【求生必備】
　
保存記憶有很多方式，小時候我們把拍好的照片洗出來放在一本一本的相簿裡，過了一二十年長大以後拿出來看，略為泛黃的相片帶著一點霉味，很有時光駐足的感覺，但保存的品質很差。
　
再大一點就不流行把照片洗出來了，都放在電腦硬碟、隨身碟裡，想存幾張就存幾張，缺點是隨身碟超容易弄丟，而且每個人都可以存取，像我以前存著前女友照片的隨身碟，婚後不知道為什麼就不見了。
　
現在大部分的人都習慣上傳雲端，但可能我有一點老派，總覺得把照片、重要文件這些東西上傳到別人的伺服器備份實在是很沒有安全感，帳號被盜、被駭客攻擊會外流、忘記密碼會無法登入..總之，有個實體的東西我還是會安心一些。
　
直到現在我還是習慣把檔案備份在硬碟裡。

這種需要有實體的安心感，不知道算不算是一種老派的浪漫？
抑或是每個男人從VCD、DVD不斷演化而來的品味？

實體，是一種溫度，也是一種佔有。

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有了薏仁以後，我和瓶子真的拍超多照片，特別是最近練習拍照，瓶子的照片都需要萬中選一，每次出門一趟少個2GB是很正常的。那時我就閃過一個念頭：「為什麼沒有手機的隨身碟？」

原來不是沒有，只是廠商還沒找我而已(喂

台灣新創品牌TimeArk旗下的產品LivCore是專門為iOS設計並取得Apple MFi認證的隨身碟，軟、硬體整合做得非常棒。

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首先就是相簿無痛備份，「照片」裡的分類都按照手機裡的分類一起備份下來了，不需要再手動整理一遍，如果想將備份好的照片再進一步分類，強大的AI智能相簿管理系統會一張一張的幫你做人臉辨識、依照人物、地點、記事(截圖或帳單)..等不同的類別下去做細分。

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此外，還有關鍵字引導的「自訂分類」功能，提供人臉以外的分類方式，讓找照片更方便。

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再來我最欣賞的一點，就是私密性，備份後會綁定你的Apple ID，所以當別人撿到你的LivCore，想看內容是無法讀取的，而想使用的話則必須格式化才能使用。

LivCore App裡還有設定允許PC存取與否的開關，不允許的話，透過Windows/ Mac也讀不到LivCore裡的資料。

如果這樣還不夠，LivCore App還有SSD上鎖的功能，一旦上鎖，代表這個SSD不管被拆下來換裝到哪裡都無法存取，只能回到原本的LivCore才能正常存取以及取消鎖定。

由於工作常常需要拍照、拍報價單、收據等等，萬一外洩是相當困擾的，這樣的方式真的非常有保障。

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搭配SSD固態硬碟也讓存取速度加快，但美中不足的是Lightning傳輸速度還是太慢…實測備份9657張照片(50GB左右)約需4小時，但這不能怪LivCore，要怪Apple遲遲未提升Lightning接頭的速度，要怪買信仰不買CP值的自己。

不過4小時也還行，睡前開始備份，睡醒就完成了。

如果真的需要用手機，也可以使用背景備份功能，邊備份邊看yt都沒問題。或是備份一半拔掉LivCore都沒關係，下次會自動接續備份。

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最後，我覺得最重要的是，有了LivCore，買iPhone就不用硬買256GB了。

LivCore本人+ 250GB SSD = 3180，官網一起買只要2990
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iPhone12 64GB和256GB官網價差 NT5100

而記憶體會跌價，信仰會增值。
以後換機的時候，終於不用在容量和盤子之間二選一。

但最重要的是，回憶無價。

每個喜歡拍照的女孩，都應該tag 男友，告訴他「我剛剛幫你省了2210。」

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簡單做個總結

✅ LiveCore 適合什麼人：

1. iPhone容量不夠想擴充的朋友
2. 喜歡拍照的女孩
3. 常被迫拍照的男友/老公
4. 紀念日、節日、出遊從不缺席的儀式感家庭
5. 像我們一樣的新手爸媽

✅ LiveCore 包含：

1. USB Type-A to Type-C連接線一條
2. LiveCore相簿整合App
3. 矽膠保護套

不包含SSD，需另行購買個人所需容量。

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軟體吞噬硬體的 AI 時代，晶片跟不上演算法的進化要怎麼辦？

