來回顧一下 蜘蛛人 電影。

蜘蛛人 是我最喜歡的超級英雄，從我小時候就很熱愛，當我越過青春期到現在年紀都比蜘蛛人還大了，我依然喜愛每一部蜘蛛人電影中呈現的那些生活與戀愛的煩惱，一個邊緣窮學生、戴上面具之後變成幽默調侃連連、並非力大無窮而是以快速靈活的戰術取勝等的風格，都讓我非常喜歡。

最早在 1960 年代 史丹李 向 漫威 提案的時候是被駁回的，公司說：「蜘蛛那麼可怕，怎麼會想讓他當英雄？青少年怎麼能當英雄？」但 史丹李不放棄，從 1962 年讓他出現在其他作品中擔任配角，他的人氣就漸漸提升，終於推出獨立作品，紅到現在，足以證明 史丹李 對於角色的刻畫以及前瞻性。

來講電影，近代電影中較為知名的是 2002、04、07 年由 陶比麥奎爾 演出的《蜘蛛人1,2,3》，選角和故事都非常忠於原著，也成功讓 漫威 的英雄角色，跟 休傑赫曼 主演的《X戰警》系列（2000年起）、潔西卡艾芭 出演的《驚奇四超人》系列（2005、07），一起獲得票房與商業的成功。讓 超級英雄 電影不被 DC 的 超人 和 蝙蝠俠 專美於前。

幾年之後，蜘蛛人電影重啟，更名為《蜘蛛人：驚奇再起》，背後原因在此不贅述，有興趣的自行維基。好，我最想聊的部分就是這裡了！

最後只拍了兩集的《蜘蛛人：驚奇再起》是我這三代蜘蛛人裡面最喜歡的系列，喜歡的原因除了演員 安德魯加菲爾德 和 艾瑪史東 太帥太美、互動超可愛外，最主要是這版本的身形最接近漫畫，瘦瘦的，而且在第二集《蜘蛛人：驚奇再起2—電光之戰》中，回歸了漫畫和卡通裡的蜘蛛人大眼睛版本，這對於從小就有看美漫的我而言是個重要的情懷！並且在這系列中的蜘蛛擺盪，部分採用了第一人稱視角，在動作畫面試圖與幾年前的作品做出突破，以上都可看出這系列的用心，最可惜的就是，這系列的評價並不高。

若要分析原因當然眾說紛紜，我就聊聊我個人的感想，首先上映的時間是 2012 和 2014，說實在距離前作不過五年的時間，對於觀眾而言，同樣的劇情（叔叔過世、發現超能力等）讓人感覺沒有新意，另外，2008 年漫威電影宇宙啟動，到 2012 年時已經推出了《鋼鐵人》（2008年）、《鋼鐵人2》（2010年）、《雷神索爾》（2011年）和《美國隊長》（2011年），2012年正式推出超級商業大片《復仇者聯盟》，在自家打自家的情況下（但實際上不同影業），蜘蛛人的聲勢不如以往，2014年推出續集《電光之戰》時，漫威宇宙已經走向第二階段：《鋼鐵人3》（2013年）、《雷神索爾2：黑暗世界》（2013年）、《美國隊長2：酷寒戰士》（2014年）、《星際異攻隊》（2014年），於是《電光之戰》獲得蜘蛛人系列的最低評價。（其他原因請看維基）

可是說回來，《電光之戰》真的沒拍好、不好看嗎？喔不，那是我最愛的一部！圍繞在 彼得 甜蜜又矛盾的戀愛煩惱中，蜘蛛人的公形象與面對反派的處理中，以及最重要的！從未有任何蜘蛛人電影描繪過的，同時卻是漫畫中 彼得帕克 的重要二度成長— 關史黛西 之死。謝謝電影讓 關 死得意外又淒美，不受太多的苦楚，在這片中展現了機智與對蜘蛛人的協助，她勇敢而獨立，彼得 甚至是因為有她才能戰勝第一集的 蜥蜴人、第二集的 電光人，而 關 的畢業致詞，更是超級英雄系列電影最美演說之一！這一切再加上他的配樂是 漢斯季默 做的，這一切都讓這片在我心中的地位不可撼動。

