⚠️Disclaimer⚠️:跟之前的一樣,這篇文只是個簡單的回顧,一定會有疏漏,先說抱歉,本週這三篇文只是個粗陋的酌古斟今,並不是為昔日鍍金的。總之 #musicboleh #就醬聽音樂 X MELODY #鑫光大道 Mei Sim 雲鎂鑫
2011-2020
2011年,iPhone已經進入第三代3GS,智慧型手機開始普及化,2012年,Facebook在美國上市,馬來西亞人在FB上的時間開始越來越長,2013年,Spotify登陸馬來西亞,數位媒體崛起,唱片實體銷量越來越差,音樂製作門檻變低,數位音樂工具越來越普及,90後與千禧一代邁向成年,數位生活逐步實踐....是一個變化極大的十年。
2012年, 宇田出道,首張專輯主打歌〈雨是甜的〉在各大電台熱播,同年,Fuying & Sam出道,〈分開以後〉在電台熱播,並獲得MACP大馬音樂創作人版權保護協會最高點播率中文歌曲,隔一年的〈全世界都以為我們在一起〉再獲此獎。
2013年,資深音樂人Fred Chong創立WebTV asia,黃明志為相關唱片公司Prodigee Media旗下早期的歌手。
2014年,四葉草出道,2015年〈好想你〉成為現象級的洗腦歌,更多人開始往數位平台發展,無唱片公司背景的歌手與作品開始湧現。
2014年,Anna莊啟馨掙脫了流行音樂模式的桎梏,發行了《Tack》,奪下娛協獎最佳獨立音樂專輯獎。隔年,鄭可望籌備Aki黃淑惠的個人專輯,在過程中決定投入發展馬來西亞原創音樂。並在2016年與中國夢想當然音樂文化傳播簽署了協議,接下來幾年發掘了很多新歌手與音樂人,發表的歌曲可能上百首,其中,Ryota片山涼太是這一波新浪潮裡的佼佼者。
2015年,黃明志《亞洲通殺》發行,隔年入圍第27屆台灣金曲獎最佳國語男歌手獎,之後,〈漂向北方〉面世,2017年憑《亞洲通車》再次入圍台灣金曲獎最佳國語男歌手獎,至此,黃明志已證明自己是現象級創作歌手。
2015年,許多年輕歌手,比如Danny許佳麟、Justin吳宗翰等等(真的還有很多名字但至此我已有點不知從何寫起,抱歉啊各位),相繼以網路平台為基地,頻密發表翻唱或原創,獲得極大的迴響。
2016年,蔡恩雨的翻唱作品在Youtube上爆紅,差不多這一兩年左右,李志清進入WebTV Asia擔任製作人,而在台灣的陳威全也跟WebTV Asia合作,此時,這家MCN公司或許就是擁有最多流量歌手的馬來西亞公司。而WebTV Asia創辦人 Fred Chong,早在千禧年的第一個十年就看到音樂在網路上的未來,並創立了Music4Nothing,與一群音樂人與歌手合作,包括張智成、鄭可望、陳豪...等人,推出“免費音樂”的概念...但一直遲至創立Web TV Asia,才真正有了營利模式。
2016,抖音面世,多首被稱為“抖音神曲”的作品啟發許多人,紛紛在類似平台上發表作品。
接下來的幾年,馬來西亞樂壇處於一個混沌的轉變期,這十年裡出現很多歌手,比如顏慧萍、Orange陳慧恬、雲鎂鑫、李佩玲、郭文翰、碰碰姐弟、劉漢傑、李佳薇、林文蓀、車志立、王思涵、黃若熙、 賴淞鳳、蘇盈之、李幸倪、郭修彧、菲道爾、Dato Maw、楊莉瑩、Babychair、王子慧、Shelhiel......等等等等,有的是選秀背景,有的是網路背景,也有更多的獨立音樂人浮上水面,這些標籤只是圖個方便,其實界線是越來越模糊了,這是一個充滿可能性的年代,雖然不至於每個單位都有平等的資源,但只要事情做對做滿,機會都變大了。
