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📌疫情衝擊下的公共工程不可抗力約款／謝定亞（中央大學營建管理研究所教授） #月旦法學雜誌第316期
　　
本文著眼於當前covid-19疫情衝擊下工程廠商遭遇的困境，深入探討公共工程契約中，不可抗力條款的解釋與適用。全文以公共工程委員會針對疫情影響發布的各函釋為核心，詳盡分析行政機關意見與公共工程契約範本中「不可抗力條款」的規範內容，解讀「不可預見且無法合理防範」之自然災害要件適用於疫情的可能與困境，再說明不可抗力條款諸如展延工期、停工、調整價格等效果，佐以比較FIDIC國際工程範本，內容充實，值得讀者細讀。
　
✏關鍵詞：不可抗力約款、公共工程、COVID-19疫情衝擊、工程採購契約範本
　
✏摘要：

行政院公共工程委員會為減輕疫情對於國內公共工程造成之衝擊，於2020年3月6日針對履約中政府採購案件，提供各機關相關處理方式之函示。綜合觀察公共工程委員會近期函示，可大致歸納公共工程因應疫情之重點，包括此次疫情屬不可抗力事由、已通案性影響履約進度、造成部分個案考慮停工，及影響公共工程之履約成本。本文分析公共工程委員會相關函示內容，比較相關採購契約範本約款，以解析機關依據前開函示因應疫情相關處理方式之潛在立場衝突點，並嘗試由FIDIC等國際慣例之角度，檢討相關配套措施，並提出具體建議供各界參考。
　　
✏試讀
🟧不可抗力約款分析
　
檢視工程採購契約範本，其中「不可抗力」字眼共出現11次，集中在第7條履約期限、第12條災害處理、第16條保固、第17條遲延履約及第21條契約終止解除及暫停執行；就本文之角度而言，最關鍵之約款則為第7條第3款第1目與第17條第5款，後者涵蓋工程採購契約範本對於「不可抗力」之例示內容；比較工程採購契約範本（下稱「契約範本」）第4條第8款有關給付廠商所增加之必要費用約款與第17條第5款所列舉之不可抗力情事，可知工程採購契約範本對於不可抗力事由之分類，仍未統一。第4條第7款第4目「善盡管理責任之廠商不可預見且無法合理防範之自然力作用」為不可抗力之抽象認定標準；而第17條第5款「其他經機關認定確屬不可抗力者」則提供機關認定不可抗力事由之裁量依據。若將機關裁量範圍與此抽象認定標準結合，則其他不可抗力事由即是「善盡管理責任之廠商不可預見且無法合理防範之自然力作用」。此外，由於第4條第7款第4目僅限於「自然力作用」，則上表中第17條第5款相異之事由，因多屬人為因素造成，故排除於適用範圍。工程採購契約範本在制定前述條款時，究係因何種政策目的而制定出前後不一致之不可抗力事由，值得另外推敲。
　
綜合前述，工程會函示內容，大致可歸納如下：
一、就延長履約期限部分：廠商可主張疫情乃範本第17條第5款第5、10、12或13目等不可抗力事由，依據第7條第3款主張延長履約期限；
二、就停工部分：延長履約期限之依據同上；倘因疫情衝擊停工而不能履約者，得主張免除契約責任；倘停工達一定期間，有權請求終止解除契約。
三、就延長履約期間增加之必要費用部分：依據第4條第8款第4目之不可抗力事由請求為完成契約標的所需增加之必要費用。
　
1999年版FIDIC紅皮書第19.1條為不可抗力約款。就抽象標準而言，共有四個準則，即該例外事件或狀況：a.已超出一方當事人之控制；b.該方當事人於訂約前無法合理慮及；c.該方當事人於事件之發生亦無法合理避免或克服；d.且係非可歸責於他方當事人之事由所致。此定義較之工程採購契約範本「善盡管理責任之廠商不可預見且無法合理防範之自然力作用」更為細緻。第19.1條另外例示五項不可抗力具體情事：（1）戰爭、敵對行為（不論宣戰與否）、入侵、外敵行動；（2）叛亂、恐攻、革命、暴動、軍事奪權或政變或內戰；（3）暴亂、騷亂、混亂、罷工或與承包商無涉之停業；（4）與承包商無涉之軍火、爆炸性物質、核子輻射或放射性污染；及（5）自然災害如地震、颶風、颱風或火山爆發。第19.4條則規定，若承包商已通知業主並因不可抗力造成遲延及／或受有損失者，承包商有權依據第20.1條之規定，向業主請求工期展延及／或費用。
　
相較於FIDIC第19條，工程採購契約範本第17條第5款之不可抗力範圍似較FIDIC為廣泛，例如納入意外性質事由：「3.墜機、沉船、交通中斷或道路、港口冰封」、「6.履約標的遭破壞、竊盜、搶奪、強盜或海盜」、「7.履約人員遭殺害、傷害、擄人勒贖或不法拘禁」；與政府行為相關事由：「8.水、能源或原料中斷或管制供應」、「10.非因廠商不法行為所致之政府或機關依法令下達停工、徵用、沒入、拆毀或禁運命令者」、「11.政府法令之新增或變更」、「12.我國或外國政府之行為」等。工程機關在適用上，顯然較為明確，亦減少機關須自行認定不可抗力事由之頻率。
　
🟧工期衝擊之舉證
　
公共工程受疫情衝擊最顯著的影響是勞動力與施工材料的供應短缺問題。依據工程採購契約範本第7條，廠商之工期因而受衝擊時，應證明「有下列情形之一（且非可歸責於廠商），致影響進度網圖要徑作業之進行」，即舉證：一、非可歸責於廠商；二、已影響網圖要徑。相對的，機關就廠商之可歸責性問題，亦須確認廠商已「善盡管理責任」，且該事件確係「不可預見且無法合理防範」。
　
參考工程會函示內容，廠商倘未能依時履約者，廠商得檢具相關事證向機關申請延長履約期限。此「事證」須足以建構疫情衝擊與不能依時履約之因果關係。工程會的函示已明確定性疫情衝擊為「不可抗力」事件，機關與廠商即應以此為前提協商如何進行契約權利義務之調整。但在執行實務上，廠商仍有幾項舉證障礙必須克服，分述如下……
　
　
🗒全文請見：公共工程上不可抗力約款之分析──以當前COVID-19疫情衝擊為核心，謝定亞（中央大學營建管理研究所教授），月旦法學雜誌第316期
　
📕本期目錄：http://www.angle.com.tw/magazine/m_single.asp?BKID=3815
　
　
　
　
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【イノベーションの定義を間違って理解してると痛い目にあうよ‼️】

