蘋果、Google、亞馬遜不再閉門自造IoT！通用標準「Matter」跨品牌應用將上路

2021.08.16
Dylan Yeh

「連接標準聯盟」（Connectivity Standards Alliance, CSA）在2019年底與蘋果、Google、亞馬遜在內業者共同制定物聯網連接標準「Project CHIP」，並於2020年底提出首波技術草案後，今年5月正式更名為「Matter」後，日前也宣布首波應用物聯網產品將會在今年底陸續推出。

前身稱為Zigbee聯盟的連接標準聯盟表示，受到聯盟合作業者彼此更新進度影響，首波支援「Matter」連接規範的物聯網裝置，將要等到2022年才會進入市場。

目前加入「Matter」連接規範的業者，除了蘋果、Google、亞馬遜等知名的物聯網廠商之外，其他還包含IKEA、Legrand、恩智浦、Resideo、三星旗下SmartThings、施耐德電機、昕諾飛、Silicon Labs、Somfy，中國南京物聯、瑞典電子鎖業者ASSA ABLOY、德州中央空調控制器供應商Resideo、意法半導體與物聯網控制App廠商塗鴉智能等業者均以加入此項連接規範。

Google、亞馬遜均以其數位助理服務串接大量物聯網裝置，蘋果也透過其HomeKit規範連接許多物聯網裝置，同時三星也有旗下提出物聯網連接規範SmartThings，而小米提出的米家連接規範也吸引眾多業者加入支持，使得市場形成不少物聯網裝置使用生態。

但雖然許多物聯網裝置同時支援Google、Alexa或蘋果提出連接規範，使用者依然面臨不同連接規範裝置無法互通使用的限制，僅能透過軟體方式進行橋接，例如讓使用者在Google Home App可以設定與米家App連動，藉此實現透過Google Assistant呼叫使用米家物聯網裝置。

不過，跨廠商串連裝置的方式目前仍有不少限制，而且也並非支援所有聯網裝置。因此，「Matter」連接規範便是因應這樣的需求提出，讓使用者不需要考慮使用裝置、平台是否相容，即可直接透過網路與物聯網裝置建立連接，使用特定或完整功能，藉此實現物聯網原本預期使用模式。

除了Google日前確認Android及NEST裝置都會加入「Matter」連接標準，蘋果更在今年WWDC 2021期間宣布所有HomeKit裝置都會加入相容「Matter」連接標準，甚至更計畫向第三方業者提供使用Siri數位助理服務，凸顯業者雖然仍維持各自推動旗下特有的物聯網連接設計，但也開始藉由統一連接標準串接更多物聯網裝置，並且透過實現萬物互連的目的，讓自身物聯網裝置能切入更多使用需求。

附圖：
蘋果、Google等業者支持通用物聯網連接規範「Matter」，待2022年才有實際應用產品問世。

資料來源：https://www.bnext.com.tw/article/64509/matter-smart-home-standard-delayed?fbclid=IwAR3rKKj9FtVEz2yHM88LCvwCfVZAyQyovsc8mLVaJKVxKx9EzdLEUQ9cx0s

我今天發生了一件很悲傷的事......

8/12一早，開心的和攝影去參加三星新品媒體預拍會，這是我換新公司後，第一次和攝影小賀一起出任務，兩個人好開心，咚咚咚到現場，而且我好久沒有遇到同業跟公關朋友們了！

小賀是第一次看到Galaxy Z Flip，覺得超級驚豔，一邊拍一邊讚嘆畫面也太美了吧、完全被燒到了啦！好想買好想買！我說那就「賀」成交啦，他說他以後的小孩就要取名叫賀成交。

我已經摸過三星 三代的折疊機了，沒有第一次看到的新鮮感，但第三代不管是Z Fold 3或Z Flip 3，很明顯在外觀材質上都有很大的更新，採用Armor Aluminum（很繞口的單字，我在家還特別練習很多次）鋁製的邊框、外側的機背和螢幕用上目前硬度最高康寧大猩猩Victus玻璃、可折疊的螢幕保護貼手感摸起來也不太一樣，官方說耐用度直接提升80%。

