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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

醫療IT將有兩大變革！衛福部宣布電子病歷交換中心要改為FHIR架構，還要送草案讓電子病歷上雲

衛福部資訊處處長龐一鳴日前在臺灣資安大會上，宣布要將電子病歷交換中心（EEC）架構改為FHIR交換架構，以符合國際醫療資料交換標準，此外，衛福部還要放寬電子病歷存取權，將允許醫療機構將電子病歷上雲代管。目前衛福部正修改法規，接下來要公開草案、徵詢外部意見。

文/王若樸 | 2021-05-08發表

衛福部資訊處處長龐一鳴表示，衛福部計畫將電子病歷交換中心（EEC）架構改為國際醫療資料交換標準FHIR，他將這種以FHIR格式交換的電子病歷，稱為新世代電子病歷，由4大元素組成。

為強化醫療資安體質，衛福部資訊處處長龐一鳴6日在臺灣資安大會上重磅宣布，衛福部要擁抱HL7國際醫療資料交換標準FHIR，將電子病歷交換中心EEC改為FHIR交換中心，來降低眾多接口產生的資安風險；此外，衛福部也要放寬電子病歷存取權，將允許醫療機構上雲代管，目前正修改法規，接下來要公開草案、徵詢外部意見。衛福部希望藉這些做法，強化醫療資安防護基礎，一方面也希望臺灣醫療資料與國際接軌，要讓國內醫資廠商用符合國際標準的產品，出國「打國際盃」。

從公共衛生看醫療資安，得先養好體質才能預防資安事件

公共衛生出身的龐一鳴指出，醫療資安有如公衛和預防醫學的三段五級策略，公衛中的三段是指人生病的三階段，從無症狀或易感染狀態，到臨床病徵出現，再到傷殘或死亡的階段。這三階段對應到醫療資安，就是無症狀或被刺探狀態；出現弱點、發生資安事件；以及資料遺失、橫向擴散和系統癱瘓。

面對發病過程，公衛有5種策略來應對，像是促進健康、特殊防護、早期診斷早期治療、限制殘障和減少死亡，以及最後的復健。「醫療資安也是如此」，龐一鳴舉例，醫療機構平時就應養成健全體質、蒐集情資來預防事件，並定期進行弱點掃描、做好特殊防護，再來才是資安健檢、加入監控機制（SOC）即時修補問題，達到早期診斷早期治療的效果。

要是發生資安事件，醫療機構也要透過通報應變機制（如ISAC、CERT），來降低資安事件帶來的衝擊。最後一步，則是事件後的復原鑑定。（如下圖）

在這5種做法中，過去，衛福部已在資安事件處理有所著墨，包括近幾年建置的醫療資安情資分享與分析平臺H-ISAC，讓關鍵基礎設施醫院（CI醫院）加入，透過緊急應變處理（CERT）和聯合監控（SOC）等機制，來鞏固醫療資安聯防。

現在，龐一鳴則回過頭聚焦5級策略中的第1級，要培養好所有醫療機構的資安體質，來降低事件發生的可能。「醫院養好體質，可避免未來可能遇到的資安問題，」他比喻，就像這次疫情期間，民眾落實戴口罩，不只防疫，也防止其他耳鼻喉科相關疾病，連健保數據都顯示去年相關門診就醫次數大幅下降。

養體質第一招：電子病歷交換中心EEC改為FHIR架構

同理，為防止病從口入，衛福部打算將醫療院所的「口」防好，也就是簡化電子病歷的交換架構。龐一鳴指出，電子病歷是醫療機構和政府單位最常交換的資料，這些單位包括健保署、國健署、EEC、疾管署、地方衛生所等，由於這些單位彼此不互通，醫療機構得針對不同單位，採用不同交換標準，並配合不同網路工具來執行。

過去，健保署多年來每每針對不同專案，開設專屬VPN來建立加密的資料交換環境，來給醫療院所使用。然而VPN一多，就容易產生資安風險。

因此，龐一鳴認為，要是能先將EEC交換平臺改為FHIR交換平臺，採用主流的國際醫療資料交換標準HL7 FHIR，就能簡化交換流程，不必一對一客製化介接，連帶簡化醫院需使用的網路工具，減少破口出現。他希望，藉由衛福部EEC率先改用FHIR，帶動其他單位擁抱FHIR，跟上國際趨勢、進一步簡化資料交換工作。（如下圖）

