【龔成問答信箱】(Q22281-22300)
Q22281:
龔成老師你好,我現有[email protected]大概佔我45%既股票
呢排再跌因為其下衞星場鑽石娛樂場停運
長遠黎講係咪都唔需要太擔心?
而家再跌,應唔應該再吸納呢?
先多謝你既意見!
龔成老師:
對佢會有中短期不利,但長遠,仍是有質素的。澳博控股(0880)有質素的,雖然中短期有點弱,但長遠無問題,仍是一間不差的企業。不過,你單一股佔佔45%,是高風險!
你要在反彈時減持,去翻佔股票組合比例15%以下較穩健。
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Q22282:
老師,請問建設銀行仲值唔值得長揸?
我6.07買入,萬咗2萬股,打算收息,但佢最近不斷跌,,目前應該係繼續持有定止蝕? 應唔應該趁依家低位再吸納?謝謝
龔成老師:
建行(0939)本身質素不差,有一定的規模,在全球都有網絡,本身不會無質素的。
不過,這股增長力不算強,只是一隻收息股,現價投資可以,因為在合理價,但唔好對股價有太大期望。
前景不過不失,中短期會因中國經濟有影響,銀行業的賺錢能力不及從前,加上壞賬因素,都會令佢中短期弱。不過,初步已好轉,但不是高增長型。
而長遠,會慢慢穩定的,不過,增長力不強。
你有貨可持有,如果目標是收息,可持有。但如果你想增長,就未必適合。至於是否加注,要睇這股佔你組合比例多唔多,以及你的投資目標。
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Q22283:
請問522同6869, 285 那一隻值博率高的,6869已經就快52週低位,請問此刻價位是便宜區嗎?
請問2158醫渡科技幾錢可入,現價都是略貴嗎,幾錢為合理區,因上年都要3x ,現在已接近
請問1833同2158比較,邊隻優質的呢
龔成老師︰
唔好用"52週低位"這種短炒分析,去決定一隻股票平貴。我地應從佢質素、行業發展、財務狀況等,去做估值。
因為過去股價,未必有效反映今天狀,特別係企業本質已經有改變,或者行業已有一定變動。你用過去股價作評估,好易出問題。
現價值博率計,現時長飛光纖光纜(6869)會較高,算係合理區。但佢質素有少少質轉弱的情況,唔建議大注。
而質素上,比亞迪電子(0285)會較好,但現價偏貴,回到$40以下,才好考慮。
醫渡科技(2158)有潛力的。可長線。
提供基於大數據和人工智能(AI)技術的醫療解決方案。集團主要向醫療行業的主要參與者(如醫院、製藥、生物技術及醫療設備公司、研究機構、保險公司、醫生和患者以及監管機構及政策制定者)提供服務和合作。
根據大行報告,於2019年,集團收入在中國所有醫療大數據解決方案提供商中排名第一,在中國醫療大數據解決方案市場中的市場份額為5.0%。
睇翻大行對佢2020-23年預測,收入和毛利增長分別為73%和83%,增長力唔錯。
佢平台有一定擴張性,長遠受惠更多醫療保健客戶使用平台。不過公司客戶過度集中,以及依賴公共部門。
但佢依然係在燒銀紙狀態,係一個扣分架地方。整體算係有質素,但要注意風險,投資時唔建議大注。
之前貴,現價算是略貴,最好回翻多D先考慮。
至於質素上,平安好醫生(1833)會好少少。現價算合理區頂位,最多只宜小注,或可以用月供去儲貨。
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Q22284:
老師,如果買樓,以下地區應該選那一區,我打算自住:
1. 荃灣區
2. 元朗YOHO series
3. 屯門瓏門
4. 將軍澳中心
5. 康城
6. 深水埗四小龍
Burget大约700-800萬, 想買較新樓齡, 地鐵上蓋/交通方便, 未來1-2年要BB, 所以希望有400-500呎, 以上選擇那區較好? 或另有建議嗎?
如考慮借按揭, 借幾多成會較好? 你建議男友將所有積蓄放晒落首期, 之後月供較輕鬆(但就冇$再做其他投資), 你建議借幾多成?
