intel處理器等級的問題，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

Intel大師帶你架設AI底層：持久記憶體架構服務實作

為了解決intel處理器等級的問題，作者李志明,吳國安,李翔 這樣論述：

有記憶體的極速，有M.2 SSD的非揮發性， 持久性記憶體打破現有架構，是量子電腦真正出現之前的最偉大發明！ Intel作者群帶你進入持久化記憶體的世界   　　分層記憶體架構是現代電腦的基石，從CPU之內的L1、L2、L3快取以降，一直到DDR4/5的主記憶體，速度從快到慢，但真正阻礙電腦速度的最大瓶頸，就是下一層的非揮發性儲存了。雖然PCIE Gen4的M.2 SSD已達到7000MB/s的驚人讀取速度，但和處理器內的記憶體來說還是有1000倍以上的差距。為了彌補這個鴻溝，Intel推出了全新的記憶體架構，再揮發性記憶體子系統和發揮發性儲存系統之間，新增了一個新的層次，既能滿足高速的記

憶體資料傳輸，又能保有可儲存性的優點，這個稱之為3D-XPoint的技術，再度造成了整個電腦系統的世代革命。當電腦的主架構發生了天翻地覆的改變時，應用程式、伺服器、資料庫、大數據、人工智慧當然也出現了必需性的變化。在設計巨量資料的服務系統時，傳統針對記憶體斤斤計較的場景不再出現，取代的是大量運用新的持久性記憶體架構來降低系統I/O的頻寬。這對新一代的雲端運算資料中心的影響更是巨大。包括了虛擬機、容器、進而對於應用程式如軟體開發、資料庫、NoSQL、SAP/Hana，Hadoop/Spark也產生了巨大的影響。   　　本書是國內第一本中文說明這種新型應用的書籍，閱讀本書之後，對大型系統的運維已

不再是TB級而達到PB的記憶體等級了，想想一個巨型的系統服務不需要水平擴充(Scale-out)r而是可以垂直擴充(Scale-up)，這完全打破了我們從前的概念，本書將是你在進入量子電腦世代來臨前最迫切需要獲得的知識。   本書特色   　　1.在英特爾公司任職的多位專家們齊聚一堂，共同創作了這本持久化記憶體的實戰書籍。 　　2.仔細講解、深入淺出，搭配圖表輔助說明，好看好讀好吸收。 　　3.台灣第一本詳細解說持久記憶體的電腦書，讓你迅速精進，保持業界頂峰的地位。   名人推薦   　　「借助英特爾傲騰持久記憶體，我們在記憶體--儲存子系統中創建了一個新層次，這使整個產業都會受益。持久記憶體

基於革命性的英特爾3D-XPoint 技術，將傳統記憶體的速度與容量和持久性結合在一起。」──阿爾珀·伊爾克巴哈（Alper Ilkbahar），英特爾公司資料平台事業部副總裁、記憶體和儲存產品事業部總經理

intel處理器等級進入發燒排行的影片

需求不確定下之下單政策研究-以IC設計業為例

為了解決intel處理器等級的問題，作者張睿竑 這樣論述：

半導體產業處於進步快速的倍速時代，其主要應用為網路通訊、消費型電子及電腦運算。在台灣國內的IC設計公司在因應國際激烈的競爭環境下，面對美中貿易間摩擦不斷升級，美中兩國貿易衝突持續升溫影響、觀察到2019年上半年，全球大部分半導體產業均維持在低庫存水位徘徊，由此可見得全球半導體產業的供應需求處於不景氣的狀態。但實際情況為2019年從第三季開始，全球半導體產業的供應開始逐步穩定復甦，伴隨著5G、AI人工智慧、通訊產業、雲端技術及車用IC等半導體市場逐漸活躍，記憶體的價格也逐漸回穩，半導體產業的代工、封裝測試等相關產業的產能利用率大幅提升，此因是各龍頭企業的數據指標正持續回穩上升。伴隨著以上市場顯

