《MIT Tech 麻省理工科技評論》

* 【科學家利用甲烷菌生產合成橡膠原料異戊二烯，產量比同類細菌高出 179 倍】異戊二烯是一種非常有價值的石化產品，是生產粘合劑、合成橡膠等各種消費品的主要原料之一。

每年大約有 80 萬噸異戊二烯是從石油中提煉出來的。為了減緩氣候變化，盡量減少對化石燃料的依賴，相關學者一直致力於尋找替代的、可再生化學物質來源來生產異戊二烯，這些替代品包括酵母、大腸桿菌和藍藻等。

近日，內布拉斯加大學林肯分校的生物化學家尼科爾・布安（Nicole Buan）及其同事對一種甲烷菌進行基因工程改造後，能夠產生大量的異戊二烯，且產量遠遠超過了其他微生物。

產甲烷菌以釋放甲烷而聞名，這種單細胞微生物廣泛存在於人類和其他動物的內臟，以及海洋底部的深海熱泉等沒有氧氣的地方。

* 【閃電是如何給地球和其它地方帶來生命的？】在其它星球上搜尋生命的過程就如同烹飪，所有的素材都具備了 —— 水、溫暖的氣候、濃厚的大氣層、適當的養分、有機物以及能量源。然而，如果沒有一個可以促進這些素材相互反應的過程或環境，那麼你只能得到一些毫無用處的原材料。

所以說，有時候生命需要靈感的火花 —— 也許需要幾萬億個。一項發表於《自然・通訊》雜誌的新研究表明，在地球上生命首次出現的大約 35 億年前，閃電作為關鍵媒介合成了構成有機物的磷。磷是構成 DNA、RNA、ATP（所有已知生命體的能量來源），以及像細胞膜這樣的生物結構的重要物質。

* 【又一黑洞照片問世！偏振光下M87超大質量黑洞圖像公開】天文學家近日發佈了一張 M87 星系中心超大質量黑洞的新圖像，這張圖像是 2019 年第一張黑體照片的後續，但它更清晰，圖片中的偏振光描摹了這個超大質量黑洞的磁場線。

2019 年 4 月 10 日，事件地平線望遠鏡創造了歷史的新壯舉——發佈了有史以來黑洞的第一張圖像，黑洞看起來就像一個亮橙色圓圈，位於 5300 萬光年之外，由分布在四大洲的八個射電天文台拍攝到的。

* 【鋸末製成的生物塑料可在三個月內完全降解】

近日，耶魯大學研究人員將鋸末通過生物降解等方法打造成為了一種具有諸多優點的新型生物塑料，在保有高強度的同時，還能夠在三個月的時間內完全降解。該團隊已將有關這項研究的詳情發表在近日出版的《自然可持續》（Nature Sustainability）期刊上。 ​​​

* 【一個月內240顆衛星上天！SpaceX成功發射第23批Starlink衛星】美東時間 3 月 24 日凌晨 4 時 28 分，SpaceX 的「獵鷹」9-1.2 型火箭從佛羅里達州的卡納維拉爾角太空軍基地第 40 號發射台發射升空，將 60 顆衛星送入軌道。火箭發射大約 9 分鐘以後，將近 230 英尺高的一級助推器在位於大西洋的「我依然愛你」（Of Course I Still Love You）號回收船上著陸，返回地球。

火箭發射大約 1 小時後，二級助推器將繼續推進 60 顆星鏈衛星。所有的衛星都在近地軌道上運行。

* 【麻省理工學院通過觀察天體確定複雜碳環分子多環芳烴】

麻省理工學院天體化學家布瑞特·麥奎爾領導的團隊借助綠岸望遠鏡，在距離地球 430 光年的金牛座分子雲（TMC-1）中，確定了兩種獨特的多環芳烴（PAHs），其由幾個相連的六邊形碳環和氫原子組成。他們首次在星際雲中發現了能夠解釋生命起源的複雜含碳分子多環芳烴（PAHs），且濃度遠超此前預期，研究這些分子和其他類似分子可以幫助他們更好地瞭解生命在太空中是如何開始的。

* 【杜克大學開發出用於異常環境檢測的「蜻蜓」機器人】

杜克大學基於仿生學開發出一款名叫 DraBot 軟體機器人，長度僅為 2.25 英吋（5.7 釐米），可效仿蜻蜓在水面上滑行，在檢查是否有漏油、高酸度和其他異常情況有獨特優勢。該研究已發表在《先進智能系統》雜誌上。 ​​​