龔成老師︰
地區上,其實現時投資價值差唔多。但將軍澳這個典型的住宅區,雖然現時缺乏就業機會,投資價值較中等。
但未來交通配套會日漸完善,如將軍澳跨海連接路日後落成後有助改善交通,利用跨海連接路及將藍隧道,10分鐘便可到九龍區,會提高了這區的價值。
一般來說,市區的長遠價值會好D,荃灣區、四小龍算是這類。
但由於係自住樓,我建議你從生活角度做主要考慮。你要睇下邊個地區和單位,較配會你餘下幾年生活需要,又有一定投資價值(至少同大市同步),就可以考慮。
現時按揭息口低,我建議盡借。用空出來資金,做投資增值,效果會較好。
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Q22285:
老師老師
7.8入1177
$28入1810
$44入左941
近日跌左我應再入D貨定唔理佢??因我聽你講睇長線的
我仲有0001都係想長線收息的,現在佢又係跌左,其實現在咁嘅時世,應該點儲錢???唔通儲金??
龔成老師︰
只要佢地長線投資價值不變,你照持有就可以。但是否加注,要睇佢平貴水平。
中生(1177)和中移動(0941)現價合理,但你已有貨,再等回多10-15%左右,才再加注會較好。
而小米(1810)現價依然略貴,回多1,2成才加注,值博率會高一點。
長和(0001)都有質素,但已經好大間,增長力唔會太高,但用來收息係無問題。現價算合理區中上部,可分注入貨。
但再提你一次,我地投資選股,會因應年紀和風險承受力去做決定。
中生(1177)和小米(1810)係潛力股,若你較年青,持有這類股票係可以。但若你較近退休,這類波動性大的股票,就不太合適。反而中移動(0941)這類收息股,會較適合。
而長和(0001)有平穏增長力,再加一定股息,基本上你是任何年紀,都可以考慮。
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Q22286:
1. 龔老師,收到你的回覆,好感動啊!我因為股市下跌好擔心提早退休的計劃受影響,心情極差。我這個人比較重感情,買香港寬頻,不買香港電訊,
是因為之前個女在那裡上班。太傻了,對嗎?現在,她剛轉工了,哈哈!
請問老師我現價應該加注嗎?我上次入了10000股。
我放工去港島可能太趕,請問上課地點會去九龍嗎?
2. 當然,退休後就不是問題。老師,我擔心的原因是公積金1半放股票,而且2成是2星期前才加碼的。其實,因為我從未投資,所以目前計劃是一半錢留俾基金經理繼續投資,
選均衡組合,其中一半全球股票,另外債卷等。一半由自己購入本港的收息股,當然分段購入,以候理想價格。
請問老師認為以上計劃可行嗎?基金經理JP Morgan, Fidelity 之類收費年息1.25%,你覺得我應該花這筆錢嗎?
靜候老師的寶貴意見。非常感謝!
龔成老師︰
1) 明白,但投資唔好太感情用事,我地真的要理性分析。可能你個女從工作角度,係一個好公司。但從投資角度,又可以能另一回事。
當然,香港寬頻(1310)投資價值都不差,你照保留用來收息,係無問題。現價合理,但若佢已佔你組合一定比重,就唔好加注住。
個別企業和行業,不要佔組合15%和30%以上,銀行業更加不要高於組合20%,否則會有過度集中性風險。
至於上課地點,暫時都係香港島個邊,但我間中都會開星期六班的,通常一年開1、2次,星期六下午時間。
下次可能在今年年尾。你或者可以預早留位,只要whatsapp 55457212我同事,打「留位星期六班」就得。我地有具體資料就會 whatsapp。
2) 其實你已快要退休的話,所以投資都應該係相對保守。股票上,我之前提過的收息股,係適合你的選擇。
基金方面,都係一些收息型保守基金會較好。但由於基金有一定管理費,所以我比較建議係自行買收息股。
如果你唔識選擇,你可以買一籃子收息股的ETF,X恒生高股息率(3110)。它是一個投資收息股的基金,追蹤恆生高股息率指數之表現。
可以視為收息股的組合中其中一員。這基金可投資的,現價合理,可分注。佢是投資香港大型,較穩陣,派息較高的上市公司。
這是不差的收息組合。
而債券,都係可以,但必須係一些A級債券,才好考慮。
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Q22287:
呀Sir~ 我沽出了0968~我相信佢係潛力股,我本人對太陽能發電有好大興趣,但佢價位太浮動,我年紀係大,但心智未夠定,所以用呢筆小資金準備購入一手2800
好彩得你鼓勵,我身邊有好多人都覺得女性一到左32歲就年紀好大,潛移默化都令我覺得到左呢個年紀又結唔成婚,事業又無起息好失敗⋯⋯但自從過左期之後
(好多凡人都定義女性過左30就是過期,所以我初頭都咁諗,所有野都想趕在這條線完成)過左期後,好多野都看開了,其實仲有好多路可以行……天無絕人之路,
(現在首要做的就是養活好自己同我屋企人)但我相信根據你的方法⋯⋯就算係無咩天份⋯⋯都可以從衣食住行裏找到優質股,當初就是睇中中電公用股的特質,係價位74左右買了,
令我生活質素改善了。現在都堅持番工帶飯,不知不覺都帶了十年飯,就算比人笑我寒酸也不怕,都好過貼錢買難受,係咁嘅時候都仲帶到歡樂比人……哈哈
好彩我樂天,仲練到我面皮厚左。我一定要努力,就算感情上我是個失敗者(其實係我問題,男方對我都算唔差,係我當時太任性,同比左太大壓力大家
我仲衰花心,同其他男性傾計,係我唔啱)能夠找到可以相守的人很難,大家一齊加油!
