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歐卡2模組在群益期貨多莉兒 Facebook 的最佳解答

By 群益期貨多莉兒

2021-08-20 08:18:26 有 230 人按讚

今天是快樂星期五
再努力一下明天就能好好充電了🥰
🌟本日焦點🌟

S&P500指數小幅收高，科技股亦支撐納斯達克指數，而能源和材料等經濟敏感類股表現尤其疲弱。
數據顯示，美國上周初請失業金人數降至17個月最低。

歐洲股市週四創下一個月來最大單日跌幅，大宗商品價格大跌拖累礦業股，而奢侈品股受到中國財富再分配行動的打擊。

油價週四連續第六個交易日下跌，觸及5月以來最低，投資者紛紛從油市撤出，因擔心隨著新病例數攀升，全球需求將減弱，同時美元走高。

台股 19 日遭到外資大舉提款逾 500 億元，電金傳全面倒地，終場指數大跌 450 點，摜破 16400 點關卡；美太陽能廠籲拜登政府，調查中國業者透過東南亞設廠規避關稅，台灣模組三巨頭可望因此受惠，甚至打進美國市場。

🔔多莉小提醒🔔

07:30 🇯🇵日本CPI
09:30 🇨🇳中國貸款市場報價利率

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群益期貨多莉兒

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歐卡2模組在玩遊戲不難，做營運好難 Facebook 的最佳貼文

By 玩遊戲不難，做營運好難

2021-08-06 09:00:21 有 42 人按讚

【2021年7月新上市手機遊戲回顧📱】
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7月新品多到一個爆炸，
很顯然告訴我一件事情-暑假來了...！

