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

【成長股領軍7檔績優股出列】
時間：2021/7/25
發文：NO.1282篇
大家好，我是LEO
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❖價值決定股價
當台股來到萬八，資金展開大遷徙，航運、鋼鐵、玻璃、造紙、紡織….這些傳產寵兒，在電子業旺季即將來臨之際，是否退潮？下半年的指標股在哪裡？電子會順利接棒嗎？資金的流向跟著產業趨勢，跟著日常生活走，例如：電動車，Mini LED，低軌道衛星，利基型記憶體，就是明確的產業….法人看未來，著眼的是公司的價值，股價上漲只是附加的好處。
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❖強茂(2481)
6月獲利數字，單月稅後後淨利2.11億元、年增129%，單月EPS達0.63元，表現驚艷，近期電動車題材中包含IGBT及SIC模組，IGBT模組中的快揮發二極體及碳化矽模組中的蕭基二極體產品，強茂則皆有佈局，從小訊號二極體轉往全系列中高壓功率元件MOS、IGBT及碳化矽第三代材料產品開發及發展，是目前國內上市櫃公司少數有第三代半導體晶片出貨實績的公司，隨營收比重的逐步攀升，有利於未來評價的提升。
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❖晶豪科(3006)
受惠利基型記憶體需求爆衝，公司三大主力產品線，包括DRAM、NOR Flash、SLC NAND Flash需求非常強勁，今年營運持續向上，第一季稅後純益達6.45億元，較上季大增1.6倍，每股稅後純益2.3元，第二季營收61.75億元，又較上季成長24%，較去年同期成長92%，記憶體市況持續熱絡，滿手訂單-團隊預估今年營收獲利有望超越去年，甚至再創歷史高。
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❖光罩(2338)
6月營收達5.2億元，年增34.08%，創歷年新高，重點是晶圓代工客戶需求暢旺，稼動率維持滿載熱況，加上產品漲價效益，下半年營收有望逐季創下新高，本業獲利也將較上半年成長，它的產品主要是-半導體用的光罩，客戶群包含台積電(2330)、世界先進(5347)、韓國東部高科等，但六月自結EPS為-0.07元，主要受業外虧損影響，國內第三次無擔保轉換公司債(CB3)剛剛完成公開承銷，價格為115.23元，現股收盤才101.5元。
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❖凡甲(3526)
凡甲(連接器大廠)同時握有寧德時代與比亞迪等兩大車用客戶，6月繳出2.59億元歷年同期新高成績，年增56.35％；累計上半年營收12.55億元，較去年同期成長23.83％。除了筆電需求穩定，伺服器方面，高速線滲透率逐步提升，車用產品隨大陸自主品牌出貨成長，訂單需求持續提升，推升毛利率，加上減資後股本縮小，團隊預估今年每股EPS可望寫下新高。
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❖同欣電(6271)
CMOS影像感測器（CIS）封測廠同欣電是星鏈（Starlink）計畫低軌衛星RF獨家供應商，星鏈計畫550公里高度的低軌道衛星-發射總量約4,000個，平均一年發射1,000個，一個衛星中約有6,000多顆RF收發模組，高達2400萬顆RF都將全部由同欣電獨家供應。6月合併營收達11.66億元、月成長0.9％，創單月歷史新高，第二季合併營收季成長9.3％至34.34億元，累計上半年合併營收為65.76億元、年增63.7％，若350公里高度的衛星發射計畫也能爭取到獨家，未來成長動能驚人。
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❖博智(8155)
伺服器產業的未來，1.後疫情時代需求仍將延續，如遠距辦公、線上服務等，2.未來5G逐漸普及，帶動雲端運算、邊緣運算、物聯網、車聯網…持續發展，未來幾年伺服器產業都會穩定成長。博智受惠伺服器及IPC挹注動能，上半年淡季不淡，團隊看好Whitley平台第二季起逐漸增量、網通400G交換器量優於去年、半導體測試板將成為新動能，高階產品比重提升、產品組合優化，今年營運表現不錯。
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㊙幸福的依靠㊙
除了這幾家公司以外，LEO發現一家員工【幸福的依靠】，第2季營運淡季不淡，下半年營運將優於上半年表現，關鍵產品已經通過重量級指標大廠出貨驗證，隨時可以出貨，帶來龐大營收挹注，LEO對它中長線營運非常看好，想知道是哪一家公司嗎？請持續追蹤-股民當家群組。
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天佑台灣，疫情早日結束❤️

