#國民黨公開培訓網軍攻擊異已內幕大公開

【臥底報導】【從「反攻大陸」到反攻民進黨——國民黨網紅青年營內幕特蒐】#報呱獨家

#全程講座聽訓_青年營主軸全是老屁股
　
國民黨青年部在今（12）日上午舉辦「網紅青年營」，邀請國民黨主席江啟臣、中廣董事長趙少康、革實院長羅智強等人與會，與來自全國各地各行各業的 30 位青年交流。
　
江啟臣表示，青年是國民黨的未來與活水。青年部也表示，希望透過「戰鬥藍」的發起行動，能號召不分世代、區域、職業的藍營青年夥伴，一同挺身而出，監督執政黨，讓國家更好。
　
然而，實際活動全程皆為講座，由趙少康、羅智強與黃士修主導演講。內容除了分享自己參與政治的心得、自己的願景，都沒有要和台下青年互動。唯一青年擁有話語權的 Q&A 時間，也只開放兩個問題，回答問題重心仍自我中心，答非所問。其實，不禁感嘆包著青年營外皮的活動，實際上仍是國民黨正常發揮。
　
#長官演講大超時_青年黨工竊竊私語不敢提醒

基本上，整個活動內容以長官發言為主，時間控制方面更是災難。演講時間表定一人演講 10 分鐘，趙少康竟講了 35 分鐘，後續的行程也隨著各長官發言大延宕。即便如此，底下的幕僚僅敢竊竊私語，不敢明白地提醒講者時間到了，甚至連暗示也不敢。因此很難相信在其他議題的經營上，甚至政策的規劃上，國民黨青年政治工作者能在同一張桌子上自由發言。
　
雖活動內容重點應放在「網路宣傳、網紅、攝影與青年」身上，但整體的營隊行程安排，卻以聽老屁股演講為主，實際化妝與拍攝的時間非常短暫。同時，攝影的空間與器材顯示出國民黨對經營網紅的大誤會，完全不生活化且僵硬的照片拍攝方式，讓人莞爾。
　
總的而言，這場活動的 MVP 必須頒發給主辦單位安排的化妝師，不但技術發揮全場最佳，能夠在短時間內完成妝容，且手法精巧，是國民黨本次活動中唯一值得稱讚的環節。
　
#300篩選到30人_入選成員背景公開

國民黨青年部上午舉辦「網紅青年營」，並表示短短一周內有近 200 人報名，他們篩選掉「民進黨側翼」後，精心挑選出 30 名參加者。國民黨指出，該次報名者履歷相當多元優異，不只有現職的青年政治工作者與網紅，更有年輕的律師、大學老師、商務人士、工程師、演藝人士等各行各業的朋友，甚至是剛滿 18 歲的大學新鮮人夥伴響應。
　
然而，實際上網紅營成員除了有獨派臥底，更有許多高齡者參加，其中許多年輕臉孔，一問之下也多超過 30 歲。讓人不禁猜想是國民黨對青年的想像太寬廣，還是真的找不到什麼人才參加？
　
#趙少康公開表示支持暴力政治_簡化新聞資訊❓

本次營隊主軸為「青年反攻」，雖幽微地未公開表示反攻對象，但活動過程中不難發現其戰鬥的主體就是「民進黨」與「側翼」。趙少康演講中指出，中國想要維持現狀，然而親美友日合中的「現狀」被蔡英文破壞。
　
除了漠視中國對台的威脅，趙少康甚至主張在立院打架，得罪越多人會得到更多支持者。趙少康表示，民進黨支持者眾多，整天都在立院打架、罵三字經。但當國民黨採取類似行動，就會被黨內支持者批評，因此他表示不要害怕爭議「#我主張打。得罪越多人，支持者越多」。
　
對於未來國民黨在網路自媒體的經營，趙少康認為最理想的情況是「新聞不超過 150 字，文章不超過 300 字」。並表示「3000 字的文章誰會看？若 300 字還講不清楚觀點，乾脆去死好了！」趙少康荒謬想法根本看扁人民的閱讀理解能力。同時，他還指出台灣人不喜歡付錢看媒體，國外新聞收益多從評論而來， 而又臭又長的評論他不想看，只想看自己寫的，甚至高傲表示「我寫得最好」。
　
從支持暴力政治到提出「新聞資訊簡化」的觀點，可以發現國民黨找到的講師對於青年世代的觀察過於扁平且匱乏。在國內深度報導與專題報導媒體發展逐漸蓬勃的今日，國民黨的網路經營策略彷彿是一台時光機，將帶我們回到資訊不對稱且知識尚未普及的舊時代。
　
#演講頻頻破音_羅智強精準自嘲是_戰鬥的傻瓜

