7年了，終於達成5萬訂閱了! 感謝各位一路的支持!
雖然由於我頻道一路走來，因所發布的影片內容，有變換過不同的領域，所以觀眾群幾乎是斷層式的分開，也就是說，當初訂閱我的那些觀眾們，可能10個已經消失9個以上了。
不過終於還是慢慢一路走到5萬了!

回顧最初，我來YouTube發影片，純粹只是好玩，想記錄一下遊戲的紀念而已，那幾年我甚至幾乎沒看過我那些影片有多少觀看，影片的音樂，也是直接拿一堆流行好聽的日本歌放進去，沒有想過版權問題那些(有版權就沒收益了)。

時間來到『2014.7/17 ~ 2015.3/15』
最初拍的是『衝天跑』 (更早的名字叫:"翻滾小子"/不過現在已經改成"跑Online")。
想當時，我由於家裡沒有電腦，小時候都是跑去家附近的網咖玩，然後影片錄一錄後，透過傳輸線傳到手機裡，再用手機當時下載的影片軟體製的。 所以也可以看到當時的影片都有各種浮水印，以及畫質就很低。

想當初在這款遊戲結識了"艾莉卡奶奶" 還將當時的偶像"ERIC陽光男"納入我的旅團，並花了半年多的時間將旅團(公會)打到總排行前十名，雖然回憶不少，不過後來好像是因為遊戲的台港合併吧 還是怎樣 就遊戲地圖一直就那幾關，就漸漸不上了。
我衝天跑代表作之一的作品 : https://youtu.be/Qv0SOiFYxFU (可以當聽音樂點進去看看)

時間再來到『2015.3/29~2016/5/12』
這段期間都在玩手機遊戲，當時是瘋著名叫『戀舞』的手遊，印象深刻，當時每天搞這遊戲，結交了裡面各式各樣 舞團排行榜上的大佬們，還要求他們拿著寫著我的舞團的名字，來自拍供我做一下影片...(雖然非強迫，但現在在想想都有點小尷尬)，雖然最終，我的舞團有上去總排行第一名過，不過後來因為團內部的某些小團體撕裂，加上我自己也漸漸退遊了，所以就散了(不過舞團應該都還在遊戲上)
那自拍影片 在這: https://youtu.be/RFhMIKP6v44 (音樂因版權緣故消除了)

時間來到『2015/7/31~2016/10/21』
除了玩戀舞以外，當時身為小時候童年回憶，玩過楓之谷的我，最初看到出手機版『口袋楓之谷』，當然也是下載來玩。
記得當時我有將所有職業的各種技能配點/能力值影片，後來是怎樣退了我忘了，不過這款遊戲後來有出『楓之谷M』直接就是口袋楓之谷的全面升級，更加還原pc版了。
口袋楓之谷 我比較能代表的，就是這一部 隱藏密道的攻略: https://youtu.be/-BhW9MXb2rM?t=7
楓之谷M我只有拍過幾部，最具代表的就是這部 M與PC對比 :https://youtu.be/5T_LO6LB0e8

時間來到『2016.05/19~06/07』
當時直接看到『全民飛車』上線，因為小時候就喜歡玩『跑跑卡丁車』看到手機要出這類似的競速遊戲，當然也是來玩了!，且也因為這款遊戲，我竟然還有機會與，曾經跑跑界的傳奇【小草Yue】有過合作...就是他將錄製的影片，由我來後製，並上傳到我的頻道上。 並且當時也是獲得官方親自邀請，當上全民飛車的實習教練... 不過後來也忘了什麼原因，就漸漸沒玩了。
我在全民飛車最具代表的，兩部影片
1.官方親推的我的跑法教學:
https://www.facebook.com/bombspeedtw/posts/648179072000159
2.與【小草Yue】的合作:
https://youtu.be/OI1yV3tVaio