這次發的產品最吸引我的還是Z Flip 3，小巧的外觀手感，台灣應該會上市4種顏色，黑、綠、白、紫，我最喜歡白色，其實更該形容是米白色，非常時尚有質感，拍攝的這天，我還特別背了一款淡黃色的包包，想跟手機一起搭配，到現場後，果然包包跟手機根本就是一套的！感覺手機一直在呼喚我把它帶回家，而且放進我的小包包裡超級剛好，拿出來就可以幻想自己是高文英、孫芸芸...一秒變時尚名媛的感覺。

而外觀最亮眼的變化，就是封面螢幕增大了四倍來到的1.9吋，可以有更多的快捷徑操作，還加入了可愛的封面動畫，可以在外螢幕使用計時器啦、更換音樂啦、閱讀訊息啦，當然我最喜歡的就是可以直接用來當自拍預覽畫面。

這次還有一大亮點，就是這兩支手機，將是「世界首款」支援IPX8防水等級的折疊機，所以在現場大家都進盡情拿起手機泡在水杯裡、洗手機，完全是衝擊感+爽度十足的畫面啊！官方公布售價999.99美金，比歷代算是有感降價，折合台幣大約3萬多元，我分析如果台灣真的有感降價的話，一定會吸引更多消費者嘗試，小賀說如果低於4萬台幣，他會考慮！

大支一點的Z Fold 3， 內、外螢幕尺寸和上代相同（7.6吋、6.2吋）不過螢幕都用上了Dynamic AMOLED 2X Display、120hz更新率，絕對是目前市面上高水準的螢幕，今年的一大驚喜，是內螢幕竟然用上了「螢幕下鏡頭」! 我感嘆的跟小賀說，有種見證科技進化演變的感覺啊！沒想到我也親自看到了螢幕下鏡頭的誕生，但玩玩一玩，除了驚呼之外，其實內心話是這顆鏡頭仍只有400萬畫素，透過螢幕拍出來也會有微微的模糊感，感覺實用性不太高，如果我是使用者，我自拍還是會使用外面的主鏡頭來拍攝，但確實成功創造話題啦，也為真全螢幕體驗邁出更大的一步。

另外這次也一起發了兩款S Pen：S Pen Fold Edition不需電池，不過只有Fold能使用，是無藍牙連線的被動設計；另一款是S Pen Pro，需要用Type-C充電、可以遙控操作，也是多款Samsung裝置都可以使用的！不過有趣的是Z Fold 3並沒有收納筆槽的地方，所以可能要搭配皮套使用，這次S Pen也支援摺疊機，其實也更代表著Note系列可能會慢慢退出，或改用不一樣的產品形式跟大家見面，品牌說今年很確定不會有Note新品亮相了，所以大家別痴痴等待了...

再來是手錶，我也超級有興趣，Galaxy Watch 4、Galaxy Watch 4 Classic，Classic版本有大家好喜歡的旋轉實體錶圈、不銹鋼材質46mm、42mm兩種錶面選擇，我在現場也實測了這次我最好奇的功能：手錶可以測「身體組成」，也就是像健身房的體脂機一樣，沒想到現在一支小巧的手錶，就可以直接測體脂、肌肉...太嚇人了，我測出來的數字也超嚇人的...

最後還有一款耳機，有主動降噪的耳機Galaxy Buds 2，顏色可以跟手機們配成一對，多可愛啊

謝謝你們看到這邊，也不知道有多少人看到這邊，聽起來今天都好開心喔，我到底發生了甚麼悲傷的事......回到公司後，相機其中一張記憶卡讀檔案發生問題，顯示：「需要格式化磁碟機 F:中的磁片才能使用」

崩潰!!!
哭啦!!!
晴天霹靂!!!

我們用了很多救援軟體，目前都還沒辦法救出影片檔...其實今天所拍的影片也很搶時效性，看許多頻道都有發了，所以也覺得很兩難，我跟小賀都覺得好難過啊，覺得今天拍了很多很美的畫面、拍了很多有趣的片段，像是我把手機偷偷裝進包包裡，像是我把手機拿到水裡洗...這些片段目前都救不回來了，我們很努力地救出照片檔，所以一定要放上來給大家看看，也用這個方式先讓大家知道我對這次新品的一些想法...