然而我當然也知道市場上對這片的一些批評，但我只覺得，當初他們是計畫要拍兩集，讓漫畫原著中的經典反派：邪惡六人組（八爪博士、禿鷹 等人）出現，因此本片中有很多是為了接棒到下一集的說明式橋段，試想若是當年有續推《蜘蛛人：驚奇再起3》，內含 蜘蛛人 與 瑪莉珍 的相遇、一對多反派的大戰、在畢業與求職間的掙扎、彼得 與 嬸嬸 的親情線⋯⋯等，定能將蜘蛛人電影推向一個與前作不同的高度！

不過之後的事情大家都知道了。而且我也認為對於市場而言，是個皆大歡喜（？）的結果，蜘蛛人 角色得以回歸加入 漫威電影宇宙。蜘蛛人 在 漫威宇宙 目前出演了《美國隊長3：英雄內戰》（2016年）、《蜘蛛人：返校日》（2017年）、《復仇者聯盟：無限之戰》（2018年）、《復仇者聯盟：終局之戰》（2019年）、《蜘蛛人：離家日》（2019年）、《蜘蛛人：無家日》（2021年）。然而 漫威 版的 蜘蛛人 電影雖然好看，但我卻始終沒有那麼喜歡，不喜歡的原因有幾個：

1.他是窮學生蜘蛛人，不是鋼鐵人，他不需要一大堆科技裝備！這是我不喜歡《蜘蛛人：返校日》的主因，雖然鋼鐵蜘蛛裝真的很帥（出現於《復仇者聯盟：無限之戰》）。順帶一提，鋼鐵蜘蛛裝並不是電影首創，漫畫中就有，是紅金色的，跟鋼鐵人一樣，東尼史塔克 甚至透過鋼鐵蜘蛛裝複製了 彼得 的蜘蛛感應，創造出鋼鐵蜘蛛機器人為己用。

2.感情線當然還是很可愛，甚至比過去的作品都更可愛，不過MJ實在沒那麼討喜，在我心中是比不上 克絲汀鄧斯特 的 瑪莉珍，更別提我上面都為她書寫那麼多字的 艾瑪史東 版 關。

3.雖然 瑪麗莎托梅 超美超辣毋庸置疑，可是這系列 梅嬸 都只作為搞笑擔當，不像《驚奇再起》系列，她是作為一個最溫暖的家人的角色，《驚起再起2》中梅嬸說：「我並不是要將班叔遺忘，而是將和他的回憶放在一個更好的地方」，這對於所有經歷過傷痛的觀眾都是個多麽好的啟發。

4.蜘蛛人 在這系列電影中始終為 復仇者聯盟 的附屬，儘管推出了三部獨立電影，劇情都是緊跟著 漫威宇宙 的動向在走，這當然有好處，而且是電影史的創舉之一，漫威影業十年霸業很了不起，可是對於一個角色的刻畫，就嚴重不比 鋼鐵人、美國隊長、雷神索爾 那麽深，那三位角色同樣都有三部曲，各中的主題明顯且互相影響，蜘蛛人 從中加入之後，被夾在大人物中間，個人電影顯得更加渺小，對於商業是很成功的，對於一個富有漫畫歷史為本的人物來說，是很欠缺的。（但漫威系列電影都很好看啦）

文章要走到最後一段了，目前還未上映的《蜘蛛人：無家日》。上映前已經傳得沸沸揚揚說要讓三代蜘蛛人同堂，目前釋出的預告片也已經出現前代中的反派。平行宇宙的不同蜘蛛人相見歡大混戰這在2018年的動畫電影《蜘蛛人：新宇宙》就已經出現過，嚴格說起來該動畫電影，是根據 2014~15 連載的《蜘蛛宇宙》漫畫改編而來，該漫畫集結了歷史上所有的蜘蛛人（包括東映蜘蛛人、以及兩部真人電影都被提及），對抗宇宙中專吃食蜘蛛能量的魔倫家族的故事，是全球蜘蛛迷當時討論度相當高一個作品！這次的《無家日》，不管前代兩位蜘蛛人有無歸歸，至少，在《驚奇再起》中未能實現的 邪惡六人組，將有機會一齊出現展現這段精彩、經典的故事，雖然說到《驚奇再起》我有很多惆悵，但依然非常樂見、期待這部新電影。

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

【抗戰曙光─德式中央軍(第一部：建軍)】賽克特訪華，大人物來臨聖迎

前情提要：
由於德國顧問團團長─魏澤爾，與蔣介石衝突日漸升級，老蔣開始尋找更合適的顧問對象，此時正好有一退休老將對來華工作頗感興趣，於是藉機來華訪問，而此人正是有德國國防軍之父美名的漢斯‧馮‧賽克特上將......