以上，就如我文章開頭提到的，在此之間，由於我沒有電腦，所以這些影片全部都是用手機製作的。
我人生真正意義上的第一台電腦是2016.9/3後才開始的，再有了電腦後，那一段時間幾乎都在玩和沉迷『鬥陣特攻』和『新楓之谷』，在2017年之前的這幾個月，雖然有拍過一些其他遊戲的影片，不過基本上就如我開頭所提到的，就是拍興趣，拍好玩的而已，此時我頻道當時也是真正意義上的『迷茫期』 完全不知道拍什麼，雖然有想像當時崇拜的實況主【阿津】那樣，拍一些恐怖小遊戲，不過我上傳上來，觀看很多甚至連200都沒有w。 (我當時真的超愛看阿津和DE jun的恐怖遊戲影片)，總之這段期間還去玩了些，文上沒提到的數名遊戲，比如GTA5或是看門狗2，大多比較日常隨便的影片都是上傳到副頻道去。

然後時間來到『2017.1/28~未知』
我忘了我最初是怎麼接觸遊戲王的，反正偶然一天看到遊戲王出了手遊戲，我腦海回想到我小學的時期，電視上撥的遊戲王，以及學校附近的書局，常常賣的盜版遊戲王卡片，這些童年回憶的促使之下，我就下載來玩，而我也忘了我是玩了多久，總之在2017.1/28發布了第一部遊戲王影片，雖然接連發了幾次，不過也只是玩玩的心情，隨後還發了其他一些遊戲，比如尼爾自動人形/鬥陣特攻，或是%貓的全劇情錄製，且我當時還挺嚮往【DE jun】的，他當時有拍一連串Steam的其中一個小遊戲【血染小鎮】，我也有試著去拍兩集了，(還記得還因此有和DE jun有過短暫的留言交談)

總之此時頻道完全沒有任何目標，後來我好像是在2017當年的暑假左右吧，連續發了不少關於遊戲王的影片，拍了不少每次新活動的刷法教學，此時頻道也開始比較穩定的更新遊戲王的影片，在這2017的年底那邊，我越來越勤奮的更新遊戲王的影片(也是漸漸有方向了)，不過影片內容，大部分都只是新活動的教學，和少部分的天梯牌組分享。
然後我也忘了最初是怎樣與【阿慶】這名遊戲王的實況主認識的，反正我看FB交友紀錄，大概是2017年6月那邊就與他認識了，然後他在2018年1月中旬那，他當初好像是在跟我聊『關於影片封面的話題』，是的，在此之前，雖然我遊戲王的影片，漸漸地都已經使用電腦來製作了，但我頻道的數百部影片，完完全全沒有製作過封面...

後來他透過網路上的螢幕分享，來教我下載PS與裁剪的技巧，和封面的製作， 在2018 1.15那天 也是我頻道第一部，有製作封面的遊戲王影片，也是在此之後，我的影片就都幾乎有封面了。
在此也是很感謝阿慶，是幫助我的貴人之一。

在學會製作封面後，我當時包括2017年最初的那部包含進來，已經更新了50多部左右的遊戲王影片了(尤其是暑假到年底之間，幾乎都是遊戲王影片)，不過內容就如剛所說的，都滿散的，而我就有想好好的做分類，並來好好的將遊戲王內的各種牌組，來分類開來並介紹! ，感覺也比較整齊，也就有了所謂【實戰系列、應用系列、娛樂系列】。
至此開始我的頻道的方向就基本上非常確定，遊戲王的瘋狂更新，(你們可以回顧看看我頻道那邊，封面製作後就整個很整齊了) 我到現在2021./8/17之間，關於遊戲王的影片，包含實況的話，就已經累積1300部以上了(其中有不少因為音樂版權而刪除了)，而如果不包含實況，只是後製過的精良遊戲王影片的話，就有至少800左右。

然後初次實況，好像是在2018的4月份吧?，不過我還是極少極少開台，遊戲王的影片幾乎全都是用回放的方式(就並非用實況精華的風格)來製作，大概持續到了2019年底附近吧，因為之前回放風格的遊戲王影片，都要配bgm，而我因收到不少bgm版權聲明......，開始漸漸的使用實況精華了至今。

時間來到『2020.5/12~未知』
跑跑卡丁車的手遊版，正式登場，身為愛跑跑的我，當然也是下載開台過數次的，不過由於我沒買什麼設備，導致我直播畫面有點模，且會來看的人也很少，所以就不怎麼播了，不過我私底下都還是有在玩的，並且每季都有達到傳奇車王的段為(S2~S3 那四個月 還是排行前百的不朽)。

