物聯網的資安攻防大戰!臺灣該如何見招拆招?
110/09/22
曾繁安
科技大觀園特約編輯
資策會資安科技研究所王仁甫策略總監專訪
5G 科技讓萬物聯網的新紀元已經來臨,代表著機器與機器溝通,人類過上全自動化的超便捷生活不再是夢。但這同時也意味著科幻電影中,邪惡駭客組織攻占重要機關的主機系統,引發一連串資安問題,甚至攸關社會國家安危的重大事件,也可能在現實中發生!
科技帶來的便利與風險並存的這個世代,來聽聽資安專家——資策會資安科技研究所王仁甫策略總監的精彩分享,一起思考 5G 物聯網下面對的資安挑戰。
一起跟資安達人瞭解 5G 如何翻轉我們的生活!
「16 年前一個月黑風高的夜晚,博士班學姐的一通電話,讓我踏上資安這條不歸路……」
問起投入資安領域的契機,王總監用打趣的口吻開場。當時在學姐的建議下,他參與了設計國内第一個資安指標的工作,從此開啓與資安的不解之緣。自稱「資安界 56 哥」的王總監,雖非一般人熟悉的另一位仁甫兄,但他對科技資安研究的敏銳觀察與豐富經驗,肯定令人甘拜下風。
他談到,4G 網絡的發展令網紅經濟崛起,你我都不曾想像『點讚、訂閲、打開小鈴鐺』會變成一種常態。而接下來的 5G 物聯網,將帶來更大的轉變與衝擊。
為什麽比起 4G,5G 有「大頻寬、高速率、低延遲」的特性?這是因為目前 4G 所在電磁波區間(約 450 MHz ~ 3800 MHz)已塞滿用戶,讓網速變得越來越慢,因此人類便把腦筋動到頻率更高的毫米波頻段(約30 GHz ~ 300 GHz)。增加了 5G 的區段,就像從塞爆的車流中,移到空曠的新路上。而頻率越高,頻寬也越寬,這條道路不止空曠而且比原先的更寬闊,於是訊息的傳遞能暢行無阻,理論上可比 4G 快一百倍!
「5G 最重要的,就是可以達成邊緣運算(Edge Computing)。」
王總監舉例,自動駕駛和遠距醫療還未普及,是因為傳統仰賴的雲端運算(Cloud Computing),傳輸訊息的速度不夠快,且成本高。雲端運算可以比喻作中央集權制,凡事都要經過朝廷皇上批閲議決,效率自然較低;但邊緣運算就像地方分權,讓數據可以直接在收集端附近實時處理和分析,無需先上報到雲端進行存儲、管理和分析運算,節省了上傳等待運算的時間,也減輕網絡和服務器的負擔。
在高速公路和手術檯上,微秒之差就是生死關頭。而 5G 搭配邊緣運算,大大提高的數據傳輸速率與極低的延遲,讓自動車之間可以維持安全的相對距離,遠端控制的手術刀可以精準無差地落在正確的部位。
也有賴於 5G 科技,需要大量運算資源的人工智慧(Artificial Intelligence,AI)也可以實現。這些發展促成物聯網(Internet of Things, IOT)的建立,機器和機器之間可以達成溝通,整合各方數據資訊,迅速有效率地完成各種指令。小至個人智能家居,大至工廠機械、重要基礎設備如水壩、發電廠等等,都能踏入數位自動化的新境界。
越方便就越危險?機器與機器的連接也要小心
不過,5G 的特性也改變了用戶與網絡間的關係。傳統 4G 是直鏈狀的系統,由電信商自上而下提供網絡,再經由應用程式界面(Application Programming Interface,API)提供服務給用戶,存在一個封閉式的層級關係。但速率快、訊號覆蓋範圍較小的 5G(注1), 則是由邊緣端、應用裝置及用戶組成,數據傳輸相互往來的三角形體系,不再有上下權限差別的限制。為了形成物聯網提供更多應用,5G 網絡也變得更對外開放,被駭入的風險也會提高。
研究專長為駭客行爲的王總監提到,如今網絡犯罪的作案手法越來越多元。過去搶匪洗劫銀行,還要擔心實體鈔票金條太重,扛不動。現在駭客只要動一動手指,就能利用惡意程式讓銀行的上億元瞬間消失;或使用勒索病毒,鎖定廠商的資料庫,再以巨額款項要挾,否則就把重要生產機密銷毀或公諸於世。
「5G 應用得越深,危害的情境就越高。」
未來 5G 物聯網可能面對的兩大資安威脅,包括用戶 IP 可能被駭入後,可能被用作惡意中繼站或跳板繼續攻擊另一方,讓受害者同時也成了加害者。再來,當物聯網涉及的層面越來越廣,假如被不法分子入侵掌控的是自駕車、基地台,甚至是重大國家基礎建設如水壩、發電廠等等,造成的損失傷害不堪設想!
