今天晚上又有新東西可以來測試啦！
EPOS的耳機H3和麥克風B20，會在實況中來測試各種性能

首先來講講耳機，EPOS H3的音質以他的價位來說是很超值的，頻率響應的範圍比目前市面上同價位的耳機來說廣很多，而且耳機只有275克，跟符合人體工學的設計，戴眼鏡聽一整天都不會覺得壓耳朵，另外有附兩種線給你，不管是PC、PS、Switch、手機都可以使用。

再來是EPOS B20麥克風
USB隨插隨用，四種收音模式在各種情境下都可以方便使用，另外就是他可以搭配軟體EPOS Gaming Suite來使用，可以有效的降噪、調整自己的聲音，我自己使用起來是覺得很適合拿來開直播、錄Podcast…等等，算是很方便，因為他不需要經過錄音介面就可以在電腦上進行調整

我知道EPOS聽起來很陌生，我在跟廠商接洽之前也沒聽過這個牌子，但EPOS其實來頭不小，它曾與德國Sennheiser聲海合作開發Sennheiser電競耳機，結束合作後EPOS推出了自己的電競耳機H3及直播麥克風B20等產品，也持續販售EPOS｜Sennheiser聯名品牌的經典電競耳機，如GAME ZERO、GSP 600系列，可以說它是電競耳機界的勞斯萊斯這種感覺吧！

詳細的規格、資訊我把連結放留言區，有興趣想換設備的人，可以挑看選看喔~

摩爾定律的瓶頸，未來會靠「AI 設計晶片」突破

TO 精選觀點2021-08-26

【為什麼我們要挑選這篇文章】晶片尺寸逐漸逼近物理極限，市場皆在討論，摩爾定律是否走到極限。然而隨著 AI 晶片設計技術的發展，摩爾定律會交由 AI 來延續。但未來晶片設計工程師會失業嗎？還是工程師會與 AI 協作，推動晶片設計邁進人工智慧時代？（責任編輯：郭家宏）

AI 設計的晶片，性能十年內將提高 1,000 倍。

作為 Synopsys 執行長、晶片設計自動化的先驅之一，Aart de Geus 在 Hot Chips 在線晶片大會上表示，現在人工智慧設計的晶片，性能可能會在未來十年內提高 1,000 倍。

自 80 年代以來，自動化一直都是晶片設計的一部分。但現在，每兩年晶片性能翻一倍的「摩爾定律」似乎已經達到了瓶頸。要突破這個瓶頸，最好的辦法或許就是你我都熟知的：人工智慧。

一篇刊登在 Nature 上的文章指出，經過訓練的機器學習系統，在晶片設計上的表現超過人類。

不少晶片架構師都擔心自己的飯碗未來會被 AI 搶走。不過 De Geus 卻認為，晶片架構師不僅不會下崗，還會轉移到產業鏈的上遊，比現在負責更多任務。

Synopsys 從去年開始就使用 AI 來設計客戶的晶片，與人工設計的晶片相比有了相當大的改進。目前，三星也正在使用 Synopsys 的工具 DSO.ai 來設計 Exynos 晶片。而它的競爭對手 Cadence Design Systems 也在今年推出了自己的人工智慧晶片設計專案。

用 AI 設計晶片，有望打破摩爾定律的瓶頸

De Geus 在 1986 年創立了 Synopsys，一家電子設計自動化（EDA）軟體公司。憑借多年尖端半導體設計經驗，Synopsys 利用這個寶貴的資產制作了第一代 AI 晶片軟體 DSO.ai。

要超越摩爾定律，就要利用 AI 來解決複雜性、功耗和擴展要求，最終實現 1,000 倍性能的目標。

「機器學習出現在我們使用的每一種工具中，這個設計空間優化（DSO）的新工具的不同之處在於，它不適用於單個設計步驟，而是適用於整個設計流程。」

這就是 Synopsys 採用的自主晶片設計方法，從綜合方法進行晶片設計，而不僅僅是晶片布局。

晶片設計的一個早期步驟是 floor planning，其確定了晶片的尺寸、標準單元的排列形式、IO 單元及宏單元的位置、電源地網絡的分布等。

由於宏單元潛在配置數量巨大（約為 10^2500），規劃就會變得非常複雜，而且隨著邏輯電路設計的發展，還需要進行多次疊代。如果每次疊代都由人類工程師手動生成，就要耗時數天或數週。

但如果用 AI 設計晶片，它就能夠利用強化學習，優化晶片的功率、性能和面積大小。還能解決針對特定應用程式以及系統的所有維度的快速定制晶片：硬體（物理）、軟體（功能）、可製造性和架構（形式）。

