「史丹佛研究：空污可改變基因」 — 長期接觸空氣污染的兒童，成年後罹患心臟病的風險會大大增加：世界衛生組織表示，空汙對發育中的兒童影響甚鉅，受到髒空氣的傷害會比成人還嚴重。「空污」是當前各國皆須面對的重要議題之一。尤其，與成人相比，孩童的健康受到更大傷害！
　
根據世界衛生組織（WHO）研究報告，全球有高達93%（約18億）15歲以下的兒童，每天呼吸嚴重威脅健康的髒空氣。
世衛進一步解釋：
▪第一，兒童呼吸速度比成人還快，會吸入更多污染物。
▪第二，他們個頭較小，生活空間接近地面，此處污染物濃度卻也最高。
因此，對於身體、大腦尚未發育完全的兒童來說，他們更容易受到空汙危害[1]。
　
史丹佛大學領導的一項新研究表示，兒童若長期暴露在空氣污染當中，成年後罹患心臟病和其他疾病的機率也會跟著上升，發表在《自然科學報告》(Nature Scientific Reports)上的這項分析，是首次在人體單細胞中調查空氣污染影響的研究，並同時關注了兒童的心血管和免疫系統，而這次的發現可能會改變醫學專家和家長對兒童呼吸空氣的看法，並為那些長期暴露在嚴重空氣污染中的人提供臨床干預措施。
　
研究報告的主要作者瑪麗說：「我認為這份研究是可以讓人相信的，且我們有證據表示因空氣污染原因造成的免疫和心血管系統變化，更可怕的是，那些看起來只是短暫的空氣污染暴露，實際上也會改變兒童基因的調控甚至改變血壓，這都會為日後罹患疾病的風險指數奠定基礎。」[2]
　
■史丹佛研究：空污可改變基因
空污已被科學家視為沉默的殺手，學術界愈來愈多研究提出空污對健康的危害證據，最新研究發現，童年階段接觸空污，就足以改變基因，影響成年後的健康，且即使低水平污染，也會增加罹患心肺疾病的風險。
　
史丹佛大學研究發現，童年時期暴露在骯髒的空氣下可能會改變基因，並可能改變血壓，從而增加成年時罹患心臟病與其他疾病的風險。
　
研究人員針對居住在加州弗雷斯諾市（Fresno）6~8 歲兒童群體為研究對象，主要是西班牙裔。選擇這個城市原因是這個地方受到工業、農業和野火等原因影響，是加州空氣污染程度最高的城市。
　
研究人員計算 1 天、1 週和 1、3、6 和 12 個月的平均空氣污染暴露量，結合當地健康和人口統計調查、血壓讀數和血液樣本，並首次使用質譜分析免疫系統細胞，可同時對多達 40 個細胞標記物進行更靈敏的測量，讓研究人員可更深入了解污染暴露的影響。
　
研究發現長時間暴露於PM2.5、一氧化碳和臭氧，與甲基化增加有關，甲基化是 DNA 分子改變，可改變 DNA 活性而不改變序列，基因表達這種改變可能會傳給後代。研究人員還發現，空氣污染與單核球[3]的增加有關，這種白血球在動脈斑塊的形成有關鍵作用，並可能使兒童成年後罹患心臟病。
　
這項研究發表在《自然科學報告》，是首次在單細胞層級研究空氣污染的影響，並同時關注兒童的心血管和免疫系統。
　
■「空氣污染被視為沉默的殺手」— 是疫情過後人類面臨最迫切的生存危機：美國心臟協會及 Lippincott Williams & Wilkins 聯合發行的醫學期刊《循環》（Circulation）一項新研究分析 2000~2016 年超過 6,300 萬美國醫療保險患者的數據，並研究三種不同類型的污染物，PM2.5、二氧化氮和臭氧對健康的影響，結果發現，即使是長期接觸低於國家標準的空污，也會增加肺炎、心臟病、中風和心律不整的風險。
　
2019 年 PM2.5 污染最嚴重國家排名，前十名都是中東與亞洲國家，分別是孟加拉、巴基斯坦、蒙古、阿富汗、印度、印尼、巴林、尼泊爾、烏茲別克、伊拉克，中國排第 11，台灣排名第 58。
　
全球 90% 人口呼吸不安全的空氣，是對人類健康的最大威脅之一，每年導致死亡人數增加近 700 萬人，其中呼吸系統疾是全球第二大最常見的死亡原因。空氣污染被視為沉默的殺手，是疫情過後人類面臨最迫切的生存危機[4]。
　
■兒童健康之環境威脅
依據世界衛生組織（WHO）資料，23%全球疾病負擔和 26%五歲以下兒童死亡可歸因於有調整可能的環境因素。以全球觀點來看，傳染性疾病仍是影響兒童健康極重要的環境因子。
　
但對已開發或工業化國家來說，導致兒童罹病或致死最主要因素已被慢性疾病取代。氣喘、神經發展性疾病、白血病與腦瘤、兒童肥胖盛行率逐年增加，且有越來越多證據顯示，環境暴露為重要致病因子。
　
人體可經由多種途徑接觸到環境汙染物，吃的食物、飲用的水、呼吸的空氣與家塵、個人用品如乳液的皮膚接觸等都是常見來源。兒童某些特質讓他們特別容易受到環境毒素的危害，例如喜歡把手放到嘴巴的行為，可能增加來自地毯、家塵或土壤中毒物接觸。
