【 V媽碎碎唸 】我只是把困在石頭裡的大衛釋放出來了
以前剛開始進體制內小學當老師、自己還沒有小孩的時候,遇上學習態度不佳、生活自理能力很差的學生,總會覺得為什麼在家的時候那麼長,家長怎麼沒有好好教?有一次發現小五學生不會綁垃圾袋、丟垃圾時仙女散花滿天飛,整個大傻眼,當天給孩子的回家作業就是學習倒垃圾。以前總覺得,孩子就是家庭教育百分百的照妖鏡,孩子在學校如何地展現可以說就是家長的成績單,而在學校,就是調整人際關係與社交領域的範圍、以及智育上的學習。以上,是我在還沒有生孩子前的想法......
我有兩個孩子,家庭教養方式是相同的、我和先生在理念上大致上也是一致的,但孩子們在本質上、個性上、學習方式上、言語理解上.....有很大很大的不同!極大的不同!也因此,我開始打從心底堅信每個生命都是獨一無二的遇見,即使在同一家庭,教養方式不偏倚,每個生命與天俱來的特質、吸收到的內容就是那麼的獨特與不同。以上,是我生了兩個孩子以後的想法......
在學校裡有些生獨子或獨女的同事,偶爾會唸一下學生「搞不懂這爸媽怎麼教的」,我會無奈的笑了一下、尷尬的說:「相信我,你生一個的時候你會以為你可以像上帝一樣,完全把一個生命個體形塑出來,你會以為所有學生都是這樣被家庭完全影響長大的;但你生兩個甚至更多以後,你會發現每個生命都有自己的樣子和藍圖,我們最重要的任務是要負責守衛小苗、適時修剪、看情況澆點水施點肥,看看這土壤適不適合他,偶爾對他的夢想煽風點火一下,當個稱職園丁!相信我,這些小孩的爸媽也搞不懂他們怎麼教出這些小孩的?!」
正男從小就是一個偏理工的直男,言語發展很慢、五歲還很臭奶呆,但可以感覺他邏輯數理、語言規則學習等等非常清楚有條理,也可以感受到他對理工機械的興趣。大約在四五歲時,就很主動想學認字,當老師的我清楚地知到這個年紀過早不能教,且我跟爸爸都忙,小小年紀的正男看到爸媽在智育上都不理他,就開始有憂患意識,走在路上拼命的口齒不清的問:「把拔,那個怎麼唸!」「馬麻,這個怎麼唸!」雖然我們還是避免讓他過早接觸知識,但孩子主動問,你總不能視若無睹,只好不主動、他問一個我們說一個的應付下去,所以就這樣,在正男大班時,走在路上招牌的字,七成都可以唸出來。記得在他小四時,我在檢查他的數學應用題學習單作業,一整面的應用題只有答案、沒有運算過程,我以為他抄同學的答案,於是一題一題問他怎麼想的,才知道他在腦袋瓜裡已清楚的跑過所有流程、他只是把答案寫出來而已。因為有此發現,我開始需要他跟我講解,當時我花很多時間陪伴他「努力表達出腦袋的流程」,這個歷程對他來說很艱辛,但對正男來說很需要練習溝通。 記得當時很多同事總以為我教他很多,其實他太敏銳、會推敲,因此他是「主動吸收」很多、而不是「被教」很多。當時身為他的阿母實在有苦難言,不過沒關係,幸好........有阿妮!
