雖然這篇模擬聲音軟體鄉民發文沒有被收入到精華區：在模擬聲音軟體這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章
在 模擬聲音軟體產品中有42篇Facebook貼文，粉絲數超過9,275的網紅束褲3C團，也在其Facebook貼文中提到， http://sukugaming2.piee.pw/3kyrqk 這次超認真沒有在跟大家開玩笑 Sony也超認真的拿出了誠意 在觀影體驗上有超強的4K HDR OLED螢幕 世界首創能播放120fps的影片 在遊戲體驗上有240Hz觸控採樣 還能夠提供自由調整遊戲明暗度、高低頻聲音大小、模擬超...
同時也有12部Youtube影片，追蹤數超過7萬的網紅TechTeller，也在其Youtube影片中提到，#libratone #airplus2 #降噪耳機 【購買連結】 Libratone Air+ 2購買連結：https://bit.ly/3rUtXnF -------------------------------------------- 【前言】 Libratone這個品牌，2009年...
「模擬聲音軟體」的推薦目錄
模擬聲音軟體 在 書宇（皿皿） Instagram 的最讚貼文
2021-06-22 11:22:27
我們被困在一個空間之內，水泥牆很厚，如何敲打都不動分毫，上方大約有兩層樓之高，沒有窗戶，因而不可能攀爬或尋找其他出口，面前只有一片牢固的鐵門，透過縫隙我們稍稍看得見外面。 經過幾日觀察，我大約摸清楚了外面的構造——往右轉是一條走道，走道有幾間房間，到底之後是一個壁爐，再往右轉就是門口了，那是我們逃...
模擬聲音軟體 在 青 Instagram 的精選貼文
2021-08-02 18:23:34
（自殺式貼出自己20歲的臉） 20歲的時候，住在海洋館樓上的小套房裡。冰了滿滿一冰箱的保廣力水得。和人們維持最低限度的來往。更多時候躲在那間五坪大的小套房裡，地板下方是幾千尺深海的魚群在模擬成海洋鹹度的水裡游梭。我看著透明窗戶像是從魚缸朝外窺探把接近人類體內電解質濃度的保礦力水得咕嘟咕嘟倒近身體...
模擬聲音軟體 在 海苔熊 Instagram 的精選貼文
2021-06-02 15:27:39
#提升遠距工作效率的10個方法 今天騎單車回家的路上，很幸運地加入了 #10點財經維他命 這個房間，聽到了非常多實用的遠距工作技巧，分享給大家： . 1.空間界限：在家裡面區分工作的房間，還有休息的房間。這樣就可以避免偷懶。如果你家房間有限，可以參考 #藍白拖他家小孩維持整潔的折衷方法，在家裡面的地...
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模擬聲音軟體 在 TechTeller Youtube 的最佳解答
2021-08-04 20:00:13#libratone #airplus2 #降噪耳機
【購買連結】
Libratone Air+ 2購買連結：https://bit.ly/3rUtXnF
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【前言】
Libratone這個品牌，2009年成立於北歐丹麥，品牌名稱LIBRATONE的命名由來是“liberty （自由）”和“tone（聲音）”這兩個單詞的結合，品牌標誌中的小鳥是源自安徒生童話《夜鶯》，故事講述一隻不願受拘束的夜鶯通過美妙歌聲治癒國王重病的故事，從Logo和品牌名都包含「解放聲音、自由聆聽」的理念。
去年科技說有開箱過10週年紀念版TRACK Air+ SE，質感和使用體驗都很不錯，這次要為大家帶來的是Libratone Air+ 2真無線藍牙耳機的開箱評測！
【影片目錄】
00:00 前言
00:48 開箱開始
02:23 Libratone Air+ 2登場
04:21 規格功能
07:09 延遲度實測
08:04 通話降噪
09:10 室內通話實測
10:46 室內模擬戶外通話實測
12:45 音質體驗
14:00 音質實測
14:38 總結
15:57 NG大魔王
【圖文開箱】
北歐精品藍牙耳機，奢華降噪體驗｜Libratone Air+ 2降噪真無線藍牙耳機開箱
https://www.techteller.com/review/libratone-air-plus-2/
【音樂測試】
測試歌曲1：Take The Pain Away
播放軟體：KKBOX
配對裝置：SAMSUNG GALAXY Note 8
音樂錄音：TASCAM DR-07X
測試編碼：aptX
測試歌曲2：Help You Out
播放軟體：KKBOX
配對裝置：SAMSUNG GALAXY Note 8
音樂錄音：TASCAM DR-07X
測試編碼：aptX