時間來到『2020.10/2~未知』
真要說頻道又帶來一次新的轉變，那肯定就是原神了，(相信各位也看到我頻道這兩個月來，原神越來越多)，關於我玩原神接觸的原因，我五篇前的文章，有講述過了，是在2020.9/28 【阿慶】的告知我才知道有這款遊戲，雖然當初實況幾乎都是被罵，觀看極少，訂閱被退不少，不過還是因為愛，還是持續玩著。

也因為原神這款遊戲的原因，我開始常逛B站了(B站比較多詳細的攻略、YT上的不少都是轉載B站的)，偶然的情況下，看到B站一位叫做【溫泉蛋不要蛋】的地母神抽甘雨的影片，我看了看覺得太有趣了，就想試著翻譯看看上傳這裡，不過畢竟B站都有他發過了，所以如果我要發，我就認為我必須要更精緻才行，也算是稍微避嫌一點，所以就額外多花一倍以上的時間來上雙語字幕，(這也是為何我這麼多，地母神的影片都有雙字幕)，如果沒上雙字幕的話，就至少後製的部分要更加的下一點功夫。 ((不過之後的第母神的影片我可能不會再上雙字幕了吧，因為真的有點太花時間了

至於福山大叔是怎麼回事，也是當初看到B站不少UP主都在翻他的影片，然後我點開看了看他5月份抽优菈的影片，發現他狂中行秋! 這點就跟地母神當初抽甘雨的那時候很像! 所以就想來翻看看了~ 看看大家反應了! 且也很好彌補了，地母神極少發片產量很少的空窗期。

總之目前呢，我頻道的主要走向，除了遊戲王的實況和牌組介紹以外，就是原神的翻譯 (目前就翻"福山大叔"和"地母神"這兩人)，以及原神每次的新卡池或是有啥新活動之類的，我也都會嘗試實況，雖然會來看我原神實況的人是少之又少...... 希望我可以漸漸增加原神玩家群的真粉絲們!
(前天的原神實況，我也終於第一次收到某原神玩家的斗內，也真的讓我非常感動...)

總之就是這樣~ 此頻道未來會怎麼樣呢，就讓我們好好見證吧......

另外這是我的Discord交流群，裡面也有原神的交流區，歡迎加入><"
https://discord.gg/VEmVvq3

另外有需要我代打深淵/代抽，或是能來幫助我檢查日本人翻譯影片的，也可加我好友私訊!
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【影片：蘋果 iOS 14.5 將至，科技公司隱私大戰一觸即發】
蘋果 iOS 14.5 加入了一項新功能，程式只有在獲得用戶許可後才能跟蹤用戶數據，蘋果將其視作對用戶隱私的保護。Facebook 則大為不滿，稱這一舉措將迫使小商戶和開發者對原先免費的應用程式收費，從而損害用戶利益。《華爾街日報》科技專欄作家 Joanna Stern 藉助一場祖克柏對戰庫克的人偶拳擊賽，解釋了為什麼蘋果的這次軟體更新會引發一場大戰，以及為什麼這只是互聯網未來格局重塑的開端。封面圖片製作：Preston Jessee for The Wall Street Journal

>>相關影片：下一代 iPhone 什麼樣兒？從三星 Galaxy S21 可窺一二
https://www.wsj.com/video/china/60948279-8F6A-42EB-B3E1-C3A61EF34C8A.html

軟體吞噬硬體的 AI 時代，晶片跟不上演算法的進化要怎麼辦？

作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 23 日 8:00 |

身為 AI 時代的幕後英雄，晶片業正經歷漸進持續的變化。

2008 年之後，深度學習演算法逐漸興起，各種神經網絡滲透到手機、App 和物聯網。同時摩爾定律卻逐漸放緩。摩爾定律雖然叫定律，但不是物理定律或自然定律，而是半導體業發展的觀察或預測，內容為：單晶片整合度（積體電路中晶體管的密度）每 2 年（也有 18 個月之說）翻倍，帶來性能每 2 年提高 1 倍。