阿妮從小就是個偏圖像思考、情感豐富的夢幻女孩,言語發展較快,且可以感覺她在藝術方面、言語表達部分很有她自己的特質(老粉絲們應該都有看過阿妮畫的L夾吧)。相較於哥哥在智育上的清楚認知,妮妮則是完全相反的展現,在認字上很無所謂,多一撇少一撇都可以,小二時大字不識幾個,數學減法運算時堅持不借位,她的理由是,「沒有錢就不要花啊!不用跟別人借啦!」就是這樣的一個小孩,不只在認字部分要用許多的象形圖像來幫助記憶,在數學解題部分也想像力大開!例如講約分聽不懂、講數字減肥才開心聽懂; 小數點乘法一直搞不懂點點要放哪裡,跟她畫出小不點精靈才開始開心算數學....太多太多這有趣的歷程,讓同事們知道,我們在家其實完全沒有提早超前部署教小孩抽象知識,而是每個生命有他自己的發展速度與藍圖規劃。我們在旁邊做的,真的就是對每個生命的樣貌保持有興趣、開放、好奇的心,在一旁看著守護著、陪伴著支持著,如此而已。
一開始會以為孩子像泥塑般會被爸媽、被老師好好塑形出來
其實...
每塊土的質地、天使製作土初時就設定好的生命藍圖會大大影響形塑樣子
就像,
米開朗基羅說:我只是把困在石頭裡的大衛釋放出來了
身為一個日夜守護生命的園丁
很榮耀能與這些生命相遇!
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#今晚寫點別的 #關於某些很少提及的
大學課餘的實習單位在暗房,每年都有一次攝影展,基本上暗房助理都得參加。有一年我以「茶室」為題,選這種題目無非是一種贏在起跑點的企圖,況且還是現成資源,不用可惜。茶室老闆就是我媽,我從小離異的生母,她在茶室的花名叫做佳佳,每個在裡面工作的小姐都有一個花名,像是小芳、娃娃、雙雙,因此最後的作品名稱叫做《茶室女人:花》。
我其實很少探究「茶室」一詞的定義,因為它就在我的生活裡,就好像北投是北投、石牌是石牌,你沒事不會去想那兩個字代表什麼。 「茶室」可能給許多人無限遐想,例如萬華的阿公店、林森北路的酒店,但對我來說茶室就是茶室,是佳佳工作的地方。我承認可能在某個年幼時期,覺得這件事難以啟齒,不過更難以啟齒的部分可能是,一個以當時觀念來說是破碎的單親家庭,而不是茶室本身。隨著年齡增長,漸漸覺得開茶室好像蠻酷的,每次去,卡拉OK的聲音都震耳欲聾,越多人唱歌,表示今天的生意越好,生意越好表示賺更多的錢。當年景氣好,茶室經常高朋滿座,隔音很爛的木板包廂根本擋不住別人歡唱的音量,反正沒有人真正在乎歌藝,男人來這裡是為了喝酒、喝茶、揉女人,來排解孤獨。
忘了是什麼原因,好像是平時坐櫃檯的舅媽受傷無法上班吧,那個暑假我去代了幾次班。坐櫃檯的工作很單純(也可能只是給我最單純的任務),小姐會告訴你幾桌加點什麼東西,只要在對應的菜單上記一筆。「開番」有基本的開番費,有點像計程車有起跳價,或吃港式飲茶基本先點一壺茶那樣,剩下就看人客要點瓜子、花生、餅乾,或者吩咐廚房煎一片魚、炒個青菜之類,沒有人會特別過問價格,來這裡問價格太沒氣概。或許因為我是老闆的兒子吧,而且難得有學生來坐櫃檯,每次去都得到很多小費,有時一晚可以拿到五、六千。佳佳會把某某阿伯帶來櫃檯,或者直接叫我進去房間,通常只要開口叫阿伯或叔叔(有時是乾爹)打個招呼就能拿到小費,這時佳佳會順便誇我幾句:「我兒子很會唸書喔,政大的耶,念廣告設計系。」我如果稍有興致,會解釋說:「不是廣告設計啦,就是廣告。」雖然一點都不重要。
