JL Studio 是台中唯一
獲得米其林二星的餐廳,
而且是連續三年得獎,
並榮獲2021年亞洲50最佳餐廳,
新加坡籍主廚Chef Jimmy Lim,
運用台灣食材創作出現代新加坡料理,
透過他的巧手
將現代新加坡料理重新組構、
重新思考和重新想像。
將新加坡的文化、傳統、風味和料理
提升創新並分享給大家。
平日只有晚上供餐並且以套餐形式呈現,
每人3800元另加服務費10%,
也有提供加點及昇級的選項,
這次服務人員有建議主菜的牛排
可以由美國安格斯無骨牛小排
昇級為日本A5黑毛和牛,
不過我是第一次造訪,
所以想先試試沒有昇級的美國牛。
加點了
南非鮑魚.黑糯米.糯米椒(+$420)
稍後會依上菜順序作介紹。
季節水果.甜蝦醬.油條
外型是一個水果塔
裡面有鳳梨、小黃瓜,
上面撒上美麗的花瓣,
吃下去有蕃茄、蝦醬、海鮮的香氣,
算是清爽的開胃小點。
雞腿.茉券香米.參峇泡芙
第二個是海南雞飯去改造的泡芙
泡芙的內餡是海南雞飯,
上層是雞腿卷搭配薑茉跟葱絲,
感覺蠻妙的,
所有的元素都帶點新加坡風味。
豚.馬鈴薯.藜麥
最後一個是咖喱餃,
外層是用藜麥去營造酥脆的口感,
裡面的內餡是
豬肉跟馬鈴薯去燉煮的咖哩醬,
味道比較濃郁帶點南洋風情。
花蟳.黑楜椒.馬告楜椒.蕃茄凍
黑楜椒螃蟹為原型來改造,
最底層搭配番茄果凍,
中間是花蟳搭配一點白木耳,
有一點脆脆的口感,
最上面的泡沫是用馬告楜椒調製的醬汁,
用湯匙由下往上盛,
連最底下的果凍一起吃,
整體的風味算比較清爽。
澎湖大明蝦.扁豆餅.
香蕉花苞.發酵香焦咖哩
澎湖大明蝦作成炸明蝦天婦羅,
底下是黃扁豆作的印度風味捲餅,,
搭配香蕉的切丁還有香蕉的花苞,
右上方橘色醬汁是香蕉去燉煮的咖哩醬,
會有點酸酸辣辣的,
把捲餅由下往上捲起來,
再拿起來沾著醬汁一起享用,
口感蠻特別的。
緬因龍蝦、竹笙.南杏
這道釀豆腐算是新加坡平民小吃,
當地都會用豆腐在中間鑲肉或者鑲魚漿,
今天是把豆腐外層下,
比較滑嫩的豆漿蒸蛋,
裡面加了緬因龍蝦,
竹笙裡面包了豬肉內餡、香菇茡薺,
湯頭是用黃豆去熬製清爽的高湯。
南非鮑魚.黑糯米.糯米椒(加價$420)
鮑魚外層包了紫糯米去油炸,
吃起來會有一點米香的香氣
而且非常酥脆,
鮑魚還是保持Q彈的口感,
底下的醬汁是青龍辣椒做的辣椒醬,
辣度不會太明顯香氣非常濃郁,
青龍辣椒裡面有竹筍跟鮑魚乾內餡,
再搭配一些CHEESE,
其實是蠻好吃的。
市場鮮魚.WUDA.香茅
WUDA是馬來文的魚漿的意思,
在新加坡這種魚漿是橘色的,
有加一點香茅調味煮成下面的燉飯
上面的魚是加志(石鱸),
中間紅色辣醬是番茄去特製的大醬,
搭配燉飯一起享用,
下面綠色的油的是咖哩葉的油。
美國安格斯無骨牛小排.羅望子.
