關於 奈米樂評價 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

❤️8月排程來了~~~🤗
讓大家久等了~~
看完後再請大家幫我簽到唷~感謝大家🥰
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💥本月重點提醒 :(有些團臨時換時間，以這裡文字為主，行事曆的照片明天更新)
8月是孩子瘋玩的月份也是開學月，這個月份規畫許多優質的遊戲商品和學習商品。
👉因為幼兒園開學、小學生也即將開學
愛麗絲這邊還是不少媽媽來問姓名貼、姓名章
8/10韓國姓名貼、姓名章開團喔~
👉這個月還有不少超優質的學習類商品，可以輔助孩子幼兒園以及小學課程，讓孩子提前進入狀況
8/5 青林5G智能學習寶 (原定8/4，延到8/5)，非常棒的學習工具，可以啟發孩子關於數學、邏輯和語言的能力。
8/6 大新書局英語點讀系列
8/18 巧虎ABC、ㄅㄆㄇ、九九乘法
👉還有一個好重要的商品是絕對不能錯過的 : 護眼檯燈
8/5 Dr-Lite愛德華醫生天使之光潤眼燈，這一款檯燈不只能陪伴孩子閱讀、寫作業，還能消除3C藍光，很適合有參與線上學習需要用到電腦的朋友，不只孩子適用，連大人都很合適，是非常棒的護眼檯燈唷
8/25也有個magic護眼檯燈可以參考唷~
👉另外還有優良讀物的安排 :
8/10 小行星月刊
8/23上誼繪本團
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👉遊戲部分愛麗絲大推 :
8/12 美樂miro畫畫用品
8/19 Donerland天使沙，孩子玩到欲罷不能的動力沙遊戲，也很好清潔，不會製造媽媽的困擾。
8/25 QUTT洗澡玩具、玩沙玩具 夏天必備玩水玩沙遊戲，這一次還有很多新品，敬請期待❤️
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👉居家用品部分，愛麗絲這邊許多媽咪都有需求
這個月有些重點商品也是好多朋友在詢問的
8/11 樂高LEGO收納箱:不只收納、還能增添家裡質感的收納好物
8/16 日本三和玄米胚芽油:買過的朋友評價都很高
8/16 禾聯充電型風扇:居家、露營都好用的風扇
8/17 Neoflam FIKA可拆式把手鍋具組 :風靡許多家庭的鍋具品牌，不只好用、實用，還很漂亮~~
8/23 日本Lec 激洛君清潔用品
8/26 十月被
8/31 Silicook保鮮收納盒:上一團賣很好~不少人喜歡透明的保鮮盒，需要的朋友可以注意~
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👉療癒心靈的美食:
我是一個很愛吃的人，所以遇到美食也會想推薦給大家XD
8/2 青鳥蛋捲:超級好吃的蛋捲，這輩子一定要吃吃看啊!!
8/13 『深夜裡的法國手工甜點』的北海道乳酪蛋糕
8/31 查理布朗抱抱捲
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以下是8月份排程:
✅8/2 Chicco 多功能食物調理機+清潔用品
✅8/2 青鳥蛋捲
✅8/3 BEBEFOOD寶寶福德米餅、調味料
✅8/3 包養之道雞湯系列
✅8/4 OH Trust歐舒特 納米離子水
✅8/4 i play泳裝
✅8/5 青林5G智能學習寶
✅8/5 Dr-Lite愛德華醫生天使之光潤眼燈
✅8/6 誰是寶貝口腔用品(只在社團)
✅8/6 大新書局英語點讀系列
✅8/8 紐西蘭BEGGI天然麥盧卡精油通鼻貼
✅8/9 滿趣健水杯
✅8/9 森林寶寶麵
✅8/10 小行星月刊
✅8/10 韓國姓名貼、姓名章
✅8/11 樂高LEGO收納箱
✅8/12 美樂miro畫畫用品
✅8/13 深夜裡的法國手工甜點的北海道乳酪蛋糕
✅8/14 加護靈
✅8/16 日本三和玄米胚芽油
✅8/16 禾聯充電型風扇
✅8/17 Neoflam FIKA可拆式把手鍋具組
✅8/18 巧虎ABC、ㄅㄆㄇ、九九乘法
✅8/19 Donerland天使沙
✅8/20 芽米寶貝
✅8/23 上誼繪本團
✅8/23 日本Lec 激洛君清潔用品
✅8/24 紐西蘭 kiwigarden 優格豆
✅8/24 臺灣豐將龍眼蜜、荔枝蜜
✅8/25 QUTT洗澡玩具、玩沙玩具
✅8/26 十月被
✅8/27 GUARDIANBAND美國守護神 奈米藍光噴霧消毒槍
✅8/30 K-MOM清潔用品
✅8/31 Silicook保鮮收納盒
✅8/31 查理布朗抱抱捲
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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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我親身使用四年(微笑)，3 Sprouts 新花色補貨登場。