年節和暑假是遊戲業營收目標最重的月份，
可以看到各遊戲廠商卯足全力將手邊遊戲丟入市場內，
遊戲類型也可說是應有盡有、任君挑選，
也因為太多了，我只能挑幾款我還有印象的進行點評。
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🔎新品共有32款，點評如下：
📖文章同步部落格：https://bit.ly/3xupjOm
(圖文同步、畫好重點，閱讀更方便)
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🎯《天諭》緊接著《天涯明月刀》後推出，整個畫面的配色和運鏡我比較偏好《天諭》，體感上舒服許多，遊戲內容則各有各的特色，《天涯明月刀》能輕功走跳；而《天諭》則能飛天下海，青菜蘿蔔各有所好。
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👉我認為最大的差異會在戰鬥上，《天諭》的戰鬥仍以傳統戰力比拼為主，優點是簡單暴力明瞭，想變強就課下去。而《天涯明月刀》在戰鬥上則比較有技巧性，各門派都各有接招連技，僵直、格擋、反擊、風箏都可以運用在戰鬥上。
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🎯《風色幻想 SP 手機版》可能是想要營造懷舊風的關係吧，整個畫面和角色都非常的...嗯...復古，角色站在地圖上給人一種莫名的違和感，地圖和角色方向總對不起來，真的是很懷舊...
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👉跟既有的同類型遊戲《聖火降魔錄》、《夢幻模擬戰》比就已經吃虧了，如果再跟目前還沒上市，但宣傳已經做很大的《天地劫》來說，這款更討不到便宜。
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🎯《烈火戰記》很明顯就是直接把《劍與遠征》抓起來拷貝，但我覺得他能爬到雙平台暢銷前50名仍是有他的道理在。
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👉《烈火戰記》把《劍與遠征》的短板都加以優化，舉例來說：
●加入劇情，讓角色不只是單純的刷關，增添帶入感
●立繪風格亞洲化，先前有許多人是不太喜歡《劍與遠征》這種歐美風格立繪，而《烈火戰記》的立繪以我們都很熟悉的動漫風打造，除此之外再搭配日系配音下，更迎合目前主流市場需求。
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🎯《叫我君主：紅顏江山我都要》是一款混合型遊戲，開服簡訊也是悲劇(如圖)，7月也針對這遊戲的營運寫了一篇文章，可以直接點去看。
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📖延伸閱讀：叫我君主：江山紅顏我都要無法歸類遊戲類型的手遊，還舉辦送現金活動！
https://bit.ly/36Pqb5u
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🎯《煙雨江湖》是一款開放式武俠手遊，雖沒深玩，但我印象最深刻的地方在於遊戲畫面雖然簡樸，但開發團隊在於遊戲音效上下足功夫，雨滴聲、雷聲、鳥叫聲、水流聲，感覺是有被刻意的突顯出來，格外引人注意。
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而且這款遊戲是「飛鳥涼不涼的遊戲營運觀察小站」站長所任職的公司代理出品的手遊，飛鳥在粉絲團文章上也介紹的非常清楚，是一款以「反套路」模式上市的開放式武俠手遊，即使遊戲單機，沒有一堆禮包、月卡、battle pass逼著你買，但仍可以在雙平台暢銷排行榜上踏入前30名，足見《煙雨江湖》切進一塊利基市場，且這塊利基市場仍有相當大的含金量，讓我想到去年的《戰鬥蝸牛》也是以這樣的方式殺出一條血路。
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👉所以遊戲市場就是這麼有趣，沒有所謂的成功方程式或是方法論，有的只有如何找出一塊利基市場，然後將遊戲做到位、切進去。
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📖延伸閱讀：極度違反趨勢的手機遊戲-煙雨江湖
https://bit.ly/3iEsApc
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🎯《龍與少女交響曲》很明顯是一款以收集妹子為主打的手遊，一開始給我的感覺頗像公主連結。在遊戲進程上，初期新手教學很簡短，玩起來蠻順的。
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👉其中我蠻喜歡他活動底下會直接標註活動走期，會方便讓玩家掌握參與時間，但在戰鬥上就稍嫌無趣點了，除了一開始可以調整角色陣容與站位外，進入戰鬥後連必殺技都是自動施放，有點空虛。
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話雖如此，但在暢銷排行榜上仍擠進前20名，關鍵應該在於角色立繪頗吸引人，玩家願意砸錢在抽角與養成上。
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🎯《三國志霸道》為光榮特庫摩開發並直接發行的戰略手遊，因此進入遊戲中看到的三國角色都會多一分熟悉感，但沒太多時間能玩了，初次進入遊戲的感想是畫面和介面好復古...就一開始的體感上，我還是比較喜歡光榮特庫摩授權的《三國志戰略版》，如果就暢銷排行榜來看，只能說光榮特庫摩以後也不見得自己要跳下來公親變事主，把內容授權給其他遊戲開發商也是不錯滴。
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🎯《幻書啟世錄》整個美術風格相當優美，角色的立繪和模組也很細緻、還有聲優配音，主要特色在於戰鬥上多了自由移動的走位玩法，玩家可以主動移動躲避火海、油桶等場控技能，也能透過走位誘使或把敵人卡在陷阱內。
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且初期的新手教學我認為做的蠻好的，邊看劇情就能夠邊把新手教學跑完，且劇情也還算有趣，算是各方面都有用心去打造的遊戲。
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目前這款遊戲在日本也有推出，初期成績我記得還不錯，但台灣似乎沒特別在宣傳上發力，因此成績普普通通。
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🔎7月雙平台前10名點評：
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🎯《忍者必須死》表現頗亮眼，8/3推出新角與新造型後，iOS衝上第2名，但Android反而從66名跌到100名，不太確定是不是數據還沒更新完的關係。
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🎯《明日方舟》在7月底推出新幹員「史爾特爾」營收表現也獲得佳績，iOS衝上第3名，雖然現在已經掉到64名，但仍比改版前成績好；而Android進入前15名，且目前還穩定爬升到第8名，很不簡單。
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🎯《彈射世界》8/2推出新角色後iOS從原本百名外直接衝上第2名，而Android也有提升但幅度不高，從第50名提升到第42名，整體來看，這次的改版效益也是不錯，能為遊戲橘子在暑假這重要檔期下帶來不少營收挹注
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🎯《二之國：交錯世界》營收還算穩定，上市後到現在多在前10名徘徊，原本有些下滑趨勢，但在8月推出改版內容後，看起來是有助於活絡整體的人數與營收狀況，有再拉回來一些。
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🎯《天涯明月刀》7月「統椅之戰」引起大家關注，但我是認為對遊戲沒特別影響，畢竟關注焦點早已轉移到網紅身上，詳細文章可參考延伸閱讀，營收上目前看起來仍頗為穩定。
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📖延伸閱讀：
【遊戲觀察】天涯明月刀 - 統椅之戰下，廠商真得是最大贏家嗎？(上)
https://bit.ly/3y8R9B0
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【遊戲觀察】天涯明月刀 - 統椅之戰下，廠商真得是最大贏家嗎？(下)
https://bit.ly/3lbOVgG
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🎯《原神》7/21推出了「不動鳴神，泡影斷滅」改版，不但釋出新的角色外，更推出第三塊世界區域供玩家探索。
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改版後首日挺進全球85個國家和地區暢銷榜前十，並在24個國家和地區登頂。其中在中美日韓四大市場，分別位列美榜TOP1、中日韓三榜TOP2成績，進一步文章可以看延伸閱讀。
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📖延伸閱讀：2.0更新全球爆火，我們對《原神》還應該有怎樣的期待？
http://www.gamelook.com.cn/2021/07/448872
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以上就是本月的新品上市點評，下月見！
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📖文章同步部落格：https://bit.ly/3xupjOm

