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

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充飽電的中段吸力可以連續吸42分鐘，對於清掃整個家裡我覺得非常足夠。
加上獨家的地板電動吸頭，集塵量高達98%！
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還是幾乎無微塵排放！
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完全不佔家裡的空間。

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毛髮就會直接被截斷、吸入進去！
臥室地板的滿地長髮終於不用再彎腰慢慢撿，
也不必擔心卡在吸頭上，一段時間就要清理
這個超優秀設計，對於家裡有長髮的女生真的特別有感。

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功能性大升級，完全不放過家裡死角，
把家具縫隙、沙發床墊縫隙、臥室地毯，都吸的乾乾淨淨。
個人覺得沙發吸頭、扁平長狹縫吸頭的使用度非常高！

✔迷你床墊吸頭-

吸頭搭載了靜電絨毛，不只灰塵、塵螨，連床墊上的細小毛髮都能吸掉，中央進氣孔設計讓整支刷頭的吸力是很平均好推的。

✔沙發/布質吸頭-
客廳沙發是小朋友最常待的地方，也是我加強清潔的區域，用這個布質吸頭可以輕鬆吸掉沙發、地毯上的毛髮灰塵，搭載靜電絨毛，所以連小朋友的絨毛玩偶也可以吸喔。

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針對特別難伸進去的死角，像是抽屜底、汽車座椅下面，都可以用軟管伸進去吸乾淨。
✔扁平長狹縫-
可以延伸到27公分，要吸窗框邊角、臥室門縫、墊子縫隙都非常好用！

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🉐ZB3301/3302AK常見問答集

1. 濾網
1）HEPA濾網可以水洗，勿用洗潔劑，清水沖洗即可。洗後請充分陰乾即可重複使用。若沒有乾燥就裝回去用，會有臭味。
2）建議濾網一年更換一個。
3）濾網型號EF150，建議售價$990。內容物為HEPA內濾網二入組。共有2個濾網，一個濾網可用一年，$990可用兩年！

2. 電池部分
1）充電四小時即可充飽。
2）充飽電中段吸力約42分鐘強段吸力約16分鐘。
3）正常使用狀況下，電池壽命約1.5-2年。
4）建議勿將吸塵器用到完全沒電才去充電，這樣容易減損電池壽命。
5）換新電池報價$2900。可致電伊萊克斯客服約定收取機器回原廠維修工程師協助換新。

3. 吸頭部分
1）箱內配備的四大吸頭，
A. 彈性軟管$2000
B. 沙發/布質吸頭$1500
C. 扁平長狹縫吸頭$1800
D. 零纏結迷你床墊吸頭$1500
2）另附充電座與二合一隙縫小吸頭，二合一吸頭收納於充電座內。

4. 保固部分
伊萊克斯吸塵器商品一律兩年保固，保固期間內享免費到府收送機器維修服務。無須請假自己帶著機器跑維修站。伊萊克斯免付費客服專線：0800-888-259

5. 電壓部分
伊萊克斯充電式吸塵器為國際電壓，全世界都可以適用。需自備轉接頭就是了。

瑞典伊萊克斯PURE A9 高效能抗菌空氣清淨機/新機Flow A4 抗菌空氣清淨機 #完美管家二合一無線HEPA吸塵器 同步開團！

✔️表單：https://gbf.tw/we6rz
✔️圖文：https://is.gd/BXOgAz

日益嚴重的空污問題，加上流感及疫情影響
空氣清淨機已是為家庭必備的家電
尤其是有小孩、寵物的家庭
至少一定要有一台有HEPA 13級濾網的空氣清淨機
HEPA 13級濾網►能濾除奈米級H1N1病毒(A型流感病毒) 和細菌！

伊萊克斯PURE A9 質感美型，一眼就擊中我的心
（與其都要花錢為什麼不買外型美的？）

上一團伊萊克斯高效能抗菌空氣清淨機PURE A9
大家收到後都很喜歡．北歐風外型質感好
PURE A9不只美型，功能也很強大
獨家立體氣旋科技全方位進風．多達5層的過濾系統
360度 HEPA 13級抗菌濾網，能達到99.99%以上的抗菌能力
還可透過Wi-Fi、App遠端智慧監控
媽媽們很在意的音量也只有16.5低分貝，真正超靜音！
還有一個很重要的，PURE A9 #可以除甲醛！！
2020消保處公布市售10個品牌的空氣清淨機淨化效能抽驗，伊萊克斯PURE A9 #所有評比都是冠軍!

