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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
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::: 章節列表 :::
➥ 外觀與影音
00:00 歐巴都拿這隻
00:50 配件開箱
01:01 手機佈局
03:17 螢幕表現
04:52 無線訊號
➥ 實測體驗
05:31 音效表現
05:56 效能跑分
06:26 極限燒機
06:54 續航充電
➥ 資費計算
07:30 One UI 3.1.1
08:04 S Pen
08:30 安全性驗證
08:43 三星軟體
09:09 Galaxy Z Flip3 5G
➥ 拍照錄影
09:58 摺疊首款螢幕下鏡頭
10:15 前鏡頭拍照
10:43 前鏡頭影片
11:08 主鏡頭拍照
11:30 人像模式
11:48 主鏡頭錄影
12:15 一鍵拍錄
➥ 最後總結
12:50 最後總結
::: Galaxy Z Fold3 5G 規格 :::
核心效能：Qualcomm Snapdragon 888
儲存空間：
LPDDR5 / UFS 3.1
12GB + 256GB
12GB + 512GB
主螢幕面板：7.6 吋 Dynamic AMOLED 2X
主螢幕畫面更新率：120Hz（自適應方案）
主螢幕解析度：2,208 x 1,768p, 374ppi（QXGA+）、 22.5 : 18
封面螢幕面板：6.2 吋 Dynamic AMOLED 2X
封面螢幕畫面更新率：120Hz（自適應方案）
封面螢幕解析度：2,268 x 832p, 387ppi、 24.5 : 9
電池容量：4,400mAh 雙電池
充電方式：25W 閃電快充
10W 無線充電
4.5W 無線電力共享
SIM 卡：5G + 4G Nano SIM 雙卡雙待
擴充容量：No
支援訊號：Wi-Fi 6E（2.4 + 5GHz）、NFC、藍牙 v5.2
5G 頻段：5G NR n1 / n3 / n5 / n8 / n28 / n41 / n78 / n79
防水等級：IPX8
充電孔：USB Type-C 3.2（支援 USB OTG、DP Alt Mode）
生物辨識：側邊電源鍵指紋辨識、臉部辨識
S Pen 支援：S Pen Fold Edition、S Pen Pro
其他規格：Samsung Pay（含悠遊卡）、Samsung 無線 Dex、HDR10+、NFC
鏡頭規格：
1,200 萬畫素廣角鏡頭（f/1.8、26mm、1/1.76"、1.8µm、Dual Pixel PDAF、OIS）
1,200 萬畫素超廣角鏡頭（f/2.2、123˚、12mm、1.12µm）
1,200 萬畫素遠距鏡頭（f/2.4、52mm、1/3.6"、1.0µm、PDAF、OIS）
1,000 萬畫素前鏡頭（f/2.2、26mm、1/3"、1.22µm）
400 萬畫素螢幕下鏡頭（f/1.8、2.0µm）
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讓各位一直敲碗的大大們久等了，老實說原本是先體驗 Pixel 5 結果被 iPhone12 插隊了。
Pixel 5 兩萬內的價格在各方面來說真的很難挑剔，問了 Bright 體驗心得幾乎是沒什麼缺點，
硬要擠的話當然就是他的處理器離現在的高規 S865+ 差了一大截，GPU 圖型效能也是......
升到 8GB 的 Ram 搭上 AI 運算過的拍攝能力效果如何？
用 S765G 玩遊戲會不會卡卡的？
Android 11 使用體驗如何？
這些都在影片告訴你啦！
::: 章節列表 :::
0:36 主觀體驗
6:32 攝錄能力
12:36 最後總結
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－8MP 自拍前鏡頭 , 24mm , f/2.0 , 1/4.0" , 1.12µm
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... 品牌防摔殼， 手機 還是摔壞了？ 2:15 ~ 3:33Ｑ２：為什麼不直接裝實機來測試防摔？ 3:45 ~ 4:22Ｑ３：為什麼我裝全 硬殼 沒摔壞？軟殼反而摔壞了？ ... <看更多>
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... 少愛買手機殼的人，我們也真的都可以講出各手機殼的優缺點 ，廢話不多說開始吧，來個首圖，之前我是拿12 - 手機,casetify,iPhone,手機殼,iphone. ... <看更多>
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昨天下午我在一條小巷弄被機車擦撞
對方沒有停下來就直接跑了,小巷裡也沒有監視器
我被撞倒後我口袋裡的哀X玻璃膜邊緣都裂了，手機殼也裂了
手機本身倒是沒有什麼太大的狀況
只有背面有點刮傷
玻璃膜不太心痛，反正我本來就想換全透明玻璃保貼了，瀏海真的很醜
但這是自從拿智慧型手機以來裂的第8個硬殼了
這樣繼續裂下去不是辦法
軟殼的保護力會比硬殼差嗎?
大家都用軟的還是硬的?
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 219.85.178.70
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/MobileComm/M.1512671402.A.75A.html
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