坐在櫃檯還有另一個任務,就是負責廣播「轉檯」,有時候生意很好,小姐要這間房間換過另一個房間,我就必需接線生那樣幫忙轉達,標準台詞是:「娃娃二番轉檯」,意思是「娃娃,二號間有人在呼喚妳了,快點過去。」起初對於廣播這件事有點害羞,因為聲音突然被放大在空間裡,後來漸漸習慣以後,竟覺得自己像小老闆一樣,可以合理地使喚那些小姐。除了佳佳、舅媽、乾媽,我不太認識其他小姐,更何況她們的來歷。據說有些是從別的茶室跑來的,可能是那邊生意不好賺不到錢,也有些是外籍的小姐,通常是大陸仔,一開口就知道。小姐們普遍海派熱情,而且穿得很辣,可是這裡不是標榜年輕辣妹的店,這裡的辣不是非常肉體的辣,或許更接近薑是老的辣的辣。有些小姐沒事就叼著一根菸,講話聲音很宏亮,喝醉時候又加倍宏亮。她們的酒量未必都極佳,但酒膽絕對不差,此外也要有閃酒的本事。人客來到茶室,一坐就是幾個小時,如果一直跟著喝,不醉倒才怪。事實上,佳佳就好幾次醉著被攙扶回家,三更半夜的,想想真的是非常辛苦的工作。偷爆個料,她醉了會切換成日文模式,在句尾加上ですよ。(姐姐補充:還有玩無止境的九九乘法表)
每一個小房間都有一個編號,每一扇門上都有一個方形的小洞,我猜目的是讓空間並非真正密閉,讓隱私不那麼隱私,這樣就能避免人客亂來。我們做的是清茶,但清茶也有越線的時候,為了討人客開心,而且也搞不好是真的人來瘋吧,小姐們有時會坐在人客的大腿上唱歌,給人客環抱甚至偷吃豆腐。我儘量視而不見,但還是好幾次撞見佳佳和人客親密的畫面,老實說蠻衝擊的,但那就是她的生活,和我的少見多怪。
大學的攝影展就是以這個為背景,一個茶室老闆的兒子去拍老媽開的茶室、她的小姐們、那些花。今晚和朋友無意聊到,翻起舊照,發現當時展出的照片,和現在重新挑選的完全不同了。年紀不同、心境不同、關注的角度不同,因此發現好幾張當初遺漏的很棒的照片,使用很陽春的數位相機,因為ISO調很高的關係,顆粒感很重,很多畫面依然糊掉,卻有它的特殊味道,就好像瀰漫在室內的菸味,離開那個場域,依然沾在身上一樣。
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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
負負得正乘法 在 吳老師教學部落格 Youtube 的最佳貼文
北市公訓處EXCEL函數進階班第2天上課
這次上課報名人數非常踴躍,也許是因為EXCEL與VBA的應用需求非常的大,
因為上課只有21小時,要真能把課程上得讓每個人都滿意,
還真的需要下一點功夫,課前問卷少不了,簡報與講義將上上課用書也是必備,
最重要的是要累積多年的EXCEL與VBA程式設計的教學經驗,
才能把複雜的的課程簡單化,讓忙碌的上班族少了許多時間自行摸索程式,
加上影音教學的輔助,要學不好真的也很難啦!
大家好好加油,VBA程式的難題等著大家了!