大家都說高手在民間，還是有人有任何方法，可以救出檔案嗎?

我今天其實很難過，老闆說我太執著了，應該就重新錄，用官方影片剪輯，快速跟大家說說自己的想法。

大家會怎麼建議我呢? 如果我之後再發評測影片，大家會想看?
還會等我嗎...?

我今天發生了一件很悲傷的事......希望大家今天一切都好！

#這是一篇討拍文
#不喜歡不要看喔
#建議照片可以看到最後一張

摩爾定律放緩　靠啥提升AI晶片運算力？

作者 : 黃燁鋒，EE Times China
2021-07-26

對於電子科技革命的即將終結的說法，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有的，但這波革命始終也沒有結束。AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續……

人工智慧(AI)的技術發展，被很多人形容為第四次科技革命。前三次科技革命，分別是蒸汽、電氣、資訊技術(電子科技)革命。彷彿這“第四次”有很多種說辭，比如有人說第四次科技革命是生物技術革命，還有人說是量子技術革命。但既然AI也是第四次科技革命之一的候選技術，而且作為資訊技術的組成部分，卻又獨立於資訊技術，即表示它有獨到之處。

電子科技革命的即將終結，一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續，也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯，那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有，但這波革命始終也沒有結束。

AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續，它的發展也依託於幾十年來半導體科技的進步。這些年出現了不少專門的AI晶片——而且市場參與者相眾多。當某一個類別的技術發展到出現一種專門的處理器為之服務的程度，那麼這個領域自然就不可小覷，就像當年GPU出現專門為圖形運算服務一樣。

所以AI晶片被形容為CPU、GPU之後的第三大類電腦處理器。AI專用處理器的出現，很大程度上也是因為摩爾定律的發展進入緩慢期：電晶體的尺寸縮減速度，已經無法滿足需求，所以就必須有某種專用架構(DSA)出現，以快速提升晶片效率，也才有了專門的AI晶片。

另一方面，摩爾定律的延緩也成為AI晶片發展的桎梏。在摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)發展的前期，電晶體製程進步為晶片帶來了相當大的助益，那是「happy scaling down」的時代——CPU、GPU都是這個時代受益，不過Dennard Scaling早在45nm時期就失效了。

AI晶片作為第三大類處理器，在這波發展中沒有趕上happy scaling down的好時機。與此同時，AI應用對運算力的需求越來越貪婪。今年WAIC晶片論壇圓桌討論環節，燧原科技創始人暨CEO趙立東說：「現在訓練的GPT-3模型有1750億參數，接近人腦神經元數量，我以為這是最大的模型了，要千張Nvidia的GPU卡才能做。談到AI運算力需求、模型大小的問題，說最大模型超過萬億參數，又是10倍。」

英特爾(Intel)研究院副總裁、中國研究院院長宋繼強說：「前兩年用GPU訓練一個大規模的深度學習模型，其碳排放量相當於5台美式車整個生命週期產生的碳排量。」這也說明了AI運算力需求的貪婪，以及提供運算力的AI晶片不夠高效。

不過作為產業的底層驅動力，半導體製造技術仍源源不斷地為AI發展提供推力。本文將討論WAIC晶片論壇上聽到，針對這個問題的一些前瞻性解決方案——有些已經實現，有些則可能有待時代驗證。

XPU、摩爾定律和異質整合

「電腦產業中的貝爾定律，是說能效每提高1,000倍，就會衍生出一種新的運算形態。」中科院院士劉明在論壇上說，「若每瓦功耗只能支撐1KOPS的運算，當時的這種運算形態是超算；到了智慧型手機時代，能效就提高到每瓦1TOPS；未來的智慧終端我們要達到每瓦1POPS。 這對IC提出了非常高的要求，如果依然沿著CMOS這條路去走，當然可以，但會比較艱辛。」

