海藻糖的知識加 #文章非常長 #資料很齊全
資料來源:A+醫學百科
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海藻糖(Trehalose)是一種安全、可靠的天然糖類,1832年由Wiggers將其從黑麥的麥角菌中首次提取出來,隨後的研究發現海藻糖在自然界中許多可食用動植物及微生物體內都廣泛存在,如人們日常生活中食用的蘑菇類、海藻類、豆類、蝦、麵包、啤酒及酵母發酵食品中都有含量較高的海藻糖。
海藻糖是由兩個葡萄糖分子以α,α,1,1-糖苷鍵構成的非還原性糖,自身性質非常穩定,並對多種生物活性物質具有神奇的保護作用。科學家們發現,沙漠植物卷葉柏在乾旱時幾近枯死,遇水後卻又可以奇蹟般復活;高山植物復活草能夠耐過冰雪嚴寒;一些昆蟲在高寒、高溫和乾燥失水等條件下不凍結、不幹死,就是它們體內的海藻糖創造的生命奇蹟。海藻糖因此在科學界素有「生命之糖」的美譽。國際權威的《自然》雜誌曾在2000年7月發表了對海藻糖進行評價的專文,文中指出:「對許多生命體而言,海藻糖的有與無,意味著生命或者死亡」。
海藻糖對生物體具有神奇的保護作用,是因為海藻糖在高溫、高寒、高滲透壓及乾燥失水等惡劣環境條件下在細胞表面能形成獨特的保護膜,有效地保護蛋白質分子不變性失活,從而維持生命體的生命過程和生物特徵。許多對外界惡劣環境表現出非凡抗逆耐受力的物種,都與它們體內存在大量的海藻糖有直接的關係。而自然界中如蔗糖、葡萄糖等其它糖類,均不具備這一功能。這一獨特的功能特性,使得海藻糖除了可以作為蛋白質藥物、酶、疫苗和其他生物製品的優良活性保護劑以外,還是保持細胞活性、保濕類化妝品的重要成分,更可作為防止食品劣化、保持食品新鮮風味、提升食品品質的獨特食品配料,大大拓展了海藻糖作為天然食用甜味糖的功能。
海藻糖是運用當代最先進的生物工程技術和生產工藝,採用按國際製藥標準建造的成套設備,以當地特有的不含轉基因成分的天然木薯澱粉為原料,在國內首家以規模化形式生產海藻糖,產品指標達到國際同類產品標準。先進的生產工藝技術和完整的質量保證體系為國內外市場提供了質量過硬、價格合理的海藻糖系列產品,使生物製劑、化妝品、烘焙產品、水產畜產加工、米面製品、飲料和糖果以及農林種植等各個行業廣泛受惠。
應用
1.海藻糖在食品工業中的應用:
與其它糖類一樣,海藻糖可廣泛應用於食品業,包括飲料、巧克力及糖果、烘烤製品和速凍食品。
●烘烤製品類
在烘烤製品中,海藻糖有多種潛在的使用價值:它能調節蛋糕、餅乾和糕點上的糖霜、麵包奶油和水果餡的甜味與芳香,不損害貯藏壽命,使人們品嘗到產品原有的風味。
同時,海藻糖有助於甜餅、麵包奶油和糖霜中脂肪的降低,在可口餅及快餐中產生獨特的糖霜感覺。它使消費者因良好的甜質更容易接受含高脂肪和糖的高熱量產品。在保持產品貯藏期時,海藻糖能減少多成 分的烘烤製品中濕氣流動,以能使甜味更佳。
●糖果類
海藻糖與其它大多數增甜劑混合,可在糖果、果汁飲料和藥草產品中使用,以調節產品甜質,從而能真正保持產品的原有風味。
海藻糖用作糖果的外層可形成一種穩定的非吸濕性保護層。由於 性質的穩定性,海藻糖能在長期高溫下進行而不用擔心水解和色變,不負面影響產品品質。
滾海藻糖衣性能極好。海藻糖特有的溶解特性能真正使它們本身滾動形成保護層,這層覆蓋物極穩定、堅固,從而改善其它大多數增甜劑相對的白色層面。
