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[爆卦]布林運算應用是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇布林運算應用鄉民發文沒有被收入到精華區：在布林運算應用這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 布林運算應用產品中有7篇Facebook貼文，粉絲數超過5萬的網紅信傳媒，也在其Facebook貼文中提到， #歷史上的今天 #Google成立 Google總部位於美國加州門洛帕克的跨國科技公司，為Alphabet Inc.的子公司，業務範圍涵蓋網際網路廣告、網際網路搜尋、雲端運算等領域，開發並提供大量基於網際網路的產品與服務。 Google由在史丹佛大學攻讀理工博士的賴利·佩吉和謝爾蓋·布林共同建立...

　同時也有18部Youtube影片，追蹤數超過7萬的網紅電腦學習園地，也在其Youtube影片中提到，【加入】支持電腦學習園地 https://www.youtube.com/channel/UCYkWZY6-NlkU6qEkEtK3s0Q/join ✅購買完整課程內容 https://shopee.tw/alyoou ✅請【訂閱】我們的頻道 如果這部影片對你有幫助的話，請幫我按個讚，給我點...

「布林運算應用」的推薦目錄

布林運算應用 在 PanSci 泛科學 Instagram 的最佳解答

2021-01-12 07:46:47

#科語錄 你知道現在電路的運算基礎是怎麼打下的嗎？ 邏輯設計的運算採用布林代數，但是第一個將布林代數應用於電路上的，卻是被稱為「資訊理論之父」的夏農 (Claude Elwood Shannon)。 而他的碩論《繼電器與交換電路的符號分析》，更被後世譽為資訊時代的大憲章。 _ 從小就喜歡搞電...

  • 信傳媒

    布林運算應用 在 信傳媒 Facebook 的最佳解答

    2021-09-04 12:17:39
    有 8 人按讚

    #歷史上的今天
    #Google成立

    Google總部位於美國加州門洛帕克的跨國科技公司，為Alphabet Inc.的子公司，業務範圍涵蓋網際網路廣告、網際網路搜尋、雲端運算等領域，開發並提供大量基於網際網路的產品與服務。

    Google由在史丹佛大學攻讀理工博士的賴利·佩吉和謝爾蓋·布林共同建立，因此兩人也被稱為「Google Guys」。

    Google自創立起開始的快速成長同時也帶動了一系列的產品研發、併購事項與合作關係，而不僅僅是公司核心的網路搜尋業務。Google公司提供豐富的線上軟體服務，如雲端硬碟、Gmail電子郵件，包括Orkut、Google Buzz以及Google+在內的社群網路服務。

    同時也以應用軟體的形式進入使用者桌面，例如Google Chrome網頁瀏覽器、Picasa圖片整理與編輯軟體、Google Hangouts即時通訊工具等。另外，Google還進行了行動裝置的Android作業系統以及Google Chrome OS作業系統的開發。

    2011年5月，Google的月獨立訪客數量首次超過十億，與一年前同期的9億3100萬相比增長8.4%。Google也是首個取得該資料里程碑的網站。

    其安卓系統至今為止仍是行動端的主要作業系統之一，Google也可以說是現在科技界的龍頭。

    Google公司因應全球使用者的需求，在美國及世界各地建立資料中心。至2013年底，Google公司已在美國（6處）、智利、比利時、愛爾蘭、芬蘭、新加坡及台灣設有共12處資料中心，另還有其他資料中心籌建中。

    其中台灣資料中心是Google在亞洲最大的資料中心，以進軍亞洲的雲端產業，而該資料中心有機器人為主題。

    #google #搜尋引擎 #作業系統 #網際網路 #台灣
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  • 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

    布林運算應用 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文

    2021-07-27 11:56:34
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    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

  • 財經狙擊手 - 股市阿水

    布林運算應用 在 財經狙擊手 - 股市阿水 Facebook 的最佳解答

    2021-04-03 17:38:50
    有 22 人按讚

    大家好，我是股市阿水，
    我說一個實際的數據給大家了解：
    目前挖礦在不計設備折舊下，100萬投入、"實際月收8萬~9萬"
    最少只需不到五萬塊就能開始自己的小礦場，
    幫自己"每月加薪2000~3000元"，
    只有幾台的情況下，完全可以自管、日常也不用管它、且因為完全你自建，不會被詐騙的風險。
    (此為實際收入，計算標準以2020/3 比特幣&以太幣全網算力及換算台幣價格計算、已扣除電費成本)

