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[想攝影135] 細說分鏡 Vol.12
🎥 影片時間連結：https://youtu.be/3XpWY8Xbe5U?t=159
🖍攝影，表面看到的是藝術，裡面隱藏的是技術
🖍技術，包含了所有攝影中，每一個基礎的觀念與經驗的累積

記得十幾年前開始學攝影，那是學校課程的一門必修課，上課的同學不管你有沒有相機，反正你就是想辦法去借到、買到一台相機，或是跟分組同學一起共用一台相機，36 張照片一起分擔費用，還能省點錢，當時真的光把一些基本的觀念學完，確實是花了 12 堂課的時間。

🟥拍一張照片要多久
拍一張照片要花多少時間? 不是從觀察開始，而是按下快門後直到看到照片前為止，前後要花上多少時間? 最快…，你覺得可以多快? 這問題我在自己的課堂上問過不少學生，幾乎沒有人能答到「最接近的答案」

🔺三天? 五天? 七天? 還是一天，都不是，答案是約 3 小時。🔻

一捲底片差不多拍 36 張，而你裝好後也不會一直胡亂的按快門，而我快的話，差不多也要個把個小時才能把一卷底片拍完，這在當時已經算很心痛的速 – 因為貴哪，快門聲就像是從破掉的錢包，掉出硬幣砸在地上的聲音，從第一張開始拍到最後一張照片結束，快速的取出底片，此時你背對相片館轉身前進，對著老闆說「我要快洗」，這個快洗…，差不多要 60-90 分鐘不等，由於要特別洗你這一份底片，工錢、料錢與時間都特別的貴，前前後後算下來…，自你按下第一次快門直到看到成品照片，也真的差不多約 3 小時左右，當然，有人還可以更快一點。

🔺撰文的今天，需要多少時間? 3 小時不到，甚至還不用 3 秒，1 秒不到的時間，你就可以在相機螢幕上看到剛剛拍的好不好，用上述相同的心情拍完 36 張，「最快看到照片的時間」依然是 1 秒，按下快門後，每一張照片都花不到一秒的時間就能看到。🔻

🟥學習的時間
記得第一個攝影作業，是正確的將曝光三元素給適當的拍出來，我記得那時我在找會動的東西做練習，跑到了圓山兒童公園，拍攝裡頭的旋轉木馬，忘了當時快門是使用多少，最後的結果是無法「凍結」旋轉木馬上頭，以及坐在上頭的人們快樂的表情，然後再用一周內的時間，重新、重拍練習，直到這項練習 PASS。

現在使用數位相機就快多了，從十幾年前還身為學生，到現在變成學生的老師，在教導這個作業時，相同的要求，卻可以省下更多的時間，當學生按下快門，立馬檢查照片…

「快門速度不夠，重來」
學生再重拍一張
「還是差一點，再來一次」
學生再摸著相機，再重新調整更適合的快門速度
「這樣子就對了，下次記得要照這方法練習，而不要死背答案」

這樣子一來一往的動作，大概…，最慢 10 分鐘就可以學好單一練習，比起我第一個練習的作業，花費數天時間，快上了不知數百倍之多。

🟥技術的定義
每學一個新的觀念，當你用相同的模式一試再試，仍需花上不少時間，但也比過去使用底片相機快上不少，不斷的練習、練習、再練習直到熟練。 同樣的一個練習，拿到不同主題，考慮的重點順序、重心又不同了，又再重複練習，直到真的練到「精髓」，我想這時可以說 – 嗯，技術已經熟練了，就算遇上陌生、第一次接觸的場合，也不容易失敗，也不會拍的讓自己失望。

到底「技術」的定義該如何定義，我還是喜歡引用維基百科裡頭的說法，比較讓大家較有討論上的共識：

🔺「技術可以指人類對機器、硬體或人造器皿的運用，但它也可以包含更廣的架構，如系統、組織方法學和技巧。它是知識進化的主體，由社會形塑或形塑社會，如電腦等新技術的增生使人們相信技術是社會進化的決定性力量。換句話說，它是驅動改變的自發性動力。」🔻

