《學「思」~高難度對話的策略思考─學員分享》就算沒有冒險的必要,也要為自己冒險一次~食品工廠 副總 李明軒
前天和創業夥伴討論到「熱力學第二定律」,定律指出「一個封閉系統,在沒有能量進出的前提下,系統內的粒子會隨時間趨向最大亂度」。
若把我們所處的世界,看成一個系統,世界原本就會隨時間變動,走向沒有秩序的狀態。
然而,人生的難題就在於,世界不斷地在變,我們人類卻慣性地期望不變;在這不確定的世界裡,我們尋求確定感。
有沒有想過,我們原本的期望是錯的?啟點的策略思考課程,就是打開這反思之門的一把鑰匙。
這是我第三次走進「策略思考」的教室,從第一次到第三次上課,這段期間,我從一個電子業的上班族,變成一位食品工廠的經營者。
曾有人問我,為何會做如此不一樣的決定,跨這麼大的領域?我的回答是:「順勢而為」。
如果來解析一下這個勢,我當時的考量是這樣~
1.從家庭來說,爸媽、岳父、岳母年紀將近70歲,都住台中,未來需要子女照顧,我和老婆搬回台中,可以就近照顧。
如果我在電子業工作,電子業大部分都在北部,而且越做到高層,出差頻率越高,更沒有辦法兼顧家庭。
未來有可能因為照顧長輩的原因,被迫離開職場,出現中年危機。因此跳脫電子業回到中部,成為我努力的方向。
2.從生涯來看,原本電子業的業務工作,我已經做到天花板,要在突破就要朝創業和高階專業經理人的方向走。
然而在電子業,人才非常多,高階的職缺僧多粥少,要創業,電子業所需的資本又很高;簡單說,就是我沒機會。
但如果到傳產或食品業,人才競爭小很多,創業所需的資本又沒那麼大。台灣很多傳產、中小企業,都要慢慢國際化,都需要有國際化經驗的電子業人才,來做產業升級。
以我的學經歷,比別人出色的機率高很多,而傳產很多都在中南部,加深了我回中部的動力;這時候,親戚提出邀約,要請我當他們食品工廠的經理人,真的非常即時。
3.我不是對創業很有熱情的人,但偶爾沙盤推演,看到自己在電子業,很可能變得平庸,不禁自問:「難道人生就這樣了嗎?」「如果要創業才能突破,我已經準備好去承受創業的辛苦了嗎?」
我的回答是:「不管成功失敗,不創業看看,可能會留下一輩子遺憾。」
「我現在35歲,我可以承受創業的辛苦,但如果40過後,我可能就不想創業了。」
4.關於風險,我認為我有足夠的硬實力去冒險。
我的資金不多,但我過去在電子業10年有研發、PM、國外業務完整的歷練,有足夠專業可以和投資人談技術股,年底享有利潤分紅。
如果一年後,績效不如預期,離開找其他薪水不錯工作,也不是難事;加上老婆薪水穩定,我本身又沒有負債,沒有太大的經濟壓力。
5.結論是衝了有機會更好,失敗也不會怎樣,不衝的風險會越來越高。所以就衝了。
在去年的這個時候,我做了這樣簡單的分析,我就離開電子業回中部開食品工廠,而一年的現在,我們工廠已經成為業界第一流的廠,新的一年準備迎接業績爆發。
「策略思考」課程,我上了三次。用課程中所教的「權力>目標>時間>關係」的架構,來分析我選擇創業的例子。
目標的部分,我知道我要兼顧家庭生活,又能夠在事業上有所突破,所以和親戚創業開食品工廠,是相對可能的選擇。
權力也就是指硬實力,我明白我所擁有經驗和技能,除了有市場價值,在創業過程中讓我佔有一席之地;就算回去上班,待遇也不會太差;老婆工作穩定,也讓我無後顧之憂,給了我去完成目標的底氣。
時間上,我認為35歲是我創業的最佳時機,越晚我的優勢會越加流失,時機不會更好。為了讓人生不留遺憾。就算沒有冒險的必要,我也要自己冒險一次。
最後就是關係的部分。其實經理人最挑戰的,就是處理和投資人的關係。雖然投資人是親戚,但如果沒有足夠的信任,誰又願意投大量的金錢在我身上呢?
