Compute的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列訂位、菜單、價格優惠和問答集

Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer Study Guide

為了解決Compute的問題，作者Sullivan, Dan 這樣論述：

Quickly and efficiently prepare for the Google Associate Cloud Engineer certification with the proven Sybex methodIn the newly updated Second Edition of Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer Study Guide, expert engineer and tech educator Dan Sullivan delivers an essential handbook for anyo

ne preparing for the challenging Associate Cloud Engineer exam offered by Google and for those seeking to upgrade their Google Cloud engineering skillset. The book provides readers with coverage of every domain and competency tested by the Associate Cloud Engineer exam, including how to select the r

ight Google compute service from the wide variety of choices, how to choose the best storage option for your services, and how to implement appropriate security controls and network functionality. This guide also offers: A strong emphasis on transforming readers into competent, job-ready applicants,

with a focus on building skills in high demand by contemporary employersConcrete test-taking strategies, techniques, and tips to help readers conquer exam anxietyComplimentary access to a comprehensive online learning environment, complete with practice testsA must-have resource for practicing and

aspiring Google Cloud engineers, Google Cloud Certified Associate Cloud Engineer Study Guide allows you to prepare for this challenging certification efficiently and completely.

Compute進入發燒排行的影片

應用於物件偵測與關鍵字辨識之強健記憶體內運算設計

為了解決Compute的問題，作者江宇翔 這樣論述：

近年來，由於不同的應用都能夠藉由和深度學習的結合而達到更好的結果，像是物件偵測、自然語言處理以及圖像辨識，深度學習在終端設備上的發展越來越廣泛。為了應付深度學習模型的龐大資料搬移量，記憶體內運算的技術也在近年來蓬勃發展，不同於傳統的范紐曼架構，記憶體內運算使用類比域的計算使儲存設備也同樣具備運算的能力。儘管記憶體內運算具有降低資料搬移量的優點，比起純數位的設計，在類比域進行計算容易受到非理想效應的影響，包括元件本身或是周邊電路的誤差，這會造成模型災難性的失敗。此篇論文在兩種不同的應用領域針對記憶體內運算進行強健的模型設計及硬體實現。在電阻式記憶體內運算的物件偵測應用當中，我們將重點放在改善模

型對於非理想效應的容忍度。首先，為了降低元件誤差的影響，我們將原本的二值化權重網路改變為三值化權重網路以提高電阻式記憶體中高阻態元件的數量，同時能夠直接使用正權重及負權重位元線上的電流值進行比較而不使用參考位元線作為基準。其次，為了避免使用高精度的正規化偏差值以及所導致的大量低阻態元件佈署，我們選擇將網路中的批次正規化層移除。最後，我們將運算從分次的電流累加運算改為一次性的運算，這能夠將電路中非線性的影響降到最低同時避免使用類比域的累加器。相較於之前的模型會受到這些非理想效應的嚴重影響導致模型無法運作，我們在考慮完整的元件特性誤差，周邊電路誤差以及硬體限制之下，於IVS 3cls中做測試，能夠

將平均精確度下降控制在7.06\%，在重新訓練模型後能更進一步將平均精確度下降的值降低到3.85\%。在靜態隨機存取記憶體內運算的關鍵字辨識應用當中，雖然非理想效應的影響相對較小，但是仍然需要針對周邊電路的誤差進行偏壓佈署補償，在經過補償及微調訓練後，在Google Speech Command Dataset上能夠將準確率下降控制在1.07\%。另外，由於語音訊號會因為不同使用者的資料而有大量的差異，我們提出了在終端設備上進行模型的個人化訓練以提高模型在小部分使用者的準確率，在終端設備的模型訓練需要考量到硬體精度的問題，我們針對這些問題進行誤差縮放和小梯度累積以達到和理想的模型訓練相當的結果

。在後佈局模擬的結果中，這個設計在推論方面相較於現有的成果能夠有更高的能源效率，達到68TOPS/W，同時也因為模型個人化的功能而有更廣泛的應用。

Microsoft Azure Compute: The Definitive Guide

為了解決Compute的問題，作者Valiramani, Avinash 這樣論述：

Proven best practices for success with every Azure compute service! Compute services are key to most Azure cloud solutions, but maximizing their value requires best-practice planning, design, deployment, and operations. Now, leading consultant Avinash Valiramani presents expert guidance for drivi

ng maximum value from Microsoft’s portfolio of Azure compute services for IaaS, PaaS, and FaaS. Drawing on his extensive work with Microsoft’s Azure teams, he covers Azure VMs, VM Scale Sets, App Services, Azure Virtual Desktops, Azure Container Instances, Azure Functions, Azure Batch, and other Com

pute services. Whatever your role in delivering efficient, scalable compute services, this deep dive will help you make the most of your Azure investment. Leading Azure consultant Avinash Valiramani shows how to: Dive deeply into the frequently used Azure Compute services to better understand how ea

ch service worksWalk through configuring each compute service and its related features and optionsSize, price, and create Azure VMs, and deliver the right levels of redundancy and availabilityUse VM Scale Sets (VMSS) to integrate VMs with load balancing and autoscalingHost web applications, mobile a

pp back ends, and REST APIs via Azure App ServiceRun desktops-as-a-service at scale with Azure Virtual Desktop (AVD)Easily deploy containers on demand with Azure Container Instances (ACIs)Use serverless Azure Functions to build web APIs, process streams, and manage message queuesAbout this BookFor e

veryone interested in Azure infrastructure, including IT/cloud admins, security specialists, developers, engineers, and others at all levels of Azure compute experience.Especially useful for experienced IT pros in mid-sized to large organizations who have deployed, operated, monitored, upgraded, mig

rated, or designed infrastructure services.

採用CUDA圖型處理器平行化改良5G軟體基地台之隨機存取通道流程

為了解決Compute的問題，作者王靖 這樣論述：

隨著5G逐漸於全球開始商轉，越來越多企業發現其中商機並相繼開發相關應用與服務，例如：無人機、物聯網、邊緣運算等，然而這些應用都需要基地台為其傳遞訊號才能正確運作，因此基地台本身的穩定與效能將是這一切的基礎。本論文即提出一改善方法以提升原基地台本身之運算效率使其能夠更穩定的提供服務。無線行動網路近年快速發展，於是有軟體化基地台（Software-defined Radio, SDR）的概念被提出並運行提供服務，此概念即透過編寫軟體程式提供傳統基地台之服務，以應付行動網路技術規格之快速發展與變遷。本論文在此基礎之上針對基地台中提供使用者註冊接入網路與使用者裝置同步服務的隨機存取通道（Random

Access Channel, RACH）流程，討論其傳統實作方法並提出一改善效率之方法與流程架構。本論文將研究使用圖型處理器（Graphics Processing Unit, GPU）加速平行RACH 流程上的運算，並修改運算流程與方法使之更適合運行於GPU。透過本論文提出的架構設計，基地台的模擬測試運算執行時間可調降至大約原本的10%～50%。本論文的架構亦提供彈性化設計，因此可一次處理多基地台接收之訊號，且由於本研究將所有運算拆開至不同運算單元上平行運算，所以即使需要處理的訊號增加，總處理時間也不會有太大的差異。藉此研究，軟體基地台運行時將能有更多閒餘的效能維持整體性之效能與穩定或是

提供更多服務應用。