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線上會議形式進行「高雄市-雪蘭莪州雙邊城市會談」 拓展雙邊交流與商機

今日下午透過線上會議形式，與馬來西亞雪蘭莪州政府行政議員兼工商常務委員會主席拿督鄧章欽共同主持「高雄市-雪蘭莪州雙邊城市會談」，馬來西亞的雪蘭莪州，是近3年來馬國最受外資青睞的投資熱區，早在今年3月，我即透過2021智慧城市論壇，與馬來西亞雪蘭莪州展開Government to government (G2G)的城市對談，為彼此帶來相當好的城市互動經驗，也為深化城市交流締造契機。

此次除與雪蘭莪州政府進行城市對談，也與馬來西亞各公會(如馬來西亞製造商聯合會、馬來西亞電器業公會、馬來西亞台商聯合總會等)等業者，進行「雪蘭莪州與高雄市公會與企業圓桌會談」，顯見馬來西亞商界對於與高雄進行合作及產業投資，抱持濃厚興趣，也認為雙邊的貿易交流，將是攜手搶攻廣大市場及商機的絕佳起點，我樂見這樣的城市對談能持續，除能提升高雄的國際能見度，更因建立G2G到B2B的溝通渠道，而為大南方、新南向計畫增溫。

感謝台灣加工出口區電機電子工業同業公會吳宗翰總幹事、亞灣5G AIOT專案辦公室陳幸雄主任、日月光公司李政傑副總經理、華泰電子王金秋資訊長及佐臻科技梁文隆董事長，以及馬來西亞各大公會(如馬來西亞廠商公會（FMM）等)及LBI Capital Berhad、 Fushionex MD of New Technologies等150多家廠商機構，一同參與此次線上會議，成功讓會談雙方進一步瞭解彼此的投資優惠政策，同時向馬來西亞介紹高雄智慧城市發展的應用，增進雙方於科技產業發展需求面及應用面的瞭解。

此外，我也邀請雪蘭莪州政府，因應2022年智慧城市展在台北與高雄「雙主場」舉辦模式，屆時能組團來到高雄共同參與交流；拿督鄧章欽亦當場邀約高雄市組團參與今年11月18-21日於馬來西亞舉辦的雪蘭莪州國際商務高峰會議，如此互惠友好的交流模式若能常態性建立，將使高雄與馬來西亞的業者及產業工會，透過智慧城市的發展經驗交流，深化與東協國家的夥伴關係，為高雄與新南向城市的交流奠定基礎。

鴻海、比亞迪、IDM風雲會　布局第三代半導體逐鹿中原
電子時報00:06何致中／綜合報導

新世代半導體發展趨勢風起雲湧，醞釀20多年的氮化鎵(GaN)、碳化矽(SiC)並非嶄新的「黑科技」，但隨著無線通訊技術、充電技術越來越需要具「高功率密度」特性的寬能隙(WBG)元件，GaN、SiC等明顯優於主流矽基(Si-Based)半導體的性能備受重視。

特別是在「未來車」相當有機會成為下一個資通訊產業革命的主戰場的此刻，欲想在電動車卡位的龍頭集團業者無不摩拳擦掌。除領頭的國際IDM大廠包括英飛凌(Infineon)、意法半導體(STM)、Cree、羅姆(Rohm)等業者外，中系功率半導體與電動車大廠比亞迪集團，以及台灣EMS龍頭的鴻海集團，紛紛著手對於SiC、GaN領域更深遠的布局藍圖。而針對近期包括兩岸、海外等龍頭大廠布局狀況，以下為DIGITIMES所作整理。

IDM廠轉向8吋廠生產　凸顯領跑者角色

儘管台系業者包括鴻海、中美晶、台積、聯電、富采投控、漢民、穩懋等，力求大打跨界集團戰儘速合縱連橫。惟領跑的國際IDM大廠「轉進8吋晶圓廠」生產已然增速，包括意法、羅姆等，近期英飛凌也宣布與Panasonic共同量產8吋矽基氮化鎵(GaN-on-Si)新品，預期2023年上半新品將進入市場。

而此舉正是力圖突破目前第三代半導體元件價格明顯高於矽基元件2~3倍的主要方向之一，目前主流的6吋廠產能也不足以因應未來被廣泛應用於3C充電領域的GaN-on-Si元件。