変わりゆく時代、今こそ。

僕たちに必要なことってやっぱり「変わる」こと。

あなたの人生も、組織も

今、「イノベーション」が求められています‼️‼️

＜目次＞
1.僕が今熱くチャレンジしていること！
2.５つのイノベーション理論
3.オーガニゼーションイノベーションとは？


本題に入る前に、お知らせです（≧∇≦）💓

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なんと、すでに330名以上の方が申し込んでくださっています💓
8/23（月）が第1回目です💓

コミュニケーションや人間関係の悩みが解決すれば、仕事はもちろん、プライベートもやっぱり幸せを感じる時間が増えると思うので、むちゃくちゃ学びの取れ高が大きい講座になっております💓

そろそろ定員がいっぱいになってしまいそうなので、迷っている方はぜひ！お早めにお申し込みください！！（≧∇≦）

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8月16日（月）19時〜

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本が大好きな方💓本屋さんや書店員さんを応援したい方💓
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書店員さんは特別無料ご招待となっていますので、ぜひぜひご参加ください‼️

当たり前ですが、あなたがどんな業界にいようと、そこには流通があるはずです。

だからこそ、ビジネスを学びたい方にとっても転用できる学びがあるはずです💕💕


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リアル参加が難しい方はZoom参加もできますので、ぜひご参加くださいっ♪

9月9日（木）19:00〜21:00（大阪）

9月17日（金）19:00〜21:00（大阪）

9月18日（土）11:00〜13:00（大阪）

9月25日（土）11:00〜13:00（東京）

（※申し込みリンクはこちら→）https://hanashikata-school.com/try/

8月は直接お会いできる機会がないので、9月にみなさんとお会いできるのを楽しみにしています💕

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▼僕が今熱くチャレンジしていること！
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僕は今、熱い思いを燃やし、チャレンジしていることがあります🔥

