mac記憶體擴充的問題，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

極詳細+超深入：最新版TensorFlow 1.x/2.x完整工程實作

為了解決mac記憶體擴充的問題，作者李金洪 這樣論述：

TensorFlow 是目前使用最廣泛的機器學習架構，滿足了廣大使用者的需求。如今TensorFlow 已經更新到2.x 版本，具有更強的便利性。 本書透過大量的實例說明在TensorFlow 架構上實現人工智慧的技術，相容TensorFlow 1.x 與TensorFlow 2.x 版本，覆蓋多種開發場景。 　　◎ 詳盡闡述tensorflow 1.x/2.x完整內容 　　◎ 75個實作專案，包含最接近工業 / 商業用的典範    　　◎ 由淺入深的完整解說，徹底體會TensorFlow之美 　　史上強大的AI框架Tensorflow 2.X版終於出來了。 　　在綜合PyTorch

的動態圖架構和併入高階API Keras之後，Tensorflow又重回AI框架最炙手可熱的明星之一。 　　本書是針對已經有Tensorflow基礎的讀者，幫助讀者具備基礎的深度學習知識之後，更強化自身的功力。不再拘泥於簡單的CNN、MNIST、RNN等太基礎的內容。 　　全書重點包括： 　　► 75個工業及商用專案的完整實作 　　►在Windows/Linux下安裝Anaconda及GPU、CUDNN的完整介紹 　　►大量Transfer Learning的預載入模型說明 　　►Tensorflow的專屬資料集格式 　　►TF-Hub retrain或是fine-tune完整的預載入模型

　　►利用tf.estimator及tf.keras訓練模型的完整過程 　　►用Tensorflow做離散及連續資料的特徵工程 　　►不再只是單純的CNN，用膠囊網路做更準確的圖形辨識 　　►不只RNN，還有GRU及Attention機制、SRU、QRNN及Transformer機制 　　►自己動手做YOLOV3 Darknet 　　►最完整的Normalization說明，包括Batch Norm、Switchable Norm 　　►GAN大全，包括DeblurGAN及AttGAN 　　►CS612照片加工的AI基礎 　　►製作Tensorflow的模型完整說明 　　►在樹莓派、iPho

ne、Android上佈署Tensorflow的模型 本書特色 　　1. 相容TensorFlow 1.x 與2.x 版本，提供了大量的程式設計經驗 　　兼顧TensorFlow 1.x 與2.x 兩個版本，列出了如何將TensorFlow 1.x 程式升級為TensorFlow 2.x 可用的程式。 　　2. 覆蓋TensorFlow 的大量介面 　　由於TensorFlow 的程式反覆運算速度太快，有些介面的搭配文件並不是很全。作者花了大量的時間與精力，對一些實用介面的使用方法進行摸索與整理，並將這些方法寫到書中。 　　3. 提供高度可重用程式，公開了大量的商用程式片段 　　本書實

例中的程式大多都來自程式醫生工作室的商業專案，這些程式的便利性、穩定性、再使用性都很強。讀者可以將這些程式分析出來直接用在自己的專案中，加快開發進度。 　　4. 書中的實戰案例可應用於真實場景 　　書中大部分實例都是目前應用非常廣泛的通用工作，包含圖片分類、目標識別、像素分割、文字分類、語音合成等多個方向。讀者可以在書中介紹的模型的基礎上，利用自己的業務資料集快速實現AI 功能。 　　5. 從專案角度出發，覆蓋專案開發全場景 　　本書以專案實作為目標，全面覆蓋開發實際AI 專案中所有關的知識，並全部配有實例，包含開發資料集、訓練模型、特徵工程、開發模型、保護模型檔案、模型防禦、服務端和終端

的模型部署。其中，特徵工程部分全面說明了TensorFlow 中的特徵列介面。該介面可以使資料在特徵處理階段就以圖的方式進行加工，進一步確保在訓練場景下和使用場景下模型的輸入統一。 　　6. 提供大量前端論文連結位址，便於讀者進一步深入學習 　　本書使用的AI 模型，大多來自前端的技術論文，並在原有論文基礎上做了一些結構改進。這些實例具有很高的科學研究價值。讀者可以根據書中提供的論文連結位址，進一步深入學習更多的前端知識，再配合本書的實例進行充分了解，達到融會貫通。本書也可以幫助AI 研究者進行學術研究。 　　7. 注重方法與經驗的傳授 　　本書在說明知識時，更注重傳授方法與經驗。全書共有