作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 23 日 8:00 |

身為 AI 時代的幕後英雄，晶片業正經歷漸進持續的變化。

2008 年之後，深度學習演算法逐漸興起，各種神經網絡滲透到手機、App 和物聯網。同時摩爾定律卻逐漸放緩。摩爾定律雖然叫定律，但不是物理定律或自然定律，而是半導體業發展的觀察或預測，內容為：單晶片整合度（積體電路中晶體管的密度）每 2 年（也有 18 個月之說）翻倍，帶來性能每 2 年提高 1 倍。

保證摩爾定律的前提，是晶片製程進步。經常能在新聞看到的 28 奈米、14 奈米、7 奈米、5 奈米，指的就是製程，數字越小製程越先進。隨著製程的演進，特別進入10 奈米後，逐漸逼近物理極限，難度越發增加，晶片全流程設計成本大幅增加，每代較上一代至少增加 30%~50%。

這就導致 AI 對算力需求的增長速度，遠超過通用處理器算力的增長速度。據 OpenAI 測算，從 2012 年開始，全球 AI 所用的演算量呈現等比級數增長，平均每 3.4 個月便會翻 1 倍，通用處理器算力每 18 個月至 2 年才翻 1 倍。

當通用處理器算力跟不上 AI 演算法發展，針對 AI 演算的專用處理器便誕生了，也就是常說的「AI 晶片」。目前 AI 晶片的技術內涵豐富，從架構創新到先進封裝，再到模擬大腦，都影響 AI 晶片走向。這些變化的背後，都有共同主題：以更低功耗，產生更高性能。

更靈活

2017 年圖靈獎頒給電腦架構兩位先驅 David Petterson 和 John Hennessy。2018 年圖靈獎演講時，他們聚焦於架構創新主題，指出演算體系結構正迎來新的黃金 10 年。正如他們所判斷，AI 晶片不斷出現新架構，比如英國 Graphcore 的 IPU──迥異於 CPU 和 GPU 的 AI 專用智慧處理器，已逐漸被業界認可，並 Graphcore 也獲得微軟和三星的戰略投資支援。

名為 CGRA 的架構在學界和工業界正受到越來越多關注。CGRA 全稱 Coarse Grained Reconfigurable Array（粗顆粒可重構陣列），是「可重構計算」理念的落地產物。

據《可重構計算：軟體可定義的計算引擎》一文介紹，理念最早出現在 1960 年代，由加州大學洛杉磯分校的 Estrin 提出。由於太過超前時代，直到 40 年後才獲得系統性研究。加州大學柏克萊分校的 DeHon 等將可重構計算定義為具以下特徵的體系結構：製造後晶片功能仍可客製，形成加速特定任務的硬體功能；演算功能的實現，主要依靠任務到晶片的空間映射。

簡言之，可重構晶片強調靈活性，製造後仍可透過程式語言調整，適應新演算法。形成高度對比的是 ASIC（application-specific integrated circuit，專用積體電路）。ASIC 晶片雖然性能高，卻缺乏靈活性，往往是針對單一應用或演算法設計，難以相容新演算法。

2017 年，美國國防部高級研究計劃局（Defence Advanced Research Projects Agency，DARPA）提出電子產業復興計劃（Electronics Resurgence Initiative，ERI），任務之一就是「軟體定義晶片」，打造接近 ASIC 性能、同時不犧牲靈活性。

照重構時的顆粒分別，可重構晶片可分為 CGRA 和 FPGA（field-programmable gate array，現場可程式語言邏輯門陣列）。FPGA 在業界有一定規模應用，如微軟將 FPGA 晶片帶入大型資料中心，用於加速 Bing 搜索引擎，驗證 FPGA 靈活性和演算法可更新性。但 FPGA 有局限性，不僅性能和 ASIC 有較大差距，且重程式語言門檻比較高。

CGRA 由於實現原理差異，比 FPGA 能做到更底層程式的重新設計，面積效率、能量效率和重構時間都更有優勢。可說 CGRA 同時整合通用處理器的靈活性和 ASIC 的高性能。

隨著 AI 演算逐漸從雲端下放到邊緣端和 IoT 設備，不僅演算法多樣性日益增強，晶片更零碎化，且保證低功耗的同時，也要求高性能。在這種場景下，高能效高靈活性的 CGRA 大有用武之地。

由於結構不統一、程式語言和編譯工具不成熟、易用性不夠友善，CGRA 未被業界廣泛使用，但已可看到一些嘗試。早在 2016 年，英特爾便將 CGRA 納入 Xeon 處理器。三星也曾嘗試將 CGRA 整合到 8K 電視和 Exynos 晶片。