筊白荀.毛豆
牛小排先低溫慢煮然後在炭烤,
兩側比較深色的部分會帶碳烤的香氣,
醬汁是羅望子魚露製成的酸辣醬汁,
搭配肉一起享用。
配菜上面白色是加了蒜油的皎白筍,
下面綠色是毛豆加了香茅、
紅蔥頭和香菜、
和一點香料去做成的毛豆泥,
安格斯牛小排粉嫩的5分熟顏色很美,
口感非常的嫩入口即化,
我己經覺得很好吃了,
不知道加價的日本和牛是怎麼樣。
甜點之前會先上一個冰沙,
冰沙是用水梨搭配檸檬葉去做的,
它上面的水梨切片跟木耳都用糖煮,
底下的湯頭是水梨去澄清的冷湯,
用來調整一下味蕾。
冰淇淋:
錫蘭紅茶.鮮奶.嫩薑
中間水滴狀的冰淇淋,
是印度拉茶去改造的甜點,
泡沫是錫蘭紅茶作成,
底下還有瑪德蓮蛋糕,
跟紅茶的茶凍一起做搭配,
旁邊葉子是茶葉去製作的餅乾。
三道甜點:
清爽的西瓜用金桔的果汁醃漬過,
吃起來帶一點微酸,
上面的粉未是芳香萬壽菊的花粉,
吃起來有一點花香在最上面。
白色的玫瑰球
裡面是新加坡一種飲料
叫玫瑰奶露作成中間的冰淇淋,
再裹上白巧克力,
可以直接用手拿不會沾手。
最後是榴槤蛋撻
上面是榴槤卡士達醬
有榴槤獨特濃郁的香氣。
整體用餐下來非常愉快,
如果愛南洋風味
及新加坡料理的會很喜歡,
服務人員也很用心介紹特一道料理,
不喜歡創意分子料理的就別來了,
因為都小小的很漂亮,
然後食量大的吃不飽。
JL studio (only官網訂位)
台中南屯區益豐路四段689號2樓
04-23803570
平日 18:00~22:30;
假日12:00~15:00;18:00~22:30
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低 碳 面包 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
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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01:04 展示貨品價錢
01:27 最平刺身種類、價錢
01:49 北寄貝刺身有關冷知識
02:20 越南玻璃虎蝦刺身
02:39 建議最佳食法
02:59 智利熟藍青口
03:57 原味白蜆
03:54 印度東風螺
04:25 香草豬手
04:35 蟲草花鴨腿湯, 在家煮兼試味
05:56 西班牙白毛豬火腿,包裝盒上的Serrano點解
06:51 魚子醬冷知識
07:07 一般超市見到嘅罐上寫住Lumpfish
07:12 魚子醬食法
07:19 魚子醬配什麼酒
07:45 松竹梅白壁蔵「澪」有氣清酒
08:05 Macaron
08:21 心太軟朱古力蛋糕
08:35 D24榴槤糯米糍
08:53 吉列虎蝦
09:00 日式炭燒雞腿串, 在家煮兼試味
09:58 黑松露味魚皮餃
10:32 男山清酒冷知識
11:18 陳皮魚蛋、明太子釀雞翼手羽餃子, 鹵水乳鴿
11:30 總結店舖食品和價錢
11:50 是咁的環節
#全港最平 #可能係 #食品超市 #寶達 #中環 #屯門#西貢 #元朗 #觀塘#荃灣 #分店地址
#中秋節 #中秋節快樂
【全港最平 】可能係!!!食品超市,寶達│中環 │屯門│西貢 │元朗 │觀塘│荃灣分店
寶達分店地址/地圖:
https://boatatfood.com/pages.php?pageid=17
Hello大家好 ,我叫阿Tsar,
首先在此預祝大家有一個人月團圓、心想事成的中秋節
今日介紹給大家是一間好多分店
自稱可能是全香港最平的食品超市,寶達
我去之前就上網看過資料,原來這間店開了好幾年
但為何做極都不出來呢,大家網友有否去過?
