【#科學腦洞時間】如果沒有二進位制會怎樣?
二進位制是採用 0、1 兩個數字編碼的計算系統,簡單來說,就是當數字增加到 2 的時候就要進位,是電腦世界所使用的語言。
那麼,如果二進位制這個概念消失了,人類會怎樣呢?
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👉首先,你的電腦手機可以丟掉了,因為它們根本開不了,電路的開關是由二進位中的 0、1 控制,1 表示接通、0 表示關閉。
當世界沒有二進位制,幾乎所有的 3C產品都會淪為廢鐵,我們將回到打電報、飛鴿傳書的時代。
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👉再來,你的偶像專輯可以拿來當飛盤丟了,為什麼呢?這要從 CD 的儲存原理講起,我們可以將燒錄 CD 想成在 CD 上打洞,由這些凹凸凹凸的點編譯成二進位制的 0101 代碼,再由機器解碼播放出音樂。
想想看這個既沒有 CD 又沒有電腦的世界,我們聽音樂只能聽 Live,背景音樂只能現場伴奏,唱出的歌聲也不能修音,人類的音樂發展大概就只能停在古典音樂時期了吧!
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👉沒有了二進位制,密碼學也將遇到瓶頸,我們不能將字母轉換成二元編碼來加快翻譯速度,軍事密文也必須拜託語言學家翻譯,這時敵人都打到門前了,我們還在糾結前線是在講 help 還是 hooray……
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好吧,說到這裡有意識到二進位制對我們有多麽重要了吧!沒有了二進位制,人類文明倒退三百年,一些國家可能早就戰敗滅亡了,而你大概也看不到這篇文章了!😅
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參考資料:
wiki《Binary number》、《CD-ROM》、《Cryptography》
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延伸閱讀:
量子電腦的全新可能性:自旋三重態非常規超導體
https://pansci.asia/archives/311658
公開金鑰密碼:能在網路上安全的傳送密碼,要感謝神奇的質數? ——《用數學的語言看世界》
https://pansci.asia/archives/128734
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同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過1,240的網紅山水畫家的藝術Taiwan Artist World,也在其Youtube影片中提到,#龍洞#空拍#新北景點 多軸空拍機(Multirotor),屬於無人飛行載具(UAV),是具有兩個旋翼以上之飛行器,雖然旋槳的角度固定,不如單旋翼靈活,卻也大大降低機械故障的風險。多軸機有多種組合,常見為四軸、六軸和八軸等。每個獨立支架可為單槳亦可為雙槳,軸數越多其飛行越為平穩,載重越重,但其在空...
編譯器原理 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
軟體吞噬硬體的 AI 時代,晶片跟不上演算法的進化要怎麼辦?
作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 23 日 8:00 |
身為 AI 時代的幕後英雄,晶片業正經歷漸進持續的變化。
2008 年之後,深度學習演算法逐漸興起,各種神經網絡滲透到手機、App 和物聯網。同時摩爾定律卻逐漸放緩。摩爾定律雖然叫定律,但不是物理定律或自然定律,而是半導體業發展的觀察或預測,內容為:單晶片整合度(積體電路中晶體管的密度)每 2 年(也有 18 個月之說)翻倍,帶來性能每 2 年提高 1 倍。