英飛凌大中華區總裁蘇華、意法亞太區副總裁暨台灣區總經理Giuseppe Izzo等也公開指出，第三代半導體領域IDM大廠們已經卡好最佳位置，GaN、SiC的市場接受度目前看來也比預期快。

IDM廠在技術、產品組合、整體解決方案都相當完整，甚至是第三代半導體在材料以外的各種電源IC週邊包括驅動器、MCU等全方位配套策略，目前恐怕仍是寬能隙元件領域發展最全面的主力。

比亞迪、鴻海各自出招　共逐EV、第三代半導體大計

鴻海總裁劉揚偉於SEMI論壇中指出，EV將持續替第三代半導體的SiC、GaN鋪路，未來也可望成為一座「新護國神山」。

新世代化合物半導體潛力高　新護國神山待醞釀

事實上，化合物半導體也包括一般稱為第二代半導體的砷化鎵(GaAs)、磷化銦(InP)等等，穩懋副董事長王郁琦指出，化合物半導體繼5G RF應用、手機用3D感測應用等，後續包括未來的6G、衛星通訊、車用光達(LiDAR)、生物辨識等，在在都需要更多的化合物半導體，也將成為次世代半導體關鍵之一。

整體來看，舉凡光學元件、充電元件、通訊元件等，囊括寬能隙材料的第三代半導體潛力持續被市場重視，而不管是業界老鳥或集團新兵，組隊大打世界盃的風雲集結態勢為現在進行式，更可能往國家產業戰略方向角度前進，這也回應鴻海總裁劉揚偉所述，台灣已經在矽半導體享有高度成就，如何複製到剛起步的第三代半導體，打造一座「新護國神山」，更是未來產官學研界重點任務。

隊長資料整理：

TrendForce示，2021 年各國 5G 通訊、 消費性電子、工業能源轉換及新能源車等需求拉升，驅使基地台、能源轉換器（Converter）及充電樁等應用需求大增，第三代半導體氮化鎵（GaN）及碳化矽（SiC）元件及模組需求強勁。氮化鎵功率元件成長幅度最高，預估今年營收將達8,300萬美元，年增率高達73%。據TrendForce研究，氮化鎵功率元件主要應用大宗為消費性產品，至2025年市場規模將達8.5億美元，年複合成長率高達78%。前三大應用占比分別為消費性電子60%、新能源汽車20%、通訊及資料中心15%。據TrendForce調查，截至目前有10家手機OEM廠商陸續推出18款以上搭載快充的手機，且筆電廠商也有意跟進。
全球SiC功率市場規模至2025年將達33.9億美元，年複合成長率達38%，前三大應用占比將分別為新能源車61%、太陽能發電及儲能13%、充電樁9%，新能源車產業又以主驅逆變器、車載充電機（OBC）、直流變壓器（DC-DC）為應用大宗。

漢民科技集團，控股公司。打入華為5G基地台供應鏈。
旗下「嘉晶」(61.2%)為國內前二大磊晶矽晶圓供應商。
旗下「漢磊科技」(100%)為國內最大功率/類比IC晶圓代工廠、全球第九大矽磊晶圓廠，生產MOSFET、IGBT及二極體。
4吋廠600~1200V SiC SBD/MOSFET已量產。
6吋廠1700V SiC SBD/MOSFET已量產

SiC晶圓薄化可達100微米。
因應5G、電動車應用帶動功率半導體需求，研發WBG寬能隙材料的GaN氮化鎵、SiC碳化矽製程，漢磊旗下三座晶圓廠都已通過車規認證並量產。
去年EPS-1.64元。今年上半年EPS 0.07元轉虧為盈。
今年7月營收6.31億元續創新高，月增4.43%、年增41.08% 八月營收再創新高

漢磊布局化合物半導體超過10年，這將是未來營運主軸，近2年策略上正往氮化鎵、碳化矽、車用MOSFET、二極體、靜電保護等TVS等5類別發展，特別鎖定車用相關，今年已看到成效，由於碳化矽與氮化鎵產品價格比一般半導體高，對漢磊營收或獲利都會有幫助。漢磊下半年到明年上半年營運展望皆樂觀，因為還有很多客戶排隊要產能，「客戶追單仍多，產能滿到年底沒有問題」。惟上半年剛虧轉盈，EPS還未顯現，
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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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第93屆 #奧斯卡頒獎禮 於香港時間今早8時舉行，電影《#浪跡天地》成為今年奧斯卡頒獎禮大贏家，同時奪得最佳電影、最佳導演和最佳女主角獎項；香港電台再有人事變動，助理廣播處長 #周國豐 亦已請辭；#張繼聰 都惜到囡囡燶，又話Karina令他佢有初戀感覺，但阿聰呢日就面對危機⋯⋯

