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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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資金持續回歸科技股,強勢電子股噴出大漲
航運股強勢不再,熱情不再,資金退潮,股價難回高點,套牢者只能尋求換股或者找反彈出場,不可心存還會再創高的預期,美國已經要對運價調查與開刀,與美國作對者通常沒有好下場。而資金逃出航運,最大受惠自然是科技股,富鼎連噴兩根漲停板,連創歷史新高,這表示市場對於EPS表現突出的電子股是買單的,富鼎六月就大賺0.96元,這告訴我們毛利率增加快速,帶動獲利大噴,重點是七月以後要漲價的何止是MOSFET,MOSFET漲價也才10%,要漲超過兩成的有利基型記憶體、NAND控制IC、快充IC,漲10%的有MCU、USB、網通晶片與MOSFET,加上第三季晶圓代工產能陸續到位,IC設計兵強馬壯,自然是最強主流
金麗科分盤第五天,輕鬆大漲到445元,前幾天小賣壓也清的差不多了,就如我說的補量就衝,我昨天就說了行政電腦預計八月中TAPE OUT,這是最重要最大利多,原因我就不再贅述,新合約也陸續簽了,七月營收值得期待,第三季是很棒的一季,明年第一季大量產,營收就是翻好幾倍上去,屆時回頭看金麗科目前股價會覺得實在太便宜,五六七月蓋盤只買不賣策略都不變
富鼎連噴兩根漲停板再創116.5元歷史新天價,六月大賺0.96元,七月要再漲價,更重要是力積電新晶圓出貨,營收會往上噴,單月EPS將挑戰1.5元,這價位還是太便宜,之前航運股、鋼鐵股怎麼噴的,現在就換IC設計股,家族成員89元買進大賺27.5元剛好三成,又完美的達成三成獲利
另外一檔重押股3006晶豪科也大漲7.3%創193元創18年以來新高價,上檔也沒有壓力了,近期DDR3報價不斷大漲,晶豪科是最大受惠者之一,大陸記憶體可能會被美國禁,是台廠重大利多,晶豪科第一季毛利率23%,第三季上看50%,這種數字沒有股價不噴的,另外不只聯發科找上晶豪科合作開發兩顆IC,大陸海思也找上晶豪科,而與聯發科合作的其中一顆,是類似愛普與台積電合作的3D記憶體,未來出貨量會更大,而今年晶豪科EPS上看22~24元,不輸愛普太多,股價差距540元,當市場以愛普的評價重新評估晶豪科,比價空間就很巨大,恭喜家族成員超前佈署已經開始大賺
點序最高也大漲8.1%達153元,第三季要漲價超過兩成,新晶圓七月出貨,五月就賺0.82元,六月估計已達1元,七月估計將超過1.5元,八月營收若噴上3億則將大賺2.5~3元,這種數字就跟富鼎一樣,早晚都是要噴,鄭老師幫大家挑的都是數字超一流的精品股,家族成員都很幸福
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然而對我們的老學員而言哦,也因為近期的「一天聽一點」都在談相關的主題,所以很多人都跟我說,再給他們一個很重要的提醒;那就是凡是學過的東西,溫習蠻重要的!
讓他們回去再次溫習【人際斷捨離】的時候,他們都告訴我,其實讓他們想到的,不只是關係上面的議題,更是一種全面的、人生的自我價值的重新定位。
怎麼說呢?我們的老學員常告訴我,其實有時候,那些人就是長在我們的生命裡,而且呢,一時半刻你也沒有辦法做到真正的切割。
但至少在心理上,我們可以拉出一段距離;我們可以讓自己相信自己的價值,並不是建立在他人,或他人的反應,更不是建立在他人的嘴巴裡。
我每次聽到這樣的分享回饋,我都覺得很感動,因為這正是我們推出【人際斷捨離】這門課,一個很重要的目的。
它並不是要你跟任何人切八段,因為呢,有很多關係,你是沒有辦法真正的切八段;反過來說真正的你要去做到切八段,它一定是比較健康的嗎?
