高效能運算的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

《演算法、深度學習、程式設計入門教室》精選套書(演算法圖鑑+深度學習入門教室+Python入門教室)

為了解決高效能運算的問題，作者MoriteruIshida 這樣論述：

 《演算法圖鑑：26種演算法 + 7種資料結構，人工智慧、數據分析、邏輯思考的原理和應用全圖解》 ★日本超人氣演算法學習書 ★逾50萬次下載量，「Apple年度最佳APP」書籍化！ ★隨書附贈獨家贈品「圖形搜尋和排序圖解記憶表」 ★★ 讀再多文字解說都看不懂？沒關係，全部畫給你看，一次弄懂演算法到底是什麼！★★ ●直觀理解，從基礎開始學習，一用就上手的演算法專書！ ●全圖像化step by step，完整拆解制霸AI時代的演算法精髓！ ●詳解演算法的奧妙、執行效率、優缺點，活化思維，做出最佳決斷！ 【專業審訂】 謝孫源  成功大學資訊工程系特聘教授兼研發長   【專

家學者好評推薦】 李忠謀  國立臺灣師範大學資訊工程系教授、國際資訊奧林匹亞競賽主席 黃建庭  高中資訊科技概論教師 趙坤茂  臺灣大學資訊工程學系教授 鄭國威  PanSci泛科學總編輯 【高中資訊社團好評推薦】 北一女中資訊研習社 台中一中第35屆電腦資訊研究社 台南女中資訊研究社 成功高中電子計算機研習社 建國中學資訊社 高雄女中資訊社 新竹高中軟體研究社CSDC 臺南一中資訊社 █ 演算法時代來了！ 現今我們的世界已離不開演算法，從線上搜尋、社群交友、法院判案、醫學診斷、金融運作、大腦決策到人工智慧的未來，越了解演算法，越可能掌控權力，成為時代的贏家。有些演算法對我們有益、有些

有用，有些則可能使我們陷入大麻煩，但我們對這些演算法所知極少。 不管用哪種程式語言編寫程式，演算法都是不可或缺的，不過如果認為只有學電腦的人才要了解演算法，那就太可惜了。演算法其實是一連串解決問題的邏輯步驟，只要熟悉這些步驟和運用方式，每個人都能設計自己的演算法並應用於各種不同領域。學習演算法正是建構嚴謹思維和幫助做出最佳判斷的訓練。 █ 演算法的第一本書，從基礎開始學習！ 演算法是用以執行計算或完成作業的程序，可以想像成料理食譜，如果做出某種料理的步驟是食譜，那麼用電腦解出特定問題的步驟就是演算法了。然而，食譜與演算法的決定性差異，在於演算法非常嚴謹。相較於食譜有很多概略的描述，演算法

的所有步驟都用數學方式表現，沒有模糊地帶。 本書蒐羅介紹26種基本的演算法和7種資料結構，貨真價實完全圖解。每一個步驟都以圖片和文字詳細說明，拆解具體演算過程，逐步建立邏輯概念，輕鬆進入演算法的世界。 書中解說的演算法範疇包括「排序」、「陣列搜尋」、「圖形搜尋」、「安全性演算法」、「分群」，以及「網頁排名」等各種廣泛使用的基礎演算法。不用艱澀的專有名詞，步步口語分解，完全沒有概念的人也能漸進學習。 ―――― 《深度學習入門教室：6堂基礎課程+Python實作練習，Deep Learning、人工智慧、機器學習的理論和應用全圖解》 ――――超人氣暢銷書《演算法圖鑑》姊妹作，機器學習初學

者最佳入門書！――――   人工智慧時代關鍵能力！深度學習深在哪裡？ 強化運算思維，建構邏輯概念，一次弄懂深度學習活用之道！   ★ 精闢剖析深度學習發展史，詳述機器學習的基礎知識！ ★ 完整解說熱門程式語言第一名Python的環境建構和基本語法！ ★ 圖像化示範TensorFlow和Keras的安裝，開發AI必學必讀！ ★ 介紹類神經網路的基本思考方式和程式範例，逐步加深理解！ ★ 說明使用卷積神經網路的影像辨識演算法，進一步強化學習！ ★ 全面了解提升深度學習準確度的演算法，掌握應用的訣竅！   █ 迎接運算時代，紮實學好Deep Learning的要點！   本書以想試著開始使用時下流

行的深度學習之讀者為對象，從理論到實踐進行了統整。書中詳細說明深度學習基礎理論的類神經網路，以及相關的必要數學知識，同時講解程式原始碼，以實際動手操作的方式來幫助理解。   坊間已經有眾多的機器學習與深度學習相關書籍，但類神經網路理論的學習門檻相當高、深度學習應用程式框架入門難度深、不容易掌握進一步應用的要領等等，常令初學者無法看清活用深度學習的探索之路。   本書首先介紹類神經網路的概念，緊接著說明如何使用應用程式框架進行深度學習，讓學習者初步感受這個領域。接下來介紹各種應用，大量運用範例來說明。在此之後，對於想進一步學習理論的讀者，介紹機器學習的學習方式；對於想挑戰進階深度學習應用的讀者，