　
以每單位體重與成人相比，孩子喝較多的水、吃較多的食物、呼吸較多的空氣；大多數的汙染物可以通過胎盤或經由母乳傳給幼兒。
　
兒童的代謝系統發育較不成熟；兒童處於快速生長與發育階段，這些精細的發展進程容易被外來因子干擾、破壞；再者，對於生命早期的環境暴露，兒童比成人有更多時間發展成慢性疾病。
　
近年來的研究更支持健康與疾病發育起源（Developmental Origins of Health and Disease）的理論，即早期的生命事件，包括母體內源性因素如基因、營養，和外源性暴露如環境汙染物，都可能影響整個生命歷程的發展與健康。
　
2002 年世界衛生組織在曼谷舉行「第一屆兒童健康之環境威脅」國際會議，提出幾項措施，包括移除汽油中的鉛、清潔的飲用水、減少汞污染和反吸菸運動等。
　
而臺灣過去重大環境污染議題，從半世紀前含砷地下水導致的烏腳病流行、米糠油遭多氯聯苯汙染的油症事件、有機化學廢料或重金屬農地污染；到近期與食品安全相關的惡意添加三聚氰胺的毒奶粉事件、起雲劑遭非法添加的塑化劑事件，這些對健康面向最大的影響往往是孕產婦及幼童；同時，臺灣也面對全球氣候變遷或室外空氣污染威脅。
　
依據 PM2.5 的來源，東北部因地理位置，大多數汙染來自境外移入如大陸霾害，而其他地方則以本地製造為主，包括交通運輸如道路揚塵、工業汙染、燒稻草或金紙等活動。
　
還有各種新興關注汙染物（Contaminants of emerging concern），因為人類活動而進入環境生態圈。這些物質可能長期存在環境中，或已在人類或其他生物體被檢測到，卻未納入規律監測或管制，這都是未來訂定管制標準或策略時的挑戰，應特別考量易受傷害族群之兒童健康[5]。
　
■污染顆粒會入侵母體，5 歲以下兒童是最大受害者
兒童尤其是受空氣污染危害的弱勢族群，原因是兒童更接近地面，並且呼吸速度比成人更快，時常用嘴巴呼吸而不是有天然過濾系統的鼻子。兒童在戶外的時間更多，一旦孩子暴露在外，污染物會對他們的身體產生更嚴重的影響，原因是 3 歲以前，童年大腦每秒建立超過一百萬個新神經連接，身體和大腦正在快速成長。
　
PM 2.5 會經由鼻子和嘴進入兒童的身體，透過呼吸道進入血液，到達身體的每個器官。這些顆粒會破壞這些器官的正常功能，包括破壞腦細胞，並增加兒童在以後生活中發展心臟、大腦、呼吸、免疫和發育狀況的風險。
　
此外，暴露在污染物中與早產和低出生體重、子宮內認知發育受損以及自然流產有關，大約 18% 的早產可歸因於子宮內污染顆粒物的暴露。子宮內和兒童接觸空氣污染也與支氣管炎和哮喘、肺功能降低、復發或慢性呼吸系統疾病，以及生長發育受損有關。溫哥華和上海的大規模研究發現，接觸微粒物質、二氧化氮和一氧化氮與自閉症的發病率之間存在關聯。
　
隨著對化石燃料繼續毒害空氣、食物和水，城市變得愈來愈不適合居住，且只有少數人能夠逃脫，扭轉空污問題需要政府和企業採取勇敢和激進的行動，如果這些努力沒有實現，兒童將成為最大的受害者[6]。
　
　
【Reference】。
1.來源
➤➤資料
[1] 商業周刊「小孩玩得越開心，空氣就越乾淨！這座遊樂場如何在空汙城市辦到」：https://www.businessweekly.com.tw/international/blog/3007345
[2](明日科學)「長期接觸空氣污染的兒童，成年後罹患心臟病的風險會大大增加」：https://tomorrowsci.com/healthy/%E9%95%B7%E6%9C%9F%E6%8E%A5%E8%A7%B8%E7%A9%BA%E6%B0%A3%E6%B1%A1%E6%9F%93%E7%9A%84%E5%85%92%E7%AB%A5%EF%BC%8C%E6%88%90%E5%B9%B4%E5%BE%8C%E7%BD%B9%E6%82%A3%E5%BF%83%E8%87%9F%E7%97%85%E7%9A%84%E9%A2%A8/
[3](維基百科)「單核球」：https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%95%E6%A0%B8%E7%BB%86%E8%83%9E