網絡戰資訊戰開打,台灣如何接招還擊?
從個人角度,平時養成謹慎小心的習慣,不隨便亂點不明連接,隨時留意最新的網絡犯罪手法,是保護自己的不二法門。但在通訊科技發達的今時,第三次世界大戰很可能就在網路上發生,資安可是攸關國家安危的重大議題。
自 2016 年起,台灣便喊出「資安即國安」的口號,而王總監也參與在草擬「資安即國安」1.0 與 2.0 戰略的工作中。在1.0 戰略中,首要步驟就是將資安鐵三角(資訊安全、通訊安全、國家安全)正規化。政府也修訂相關法規,將資訊和網際空間延伸為國家主權的一環,並把駭客攻擊與竊取智慧財產,納入情報蒐集的工作,才能為網絡戰做好準備。
「守護要自己來,就需要有人才。沒有資安人才,就沒有基礎的資安;沒有錢投入,也不會有資安人才。」
王總監强調,一個國家的資安要做好,最重要的就是資源與人力的投入。如果國内資安產業沒有妥善發展,資安人才缺乏,就必須仰賴國外的產品。若系統程式都不是由自己人開發,而是假手於他人,便難以確保檢測過程的可靠性,往往等到資安事件發生後,才驚覺漏洞的存在。因此,政府也編組了多支專業團隊,培訓資通電軍與資安產業人才,為國内資安把關。
而「資安即國安 2.0」的重點,除了規劃新設數位發展部、成立專責的資通安全署,就是主動式防禦(注 2)——與其乖乖等著被人打,不如自己先請外部團隊攻擊自己,作資安測試,去找出資安漏洞和弱點!舉例來說,業界為了找出系統防禦上的漏洞盲點,常會委外進行紅隊演練(Red Teaming)。就像在進行軍事演習,紅隊扮演進攻方,以無所不用其極的方法嘗試入侵,同時驗證藍隊防守方的偵測與回應能力。這樣的演練成本可不低,一次就要三五百萬臺幣起跳。
但台灣不用付錢,就有免費的資安攻防演練!王總監如此笑言。這是因為,在全球最常受駭客攻擊的國家排行榜上,台灣可是位居前列。根據網路資安商 Fortinet 的報告,2021 年第一季台灣遭受到超過兩百萬次的駭客攻擊,平均每分鐘就會遭遇逾 15 次的攻擊!所謂危機就是轉機,這些源源不絕的攻擊,也讓台灣深具適合發展資安產業的龐大潛力。王總監認為,資安產業要像台灣未來的台積電,扮演護國神山般的角色。
想投身資安產業?不需要獻出心臟,只要有一顆熱忱的心
「投入資安產業不要限科系,但是要有一顆熱忱、學習的心。」對於有心想往資安領域發展的年青人,王總監給出這樣的建議。
雖非資訊科學出身,但大學的工程背景,讓王總監有了程式語言的基礎。後來他取得經濟學、法學雙碩士,前者使他瞭解產業界的趨勢走向,法學則令他知曉資安重合規性與合法性的重要。在科技管理與智慧財產權領域的博士論文中,他則從社會學、科技研究的方法分析駭客行為。他表示,跨領域的學習可以讓他從更廣濶的視角,釐清各方問題之後,找到痛點,來提供更好、更全面的科技與資安政策。