這次上課用的版本是EXCEL2010,所以操作上對一般同學來說又需要重新學習,
一天下來一下子季這麼多函數,可能已經超過腦袋的負荷,看的出來已經有同學有點招架不住。
隊若能學會函數的使用觀念,不舉一反三,在工作上必定能提高效率,省下來的就是自己的時間,
自然可以把時間留給自己做彈性安排,這也是EXCEL進階應用的好處。
吳老師 100/10/19
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EXCEL函數與VBAGOOGLE論壇
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課程大綱與詳細內容:
第一天:
01_簡報解說
02_問卷結果說明
03_論壇與部落格的使用方法
04_REPT函數
http://youtu.be/6NUqMK1fens
05_補充EXCEL2007與2003比較動畫
http://www.youtube.com/watch?v=X7CDONVDXvw
06_LEFT函數
http://www.youtube.com/watch?v=gh3Qpax521k
07_RIGHT函數
http://www.youtube.com/watch?v=ouLPZVuxuZE
08_LEN函數
http://www.youtube.com/watch?v=GjocYTKXDlg
09_MID函數
10_TRIM函數
11_文字綜合練習題
12_IF函數
13_AND函數
14_OR函數
15_NOT函數與巨集錄製
16_巨集錄製與修改
17_加入INPUTBOX取得變數
18_VBA程式設計注意事項
http://www.youtube.com/watch?v=lkIIOmu4Ys8
19_綜合練習
http://www.youtube.com/watch?v=3YRnogbxj5Q
20_綜合練習2
http://www.youtube.com/watch?v=bErRNoG7MG0
21_TODAY與DATE函數的應用
http://www.youtube.com/watch?v=SRJT302K87g
22_DATEDIF函數用法
23_DATEDIF函數算出生天數
24_DATEDIF函數算保固期
第二天:
01_EDATE&WEEKDAY函數
02_YMD與TIME函數
03_計算工時函數NETWORKDAYS與WORKDAY
04_綜合練習01
05_綜合練習02
06_補充時間的計算方式
07_補充日期的計算方式
08_製作輸入日期的巨集
09_巨集易錯提示
10_SUM與SUMPRODUCT函數
11_SUMIF函數
12_ROUND函數群組練習
13_COUNT相關函數
14_COUNTIF函數
15_綜合練習1-1
16_綜合練習1-2
17_綜合練習2-1
18_綜合練習2-2
19_LOOKUP函數
20_LOOKUP函數改為定義名稱
21_HLOOKUP函數
22_HLOOKUP函數定義對照表
23_VLOOKUP函數
24_綜合練習01
25_在公式中換行CHAR函數
第三天:
01_綜合練習2
02_綜合練習2解答01
03_綜合練習2解答02
04_進階成績單
05_進階成績單
05_進階成績單彩色按鈕的建立
06_凍結窗格設定
07_本利和公式
08_九九乘法表設計
09_FV函數的用法
10_FV函數的用法與鎖定欄列
11_定位點轉換為表格
12_逗號轉換為表格
13_匯入外部資料
14_固定欄寬資料得剖析
15_萬年曆建立下拉清單
16_萬年曆產生相關資料
17_萬年曆產生正確的日期位置
18_萬年曆讓錯的資料不出現
19_ISBLANK函數避免錯誤
20_ISERROR函數避免錯誤
22_將清單資料放在不同工作表中
23_數字累加技巧
24_ISBLANK函數避免錯誤
25_文字累加技巧
26_WORD智慧標籤與取代
27_將網路百家姓取代成連續文字
28_完成百家姓表格縱向
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一天下來一下子季這麼多函數,可能已經超過腦袋的負荷,看的出來已經有同學有點招架不住。
隊若能學會函數的使用觀念,不舉一反三,在工作上必定能提高效率,省下來的就是自己的時間,
自然可以把時間留給自己做彈性安排,這也是EXCEL進階應用的好處。
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課程大綱與詳細內容:
第一天:
01_簡報解說
02_問卷結果說明
03_論壇與部落格的使用方法
04_REPT函數
http://youtu.be/6NUqMK1fens
05_補充EXCEL2007與2003比較動畫
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06_LEFT函數
http://www.youtube.com/watch?v=gh3Qpax521k
07_RIGHT函數