可以留個言跟大家分享, 我都有買個食物
一陣煮給你們看,告訴你們是否好吃、抵買
影片都會展示給大家,有些東西好平,
有些價錢跟其它店舖差不多
亦可以網上訂購, 我聽到個店員跟客人講
網上倉庫存貨比較齊,買夠500元免費送貨,
反而實體店有時會冇貨,既然我來這裏很方便
所以我專誠下來拍影片給你們看 ,
是否值得買,大家自行判斷,我只係想給大家分享一下
正所謂百貨應百客,所以今天不會講十大必買
片尾又有是咁的環節, 看完影片
大家幫我用whatsapp facebook分享出去
讓大家多個選擇買平物,又或如果你從未去過
看完影片你就可以有更加清晰的資訊呀, Are u ready?
中環這間分店,店面不算太大,但都有幾多選擇
首先我介紹這裏最平的刺身啦,
説罷價錢我會告訴大家應如何煮是最好吃
八爪魚刺身 35元 20片、象拔蚌刺生45元,
赤貝片刺身20元(20片入),
墨魚刺身25元、北海道冇殼甜蝦刺身, 50件58元 ,
北寄貝刺身 (20片)48元, 北寄貝(日本人稱為Hokkigai)
日本的北寄貝分佈在日本東北部,以北海道、青森縣、
福島縣、宮城縣為主要產地。
北海道的苫小牧市是全日本北寄貝產量最高的地區。
苫小牧漁業協會規定,只有直徑9厘米以上北寄貝才能捕撈,
產卵期(5~6月)禁止捕撈,只有品質優良的北寄貝才能出貨
越南玻璃虎蝦刺身(20隻)38元,含豐富蛋白質
解凍後可配泰式辣醬汁或豉油芥末,提升虎蝦的鮮甜味
以上講這些刺身,店舖講可以解凍之後即食
由於我不知已雪藏多久,我自己不會當刺身吃啦
我建議用韓國醬料醃製,然後去bbq
或用濃湯去火鍋,那麼就可以去除雪味
智利熟藍青口, 28元40隻 ,獲可持續發展海產BAP認證
原產智利藍青口,生長於無污染水域無雜質,
含天然蛋白質及omega3,低脂低碳水化合物,清新健康
解凍並翻熱後稍加調味就成為各種不同的口味
你可以先用牛油,以中火至細火煮熟洋蔥和蒜頭
放入百里香、月桂葉和白酒,煮香湯汁,再放入青口
加蓋焗6至10分鐘至青口全開。攪入牛油和芫茜,
再用鹽和黑胡椒調味。熄火,上碟並配以法國麵包享用。
原味白蜆, $28,跟青口煮法一樣
印度東風螺, 38元, 燒滾一鍋水,花螺拖水約5分鐘,
倒出後以清水沖洗,在鑊上加入3湯匙油及1湯匙花椒粒,
煮至油滾,轉小火煮2分鐘,隔去花椒粒
原鍋花椒油加入薑、蒜、乾辣椒,中火爆香,
約1-2分鐘,就好好味呵
這個香草豬手600g, 已經醃好了,39元超抵食
可以放入氣炸鍋200度30分鐘,就完成了
蟲草花鴨腿湯,28元 ,近排我掛住剪片冇時間煲湯
所以就買這個回家試試, 首先就剪開個包裝袋
跟住我沒加水,原包放落去個煲入面,滾八分鐘
煲的時候,我就將肉拆散少少,更加容易入味
和快些滾透,試試味道如何呢,
成隻鴨腿呵,聞就幾香呀 ,鴨腿肉還可以, 幾淋滑
還有少少鮮甜肉味,湯好像鹹了少許,
如果你們用來做湯飯,就不需加水
如果你們怕咸,可以加四分之一柸的水去煲
我還加了豉油辣椒醬,這個辣椒醬是印尼的,都好辣呵
肉幾好味,材料有蟲草花、紅蘿蔔、馬蹄、紅棗、
飲得出用雞骨豬骨煲、除了鴨腿之外,紅棗好鮮甜
由於是一早煲定了,紅蘿蔔和馬蹄,有些梅,
但只售28元,不過我如果下次有時間
都是喜歡可自己煲的老火湯
但如果你真的冇時間,這些也是一個好方便的方法
西班牙白毛豬火腿(12個月風乾熟成)