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漢斯·馮·賽克特，此人在一戰中被派往德國東線戰場擔任參謀職務，而他的上司則是馬肯森。
希望各位還記得馬肯森，這位名將曾被老蔣列為最初想要聘請德國顧問的第一首選。先前提過，馬肯森曾在1915年橫掃巴爾幹戰場，這其中就有賴賽克特的出謀劃策。當時德國的參謀總長─法金漢，曾經將「馬肯森與賽克特」的組合常為與另一組黃金組合「興登堡和魯登道夫」相提並論；英國軍事史學家─李德‧哈特則紀錄當時流傳的說法：「哪裡有馬肯森哪裡就有賽克特，哪裡有賽克特哪裡就有勝利。」

但真正讓賽克特聞名於後世，卻是他在一戰後的練兵手腕。
由於德國在凡爾賽條約的限制下，陸軍只能保留10萬人，當時擔任陸軍總指揮的賽克特決定打造一支精良部隊，具體做法為：士兵當士官訓練、士官當軍官訓練、軍官當將軍訓練。如此在日後需要急速擴軍時，現有受過嚴格訓練的軍隊成員可以立刻成為幹部，奠定德國日後能快速擴軍的基礎。(我想其中最著名的代表就是隆美爾了，這位老兄在一戰後始終只有上尉的軍階，結果日後卻成為橫掃北非戰場的德國元帥。)
另外賽克特還大力推動德國與蘇聯簽訂 《拉帕洛條約》，這不但改善兩國關係，而且還隱藏了一個對德國國防至關重要的協議：「德國能夠送戰鬥人員到蘇聯受訓(這其實已經破壞凡爾賽條約的內容了，可見賽克特也有不擇手段的一面，但我個人其實是理解賽克特的行為，畢竟德國在一戰後的軍事真的被限縮得太嚴重，任何一個期待國家有自衛能力的人，都會試圖補強這危險的現況)。」這為德國空軍提供後來復興的種子。
正因有賽克特的精心建設，才造就日後德國橫掃歐洲的精銳之師，而這一切還是在諸多限制且資源匱乏下成就，這位被人尊稱「德意志國防軍之父」的老將，自然也引起求才若渴的蔣介石重視。事實上，當初蔣介石在1926年想要組建德國顧問團時，也曾邀請賽克特；不過，當時賽克特剛被德國政府從陸軍總指揮一職中逼退，心情正惡劣，所以婉拒邀約。

如今數年過去，滿腹韜略的老將不甘在國內閒居冷落，加上一個非常現實的原因：太久沒工作，需要賺錢補貼家用。當蔣介石在1933年作出熱烈邀請，賽克特也心動地前往中國，準備認識一下這可能讓他重新出山的國度。

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經過2個月左右的參訪，其中還與蔣介石促膝長談3天，賽克特感受到國民政府各方人員的尊崇之情，以至於他曾寫信告訴自已的姐姐：「在這裡，我被當作一位充滿智慧的導師，就像軍事上的孔夫子。」
而蔣介石也直接的告訴他：「懇請將軍留下來當我的『高級顧問』，若是有需要，將軍還可以接任顧問團長一職。」
此話一出，可讓賽克特為難了，一來他自己還沒下定決心在華工作，二來他如果趁勢接任團長一職，那是相當冒犯魏澤爾。所以賽克特說：「原諒在下身體老邁，於貴國旅途中時常感到精神不繼，身體如此不佳，實在無法任職而有所貢獻。但貴國及委員長對在下如此款待，敝人會在返國前盡可能考察，並提供一份軍隊整理建議書以作為回報。」

於是賽克特前往華北視察國軍駐長城部隊，之後提出《陸軍改革建議書》，其中主有內容有：
一、整個軍隊的訓練、發展、人事任免，需置於一個最高統帥(也就是蔣介石)之下，絕不允許其他單位有任何獨自為政之舉。
二、必須建立一支人數少、訓練有素、裝備精良的軍隊，為此須先設立示範作用的教導旅，以及仿效德國軍隊的軍官團。
三、中國兵工廠的產能遠不足其軍隊所需，應逐步建立自身軍工業，這可在「歐洲軍火公司」的幫助下進行；另外也需改善交通基礎建設，如此在外敵入侵時才能迅速輸送部隊至危急地區。
四、增加德國顧問團人數，並讓德國顧問參與軍政部改組、掌握軍費，好達成軍火工業發展。
大概是有感於中日雙方衝突日漸頻繁，賽克特還在文章中強調：「依本人來看，在長江流域重要據點設置炮台及魚雷，以封鎖敵艦通航和侵襲，為刻不容緩的急務，如此才能保障國家政治及軍事中心的安全(這裡指的就是首都南京)。」

