客觀分析南京祿口機場疫情
1
最近大陸因為南京祿口機場的破口,造成連鎖疫情擴散。
10天來,機場確診病例有200多人。
這在其他地區或國家,根本是日常。
在台灣政客麻木不仁。
但大陸全境各省市,以最高規格對待,讓我佩服又羨慕。
疫情受害者從機場本身,到南京市,到江蘇等七省,到十幾個城市等更多地方。
然後擴散到張家界。
張家界的一場文藝表演,現場2000觀眾,都成為高風險人群。
全國多少省市,多少人的生活與生計,都受到牽連影響。
在疫情之下,一個機場的破口,影響了全國,這個教訓太大。
大陸中紀委嚴詞批評,指出祿口機場日常監管嚴重缺位,管理不到位。機場管理者也在第一時間下台。
我佩服大陸的行動迅速,以及優於全球的危機控管。
同時,我們更要仔細研究這起事件的方方面面,才能防範隱患於未然。
2
祿口機場事件,是教科書等級的案例。
從公共衛生與疫情防控來看,是一條思路。
從疫情擴散路徑,對人民健康與生活的影響,是一條思路。
從國家安全與戰略來看,更是另一種必須的思考。
因為,生化戰早已不是未來的幻想,而是世界上一些國家曾經操作過的事實。
對中國抱持敵意的各種勢力,更會仔細研究挖掘各種在未來可以使用,以攻擊中國的路徑與手段。
所以,深刻研究祿口事件,是重中之重的功課。
3
疫情起源是祿口機場。
雖然座落在南京市,但機場並不屬於南京市管理。
祿口機場的的規模雖然不像上海、深圳、北京機場一樣,但也有名列前茅的吞吐量。
南來北往,許多航班在祿口機場轉機。
國際航班還與國內航班在祿口交錯。
所以,機場的管理一但鬆散,德爾塔病毒就很容易從機場進入,快速擴散到各地。
4
從流調看,一些外省確診者,根本只是在祿口機場轉機,就被感染。
而且基因序列證明來自機場保潔員,就知道問題之嚴重。
一個在機場轉機的旅客,用了廁所,吃一碗麵,在飲水機喝了水,坐在座椅上。
他是在哪個環節接觸到保潔員的病毒的?
國際與國內航班保潔員的活動軌跡,都要徹底追查。
這些問題不解決,祿口機場如何能夠找到機場感染源,如何能夠徹底乾淨呢?
5
因為這波疫情,我們才知道,祿口機場是在新冠疫情之後,竟然還把國際線跟國內線混合經營的。
這種完全背離公共安全與疫情管控,只為省錢,堪稱低級錯誤的行為,在整個機場體系裡,並沒有得到糾錯的機會。
為什麼?
現今大陸是唯一的疫情淨土,機場是中國抗疫戰爭的最前線。
而機場管理,有封閉性的本質。
如果不是這波疫情,外界根本知道,在疫情當下,祿口機場竟然是內外不分。
入境人員都要隔離14天了,保潔員卻
國際國內航班甚至機場所有區域混合清潔。
在整個機場系統內,為什麼沒有專業者可以阻止這種低級錯誤?
6
目前公佈,感染源頭是7月10日俄羅斯航班的一名確診者。
被感染的保潔員,是因為防護裝備穿脫不小心而被感染,然後互相感染。
保潔員的失誤,其實是層層管理的疏失,千萬不要看成是保潔員個人的錯誤。
是保潔員教育沒有完善訓練的問題,是外包管理的問題,也是機場的問題。
不然,就可以更早發現,甚至,及早阻止破口。
機場的保潔員,可以說是最基層的工作人員。
是不是在機場許多工作外包的機制下,保潔員沒有被好好保護,沒有被好好訓練?
保潔員是國家防疫的第一線戰士,必須給予更多重視。
7
第一批感染者,是7/10感染的,直到7/20才發現。
事情之所以如此嚴重擴散,就是因為這10天空窗期。
機場人員如果每週做一次核酸,那為什麼會在7月20日才一次查出7月10日的集體感染?
有沒有辦法可以早幾天發現?
何況,以境外航班的風險來說,一週一檢是不夠的。
事件後,祿口機場表示要改為一週兩次。
這樣就夠嗎?
8
祿口機場在7/20發現保潔員集體感染之後,仍然繼續犯錯,沒有立刻關閉航站樓。
這實在使人無法理解。
而且忽略了,對進出機場的所有人員,包括轉機者的強力追蹤。
有些機場工作人員跟家人混住,而家人在7月20日後,也還正常出門上班。
疫情已經爆發,對極度高風險的機場設施跟人員,卻沒有嚴格的隔離與封閉。
這失誤讓人惋惜。
9
機場的管理,是非常專業而複雜的,需要多種專業與科技。
有航管、海關、餐飲、貨運,當然,疫情之下,跟清潔衛生有關的公共衛生問題,更是重中之重。
需要有強大的系統整合能力,可以隨時嚴格審視機場的運作,是不是存在系統性風險?
有沒有被忽略的bug?
機場許多事務都必須外包。
那麼對於外包,有沒有完善的管理機制?
機場外部跟內部,存不存在可以客觀審視系統的人員或機制?
萬一管理體系有錯誤,有沒有糾錯的能量?
從祿口事件,我們很遺憾,在事發前,並沒有看到。
這才是我思索的重點。
這次是新冠病毒,難不倒中國。
如果系統錯誤沒有改變,萬一下次是更嚴重的東西,從同樣的破口模式進入中國呢?
那怎麼辦?
