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軟體吞噬硬體的 AI 時代，晶片跟不上演算法的進化要怎麼辦？
作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 23 日 8:00 |
身為 AI 時代的幕後英雄，晶片業正經歷漸進持續的變化。
2008 年之後，深度學習演算法逐漸興起，各種神經網絡滲透到手機、App 和物聯網。同時摩爾定律卻逐漸放緩。摩爾定律雖然叫定律，但不是物理定律或自然定律，而是半導體業發展的觀察或預測，內容為：單晶片整合度（積體電路中晶體管的密度）每 2 年（也有 18 個月之說）翻倍，帶來性能每 2 年提高 1 倍。
保證摩爾定律的前提，是晶片製程進步。經常能在新聞看到的 28 奈米、14 奈米、7 奈米、5 奈米，指的就是製程，數字越小製程越先進。隨著製程的演進，特別進入10 奈米後，逐漸逼近物理極限，難度越發增加，晶片全流程設計成本大幅增加，每代較上一代至少增加 30%~50%。
這就導致 AI 對算力需求的增長速度，遠超過通用處理器算力的增長速度。據 OpenAI 測算，從 2012 年開始，全球 AI 所用的演算量呈現等比級數增長，平均每 3.4 個月便會翻 1 倍，通用處理器算力每 18 個月至 2 年才翻 1 倍。
當通用處理器算力跟不上 AI 演算法發展，針對 AI 演算的專用處理器便誕生了，也就是常說的「AI 晶片」。目前 AI 晶片的技術內涵豐富，從架構創新到先進封裝，再到模擬大腦，都影響 AI 晶片走向。這些變化的背後，都有共同主題：以更低功耗，產生更高性能。
更靈活
2017 年圖靈獎頒給電腦架構兩位先驅 David Petterson 和 John Hennessy。2018 年圖靈獎演講時，他們聚焦於架構創新主題，指出演算體系結構正迎來新的黃金 10 年。正如他們所判斷，AI 晶片不斷出現新架構，比如英國 Graphcore 的 IPU──迥異於 CPU 和 GPU 的 AI 專用智慧處理器，已逐漸被業界認可，並 Graphcore 也獲得微軟和三星的戰略投資支援。
名為 CGRA 的架構在學界和工業界正受到越來越多關注。CGRA 全稱 Coarse Grained Reconfigurable Array（粗顆粒可重構陣列），是「可重構計算」理念的落地產物。
據《可重構計算：軟體可定義的計算引擎》一文介紹，理念最早出現在 1960 年代，由加州大學洛杉磯分校的 Estrin 提出。由於太過超前時代，直到 40 年後才獲得系統性研究。加州大學柏克萊分校的 DeHon 等將可重構計算定義為具以下特徵的體系結構：製造後晶片功能仍可客製，形成加速特定任務的硬體功能；演算功能的實現，主要依靠任務到晶片的空間映射。
簡言之，可重構晶片強調靈活性，製造後仍可透過程式語言調整，適應新演算法。形成高度對比的是 ASIC（application-specific integrated circuit，專用積體電路）。ASIC 晶片雖然性能高，卻缺乏靈活性，往往是針對單一應用或演算法設計，難以相容新演算法。
2017 年，美國國防部高級研究計劃局（Defence Advanced Research Projects Agency，DARPA）提出電子產業復興計劃（Electronics Resurgence Initiative，ERI），任務之一就是「軟體定義晶片」，打造接近 ASIC 性能、同時不犧牲靈活性。
照重構時的顆粒分別，可重構晶片可分為 CGRA 和 FPGA（field-programmable gate array，現場可程式語言邏輯門陣列）。FPGA 在業界有一定規模應用，如微軟將 FPGA 晶片帶入大型資料中心，用於加速 Bing 搜索引擎，驗證 FPGA 靈活性和演算法可更新性。但 FPGA 有局限性，不僅性能和 ASIC 有較大差距，且重程式語言門檻比較高。
CGRA 由於實現原理差異，比 FPGA 能做到更底層程式的重新設計，面積效率、能量效率和重構時間都更有優勢。可說 CGRA 同時整合通用處理器的靈活性和 ASIC 的高性能。
隨著 AI 演算逐漸從雲端下放到邊緣端和 IoT 設備，不僅演算法多樣性日益增強，晶片更零碎化，且保證低功耗的同時，也要求高性能。在這種場景下，高能效高靈活性的 CGRA 大有用武之地。
由於結構不統一、程式語言和編譯工具不成熟、易用性不夠友善，CGRA 未被業界廣泛使用，但已可看到一些嘗試。早在 2016 年，英特爾便將 CGRA 納入 Xeon 處理器。三星也曾嘗試將 CGRA 整合到 8K 電視和 Exynos 晶片。
