⚠️Disclaimer⚠️：跟之前的一樣，這篇文只是個簡單的回顧，一定會有疏漏，先說抱歉，本週這三篇文只是個粗陋的酌古斟今，並不是為昔日鍍金的。總之 #musicboleh #就醬聽音樂 X MELODY #鑫光大道 Mei Sim 雲鎂鑫

2011-2020

2011年，iPhone已經進入第三代3GS，智慧型手機開始普及化，2012年，Facebook在美國上市，馬來西亞人在FB上的時間開始越來越長，2013年，Spotify登陸馬來西亞，數位媒體崛起，唱片實體銷量越來越差，音樂製作門檻變低，數位音樂工具越來越普及，90後與千禧一代邁向成年，數位生活逐步實踐....是一個變化極大的十年。

2012年， 宇田出道，首張專輯主打歌〈雨是甜的〉在各大電台熱播，同年，Fuying & Sam出道，〈分開以後〉在電台熱播，並獲得MACP大馬音樂創作人版權保護協會最高點播率中文歌曲，隔一年的〈全世界都以為我們在一起〉再獲此獎。

2013年，資深音樂人Fred Chong創立WebTV asia，黃明志為相關唱片公司Prodigee Media旗下早期的歌手。

2014年，四葉草出道，2015年〈好想你〉成為現象級的洗腦歌，更多人開始往數位平台發展，無唱片公司背景的歌手與作品開始湧現。

2014年，Anna莊啟馨掙脫了流行音樂模式的桎梏，發行了《Tack》，奪下娛協獎最佳獨立音樂專輯獎。隔年，鄭可望籌備Aki黃淑惠的個人專輯，在過程中決定投入發展馬來西亞原創音樂。並在2016年與中國夢想當然音樂文化傳播簽署了協議，接下來幾年發掘了很多新歌手與音樂人，發表的歌曲可能上百首，其中，Ryota片山涼太是這一波新浪潮裡的佼佼者。

2015年，黃明志《亞洲通殺》發行，隔年入圍第27屆台灣金曲獎最佳國語男歌手獎，之後，〈漂向北方〉面世，2017年憑《亞洲通車》再次入圍台灣金曲獎最佳國語男歌手獎，至此，黃明志已證明自己是現象級創作歌手。

2015年，許多年輕歌手，比如Danny許佳麟、Justin吳宗翰等等（真的還有很多名字但至此我已有點不知從何寫起，抱歉啊各位），相繼以網路平台為基地，頻密發表翻唱或原創，獲得極大的迴響。

2016年，蔡恩雨的翻唱作品在Youtube上爆紅，差不多這一兩年左右，李志清進入WebTV Asia擔任製作人，而在台灣的陳威全也跟WebTV Asia合作，此時，這家MCN公司或許就是擁有最多流量歌手的馬來西亞公司。而WebTV Asia創辦人 Fred Chong，早在千禧年的第一個十年就看到音樂在網路上的未來，並創立了Music4Nothing，與一群音樂人與歌手合作，包括張智成、鄭可望、陳豪...等人，推出“免費音樂”的概念...但一直遲至創立Web TV Asia，才真正有了營利模式。

2016，抖音面世，多首被稱為“抖音神曲”的作品啟發許多人，紛紛在類似平台上發表作品。

接下來的幾年，馬來西亞樂壇處於一個混沌的轉變期，這十年裡出現很多歌手，比如顏慧萍、Orange陳慧恬、雲鎂鑫、李佩玲、郭文翰、碰碰姐弟、劉漢傑、李佳薇、林文蓀、車志立、王思涵、黃若熙、 賴淞鳳、蘇盈之、李幸倪、郭修彧、菲道爾、Dato Maw、楊莉瑩、Babychair、王子慧、Shelhiel......等等等等，有的是選秀背景，有的是網路背景，也有更多的獨立音樂人浮上水面，這些標籤只是圖個方便，其實界線是越來越模糊了，這是一個充滿可能性的年代，雖然不至於每個單位都有平等的資源，但只要事情做對做滿，機會都變大了。