●能量產品類
海藻糖被分解成葡萄糖,但與其他糖相比,海藻糖的血糖反應更平穩,這種獨有的特性結合它低致齲性和非瀉下性作用,使得海藻糖極適用於按配方製造的飲料,以提供能量和減輕疲勞與壓力。
●功克力糖果類
在巧克力糖果中使用海藻糖,能調節糖果的甜味,特別有益於含有乳製品的軟糖及含水果餡的產品,海藻糖還能減少多成分產品中水分游離。在模製品中,海藻糖對產品甜味的改善為創造新 口味巧克力提供了可能性。
由於它致齲性的降低,作為主要的增甜劑或結合其他低致齲性增甜劑,海藻糖可用於按配方配製益牙產品。特級海藻糖可和多元醇合用於製取巧克力,其溶解時 吸收的熱量可使多元醇的冷卻效應降到最低。
●水果類
在經加工過的水果(包括果醬、調味果醬和果餡)中,海藻糖是一種最好的甜味調節劑。在水果類製品中添加海藻糖能夠保持產品的原有風味 但不損害產品貯藏期。
另外,由於海藻糖性質的穩定性,不會產生水解,產品色澤不變並保持原有光澤。
海藻糖能用於佐料和可口果醬,通過調節甜味來產生風味感,同時保持產品貯藏壽命。
●速凍品類
海藻糖可代替蔗糖,降低冰淇淋和其他冷凍製品的凝結點。可在凍品和冰凍糖果中用於產生新的糖霜,併產生獨特的可口的風味。
●飲 料
海藻糖在飲料品中微甜口感好,能與其他大多數增甜劑結合使用,使其甜味更完善,可全面提高產品風味。在含酒精的飲料中,海藻糖不損減酒精的感官性能, 使飲料風味更佳。
●海鮮
海藻糖作為一種對海鮮的低溫保護劑特別有效,當海藻糖在蛋白質、水界面絕對抑制水的官能度時使海鮮的硬度、伸縮性及凝膠力增加,另外海藻糖的微甜 性質也提高了海鮮的口感質量。與其他的低溫保護劑用於處理海鮮不同,海藻糖不會導致喉嚨熾熱感,且沒有瀉下問題。
2.海藻糖在醫藥工業中的應用:
(1)在醫學上已經成功地應用海藻糖替代血漿蛋白作為血液製品、疫苗、淋巴細胞、細胞組織等生物活性物質的穩定劑。不僅可以常溫條件下乾燥存放,更重要的是可以防止因血源污染而引起B肝、愛滋病等致命疾病的傳播,世界衛生組織對此十分重視。
(2)英國劍橋的Quadrant研究基金會將小兒麻痹症疫苗與海藻糖混合凍干後,發現在乾燥狀態下45℃時其穩定性和液態4℃保存條件時相當。這項目研究成功,將大大減化疫苗處理工序,降低疫苗的貯存及運輸成本,且保證了長距離運輸疫苗仍可保持相當高的活性,這將會大大有助於世界衛生組織實現在最大範圍內消滅小兒麻痹症的目標。
(3)美國加利福尼亞大學的約翰•克勞及其同事將海藻糖與製造血小板的細胞混合,經乾燥脫水使細胞變干後,將其凍干在室溫下可長時間保存。實踐證明,加入海藻糖並經長時間保存的血小板在水化後仍有85%存活,存活率比大多數血庫短期保存的血小板還高。
(4)海藻糖可應用於研究用生物試劑的保存,例如各種工具酶、細胞膜、細胞器、抗體、抗原及病毒等等,使得生命科學研究更為方便快捷有效,英國大學Camilo.C等詳細的研究了海藻糖對DNA限制性內切酶DNA連接酶和DNA聚合酶的保護作用,結果表明,所有加入海藻糖乾燥的酶樣,在70℃保存35天或在37℃保存9個月後,其活力並無損失,仍能精確的將DNA截斷。我國中科院微生物研究所應用海藻糖乾燥製備、用於人血清膽固醇測定的三種診斷工具酶,在室溫下長期保存後,活性保持率都在90%以上,現已成功的進入於臨床應用。這是目前其它種類的保護劑都不可能達到的效果,利用海藻糖作為診斷工具酶等生物試劑的穩定劑和保護劑,可置於常溫條件下乾燥並保存,不僅簡化了生物試劑的製備過程,也給我國幅員廣大的農村地區患者的疾病診治帶來便利。