27/4/2021
#林芊妤（Coffee）之前被邀請拍電影，但為咗照顧囝囝而拒絕，近日佢終於被打動，決定參與拍攝；#黃澤鋒 囡囡 #黃熙恩 生得精靈可愛，#小黃妃 牙牙學語嘅聲音超得意；#李光洙為綜藝節目《Running Man》主持咗11年，今日突然宣布退出節目。


28/4/2021
#陳茵媺 同囡囡 #Camilla 慶生，Camilla興奮得手舞足蹈，不過俾哥哥 #Nathan 搶鏡，勁搞笑；#無綫 今日舉行 #藝訓班 面試，副總經理 #曾志偉 話會以真人騷形式選拔新人，有啲似《#全民造星》喎； #洪天明 今年初返咗嚟香港，上星期又要返內地做嘢，大仔 #TJ 唔捨得爸爸，喊唔停口，睇見都傷心‥‥‥


29/4/2021
#周嘉洛 即將暫別《#愛回家》劇組，投入新戲《#痞子殿下》嘅拍攝工作，佢接受《#明周》訪問，透露「離家」心情；今日係 #英國威廉王子 同 #王妃凱特 結婚10周年紀念日，佢哋早前特登影咗一批靚相紀念「#錫婚」，恩愛到爆；#黎明 相隔10年，宣布7月再次喺紅館舉行6場演唱會，大家係咪好期待呢？


30/4/2021
歌手 #李明蔚 多年來一直癌魔搏鬥，今天佢嘅Facebook更新近況，感謝 #馬仔哥哥 #馬浚偉 送上嘅《#交換愛情》MV；無綫劇集《#愛美麗狂想曲》今晚就播出大結局，喺劇中飾演小三阿Yan嘅 #譚凱琪 大獲觀眾好評，Zoie透過《明周》感謝大家嘅支持。
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早前新樓盤開售，市場反應非常熱烈。《致富解碼》今集邀請到祥益地產總裁汪敦敬（Lawrance），介紹新書《龍市樓論》並分析龍巿模式，剖析香港2009年後至今的「新常態」樓市數據，助你配置 Smart Money 入市。

【第7集主題：#香港樓市】
主持：天窗文化集團 CEO 李偉榮、資深 iBanker 蕭少滔
業界嘉賓：汪敦敬 Lawrance（祥益地產總裁）
著名樓市評論員，從事地產代理業30 年以上，撰寫樓市評論文章20 多年，長期剖析樓市實況、置業財技和房屋政策。汪敦敬被譽為「預測最精準的樓市專家」，從2009年開始研究龍市理論，檢視香港樓市數據的十年印證，於新書《龍市樓論》闡釋龍市規律發展，「龍一」升市及「龍二」調整市如何交替出現，而總體呈現一浪高於一浪的勢頭。

00:00 本集精華
00:42 節目宗旨
01:43 嘉賓介紹
02:09 龍市是甚麼？
03:27 新書內文的QR Code有甚麼作用？
04:37 高現金流、低借貸率、供應不足、財富效應這四個因素，在2020年和2009年有否重覆？
10:50 市場帶有許多長期負面因素，為何仍對樓市抱樂觀態度？
12:29 住宅樓未來數月走勢如何？
16:40 有意移民的人對市場有影響嗎？
21:45 現時剛性需求強烈？
25:57 疫情和失業浪潮會否令分析出現滯後？

