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國立陽明交通大學 電子研究所 賴伯承所指導 楊卉淳的 分散式多階段FM-index搜尋技術於近記憶體平台上之設計研究 （2020），提出8gb ddr4關鍵因素是什麼，來自於分散式運算、字串比對、基因分析。

而第二篇論文中原大學 資訊工程研究所 鄭維凱所指導 申博元的 動態隨機存取記憶體之刷新技術研究 （2016），提出因為有 動態隨機存取記憶體、記憶體刷新、記憶體節能的重點而找出了 8gb ddr4的解答。

最後網站Best RAM 2021: Desktop DDR4 Memory for Gaming and ...則補充：Corsair. Vengeance LPX DDR4-2666 (2 x 8GB).

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Hello, Have a nice day. 　#ステサバ
🌟#Rally系　🌟#適度に色々　🌟#雑談配信もしてます
まれに、上記にないゲームもやります。ラジオ配信もまれに行います。
サブchでは、気ままに好きな様にやってます。

※使用ハンコン：Logicool G923
※下手プレーにつき、お見苦しい所ありますけど、温かい目でよろしくお願いします(笑)
※Live配信後に残る動画は「アーカイブ」となってます。後に、動画になるかも！です
尚、サブチャンネルでは、好き勝手やってます💦
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使用するハード一覧
★ PS4®Pro　 ★switch　★steam ★Epic Games
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[配信環境]
Support the stream OBS
▼audio-technica AT2020
▼AVerMedia Live Gamer EXTREME 2 GC550 PLUS [4Kパススルー対応 ゲームキャプチャーボックス] DV482
▼Razer Kraken Ultimate 7.1 ゲーミングヘッドセット
▼Logicool ゲーミングマウス G403h
▼HyperX Alloy FPS Pro ゲーミングキーボード
▼モニター[BenQ]　３画面。
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▼配信POS Windows 10 Home 64ビット
CPU インテル Core i9-9900K
グラフィック GeForce RTX 2080 8GB
メモリ 32GB TEAM DDR4 3200Mhz PC4-25600
SSD 　1TB
HDD 4TB
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▼ゲームID一覧▼
steamフレンドコード：1132364245 【nerine817】
Discord：Nerine k #6469
PS4:ID （Nerine_MiX_Life）
★switch ID　SW-5313-7467-2125

分散式多階段FM-index搜尋技術於近記憶體平台上之設計研究

為了解決8gb ddr4的問題，作者楊卉淳 這樣論述：

有效率的基因序列比對是現代生物學應用的關鍵技術。在不同的序列比對演算法之中，FM-index是一種廣泛使用的方法，且是一種無損且節省空間的數據結構。儘管使用FM-index搜尋序列的計算複雜度較低，但是從龐大的基因數據庫中搜尋仍是一個相當耗時的過程。利用FM-index快速地搜尋已成為現代基因定序（如基因組裝和比對）的關鍵性能因素。在這項研究中，我們提出了一種分散式多階段FM-index搜尋技術，並使用Near-DRAM做平行運算功能。我們採用N階段FM-index搜尋的算法，該演算法可在每階段中完成對N個字的搜尋。除了保留FM-index中數據壓縮的原始特性外，我們所提出的表切分方法還可以

將數據靈活地將FM-index表分配到多個DRAM中。在DRAM中僅需要使用的簡單邏輯閘即可支援數據搜尋。我們提出運用Near DRAM運算的設計不僅可以減少數據傳輸，還可以在多個DRAM上進行平行搜尋。透過我們提出的設計，其顯著地減少了FM-index搜尋的運算時間。與CPU上傳統的軟體方法相比，在N = 1至N = 4的情況下，NDP設計可以實現1.1倍至4.2倍的加速。

動態隨機存取記憶體之刷新技術研究

為了解決8gb ddr4的問題，作者申博元 這樣論述：

動態隨機存取記憶體(Dynamic Random Access Memory)有高效能以及低成本的特性，但是DRAM需要定期刷新(DRAM Refresh)的動作來維持資料的正確性，然而刷新會導致額外的能源耗損以及延遲記憶體存取而造成效能低落。隨著DRAM的容量增加，刷新所需的時間亦隨之增加，而導致刷新額外耗損變得不可忽略。本論文中，我們觀察到資料保存時間(Retention Time)決定了刷新區間(tREFI)，而實際上，並不是所有的DRAM Cell的資料保存時間都相同和需要相同的刷新區間，因此我們提出資料保存時間導向刷新技術以減少不必要的刷新，將DRAM內建的自動刷新(Auto Re

fresh)以不同精細度的刷新方式進行記憶體刷新，並於三種不同的刷新方法(All-bank, Per-bank, Partial-bank Refresh)上應用此技術，其中Partial-bank Refresh為本篇論文提出的一種新穎的刷新方法。我們由實驗結果證明，在這種有效率的刷新機制下能夠有效地減少大多數不必要的刷新，無論是對於刷新的額外耗損以及效能的提升都有顯著的幫助。

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