Tags: 歐卡2模組

玩遊戲不難，做營運好難

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痴桌球、好閱讀、愛電玩，持續追求營運的極致，不斷探究營運的內容，因此成立「玩遊戲不難，做營運好難」粉絲團，希望分享自己對於遊戲與商業上的所見所聞所學，跟大家一起成長！

歐卡2模組在台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文

By 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

2021-07-27 11:56:34 有 1 人按讚

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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歐卡2模組在李喬許JoshLee Youtube 的最佳貼文

By 李喬許JoshLee

2021-08-08 16:23:39 有 13 人看過有 0 人喜歡

不定時會開卡車或玩一些冷門遊戲

喜歡也可以追蹤我的Twitch唷!
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歐卡2模組在李喬許JoshLee Youtube 的最佳貼文

By 李喬許JoshLee

2021-07-31 19:00:03 有 101 人看過有 0 人喜歡

跑車啦！歐卡2是一款個人覺得擬真度極高的遊戲
這款遊戲我認為適合喜愛 "開車" , "放空" 的玩家
一邊送貨一邊享受穿梭在歐洲小鎮之間的美麗
因此這系列影片我努力追求高畫質分享給大家看!
希望影片輸出上還行

有任何建議都可以在下方留言告訴我歐！

李喬許JoshLee

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歐卡2模組在阿藤 Youtube 的最佳貼文

By 阿藤

2021-03-31 17:00:03 有 1,055 人看過有 12 人喜歡

本頻道主要以有趣方式
所呈獻出來的影片
如喜歡可以按訂閱
也可以分享你身邊的朋友呦
如有任何問題我有看到都會回答
聯絡信箱 : q14442678@gmail.com

這是日本那邊大神做的模組
還有很多區域等著開發中
但以現在的場景開起真的好玩

最新版本可到他們的推特看:
https://twitter.com/ProjectJapan_JP
安裝之前
一定要先買歐卡6個區域的dlc模組才能安裝
少一個就開不起來了

阿藤

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#79. 【靈魂潮汐】4大主流隊伍配隊關鍵人偶編成？技能模組？感電 ...

而如果要把隊伍切換成主打單體的隊伍也很簡單，把莉莉艾洛換成「歐若拉」，並選用第二技能的雷電模組就解決囉！魔隊接下來第二個推薦隊伍則是以魔法 ...

#80. 歐卡2 mod推薦

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#81. 太陽能模組Q3有望降價 - Yahoo奇摩新聞

整體而言，前三大逆變器廠商市場占有率接近五成，台達依舊穩坐逆變器出貨龍頭，新望逐漸打入中大型專案後，總出貨排名位居第二，華為排名第三位。陽光電源 ...

#82. 原價屋線上估價-含稅

... 買華擎H470 準系統，搭購CPU 送金士頓NV1 500GB M.2 PCIe (市價$1288), 華擎DeskMini WiFi+BT4.2無線模組(M.2 Key E 2230) X300/A300/110/310/H470通用, ...