單核球是人體免疫系統中的一種白血球，單核球產生於骨髓，在血管內為單核球，血管外就變成巨噬細胞。其在人體免疫系統內有兩種作用：一，補充正常狀態下的巨噬細胞和樹狀細胞；二，在有炎症信號下，單核球會在8到12小時快速聚集到感染組織，並分化出巨噬細胞和樹狀細胞產生免疫反應。在白血球中的數量約佔2%~10%。
[4](Technews 科技新報)「沉默的殺手，史丹佛研究：空污可改變基因」：https://technews.tw/2021/02/26/air-pollution-can-change-dna/
[5](國家衛生研究院兒童醫學及健康研究中心)「環境健康」：https://chrc.nhri.org.tw/professionals/files/chapters/11_5_%E7%92%B0%E5%A2%83%E5%81%A5%E5%BA%B7.pdf
[6](Technews 科技新報)「污染顆粒會入侵母體，5 歲以下兒童是最大受害者」：https://technews.tw/2019/03/11/child-is-the-biggest-suffer-from-air-pollution/
　
➤➤照片
(天下雜誌)「全球3億兒童吸有毒空氣　傷身又傷腦」：https://www.cw.com.tw/article/5079099
　
2. 【國衛院論壇出版品 免費閱覽】
▶「國家衛生研究院-論壇」出版品(電子書免費線上閱覽)
https://forum.nhri.edu.tw/publications/
　
3. 【國衛院論壇學術活動】
▶https://forum.nhri.org.tw/events/
　　
#國家衛生研究院 #國衛院 #國家衛生研究院論壇 #國衛院論壇 #衛生福利部 #國民健康署 #環保署 #環境健康危害 #氣候變遷與健康 #空汙 #兒童 #空氣污染 #沉默的殺手
　
國民健康署 / 環境保護署 / 行政院環境保護署 / 衛生福利部 / 財團法人國家衛生研究院 / 國家衛生研究院-論壇
　
@[186593071836:274:商業周刊（http://xn--zsrzt.com/）]
明日科學
維基百科
Wikipedia
Technews 科技新報
天下雜誌
國家衛生研究院兒童醫學及健康研究中心

＃神父的鹽
.
創造新平台其實沒那麼難．
.
不需要矽谷或是什麼龐大的資源和資金，別忘了，臉書一開始也不過是哈佛的把妹網站，而且還是抄襲別人的．
.
台灣其實也有不少討論區，早期的台灣論壇、ｙａｈｏｏ奇摩家族，更早以前的社群，還有ｐｃｈｏｍｅ貼圖討論區等等，都是成功的例子．
.
他們背後都有資訊公司或是入口網站做支撐，而他們沒落也都有各自的原因，無論是被取代或是受眾人口流失，但其實這些都是表面的理由，那時候還沒有臉書，而且消失前還有一定的使用人口，例如台灣論壇就曾經有網友發起搶救活動，但被經營的公司否決，這些網站即使沒落，仍然屬於一個層次而已，如果經營者認真投入，了解市場並且重新競爭，隨時都有重新點燃烽火的可能，大部分消失的原因是，他們覺得繼續投入成本不符合效益，當討論區開始廣告蔓延、機器人援交廣告大舉入侵，當他們管理人口開始缺乏，或者不想再繼續投入，無論是自然使用者先前產生的各種社會爭議、以及引起的司法案件，這都是開放一個平台讓使用者參與會產生的必然結果，當他們懶於管理，覺得弊大於利，對自己公司沒有利潤，所以「乾脆關了比較快」．
.
換言之，他們缺少了擁有一個龐大的社群網路主事者，應該有的「決心」和「使命感」，甚至察覺「使用者情緒」以及「未來發展願景」的藍圖，簡而言之，他們看不到後面的東西，以至於像祖克伯一樣，擁有一個龐大社群網絡是能怎樣呼風喚雨，日進斗金的視野，他們著眼的是，現在賺不到錢，而且會為我帶來麻煩．
.
自由時報早期也有一個類似讀者園地的東西，後來也是因為這種心態，當收益還沒到時，各種偏激的人在上頭爭執感覺很麻煩，後來也收了，不然，那也是擁有一個新聞時事討論區發酵的潛力．
.
產出一個論壇並不難，其實你只要拿Discuz!的程式架構，套用下去，也可以搞個現成的論壇，其實古早以前很多討論區都是用Discuz!的套裝軟件去改的，這個模組就是你所看到ｅｙｎｙ討論區的樣子，臉書以前曾經有多點開花的論壇戰國時期，光之動漫、藍天動漫、Ｕｗａｎｔｓ、百合會討論區，都是類似的架構．
.
為什麼說搞一個社群討論區並不難呢？因為之前神父就搞過兩個，一個是掛在某新聞台下，另一個是某人力銀行，請軟體公司重新寫一個新的，提出符合自己的需求，價碼大概１００萬，難的地方就在於，怎麼吸引使用者駐留，吸引人氣，進而產生影響力，更重要的，取得使用者的「信任」．
.
