🔥每週遊戲新聞觀察-2021.08.W2
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本週分享以下五則遊戲新聞:
📺原創 | 上線6年再創新高,這款休閑競技遊戲是如何反常態生長的?
📺 原創 | 莉莉絲、IGG、麥吉太文等聚在一起,聊了聊遊戲出海如何打破“天花板”
📺 只靠砸錢買量?你可能誤會了莉莉絲的海外宣發
📺 中國和日本的二次元遊戲,在美術上的根本區別是什麽?
📺 為什麽我說米哈遊把女性向這個小眾賽道整明白了?
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🔎文章同步部落格:https://bit.ly/3m5Z3b2
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📺原創 | 上線6年再創新高,這款休閑競技遊戲是如何反常態生長的?
http://www.nadianshi.com/2021/08/301552
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這篇文章提到《球球大作戰》這款手遊營運了6年後,反而逆向生長,
且對於年輕用戶的影響力也在持續擴大。
內文指出,官方曾披露過一組數據,2017年的《球球》擁有4億用戶,其中00後的占比為33%;而到了2020年,它的總用戶數達到6億,00後的占比增長到了40%以上。
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文章總結出之所以能逆向生長的三個原因:
1.玩法的叠代創新
(1)將“合作”與“競技”這兩個元素融合到了一起
(2)加入了“手繪”元素,這些皮膚全部都來自於玩家自己的投稿作品,讓許多優秀的UGC內容都有了曝光的機會
(3)重心放在了遊戲社區氛圍的構建上
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2.競技感的遊戲體驗
(1)嘗試將“航天”與“電競”相結合,創新地把神舟七號載人飛船運載火箭長征二號F的火箭碎片做成了BPL賽事的獎牌,寓意著太空的榮耀為王者加冕
(2)六周年的主題曲《Hello,球球》便邀請了新生代歌手THE9-劉雨昕來演唱,利用她在年輕用戶中的影響力來做“破圈”營銷。
(3)六周年慶典上推出了百萬只盲盒回饋給玩家們
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3.深度的聯動文化
做公益性、文化性的聯動活動,以文化賦能遊戲”的主流思想,從整體上拉高了聯動活動的上限
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上述歸納了《球球大作戰》這款手遊的逆向生長,
但我自己認為或許最大原因來自於該遊戲為休閒遊戲,
在上述好的開發內容與營運操作下,
新用戶加入的門檻比MMORPG、卡牌RPG等手遊來的低上不少
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📺原創 | 莉莉絲、IGG、麥吉太文等聚在一起,聊了聊遊戲出海如何打破“天花板”
http://www.nadianshi.com/2021/08/301151
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根據 Google 與 App Annie 聯合發布的《2021 年移動遊戲出海洞察報告》,無論是用戶量還是收入,中國開發者在海外市場創造了新的成績。
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中國開發廠商分享了出海的市場觀察:
1.遊戲玩法上的融合,例如SLG+三消
2.商業模式上的融合,例如內購+廣告變現
3.遊戲營銷進階:
(1)網紅營銷”是打造品牌、品效合一的有效手段
(2)挖掘主流市場里的細分受眾
4.技術突破帶動“遊戲工業化”升級
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📺只靠砸錢買量?你可能誤會了莉莉絲的海外宣發
http://youxiputao.com/articles/22290
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我覺得這篇有點上一篇「原創 | 莉莉絲、IGG、麥吉太文等聚在一起,聊了聊遊戲出海如何打破“天花板”」的下集,
上篇內有提到中國開發商對於海外的遊戲營銷上往網紅營銷靠攏,
但是否就放棄了一般的數位行銷廣告呢?
