在後天正式上映之前,先寫了一篇文章,無雷,無劇透,是關於《#沙丘》電影的前世與今生,因為它不只劇情本身吸引人,就連改編歷程都充滿著戲劇性,當然也希望能夠讓大家在進場觀賞電影時,能對相關背景有著更多理解。
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究竟改編法蘭克赫伯特這部多數台灣讀者並不熟悉的科幻鉅著門檻有多高?我們或許很難理解。然而,從它導致《聖山》智利名導 Alejandro Jodorowsky 的滿腔熱情被狠狠澆熄;《神鬼戰士》英國名導 Ridley Scott 潛心鑽研七個月後選擇退出,轉而專心籌備另一部影史經典《銀翼殺手》;縱使《穆荷蘭大道》美國名導 David Lynch 完成拍攝,卻成為其評價、票房皆失利的一次慘痛經驗,應該足以略知一二。
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若《沙丘》電影早於《星際大戰》問世,那我們當今的世界可能會有著天壤之別。國外學者認為,它理應具備等同《魔戒》、《星際大戰》在大眾文化中的影響力,但這是後話了。
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時至今日,許多人談及邪典電影代表人物 Alejandro Jodorowsky 的改編計畫胎死腹中時,失落之情溢於言表。2013 年紀錄片《曠世奇片之死》便精彩見證了此場華麗的殞落。從 1971 年開始,Jodorowsky 超越時代的目光早已落在此部博大精深的科幻聖經上,憑著一股創作熱忱,在沒有網路的時代,不辭千里往返於美、英、法三地尋找自己的團隊,猶如挑選前往偉大航道的船員。
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「我想拍攝出一部電影,給人像是服用迷幻藥般的幻覺,卻不是幻覺。人們無須真的服用迷幻藥,我想創造出類似藥物的效果,這部電影就是為了改變大眾的既有觀念。」
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網羅英國傳奇樂團 Pink Floyd、法國前衛搖滾樂團 Magma 負責配樂;順利請到英國藝術家 Chris Foss、法國漫畫家 Jean Giraud 以及日後因《異形》奪下視覺特效金獎的 H. R. Giger 擔任美術設計,至於會接觸 H. R. Giger 則是因為 —— 西班牙超現實主義畫家 Salvador Dalí 的推薦,達利認為《沙丘》裡的哈肯能家族相當適合歌德風格。然而,一開始達利根本無意參演,在其謬思女神 Amanda Lear 遊說下決定開出當年好萊塢最高片酬的要求:一小時十萬美金,這讓 Jodorowsky 相當為難,偏偏達利正是他心中完美的皇帝人選。他們想出一個折衷辦法:盡可能調整劇本,將皇帝的出場時間降至最低,約莫三到五分鐘,因此這部分終於塵埃落定。
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但需要協調的演員不只達利,還包括飾演哈肯能男爵這位重達兩百公斤、嗜吃如命的漂浮大胖子,Jodorowsky 認為非《大國民》的天才導演 Orson Welles 莫屬。於是,趁他在巴黎時,找出他正在用膳的餐廳,開了一瓶他最愛的紅酒,慎重邀請他演出這個角色,可想而知,Orson Welles 第一個反應就是「不」。於是,尤杜洛斯基端出一個無法輕言拒絕的提議:不但演出酬勞任他開價,還會聘請這間餐廳的廚師,拍片期間可以天天享用如此佳餚美饌。
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一切看似水到渠成,摩拳擦掌準備開拍此部成本高昂、長達十至十四小時的電影,然而,卻遍尋不著電影公司願意出資。幾乎所有回覆都是:團隊非常理想,但他們不信任這位風格詭異、特立獨行的導演,整個空前絕後的龐大計畫出師未捷身先死。
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直至八〇年代,《沙丘》的影像化之路依舊命運多舛。當 David Lynch 在 1981 年決定接下《#沙丘魔堡》的導演與編劇一職時,同時還有《星際大戰》與《紅龍》的邀約,且他甚至對《沙丘》原著小說一無所知,不清楚劇情走向,對科幻題材也興致缺缺,但所有朋友都告訴他:那是科幻小說史上的第一名。於是他開始深入研究這部小說,成為一場啟蒙的追尋,一個命中注定的世界。