成為 3 Sprouts的忠實粉絲已經四年，期間搬過一次家，搬家的時候把 3 Sprouts 做為收納的起點。

3 Sprouts 成為我七葷八素、雜亂無章的育兒第一年的好幫手，尤其是艷寶的玩具、衣物、用品在搬家後爆炸成長，我還能維持住「讓人怦然心動的收納」，3 Sprouts功不可沒。

3 Sprouts收納系列除了造型討喜療癒，讓媽媽看了心情就很好，還有各種大小尺寸可選擇，妙用無窮。更貼心的是不使用時可折疊成扁扁一片，輕巧不佔空間，適合仍渴望為孩子打造童趣起居空間，但是居家坪數和裝潢預算有限的家庭。

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★書架 #新花色入荷（長63 x 寬25 x 高61 cm）
3 sprouts 的產品線多元， 讓愛書人的無法不剁手的書架，非常適合放置在小書桌旁。最近入手的繪本量多，這款書架解決我的困擾，可以將新書或是常看的書放入，不會再有四處飛散的繪本，即使不放書也是很童趣的居家空間裝飾。
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★收納遊戲墊（直徑112cm）：

所以，如果想維持夫妻關係和諧（笑），真心不騙的推薦可以入手這一款。尤其是孩子玩玩具到一半要吃飯，要睡覺、要出門，都可以快速收拾殘局，回頭想玩時再隨時攤開繼續，減少親子拉鋸消耗的時間精力。

爸媽再也不必為散落滿地的小玩具傷腦筋，或是互相爭吵誰來收，誰來教這件事而傷感情。直徑夠大，所以從0歲開始使用一直到5歲以上，而且孩子都會像被制約一樣在裡面玩，很少會把玩具灑出來。

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★收納箱 #新圖樣登場（33公分x 33公分x 33公分）：
最吸睛的明星商品「收納箱」，我想沒有媽媽不被它燒到只剩灰燼。我當初在找好新房後，立刻去 IKEA 下訂 KALLAX層架 ，同步購入 3 sprouts 的收納箱。兩者根本就是佳偶天成，讓我在裝潢有限的情況下，依舊完美打造出美感遊戲空間。

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★大型玩具收納箱（高38公分x寬61公分x深37公分）：
這一款的容量超大，而且有箱蓋，很適合用來裝盒裝玩具、桌遊、樂高、因為有上蓋，也是盒放入換季衣物被毯。不過，箱蓋在未滿的狀態下，比較容易凹陷（我家貓咪會躺在上方），但完全裝滿後就能堆疊，箱側也貼心附上方便搬運的提把。

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★收納籃 （高44公分x直徑43公分）：
材質是硬挺的棉帆布，車縫線跟做工很穩固，幾乎是任何形狀的玩具都可以裝進去。（眼不見為淨，通通扔進去就對了），而且不管放在哪個角落，那個角落的質感就會瞬間提升，材質又比收納箱更堅固，個人推估在正常使用下，絕對可以使用超過2年以上。