2016之後的大馬中文樂壇，我說不出一個所以然，他是一大塊混沌的麵團，裏面有很多蠢蠢欲動的東西，抖音元素、獨立元素、流行元素、電音元素、嘻哈元素....等待被揉成屬於這個世代的形狀，我不覺得有人預測的來，只知道這一群人，新或舊，不管我有提及或忘了提及，我看到的或是我目光短淺看不到的，都有個變數很大的未來。我們除了歌手，還冒起了許多幕後人，也都具備做出全亞洲爆紅的作品的能力（爆紅在我這一篇文裡是其中一個方便的指標，得獎是另一個，當然還需要從很多角度去評價），你看〈刻在我心底的名字〉？除此，還有許許多多優秀的音樂人與作品有待被發現以及被欣賞。

我們期待的百花齊放可能已經發生，不同的品種都會有不同的擁戴者，當中一定會有一些是“全世界都在瘋傳但你又不覺得怎樣”的，也有孤芳自賞的，把這些當成品味的敵人好像也不太對，這不過是市場選擇的結果。這個世代，我們若擁有了前所未有的資源與工具，差了些什麼呢？一定會有人覺得以前比較好，我很認真去思考過，其實只是每個世代有每個世代要聽的歌革的命，10年後又會有人懷念今天。若沒發現一切都在進步中，可能是腳步緩下來了，又或是到了另一個階段，所有的now都不太能有共鳴了。

接下來一定是異軍突起的，想個辦法串聯起來吧，馬來西亞的主場，無法靠支離破碎的力量撐起來，但我也不盡然是個和平主義者啦哈哈，當然可以對不喜歡的繼續保持距離。總之，這一週的三篇，不過是自己個人記憶與觀點的一個簡短重整，至於意義是什麼？嘿，還有很多故事呢。而目前，只想為 #musicboleh #就醬聽音樂 服務，希望對的資源能找到對的人吧。

如果一輩子只做一件事 黃旭昇
今天清晨，過了6時30分，手機鬧鐘響起。匆匆起床漱洗後出門，9月1日新北市有40萬名學生在疫後開學。算是今天採訪的重點大事，加上，採訪完後還有8時30分的市政會議。

在記者室，正寫稿敲鍵盤之際，一個人莫名跑到我座位右手邊，問了一些奇怪及令人憤怒的事情，不禮貌且又觀念錯亂，行為舉止令人嫌惡又髮指，我們媒體自覺點滴累積的形象，都是被這種人摧殘殆盡。因此，又考驗我們自身的修為。

社會對媒體仍不友善，雖然依舊渾沌，記者即使潛水，仍仰望水面呼吸；即使暗夜幽㝠，盼依舊點一盞燈。-

我認為，做一件事，不問結果，直到如心，便是修行。有時候，踽踽獨行，也是一種淒涼的美感。

每個人心中有一畝田，每個人心中有一個夢，回到採訪與被採訪者的互動，人才是重點，回到人的主題，擔任記者以來，認識的一些可敬的人，包括金門的鳥友、關心生態與文史的工作者、教育夥伴，教育崗位兢兢業業的夥伴，默默的扎根，悄悄的幫助小農與老農，讓我的眼界因此更廣。

如同認識了人生旅程的導師、號稱兄弟的慰慈老師，還一起攜手尋找部落食材，關心了一些人，這些人，包括在嘉義檳榔林園裡的長照需求者，在台灣最遙遠東南端牡丹、旭海部落的長者，甚至幫流浪的無名屍找到回家的路。

數年前，為身障兒童與熱心的朋友徐文建先生，在他的餐廳辦了幾年的歲末溫馨圍爐活動；或曾經前往花蓮強震災區採訪；還是媒介資源，終得圓滿過年的單親媽媽。曾因為報導新北市衛生局一名墜樓女子的新聞，受到各界重視，這些都是採訪的因緣，我可以做到身為報導者可以盡到的本分。