蔣介石對於賽克特的建議極為讚揚(個人覺得老蔣最欣賞的，大概就是讓自身大權在握的建議了)，在依依不捨的目送老將軍回國後，他迫不及待的對手下說：「我們國家要建軍，建軍是不容易的事，主持建軍的人要具有很高的學識經驗與品德，賽克特將軍正是這樣一個勝任的人！」
接下來蔣介石展開對賽克特瘋狂的「追求」，首先在賽克特還在歸國旅程中，蔣介石就寫信給他，大致內容可以簡略為：「賽老將軍身體好不好呀？我好想你呀，我對你可是覺得相見恨晚呀！你的建議我都開始照做了，然後順便想跟你反應一下，那個魏澤爾也不是說他能力不行，但他還是有許多缺憾，然後你真的好優秀，你覺得我可以怎麼辦？」(說真的，我把老蔣的公文做好以上整理後，現在一整個覺得肉麻到起雞皮疙瘩。)
之後蔣介石又對德國放話：「你不讓賽克特將軍來華擔任顧問團團長，我索性找法國的貝當元帥組新的顧問團！」

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這裡岔題一下，蔣介石口中的貝當（法語：Henri Philippe Pétain），是法國一戰的民族英雄。在1916年，德軍進攻法國重鎮─凡爾登(這地號稱「巴黎鑰匙」，是通往法國首都─巴黎的交通要道；此外，凡爾登也是法國高盧民族的發源地)，貝當發下「不准敵人通過」的誓言，最終粉碎德軍的進攻，成功拱衛首都，可說是法國防守悍將的最強代表。

蔣介石這個放話的意思，我想就是：「我就要最好的外國顧問！你們德國如果不派最好的，我就找法國組隊！」
這可讓德國政府坐不住了，畢竟德國從中國市場收穫不少利潤，還可以獲得中國的特產─稀土，好發展高科技及軍事工業，更重要的是：要是中國轉跟死對頭法國合作，那對德國無異是巨大的損失。
所以德國政府同意賽克特擔任新任顧問團團長，剛回到母國不久的賽克特，於是又要長途跋涉去中國就任了。但在臨行前，他決定先給魏澤爾發個通知。

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「我即將在1934年3月前往中國，接替你的顧問團長職務，不知將軍是否願意留在中國和我一起共事？」

接到老上司訊息的魏澤爾，起先雙手不住地顫抖，接下來就是一聲爆喝：「這簡直是無恥的勒索！」
接下來魏澤爾對著代為轉達的德國軍官一陣劈頭痛罵(我覺得那軍官真衰)：「當初是我建議蔣介石讓賽克特來華訪問，我本來希望以前的老上司為顧問團增加聲勢，方便開展顧問團工作，結果賽克特竟然搶我工作，還要我留下來一起共事？這是過河拆橋！簡直是無恥的勒索！」接下來魏澤爾對蔣介石放話：「中國政府敢再跟賽克特有所聯繫，我就立馬走人！」

聽聞此言的蔣介石只覺得好氣又好笑：「娘希匹，本來就要你這普魯士頑固走人呀。」

於是1934年3月，賽克特將軍二度來華，成為新一任的顧問團團長。與此同時，魏澤爾忿忿不平的打包走人，臨走前他還做了一件事，各位要不要猜猜看他做了麼？

魏澤爾在臨走前，寫了兩份「整理部隊建議書」，首先他先總結目前部隊狀況：「華北戰事足以證明，顧問團在中央軍所施用的訓練及戰鬥原則完全適當。其顯著的進步，在於這四年來中央軍校的新式軍官訓練。中國人民確能練成良好陸軍，在先前基礎上繼續建設陸軍及發展，自然能建造出強大的國軍。」接下來，他從武器、練兵方式、軍事組織設計、軍事部門改革、面對日本未來侵略應採取戰略，全部都提出改進的建議。
蔣介石細讀了魏澤爾的臨別之言，然後告訴屬下：「我覺得魏澤爾的意見很正確，是陸軍進步的關鍵，將全書抄錄給相關單位實施，並且要回報給我結果。」

