◢ DIY木器傢俬維修班 舊生分享 ◤
湛先生：「好實用，學到好多嘢！有時簡單工程唔洗刻意搵師傅，準備好工具就可以用！」

#DIY木器傢俬維修班 教你維修/翻新櫃身、面板、門鉸、揀選合適材料🪓
🔸 更換大門門鉸及門鎖
🔸 手掃漆/磁漆施工實習
🔸 維修廚櫃/木傢俬櫃門（更換封邊條及門鉸）
🔸 認識木門及五金種類：
－空心門，實心門，實木門，環保心門，鋁蜂窩門
－日字較，十字較，油壓較，暗氣鼓，明氣鼓
－珠鎖，荷包鎖，掛門鎖
等等等等
📅 開班時間表👉🏻👉🏻https://bit.ly/3B8cQC9 📅

除咗木器，屋企大小維修都可以自己搞掂，求人不如求己 #家居維修DIY班 一日學晒家居維修技巧同知識！
🔸 3.5小時現場實習班，20＋ 實習項目
🔸 200 分鐘網上理論課 無限次重溫
🔸 永久免費師傅支援，終生受益
📅 開班時間表👉🏻👉🏻 https://bit.ly/3jKSKqx 📅

========================
想自己DIY維修又怕唔識整衰？為香港人而寫嘅 ＃DIY家居維修工具書《家居維修翻新50問》面世啦！📚 圖文並茂，＞100 條影片QR code，簡單易上手💪
憑單據報名 #裝修學院 家居維修DIY班仲有$100優惠！🤩 各大書局、裝修MALL有售：https://bit.ly/3yDU19b
=========================
👷 裝修佬 - 香港一站式網上裝修平台👷
📐【裝修爛尾要搵幫手】https://bit.ly/3tzu5sU
🛒【Mall優惠】http://bit.ly/34qchEl
💥【裝修測試】https://bit.ly/3eeuoB6
📚【專欄文章】http://bit.ly/2LyQXno
#香港一站式網上裝修平台 #幫你揀選最適合你嘅裝修佬 #裝修 #裝修佬 #裝修案例

👨‍💼修法說明會，協助產業「轉廢為能」！
#說明會影片已經上線囉🎉🎉🎉

為使法規與時俱進，因應產業運作實務，經濟部日前修法納入能源化相關再利用用途及拓展再利用產品之工程應用，並導入即時追蹤系統（GPS）強化鋼爐碴再生粒料流向管理，「#經濟部事業廢棄物再利用管理辦法」已於6月24日修正發布。

為了讓業界朋友更了解這次修法內容，工業局特別舉辦三場線上法規說明會，共吸引超過 500 人參與，重點說明本次修法「興利」及「防弊」內容：

#興利

✅延長高價值（如稀貴金屬）及低運作風險（如水泥等依商品檢驗法規定應施檢驗之產品）再利用產品許可年限；

✅於有機及可燃廢棄物再利用種類新增「生質能原料」、「固體再生燃料原料」用途；

✅明定鋼爐碴之控制性低強度回填材料（CLSM）可供作管溝回填及公共工程道路相關回填使用，非構造物用預拌混凝土則可供作非構造物及製造業與倉儲業廠區建築物主要構造以外用途使用。

#防弊

✅要求鋼爐碴再生粒料清運機具應裝置即時追蹤系統（GPS）及申報聯單，強化流向追蹤管理，並正面表列各項再利用產品品質標準；

✅增列得要求再利用機構停止收受廢棄物之違規樣態，及於高風險性再利用種類增訂再利用用途產品貯存量超過前6個月之累積銷售量時，應停止收受廢棄物之規定，避免因再利用產品無市場需求而衍生不當運作。

🙋‍♀️完整線上說明會影片已經上線囉！
想更詳細了解本次修法內容的朋友們，歡迎點擊下面連結觀看👇
👉https://www.youtube.com/watch?v=Jp26LTu67-U

📰經濟部工業局新聞稿：https://www.moeaidb.gov.tw/ctlr?PRO=news.rwdNewsView&id=36622

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

旬のきのこをたっぷり3種類使って、旨味が詰まった「作り置き」レシピをご紹介します♪
簡単に作れてちょっとした副菜にぴったりです！季節の味わいを楽しんでくださいね！