(5)雙岐桿菌是腸道中用於改善人體微生態平衡的細菌,雙岐桿菌活菌製劑作為防病治病的有力武器,在歐美日本等已開發國家倍受歡迎。在我國,雙岐桿菌活菌製劑已逐步成為製藥行業的一支生力軍。由於雙岐桿菌是一種對生存條件要求極為苛刻的厭氧菌,外界環境稍有變化就易引起該菌的死亡,因此,如何提高雙岐桿菌的存活率,保證產品的貨架壽命,一直是困擾活菌製劑行業的技術難題。目前普遍是採用脫脂牛奶作凍干保護劑,但效果不甚理想,在儲存過程中,細菌的存活率下降很快。近期的研究結果表明,採用海藻糖作保護劑,雙岐桿菌的存活率比脫脂牛奶提高一倍以上,特別令人振奮的是,海藻糖能夠使凍干雙岐桿菌在常溫下長期保持活性,大幅度延長活菌製劑的保質期。從而可以解決活菌製劑行業所面臨的產品儲存性能差,貨架壽命短的問題。
(6) 應用實例
1)、從液態製品製備固態製品
將500克無水海藻糖、270克用以上方法製成的蛋黃粉、290克脫脂奶粉、4.4克氯化鈣、1.85克氯化鉀、0.01克硫氨素、0.1克抗壞血酸鈉、0.6克乙酸維生素和0.04克煙酸胺混合後,每份取25克放入防水鋁箔袋內,熱封好,即製得該固態製品。因袋內空氣含水量少,該產品勿須冷藏,在室溫狀態下就可長期穩定存放。其具有良好的水溶性及分散性,使用前只需將1小袋該固態品溶於約150-300ml水製成流質食品,吸入體內或灌入鼻腔、胃或腸內即可。
2)、製備固體醫藥品
為了做BALL-1細胞的皮下移植手術,在剛產下的田鼠體內注入用傳統方法製取的免疫血清,以減少其免疫反應,按一般方法餵養3周後,取出田鼠皮下形成的腫瘤,將其切成小片,然後把小片分散溶在生理鹽水中。溶出的腫瘤細胞用無血清的RPMI1640培養基(pH值7.2)清洗後,再將其溶在新配製的同一種培養基中,稀釋培養液濃度至每毫升含2×106個細胞,並在35℃下保存。
在細胞懸液中加入200IU/ml人體a-干擾素,培養約2小時後,加入300HA/ml HVJ,再培養20小時,誘導培養體產生更多的人體a-干擾素。將細胞培養液在4℃、1,000×g條件下離心,去除沉澱物,上清液用膜過濾,把濾液加進一裝有防a-干擾素抗體的層析柱中,再加入緩衝液使未被吸收的組分流出,隨後把被柱子吸收的組分洗脫出來並濃縮成濃度約為0.01w/v%的人體a-干擾素溶液,其中的人體a-干擾素的比活力約為2×108Iu/mg蛋白,每隻田鼠可製得約4ml a-干擾素。
將6克無水海藻糖裝進100ml的防潮塑料瓶中,再往瓶中注入0.2ml約含4×106IU的人體a-干擾素溶液,用橡膠塞給瓶子無菌封蓋,這樣就可製得固體醫藥品。根據其製備過程,含人體a-干擾素的溶液經和無水海藻糖接觸,就很容易脫水乾燥,其不需冷凍乾燥,就能使固體製品的a-干擾素穩定高效。
該產品易溶於水,其中的人體a-干擾素可作為一種抗敏性試劑(如:抗病毒試劑、抗腫瘤試劑和抗風濕症試劑等),經滴注或肌注進入人體內,有效地預防或治療多種疾病。該產品適用於內科,還可作口腔試劑及診斷劑。
3)、製備固體醫藥品
