Nvidia split的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

聯邦學習實戰

為了解決Nvidia split的問題，作者楊強 這樣論述：

資料孤島和隱私保護已經成為制約人工智慧發展的關鍵因素。聯邦學習作為一種新型的隱私保護計算方案，在資料不出本地的前提下，能有效聯合各參與方聯合建模，從而實現“共同富裕”，成為當下人工智慧領域備受關注的熱點。 本書以實戰為主（包括對應用案例的深入講解和代碼分析），兼顧對理論知識的系統總結。 全書由五部分共19 章構成。第一部分簡要介紹了聯邦學習的理論知識；第二部分介紹如何使用Python 和FATE 進行簡單的聯邦學習建模；第三部分是聯邦學習的案例分析，篩選了經典案例進行講解，部分案例用Python 代碼實現，部分案例採用FATE 實現；第四部分主要介紹和聯邦學習相關的高級

知識點，包括聯邦學習的架構和訓練的加速方法等；第五部分是回顧與展望。 本書適合對聯邦學習和隱私保護感興趣的高校研究者、企業研發人員閱讀。  

Nvidia split進入發燒排行的影片

基於多面體編譯技術應用於GPU程式記憶體分配優化

為了解決Nvidia split的問題，作者鄭弘昇 這樣論述：

近年來，像 Halide 和 TVM 等研究，他們為用戶提供一種更靈活的方式撰寫 GPU 程式，而不必處理 GPU 的開發細節。GPU 是個適合平行計算任務的硬體，並且具相對複雜的記憶體階層結構，但是在自動生成 GPU 程式領域中如何利用 GPU 的記憶體階層結構仍然是個問題。在本論文中，我們通過設計一種檢測程式的資料再用(Data Reuse)的算法，並考慮其他 GPU 的資料存取特性，來解決在基於多面體編譯 GPU 編譯器如何為每個陣列引用找到更好的儲存器映射問題。最後，使用這些訊息構造出一個啟發式決策流程來優化儲存器映射。在我們的研究中，首先設計了基於排程樹的資料再用算法，並以此改進了

PPCG 的資料佈局優化，與 PPCG 的資料佈局優化相比，在 CUDA 平台上，我們有約 1.19 倍的效能提升，此外，我們還在 PPCG 支援了紋理記憶體(Texture Memory)的程式碼生成，含有紋理記憶體的資料佈局優化，相比於 PPCG 達到 1.94 倍的效能提升。