Sir ~ 我成功購入一手2800! 好野
Sir 的書成功入手你本80後。
龔成老師︰
現在已經是2021年,唔好再比D固有舊思想影響。好多事情,其實唔會因為年齡,而出現限制。有時個限制唔係人地比,而係你比自己。所以,放開點,好多事件自然可以做到。
同埋,有時我地做野,係為左對自己有個交代。所以,有時唔好太介意人地點睇,因為只有你自己,才最清楚自己做緊乜。
信義光能(0968)係有質素,但佢波動性係較大。若你風險承受力較弱,換成盈富(2800)都係可以。
就算再優質企業(包括2800),中短期股價都會有機會波動。原因不一定是本質出問題,可以係一些與其本質無關的因素。只要長線質素無變,中短期波動我地唔需要理會,長線持有就可以。
至於感情,是一個需要終生學習的課題。過去的就過它過去,吸引經驗,保持正面,自然就會有好事來。
還有,多謝你支持我本書。睇完之後,你可以先睇埋《財務自由行》和《股票勝經》。因為這3本,會係較適合初學者。加油!
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Q22288:
我係澳門既粉絲呀!對你既課好感興趣,唔知你會唔會考慮開網課呢?
我都想問下老師呀,因為我係有私人因素一定要賣左依家既自住樓,咁我賣左之後假設我會拎100萬去投資,咁剩低既錢我係咪可以買番間細樓做自住樓呀?
但會唔會供唔到呀?因為我人工唔高,還是租住屋先?謝謝老師喔~
龔成老師︰
網上課程,我暫時唔會考慮。因為只前都試過有人盜錄,比較麻煩,所以暫時只會開辦實體課程。
其實我之前都有開過澳門班的,不過現時疫情,所以暫時停左,之後會再開翻的。
你或者可以預早留位,只要whatsapp 852-55457212我同事講,打「留位澳門班」就得。我地有具體資料就會 whatsapp你。
因為現時已有好多澳門人留左位。
每個都有自主需要,由於你終極目標的物業(900萬),相較你現沽出物業(480萬)係有一段隔離。你可以先買入較細物業自住,另一邊用優質股增值,再去細屋換大屋。
至於會不供唔起,你要睇翻你個新物業價錢。你比較年輕,人工未算好多。可能你要預留較多資金,去比首期。
當然,另一個方法就係先租屋,再用套現物業的資金,去投資優質股增值。但這個方法,會令你財富組合,偏重晒係股市,風險會略高。
我會較建議用細屋+優質股的增值,因為這個方法會較平衡。
但緊記,這個細屋係用來將來換大屋,所以必需有投資價值,最少要做到跟大市同步。而且個呎寸唔好太細,少於300呎的單位,最好不要考慮。
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Q22289:
老師想請教你,如果我層樓7年前以$340萬買近屯市附近約460呎單位,依家升值$580萬,呢層樓近兩年放租每月收租$11500
我最近諗過因為層樓舊了27年樓齡,想賣咗出去攞d錢換另一層一手樓,資產增值潛力會否高d?定係一賣一買所花嘅費用更唔化算?
