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

《6/23 大盤表現》
「航運跌倒，大家吃飽！」🥲這樣講真的很壞，但似乎就是目前盤勢最佳寫照。在開盤前就有跡可循囉，融資與法人昨天都大舉撤出航運，籌碼鬆動，果然今天多檔散裝輪個股跌停，貨櫃三雄也難逃亮綠燈。至於鋼鐵原物料，在散戶融資的搶進之下，昨天的一日行情成真，今早的隔日沖把股價壓回，開高走低。這樣的脈絡下，資金當然就流入電子股啦！

不過最大的驚喜，是這次資金選擇的不只是低價或中小型電子股，而是高價股與大型權值股😎！許多半導體個股在早上9點半，突然大單灌入拉抬，下午1點收盤前再拉一波，讓指數能收復所有均線，上漲261點，收17336點，成交量5248億元。不過今天流動的資金到底是散戶？主力？法人？官股？下午要持續鎖定籌碼面變化。

《6/23 電子族群》
先前被外資嫌到流涎的半導體兩大權值股，台積電與聯發科，今天終於一吐怨氣啦！台積電站上所有均線，而聯發科回神也帶動了高價的IC設計股有表現機會。不過這真的代表電子股回來了嗎？還是有幾個要點需要觀察：(1)電子的成交量還需要再放大，(2)半導體部分族群特別像是記憶體，晶豪科、華邦電，今天都還是屬於跌深反彈的格局，(3)外資有沒有要回頭認錯，以及匯率波動造成的影響。

當然還有像是美國那指與費半，在通膨與升息疑慮影響之下的走勢，也會影響到台灣電子股接棒力道。另外台指期目前落後大盤，台積電期貨也還沒回600元，如果期貨能往上表態的話對於大盤與電子股也會有所幫助。雖說航運股跌對指數與電子股絕對是好事，但還是要健康輪動啦。

另外，近來投信在不少電子股的表現可圈可點，近三個交易日在面板股就有點土洋對作成功的意味，即將除息的友達站上月線，後續就盼群創可以跟進。而面板個股穩定，也帶動先前跌幅重的面板驅動IC個股，天鈺跟敦泰今天有些表現的機會，甚至像是前面提到的利基型記憶體晶豪科等，雖然他們不是不是投信作帳的菜，但從今天下午公布的籌碼面消息，就可以持續觀察後續的表現了，建議以箱型區間操作因應。

說到投信作帳，六月底快要到囉，幫大家舉例一些焦點個股，除了ABF載板的景碩、欣興、南電，昨天漲多今天休息，還可以關注PCB金像電，CCL的台光電、金居，同樣跟銅相關的散熱廠雙鴻、奇鋐，石英元件晶技、加高，封測的精材，半導體矽晶圓的合晶，mini led的台表科，砷化鎵的全新、宏捷科，那麼多檔個股你還跟我說電子股不知道要選誰！

順勢而為的股價趨勢，有分析師提醒，畢竟這些個股比較是溫溫漲，不像先前的航運連續噴，所以若是迎接旺季業績好的個股，只要外資不亂殺，中長期持有沒問題。但如果比較靈活的投資人，也可以考慮買低賣高做短線調整。不過盤中蜀芳姊也提醒囉，與其太著重在作帳結帳這件事，他還是傾向看長一點，業績面的利多，只要投信還沒真的明顯轉賣，都可以續抱不必擔心。

《6/23 傳產族群》
昨天是不是就叫大家小心鋼鐵的一日行情了🤪！其實昨天鋼鐵股就算有多漲停，很多個股並沒有突破箱型區間，今天沒有更進一步表態的狀況之下，李世新分析師就建議大家，真的還是喜歡鋼鐵人的話，可以選擇有特殊題材者，像是榮剛、允強、春源，或是以月線為防守價，再進一步觀察囉，還是看多做少。

至於航運個股！看到一片慘綠想要低接了嗎？運價居高不下的情況沒有改變，很多法人其實都說，「跌得好！」畢竟對他們來講，漲多就是最大的利空。但也再次提醒大家，先前分析師都警告大家很多次的事情，像是蜀芳姊就講了好多次，貨櫃強於散裝，散裝不是不能買，但目前股價就是貨櫃漲了才會跟漲，反過來，貨櫃還沒跌到底，散裝反而先趴在地上，畢竟要比本益比與獲利，貨櫃大勝。

那麼今天貨櫃三雄都亮綠燈跌停，可以接了嗎？今天問了三位老師，都要大家再等等！蜀芳姊說，要買的話就讓子彈再飛一會，不要急著盤中買進，尾盤或隔日再觀察，而且要做短線或波段的人，就要有停利停損的紀律，要不然就沒資格做航運！冠欽哥則認為，貨櫃的運價沒有掉下來，股價還是有可能創高，但絕對不是今天進場，至少過個兩三天穩定再說。謝文恩分析師也表示，今天航運指數一口氣摔破了多方防守296.7點，代表接下來整理時間拉長，明天向上的機會不大。

至於三雄真要接選誰呢？蜀芳姊與冠欽哥都點名「長榮」！最主要還是萬海，雖然是目前唯一沒有分盤交易的，會比較有人氣，但股價跟其他人比起來真的貴太多，投資價值比較低。至於陽明不建議的原因，是在今天一開盤砰一聲就破了五日線，也不算強，從基本面與技術面，再加上法人投信的考量，都是選擇長榮。接下來如果有止跌訊號，建議可以緊盯均線，並以月線為防守價，量力而為的進場，並且一定要遵守停利停損的紀律，才能買得安心，賺得放心。

同時補充一下，三級警戒確定延到7/12啦，所以宅配需求仍存在，運輸業今天有些相關個股，似乎跟著一起被錯殺了，今天雖下跌但也沒有掛跌停，所以會不會先行反彈呢，可以稍微期待囉。