將源於人體淋巴素的BALL-1細胞接種到加入20%的胎牛血清的Eagle基礎培養基(PH值7.4)中,按照常規方法在37℃的懸浮體中培養,培養出的細胞用無血清的Eagle基礎培養基(PH值7.4)清洗後,將其倒入新配製的含20%胎牛血清的Eagle基礎培養基中,並濃縮至濃度為1×107cells/ml。在溶液中加入1, 000HA/ml HVJ,在38℃下恆溫培養24小時,使HVJ誘變成a-hTNF。將製得含a-hTNF的細胞懸液在4℃,1,000×g下離心,上清液在含0.01M磷酸鹽緩衝液的生理鹽水中透析15小時後,用膜過濾。為純化a-hTNF溶液,將濾液加入一個裝有抗干擾素抗體的柱子中,把未被柱子吸收的組分倒進一裝有抗腫瘤壞死a-基因單株抗體、具有親和性的層析柱中,洗脫出被層析柱吸收的組分,得到a-hTNF溶液濃度至0.01w/v%,其中a-hTNF的比活力大約為2×106JRU/mg蛋白。這樣a-hTNF的得率約為5×104JRU/L細胞培養液。
將10克無水海藻糖裝入100ml的瓶中,再注入0.5ml含1×105JRU a-hTNF的溶液,用橡膠塞無菌封蓋後,即可製得該產品。用以上方法製得的藥品,粉末狀無水海藻糖吸水使a-hTNF的溶液脫水乾燥,不需經冷凍乾燥處理,就能使a-hTNF穩定高效。
該產品易溶於水,a-hTNF可作為一種抗敏性試劑(如:抗病毒試劑、抗腹腫劑及抗免疫疾病劑等),經滴注或肌注進入人體內有效地預防或治療多種疾病。該產品適用於內科,也可作口腔試劑及診斷劑。
3.海藻糖在化妝品中的應用:
海藻糖在化妝品上的應用是基於其具有優異的保持細胞活力和生物大分子活性的特性。皮膚細胞,尤其是表皮細胞在高溫、高寒、乾燥、強紫外線輻射等環境下,極易失去水分發生角質化,甚至死亡脫落使皮膚受損。海藻糖在這種情況下能夠在細胞表層形成一層特殊的保護膜,從膜上析出的粘液不僅滋潤著皮膚細胞,還具有將外來的熱量輻射出去的功能。從而保護皮膚不致受損。隨著人們對海藻糖功能和作用的認識,海藻糖作為新一代的超級保濕因子將成為化妝品市場消費的一個熱點。目前,國內外已有不少廠家成功將海藻糖添加到化妝品中。海藻糖在化妝品中使用參考如下:
2克聚氧乙烯乙二醇單硬酯酸脂,5克自乳化甘油醯硬酯酸脂,1克a-葡糖芸香苷,1克液體凡士林,10克甘油三(2-乙基己酸)酯,將這些物質與2克藻糖粉末混合,按一般方法加熱溶解,得到的溶液加進2克L-乳酸,5克,3-丁二醇及66克純淨水。此反應溶液經高速攪拌器乳化,再在高溫條件下加進足量的調和劑,即得到化妝霜。
超級防晒保濕因子—海藻糖
海藻糖是一種天然的糖類,存在於許多沙漠植物中,在植物乾枯時形成一層玻璃狀的基質,保護其內部結構,直至雨水來到,植物可奇蹟般地起「死」而復生。
大量的研究與實踐表明,海藻糖能有效地保護表皮細胞膜結構,活化細胞,調理肌膚,令肌膚健康自然、有彈性。表皮細胞在高溫、高寒、乾燥、強紫外線輻射等環境下,極易失去水分而使皮膚受損,海藻糖在這種情況下能夠在細胞表層形成一層特殊的保護膜,保持皮膚原有營養和水分,避免皮膚晒傷及黑色素沉澱,有效抵抗皮膚老化現象;從膜上析出的粘液可溫和滋潤肌膚,使肌膚瑩亮、光澤、柔嫩。
目前國內外一些比較著名的化妝品企業,如范思哲系列化妝品、雪白系列化妝品、草木年華海藻糖活泉補水系列化妝品等都已將產品中的海藻糖作為產品宣傳的重點內容。
海藻糖是藥品還是糖類?