「它是驅動改變的自發性動力」，這句話來解釋討論攝影中最有趣的一段話，當我們學習攝影，從基本的曝光到創作，每一個動作與環節，我都認為包含了非常多的「技術」在裡頭，當我們熟練每一個技術後，這「技術能驅動改變」我們，產生一種「動力」，讓我們能組合攝影裡不同的變數，去創造出各種不同的影像可能。

因為技術有這個本質，也就是說，你必需熟練每一個攝影的觀念、操作方法，不能臨時抱佛腳 (因為景像千變萬化不等人的)，也不能含糊帶過 (不能無法解釋變數間的交互影響關係)，當一切熟練、駕輕就熟，才能讓我們面對一場景下，生出更多的創作可能，這就是技術 – 驅動改變的自發性的動力，這個自發性就是從我們心中所產生的動力。

🟥藝術的定義
🔺「藝術，指憑藉技巧、意願、想像力、經驗等綜合人為因素的融合與平衡，以創作隱含美學的器物、環境、影像、動作或聲音的表達模式，也指和他人分享美的感覺，或有深意的情感與意識的人類，用以表達既有感知，且將個人或群體體驗沉澱與展現的過程」🔻

是的，書讀得不多的我，在我辭窮的字典裡，維基百科總是我偷懶下依賴的來源。

藝術百百種定義，若以上述的定義裡，我留意的是「技巧、意願、 想像力、融合、平衡」這幾個關鍵字義，雖然無法確定裡頭的「技巧」是否為「技術」，但我認為我們暫不拘小節將技巧等同於前面所說的技術。

🔺細看「藝術的定義」他包含了「創作、分享」二個階段，同時藝術是個「過程」，既是創作的過程，也是分享的過程，當然我們難以透過無形的事物憑空用電波在大腦間傳遞，在我們攝影藝術「創作與分享過程」最具體的結果，自然是表視在具體的影像照片，好讓我們溝通有個開始、基礎與焦點。🔻

🟥攝影藝術
藝術定義中「……將個人或群體體驗 “沉澱與展現" 的過程」，進一步我會這麼定義攝影藝術：

🔺攝影藝術也可說是「個人技術的熟練，加以個人生命體驗的 “沉澱” 後，透過自身的意願、想像力、經驗加以融合，創作出影像的過程，並且具體表現在 “照片作品等具像物體上”，與他人共享意識、情感。」🔻

我會這麼解釋「攝影藝術」這個名詞。

我認為，如果在攝影的「觀念、技術」無法熟練，你是無法創造出精采的作品，誤讀了觀念，解釋不清的變數互動，雖然仍可創造出作品，但要記得藝術不但是創作的過程，也包含了分享的過程，在前一階段你可以模模糊糊的拍出一張視覺精豔的作品，但後一階段相信就難去表達清楚，難以他人共享你的意識與情感。

不要說什麼「藝術不該是主觀、客觀、多元解讀」這套說法，來偷渡你無法與他人解讀、分享你作品意義這一關，你可以是一個表達拙劣的「說者」，畢竟「表達這件事，也是個技術與藝術」，但你不能是對自己作品毫無念頭的攝影創作者，吱吱唔唔的說「我覺得這就是美，就該這麼做」，雖然這也是一種自我解讀做品的說法，但以「表達作品，與他人共熟意識、情感，視為藝術創作的一環」來看，前半段作品創作你或許過關了，但後半段作品分享，卻可能打上了零分。

🟥技術與藝術班車
外拍最常遇上學生的問題之一「面對這場景，光圈 (或快門) 該用多少?」，這是常見的問題，也是奇怪的問題，這問題不該問我才對，應該問問你自己要的是什麼樣的「作品呈現」。

但這只是個外拍練習，總不會一開始就將初學學生拉到「藝術創作」的層次，我還是會說「想想光圈是做什麼，快門又是做什麼，上課都有提到」，提示一下，學生通常還是能拍出基本的作品出來。

藝術表達前，技術一定先到位，在技術培養熟練過程，同時也在觀察藝術創造的元素，技術到藝術不是一趟單行票班車，而是來來回回的過程，透過技術熟練，來欣賞、了解藝術是如何創作產生，再透過藝術的欣賞過程，回頭看看自己技術哪裡的欠缺。