並沒有,而是兩者搭配著做。
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這篇文章邀請了莉莉絲的英語市場負責人分享網紅行銷的經驗與想法,
內文提到:
「公測期,我們會更多把網紅當做內容生產者,當然他們也是渠道、用戶。我們通過他們產生優質的 PGC 內容,幫我們提升受眾的認知度、好感度。穩定的運營期,網紅是突破用戶獲取限制的法寶。」
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裡面有提到我覺得蠻有趣的問題,
就是YouTuber 的效果該怎麽衡量,
文章分享到「一個比較成熟的結論是:有較大規模推廣的情況下,我們可以通過自然量增長,社交媒體反饋,以及應用商店評論,看到用戶自發討論、評價我們的 campaign 或產品。這些信息都可以幫助判斷這次網紅營銷有沒有用。」
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後面還有一些問題和回答都蠻有意思的,
可以點內文細看。
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📺中國和日本的二次元遊戲,在美術上的根本區別是什麽?
http://youxiputao.com/articles/22296
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這篇文章是「國內二次元遊戲美術為什麼越來越“卷”了?」這篇文章同一個作者所寫,
上篇文章主要提到由於「慣性外包」與「偶像化畫師」的關係,
讓中國二次元卡牌遊戲不斷「內卷」,
比拼到最後的結果導致每張卡牌立繪都當SSR卡一樣畫好畫滿。
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而這篇文章則是進一步探究為什麼日本的二次元遊戲並沒有往中國這樣的方向前進,
文章從下列四點探討中日二次元美術的差異:
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一、風格技巧:數字繪畫與紙本繪畫
中國:線條追求細膩幹凈,渲染追求材質寫實
日本:筆觸有時候會更加明顯,渲染風格也不會那麼細致擬真
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二、表層設計:色彩和裝飾性內容
中國:大部分遵從嚴謹的色彩構成理論,偏好在角色設計上限制顏色的使用,通過不斷強調角色主題色來深化玩家記憶點。
日本:更會利用繽紛的色彩來表現角色華麗感和畫面沖擊力
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三、構圖設計:立繪與平繪的優劣
中國:完整呈現角色,且加入了大量場景內容,立繪形式繪制的角色往往是全身像,不免會與玩家產生距離
日本:畫面很多時候並不能完整地表現角色全身,甚至可能只能放出角色的半身,但更可以在構圖上制造沖擊力
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四、核心差異:看似老氣,實則老辣
中國:立繪模式更像是影樓定妝照,大家擺出各種炫酷的POSE,其中並沒有故事內容。
日本:日本優秀的二次元遊戲卡牌美術往往帶有很強的故事性
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透過作者的分享,
不但能夠理解到中日兩國對於二次元美術進程的差異外,
更點出了核心差異在於題材與故事,
如同內文提到:
「日本的二次元美術並非不存在競爭,而是競爭的方向不同。日本市場用題材和故事來拉開差異度的競爭方法,需要整個團隊在內容包裝上的高效協作和深厚經驗,這樣的競爭或許要可怕得多。」
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📺為什麽我說米哈遊把女性向這個小眾賽道整明白了?
http://youxiputao.com/articles/22249
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7月台灣新品也出了很多女性向手遊,
這篇文章提到女性向手遊要成功,
「沈浸感」絕不能少,
要打造「沈浸感」從三個層面出發:
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第一層:高技術力下的細緻包裝
第二層:慢熱卻真實的內容調性
第三層:超越了屏幕的情感鏈接
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雖然遊戲從《未定事件簿》做分析,
業配感頗重,
但分析的面向仍可以參考參考。
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以上就是本週的遊戲新聞觀察,下週見!
同時也有4部Youtube影片,追蹤數超過7萬的網紅Tech Dog,也在其Youtube影片中提到,@數位宇宙 @束褲3C團 @我是賴瑞 /iamLarrie @好放HaveFun #4K #Apple #AirPodsMax #Sennheiser #MOMENTUM3Wireless ▌建議開啟 4K 畫質 達到高品質觀影享受 Apple AirPods Max 首款耳罩耳機...
米 格 數位 評價 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
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
米 格 數位 評價 在 Facebook 的最佳解答
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這很重要啊!!不然小孩是無敵破壞王阿
因為疫情在家,弟弟也準備一台給他
現在兄弟倆已經是你有我也要有時期了😅
小米寶也剛好幼稚園畢業送他一台當禮物
哥哥生日送到現在,兄弟倆每天都拿著玩
操作簡單,連弟弟都可以輕易上手👍🏻
(不用來吵我怎麼玩就是讚)
而且其實我滿驚訝~他的功能也太多!