➤ 全新單元《iBanker見聞錄》，資深 iBanker 蕭少滔（Alex）暢談投行二三事。

【第2集主題：投資銀行上市角色】
蕭少滔（Alex）簡介：
擁有超過二十年企業融資專業經驗，涵蓋廣泛的投資銀行以及上市公司的管理工作。先前為星星地產（1560.HK）的獨立非執行董事，以及中國首控集團有限公司（1269.HK）之投資銀行部門董事總經理。另外曾於香港著名投資銀行主管資本市場部門業務，包括星展亞洲以及招商證券。企業管理方面，蕭先生曾任職越秀集團資本經營部副總經理，參與2005 年全球首個中國房託越秀房地產信託基金（405.HK）的上市工作，是資產證券化的專家、並出任越秀集團的各上市公司投資者關係主管。

蕭先生在香港中文大學工商管理系獲得國際工商管理學士學位，其後獲取法國政府獎學金負笈法國深造，取得法國巴黎高等商業學院頒發之金融碩士學位。

30:33 節目介紹
31:44 投資銀行如何分類？
32:50 國企到美國或香港上市時沒分國家隊，整個運作是如何？
34:22 銀行如何考量上市項目大小？
35:38 其他國家的企業在香港的活躍程度如何？
36:25 香港有多少投資銀行從業員？
37:17 香港對投資銀行有甚麼吸引因素？
39:02 投資銀行有沒有分類？

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#致富解碼 #汪敦敬

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新書介紹 ➤ 龍市樓論（汪敦敬）
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牛熊巿周期在樓巿不復見，香港樓巿的「龍巿模式」乘勢而起，
撥開雲霧，看通「龍巿」的升降規律，你的財富才能「飛龍在天」！

「龍巿模式」非常強勢，作者於書中詳細解說支持其運行的四大因素：
高現金流：資金續創新高，2020年是97年的5倍以上；
低借貸率：香港貸存比率低於1，遠較97年高位健康；
供應不足：整體一手供應下降及二手放盤量大跌；
財富效應：供滿樓人士、換樓客、「加按」套現等人再成樓巿新力軍。

作者亦傳授逾30年物業投資的真知灼見，提醒年輕人如何做好準備，捕捉「龍二」時機上車，才能成為擁有資產的贏家。另外，基建發展預視樓巿未來，作者亦分析香港未來多個大型基建，剖析值得預早部署的潛力區段，以佔盡天時地利人和，與龍共舞。

「《龍巿樓論》絕對是投資初哥及資深投資者的入巿秘笈！」—— #黎永滔 /百億舖王
「著作所彰顯的創見、膽識和自信，已足夠令人動容！」—— #王文彥 /中原地產創辦人
「匯聚了汪敦敬博士38年的地產智慧，讀完這本書，你就會明白甚麼是『書中自有黃金屋』！」—— #蔡志忠 /香港專業地產顧問商會會長

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強勢推薦

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【更多推薦影片】
➤ 科技股受美國總統大選影響？ | 嘉賓：譚新強： https://youtu.be/YJBhxBo1qKs
➤ 如何利用 FinTech 金融科技賺錢？ | 嘉賓：陳立德：https://youtu.be/OfAWOlWncL8
➤ 英國樓市尋寶圖，倫敦Zone 1、2以外的最佳選擇：https://youtu.be/kzDjuMVszBs