寫到這，我想評價魏澤爾：「真是一位實在的人物，克盡職責到最後一刻，並且能提出對手都認為中肯的建議。雖然退場的並不完美，但在中德合作史上已經留下扎實且深刻的功績。」

而隨著賽克特的到來，中德合作的格局將再發生巨大的變化。

圖片為：漢斯‧馮‧賽克特上將

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－－－－－－－－－－ 為你的世界而生
Škoda 七人座 SUV Kodiaq霸氣登場

Škoda旗下首款大型SUV
承襲Škoda家族設計語彙：最高標準的安全車體結構、睥睨同級的九顆安全氣囊、令人驚豔的空間配置、融入多項「Simply Clever聰明的就懂」貼心設計: 車門邊角防碰撞裝置、360度 Area View全車俯瞰顯影警示系統
標準配備七人座，並搭配1.4 TSI前驅、2.0 TSI四驅、2.0 TDI四驅等動力引擎選擇

擁有4米7長、可容納七名乘員以及超大空間的Škoda Kodiaq乃是Škoda旗下首次進軍大型SUV市場全新力作。為了在這個日益蓬勃的SUV級距搶占一席之地，Škoda不僅發揮其擅長的空間魔術，更傾全力融入創新科技以及眾多「聰明的就懂」元素，讓Kodiaq在眾所期待中隆重登台！

甫推出就贏得英國What Car ?雜誌「Car Of The Year 2017」大型SUV 從一開始以A+ SUV概念車現身，到後來定名為「阿拉斯加棕熊」的Kodiaq，肩負Škoda開疆闢土的重任。據Škoda 執行長 Mr. Bernhard Maier表示：我們將藉由品牌首款大型SUV─Kodiaq開啟一個全新的市場；攻佔全新級距領域並拓展全新客層。它就如同名字一般：強壯如熊。拜其概念以及驚人的設計之賜，讓這個品牌變得更具魅力， Kodiaq乃是Škoda擴展SUV陣容的先鋒！

Škoda董事會成員中負責技術發展的Mr. Christian Strube亦加以補充：Kodiaq具備品牌所有長處:全方位功能性、卓越的室內空間以及絕佳C/P值。在同級競爭對手中最大的車室空間以及唯一具備的第三排座椅選擇，讓我們這款全新SUV充份符合日常用車需求。若再加上駕駛輔助系統，行車資訊以及聯結性等創新越級配備，讓Škoda Kodiaq理所當然地成為此級距之佼佼者！

而在全球佳評如潮的Kodiaq引進來台，擁有1.4 TSI 菁英版 (接單引進)、1.4 TSI 豪華菁英版、2.0 TSI 4X4尊榮版、2.0 TSI 4X4尊榮版等三種引擎四款車型供消費者選擇。


外型設計—全方位跑者

Škoda Kodiaq不僅適用於商務用途，在家庭用車以及戶外休閒也都遊刃有餘。品牌設計語彙成功呈現在這款全新SUV：優雅線條中交錯出狂野、動感與強壯氣息，讓Kodiaq得以擁有絕佳辨識度。

Kodiaq車身線條簡潔、精準、俐落，尤其是鮮明且凹凸有致的肩線；車頭Logo處以兩道水平鈑線彰顯出它的防護與強韌， 3D立體造型的水箱罩則刻劃出這款車的強壯特質。狹長且略帶傾斜的頭燈造型與水箱罩賦予Kodiaq相當鮮明的外型。設計團隊特地擷取捷克引以為傲的水晶玻璃，並將其與前後燈組搭配，藉由水晶切割線條打造出這款大型SUV讓人驚豔的設計。將目光移到側邊，長軸距以及短前懸營造出寬敞的室內，略具角度的輪拱是Škoda SUV設計語彙要素其中一環。列為標準配備的LED尾燈則一如Škoda旗下車款搭配C型水晶造型。

而設計團隊最厲害之處則是將Kodiaq後保桿與車尾門幾乎切齊的造型，不僅打造出緊實動感的線條，更營造出令人驚喜的室內空間，雖然是5+2人座的配置，但每位乘員都可享有舒適合宜的乘坐空間。