* 【iPhone 與 Apple Watch 可遠程評估心血管患者的虛弱程度】

最新研究表明，蘋果的 iPhone和 Apple Watch 可遠程評估心血管患者的虛弱程度。這項研究由斯坦福大學進行，並由蘋果公司資助。該研究將傳統的步行測試、使用 iPhone 和 Apple Watch 傳感器在門診測量以及通過應用程序遠程進行的步行測試進行比較。它還納入了被動收集的活動數據。

* 【美國科學家利用X射線對神經元進行無線調制，幫助治療和改善腦部疾病】

美國能源部阿貢國家實驗室的研究人員與四所大學的研究人員合作發明利用X射線對神經元進行無線調制的方法。該療法依靠光學和遺傳學的突破，通過注射納米顆粒來刺激大腦深處的神經元，有可能幫助治療慢性抑鬱症和疼痛。 ​​​

* 【新型高精度溫度計可為量子計算機快速測溫】

瑞典哥德堡查爾姆斯理工大學的研究人員開發了一種新型溫度計，借助其可以實現在量子計算過程中，直接以極高的精度簡單、快速地測量溫度。相關研究成果發表在《物理評論X》期刊上。 ​​​

* 【吃辣還有這好處？辣椒素能增加造血乾細胞動員能力！】血液癌亦稱血癌，就是我們平常說的白血病。白血病佔惡性腫瘤總發病數的 5% 左右，患有這類惡性腫瘤的人，需要先進行連續化療再進行骨髓移植，以用健康造血乾細胞代替受損乾細胞。我們都知道，交感神經可以調節造血乾細胞生態位，但骨髓中傷害性神經元的貢獻尚不清楚。

近日，阿爾伯特·愛因斯坦醫學院和北卡羅來納大學教堂山分校的研究人員在小鼠身上做了實驗，併發現兩個結果：1.傷害性感受神經元通過降鈣素基因相關肽（CGRP，Calcitonin gene related peptide，人類用分子生物學方法發現的首個活性多肽）的分泌可以誘導造血乾細胞動員；2.辣椒素觸發傷害性神經元的激活，從而顯著增強了小鼠造血乾細胞動員能力。

* 【歐洲核子研究中心 LHCb 實驗結果正挑戰物理學的領先理論】

歐洲核子研究中心 LHCb（大型強子對撞機）實驗的英國物理學家今天公佈了新的結果，測量出現了兩種不同類型的美誇克（又名底誇克）衰變，這些結果可能暗示了違反粒子物理學現有標準模型。美誇克通過弱相對作用，可以衰變為上誇克或粲誇克，但新的結果表明，這可能不會發生。

* 【特斯拉聯合創始人與Specialized合力，共同解決電動自行車電池問題】電動自行車既有摩托車的功能，又可以使用自行車的腳踏騎行。它以輕便、易操控、節能環保等優勢，成為越來越多人出行選擇。通常，當騎車人踩踏板或使用油門時，那些安裝在自行車下管或集成在自行車下管內的電池會啓動電動機。

但是，電動自行車的問題也日益突出。比如，當電池用盡時該怎麼處理，是直接將這些電子垃圾送入垃圾站，還是有其他更好的解決方案？

最近，美國第三大自行車製造商 Specialized（按市場份額標準）給出了不一樣的答案。它選擇與特斯拉的聯合創始人兼前首席技術官 Jeffrey Straubel 合作，目的是讓電動自行車的蓄電池通過回收擁有第二次生命。

* 【火星上消失的水源可能隱藏在地殼之下】數十億年之前，溫暖的火星上分布著湖泊和海洋。而在大約 30 億年以前，這些巨大的水體在火星表面消失得無影無蹤。多年來，科學家們一直認為，隨著火星大氣層的削弱，其表面的水分逃逸到了太空之中。

然而，這些水源或許並沒有一直向上逃逸，而是朝著反方向進入了地下。加州理工學院研究人員開發的新模型顯示，我們仍然有可能在火星的地殼下發現 30% 到 99% 的古老水源，相關論文被發表在《科學》雜誌上。