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《天禪》是一部融合了多種藝術手段，以禪茶文化為主題的大型多媒體交響音畫晚會，其多維表演空間組合成令人震撼的視聽效果和精美絕倫的藝術畫面。晚會長達 60分鐘，高潮迭起，讓人仿佛走進天人合一、夢幻神秘的天禪之境。每天在東部華僑城大劇院上演:滿目蔥蘢、飄飄灑灑的碧綠葉片，伴隨著美妙的音樂，從天際徐徐飄舞而來的綠茶仙子；飛瀉直下、蔚為壯觀的瀑布；深遠縹緲、夢幻離奇的太空……這就是東部華僑城大劇院大型多媒體交響音畫《天禪》帶給人們的奇妙視聽享受。“四項功能，三項第一”劇院開創景區演藝先河，對於東部華僑城人來說，在茵特拉根小鎮建一座高水準的綜合演出會議場所，編排一場美輪美奐的視聽盛宴，是他們的文化理想。東部華僑城建設一起步，決策層就經歷了長達數月的深沉醞釀，最後作出決定：建成一個創新型的多功能劇院，共具備四項功能：演藝功能、高端商務會議功能、大型宴會功能和展覽功能。在大山裡面修建劇場，是一件高難度的系統工程。東部華僑城大劇院的選址位置設定在深山之中，依山就勢體現了設計建設者的大膽創意和奇思妙想。走進劇場，人們會發現，劇場坐落於一片“原始山林”中，環境自然清新，人與山水和諧，仿佛置身在詩情畫意之中。舞臺兩端奔騰而下的瀑布，雄偉壯觀的岩石峭壁，烘托著東部華僑城文化中對自然的崇拜。東部華僑城大劇院擁有1300多席生態雅座和14套貴賓包廂。茵特拉根劇場的舞臺空間之大，超出人們一般的想像。舞臺長35米多，縱深有20多米，仿佛是一個可以將觀眾帶入到夢幻世界的巨大通道，大大增加了舞臺的視覺效果。舞臺頂部密密麻麻地安裝了幾十根吊架，吊架上掛滿了大型舞臺道具，這些道具均出自於中國舞美設計名家戴延年之手。
東部華僑城大劇院共有三項第一：
中國室內第一LED屏問世，劇場的高科技含量和工藝美學含量豐富。東部華僑城大劇院為人們提供強烈視覺效果的，當屬採用了目前最先進的大型LED屏。大劇場內以300平方米的“中國第一LED屏”作為舞臺背景螢幕，表現最美妙夢幻、最真實的地域、時間和生態背景，多媒體技術為遊客帶來絕無僅有的視覺震撼。當寬大的舞臺背景螢幕上綠葉鮮花片片飄下，觀眾仿佛置身其中時，那種如醉如癡的感覺會讓許多人陶醉。這是由12塊巨大的LED屏組合而成的背景屏，堪稱“彩電巨無霸”，高13米、寬23米，面積相當於近4個標準尺寸的羽毛球場地的總和，物理解像度達到450萬以上，大大刷新目前由美國拉斯維加斯愷撒皇宮室內顯示幕保持的133萬物理解像度的世界最高紀錄，建成後可視距離超乎想像，從理論上講，在8公里外都可以一睹芳容。原來，華僑城集團副總裁翦迪岸率領相關人員赴美國拉斯維加斯考察劇場和演出，一個大面積的背景屏配合音樂顯現各種效果，引起了考察組的關注。翦迪岸提出大膽創想——在東部華僑城劇場，利用多媒體技術取代傳統舞臺背景。於是，東部華僑城劇場項目組、康佳LED屏專案組和上海三思電子工程有限公司三方組成研發團隊。幾十位工作人員共同努力，在不到8個月的時間裡，完成了研發任務。據介紹，室內LED屏承擔舞臺效果演繹的作用，具有投資大、控制技術資料多、安裝調試難度大等特點。它的誕生過程凝聚了華僑城人的智慧和心血，體現了自主創新的強大力量。東部華僑城大劇院的音響系統全部採用全數位處理，資料通過光纖傳輸，抗干擾、損耗低，聲場均勻度和均勻覆蓋度都達到完美境地。劇場兩側的玻璃幕牆可開可閉，室內外可自然融合；劇場的座椅可全部自動收起，劇場轉眼間變成宴會餐廳，另外，劇院還引進了現代化時尚豪華的國際會議辦公台椅，為大型商務會議、國際型會議的召開準備了完備的硬體條件。多功能的用途在東部華僑城大劇院裡得到了完美的體現。整個茵特拉根劇場，就是一個藝術精品。為了鑄造這個精品，東部華僑城集結了設計領域、施工領域最具實力的企業。上海三菱公司負責電梯安裝，永利消防負責消防系統，中建南方負責劇場內裝飾。“中國第一燈光設計師沙曉嵐”攜手北京鋒尚世紀，專門負責舞臺燈光設計和安裝。江蘇華建承建了茵特拉根整個劇場的鋼結構和土建等工程。
“中國第一梁”
行業內的舞臺梁一般規格是在26米~28米長，而東部華僑城大劇院的大樑長達30.5米，堪稱“中國第一梁”。據悉，大樑的長度增加10%，演出的效果就可能放大到200%。整個舞臺上部的荷載就落在舞臺大樑上面。目前，台口大樑正在申請國家技術專利。擔任建設任務的江蘇華建表示，目前國內還沒有這麼高水準和高難度的箱體梁。這個大樑對劇場的演出效果提供了很大的協作和放大效應。（三）中國第一部“茶禪主題”的大型多媒體交響音畫《天禪》