王總監指出,這一代除了要與人溝通,還要學會與機器溝通,所以掌握好程式語言的邏輯基礎是重要的,因此王總監所在的資策會資安所,除了研發研發資安監控平臺,將研發的成果技轉給業界,同時他也擔任台灣駭客協會(HITCON)理事和社團法人臺灣校園資訊安全推廣暨駭客培育協會(TDOH)理事,推展培育資安人才的各項活動,未來希望能舉辦小朋友駭客營,讓孩子在小學階段就能接觸和體會程式語言是有趣的。他也勉勵年輕人,能力好的可以負責找漏洞和抵禦攻擊,站在資安攻防戰最前線;即使程度不夠拔尖,也可肩負資安維運的工作,在各自的崗位上適才所用,都能為守護資安和國安,盡一份心力。
根據光速等於波長乘以頻率(c = f × λ)關係式,我們知道頻率越高的波段,波長越短,穿透能力強。所以 5G 電磁波訊號遇到障礙物時,會想强行穿越而非「繞」過,繞射能力弱,造成散失的能量大。因此 5G 雖然有著高速率、低延遲的優勢,弱點就是訊號覆蓋範圍小,故需要設置夠多的基地台方可實現,而電信服務商會提供用戶建設專網——既不同於覆蓋範圍大的公網,而是擁有特地目的、獨立運作的網絡系統。
此外,主動式防禦也包含三要素:歸因、阻斷、減災。歸因便是找出攻擊的背後原因,釐清駭客的犯案動機,才能對症下藥。再來,對惡意程式來源進行阻斷,往後才可以減少再次被入侵的風險。
附圖:王仁甫
和台灣知名藝人同名同姓的王總監,説話風趣幽默,整個採訪過程充滿笑聲。圖/台灣資安大會
邊緣運算架構
邊緣運算架構與傳統雲端架構不同的地方是,資料將改放在網際網路和本地網路之間的邊緣運算層作處理,等資料變少了,再將處理後的資料回傳雲端。
攻擊
台灣平均每分鐘就會遭遇逾 15 次的攻擊,源源不絕的攻擊讓台灣深具適合發展資安產業的龐大潛力。圖/pexels
資料來源:https://scitechvista.nat.gov.tw/Article/C000003/detail?ID=0853796d-0b42-4a72-a0cb-ed70ddad9f77&fbclid=IwAR2H03H3PtQ6JhtQIy6KpMaz78iFa7NBgfizoTzEbAGba_58W6guaSHYBkg
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過24萬的網紅啟點文化,也在其Youtube影片中提到,【線上課程】《理財心裡學》~擺脫家庭影響,從心培養富體質 課程連結:https://pse.is/EPBWE 第一講免費試聽:https://youtu.be/HgrDK7pqR-0 不定期推出補充教材,讓學習無限延伸:https://pse.is/NJ5VE 【10/13開課!】《學「問」~高難...