保證摩爾定律的前提，是晶片製程進步。經常能在新聞看到的 28 奈米、14 奈米、7 奈米、5 奈米，指的就是製程，數字越小製程越先進。隨著製程的演進，特別進入10 奈米後，逐漸逼近物理極限，難度越發增加，晶片全流程設計成本大幅增加，每代較上一代至少增加 30%~50%。

這就導致 AI 對算力需求的增長速度，遠超過通用處理器算力的增長速度。據 OpenAI 測算，從 2012 年開始，全球 AI 所用的演算量呈現等比級數增長，平均每 3.4 個月便會翻 1 倍，通用處理器算力每 18 個月至 2 年才翻 1 倍。

當通用處理器算力跟不上 AI 演算法發展，針對 AI 演算的專用處理器便誕生了，也就是常說的「AI 晶片」。目前 AI 晶片的技術內涵豐富，從架構創新到先進封裝，再到模擬大腦，都影響 AI 晶片走向。這些變化的背後，都有共同主題：以更低功耗，產生更高性能。

更靈活

2017 年圖靈獎頒給電腦架構兩位先驅 David Petterson 和 John Hennessy。2018 年圖靈獎演講時，他們聚焦於架構創新主題，指出演算體系結構正迎來新的黃金 10 年。正如他們所判斷，AI 晶片不斷出現新架構，比如英國 Graphcore 的 IPU──迥異於 CPU 和 GPU 的 AI 專用智慧處理器，已逐漸被業界認可，並 Graphcore 也獲得微軟和三星的戰略投資支援。

名為 CGRA 的架構在學界和工業界正受到越來越多關注。CGRA 全稱 Coarse Grained Reconfigurable Array（粗顆粒可重構陣列），是「可重構計算」理念的落地產物。

據《可重構計算：軟體可定義的計算引擎》一文介紹，理念最早出現在 1960 年代，由加州大學洛杉磯分校的 Estrin 提出。由於太過超前時代，直到 40 年後才獲得系統性研究。加州大學柏克萊分校的 DeHon 等將可重構計算定義為具以下特徵的體系結構：製造後晶片功能仍可客製，形成加速特定任務的硬體功能；演算功能的實現，主要依靠任務到晶片的空間映射。

簡言之，可重構晶片強調靈活性，製造後仍可透過程式語言調整，適應新演算法。形成高度對比的是 ASIC（application-specific integrated circuit，專用積體電路）。ASIC 晶片雖然性能高，卻缺乏靈活性，往往是針對單一應用或演算法設計，難以相容新演算法。

2017 年，美國國防部高級研究計劃局（Defence Advanced Research Projects Agency，DARPA）提出電子產業復興計劃（Electronics Resurgence Initiative，ERI），任務之一就是「軟體定義晶片」，打造接近 ASIC 性能、同時不犧牲靈活性。

照重構時的顆粒分別，可重構晶片可分為 CGRA 和 FPGA（field-programmable gate array，現場可程式語言邏輯門陣列）。FPGA 在業界有一定規模應用，如微軟將 FPGA 晶片帶入大型資料中心，用於加速 Bing 搜索引擎，驗證 FPGA 靈活性和演算法可更新性。但 FPGA 有局限性，不僅性能和 ASIC 有較大差距，且重程式語言門檻比較高。

CGRA 由於實現原理差異，比 FPGA 能做到更底層程式的重新設計，面積效率、能量效率和重構時間都更有優勢。可說 CGRA 同時整合通用處理器的靈活性和 ASIC 的高性能。

隨著 AI 演算逐漸從雲端下放到邊緣端和 IoT 設備，不僅演算法多樣性日益增強，晶片更零碎化，且保證低功耗的同時，也要求高性能。在這種場景下，高能效高靈活性的 CGRA 大有用武之地。

由於結構不統一、程式語言和編譯工具不成熟、易用性不夠友善，CGRA 未被業界廣泛使用，但已可看到一些嘗試。早在 2016 年，英特爾便將 CGRA 納入 Xeon 處理器。三星也曾嘗試將 CGRA 整合到 8K 電視和 Exynos 晶片。