計唔計意比些意見我作參考
龔成老師︰
27年樓唔算話十分舊,但主要擔心會係到30年,會出現需要樓宇大維修時,這個成本上的風險。
係香港做物業買賣,成本絕對唔細。除非你現有物業,真係好有問題,否則你應維持現狀,保持以租養樓會較好。
另外,我一直都唔係太建議讀者去買一手樓。因為好多時都有溢價。變相令你買貴左,影響長線回報。
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Q22290:
龔sir你好,我26歲的,岩岩上星期7月5才開始真正開戶投資,係一個新手,之前有供一份儲蓄保險(供5年,岩岩今年1月供完,大約30幾萬),
大約一個月一萬三 人工左右,現在開了一個富途牛牛(入左18500)玩港股,sofi(入左25000)玩美股
以下是我持有既股
富途牛牛(18500本)
00451 2000股 0.355入
01725 200股 41.0入
01771 2000股 3.45入
Io. 美金25股 1.83入
sofi(25000本)
voo 美金5股 400.78入
apple. 美金3股 142.81入
dis. 美金2股。173.66入
因為之前唔識,左買右買已經蝕咗3000左右,想問我現持有股的因有d都虧損緊,我需要止損沽空,重新制定方向嗎?
還是應該再等這些股升?因現在比較迷惘是否需要將全部股賣走,重新制定下才再買?感謝
龔成老師︰
我地持有一隻股票與否,關鍵位是企業質素、前景,不要被買入價影響。因為我地買股票就是買企業。
買入價,你的賺蝕,只是一個心理因素,該企業長遠的發展,才是我地是否值得持有的重點。
如果企業有質素,但股價短期下跌,就不用擔心,照持有就可以。
如果企業無質素,但你現時蝕錢中,繼續持有只會令你財富繼續貶值,因此要賣出。
如果企業質素轉差,就有可能要減持,因為這股佔你組合的比例,未必值得太多。
協鑫新能源(0451)、恒達科技控股(1725)、新豐泰集團(1771)唔係全無投資價值,但質素只算一般,而且風險會略高,長線不宜持有太多。
Ion Geophysical Corp (IO)為技術中心的公司,其業務主要為全球石油與天然氣行業,提供地球物理技術、服務和解決方案。
本身規模唔算大,而且過往股價都好波動。佢這去數年,一直處於未有盈利狀態,加上近年營業額持續倒退。
可能佢面臨一些不利情況,佢唔係完全無投資價值。但不確定性好大,投資時最多只可以少少注。
其餘股票,都係有筆素,你照持有就可以。
其實你除左選股上經驗不足,令到買入一些較弱的股票外。我見你買入價都好多時係偏貴,這反映你定平貴能力,都係有所不足。
因此,我建議你未來時間,先利用月供模式,去建立一個股票組合,以減低買貴貨風險。
你26歲,應以增值為主,建議你用「平穏增長股」 + 「潛力股」作組合,去創造一個增值平台。
現在你每月先用5成儲蓄做月供。其餘先儲起,用一邊月供一邊儲蓄的策略。
月供方面,你可以選擇投資在平穏增長股︰VOO、盈富(2800)、金沙(1928)、恆基(0012)、平安(2318)、中銀(2388)、港鐵(0066)、長建(1038)、粵海(0270)、領展(0823)、希慎(0014)、太古地產(1972)
或潛力股︰QQQ、中生(1177)、福壽園(1448)、小米(1810)、安碩恒生科技(3067)、港交所(0388)、舜宇光學(2382)、阿里(9988)、騰訊(0700)、GX中國電車基金(2845)、三星FANG ETF(2814)。
如果你對這些股票,未太了解。我建議你先供一些指定市場的ETF,美股可選VOO和QQQ(後者風險較高),港股可用盈富(2800)。到你有一定經驗,才買入其他股票。
至於餘下的現金,就等機會,當大市出現一定程度的下跌,就可以動用現金去投資,在平宜價加大力度掃貨,然後長線投資。
另外,"保險"只係理財中防守部份,買足夠保障就可以,增值可以留比優質資產(如優質股、物業等)去做。現有儲蓄保可持有,但唔建議再增加這方面的開支了。
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Q22291:
你好,龔sir:本人今年35歲,之前都只是持有現金,關注你的F&B和買了你二本書,今年才初次投資股票。
現金:2百萬
儲蓄保險:20年期已供11年,一次領取可領40萬
一層樓:月供8千,貸款剩約1百萬
每月收入:8萬,二夫妻二個小孩。公司退休金:累積左50萬。每月需供養双方父母,所以能存3萬左右
持有股票26萬:
27 @61.6 *1000
1177 @7.38*4000
[email protected]*1000
[email protected]*1000
[email protected]*1000
[email protected]*67 月供2千
[email protected]*1000
[email protected]*2000
[email protected]*300