這次開團PURE A9只有大坪數的PA91-606
而且因為晶片大缺貨 #只有100台，售完不補

【#空氣品質監測系統】
PureSense感應系統搭載了高敏度感測器，
能精準且即時的監測住家空氣，
有時候連我自己都還沒發現房間的空氣品質有變化，
PURE A9就已經透過四段式藍、綠、橘、紅色來讓我知道空氣狀態不對了，
並且搶先一步自動調整過濾效能。

【#3D立體的潔淨效果】
五角設計的機體，產生立體的螺旋氣流，
620CADR的超高換氣率，可以平穩深入家裡的每個角落。
因為是圓筒狀的濾網設計，從任何方向都能有效吸入淨化，
能一次性的對整體居家空間有效潔淨。

【#夜間睡眠模式】
當PURE A9感應到房間的燈都關了，
就會自動關閉螢幕，進入夜間睡眠模式，
加上比安靜的圖書館、耳語聲還更小的16超低分貝，
就算晚上在臥室休息，
也不會被打擾到，更不會產生噪音壓力。

【#智能濾網設計】
濾網使用時間可達9000小時，
會自動偵測濾網的壽命，
幫你顯示在app上，
忙碌的爸媽也不怕忘記更換濾網的時間，
而影響清淨功能。
有了人體工學把手可以更輕鬆的更換濾網。

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🟪小坪數可買最新款Flow A4 抗菌空氣清淨機(適用16坪)
新款FA41-403系列
業界首創UV光殺菌五重過濾系統，先將病菌過濾在HEPA13級濾網上，抗菌層使病菌失去活性，再用UV光殺死！
各項除菌抗病毒數據能與PureA9並駕齊
為伊萊克斯高C/P值中階抗菌機種
前250名下單Flow A4，再贈「711禮卷$500元」

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【優惠筆記】

📌((限量100台))高效抗菌智能旗艦清淨機Pure A9(PA91-606GY 優雅灰)
➡️團購價下殺63折$18,500元 (原價$29,400)
➡️贈「(新款)活性碳淨味抗菌濾網市價$4,500元」包含原廠內附的，等於兩年不用買濾網
➡️單筆滿15000元上網登錄再送可攜式真空保鮮組

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📌Flow A4 UV抗菌空氣清淨機最新款
➡️團購價下殺65折$10,900元 (原價$16,900)
即贈「專用濾網市價$2,500元」包含原廠內附的，等於兩年不用買濾網
➡️獨家加碼前250台，即贈「711禮卷$500元」

📌【單筆滿15000元再送可攜式真空保鮮組】
贈品不累計，購賣完成後須於8/31前上網註冊產品
滿額贈品於10月中依序寄出，若有延遲請耐心等待

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🟪伊萊克斯完美管家二合一無線HEPA吸塵器 同步開團

✔️表單：https://gbf.tw/we6rz

上團三天熱銷800台的 #伊萊克斯吸塵器，因為有很多粉絲沒有買到，這次廠商提早到貨特別跟他們拜託維持上團一樣優惠！
因為其實全球晶片大缺貨，這次進貨的價格已經上漲許多。
市面上這種擁有大全配吸頭的吸塵器都要破萬以上，這台CP值真的超高，買到賺到
超殺破盤價加上四個全配吸頭，價格不到5000元！

📀可水洗的HEPA等級濾網，過濾效果更進化
📀渦輪鋰電科技，提升吸力、續航力更持久
📀瞬效集塵科技，大贏他牌吸塵器的98%集塵率
📀獨家毛髮截斷科技，地板頭髮也能輕鬆清
📀180度靈活吸頭，家裡各處死角都無所遁形
📀500g輕量化的無線設計，女生也好吸好拿
📀LED前頭燈設計，方便吸桌下、床下、門後
📀可站立式設計，打掃好便利，更不佔空間