他將這種以FHIR格式交換的電子病歷，稱為新世代電子病歷，並由4大要素來推動。首先是資料標準，也就是要將新舊標準平行轉移，讓EEC先採用FHIR、健保署仍採用舊標準，爾後再調整；同時，龐一鳴也要藉此將衛福部內的資料交換，改以電子病歷為單位。（如下圖）

第2要素是連結跨部會資源，透過經濟部補助一年一度的臺灣FHIR聯測，來推動FHIR普及，同時也要協同經濟部輔導廠商的FHIR產品服務等。

再來是透過產官學合作，來發展醫療機構所需的FHIR資料格式轉換工具，以及培育FHIR人才資源。最後則是新世代電子病歷的交換應用，比如發展交換平臺，來試做疫苗護照等應用。

疫苗護照FHIR新機遇，未來還能推廠商打國際盃

龐一鳴坦言，疫苗護照是衛福部擁抱FHIR的另一個契機。目前，WHO、歐盟和世界多國都已倡議推行疫苗護照，要讓民眾透過App，出示自己在該國接種疫苗的證明，來加速出入境和進出特定場所的身分檢查。而這款App，就需要與該國衛生部門資料串接，而他們用來串接接種資料的交換標準，「就是FHIR。」

對臺灣來說，要加入國際疫苗護照行列，就得用FHIR來串接電子病歷中的疫苗接種紀錄。但龐一鳴指出，過去以來，臺灣醫療院所電子病歷交換的主要對象，一直是健保署，因此交換架構是臺灣健保署專用，而非國際通用。於是，要與國際串接資料，臺灣勢必得採用FHIR。

他認為，疫苗護照是臺灣練兵FHIR的大好機會，也能順勢將「國際標準轉化為國內標準。」他期望臺灣趁這次機會實現3個目標，也就是做好FHIR疫苗護照，再來是醫療機構採用FHIR國際標準，讓國內醫學研究更容易與國外互通，最後是臺灣醫資廠商大規模採用FHIR，讓自家產品不再只是臺灣標準，而是遵循放諸四海皆準的國際標準，如此才能「打國際盃。」

龐一鳴指出，這項計畫也已知會衛福部部長陳時中和數位政委唐鳳，盼能落實。

養體質第二招：允許電子病歷上雲託管，放寬存取權

接下來，衛福部養好醫院資安體質的第二招，是要放寬電子病歷存取權，允許電子病歷上雲代管，再由政府監督雲端業者和代管業者。這是因為，對臺灣眾多的專業小型醫療院所來說，管理醫療相關資料十分耗力，委外處理要是出事了，廠商不負法律責任，「導致小診所苦不堪言。」

為解決這個問題，衛福部擬定草案，要開放電子病歷上雲、交由第三方代管。龐一鳴指出，許多雲端業者的醫療資料處理服務，既符合歐盟最嚴格個資法GDPR，也符合美國主流的醫療資料保護法案HIPAA，更遵從國際標準FHIR，對人力不足的小型醫療院所來說，就會是個解方。而政府要做的，就是監管雲端業者和代管業者，多一道把關。

衛福部要開放電子病歷上雲，還有另一個用意。龐一鳴表示，由於長年法規規定，電子病歷只能存放在醫院中，導致醫院用雲相對落後。「但現在是上雲時代，醫院不用雲，大部分醫療AI幾乎不能用，」而開放上雲，就能促進醫療院所對AI的採用。

目前，這套上雲草案已完成內部意見整合，最近將公開草案、徵詢外部意見。龐一鳴希望，藉由改善電子病歷的交換架構和存取權，來打好醫療院所的資安體質。

要將資安稽核納入醫療評鑑，還要強化社交工程防治演練

回到醫療資安層面，衛福部也有幾套做法，來鞏固原有的醫療資安機制。首先是擬定在醫院評鑑中，加入資安稽核項目，來吸引更多醫院加入醫療資安聯防機制。這是因為，受限於資安法規定，衛福部無法全面將聯防機制推動到每家醫院，所以得想辦法讓不同身分的醫院加入。

再來，衛福部也會繼續推動資安人才培訓，並與其他政府部會協商，來強化醫療資安聯防。同時還要提升醫資廠商資安意識，將逐步要求醫資業者備妥資安防護措施。

今年，衛福部也計畫辦理更多演練，來加強醫院資安事件處理經驗。這些演練包括資安事件通報，也就是加入H-ISAC的會員醫院將收到H-ISAC演練警訊，會員醫院得依此回覆，進行通報等等。此外，衛福部也會針對社交工程，辦理模擬演練，至少10家醫院參與演練，並各自提交報告。