目標,50歲財務自由。 打算再投資20萬股票,應該如何配置,感謝關注。
龔成老師︰
我地投資增值會運用「先增值,後現金流」作方法,初期投資較有潛力的股票,令財富較快增值,當增值到一定金額後,可開始將財富分配至平穩增值型股票,然後到已累積了相當財富後,才漸漸轉成收息型股票,為自已創造穏定現金流。
現時你已經有物業類資產,現有資金,可以較集中在優質股,去做財富增值。
你35歲,應以增值為主,建議你用「平穏增長股」 + 「潛力股」作組合,去創造一個增值平台。2者比例,大約各一半。若你投資經驗較淺,潛力股佔比要下調至2-3成。
你現時持有的股票,都係有質素,你照持有就可以。但當中融創中國(1918)業務不差,有規模、品牌、銷售網絡,但同時有一定風險。
首先,中國樓市如果逆轉會有很大打擊,另外,這股的負債超高,無事就無事,有事大件事。
因此,投資這股不是不可,因為不是完全無質素,但要明白背後的風險,同時明白這一定會令股價較波動,自己最好控制注碼。
現在你每月可儲$30000,但只月供$80000,有點少。我建議先用5成儲蓄做月供(即$15000),其餘先儲起,用一邊月供一邊儲蓄的策略。
現時大市只是合理區,你現有200萬資金,如果無特別用途,我建議用來投資增值。
你可以先投入一半,用"分注"形式,慢慢買貨。餘下一半和每月所儲倒的資金,就等大市出現一定程度的下跌,才大力度掃貨,然後長線投資。
至於"保險",其實主要係用來防守,買足夠保障就可以。儲蓄成份架保險,唔係唔可以買。如果你個人風險承受能力好低,或者完全無投資能力,這類保險都有持有價值。
但始終係財富增值角度,佢幫助好有限,一般我都就唔建議太多。做財富增值,應集中投資在優質資產(如優質股、物業等),效果才會理想。
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Q22292:
老師你好,我今年35 ,有17200 股滙豐係手,帳面都蝕緊40 萬,最近考慮緊要唔要放左一半或全部,等跌市再入其他做長線投資,如買其他想問有咩建議,謝謝,不勝感激。
龔成老師︰
你現時狀況,存在2個較核心問題。
首先,匯控(0005)都算係有質素,但佢只係收息股,增長力唔會明顯。
而當我地進行人生財富累積時,會運用「先增值,後現金流」方法。年輕人應著重於增值類資產,而較年長的,就應著重保守類別。因年輕人財富系統未成形,同時負擔較少,可以承受較高風險,所以應以增長為先。
例如初期投資較有潛力股票,令財富增值較快,到一定金額後,可轉較平穩增值的股票。最後有相當財富時,才換成收息股去為自已創造穏定現金流。
以你35歲年紀,應該先做好增值,而唔係儲收息股。
另外,任何股票、任何行業,我們都不應太過集中,因為一個行業就算更有優勢,也有機會面對行業週期及突發風險,太集中會對你整個財富組合不利。
因此,你要建立一個平衡的投資組合,當中有不同的類別、不同的行業,這是最好的平衡風險方法。相同行業不可佔組合多於30%,而單一企業不要高過15%。
特別係銀行業,佢營運模式較特別,風險會比一般行業為高。必需堅守30%這個準則,如果可控制在20%以內,會更好。
因此,從資產配置角度,你係需要沽出部份匯控(0005),將佢地換至其他增長股上。唔係佢質素有問題,而係佢唔適合你,同時佢佔你組合比例過重,而造成了不必要的風險。
以下是一些適合你的增長股,你可以沽出部份匯控(0005),轉至這些股票身上。
平穏增長股︰金沙(1928)、恆基(0012)、平安(2318)、中銀(2388)、港鐵(0066)、長建(1038)、領展(0823)、粵海(0270)
潛力股︰安碩恒生科技(3067)、比亞迪(1211)、阿里(9988)、騰訊(0700)、港交所(0388)、舜宇光學(2382)、小米(1810)、中生製藥(1177)、福壽園(1448)、GX中國電車基金(2845)、三星FANG ETF(2814)。
平穏增長股,現處於合理水平,可分注入市。現潛力股,部份係略貴。
現時只有安碩恒生科技(3067)、GX中國電車基金(2845)、騰訊(0700)、阿里(9988)、中生製藥(1177)、福壽園(1448)勉強算在合理區中上至頂部,可分注入貨,其餘都略貴,想買就要等一等。
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Q22293:
成哥你好,非常讚你的資產配置網上課程。學到很多,特別是買樓置業個chapter.想請教一吓操作。
現時我自己的生意前舖後居,所以住方面的租金己包括在租舖的租金內。打算5,6 年後再買一層自住物業。
非常深刻你講過用資產追資產,所以我最近買了一個出租物業325萬,做了7 成按揭。首期90萬左右,租金回報每月1萬2千。
利息方面可以只供息不供本。年利率1.95% ,定息2 年,之後視乎市場息率而定。打算前三個月交給經紀管理,當交學費學做業主。之後自己管理。
這收入要交税20%,末計每年維修之類雜費。請問這個操作時可行嗎?