其實在過去幾年,雖然我在北部工作,但都和住在中部的親戚有頻繁的接觸,讓他們能認識我、信任我。
「策略思考」課程,可以衍生的討論真的太多。但簡單說就是一種面對人生的態度:「這個世界就是處在一個動態平衡的狀態」。
一個人過的好、過得不好,都是一種動態平衡。我們人要動起來,才有辦法從不好的平衡到的平衡,儘管好不好都是很主觀的。人生的每一個階段,要過的甘願最重要。
時至今日,我也不知道我的人生未來會變成什麼樣子,但一切似乎朝好的方向走,在未來的路上,我也不擔心出現一寫小狀況,因為我都可以隨時調整。
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AI 時代的摩爾定律?黃氏定律靠的是自身技術力將 AI 性能年年加倍
作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 12 月 16 日 8:45
1965 年,時任快捷半導體公司工程師,也是後來英特爾(Intel)的創始人之一的戈登·摩爾(Gordon Moore)提出了摩爾定律(Moore’s law),預測積體電路上可以容納的晶體管數目大約每經過 24 個月便會增加 1 倍。
後來廣為人知的每 18 個月晶片性能將提高 1 倍的說法是由 Intel CEO 大衛·豪斯(David House)提出。過去的半個多世紀,半導體行業按照摩爾定律發展,並驅動了一系列的科技創新。
有意思的是,在摩爾定律放緩的當下,以全球另一大晶片公司 NVIDIA 創始黃仁勳(Jensen Huang)名字命名的定律——「黃氏定律(Huang’s Law)」對 AI 性能的提升作出預測,預測 GPU 將推動 AI 性能實現逐年翻倍。
Intel 提出了摩爾定律,也是過去幾十年最成功的晶片公司之一。NVIDIA 作為當下最炙手可熱的 AI 晶片公司之一,提出黃氏定律是否也意味著其將引領未來幾十年晶片行業的發展?
AI 性能將逐年翻倍
受疫情影響,一年一度展示 NVIDIA 最新技術、產品和中國合作夥伴成果的 GTC China 改為線上舉行,黃仁勳缺席今年的主題演講,由 NVIDIA 首席科學家兼研究院副總裁 Bill Dally 進行分享。Bill Dally 是全球著名的電腦科學家,擁有 120 多項專利,在 2009 年加入 NVIDIA 之前,曾任史丹佛大學電腦科學系主任。加入 NVIDIA 之後,Dally 曾負責 NVIDIA 在 AI、光線追蹤和高速互連領域的相關研究。
在 GTC China 2020 演講中,Dally 稱:「如果我們真想提高電腦性能,黃氏定律就是一項重要指標,且在可預見的未來都將一直適用。」
Dally 用三個項目說明黃氏定律將如何得以實現。首先是為了實現超高能效加速器的 MAGNet 工具。NVIDIA 稱,MAGNet 生成的 AI 推理加速器在模擬測試中,能夠達到每瓦 100 tera ops 的推理能力,比目前的商用晶片高出一個數量級。
之所以能夠實現數量級的性能提升,主要是因為 MAGNet 採用了一系列新技術來協調並控制通過設備的訊息流,最大限度地減少數據傳輸。數據搬運是 AI 晶片最耗能的環節已經是當今業界的共識,這一研究模型以模組化實現能夠實現靈活擴展。
Dally 帶領的 200 人的研究團隊的另一個研究項目目標是以更快速的光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路。Dally 說:「我們可以將連接 GPU 的 NVLink 速度提高一倍,也許還會再翻番,但電信號最終會消耗殆盡。」
這個項目是 NVIDIA 與哥倫比亞大學的研究團隊合作,探討如何利用電信供應商在其核心網絡中所採用的技術,通過一條光纖來傳輸數十路信號。據悉,這種名為「密集波分複用」的技術,有望在僅一毫米大小的晶片上實現 Tb/s 級數據的傳輸,是如今連網密度的 10 倍以上。
Dally 在演講中舉例展示了一個未來將搭載 160 多個 GPU 的 NVIDIA DGX 系統模型。這意味著,利用「密集波分複用」技術,不僅可以實現更大的吞吐量,光鏈路也有助於打造更為密集的系統。
想要發揮光鏈路的全部潛能,還需要相應的軟件,這也是 Dally 分享的第三個項目——全新程式語言系統原型 Legate。Legate 將一種新的編程速記融入了加速軟件庫和高級運行時環境 Legion,借助 Legate,開發者可在任何規模的系統上運行針對單一 GPU 編寫的程序——甚至適用於諸如 Selene 等搭載數千個 GPU 的巨型超級電腦。
