【避不開的一本書，一些事】
Cathy Park Hong《Minor Feelings》

也不是說有意避開，就是知道了很久，沒拿起這書來讀。本書在2020年初出版，作者是一位美國韓裔著名詩人，這是她的第一本非詩集/非小說作品，書的副題是"A reckoning on race and the Asian condition"：「種族和亞裔處境的反思」，隨著全球疫情後出現的反華情緒，和特別在美國發生襲擊亞裔人士個案數目大幅上升，令亞裔美國人身分認同成為熱門話題，而這書在今年初推出了 paperback，過去只讀沉悶的政經書籍的我，本來近期集中睇小說，但 Hong 的這書，再也避不開。

本書名列去年多個年終書評十大名單中，只不過是短短二百多頁、七篇文章，有什麼特別？作者以自己第二代韓裔美國人的身分和個人經歷，包括自己和一些認識或不認識的人的故事，探討了種族、結構性種族歧視，和在白人社會主導下成長的影響等題目，也因為她是詩人和藝術家，特別討論了小時學習英文為第二語言，從而讓她對這語言有更敏感了體會和應用，和一些在藝術社群中亞裔面對的問題。

Hong 成長家庭環境中上，住在白人居住地區，甚至家有私家泳池，但不忘提醒讀者小時候住在洛杉磯Koreatown的「基層」地區，不過在1992年當地發生的黑人與韓裔種族衝突前，父親生意有成，已經搬走。與我之前介紹美國越南裔詩人/作家 Ocean Vuong 不同的，是後者以難民身分移居美國，在單親家庭中長大，一直貧苦地工讀，Hong 讀的是私立大學，但二人對英文為第二語言的體會，在他們作品中，可見相似的地方。

尋找一起走過的經歷

兩人相似的經歷，還有是一個刻苦、堅強但對子女十分嚴厲的母親，就像我們在流行文化中阿信再加「虎媽」的印象。Hong 提及，小時到白人孩子朋友家中玩，覺得很和平和安寧，父母慈祥，小狗可愛，但回到自己家中，父母總是吵吵鬧鬧，沒有寵物，但老人家總有些古古怪怪的習慣（像祖母親用咖啡罐裝自己的尿去後花園種蔥），我想如果拍成電視處境喜劇，應該嚇壞白人，但反過來，只會令他們對小數族裔 stereotyping 的印象定型，更根深柢固。

Hong 的文章中，帶出很多重要的問題，例如，她作為藝術家，作品是否被困在白人社會對亞裔的印象的框框內，要遷就他們怎看我們，才能有機會出版？甚至她透過於1982年在紐約姦殺被害的美國韓裔女詩人 Theresa Hak Kyung Cha 的事跡，質問為何媒體甚至她的藝術界同僚和朋友，分別都淡化報導或低調處理，難道亞裔面對的暴力，白人社會都不想提，不想知道太多，亞裔在他們眼中，最好是隱形？這狀況，也與黑人面對的問題和歧視，有所異同。

Hong 所提出的問題，未必有答案，卻能另我們反思自己的經驗。無論在那裡生活，或曾經在那裡生活，在「自己的國家」抑或「別人的國家」，是多數是少數，不要說沒有歧視，要是這樣說，肯定只是視而不見而已，包括在中國和香港。我也想，我曾經在美國留學和打工十多年，回到香港，種族上少數分子變回多數，但身分認同又在種族層面上增加變數，回歸後香港身分在國家全面管治下又不一樣了。但至少回想自己十多年在美國的經驗，究竟當時是怎樣的？

誰是「亞裔美國人」？

近年使用的「亞裔美國人」（Asian American）一詞，原來是上世紀六十年代，在美國反越戰和民權運動示威浪潮最火紅的加州柏克萊（Berkeley）所創作出來的，今天最「建制」的形容詞，當年卻已是最「前衛」的。即使在八十年代我在美國讀大學時，對亞洲人的形容詞，很多人仍然以 "Oriental"（東方人）這個顯然極為殖民主義的詞語稱之。至近年，如果要向一些美國機構有需要填表，在種族一欄往往會以「亞裔美國人及太平洋島民」（Asian American and Pacific Islander）統稱，我都會不禁想，亞裔都夠包羅萬有了，怎麼把太平洋島民都打成一片？