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周東彥的《霧中》入圍了威尼斯的影展VR非競賽單元「特別選映」。
某種程度,這個短片等於是EROS《野狼亂交館》,或G@me Virtual Date的再升級,等於把電腦D槽裡面的那些淫猥妄想藉由立體8K VR技術效果把一整座三溫暖發展場搬到你面前來。
某個手機的廣告詞是「科技始終來自人性」,或者也可以改成「科技始終來自性」,我們追求更高的頻寬、更高階的電腦、更巨大的硬碟容量,是為了實踐那些關起門來一個人在房間裡對荒淫的色情念頭。
周東彥所有創作似乎都在回應這個問題。
無論是這一次的《霧中》,之前與澳洲藝術家跨界合作的《虛擬親密》,或者在更早更早之前紀錄片《你找什麼》,他彷彿某種趨光的昆蟲在寂寞的暗夜中飛向手機、電腦等科技的光源。
也知道不能耽溺於社群網路交友軟體了,兩年前擔任兩廳院駐館藝術家推出的行動藝術《國家級徵婚》,在1天之內連續約了35個男人,給彼此10分鐘,相互詢問:「你是我找的那個人嗎?」
其實人到中年,其實不大會被性欲擺布,但寂寞還是時不時地冒出來,逛街看見喜歡的酒杯,都是成雙成對地買,幻想有一天會遇見喜歡的人可以對飲,但總是平白無故打破杯子。
他與人最親密的關係大概是某連鎖按摩店的某號按摩師,「他時間很好配合,漸漸有點固定的感覺。我們不大說話,但他很貼心,我長得高,棉被蓋不到的地方,手腳容易冷,他會主動幫我蓋2條被子。」覺得寂寞不好,應該要改變,但人生充滿太多「可是」,「我也想學網路的人約抱睡,可是我每天都睡不好,睡覺大腦還處於開機80%的狀態,約抱睡怎麼會睡得好呢?」
以下是兩年前的訪問。
《因為寂寞的緣故/周東彥》
時間是某個星期三下午,地點是誠品信義咖啡館,青年藝術家周東彥坐我對面,聲音沉穩而低沉,很低很低,簡直低到桌子裡了。週間上班日的午後,巴哈無伴奏大提琴殷殷切切地迴盪在空中,鄰桌婦人窸窸窣窣地議論著誰整形失敗,誰老公有外遇,置身如此懶散的氣氛中,也讓訪談有一點八卦和窺探的意味。
「所以那天來了35個男人,只有一、二個是你的菜?」「會再碰面吧,才過一個禮拜而已啊,我們有在LINE繼續聊天,但我不斷在會議跟下一個會議之間穿梭,太忙了。」「你到底喜歡哪一型?」「對工作有熱情,喜歡他正在做的事情。可以一起去看表演,但他要打瞌睡也是可以的。下雨天穿著白色運動鞋,會加分。」
周東彥與我的談話與鄰桌碎嘴八卦的婦人並無不同,然而他講話字字斟酌,彷彿文化部長發表演說那樣慎重。周東彥是台灣當代備受矚目的劇場工作者和紀錄片導演,以劇場結合多媒體投放建立風格。我們談話內容論及婚嫁,乃他現為兩廳院駐館藝術家,辦了一個「國家級約會計畫」。今年5月24日,台灣同婚法案通過這一天,他穿上西裝,拿著玫瑰,拍徵友照片,張貼在國家戲劇院外頭燈箱,昭告天下他正在尋找男朋友,一百多個人來信,他遴選其中35人,於7月7日當天給彼此十分鐘,相互詢問:「你是我找的那個人嗎?」
他說同志相關議題公投後,他一直思索該如何活得更同志,如何突破同溫層,「在兩廳院徵友,除了可以跟進出兩廳院的中高產階級家庭、家長進行對話,我也在想是否能給還不敢認同自己的同志,多一點點信心。」前年,他入圍金馬獎的紀錄片《你找什麼?》談論的男同志網路交友文化,明年即將推出的舞台劇《虛擬親密》亦聚焦網路世代對親密關係探索,社群媒體上的寂寞已然成為他近年創作核心,問這一切與他單身5年有直接關係?他說:「是。」