衛福部也鎖定聯網程度越來越高的醫療儀器（OT），將醫療儀器生命週期納入資安管理，以6種配套措施來納管，像是汰舊換新、採購評估、教育訓練等等。（如下圖）

近期醫院被勒索軟體攻擊次數下降，盤點5大方法降低事件發生率

最後，龐一鳴盤點近幾年醫療勒索軟體攻擊事件，指出2019年8月，臺灣38家醫院在幾個小內接連遭到WannaCry病毒大規模攻擊，是因為病毒從內網橫向擴散，「我們也藉此檢討EEC架構和健保VPN設置，並來改善。」

在那之後，自2020年至今，臺灣只有零星幾家醫院受到攻擊。比如2020年，只有兩起北部區域醫院和地區醫院的受害通報，今年至今也只有3起通報。（如下圖）

他也歸納出5種方法，來降低勒索病毒威脅，包括落實資安長制度、拒絕釣魚郵件（即社交工程攻擊）、建設好網路防火牆，還有USB管控和IT防禦。他認為前4種是對付80%攻擊的關鍵，而IT防禦雖只擋20%攻擊，但也是重要的防護基礎。

龐一鳴建議，IT防禦範圍包括善用H-ISAC情資分享，來掌握勒索軟體防護攻略，此外還有採用各種資安縱深防禦工具和技術來防範威脅。醫院透過有效的管理方式，就能杜絕大多數的攻擊嘗試，讓IT有餘力應付高明的駭客，而不會因層出不窮的事件疲於奔命，這也是IT防禦的心法。