■調理時間：20分

■材料（2〜3人分)
・エリンギ：1パック(100g)
・まいたけ：1パック(100g)
・しいたけ：4枚
・a. 水：150cc
・a. だしの素：小さじ1/3杯
・a. しょうが（すりおろし）：小さじ1杯
・a. みりん：大さじ2杯
・a. しょうゆ：大さじ2杯
・a. 輪切り唐辛子：1本分
・ごま油：大さじ2杯

■作り方
1. エリンギは、2〜4等分に裂きます。まいたけは大きめにほぐします。
2. フライパンにごま油を引いて熱し、①、しいたけを焼き目がつくまで中火〜強火で焼きます。
3. まいたけとしいたけを取り出し、エリンギを全面しっかりと焼き、清潔な保存容器に移します。
4. ③のフライパンに (a) を入れて、煮立たせます。
5. 熱いうちに注ぎ入れ、粗熱が取れたら冷蔵庫で保管します。※保存期間は冷蔵2〜3日を目安に、お早めにお召し上がりください。

■コツ・ポイント
・きのこは水分が出やすいので中火〜強火で炒めるのをおすすめします。
・エリンギは手で裂くと、断面に凹凸ができ、味がしみ込みやすくなりますよ。小さめに割く場合は、火通りも早くなるので、様子をみて③の工程は省いてください。

おすすめ動画TOP3をご紹介
↓詳しいレシピはこちら↓

【かぼちゃのおかずレシピ集】旬食材！栄養＆ボリューム満点！
https://www.youtube.com/watch?v=3aYL_VMeH6w&t=2s

【エリンギレシピ集】コスパ最強！家呑みにもおすすめ♪絶品おつまみレシピが満載
https://www.youtube.com/watch?v=H9Fljaz_GR8

【作り置き副菜レシピ集】あとひと品に困ったら！常備しておくと便利♪
https://www.youtube.com/watch?v=gNekAoZp3bo

◆チャンネル紹介◆
macaroni（マカロニ）の料理動画を配信するチャンネルです。
「食からはじまる、笑顔のある暮らし。」をコンセプトに、節約、時短、作り置きなど今すぐ活用したくなるアイデア満載のレシピ動画をお届けします。

時々ずぼら、時々はていねいに。
忙しい毎日を自分らしく暮らすためのお手伝いができれば嬉しいです。
動画へのコメント・レシピのリクエストもお待ちしております。

◆アプリ限定のレシピ動画と記事もあります◆
料理ジャンルで検索できる便利なmacaroniアプリはこちらからダウンロードして見てくださいね☆
https://t8hmv.app.goo.gl/EMPQ

◆チャンネル登録はコチラです◆
https://www.youtube.com/channel/UC6vzXCyUFiz0wMF6aIe7Isg?sub_confirmation=1

◆SNSでも料理動画とグルメニュースを毎日配信しています◆
・instagram
　https://www.instagram.com/macaroni_news/
・facebook
　https://www.facebook.com/macaroni.jp/
・twitter
　https://twitter.com/macaroni_news

#きのこ
#作り置き
#簡単レシピ

●●今天的影片又介紹了使用豆腐渣粉製作的減醣銅鑼燒。
為了在控製糖分的時候也能吃到，所以不使用砂糖來做。
裡面的紅豆餡也是上次介紹的不用砂糖做成的發酵紅豆餡。
另外，甜味使用了羅漢果的甜味劑和可以作為腸內細菌飼料的菊薯糖漿。
只是材料計量和混合而已，用平底鍋用小火烘烤。
如果做發酵紅豆餡的話，請一定試著做一下。
影片內使用的糖漿作為低GI食品在歐美非常受歡迎。 最近在日本也開始看了。
如有興趣的話會刊登在下面，請看一下。

〜材料（４個分）〜
豆渣粉 (超細粉) 20g 加10g 計30g
羅漢果甜味劑 10g
泡打粉 5g
米粉 2g
味琳 10g
有機菊薯糖漿 (益生元甜味劑) 10g（蜂蜜和寡醣也可以代用ok）
水 50ml

鮮奶油 100g
羅漢果甜味劑 10g

【相關影片】
發酵紅豆餡 → https://youtu.be/C18bJN7FNNk

【豆渣粉】
蝦皮購物 - https://shp.ee/zzd5qah

【泡打粉・米粉】
在家樂福買的

【味醂】
使用日本製的『本味琳』


【羅漢果甜味劑】
iHerb - https://iherb.co/iwMvo9H

【有機菊薯糖漿 (益生元甜味劑)】
iHerb - https://iherb.co/btPGeWE

從下述鏈接iHerb購買的話，新會員可以扣$5美金，舊會員可以打95折
自己輸入時→介紹代碼 ASY5639
iHerb網站→ https://iherb.co/WmES56X