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【熱門科技說影片盤點】
【實測對決】2021上半年10款熱門真無線藍牙耳機推薦！Bose、Soundcore、EDIFIER、SoundPeats、Libratone、Monster｜TechTeller科技說
https://reurl.cc/kZpGbG
【實測對決】2021年主流規格的10款行動電源推薦評測！小米、ASUS、moshi、AUKEY、IDMIX｜TechTeller科技說
https://reurl.cc/EnD7Vv
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模擬聲音軟體 在 束褲3C團 Youtube 的最佳貼文
2021-07-30 20:00:13這次超認真沒有在跟大家開玩笑
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0:00 前言
0:43 開箱
0:54 外觀設計、重量手感
3:00 正面螢幕(全球首款4K 120Hz HDR OLED 螢幕)、雙前置揚聲器
3:55 基本規格介紹
4:28 相機特色功能
6:22 鏡頭規格
7:16 生活拍攝樣張參考(各鏡頭、動態、靜態、急速連拍、人眼獸眼對焦)
12:04 音效、鈴聲分貝實測、360 Reality Audio、KKBOX
14:05 效能表現(處理器、顯示效能跑分、RAM跟ROM實測、遊戲模式遊玩手遊)
15:54 溫控表現實測
16:12 續航力、充電速度實際測試
16:46 總結、心得、售價
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模擬聲音軟體 在 禾卯《小柳》 Youtube 的最讚貼文
2021-07-24 10:15:00📝「不知道你們喜歡哪位Vtuber!?」
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🔊 Freesound
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🔊 小森平的免費下載音效
🔊 LAKEY INSPIRED
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📔自我介紹
✨ 是努力拍影片的禾卯唷！
哈囉，我是禾卯。因為一些問題，所以講話難免有點口齒不清，
不過藉由拍影片來錄音聽自己聲音的方式，也能語言治療呢，還請各位多多指教！
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模擬聲音軟體 在 束褲3C團 Facebook 的最佳貼文
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模擬聲音軟體 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
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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#提升遠距工作效率的10個方法
今天騎單車回家的路上，很幸運地加入了這個 #10點財經維他命 的房間，聽到了非常多實用的遠距工作技巧，分享給大家。
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1.空間界限：在家裡面區分工作的房間，還有休息的房間。這樣就可以避免偷懶。如果你家房間有限，可以參考 #藍白拖 他家小孩維持整潔的折衷方法，在家裡面的地板用膠帶黏出一個空間範圍，進入這個空間，就要維持整潔/進入工作狀態［1］。
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2.時間界限：在家工作很容易變成時間小偷，一下子就混掉了一整天。可以設定早上/下午/晚上一定要完成的工作內容，也可以使用蕃茄鐘工作法，戰勝自己的惰性，增加效率。
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3.人際界限：遠距離工作最大的改變往往是會議的數目會因此而增加，在今天的房間當中許多講者都談到會議會變成平常的兩倍，甚至有可能一個星期會開到50個會議。一天忙下來，可能會不知不覺都在cover別人的會議，沒有機會好好做自己的作業。那該怎麼辦呢？你可以在Google calendar上面Booking 「自己的作業時間」，在那個時間裡面不可以有任何會議來打擾。講者還有貼心小提醒，日曆上面你可以寫「開會」兩個字，不要告訴別人你在開什麼會，也不要告訴別人這其實是你私下的作業時間。