我常說，為長者折枝，易如反掌，為與不為。這些人都生活在台灣，也都在這塊土地上為了生活、為了理念打拚。以一名新聞工作者的角色，可以時而旁觀者角色紀錄，時而以參與者角色深入災區報導、深入部落服務，總是角色互換，但，「莫忘初衷、堅守崗位、與靈魂對話」的信念只有更強烈，沒有更變換。

擔任記者33年，笑看世間滄桑與政治紛亂。但在某個內心角落仍保留人性光輝，即使如豆光的蠟炬，依舊帶給人希望。我希望一步一腳印「行善如投石湖水，不斷擴散（善）。」也是人生下半場可以老老實實實踐的想法。

不管是座右銘或墓誌銘，生命旅程中因為實踐而確實印證。揮別童年與年少青春，即使我已經不再是舞劍的狂少，但驀然回首，期許持續「花若盛開，舞蝶自來。人若精彩，老天安排。 漣漪的善，必將擴散。孤獨一隅，獨行踽踽。」

＃驀然回首看年少時

以前，在遙遠年代的年輕的歲月，那時候，參加考試，考上台北地區的一所師範專科學校，同時，也考上一所很有名氣的一所工業專科學校土木科系。

結果，我都沒有前往兩所學校就讀，其中，工業專科學校土木科，在報名時剛好額滿。師範專科學校則因為考慮就讀高級中學，因此，沒有前往就讀。不然，我現在就從老師職位退休了。

歷經世新洗禮與社會實務運作，至今，在工作職場上打滾33年，仍在茫茫的打字與攝影中，不斷的流浪。

當年，如果就讀師範，每年理所當然我就過「教師節」。即使，現在的教育環境，不如以往，所謂的「尊師重道」也相當式微，不過，許多在教育崗位上的夥伴，仍不放棄任何培育孩子的機會。

有一年，我有機會回到我的母校新竹縣新星國小，與學弟妹分享心情，與學長黎萬興校長一起談教育，也曾經與一群非政府組織的工作者、資深作家與創意總監、或退休校長等人分享等人，她們（他們）都很優秀，是我的人生導師。

在許多場合的分享經驗，我都會以「莫忘初衷」做最後的結語。對於教育人員，我也都給予最大的敬意與感謝。

即使不是教師，只因在職場上帶過實習生，被稱為「師父（傅）」，每年教師節會從臉書或簡訊捎來祝福。她們有的是書記官，有的是優秀法律工作者，教學相長都指導我良多，稱呼「老師」，反而讓人慚愧與感恩。

這些夥伴，都是我人生中的良師益友、忘年之交。我的「學生」中，有的已經當母親，這人生過得很快樂。我一起勉勵，莫忘初衷，不要忘記內心最原始的信念。

＃笑看世間在職場上的衝突

有時在新聞採訪上有些失意頹喪，或因立場與角色不同、位階與職權的不同，看法與溝通的誤差，有了些許火花。

許多朋友勸說，何必多情。做好最保守的就是最安全的，或，一個命令一個動作，自然，這是比較萬無一失，畢竟，有功無賞、打破要賠，「多做多錯、少做少錯，不做不錯」，不就是職場最好的保護傘嗎？

但，新聞工作若大家都是先想到如何保護自己，如何不犯錯，如何不觸怒當局，如何維持良好關係，大多時候就失去守門人或吹哨者的角色與天職。

如果「避險」是必要的，套句名言：「如果天空是黑暗的，那就摸黑生存；如果發出聲音是危險的，那就保持沉默；如果自覺無力發光，那就蜷伏於牆角。但是，不要習慣了黑暗就為黑暗辯護；也不要為自己的苟且而得意；不要嘲諷那些比自己更勇敢的人」。

朋友勸說，在社會對媒體的價值觀與評價逐漸式微，網路鍵盤高手與正義魔人、爆料當道的新聞環境下，真不必花太多的時間與精神，太認真執著於職場上的種種。不需要太「多情」，有時候的「多情」反而會成為別人、採訪對象、或自己同事的負擔。自我的期許與堅持和初衷，如何與職場和諧與圓融取得平衡，還真的是需要智慧與學習。