#83. NVIDIA新H100 Tensor Core加速卡技嘉驗證測試中- 自由財經

NVIDIA H100 Tensor Core加速卡承襲了A100 Tensor Core，擁有強大運算能力， ... 將同時提供PCIe介面加速器和SXM外型的加速器模組，共兩種型態供選。

#84. MIH夥伴大會歐特明秀自動駕駛整合ADAS感知系統| 產經 - 中央社

歐特明發布新聞稿指出，應用在Level 2以上的先進駕駛輔助系統，已整合多項ADAS功能，並可同時處理超過30個感測器訊號，包含車用相機模組、超音波 ...

#85. 南部科學園區累計投資62.36億元有助南臺灣半導體產業聚落發展

華騰國際科技投資金額為新臺幣4.97億元，主要研發生產快閃記憶體模組和 ... 新特系統投資金額約新臺幣4.73億元，研發生產驅動晶片探針介面卡及其測試 ...

#86. تحميل 歐洲卡車模擬2 巴士模組4 mp3 - mp4 - عبد واب

ETS2 歐卡2 VOLVO G7 1600 B12R 6X2 統聯客運UBUS 阿羅哈客運南興客運高鐵快捷BRT 模組. تشغيل download تحميل. Euro Truck Simulator 2 04 Taiwan MAP mp3.

#87. 元太上半年優於去年同期毛利率同步回升 - 鉅亨

... 多地近期疫情反覆，元太坦言，2 月營收有受部分影響，主因是各地清零政策、塞港，導致部分貨品卡在物流尚未認列營收，此外，考量目前主要八個模組 ...

#88. GTC 2022 ： NVIDIA 發表新一代超算GPU " Hopper " H100 與 ...

照片中提到了每個多執行個體的效能都等同於2個 ... 藉由SXM 與PCIe 兩種模組型態， NVIDIA H100 涵蓋自單卡到系統級的規格. NVIDIA H100 也將因應不同 ...

#89. 掌握趨勢、投資未來｜最懂投資的財經媒體 - 財訊

儲能綠電成趨勢！3家電池模組廠布局多年可望挹注營運新動能 ... 獨家專訪4小時》首揭祕辛張忠謀：台積電賺錢的1張好牌與2大策略 ...

#90. 生產線技術員｜歐特明電子股份有限公司｜新竹市東區｜2022 ...

新竹市東區工作職缺｜生產線技術員｜歐特明電子股份有限公司｜月薪2.7萬至2.8萬 ... 工作內容. 1.相機模組產品組裝,測試,包裝等生產作業. 2.

#91. 歐卡2 mod推薦

歐卡2 mod 推薦閱讀全文.27電腦pc單機遊戲.08. 消除方塊，完成隱藏模型. 以MA-020為基礎，包含VCS前懸吊機構. 2470 播放· 4 弹幕2020年天际线实用必备MOD大盘点！

#92. 三利多助攻綠電商機爆發- 投資理財- 工商時報

能源轉型已經成為全球不可擋的趨勢，除了美歐等國家喊出零碳排， ... 增加傳統發電環保成本等；第二是太陽能與風機模組成本長期下滑，目前在美歐部分 ...

#93. 羅正方：瓦解俄羅斯軍武生態系禁運半導體將是釜底抽薪

無論是無人機、巡弋飛彈、新世代的戰機與船艦，乃至於現代地面車輛，越是先進的兵器，越是仰賴背後的半導體電子元件。沒有衛星精準導航的天線與接收器模組 ...

#94. 美確診BA.2破7成聯邦不再支付未納保者的新冠治療費

麻省大學醫學院病毒學家魯賓(Jeremy Luban)預測，未來二至三周東北部所有病例都會是BA.2所致；但華盛頓大學「衛生指標與評估研究所」(IHME)模組預測，近期 ...

#95. 《重煉傳說3》大機甲時代02：擬獸流 - 第 255 頁 - Google 圖書結果

他們赫然發現,原來這位泰萊莎研究員,竟然無私地把伽里歐裏獨家研發的五十個模組,無償分享給所有玩家使用!「先不要管面子問題了!都把模組的設計下載回來,好好研究!

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