針對性能和效率提升，除了尺寸微縮，半導體產業比較常見的思路是電晶體結構、晶片結構、材料等方面的最佳化，以及處理架構的革新。

(1)AI晶片本身其實就是對處理器架構的革新，從運算架構的層面來看，針對不同的應用方向造不同架構的處理器是常規，更專用的處理器能促成效率和性能的成倍增長，而不需要依賴於電晶體尺寸的微縮。比如GPU、神經網路處理器(NPU，即AI處理器)，乃至更專用的ASIC出現，都是這類思路。

CPU、GPU、NPU、FPGA等不同類型的晶片各司其職，Intel這兩年一直在推行所謂的「XPU」策略就是用不同類型的處理器去做不同的事情，「整合起來各取所需，用組合拳會好過用一種武器去解決所有問題。」宋繼強說。Intel的晶片產品就涵蓋了幾個大類，Core CPU、Xe GPU，以及透過收購獲得的AI晶片Habana等。

另外針對不同類型的晶片，可能還有更具體的最佳化方案。如當代CPU普遍加入AVX512指令，本質上是特別針對深度學習做加強。「專用」的不一定是處理器，也可以是處理器內的某些特定單元，甚至固定功能單元，就好像GPU中加入專用的光線追蹤單元一樣，這是當代處理器普遍都在做的一件事。

(2)從電晶體、晶片結構層面來看，電晶體的尺寸現在仍然在縮減過程中，只不過縮減幅度相比過去變小了——而且為緩解電晶體性能的下降，需要有各種不同的技術來輔助尺寸變小。比如說在22nm節點之後，電晶體變為FinFET結構，在3nm之後，電晶體即將演變為Gate All Around FET結構。最終會演化為互補FET (CFET)，其本質都是電晶體本身充分利用Z軸，來實現微縮性能的提升。

劉明認為，「除了基礎元件的變革，IC現在的發展還是比較多元化，包括新材料的引進、元件結構革新，也包括微影技術。長期賴以微縮的基本手段，現在也在發生巨大的變化，特別是未來3D的異質整合。這些多元技術的協同發展，都為晶片整體性能提升帶來了很好的增益。」

他並指出，「從電晶體級、到晶圓級，再到晶片堆疊、引線接合(lead bonding)，精準度從毫米向奈米演進，互連密度大大提升。」從晶圓/裸晶的層面來看，則是眾所周知的朝more than moore’s law這樣的路線發展，比如把兩片裸晶疊起來。現在很熱門的chiplet技術就是比較典型的並不依賴於傳統電晶體尺寸微縮，來彈性擴展性能的方案。

台積電和Intel這兩年都在大推將不同類型的裸晶，異質整合的技術。2.5D封裝方案典型如台積電的CoWoS，Intel的EMIB，而在3D堆疊上，Intel的Core LakeField晶片就是用3D Foveros方案，將不同的裸晶疊在一起，甚至可以實現兩片運算裸晶的堆疊、互連。

之前的文章也提到過AMD剛發佈的3D V-Cache，將CPU的L3 cache裸晶疊在運算裸晶上方，將處理器的L3 cache大小增大至192MB，對儲存敏感延遲應用的性能提升。相比Intel，台積電這項技術的獨特之處在於裸晶間是以混合接合(hybrid bonding)的方式互連，而不是micro-bump，做到更小的打線間距，以及晶片之間數十倍通訊性能和效率提升。

這些方案也不直接依賴傳統的電晶體微縮方案。這裡實際上還有一個方面，即新材料的導入專家們沒有在論壇上多說，本文也略過不談。

1,000倍的性能提升

劉明談到，當電晶體微縮的空間沒有那麼大的時候，產業界傾向於採用新的策略來評價技術——「PPACt」——即Powe r(功耗)、Performance (性能)、Cost/Area-Time (成本/面積-時間)。t指的具體是time-to-market，理論上應該也屬於成本的一部分。

電晶體微縮方案失效以後，「多元化的技術變革，依然會讓IC性能得到進一步的提升。」劉明說，「根據預測，這些技術即使不再做尺寸微縮，也會讓IC的晶片性能做到500~1,000倍的提升，到2035年實現Zetta Flops的系統性能水準。且超算的發展還可以一如既往地前進；單裸晶儲存容量變得越來越大，IC依然會為產業發展提供基礎。」