海藻糖是由兩個葡萄糖分子以a,a,1,1-糖苷鍵構成非還原性糖,自身性質非常穩定,海藻糖對生物體具有神奇的保護作用,是因為海藻糖在高溫、高寒、高滲透壓及乾燥失水等惡劣環境條件下在細胞表面能形成獨特的保護膜,有效地保護蛋白質分子不變性失活,從而維持生命體的生命過程和生物特徵。許多對外界惡劣環境,表現出非凡抗逆耐受力的物種,都與它們體內存在大量的海藻糖有直接的關係。和自然界中如蔗糖、葡萄糖等其它糖類,均不具備這一功能。這一獨特的功能特性,使得海藻糖除了可以作為蛋白質藥物、酶、疫苗和其他生物製品的優良活性保護劑以外,還是保持細胞活性、保濕類化妝品的重要成分,更可作為防止食品劣化、保持食品新鮮風味、提升食品品質的獨特食品配料,大大拓展了海藻糖作為天然食用甜味糖的功能。
海藻糖對生物酶製劑中反應中激活劑與穩定劑
溫度是影響酶反應效率的重點因素之一,高溫能提高酶的催化活力,但易使酶失活。耐熱酶的發現為分子生物學帶來巨大的進步,如PCR和連接酶鏈式反應的產生,目前局限於從一些耐熱菌中分離得到耐熱酶,而且酶催化反應類型也受到限制。研究發現海藻糖在高溫下能保持酶的正常活性,甚至起熱激活作用,還能用於提高幹燥保存的酶的活性。在反應體系中加入海藻糖,使熱敏感的酶在高溫下穩定性和活性增加,可當作耐熱酶使用,海藻糖的這一作用在生物藥學和工業生產領域具有廣泛的應用價值。 未加海藻糖的限制性內切酶Nocl在溫度由45℃升到50℃時失活,加了海藻糖時酶不但不失活而且活力繼續升高,說明海藻糖能抑制高溫下酶的失活;37℃時海藻糖能夠激活DNasel,加了海藻糖,溫度升到50℃時酶活力仍顯著升高;豬的胰脂肪酶在無水海藻糖介質中可以耐受100℃高溫,有水時則會失活。有實驗表明海藻糖通過影響蛋白水合作用來穩定和激活蛋白,它可以降低溶液中蛋白質的水化作用,乾燥時則能取代水或作為玻璃樣穩定劑。海藻糖能阻止酶發生不可逆的熱凝聚-熱變性,與分子伴侶的功能相類似,實驗中將一些分子伴侶與海藻糖共同使用,能進一步擴大對酶具有熱穩定和熱激活作用的溫度範圍。另外海藻糖並不是對檢測的所有酶都有熱穩定和熱激活的作用,說明只有一些蛋白可能具有海藻糖識別和作用的位點。 獲得全長cDNA文庫,有利於分子克隆和全長cDNA測序,反轉錄反應是構建cDNA文庫的重要反應,mRNA的二級結構能夠終止反轉錄反應,釋放mRNA/非互補cDNA雜合體,導致合成全長cDNA效率很低,這是構建高質量的cDNA文庫最主要的問題。以前解決這一問題主要是在反應前使樣品變性,如熱變性、加氫氧化甲基汞處理mRNA等或者反應中提高反應溫度。前一類方法對破壞mRNA二級結構效果不佳,特別是從長轉錄產物獲得全長的cDNA,而後者雖然對破壞mRNA二級結構比較有用,但除了TchDNA聚合酶外,其它反轉錄酶者不耐熱,而TchDNA聚合酶催化反應需Mn2+,這容易造成mRNA在反應前就降解了。實驗證明海藻糖能使鼠白血病病毒逆轉錄酶具有熱穩定和熱激活特性,酶在60℃仍具有全部活性,足以在mRNA二級結構誘導終止反應之前合成全長的cDNA,反應效率大大提高。另外推測海藻糖可能具有改變核酸構型的作用,例如減少反轉錄反應中mRNA的二級結構。 生產中利用海藻糖熱穩定和熱激活的雙重功能,可以減少酶的用量和提高反應速率,提高消耗/產出和時間/產出比值,在一系列酶反應中都有很大潛力,如生化反應、診斷或工業生產領域,更重要的是熱激活能用於提高反應程度和總效率,獲得標準反應條件下不可能的產量。另外,利用熱穩定和熱激活的作用,可開發以前在常規反應條件下不可能進行的反應,例如專一性要求特別高的核酸雜交實驗,反應體系加入海藻糖,就可在適宜的溫度下同時使用幾種限制/修飾酶,提高雜交反應特異性,減少假陽性結果。
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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
