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《麻省理工科技評論 MIT Tech》8/1
* 【改善空氣污染能降低患阿茲海默症風險】
根據 7/26 日在美國丹佛舉行的 2021 年阿茲海默病協會國際會議上發佈的多項研究報告，改善空氣污染會改善認知功能，降低阿茲海默症風險。此前報告曾顯示，長期暴露於空氣污染與阿爾茨海默病相關腦斑有關。而此次會議是第一次累計證據表明，減少污染，特別是空氣中的細顆粒物和燃料燃燒產生的污染物，與降低全因失智症和阿茲海默症風險有關。
* 【MIT科學家研究了如何減少一次性口罩對環境的影響】
據估計，COVID-19大流行期間每天產生多達7200噸的醫療廢物，其中大部分是一次性口罩。近日，麻省理工學院（MIT）的一項新研究指出，通過採用可重復使用的口罩可以大大減少這一損失，該研究計算了幾種不同的口罩使用方案的財務和環境成本。研究人員表示，完全可重復使用的硅膠N95口罩能更大程度地減少浪費，而他們現在正致力於開發這種新型口罩。目前，這項研究已經刊登在《British Medical Journal》上。
* 【新發明的的尿液或血液測試方法可以發現腦腫瘤】
劍橋大學的醫學研究人員開發了兩種新的測試方法，能夠檢測最惡的腦癌膠質瘤。使用新開發的測試可以在病人的尿液或血漿中檢測到腫瘤，這也是世界上第一個此類測試方式。
* 【歐洲科學家開發出可低成本製造發光材料的新技術】
劍橋大學和慕尼黑工業大學領導的研究人員發現，通過將一種材料的每 1000 個原子中的一個換成另一個，他們能夠將一種被稱為鹵化物鈣鈦礦的新材料類發光體的發光能力提高兩倍。該發現有益於製造更有效的低成本發光材料，這些材料具有柔性，並可使用噴墨技術列印。相關研究發表於《美國化學會志》。
* 【哈佛科學家發起伽利略項目，致力尋找宇宙中的外星科技文明】
哈佛帶領的一支科學家團隊，已經發起了一個旨在宇宙中尋找外星生命證據的伽利略項目（Galileo Project）。結合地面望遠鏡、人工智能等方案，這項研究將著重於外星智能的物理例證，而不是源自遙遠文明的電磁信號。
* 【科學家發現潛在療法能提高人類免疫系統在體內搜索和消滅癌細胞的能力】
近日，南安普敦大學和米蘭國家分子遺傳學研究所的研究人員發現了一種潛在的治療方法，可以提高人類免疫系統在體內搜索和消滅癌細胞的能力。研究人員表示，他們已經確定了一種限制調節免疫系統的一組細胞的活動的方法，這反過來可以釋放其他免疫細胞來攻擊癌症患者的腫瘤。目前，這項研究已經發表於《PNAS》。
* 【美國研究團隊在太陽能制氫方面獲得新突破】
數十年來，世界各地的研究人員一直在尋找利用太陽能來制氫的關鍵反應方法，即如何將水分子分解成氫氣和氧氣。儘管大多數努力以失敗而告終，且少數成果也面臨著成本過高的尷尬。德克薩斯大學奧斯汀分校的一支研究團隊，還是設法找到了一種通過厚二氧化硅層來創建導電路徑的方法來有效從水中分離氧分子。該方案能夠低成本地運用，並擴展到大批量生產流程中。有關這項研究的詳情，已經發表在近日出版的《Nature Communications》期刊上。
* 【現近 20% 的原始森林景觀與採礦、石油和天然氣等採掘業特許地相重疊】
國際野生生物保護學會(WCS)和世界自然基金會（WWF）的一項新研究顯示，近 20% 的熱帶原始森林景觀（IFLs）與採礦、石油和天然氣等採掘業的特許地相重疊。重疊的總面積約為97.5萬平方公里，大約相當於埃及的面積。採掘業特許地與熱帶國際森林公園重疊最多，佔總面積的 11.33%，而石油和天然氣特許地的重疊面積佔總面積的 7.85%。該研究發表在《森林與全球變化》上。
* 【MIT研究人員用紅外攝像機和人工智能來預測「沸騰危機」】
最近，麻省理工學院（MIT）核科學與工程系的研究人員，通過訓練一個神經網絡模型來預測「沸騰危機」。研究人員表示，該模型能夠從具有不同形態和潤濕性（或吸濕性）的表面上的氣泡動力學的高分辨率紅外測量中預測沸騰危機的餘量（即偏離核沸騰比，DNBR）。這項研究成果或將應用於冷卻計算機芯片和核反應堆。目前，該研究已經發表於《Applied Physics Letters》。
* 【英國研究人員使用一種創新方法來「逆轉」與年齡有關的記憶衰退】
英國研究人員的一項新研究提出了一種創新的方法來治療與年齡有關的記憶衰退。臨床前研究顯示，通過「操縱」大腦中被稱為神經元周圍基質網絡(PNNs)的結構組成，可以逆轉衰老小鼠的記憶衰退。
* 【中國科學家利用簡單的 RNA 微調讓馬鈴薯和水稻產量提高 50%】