    而這，只是阿水要交的初階班的最簡單的東西，
    一堂課只花你2600元不到，

    初階班在3/27上完課之後，因為幣值的上升，
    所有完成步驟的人，已經現賺1200新台幣，
    整個課程你什麼都還沒投資，已經先把課程費用賺一半回來了，

    有些人說，阿水你不務正業了嗎？
    不，其實是因為你們不知道我平常在做什麼：

    我曾任納斯達克上市公司IT部門主管、較為人知的身份為專職台股投資人，
    大家不知道的是，因為接觸資訊科技的關係
    在比特幣出現的數年內，阿水就已經開始在接觸比特幣
    也已經在這個圈子很久，只是一直專注在股市而非區塊鏈市場教學

    2011 年 中華電信全國電信大賽、10,547組報名參賽，獲得應用創意分組全國冠軍
    2013 年開始接觸比特幣，購入並持有比特幣。
    2018 年開始投資比特幣中國礦場
    2020 年協助多人在台灣創立自有礦場及維運

    ※第一個橫跨台股&區塊鏈交易的投資人。
    ※第一個將布林通道應用在區塊鏈交易的專職投資人

    阿水特別設計了兩個課程：
    一個為☆☆☆區塊鏈初階班☆☆☆
    一個為★★★區塊鏈實戰班★★★

    先說說：

    ☆☆☆區塊鏈初階班☆☆☆：

    什麼是區塊鏈？什麼是比特幣？一大堆奇奇怪怪的幣到底是不是泡沫？

    這個課程適合完全不懂的人，卻想從真正投資過礦場、建設過礦場，
    操作過大量交易並投資過區塊鏈的多年老手身上學東西的人

    只需有基本電腦知識(就是能開機、關機、上網、懂簡單電腦操作)
    就適合上。

    阿水從0教你認識什麼是虛擬貨幣包括：

    § 最淺顯易懂的區塊鏈原理教學。
    § 虛擬貨幣市場安全嗎？什麼是穩定幣？
    § 比特幣？以太幣？泰達幣？這些是什麼？
    § 該怎麼買比特幣？以太幣？什麼是交易所？如何挑選安全的交易所？
    § 該怎麼挖礦？買不到顯示卡還能挖嗎？
    § 三種投資虛擬貨幣的方法：直接挖礦、合約投資與直接交易買賣虛擬貨幣投資
    § 什麼是礦池？礦場？分潤規則又是什麼？挖礦工具又是什麼？
    § 什麼是冷錢包？熱錢包？虛擬貨幣如何避免駭客？
    § 認識比特幣稅務問題
    § 虛擬貨幣騙局多，該怎麼判斷？
    § 買東西也能用虛擬貨幣刷卡？怎麼做？

    在這堂課中，阿水會幫你整理最實用的資訊

    在上完這堂課之後，只要融會貫通，你將有能力：

    ● 理解區塊鏈原理、區塊鏈市場現狀。
    ● 能快速判斷什麼是詐騙，什麼是真實的應用。
    ● 了解如何在現在買不到顯卡的情況下，取得挖礦硬體
    ● 有能力取得虛擬貨幣、並能順利將虛擬貨幣換成新台幣 (反之亦然)
    ● 用信用卡刷虛擬貨幣購買日常生活用品

    讓你快速從完全不懂，也能對虛擬貨幣有一定的認識

    我知道一定會有人覺得，這些資料你去GOOGLE也能找到部份資訊

    但是別忘了，
    系統性的整合，才是幫你省下大量的時間
    實戰化的教學，才是你的礦場能真正運作的訣竅

    搜尋資訊簡單、整合資料困難
    建立觀念簡單、有正確且系統的觀念困難
    踏入區塊鏈簡單、熟稔市場運作困難
    問網友建議簡單、找有建立過中小型礦場經驗的人困難

    目前網路上找的到的，大都是看好賺才接觸的人
    但既不會避免風險，也沒有能力教你如何穩定管理幾十台甚至上百台礦機
    因為有一部份人，本來就只是想投機、而不是投資

    行動帶來改變、
    若是連"機會"你都不願意了解，
    只會用不知道哪裡來的偏見來看待這件事
    又怎能抱怨上天不給你"機會"?