中科資工評價 在 Joe's investment Facebook 的最佳貼文
Joe:「雖然最近幾個月,金融市場中科技股表現相當低迷,經理人的持有意願相對低,但我仍然認為,基期壓低的科技股,反而比較有吸引力。」
美國銀行(BofA)公布的5月全球基金經理人調查報告顯示,投資人基於「景氣繁榮預期」調整投資組合,尤其加碼大宗商品、銀行股、原物料股、工業股等景氣循環股,同時減持科技股。英國和新興市場資產占投資組合比重也位於十年來的相對高點,針對管理6,250億美元資產的215位基金經理人調查
從受訪者對經濟的展望,可看出持股調整的背後邏輯。69%受訪者認為,成長率和通膨率都將高於趨勢水準,比率是這項調查推出以來最高。78%受訪者預期,未來12個月全球企業盈餘將呈現成長,這比率仍接近歷史高點,但比4月下滑6%,受訪者預期聯準會(Fed)啟動升息的時間點在2022年11月,比4月時預測的2023年1月提前。
就地區而言,價值股與景氣循環股居多的歐洲股市成為經理人新寵。歐元區股票超越新興市場股票,成為基金經理人「加碼」最多的資產,淨配置比重達35%,是2018年來最高。英國股票人氣也很旺,是投資人自2012年7月來首次轉為做多,嘉能可(Glencore)、必和必拓(BHP)、力拓(Rio Tinto)等能源巨人都在此地掛牌,美股配置比重則遭調降1%,仍比標竿指數加碼6%,投資人對消費必需品類股的配置比重也比4月提高,美銀策略師認為這反映投資人轉向防禦型類股。加碼科技股的百分比率則降到三年來低點。
通膨被點名為頭號尾部風險,二至四名依序是債市「縮減(量化寬鬆)恐慌」、資產泡沫和中國武漢肺炎疫情。S&P500被視為2021年表現最出色的資產,其次依序是石油、新興市場、比特幣。43%的受訪者做多比特幣,是眾人最趨之若鶩的投資標的,儘管美國聯準會多次淡化通膨風險,強調通膨走揚僅為暫時,不過,本次調查中,有高達35%經理人認為通膨為最大尾端風險,83%經理人預期未來12個月通膨將持續攀升,有63%經理人預期短率將走揚。因此,受惠景氣復甦循環與通膨題材的商品、金融及礦業類股獲得經理人青睞;反觀科技股在評價面受利率走升的壓力下,對經理人吸引力下降。
美國科技巨頭財報交出亮眼成績,然而富國證券(Wells Fargo Securities)股票策略主管Chris Harvey卻稱大型科技股這段時間的佳績只是「假象」,認為景氣股如金融領域或是酒店、餐廳等消費者領域將接棒成股市撐盤要角,Harvey寫給投資人的信中內容指出,對經濟敏感的類股將領先成長股,成為市場的驅動力,且很可能會在5月初發生,建議看好科技股的投資人可以降低其持股;Harvey受訪時提到,「並非對科技股帶有成見,只是其中部分科技公司是高成長、高風險和高本益比的」。
Harvey指出,科技股最近的漲勢是得益於10年期美債殖利率在過去1個月中下跌約6%,但他預測殖利率將呈反彈,甚至達到2%,「目前正處於前景非常正向的經濟復甦週期,通常在具有成長性和充足的成長動能時,你不會願意去支付科技股的溢價」,Harvey認為投資者還沒有充分的意識到,通貨膨脹的影響,將會給大科技公司、成長股、甚至是整個市場造成什麼樣的影響,「面臨更高的稅收,什麼時候會縮減,利率又將上升到什麼程度?」,市場將變得更加不穩定;應該將標的鎖定在能從通膨和經濟復甦獲益的景氣股如金融領域、工業領域或一些消費者領域等。
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各位大大您好:
小弟最近有點困惑
我報考兩間大學為資訊工程系
一間是逢甲
另外一間是台中科技大學
剛好兩間都有上。
想請問各位推薦哪間,
因為我是在想是不是逢甲的資工比較好
畢竟逢甲資電學院算蠻前面的學校
麻煩各位大大給我個意見吧!
謝謝~~
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