保證摩爾定律的前提,是晶片製程進步。經常能在新聞看到的 28 奈米、14 奈米、7 奈米、5 奈米,指的就是製程,數字越小製程越先進。隨著製程的演進,特別進入10 奈米後,逐漸逼近物理極限,難度越發增加,晶片全流程設計成本大幅增加,每代較上一代至少增加 30%~50%。
這就導致 AI 對算力需求的增長速度,遠超過通用處理器算力的增長速度。據 OpenAI 測算,從 2012 年開始,全球 AI 所用的演算量呈現等比級數增長,平均每 3.4 個月便會翻 1 倍,通用處理器算力每 18 個月至 2 年才翻 1 倍。
當通用處理器算力跟不上 AI 演算法發展,針對 AI 演算的專用處理器便誕生了,也就是常說的「AI 晶片」。目前 AI 晶片的技術內涵豐富,從架構創新到先進封裝,再到模擬大腦,都影響 AI 晶片走向。這些變化的背後,都有共同主題:以更低功耗,產生更高性能。
更靈活
2017 年圖靈獎頒給電腦架構兩位先驅 David Petterson 和 John Hennessy。2018 年圖靈獎演講時,他們聚焦於架構創新主題,指出演算體系結構正迎來新的黃金 10 年。正如他們所判斷,AI 晶片不斷出現新架構,比如英國 Graphcore 的 IPU──迥異於 CPU 和 GPU 的 AI 專用智慧處理器,已逐漸被業界認可,並 Graphcore 也獲得微軟和三星的戰略投資支援。
名為 CGRA 的架構在學界和工業界正受到越來越多關注。CGRA 全稱 Coarse Grained Reconfigurable Array(粗顆粒可重構陣列),是「可重構計算」理念的落地產物。
據《可重構計算:軟體可定義的計算引擎》一文介紹,理念最早出現在 1960 年代,由加州大學洛杉磯分校的 Estrin 提出。由於太過超前時代,直到 40 年後才獲得系統性研究。加州大學柏克萊分校的 DeHon 等將可重構計算定義為具以下特徵的體系結構:製造後晶片功能仍可客製,形成加速特定任務的硬體功能;演算功能的實現,主要依靠任務到晶片的空間映射。
簡言之,可重構晶片強調靈活性,製造後仍可透過程式語言調整,適應新演算法。形成高度對比的是 ASIC(application-specific integrated circuit,專用積體電路)。ASIC 晶片雖然性能高,卻缺乏靈活性,往往是針對單一應用或演算法設計,難以相容新演算法。
2017 年,美國國防部高級研究計劃局(Defence Advanced Research Projects Agency,DARPA)提出電子產業復興計劃(Electronics Resurgence Initiative,ERI),任務之一就是「軟體定義晶片」,打造接近 ASIC 性能、同時不犧牲靈活性。
照重構時的顆粒分別,可重構晶片可分為 CGRA 和 FPGA(field-programmable gate array,現場可程式語言邏輯門陣列)。FPGA 在業界有一定規模應用,如微軟將 FPGA 晶片帶入大型資料中心,用於加速 Bing 搜索引擎,驗證 FPGA 靈活性和演算法可更新性。但 FPGA 有局限性,不僅性能和 ASIC 有較大差距,且重程式語言門檻比較高。
CGRA 由於實現原理差異,比 FPGA 能做到更底層程式的重新設計,面積效率、能量效率和重構時間都更有優勢。可說 CGRA 同時整合通用處理器的靈活性和 ASIC 的高性能。
隨著 AI 演算逐漸從雲端下放到邊緣端和 IoT 設備,不僅演算法多樣性日益增強,晶片更零碎化,且保證低功耗的同時,也要求高性能。在這種場景下,高能效高靈活性的 CGRA 大有用武之地。
由於結構不統一、程式語言和編譯工具不成熟、易用性不夠友善,CGRA 未被業界廣泛使用,但已可看到一些嘗試。早在 2016 年,英特爾便將 CGRA 納入 Xeon 處理器。三星也曾嘗試將 CGRA 整合到 8K 電視和 Exynos 晶片。