#台股 #大盤 #加權指數 #電子 #傳產 #航運 #鋼鐵 #非凡最前線 #非凡新聞台 #最前線筆記

阻礙進步搞垮台灣排行榜

以下轉自 Jiasin Yu

林醫師講了一個重點：八月公投就是政黨對決。

不論是包裝、淡化或是利用，目的就是把八月公投操作成是議題選擇、政策評估、理念差異，就是不讓人覺得這是政黨對決。好處在於政黨自己的支持者可以動員，非政黨支持者或無政黨支持者的人，也可以被議題、政策、理念所驅動。

但是，沒看出這次公投本質是政黨對決的人，說真的就是一點sense都沒有。而且這還不是什麼古早歷史脈絡，就是這半年的事情而已。這不是沒有歷史感，根本是記憶體嚴重不足。從中壢、鳳山罷免案，到萊豬、公投綁大選、重啟核四，這些事情早就證實跟國民黨高度動員有關，人家在練兵，真的還有人以為是充滿理想情懷在寫詩嗎？

最後一個藻礁公投，就是和國民黨合作動員之後才成案的，還覺得不是政黨對決？

我知道有些人是早就看出來，但是不願說破的。為什麼？因為用「這是政黨對決」去說服所謂的中間選民無異於嚇跑他們，但是不把他們拉住又贏不了，就是這麼無奈。畢竟說破「這是政黨對決」，那中間選民就更有理由躲開。無奈，一定要說一套論述告訴他們這四項公投案如果投同意的話對他們有什麼負面影響，然後沒說要怎麼投，因為不能教他們怎麼投票。（文青體呦文青體～）

那三個之前就被國民黨炒作的案子，民進黨支持者都是不同意高於同意，就是藻礁案被國民黨掐到軟肋，明明環境保護跟重啟核四根本就是天差地遠的理念，國民黨為何都可以動員？

反正愈亂愈好，讓所有的公投案都出現理念矛盾，這樣分化的效果最好，只要我自己動員的人心裡明白「我就是要教訓民進黨」，管他什麼理念矛盾，四張同意票票入軌。

如果用罵的真的可以把人罵醒就好了，可是自己被罵的時候多數是更惱怒而已，還真不一定能醒過來。

#四個公投通通不同意

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全新的單元【聊電Jing】將會帶給各位3C相關的閒話家常
這次Jing跟大家聊聊關於記憶體時脈在PUBG上的影響
使用了2400Mhz、3000Mhz、3200Mhz這三個頻率做比較
雖然說測試方式受到當下的天氣、人物、視角稍微影響成果
但還是能明顯看出在高頻記憶體表現下FPS明顯提升!

#聊電Jing

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測試平台:
CPU:Intel® Core™ i7-7700K@5Ghz
Liquid Cooling Kit:NZXT Kraken X62
MB:MSI Z270 GAMING M5
RAM:G.SKILL TRIDENT Z RGB 8GB DDR4-3200MHz*2
VGA:MSI GeForce GTX 1080Ti SEA HAWK X 11GB
Storage:Intel 600P M.2 256G
POWER:CORSAIR RM750X
Monitor:ASUS ROG Swift PG279Q
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Track:
DEAF KEV - Invincible [NCS Release]
LFZ - Popsicle [NCS Release]
Music provided by NoCopyrightSounds.

Xbox的次世代主機終於公開真面目了，在台灣時間5月22日凌晨由微軟舉辦的發表會中，正式發表新一代家用主機「Xbox One」。這個外觀正方，活像一台錄放影機的叉盒子，搭載8核心CPU，8GB系統記憶體，500GB硬碟機和藍光光碟機，內建無線網路並支援Wi-Fi Direct和手把連動。Xbox One具備強大的語音控制功能，使用者可以透過語音來控制開機、關機、切換觀看電視或是遊玩遊戲、看電影、上網等，並可以使用微軟收購的Skype和好友們進行多人語音交談，這可是連線對戰不可或缺的功能呢！另外手把控制器做了些許的改良，最大的改進應該就是使用內建電池吧！除了外觀上變得更銳利之外，按鍵上也做了調整，採用脈衝式板機按鈕和精確十字鍵，讓遊戲中的動作指令更加流暢。

新一代的Kinect的攝影解析度高達1080p，偵測技術做了大幅度的修正，使用更精確的TOF「Time of Flight」技術，使用感測紅外線反射的時間來偵測場景的深度，不受外在光線的影響，連衣服上的皺褶或臉部表情都能輕易感應，更精確的掌握人體關節的運動變化，透過強大的計算能力來掌握肌肉的施力與重心轉移，有別於上一代Kinect，從原先最多支援2人同時感應，到新一代具備最多6人的臉部辨識與表情判斷能力，大大提升全家同樂的更多可能性。

新版的Xbox LIVE將透過全球超過30萬台伺服器來提供整合服務，玩家將可以輕鬆透過雲端技術，將遊戲畫面或影片保存在雲端空間，和好友們分享。本次發表會提到，第一年即將公開15款獨佔的首發遊戲，目前已有兩款搶先公開囉！是Xbox跑車系列強打《Forza極限競速5》和製作《心靈殺手》製作團隊打造的全新遊戲《量子裂痕》，就讓我們一起來期待E3展上還會有哪些強打大作吧！另外玩家們關心的「鎖二手」機能是否會在Xbox One上實施，有可能是以綁帳號登入，若要在另一台主機上遊玩必須要購買啟動碼的措施，微軟則表示實際實行的方案都尚未定案，是否會實行還要再多方考慮一番，後續的報導請繼續鎖定我們電玩宅速配喔。

(C) Microsoft

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