幾十個「提示」標籤，其中的內容都是功力很高的成功經驗分享與易錯事項歸納，有關於經驗技巧的，也有關於風險避開的，可以幫助讀者在學習的路途上披荊斬棘，快速進步。  

mac記憶體擴充進入發燒排行的影片

具高效率及擴展性且完成系統單晶片整合準備並採用 VLIW 指令集驅動之卷積神經網路加速器

為了解決mac記憶體擴充的問題，作者胡嘉恆 這樣論述：

本篇論文提出一高效能低功耗之卷積神經網路(CNN)硬體加速器設計。此加速器採用基於雙卷積器計算核心之架構，除了支援一般常見之3x3及1x1卷積運算之外，尚還支援反卷積(Deconvolution)運算，使其具備執行物件偵測以及圖像語義分割等高階影像處理任務之能力。本加速器採用512位元的超長指令(VLIW)集，一個指令即可完成整個卷積層運算所需之設定。此外指令集亦原生支援具跨層資料串接(Concatenation)之當前最先進的卷積網路模型例如：DenseNet [7]。可以有效解決輸入特徵圖由數個不同卷積層輸出串接而來之問題。加速器亦具有多模輸入對位器(Multi-Mode Input A

ligner, MMIA)設計，在不同的卷積運算模式下，皆能有效率地將輸入資料正確重組排列後饋入計算核心，確保計算核心全速滿載運作。而此多模輸入對位器亦同時支援自動零填充(Zero-Padding)的操作，大幅改善傳統上藉由軟體來執行此操作的整體系統效率。本加速器亦搭配一零初始延遲緩衝器(Zero-Initial-Latency Buffer)設計，確保計算核心於輸入資料換列之際依舊勿需暫停運作。本加速器之輸出入資料格式為8位元定點數，而內部計算資料格式則提升為24位元，如此可同時達成記憶體減量以及維持計算精確度兩項目標。而加速器之輸出入資料流皆經過排程優化，確保輸出入資料僅需進出加速器一次，

藉以大幅節省DRAM存取時所需之功耗與延遲。本加速器採用高度彈性且易於擴充架構設計，具備同時處理多個輸入及輸出資料通道的平行計算能力。一加速器能提供的最大算力由所配置之雙卷積器計算核心個數來決定。使用者可依其目標應用所需之計算量來決定最適當的硬體架構組態。本加速器設計亦完整考量未來SoC整合時之所需，加速器對外部系統的資料與控制界面採用目前業界最被廣泛使用的AXI-4匯流排標準，故將本加速器整合至目標SoC系統晶片時所需之工作可被大幅簡化並加速。所有資料進出AXI-4匯流排時皆經過交替緩衝器(Ping-Pong Buffer)機制來維持與計算核心同時運作。因此對內不會降低計算核心效能，對外不會

拖慢整體SoC系統匯流排效能。於台積電40奈米製程下，本加速器(具576個MAC單元版本)之重要性能諸元為：操作頻率可達1.25GHz，效能峰值為每秒1.44TOPS，面積效率為2.94GOPS/K-Gate，而能源效率更高達8.71TOPS/W，表現極為優異。

LLVM編譯器實戰教程

為了解決mac記憶體擴充的問題，作者（巴西）布魯諾·卡多索·洛佩斯（巴西）拉斐爾·奧勒 這樣論述：

LLVM是一個世界領先水準的編譯器框架。它包含有豐富軟體庫，可以為編譯器的初學者提供良好的學習體驗，並大大降低編譯器開發的學習門檻。 本書的前半部分將向您介紹怎麼樣去配置、構建、和安裝LLVM的不同軟體庫、工具和外部項目。接下來，本書的後半部分將向您介紹LLVM的各種設計細節，並逐步地講解LLVM的各個編譯步驟：前段、中間表示（IR）、後端、即時編譯（JIT）引擎、跨平臺編譯和外掛程式介面。本書包含有大量翔實的示例和代碼片段，以幫助讀者平穩順利的掌握LLVM的編譯器開發環境。  

基於記憶體內運算架構之多巨集稀疏化感知深度學習硬體加速器

為了解決mac記憶體擴充的問題，作者謝軒顥 這樣論述：

隨著近年來深度神經網路蓬勃發展，人工智慧已漸漸出現在生活周遭的各種應用上，在這之中又以應用於邊緣裝置為最大宗。然而深度神經網路在推論時所需的大量參數存取空間和計算量皆對於裝置的能耗與速度造成龐大的負擔。為了減少傳統馮．諾伊曼架構中資料在記憶體與中央處理器之間搬運所耗費大量的能耗，記憶體內運算之架構被提出以省去資料搬運過程所耗費的能量與時間。此外在基本定理中，零值乘任意數皆為零值，而網路模型中隨著層數的深度增加，權重值為零的分佈比例越高，故對於硬體裝置而言若能省略這些大量零的計算將在不影響結果的前提下有效提升運算速度及處理能耗。本研究提出一具備高效率且低功耗之硬體加速器架構，並依據此提出之架構

設計下線一顆晶片。本架構採用記憶體內運算巨集設計專屬的資料流，並具備有省略含零值的計算與存取機制，以此達到更低的能耗、更快的推論速度、更少的記憶體資源存、通樣記憶體下更大的網路模型應用等優勢。此論文提出之架構與方法應用4bit圖片精度8bit權重精度下辨識CIFAR10資料集圖像，於VGG16及ResNet18此兩網路上分別達成99 fps與114 fps之結果。具備稀疏化感知機制之設計相較於無稀疏化感知提升了最高13倍的推論速度，以及最多440倍的記憶體存取次數。