北京大學的研究小組將一種叫做 FTO 的單一基因插入到馬鈴薯和水稻植株中。由此產生的植物是更有效的光合作用者，這意味著它們長得更大，產量也更高 —— 在實驗室中產量提高了 3 倍，在田間產量提高了 50%。它們還能長出更長的根系，這有助於它們更好地忍受乾旱。
* 【歐盟提出一攬子應對氣候變化方案】
歐盟委員會近日提出應對氣候變化的一攬子計劃提案，旨在實現到 2030 年歐盟溫室氣體淨排放量與 1990 年的水平相比至少減少 55%，進而到 2050 年實現碳中和的目標。這份提案涉及交通、能源、建築、農業和稅收政策等諸多領域，具體內容包括收緊現有碳排放交易體系，增加可再生能源的使用，提高能源效率，盡快推出低碳運輸方式及相關配套基礎設施和燃料，制定與脫碳目標相一致的稅收政策等。
* 時間晶體即將誕生？當地時間 7 月 28 日，谷歌在一篇預印本論文中表示，其首次使用 「懸鈴木」 （Sycamore）量子計算機創造出了 「真正的時間晶體」。
參與該研究的科學家超過 80 人，分別來自Stanford 大學、普林斯頓大學、MIT 和德國德累斯頓馬普固體化學物理學研究所（德累斯頓）等科研院所，論文標題為《在量子處理器上觀測時間晶體的本徵態序》（Observation of Time-Crystalline Eigenstate Order on a Quantum Processor ）。
* 【新分子圖譜揭示腦細胞發育軌跡】
瑞士洛桑聯邦理工學院（EPFL）和瑞典卡羅林斯卡學院的研究人員首次繪制了胚胎大腦細胞在成熟過程中遵循的遺傳和發育軌跡。這份分子圖譜不僅可幫助人們識別與神經發育狀況有關的基因，確定腦癌中惡性細胞的來源，還可以作為評估實驗室中乾細胞產生的腦組織的參考，同時能改進神經退行性疾病的細胞替代療法。相關研究發表在近日的《自然》雜誌上。
* 【液體填充光纖設計可實現更可靠的數據傳輸】
瑞士 Empa 研究所的研究人員開發了一種光纖，該光纖由連續的液體甘油芯和透明含氟聚合物護套組成。這種光纖以光脈衝的形式傳輸數據的能力跟固體塑料光纖差不多，另外它還擁有更高的抗拉強度。
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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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市面上許多 4K 電視配備最新 Google Android TV 9.0 版本
它的操作方式很像 Android 手機，又有那麼一點不同
這次用 Panasonic 全球首款搭載 Android TV 的 HX650W
來示範幾個 Android TV 的使用技巧
開機設定、無線傳輸、VPN 還有完整開啟 Dolby Vision 的注意要點
::: 章節列表 :::
0:35 手機搞定初始設定
1:41 下載國外限定 App
2:44 解放杜比視界
5:06 iOS 鏡像投放
5:32 Google 聲控指令訣竅
6:20 加快顯示速度
7:09 最後總結
::: Panasonic HX650W 規格 :::
顯示器尺寸：55”
無底座尺寸：1,227 x 706 x 92 mm
含底座尺寸：1,227 x 757 x 234 mm
重量：含底座： 11.3 kg / 無底座： 10.9 kg
VESA 孔距： 200 x 200 mm
面板背光：直下式 IPS 60Hz 10bit (8bit+ FRC)
解析度：3,840 × 2,160
廣色域：約 100% Rec.709
亮度：350 nit
靜態對比：1,200 : 1
反應時間：8 ms
影像處理：四核心影像處理系統
輸入端子：HDMI 2.0 ( HDCP 2.2 ) x 2 / HDMI 1.4 ( HDCP 2.2 ) x 1 / USB 2.0 x 1 / USB 3.2 Gen 1 x 1
音源輸出：光纖輸出
HDR 規格：HDR 10 / HLG / Dolby Vision
揚聲器：10 W + 10 W
音效：V – Audio
音訊回傳通道：ARC
作業系統：Android TV 9.0
記憶體 / 儲存空間：2.25 GB / 16 GB （實際使用可能較少）
WiFi：2.4 GHz
RJ-45 乙太網路：10 M / 100 M
藍牙：5.0
出廠產地：台灣
原廠保固：三年
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