✔️照相的部分居然還有不同的濾鏡.相框~等
✔️居然還可以錄音~
這相機也太ALL IN ONE了吧~
只能說現在小孩也太幸福了
媽媽我都好羨慕了~
有了這台相機在家也不無聊
現在他們連自拍甚麼都很厲害了
都還主動找阿公阿嬤們自拍~好可愛啊❤️
現在應該最討厭這台相機的是—>我們家的狗
因為兄弟倆動不動就要叫他站好給他們拍照
為了怕他們每天會玩太久,我還是有限制時間
不然小孩都會玩到忘了時間啊!!
這台真的是好玩又好用~
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米 格 數位 評價 在 Tech Dog Youtube 的最佳解答
@數位宇宙 @束褲3C團 @我是賴瑞 /iamLarrie @好放HaveFun
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▌建議開啟 4K 畫質 達到高品質觀影享受
Apple AirPods Max 首款耳罩耳機一出來,辛蒂我身邊的果粉朋友看到 NT$18,490 也是很難吞下去啊......
我們找了聲音老牌森海的 MOMENTUM 3 Wireless,一樣都有 ANC 主動降噪(還可以調強度勒),傳輸編碼還給到 aptX™ / aptX™ Low Latency,最重要的是價格直接便宜六千元!
口說無憑,這次就直接拿兩副耳機橫評給大家看看!
白刈包 VS 黑糖饅頭 你會選擇誰呢?
🔯 他們拿這些耳機比 🔯
我是賴瑞/iamLarrie:https://youtu.be/5_HuNTEWr1Y
束褲 3C 團:https://youtu.be/RR7F22QgW4E
好放 HaveFun:https://youtu.be/h8sQugCOl3o
數位宇宙:https://youtu.be/nkGB4K-fmpg
::: 章節列表 :::
➥ 要打去練舞室打
00:00 前情提要
➥ 配戴 & 規格
00:54 配戴收納
01:57 規格比較
➥ 實測 & 外觀
03:00 音質實測
04:31 影音體驗
05:42 延遲實測
06:43 外觀設計
➥ 降噪效果
08:44 ANC 降噪比較
10:54 通話實測
➥ 辛蒂の真心話
12:01 心得總結
::: 模擬收音設備 :::
⚠ 錄音音質僅供參考.以親自試聽為準 ⚠
➥ 音樂收音
[ AirPods Max ]
測試歌曲:露娜蒂克 - 甜又喪
播放軟體:Spotify
音質編碼:AAC
配對裝置:iPhone 12
錄音裝置:3Dio Free Space + ART USB Dual Pre
[ MOMENTUM 3 Wireless ]
測試歌曲:露娜蒂克 - 甜又喪
播放軟體:Spotify
音質編碼:aptX
配對裝置:LG G8 ThinQ
錄音裝置:3Dio Free Space + ART USB Dual Pre
➥ 延遲收音
[ AirPods Max ]
測試遊戲:PUBG MOBILE:絕地求生M
配對裝置:iPhone 12
測試編碼:AAC
錄音裝置:3Dio Free Space + ART USB Dual Pre
[ MOMENTUM 3 Wireless ]
測試遊戲:PUBG MOBILE:絕地求生M
配對裝置:小米 11
測試編碼:aptX
錄音裝置:3Dio Free Space + ART USB Dual Pre
➥ 通話收音
[ AirPods Max ]
配對裝置:iPhone 12
通話裝置:LG G8 ThinQ
錄音裝置:3Dio Free Space + ART USB Dual Pre
[ MOMENTUM 3 Wireless ]
配對裝置:SAMSUNG Galaxy S20 5G
通話裝置:LG G8 ThinQ
錄音裝置:3Dio Free Space + ART USB Dual Pre
::: Apple AirPods Max 規格 :::