中國清微智慧 2019 年 6 月量產全球首款 CGRA 語音晶片 TX210，同年 9 月又發表全球首款 CGRA 多模態晶片 TX510。這家公司脫胎於清華大學魏少軍教授起頭的可重構計算研究團隊，從 2006 年起就進行相關研究。據芯東西 2020 年 11 月報導，語音晶片 TX210 已出貨數百萬顆，多模組晶片 TX510 在 11 月也出貨 10 萬顆以上，主要客戶為智慧門鎖、安防和臉部支付相關廠商。
先進封裝上位
如開篇提到，由於製程逼近物理極限，摩爾定律逐漸放緩。同時 AI 演算法的進步，對算力需求增長迅猛，逼迫晶片業在先進製程之外探索新方向，之一便是先進封裝。
「在大數據和認知計算時代，先進封裝技術正在發揮比以往更大的作用。AI 發展對高效能、高吞吐量互連的需求，正透過先進封裝技術加速發展來滿足。 」世界第三大晶圓代工廠格羅方德平台首席技術專家 John Pellerin 聲明表示。
先進封裝是相對於傳統封裝的技術。封裝是晶片製造的最後一步：將製作好的晶片器件放入外殼，並與外界器件相連。傳統封裝的封裝效率低，有很大改良空間，而先進封裝技術致力提高整合密度。
先進封裝有很多技術分支，其中 Chiplet（小晶片／芯粒）是最近 2 年的大熱門。所謂「小晶片」，是相對傳統晶片製造方法而言。傳統晶片製造方法，是在同一塊矽晶片上，用同一種製程打造晶片。Chiplet 是將一塊完整晶片的複雜功能分解，儲存、計算和訊號處理等功能模組化成裸晶片（Die）。這些裸晶片可用不同製程製造，甚至可是不同公司提供。透過連接介面相接後，就形成一個 Chiplet 晶片網路。
據壁仞科技研究院唐杉分析，Chiplet 歷史更久且更準確的技術詞彙應該是異構整合（Heterogeneous Integration）。總體來說，此技術趨勢較清晰明確，且第一階段 Chiplet 形態技術較成熟，除了成本較高，很多高端晶片已經在用。
如 HBM 儲存器成為 Chiplet 技術早期成功應用的典型代表。AMD 在 Zen2 架構晶片使用 Chiplet 思路，CPU 用的是 7 奈米製程，I/O 使用 14 奈米製程，與完全由 7 奈米打造的晶片相比成本約低 50%。英特爾也推出基於 Chiplet 技術的 Agilex FPGA 系列產品。
不過，Chiplet 技術仍面臨諸多挑戰，最重要之一是互連介面標準。互連介面重要嗎？如果是在大公司內部，比如英特爾或 AMD，有專用協議和封閉系統，在不同裸晶片間連接問題不大。但不同公司和系統互連，同時保證高頻寬、低延遲和每比特低功耗，互連介面就非常重要了。
2017 年，DARPA 推出 CHIPS 戰略計劃（通用異構整合和 IP 重用戰略），試圖打造開放連接協議。但 DARPA 的缺點是，側重國防相關計畫，晶片數量不大，與真正商用場景有差距。因此一些晶片業公司成立組織「ODSA（開放領域特定架構）工作組」，透過制定開放的互連介面，為 Chiplet 的發展掃清障礙。
另闢蹊徑
除了在現有框架內做架構和製造創新，還有研究人員試圖跳出電腦現行的范紐曼型架構，開發真正模擬人腦的計算模式。
范紐曼架構，數據計算和儲存分開進行。RAM 存取速度往往嚴重落後處理器的計算速度，造成「記憶體牆」問題。且傳統電腦需要透過總線，連續在處理器和儲存器之間更新，導致晶片大部分功耗都消耗於讀寫數據，不是算術邏輯單元，又衍生出「功耗牆」問題。人腦則沒有「記憶體牆」和「功耗牆」問題，處理訊息和儲存一體，計算和記憶可同時進行。
另一方面，推動 AI 發展的深度神經網路，雖然名稱有「神經網路」四字，但實際上跟人腦神經網路運作機制相差甚遠。1,000 億個神經元，透過 100 萬億個神經突觸連接，使人腦能以非常低功耗（約 20 瓦）同步記憶、演算、推理和計算。相比之下，目前的深度神經網路，不僅需大規模資料訓練，運行時還要消耗極大能量。
因此如何讓 AI 像人腦一樣工作，一直是學界和業界積極探索的課題。1980 年代後期，加州理工學院教授卡弗·米德（Carver Mead）提出神經形態工程學的概念。經過多年發展，業界和學界對神經形態晶片的摸索逐漸成形。
軟體方面，稱為第三代人工神經網路的「脈衝神經網路」（Spike Neural Network，SNN）應運而生。這種網路以脈衝信號為載體，更接近人腦的運作方式。硬體方面，大型機構和公司研發相應的脈衝神經網路處理器。
早在 2008 年，DARPA 就發起計畫──神經形態自適應塑膠可擴展電子系統（Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics，簡稱 SyNAPSE，正好是「突觸」之意），希望開發出低功耗的電子神經形態電腦。