👉談單反旗艦機的未來
1. 七年前NIKON頂級旗艦機定價189000元，7年後二手市場約40000元，換算得出每年折舊率20％。

2. 過去單反旗艦機的高單價，之所以能獲得職業用戶的支撐，來自於其中有少部分功能只限旗艦機擁有，譬如高速連拍與大量選單按鈕，方便攝影師形成肌肉記憶、操弄大量參數。👋

3. 如今對比無反相機，單反就是缺乏兩樣重要功能：「捲積神經網路帶來的人眼識別功能」，與「巨量對焦點」。

4. 單反的反光鏡天生地將這兩功能拒斥在外。（在D850時代，NIKON雖成功將「臉部辨識」輸入反光鏡下方的小型傳感器，但由於粗略，終究無法辨識眼睛的位置）🤔

5. 唯一能讓相機辨識眼睛的方法，就是移除反光鏡、直接讓感光元件曝露，使程序能即時計算出👀眼睛位置。

6. 以往DSLR攝影師拒斥反差對焦，是因為DSLR的反差對焦差勁無比：抽風式的對焦違背了攝影人瞬間紀錄的需求。（過往的DSLR Liveview只測對比不測距，對拍攝移動中的物體非常苦手）😵

7. 這幾年經過了Panasonic與SONY的努力，廠商成功將對焦模塊整合到CMOS，用更先進的「數學式」大大增強了無反相機的對焦能力，為N與C立下典範。

8. 如今無反相機除了反壓DSLR的對焦能力，加上相機減重、電子觀景窗品質提升、靜音拍攝功能、內建防手震、視頻拍攝功能的加入、更低耗電量的實現👉（SONY每一代都改進了耗電量的問題，直到A73出現之後，基本上職業用戶已能接受那樣的耗電量）......以上種種益處，大幅增加職業攝影師與一般用戶對無反的接受度。😋

9. 過去動輒20萬的單反旗艦機四年一換，卻沒想到在這最近四年間，無反的數學與物理優勢逐漸滲透、勝出。

10. 首要原因是單反性能已經到頂，但是廠商定價策略卻每代上漲。從投資觀點看，旗艦機不僅跌價速度快，市場上甚至有更優質便宜的商品可供選擇。🤔

11. 死亡交叉已是現在進行式，2020年無反銷售量勝過單反（亦可能是因為廠商推出的無反比單反多），單反旗艦的高端售價或許面臨轉折點。🙉

12. 入門級單反情況更是危及，一方面受到手機市場的擠壓，一方面受到SONY E卡口微單的威脅，單反成為時代的眼淚，似乎只是時間的問題。

13. 若要說有什麼是單反無可替代的優勢，那就是肉眼直接觀看炙熱光線的愉悅感，那是用電子觀景窗永遠無可取代的感官記憶。但是當我們這一代人都習慣了手機拍攝（透過屏幕取景），無反也就不是這麼難以接受了。

DU 雙魚的海邊
http://www.dupisces.com.tw

本期聊電Jing教學重點:
◾️如何進入BIOS
◾️華碩、微星、技嘉 三大板廠BIOS使用教學
1.EZ Mode介面功能講解
2.Advanced Mode介面功能講解
◾️常用BIOS功能講解:
1.開啟XMP 記憶體一鍵超頻
2.開啟獨顯+內顯功能
3.開啟VT-X和VT-D (模擬化技術)
4.關閉CPU風扇錯誤偵測
5.關機時關閉RGB燈光效果
6.改完BIOS無法開機解決方法

◻️學習重灌/超頻之前 先來認識BIOS吧! UEFI 又是甚麼? | 聊電Jing
https://youtu.be/ZNW3fAvURkg

◻️為什麼電腦的主機板上都會有電池? | 聊電Jing
https://youtu.be/qnMi_dZILxE

◻️6個新手最想知道的超頻問題! 看完馬上學會超頻SOP | 聊電Jing
https://youtu.be/htbMwzS6RbM

目前網路上的BIOS教學大部分都已經是10年前的文章
雖然現在的UEFI已經很好上手，但相信還是很多新手不了解
故特別製作此影片讓大家熟悉各大廠商BIOS介面!
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拍攝器材:Sony RX100 M5
剪接軟體:Adobe Premiere Pro + After Effects
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#BIOS #XMP #聊電Jing