在所有演講者當中，失意多年的羅智強的發言最具情感。羅智強不但抱怨自 2016 總統大選後便失業五年，期間曾打算把台北的房子賣掉、搬去花蓮住，更頻頻破音哭喊在國民黨戰鬥的都是傻瓜。他表示，在民進黨，當戰鬥者會爬雲梯，步步高升，但國民黨卻往往是越戰鬥越怕。羅智強憤慨表示，在國民黨戰鬥時，當你往前衝，不但隊友會往後跑，甚至還會從背後射你兩箭。演講到情緒瀕臨潰堤的羅智強，自嘲自己就是頭腦不清楚、腦袋有問題。才坐在這裡戰鬥。
　
雖表示自己看不慣民進黨踐踏民主才會出來戰鬥，但羅智強的發言非常誠實，讓我們能看到國民黨不但對自己人刻薄，為這個政黨而戰更是「傻瓜」的行為。
　
#黃士修提未來戰略_透過公投綁大選_成功撤掉高端EUA

黃士修在演講中承認，自己當初有煽動國民黨在核能議題上合作，他指出自己所經營的核終，某種程度上也可以說是國民黨側翼。對於策動網路攻擊，他提出了一套矛盾的見解為自己解套，他表示拿錢辦事沒有錯，之所以民進黨的 1450 該被譴責，國民黨網軍不是問題，是因為民進黨幹壞事，而國民黨不是。
　
除了在演講中大力吹捧「核能就是科學」、反核就是反人類、反科學，黃士修在網路攻擊上提出了「少數疊加策略」，表示將透過未來各個議題所觸及到的群體，吸引潛在支持者。對於國民黨青年網紅未來的發展方向，他也提出幾個未來可以主打的議題，包含疫苗、紓困五倍金、公投綁大選與藻礁連署。更現場教學表示，將透過推廣「用 2022 公投把 EUA 撤掉，就可以不用打高端」來宣傳公投綁大選。
　
黃士修表示，他認為蔡英文是「故意造成國際疫苗短缺」逼迫人民打高端，若公投綁大選成功了，等於一百個公投列車開了，國民黨能夠趁機以此獲取政治利益。
　
同時，黃士修也介紹了煽動媒體與新聞的案例，2018 年他曾經主導「以核養綠」公投，當年因中選會認為依法送案只能點收一次，連署書遭拒收。他表示，當時媒體拍攝到他情緒激動近乎送醫的情況，有演戲的成分。為滿足強制緊急送醫的要件，#黃士修故意大量灌水流失電解質，#並故意在媒體面前讓自己情緒憤慨，#導致心跳飆高。他指出，當時絕食並不餓，但很想睡覺，且因絕食場地對面就是醫院，他設計了自己的緊急送醫後，#便到醫院睡午覺。
　
#國民黨清楚公投是主戰場

在今天這場活動中，不必要擔心國民黨操作網路的攻擊能力，也不需擔心出現青年人才，但國民黨深知其強項在於公投，也打算操作一連串的攻擊，透過讓公投綁大選，達到未來選戰上的優勢。
　
然而，有一件事情是確定的，國民黨作為在野黨，其最大目的並非監督執政黨，而是「逢民必反」—— 這個「民」主要當然是民進黨，但更多時候其實也是「人民」—— 因為他們不管國際局勢、不管議題好壞、不管人民福祉，他們在意的是「#如何在每一個議題裡鬥臭民進黨讓自己得分」。
　
但整天下來我不禁思考，如果中國國民黨要服務的不是人民，那麼以他們的所作所為「會讓誰會得利、誰最開心」來思考，他們究竟為「誰」服務，答案也就再清楚不過了。
　
　
圖／趙少康粉專