在我看來，太多數的人，自認基礎觀念學會了，就一直朝著藝術創作猛衝，卻鮮少有人帶著回程的車票，坐回攝影基礎起點站，重新的想想那些攝影變數下，還能擁有什麼樣的可能，再買張車票重新朝著藝術創作出發，這也是我對現在攝影風潮下，我自己對「我自己」的反思。

🟥生命體驗的沉澱
也許我們太在乎如何讓一張照片富有可看性 (精采的構圖)、故事性 (一張照片千言萬語)，只想快速拿著相機跨越了「技術、藝術之間的交集」這困難一關，想要用最快的方法達抵達「終點」，也就是一張讓人讚嘆連連的作品，然後再繼續重複下去。

在藝術的定義中還有一段話讓我非常在意「加以個人生命體驗的 “沉澱”」，一張作品必定是個人生命體驗的「沉澱」，這個「沉澱」真的需要時間、歷練，急也急不得，無法像自底片攝影過渡到數位攝影，彈指之間就能見到作品那樣神速，而我自認這方面我依舊欠缺，我自己也在追尋著「我認為攝影之於我生命的關係解釋」，一直找不到好的解釋，或許這追求的過程，就是為往後作品不斷堆疊的必經之路吧。

🔺最後還是想提醒自己，「攝影藝術下的照片作品，它只是個過程，不是結果，包含了 “創作” 以及 “分享” 的過程」，若要再多說一點，照片的生命不是自按下快門後就走到終點，應往外延伸，如何與他人分享情感與意義，這是攝影藝術觀念裡，作為一張「攝影下的照片作品」的定義。🔻

另一方面，技術與藝術間不是個單程車票，不是一路抵達終點就結束，這是來來回回重複的旅程，在途中同時堆疊自己對攝影與生命的體驗，當拿著相機，走了無數的路、拍了無數張的照片，此時是該停下來、看看自己與他人的作品，聽聽他人的意見，與最要的「心裡的聲音」。沉澱後再重次出發。

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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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我是一名通靈師，
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使用塔羅牌及通靈已有十二年時間，
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讓大家吃一口即可看見生命的奇蹟，
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現代人越來越注重心靈發展，
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但真的是這樣嗎？就讓我用簡單的方式跟大家說說這些吧！
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音樂: Soft serve
音樂家: Rook1e

音樂: See You
音樂家: @iksonmusic

日本沖繩那霸市世界遺產首里城上個月底發生大火，包括正殿、南殿與北殿，幾乎全部燒光光，裡面珍貴的文物有將近三成都～燒～毀～了。

真正起火原因還在調查當中，但首里城是木製建築，最大特色就是它帶有中國建築風格的深紅色外觀，外觀所使用的深紅色油漆就是『桐油』，是沖繩特有的工法，但也因此加快燃燒的速度，加上首里城正殿裡面沒有灑水器，造成火勢迅速延燒，雖然沒人傷亡，但後續重建，可是個大工程。

那霸市在本月 1 號的時候發起募款，本來預計要募款 152 天，結果不到三天就達標，衝破 1 億日圓！不過重建工程相當的耗時，估計將要花上30年的時間。

因為日本人對重建的工程可是相當的考究，像是前幾年熊本城因為地震導致外圍的石牆坍塌，這些負責修復的工匠們，就會先檢查這些石頭是否有裂紋，再用 6 個不同角度拍攝做對比，接著為每塊被移走的石頭編號，再像砌積木一樣，用起重機換上新石頭，還要確保石頭是在原本的位置上，因為修復過程中可能會再面臨坍塌的問題，平均每天只能更換 5 到 6 塊石頭。

但首里城經過四次摧殘，很多資料考證、建材以及相關文物也都隨之煙滅，更讓原本收藏在正殿的復原文物，包含清帝國由康熙、雍正與乾隆所致贈的匾額，各類建築圖與肖像畫等等，這些重要的修復資料，通通都跟著被燒毀。

另外首里城重建使用的建材，也是這也是將來修復的大問題，因為台灣早在 1992 年下令禁止砍伐一級天然林，上等檜木的來源變得非常有限，業者的庫存少之又少，市場價格也貴了許多，有錢還買不到，而當時的工匠們，現在也都邁向高齡化，還能做的人不多了，首里城重建之路可說是難上加難。