你說現在的臉書使用者信任祖克伯嗎？當然不是，不過一開始的臉書獲取使用者信任，的確突破了那個門檻，當初的臉書跟現在的臉書很不一樣，他們很認真的面對自己的使用者，並根據他們的需求提出修正，反映讀者的意見，但現在不同了，說是取得信任，其實只要一開始能騙到就好了，當使用者投資太多的記憶、情感、習慣、人際網絡，我會說，這些都是使用者本身的資產，跟臉書無關，當臉書確定已經攫取到這些「資產」，並經過關鍵期，那麼他就不用顧忌使用者會脫離，甚至也可以不用管使用者的感受了，還能藉由剝削他們獲利，這就像，你已經存了一百萬到一間銀行，如果那間銀行倒閉或者你想拒絕使用那個銀行，改用別的，一百萬就直接損失了，那一百萬還提領不出來，銀行家根本就不用管你怎麼想，還能偷你的錢去做其他的事，這是一個綁架的情境，如果你下定決心，銀行還是會有所損失，但是情境已經變成，要怎麼宰你這隻肥羊又不要宰的過度用力，讓你跑掉，或讓一群人跑掉，這樣子拉鋸的掙扎關係．
.
而他們過往的態度是，想辦法留住你，或讓你贏得更大的面子，讓彼此能共存共榮，以使用者為第一考量，盡可能以不干涉你利益的前提下為自己迎取收益，變成了，以外來出資者的利益為優先，怎麼割你多少肉，流多少血，圖利他們為自己換來收入，這是兩個不同的情境，簡單來說，你從蚜蟲變成了要被切片的植物．
.
所以早期的臉書問題，是過於自由產生的問題，比如廣告詐騙太多，還有能用經營可愛貓貓的名目，騙了一大堆粉絲後，瞬間改名成商業平台，因為粉絲騙得夠多，掉了一堆粉仍然掉不完，早期的問題多是在處理這些使用者糾紛，現在，則是侵犯自由的問題，為了滿足某個「特定客戶」，開始化身成奴隸主，把自己的主人當成奴隸那樣獻祭．
.
所以，「不爽不要用」、「臉書又沒收你錢，你還嫌」、「一邊用臉書還一邊批評」，這樣子你不承認自己是中國人憑什麼過中國節的強暴邏輯，完全是一種錯誤，甚至是把臉書公司當成是私人企業，而你們只是被提供服務者，所以「廠商為所欲為，使用者只能忍受」，並將之視為一種在商言商的商業邏輯，這樣的祖克伯陷阱，更是大錯特錯，基本上，只要有搞過論壇的都明白，自然使用者才是實際的貢獻者，無論是他們的言論，他們帶來的新聞效益，他們的故事，他們的記憶，他們的生活點滴，他們吸引來的人，都是「他們的」，想想，一個臉書上面只有一個祖克伯，他每天報導自己如何在網路上罵罵前女友，然後偷竊其他女生的照片放上網品頭論足一番，幫她們打分數，這能吸引多少人？基本上，大概只能吸引到一些仇女廚而已．
.
這些使用者，才是論壇的本身，甚至是論壇的靈魂，少了這些人，臉書根本什麼也不是，所以你是一個經營者，或曾經管理過討論區，你必然知道的鐵則是，「你必須為自己的使用者負責」．
.
前面提到的許多興盛的台灣社群，就是因為「懶於負責」，所以才導致論壇消失，在道德上，他們還算是比較好了，乾脆關掉，誰也不欠誰，在臉書上，祖克伯幹的事是「責任移轉」，不是我要對你負責，而是你要對我的營收負責，繳不出保護費你就消失吧，不欠你一個，我的肥羊很多，就算你繳了保護費，給我錢，還是沒用，因為你給的不夠多，我的大金主，才是我真正要負責的對象．
.
因此，若我們要下一個真正的「商業邏輯」，真正的道理是，如果你遲早都會實行言論審查，並且圖利獨裁者，販售使用者的自由，那你一開始就要說清楚，在使用者的契約講明，「嘿，你他媽用我的臉書以後就要接受習近平的審查」，然後讓使用者勾選「同意」，所謂「不爽不要用」才能建立，這就像，你奪走了別人的東西，還要更多，然後你應該要負起責任的事情變成你們這些人得有滿足我的義務，這是典型的渣男思想，是說，祖克伯本來就是個渣男無誤．
.