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4.減少孤獨感：如果你是一個人居住，孤獨、渴望跟人講話的感覺會特別明顯，今天的討論中，有一個夥伴提出了一些方法模擬出「在辦公室」的感覺——有些白噪音的軟體，可以製造辦公室影印機、人和人講話的聲音，你會覺得自己比較像是在辦公室；另外，有些公司會在線上會議軟體當中，另外開一個房間叫做「茶水間」，沒事的人可以進去裡面尬聊XD，這樣就不會每一個房間都好像在講公事。但也有講者提到，國外做這件事情可能比較容易，我們還需要考慮到一些文化差異的部分（例如日本人和台灣人不一定習慣打開麥克風閒聊）。
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5.器材設備升級：有些講者談到，疫情升級的這幾天，賣場的筆記型電腦、視訊、甚至網路路由器等等設備業績整個大翻倍。在討論當中，陸續也談到有三個適合推薦大家的商品：桌上型螢幕（可以增加你多工工作的效率）、不斷電系統（讓你在遠端工作不小心停電的時候，還有一點點時間可以存檔）以及購買頻寬（若你家有小孩同時要上線上課，可能會有需要短期的增加頻寬的租貸方案）。
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由於我一邊騎車，實在無法記得哪一個是誰講的，但上面的項目如果有你覺得受用的，都應該歸功於講者，這都是他們講的內容；如果寫不好應該是我詮釋錯誤，請大家海涵～
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另外，睡眠也會影響工作效率。我今天騎車去上班的路上聽了 @mr.sleepwell ，裡面 #蔡宇哲 老師也談到疫情期間在家工作，如果要讓自己能夠睡得好，可以採取什麼方法，我一併整理在下面［2］：
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6.推自己出去曬太陽：你可以到家裡面的陽台附近，家中的頂樓，或者是打開窗簾曬太陽，這可以調節我們的睡眠節律。工作一陣子出去外面休息15分鐘曬個太陽，可能對於晚上的睡覺會有一些幫助。
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7. 睡午覺不要超過30分鐘：午睡盡量在下午三點以前，並且在30分鐘之內解決，否則你很可能晚上會睡不著，因為白天睡太多。
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8.不要在床上做事：根據睡眠衛生的概念，床上盡量做「和睡覺、做愛有關的事情」，所以如果你要在家工作， 要避免坐在床上用電腦，盡量讓你的身體適應「在床上就是要睡覺」這件事。
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9.睡覺前1小時避免使用螢幕：我知道這個超難的我也做不到，但畢竟藍光會影響睡眠啊！如果能做到的話，我相信大家睡眠品質也會有一些轉變。
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10.定期運動：雖然新垣結衣嫁給星野源了，但健身環還是先不要丟掉，因為白天運動30分鐘，可以讓你身體稍微累一點，增加了活動量，晚上也會比較好睡。
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上面5點也不是我的想法，是我整理自最近我聽了幾次 #睡眠先生的活力學 聽到的內容，每次聽完節目的分享，我都覺得非常受用，大家可以把這個Podcast追蹤起來！
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上面的10點當中，你覺得哪一點對你來說最有幫忙呢？還是你有沒有什麼「在家工作的小撇步」也歡迎在下面分享給大家喔！
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我自己的感覺是，在家工作需要高度的自律、也需要很多界限上面的調控，當你能夠守住在家工作的許多界線，你也可以在你的生命裡找回多一點點的控制感，而當你有了多一點點的控制感，焦慮就不會一直造訪、一直讓你心煩。
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#引用資料
[1] 點這裡看藍白拖的原文：https://reurl.cc/e9jeEW
[2]點這裡聽睡眠先生的活力學最新單集 https://reurl.cc/4y2A33
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