這座歷史上熬過 4 次摧殘與重建的首里城，在沖繩當地人的心中是『精神象徵』，也代表沖繩人二戰後的重建精神，原本首里城也是 2020 東京奧運傳遞聖火路線的其中一站，現在計畫恐怕也要被迫改變。

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以下為本段內容文稿：

歡迎來到「一天聽一點」，相信對台灣有一定熟悉程度的你，一定會知道，台灣揚名國際的名產，除了「夜市」跟「人情味」之外，還有一個就是「宮廟文化」。

無論你住在哪個城市，特別是人口密集的大都會區，只要你在大街小巷裡穿梭，很容易就會發現三步一小堂，五步一小廟；甚至到了比較近郊的地方，也很容易看到各大寺院、精舍的成立，讓人眼花瞭亂啊！

我個人相信喔，有宗教信仰、願意修身養性，這是一件非常好的事；只是喔在很多社會案件裡，宗教的斂財、神棍的騙色…都時有耳聞。

因此呢，在尋找心中的清境地的同時，要如何能夠避免自己誤入陷阱，這絕對是刻不容緩的。

因此啊，在這一集裡，我會跟你分享那些邪教控制人心的四個手法，以及哪種人，特別容易的被邪教所吸引。

要避免誤信邪教，首先你一定要知道，邪教跟所有的偶像崇拜，都有類似的手法，就是會對你進行洗腦；讓你一步步的去接受他們的想法，對他們敞開心房。最後呢，他們就能夠控制你的行為，讓你對他們百依百順。

所以，無論你再怎麼樣喜歡某個領袖，或者是某個特定的團體；在參與的過程裡，你一定要特別意識到下面的四個要點，如果有類似的情況發生，你就要格外的小心。

這四個要點分別是喔，第一個叫「得寸進尺」。

你可以先觀察一下，在參與團體的過程裡，這個組識，或者是某個特定的人士，他會不會用一些你無法拒絕的理由。

像是捐款拯救貧苦人家、那些危難的人、建造新的廟宇或者是屋舍，讓神明可以開心，香火可以傳遞的更遠，要求你為組織無條件的奉獻。

而這裡的奉獻也許是金錢，或者是身邊的人脈跟資源，或者是你的時間或體力；等到過了一段時間之後，他們會要求你奉獻得更多，來表達出你的忠誠。

甚至於進階到更高的管理階層，可以更接近神明或者是師父，好獲得更多的保佑，說服你一步步的投入更多，以換得更好的位置。

那這時候你會為了求安心或者是賺大錢的渴望，而聽話照做嗎？還是你會先停下來想想看，自己是不是已經被控制了呢？

再來第二個，叫做「有志一同」。

請你要特別留意，在這個組織裡，是否有任何跟組織想法不同，或者是公開討論某些不同意見的那些個人，很快的就會被打壓？

變成是「一言堂」的組織，只有領導者說了才算數，其他人都不准有自己的意思跟看法，否則就會被排擠跟攻擊。

如果你身處的組織，確實有這樣的情況，那麼我邀請你思考一下，這個組織有什麼理由，要維持統一的想法或做法？不准有其他新的可能性發生，這麼做對他們有什麼好處？你可以深思一下喔！

德國有一位我很喜歡的哲學家，叫漢娜・鄂蘭曾。她曾經說過：「最可怕的邪惡是停止思考。」

當一個組織，制止你有獨立思考和判斷的能力的時候，通常會開始極端化，最後就會做出駭人聽聞的事情。

而接下來的第三點，就是宗教騙徒必備的技能，那就是「展現神蹟」。

你可以想想看喔，你的組織領導者是否宣稱自己有超能力，或者是某位神佛的降生轉世？

說到這裡喔，我要特別澄清一下，我會這樣講，並沒有否定這個世界上，會有一些特異人士的存在；畢竟我自己也只是凡胎肉身，也有很多未知的世界，和值得探索的地方，是我不知道的。