著的起伏反應，使得半導體產業其存貨管理者不易做出正確的決策及判斷。本研究為在考量半導體於供給以及需求的不確定性下，進而研究其產品最佳訂購及庫存的決策模式，以維持企業適當的營運成本，並在提升下單決策的品質得以提高產品缺貨及存貨的準確率。研究以台灣北部某IC設計公司為期十二個月之實際產品外包訂購及下單資料為基礎進行探討，藉由啟發法來制訂下單政策模型，以便在有限的時間或最後期限內運用靈活的方式以擬訂快速決策。本研究針對六種產品共計72筆資料將下單預測變化標準差進行分類，因標準差容易受到平均數的影響，所以取變異係數作為分類標準。再以ABC分類法規則來進行下單的決策研究，並藉由期初下單比例與期末下單比例

來調整下單決策，經一整年的觀察，應用本研究所建構之下單決策模式，其結果與預期目標吻合，對於產品缺貨及存貨其準確率有提高的效果，因此證實研究所建構的模式可適用於實務上。

自駕車革命：改變人類生活、顛覆社會樣貌的科技創新

為了解決intel處理器等級的問題，作者HodLipson 這樣論述：

  從自動輔助駕駛到完全無人駕駛 圖解‧案例‧商機‧生活場景‧徹底解析 數位轉型再進化，產業整合新商機， 當人類把生命交給感測器、人工智慧和車聯網的那一天來臨。 　　近年來，自動駕駛成為各大車廠、科技巨頭競逐的領域，從半自駕（先進輔助駕駛）到全自駕（完全無人駕駛），應用的科技包括傳感技術、機器人學、機器知覺、機器學習、人工智慧、演算法和智慧型運輸系統等等，原本在學術領域的知識逐漸實用化、商品化。 　　從提供人類駕駛車道偏移警示、防撞預警等不同功能的半自駕車，到沒有方向盤、油門與煞車的全自駕車，自動駕駛牽動相關產業鏈和社會系統，也讓交通成為一種自動化、隨叫隨到的服務

，顛覆我們的移動方式，也改變我們對時間與空間的認知。 　　自駕車的好處是能減少車禍、避免塞車、降低空氣汙染，老人與殘障者也會獲得全新的移動能力。不過，任何的新創科技都有黑暗面，自駕車也不例外，像是造成公共運輸衰退，因為人們都將受到隨叫隨到的無人駕駛座艙吸引，價錢甚至比一趟公車票還低；此外，自駕車可能也會造成職業司機失業、個人隱私不保等問題。 　　作者在本書中探討自駕車的發展歷史，帶領我們了解車輛如何轉變成為聰明的運輸機器人，進一步省思無人駕駛對於我們的工作、交通、運輸、製造、保險、醫療和倫理道德造成什麼衝擊，我們又該如何因應。 　　當人類把生命交給感測器、人工智慧和車聯網的那

一天來臨時，但願我們都已經做好準備。 ◎一致推薦 丁彥允｜喜門史塔雷克（7Starlake）創辦人 王傑智｜交通大學電機工程學系教授、工業技術研究院機械與機電系統研究所數位長 余宛如｜立法委員 林漢卿｜聯華聚能科技股份有限公司總經理 許毓仁｜TEDxTaipei共同創辦人、立法委員 温峻瑜｜艾德斯科技（ADAS Mobile Tech）股份有限公司董事長、以色列商會秘書長 蔡惠卿｜上銀科技股份有限公司總經理 　　►自駕車的技術牽涉甚廣，從傳感技術、機器人學、機器知覺、機器學習到智慧型運輸系統，需要處理更多「人」所引發的問題，如衝出巷子的小孩、不遵守交通規則的

用路人與挑釁的後車駕駛人，即使有再完備的系統，結果問題往往出在於人身上。因此，「人」，是自動駕駛最後一塊拼圖，更精準的說法是「包括人在內的系統整合」，才是自駕車產業的關鍵。──王傑智（交通大學電機工程學系教授、工業技術研究院機械與機電系統研究所數位長） 　　►無人駕駛背後的人工智慧科技，牽涉的龐大關連產業鏈商機和社會系統衝擊，就像是冰山底下的體積難以估計，亟待具有豐富想像力的科學家、社會學家以及你我一起來努力！──丁彥允（喜門史塔雷克［7Starlake］創辦人） 　　►汽車的智能化與無人化，將能夠挽救許多的人類生命，其中關鍵的賦能科技（enabling technology）就是「人