    阿水當年就是外商公司的在台資訊最大主管
    掌管數個橫跨多縣市的機房、伺服器、網路設備

    線上付費直播教學、免費一年期無限次重看

    你當然可以選擇網路上不知名的網友告訴你：這風險很大、虛擬貨幣就是浪費電

    但投資從來不是別人都在做，你才來踏進這個市場
    你想聽不懂的人亂講？還是你想"好好"又中立的理解這個機會?

    上課時間：官網随時付費與註冊完成，隨時觀看：
    上課時長：長達300分鐘以上完整課程
    重複觀看：有，提供課後免費一年期無限次重看。
    課程費用：

    原價3600元，限時報名打71折
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    報名方式：

    1. 先連到官網：
    https://waterstock.tw/blockchain_elementary

    2. 點擊報名課程，完成付費與官網註冊

    3. 在會員專區，觀看課程

    如果有任何問題：
    比如沒收到確認信、沒收到上課連結
    請寄信到 waterstock888@gmail.com 或者 股市阿水Line@ 唷

    等等，你以為這樣就沒有了嗎？
    還有更強大的交你怎麼免費使用下單機器人進行期貨與現貨對鎖
    是真正低風險的套利交易，

    而這些交易系統，
    都是經過

    新加坡金融管理局(MAS)
    以及
    美國 FinCEN (金融犯罪執法局)核發的 MSB 監管牌照

    透過正當的大型網站，才是真正金融交易
    而你不用擔心你不懂，這些我在實戰班內，還會再教你怎麼做

    學會初階班，能會懂區塊鏈
    學會實戰班，能懂區塊鏈套利與交易

    目前區塊鏈套利的年利率在15%~50%
    (而且選對時間，比如美金低點的現在，正是好時機)
    你的投資現在有年利率15%嗎？

    ★★★區塊鏈實戰班★★★：

    阿水教你用布林通道，以及自動化的交易機器人，處理繁瑣的24hr都能交易的虛擬貨幣市場
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    優惠來了！
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    阿水教你怎麼使用現有的免費資源，搭配阿水自己的布林通道戰法
    這堂課將教你：

    § 布林通道 實戰多種虛擬貨幣交易技法
    § 網格交易、自動化交易設定與策略分享
    § ETH 挖礦工具選擇：Gminer、T-rex、Phoenix
    § 如何挖以太幣獲得比特幣的教學 (算力販售)
    § 個人礦機搭建實例教學 (包括優化、傻瓜超頻法、免費自己遠端管理、算力運算、認識tdp..等)
    § 認識去中心化新融中心 DeFi (認識風險)
    § 教你怎麼在交易所快速交易各類虛擬貨幣

    基本上我希望是你同時報名了初階班的人，再來報實戰班
    現在這個市場24hr可交易
    同時也有免費的交易機器人可以設定
    都不需要再另外買付費軟體

    同時提供一個月的免費課後line群(視情況延長或到期解散)
    讓你有問題就能問。

    而且阿水的管理經驗會教你怎麼在一般人都能了解的情況下

    如果你初階與實戰一起報
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    上課時間：2021/4/17(六) 下午1:30 ~ 5:30
    上課方式：付費私人直播 (上課前三天與當天E-mail通知唷)
    重複觀看：有，提供課後免費一年期無限次重看。(無法直播觀看的人也可以看影片)
    課程費用：

    原價11500元，限時報名打67折
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    區塊鏈實戰班付款方式(二選一)：

    1. 線上刷卡(7688元)
    https://core.newebpay.com/EPG/waterstock/8eTY6U
    (線上刷卡者無須填寫底下的表單

    2. 直接轉帳(7050元)

    銀行代碼：土地銀行
    銀行帳號：032-001-51370-1
    分行：台南分行
    戶名：諾亞方舟科技有限公司

    轉帳後請務必填寫以下表單
    以利通知上課及查帳還有發票通知唷。

    https://forms.gle/uhTVsz5nX7wkdLG46

    (付款完兩個工作天內會確認報名成功信件、大家放心，每一筆款項阿水都會請員工查帳唷)

    如果有任何問題：
    比如沒收到確認信、沒收到上課連結
    請寄信到 waterstock888@gmail.com 或者 股市阿水Line@ 唷

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