500~1,000倍的預測來自DARPA，感覺有些過於樂觀。因為其中的不少技術存在比較大的邊際遞減效應，而且有更實際的工程問題待解決，比如運算裸晶疊層的散熱問題——即便業界對於這類工程問題的探討也始終在持續。

不過1,000倍的性能提升，的確說明摩爾定律的終結並不能代表第三次科技革命的終結，而且還有相當大的發展空間。尤其本文談的主要是AI晶片，而不是更具通用性的CPU。

矽光、記憶體內運算和神經型態運算

在非傳統發展路線上(以上內容都屬於半導體製造的常規思路)，WAIC晶片論壇上宋繼強和劉明都提到了一些頗具代表性的技術方向(雖然這可能與他們自己的業務方向或研究方向有很大的關係)。這些技術可能尚未大規模推廣，或者仍在商業化的極早期。

(1)近記憶體運算和記憶體內運算：處理器性能和效率如今面臨的瓶頸，很大程度並不在單純的運算階段，而在資料傳輸和儲存方面——這也是共識。所以提升資料的傳輸和存取效率，可能是提升整體系統性能時，一個非常靠譜的思路。

這兩年市場上的處理器產品用「近記憶體運算」(near-memory computing)思路的，應該不在少數。所謂的近記憶體運算，就是讓儲存(如cache、memory)單元更靠近運算單元。CPU的多層cache結構(L1、L2、L3)，以及電腦處理器cache、記憶體、硬碟這種多層儲存結構是常規。而「近記憶體運算」主要在於究竟有多「近」，cache記憶體有利於隱藏當代電腦架構中延遲和頻寬的局限性。

這兩年在近記憶體運算方面比較有代表性的，一是AMD——比如前文提到3D V-cache增大處理器的cache容量，還有其GPU不僅在裸晶內導入了Infinity Cache這種類似L3 cache的結構，也更早應用了HBM2記憶體方案。這些實踐都表明，儲存方面的革新的確能帶來性能的提升。

另外一個例子則是Graphcore的IPU處理器：IPU的特點之一是在裸晶內堆了相當多的cache資源，cache容量遠大於一般的GPU和AI晶片——也就避免了頻繁的訪問外部儲存資源的操作，極大提升頻寬、降低延遲和功耗。

近記憶體運算的本質仍然是馮紐曼架構(Von Neumann architecture)的延續。「在做處理的過程中，多層級的儲存結構，資料的搬運不僅僅在處理和儲存之間，還在不同的儲存層級之間。這樣頻繁的資料搬運帶來了頻寬延遲、功耗的問題。也就有了我們經常說的運算體系內的儲存牆的問題。」劉明說。

構建非馮(non-von Neumann)架構，把傳統的、以運算為中心的馮氏架構，變換一種新的運算範式。把部分運算力下推到儲存。這便是記憶體內運算(in-memory computing)的概念。

記憶體內運算的就現在看來還是比較新，也有稱其為「存算一體」。通常理解為在記憶體中嵌入演算法，儲存單元本身就有運算能力，理論上消除資料存取的延遲和功耗。記憶體內運算這個概念似乎這在資料爆炸時代格外醒目，畢竟可極大減少海量資料的移動操作。

其實記憶體內運算的概念都還沒有非常明確的定義。現階段它可能的內涵至少涉及到在儲記憶體內部，部分執行資料處理工作；主要應用於神經網路(因為非常契合神經網路的工作方式)，以及這類晶片具體的工作方法上，可能更傾向於神經型態運算(neuromorphic computing)。

對於AI晶片而言，記憶體內運算的確是很好的思路。一般的GPU和AI晶片執行AI負載時，有比較頻繁的資料存取操作，這對性能和功耗都有影響。不過記憶體內運算的具體實施方案，在市場上也是五花八門，早期比較具有代表性的Mythic導入了一種矩陣乘的儲存架構，用40nm嵌入式NOR，在儲記憶體內部執行運算，不過替換掉了數位週邊電路，改用類比的方式。在陣列內部進行模擬運算。這家公司之前得到過美國國防部的資金支援。

