親愛的大家晚安啊～昨天晚上我去了很好的聚會喔！

這個聚會的學名叫「上雲開發者小聚」，白話來說，就是一群工程師的聚會。

現場氣氛輕鬆歡樂，一群工程師在一起聊天，有一種空氣很好的感覺～可能是與工程師在一起，我就特別放鬆吧？

畢竟我短暫的人生中，在一起最久的人大概是工程師了XD

大學四年資管系，同學都是工程師；
畢業後十三年都是網路業，跟工程師們一起熬夜、加班、吵架、做項目。

不管是叫企劃、PM還是產品經理，都是與工程師們相愛相殺的關係啊XD

－－－－－

這個聚會由一位老師發起，報名的話還給便當！

現場是輕鬆的閑聊氣氛，並且解說了資策會的補助計畫，還有抽獎環節～抽便當還有老師寫的書，還有很令人好奇的「區塊鏈桌遊」

我抽到了一本關於上雲的書，很好！
讓我了解一下上雲在工程師的世界里，究竟代表什麼呢～

對我來說，大陸版本的上雲就是：

1.把數據、主程式都放到阿里雲上，上面除了布署之外也有插件可以買，容量可以隨時擴充
2.利用git管理文檔與程式分支，達到文件統一、分開開發的需求
3.利用JIRA做項目管理
4.利用以下工具完成人事、產品經理、設計師的協作
釘釘：遠端協作平台，用於通訊、開會投影、預約會議室、存放文件
墨刀、藍湖、Axure：原型、設計

這一切都base在雲端，雖然主要是阿里雲＋git的組成，但未來總有一天會往前打通JIRA、釘釘的？

而台灣是怎樣的我就不清楚啦...這也是我今天去聽的主因，總之多方了解嘛XD

從去年到現在了解下來，只知道台灣的上雲比較偏工業化，都是toB討論的比較多、toC討論的...目前好像在銀行這種大公司階段，涉及服務業的正在開始？

舊企業上雲、新產業直接長在雲上，這個有趣的世界:D

上雲、數位轉型、項目管理、敏捷開發、遠端協作、JIRA、google、facebook、line...我的台灣工作，塞滿了這些詞哈哈。

－－－－－

而為什麼會參加這場聚會呢？來龍去脈是這樣的：

1.2019年
我想著回台灣，但離鄉十年，對我來說台灣是很陌生的，於是想著多認識一些台灣人。從而經由這個粉絲頁認識了李老師，在台北見了一面。

2.2020年
我回到台灣，在台北網路業工作，要學習的事情很多，知道未來的業務中包含上雲。

3.2021年
在臉書上看到老師說「上雲開發者小聚」，我想著先了解一下這圈子的工程師，就跑去參加了。

這個臉書，實在是讓我接觸到很多不一樣的人！

老實說我很容易沉浸在自己的世界里，在去年的時候簡直要沈到海里，自己能溺死自己。

但是在姊姊、同事、北京認識的學長，還有粉絲頁認識的朋友的陪伴下，我一點點慢慢爬起來了。

老師說我是「很厲害的PM」
我好高興呀哈哈哈～我以為我是很任性的PM呢哈哈哈

總之，非常榮幸認識大家，以後請多多指教啦～

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/

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(00:03:41) 借用美國經驗從不習慣WFH到優化突破
(00:04:51) 《哈佛商業評論》5點緊急遠距工作計畫
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Shannon是我以前在交換的時候認識的最好朋友之一!
其實交換很有趣的事, 有時候認識的最好朋友可能會是一起過去的外國人,
隻身在外大家互相照應的感覺

前年她來台灣工作一年回國後, 今年又再次來啦!
她以後也會常常出現在我影片裡, 如果有推薦的北屯小吃
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