說明演算法等等。   █ 豐富圖解一目瞭然，「文字辨識」、「影像辨識」、「自然語言處理」實際演練！   本書的目標是幫助讀者了解什麼是深度學習、什麼是AI之後，能夠實際動手實作，期使讀者不致一知半解，不會只是執行範例卻不知接下來能做什麼，而能學會確實地判斷為了何種目的該使用何種應用程式框架，以及實際進行的步驟。   想挑戰AI開發的理工科學生、想更上一層樓的工程師、想了解深度學習基礎理論的人、使用TensorFlow和Keras嘗試實際安裝的人、想弄懂機器學習所需的數學的人，都能從本書平易的解說中學習到必要的知識。   【本書的架構】   ▌第1章：論及深度學習以及其背景的機器學習相關話題，解

析人工智慧（AI）的概念。   ▌第2章：說明Python的環境建構與深度學習所需函式庫的安裝方法，包括在Windows與Mac兩種環境上的說明，解說必需的基礎Python文法。   ▌第3章：藉由能以簡潔的敘述來使用多個函式庫的Keras實作深度學習，同時製作影像辨識的程式來體驗深度學習。進行導入Keras並公開發佈的熱門函式庫TensorFlow、數值運算函式庫與資料繪製函式庫等等的準備。   ▌第4章：解說類神經網路的理論，同時實際試著使用名為MNIST的文字辨識範例程式來加深理解。   ▌第5章：說明使用卷積神經網路的影像辨識演算法。   ▌第6章：介紹提升深度學習準確度的演算法、自然

語言處理等，用於影像辨識以外的範例程式。 ―――― 《Python入門教室：8堂基礎課程+程式範例練習，一次學會Python的原理概念、基本語法、實作應用》 ――――――――超人氣暢銷書《演算法圖鑑》、《深度學習入門教室》系列作――――――――   熱門程式語言第1名，日本暢銷Python學習入門書！ 邊做邊學，實際操作練習，享受程式設計的樂趣！   ★ 全彩圖文解說，給程式設計新手的最佳指南！ ★ 遊戲製作•GUI設計•模組活用，可從網頁下載範例！ ★ 解說書寫格式，詳述顯示文字、數值、空白、縮排的基本規則！ ★ 剖析組成程式的6大元素，逐步建構基本語法並善用函式！ ★ 學習使用

Python顯示視窗的方法，建立圖形介面設計遊戲的外觀！   █  AI時代必學的基礎工具，第一次設計程式就上手！   以往的程式設計，只是輕鬆當成興趣即可開始，但這十年間逐漸變得複雜。「程式設計真有趣！如果能讓更多人開始接觸程式設計就好了！」要感受程式設計的有趣之處，最重要的是能夠立刻動手試試，而且能立即看到結果。   最符合這項要件的，就是近年來熱門程式語言第一名「Python」。   使用Python，只需要輸入指令就能立刻執行。可用來擴充Python、稱為「模組」的功能非常豐富，對於視窗的顯示和製作PDF等，也能以很簡短的程式實現。   本書活用Python這樣的優點，簡單易懂地說明它

的基本語法之後，檢視「製作猜數字遊戲」、「在視窗中移動圓形、矩形和三角形」、「使用PDF製作橫布條」等實際範例，逐步學習。   █  豐富圖解一目瞭然，「匯入方式」、「書寫格式」、「運作處理機制」實際演練！   閱讀本書時，可下載取得範例程式，一邊動手練習，一邊看著實際運作的畫面來學習。   此外，書中利用各式各樣的範例激發好奇心，鼓勵讀者發揮想像力，嘗試改良程式，進一步加深理解。舉例來說，對於影像辨識和人工智慧等等，也能以Python進行程式設計。   本書的目標是希望成為學習者開始進行程式設計的契機，感受程式設計的樂趣，打好紮實的基礎，開啟美好充實的程式設計生活。   █  本書的架構  

▌ 第1章：說明程式的作用，製作程式需要什麼、該學些什麼，精闢列舉正確操作的祕訣。   ▌ 第2章：說明執行Python程式的軟體安裝方法，了解執行指令和避免出現錯誤的基本知識。   ▌ 第3章：說明使用Python撰寫程式須遵守的規定，學習文字、數值、空白的用法等基本規則。   ▌ 第4章：學習程式語言裡的基本功能，整理說明實際應用的部分，藉由將這些功能組合起來，逐步製作出程式。   ▌ 第5章：製作「Hit & Blow」猜數字遊戲，從簡單的地方開始打好基礎，掌握應用的訣竅。   ▌ 第6章：藉由以視窗呈現「Hit & Blow」猜數字遊戲，讓它成為圖形化的成品，更像個遊

戲。   ▌ 第7章：一邊撰寫於畫面上移動圓形的程式，漸進學習「類別」與「物件」的基本知識。   ▌ 第8章：學習使用PDF製作「橫布條」的方法，總複習學習成果，使用擴充模組挑戰實用的程式設計。  