標題：Sony Xperia XZ2 Pro - The Future is Bright (概念影片) |【小翔 XIANG】
部分影片來源：Sony Mobile
製作者：小翔 XIANG

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【CC Music】
Broken Elegance & Nomyn - Imaginary (CC)
https://soundcloud.com/brokenelegance/imaginary
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【Sony Xperia XZ2 Pro】概念規格：

◎外觀
尺寸：147.1 x 76.1 x 8.6 mm
重量：196g
材質：2.5D正反玻璃、金屬邊框
顏色：黑、銀、藍、紫

◎螢幕
尺寸：5.7吋（螢幕佔比：80%）
材質：OLED
解析度：3840 x 2160p（807ppi）
技術：16:9高螢幕佔比、X-reality、TRILUMINOS、X-Reality、動態對比增強、畫素倍增、智慧補差點、純黒顯示、超高對比、HDR 10/dolby vision。
玻璃：2.5D 康寧第六代
多點觸碰：支援

◎硬體
作業系統：Android 8.1
處理器名稱：Qualcomm Snapdragon 845
製程：10奈米
CPU：八核心（4x2.8 GHz Kryo 385 & 4x1.8 GHz Kryo 385）
GPU：Adreno 630
記憶體：6GB RAM（LPDDR4X）
儲存空間：128GB ROM（UFS 2.1）
記憶卡：支援
電池：3800 mAh（固定式、Qnovo電池維護），
快充：QC 4.0

◎主相機
畫素：1,200萬
光圈：f/1.8
技術：Motion Eye相機、1/2.3 吋 堆疊式感光元件、單畫素尺寸 1.55μm、光學防手震、三重影像感測技術、混合式追焦、960 fps超級慢動作錄影功能、預測擷取功能、0.5 秒快速啟動與拍攝功能、防失真快門、低亮度相片：ISO12800 /4000 (影片)、HDR 相片拍攝功能、25mm廣角 G 鏡頭、8倍數位縮放功能、BIONZ™ for mobile、5軸錄影數位防手震。

錄影：4K@60fps、1080p@30/60fps
超級慢動作：1080p@240fps/960fps

◎前相機：
畫素：1300萬
光圈：f/2.0
技術：1/3.06 吋 Exmor RS™ for mobile CMOS、22 mm廣角鏡頭、5軸錄影數位防手震等。

◎通訊
SIM卡：nanoSIM / dual-SIM (支援 4G+4G雙卡雙待)
通訊網路：2G GSM 四頻、3G WCDMA 850 + 900 +2100、台灣4G全頻。
LTE等級：Cat.18（下載1.2 Gbps、上傳150Mbps）
載波聚合：5CA
VoLTE/VoWi-fi：有

◎連結
連接埠：USB Type-C（3.1 Gen 1）
Wi-Fi：802.11 a/b/g/n/ac/ad、熱點、、Wi-Fi Direct、DLNA
藍牙：v5.0（A2DP、LE、AptX HD、LDAC）
GPS：A-GPS、GLONASS、BDS、GALILEO
其他：NFC、OTG …

◎音訊
技術：HiRes、高解析音訊(LPCM、FLAC、ALAC、DSD) 、DSEE HX™、LDAC 數位噪音消除功能、ClearAudio+、環繞音效技術…
格式：mp3、mp4、3gp、wma、ogg、amr、aac、flac、wav、midi、ra…
3.5耳機孔：有
雙喇叭：有
FM收音機：無

◎感應器
指紋辨識器、2D臉部辨識、光源感應器、加速計、距離感應器、霍爾感應器、陀螺儀、數位指南針、氣壓計。

◎其他
指紋辨識：有（側邊）
防水防塵：IP65/IP68（完全防塵、可在水深1.5公尺浸泡30分鐘、防低壓水沖）
個人智慧助理：Google Assistant