Dally 稱 Legate 正在美國國家實驗室接受測試。
MAGNet、以光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路以及 Legate 是成功實現黃氏定律的關鍵,但 GPU 的成功才是基礎。因此,GPU 當下的成功以及未來的演進都尤其重要。
GPU 是黃氏定律的基礎
今年 5 月,NVIDIA 發布了面積高達 826 平方毫米,整合了 540 億個晶體管的 7 奈米全新安培(Ampere)架構 GPU A100。相比 Volta 架構的 GPU 能夠實現 20 倍的性能提升,並可以同時滿足 AI 訓練和推理的需求。
憑藉更高精度的第三代 Tensor Core 核心,A100 GPU AI 性能相比上一代有明顯提升,此前報導,在 7 月的第三個版本 MLPerf Training v0.7 基準測試(Benchmark)結果中,NVIDIA 的 DGX SuperPOD 系統在性能上開創了 8 個全新里程碑,共打破 16 項紀錄。
另外,在 10 月出爐的 MLPerf Inference v0.7 結果中,A100 Tensor Core GPU 在雲端推理的基準測試性能是最先進 Intel CPU 的 237 倍。
更強大的 A100 GPU 迅速被多個大客戶採用,迄今為止,阿里雲、百度智能雲、滴滴雲、騰訊雲等眾多中國雲服務提供商推出搭載了 NVIDIA A100 的多款雲服務及 GPU 實例,包括圖像辨識、語音辨識,以及計算流體動力學、計算金融學、分子動力學等快速增長的高性能計算場景。
另外,新華三、浪潮、聯想、寧暢等系統製造商等也選擇了最新發布的 A100 PCIe 版本以及 NVIDIA A100 80GB GPU,為超大數據中心提供兼具超強性能與靈活的 AI 加速系統。
Dally 在演講中提到:「經過幾代人的努力,NVIDIA 的產品將通過基於物理渲染的路徑追蹤技術,即時生成令人驚豔的圖像,並能夠借助 AI 構建整個場景。」
與光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路需要軟硬體的匹配一樣,NVIDIA GPU 軟硬體的結合才能應對更多 AI 應用場景苛刻的挑戰。
Dally 在此次的 GTC China上首次公開展示了 NVIDIA 對話式 AI 框架 Jarvis 與 GauGAN 的組合。GauGAN 利用生成式對抗網路,只需簡略構圖,就能創建美麗的風景圖。演示中,用戶可通過語音指令,即時生成像照片一樣栩栩如生的畫作。
GPU 是黃氏定律的基礎,而能否實現並延續黃氏定律,僅靠少數的大公司顯然不夠,還需要眾多的合作夥伴激發對 AI 算力的需求和更多創新。
黃氏定律能帶來什麼?
NVIDIA 已經在構建 AI 生態,並在 GTC China 上展示了 NVIDIA 初創加速計劃從 100 多家 AI 初創公司中脫穎而出的 12 家公司,這些公司涵蓋會話人工智慧、智慧醫療 / 零售、消費者網路 / 行業應用、深度學習應用 / 加速數據科學、自主機器 / IoT / 工業製造、自動駕駛汽車。
智慧語音正在改變我們的生活。會話人工智慧的深思維提供的是離線智慧語音解決方案,在佔有很少空間的前提下實現智慧交互,語音合成和語音辨識保證毫秒級響應。深聲科技基於 NVIDIA 的產品研發高質量中英文語音合成、聲音定制、聲音複製等語音 AI 技術。
對於行業應用而言,星雲 Clustar 利用 NVIDIA GPU 和 DGX 工作站,能夠大幅提升模型預測精確度以及解決方案處理性能,讓傳統行業的 AI 升級成本更低、效率更高。
摩爾定律的成功帶來了新的時代,黃氏定律能否成功仍需時間給我們答案。但這一定律的提出對 AI 性能的提升給出了明確的預測,並且 NVIDIA 正在通過硬體、軟體的提升和創新,努力實現黃氏定律,同時藉生態的打造想要更深遠的影響 AI 發展。
黃氏定律值得我們期待。
附圖:▲ NVIDIA GPU 助推 AI 推理性能每年提升 1 倍以上。(Source:影片截圖)
▲NVIDIA 首席科學家兼研究院副總裁 Bill Dally。
▲ 搭載 160 多個 GPU 的 NVIDIA DGX 系統模型。
資料來源:https://technews.tw/2020/12/16/huang-law-predicts-that-ai-performance-will-double-every-year/?fbclid=IwAR1vXHWAGt_b8nDRW6VUqzpAINX_n_DzJ0KwJvdBnl18s8Q1A3Thk7hgBoI