但在這裡，我想強調的是，不管你眼前那個「展現神蹟」的人，看起來有多麼的了不起，能夠治病或者是一語成讖...。

其實你都得先有個自覺，你眼前的一切，都很有可能只是自己在自欺欺人。你可以停下來問問自己，對方透過展現神蹟，想要贏得你的什麼？

或者是對方做出不可思議的事情，想要展現你和他的差異的時候，他是否不斷的在墊高自己的地位和階級，好贏得你的崇拜，讓你感覺到自卑？

在你確定這些答案之前，不要太快被所謂的「超自然現象」或「超自然能力」迷惑，這樣子會對你來說是比較安全的。

而最後，第四點，那就是「受苦的儀式」。

我邀請你回想一下，在你加入組識的初期，也就是所謂的「入會」的時候，是否會經過一些痛苦、刁難，或者是一些屈辱的儀式呢？

我相信只要是人，難免都會有難過、脆弱的時刻，所以我們會需要朋友，需要一個能夠接納他，甚至於給他幫助的地方。

然而弔詭就在這裡了，是什麼樣的組識，會在人們特別脆弱、上門求助的時候，還要刻意的去羞辱、刁難他呢？這背後的動機到底是什麼，你可曾有想過？

有沒有可能這樣的組識，就是要去抓住人們脆弱的時刻，運用「受苦的儀式」，去剝奪人們最後的理性跟自尊，也就是台語俗稱的「壓落底」；讓人產生扭曲的忠誠度，一輩子不敢反抗呢？

我相信聰明的你，可以自己做出一些判斷。

正因為台灣的宮廟的密度如此之高啊，我相信正在看影片的你，或許身旁就有家人、朋友很熱心的投入宗教活動。

那麼我就有義務要提醒你，接下來我要說的話，可能要有個心理準備；因為可能聽起來會有一點刺耳、會有一點不舒服。

然而如果你認為自己是玻璃心、心臟不夠大顆，我會建議你，這段視頻看到這裡就好了！我實在是無意造成你的不舒服，但對於我的節目的忠實聽眾來說，我還是有義務說出我的相信。

其實喔，要破解宗教的詐騙，還有更釜底抽薪的方法，那就是先了解人為什麼會「迷信」？

要拆解「迷信」這件事，不免俗的，我們得先知道「迷信」它是怎麼來的，得要好好追本溯源一下。

事實上喔，關於「迷信」這件事，早就跟隨著演化，深入到我們的血液裡；因此呢，人類的文化有多長，迷信的DNA就流傳了多久。

我來說兩個例子，你馬上就會明白。

在古希臘裡，最偉大的帝王是「亞歷山大」。據說他的母親，在生下他之前，就夢見雷電擊中母親的子宮，造成一團火焰。

而且這團火焰更以雷電的速度，從馬其頓王國向四周擴散開來，這就預言了亞歷山大將征服歐亞非三洲，建立前所未有的大帝國。

回到我們的文化傳統，也有很多類似的傳說，就像《唐書》裡面記載的唐太宗李世民。

他在出生之前，就有兩條神龍，在李淵家的大門口遊蕩了三天才離開，當神龍離開之後，李世民就出生了。

那我們以現代的角度來看喔，我們都很清楚，這些古代的開國君王，是為了能夠去穩定國家的統治、讓人民有一個擁載的理由。

所以會為自己上了一些神秘的色彩，目的就是想要灌輸人們「君命天授」這樣的思想；顯示帝王統治地位的合法性，就能夠讓老百姓更聽話，打自內心的服從。

而且這樣的把戲，幾千年來屢試不爽啊！才會演變到今天，一些思想比較封閉、保守的地方，還是有人去相信，我們的領導人出生的時候天降異象；三歲就能夠開車，五歲就能夠開戰車…這樣「神蹟」，一直流傳到今天。

