美股重挫,聯準會 (Fed) 主席鮑爾出席歐洲央行金融論壇透露,供應鏈問題並沒有好轉令人沮喪,當前壓力預計將持續至 2022 年,通膨危機、債務上限、中國恒大違約等問題仍干擾股市。
美國各大指數仍在50日均線之下,先前較為強勁的科技股這兩天賣壓沉重,原本整理姿態最高的費城半導體指數跌幅最大;那斯達克指數跌幅次之,道瓊工業平均、標普五百等指數反彈,但仍疲軟,呈現弱勢行情,也就是弱勢族群將強勢族群下拉,靜候止穩。
弱勢股 : 艾司摩爾(ASML.US)跌7.6%,這是全球前二大半導體設備大廠,主要從事半導體設備的設計、製造及銷售,該公司)週三在網路法說會上宣布調高長期展望,但有分析師看壞整體半導體設備類股,主因景氣循環快要觸頂。
強勢股 : Dollar Tree, Inc.漲16.49%,該公司在美國及加拿大經營各種折扣商店,商品價格在1.00元,主要提供糖果、食物、保健、美容產品、日常消費用品、紙類、化學品、冷凍冷藏食品等,公司宣布計劃將更多價位稍高一些些的商品上架。
台灣加權指數昨天(周三)收在16855點,成交值3288億,跌355點,半年線失守,盤中並跌破9月22日的16838點,為弱勢盤,繼續維持低水位持股。
強勢股 : 千元股熄火;百元以上高價股以可寧衛、中碳、杏國等較突出,中低價股則有台肥、欣天然、華夏等輪動。
道瓊指數上漲 90.73 點,或 0.26 %,收 34,390.72 點。
那斯達克指數下跌 34.24 點,或 0.24%,收 14,512.44 點。
標普 500 指數上漲 6.83 點,或 0.16%,收 4,359.46 點。
費城半導體指數下跌 50.5 點,或 1.53%,收 3,263.8 點。
標普 11 大板塊有 7 大板塊上漲,公用事業、必需消費品和醫療保健收紅,材料、通訊服務和資訊科技領跌。
科技五大天王漲跌互見。蘋果 (AAPL-US) 漲 0.65%;臉書 (FB-US) 跌 0.31%;Alphabet (GOOGL-US) 下跌 1.09%;亞馬遜 (AMZN-US) 跌 0.45%;微軟 (MSFT-US) 漲 0.17%。
廉價零售商 Dollar Tree (DLTR-US) 暴漲 16.49%;波音 (BA-US) 上漲 3.18%;默克 (MRK-US) 上漲 2.41%;沃爾格林聯合博姿 (WBA-US) 上漲 1.29%;開拓重工 (CAT-US) 下跌 1.34%;高盛 (GS-US) 下跌 1.18%。
費半成分股淪陷。英特爾 (INTC-US) 跌 0.94%;AMD (AMD-US) 跌 1.15%;應用材料 (AMAT-US) 下跌 3.48%;美光 (MU-US) 下跌 2.00%;高通 (QCOM-US) 跌 0.48%;NVIDIA (NVDA-US) 跌 0.88%。
台股 ADR 僅中華電信獨強。台積電 ADR (TSM-US) 跌 0.25%;日月光 ADR (ASX-US) 下跌 2.89%;聯電 ADR (UMC-US) 下跌 1.82%;中華電信 ADR (CHT-US) 漲 0.73%。
(本文係個人看法與紀錄,非為投資建議,讀者請自行獨立思考,作出投資決定,盈虧自負,與本人無關)
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摩爾定律的瓶頸,未來會靠「AI 設計晶片」突破
TO 精選觀點2021-08-26
【為什麼我們要挑選這篇文章】晶片尺寸逐漸逼近物理極限,市場皆在討論,摩爾定律是否走到極限。然而隨著 AI 晶片設計技術的發展,摩爾定律會交由 AI 來延續。但未來晶片設計工程師會失業嗎?還是工程師會與 AI 協作,推動晶片設計邁進人工智慧時代?(責任編輯:郭家宏)
AI 設計的晶片,性能十年內將提高 1,000 倍。
作為 Synopsys 執行長、晶片設計自動化的先驅之一,Aart de Geus 在 Hot Chips 在線晶片大會上表示,現在人工智慧設計的晶片,性能可能會在未來十年內提高 1,000 倍。
自 80 年代以來,自動化一直都是晶片設計的一部分。但現在,每兩年晶片性能翻一倍的「摩爾定律」似乎已經達到了瓶頸。要突破這個瓶頸,最好的辦法或許就是你我都熟知的:人工智慧。