AI 時代的摩爾定律？黃氏定律靠的是自身技術力將 AI 性能年年加倍

作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 12 月 16 日 8:45

1965 年，時任快捷半導體公司工程師，也是後來英特爾（Intel）的創始人之一的戈登·摩爾（Gordon Moore）提出了摩爾定律（Moore’s law），預測積體電路上可以容納的晶體管數目大約每經過 24 個月便會增加 1 倍。

後來廣為人知的每 18 個月晶片性能將提高 1 倍的說法是由 Intel CEO 大衛·豪斯（David House）提出。過去的半個多世紀，半導體行業按照摩爾定律發展，並驅動了一系列的科技創新。

有意思的是，在摩爾定律放緩的當下，以全球另一大晶片公司 NVIDIA 創始黃仁勳（Jensen Huang）名字命名的定律——「黃氏定律（Huang’s Law）」對 AI 性能的提升作出預測，預測 GPU 將推動 AI 性能實現逐年翻倍。

Intel 提出了摩爾定律，也是過去幾十年最成功的晶片公司之一。NVIDIA 作為當下最炙手可熱的 AI 晶片公司之一，提出黃氏定律是否也意味著其將引領未來幾十年晶片行業的發展？

AI 性能將逐年翻倍

受疫情影響，一年一度展示 NVIDIA 最新技術、產品和中國合作夥伴成果的 GTC China 改為線上舉行，黃仁勳缺席今年的主題演講，由 NVIDIA 首席科學家兼研究院副總裁 Bill Dally 進行分享。Bill Dally 是全球著名的電腦科學家，擁有 120 多項專利，在 2009 年加入 NVIDIA 之前，曾任史丹佛大學電腦科學系主任。加入 NVIDIA 之後，Dally 曾負責 NVIDIA 在 AI、光線追蹤和高速互連領域的相關研究。

在 GTC China 2020 演講中，Dally 稱：「如果我們真想提高電腦性能，黃氏定律就是一項重要指標，且在可預見的未來都將一直適用。」

Dally 用三個項目說明黃氏定律將如何得以實現。首先是為了實現超高能效加速器的 MAGNet 工具。NVIDIA 稱，MAGNet 生成的 AI 推理加速器在模擬測試中，能夠達到每瓦 100 tera ops 的推理能力，比目前的商用晶片高出一個數量級。

之所以能夠實現數量級的性能提升，主要是因為 MAGNet 採用了一系列新技術來協調並控制通過設備的訊息流，最大限度地減少數據傳輸。數據搬運是 AI 晶片最耗能的環節已經是當今業界的共識，這一研究模型以模組化實現能夠實現靈活擴展。

Dally 帶領的 200 人的研究團隊的另一個研究項目目標是以更快速的光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路。Dally 說：「我們可以將連接 GPU 的 NVLink 速度提高一倍，也許還會再翻番，但電信號最終會消耗殆盡。」

這個項目是 NVIDIA 與哥倫比亞大學的研究團隊合作，探討如何利用電信供應商在其核心網絡中所採用的技術，通過一條光纖來傳輸數十路信號。據悉，這種名為「密集波分複用」的技術，有望在僅一毫米大小的晶片上實現 Tb/s 級數據的傳輸，是如今連網密度的 10 倍以上。

Dally 在演講中舉例展示了一個未來將搭載 160 多個 GPU 的 NVIDIA DGX 系統模型。這意味著，利用「密集波分複用」技術，不僅可以實現更大的吞吐量，光鏈路也有助於打造更為密集的系統。

想要發揮光鏈路的全部潛能，還需要相應的軟件，這也是 Dally 分享的第三個項目——全新程式語言系統原型 Legate。Legate 將一種新的編程速記融入了加速軟件庫和高級運行時環境 Legion，借助 Legate，開發者可在任何規模的系統上運行針對單一 GPU 編寫的程序——甚至適用於諸如 Selene 等搭載數千個 GPU 的巨型超級電腦。

Dally 稱 Legate 正在美國國家實驗室接受測試。

MAGNet、以光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路以及 Legate 是成功實現黃氏定律的關鍵，但 GPU 的成功才是基礎。因此，GPU 當下的成功以及未來的演進都尤其重要。