對於英語的語境使用者，祖克伯還不敢這麼囂張，我不認為他會對於外國的ｆａｃｅｂｏｏｋ使用者，進行同等的言論審查，例如４ｘｘ之類的數字，這若套用在英語使用者一定會引起暴動，可能有些人只是提到自己的生日就被禁止發言，這般荒謬的事，只在中文使用者身上，或是針對台灣使用者，你能想像拍攝了四百二十六公里的路標就被臉書警告嗎？我相信國外也有這樣的路標，而臉書顯然對台灣具有針對性，一出現關鍵字馬上被警告，無論你該文有無產生影響力，甚至只有自己看到的狀況也會被限制，這已經超出了一般社群處理問題言論的界線，只是純粹的在找碴，刺激使用者的情緒，甚至可以說是在挑釁．臉書基本上已經隔開了兩個世界，東方與西方，這也是當他審查西方的川普和武漢肺炎的時候，東方世界反而有些被遺漏掉，甚至可以明顯看出是被牽連的，而西方世界對於東方世界中共式的言論審查，似乎一無所知．
.
回到台灣的社群平台問題，其實台灣現存早有不少社群討論區，例如ｐｔｔ，低能卡，ｍｏｂｉｌｅ０１，ｅｙｎｙ，巴哈，比較冷門小眾的如糟糕島，也繼續存在，事實上，經營一個討論區並不難，你只要有１０個常駐上線的使用者，這個論壇基本上就算「活著」而且繼續「生長」，以台派使用者為例，有一個外獨會討論區（外省人台灣獨立促進會）http://www.1949er.org/chat/index.php
算是一個神奇的例子，他的存在搞不好比ｐｔｔ還古老，使用的還是ｐｃｈｏｍｅ時期的留言板形式，堪稱是奇蹟了，至今還有許多美國、瑞典的會友在上面活動，他是一個討論政治的板，沒有其他東西，這在討論區歷史中，必須靠色情、盜版品、學生、男女交友等吸引人的基本配備中，特立獨行的玩意兒，他在２０１８年台北市長選舉時，還發揮了一些影響力，當所有社群一片舔柯的時候，這裡卻是一面倒的挺姚，並上了新聞．
.
總而言之，創造新平台絕對不是難事，要不要去做而已，當爆料公社都有一個完全抄襲臉書的社群網站，而且ｕｉ還設計的挺不錯的，每篇文章還有幾百個讚，像是一個個人社群綜合討論區的集合體，那沒道理其他人不行，不過，值得一提的是，在上面我感覺不到「人味」，也就是自然使用者的氣息，過去神父參與經營的討論區，改幾個讚，一個人留幾百個留言也不是難事，所以，困難的點，並不在於創建，而是在於「駐留」，以及「一個適合的地方」．
.
舉例來說，在臉書上的台派使用者群集，絕對是一個具有豐富性、生命力甚至多樣性的群體，有人負責提供國際觀點，有人擅長思辨，有人喜好貼些搞笑的東西，遇到特定事件，馬上有插畫家奉上圖，各種迷因，多才多藝，一樣不缺，可以這麼說，那就是一群肥美有旺盛水草的阿瓦隆（Ａｖａｌｏｎ），麻煩的是，當我們這群人腳下的土地開始鬆動，我們找不到一個「適合之處」可以移入．
.
舉例來說，我們很難想像這群人移入到低能卡，會是什麼樣的情景，低能卡是以大學生居多，以男女交友世俗瑣事為考量，他們已經有自己的文化，就像ｐｔｔ初時的樣貌，並不是說上面都沒有台派，不過臉書的台派移入，到某一個子討論區，我不認為這是合適的，甚至能發揮台派的風采，影響力，都是個問號，可能格格不入居多．
.
所以，「適配度」顯然就是個問題，又比如說，台派使用者轉入到ｐｔｔ去，這適合嗎？第一個問題，就是人們普遍對這裡反感，ｐｔｔ比較像是一個已經崩壞的地方，那裏的使用者基本上綠共、塔綠班地說個不停，如果用一個征服者的姿態或者委曲求全，我想，對於兩者的使用者來說，恐怕是不願意的．
.
比如有人說，神父，你怎麼不回ｐｔｔ發文，這個嘛，也不是不行，事實上我早就在那邊發過了，不過我已經跟那邊的使用者沒什麼交集了，發了，也不會令人感覺到當初的「神父」就在那裏，基本上，神父已經成功地轉移到臉書了，並且和原地的柯糞與母豬教徒結下不可解的仇怨，基本上，不是他們滾就是我亡，雖然他們在自己的地方吶喊神父過氣許多年，但在臉書的神父聲勢卻越來越旺，神父也樂得在臉書上打爆柯糞，完全不想回去糞坑．
.
Ｐｔｔ是一個鳩佔鵲巢的例子，換言之，２０１４年太陽花學運以後，那裏發生了大量的社群替代，大量的使用者出走，過去三位一體的黃金年代，已不復見，各個網路名家消失，取而代之的是大量政治文，而且是最偏差的那種，反台獨，反民進黨，反覺青，兩岸一家親的存在．
.