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http://www.youtube.com/watch?v=GjocYTKXDlg
09_MID函數
10_TRIM函數
11_文字綜合練習題
12_IF函數
13_AND函數
14_OR函數
15_NOT函數與巨集錄製
16_巨集錄製與修改
17_加入INPUTBOX取得變數
18_VBA程式設計注意事項
http://www.youtube.com/watch?v=lkIIOmu4Ys8
19_綜合練習
http://www.youtube.com/watch?v=3YRnogbxj5Q
20_綜合練習2
http://www.youtube.com/watch?v=bErRNoG7MG0
21_TODAY與DATE函數的應用
http://www.youtube.com/watch?v=SRJT302K87g
22_DATEDIF函數用法
23_DATEDIF函數算出生天數
24_DATEDIF函數算保固期
第二天:
01_EDATE&WEEKDAY函數
02_YMD與TIME函數
03_計算工時函數NETWORKDAYS與WORKDAY
04_綜合練習01
05_綜合練習02
06_補充時間的計算方式
07_補充日期的計算方式
08_製作輸入日期的巨集
09_巨集易錯提示
10_SUM與SUMPRODUCT函數
11_SUMIF函數
12_ROUND函數群組練習
13_COUNT相關函數
14_COUNTIF函數
15_綜合練習1-1
16_綜合練習1-2
17_綜合練習2-1
18_綜合練習2-2
19_LOOKUP函數
20_LOOKUP函數改為定義名稱
21_HLOOKUP函數
22_HLOOKUP函數定義對照表
23_VLOOKUP函數
24_綜合練習01
25_在公式中換行CHAR函數
第三天:
01_綜合練習2
02_綜合練習2解答01
03_綜合練習2解答02
04_進階成績單
05_進階成績單
05_進階成績單彩色按鈕的建立
06_凍結窗格設定
07_本利和公式
08_九九乘法表設計
09_FV函數的用法
10_FV函數的用法與鎖定欄列
11_定位點轉換為表格
12_逗號轉換為表格
13_匯入外部資料
14_固定欄寬資料得剖析
15_萬年曆建立下拉清單
16_萬年曆產生相關資料
17_萬年曆產生正確的日期位置
18_萬年曆讓錯的資料不出現
19_ISBLANK函數避免錯誤
20_ISERROR函數避免錯誤
22_將清單資料放在不同工作表中
23_數字累加技巧
24_ISBLANK函數避免錯誤
25_文字累加技巧
26_WORD智慧標籤與取代
27_將網路百家姓取代成連續文字
28_完成百家姓表格縱向
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17_綜合練習2-1
18_綜合練習2-2
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23_數字累加技巧
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完整的證明從自然數的構造(或公設)開始,
但我們只要知道一點:加法跟乘法在自然數都是用歸納法定義的,
我們用 S(b) 代表 b 自然數的下一個數,通常想做 1 + b,
但一般說來其實加法是用 S 定義的:
a + 0 = a
a + (S(b)) = S(a + b)
然後乘法是
a * 0 = 0
a * S(b) = a + (a * b)
所以交換律結合律什麼的,都可以配合其他的公設從這邊證明出來,太瑣碎就略過。
好了,整數我們怎麼定義呢?其實是取兩個自然數 (n, m) 然後「想作」代表 n - m
用這樣一對自然數代表整數,會有重複的表示法,所以說
(n, m) ~ (i, j) 若 n + j = m + i 。這樣的關係 ~ 會是等價關係。
寫 [(n, m)] 代表集合 { (i, j) in N x N : (n, m) ~ (i, j)}
再用自然數定義整數的加法:
[(n, m)] +' [(i, j)] = [(n + i, m + j)]
以及
[(n, m)] *' [(i, j)] = [(n * i + m * j, n * j + m * i)]
可以檢查加法跟乘法是對 ~ 定義良好的。
注意,我用 +' 跟 *' 區分整數跟自然數的運算 +, *。
最後,要知道負負得正,符號上 [(0, 1)] 代表負一,正一是 [(1, 0)]
觀察定義:
[(0, 1)] *' [(0, 1)] = [(0 + 1 * 1, 0 + 0)] = [(1, 0)]
即得到結果。
--
寫得有點潦草,有問題再說吧。
※ 引述《cecilia0305 (Cecilia)》之銘言:
: 有沒有算式
: 表達負負得正的證明???
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 109.175.241.104
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