反觀英國，近年在這些回應表格分類，都變得比較仔細了，會分為「中國人」、「華裔英國人」或甚至「香港人」，當然也有些「混血」、「其他」或「不想或選擇不回應」給選擇，始終，說是種族但其實也是身分認同的選擇問題。然而，是否美國人就是比較懶惰，還是白人主導思想下分不開，不想分？他們分不開華人、日本人、韓國人、越南人等等，這都罷了，就是兩個東亞裔人的不同面孔，都總是分不開，我們分辨白人面孔卻沒這問題，是否我們看荷里活電影太多，他們看亞洲片太少？

自去年起，亞裔在美國因種族歧視遭受襲擊個案大增，亞裔美國人團體因而加強聯繫，作出回應，我曾經聽過當中他們舉辦的數個網上論壇，華日韓越還有印度、菲律賓等主要社群的參與都有，他們都會指出，一般美國人社會和白人主導的理解，甚至在不同亞裔之間，其實都未必完全了解「亞裔美國人」所包含的複雜性，不同的種族、文化、背景、語言，分隔了他們的互相了解，還有不同國家之間的政治和歷史的紛爭、新仇舊恨，在美出生的日韓中/港/台人後代，可能感受不深，但如果是新移民或者留學生，不幸地可能根本互相敵視，另一方面，新移民與否、教育程度、社會階層不同，對種族歧視的體會也不一樣。

我比較深刻印象的，是有一位講者曾經提出過，在媒體甚至官方的描述，不宜再簡化地以"China"或"Chinese"形容中國政府或官方的事宜或行為，中國餐說是"Chinese food"沒問題，但如果是政府的行為，就應該在內容和標題說明是"Chinese government"，的確，任何政府也不能代表所有人，批評一個政府不應把不滿投射都該國的人民，這個建議，可圈可點！

黑暗的歷史

另外，他們在討論中提出的典型應對，必定包括在美國教育中加強亞裔在美過去面對的歧視歷史，由美國內戰結束後，失去了黑人勞動力後，美國於1860年代輸入數而萬計的中國勞工以參與興建鐵路，可說是美國鐵路尤其是開發大西部的，當初都是以中國人的血汗，甚至用上平均每公里幾條中國人命搭建出來的，但美國政府「打完齋唔要和尚」，之後卻因恐怕大量亞洲移民，通過了「排斥華人法例」（Chinese Exclusion Act 1882），中國人甚至其他亞洲人，甚至包括前美國殖民地的菲律賓人，都難以移民美國，直到1960年代才真正開始改變。

今天亞裔美國人提出應該放進中小學歷史教材的，當然還有二次大戰時的日裔美國人的遭遇，他們無辜地被視為間諜，財產土地被充公，失去自由，年輕男丁卻被徵上戰場，保衛美國這「家園」，其他家人就關押在集中營多年，直到戰後才放出來，這段黑暗歷史。至於韓國和越南人，無論是否同意美國當年應否介入他們國家的內戰，阻止共產主義擴張，大概都會同意，美國接收不少來自兩國的難民或移民，多少都為贖罪。

然而，在今天美國的本土政治環境，種族主義反而更為抬頭，在部分州政府出現共和黨人大力打壓黑人投票權利和鼓吹白人至上主義，要提出亞裔美國人歷史觀，把這些美國帝國主義的黑暗歷史，放進教科書，談何容易！反過來說，政權用作政治宣傳教育的話不算，就是過去在華人社會和教材又有多少談論「賣豬仔」和美國反華移民法案？就是我這一代香港人，對這些事的印象，只有「華英雄」和黃飛鴻電影（但這些故事內容卻反而只較多描述中國人自己人打自己人多於受白人的歧視），難道這歷史連中國人自己都不想再提？