可以這麼說，他們墮落至此，也有某種正當性，那就是有一部分原始使用者是自願的，自願的變成那樣，從一個太陽花的支持者變成柯糞，藍綠一樣爛，至於其下混入的五毛，柯文哲攜入的網軍，這都還在其次，有一群使用者的確陷入在一種被害者情節，阿北都是被誤會的，就好像我被誤會了一樣，他們不願承認自己的選擇錯誤，即使認知到柯文哲是一坨屎，自己仇綠仇到腦殘而且親共，因為「都是你們逼我的」，過去人們芥蒂的親中、五毛、賤畜等等，現在他們可以毫不見怪，自然而然地接受，並以為是合理的，因為，只要能反民進黨就好．
.
他們陷入到一種防衛機制當中，並且自居主流，比起認清自身錯誤這點，那些提醒他們是錯誤的人，比什麼都來的可恨，即使認知到自己被詐騙了以後，比起騙自己的人，使他們意識到自己被騙的人更令人憎惡，因為他們認為，是這些人使自己陷於錯誤，而不是自己有啥不對的地方，「我沒有錯」．
.
當陷入這種極度自私的情結，基本上是無解的，只能等待他們厭倦了會發現自身的利益開始被侵害為止，而這群在ｐｔｔ的人正在式微中，值得一提的是，這樣的現象集中在八卦版，出了八卦版以後，他們基本上是被排擠的，而政黑板目前也有人在試圖守住防線，我們所說的墮落的ｐｔｔ，基本上，集中在八卦版上，在其他版，這些自然柯糞基本上也會裝無知，若無其事的和其他人一起討論，他們也會害怕被貼上柯糞的標籤．
.
這種社群替代現象，也和ｐｔｔ本身衰弱有關係，ｐｔｔ本身有依靠一大票自然使用者發起的管理群，當這個學術網站人逐漸凋零，各個班級看板開始廢棄，這些管理人群也開始缺乏，並且缺乏內控和防弊，原本權力較大的管理者又過於僵化與怕事，導致錯過了可以糾正這個社群替代的時機．
.
這些改變看板生態的柯糞版主，其實跟當初母豬教徒入侵女版，當上版主，說要改變女版一樣，誠如韓國瑜所說「選舉就是票多的贏，票少的輸」，當這些操著不正常心態，也不是出自於維護該看板的利益，又無法證實背景和投票者是否灌票嫌疑的人，當上版主，並且一個版接著一個板擔任，還能去檢舉其他正常使用者，例如ｂｏｙｏ，他們相比其他正常使用者，有較強的動機還有較多的時間，甚至還能當成一種工作，很快的，正常的人們就會逐漸脫離，甚至不想回去，即使，構築這ｐｔｔ討論區的信度者，真正有貢獻的人，並不是他們，而是歷代使用者累積的記憶和智慧結晶，但他們就像後來居上的寄生蟲，當他們說話比誰都大聲，散播的情緒比誰都還要負面，甚至，自我中心到比誰都還要執著，那麼，他們就會是贏家，也是最後的輸家．
.
可以這麼說，當母豬教興起了這一種污染其他看板的模式，最後，母豬教仍然被柯糞這個新興群體所取代，母豬教徒基本也算是ｐｔｔ使用者，柯糞就不太是了，他們當中有大宗應該是從ｌｉｎｅ群組或者藉由柯網軍轉介而來的新使用者或者俗稱的買帳號，配合少數不肯認錯的自然柯糞汲取正當性，最後成為難以割除的ｐｔｔ公害．
.
不知道母豬教主是否健在呢？事實上，柯糞一詞也是他發明的，這有點像塔利班被伊斯蘭國取代的情景，母豬教主曾經也力戰柯糞過，這也不得不佩服他了，基本上，母豬教徒攻佔看板，只是因為好玩（他們聲稱），柯糞攻佔八卦版，到萬華版散布罷免林昶左，這就很明顯具有政治動機了，而背後，可能來自特定政治人物的指令，而且有組織和系統，甚至還有文宣，聲明他們控制這個看板符合民主．
.
回到正題，我們都知道是杜奕瑾創造了ｐｔｔ，那麼，杜奕瑾可不可以創造另一個ｐｔｔ？
.
我想，很難．
.
正是因為討論區或社群，有其不可替代性，各有其獨特的個性和文化，這一點，不只是社群，也反映在社群人口，因此從一個地方移入到另一個地方，必然會產生「容器」問題，他可能不至於衝突，但會影響使用者意願，理論上，ｂｂｓ當初也不只ｐｔｔ一個討論區而已，有中山美麗之島，不良牛等等，只要找個學網下的ｂｂｓ，台派人口大規模移入就行，但是，關鍵在於「習慣」，習慣使用臉書的介面是否能習慣ｂｂｓ的介面呢？無論如何，必然對台派群集產生某種消耗和折損，而這些論壇之所以壯大而具有現在的規模，也都是白手起家的類型，例如巴哈姆特原本也是ｂｂｓ，浮上瀏覽器介面成為一個討論區，當初，甚至兩方還試圖同步，不過漸漸地，巴哈姆特取代了巴哈姆特ｂｂｓ，而成為現在的巴哈姆特，新陳代謝一番，也要花費數十年．
.