劉明列舉了近記憶體運算和記憶體內運算兩種方案的例子。其中，近記憶體運算的這個方案應該和AMD的3D V-cache比較類似，把儲存裸晶和運算裸晶疊起來。

劉明指出，「這是我們最近的一個工作，採用hybrid bonding的技術，與矽通孔(TSV)做比較，hybrid bonding功耗是0.8pJ/bit，而TSV是4pJ/bit。延遲方面，hybrid bonding只有0.5ns，而TSV方案是3ns。」台積電在3D堆疊方面的領先優勢其實也體現在hybrid bonding混合鍵合上，前文也提到了它具備更高的互連密度和效率。

另外這套方案還將DRAM刷新頻率提高了一倍，從64ms提高至128ms，以降低功耗。「應對刷新率變慢出現拖尾bit，我們引入RRAM TCAM索引這些tail bits」劉明說。

記憶體內運算方面，「傳統運算是用布林邏輯，一個4位元的乘法需要用到幾百個電晶體，這個過程中需要進行資料來回的移動。記憶體內運算是利用單一元件的歐姆定律來完成一次乘法，然後利用基爾霍夫定律完成列的累加。」劉明表示，「這對於今天深度學習的矩陣乘非常有利。它是原位的運算和儲存，沒有資料搬運。」這是記憶體內運算的常規思路。

「無論是基於SRAM，還是基於新型記憶體，相比近記憶體運算都有明顯優勢，」劉明認為。下圖是記憶體內運算和近記憶體運算，精準度、能效等方面的對比，記憶體內運算架構對於低精準度運算有價值。

下圖則總結了業內主要的一些記憶體內運算研究，在精確度和能效方面的對應關係。劉明表示，「需要高精確度、高運算力的情況下，近記憶體運算目前還是有優勢。不過記憶體內運算是更新的技術，這幾年的進步也非常快。」

去年阿里達摩院發佈2020年十大科技趨勢中，有一個就是存算一體突破AI算力瓶頸。不過記憶體內運算面臨的商用挑戰也一點都不小。記憶體內運算的通常思路都是類比電路的運算方式，這對記憶體、運算單元設計都需要做工程上的考量。與此同時這樣的晶片究竟由誰來造也是個問題：是記憶體廠商，還是數文書處理器廠商？(三星推過記憶體內運算晶片，三星、Intel垂直整合型企業似乎很適合做記憶體內運算…)

(2)神經型態運算：神經型態運算和記憶體內運算一樣，也是新興技術的熱門話題，這項技術有時也叫作compute in memory，可以認為它是記憶體內運算的某種發展方向。神經型態和一般神經網路AI晶片的差異是，這種結構更偏「類人腦」。

進行神經型態研究的企業現在也逐漸變得多起來，劉明也提到了AI晶片「最終的理想是在結構層次模仿腦，元件層次逼近腦，功能層次超越人腦」的「類腦運算」。Intel是比較早關注神經型態運算研究的企業之一。

傳說中的Intel Loihi就是比較典型存算一體的架構，「這片裸晶裡面包含128個小核心，每個核心用於模擬1,024個神經元的運算結構。」宋繼強說，「這樣一塊晶片大概可以類比13萬個神經元。我們做到的是把768個晶片再連起來，構成接近1億神經元的系統，讓學術界的夥伴去試用。」

「它和深度學習加速器相比，沒有任何浮點運算——就像人腦裡面沒有乘加器。所以其學習和訓練方法是採用一種名為spike neutral network的路線，功耗很低，也可以訓練出做視覺辨識、語言辨識和其他種類的模型。」宋繼強認為，不採用同步時脈，「刺激的時候就是一個非同步電動勢，只有工作部分耗電，功耗是現在深度學習加速晶片的千分之一。」

「而且未來我們可以對不同區域做劃分，比如這兒是視覺區、那兒是語言區、那兒是觸覺區，同時進行多模態訓練，互相之間產生關聯。這是現在的深度學習模型無法比擬的。」宋繼強說。這種神經型態運算晶片，似乎也是Intel在XPU方向上探索不同架構運算的方向之一。