建議售價:NT$18,490
產品顏色:太空灰 / 銀色 / 綠色 / 天藍色 / 粉紅色
產品保固:1 年
藍牙版本:藍牙 5.0
支援協定:SBC / AAC
單體大小:40mm 動圈
頻率響應:N/A
連接能力:N/A
充電類型:Lightning 充電
續航能力:最長 20hrs
通話規格:9 個麥克風
防水係數:NO
產品重量:384.8g
::: Sennheiser MOMENTUM 3 Wireless 規格 :::
建議售價:NT$13,900
產品顏色:黑色
產品保固:2 年
藍牙版本:藍牙 5.0
支援協定:SBC / AAC / aptX™ / aptX™ Low Latency
單體大小:42mm 動圈
頻率響應:6Hz - 22kHz
連接能力:10 - 20m
充電類型:Type-C 充電
續航能力:最長 17hrs
通話規格:電容麥克風
防水係數:NO
產品重量:314.1g
不要錯過 👉 http://bit.ly/2lAHWB4
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米 格 數位 評價 在 MEeeep More Youtube 的精選貼文
Jabra 近日宣佈推出 Evolve2 系列嘅最新產品 Jabra Evolve2 30,專為辦公室或在家工作而設,等我哋一齊睇下!
呢隻頭戴式嘅 Jabra Evolve2 30 採用人體工學設計,配備咗橢圓形嘅記憶棉耳墊,配合傾斜式設計,可以貼合用家耳仔嘅輪廓,保持舒適,同減少外在環境嘅噪音及干擾。佢仲有可調整嘅不銹鋼頭帶同滑動器,方便唔同頭型嘅用家可以隨時調教。
呢隻耳機有雙mic技術,能夠清晰收音,等用家可以喺任何地方都可以參與通話及線上會議。佢亦透過 28 毫米嘅揚聲器同高階數位晶片,提供最佳嘅音質俾用家。通話時,耳機嘅「忙碌中」顯示燈會自動開啟,或可以選擇手動開啟,向周圍嘅人發出「請勿打擾」嘅訊號,等用家可以專注工作。
Jabra Evolve2 30 有提供 Microsoft Teams 認證版本,設有專用嘅 Microsoft Teams 按鈕,只要輕按就可以快速加入或退出會議,而撥動Mic杆就可以喺靜音同非靜音模式之間快速切換。除此之外,佢亦都符合 Microsoft 嘅開放式辦公室要求,即係通過抑制周圍噪音同辦公室談話方面嘅嚴格測試,確保呢隻耳機適用於任何環境。佢嘅使用方法亦都好簡單,用戶可以通過USB A或C插頭連接到所有裝置,即插即用,真係好方便!
Jabra Evolve2 30將會喺2021年3月上市,單耳版本賣HKD$779,而雙耳版本賣HKD$859。
米 格 數位 評價 在 邦尼幫你 Youtube 的最佳貼文
#京東開箱 #小米10Pro #vivoX50ProPlus #跑分效能電力續航實測 完整開箱評測實測、評價、推薦、值不值得買。本集我們除了帶來 vivo X50 Pro+ vs 小米 10 Pro 的實測外,快充、續航力測試、指紋辨識速度 。透過 相機對比 、 實錄短片等超完整測試對比,除了告訴你 vivo X50 Pro+ / 小米 10 Pro 值不值得買外,更讓你能夠一窺 AMOLED 挖孔全螢幕。
邦尼這次購買的商品連結:
台灣專屬領券入口:https://bit.ly/3g0DSkc
vivo X50 Pro+:https://bit.ly/3gaXH8B
小米10 Pro:https://bit.ly/312Pw9L
小米 10 Pro 搭載 F2.0 800 萬畫素 94mm 望遠鏡頭,支援 OIS ,可以進行 10 倍混和變焦、底下的是 F2.0 1200 萬畫素兩倍光學人像鏡頭,接著是F1.69 1 億 800 萬畫素主鏡頭,採用的是三星 1/1.33 吋 HMX 感光元件,支援 OIS ,最後這顆是 F2.2 2000 萬畫素 117 度超廣角鏡頭。