それはズバリ……

革新的なアイディアで変革をもたらす、『イノベーション』です🔥🔥🔥

今、コロナ禍においてイノベーションが必要のない会社はない、と思います❗️

さらに大きく言えば、

【すべての人に人生のイノベーションが必要なタイミングが来ている】

と感じています‼️

なので、今日はイノベーションについて、熱くお話ししようと思います‼️🔥*\(^o^)/*

ちなみに、このイノベーションという概念の提唱者は、

オーストラリアの経済学者ヨーゼフ・シュンペーターさんだそうです。

この方が「経済発展の理論」と言う、1912年に書かれた本の中で、

「イノベーションを軸に経済は発展しているのだ」ということを書いたのが最初といわれています。

このシュンペーターさんのイノベーションの定義は、本にはこの様に書いています。

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会社が成長するために新たなアイデアを導入すること。

そして社会や経済の発展には人口増加や外的要因も関係するが、

それよりも何よりも内的要因が重要である。

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皆さん、結構この『内的要因』ってところ、抜け落ちていませんか❓

もしかしたらイノベーションというものを間違って理解している人が多くて、苦しんでるかもしれないなと思ったので、

今日はイノベーションについてちょっと深掘りしていこうと思います！！

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▼５つのイノベーション理論
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このシュンペーターさんが言っている「イノベーション」には、大きく５つの定義があります！

これも整理する上でとってもわかりやすいので１つずつ紹介しますね💓*\(^o^)/*

①プロダクトイノベーション🔥

今までになかった新しい製品や、サービスを生み出すことを「プロダクトイノベーション」と言います。昔で言うと自動車が出てきた、というのも超革新的なイノベーションですね。

それまで馬車とか乗ってたのが、自動車が開発されたのってすごいことですよね❗️

今ではパソコンとかスマートフォンとかも「プロダクトイノベーション」の代表格だと思います！

②プロセスイノベーション🔥

製品の作り方や作業の順番、そもそも工程などを確信的に変えること、これを「プロセスイノベーション」と言います。利益に直接影響するのでとても重要な部分です‼️

③マーケットイノベーション🔥

今までになかった新しいマーケットを開拓して、販路を広げることを「マーケットイノベーション」と言います。
一般的なビジネスをしている方は、この辺はみんな考えているんじゃないですかね。
YouTube なんてまさしくマーケットイノベーションを生み出した、代表格ですね！

④サプライチェーンイノベーション🔥

製品の生産に必要となる材料や供給源を新たに開拓する、これが「サプライチェーンイノベーション」です。

マクドナルドはかなりここが上手いので、あんなに美味しいハンバーガーを、あんなに安く提供できてるんですよね。大きな会社では絶対に必要な変革ですね❣️

⑤オーガニゼーションイノベーション❤️

会社の組織やシステムを再構築し、その会社全体を変えて、ひいては業界全体に影響を与えることを「オーガニゼーションイノベーション」と言います❗️

日本ではトップダウン型のビジネスモデルが一般的ですが、変化の激しい時代においてはトップダウンだけでは対応できないとも言われています。

それを改善するためにできたのが、「ボトムアップ型」、そして最近新しく出てきた「上下関係のないホラクシー型組織」というものなどを作っていくことによって、生産性向上や人材不足などの改善をはじめとする成果を得られること、

これをオーガニゼーションイノベーションといいます❗️

今日はこの５番目の「オーガニゼーションイノベーション」を僕は強くオススメしたいのです❤️*\(^o^)/*

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▼オーガニゼーションイノベーションとは？
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オーガニゼーションイノベーションをもっと分かりやすい例えで説明しますね❣️*\(^o^)/*