包裝盒上寫上Serrano這個字,Serrano 是山脈地帶的意思
以前風乾白毛豬真的要上山呵,
用自然山風將肉身內所含的水份帶走。
如今現代化的科技便可複製這傳統技術,
令到這種製腿過程設置在西班牙任何一個地方了。
但高品質的白毛豬還是採用傳統自然風乾技術,
白毛豬火腿風乾時間較短,
一般風乾醃製由 8 個月至 24個月不等。
一般超過 12個月的便是上好品質。
白毛豬火腿味道沒有黑毛豬火腿强烈,可配襯的食物較多
簡單配以麵包、蜜瓜、芝士,或做 salad都好吃。
全球 20 多種鱘魚當中,只有 3 種鱘魚,
分別是:Beluga 、Oscietra、Sevruga 的魚卵,
才有資格煉成魚子醬;而這 3 款魚子醬的等級,
再有高下之分。這個48元,一般超市見到嘅罐上寫住Lumpfish
一定非正宗的魚子醬,魚子醬食法好多人跟toast、
麵包、餅乾搭配。食魚子醬通常會飲香檳和vodka
鹽度多寡亦可分辨魚子醬等級, 魚子醬等級除了以魚卵種類來分
鹽度高低,也可見魚子醬高下。
為免破壞高素質真味,鹹度就愈少,
鹽量一般不會超過 5%。所以,按照鹽度份量的多寡
可辨出魚子醬等級。松竹梅白壁蔵「澪」有氣清酒,
這殻清酒由著名清酒廠寶酒造在2011年研發,
採用較低溫發酵技術,只有5%酒精度,在日本好受歡迎
清爽的口味加冰享用,出面賣69元 ,現售60元
Macaron 是一種用蛋白、杏仁粉、白砂糖和糖霜
所做的法國甜點,通常在兩塊餅乾間夾有水果醬或牛油等內餡
不過這隻是比利時的,心太軟朱古力蛋糕,
外層是細細個朱古力味海綿蛋糕,入面包住朱古力漿。
放入焗爐或氣炸鍋焗一會,好讓裏面的朱古力融掉,
一切開蛋糕,朱古力漿就會慢慢流出來。
D24榴槤糯米糍,由馬來西亞生產的榴槤糯米糍,
餡料以足份量的優質 D24 熟榴槤肉製成,榴槤味濃,
口感軟滑,味道甘甜可口。
北海道千層蛋糕 (紅豆綠茶味),這個我介紹過了
吉列虎蝦 (10隻入)採用天婦羅麵衣來製作外層,
又可以放入氣炸鍋,我買了這個日式炭燒雞腿串,35元十串,
近排掛住剪片, 太忙忘記進食, 夜晚做宵夜
下午做小吃都最適合,徒冰箱拿出來 ,不需溶雪
用氣炸鍋七至八分鐘就可以食了,當然微波爐焗爐都ok啦
讓我入房剪下片先, 好快就七分鐘啦, 簡單方便
一拉開氣炸鍋就已經聞到香噴噴, 吃落味道試試如何啦
為了扮自己偽旅行 ,我這個在aeon topvalu買的日式黑胡椒
肉質爽嫩多汁;味道有日式炭燒專用的甜醬, 和式風味 ,
這裏都有Pacific West 的香酥炸魚手指
一包10條,用空氣炸鍋160度12分鐘,OK食得
韓國樂天美式大熱狗, 這些好簡單放入氣炸鍋就得啦
四海魚蛋 黑松露味魚皮餃 10粒,
餡料選用新鮮的豬肉,魚餃大小適中
豬肉餡料足夠,好像一隻元寶脹卜卜
加入珍貴雲南黑松露和進口芝士
芝士的味道就濃郁滑溜,輕輕配以清淡的黑松露味,
好食?一點也不膩,我簡單用些雞湯粉煲個湯底,
四至五分鐘就食得,男山清酒北海道雪山之水釀造而成,
1.8L, 度 數:15%(V/V)
原 材 料:稻米,山泉水,釀造酒精,
男山酒造從日本寬文年間(約300年前)在伊丹已開始釀造清酒,
江戶時代起﹐很多歷史文獻已記載男山清酒受到很多日本名人歡迎﹐
根據日本歷史記錄﹐在日本江戶時代初期(1733年) ﹐
男山清酒已經是幕府德川將軍家族的御用膳酒。
而男山在當時等同日本清酒的代名詞,