反而我們應該要的態度,就像是面對陽光一樣,如果陽光真的太大,至少我們要做到防曬,至少我們要做到戴上太陽眼鏡;而不是一直討論怎麼樣把太陽消滅。
你想想看,當太陽被消滅了,那請問對地球來說是好事還是壞事呢?
其實有很多關係都像是這樣的存在,它會有讓你辛苦的部分,可是它也有存在的必要性;在這個過程裡面,我們怎麼樣去調整自己的位置,尤其是找到自己的價值跟定位,這就是關鍵中的關鍵了!
然而談到價值跟定位啊,其實它還蠻呼應,我最近在一個網站,叫做「換日線」這個網站上面,看到的一篇專欄文章,我個人非常有感哦!
這個專欄文章的標題,叫做「你是筆電還是筆電包?」,副標題是「不依附他人,當自己人生的主角」。
其實呢,回顧我自己使用電腦的經驗,除了我人生當中第1台286的桌機之外,那如果比較年輕的朋友,你大概不知道286指的是什麼,那自己去查吧!我也不想要多解釋,因為解釋多傷心,好像我很老一樣。
除了那一台286的電腦之外,我從那之後所有的每一台電腦,都是筆記型電腦,那你只要有跟我同樣的經驗就會知道,其實筆記型電腦,它的設計就是為了我們攜帶方便,可是它畢竟是3C產品。
所以呢,它在移動的過程當中的保護,也是非常重要的一件事,所以伴隨著筆電這樣的產品,它應運而生的周邊商品,就是筆電包。
那這一篇文章呢,就用這樣的隱喻來引導我們去思考,我們到底是那台筆電還是筆電包?
只要你有用筆電,你可能都會買一個保護它的筆電包,筆電包有些是功能導向,有些是視覺系導向的哦,可是呢,隨著科技的進步,現在的筆電變得越來越輕薄。
像我自己使用的MAC的電腦,一台13寸的螢幕,這樣的電腦非常的輕,所以呢,它可以很容易的被塞進一般的。
不管是後背包啊、公事包啊,甚至於大一點的女性的那種手提包裡面,都可以放進去;而這些背包、公事包、手提包裡面都有很多的夾層,在夾層裡面都有軟墊可以保護筆電。
所以因為這樣子筆電包這個產品,就慢慢的被時代淘汰了,然而筆電包這個產品為什麼會被淘汰,是因為它的價值,其實是依附在別的產品上面,是依附在筆記型電腦上面。
所以你想想看筆電包的生產設計,它的大小厚度,其實都不是自己可以決定的;它只能跟著瞬息萬變的筆電市場走,一直到市場不再需要它,這讓你想到什麼,其實現在手機殼不也是這樣嗎?
可是呢,當你面對特別是面對自己,不管是職場價值,還是生命價值的時候,你究竟是筆電,還是筆電包呢?
在這篇文章裡面就點出,所謂當一個筆電包的意思,就是把自己的核心價值依附在另外一個個體上面,並且完全仰賴這個個體,然而當這個依附的個體改變,或者消失了,那麼它的價值也會從此消失!
比如說吧,在工作裡面,如果你只學用自己公司的某個特定的系統,那麼是不是到哪一天這個系統換了,或者是你換了一家公司,這個技能就完全沒有任何的價值。
可是如果你只會某個公司的某個專案的某個程序,那麼哪一天,這個專案改變了客戶消失了,你的專長也就會消失了!
這裡特別危險的就是,我們把自己的價值,依附在某個特定的範圍,某個特定的人,或者是某個特定的任務。
這樣子就會讓我們,沒有辦法去養成自己獨立思考的模式;甚至於是面對很多事物的應變準則,一直到哪一天整個環境變了,你的價值就會跟著被消滅。
所以你可以想想看,假設在你的生命裡面,你的所有的喜怒哀樂,你看待自己的價值是依賴他人。
比如說最典型的,就是很多人會把自己生命的價值,或隱或顯的建立在,他要證明給他的父母親看,或者她希望成為父母親心中的好孩子!