種族暴力未停止過

這兩年在美國發生多宗亞裔面臨種族暴力事件，特別在三藩市灣區和紐約市等地，以及在今年三月發生的亞特蘭大按摩院槍擊案中的受害者，回想我接觸這些仇恨罪案（hate crime）的報導，始於1982年的陳果仁案。案發於我入讀美國大學前的幾個月，案件和之後數年關於的審判的報導，在我讀大學時訂閱的星島日報（記住當年未有蘋果甚至world-wide web！），應該一直看到這案件的發展。

陳果仁在中國廣東於1955年出生，六歲被被同來自廣東的養父母從孤兒院收養，帶到美國長大，於1982年二十八歲之齡，在美國底特律一家脫衣舞會所與朋友慶祝八日後將舉行的婚禮時，與在場人士起爭執，後來被兩名白種人追打，以棒球棍擊至腦死亡，四日後正式離世。這是否種族仇恨罪案？有證人表示，聽到兇徒曾經說：「都係因為你班XXXX令我哋無工做」(It's because of you little motherfuckers that we're out of work.），兩名被告當然否認說過。

歷史背景，當年美國因日本經濟起飛，尤其美國汽車業面對日本進口車競爭，節節敗退，三大汽車廠大量裁員，而底特律正是美國汽車業傳統重鎮，失業情況嚴重，雖然陳果仁是華人，相信很可能是被錯誤當作為日本人而被害。然而，州政府的審判，竟然輕判兩名兇徒罰款三千美元，守行為三年了事，華人團體說，等同公告天下，三千大元可以買起一條中國人命。

之後，有華人律師和記者介入，根據侵犯死者公民權利把案件推上聯邦法庭，原本把兇徒當中一人成功入罪判監廿五年，另一人就脫罪，但在兩年後上訴判決，兩人獲無罪釋放。最終，家人僅能以民事訴訟控告兇徒，獲判約一百五十萬美元，還要分期每月幾百元地給被告慢慢還，慢慢玩！因此，今年的亞特蘭大槍擊案，社會爭論是否應該以種族仇恨罪行控告兇徒，但歷史告訴我們，在美國，要如此入罪，十分困難，結果，恐怕又是不了了之。

當然，與當年中國人被當作日本人不同，這兩年如果說有人因疫情而仇視華人，但不少在美國街頭被襲擊的，卻是其他族裔的亞裔人士，可謂諷刺，並且，這也不是因為認錯，不少襲擊者顯然沒打算再理會他們是華人或是其他亞洲人，就是發洩要叫他們「滾回家」，即使他們不少根本是土生土長美國人。可幸的是當年陳果仁案只有美國華人稍為關心，今天可能因為所有其他亞裔都一同受害，亦相信因為社會始終有少許進步，不同族裔的亞裔人士總算更大程度地合作起來。

選擇忘記的歧視？

回望我在美國生活的那些年，究竟有沒有受到種族歧視？要說出具體例子的話，我說不出來，但說沒有遇上，我可以肯定地說，一定有。小的事情地方，面對過的白眼，服務上當我隱形，言語上的欺凌，必定有，但很奇怪，雖然說已經過了廿多年，是真的完全記不起來，還是我潛意識要忘記這些事、那些人？相反，像 Hong 書中形容，美國人對亞裔有些既定形象、行為模式，作為「乖乖」的「模範少數族裔」，我們只要「fit」進這些模式，自然大體上「相安無事」。當時，不自覺下，受害者也成為了種族歧視的幫凶。

