cpu全名的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

支援大型XML 文件之平行化XSLT 編譯器

為了解決cpu全名的問題，作者吳柏勳 這樣論述：

XML是一種用來描述資料與文件結構的標記式語言，不管是網路服務、多媒體訊息系統、資料庫應用與資料處理方面，XML都扮演了關鍵性的角色，近年來，XML的流量不斷增加也說明了其重要性。XSLT全名為擴展樣式表轉換語言，用來轉換XML文件，並且產生相關的格式，XSLT在企業間廣泛地被利用，在對大量的資料做Data Migration時常會使用到這類技術。但是，傳統的XSLT轉換方式遭遇效能上的瓶頸，尤其是針對大型XML檔案，效能上的差異又更加明顯，而當XML檔案過大時大部分的XSLT處理器將可能無法處理。因此我們提出了一個以編譯器架構為基礎的技術，並實作於多核心處理器系統，以提昇XSLT轉換之

速度。 不同於傳統直譯式XSLT處理器，平行化XSLT編譯器運作方式是將XSLT樣式表轉換成多執行緒的C語言程式，透過編譯器將此C語言程式編譯成可執行檔，此執行檔再對欲轉換之XML文件進行相關的分析與轉換。本研究發展了一個XSLT編譯-PXT，可以對大型XML檔案做XSLT的處理上更有效率，另外，我們也呈現了我們的實驗數據作為比較，根據實驗結果，使用XSLT編譯器可以得顯著的效能提昇，同時突破一般的XSLT處理器不能處理大型XML檔案的問題。

利用圖形運算處理器加速磁振擴散張量影像計算

為了解決cpu全名的問題，作者彭曉微 這樣論述：

平行處理為加速運算的其中一種方式，其原理為將一個大問題分化為數個小問題，並同時間處理數個小問題。中央處理器(Central Processing Unit, CPU)發展目前已經是遇到瓶頸，受到耗電和散熱條件等物理限制，已很難繼續提高處理器的時脈，因此採用種平行處理的方式來提高計算能力是勢在必行的。目前主流的中央處理器中有多個處理器核心，而圖形運算處理器(Graphic Processing Unit, GPU)與生俱來就是一種多核心平行處理器，且在處理單元的數量上也遠遠超過中央處理器。磁振造影為一種新穎的高階影像技術，能夠提供細微的人體結構及功能性影像。磁振擴散影像(diffusion M

RI)可以用來觀察生物體內組織水分子的擴散狀況，是檢驗缺血性中風的重要依據。其中，擴散張量影像(Diffusion Tensor Image,DTI)能夠提供非等向性的資訊，常用來觀察大腦的白質神經纖維及肌肉纖維。儘管擴散張量影像有其臨床用途，同時也需要大量的影像後處理計算，以及高成本的工作站才能夠提供擴散張量影像。在本論文中，利用圖形運算處理器的平行運算功能應用在磁振擴散張量影像的後處理運算上，使用的是美國NVIDIA公司提出的顯示處理器架構，其全名為「統一運算單元架構」，簡稱CUDA。由實驗結果顯示圖形運算處理器的平行運算功能用來計算磁振擴散張量影像，將可以比個人電腦的中央處理器的計算快上

五倍，由此證明，可以利用低成本的圖形運算處理器來加速擴散張量影像的計算。