例えば、昔のビジネスは「野球型」が一般的だったんです！

野球型っていうのは、監督が出したサイン通りにメンバーが動くと得点が得られて勝ちやすいっていうことです。

つまり、トップが決めたことや役員が決めたことを、現場の人がそのままちゃんとやればいいわけです。

バントのサインが出たら確実にバントを行う。

待てと言われれば待つ。

走れと言われれば走る。

これを忠実にメンバーが再現すれば勝てる❗️

これが野球型です。

これはおそらく昭和の初期を代表するような、高度成長の時代の勝ち方とも言えると思います。

ところが今現在は、社会の変化が激しくなってきたので、サッカー型もしくはアメフト型のように、変わっていかないといけないのです‼️

わかりやすく言うと、「監督がどこにいるか❓」と言うお話なのです‼️

野球型は、監督がベンチに入り、選手と同じユニフォームを着て、試合中もガンガン指示を出します！サインもその場で出していますからね！

「走れ〜！」とか、「何やってんだ！！」とか言いながら、みんな監督の一挙手一投足を注目しながらメンバーがプレイするのが野球。

でもサッカーは練習の時には監督の言ってることをよく聞いているが、試合の時にいちいち監督に指示を仰いでいたら得点できないんです。

やっぱりメンバー1人1人がチームの中で判断しながらゲームを進める、つまりゲームのスピードが速まると、野球型からサッカー型に変化しないといけない、ということなんです‼️

ちなみに、ラグビーとアメリカンフットボールになるともっともっと革新的で、

野球はユニフォームを着た監督さんがベンチにいます。

サッカーはジャケットを着た監督さんがベンチにいます。

もうアメフトとかラグビーなってくると、監督はジャケットを着て「観客席」にいるんです‼️

もうゲームの時には一切口を出さなくても、ゲームが進んでいくっていう世界になってくる。

変化の早い、現代。

この組織としてのイノベーションを起こせないと、そろそろ現代の会社組織はうまくいかないです‼️(≧∇≦)💕

僕はなぜこのことを熱く語っているかというと…

僕がそれに今、チャレンジしている最中だからです🔥

なぜかと言うと、今、東京カモガシラランドは、1年間に33個の新規事業を立ち上げて、
そのうちの約1/3から半分は鴨頭嘉人が直接関わらない環境になってきたんです‼️

と、ここまで話すと皆さんも気になると思うのですが、

『これから鴨頭嘉人は具体的にどんなイノベーションに挑戦していくのか❓』

こちらについては、僕のオンラインサロン「チームカモガシラジャパン（通称TKJ）」で詳しくお話をしています❣️*\(^o^)/*

興味がある方は…

ぜひぜひ、オンラインサロンの方も覗いてみてくださいね💓

▼鴨頭嘉人のオンラインサロン「チームカモガシラジャパン」では一般公開では話せない『鴨頭嘉人の活動の裏話』を毎日配信しています💓

【記事の内容をチラ見せ❤️】
僕は今……組織内部のイノベーションに、むちゃくちゃチャレンジしています🔥️(≧∇≦)❤️
トップダウンだった東京カモガシラランドは現在……⁉️

この内容を、以下4つの媒体からお好きなものを選んでいただくことができます💕
オススメは①と②をダブルで加入です(≧∇≦)💕

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それでは今日という最高の一日に、、、

せーのっ！いいねー❤️

ばいばい💕

本日のVoicy個人スポンサーは

『藤本孝博の志塾。本物のリーダーシップを、本当のコミュニケーションスキルを、一生の宝物を身につける。若者とは決して年齢で決まらない。本気の若者よ来れ。さあ挑戦を始めよう。』というBOSSさんでした❤️

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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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以下為本段內容文稿：