當初經營創造兩個討論區，神父也認識到了某些現實，討論區是成功做出來了沒錯，而且介面也很好，但關鍵仍在於如何吸引人駐留，神父的初衷也很簡單，那時，我還是個ｐｔｔ名人，就是建立一個台灣本土的討論區，以防ｐｔｔ沒落，或者被臉書綁架，神父進的第二間公司，他們有一個資訊部門做支撐，而且準備投入大量行銷費用，該資訊部門負責人甚至有打倒臉書這樣的理想，他也的確設計了一個如同ｌｉｎｋｉｎ那樣的東西，做出個人社群融合討論區這樣龐大架構的形式，當神父被叫去說服高層，甚至臉不紅氣不喘地說，「因為玩社群的都是像我這樣的魯蛇，都沒在工作的，所以，當我們有了社群討論區以後，也會連帶著用公司的網站來找工作，創造雙贏的局面．」
.
不過，關鍵在於，我的能力並不足，我害怕擔負風險，對於資訊，神父只懂一些皮毛，而最大的危機感來自於，我無法掌握討論區的自主性，誠如同，天下沒有白吃的午餐，這些企業想要搞社群，也是為了營利，無論是像祖克伯那樣掌握個資販售，或是藉由完全不會用臉書的客戶，服務他們，控制他國輿論來謀取自身公司的利益，其實我想這個不證自明，臉書上大多宣稱台灣商品販售，很多都是中國假網站投放的詐騙廣告，臉書上管制的仇恨言論，多是配合中共需要，小粉紅們定義的「辱華」，其他政治傾向，如統派仇恨言論，中國網軍的血洗台灣，他們基本上不管，這是明顯的雙重標準－我審查你腳下的灰塵有幾毫米，無視背後臭氣熏天的垃圾堆積，然後說，我這是在維護人們的健康．
.
記得某齣日劇有這樣的劇情，經營一個討論區的成功人士，他像朋友炫耀他怎麼營利的，他掏出手機，用管理者的名義刪除了一則貼文，因為那貼文的內容是在罵某某企業虐待勞工，接著，他的手機噹的一響，收到了一筆天價的入帳，來自於那個企業．
.
試想，如果劇中一個企業是如此，何況是有獨裁者用一個國家的資源挹注呢？
.
對於過去經營討論區的神父來說，不可能將一群支持台獨的人，移轉到兩岸交流的網站，同樣的，我也不可能因為企業的需要，而欺騙自己的粉絲，對於神父來說，我那幾萬的粉絲的優先順序，永遠比我被派發的工作還來的重要，所以神父儘管經營過兩個討論區，不過始終沒有將自己的身家性命賭下去，把我神父的臉書，用來為這個企業委託的討論區服務，賭上自己的信用，而我的能力不足，權力微小，兩方都是我自己創造的東西，但我拋棄了其中一個，成為失敗的員工．
.
因此，假使台派想建立自己的新平台，這完全是可行的，事實上，被臉書荼毒的，不只是台派群集而已，甚至連韓粉或是泛藍群集，也是高喊「民進黨控制臉書」的對象，但他們十分愚蠢，問題不再於民進黨，而是在於臉書，ｆａｃｅｂｏｏｋ，他們對於中文語境的使用者，基本上，採取的是放任給一群謎樣的獨裁者集團服務的商業模式，所以，他們並不是為了台灣島上任何一種思維服務，也不在乎台灣島上的每個人立場，他們在乎的模型，目前是繞著中國本位，在進行旋轉，因此，砍一個韓粉的臉書，就會刺激他們進攻民進黨，也符合他們圖利特定對象的目的，如果他們的客戶的用意，是在使台灣社會對立／分裂／混亂的話，與之目標相反的群集，也是他們利用的對象，他們也會毫不在乎的出賣韓粉或者深藍族群的利益，我們可以這麼說，不合理的言論審查，用仇恨歧視作為藉口，本身就是歧視的來源，因為他只針對你，也是製造仇恨的原因，兩方都是他試圖激化的對象．
.
所以，只有台派需要一個新平台嗎？我想，泛藍族群也挺需要的．
.
現在解決臉書箝制言論自由的問題，大概有兩條，第一條，請立委諸公或政府，效法澳洲或加拿大，對臉書的行為提出掣肘，這就是一個談判的過程，除了請他們停止言論審查以外，還有其他的解決方法，例如，申訴的機制，懲罰的機制，要知道，如果你是一個論壇經營者，你受理檢舉的人應該要和受理申訴的人一樣多，簡單來說，你有本事關多少人，就要能放多少人，如果你不能受理申訴，那就停止檢舉，只有單方面的檢舉，整體來看，就是對所有使用者進行整體言論自由的縮限，很容易淪為報復式的檢舉，這只是在出賣整體使用者的權益．
.