車體表現—安全又舒適

以車長4,697mm、車寬1,882mm、車高1,655mm以及軸距2,791mm的車身尺寸而言，Škoda Kodiaq遠高於compact car這個級距。而Volkswagen集團共用的MQB底盤則是這款車能夠擁有輕量化結構中扮演相當重要的角色。Kodiaq的車體結構結合了熱沖壓金屬板以及超強化車骨架。若以入門的TSI引擎搭配前驅車型為例，其空重僅有1,598公斤(不含駕駛)；而2.0 TSI引擎搭配四輪傳動車型也僅有1,738公斤。Kodiaq在抗扭曲強度、製造精準度、駕駛舒適性以及撞擊安全性等表現也都是屬一屬二。拜其高空氣力學精密表現，讓這款大型SUV能夠達到0.33之超佳風阻係數。

空間規劃一直都是Škoda的強項：Kodiaq車身長度雖僅4697mm，但卻可提供遠優於SUV級距平均的室內空間！在這個車身尺寸內創建出超乎想像的室內空間，讓人再一次見證Škoda工程師的驚人實力：這款大型SUV室內長度為1,793mm，前後座的肘部空間分別為1,527mm與1,510mm；頭部空間則是前座1,020mm、後座1,014mm，且後座至少可擁有104mm腿部空間。

第二排座椅不僅可四/六分離向前覆倒，椅墊並可向前挪移18公分、椅背亦能視需求調整角度。在台灣市場列為標準配備的第三排座椅可讓Kodiaq化身為七人座，容納更多名乘員一起探索世界！身為Škoda旗下第一款七人座車款，Kodiaq提供同級距最大的置物空間720公升~2,065公升 (後座椅覆倒)。若是選擇可前倒的乘客座椅，尚可搭載最高至2.8公尺的長件行李，並將電動啟閉尾門列入標準配備，體貼車主與家人的置物需求。


引擎動力—三種選擇滿足所求

Kodiaq擁有1.4 TSI、2.0 TSI兩具汽油引擎以及2.0 TDI柴油引擎等三種動力選項。

1.4 TSI汽油渦輪增壓引擎具有150匹馬力、25.5kgm之扭力，搭配DSG六速雙離合器自手排變速系統 (DQ250)，0~100km/h加速所需時間為9.7秒，在ACT引擎汽缸歇止系統(可視需要關閉中間二汽缸以減少油耗)的輔助下，於能源局油耗測試值得到14.9km/l成果，能源效率等級為第二級。Kodiaq 1.4 TSI入門車款為前輪驅動，依配備可再區分為菁英版以及豪華菁英版兩種車型，搭配17吋鋁圈的菁英版將採接單引進方式。

2.0 TSI搭配全時四輪驅動系統，最大動力為180hp/32.7kgm，搭配DSG七速雙離合器變速系統 (DQ500)，0 ~100km/h加速所需時間為8.2秒。這顆2.0 TSI汽油引擎所採用的改良式Miller米勒循環科技乃Škoda首次運用，可依需求調整為動態模式或是經濟模式。在經濟模式下會開啟所謂的B循環技術，這部份乃基於壓縮比和膨脹比之間的差異，讓進氣門提早關閉，汽缸接收到相對較少量的吸入空氣。在燃料被噴射和點燃時可比常規循環讓燃燒氣體具有更大的膨脹空間，提高燃燒效率並減少污染。也就是說，這項改良式的引擎科技採2種運作模式 ：部份進氣時 (所謂的B循環) 為140度氣門揚程，擁有高效率燃燒循環；完全進氣時為170度氣門揚程， 燃燒室為完全進氣，在引擎轉速1400rpm開始可完全運用其最大扭力32.7kgm。整體而言，這顆引擎結合渦輪增壓、 進氣門與排氣門可變正時，可在降低燃油消耗的同時也降低氮氧化物的排放；車主也可享有速度動感或是節能省油雙重利益。

同樣搭載全時四輪傳動系統的2.0 TDI柴油渦輪增壓引擎則擁有190hp/40.8kgm之最大動力，配合DSG七速雙離合器自手排變速系統，0 ~100km/h 加速所需時間為9.1秒。為了有效降低二氧化碳排放量，Škoda特地針對柴油引擎配置SCR (選擇性觸媒)系統，並已符合歐洲六期環保法規標準。