1999年921集集大地震那年，孩子出生，我在産房迎接三公主呱呱墜地，在醫師剪斷臍帶後，我的新聞戰場在台北縣新莊「博士的家」倒塌災區現場。最要感謝的是妻子的體諒及支持。

去年，公司有5名縣市地方資深記者紛紛放棄新聞戰場，今年，不少媒體同業更紛紛轉換跑道或暫時休息、離開媒體圈，不同的媒體平台也轉型因應新媒體時代，媒體的環境轉變之快速與翻轉，更讓人感觸良深。

期勉繼續堅守崗位的同業、先進，則持續守望，盼媒體仍是點亮幽冥社會的微光。莫忘初衷，扮演烏鴉與守門人，守護美好的核心價值。

善的漣漪如投石湖水，在各角落點燈的夥伴，若是同時燃起火花，肯定可以照亮幽冥。身為媒體，除了聒噪、守望，也在修練自己。這是一門永遠精進的功課。

在社會對媒體仍不友善，環境依舊渾沌之際；即使暗夜幽㝠，盼依舊點一盞燈，與靈魂對話，莫忘初衷。我，仍在這滾滾紅塵學習、踽踽獨行。

我始終相信共好。紀念那個可以大鳴大放的大時代，在如今艱困的媒體環境，盼望迎向媒體敢言、政府察納雅言的共好時代。

一個人就是一個故事，盼望持續藉由採訪社會的人物故事；關照並傳播她（他）們一直努力在做的事，報導她們的熱情，不但有機會擴展自己的視野，也有機會從他人的故事中觀照自己、照亮別人。

33年來，用眼睛觀察，以腦筋思考，一顆老靈魂的聒噪絮語，仍將持續烏鴉。
33年來，用相機拍照，以筆尖紀錄，一顆老靈魂的滔滔不絕，仍將持續助人。
2021/09/01 Wagi Qwali 瓦紀瓜歷 Cidal Palang 吉達兒 巴狼 （夸父老鷹）

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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星際大戰Star Wars是一個龐大的系列，到底該從何看起?到底該怎麼看? 想要在《星際大戰9:天行者的崛起》之前複習這個系列嗎? 這部影片教你怎麼入門星戰的世界?

包含其中提到了觀看電影的順序，以及這個系列為這個世界帶來的影響，該用什麼樣的心態看這些電影等等


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監製/編輯: 黃豪瑞

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《STAR WARS：天行者的崛起》（英語：Star Wars: The Rise of Skywalker），也通稱作《星際大戰九部曲：天行者的崛起》（Star Wars: Episode IX – The Rise of Skywalker）是一部預定於2019年上映的美國太空歌劇電影，由J·J·亞柏拉罕執導，並與克里斯·泰瑞歐共同編寫劇本。本片為2017年電影《STAR WARS：最後的絕地武士》的續集，「星際大戰後傳三部曲」的第三部作品，同時是「天行者傳奇」的第九部作品以及最終章。電影由盧卡斯影業和壞機器人製片公司製作，華特迪士尼工作室電影發行。主要演員包括嘉莉·費雪、馬克·漢米爾、亞當·崔佛、黛西·蕾德莉、約翰·波耶加、奧斯卡·伊薩克、安東尼·丹尼爾斯、娜歐蜜·艾基、多姆納爾·格里森、理查·E·格蘭特、露琵塔·尼詠歐、凱莉·羅素、喬納斯·蘇歐塔摩、凱莉·瑪麗·陳、伊恩·麥卡達米和比利·迪伊·威廉斯。

《STAR WARS : 天行者的崛起》講述新一代主角芮(身世未明) 與黑武士(達斯維達)的後代、第一軍團的首領凱羅忍之間產生的矛盾與衝突，探討如何連結過去並創造新的未來的冒險故事。
過去的主要角色：路克天行者、莉亞、藍多卡瑞辛皆全數回歸。過去的終極大反派 -- 西斯大帝(白卜庭)也並沒有消失並將回歸本作。

1977年開始陸續上映的八部STAR WARS正傳電影，故事環繞在包含知名黑武士在內的天行者家族傳奇故事。《STAR WARS : 天行者的崛起》將會是STAR WARS正傳電影系列的第九部作品，同時也是精心策劃超過40年的天行者傳奇完結篇。