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★推車置物袋（高15公分x寬32公分x深13公分）：
100%的實用性，有時用推車帶孩子出門散步或上超市採買時，懶得帶沉重的媽媽包。這時候就可以把水壺、濕紙巾、米餅、小玩具…等常用小物放在輕巧的推車置物袋裡，省得滿頭大汗彎腰撈半天。
推車退役後，推車置物袋可以改掛在床邊、餐椅、或汽車靠背後當置物袋，裝衛生紙、礦泉水瓶、零食等小東西。
可愛、迷人、實用，莫約就是我給推車置物籃的終極評價。

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★浴室收納袋（約37公分x38公分）：
我認為它CP值對得起它的價格，因為在材質上就是用PVE，完全防水不會濕，而且很耐放！所以，這一款我同樣給好評、好用五顆星，首先是它的開口很大，小小孩也能自行取用收拾玩具。

彈性網袋的設計，讓放在裡面的物品一目了然，更方便保持玩具和沐浴用品乾燥通風。

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★洗衣籃收納袋 #新花色登場（ 高47cmx寬55cm x深27cm ）：
容量真的非常非常大，起碼可以裝寶貝兩週的髒衣物，待洗的浴巾也可以全放進去。材質是防水布，放在浴室裡被潑到水也不擔心，擦一擦就乾，也不容易染髒污。提把以變成投衣服的洞口，絕對是這款洗衣袋的設計巧思。
把它放在浴室裡，孩子都會自動自發脫衣服，把髒衣服放入，媽咪不用三催四請。因為太好用，還有超越塑料洗衣籃的美感，所以這款我一定會持續回購，同時推坑媽咪們（笑）。

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🚚出貨時間：商品預計收團後7/19 依序寄出。
💰運費：每筆訂單運費80元（限台灣本島）
📜發票：全面使用電子發票，發票將於出貨後十日寄送至跟團Email。

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【新竹家具推薦】沙發先生Mr.Sofa 35年經驗直營沙發工廠。尺寸布料皆可客製！涼感貓抓布超適合有寵物和小孩的家庭，透氣清涼、還有耐磨、防潑水、好清潔，抗髒汙的特性
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#沙發先生 #貓抓布 #竹北家具推薦
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關於買沙發，這幾年也累積一些想法！平價家具雖好入手，但就是有使用年限，大約3-5年就要換新的家具。所以挑選沙發或家具，我們建議眼見為憑，要摸得到材質，看得到機能性結構上的不同，而且價格分明，不用像傳統家具店一樣，花費時間來殺價。
「沙發先生Mr.Sofa」官網和現場價格一樣，而且質感和款式也很獨特，我們都知道竹北市寸土寸金，小坪數的家庭不少~~在「沙發先生Mr.Sofa」可以挑選多種尺寸和款式！價格可依據客戶的預算來做布料的選擇，而且現場的服務人員相當親切，聆聽客戶的使用習慣和喜好，再推薦適合的沙發款式，相當符合現代人的使用需求。
艾蛙最喜歡L型沙發！腳椅設計獨立，可以左右移動，而且還能設計成上掀式收納箱，增加更多的收納空間，最受歡迎的是涼感貓抓布與頂級涼感布的兩款布料，涼感貓抓布除了透氣清涼、還有耐磨、防潑水、好清潔，抗髒汙的功效，相當適合養寵物和有小孩的家庭。涼感布的觸感柔順，特殊編織讓布料更加透氣且內含奈米玉石粉，久坐也不悶熱，涼爽觸感是因為奈米玉石粉能達到到散熱的效果！但是涼感貓抓布與頂級涼感布價格是有差異的，可依據購買者的實際需求做選擇。

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小米早前就發佈咗全新嘅小米降噪耳機 FlipBuds Pro，係小米旗下首款加入主動降噪功能嘅無線藍牙耳機，今日就同大家介紹下！