周東彥今年38歲了,至今談過4場戀愛,開頭二段是念北藝大時認識的學弟和學長,2008年在巴黎駐村,網路上認識一個住布魯塞爾的義大利人,後來他回台灣了,用SKYPE維繫情感,但濃烈的情感不敵遠距離,二人2010年分手。2年後,他又在同志交友軟體JACK'D認識一個住北京的青島人,一年後還是走不下去,「我後來二段感情都是遠距離,可是我真的很認真,我受夠這一切了,我不想再和手機談戀愛了。我並不是說交友軟體不好,科技帶來很多美妙的事情,創造了許多不可能,但它也帶來許多可怕的事情,人跟人認識的速度來得快,但感情消逝也去得快。我做約會計畫單純只想回到真實的生活,人跟人的互動有呼吸,有體溫,我可以看見人,也想被人看見。」
交友軟體確實可怕,三貞九烈的地方媽媽在網路上需要火辣的性愛;道貌岸然的異性戀護家盟在午夜色情聊天室比誰都淫蕩,誰在網路上都是人格分裂,誰都是一人分飾二角,故而我不懷好意地問:「周東彥,身為當代備受矚目的劇場工作者,你在交友網站怎麼介紹你自己?」「就放自己的照片啊,跟人聊天,入圍金馬獎那次,有人認出我來了,就祝我得獎。」談話如同文化部長一樣慎重的人會沒有偶像包袱,我不信,遂命令他打開他的交友軟體,在眾多袒胸露背,肉香四溢的交友照片之中,果然他的徵友照片與放在表演節目冊上的宣傳照沒有什麼差別。
假裝我是手機那一端的陌生人,他會這樣對我介紹他自己:「我是周東彥,劇場工作者,紀錄片導演,我喜歡男孩子,而且從小就是。小時候去游泳,木柵的游泳池很原始,沒有隔間,我發現我一直盯著我不該看的,彷彿一切感官都放大了,快快穿上衣服離去。我高中念明倫高中,大概1997、1998年的時候,我會去看屏風表演班,看耕莘小劇場,有一次在劇場外頭看到一個人拿著攝影機拍攝,那個人是陳俊志,覺得拍片這件事很酷,我媽幫我買了一台小攝影機,開始透過小視窗認識這個世界。差不多是同一時間,我讀到一本雜誌叫做《同言無忌》,我確定我是同志,我在大一新生訓練就宣告出櫃。」
年輕藝術家人生沒有櫃子,但不知為何,講話有一種架子,一個字一個字拖得慢慢的,內容明明應該是輕鬆詼諧的,但他口氣始終是事不關己的,淡漠的。問他講話就是這樣子嗎?「應該是吧,我小學一、二年級上課都趴在桌子上,我們老師都叫我懶骨頭。我講話很慢嗎?我講話速度很快欸,我今天有告訴我自己講話一定要放鬆。大概昨天晚上沒睡好,吃了一顆安眠藥,藥效還沒退吧。」「我覺得你講話有一種架子,優雅的,像女明星一樣的派頭,有架子並不是壞事,你身處藝文圈,你得要撐一個專業的形象,去公部門開會,這個架子可以讓你跟舒淇當閨密,但不可能讓你收穫一個理想男朋友啊。」
「或許吧,我自己有想過我這樣的狀態在男同志界都是不優的,不好的,」對我的觀察,他不以為忤,淡淡地說:「大概小時候看了太多時尚雜誌的關係吧,我在高中會去誠品買《VOGUE》之類的外國雜誌,然後聞它的味道。時尚雜誌教了我認識很多名牌、名模,不只是牌子怎麼拼、怎麼唸,還有每個品牌、人物、甚至配件的故事。好東西是非常努力地打造出來的,不論是一個手工包包,還是一個讓人仰望的明星。」從時尚雜誌學會講話要得體,做人要優雅,所以當我問他誰是他做人處事的典範?他說張艾嘉,一點也不讓人意外,「我沒有真的很認識她,但她是那個會照顧人,會關懷別人的人,大器又得體,她沒有滿足於當一個女明星,當所有的女明星都停下來了,她還是不斷地往前走,金蟬脫殼好幾次。我的Role Modle都是這樣獨立的,堅強的。」「你跟林懷民合作過,也跟林奕華共事,不把他們當標竿,將自己投射在張艾嘉莫非是性向使然?」「我也沒有不把林懷民和林奕華當偶像,但張艾嘉比較美啊。」