2016之後的大馬中文樂壇,我說不出一個所以然,他是一大塊混沌的麵團,裏面有很多蠢蠢欲動的東西,抖音元素、獨立元素、流行元素、電音元素、嘻哈元素....等待被揉成屬於這個世代的形狀,我不覺得有人預測的來,只知道這一群人,新或舊,不管我有提及或忘了提及,我看到的或是我目光短淺看不到的,都有個變數很大的未來。我們除了歌手,還冒起了許多幕後人,也都具備做出全亞洲爆紅的作品的能力(爆紅在我這一篇文裡是其中一個方便的指標,得獎是另一個,當然還需要從很多角度去評價),你看〈刻在我心底的名字〉?除此,還有許許多多優秀的音樂人與作品有待被發現以及被欣賞。
我們期待的百花齊放可能已經發生,不同的品種都會有不同的擁戴者,當中一定會有一些是“全世界都在瘋傳但你又不覺得怎樣”的,也有孤芳自賞的,把這些當成品味的敵人好像也不太對,這不過是市場選擇的結果。這個世代,我們若擁有了前所未有的資源與工具,差了些什麼呢?一定會有人覺得以前比較好,我很認真去思考過,其實只是每個世代有每個世代要聽的歌革的命,10年後又會有人懷念今天。若沒發現一切都在進步中,可能是腳步緩下來了,又或是到了另一個階段,所有的now都不太能有共鳴了。
接下來一定是異軍突起的,想個辦法串聯起來吧,馬來西亞的主場,無法靠支離破碎的力量撐起來,但我也不盡然是個和平主義者啦哈哈,當然可以對不喜歡的繼續保持距離。總之,這一週的三篇,不過是自己個人記憶與觀點的一個簡短重整,至於意義是什麼?嘿,還有很多故事呢。而目前,只想為 #musicboleh #就醬聽音樂 服務,希望對的資源能找到對的人吧。
同時也有18部Youtube影片,追蹤數超過16萬的網紅邦尼幫你,也在其Youtube影片中提到,vivo X70 Pro 開箱評測 採用蔡司聯合調校相機,對比 X60 Pro 相機錄影防手震,採用 T* 鍍膜,MediaTek 天璣 1200 續航力 耗電 溫度(Geekbench , 3DMark , 原神 PUBG Mobile)相機對焦實測、IMX776V 5000 萬畫素相機 , 44...
深智數位評價 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
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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《#疫後大未來》讀後心得:局勢巨變之下的挑戰與機會
「有可能幾十年都沒事,接著幾星期內就過完了幾十年。」這句話是蘇格蘭國會議員喬治.蓋洛威用簡潔扼要的方式,描述列寧在1918年發動俄國大革命的激烈變革。把這句話拿來形容 2019年後新冠疫情對世界帶來的衝擊也一樣成立。世界局勢正在以前所未有的速度轉變,你看到的是危機?還是轉機?
(部落格原文滑到底 抽書 2本,文章連結放在留言裡)
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【為什麼我想讀這本書?】
《疫後大未來》的作者是紐約大學史登商學院行銷學教授史考特.蓋洛威(Scott Galloway),他同時也是一位連續創業家。我讀過他的前兩本著作,分別是探討科技巨頭的《四騎士主宰的未來》和探討幸福與成功的《世界並不仁慈,但也不會虧待你》,我也曾在部落格分享他第二本書的閱讀筆記。
蓋洛威對商業和科技有著特別敏銳的嗅覺,搭配幽默詼諧的寫作風格,偶爾調侃自己、以及他正在評論的企業。在這本書中他也坦承自己拋售了自己創立的第一家公司 Prophet 的持股,因為他不再喜歡行銷服務業的交際應酬,他說:「假如你要花許多的時間跟不是你家人的人們共進晚餐,這代表你賣得是某種粗俗的東西。」我欣賞他的願意認錯和改變想法的自白,這一直是他的特點之一。