IBM Research 成為 SyNAPSE 計畫的合作方之一。2014 年發表論文展示最新成果──TrueNorth。這個類腦計算晶片擁有 100 萬個神經元，能以每秒 30 幀的速度輸入 400×240pixel 的影片，功耗僅 63 毫瓦，比范紐曼架構電腦有質的飛躍。
英特爾 2017 年展示名為 Loihi 的神經形態晶片，包含超過 20 億個晶體管、13 萬個人工神經元和 1.3 億個突觸，比一般訓練系統所需的通用計算效率高 1 千倍。2020 年 3 月，研究人員甚至在 Loihi 做到嗅覺辨識。這成果可應用於診斷疾病、檢測武器和爆炸物及立即發現麻醉劑、煙霧和一氧化碳氣味等場景。
中國清華大學類腦計算研究中心的施路平教授團隊，開發針對人工通用智慧的「天機」晶片，同時支持脈衝神經網路和深度神經網路。2019 年 8 月 1 日，天機成為中國第一款登上《Nature》雜誌封面的晶片。
儘管已有零星研究成果，但總體來說，脈衝神經網路和處理器仍是研究領域的方向之一，沒有在業界大規模應用，主要是因為基礎演算法還沒有關鍵性突破，達不到業界標準，且成本較高。
附圖：▲ 不同製程節點的晶片設計製造成本。（Source：ICBank）
▲ 可重構計算架構與現有主流計算架構在能量效率和靈活性對比。（Source：中國科學）
▲ 異構整合成示意動畫。（Source：IC 智庫）
▲ 通用處理器的典型操作耗能。（Source：中國科學）
資料來源：https://technews.tw/2021/02/23/what-to-do-if-the-chip-cannot-keep-up-with-the-evolution-of-the-algorithm/?fbclid=IwAR0Z-nVQb96jnhAFWuGGXNyUMt2sdgmyum8VVp8eD_aDOYrn2qCr7nxxn6I
三星雲端同步 在 Facebook 的最佳解答
我又有新的玩具啦！這次幫我的三星 collection增添了一個超強的成員：Galaxy Tab S7+（而且是新的星霧藍色，超級美的啦）！😍
無論是辦工或娛樂（像我最近因為要去錄狼人殺真的是狂看超多影片惡補）- 在 11/12.4吋的大螢幕上看真的蠻爽的！而且有用過 120Hz 螢幕刷新率的人應該無法回到 60Hz 了吧 😂
整個順暢度差超多- 這也包含 S Pen 的超低延遲（反應真的很靈敏）
除了可以畫畫/做筆記，你也可以用 S Pen 遠端遙控你的 Galaxy Tab- 例如在開會需要用 Tab 做簡報的時候就可以用 S Pen 來操控頁面或打開特定的 App～
你寫的筆記也可以透過雲端同步更新到其他的裝置- 這樣也省略掉需要互傳檔案或漏掉筆記的問題！
BTW，無論需要視訊開會(趴) 或甚至是直播都可以利用它800萬像素的前鏡頭 + 4聲道全景聲的喇叭 😉
覺得Galaxy Tab S7 是台機動性強又多功能的平板～推推！！👍🏼
Samsung
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隨著科技的進步，加上人人手上一台行動裝置，這時遠端應用也愈來愈發達，像是遠端教學、遠端會議等等，這集要教大家，如何利用 S Pen、平板跟視訊軟體，並結合上多重視窗，來讓遠端應用上更有效率。
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當 S Pen 遇到 Galaxy Tab 平板時，像是上課、開會時的重點整理，不但螢幕更大、更好操作之外，還能夠透過多重視窗，讓會議討論、聽課學習上更有效率，再來還可搭配鍵盤皮套一起做使用，不過要如何更有效使用 S Pen 呢？這邊有一系列三星 Galaxy Tab 課程要分享給大家。
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感謝資訊幫補轉移方法現在好像贈送10GB可以用https:／／i.imgur.com／wn50J2d.jpg. ... <看更多>
三星雲端同步 在 三星雲端還原照片-在PTT/Mobile01上智慧型手機整理開箱評比 的推薦與評價
Samsung 常見問答相關行動裝置. ... 建議您可以透過三星雲端同步、備份或還原您的資料， ... 設定: 三星手機如何變更照片的預設儲存位置？ ... <看更多>
三星雲端同步 在 Fw: [問題] 三星雲端還有照片存取- 看板Android 的推薦與評價
※ [本文轉錄自 MobileComm 看板 #1PPZbu3d ]
作者: supermars (討論時冷靜佔上風)
標題: Re: [問題] 三星雲端 還有照片存取
時間: Wed Jul 12 23:00:02 2017
首先要說的是...