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兩年過去,劇組抱著 135 頁的第六版劇本在墨西哥進行拍攝,投入四千萬美元的巨額成本,展開相當浩大,也樂趣無窮的拍攝工程。噩夢卻在洛杉磯剪接影片的過程降臨 ── 初剪版本長達四小時,林區有意將之製作成三個鐘頭左右的長度,但投資方與電影公司認為標準的 120 分鐘左右才是最理想的。林區不得不妥協,將電影剪為兩小時十七分鐘,因為如果一部電影超過兩小時二十七分,戲院便會縮減場次。
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「那實在很可怕,非常可怕。把這部電影片長剪成兩小時十七分鐘,就是一場惡夢。電影被截肢,又加入耳語般的旁白,因為每個人都認為觀眾會看不懂發生了什麼事。某些畫外音根本不該出現,而許多重要的場景卻被消失,可怕極了。」
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在各種事與願違下,《沙丘魔堡》仍如期誕生,雖然林區一直沒有最終定剪的決定權,他也沒有去讀任何一篇影評。許多人口耳相傳的導演版並不存在,後來分成上下兩段釋出的 186 分鐘的電視版本,以及各種東拼西湊的加長版都與林區無關。雖然日後電影公司曾再度詢問林區製作真正導演版的意願,但他早已鐵了心回絕所有《沙丘魔堡》的相關邀約,從此不願公開討論這部令他心痛的失敗作品,更表示自己對 Denis Villeneuve 的新作毫無興趣。
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眾所周知,《沙丘魔堡》在評價與票房表現是壯烈成仁,皆論其結構鬆散,敘事混亂,美術令人反感,劇中人物多為瘋子,且充斥囈語般的獨白,毫無娛樂性可言,甚至還被形容為極度恐同之作,導致原定發展的續集計畫再度胎死腹中。林區也毅然決然在拍攝續集之前將執導「沙丘」的權利賣掉。
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「就像你努力畫了一幅畫。然後有人過來把它切成碎塊,然後把幾塊扔掉,那不再是你的畫了。《沙丘魔堡》也不是我的電影。」
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夭折、毀壞與重生:《沙丘》電影版的前世今生
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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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宜蘭礁溪田野間最美的白色峇里島
希臘建築『蒔花 DailyBlossom Cafe & More』🎡
整個裡裡外外都散發著異國風情
似乎是這幾年最紅的設計
不用出國就可以有置身國外的照片產出
疫情也兩年了
還好在爆發之前有出去拍美照📷
優雅的異國度假風情🏖
兩旁的椰子樹、石梯步道、小池塘、竹藤搖椅
這些都超好拍
尤其門口 超有希臘的fu
拍什麼都美~🍦
食物部分因為那天我比較晚到
沒拍到漂亮的
我請出水水 @____s.u.n.n.y
借用水水的照片XD
食物部分我覺得偏美式🍝
都是義大利麵跟沙拉🥗
口味偏重 但是很下飯的感覺
但蠻鹹的可是是好吃的
以咖啡廳來說我覺得餐飲部份評價也是蠻高的
飲料也都好喝
畢竟很多網美餐廳食物可是很難吃的😫
室內空間搭配歐式吊燈 地磚 搭配盆景綠化 裝飾品掛畫等
融合希臘、摩洛哥風情的絕美空間
因為那天人實在太多拍照起來像星巴克一樣多人我就不拍了XD
網路上很多照片可以參考
但其實他室內空間真的是很美的🥰
愛跑點的一定要收藏
趕快帶女朋友去拍照!
幫你們查好了
📌蒔花咖啡 DailyBlossom Cafe & More
📌地址:宜蘭縣礁溪鄉十六結路23之17號(盧森堡民宿旁)
📌營業時間:10:00–17:00(每週三公休)
📌電話: 03-988 7228
📌低消:每人一杯飲料或一份餐點
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勘誤:
08:11 : 吃到飽退場的只有「綁約優惠」,實際上還是會持續有 NT$1,199 另購性能方案的選擇!
不過也不是一定吃得飽,因為有一條但書:
(1)每月總里程超過 1,600 公里達連續 2 個月;且
(2)用於包括:快遞、物流、租賃 (長租 / 短租)、客運載客、旅館 / 民宿、餐飲外送等服務時,
Gogoro Network 得將使用者移出「騎到飽方案」,使用者不得拒絕,...