中國清微智慧 2019 年 6 月量產全球首款 CGRA 語音晶片 TX210，同年 9 月又發表全球首款 CGRA 多模態晶片 TX510。這家公司脫胎於清華大學魏少軍教授起頭的可重構計算研究團隊，從 2006 年起就進行相關研究。據芯東西 2020 年 11 月報導，語音晶片 TX210 已出貨數百萬顆，多模組晶片 TX510 在 11 月也出貨 10 萬顆以上，主要客戶為智慧門鎖、安防和臉部支付相關廠商。

先進封裝上位

如開篇提到，由於製程逼近物理極限，摩爾定​​律逐漸放緩。同時 AI 演算法的進步，對算力需求增長迅猛，逼迫晶片業在先進製程之外探索新方向，之一便是先進封裝。

「在大數據和認知計算時代，先進封裝技術正在發揮比以往更大的作用。AI 發展對高效能、高吞吐量互連的需求，正透過先進封裝技術加速發展來滿足。 」世界第三大晶圓代工廠格羅方德平台首席技術專家 John Pellerin 聲明表示。

先進封裝是相對於傳統封裝的技術。封裝是晶片製造的最後一步：將製作好的晶片器件放入外殼，並與外界器件相連。傳統封裝的封裝效率低，有很大改良空間，而先進封裝技術致力提高整合密度。

先進封裝有很多技術分支，其中 Chiplet（小晶片／芯粒）是最近 2 年的大熱門。所謂「小晶片」，是相對傳統晶片製造方法而言。傳統晶片製造方法，是在同一塊矽晶片上，用同一種製程打造晶片。Chiplet 是將一塊完整晶片的複雜功能分解，儲存、計算和訊號處理等功能模組化成裸晶片（Die）。這些裸晶片可用不同製程製造，甚至可是不同公司提供。透過連接介面相接後，就形成一個 Chiplet 晶片網路。

據壁仞科技研究院唐杉分析，Chiplet 歷史更久且更準確的技術詞彙應該是異構整合（Heterogeneous Integration）。總體來說，此技術趨勢較清晰明確，且第一階段 Chiplet 形態技術較成熟，除了成本較高，很多高端晶片已經在用。

如 HBM 儲存器成為 Chiplet 技術早期成功應用的典型代表。AMD 在 Zen2 架構晶片使用 Chiplet 思路，CPU 用的是 7 奈米製程，I/O 使用 14 奈米製程，與完全由 7 奈米打造的晶片相比成本約低 50%。英特爾也推出基於 Chiplet 技術的 Agilex FPGA 系列產品。

不過，Chiplet 技術仍面臨諸多挑戰，最重要之一是互連介面標準。互連介面重要嗎？如果是在大公司內部，比如英特爾或 AMD，有專用協議和封閉系統，在不同裸晶片間連接問題不大。但不同公司和系統互連，同時保證高頻寬、低延遲和每比特低功耗，互連介面就非常重要了。

2017 年，DARPA 推出 CHIPS 戰略計劃（通用異構整合和 IP 重用戰略），試圖打造開放連接協議。但 DARPA 的缺點是，側重國防相關計畫，晶片數量不大，與真正商用場景有差距。因此一些晶片業公司成立組織「ODSA（開放領域特定架構）工作組」，透過制定開放的互連介面，為 Chiplet 的發展掃清障礙。

另闢蹊徑

除了在現有框架內做架構和製造創新，還有研究人員試圖跳出電腦現行的范紐曼型架構，開發真正模擬人腦的計算模式。

范紐曼架構，數據計算和儲存分開進行。RAM 存取速度往往嚴重落後處理器的計算速度，造成「記憶體牆」問題。且傳統電腦需要透過總線，連續在處理器和儲存器之間更新，導致晶片大部分功耗都消耗於讀寫數據，不是算術邏輯單元，又衍生出「功耗牆」問題。人腦則沒有「記憶體牆」和「功耗牆」問題，處理訊息和儲存一體，計算和記憶可同時進行。

另一方面，推動 AI 發展的深度神經網路，雖然名稱有「神經網路」四字，但實際上跟人腦神經網路運作機制相差甚遠。1,000 億個神經元，透過 100 萬億個神經突觸連接，使人腦能以非常低功耗（約 20 瓦）同步記憶、演算、推理和計算。相比之下，目前的深度神經網路，不僅需大規模資料訓練，運行時還要消耗極大能量。