而這些迷信，之所以能夠深植人心，那背後更深的本質，就是把自己的權利，交給了帝國、或者是不可挑戰的神佛。

他不讓你有任何理性挑戰的空間，最後只剩下「絕對相信」這個概念；它讓你失去了判斷力，變成是一個被操控的玩偶。

那你會不會很好奇，時至今日，極權統治已經被推翻，教育也打破了很多迷信跟謠言；但為什麼還是有人會誤信邪教？甚至於這些人裡，可能有高級知識份子，一樣會受騙上當。

假如你對2019年的年初，有一款爆紅的電玩遊戲，叫「還願」還有印象的話，你就可以更快的去體會到，一個太過迷信的父親。

因為內在的軟弱，和不想面對一些核心的問題，他就對所謂的「何老師」的一個迷信喔，迷信到妻子跟他離婚、女兒也死了，才相信何老師是神棍，有多麼的匪夷所思對這種事！

但是事實上，這樣的一個你覺得不可思議的事情背後，一個很隱微的心理動力，那就是「不想要負責任」啊！

太多人太想要一步到位，去獲得錢財或者是幸福，但是他又不願意去付出相對應的努力，或者是承認問題是出在自己身上。所以轉而崇拜一個虛無的對象，去逃避自己的問題。

結果呢？等到自己頭洗下去，捐出自己所有的身家、性命、財產，也不能夠保證婚姻幸福、工作順利之後，那些所謂的「忠誠信徒」，他就可以去怪「這些神棍太壞了」。

或者是，去怪這些團體「不應該仗著宗教的名義騙人」這些理由，就能夠一直把手指頭指向別人，自我合理化「其實我是個無辜的受害者，我很可憐啊」！

這樣子他就可以繼續的躲回「受害者」的角色裡討拍，然後再尋找下一個「老師」，為他的人生負責。

說得再白話一點喔，「迷信」是讓人逃避自己最省力的方法。

因為你只要相信這些，你就可以別人說什麼，你就跟著做就好，你根本不用自己承擔思考和做決定的責任跟風險。

如果你看了我的視頻，終於弄懂了，身旁的人為什麼會這麼的迷信；或者是大夢初醒一般，發現自己已經陷入邪教太深了啊！

你想要離開的話，那我會建議你，不要太快的想要搖醒那個「還深信不疑的人」，或者是突然就跟你現在的組織「一刀兩斷」。

因為如果你還不具備有獨立思考的能力，和相關判斷訊息真偽的能力，你的任何反擊，都會被那些組織用更強力的力道打壓，你有信心自己真的能夠挺得住這些攻擊跟排擠嗎？

因此啊，如果你真心的想要改變，希望自己變得更有力量，不想要繼續用「受害者」的面具來自我保護；或者是跟所愛的人，因為這樣子撕裂關係。

那我會很鼓勵你，有機會走進我的教室，特別是在10月15號開課的【高難度對話】課程。

在這一門課裡，我會讓你明白，怎麼樣看出對方「不真」的訊息；去聽出對方那些「可疑」的陳述；去問出對方的「關鍵訊息跟情報」；同時依照整體的局勢，去做出最適當的回應跟選擇。

只有這樣子，你才能夠開始擁有屬於自己的判斷力，不管外界怎麼調包你的問題，你都能夠堅持自己的信念，不會被洗腦。

然而我很希望喔，今天這一段內容，不只是跟你分享關於「邪教」的這件事，還有一些我們可以給你的幫助。

我更希望無論你會不會踏進我的教室，有時候認知的開啟，才有機會造成我們後續行為跟重新選擇的改變。

所以無論如何，我都很希望透過這一段視頻，起碼你退一步，能夠知道怎麼樣保護自己。

然而進一步，很渴望你能夠幫自己透過有效的學習，哪怕不是進我的教室，只要是這個學習能夠幫助你，產生屬於自己的力量，跟屬於自己的獨立思考跟理解，我都很鼓勵你，這是人生當中最好的投資。

希望今天的分享，能夠帶給你一些啟發與幫助，我是凱宇。

如果你喜歡我製作的內容，請在影片裡按個喜歡，並且訂閱我們的頻道，別忘了訂閱旁邊的小鈴鐺，按下去，這樣子你就不會錯過我們所製作的內容。

然而如果你對於啟點文化的商品，或課程有興趣的話，如同今天最後跟你分享的【高難度對話】課程；這一門課，在10月15號開課。

這是今天2019年的最後一期，我希望你能夠把握這個機會，因為如果你錯過的話，下一期就要等到2020年的3、4月之後了。

更重要的一點是我在錄影的這個時候，我們的名額也在倒數，其實我自己根本沒有把握，在你看到這一段影片的時候，還有沒有名額。

如果那個時候還有的話，我真心渴望你能夠踏進教室，為自己長出判斷的能力，並且跟值得的人，和你想要圓滿的事情，有效的達成必要的共識。

希望我能夠在10月15號的教室裡見到你，謝謝你的收看，我們再會。