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記憶體頻率不同雙通道的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（美）朱夫斯凱寫的 自然語言處理綜論（第二版） 和田民波的 創新材料學都 可以從中找到所需的評價。
另外網站平板处理器架构图平板电脑处理器 - 51CTO博客也說明：Cortex-A8主要特点：首次将移动芯片处理频率提升到1GH以上，地电耗技术的加入， ... 两个内存该库的双通道性能更好，两个硬盘库的RAID速度也更高。
這兩本書分別來自電子工業出版社 和五南所出版 。
國立陽明交通大學 電子研究所 黃俊達所指導 胡嘉恆的 具高效率及擴展性且完成系統單晶片整合準備並採用 VLIW 指令集驅動之卷積神經網路加速器 （2021），提出記憶體頻率不同雙通道關鍵因素是什麼，來自於卷積神經網路、硬體加速器、低功耗、高資源使用率、高效能、單晶片系統整合。
而第二篇論文國立臺灣大學 電子工程學研究所 闕志達所指導 蘇伯恩的 第五代行動通訊新無線電多使用者多輸入單輸出波束成形系統即時內接收機之設計與實現 （2020），提出因為有 即時 (Real-time)、空氣通道 (OTA)、現場可編程邏輯閘陣列 (FPGA)、第五代行動通訊新無線電 (5G NR)、內接收機 (Inner Receiver)、多輸入單輸出 (MISO)的重點而找出了 記憶體頻率不同雙通道的解答。
最後網站PCStation: 電腦1週 1005 - 第 58 頁 - Google 圖書結果則補充：由於電腦硬件升級時通常只換處理器或顯示卡,而舊有大容量記憶體就可以一直保留。 ... 再支援 DDR3 而全力支援 DDR4 ,能雙通道甚至八通道 DDR42666 的記憶體組態規格。
自然語言處理綜論（第二版）
為了解決記憶體頻率不同雙通道 的問題，作者（美）朱夫斯凱 這樣論述：
從本書第一版出版以來，一直好評如潮，被國外許多大學選作自然語言處理或計算語言學的教材，被認為該領域教材的“黃金標準”。本書第一版綜合了自然語言處理、計算語言學和語音辨識的內容，全面論述電腦自然語言處理，深入探討電腦處理自然語言的詞彙、句法、語義、語用等各個方面的問題，介紹了自然語言處理的各種現代技術。該版對於第一版做了全面的改寫，增加了大量反映自然語言處理最新成就的內容，特別是增加了語音處理和統計技術方面的內容，全書面貌為之一新。 本書四大特色：覆蓋全面強調實用注重評測語料為本內容簡介本書全面論述了自然語言處理技術。 本書在第一版的基礎上增加了自然語言處理的最新成就
，特別是增加了語音處理和統計技術方面的內容，全書面貌為之一新。本書共分五個部分。第一部分“詞彙的電腦處理”，講述單詞的電腦處理，包括單詞切分、單詞的形態學、最小編輯距離、詞類，以及單詞計算機處理的各種演算法，包括規則運算式、有限狀態自動機、有限狀態轉錄機、N元語法模型、隱瑪律可夫模型、最大熵模型等。第二部分“語音的電腦處理”，介紹語音學、語音合成、語音自動識別以及計算音系學。第三部分“句法的電腦處理”，介紹英語的形式語法，講述句法剖析的主要演算法，包括CKY剖析演算法、Earley剖析演算法、統計剖析，並介紹合一與類型特徵結構、Chomsky層級分類、抽吸引理等分析工具。第四部分“語義和語用的
電腦處理”，介紹語義的各種表示方法、計算語義學、詞彙語義學、計算詞彙語義學，並介紹同指、連貫等電腦話語分析問題。第五部分“應用”，講述資訊抽取、問答系統、自動文摘、對話和會話智慧代理、機器翻譯等自然語言處理的應用技術。本書寫作風格深入淺出，實例豐富，引人入勝。 本書可作為高等學校自然語言處理或計算語言學的本科生和研究生的教材，也可以作為從事人工智慧、自然語言處理等領域的研究人員和技術人員的必備參考。
具高效率及擴展性且完成系統單晶片整合準備並採用 VLIW 指令集驅動之卷積神經網路加速器
為了解決記憶體頻率不同雙通道 的問題，作者胡嘉恆 這樣論述：
本篇論文提出一高效能低功耗之卷積神經網路(CNN)硬體加速器設計。此加速器採用基於雙卷積器計算核心之架構，除了支援一般常見之3x3及1x1卷積運算之外，尚還支援反卷積(Deconvolution)運算，使其具備執行物件偵測以及圖像語義分割等高階影像處理任務之能力。本加速器採用512位元的超長指令(VLIW)集，一個指令即可完成整個卷積層運算所需之設定。此外指令集亦原生支援具跨層資料串接(Concatenation)之當前最先進的卷積網路模型例如：DenseNet [7]。可以有效解決輸入特徵圖由數個不同卷積層輸出串接而來之問題。加速器亦具有多模輸入對位器(Multi-Mode Input A