中國清微智慧 2019 年 6 月量產全球首款 CGRA 語音晶片 TX210,同年 9 月又發表全球首款 CGRA 多模態晶片 TX510。這家公司脫胎於清華大學魏少軍教授起頭的可重構計算研究團隊,從 2006 年起就進行相關研究。據芯東西 2020 年 11 月報導,語音晶片 TX210 已出貨數百萬顆,多模組晶片 TX510 在 11 月也出貨 10 萬顆以上,主要客戶為智慧門鎖、安防和臉部支付相關廠商。
先進封裝上位
如開篇提到,由於製程逼近物理極限,摩爾定律逐漸放緩。同時 AI 演算法的進步,對算力需求增長迅猛,逼迫晶片業在先進製程之外探索新方向,之一便是先進封裝。
「在大數據和認知計算時代,先進封裝技術正在發揮比以往更大的作用。AI 發展對高效能、高吞吐量互連的需求,正透過先進封裝技術加速發展來滿足。 」世界第三大晶圓代工廠格羅方德平台首席技術專家 John Pellerin 聲明表示。
先進封裝是相對於傳統封裝的技術。封裝是晶片製造的最後一步:將製作好的晶片器件放入外殼,並與外界器件相連。傳統封裝的封裝效率低,有很大改良空間,而先進封裝技術致力提高整合密度。
先進封裝有很多技術分支,其中 Chiplet(小晶片/芯粒)是最近 2 年的大熱門。所謂「小晶片」,是相對傳統晶片製造方法而言。傳統晶片製造方法,是在同一塊矽晶片上,用同一種製程打造晶片。Chiplet 是將一塊完整晶片的複雜功能分解,儲存、計算和訊號處理等功能模組化成裸晶片(Die)。這些裸晶片可用不同製程製造,甚至可是不同公司提供。透過連接介面相接後,就形成一個 Chiplet 晶片網路。
據壁仞科技研究院唐杉分析,Chiplet 歷史更久且更準確的技術詞彙應該是異構整合(Heterogeneous Integration)。總體來說,此技術趨勢較清晰明確,且第一階段 Chiplet 形態技術較成熟,除了成本較高,很多高端晶片已經在用。
如 HBM 儲存器成為 Chiplet 技術早期成功應用的典型代表。AMD 在 Zen2 架構晶片使用 Chiplet 思路,CPU 用的是 7 奈米製程,I/O 使用 14 奈米製程,與完全由 7 奈米打造的晶片相比成本約低 50%。英特爾也推出基於 Chiplet 技術的 Agilex FPGA 系列產品。
不過,Chiplet 技術仍面臨諸多挑戰,最重要之一是互連介面標準。互連介面重要嗎?如果是在大公司內部,比如英特爾或 AMD,有專用協議和封閉系統,在不同裸晶片間連接問題不大。但不同公司和系統互連,同時保證高頻寬、低延遲和每比特低功耗,互連介面就非常重要了。
2017 年,DARPA 推出 CHIPS 戰略計劃(通用異構整合和 IP 重用戰略),試圖打造開放連接協議。但 DARPA 的缺點是,側重國防相關計畫,晶片數量不大,與真正商用場景有差距。因此一些晶片業公司成立組織「ODSA(開放領域特定架構)工作組」,透過制定開放的互連介面,為 Chiplet 的發展掃清障礙。
另闢蹊徑
除了在現有框架內做架構和製造創新,還有研究人員試圖跳出電腦現行的范紐曼型架構,開發真正模擬人腦的計算模式。
范紐曼架構,數據計算和儲存分開進行。RAM 存取速度往往嚴重落後處理器的計算速度,造成「記憶體牆」問題。且傳統電腦需要透過總線,連續在處理器和儲存器之間更新,導致晶片大部分功耗都消耗於讀寫數據,不是算術邏輯單元,又衍生出「功耗牆」問題。人腦則沒有「記憶體牆」和「功耗牆」問題,處理訊息和儲存一體,計算和記憶可同時進行。
另一方面,推動 AI 發展的深度神經網路,雖然名稱有「神經網路」四字,但實際上跟人腦神經網路運作機制相差甚遠。1,000 億個神經元,透過 100 萬億個神經突觸連接,使人腦能以非常低功耗(約 20 瓦)同步記憶、演算、推理和計算。相比之下,目前的深度神經網路,不僅需大規模資料訓練,運行時還要消耗極大能量。