多年來在日本國內和國際的酒評比賽中獲獎無數。
陳皮魚蛋(約20-30粒入 200g), 19元,
明太子釀雞翼手羽餃子 (10隻), 鹵水乳鴿35元
這個抵食,店裏還有好多其他食品
做個總結0巴, 這間店舖非每一樣食品都是最平
但平的都有些選擇, 至於食物質素就一般啦
我覺得現在逆市,都會有好多人想買平東西, 如果大家喜歡
你自己上網看看他們的網頁啦,我將條結連放在留言置頂啦
又來到是咁的環節,有一位老人家婆婆
聽朋友介紹一位中醫,看完正想搭車回家啦
行吓行吓,突然間給她遇到一班女人,
其實這裹是紅燈區來的,但阿婆非這邊住客
所以不太熟路,這班女人一字排開企在街上,阿婆就好好奇
以為這些女人是否排隊等派禮品
多口問了其中一位阿姐: 嘩,那麼多人呵,
是否有禮品派呀?阿姐等著嫖客,求其回答阿婆:對呀對呀
阿婆又問阿姐:派些什麼呢?
那位阿姐等不到客人,已經好不耐煩
求其諗住講個答案敷衍阿婆就算啦: 對呀,派糖呀
嘩,有糖派呀, 都好,阿婆覺得有便宜不要蝕底,
就跟住她們排啦
誰知掃黃組煞到,全部拉返警局
到落口供的時候,其中一個警察好奇問阿婆
嘩,阿婆,你老到牙都甩掉了,為何跟他們一起企呀?
阿婆就有點不服氣,跟警察這樣說:
你後生仔識咩呀?
我還可以含的嘛!88。??????????
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原文字幕
嗨大家好
我是Ashlee
歡迎來到我的頻道
今天這期減脂呢我們想要討論的是營養品
現在先準備喝pre-workout
然後我今天喝的是新產品The pump
Orange&Mango我覺得很好喝
喝起來讓我手腳很癢
就會有一種很想給他狂炸死的感覺
在去健身房的路上
好喝The pump
我們應該在訓練前半小時喝 對不對
對啊
半小時到一小時之前
我每次都太晚喝
所以每次都是訓練到後半段才開始有感覺
今天要練什麼
我們今天要跑神力女超人
第六週的Day2是上肢訓練
但是因為昨天我們回到家太晚太累
然後吃太飽
所以昨天的day1練下肢
我們沒有練
所以今天呢我們就會連跑上肢跟下肢
市面上的營養品擺擺種到底哪一些真的有用
哪一些有待觀察
就讓我們挑出幾個比較常見的營養品做討論
第一個是肌酸
肌酸是目前擁有最多科學文獻證明
可以有效提昇運動表現的一個營養品
研究證實呢透過補充肌酸增加肌肉中的肌酸含量可以提升力量
有助於提高高強度的運動表現
特別是需要高強度的運動項目也可以緩解疲勞
此外呢補充足夠的肌酸除了可以增加肌肉量
提升力量
也可以幫助減少脂肪組織
肌酸可以透過肉類魚類等等去攝取
雖然大量的使用這些食物可以補充到肌酸
但也很有可能會同時補充到
過多的脂肪跟蛋白質
所以透過直接補充肌酸營養品就是一個很好的選擇
而肌酸也存在它的副作用
它會讓你的體重上升
不過大家別擔心他讓體重上升並不是長脂肪
他說讓你的身體水分變多
所以你體重機上的數字就會往上
但是呢這個不用擔心
當你補充肌酸到一定長的時間之後呢
你的身體就會得到平衡
這個時候你的體重就不會繼續的無限上綱
在來呢是葡甘聚醣
它是從魔芋裡萃取的一種水溶性纖維
它會大量地吸收水分
當它體積變大在你肚子裡的時候
你就會有飽腹的感覺
進而降低你想要吃東西的慾望
減少熱量的攝入
達到減脂的效果
而且它是
它也可以減緩葡萄糖在人體中被吸收的程度
再來一個呢是大家很常聽到的BCAA
BCAA是支鏈氨基酸