(2)微型化矽光：這個技術方向可能在層級上更偏高了一些，不再晶片架構層級，不過仍然值得一提。去年Intel在Labs Day上特別談到了自己在矽光(Silicon Photonics)的一些技術進展。其實矽光技術在連接資料中心的交換機方面，已有應用了，發出資料時，連接埠處會有個收發器把電訊號轉為光訊號，透過光纖來傳輸資料，另一端光訊號再轉為電訊號。不過傳統的光收發器成本都比較高，內部元件數量大，尺寸也就比較大。

Intel在整合化的矽光(IIIV族monolithic的光學整合化方案)方面應該是商業化走在比較前列的，就是把光和電子相關的組成部分高度整合到晶片上，用IC製造技術。未來的光通訊不只是資料中心機架到機架之間，也可以下沉到板級——就跟現在傳統的電I/O一樣。電互連的主要問題是功耗太大，也就是所謂的I/O功耗牆，這是這類微型化矽光元件存在的重要價值。

這其中存在的技術挑戰還是比較多，如做資料的光訊號調變的調變器調變器，據說Intel的技術使其實現了1,000倍的縮小；還有在接收端需要有個探測器(detector)轉換光訊號，用所謂的全矽微環(micro-ring)結構，實現矽對光的檢測能力；波分複用技術實現頻寬倍增，以及把矽光和CMOS晶片做整合等。

Intel認為，把矽光模組與運算資源整合，就能打破必須帶更多I/O接腳做更大尺寸處理器的這種趨勢。矽光能夠實現的是更低的功耗、更大的頻寬、更小的接腳數量和尺寸。在跨處理器、跨伺服器節點之間的資料互動上，這類技術還是頗具前景，Intel此前說目標是實現每根光纖1Tbps的速率，並且能效在1pJ/bit，最遠距離1km，這在非本地傳輸上是很理想的數字。

還有軟體…

除了AI晶片本身，從整個生態的角度，包括AI感知到運算的整個鏈條上的其他組成部分，都有促成性能和效率提升的餘地。比如這兩年Nvidia從軟體層面，針對AI運算的中間層、庫做了大量最佳化。相同的底層硬體，透過軟體最佳化就能實現幾倍的性能提升。

宋繼強說，「我們發現軟體最佳化與否，在同一個硬體上可以達到百倍的性能差距。」這其中的餘量還是比較大。

在AI開發生態上，雖然Nvidia是最具發言權的；但從戰略角度來看，像Intel這種研發CPU、GPU、FPGA、ASIC，甚至還有神經型態運算處理器的企業而言，不同處理器統一開發生態可能更具前瞻性。Intel有個稱oneAPI的軟體平台，用一套API實現不同硬體性能埠的對接。這類策略對廠商的軟體框架構建能力是非常大的考驗——也極大程度關乎底層晶片的執行效率。

在摩爾定律放緩、電晶體尺寸微縮變慢甚至不縮小的前提下，處理器架構革新、異質整合與2.5D/3D封裝技術依然可以達成1,000倍的性能提升；而一些新的技術方向，包括近記憶體運算、記憶體內運算和微型矽光，能夠在資料訪存、傳輸方面產生新的價值；神經型態運算這種類腦運算方式，是實現AI運算的目標；軟體層面的最佳化，也能夠帶動AI性能的成倍增長。所以即便摩爾定律嚴重放緩，AI晶片的性能、效率提升在上面提到的這麼多方案加持下，終將在未來很長一段時間內持續飛越。這第三(四)次科技革命恐怕還很難停歇。

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20210726nt61-ai-computing/?fbclid=IwAR3BaorLm9rL2s1ff6cNkL6Z7dK8Q96XulQPzuMQ_Yky9H_EmLsBpjBOsWg

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今年雖然遲遲等不到新的 Note 系列，但三星下半年推出兩支旗艦摺疊機 Galaxy Z Fold3 5G 以及 Galaxy Z Flip3 5G 應戰。
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相較上一代便宜近 NT$12,000 以外，更是首款支援 S Pen 並搭載螢幕下鏡頭的摺疊手機，並擁有 IPX8 防水能力和 120Hz 畫面更新率，若未來 Galaxy Z Fold 將硬體規格堆到最頂的話，不難猜想這代的 Galaxy Z Fold3 5G 極有可能落在甜蜜點！