因此如何讓 AI 像人腦一樣工作,一直是學界和業界積極探索的課題。1980 年代後期,加州理工學院教授卡弗·米德(Carver Mead)提出神經形態工程學的概念。經過多年發展,業界和學界對神經形態晶片的摸索逐漸成形。
軟體方面,稱為第三代人工神經網路的「脈衝神經網路」(Spike Neural Network,SNN)應運而生。這種網路以脈衝信號為載體,更接近人腦的運作方式。硬體方面,大型機構和公司研發相應的脈衝神經網路處理器。
早在 2008 年,DARPA 就發起計畫──神經形態自適應塑膠可擴展電子系統(Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics,簡稱 SyNAPSE,正好是「突觸」之意),希望開發出低功耗的電子神經形態電腦。
IBM Research 成為 SyNAPSE 計畫的合作方之一。2014 年發表論文展示最新成果──TrueNorth。這個類腦計算晶片擁有 100 萬個神經元,能以每秒 30 幀的速度輸入 400×240pixel 的影片,功耗僅 63 毫瓦,比范紐曼架構電腦有質的飛躍。
英特爾 2017 年展示名為 Loihi 的神經形態晶片,包含超過 20 億個晶體管、13 萬個人工神經元和 1.3 億個突觸,比一般訓練系統所需的通用計算效率高 1 千倍。2020 年 3 月,研究人員甚至在 Loihi 做到嗅覺辨識。這成果可應用於診斷疾病、檢測武器和爆炸物及立即發現麻醉劑、煙霧和一氧化碳氣味等場景。
中國清華大學類腦計算研究中心的施路平教授團隊,開發針對人工通用智慧的「天機」晶片,同時支持脈衝神經網路和深度神經網路。2019 年 8 月 1 日,天機成為中國第一款登上《Nature》雜誌封面的晶片。
儘管已有零星研究成果,但總體來說,脈衝神經網路和處理器仍是研究領域的方向之一,沒有在業界大規模應用,主要是因為基礎演算法還沒有關鍵性突破,達不到業界標準,且成本較高。
附圖:▲ 不同製程節點的晶片設計製造成本。(Source:ICBank)
▲ 可重構計算架構與現有主流計算架構在能量效率和靈活性對比。(Source:中國科學)
▲ 異構整合成示意動畫。(Source:IC 智庫)
▲ 通用處理器的典型操作耗能。(Source:中國科學)
資料來源:https://technews.tw/2021/02/23/what-to-do-if-the-chip-cannot-keep-up-with-the-evolution-of-the-algorithm/?fbclid=IwAR0Z-nVQb96jnhAFWuGGXNyUMt2sdgmyum8VVp8eD_aDOYrn2qCr7nxxn6I
編譯器原理 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳解答
在這門課程中,你將學習 Rust 的基本原理。這種課程的形式與大多數其他課程有所不同。
與其在每個影片中跳躍於不相關的概念之間和跟展示用語言寫和真實世界毫無關係的範例,課程將完全透過實踐來學習。
從這 6.5 小時的課程,你會學到
Rust 程式設計語言的基礎
低階記憶體管理
Rust 獨特的記憶體安全處理方法
如何排除常見的編譯器錯誤
https://softnshare.com/rust-fundamentals/
編譯器原理 在 山水畫家的藝術Taiwan Artist World Youtube 的最佳解答
#龍洞#空拍#新北景點
多軸空拍機(Multirotor),屬於無人飛行載具(UAV),是具有兩個旋翼以上之飛行器,雖然旋槳的角度固定,不如單旋翼靈活,卻也大大降低機械故障的風險。多軸機有多種組合,常見為四軸、六軸和八軸等。每個獨立支架可為單槳亦可為雙槳,軸數越多其飛行越為平穩,載重越重,但其在空間飛行與運動,是透過改變軸速來完成,故必須藉著高科技飛控系統的協助才能達成。