是人體的必需氨基酸
也就是人體無法自行合成
必須透過食物來獲得
那裡面包含
富含BCAA的食物像是
那它主要的作用跟功能它可以在人體內促進蛋白質的合成
氨基酸可以快速的被肌肉吸收
迅速提供肉養分幫助肌肉合成
它也可以刺激生長激素等合成代謝激素的釋放
此外呢同時攝取碳水化合物可以有助於
提升訓練表現跟減少體脂肪
在訓練中的時候攝取可以延緩肌肉疲勞的產生
在高強度的訓練後攝取
它可以抑制肌肉蛋白分解來促進肌肉生長
HMB它是亮氨酸的一種代謝產物
可以降低肌肉分解
但是部分研究顯示有效部分顯示沒屁用
左旋肉鹼
Carnitine它是氨基酸的近親
可以提高蛋白質的合成
在運動方面它可以
至於減脂的效果呢
搭配有氧運動的話
可以降低血脂跟體脂
尤其是血脂跟體
高於正常水準的人特別有效
促使你體重下降
左旋肉鹼通常來自
最適合補充左旋肉鹼的人
我自己會在訓練或是有氧前半小時作補充
再來呢是咖啡因
它來自於可可咖啡或是茶等等
通常會建議在運動前的時候服用
哇聽起來好神奇喔
再來呢是 CLA共軛亞油酸它是天然存在的
搭配運動訓練的情況下
它通常存在於乳製品和肉類食物當中
雖然它可以透過以上講的這些食物獲取
但是你獲得的時候就要避免攝取過多額外的熱量
再來呢左旋谷氨酰胺
有夠難念
左旋谷氨酰胺被視為
意思就是在高壓的情況下
或是高強度的訓練下才被需要
那人體自身只能產生少量
大部分需要從日常的飲食中去攝取
像是大多數的肉類魚類乳製品中會含有大量的谷氨酰胺
而在蔬菜和豆類中則較少見
它的功能是減脂期的輔助性營養品
但這個部分較少研究證據支持
補充足夠的谷氨酰胺
可以防止高強度訓練中可能流失的肌肉
配合高強度運動可以促進肌肉的生長
我本來就很討厭練二頭
然後看我的手
就我在拉的時候就是感覺皮在二度的拉扯
所以今天不練二頭了
再來最後一個白腎豆
它還有一個名字叫白芸豆
它是從天然的食物中提取
可以有效地抑制
的作用
減少碳水化合物跟澱粉的分解
減少人體對葡萄糖的吸收
它很適合偏愛澱粉或是醣類但又很想要減脂的人
但是知識的研究很少
大家就參考就好
今天練得怎麼樣
好累喔
我們剛才練完上肢然後沒有休息的
直接接下肢
其實剛才中場的時候我一直暗示他們說我們是不是應該中場休息一下
去補充點熱量
然後他們兩個都很不賞臉
所以我們就連續的把這兩個workout練完
然後現在的狀態就是一種很喘
然後很厭食
像我去剛才繳費的時候
前面就有一個女生不知道她在慢什麼
我就很想把推開說可以讓我趕快回家吃飯嗎
各種很北宋的感覺
這種狀態應該要兩個小時
然後吃完飯就會恢復
你想好等下吃什麼了嗎
我想等一下先去買蔬菜
然後吃地瓜
你要吃什麼
今天是yishu大廚上下廚
沒有啊他應該是現成的吧
好想喔可不可以拜託拜託
好好可以
OK好
趕快回去吃飯吧
好走
即使很多科學證據顯示以上分享到的一些營養品
都有一定的功效
但是存在個體差異
不一定每一個人都會獲得相同的效果
所以建議大家都可以嘗試看看看
看哪一種營養品適合你觀察身體的變化
看它是否真的可以有助於讓你達到目標
切記在嘗試任何營養品之前
請詳細的閱讀產品的成分
如何使用適合的人群
不適合的人群以及攝取量是多少
再作服用以降低風險
還有呢減脂最關鍵的其實還是熱量赤字
這些營養補充品充其量就只是一個輔助品
不要過度的依賴
還是要配合運動及飲食
才可以達到最好的效果
最後祝大家都減脂順利
減脂成功