高效能運算進入發燒排行的影片

針對大數據排序之分散式FPGA運算架構與資料壓縮技術之研究

為了解決高效能運算的問題，作者辛佾達 這樣論述：

資料庫分析被廣泛地使用於找出隱藏在數據洪流中的關鍵資料。在各種資料庫分析與應用之中，排序是非常重要的關鍵運算之一。對於當代的資料庫來說，不斷成長的資料會對即時且具有可擴張性的排序運算造成極大的挑戰。FPGA (Field Programmable Gate Array) 展現出高效能運算的排序能力。而資料壓縮技術被採用於排序完成的資料，透過探索相鄰數值的冗餘資訊，藉此進一步降低資料量。然而，FPGA的有限記憶體空間將導致額外的資料傳輸，成為排序操作的主要瓶頸。單一FPGA的獨立設計也會抑制擴充性，難以處理資料量日漸增加的新型應用程式。除此之外，先前針對排序資料的壓縮技術缺乏通用性，不足以支援

各種資料範圍的資料型態，因此，導致資料壓縮效率受到限制。本論文提出了基於FPGA的分散式排序加速器的設計，用於處理大數據。我們也引入Configurable Compressed Array (CCA)，用來處理各種資料型態和改善壓縮效率。實驗結果證實，與先前的FPGA設計相比，本論文所提出的設計提高了高達3.69倍的運算量。

超圖解伺服器的架構與運用：硬體架構x軟體運用，輕鬆理解數位時代的必備知識

為了解決高效能運算的問題，作者西村泰洋 這樣論述：

　　▶明白伺服器的功用，了解伺服器就是了解系統！ 　　▶得以理解AI、IoT、大數據、RPA的關聯性！ 　　▶充分解說實際情形或突發狀況，以應對最新趨勢！ 　　▶詳細解說商務人士所必備的知識！   　　伺服器是系統的中樞司令塔 　　了解伺服器就等於了解系統   　　我們的社會由各式各樣的系統支撐著。 　　雖然系統和資訊科技逐漸變得複雜且多樣化， 　　但應該有不少人會想要在短時間內理解這方面的概況。 　　其實，世上大多數系統都是用伺服器當骨幹建構而成的。 　　可把伺服器想成是一個進入系統或資訊科技世界的入口，這樣應該比較容易了解。   　

　◎伺服器的3種應用形態 　　1.響應用戶端提出的要求並予以實行的形態 　　伺服器被動因應下游電腦（如連接伺服器的用戶端電腦）的要求執行處理程序。 　　如：檔案伺服器、列印伺服器、郵件或網站伺服器等   　　2.由伺服器本身主動發起處理程序的形態 　　伺服器主動針對下游電腦或設備執行處理程序。 　　如：運轉監測伺服器、RPA伺服器、BPM系統伺服器等   　　3.有效運用高效能的形態 　　伺服器本身就是一種高性能的硬體，因此它會活用這項特長來執行處理程序。 　　如：AI伺服器、大數據伺服器   　　本書從硬體到傳輸／接收電子郵件和Intern

et通信機制、 　　客戶端、虛擬化、操作／管理和故障排除。 　　以圖解方式讓您綜觀系統中不可或缺的伺服器全貌， 　　還能通盤理解伺服器的作用和處理方法。 　　除了可以依序閱讀獲得系統知識外， 　　也可以針對自己感興趣的主題或關鍵詞，並根據問題查閱。 　　 　　讓您不只是接受零碎的知識，更能融會貫通伺服器的作用與操作方式， 　　從零開始掌握伺服器的知識。

多重精確度與功能之高效節能邊緣運算神經網路硬體加速器設計與實作

為了解決高效能運算的問題，作者黃威中 這樣論述：

本論文研究深度類神經網路(Deep Neural Networks，DNN)硬體加速器應用於邊緣裝置上進行運算，在模型的選用上使用輕量化神經網路模型，來達到降低硬體計算量與達到邊緣運算高即時性(Real-Time)的要求。在硬體設計方面朝向多功能、多精度、低功耗、高效能、低面積與可即時運算的方向進行設計。由於在深度神經網路可以在不影響精確度的情況下，盡可能的壓縮Input與Weight的位元寬度(Bit-width)，進而達到更好的運算效率，這也導致深度神經網路模型每層的位元寬度可能會有所不同，因此多精度加速器的概念也就此被提出。本論文在多精度設計方面採用輸入資料(Input Data)4b

it與權重(Weight)4bit的乘法器組成16bit×16bit的乘法器，進而達到支援各層不同位元寬度的運算。在多功能上支援卷積運算(Convolution)、深度可分離卷積運算(Depthwise Separable Convolution)、不同kernel size與不同stride，並透過資料流與平行度的分析來達到降低功率消耗與高效能運算。在資料輸入設計方面採用Tile架構，並透過分析在不同Tile大小下內、外部記憶體資料搬運次數與內部記憶體面積大小來找到最適合的Tile大小，藉此減少資料在搬運上所產生的功率消耗。在PE運算方面採用跳過Padding所產生0值的方式進行運算，使輸入

特徵圖(Input Map)不用進行重新排列，進而提升運算的效率與降低資料輸入內部記憶體所產生的功率消耗。