看來 Gogoro 就是要懲罰吳柏毅和熊貓運匠呢
現在路上看到別人騎 Gogoro 都像吃飯喝水一樣,身為科技媒體也需要來一輛,就選了甚少人騎的 S3 ABS 款。這個貼背性能和壓車靈活可是歷代之最,ABS 煞車手感也是 SBS 比不上的。
如果單純環保愛地球那大可不必,因為換算下來花費比油車高貴得多,組裝外觀用料也是明顯落差,月租費則是真的要計算給你看,影片裡面都有就給大家參考。
話說回來 Viva Mix Superfast 款最近很香,馬力大又有彩色儀表板;稍微看了一下規格,彩色儀表板、皮帶傳動是最香的地方,爬坡扭力和馬力稍微弱一點,價格則是差不多。 對我這種飆到極限的科技飆仔來說還是 Pass 了。
講回來行車記錄器,主要就是感光元件、解析度幀率、儲存格式在做選購依據啦。最近吵得厲害的安全帽固定突出 5mm 以內是有點爭議,好在機車法官就是內裝接電式。
過來人告訴你,行車紀錄器真的很重要,我們 Vivi 去年租車去音樂祭直接被撞後不理,一萬塊就這樣飛了 可憐哪 ¯\_(ツ)_/¯
同是被三寶荼毒的苦命人,幫你們爭取到了獨家優惠,現在輸入科技狗折扣碼『3CDOG64G』就送 64G 記憶卡!原本加購可是要花 NT$400 滴,不用謝了 🤗
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全文評測
➥ https://3cdogs.com/2021/07/06/motoj/
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::: 章節列表 :::
➥ 車體解析
00:00 哪裡環保?
00:31 外觀設計
01:31 動力煞車
02:39 型號分析
➥ 行車記錄器
03:19 選購要點
04:49 moto J Q-7
05:38 選手比較
06:00 無線傳檔
➥ 資費計算
07:05 資費計算
➥ 最後總結
08:33 心得總結
::: Gogoro S3 ABS 規格 :::
尺寸規格:1,890 x 740 x 1,110mm
軸距座高:1,316mm / 770mm
重量規格:102kg (無電池) / 119kg (含電池)
置物空間:26.5L
儀表板:正顯背光單色液晶
最大功率:7.6kW @ 3,000rpm
最大馬力:10.18hp @ 3,000rpm
最大扭力: 26 / 213Nm @ 0 - 2,500rpm
爬坡能力: 30% ( 17° ) : 40km/h
20% ( 11°) : 50km/h
10% ( 6° ) : 70km/h
傾斜角度:左:41° / 右:45°
單次續航: 約 170km ( 定速 30km/h )
動力系統:G2 鋁合金水冷永磁同步馬達
速度模式:電子油門 / 電子倒車鍵 / 油封鍊條
加速模式:智慧模式 / 標準模式 / 競速模式
煞車系統:油壓碟煞 / ABS 防鎖死煞車系統
碟盤規格:前 220mm 打孔碟 / 後 190mm 打孔碟
卡鉗型式:前 雙活塞 / 後 單活塞
輪胎規格:前 100 / 90 - 12 ( 59M ) / 後 110 / 70 -12 ( 53M )
前後輪胎:Maxxis MA-EV 高抓地力雙能胎
燈光系統:Class - C LED 頭燈 / LED 方向燈、尾燈組
::: 機車法官 moto J Q-7 規格 :::
處理晶片:晨星 SSC8339D
鏡頭構成:6G 全玻璃鏡片 f/1.8
解析幀率:1080P30fps
鏡頭畫素:200 萬畫素
錄影視角:DFOV 135°
錄影格式:2 分鐘循環錄影、TS 格式
記憶卡支援:最高 128GB microSD C10 / U1 / U3
供電方式:12V 轉 5V = 1.5A
防水係數:IP67
感測元件:三軸感應器
防水麥克風:Yes