貼心設計 – 聰明的就懂

高品質與簡單易懂的操作邏輯向來是Škoda為人稱道之處，但是多項貼心設計更是其它競爭對手望塵莫及的地方！與外觀一樣，Kodiaq的駕駛艙設計也令人驚豔：承襲自引擎蓋上的雙道鈑線也出現在中控台上方，這種3D立體設計同樣見於儀表總成。從四個大型出風口可看出Škoda設計師大膽啟用垂直元素，配上大尺寸螢幕剛好讓駕駛與副駕駛各享一席之地。


而在大型SUV上後排乘員常常無法擁有獨立空調，必須仰賴前排出風口分享才能略感涼意。Škoda Taiwan為身處在亞熱帶的台灣市場特別導入「三區恆溫空調」，並將其列為Kodiaq豪華菁英版以上等級的標準配備，後座乘員可視需求自行調整喜好的溫度設定，不必再仰賴前座分享，這也是此級距中唯一搭配這項舒適性配備的車款。

在品牌核心「Simply Clever聰明的就懂」理念下，Kodiaq又有新創舉 -- 車門邊角防碰撞裝置：在前後四個車門內側都裝設有防護膠條，開門後它會自動彈出，可防止車門碰撞到牆璧或是隔壁車輛；而關門時則會自動收納進去，保持車門平整。這個首創的全新Simply Clever貼心設計讓愛車及隔臨的車輛都更有保障。

被視為馬路三寶最佳剋星 ：360度Area View全車俯瞰顯影警示系統首次搭配在Kodiaq上！只要按下位於中控台下方按鍵，就可以啟動。所謂的360度Area View乃是利用四個廣角鏡頭(分別位於車頭水箱罩內、左右後視鏡、尾門)，以水平180度、垂直120度的視角進行鏡頭拼接而組成之3D整車鳥瞰圖。這套系統可提供相關汽車周邊環境所發生的狀況，並顯示在駕駛艙內的中央顯示幕上，其中的「路口盲點預視功能」，讓車主在車輛開出停車場或者是行駛於小巷弄時，可以透過這套系統預視到周遭環境，提前做出反應。這套全車俯瞰顯影警示系統不僅可以全面性地檢視車輛周邊狀況，車主也能夠針對車身局部例如車頭、車尾的行駛路線在螢幕上直接觸控切換不同方位與視角，加以特別留意。當然，若車主有停車需求時也能善用這套系統，藉由全方位的視角瞭解後方路障情形，避免碰撞。

當然在細節部份如 : 前車門雙內側雨傘、位於第一排椅背的折疊小桌板(附獨立置杯架)、後座與行李廂皆附有12V電源插孔、行李廂活動魔鬼氈固定器、前座中央扶手所附「EASY OPEN」可單手開啟飲料的置杯架、第三排座椅旁置物格等，都是Kodiaq讓人備感貼心之處。


安全配備不容妥協

Škoda在主被動安全配備一直以來都是同級競爭對手望其項背，Kodiaq不僅將九顆氣囊納入標準配備，ESC電子行車穩定系統、MKB 二次碰撞預煞系統、XDS+ 主動式電子限滑差速器也都是全車系最佳防護。而豪華菁英版以上車型更加入360度Area View全車俯瞰顯影警示系統、車側盲點警示系統、車輛後方警示系統。Kodiaq在Euro NCAP撞擊測試中不僅於成人乘客項目中拿到92分高分、側邊撞擊測試更取得滿分，贏得五顆星評價當然是意料中事。

而在台灣逐漸受到矚目的AEB (主動煞停系統)以及ACC (主動車距控制巡航系統) 等兩大行車輔助配備，在Škoda Taiwan努力爭取之下也將列入Kodiaq全車系選用配備，AEB選配價格為新台幣2萬元，至於ACC這套系統因為必須與AEB一起搭配，套裝選配價格為新台幣4萬元。由於這兩大系統屬於行車輔助，Škoda Taiwan在此要同時提醒車主，行車時仍須注意路況並隨時應變。

Škoda旗下第一款大型SUV Kodiaq自推出以來好評不斷，2017 德國紅點設計大獎、英國「What Car ?」雜誌 2017最佳大型SUV、英國Top Gear雜誌 2016大家庭最佳用車，種種肯定讓Škoda敢大聲地說：沒開過Škoda Kodiaq別說你看過世界的樣貌，KODIAQ 為你的世界而生！

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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～