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長庚大學 機械工程學系 王能治所指導 高冠倫的 應用多核心處理器及圖形處理器於雷諾方程式之計算 （2016），提出nvidia quadro比較表關鍵因素是什麼，來自於OpenMP、OpenACC、連續過鬆弛法、紅黑連續過鬆弛法、CPU-GPU混成系統。

而第二篇論文國立雲林科技大學 電機工程系 張軒庭所指導 蔡政修的 靜態影像中以 CUDA 加速產生動態物件效果之研究 -以煙火施放為例 （2013），提出因為有 色彩恆常性、粒子系統、動態影像模擬、CUDA、GPU、煙火的重點而找出了 nvidia quadro比較表的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了nvidia quadro比較表，大家也想知道這些：

應用多核心處理器及圖形處理器於雷諾方程式之計算

為了解決nvidia quadro比較表的問題，作者高冠倫 這樣論述：

目前在旋轉機械與工具機中，流體薄膜潤滑軸承是當中非常重要的關鍵元素，而一個軸承表現通常可以藉由求解一個設定與該軸承有著一致狀態的雷諾方程式來預測其表現。而多核心中央處理器(Multicore CPU)和圖形顯示卡(GPU)的計算能力在這幾年間以指數般的速度飛快的成長，而採用平行計算的重點便是如何有效率的使用這些快速的計算能力。 在本篇論文中，藉由研究不同連續過鬆弛法與嘗試運用多核心CPU與GPU進行加速，進而求解不可壓縮流體雷諾方程式與可壓縮流體雷諾方程式。本硏究使用之平行語言指令為OpenMP與OpenACC，該兩個指令分別為多核心CPU與GPU的標準，進行串行及平行計算之各種SOR

結果比較。而在判定如何使得SOR方法停止時仍保有準確性與效率時，本次藉由一個基於截斷誤差分析而得到之停止條件進行計算。為了加速計算效率，本篇研究中也測試了一個使用兩張顯示卡作計算基礎的CPU-GPU混合架構，而該結果與之前之結果亦進行分析與討論。 模擬結果顯示，使用OpenMP與OpenACC能讓兩張顯示卡可同時進行平行計算，使得同時運用多核心處理器及多張顯示卡進行平行計算的技術成為可能，可以進一歩提昇高性能計算在潤滑分析時的效能。

靜態影像中以 CUDA 加速產生動態物件效果之研究 -以煙火施放為例

為了解決nvidia quadro比較表的問題，作者蔡政修 這樣論述：

本研究採用粒子系統來模擬煙火表演的場景，我們在模擬煙火施放背景和火焰效果上考慮物理動力學原理及光源傳播中提出了一個新的演算法，此演算法藉由C語言的雙向鏈結串列(Double linked list)方式，結合GPGPU (General-Purpose computation on GPU) 的圖形處理單元進行著色(Rendering)和運算處理，增進了程式上的可操控性及執行效率。此外，藉由雙色度反射模型(Dichromatic reflectance model)，適當的調整背景景物色彩，並在模擬過程中加入音效，讓煙火模擬更加的真實。另外，我們也提出採用新的顯示運算技術CUDA (Comp

ute Unified Device Architecture)，透過它的平行加速運算效能及顯示卡上的記憶體分配，減少了CPU與GPU來回通訊的時間，達到更大量的煙火表演及畫面的流暢度，並透過計算Frame Rates來評估加速的效果，實驗結果證明我們提出的方法在著色效果和程式執行效率皆有良好的提升。

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