GPU 是黃氏定律的基礎

今年 5 月，NVIDIA 發布了面積高達 826 平方毫米，整合了 540 億個晶體管的 7 奈米全新安培（Ampere）架構 GPU A100。相比 Volta 架構的 GPU 能夠實現 20 倍的性能提升，並可以同時滿足 AI 訓練和推理的需求。

憑藉更高精度的第三代 Tensor Core 核心，A100 GPU AI 性能相比上一代有明顯提升，此前報導，在 7 月的第三個版本 MLPerf Training v0.7 基準測試（Benchmark）結果中，NVIDIA 的 DGX SuperPOD 系統在性能上開創了 8 個全新里程碑，共打破 16 項紀錄。

另外，在 10 月出爐的 MLPerf Inference v0.7 結果中，A100 Tensor Core GPU 在雲端推理的基準測試性能是最先進 Intel CPU 的 237 倍。

更強大的 A100 GPU 迅速被多個大客戶採用，迄今為止，阿里雲、百度智能雲、滴滴雲、騰訊雲等眾多中國雲服務提供商推出搭載了 NVIDIA A100 的多款雲服務及 GPU 實例，包括圖像辨識、語音辨識，以及計算流體動力學、計算金融學、分子動力學等快速增長的高性能計算場景。

另外，新華三、浪潮、聯想、寧暢等系統製造商等也選擇了最新發布的 A100 PCIe 版本以及 NVIDIA A100 80GB GPU，為超大數據中心提供兼具超強性能與靈活的 AI 加速系統。

Dally 在演講中提到：「經過幾代人的努力，NVIDIA 的產品將通過基於物理渲染的路徑追蹤技術，即時生成令人驚豔的圖像，並能夠借助 AI 構建整個場景。」

與光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路需要軟硬體的匹配一樣，NVIDIA GPU 軟硬體的結合才能應對更多 AI 應用場景苛刻的挑戰。

Dally 在此次的 GTC China上首次公開展示了 NVIDIA 對話式 AI 框架 Jarvis 與 GauGAN 的組合。GauGAN 利用生成式對抗網路，只需簡略構圖，就能創建美麗的風景圖。演示中，用戶可通過語音指令，即時生成像照片一樣栩栩如生的畫作。

GPU 是黃氏定律的基礎，而能否實現並延續黃氏定律，僅靠少數的大公司顯然不夠，還需要眾多的合作夥伴激發對 AI 算力的需求和更多創新。

黃氏定律能帶來什麼？

NVIDIA 已經在構建 AI 生態，並在 GTC China 上展示了 NVIDIA 初創加速計劃從 100 多家 AI 初創公司中脫穎而出的 12 家公司，這些公司涵蓋會話人工智慧、智慧醫療 / 零售、消費者網路 / 行業應用、深度學習應用 / 加速數據科學、自主機器 / IoT / 工業製造、自動駕駛汽車。

智慧語音正在改變我們的生活。會話人工智慧的深思維提供的是離線智慧語音解決方案，在佔有很少空間的前提下實現智慧交互，語音合成和語音辨識保證毫秒級響應。深聲科技基於 NVIDIA 的產品研發高質量中英文語音合成、聲音定制、聲音複製等語音 AI 技術。

對於行業應用而言，星雲 Clustar 利用 NVIDIA GPU 和 DGX 工作站，能夠大幅提升模型預測精確度以及解決方案處理性能，讓傳統行業的 AI 升級成本更低、效率更高。

摩爾定律的成功帶來了新的時代，黃氏定律能否成功仍需時間給我們答案。但這一定律的提出對 AI 性能的提升給出了明確的預測，並且 NVIDIA 正在通過硬體、軟體的提升和創新，努力實現黃氏定律，同時藉生態的打造想要更深遠的影響 AI 發展。

黃氏定律值得我們期待。

附圖：▲ NVIDIA GPU 助推 AI 推理性能每年提升 1 倍以上。（Source：影片截圖）
▲NVIDIA 首席科學家兼研究院副總裁 Bill Dally。
▲ 搭載 160 多個 GPU 的 NVIDIA DGX 系統模型。

資料來源：https://technews.tw/2020/12/16/huang-law-predicts-that-ai-performance-will-double-every-year/?fbclid=IwAR1vXHWAGt_b8nDRW6VUqzpAINX_n_DzJ0KwJvdBnl18s8Q1A3Thk7hgBoI

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