再來，臉書判定違規次數，基本上是不能消除的，是永久刑罰，一般討論區的處理方式，應該是限制發言天數後即可釋放，臉書則有永久案底，今天一次不合理的罪名成功掛在你身上，他就會逐步的累積，直到你的帳號消失為止，當你被檢舉辱華兩次後，第三次可能因為一點錯誤，而被整體砍除帳號，「因為你過往的罪，所以很合理」．
.
第二條，就是創建新平台的道路，這絕對是可行的，就算短時間內不可能，需要長時間慢慢培養的社群，也好過「什麼都沒有」，當然，我們現在鼓吹關閉臉書，轉移到某某社群，這絕對對台派是一個巨大傷害，因為你明年就是選戰了，現在才想放棄唯一能抵抗親中勢力的武器，說要造一個新的，根本是緩不濟急，而且可以說是自殺行為，應避免簡單思維，要就全要，不要就全不要，要移轉到新的平台，就得徹底不使用臉書，或者，只能繼續被祖到任人魚肉，連一點新平台的發想都不被允許，這些，都是因噎廢食，正確的作法是，一面保留現有的工具，一面試著養自己的，把他養大，這就是戰備物資的概念，你要打國外疫苗，也要培養國產疫苗．
.
新的社群平台，是否只能寄望私人企業？民間組織？未必，低能卡當然是個例子，不過他明顯無法容納大量的使用者，以及符合主流使用者的習慣，ｐｔｔ是另一個例子，講白了，他原本是台灣學術網路的資源，以學術性質為原始目的，是吃公家飯的，不過被一群柯糞惡搞成反政府兩岸一家親的極端討論環境，這根本不正常，如果民間有免於言論審查恐懼的需求，政府在公家單位上提供一個平台，也是可以的，是說，農委會都能為了農民，架設代購平台；唐鳳也能為兩千三百萬人，設計出疫苗登記網站，為了國民的需求，為了免於恐懼的自由，政府提供一個言論自由的平台，又有什麼困難？
.
今天是為了避免被境外勢力搞言論審查，社群媒體公司搞言論壟斷，這樣成立的理由，已經具有十足的正當性．
.
至於，「社群移轉」也不是絕對不可能的事，舉個例子，比如徐閉被臉書封鎖，和被瘋狂檢舉後，她移轉到推特，而且短時間就得到龐大的受眾，比她原本的臉書還多，這是一個成功例子，和她的個人特質有關，她的粉絲願意跟隨她到另一個自己不熟悉的地方，但並不是每個人都能成功，像神父切斷臉書去推特大概會吃土，因為推特限制了字數．
.
也不用過度擔憂，人們只能習慣於臉書的介面和使用方式，所以永遠都要被臉書所支配，人們需要的，或許只是一個新容器，比如神父過去也是ｐｔｔ重度使用者，也曾一度認為，自己永遠無法戒掉ｐｔｔ，不過，這其實不難，神父以前根本沒在用臉書，只用ｐｔｔ，轉移的過程，中間一段時間的確不適應，不過後來很快就習慣了，現在根本沒上ｐｔｔ，還怕帳號被砍了，所以偶爾會登入然後下線．
.
這始終是風險考量的問題，如果能有一個新的、合用的平台出現，那短時間內，大家說好，並且同時進入，重新創造並且迅速壯大一個新的社群，並非不可能，在對的時機，找到對的對象，遇到對的事件，大家一起往對的方向行走，就能造起一個諾亞方舟，當初川粉的靈的轉移就是一個例子．
.
不過，以現在的時間來說，冒然轉移或廢棄舊有社群，對台派來說，風險實在太大了，必然流失大量同伴，或者，找不到彼此，失去現有的影響力．
.
新的平台的要件，必然是穩定的，至少要保證存在４、５年以上，坊間過去也有想取代ｌｉｎｅ或者臉書的社交軟體，但他們大概開幾個月，不會經營，就直接關閉了，這是短視近利的行銷邏輯，一開始注定失敗．與其說是社群需要龐大資源才能產生，不如說是策略問題．這就像打線上遊戲，如果我玩一個不到一年就倒的伺服器，我怎麼會捨得讓自己上去練功打怪賺錢呢？搞不好練到了一個高等帳號，馬上系統就倒了，我損失慘重，這樣的遊戲，不會有人想玩的．
.
最後的最後，神父還是要說一件事．
.
你創造的東西，來自於你自己，你吸引人的，是你的記憶，你的觀點，你的魅力，你的畫工，你說故事的能力，你的智慧，你和你的夥伴共享的，是專屬於你們的小秘密，而人與人之間所連結起來的，叫做革命情感．
.
讓我們離不開的，並不是臉書．
.
我們離不開的，其實是彼此，ｂｒｏｔｈｅｒ．
.
.
本篇文章的完成　感謝　＃Weitung_Chen　＃使徒行者　＃Jean　的贊助
.
【贊助神父的菸　尋找諾亞方舟】
https://g6m3kimo.blogspot.com/p/blog-page.html

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