喺外觀上，佢採用鏡面奈米NCVM鍍膜工藝技術，體現出獨特嘅線條同光澤感，同時亦有良好嘅質感同觸感。佢搭載 11mm 超線性動圈，加上0.6mm 嘅大振幅，可以帶嚟渾厚嘅低音同埋更好嘅動態。另外，佢採用複合高回彈定新支片設計，同參考咗高階音響嘅結構，為耳機注入咗更強勁嘅聲音延展同控制力，再透過 LCP 液晶複合振膜單元高度還原音樂，令中高頻有更好嘅音質。

小米降噪耳機 Pro 支援最高 40dB 嘅主動降噪，擁有 3 段主動降噪模式，包括航旅、日常、同辦公，使用者可以喺唔同嘅環境下切換模式，達至最佳嘅降噪效果，而佢嘅聲短路防閉塞設計，可以為使用者減輕耳壓帶嚟嘅不適感，認真貼心。同時，佢亦都支援通透模式，加上用家可以單獨設定「人聲增強」功能，保持耳機外嘅人聲更加清晰，等日常戴住耳機嘅時候都可以同外界溝通暢順。

喺通話上面，小米降噪耳機Pro配備咗三組收音咪，並使用高通 QCC5151 旗艦晶片，能夠精細處理外部環境聲同語音，精準捕捉人聲，令通話質素更佳。

小米降噪耳機Pro 喺開啟主動降噪模式下，電量可以連續播放 5 小時音樂，而喺關閉主動降噪模式下，可以連續播放 7 小時音樂，連同充電盒可以做到最高 28 小時嘅續航力。

呢隻耳機已經喺中國大陸市場開始預售，售價為 RMB799，至於香港發售詳情就要等待官方宣佈。

00:00:00 開場引言
00:01:31 基本評分（無雷）
00:23:27 劇情討論（有雷）
00:45:25 推薦的族群

【梗你評電影】《真人快打》Get Over Here!
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▶ 收看YouTube影片：https://youtu.be/icjN2pwCQbY

▶ 收聽PODCAST聲音：https://open.firstory.me/story/cknldnwjkg7mm0816tyw7yu2y/platforms
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歡迎收看/收聽【梗你評電影】單元，我們每個禮拜透過討論的方式來解析、評論電影的優缺點，讓你看電影更有梗！

這次【梗你評電影】要來評的電影是《真人快打》，由澳洲導演西蒙麥奎德所執導；本片是同名電玩改編的電影，同時也是《魔宮帝國》的重啟之作。這款對打遊戲的歷史可以回朔至1992年，最初設計為街機的格鬥遊戲為主，並以大量的血腥暴力和極具特色的人物，讓玩家愛不釋手。Mortal Kombat取自遊戲中的勝利玩家能夠用特殊技能殘酷殺害輸家，Kill 和 Combat的結合之意。

本片從2015年宣布由溫子仁接下製片一職後，便讓電玩迷們興奮不已；後續更網羅了多位演出過動作電影的武打明星，包括《全面突襲》喬塔斯利姆飾演絕對零度、日本實力派明星 真田廣之飾演魔蠍、淺野忠信飾演雷電大師，西西斯金格飾演梅蓮娜、林路迪飾演劉康、喬許羅森飾演加納、潔西卡麥克奈米飾演刀鋒索尼亞、馬克思黃飾演空佬，黃經漢則飾演尚宗。豪華的卡司陣容也讓本片增添了不少話題，但電影釋出後造成兩極化的評價；北美則在全球上映之際延後了北美上映時間，讓不少媒體認為，這是華納希望讓前一個檔期《哥吉拉大戰金剛》的票房熱度持續，而不得不作出的決定。

不管你對這部電影的評價是好是壞，還是你是否是《真人快打》的電玩迷，都歡迎你一同來與我們討論唷！

你也有看過《真人快打》了嗎？
你對這部電影有什麼想法呢？
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