此外,我平時也喜歡閱讀 Daodu Tech 科技島讀 (可惜已經停刊)和曼報 Manny YH Li 這兩份談科技和新創的電子報,對於科技對社會帶來的變革和衝擊,一直是我很感興趣的議題。加上蓋洛威的作品總是讓我有所收穫,讀起來也很輕鬆,因此他的第三本著作就成了我的必讀之選。
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【這本書在說什麼?】
作者在這本書中延續《四騎士主宰的未來》對科技四巨頭(Google、臉書、蘋果、亞馬遜)的分析,探討疫情爆發至今,這些科技巨頭反而更加茁壯,甚至把這場世紀危機變成大好的成長機會。他在書中進一步解析背後的商業運作模式,以及這樣演變下去對世界的潛在危險。
他也提到在疫情的催化之下,缺乏競爭力的緩慢公司會被加速淘汰,取而代之的是具有遠見和膽識的獨角獸科技公司。包含我們常聽到的 Airbnb、Uber、Netflix、Spotify、特斯拉、推特,及比較不常聽到的Lemonade、One Medical、Peloton、Shopify,作者透過他的觀察和分析,讓我們瞭解這些未來最具潛力的科技公司將如何發展。
最後,作者對老態龍鍾的高等教育和逐漸失衡的人民和政府關係提出疾呼,也對資本主義走向極端之後造成的裙帶主義、剝削經濟、新種姓制度提出抨擊和建言。
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【科技四巨頭的下一步】
這本書中圍繞著兩個主題展開討論,其一:「這場流行疫情影響最深遠的衝擊,是它將扮演一個加速劑」。其二:「每個危機必然存在機會;危機更大、更具破壞性,機會也就更大」。最讓我感到有趣的,是作者對於科技四巨頭 Google、臉書、蘋果、亞馬遜的分析和預測。以下摘錄幾項之後值得回頭來看的項目。
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#亞馬遜:遠距醫療平台
想像一下,你的兒子起了疹子,你透過亞馬遜的 Alexa 智慧音箱聯絡皮膚科醫師,然後把智慧攝影機對準兒子拍攝,並且用亞馬遜新的可穿戴式健康裝置 Halo 解讀身體狀態。醫師同時取得你孩子的病歷,看診完後處方籤被送到亞馬遜的藥局 PillPack,在經過強大的亞馬遜物流一小時內送達你家。如果醫生要驗血,包裹裡會附上檢測包,說不定還會請你給他個五星評價。
聽起來似乎有點夢幻對吧?這只是剛開始而已。亞馬遜有著堅強的網路和數據,同時掌握消費者最完整的資訊,這讓他在踏足醫療領域有了絕佳的基礎。恐怕在不久的將來我們就有機會看到了。
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#蘋果:Rundle 同捆包
Rundle 是作者創造出來的詞,指得是經常性收入(recurring)和同捆包(bundle)的組合字,意思是「經常性收入搭售組合」。蘋果有著 iCloud、Apple Music、Apple TV+、Arcade 軟體服務,如果再搭配硬體方案綁在一起,賣給消費者一種同捆訂閱的服務,將會讓消費者越來越難離開這個生態系。
想像蘋果提供給你(已經逐步發生了)每個月付50美元訂閱,你就可以擁有最新的「iXXX」(管他是i字頭的什麼),可以用 iPhone 啟動無限制的媒體服務(電視、遊戲、App),每個月再加50美元可以定期換取最新的手機和手錶,再加50美元可以參加最潮的線上課程。作者也預言蘋果最好的收購對象是健身器材公司 Peloton,那再來加個 iPeloton 吧。
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#Google和臉書:廣告狂人