10
事發至今,南京市在高壓之下緊急動員,正在做第三次核酸檢測。
有些地區正在做第四次。
很多我認識的朋友都去做志願者。
市民高度配合核酸檢測,也緊急關閉許多室內營業場所。
從南京出發的人,到許多城市,都被要求隔離14天。
許多人的生活跟生計,都受到影響。
其他城市,像揚州也全員檢測核酸。
我看到了一場蝴蝶效應。
祿口機場的失誤,
讓南京市跟所有其他省市,在機場之後,都只能跟著,以千萬倍的付出,來補破網了。
南京行動,10天對920萬人口核酸檢測3輪。
這10天,台灣還不夠政客玩一場口水甩鍋,南京已然做完三次核酸。
許多南京市民並不滿意,各種吐槽、各種段子挖苦、各種抱怨。
我是羨慕的。
台灣,至今連疫苗都沒有,連核酸檢測都無能。
許多台灣人連根本是被迫在家裡而猝死。
11
而從防疫破口與擴散軌跡,我們可以建立將來預防的各種模型。
這是祿口機場事件的積極效應。
但只有我們虛心直面所有的錯誤,積極找出所有的錯誤,我們才能進步,才能防堵漏洞,才能保障國家的安全,與人民的生活。
12
昨天一天全球的新增病例驚人。
舉辦奧運的日本是10531。
美國是驚人的96085。
放棄對抗病毒的英國是30669。
新加坡才幾百萬人口,一天就新增了133人。
台灣一天新增,還有18。(台灣疫情從5月12日大爆發,就是因為航班人員跟境內旅客混住旅館。
又因為根本沒有普篩,沒有嚴格隔離,政客只存私心,不恤民命,所以2個半月了還不能控制下來。)
大陸是唯一凈土,對於國際航班,怎能毫無戒心?
相對於其他各國跟地區,大陸對於新冠管控,是特級優等生。
這一波疫情,至今200多病例,大陸全境何等看重,嚴肅以對。
擁有各種多重的防疫機制與手段,資源豐沛,對整個社會層層保護。
我萬分羨慕,更要向防疫中付出與犧牲的人致敬。
而大陸成績越是優異,越容易鬆懈,就越要警醒。
這次的敲打,提供了整頓提升我們自己的契機。
想要打擊中國的,恐怕又要失望了。
中國會從一次次經驗中學習,淬煉。
我們會更努力。
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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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AI 的推動,不能只靠民間!
這兩天,台北新創圈歡欣鼓舞的道賀及慶祝台灣產出第一隻的獨角獸。沛星科技(Appier)不負眾望,在日本順利上市,市值接近五百億台幣,順利成為台灣的第一隻獨角獸!
對於這個期待已有,卻也不意外的成績,個人當然也是很高興。但我對沛星科技有更多的期待,我也跟創辦人游直翰提過,期待沛星科技可以扮演台灣邁向「新經濟」的火車頭角色!所以,恭喜沛星之餘,更期待沛星能持續不斷成長茁壯!作為台灣各式AI新創的典範。讓台灣可以成為全世界,未來在AI科技服務的最關鍵聚落,使台灣AI新創家發揮群聚效應,在十年後,接棒目前的半導體產業,成為台灣另一群護國神山。
然而,產業發展不能只靠民間,政府持續的協助非常關鍵。這幾天,台北政壇也開始有聲音,為何沛星科技不是在台灣上市?
財經不是我的專業,所以四年前在推動AI科技之際,就不斷遊說國發會、金管會、經濟部等主政單位,要營造台灣環境,讓AI新創公司可以在台灣得天獨厚的發展,因為,除了市場規模,台灣是全世界擁有最佳、最完整人工智慧的所有軟硬體條件。事實上,國際的分析報告已經清楚顯示,未來AI對產業的加值,到2030年預估就有15.7兆美元,其中對生產力提升貢獻55%,對生產品質及個性化生產亦有極大優勢。代表著,台灣原本的製造優勢,若不盡快透過導入智慧製造,數據管理,將會逐漸失去競爭力。反過來,也可以因為需要而創造、帶動出很多各類型的AI新創,而這些新創透過台灣硬體養分後,將有能力在全球的AI科技服務征戰。這正是台灣在這次第四次工業革命持續領先的大好機會,也是台灣產業由硬體代工,轉向科技服務的契機。數據服務的種類繁多,是國際大廠不太容易發揮的困境,卻是台灣這種願意苦幹實幹的中小企業做擅長的地方,更是台灣人才可以蜂擁創造產業群聚的基本優勢!因為數據種類多,層次專業不一樣,我們可以有很多不一樣的大大小小AI公司,形成堅實的AI上、中、下游產業連結機會。例如,有些擅長於貼近客戶使用者端的功能提供者,像Appier, 雲像科技,開必拓數據等,91app也是。有些是擅長數據分析、模型建置、學習模式者,像萬里雲(Cloudmile),愛卡拉、行動貝果等,有些專注在混合雲架構及伺服系統連接建置者,在上游就是台灣的資通訊、半導體產業。政府要非常用心努力,積極創造台灣有AI產業群聚的大環境,這每一家公司都有機會成為獨角獸。
既然講到人才,也許台灣在AI科研仍須再家把勁。最近美國的AI發展報告,由15位產學研專家撰寫的厚厚七百多頁報告中,大聲疾呼美國政府能在2026年前,每年繼續投入320億美元在AI研發上。台灣沒有必要如此大手筆,但持續在人才培育和環境建置上,提供民間產業生根茁壯的機會,卻是非常需要。一起努力,台灣的科技產業發展,光明燦爛,充滿無限希望!