超過40年前，一個名為喬治盧卡斯的年輕人放映他拍的新電影給他的電影人朋友們看，
這群朋友們在看完之紛紛毫不留情地說這是一部大爛片，完全搞不懂喬治在想什麼，
只有其中一位名叫史蒂芬史匹柏的年輕導演表示這會是有史以來最成功的電影，
誰都沒料到，史蒂芬看似不可思議的預言能夠成真，
而這部電影所創造的世界，到40年後的今天仍然熱度不減。

在這裡某些人大概在想，好啦好啦，我知道星際大戰在國外很紅，但是我為什麼要在乎?
你喜歡漫威電影，對吧? 我敢說你喜歡漫威電影。
如果我跟你說沒有星際大戰就不會有漫威電影呢? 事實上，沒有星際大戰，絕大多數的商業大片模式都不會存在。
若說《大白鯊》是推動了「強檔大片」這個概念的契機，那麼《星際大戰》就是那個直接將油門催到底的人，
在1977年推出之後，好萊塢的電影就從原本以角色為主的劇情片，轉移到的畫面驚人、節奏快速的動作冒險電影，
也可說是因為這個系列而開啟了重視續集的風潮，宣傳以及周邊商品也變得更為重要。
更別提它是讓電影特效的技術急速進步的大功臣了
基本上，電影這東西能夠成為眾人討論的「現象」，都是從1977年的《星際大戰》開始。
當然，這種影響的結果有好有壞，但是確定的是，沒有星際大戰，現代的電影樣貌會截然不同。
(現在應該要稱那部電影為《星際大戰四部曲:曙光乍現》，但是我在這裡就直接稱它是星際大戰)
但是...究竟是什麼造就了《星際大戰》的特別? 為什麼全世界(除了台灣和中國以外)都為之瘋狂?

也許最簡單的就是從第一個畫面講起，在開頭配著約翰威廉斯經典的主題曲的背景交代跑完之後，
就緊接著一個在當時年所未見，到現在仍然會看一次就烙印在腦海裡的畫面:
一艘占滿畫面的巨大的太空船追著另一艘小船，緊接著又出現一個外型似日本武士的全黑反派。
這部電影用了前30分鐘就宣示了這個獨特的宇宙，緊接著出現了即將名留青史的主角-
路克天行者，不滿足於當個沙漠星球上的農夫，看著兩顆夕陽夢想著探索更廣大的宇宙。
這不是什麼史無前例的角色設定，卻是任何人都能感同身受的，
也造就了往後許多電影「英雄旅程」的典範。
而在進入這個全新的宇宙之後，值得注意的就是其中新舊融合的美學，
開頭就說了「很久很久以前，在遙遠的銀河系」，所以這雖然是科幻的設定，
卻跟當時眾多科幻片中所想像的乾淨整齊未來感有著天壤之別，
星戰的世界是已經被居住已久，有著形形色色的人物以及傳統的，一切都顯得不切實際卻又觸手可及。
星際大戰從一開始就創造出一個辨識度極高的世界，到現在仍然是如此，
即使你沒看過星際大戰，也會知道光劍長什麼樣子，揮舞的時候會有什麼聲音，
聽過約翰威廉斯的經典主題曲(他同時也是哈利波特以及侏儸紀公園的作曲家)，
你也知道黑武士的呼吸聲，認得機器人C3PO和R2D2
當然，還有全台灣人都認識的總統尤達大師。
為什麼星際大戰的辨識度如此之高，在這裡卻如此不流行?
其中最明顯的原因大概就是台灣市場對於科幻電影的接受度向來都不高，
除非這些科幻元素只是其他類型的其中一個元素，舉例來說:漫威電影。
不過更精確地來說，星際大戰是「太空歌劇」，也就是較為著重於冒險成分，而不是有著嚴格的科學設定的類別，
其中的原力以及各種完全不解釋的設定更偏向是奇幻故事。
簡單來說，把它想像成太空中的哈利波特就好了。
但是認識星際大戰並沒有捷徑，沒有什麼懶人包或者快速看電影是能夠讓你馬上進入狀況的，
講得再多，你終究還是要自己去體驗這個系列，
「但是好多部電影喔」你說。 漫威23部電影都不嫌多了，星戰一天就看完了，很快的啦
你甚至不需要全部看完，如果真的要在第九集之前進入狀況的話，照我這個順序去看就好了:
7的前半段-456-7的後半段-8，相信無論是對星戰熟悉或是不熟悉的人現在一定滿頭尼克楊，
容我解釋。
7的調性和節奏最接近現代的大眾電影-簡單來說-最像是一部漫威電影，
緊湊的劇情、驚人的特效、時不時的詼諧成分。
事實上，當初拍第7集就是為了在帶回老粉的同時吸引新粉，
但是在這個現代觀眾較為容易接受的外衣之下，正是星戰最吸引人之處-它的世界觀。
而7的前半段在不需要知道歷史的情況下也能享受，你只需要知道兩件事-
路克天行者是456的主角，他是個絕地武士，也就是說他會使用原力，
而韓索羅則是他的好夥伴，沒有特殊能力，本來是個走私犯。
就是如此，這樣你就可以去看7了，享受它所帶來的冒險感，然後在女主角芮被綁架之後暫停!
現在去看456，再回來把7看完。
因為7的後半部要了解星戰的故事和角色之後才能完全感受其中的情感衝擊。
事實上，如果你對星戰一無所知，另一個很好的起始點是最近的新影集《曼達洛人》，
相信許多人都已經看過超萌的尤達寶寶了，他就是從這個影集出來的，
那他是在演什麼?你就想像《捍衛任務》加上西部片元素，還有一點點的…哥布林殺手?
至於123則是前傳，講述黑武士達斯維達的故事，如果你真的對它很有興趣的話再去看就好了，
因為123跟其他電影比起來著實有點...
詭異。
那幾集最大的價值就是無窮無盡的meme