四巨頭中,Google 和臉書其實是在廣告業。當疫情影響景氣的時候,廣告預算會減少,但是當景氣逐漸回春時,這兩家廣告巨頭將會獲得巨大利益。傳統媒體和品牌廠商的對消費者的數據掌握遠遠不及這兩家巨頭,他們就只能更加依賴兩巨頭的規模和精細度。因此當我們被疫情逼著宅在家裡,等於是幫兩家巨頭增加更多的數據存貨(沒錯,你就是存貨)。
舉臉書為例,他的廣告規模有多可怕?臉書有超過七百萬個廣告客戶,前百大客戶只不過佔營收的16%,之前各大品牌揚言抵制和下架臉書廣告的時候,祖克柏在公司內部的電話會議上還嘲笑這些威脅:「有些人似乎誤以為我們的業務是依靠少數幾大廣告商」。在我寫這篇文章的前幾天,臉書推出了 Bulletin 電子報服務,未來還會把聲音 Live Chat 和 Podcast 整合進去,他絕不會放過任何能抓住你注意力的機會。
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【汰弱留強的高速列車】
如同作者提到的:「這場流行疫情影響最深遠的衝擊,是它將扮演一個加速劑」,對於許多已經瀕臨淘汰的產業來說,疫情的到來只是用十倍速的效率加速了這件事情的發生。以下列出幾個書中提到讓我有興趣追蹤觀察的新創公司。
#Airbnb:全球飯店旅館業大衰退的同時,Airbnb 不過是營收減少了,他卻不需要負擔不動產貸款的利息、不需要維修、不必支付高額的飯店員工福利。等旅遊回春時,他也將是回彈最兇猛的一個。
#Lemonade:傳統保險業數十年來沒有改變他的服務內容,也累積了顧客不好的印象。Lemonade 這家新創卻訴諸於大數據和人工智慧,提供你最準確、快速、透明的保險內容和賠償估價。
#OneMedical:擺脫以往醫療看診的繁雜過程,也不需要你親自跑一趟診所,One Medical 透過遠距醫療諮詢、當日預約、24小時全天候服務,幫助顧客得到最即時有效的醫療看診服務。
#Peloton:這家健身器材新創公司正以驚人的速度成長,他提供的不只是居家健身器材,更透過自家的健身 App 創造了廣大的健身社群,網羅了許多知名的訓練師。他省下了跑去健身房的舟車勞頓和高昂的健身房費用。
#WeWork:這家公司推廣共同工作空間的概念,許多人或許開始遠端工作,但不是每個人都想在自家的廚房餐桌工作。未來「遠距、含共同工作津貼」的職缺會持續增加,從辦公室解放的人們可能會推升這家公司的獲利。
從這些新創公司潛在的商機可以發現一個共同現象:「一家公司成功的一大關鍵在於既存者的惰性。」作者認為在「後疫情時代」,能夠提出和執行這些創新點子,有機會去顛覆「龐大又緩慢產業」的新創公司,將獲得更受投資人青睞的資金;而那些緩步的企業,將會被抽出銀根,加速面臨被淘汰的命運。
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【後記:危機就是轉機】
我在讀《疫後大未來》的時候,一直有一種「未來十年的光陰在眼前快轉」的感覺,許多以前還在科幻電影才能見到的場景,在現在不斷加速發生。與其說疫情的突如其來讓人措手不及,不如說這是一記快馬加鞭,讓我們從舒適圈中驚醒,未來並不遙遠,它已經近在眼前。
作者針對高等教育的評判裡有一段寫得很生動,在疫情爆發之前的大學教授會說:「除非我死了,別想讓我用線上教學。」結果,在疫情爆發之後卻改口說:「除非有疫苗,別想讓我踏進教室一步。」這場巨變讓他們不得不學會操作視訊、錄製課程、設計數位作業。不願改變的,就會被淘汰。
最後,我想引用邱吉爾的一句名言:「不要浪費一場好危機」(Never let a good crisis go to waste.),每一次的危機裡,都藏著機會。你要選擇當一個緊盯危機、讓自己充滿恐懼的人?還是選擇當一個從混亂中發掘機會、起身行動的人?