在這樣的狀況底下,其實你就很容易變成那個筆電包,這並不是父母親的錯;尤其是當你已經邁入了成年的階段,這裡面的關鍵在於第一個,父母親的期待,是你認為父母親對你有期待,還是你有真正跟他們核對過他們的期待?
而第二個,如果你真的核對過他們的期待,那麼你有沒有去區辨他們的期待,是建立在他們的時空背景,還是適合你此時此刻的時空背景?
而第三個,如果他們的期待,並不符合你現在的時代,或者是你的主客觀因素的要求,那麼你能不能在心裡去畫出一個界限、一個最起碼的界限,叫做什麼叫做「孝順」的定義?
孝順,並不是讓你活成一個不符合時宜的人,而且也不快樂的人;孝順是找到適合自己快樂的方法,並且交給時間,讓父母親感覺到你很認真的,而且很圓滿的,在自己的生命軌道裡面前進。
所以呢,在這裡哦你就發現了,我們要斷捨離的並不是斷捨離親子關係呀!而是要把心中那個把自己的價值,依附在他人的認定,或他人的標準,儘管那個他人是你的父母親。
你要把這個信念斷捨離掉,因為你如果沒有把它斷捨離掉,就算你百分之百的按照父母親的期待,去過你的日子,請問你會快樂嗎?
然而回到一個更原本的源頭,如果你一直不快樂下去,你的人生會活成什麼樣子?而你把自己的人生活得很辛苦、很糟糕,這時候對父母親的意義跟角度而言,這算孝順嗎?
孝順是要把自己搞慘,還是要把自己搞好呢?那更不要說很多人,在感情裡面的受傷跟挫折了!
你想想看,多少人談了感情之後就沒有自己,也就是說他因為進入一段感情,把自己所有的價值的認定,都依附在另外一個人,或者是另外一個人的喜怒哀樂上面。
再衍生來看,在教養的議題裡面,為什麼有很多的父母親,很認真的把自己全部的身心、精力都放在自己孩子身上,可是孩子跟他的關係,和孩子的表現,始終是讓他很傷心又挫折的?
你知道嗎?最大的問題不在於他們不夠用心,在於他們太用心,他們用心到他們的生命裡只剩下孩子,而沒有他自己!
所以我們常說小孩的成長是透過模仿而來的,他們見證了自己的父母親,活出一個沒有自己的生命,那麼在這樣的狀況底下只會衍生出兩種結果,一種結果就是它全然的模仿父母親。
再不然另外一個結果就是,他對父母親這樣的行為產生了很大的叛逆,然而不管是這兩個極端的哪一個極端,我相信親子關係遲早會出問題的。
所以呢,我們回身來看,你在面對自己人生當中,不管是關係還是生涯的哪一個層面哪一個議題,其實真正需要斷捨離的,並不是誰或者是哪個環境,哪個工作,而是你要先從斷捨離自己心中的「信念」!
什麼樣的信念呢?就是把自己的價值建立在他人、他者;甚至於是別人說的話,你的價值並不是這樣子被建立的,想一想,你要當筆電,還是要當筆電包呢?
或許你要讓自己變成是一個獨立自主,像筆電般的存在,那麼第一步,你可以開始學會跟那些傷害自己的信念,進行斷捨離的工作。
而我們推出的【人際斷捨離】這一門線上課程,會帶給你很大的幫助,希望你能夠趁著季節限定的優惠,跟我們一起學習,一起前進。
也希望今天的分享,能夠帶給你一些啓發與幫助,我是凱宇。
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然而如果你對於啟點文化的商品,或課程有興趣的話,我們在每一段影片的說明裡,都有相關的連結。
尤其是我們的【人際斷捨離】季節限定的優惠,即將在3月13號的晚上12點就結束了,所以如果你還沒有加入的話,請務必把握這難得的機會!
期盼跟你一起學習,一起前進;那麼今天就跟你聊這邊了,謝謝你的收聽,我們再會。
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請問有人聽過或是面試過這家嗎
專門做超跑的排氣管改裝
總公司在仁武 台北有展售點
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超跑的市場真的這麼大嗎
看104寫的福利好像不錯 有加班費
實際如何 有人可以分享嗎 謝謝
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