中國清微智慧 2019 年 6 月量產全球首款 CGRA 語音晶片 TX210，同年 9 月又發表全球首款 CGRA 多模態晶片 TX510。這家公司脫胎於清華大學魏少軍教授起頭的可重構計算研究團隊，從 2006 年起就進行相關研究。據芯東西 2020 年 11 月報導，語音晶片 TX210 已出貨數百萬顆，多模組晶片 TX510 在 11 月也出貨 10 萬顆以上，主要客戶為智慧門鎖、安防和臉部支付相關廠商。

先進封裝上位

如開篇提到，由於製程逼近物理極限，摩爾定​​律逐漸放緩。同時 AI 演算法的進步，對算力需求增長迅猛，逼迫晶片業在先進製程之外探索新方向，之一便是先進封裝。

「在大數據和認知計算時代，先進封裝技術正在發揮比以往更大的作用。AI 發展對高效能、高吞吐量互連的需求，正透過先進封裝技術加速發展來滿足。 」世界第三大晶圓代工廠格羅方德平台首席技術專家 John Pellerin 聲明表示。

先進封裝是相對於傳統封裝的技術。封裝是晶片製造的最後一步：將製作好的晶片器件放入外殼，並與外界器件相連。傳統封裝的封裝效率低，有很大改良空間，而先進封裝技術致力提高整合密度。

先進封裝有很多技術分支，其中 Chiplet（小晶片／芯粒）是最近 2 年的大熱門。所謂「小晶片」，是相對傳統晶片製造方法而言。傳統晶片製造方法，是在同一塊矽晶片上，用同一種製程打造晶片。Chiplet 是將一塊完整晶片的複雜功能分解，儲存、計算和訊號處理等功能模組化成裸晶片（Die）。這些裸晶片可用不同製程製造，甚至可是不同公司提供。透過連接介面相接後，就形成一個 Chiplet 晶片網路。

據壁仞科技研究院唐杉分析，Chiplet 歷史更久且更準確的技術詞彙應該是異構整合（Heterogeneous Integration）。總體來說，此技術趨勢較清晰明確，且第一階段 Chiplet 形態技術較成熟，除了成本較高，很多高端晶片已經在用。

如 HBM 儲存器成為 Chiplet 技術早期成功應用的典型代表。AMD 在 Zen2 架構晶片使用 Chiplet 思路，CPU 用的是 7 奈米製程，I/O 使用 14 奈米製程，與完全由 7 奈米打造的晶片相比成本約低 50%。英特爾也推出基於 Chiplet 技術的 Agilex FPGA 系列產品。

不過，Chiplet 技術仍面臨諸多挑戰，最重要之一是互連介面標準。互連介面重要嗎？如果是在大公司內部，比如英特爾或 AMD，有專用協議和封閉系統，在不同裸晶片間連接問題不大。但不同公司和系統互連，同時保證高頻寬、低延遲和每比特低功耗，互連介面就非常重要了。

2017 年，DARPA 推出 CHIPS 戰略計劃（通用異構整合和 IP 重用戰略），試圖打造開放連接協議。但 DARPA 的缺點是，側重國防相關計畫，晶片數量不大，與真正商用場景有差距。因此一些晶片業公司成立組織「ODSA（開放領域特定架構）工作組」，透過制定開放的互連介面，為 Chiplet 的發展掃清障礙。

另闢蹊徑

除了在現有框架內做架構和製造創新，還有研究人員試圖跳出電腦現行的范紐曼型架構，開發真正模擬人腦的計算模式。

范紐曼架構，數據計算和儲存分開進行。RAM 存取速度往往嚴重落後處理器的計算速度，造成「記憶體牆」問題。且傳統電腦需要透過總線，連續在處理器和儲存器之間更新，導致晶片大部分功耗都消耗於讀寫數據，不是算術邏輯單元，又衍生出「功耗牆」問題。人腦則沒有「記憶體牆」和「功耗牆」問題，處理訊息和儲存一體，計算和記憶可同時進行。

另一方面，推動 AI 發展的深度神經網路，雖然名稱有「神經網路」四字，但實際上跟人腦神經網路運作機制相差甚遠。1,000 億個神經元，透過 100 萬億個神經突觸連接，使人腦能以非常低功耗（約 20 瓦）同步記憶、演算、推理和計算。相比之下，目前的深度神經網路，不僅需大規模資料訓練，運行時還要消耗極大能量。

因此如何讓 AI 像人腦一樣工作，一直是學界和業界積極探索的課題。1980 年代後期，加州理工學院教授卡弗·米德（Carver Mead）提出神經形態工程學的概念。經過多年發展，業界和學界對神經形態晶片的摸索逐漸成形。

軟體方面，稱為第三代人工神經網路的「脈衝神經網路」（Spike Neural Network，SNN）應運而生。這種網路以脈衝信號為載體，更接近人腦的運作方式。硬體方面，大型機構和公司研發相應的脈衝神經網路處理器。