風險上,我明白如果無人租和利率上升的話,可以會由 "資產", 變成 "負債"。
買原因是同區差不多的單位要差不多350萬。這區租盤比較短缺所以放租能力尚算高。
想請問成哥有其他風險或地方要注意嗎?這供息不供本可行嗎?
謝謝!
龔成老師︰
其實物業只要有質素,都是資產。就算因為加息,或者無人租,令到你短期負現金流。但只要佢長線有升值能力,我地都會視之為資產類。
現時計,租金回報率算可以。但你要留意2個問題,首先你個按揭只係頭2年定息,之後個息口跟市場。但所謂跟市場,到底會係幾多? 會唔會令你月供大增,造成財務壓力。
到時如果大增,你要轉按,會唔會有大問題? 你要計清楚。
第二,你現睇翻個單位,呎寸會唔會太細。一般我建議投資物業,只好有300呎以上,即一個家庭的最低要求,咁個投資價值會較好。
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Q22294:
老師你好. 這幾年一直有關注你, 叫做小有所得. 亦很感謝你於2年前的回答
大學畢業快2年, 目前有26萬存款, 5000股 1177, 1600股 3067, 月入17k. 預計10月後月入23k
1. 本身計劃約2年半~5年後結婚, 現在白表單人身份抽中居屋. 由於基本肯定只會有粉嶺皇后山的300呎以下單位, 老師覺得應否袋住先?
a) 想買的理由是樓價近年升幅太誇張, 300萬的樓用了5年時間就變成近600萬... 如果私人市場繼續用此幅度上升. 再過3年說不定就完全負擔不到了
b) 不買的理由是皇后山居屋並不算太優質 (雖然相比之下真的便宜) 目前一刻並沒迫切需要, 如果樓價升幅不算誇張, 將來完全有能力用購買地點和大小較為理想的物業
c) 個人想法是現在先購入, 將來有需要時一定有地方住. 而有能力的時候可考慮換樓, 雖然失去短時間內買入更佳物業的機會, 但似乎較為保險
2. 想知道老師對2182天長集團有何看法? 上市後很快就能派息. GP較高, 現金一直維持高水平, 口罩業務得到政策支持. 但同時擔心
a) 為買新廠房而作出的借款會拖累公司發展,
b) 太依賴單一顧客,
c) 市場流通小, 股權有點集中.
謝謝老師的意見!
