EP. 251｜ 破解效能瓶頸！GPU 與 AI 模型加速技術入門 ⚡
為什麼 AI 模型跑不動？不是 GPU 不夠強，可能是你沒搞懂底層邏輯！這集我們邀請工研院專家帶路，從計算機架構拆解到迴圈優化，教你如何跨越「記憶體牆」，讓 AI 運算效率翻倍。
🎯 本集精彩重點
🧱 直擊記憶體牆問題： 深入剖析處理器與記憶體之間的速差瓶頸，搞懂為什麼資料傳輸往往才是效能低下的元兇。
🏗️ 機器碼的奇幻旅程： 從高階程式語言到機器碼的轉化過程全解析，帶你理解多核心、執行緒與對等運算的核心原理。
⚔️ CPU vs. GPU 大對決： 拆解卷積（Convolution）、矩陣相乘與歸一化等運算特性，看兩大處理器如何分工協作處理 AI 任務。
🧬 代碼優化三箭頭： 傳授「循環交換、拆解與融合」等迴圈優化技巧，透過提升資料存取的局部性，壓榨出每一分硬體效能。
🚀 SIMD 運算黑科技： 認識單指令多資料流（SIMD）與進階向量指令集（如 AVX2），如何讓計算效率產生質的躍遷。
✨ 聽完這集想告訴你：優化 AI 模型不僅是改改參數，更是一場與底層硬體的對話。理解計算機架構的運作機制，能讓你從程式碼源頭就掌握「效能紅利」，這正是資深開發者與新手的關鍵分野！
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