高階空拍機配置多樣的電子儀器,例如GPS定位、陀螺儀、空速計、氣壓計、電子羅盤、影像傳輸系統、FPV第一人稱飛行系統、無刷雲台和自動返航系統等,且其體積小、重量輕,因此攜帶方便,能輕易進入人不易進入的各種惡劣環境。發展至今,多軸飛行器可執行電影取景、即時監控和地形探勘等飛行任務。
由於多軸機可穩定懸停於空中,加上技術進步使得門檻降低,近年來成為空拍的優勢選項,好萊塢(Hollywood)電影製作也多採用多軸機作為空拍攝影用,亦有許多攝影玩家結合空拍機,用另一角度欣賞台灣之美,而齊柏林的看見台灣紀錄片更是促成許多玩家紛紛將空拍機錄下的影片放在網路分享。
四旋翼飛行器的飛行原理,是通過調節四具電機轉速來改變旋翼轉速,實現升力的變化,從而控制飛行器的姿態和位置。屬於六自由度 的垂直升降機,因此非常適合靜態和準靜態條件下飛行。
透過空拍來獲取更多的畫面,即是筆者接觸無人空拍機最原始的想法。2013年便興起空拍的念頭,剛開始先購買小型遙控飛行器練習,最後於六月購入國產泰世GAUI 540H六軸多旋飛行器,但出師不利,沒有多久就因飛行距離過遠,超過目視可辨飛行方向,在電力耗盡下,墬入淡水河中。
後來才又購入大疆DJI PHANTOM 2,此為小型四軸空拍機,以GPS定位,故有精準的飛控系統與穩定懸停的能耐,飛行時間約為12分鐘左右,可搭載GOPRO HERO3+運動型相機,其機型輕巧,非常適合筆者欲拍的對象之使用,尤其其可遙控距離為一公里左右,又可抵抗蒲福風級四級左右的風速,若再搭配視訊回傳系統和IOSD mini設備,就能透過監看螢幕了解飛行的方向、高度、距離和拍攝的角度,又當超過遙控距離時,其內建保護裝置,可自動返航到最初起飛位置。
其掛載相機的雲台是禪思ZENMUSE H3-3D,為三軸高精度系統,有著高精度和高穩定和高輕量的三軸平穩性,無論機身如何抖動,都可保持在同一水平,且畫面的搖晃程度大幅降低,故非常合用於空拍使用。而GOPRO相機可提供多種錄影模式,而筆者是選擇4k/4k 17:9的最高解析度,屬於超廣角視野,每秒可錄製12至15影格,又該影像可透過電腦螢幕擷取8MP定格畫面,成為一般數位圖檔,故相當方便。
空拍機運用於山水創作上,因其優越的3D圖像收集能力,可擴展我們的視野,豐富想像,並對當地的地貌和地形有更充分的了解,更能強化作品構思的可能性。當然筆者使用的機型仍是一般機型,如果有更高等級的需求,則須要配備八軸以上之飛行器,搭載專業單眼Canon 5D Mark III 飛上雲端,但價格實在太過高貴,以筆者目前的財力仍無法負擔。
以自然山川為創作對象是許多畫家的選擇,故在表現上或構思上難免會有雷同之處,而空拍機的使用,能讓筆者有更多的機會獲得以往未曾探索的視覺角度。且以龍洞為例,由於它緊鄰大海,又有懸崖,故無太多的取景角度和位置可供選擇,而空拍機能讓筆者輕易取得類似搭船才能觀看的景觀,或是臨空而下無盡深遠的圖像。
至於影片剪輯用的軟體,則是imovie,它算是比較容易入門上手的,上網自學也非常OK。若以空拍龍洞完結篇影片來說,它大概是用七個不同時間拍攝的影像片段作剪接,再利用imovie提供的授權聲音檔做配樂,最後才加上文字的說明。
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【梁震明簡歷】
國立台北藝術大學美術創作研究所畢業。
曾任國立台南藝術大學藝術史系及東海大學美術學系講師。
個展12次,國內外聯展30餘次。
作品曾在香港蘇富比、羅芙奧及沐春堂拍賣成交。
著作「墨色的真相」與「台灣寺廟龍柱造型之研究」獲國立編譯館出版刊行。
現為羲之堂代理之專職水墨畫家。
梁震明臉書粉絲頁:https://www.facebook.com/inkliang/
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