一篇刊登在 Nature 上的文章指出,經過訓練的機器學習系統,在晶片設計上的表現超過人類。
不少晶片架構師都擔心自己的飯碗未來會被 AI 搶走。不過 De Geus 卻認為,晶片架構師不僅不會下崗,還會轉移到產業鏈的上遊,比現在負責更多任務。
Synopsys 從去年開始就使用 AI 來設計客戶的晶片,與人工設計的晶片相比有了相當大的改進。目前,三星也正在使用 Synopsys 的工具 DSO.ai 來設計 Exynos 晶片。而它的競爭對手 Cadence Design Systems 也在今年推出了自己的人工智慧晶片設計專案。
用 AI 設計晶片,有望打破摩爾定律的瓶頸
De Geus 在 1986 年創立了 Synopsys,一家電子設計自動化(EDA)軟體公司。憑借多年尖端半導體設計經驗,Synopsys 利用這個寶貴的資產制作了第一代 AI 晶片軟體 DSO.ai。
要超越摩爾定律,就要利用 AI 來解決複雜性、功耗和擴展要求,最終實現 1,000 倍性能的目標。
「機器學習出現在我們使用的每一種工具中,這個設計空間優化(DSO)的新工具的不同之處在於,它不適用於單個設計步驟,而是適用於整個設計流程。」
這就是 Synopsys 採用的自主晶片設計方法,從綜合方法進行晶片設計,而不僅僅是晶片布局。
晶片設計的一個早期步驟是 floor planning,其確定了晶片的尺寸、標準單元的排列形式、IO 單元及宏單元的位置、電源地網絡的分布等。
由於宏單元潛在配置數量巨大(約為 10^2500),規劃就會變得非常複雜,而且隨著邏輯電路設計的發展,還需要進行多次疊代。如果每次疊代都由人類工程師手動生成,就要耗時數天或數週。
但如果用 AI 設計晶片,它就能夠利用強化學習,優化晶片的功率、性能和面積大小。還能解決針對特定應用程式以及系統的所有維度的快速定制晶片:硬體(物理)、軟體(功能)、可製造性和架構(形式)。
隨著 AI 接管更多任務,以往負責設計少量電晶體的工程師,現在可能負責設計更大晶片中的 10 億個電晶體。
這樣就能夠在更短的時間內設計出更快的晶片,改變晶片的架構,將晶片性能提高 10 倍、100 倍甚至是 1,000 倍。
Google、NVIDIA 正在用 AI 設計晶片
與使用最先進設計工具的世界一流設計團隊相比,DSO.ai 能夠將功耗降低 25%,性能是當下最好的 AI 晶片設計工具的 5 倍。
而在未來的 AI 晶片設計時代,晶片能夠根據各個垂直行業進行設計。
面對特定專案的差異化需求,DSO.ai 可以用來優化輸入參數以及晶片設計工作流程的選擇。
工程師可以使用 DSO.ai 進行更多設計流程中的參數輸入,例如微調庫單元以提供最佳頻率或最低功率,採用現有平面圖並盡量縮小晶片尺寸,確定多高的工作電壓會實現功耗與性能的最佳權衡等。
全球「缺晶片」,雖然說不少產業都受到影響,但人們也深刻認識到了晶片的重要性。晶片雖小,但卻是一個重要的基礎設施。
除了 Synopsys,Google、NVIDIA 也開始嘗試使用人工智慧技術設計晶片。Google 的 TPU(張量處理單元)晶片即將發布新版本,優化了人工智慧計算。目前 NVIDIA 也專注於使用 AI 技術生產更好的 GPU 和雲端運算 TPU 平台,以增強自身競爭力。
晶片設計的工程師不會失業。而人工及 AI 相結合的設計思路將會推動晶片設計邁進人工智慧時代。
附圖:人類設計的晶片平面圖(a)與機器學習系統生成的平面圖(b)
摩爾定律逐漸扁平,晶片設計重任落到了 AI 肩上。
在晶片設計的新時代,自動化大不相同。
晶片定制會更普遍
資料來源:https://buzzorange.com/techorange/2021/08/26/ai-sustain-moore-law/
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神經網路完成晶片設計僅需幾小時
新浪財經APP
來源:科技日報