新一代的完美管家是強力渦輪馬達搭配雙電動吸頭，
所以 #電池容量比前一代提升10%，
電池的續航力更持久！
充飽電的中段吸力可以連續吸42分鐘，對於清掃整個家裡我覺得非常足夠。
加上獨家的地板電動吸頭，集塵量高達98%！
磁磚地板、木質地板、石材地板、地毯都能快速清潔。

可以直接水洗的 #HEPA等級的內外雙層濾網
對PM2.5有99.99%的過濾效果、能對抗塵螨等過敏原，
還是幾乎無微塵排放！
對0.3微米粒徑微塵過濾效果達92.7%，
是市面上其他牌吸塵器的3.8倍！

媽媽們最怕吸塵器太重、操作不順手，
但完美管家二合一無線HEPA吸塵器吸塵器重量 #才500g，還是最便利的無線設計
嬌小女生自己使用也非常OK，
不用受限插座位置、家具多，走到哪直接吸到哪，
搭配完美管家的180°靈活吸頭，真的很好用。
吸完就隨手一放，不用靠牆就可以站立，
完全不佔家裡的空間。

還有我自己超級滿意的 #毛髮截斷功能👍
只要開機之後，輕踩踏板5-10秒，
毛髮就會直接被截斷、吸入進去！
臥室地板的滿地長髮終於不用再彎腰慢慢撿，
也不必擔心卡在吸頭上，一段時間就要清理
這個超優秀設計，對於家裡有長髮的女生真的特別有感。

這次開團還附了4種實用度超高的吸頭，
功能性大升級，完全不放過家裡死角，
把家具縫隙、沙發床墊縫隙、臥室地毯，都吸的乾乾淨淨。
個人覺得沙發吸頭、扁平長狹縫吸頭的使用度非常高！

✔迷你床墊吸頭-

吸頭搭載了靜電絨毛，不只灰塵、塵螨，連床墊上的細小毛髮都能吸掉，中央進氣孔設計讓整支刷頭的吸力是很平均好推的。

✔沙發/布質吸頭-
客廳沙發是小朋友最常待的地方，也是我加強清潔的區域，用這個布質吸頭可以輕鬆吸掉沙發、地毯上的毛髮灰塵，搭載靜電絨毛，所以連小朋友的絨毛玩偶也可以吸喔。

✔彈性軟管-
針對特別難伸進去的死角，像是抽屜底、汽車座椅下面，都可以用軟管伸進去吸乾淨。
✔扁平長狹縫-
可以延伸到27公分，要吸窗框邊角、臥室門縫、墊子縫隙都非常好用！

這次開團同步還有伊萊克斯攪拌棒優惠價格加購！不僅可以用來打蛋、切碎、攪拌、打果汁，當然也可以用來做副食品絞碎，一機多用！
疫情在家煮飯次數大增！有需要的朋友千萬別錯過。

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🉐ZB3301/3302AK常見問答集

1. 濾網
1）HEPA濾網可以水洗，勿用洗潔劑，清水沖洗即可。洗後請充分陰乾即可重複使用。若沒有乾燥就裝回去用，會有臭味。
2）建議濾網一年更換一個。
3）濾網型號EF150，建議售價$990。內容物為HEPA內濾網二入組。共有2個濾網，一個濾網可用一年，$990可用兩年！

2. 電池部分
1）充電四小時即可充飽。
2）充飽電中段吸力約42分鐘強段吸力約16分鐘。
3）正常使用狀況下，電池壽命約1.5-2年。
4）建議勿將吸塵器用到完全沒電才去充電，這樣容易減損電池壽命。
5）換新電池報價$2900。可致電伊萊克斯客服約定收取機器回原廠維修工程師協助換新。

3. 吸頭部分
1）箱內配備的四大吸頭，
A. 彈性軟管$2000
B. 沙發/布質吸頭$1500
C. 扁平長狹縫吸頭$1800
D. 零纏結迷你床墊吸頭$1500
2）另附充電座與二合一隙縫小吸頭，二合一吸頭收納於充電座內。

4. 保固部分
伊萊克斯吸塵器商品一律兩年保固，保固期間內享免費到府收送機器維修服務。無須請假自己帶著機器跑維修站。伊萊克斯免付費客服專線：0800-888-259

5. 電壓部分
伊萊克斯充電式吸塵器為國際電壓，全世界都可以適用。需自備轉接頭就是了。