熱力學第三定律應用 在 余海峯 David . 物理喵 phycat Facebook 的精選貼文
【新文章】「你怎麼知道?」
【更新:東森新聞沒有更改錯誤,反而已刪除該貼文,非常不負責任。】【感謝讀者 Hung Tze 提供截圖】
台灣 東森新聞 轉載了一段影片,片段中是一個風扇加兩塊磁石,風扇在動。有讀者指出,兩塊磁石這樣放根本不可能發電,然後東森新聞專頁編輯就回:「你怎麼知道?」
我暫且不談台灣的新聞媒體的科學素養(香港也不遑多讓)、不談記者的報導質素(我甚至不清楚到底臉書編輯算不算記者)、也不多談(下面還是會說一說)永動機為什麼不可能。我要討論的是,那句:「你怎麼知道?」
先來物理知識。風扇其實就是摩打,如果拆開來看就會發現是個繞著磁石的金屬線圈。電流通過,線圈就會轉動,再在前面加裝幾塊扇葉,就成了風扇。提供電流予風扇的,可以是電池(俗稱乾電,即直流電),也可以是來自牆身的那種電(俗稱濕電,即交流電)。使用直流電和交流電的風扇,線圈構造必須有分別,要不然就必須加裝轉換器把交流電轉成直流電,不過這樣做會浪費掉一部分能源。
依據影片,拍攝者聲稱是那兩條電線加上兩塊磁石就令風扇轉動。這令人聯想起電磁感生定律。電磁感生是法拉第發現的效應,因此也稱為法拉第定律。簡單地說,可以用(出自香港高登討論區)那句潮句總結:磁通量改變。換句話說,如果電線上的磁場有所改變,電線裡就會產生電流。而要令磁場有所改變,要不是移動電線,就是移動磁石(第三種方法:也可改變磁場強度)。
問題是這種移動必須是持續的。影片中,當電線移動至磁石中間,就沒有再移動了。根據法拉第定律,磁通量維持不變,電流歸零。這就說明如果那電線和磁石是風扇電力的唯一來源,風扇理應停止轉動,故此影片造假。另一個可能性是,那電線和磁石並非風扇電力的唯一來源,不過這就等於說影片根本就是假的。
這就是為什麼有讀者指出影片不可能是真的。這在香港、歐美等地都是高中程度的物理學,我不清楚台灣的教育,不過也應相差不遠。東森新聞專頁編輯的物理程度,我也不去猜想,畢竟我自己也有在經營專頁。問題是,東森編輯回應的那句:「你怎麼知道?」
我相信,如果其他讀者問:「你怎麼知道?」,反應會完全不同。沒有讀過法拉第定律的人問這問題,證明他有心學習,勤奮上進,我相信其他人也會很樂意回答這個物理問題。
可是,東森編輯本人正是貼出影片的人。除非他是以發問方式請求協助(他不是),他有責任在貼出影片前了解其內容。如果他沒有相關物理背景,他應該首先諮詢物理學家或物理老師,理解背後牽涉的物理原理後,才貼出報導。不過,如果他有理解過上述物理原理,他就應該知道影片是造假的,作為新聞從業員他就不應該貼出來。可是,他最終選擇了不知不解地貼出來,再嗆指出錯誤的讀者:「你怎麼知道?」
自古希臘時代,科學家用理性邏輯去理解世界,已經兩千五百年了。只是法拉第定律也有兩百年歷史了,即使沒有相關背景知識,隨手抓個理科學生問一問,亦應該相當可能得到解答。況且這是個知識垂手可得的年代,即使維基百科不能當做資料來源,其上面寫的簡單科學質素還是可以的。可惜的是,東森偏偏選擇了不求甚解,為求呃like,再嗆讀者:「你怎麼知道?」
對於東森這個「你怎麼知道?」,以上就是作為簡淺程度的回答。至於比較深刻的回答就是熱力學第一、二定律的應用。根據這兩條定律,任何機械運作時皆會生熱,「熱」是物理學裡專有名詞,指不可被完全重用的能量。使用簡單數學就可以證明,熱力學定律告訴我們,即使在沒有摩擦力或空氣阻力的情況下,任何機器的效率都有個小於100%的上限。換句話說,永動機永遠不可能在我們的宇宙中存在。再簡單一點說,像影片中那樣,完全自給自足的風扇系統,是不可能存在的。
不懂,就要發問,無論我們身份是什麼。即是如我擁有物理學博士學位、身為大學講師,我在物理學、科學上也有非常多不懂的地方。而當我在專頁上發言時,我不會討論一些我自己不明白的東西;有時候,我不小心寫錯東西,有讀者指出問題,我也會立刻修改。這是作為學者的責任。在某些我不在行的領域,我的讀者可能才是專家。
令我百思不解的是,東森作為新聞從業員,為什麼會認為他們的讀者都跟自己一樣是理科盲?我假設新聞界的入行條件並非理科,而是傳播學系之類文科專科吧?東森這次嗆人「你怎麼知道?」就有如我這個文學盲亂貼詩詞,說《靜夜思》是周杰倫寫的,然後有讀者指出「這不可能」之後嗆他們「你怎麼知道?」
不知道,從來不是問題。發問是進步的來源。我敢保證,學者說得最多的一句話就是「我不知道」。東森新聞,你怎麼知道,你的讀者不比你有知識?
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