科技日報北京6月9日電 (記者張夢然)英國《自然》雜誌9日發表一項人工智慧突破性成就,美國科學家團隊報告機器學習工具已可以極大地加速電腦晶片設計。研究顯示,該方法能給出可行的晶片設計,且晶片性能不亞于人類工程師的設計,而整個設計過程只要幾個小時,而不是幾個月,這為今後的每一代電腦晶片設計節省數千小時的人力。這種方法已經被穀歌用來設計下一代人工智慧電腦系統。
不同元件在電腦晶片上的佈局,是決定晶片整體性能的關鍵。設計電腦晶片的物理佈局既複雜又耗時,難度非常大,需要專業人類設計工程師付出大量工作。而儘管已為此進行多年的嘗試,晶片佈局規劃一直都無法實現自動化,需要設計工程師們花費數月的努力才能生產可供規模製造的佈局。
在位於美國加州的穀歌研究院內,人工智慧專家阿澤利亞•米爾侯賽尼、安娜•戈迪耶及其同事最新的研究表明,機器學習工具已經可以用來加速這一名為“佈局規劃”的流程。
研究團隊將晶片佈局規劃設計成一個強化學習問題,並開發了一種能給出可行晶片設計的神經網路。他們訓練了一個強化學習智慧體,讓這個智慧體把佈局規劃看作一種棋盤遊戲:元件是“棋子”,放置元件的畫布是“棋盤”,“獲勝結果”則是根據一系列評估指標評出的最優性能(評估基於一個包含1萬例晶片佈局的參考資料集)。
研究人員指出,這種方法能在6小時內設計出與人類專家不相上下或是更好的可行晶片佈局,有望為今後的每一代電腦晶片設計節省數千小時的人力。
美國加州大學聖達戈分校科學家安德魯•康在一篇同時發表的新聞與觀點文章中寫道,“開發出比當前方法更好、更快、更省錢的自動化晶片設計方法,有助於延續晶片技術的‘摩爾定律’”。這裡的摩爾定律,是指每塊晶片的元件數量大約每兩年會翻一番。
安德魯•康同時表示,在這一研究中,團隊展示的佈局規劃方案已經被用來設計穀歌的下一代AI處理器,這也顯示出其設計品質可用於大規模生產。
總編輯圈點
在不到6小時的時間裡,一個深度學習強化方法,可以自動生成晶片設計的所有關鍵指標,包括功耗、性能和晶片面積,且給出的佈局圖都優於或可與人類設計的晶片佈局圖相比肩。這無疑是人工智慧助力人類實現更好、更快、更強目標的範例。有意思的是,這個人工智慧現在又被拿去設計下一代人工智慧,這讓我們看到一種共生關係——更強大的人工智慧設計硬體,正在推動人工智慧的進步。
資料來源:https://finance.sina.com.cn/tech/2021-06-10/doc-ikqciyzi8735268.shtml?cre=tianyi&mod=pcpager_tech&loc=12&r=0&rfunc=42&tj=cxvertical_pc_pager_spt&tr=145
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本集主題:「有酵,最健康:純天然風潮裸食這樣做」新書介紹
專訪作者: 王嘉霖 Chialin Wang
48度的美麗飲食提案,不開火、不加工,
活用蔬果豆芽酵素,打造勻稱體態與健康生活。
好萊塢名模影星奉行,風靡歐美的極致減法料理!
米蘭達寇兒(Miranda Kerr)、葛妮絲派特羅(Gwyneth Paltrow)、梅根福斯特(Megan Fox)、黛米•摩爾(Demi Moore)熱衷遵行的健康飲食法!
●引領潮流的新時代飲食概念!
●減不了的體重、去不了的毒素、過不去的雜念,全都交給裸食吧!
●48度以內對絕大多數的酵素來說,是得以保持最適活力的溫度,「裸食精神」除了講究純天然的有機食物,於烹調也力求減化,避免溫度破壞蔬果營養素。
●然而裸食不單單是一種新潮的飲食概念,它背後其實是一種平和生活類型的選擇。
●注重環保,友善環境,時時檢視食物與自己的關係,實踐裸食後,你會發現自己變得充滿活力、體態俐落,甚至連心境都開始新陳代謝、煥然一新。
關於本書:
這本食譜,讓我們重新思考料理的可能性。
以堅果製的起司口感一樣濃郁、
發芽後的五榖帶來生機能量,
還有跟在地小農購買的新鮮蔬果,
單純地研磨、混拌、風乾,
調理出來的食物居然這麼美味!
在食安問題日益嚴重、各種化學添加物氾濫的今日,
裸食反璞歸真,以天然取代人工,
帶領您重新擁抱自然食材的原滋味。
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