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國立陽明交通大學 資訊科學與工程研究所 張立平所指導 吳崧銘的 重新思考鍵值儲存應用於非揮發性記憶體之軟體堆疊架構以增進其效率 (2021),提出廣穎ssd關鍵因素是什麼,來自於鍵值儲存、固態硬碟、日誌結構合併樹、Optane 持續性記憶體、B+ 樹。

而第二篇論文逢甲大學 智慧城市碩士學位學程 周天穎所指導 費司博的 Raspberry Pi和Ubuntu x86 PC系統之物件偵測 (2021),提出因為有 OpenVINO、樹梅派、單板電腦、神經網絡、人工智慧的重點而找出了 廣穎ssd的解答。

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重新思考鍵值儲存應用於非揮發性記憶體之軟體堆疊架構以增進其效率

為了解決廣穎ssd的問題,作者吳崧銘 這樣論述:

鍵值儲存本身的設計較為輕便,因此能提供相較於傳統關聯式資料庫更為高的效能,所以廣泛地被應用在資料中心。然而,近十多年來,許多新穎且高效能的非揮發性記憶體產品被陸續推出,鍵值儲存的設計若沒有隨著這些底層儲存硬體的變化而更改其設計,則在使用這些硬體時會顯得較為沒有效率。首先以固態硬碟為例,由於其特性的關係,內部會有一個空間管理層,而鍵值儲存自身也有一套空間管理層,若直接將其當作傳統的硬碟來使用,那即有多層空間管理的軟體層存在,使得固態硬碟呈現效率不佳的問題,更嚴重的是鍵值儲存與固態硬碟內部各自做空間管理可能使資料被反覆的寫入多次,進而影響硬碟壽命。此外,近幾年Intel 推出的Optane 持續

性記憶體雖與一般主記憶體一樣皆可進行位元組級的操作,但實際上仍需要符合特定條件的讀寫行為才能完整利用其效能。在這篇論文中,我們的目標是配合非揮發性記憶體的特性來重新思考既有的鍵值儲存軟體堆疊架構。首先我們提出將鍵值儲存與固態硬碟內的快閃轉換層結合,來避免軟體層層堆疊的問題,除此之外,我們根據快閃轉換層及日誌結構合併樹的特性提出了減少整體寫入量的鍵值整理機制以及資料條串化的機制來提升多晶片環境的固態硬碟效能。第二個議題是重新思考怎麼設計鍵值儲存才能完整利用到Optane 持續性記憶體的效能,經過測試我們總結出適合Optane 持續性記憶體的讀寫行為,並根據此行為提出一種合適的鍵值儲存設計。

Raspberry Pi和Ubuntu x86 PC系統之物件偵測

為了解決廣穎ssd的問題,作者費司博 這樣論述:

本研究目標為建立一個應用英特爾OpenVINO套件於物件偵測的基準環境,評估並比較樹莓派及桌面電腦的差別。第二個目標則為研究並實做目前較新且主流的影像分類、物件偵測演算法及其效能。人工智慧及神經網路已經廣泛的使用於物件偵測應用上。個人電腦擁有足夠效能進行分析,但電源消耗仍然較高且缺乏足夠的機動性。此外,目前(2022)面臨全球晶片短缺問題亦推升個人電腦的價格,使用邊緣裝置如Intel Neural Stick 2則可以較低的成本加速分析效率。本研究將針對ARM架構的單板電腦進行物件偵測的效能分析,並與x86的桌面個人電腦進行比較。