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這一年來我們根本是過著提心吊膽的日子，
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（哈哈哈～～有必要這麼冒險嗎？😝
本來想說A姐已經小六了，就乾脆撐到給她手機的那天算了！
沒想到根本撐不到阿～～況且我們根本不想這麼快給手機
對於這年紀的孩子，根本還沒有自制力學會控制使用手機的時間～
像A姐學校就有些家長給手機，
看到Kpop社團群組晚上11點多還有孩子在留言~
更加確定我不想這麼早給孩子手機這件事！
平常上下課坐校車可能還好，但就在上個月放寒假我讓姐姐自己走去運動中心上游泳跳繩課~
竟然有兩次差點失蹤找不到人😱
（姐姐說中間尿急跑去小7上廁所，另一次是請她走到餐廳遲到）
身為父母的你我一定知道，即使是遲到但找不到人也連絡不上人，難免一定就會往壞處想，
到底發生甚麼事情啦？還是有甚麼危險？
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也好險A姐畢業旅行前果斷入手了HeroWatch 4G兒童智慧定位手錶，讓我們可以一直掌握姐姐的行蹤，姐姐有空也會拍照片和用聊聊跟我們分享中間好玩的事~
（對話截圖在文章後面）
讓阿木我雖然沒去，但感覺根本有如LIVE實況轉播，
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那時在FB分享就有好多媽咪敲碗詢問，
也有媽咪很後悔畢旅沒讓孩子帶支4G手錶聯繫不方便～
反正就是過來人經驗，如果沒打算這麼早給孩子手機的，
4G定位手錶還是一定要準備一支喔！
真的超級方便的，孩子出門在外，不管出遊還是上學，
盼著孩子能夠平平安安的出門，也平平安安的回家
這不就是我們當家長最大的願望了嗎？
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孩子出門總是心中有塊大石頭的阿爸阿木，
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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

專車、充電、灑花 黃偉哲要 Pokémon GO 玩家盡情抓寶

台南市長候選人黃偉哲(11.1)公佈，除了原本各界就已經提供豐富的優惠與措施，在 2018.11.2 ～ 2018.11.4 三天，他進一步加碼，要安排免費專車往返他的台南城市願景館、台南火車站與奇美博物館之間，也在奇美博物館美食區設置攤位提供玩家手機充電，還要請助理在奇美博物館現場不定時灑花，讓所有 Pokémon GO 玩家玩得更盡興。

黃偉哲表示， Pokémon GO 遊戲運用了 AR 擴增實境 技術把讓玩家可以結合虛擬與實體世界，他的台南城市願景館則是提供了 VR 虛擬實境 的體驗，這兩個技術都可以讓民眾體驗到科技所帶來的未來樣貌，黃偉哲說，在他的政見五大主軸中，智慧新都就是希望引入更多科技元素，帶給市民更智慧、便捷的生活。

黃偉哲說，這次奇美博物館還配合活動推出了限定快閃展，讓玩家可以藉由 Pokémon GO 的遊戲角色與博物館的典藏產生連結，這樣寓教於樂的作法相當值得讚揚；同時在活動期間，台南市府城文化觀光產業協會有多個成員在美食區擺攤，讓玩家可以在玩樂之餘填飽肚子，這次的活動有相當完整的配套措施，感謝市府觀旅局與各單位的努力。

活動除了奇美博物館外還有遍布台南的 30 個驚喜景點，黃偉哲還是不免俗的提醒，在玩遊戲的同時需要注意安全，避免在穿越馬路以及開車時盯著手機玩，預祝大家有個美好的週末！

黃偉哲 台南願景抓寶專車 路線 –
https://www.google.com/maps/d/u/0/viewer?hl=zh-TW&mid=1JU3cko5B3YR7i_A9qtDbh06Gzqaowvsk

