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國立政治大學 經營管理碩士學程(EMBA) 鄭至甫所指導 黃千毅的 市場動盪下之電腦顯示卡供需研究 （2021），提出gtx rtx比較表關鍵因素是什麼，來自於顯示卡、供給與需求、區塊鏈、加密貨幣、加密貨幣挖礦、加密貨幣礦工、網路聲量、晶片荒、疫情、電競遊戲。

而第二篇論文國立雲林科技大學 電子工程系 黃永廣所指導 林威嶔的 Kubeflow分散式機器學習之研究 （2021），提出因為有 Kubernetes、Kubeflow、TensorFlow、分散式訓練的重點而找出了 gtx rtx比較表的解答。

最後網站【專家監修】2022最新推薦十大顯示卡排行榜 - mybest則補充：顯卡規格的標示方式為「晶片商名（NVIDIA 或AMD）＋等級（Geforce RTX ... 在晶片商的官方網站或網路上可找到所謂的「天梯表」，內容為彙整及比較兩家各級晶片大致上的 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了gtx rtx比較表，大家也想知道這些：

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2019最完整的中階主流顯卡選購分析來啦!
本集Jing打細算將要為各位分析GTX1060、GTX1070、GTX1660、GTX1660Ti、RTX2060、Rx590總共6張顯卡該如何選擇?

測試項目包含了11款遊戲
還有溫度跟功耗、超頻等等的表現
正在猶豫不知道如何選擇的觀眾看下去就對啦!
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推薦影片區📢

▪️ GTX1060 vs RTX2060 | 值得升級嗎?光線追蹤效果如何?
https://youtu.be/WuUOEcvTGb4

▪️ AMD RX 590 vs GTX 1060 萬元內中階卡王終極對決!
https://youtu.be/ScCcoBJnCf4

▪️ 除了光線追蹤，你可能不知道RTX這個新功能!
https://youtu.be/SC9hGTYToUA

▪️ 為什麼這代RTX的顯卡賣得那麼貴?
https://youtu.be/tGBlDwQzwaQ

▪️ 200台要價10萬元電競主機的白金網咖!?
https://youtu.be/-3PnIZmlSC0

▪️ 微星把全部電競筆電升級RTX ? 新型號GS75上手簡評!
https://youtu.be/5Je9FTgpo9I

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測試平台
- CPU Intel® Core™ i5-8600K@5GHz
- Mainboard TUF Z370-PRO GAMING
- Cooling Cooler Master MA620P TUF Gaming Edition
- RAM G.SKILL Sniper X DDR4 3600Mhz 8GBx2
- SSD Micron Crucial BX300 480GB
- Case InWin 101 TUF GAMING

GPU
MSI GeForce GTX 1060 Camo Squad 6G
MSI GeForce GTX 1070 GAMING X 8G
MSI GeForce GTX 1660 GAMING X 6G
MSI GeForce GTX 1660 Ti GAMING X 6G
NVIDIA RTX 2060 Founders Edition
SAPPHIRE NITRO+ Radeon RX 590 8GD5 Special Edition
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拍攝器材:Sony RX100 M5 & GoPro HERO 7 Black
剪接軟體:Adobe Premiere Pro + After Effects
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#GTX1660 #GTX1660Ti #顯卡比較

市場動盪下之電腦顯示卡供需研究

為了解決gtx rtx比較表的問題，作者黃千毅 這樣論述：

　　本研究從觀察到近年來個人電腦市場上的顯示卡在價格出現異常上漲以及缺貨的現象，並且在市場上出現二手顯示卡的價格不跌反升的現象，還產生了一種新的零售模式，通路商要求購買顯示卡必需搭機銷售，因此想瞭解顯示卡在個人電腦市場上是否有出現供給與需求失衡情況，並且找出造成市場上顯示卡供給與需求異常的原因。　　分析上依顯示卡市場的供給方與需求方研究，並且經由訪談幾位有使用顯示卡的用戶來瞭解顯示卡市場上所發生的狀況，並通過網路聲量分析來確認網路上民眾對顯示卡缺貨的普遍想法與認知，分析的結果發現顯示卡的供給與需求失衡現象是因為顯示卡的需求量大增，並導致近年來的顯示卡價格大漲以及缺貨現象，其中以加密貨幣挖礦的

需求最為旺盛，礦工在評估能在加密貨幣挖礦獲利的情況下大量買入顯示卡，使得顯示卡價格上漲並且供不應求，此外近年來的疫情關係所衍生的居家工作及遠距線上學習，也使得民眾在家玩電競遊戲的需求提高，也相對提升顯示卡的需求；雖然在供給端也有因為疫情關係而產生的晶片荒現象，但整體來說並沒有對顯示卡供給端造成太大的影響。

Kubeflow分散式機器學習之研究

為了解決gtx rtx比較表的問題，作者林威嶔 這樣論述：

機器學習隨著準確度提高，模型深度會越來越深，輸入的數據量也會越來越大，計算量將會大到無法以一台電腦完成計算，因此需要多台電腦進行聯機運算，實現分散式機器學習。Kubernetes自動部屬容器管理軟體則可以將多臺電腦整合為一個集群，而在Kubernetes基礎上開發出的Kubeflow可以以圖形化的介面來進行管理，內部整合Jupyter Notebook、TensorFlow等多種機器學習相關套件。本研究將會以Kubernetes與Kubeflow所搭建的集群為基本環境，容器方面將會使用Docker虛擬容器，並透過Jupyter Notebook以TensorFlow撰寫分散式訓練。研究集群中

以不同速率處理資料的設備能否有效配合，比較在保有相同準確率下，因設備運算速度的差異對整體運算時間所帶來的影響，分析不同設備彼此搭配的有效程度。未來的研究目標是研究出如何提高不同設備彼此搭配的有效程度。最終本論文發現在達到相同準確度下若想縮減訓練時間，異步訓練是優於同步訓練的，且異步訓練若想完成縮減訓練時間的工作，最多只能接受訓練機器之間有近三倍的效能差異。

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