龔成老師︰
1) 香港長線樓市,我預都係會保持上升。你可以先買入此物業,用以資產追資產,去保持增值。
我地買居屋,都有一個好處,就係可以比市價較平的價錢,買入單位。從而空出較多資金,作投資增值。
但你要明白,這居屋單位,位置唔算吸引,投資價值一般。加上你將來轉手,你係要補回地價(除非賣翻比綠表或白居2)。而且,都有一定買賣成本。
到底係先購入居屋,定先用優質股增值,等遲些買較理想單位,其實無一個必然答案。
但現時從投資角度,股市會比樓市較有值博率。你可以從投資角度、未來收入估算、長線生活所需去作考量,估算出一個較適合自己的決定。
2) 天長集團(2182)我未仔細研究這間企業,有派息表面上係利好,但實際上,都要睇佢派息原因和長線政策。
此股派息因素,對我地判估佢投資價值,影響唔大。此企業規模細,盈利和股價都幾波動。
投資價值係有,但唔算十分高,而且都有一定風險。若你投資係可以,但不宜大注。
a) 用供貸買入廠房,唔一定壞事,只要佢產出價值較高,咁就可以。
b) 佢5大客戶佔收入近9成,主要客戶近6成,的確係有過度集中性風險。
c) 都算可以,未到話十分集中。如果你想知邊D企業有這問題,可以上證監會個"股權高度集中公布"網頁,裡面有列出相關企業。
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Q22295:
感謝你的回覆,我女友其實仲有一堆銀行股,不過他最近看了你的股票勝經,已知不能在銀行及科網再加碼,她現在每月月供5000,慢慢平衡返個組合。
不過我也留意到公平值變動,其實我不太明。(如進階班有講到我到時再學習)
另外,我真的覺得你太好,明明沒收我們咨詢費,但每次回應的質素很高,內容十分詳盡。
我希望你打造的品牌越來越有認受性。
龔成老師︰
多謝你支持,我希望可以透過這裡交流,去分享一些正確的投資觀念和知識。從以令一般散戶或者新投資者,可以有個更明確的方向。
其實公平值,我係初階都有講。主要係一些會計上數字(非真正現金收入),好似物業類股票,你會最常見到。
每年當物業升/減值時,都會反映在公平值上,而這部份會計入盈利當中,令我們估值時出現偏差。
因此,我地去做估值時,要先排除這些數字,才可以得出一個貼近實況的結果。
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Q22296:
龔成老師,港交所新CEO攪重組,對港交所有咩影響?
你好龔成老師,請問晶片股中哪一隻相對穩陣小小值博較高?
早晨龔成老師,中國平安$73買,有冇買貴左?
龔成老師︰
港交所(0388)新政策,暫時唔見佢對集團優勢,造成重大改變,依然係一間好優質的企業。
如果晶片股,其實我較建議台積電(TSM),佢係一間有質素架企業,在全球半導體業界有領先地位。
集團專注生產由客戶所設計的晶片,現時已經是全世界最大的專業積體電路製造服務公司。
如果你睇好半導體發展,可以月供,並長線持有。
中國平安(2318)有質素的,佢有規模,有品牌,近年的發展都不差,不過,股價有時會有少少波動,這主要受投資市場表現影響。
這股有長線投資價值,是平穩增長型。現價算係合理區中下間位置,分注投資就可以。
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Q22297:
老師你好,最近見中慨股因為反壟斷法都紛紛回調
As at而家︰
阿里: $196.5
騰訊: $527.3
美團: $285
小米:$26.35
老師覺得可以點部署?而家價位合理值得入嗎?
另外,啲內銀股都除哂淨,呢排睇緊建行同工行,現價分別係$5.57同$4.48,老師又覺得現價入手長揸好嗎?
唔該哂老師
龔成老師︰
中央近期推出不少政策,一眾大型企業股價,都因此而受壓。但我地分析時,重點都係會睇翻企業長線質素。
暫時未見,這些股票的長線盈利能力,有明顯變差,你有貨可照持有。除了小米(1810)要回多1,2成才算合理外,其他已在合理區較上部,若無貨,已可入小注。
建行(0939)和工行(1398)都在合理區,可以分注。但你年紀較年輕,這2隻都係收息,增長力麻麻,唔係太適合你。
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Q22298:
成哥有d人話錢小就唔好分散咁多投資,唔係就賺好小,咁長期唔賣,回報率一樣多,仲要冇咁集中風險,咁講岩唔岩。
如果我月供︰
1000巴巴
500小米
500中國平安
1000眾安
500金沙
500新鴻基
500中生製藥
會唔會太散?但我中意呢d組合。
同埋諗深一層,唔知仲投資舊經濟股有咩用,雖然仲有質素,用黎平衡組合,但我小錢直接全部潛力增長股咪仲好?