ligner, MMIA)設計，在不同的卷積運算模式下，皆能有效率地將輸入資料正確重組排列後饋入計算核心，確保計算核心全速滿載運作。而此多模輸入對位器亦同時支援自動零填充(Zero-Padding)的操作，大幅改善傳統上藉由軟體來執行此操作的整體系統效率。本加速器亦搭配一零初始延遲緩衝器(Zero-Initial-Latency Buffer)設計，確保計算核心於輸入資料換列之際依舊勿需暫停運作。本加速器之輸出入資料格式為8位元定點數，而內部計算資料格式則提升為24位元，如此可同時達成記憶體減量以及維持計算精確度兩項目標。而加速器之輸出入資料流皆經過排程優化，確保輸出入資料僅需進出加速器一次，
藉以大幅節省DRAM存取時所需之功耗與延遲。本加速器採用高度彈性且易於擴充架構設計，具備同時處理多個輸入及輸出資料通道的平行計算能力。一加速器能提供的最大算力由所配置之雙卷積器計算核心個數來決定。使用者可依其目標應用所需之計算量來決定最適當的硬體架構組態。本加速器設計亦完整考量未來SoC整合時之所需，加速器對外部系統的資料與控制界面採用目前業界最被廣泛使用的AXI-4匯流排標準，故將本加速器整合至目標SoC系統晶片時所需之工作可被大幅簡化並加速。所有資料進出AXI-4匯流排時皆經過交替緩衝器(Ping-Pong Buffer)機制來維持與計算核心同時運作。因此對內不會降低計算核心效能，對外不會
拖慢整體SoC系統匯流排效能。於台積電40奈米製程下，本加速器(具576個MAC單元版本)之重要性能諸元為：操作頻率可達1.25GHz，效能峰值為每秒1.44TOPS，面積效率為2.94GOPS/K-Gate，而能源效率更高達8.71TOPS/W，表現極為優異。
創新材料學
為了解決記憶體頻率不同雙通道 的問題，作者田民波 這樣論述：
《創新材料學》共分10章，每章涉及一個相對獨立的材料領域，自成體系，內容全面，系統完整。內容包括半導體積體電路材料、微電子封裝和封裝材料、平面顯示器相關材料、半導體固態照明及相關材料、化學電池及電池材料、光伏發電和太陽能電池材料、核能利用和核材料；能源、信號轉換及感測器材料、電磁相容—電磁遮罩及RFID 用材料、環境友好和環境材料，涉及最新技術的各個領域。本書所討論的既是新技術中所採用的新材料，也是新材料在新技術中的應用。
第五代行動通訊新無線電多使用者多輸入單輸出波束成形系統即時內接收機之設計與實現
為了解決記憶體頻率不同雙通道 的問題，作者蘇伯恩 這樣論述：
時代一直在進步，無論是一般大眾或者是公司企業，對於無線連網的需求變得越來越高，應用範疇更是包羅萬象，舉凡居家、交通、娛樂、醫療、工廠生產，很多以前科幻電影的畫面，甚至是人們從沒想過的場景都被逐步地實現，而能夠實現的原因很大一部份要歸功於新世代通訊系統能夠提供更高的資料傳輸速率，還有容許更多裝置在同一時間內連網。當同時間連網的裝置變多的時候，傳統的無線通訊系統是透過時間或是頻率的分隔來達到多重接取的效果，如時間分工多重接取 (TDMA)、頻率分工多重接取 (FDMA)等等，但由於頻譜資源有限，若連網裝置的數量持續增加勢必會遇到資源不夠的情況，這時利用空間分工多重接取 (Spatial Divi
sion Multiple Access, SDMA)將不同使用者所傳送的資料分開來，就能再提升整體系統的效能。本論文基於現有的波束成形理論，選擇Xilinx Alveo U250 FPGA加速平台，並參考5G NR的規範來實作多使用者多輸入單輸出波束成形 (Multi-User MISO Beamforming)硬體內接收機 (Inner Receiver)。此內接收機負責將使用者的時域IQ資料經過載波頻率偏移補償以及傅立葉轉換轉成頻域後，進行通道估測，並且將訊號等化後輸出星座點給軟體進一步做外接收機 (Outer Receiver)解碼。本內接收機系統包含了軟體端和硬體端，分別負責輸入輸出
資料的控制和資料的運算，而這樣的分配正是基於軟體的高度彈性和硬體的強大運算能力。要正確地解出資料就需要軟體和硬體之間的合作，而這兩者順利溝通的關鍵就是我們透過狀態暫存器 (Status Register)來讓雙方知道目前系統運作的狀況，實際上做法就是軟體端會去存取FPGA上特定記憶體位置的資料，而硬體內部的RTL程式也會存取同樣記憶體位置的資料，所以我們可以事先定義不同的數字代表什麼狀態，讓軟體端和硬體端根據當下的狀態去存取這個狀態暫存器來達到溝通效果。使用硬體來實現內接收機就是為了加快接收端解碼的速度，進一步實現即時(Real-time)解碼的效果。為了驗證本論文所設計的系統之正確性及可行性
，我們在空氣通道 (Over-The-Air)的環境裡傳送影片檔給本接收端系統，並將內接收機解碼完的星座點送給外接收機進行錯誤更正碼解碼。最後解碼後的結果可以達到Block Error Rate = 0，並順利在接收端將影片重新播放出來。而解碼時間大約等同於影片傳送的時間。