早在 2008 年，DARPA 就發起計畫──神經形態自適應塑膠可擴展電子系統（Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Sc​​alable Electronics，簡稱 SyNAPSE，正好是「突觸」之意），希望開發出低功耗的電子神經形態電腦。

IBM Research 成為 SyNAPSE 計畫的合作方之一。2014 年發表論文展示最新成果──TrueNorth。這個類腦計算晶片擁有 100 萬個神經元，能以每秒 30 幀的速度輸入 400×240pixel 的影片，功耗僅 63 毫瓦，比范紐曼架構電腦有質的飛躍。

英特爾 2017 年展示名為 Loihi 的神經形態晶片，包含超過 20 億個晶體管、13 萬個人工神經元和 1.3 億個突觸，比一般訓練系統所需的通用計算效率高 1 千倍。2020 年 3 月，研究人員甚至在 Loihi 做到嗅覺辨識。這成果可應用於診斷疾病、檢測武器和爆炸物及立即發現麻醉劑、煙霧和一氧化碳氣味等場景。

中國清華大學類腦計算研究中心的施路平教授團隊，開發針對人工通用智慧的「天機」晶片，同時支持脈衝神經網路和深度神經網路。2019 年 8 月 1 日，天機成為中國第一款登上《Nature》雜誌封面的晶片。

儘管已有零星研究成果，但總體來說，脈衝神經網路和處理器仍是研究領域的方向之一，沒有在業界大規模應用，主要是因為基礎演算法還沒有關鍵性突破，達不到業界標準，且成本較高。

附圖：▲ 不同製程節點的晶片設計製造成本。（Source：ICBank）
▲ 可重構計算架構與現有主流計算架構在能量效率和靈活性對比。（Source：中國科學）
▲ 異構整合成示意動畫。（Source：IC 智庫）
▲ 通用處理器的典型操作耗能。（Source：中國科學）

資料來源：https://technews.tw/2021/02/23/what-to-do-if-the-chip-cannot-keep-up-with-the-evolution-of-the-algorithm/?fbclid=IwAR0Z-nVQb96jnhAFWuGGXNyUMt2sdgmyum8VVp8eD_aDOYrn2qCr7nxxn6I

今天下午測了一下 R5 追焦的性能，一但讓它辨識到，半按快門下，一路追得緊緊的不放，即使眼睛 (或是臉部) 被遮住了部分，仍然追得緊緊的，這點真的讓人很放心連拍開下去。

若是搭配高速卡一路拍下去，張張準的爽度，真的是過去沒有的經驗，真的脫胎換骨的 Canon EOS R5 對焦、連拍，實在讓人不敢相信這就是 Canon。

但缺點還是有，只要畫面中超過「一張人臉」，很容易辨識到其它的路人，這點如 Sony A7/A6000 系列同樣發生過，或著是說，這是所有擁有臉部辨識的對焦系統，都有這類的缺點，得要適時的關掉人臉追縱才行。

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::: 章節列表 :::
➥ 外觀與影音
00:00 大白鯊鯊
00:38 開箱配件
01:13 外觀設計
02:17 螢幕表現
03:38 音效表現

➥ 實測體驗
04:08 最新系統
04:45 跑分效能
05:10 安全性驗證
05:33 續航充電
06:19 通訊功能

➥ 拍照錄影
06:46 鏡頭規格
07:24 樣張 Time
07:57 影片模式

➥ 最後總結
08:19 最後總結


::: Samsung Galaxy M32 規格 :::
核心效能：MediaTek Helio G80
儲存空間：
　LPDDR4X / eMMC 5.1
　6GB + 128GB NT$6,990

螢幕面板：6.4 吋 Super AMOLED
螢幕更新頻率：90Hz
螢幕解析度：1,080 x 2,400p, 411ppi（FHD+）、 20 : 9

電池容量：5,000mAh（25W 超快速充電、不支援無線充電）
SIM 卡：4G + 4G 雙卡雙待 nano SIM
擴充容量：最高 1TB microSD
支援訊號：Wi-Fi 5（2.4 + 5GHz）、NFC、藍牙 v5.0
充電孔：USB Type-C 2.0
生物辨識：側邊電源鍵指紋辨識、臉部辨識
其他規格：Samsung Pay、Samsung Pass、Dolby Atmos

鏡頭規格：
6,400 萬畫素標準鏡頭（f/1.8、26mm、1/1.97"、0.7µm、PDAF）
800 萬畫素超廣角鏡頭（f/2.2、123˚、1/4.0"、1.12µm）
200 萬畫素景深鏡頭（f/2.4）
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