黃偉哲 台南願景抓寶專車 停靠站
1. 台南火車站北站
2. 台南城市願景館
3. 奇美博物館（省道旁公車站牌）

台南活動，30個驚喜景點

台南都會公園(會場)
奇美博物館(會場)
虎頭埤青年活動中心
噍吧哖紀念公園
高鐵台南站
仁德糖廠
台灣鹽博物館
德元埤荷蘭村
蕭壠文化園區
總爺藝文中心
馬沙溝3D彩繪
井仔腳瓦盤鹽田
北門遊客中心
白河蓮花公園
關子嶺/嶺頂公園
菁寮老街
橋南老街
南瀛綠都心公園
國立臺灣歷史博物館
四草大眾廟
鯤喜灣文化園區/黃金海岸遊客中心
藍晒圖文創園區
水萍塭公園
祀典武廟
海安路藝術街
臺南孔子廟
巴克禮紀念公園
國立成功大學榕園
台南公園（中山公園）
觀夕平臺
林默娘公園

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電話：3594-6607

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－－－－－－－－－－ 性能 游刃於心
「M」式熱情—全新BMW M3、M4在台上市！
「M」是BMW的精髓，象徵最尊貴的賽道靈魂、最頂級的設計工藝及最創新的車用科技，不僅締造許多賽道紀錄，更將狂傲運動潛能與日常行車生活完美結合，以最嚴苛的標準為性能房車樹立典範。在BMW M家族之中，M3更是具有致命吸引力的精神指標，完整訴說「M」的光榮歷史與品牌理念。歷經前四代車型在外觀上的演進及性能數據的提升，現行第5代M3、M4於2013年正式繼承優良血統，將BMW卓越的駕駛樂趣推向更高境界，去年適逢M3誕生30週年，BMW也推出M3三十週年限量紀念車款及M4 GTS向傳奇致敬。今天，全新M3、M4將再次以嶄新面貌延續經典，傳遞運動精神並成就BMW終極駕馭樂趣。
「M」款專屬的設計語彙
由BMW M公司(M GmbH)強勢改造，全新M3、M4標準配備LED主動式轉向頭燈，以六角型線條重新勾勒BMW經典四圓頭燈，且與雙腎型水箱護罩緊密相連，塑造科技感濃烈的銳利目光，新型LED尾燈導光條設計也讓全新M3、M4的背影更加難以忘懷。全新M3、M4車長、軸距仍維持4,671mm、2,812mm相同尺碼，位於前保桿下方的M款氣簾(Air Curtain)、進氣壩與M款車側導流氣孔(Air Breather)除了使運動性格更加鮮明，更能有效抑制前輪拱內的空氣亂流，增加行駛時的車身穩定性。寬扁的輪廓、富張力的車身折線、M款雙柄式後視鏡、具有中央凹槽的碳纖維車頂等設計兼具美學與空氣力學，可大幅降低行駛時的空氣阻力，造就卓越的動態表現。
全新M3、M4標準配備Competition Package競技化套件，搭載專屬20吋M款深色鍛造星輻式輪圈、黑色高光澤水箱護罩、黑色高光澤車側鰓狀飾條及車尾銘牌，帶來熱血的視覺衝擊。運動化排氣系統不但採用雙邊四出的黑色高光澤排氣尾管，震撼的聲浪更不斷激起駕駛內心恣意馳騁於賽道的渴望。
由於標準配備Competition Package競技化套件，全新M3、M4車內配置專屬M款跑車座椅及前座安全帶(除M4 Convertible)，符合人體工學的設計搭配細緻的Merino真皮材質，可同時兼顧激烈操駕與乘坐舒適兩種需求，椅背上的車型銘牌更是全新M3、M4不容錯認的身分象徵。全新M3、M4搭載目前最新的iDrive介面(ID6)，科技質感不言而喻，中控台諸多元件運用鍍鉻材質點綴，且M款多功能真皮方向盤含換檔撥片與碳纖維飾板含鍍鉻黑色飾條相互襯托，全新M4儀錶檯更採縫線處理，不僅營造熱血的競速氛圍，也同步提升整體座艙豪華感受。
令人聞風喪膽的凌厲動能
延續BMW M家族傲人的運動基因，全新M3、M4皆搭載BMW TwinPower Turbo直列六缸汽油引擎。歸功於豐富的賽事經驗，這具由BMW M公司專屬打造的超強心臟可榨出431匹德制馬力與550牛頓米的強勁扭力輸出。而台灣引進車型由於皆搭載Competition Package競技化套件，因此經原廠專業調校後的BMW TwinPower Turbo直列六缸汽油引擎動力輸出提升至450匹德制馬力，搭配M DCT七速雙離合器變速系統，全新M3、M4自靜止加速至時速100公里僅需4秒即可完成(M4 Convertible為4.3秒)，不斷突破自我極限。