◎資訊
售價：無價
上市：未計畫XD

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Sony 很有可能在 8 月 31 日，一口氣發表三款新機，包含XZ1、XZ1 Compact，以及中階機種 X1，但是那時候的洩漏圖，真實性並不是這麼的高。而現在所流出的諜照，大致上可以確定 XZ1 的外型，以及所使用的材質。

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主題：Sony Xperia XZ1 外型全曝光？一體成形金屬機身
資料來源：Sony Mobile、GSMarena、Phonearena
製作者：小翔 XIANG

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【精選影片】

《Sony Xperia X1、XZ1、XZ1 Comapct 流出？規格先預覽！》
https://youtu.be/-gcWrQb2dHc

《Note 8 實機照曝光！螢幕出現解鎖畫面》
https://youtu.be/2BgvAEfAe84

《iPhone 8 最終設計？外型、規格先預覽！》
https://youtu.be/s7NdsVxqe74

《NOKIA 8 外型曝光？蔡司認證雙鏡頭！》
https://youtu.be/cj3v9qo-1rU

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【Sony Xperia XZ1】謠傳詳細規格：

◎外觀
尺寸：146.8 x 73.4 x 7.6 mm
重量： g
材質：
顏色：黑色、太空藍、金星粉、暖銀

◎螢幕
尺寸：5.2吋（螢幕佔比：%）
材質：IPS
解析度：1920 x 1080p（424ppi）
技術：TRILUMINOS、X-Reality、動態對比增強、色彩調整對應技術、HDR 10
玻璃：2.5D康寧大猩猩玻璃（第五代）
多點觸碰：支援

◎硬體
作業系統：Android 8.0.0
處理器名稱：Qualcomm Snapdragon 835
製程：10奈米
CPU：八核心（4x2.45 GHz Kryo + 4x1.9 GHz Kryo）
GPU：Adreno 540
記憶體：4GB RAM（LPDDR4X）
儲存空間：64GB ROM（UFS 2.1）
記憶卡：microSD（最大擴充容量256GB）
電池：3000 mAh（固定式）支援QC 3.0快充、Qnovo

◎主相機（不確定）
畫素：1,900萬
光圈：f/2.0
技術：等效焦距25mm、IMX 400、1/2.3″感光元件、單畫素尺寸 1.22μm、三重影像感測技術、混合式追焦、960 fps超級慢動作錄影功能、預測擷取功能、0.5 秒快速啟動與拍攝功能、防失真快門、低亮度相片：ISO12800 /4000 (影片)、HDR 相片拍攝功能、8倍數位縮放功能、BIONZ™ for mobile、5軸錄影數位防手震、美顏模式、全景模式、自動HDR等。

錄影：4K＠30fps、1080p＠30/60fps、720p@960 fps


◎前相機（不確定）
畫素：1300萬
光圈：f/2.0
技術：1/3.06 吋 Exmor RS™ for mobile CMOS、單畫素尺寸1.12μm、22 mm廣角鏡頭、5軸錄影數位防手震等。
錄影：Full HD

◎通訊（不確定）
SIM卡：nanoSIM（雙卡雙待、4G+3G、3選2）
通訊網路：2G GSM 四頻、3G WCDMA 850 + 900 +2100、台灣4G全頻。
LTE等級：Cat.16（下載1024 Mbps、上傳150 Mbps）
載波聚合：4CA
VoLTE：有

◎連結
連接埠：USB Type-C 3.1
Wi-Fi：802.11 a/b/g/n/ac、Wi-Fi Direct、DLNA、熱點、雙通道
藍牙：v5.0（A2DP、LE、aptX、LDAC）
GPS：GPS、A-GPS、GLONASS、BDS
其他：NFC、OTG、Chromecast、Miracast…

◎音訊
技術：Hi-Res、高解析音訊(LPCM、FLAC、ALAC、DSD) 、DSEE HX™、LDAC 數位噪音消除功能、ClearAudio+…
格式：mp3、mp4、3gp、wma、ogg、amr、aac、flac、wav、midi、ra…
3.5耳機孔：有
雙喇叭：有
FM收音機：無

