效率使其能夠更穩定的提供服務。無線行動網路近年快速發展，於是有軟體化基地台（Software-defined Radio, SDR）的概念被提出並運行提供服務，此概念即透過編寫軟體程式提供傳統基地台之服務，以應付行動網路技術規格之快速發展與變遷。本論文在此基礎之上針對基地台中提供使用者註冊接入網路與使用者裝置同步服務的隨機存取通道（Random

Access Channel, RACH）流程，討論其傳統實作方法並提出一改善效率之方法與流程架構。本論文將研究使用圖型處理器（Graphics Processing Unit, GPU）加速平行RACH 流程上的運算，並修改運算流程與方法使之更適合運行於GPU。透過本論文提出的架構設計，基地台的模擬測試運算執行時間可調降至大約原本的10%～50%。本論文的架構亦提供彈性化設計，因此可一次處理多基地台接收之訊號，且由於本研究將所有運算拆開至不同運算單元上平行運算，所以即使需要處理的訊號增加，總處理時間也不會有太大的差異。藉此研究，軟體基地台運行時將能有更多閒餘的效能維持整體性之效能與穩定或是

提供更多服務應用。