舉世無雙的精準操控
除了擁有強悍動能，全新M3、M4更令人驚艷的莫過於極度刁鑽的操控本能。歷經BMW專業車手於德國紐柏林北賽道(Nürburgring-Nordschleife)無數次的測試與專業技師的精密調校，全新M3、M4完美結合後輪驅動、50:50車身配重、輕量化車體結構等元素，並升級搭載Competition Package競技化套件含主動式M款差速器競技化設定、懸吊競技化設定、DSC與MDM競技化設定，造就更加優異的車身動態表現。
無微不至的貼心守護—BMW智慧駕駛輔助
盡情享受駕馭樂趣的前提是確保行車安全無虞，全新M3、M4標準配備車壇中最先進的BMW智慧安全駕駛輔助，含主動防撞輔助系統與行人偵測功能、盲點偵測警示、車道偏離警示。當全新M3、M4判斷撞擊即將發生時，Active Protection主動安全防護系統(含駕駛注意力輔助功能、前座自動束緊式安全帶)會立即介入將椅背豎直、關閉車窗，大幅減低車內乘客可能受到的傷害程度。
BMW ConnectedDrive互聯駕駛
全新M3、M4搭載BMW ConnectedDrive互聯駕駛服務，以車上內建SIM卡為媒介，進行聯網或語音通話，包含下列功能：
智能緊急求助(Intelligent Emergency Call)：藉由手動或自動撞擊感應連接至BMW原廠客服中心，車輛資訊如：位置、底盤號碼、受損情況等將同時回傳至原廠客服中心，由客服人員詢問駕駛狀況並聯繫救助支援單位。
道路救援服務(Breakdown Call)：車主於車輛故障時可藉由iDrive系統與道路救援客服中心通話尋求道路救援服務，車輛資訊如位置、底盤號碼、車輛里程數、水箱、電瓶狀態等情況皆會同時回傳至道路救援客服中心。
遠距售後服務(Teleservices)：車主在購車時可先指定日後保養的BMW汎德服務廠，在每次定期保養到期之前，車輛資訊將回傳至車主指定之BMW汎德服務廠，由售後服務顧問主動聯繫車主，以達到保養的如期執行。
智能旅程管理(Journey Management)：車主在ConnectedDrive Portal網站註冊並開通功能後，下載BMW Connected App(目前僅提供iOS系統下載)至智慧型手機，即可透過手機計劃及管理旅程，如將目的地傳送至車內導航系統、尋找BMW經銷商或其他興趣點、根據預定抵達目的地時間與交通狀況計算何時應該出發，並藉由手機提醒車主。
智能遠端遙控(Remote Services)：下載BMW Connected App(目前僅提供iOS系統下載)至智慧型手機，即可藉由手機遙控並監控車輛狀況如車輛位置、車輛開啟或上鎖等狀態，甚至開啟空調送風。
旅程諮詢秘書(Concierge Service)：透過iDrive系統與BMW原廠客服中心進行通話，協助找尋餐廳、飯店、電影院等資訊，確認後客服中心會將選定的興趣點之導航路線傳送至車上的BMW原廠導航系統。
即時路況資訊(Real Time Traffic Information)：車主可根據由BMW原廠導航系統上以紅、橙、黃、綠不同顏色顯示的主要道路車流量狀況選擇最佳路徑，有效率地縮短車程時間。
線上生活資訊(ConnectedDrive Services)：使用BMW iDrive系統內建的應用程式即時查詢資訊、天氣、Google地圖等功能，也可透過BMW Connected App將智慧型手機中的App(如Spotify, Twitter等)同步連結至iDrive系統當中。
⬛本影片已取得【digiMobee移動生活網】授權使用

全新BMW M3、M4價格表
建議售價(萬元)
M3:515
M3手排版:502
M4:518
M4手排版:505
M4敞篷跑車:539

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主講人/剪輯後製/企劃：廖剛
註：不會有字幕(我手邊沒有人力)(但你有興趣也可以幫我上字幕)、不要用粗話罵人～