◎感應器
指紋辨識、光源感應、距離感應、加速計、陀螺儀、電子羅盤、氣壓計、計步器…。

◎其他
指紋辨識：有
防水防塵：IP65/IP68（可在水深1.5公尺下，長時間浸泡）
個人智慧助理：Google Assistant

◎資訊
售價：
上市：2017/09

◎以上資訊僅供參考，想了解更多請前往
官方網站：
網路頻段：

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【Sony Xperia XZ1 Compact】詳細規格：

◎外觀
尺寸： mm
重量： g
材質：
顏色：黑色、地平線藍(天邊藍)、雪白銀、暮光粉

◎螢幕
尺寸：4.6吋（螢幕佔比：%）
材質：IPS
解析度：1080 x 720p（424ppi）
技術：TRILUMINOS、X-Reality、動態對比增強、色彩調整對應技術、HDR 10
玻璃：2.5D康寧大猩猩玻璃（第五代）
多點觸碰：支援

◎硬體
作業系統：Android 8.0.0
處理器名稱：Qualcomm Snapdragon 835
製程：10奈米
CPU：八核心（4x2.45 GHz Kryo + 4x1.9 GHz Kryo）
GPU：Adreno 540
記憶體：4GB RAM（LPDDR4X）
儲存空間：32GB ROM（UFS 2.1）
記憶卡：microSD（最大擴充容量256GB）
電池：2800 mAh（固定式）支援QC 3.0快充、Qnovo

◎主相機（不確定）
畫素：1,900 or 800萬
光圈：f/2.0
技術：等效焦距25mm、IMX 400、1/2.3″感光元件、單畫素尺寸 1.22μm、三重影像感測技術、混合式追焦、960 fps超級慢動作錄影功能、預測擷取功能、0.5 秒快速啟動與拍攝功能、防失真快門、低亮度相片：ISO12800 /4000 (影片)、HDR 相片拍攝功能、8倍數位縮放功能、BIONZ™ for mobile、5軸錄影數位防手震、美顏模式、全景模式、自動HDR等。

錄影：4K＠30fps、1080p＠30/60fps、720p@960 fps


◎前相機（不確定）
畫素：800萬
光圈：f/2.0
技術：1/3.06 吋 Exmor RS™ for mobile CMOS、單畫素尺寸1.12μm、22 mm廣角鏡頭、5軸錄影數位防手震等。
錄影：Full HD

◎通訊（不確定）
SIM卡：nanoSIM（雙卡雙待、4G+3G、3選2）
通訊網路：2G GSM 四頻、3G WCDMA 850 + 900 +2100、台灣4G全頻。
LTE等級：Cat.16（下載1024 Mbps、上傳150 Mbps）
載波聚合：4CA
VoLTE：有

◎連結
連接埠：USB Type-C 3.1
Wi-Fi：802.11 a/b/g/n/ac、Wi-Fi Direct、DLNA、熱點、4x4 MIMO雙通道
藍牙：v5.0、A2DP、LE、aptX、LDAC
GPS：GPS、A-GPS、GLONASS、BDS
其他：NFC、OTG、Chromecast、Miracast…

◎音訊
技術：Hi-Res、高解析音訊(LPCM、FLAC、ALAC、DSD) 、DSEE HX™、LDAC 數位噪音消除功能、ClearAudio+…
格式：mp3、mp4、3gp、wma、ogg、amr、aac、flac、wav、midi、ra…
3.5耳機孔：有
雙喇叭：有
FM收音機：無

◎感應器
指紋辨識、光源感應、距離感應、加速計、陀螺儀、電子羅盤、氣壓計、計步器…。

◎其他
指紋辨識：有
防水防塵：IP65/IP68（可在水深1.5公尺下，長時間浸泡）
個人智慧助理：Google Assistant

◎資訊
售價：
上市：2017/09

◎以上資訊僅供參考，想了解更多請前往
官方網站：
網路頻段：https://www.frequencycheck.com/
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【CC Music】
Nicolai Heidlas - Drive (CC)
https://soundcloud.com/nicolai-heidlas
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＃XperiaX1 #XperiaXZ1 #XZ1Compact #索尼2017新機＃XZ1 #Sony手機 #索尼手機 #Sony智慧型手機 #Sony雙卡手機 #小翔XIANG