我常常會提醒很多朋友，要小心那些跟我們互動的人，當他在使用一些名詞，或標籤的時候，有沒有「玩弄定義」這樣的嫌疑？

特別是我在【高難度對話】這一門課的教學裡面，會用很多的方法來讓大家去辨識，我們怎麼樣去聽出，別人正在「玩弄定義」？

打個比方喔，如果你現在是準備要升大學的考生，有三個科系讓你選，你的成績都可以進去，你會比較容易選擇哪一個科系呢？

一個科系叫做「無機材料工程系」，一個科系叫做「化工陶瓷系」，而另外一個科系，叫做「窯業工程系」。

所謂的「窯業」喔，就是那個我們燒窯的那個「窯」啊，就是做陶器、瓷器的那個「窯」啊；「窯業工程系」。

所以呢，再說一遍三個科系，第一個叫做「無機材料工程系」，第二個叫做「化工陶瓷系」，第三個叫做「窯業工程系」，你會選哪一個呢？

在這邊呢，我必須要告訴你，不管你選哪一個科系，它都是同一個科系！這在韓國的「首爾大學」，在1983年設立了「無機材料工程系」。

然而這個科系，其實不是在1983年成立的；因為它的前身，就是直接從「窯業工程系」改名過來的。

但是當「窯業工程系」，改成「無機材料工程系」的時候，這時候很明顯的改變，就是大家對於這個科系的評價，好了非常非常的多；甚至於，影響了這個科系的入學成績！

然而，剛剛你還有聽到「化工陶瓷系」！事實上「窯業工程」，就是在做「化工陶瓷」。

而「無機材料工程」，事實上它是相對於「有機」的相對詞，叫做「無機」；因為你燒窯啊、燒陶瓷啊，這些東西它就是一個無機材料嘛！

所以呢你會發現喔，有時候詞彙的選用，或者是命名的改變，它真的會在本質上改變很多事情。

就像是美國的「國防部」，它原本的名字是「Department of War」，直接翻譯叫做「戰爭部」。但是呢，現在改名為「Department of Defense」，直接翻譯就叫做「防禦部」。

在它的名字，還叫做「戰爭部」之前；事實上，大家都會覺得這個部門，就是一個主動發動攻擊、主動發動戰爭的存在。

但是當他們把名字，改成「防禦部」之後，大家對於他們的形象投射，就會比較正面，就會覺得他們的存在，其實是為了「防衛」，而不是為了「攻擊」。

但是事實上，不管是「Department of War」，還是「Department of Defense」，它都是同樣的，都叫做「美國國防部」啊！

所以呢，談到這裡我想喔，我們學會怎麼樣判斷訊息跟思考，其實是非常、非常重要的！

因為呢，在這世界上喔，有太多人、太多的機會，會運用這種「掉包問題」啊、「調包定義」啊…的這種方式，來誘導我們的認知。

那當然了！如果換成你自己，你因為選用詞彙的改變，讓你活得更積極、更快樂、更有智慧，那當然這是一個好事！

只是當我們在聽別人的訊息的時候，你有沒有具備一個敏感度，就是超越他使用的詞彙，或者是他使用詞彙的順序；直接回到他想告訴我們事情的「本質」，去做思考？

就像是有一個很經典的例子哦，有一個人呢，問神父說：「我可以在祈禱的時候抽煙嗎？」

這神父就說：「怎麼可以！祈禱你就要專心祈禱啊，這是你跟上帝的一個神聖時刻，你怎麼可以在祈禱的時候抽煙呢？」

結果過了幾天，這個年輕人又去問神父，這一次他的問法是這樣子喔；他問神父說：「神父請問一下，我可以在抽煙的時候祈禱嗎？」

神父聽完之後就很開心，他就說：「祈禱哦！這個是你跟上帝交流的時刻；不管你在做任何事情，你都可以善用各種機會，跟上帝好好的在一起。所以呢，你在抽煙的時候祈禱，是沒有問題的。」

可是你冷靜下來想一想，這一個年輕人在問的，就是「他可不可以一邊抽煙、一邊祈禱」，或「一邊祈禱、一邊抽煙」不是嗎？

可是當問法改變、順序做了一個置換之後，似乎定義和他的詮釋跟結果，也被調包了啊！然而這樣的例子，其實在我們生活當中到處都是。

所以我常常說喔，千萬不要去怪別人為什麼那麼狡詐，而我們都必須要負起自己的責任，叫做學會怎麼樣思考跟判斷，不是嗎？

當然了，如果你想要進一步學習，怎麼樣思考跟判斷的話；我鼓勵你可以參與我的實體課程，特別像是【高難度對話的望聞問切】這一門課。

下一期的【高難度對話】課程，是在明年的3月6號，在你聽到這個訊息的同時，這一門課的名額，應該也只剩下一半了。

所以呢，雖然是明年3月份的時間，距離現在還有好幾個月；但也正因為「還有」好幾個月的時間，期盼你能夠好好的安排，及早報名、把握機會。

希望我們能夠透過學習，長出思考跟判斷的能力，真正的為自己的人生，負起應該有的責任。

希望今天的分享，能夠帶給你一些啟發與幫助，我是凱宇。

如果你喜歡我製作的內容，請在影片裡按個喜歡，並且訂閱我們的頻道。別忘了訂閱旁邊的小鈴鐺，按下去；這樣子你就不會錯過我們所製作的內容。

然而如果你對於啟點文化的商品，或課程有興趣的話；特別是剛剛提到的【高難度對話】課程。

相關的課程資訊跟報名連結，在我們的影片說明裡都有，希望我能夠在明年3月6號的教室裡見到你，謝謝你的收聽，我們再會。