而 vivo X50 Pro+ 則是搭載 F1.85 5000 萬畫素主鏡頭,採用的是三星1/1.3吋 GN1 感光元件,支援 OIS ,接著左邊這顆是 F2.2 1300 萬畫素 120 度超廣角結合 2.5 公分微距鏡頭,右邊這顆是 F2.08 3200 萬畫素,兩倍光學人像鏡頭,最下方的是 F3.0 1300 萬畫素 5 倍光學潛望式鏡頭,支援 OIS ,最高支援 60倍數位變焦
邦尼將實測包括夜間模式(夜拍)、錄影、 超級防手震、相機錄影、夜間夜景模式、智慧場景辨識、日拍、夜拍, 米 10 Pro / X50 Pro+ 分別搭載 6.67 / 6.56 吋 Full HD+ AMOLED O 挖孔全螢幕,分別擁有 90Hz / 120Hz,音效上小米 10 Pro 搭載雙喇叭,X50 Pro+ 則是單喇叭。實際進行效能測試,搭載 SnapDragon 865 + LPDDR5 12GB Ram+ 256GB ROM ,小米 10 Pro 續航搭載 4500 mAh 支援 50W 快充,而 X50 Pro+ 則是 4350mAh,支援 44W 快充,通訊上支援 5G Sub-6 , NFC , 並實際進行快充效能等超完整實機實際測評。
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- 邦尼找重點:
0:00 邦尼幫你 開場
外觀設計 Unbox & Industrial Design:
00:49 米 10 Pro / 霧面機身 / 手感 / 機身配置 / 盒裝配件
01:39 vivo X50 Pro+ / 霧面機身 / 握感 / 機身配置 / 盒裝配件
影音娛樂 Display & Speakers:
02:41 米 10 Pro 螢幕規格 / 三星 AMOLED / 90Hz / 180Hz
03:06 vivo X50 Pro+ 螢幕規格 / 120Hz / 240Hz
03:20 螢幕對比實測
03:59 皆支援深色模式 & Always On Display / 防閃爍模式
04:24 外放喇叭實測
05:10 震動對比實測
05:18 影音娛樂部分結論
性能電力測試 Performance & Battery:
05:35 效能規格 Snapdragon 865 / 12GB RAM + 256GB ROM
05:50 跑分實測數據
06:16 電力續航實測 / 米 10 Pro 4500mAh / vivo X50 Pro+ 4350mAh
06:39 米 10 Pro 支援 50W 快充 / 30W 無線快充 / 10W 無線電力分享 / 充電實測
06:56 X50 Pro+ 支援 44W 有線快充 / 不支援無線充電 / 充電實測
07:11 支援螢幕下指紋辨識 & 臉部辨識
07:25 支援 5G / NFC / Wi-Fi 6
相機規格 Camera Review:
07:47 米 10 Pro 相機規格 / OIS 防手震
08:18 X50 Pro+ 相機規格 / OIS 防手震
08:50 日拍實測
10:27 夜拍實測 / 夜景模式
12:06 錄影實測 / 支援 8K 錄影
12:39 超級防手震實測
13:00 總結
邦尼幫你官網:https://www.isbonny.com
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快來找我們玩!!!!
本期卡司:
出演:vivo X50 Pro+ , 小米 10 Pro
主謀(製作人):邦尼
內容創造者:威信
影像創造者:驢子
麥聲人:歐登
內容夥伴:IWAISHIN 愛威信 3C 科技生活
特別感謝:京東 & 每一個看影片的「你」
我們是邦尼幫你:
以「邦尼幫你」為出發點,秉持著「科技很簡單,新奇可以好好玩」的初衷,以更多實境使用場景及戲劇內容豐富以往艱澀難懂的科技資訊,回歸消費者角度思考產品價值,並以「幫你玩、幫你測、幫你試」等實測內容給予產品評價,此外更期許能夠成為「更貼近消費者觀點」的內容創作者及具有媒體影響力的科技內容創造團隊。