三星雲端帳號從頭到尾就只要你在設定-雲端與帳號那邊登入一次SAMSUNG帳號
之後，只要手機有支援的服務，舉凡S PLANNER、通訊錄、簡訊、通話紀錄、S HEALTH
、MY SAMSUNG、SAMSUNG APPS、近期的照片、影片雲端同步之功能...等。
使用上述手機上的功能，只要該手機型號有支援都不須重新輸入一次三星帳號即可服用!
補充：看照片的叫做"媒體瀏覽器"、看影片的叫做"影片"(以我的Note 5上面所見之命名)
要使用"登入頁面"的需求，只有尋找遺失手機的時候..如下：
『Find My Mobile 尋找我的手機』手機定位、鎖定、響鈴、刪除資料等功能! 幫你找回
遺失的三星手機。
https://goo.gl/97Kg9c
所以aq版友不知道說媒用途指的是哪裡?
回到原文的重點"同步在雲端"的照片要如何下載回來?
客服這邊只能對一半，後半段是錯的。
對於支援照片圖片上傳到三星雲端的三星手機款式來說，
三星雲端上的照片再打開同步後所見的照片圖片的確是"開啟看的見、關閉看不見"的狀態!
畢竟...他是"同步"嘛~
那，好想好想好想(很想，所以說三次XD)要員端上的照片怎麼辦?
只能截圖? 錯~
在雲端"同步"功能開啟的時候(※備註1)找到想找回來的照片，接著點開他後再點右上角
三個小點(設定)就會看到『下載』兩個字了，顧名思義就是...下載到手上那台手機上。
同時，照片檔案本體「並無壓縮、為當初上傳時的既有檔案」。
如果像原文的推文中有人提到"檔案被壓縮、那我用GOOGLE就好啦"的留言也是錯誤的資訊
唷~
會遇到這狀況...我想八成是把LINE這類聊天軟體內存檔下來的檔案視為完整檔案來備份至
雲端，接著從雲端拿回來的時候發現是壓縮過後的畫質，這...問題不在雲端阿~
至於客服說的截圖嘛...有點蠢、但也是個辦法啊~只是明明可以下載，為何要做這種事兒?
※備註1
三星雲端共15GB，可備份通訊錄、簡訊、通話紀錄、各種服務的資料、圖片影片音樂、
應用程式，除圖片照片應用程式之外的檔案都很迷你，也就是說15GB基本上都是存照片影
片應用程式。(我的應用程式不只15GB，所以每次都超額而顯示失敗XD，但很妙的是...
還原時都回來惹)
同時，照片開啟雲端功能後會慢慢地同步完畢雲端空間內的照片檔案，並非秒同步，所以
讓他跑個一下再去看媒體瀏覽器吧。
另外，一台手機只能登入一個三星帳號，所以設定那邊登入正確就不會收到別人照片啦~
報告完畢~
※ 引述《nicohsnu (nicohsnu)》之銘言：
: 小的老媽 前陣子三星手機進水 已經報銷
: 但她想把之前存在三星雲端的照片取出來
: 我後來search的結果發現 三星雲端沒有電腦端登入
: 這也算了 客服叫我再借一隻手機 登入就可以看到
: 但客服卻說 登入看到的雲端照片 屬於雲端 只能用三星專用瀏覽器查看
: 無法下載到借的手機 更不用說可以用傳輸線傳出來
: 我問他 那請問不在手機"內"的照片 只在雲端的照片 要怎麼存取
: 他說只能一張張截圖.....
: 想請問這真的嗎?
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.162.53.156
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/MobileComm/M.1499871608.A.0E7.html
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
※ 轉錄者: supermars (1.162.53.156), 07/12/2017 23:06:25
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