別忘了分享給你需要的朋友
謝謝你看到現在
我們下次見
peace
#營養品#補劑#28天減脂計畫 #神力女超人
低 碳 面包 在 Liang Bricks Youtube 的精選貼文
無麵粉 熱量直接砍半的低油低糖蛋黃酥 🥮
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一般傳統的那種裡面包紅豆沙的蛋黃酥像這樣圓圓的一小顆熱量高達300大卡以上!!超過相當於一碗飯的熱量!!而且幾乎完全沒有什麼好的營養價值,
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但是這次自己做的蛋黃酥,平均下來一顆的熱量只有161大卡!! 碳水 11 g , 蛋白質 4g , 脂質11g,相較於外面賣的熱量直接大砍半!!重點是健身、有在飲控的人也可以吃👍 因為這些原物料都是非常健康的食物
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外面之所以熱量會這麼高的原因是因為他們的蛋黃酥都是用大量豬油、麵粉、糖、鹹蛋黃下去做,而且鹹蛋黃是加工食品,本身的鈉含量超高!!膽固醇也比雞蛋高出將近三倍!!
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但這次我把整體油脂含量降低,並且完全不需要麵粉!!也不用熱量高的鹹蛋黃,一樣能做出酥酥口感的蛋黃酥喔!!😍
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🔹要準備的食材分成兩部分
🥮外皮材料
杏仁粉 120g
無水奶油 35g
赤藻醣醇 25g
蛋 一顆
🥮內餡材料
三色藜麥
地瓜 200g
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這是第一次嘗試做健康低熱量版本的月餅,沒想到吃起來真的超香!!!
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本來以為沒有用豬油下去做的關係會沒那麼酥跟香,(因為在外面市面上吃到的會比較香的原因是很多都用「豬油」下去做,但是相對起來真的很不健康,因為豬油裡的飽和脂肪酸非常高)
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把豬油和高碳的麵粉改用杏仁粉和無水奶油下去做,反而咬下去有濃濃的奶香和堅果杏仁的香味🤤🤤~~吃起來也完全不會膩口
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這次用的藜麥和無水奶油都在我的個人資訊欄裡找的到~ 想看無水奶油的其他料理作法可以看我上一篇文章哦!無水奶油是含有豐富的短鏈與中鏈脂肪酸,由於它們不需要膽汁或胰脂肪酶分解,因此更容易被消化吸收、快速提供能量,
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🔹先說不一定非得要用到無水奶油做,家裡如果有其他比較 健康的油脂也可以使用喔!!
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像是酪梨油或是椰子油,但是相對吃起來口感就沒那麼酥鬆,會比較偏軟一些喔