隨著 AI 接管更多任務，以往負責設計少量電晶體的工程師，現在可能負責設計更大晶片中的 10 億個電晶體。

這樣就能夠在更短的時間內設計出更快的晶片，改變晶片的架構，將晶片性能提高 10 倍、100 倍甚至是 1,000 倍。

Google、NVIDIA 正在用 AI 設計晶片

與使用最先進設計工具的世界一流設計團隊相比，DSO.ai 能夠將功耗降低 25%，性能是當下最好的 AI 晶片設計工具的 5 倍。

而在未來的 AI 晶片設計時代，晶片能夠根據各個垂直行業進行設計。

面對特定專案的差異化需求，DSO.ai 可以用來優化輸入參數以及晶片設計工作流程的選擇。

工程師可以使用 DSO.ai 進行更多設計流程中的參數輸入，例如微調庫單元以提供最佳頻率或最低功率，採用現有平面圖並盡量縮小晶片尺寸，確定多高的工作電壓會實現功耗與性能的最佳權衡等。

全球「缺晶片」，雖然說不少產業都受到影響，但人們也深刻認識到了晶片的重要性。晶片雖小，但卻是一個重要的基礎設施。

除了 Synopsys，Google、NVIDIA 也開始嘗試使用人工智慧技術設計晶片。Google 的 TPU（張量處理單元）晶片即將發布新版本，優化了人工智慧計算。目前 NVIDIA 也專注於使用 AI 技術生產更好的 GPU 和雲端運算 TPU 平台，以增強自身競爭力。

晶片設計的工程師不會失業。而人工及 AI 相結合的設計思路將會推動晶片設計邁進人工智慧時代。

附圖：人類設計的晶片平面圖（a）與機器學習系統生成的平面圖（b）
摩爾定律逐漸扁平，晶片設計重任落到了 AI 肩上。
在晶片設計的新時代，自動化大不相同。
晶片定制會更普遍

資料來源：https://buzzorange.com/techorange/2021/08/26/ai-sustain-moore-law/

這個月最震驚國際的非阿富汗美軍撤離帶起的阿富汗政府投降、塔利班政權重新控制阿富汗，以及眾多阿富汗人民擠在機場試圖以生命為代價離開阿富汗的新聞。先不管塔利班政府將實施的政策舉措如何，這次的美軍撤離帶起了一個很大的倫理爭議，那就是過去協助美軍或各國使館的阿富汗僱員，他們等同於被僱主拋棄了，他們很有可能面對塔利班政權的「叛國」指控。這樣撤離卻丟下當地合作伙伴的倫理缺失，極有可能讓這些國家（尤其是美國）未來不再對各地有意願合作的當地人產生吸引力與說服力。小編今天要推薦的文章就是試著從美國官僚式、漫長且機率極低的「特殊移民簽證」來討論這個話題。

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「美軍總會保護『自己人』...但這包括阿富汗人嗎？」死鬥了20年的阿富汗戰爭，在過去一星期以極度魔幻現實的方式，在全世界驚恐見證下象徵式地劃上句點。然而，對於那些自認被美國拋棄的阿富汗人——尤其是曾為美軍與西方盟邦賣命工作的「阿富汗朋友」——來說，無止盡的亡命之途才正要開始。

2021年8月，阿富汗塔利班於發動全國總攻的短短十日內，閃電擊潰阿富汗中央政府。首都喀布爾「無血開城」、總統甘尼（Ashraf Ghani）落跑走人、美軍與西方盟軍加速大撤退，大批恐慌的阿富汗人，自15日起陸續湧入唯一逃生出口的喀布爾機場（KBL），粗估至少上萬人。在這些備感遭美國與西方背叛的難民之中，尤其被塔利班視為「美帝走狗」、處境格外尷尬危險的，是那些曾經為美軍與西方盟軍冒命工作的阿富汗籍隨軍翻譯、使館雇員、情蒐人員...等。

令人瞠目結舌的「災難式撤離行動」，也迅速激起了許多美軍退伍老兵的怒火與自發性施壓救援，希望能在兵荒馬亂的最後時刻裡，拚了命地施壓美國政府：一定要全力救出這些曾經陪同美國大兵出生入死的「阿富汗戰爭翻譯」。但就算如此，白宮、美軍高層與五角大廈卻都無法承諾混亂的現況：「美國會撤出所有美國公民...但其他的朋友，我們只能盡力。」

儘管華府長年試圖透過「特殊移民簽證」（SIVs）相關制度，有限開放為美軍工作的阿富汗人申請難民庇護、逃往美國，但繁複的官僚程序、冗長無盡的審查、難以自證的忠誠與清白，終究只為總數龐大的「阿富汗之友」，打開小小一扇的庇護窄門。

美國深知撤退後，那些替美軍賣命的阿富汗人恐會喪命於塔利班治下的「帝國墳場」，為何仍選擇「拋棄」他們？如今塔利班再度攻下阿富汗全國，卡在美國與塔利班之間的「阿富汗棄民」，又該怎麼活著等到「自由女神」的庇護呢？

本週《重磅廣播》也特別邀請轉角前編輯糖蜜與我們談談，她近期因緣際會訪問一位曾任美軍口譯員的中東難民——他們為何冒命替美軍工作？尋求庇護之路又是如何艱苦漫長？

（以上引用自網頁原文）

https://global.udn.com/global_vision/story/8663/5687498
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