無線傳輸:Wi-Fi
時間註記:App 校正 日期時間
拍照功能:App 控制
重量規格:50g
原廠保固:一年
建議售價:NT$5,500
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我們委託設計師裝修的是位於新北市屋齡37年左右、五樓的三樓,室內坪數約20坪,兩房
一廳一衛一廚一陽台
去年八月與男友購屋後,等到10月交屋後,開始找設計師/統包比價,最後找到版友推薦
的一家設計公司,對於版友給的「低預算、小坪數、老屋裝修」評價很心動,設計師所完
成的案子風格也很喜歡,因此就和這間位於文山區、與日本某品種狗同音的設計公司簽約
磁磚部分有認識的店家,因此無材料費,衛浴由同事先生認識的店家配合,所以也沒有這
部分的費用
案子在今年3月初完工入住(去年12/8動工),到現在,仍有持續的問題待處理
先分享一張客廳完成圖
以下用條列方式分享過程中發生的零零總總事情
1.討論完報價單後,助理給看一次設計師畫的圖面,由於男友不愛工業風,所以後續沒再
給過設計圖,臥室、廚房則是用我找的圖,其他的就配合設計師選油漆、磁磚
2.拆除工程完成後,樓下鄰居抱怨漏水(廁所污水)天花板水泥小面積剝落,設計師有派
助理來了解,只不過是在鄰居聯絡了兩三天找不到人已經準備打電話報警的狀況(事後有
幫忙修補)
3.泥做工班搬運機器造成樓梯月約7-8處梯面破損,甚至有中風的工班在搬運水泥過程中
因手無力使水泥包從樓梯摔落砸壞樓梯間電箱(工程完成前已完成修補)
4.助理對案子瞭解層度有限,像是軌道燈高度我們提出疑問,助理明確表示沒問題是正確
,但之後設計師證實是工班裝錯
5.設計師後期有約每週一次現場說明進度,進行三週,之後就常發生現場沒工班因此dela
y完工日
6.系統櫃沒照當初給我們看規格製作,提出疑問後助理表示因為他們是為了與其他櫃子對
齊的美感,如果想要可以改回來(但我得墊椅子才開得到)
7.客廳電燈裝在冷氣間前方距離不到10公分,我們表示後續維修冷氣部分會有難度,設計
師表示把燈罩拆除即可,我們堅持要移位而設計師說這樣很醜
8.清潔把水噴進暖風機裡面(約半盒),和設計師反應而得到的結果是抹布太濕造成的
9.入住後第一天開始洗澡就跟男友抱怨一直會積水,設計師回覆是防蟑螂的排水口所以水
排較慢是正常,大約一個月後打開排水蓋發現水管是突起的
10.入住後在書桌常看到有小白蟲,原先也不以為意,後來在櫃子放未拆封的咖啡豆隔天
發現上面爬了四五隻白蟲才跟設計師反應,來回找系統櫃廠商、找問題好幾次,設計師某
天自己打給我承認是木工的問題,提供除蟲協助
11.油漆品質不優、地上有多處殘膠,每面牆幾乎都有裂痕(原始牆面),設計師在我們
入住後有安排師傅再來補漆(主臥、次臥及客廳),但師傅說施工期間他只有一盞工業用
燈他看覺得很漂亮了,我們入住用這麼多燈在照當然到處看都有問題(囧)
整體來說,房子的風格對我而言還算喜歡,有設計師慣用的元素,只不過就沒什麼找設計
公司的質感,加上靠近過年檔期,設計師非常忙,很多事情提出問題後都得再等設計師找
工班確認後回覆,無法直接得到答案。但是有問題,設計師都會處理(設計師口頭禪:有
事情我負責、我負責到底)只是會讓人覺得是不是當初可以弄好或者有好好監工,後續這
些問題是否可以避免?為什麼都到一堆問題才在那邊負責?
如果對裝修很有熱忱、想自己監工、並且能夠自己追每一件進度,那麼這間設計公司會很
適合你,或者口袋深度不要這麼限縮、喜歡設計師自由發揮,至於像我們只是一般上班族
,真的只有焦頭爛額四個字而已
施工期間的不滿,隨著時間也逐漸模糊,在除蟲事件結束後想說就這麼算了,只是在昨天
樓下鄰居又來按電鈴抱怨浴室漏水,才決定和大家分享此次的裝修經驗
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