不過我得先說，我會推薦用這種奇異的順序看，正是因為對於某些人來說456的節奏可能會有些慢，
相較於現代電影，它還是較為著重在角色以及世界呈現上，
不過這正是星戰如此歷久不衰的原因之一，如果你做好了期待，就能體會其中精髓。
關鍵就在於「隨它去」，星戰其中某些部分感覺有些過時，而其中也因為使用實體特效，
某些部分會顯得有些「僵硬」，但是在看的過程中絕對要記得這在當時是前無古人之舉，
不過也正是因為它的實體特效，才能讓這些電影經得起40年的時間考驗。
正是這部電影將「英雄之路」這種說故事模式給大眾化，正是它讓整個好萊塢意會到特效的可能性。
而第五集的轉折更是在電影史上至今最驚人的橋段之一。
簡單來說，你很難在不探究星際大戰在現實中的影響力的情況下欣賞這個系列，
那些為了看新電影而連夜排隊的粉絲、那些真正成立了絕地教的狂熱者們、那些在電影首映時揮舞著光劍的觀眾。
而星戰的續集，也就是現在的789，絕對不只是現代商業片續集常見的「噱錢」，
其中對於舊角色滄桑以及衰老的探討，對於新角色的塑造，尤其是反派凱羅忍，都是有層層的主題探究以及矛盾衝突。
而第八集雖然在粉絲群裡評價極為兩極，說「有爭議性」還只是有禮貌的說法，
但是對我來說卻是整個系列之中最值得反思的一集，更是一個在英雄主義氾濫的時代最需要的解構性電影，
對我來說，它所講述的是
「當英雄並不見得是件有益或是善良的事，有時候，所謂的『英雄』不過是一個謊言，一個混亂的開端」
這些星戰電影都有著絕大多數商業大片所無法達到，或者說懶得達到，對於世界、角色、以及主題的營造。
它們更延續了這個系列的傳統，動用許多實體特效以及化妝，
你在銀幕上看到的絕大多數場景、外星人以及機器人都不是電腦動畫，
這所營造的觸手可及感是絕對無法取代的。
漫威賣的是英雄，而星戰賣的則是一個世界，
當你一頭栽進這個世界，它絕對會成為你一生的電影經驗無可取代的存在。
也許我沒辦法替那些從小跟著星戰長大的人說話，這方面你可能要問呱吉。
但是我也許能夠理解現在在看這部影片的你的感受，
因為我也是在經歷了將近20年「聽過星際大戰，但是從沒有認真看過星際大戰」的人生之後，才真正進入這個世界。
而我當初也沒有經過什麼捷徑，就只是如一張白紙地看每一部電影，
再讀它的漫畫，再追它的動畫。
現在，我真心誠意地邀請你也踏上這個旅程，只有一個要求:
不要把任何形式的懶人包當成惡補的工具，就連我四年前做的「認識星際大戰」也一樣，
星際大戰不是一個你可以十分鐘看完的系列，而是一個你必須體驗的世界。
經過了42年，現在這個「天行者傳奇」九部曲的故事即將結束，
對於我們粉絲來說確實是充滿感傷，但是更希望這部影片以及電影能夠讓更多人加入這個世界。
願原力與你同在。