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::: 章節列表 :::
➥ 外觀與影音
00:00 歐巴都拿這隻
00:50 配件開箱
01:01 手機佈局
03:17 螢幕表現
04:52 無線訊號

➥ 實測體驗
05:31 音效表現
05:56 效能跑分
06:26 極限燒機
06:54 續航充電

➥ 資費計算
07:30 One UI 3.1.1
08:04 S Pen
08:30 安全性驗證
08:43 三星軟體
09:09 Galaxy Z Flip3 5G

➥ 拍照錄影
09:58 摺疊首款螢幕下鏡頭
10:15 前鏡頭拍照
10:43 前鏡頭影片
11:08 主鏡頭拍照
11:30 人像模式
11:48 主鏡頭錄影
12:15 一鍵拍錄

➥ 最後總結
12:50 最後總結


::: Galaxy Z Fold3 5G 規格 :::
核心效能：Qualcomm Snapdragon 888
儲存空間：
　LPDDR5 / UFS 3.1
　12GB + 256GB
　12GB + 512GB
主螢幕面板：7.6 吋 Dynamic AMOLED 2X
主螢幕畫面更新率：120Hz（自適應方案）
主螢幕解析度：2,208 x 1,768p, 374ppi（QXGA+）、 22.5 : 18
封面螢幕面板：6.2 吋 Dynamic AMOLED 2X
封面螢幕畫面更新率：120Hz（自適應方案）
封面螢幕解析度：2,268 x 832p, 387ppi、 24.5 : 9
電池容量：4,400mAh 雙電池
充電方式：25W 閃電快充
　10W 無線充電
　4.5W 無線電力共享
SIM 卡：5G + 4G Nano SIM 雙卡雙待
擴充容量：No
支援訊號：Wi-Fi 6E（2.4 + 5GHz）、NFC、藍牙 v5.2
5G 頻段：5G NR n1 / n3 / n5 / n8 / n28 / n41 / n78 / n79
防水等級：IPX8
充電孔：USB Type-C 3.2（支援 USB OTG、DP Alt Mode）
生物辨識：側邊電源鍵指紋辨識、臉部辨識
S Pen 支援：S Pen Fold Edition、S Pen Pro
其他規格：Samsung Pay（含悠遊卡）、Samsung 無線 Dex、HDR10+、NFC

鏡頭規格：
　1,200 萬畫素廣角鏡頭（f/1.8、26mm、1/1.76"、1.8µm、Dual Pixel PDAF、OIS）
　1,200 萬畫素超廣角鏡頭（f/2.2、123˚、12mm、1.12µm）
　1,200 萬畫素遠距鏡頭（f/2.4、52mm、1/3.6"、1.0µm、PDAF、OIS）

　1,000 萬畫素前鏡頭（f/2.2、26mm、1/3"、1.22µm）
　400 萬畫素螢幕下鏡頭（f/1.8、2.0µm）


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勘誤說明：
獺友們非常不好意思！
04:58 M1 MacBook Air 8GB+512GB 的價格應為 NT$38,900 ，此處誤植造成誤會非常抱歉

蘋果 M1 處理器筆電問世這麼久
有誰跟 Linzy 一樣還在糾結的呢？（舉手）
今天就要分享 M1 處理器
MacBook Air 和 MacBook Pro 要怎麼選！

哪些軟體支援 M1？來看看如何快速查詢！
https://agirls.aotter.net/post/59520

00:00 開始
01:19 厚度與重量
01:48 連接埠
01:57 螢幕規格
02:21 效能功率
03:14 鍵盤與觸控板
03:47 喇叭與麥克風
04:19 前置鏡頭
04:37 續航表現
04:52 價格比較
05:11 購買建議
07:22 結尾

【製作團隊】
企劃：Linzy
腳本：Linzy
攝影：Linzy
剪輯：靜香
字幕：靜香
監製：蜜柑、宇恩、Cookie

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