工智慧」。作者在深度學習方面的精闢見解，以及對未來社會因為自動駕駛所帶來的情境描繪，實引人深思，並令人嚮往此科技的未來發展。──林漢卿（聯華聚能科技股份有限公司總經理） 　　►我非常推薦這本書，對於無人車的介紹非常詳盡，且用淺白還有許多圖片與表格，就算是不熟悉此領域的讀者，也可以從這本書了解無人車。──余宛如（立法委員） 　　►這是一本有深度的書，並非只是簡單的概說，讓我們能順著它進入自駕車領域。臺灣有非常優質的半導體及資通訊產業基礎，也有傑出的科技基礎培育軟體人才、IC設計、半導體感測技術開發等等，因此，在這一波人工智慧與自駕車產業浪潮中，我們一定要有角色。自駕車不再那麼遙遠，在未來

五年、十年、二十年，它絕對會一步步的發生在我們的生活當中。──溫峻瑜（艾德斯科技股份有限公司〔ADAS Mobile Tech〕董事長、以色列商會秘書長） 　　►作者引用了大量的數據資料以及細膩的筆觸，如實呈現無人載具能夠為人類社會可能帶來的改變。但並不是一味宣揚好處或不斷揭露缺點，而是優劣並陳，讓讀者能夠用最全面的方式來理解即將到達眼前的近未來。未來不論是人工智慧，或是無人載具的應用，都將會是一種趨勢，在瞬息萬變的科技巨變走近我們之前，可以透過本書做好萬全的準備。──許毓仁（TEDxTaipei共同創辦人、立法委員）  

以硬軟體共設計實現一具有自動校正之時間數位訊號轉換器於SoCFPGA

為了解決intel處理器等級的問題，作者林志信 這樣論述：

時間對數字轉換器（TDC）被廣泛用於反射距離測量，例如飛行時間和原子壽命量測。反射信號與發射信號之間的時間通常為皮秒(pico second)等級，以往要偵測到如此短的時間，對數位電路設計是很困難的，但是隨著晶片製造工藝與技術的進步，TDC已經在純數位深次微米CMOS技術上實現。本論文於第2章介紹數位電路設計之傳統TDC結構，包括基本的TDC、抽頭延遲線TDC與多抽頭延遲線TDC。接著於第3章介紹基於FPGA上的TDC相關研究，在本論文中，我們著重於將TDC系統實現在FPGA中，而不是ASIC設計上。目前TDC經常實現於FPGA的方式有Vernier TDC進位鏈電路和基於環形振盪器兩種。後

者是基於由一連串反向器所組成的震盪器架構於FPGA上，複雜性較小，可以應用於長距離量測的應用，但較難估測震盪頻率。前一種方案是使用進位鏈(Carry Chain)作為延遲路徑，此路徑易受到製程、電壓和溫度 (PVT) 的影響，因而造成路徑上的延遲呈現非線性。 為減少非線性影響、精確補償PVT變化和遠距離測量，在第4章中，本論文提出一種基於NIOS II處理器的TDC系統設計的硬/軟體共同設計，其特點是（a）採用進位鏈中的多位計數器來量測較寬的脈衝訊號，並平均分佈在FPGA晶片中的特定位置，對微變訊號進行採樣（b）由NIOS II處理器配置所設計的信號產生器，在初始化期間生成一些已知信號，

此外（c）提出對軟體設計進行重新排序的方案，以減少非線性的影響，並實現於Intel Altera FPGA Cyclone V（5CSEMA5F31C6N）。在第5章實際測量結果差分非線性（DNL）LSB在[-1.17, 1.05]之間。對於不同時間間隔的系統驗證，建議的TDC平均可以達到14 ps的分辨率。針對整個NIOS與TDC系統，硬體消耗共6873 LUTs和4450 Register，其中TDC的部分僅是713 LUTs和200 Registers。