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感謝 遠流粉絲團
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三星 Galaxy S21 Ultra 5G , S21 S21U S21Ultra 開箱評測 4K 60fps 全鏡頭支援 Snapdragon 888 續航力 耗電 溫度是否發熱過熱?(Geekbench , 3DMark , 原神 PUBG Mobile)效能 調校 S21 Ultra 相機對焦實測、網路延遲、斷觸未發生、近拍慧差問題已解決、1 億 800 萬畫素相機 對焦速度 , 25W 快充 S888 續航力電力電量實測 , 8K 錄影 S21 防手震表現實測 , Instagram 優化實測 , 盒裝內容 , Galaxy Buds Pro , 100 倍變焦 , 第二代超聲波指紋辨識解鎖速度,全面對比 S20 Ultra 。開箱完整評測,實測、評價、推薦、值不值得買。除了告訴你 Samsung Galaxy S21 Ultra 值不值得買外,更讓你能夠一窺 2K WQHD+ 120Hz Dynamic AMOLED O 極限全螢幕。採用康寧 Victus 支援 IP68 防水防塵
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S21 Ultra 採用四鏡頭相機 F2.2 1200 萬畫素120 度超廣角鏡頭,F1.8 1 億 800 萬畫素廣角主鏡頭,採用 PDAF 對焦、支援 OIS 光學防手震, 10 倍光學變焦 F4.9 1000 萬望遠鏡頭,F2.4 1000 萬 3 倍光學,最高 100 倍數位變焦。搭配雷射對焦模組。邦尼實測包括日拍、夜拍、全新夜間模式、 4K 60fps 全鏡頭錄影、8K 24fps 錄影、對焦速度、近拍表現、微距鏡頭、 8K 24fps 相機錄影、4K 錄影、100 倍混和變焦對比 S20 Ultra、夜間夜景模式、智慧場景辨識、120 度超廣角相機 、日拍、夜拍、錄影實測,S21 Ultra 搭載 6.8 吋 2K QHD+ 10-120Hz LTPO O 極限全螢幕 ,支援 HDR10+ 峰值亮度達 1500 尼特。音效上搭載 AKG 調校雙喇叭並支援 Dolby Atmos 杜比全景聲,效能上搭載 Qualcomm SnapDragon 888 , LPDDR5 12GB Ram;續航搭載 5000mAh ,支援最高 25W 快充實測 , Qi 無線充電 ,同步實測,通訊上支援 5G , Wi-Fi 6E , 支援 Samsung Pay 不支援 MST , Samsung Pay 悠遊卡,移除 MicroSD 卡槽 等超完整實機實際測評。
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S21 Ultra 5G 完整評測
外觀設計 Unbox & Industrial Design:
0:00 邦尼幫你 開場
00:27 外觀設計 / 康寧大猩猩 Victus / 顏色
00:59 鏡頭設計
01:39 支援雙卡 / 不支援記憶卡
01:58 Google 相簿 / 免費高畫質備份 / OneDrive / 轉換
02:06 盒裝配件 / 25W 快充
相機規格 Camera Review:
02:25 相機規格 / 微距 / 對焦小幫手
03:13 近拍 / 慧差 / 實拍對比
03:31 主鏡頭 / OIS 光學防手震 / 對焦速度 / 連拍實測
04:10 長焦鏡頭 / OIS 光學防手震 / DP 超快速對焦
04:37 感光元件 / 潛望式鏡頭
04:53 長焦防手震
05:58 第三方相機畫質最佳化 / IG 實測
06:43 專業影片 / 專業模式 / 支援廣角 / 支援超廣角 / 30 秒曝光
06:54 拍照實測 (日拍)
10:08 拍照實測 (夜拍)
12:09 錄影 / 4K 60fps
12:41 最佳導演模式
13:07 Super Steady 超穩定動態攝影 / Full HD 60fps
13:21 8K 24fps / 穩定
13:40 錄影實測
性能電力測試 Performance & Battery:
14:02 效能規格 Snapdragon 888 / LPDDR5 12GB RAM / 256GB ROM
14:14 安兔兔跑分 / GeekBench5
14:48 原神 實測
15:03 PUBG M 實測
15:53 3DMark 壓力測試
17:47 Snapdragon 888 / 發熱 / 連續一小時錄影實測
18:02 Snapdragon 888 評價
19:13 續航力實測
20:11 快充實測 / 無線充電 / 無線反向充電
20:38 超聲波指紋辨識 / 解鎖實測 / 臉部辨識
21:13 5G 手機 / 頻段支援
21:27 Samsung Pay / Samsung Pay 悠遊卡 / 不支援 MST
21:37 支援 Wi-Fi 6E
21:43 支援 S Pen / S Pen 配件 / 不支援藍牙 / 相容性 / 不需充電
影音娛樂 Display & Speakers:
22:31 螢幕規格
23:39 觸控測試
23:46 120Hz / OneUI 3
23:55 雙喇叭 / Dolby Atmos / 播放實測
24:35 總結
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#邦尼TALK:有內容的聊聊科技資訊吧!
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露點的:Samsung Galaxy S21 Ultra 5G
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