我的大學處於中西部非常保守的印第安納州（Indiana），白人絕對佔最多，黑人也少，不過，可能因為屬於理工科目較强的學校，來自分布大量不同國家的留學生算多，我大學第一年時，宿舍同房被分派了一個美國人，他來自本州的中型城市，從未踏足外國，甚至連美國本土可能只去過少數鄰近的州分，我這個香港仔同房，對他可能已算是個衝擊。我們相處不錯，但我相信他也覺得，他潛意識下覺得自己是主，我是客，他是大，我是細，而我都是用最典型的亞裔方式，用學科成績證明自己的實力，得回多些尊重，尤其因為我們主修科目一樣。不過，不自覺下，這也許又已墮進「模範少數族裔」的stereotype 了。反而我有印象的，是他初時常笑我寫中文信給家人朋友（我1993年在入學第二學期才拿到電腦戶口，學識用互聯網和電郵，減少了手寫信），寫的中文字是"chicken scratch"，如果以今天標準來說，算是有點歧視成分了，不過，當年，算了。

與 Hong 描述她的大學生活比較（我比她約早十年入大學），我們都是在中西部的保守州分（她在艾奧瓦州 Iowa），不過她讀藝術，我讀的是工程，也許在亞裔的模範形象中，數學、理科能力較佳，讀這些科目的話白人接受，問題較少，只要是繼續在這些方面發展，可謂各取所需，當年就算是畢業後要在當地找工作，拿工作簽證留在美國，入籍，都不困難。後來我碩士畢業後進入大型電腦公司，先後在東西岸，前後兩家公司工作，回想起來，都是走不出這亞裔模範形象。

我在美國的第一份工作，聘請我的是一位台灣人，從一開始，我真的有想過，他是不是因為我是華人而挑選了我？結果我都沒有問過他，當時組中除了我倆沒有其他華人，而我們也從沒有在工作內外講國語。當年我讀的是電腦工程，但第一份工作卻是在電腦公司生產硬碟的製造工程部門寫相關控制機械的程式，老實說，並不十分「夾」，大學學的都不一樣，要重新學過，而硬件製造可說是比較「悶」，結果兩年後在公司轉職到西岸矽谷的前線部門，才擔上較接近軟件顧問和諮詢的工作。矽谷在科技人才上即使當年已經是個大溶爐，我的同事幾乎來自世界各地，說什麼種族歧視？雖然最終大老闆，基本上全是白種人。

後來我在1994年返回香港工作後，無論是朋友討論或是媒體訪問，問及我為何回流，我的答案都會說，在香港可以更快踏上更高的職位，事業發展更好。當然，也許在一刻是那樣，不過，我也會補充說，如果留在矽谷多一會，等及互聯網 dotcom 泡沫吹起，留在美國也許發展更好也說不定。不過，當時在美國大公司所見的，的確是即使科技行業也有這個玻璃天花（glass ceiling），上面的職位望得到，但不會能上到去。我沒有詳細數據，但即使至今，大家印象中仍會覺得，除非自己創業，在美國大型科技企業的最高層，華人等亞裔的不多，除了印度人。

Minor Feelings

Hong 書中說的 minor feelings，是指當「美國式樂觀主義被置於你的身上，與自己種族實況面對呈現矛盾，導致的認知失調（cognitive dissonance），人家告訴你，一切在改善中，自己卻覺得，都是一樣；人家說，亞裔多成功，自己卻感覺失敗。」相反，當我們覺得，「受夠了」，要對自己誠實一些，即使要令其他人覺得「難相處」，卻會被視為「敵意、忘恩負義、妒忌、令人沮喪、好戰」，就像白人社會覺得我們走出模範樣式，出了軌。

想起來，當年離開美國，的確有點兒這些感受。不過，奇怪的是，今天在香港，如果嘗試把種族部分，自己選擇用一樣你感受到的東西代替，這「認知失調」和「被當作出了軌」的感覺，同樣出現。這，又是什麼？

所以，我說這書避不開，是因為有些事，有些感覺，是避不開的。《Minor Feelings》最成功之處，最另我覺得是所讀最佳的書之一的原因，是因為它出奇地令讀者反思。不只是共鳴，更加是反思。

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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

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