因此如何讓 AI 像人腦一樣工作，一直是學界和業界積極探索的課題。1980 年代後期，加州理工學院教授卡弗·米德（Carver Mead）提出神經形態工程學的概念。經過多年發展，業界和學界對神經形態晶片的摸索逐漸成形。

軟體方面，稱為第三代人工神經網路的「脈衝神經網路」（Spike Neural Network，SNN）應運而生。這種網路以脈衝信號為載體，更接近人腦的運作方式。硬體方面，大型機構和公司研發相應的脈衝神經網路處理器。

早在 2008 年，DARPA 就發起計畫──神經形態自適應塑膠可擴展電子系統（Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Sc​​alable Electronics，簡稱 SyNAPSE，正好是「突觸」之意），希望開發出低功耗的電子神經形態電腦。

IBM Research 成為 SyNAPSE 計畫的合作方之一。2014 年發表論文展示最新成果──TrueNorth。這個類腦計算晶片擁有 100 萬個神經元，能以每秒 30 幀的速度輸入 400×240pixel 的影片，功耗僅 63 毫瓦，比范紐曼架構電腦有質的飛躍。

英特爾 2017 年展示名為 Loihi 的神經形態晶片，包含超過 20 億個晶體管、13 萬個人工神經元和 1.3 億個突觸，比一般訓練系統所需的通用計算效率高 1 千倍。2020 年 3 月，研究人員甚至在 Loihi 做到嗅覺辨識。這成果可應用於診斷疾病、檢測武器和爆炸物及立即發現麻醉劑、煙霧和一氧化碳氣味等場景。

中國清華大學類腦計算研究中心的施路平教授團隊，開發針對人工通用智慧的「天機」晶片，同時支持脈衝神經網路和深度神經網路。2019 年 8 月 1 日，天機成為中國第一款登上《Nature》雜誌封面的晶片。

儘管已有零星研究成果，但總體來說，脈衝神經網路和處理器仍是研究領域的方向之一，沒有在業界大規模應用，主要是因為基礎演算法還沒有關鍵性突破，達不到業界標準，且成本較高。

附圖：▲ 不同製程節點的晶片設計製造成本。（Source：ICBank）
▲ 可重構計算架構與現有主流計算架構在能量效率和靈活性對比。（Source：中國科學）
▲ 異構整合成示意動畫。（Source：IC 智庫）
▲ 通用處理器的典型操作耗能。（Source：中國科學）

資料來源：https://technews.tw/2021/02/23/what-to-do-if-the-chip-cannot-keep-up-with-the-evolution-of-the-algorithm/?fbclid=IwAR0Z-nVQb96jnhAFWuGGXNyUMt2sdgmyum8VVp8eD_aDOYrn2qCr7nxxn6I

再看一次骨牌版Room Tour👉https://youtu.be/KqGJLywTKhk
你們發現幾個彩蛋呢？這些年都是我解析MV給你們看，這次換你們解析我的影片了😂
真心感謝所有在我轉職成YouTuber的路上幫助過我的人們，不管是在工商合作、日常幕後或是在私底下，你們造就了今天的CINDY❤️
轉職３周年快樂，希望能不忘初心繼續努力下去！

#彩蛋解析 #RoomTour #DOMINO #骨牌 #特別企劃 #YouTuber #創作者 #感謝影片 #房間改造 #房間布置 #KPOP #偶像 #明星 #韓星

| 影片索引 |
0:00 影片開始
0:19 為什麼製作骨牌影片?
1:03 留言你們找到的彩蛋!!
1:17 彩蛋#1
1:24 彩蛋#2
1:58 彩蛋#3
2:25 彩蛋#4
2:43 I Feel Love, I Feel So Special
3:13 彩蛋#5
3:51 廚房超炫機關介紹
4:32 彩蛋#6
5:01 彩蛋#7 沒人發現的彩蛋!!
5:16 彩蛋#8
5:26 彩蛋#9
5:33 彩蛋#10
5:45 💎克拉集中區💎
6:10 彩蛋#11
6:26 彩蛋#12
6:42 感謝大家!!


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