資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/144262

十二月主題：PTT詩選　◎主編　宇路／raysun
　
BBS──Bulletin Board System，電子布告欄系統，自一九八○年代網路興起後發展至今，仍有許多人在使用這套以文字為主的系統作為訊息交換的平台。然而「BBS已經是時代的眼淚」，有人可能會有這樣的感嘆，尤其在筆者出生的七年級世代的成長過程中，經歷BBS最火紅的時期，看過Facebook、Twitter、Plurk等網站成立，曾是臺灣最多使用者的部落格「無名小站」關閉，HTML網頁論壇是目前網路社群平台的主流。根據陳淑滿（二○一四）[註1]的考據，「網路文學」一詞約於一九九六年出現於台灣文學界，早期的網路寫手多於BBS站上發表作品，著名的網站有「田寮別業」（telnet://jct.ntou.edu.tw）、「山抹微雲藝文專業站」（telnet://140.117.11.8）等，至WWW網站發展成熟後，這些網路寫手才慢慢移往論壇、部落格或個人站台等平台進行發表活動。現今大家所熟知的全台最大BBS站──「批踢踢實業坊（PTT）」於一九九五年架設，直到二○○三年十月，PTT終於有了中文詩的專門討論區，poem板（簡稱詩板）。在這長達十數年的詩板歷史，筆者雖尚無能力從事研究中間的種種變革，但就個人自二○一五年十一月起擔任板主的淺薄經歷，提供一些近年來發生於詩板，值得關注的現象或事件。
　
[不同以往的詩形式創新]
不像網頁系統所採用的上下捲動瀏覽，BBS的操作可使用電腦空白鍵或Page up、Page down鍵進行翻頁[註2]。以BBS為主要的創作發表平台，並利用其操作介面、頁面呈現方式作詩的形式創新，是第一代「網路詩」寫手的特色之一[註3]。但是隨著資訊科技軟硬體的演進，BBS不再受限於純文字和鍵盤，這種形式創新已幾乎未見於近年的PTT詩板上。
　
不過，討論區的文章列表（目錄）也被利用作為一種創作形式：板面詩。文章標題排列恰巧具有詩感，或是創作者加上自己的思考創意，重組「創作」成一首詩，這些文字材料非出於單一創作者，而是多人的共同創作加上隨機性的一種獨特形式。在最早出現的板面詩文章中，板友anye對該詩作者提出疑問：「是否你覺得這樣排就是一首詩呢？『隨機』對這首（板面）詩而言是優點或缺點？這首詩是『克服了』隨機這個缺點，或是利用了隨機這個優點呢？」筆者認為板面詩的創作重點並不只有隨機，同時仰賴創作者如何運用巧思，使這些「隨機」的文字材料形成有機的、具詩意的排列，然而要強調的是，文字材料的隨機出現創造了詩的跳躍元素，正是當代網路使用的一大特色。
　
[網路詩的互文與傳播現象]
相較於傳統媒體，網路的特色在於可以即時互動，以及使用者同時擔任資訊的產出和閱聽的角色（正如現在所謂的「自媒體」）。文本「互文」的現象，在於作品與作品之間以各種方式對話，也在於作品對外在世界（小至詩板、文壇，大至其他媒體和社會）的回應。舉一例來說，二○一六年四月詩壇的「含羞草事件」發生後，作者三重劉德華（化名）改寫詩板的高人氣作品〈大人的哲學〉，諷刺抄襲行為與不同勢力的權力不對等，寫出〈老人的哲學〉：
　
　所謂老人的哲學就是一群守舊派
　的年資至上階級論
　
抄襲是不對的但
我沒聽過的何妨混搭嘛
　
社會事件或議題是現代詩的常見題材，但是這類作品往往對社會的影響力極微，或是需要夠長的時間流傳等待作用發酵。網路的即時性大幅增加了作品的傳播能力，不同的媒體之間的交互作用亦扮演了重要角色，例如詩板史上唯一被推爆（推文數超過一百）的作品〈你哭著對我說童話裡都是騙人的我不可能是你的幌子也許你不會懂當你說勞基法修正以後我的天空心心都涼了〉，原先發表於PTT詩板以及作者個人臉書，因為網友翻拍古亭教會週報轉載於臉書，透過大量分享後被新聞媒體報導，而導致PTT使用者回流「朝聖」推文，這在僅有BBS的年代可能是難以想像的事件。
　
[詩板作者現形記]
BBS站向來以其匿名性為特色，創作者較不必擔心曝光的壓力，盡情發表作品，但另一方面，有些寫手為增加曝光率，採多站經營形式，將作品同步發表於臉書粉絲專頁、個人部落格或其他創作平台（如Instagram、Episode），並附上網址連結於文章簽名檔。越來越多寫手累積一定知名度後出版紙本詩集，而後放棄在PTT上發表，詩板有如「練功場」與測試市場水溫的地方，這倒是一種相對穩定的生態，浪來潮去新舊更替，在詩板不會是固定的同一群創作者，也不會只有一種風格的詩，維持多元觀點便是詩板的可貴之處。
　
而今，還有人在BBS這個看似過時的平台上閱讀、發表詩嗎？答案當然是有的，而且以近期的數字估算，詩板至今仍有約每天十七篇的文章發表量以及平均十～十五人在線瀏覽。[註4]網路與有機體一樣有興衰、有生命週期，但以我個人淺見，詩板尚未劃下句點，只要還有人對詩抱持熱情，這裡便會繼續存在。
　
筆者身為PTT詩板的板主，計畫於二○二○的年末，讓「每天為你讀一首詩」帶各位讀者一同回顧這個培育許多詩人的創作發表平台。
　
（本文改寫自〈[問卦] 有沒有現在還在用BBS寫詩的八卦？──PTT詩板近年回顧〉，原文發表於《聯合文學雜誌》網站，2018年3月24日，網址：http://www.unitas.me/?p=1881）
　
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[註1] 陳淑滿，〈析論網路文學的發展與閱讀〉，《正修通識教育學報》第十一期，2014年6月。
[註2] 此處係指使用BBS瀏覽器軟體，以個人電腦或筆記型電腦進行的操作方式。現今亦可使用網頁瀏覽器觀看PTT網頁版，瀏覽方式與一般網頁相近，或是以平板電腦、手機的app連線至BBS，以滑動方式進行瀏覽操作。
[註3] 曾志誠，〈略論第一代網路詩的實驗特質──以ponder與Elea（代橘）的作品為例〉，《語文學報》第十六期，2010年12月。
[註4] 本文寫於2018年3月22日，「近期」係以寫作時往前三個月左右，自2017年12月11日至2018年3月21日（100天）共計1728篇貼文，一天平均有將近17.3篇文。2019及2020年的發表篇數及瀏覽人數則下降許多。
　
◎作者簡介
郭申睿
筆名宇路，1990 年生。就讀東華華文所創作組，每天為你讀一首詩編輯，現任批踢踢實業坊（PTT）詩板（poem）板主，PTT ID：raysun。出版詩集《星系明體》（2020年7月）。

圖片來源：raysun