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📁｜我的常用軟體介紹

因為偶爾在問答或是私訊會收到一些有關軟體或是我用什麼畫圖的問題，所以想說乾脆畫一篇來介紹我平常會用的軟體好了( ˶ ̇ᵕ​ ̇˶)
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▲ CSP
平常畫插圖跟漫畫還有這篇都是用它畫出來的！在使用它之前我都用SAI，但是因為CSP的功能還是比較多比較方便！
但是它是要付費購買的軟體～不過它很常會有特價打折活動，可以跟朋友一起揪團買✨

▲ AI
高中的時候才學這個軟體，剛開始不上手的時候真的覺得超難用，但學會後覺得讀設計有它真好😭太方便了！請不要排斥它哇哇～～

▲ PS
也是高中後才學的軟體，PS我自己是用來做動畫（最簡易的那種）跟去背用的。偶爾也會用來合成，但我的合成功力沒有那麼好所以😭⋯⋯

▲Pr
大學才學有關剪片的知識跟軟體，畢竟現在youtuber滿街跑，好像大家都會剪片，總覺得不學不行了🥲整個介面都是英文所以每次用一用都要去爬文看功能怎麼用 哈哈哈哈

▲Maya
這個應該要讀設計相關的比較會用到，因為是有關3D建模那類的。每次期中期末要建模的時候都有點痛苦🥲⋯⋯而且做一做電腦還會一直嘶嘶叫，真的很怕電腦當掉。
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所有軟體除了Maya是老師教的其他基本上都算是自學占多數，因為每個人習慣使用的方式不同所以自己慢慢摸索比較能上手！
然後我從以前到現在都是使用WACOM的繪圖板～～
（不是葉配我也希望他找偶葉配哈哈哈）
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希望這個分享對有需要的人有幫助💜
以上都是純分享～如果有任何錯誤的地方請見諒🙇🏻‍♀️🙇🏻‍♀️

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想要更了解夢幻創作神器，快點進影片看看阿輝的評測介紹：https://youtu.be/2oBEEqCXpoE

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AI晶片市場究竟是什麼模樣？

作者 : Michael Azoff，Kiasco Research首席分析師
類別 : 專家觀點 2020-10-05

目前的AI晶片市場幾乎全都是關於深度學習(Deep Learning，DL)，深度學習是讓AI應用程式在現實世界實際可用的最成功機器學習典範；而其中又以加速(accelerating)深度學習最受關注，因為加速是訓練與推論過程所需。

當前的AI晶片市場參與者暴增：在最近的一份研究報告中，我們統計出全球有80家左右新創公司吸引了投資人約105億美元規模的資金，與大概34家老牌業者同台競技。顯然這種情況不會長久，但我們需要解析這個市場，以充分理解它為何會如此發展、又會如何變化，以及這一切意味著什麼。

將時間倒回2010年左右，當時因為Nvidia推出了在繪圖處理單元之上的高階通用運算方案(GPGPU)──現在我們都簡稱為GPU──導致了深度學習的崛起，將大型神經網路的訓練時間從幾個月或幾週，減少到只要幾天、幾個小時，甚至更短時間。Nvidia自此成功轉型為AI運算公司，發展出規模達數十億美元的新業務。

適用於工業體系的光耦合器安全型解決方案

這激勵了其他晶片公司和晶片架構師開始思考：他們能如何從零開始構建一個專門用於執行AI工作負載的架構，而且表現能比為多樣化工作負載設計的GPU更好？今日的AI工作負載僅代表著執行深度學習，這是目前的市場需求所在。

但市場需求是多變的。儘管大多數AI訓練都在資料中心(包括超大規模雲端)和工作站上進行，AI推論在任何地方都能進行：包括雲端、工作站還有邊緣──尤其是在邊緣裝置。

AI晶片市場如何細分？

無論一家新創公司決定加入哪個細分市場，競爭都會非常激烈。筆者發現將這個市場映射為一個三角形非常實用，如圖1，每一個角都有自己的一套標準來代表獨特的市場需求。

三角形的頂角是資料中心、雲端和高性能運算(HPC)環境對AI晶片的需求。Cerebras就是巧妙掌握了此一市場的新創公司，打造了號稱世界上最大的晶片──Wafer Scale Engine (WSE)。這個細分市場需要最高的運算能力，功耗和成本則是其次。在這裡新創公司面臨的挑戰是要與超大規模企業或老牌業者競爭──例如Nvidia持續穩步改善其架構，最新版本(Ampere)已於2020年5月發佈。

三角形的底角主要與推論相關，可以打造出維持準確但降低精度的晶片，其約束條件並不相同，包括晶片尺寸、低延遲、低功耗和低單位成本。小型邊緣裝置市場是新創公司最活躍的領域，像Nvidia這樣的大牌業者就不太會參與競爭，該公司也曾表示不打算涉足大眾商品推論市場。但是這個領域的玩家不僅要與對手競爭，還得與潛在客戶鬥智鬥勇──因為客戶可能會決定自創或收購一家新公司。

AI晶片市場的下一步發展

AI晶片領域有太多的競爭業者，看看圖1中三角形的每個角就知道，只有最佳的全方位設計才會勝出。除了我們已提到的各種因素，還需要添加成熟的軟體開發堆疊、針對市場的願景，以及將深度學習應用程式嵌入產品中的更大潛力，才能使市場合理化。

而這個市場中已經有人「陣亡」了：最近的一個案例是Wave Computing已於2020年4月宣佈破產。

競爭促使市場出現更快、更高性能的AI晶片，AI研究人員將從中獲益、實現他們的創新設計。筆者也預期將出現新演算法取代深度學習當前的霸主地位——AI研究的長期願景是打造類人腦的人造大腦，顯然深度學習會走入死胡同。新演算法的誕生勢不可擋(有些已經出現，但不在本文討論的範圍)，這些新一代演算法可能會需要不同類型的加速器。

深度學習在實際案例中的應用廣度，使這些晶片擁有數十億美元的市場，隨著5G的推出，其規模還將持續成長。這個市場需要AI硬體加速器，AI晶片市場將趨於合理化，然後整個遊戲規則將隨著新一代AI演算法的崛起而改變…不過，沒有人能斷言改變何時發生。

附圖：圖1：AI硬體加速器的細分應用市場。

資料來源：https://www.eettaiwan.com/20201005nt31-optical-compute-pr…/…

三週年快樂！未來的舖米也請多擔待～！
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舖米 Pumi
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特別感謝這次的合作夥伴阿通跟虫羊撒郎黑～大家多多追蹤他們喔！
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00:00 頻道三週年快樂
00:24 舊片頭 say goodbye
01:27 繪師繪畫委託
02:06 音樂編曲委託
03:58 挑選繪圖風格整體走向
05:53 音樂試聽超艱困2選1
07:58 片頭動畫製作
09:19 片頭完成！
09:45 片頭動畫完成品
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