《羅漢果甜味劑是什麼？》
●生酮批准
●零熱量
●零血糖
●Non-GMO 項目驗證
●白糖替代品
●零淨碳水
●1:1 糖替代

一千多年前
在亞洲偏遠的高山高地，僧侶通過冥想劑修復、祈禱、純淨生活獲得了啟示。僧侶們發現了一種稀有的水果，因其甜味而倍受珍視。這種神聖的水果被稱為羅漢果，被用於長生不老藥中以增加氣，即生命能量。現在，您可以在我們的 Lakanto® 產品中享受這種無罪惡感的甜味！

我們仍然在同一原始地區，並根據傳統和環境方法，為 Lakanto 種植和收穫羅漢果。

Lakanto 由高純度的羅漢果提取物和 Non-GMO 赤蘚糖醇的專有混合物製成，是美味的零熱量混合物，具有豐富的糖味。


《Zint, 有機菊薯糖漿是什麼？》
●益生元甜味劑
●100% 純正
●膳食補充劑
●有效的益生元
●低血糖指數
●促進減重
●NON-GMO工程認證
●不含麩質
●美國USDA有機認證
●猶太潔食認證

誰說健康飲食不能是高興的？雪蓮果根具有低血糖指數、低卡路里和減重的好處。它的秘密在於它的成分——低聚果糖 (FOS)。作為一種有效的益生元，FOS 讓結腸不代謝掉人體系統中的有益細菌，並為其提供營養。反之，健康的腸道微生物群對您的健康、腰圍和情緒健康有很大的益處。

Zint 的不同之處：雪蓮果植物的黃色花可在秘魯南部海岸家庭農場的理想條件下開花。一旦受壓，新鮮果汁的熱量降低，並成為一種類似蜂蜜的深色富含營養的糖漿，具有雪蓮果的多種健康益處。


在Instagram上每天的飯也會上傳，如果可以的話請關注。
感謝您一直以來的鑑賞。
Instagram：
https://www.instagram.com/nihonjinfufu/



#日本夫婦在台灣 #減醣甜點 #減醣食譜

速水もこみちです！M'sTABLEへようこそ！簡単なものから手の込んだものまで様々なジャンルのレシピをご紹介します！他にも、いろんな動画も配信していきますので、ぜひ楽しんでください！

＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿

◎黄金五目炒飯
【材料／分量】
むき海老えび　 　１２尾
おろししょうが 　小さじ１
たけのこ　　　　５０ｇ
人参　　　　　　１/４本
焼き豚　　　 　　６０g
サラダ油　　　　大さじ２
卵　　　　　　　２個

ご飯 　　　　　　２人分
塩、胡椒　　　　各少々
酒　　　　　　　大さじ１
鶏ガラスープ　　小さじ１
グリンピース　　大さじ２
長ねぎ　　　　　１／３本

＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿
【調理工程】
①　人参、たけのこ、粗みじん切りに、焼き豚は１ｃｍ角程度に切る。
②　むき海老は、背を開く。
③　卵1個を溶いてご飯に混ぜる。
④　フライパンにサラダ油を熱し、にんじん、たけのこ、生姜を入れてある程度火が通るまで炒め海老、焼き豚を入れ、炒め合わせる。③のご飯を広げて入れて、ほぐしながら炒める。グリーンピース、ガラスープの素を入れて炒め合わせる。
⑤　④の中央を開けて残りの卵1個を溶いて流し入れ、卵に火が入り始めたら、混ぜて、
塩、胡椒で味をととのえ、みじん切りにした長ねぎを加えて絡め、仕上げに酒を入れて絡めて盛り付ける。

※五目は５種類ではなく、具だくさんのという意味。

＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿

♢チャンネル登録はこちら！
https://www.youtube.com/c/MocomichiHayami
♢Instagram インスタグラム
https://www.instagram.com/mocomichi_hayami/
♢Twitter ツイッター
https://twitter.com/hayami_m_staff
♢公式キッチンブランドサイト
http://www.mocomichihayami.jp/

♢問合せ先（コラボ・タイアップ・その他のご相談はこちらに！）
[email protected]

#速水もこみち#チャーハン#五目炒飯