-~-~~-~~~-~~-~-
必看影片: 除了漫威以外 還有哪些電影必看? | 盤點年度十大電影
https://www.youtube.com/watch?v=Y6dHjguAFzY
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※記得開啟CC字幕唷!
近期秋冬話題感最強的光澤型底妝就是Giorgio Armani的設計師水感光影粉底
真的這麼神奇有AI智慧自動校色？上臉有濾鏡的效果？向上拉提的青春粉底？
各種好奇讓我的實測粉底回歸的第一支就挑中它！

：：ＭＯＲＥ：：

嗚嗚
我的臉在去同學會之後爛掉了
就說我的床鋪一定施了玲玲魔法
不然為什麼每次只要一離家就爆炸

不過好加在現在已經好多了
（不是影片當下，是打字的今天哈哈哈哈）

那時候剛好我有比較長的休假
就開始了我的雄心大志
想試遍所有粉底給大家看
（今年想要成為底妝達人，持續建檔中）

在油肌以及肌膚有比較多瑕疵的時候
可以給大家看看這樣的狀態對自己來說適不適合
畢竟我的皮膚狀態沒有你們好
所以你們用了一定比我美！！

這款粉底液最近的網路評價都很浮誇
AI智慧、自動調節、拉提緊緻等等高級字眼都在媒體之間使用著

說簡單一點
他的質地對上透亮度、滑順度、遮瑕度
可以感覺到Armani真的是精品彩妝的底妝龍頭

雖然整體粉底液的顏色偏黃
但是可以自然的修飾肌膚瑕疵、毛孔
並且透過精緻的光澤讓皮膚看起來有澎潤透亮的感覺
確實是肉眼有感的障眼法
也是目前Armani家的粉底液中我覺得最不挑膚況的

但老實說這個光澤可能是油肌（我）撐不起來的
因為出油的時間飛快
實測的時間是九月底
日夜溫差比較大，整體白天還是偏熱的
使用蜜粉大約兩個小時
但是就把它的美光給吸掉了！！！
不壓蜜粉我沒把握在我臉上可以到完妝出門

光澤、遮瑕、修飾、妝感確實美叮美噹
可是我是油肌
所以被搞的很忙
目前歸類為季節限定美肌粉底
寒流快來吧（念力發揮）

詳細的內容還有畫面再請大家看影片囉

luv u all
,Nora 



：：ＰＲＯＤＵＣＴ：：

原諒我的金魚腦啊啊啊啊
那天真心很慌亂只記得左臉是完美絲絨水慕斯粉底右臉是設計師水感光影粉底
然後都是Giorgio Armani 的粉底

我下次會拍照紀錄//已形式上切腹動作畢

：：M Y S K I N T Y P E：：


油肌，Ｔ字部位＋下巴極油，酒糟目前已經穩定ＢＵＴ太熱鼻子臉頰還是會紅熱
容易敏感，雀斑、痘疤、毛孔、粉刺明顯

：：ＦＩＮＤ ＭＥ：：

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