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國立臺灣大學 電子工程學研究所 闕志達所指導 謝明航的 在FPGA上實現無乘法器卷積神經網絡推理加速電路 （2019），提出i9 cpu比較關鍵因素是什麼，來自於機器學習、卷積神經網路、推論加速系統、FloatSD、FloatSD4、無乘法器、半精度累加。

而第二篇論文國立交通大學 機械工程學系 吳宗信所指導 洪捷粲的 低溫電漿平行化流體程式的發展及其應用 （2009），提出因為有 電漿、流體模型、有限插分法、平行化、電漿輔助化學氣相沉積、介電質放電的重點而找出了 i9 cpu比較的解答。

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CPU：intel　I9-7940X
（內搭塔扇：日系 Scythe Mugen 5 無限五 CPU風扇散熱器）
主機版：X299 AORUS GAMNG 7 PRO
顯示卡： RTX 技嘉 2080Ti GAMING OC 11G
硬碟： 固態硬碟 EZLINK 2.5吋 256G
固態硬碟 Kingston M2 480G
傳統硬碟 Seagate 2TB 3.5吋
傳統硬碟 WD【黑標】4TB 3.5吋電競硬碟
記憶體：Kingston 金士頓 DDR4 2400 HyperX Fury 16G兩支
機殼：AORUS C300 GLASS(GB-AC300G 機殼)
電源供應器：銀欣６５０W 金牌/半模

鍵盤：TESORO鐵修羅 剋龍劍Gram RGB機械式鍵盤-紅軸中文黑
滑鼠：羅技 Logitech G300S
麥克風：AT2020USBｉ 靜電型電容式麥克風

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在FPGA上實現無乘法器卷積神經網絡推理加速電路

為了解決i9 cpu比較的問題，作者謝明航 這樣論述：

自2012年AlexNet [1]公開以來，機器學習所能應用的層面越來越廣泛，無論是早期的影像分類、物件辨識，還是中期的風格轉換[2]、自然語言處理[3]，甚至到近期的影音生成[4][5]，機器學習已展顯了它在各種領域的潛力及應用。而上述這些應用，大部分都有一項共通的特點，那便是卷積神經網路的使用。卷積神經網路已成為機器學習領域中不可或缺的一部份，因此運算速度提升的需求便隨之增加。無論是雲端運算還是終端運算，如何以更低的功耗和更有效率的方式，去進行神經網路的推論加速，便是近年研究的重點之一。 在卷積神經網路的推論過程中，會需要大量的乘加運算，而這些運算在同一層網路中，並沒有數學上的相依

性，因此對於傳統的CPU來說，即使能使用向量運算的指令集進行加速，也仍會顯得吃力。而基於圖形處理器通用計算(General-purpose computing on graphics processing units, GPGPU)的硬體加速就能很好地解決這個問題。 然而，GPGPU因其發展歷史和通用的特性，使得它雖然可以平行處理卷積運算，卻不能好好地利用卷積神經網路獨有的資料共用特性，所有運算皆須經過適度的轉換及排列，才能使用GPGPU的矩陣運算功能進行加速，這也使得它的執行效率並不高，大量的能源消耗也使得它在終端裝置上顯得不切實際。 本論文基於Floating-point Si

gned Digit (FloatSD)演算法[6]，提出更精簡的4-bit FloatSD4權重編碼，除了大幅降低神經網路的資料傳輸量，也使得神經網路卷積運算從乘加運算化簡為加法運算，顯著地降低運算複雜度。而在三種影像辨認的資料集: MNIST、CIFAR-10和ImageNet中，MNIST和CIFAR-10達到了與FP32相近的結果，ImageNet的top-1和top-5的正確率與FP32差異，皆在0.5%以下。 除了軟體的訓練結果外，本論文的另一個重點便是針對FloatSD4演算法設計的硬體電路，除了核心的加速運算單元外，亦有基於FPGA和PC平台的推論加速系統。本論文以VGG

-7作為驗證系統可行性的神經網路，相較於單精度運算的CPU平台，基於FPGA的加速系統運算速度提升了4.82倍，整體的能源效率更是CPU的80倍。

低溫電漿平行化流體程式的發展及其應用

為了解決i9 cpu比較的問題，作者洪捷粲 這樣論述：

本論文研究目的是發展與驗證一個平行化一維/一維軸對稱/二維/二維軸對稱低溫非熱平衡電漿流體模型程式，數值方法主要是使用Fully-Implicit有限差分法以及混和解析解與數值解的Jacobian矩陣，論文將詳細介紹模擬的實作方式。此程式可以廣泛的應用在各種不同的氣壓以及不同的功率輸入頻率(從百萬赫茲射頻到數千赫茲的交流電壓)。模擬的結果將會與實驗結果驗證比較，並且討論其中的電漿物理與化學。本研究主要可以分成三部份。第一部份，建立並且驗證一個平行化一維/一維軸對稱/二維/二維軸對稱低溫非熱平衡電漿流體模型程式。程式中使用的流體模型是由波茲曼方程式出發，推導出包含所有粒子的連續方程式、所有帶電

粒子則使用Drift-Diffusion近似的動量方程式以及電子的能量方程式。Poisson方程式則用來解析空間中的電位分佈。所有的待定變數都經過無因次化，必且使用完全耦合的Newton-Krylov-Schwarz (NKS) 演算法將方程式離散。其中，Overlapping additive Schwarz 方法被使用來作為preconditioner，而Bi-CGStab 及GMRES 方法被使用來解析線性方程式矩陣。一系列使用氦氣與氮氣以及不同輸入頻率的一維電漿模擬結果與本研究室的實驗結果相互驗證。二維的GEC氦氣電漿模擬結果也與文獻中的實驗數據與數值解析結果互相驗證。平行程式的效率測

試則是使用國立中央大學的V’ger cluster system (Xeon 3GHzdual-core dual-CPU)作為測試平台。測試結果顯示，在使用144個處理器的狀況下，平行效率還可以達到超線性。而最好的平行計算組合是使用LU分解法preconditioner，搭配GMRES 方法解析線性矩陣。論文的第二部份：主要是利用第一部份所發展的平行化流體模型程式來研究氦氣DBD在輸入一個變形正弦波下的研究。研究中我們選用了兩組不同氦氣電漿反應方程式，模擬並驗證比較不同的實驗結果。結果顯示使用較為複雜的氦氣電漿反方程式可以如實地得到與實驗接近的計算結果。根據模擬的結果發現電漿在驅動的過程中經

歷了複雜的模式轉換：從long secondary Townsend like 到dark current like, 接著short primary Townsend like 以及類short secondary Townsend like。論文的第三部份：主要是模擬研究通入混合著氫氣與矽烷的電漿輔助化學氣相沉積電漿源。為了減少計算耗費的時間，模擬中是用了多尺度時間方法分別處理電子、離子與中性粒子的時間進行。模擬所需要的背景氣體密度分佈以及溫度分佈則是引用一個有限體積法Navier-Stokes 解析所計算的結果作為電漿模擬的初始條件。氫氣與矽烷的電漿總共使用了15種不同的粒子並引用28個

電漿反應方程式。結果顯示SiH3是最主要的帶矽自由基，結果與文獻相符合。在假設表面反應site的比率為0.015的狀況下，我們可以成功的計算出符合實驗結果的沈積速率與均勻度。除了總結論文的研究結果之外，同時在論文最後章節亦條列出建議未來應進行研究的研究部分。

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