龔成老師︰
唔係因為資金少,就唔應該分散投資。只係資金少,會較難去做分散投資。任何情況,其實我地都要盡力做一個平衡的組合。
任何股票、任何行業,我們都不應太過集中,因為一個行業就算更有優勢,也有機會面對行業週期及突發風險,太集中會對你整個財富組合不利。
因此,你要建立一個平衡的投資組合,當中有不同的類別、不同的行業,這是最好的平衡風險方法。相同行業不可佔組合多於30%,而單一企業不要高過15%。
特別係銀行業,佢營運模式較特別,風險會比一般行業為高。必需堅守30%這個準則,如果可控制在20%以內,會更好。
你現時月供組合中,股票都有質素。但眾安(6060)不確定性較高,我不太建議用來月供。
建議你將佢換成指數基金,去提升你組合的平衡性。
至於舊經濟股,雖然佢地增長潛力不及潛力股。但佢地勝在穏定性較高,唔似潛力股咁高風險。
你要明白風險高,不等於回報一定高,這是一個錯誤想法。如果成功,回報當然可觀。但由於佢波動性大,失敗時,損失也會較慘重。
所以,「潛力股」不宜持有過多,要平衡。若你係偏年青,可以佔5成。但若你較年長或投資經驗較少,要下調少少至3成左右。
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Q22299:
龔sir, 我有以下股票,我現在43歲,想問我的組合會否太多潛力股?我想增持平穩增長股,你有什麼建議?或者對我組合有何意見?
0823 領展 $60.58 有3手
1038 長建 $41.65 有1手
1177 中國生物製藥 $8.0 有I手
1810 小米 $25.7 有1手
1830 完美醫療$4.8 有8000股
6823 香港電訊$10.54 有1手
謝謝
龔成老師︰
以你43歲計,潛力股大約可以佔你組合3-4成,若你投資經驗較淺,只宜佔1-2成。
你現時潛力股比重,的確係有點高,但主要係完美醫療(1830)近年大升所致。你現時持股,不變都係可以。
但未來資金,要優先投入平穏增長股,去令組合平衡翻。
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Q22300:
你好龔成老師, 我32歲, 儲蓄有50萬 (其中有30萬剛剛做完一年定期), 月薪3萬5, 每個月用1萬2做月供股票, 儲1萬3,
有朋友提議我把剛完定期的30萬全部買中銀(2388)收息, 請問你覺得這樣可以嗎? 或者有沒有更好建議? 謝謝!
以下是我持有的月供股:
00823 (188股) @$75.6
00066 (306股) @$44.7
02800 (471股) @$28.52
00700 (7股) @$556.5
09988 (25股) @$205.0
01177 (847股) @$7.06
01928 (393股) @$31.35
02382 (33股) @$222.4
龔成老師︰
你現時月供組合,係可以。
但正如我之前所講,我地投資除了選股要有質素外,你都要留意組合平衡性。
個別行業唔好佔組合3成以上(我見你地產類問題,已經修正好),但個股都不可以佔高於組合15%,否則都會出現過度集中性風險。
中銀香港(2388)係適合你,但不要30萬全數買佢,你要平衡分配在不同行業優質股上。
大市現處於合理水平,那50萬資金,你可以先用一半,以"分注"形式慢慢入貨。餘下一半和每月儲蓄,就等大跌市機會出現,才大力度掃貨,並長線投資。
平穏增長股,現處於合理水平,可分注入市。但潛力股,部份係略貴。
現時只有安碩恒生科技(3067)、GX中國電車基金(2845)、騰訊(0700)、阿里(9988)、中生製藥(1177)、福壽園(1448)勉強算在合理區中上至頂部,可分注入貨,其餘都略貴,想買就要等一等。
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若你有問題想向本人發問,可在龔成的fb專頁中(www.facebook.com/80shing)inbox龔成,但要注意如無特別聲明,有可能將問答放上網,當然,會將發問者的身份,以及有關個人資料的部分刪去。
另外,我所給予的各種意見,只是供大家參考,當中無任何銷售及推介,不涉及任何利益,其實大家應該要有獨立分析的能力,我只是給予一些方向及純參考模式。
由於提問人數眾多,見諒無法即日回覆,如果是普通的提問,預起碼要7天以上才能回覆,若然是較複雜的提問,起碼要10天才能回覆,希望各位能諒解。
同時也有13部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅吳老師教學部落格,也在其Youtube影片中提到,2020基礎程式設計Excel and VBA(二)第14次上課(非同步遠距) 提醒: 因疫情關係,非同步遠距學習, 有問題請直接在YOUTUBE下方, 或FB、EMAIL等方式提問,以折算20%的平常成績, 看完全部影片, 也請在YOUTUBE最後一個影片留言答覆, 看完全部影片,沒有問題(加上...
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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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