因為喜歡張艾嘉的獨立自主,故而從懶散的創作者變成經營者也解釋得通了:他2010年自立門戶,創立狠主流影像公司,從3個人的工作室演變至今10個人的公司,在同輩的創作者並不尋常,他解釋有些大型的案子,就需要比較大的建置才能負荷,然而與他因《關於島嶼》有過合作的林懷民對此卻是憂心忡忡,「到底他是用團隊養創作,還是用創作去養團隊呢?這是一個雞生蛋,蛋生雞的問題,他的創作都是手工的,勞力密集的,但市場太小,他隨時都把自己搞得很累,永遠都像一隻生病的貓咪。」
生活忙與盲 孤單想找伴
我向他轉述林懷民的說法,「還好誒,比我辛苦的人大有人在,每個人都有不容易的地方,不是我不跟你講,是我自己都沒去看到。」他不訴苦,回應依舊像女明星一樣雲淡風輕的,舉止氣質像是優渥家庭出身的孩子,但母親的說法又是另外一種版本:「我們家也不是很有錢的家庭,他爸爸身體不好,現在中風,我以前早上要送報紙,然後去幼稚園煮點心。他去英國念碩士是自己貸款,跟二家銀行一共貸款150萬元。他念博士班,我跟他爸爸覺得不行,幫他籌錢,念了一個學期,沒錢念下去,我們很自責,他反過來安慰我說:『媽媽,我念藝術是要美化人心,如果要讓爸爸媽媽辛苦那就不美了。』東彥從小就貼心,斯斯文文,乖乖的,小時候被同學叫周妹妹,我知道後很生氣,但他跟我說:『媽媽,我們不要理他,我們努力就好了。』他說自己是同志,所以更要努力,不要讓別人瞧不起。」
拿張艾嘉當標竿,希望當個獨立堅強的人,不被別人看輕,也把自己活成一首張艾嘉的〈忙與盲〉:「盲盲盲,忙忙忙,盲得已經沒有主張,盲得已經失去方向,忙忙忙,盲盲盲,忙得分不清歡喜和憂傷,忙得沒有時間痛哭一場。」手機上行事曆,五顏六色的色塊,各式各樣的工作排到明年秋天,問他最近一次痛哭是什麼時候呢?「二年前,世界劇場展在台灣辦頒獎典禮,我下午跟學弟聊天,彷彿上演《大象席地而坐》,覺得一切都很無力,晚上金曲獎工作人員找我吃飯,他們很能喝,我沒吃什麼,就一個止痛藥,然後傳來消息說學弟得獎了,我哭是為了他高興,但也為自己其他的事哭一哭。我很容易哭,但後來壓抑到哭不出來了。」
原來他講話低沉不是學習女明星的慵懶,就只是疲累。人至中年,其實不大會被性欲擺布,但寂寞偶爾還是會跑出來,逛街看見喜歡的酒杯,都是成雙成對地買,幻想有一天會遇見喜歡的人可以對飲,但總是平白無故打破杯子,只能一個人孤孤單單在週末夜喝酒。每個跨年會許願改變自己嗎?「會啊,不論跨年或生日,都會跟自己說真的不要再鬧了,真的要找一個伴了。我沒有歸咎是工作耽誤了姻緣,我還有自己的問題,我太挑,不符合市場上肌肉、蓄鬍的需求。我應該在網路上勇敢表現自己,但因為我在很多工作場合已經過度表現自我了,所以覺得不知道如何是好。」
忙碌的青年藝術家最親密的關係大概是某連鎖按摩店的某號按摩師,「他時間很好配合,漸漸有點固定的感覺。我們不大說話,但他很貼心,我長得高,棉被蓋不到的地方,手腳容易冷,他會主動幫我蓋二條被子,這種細節他都注意到了。」於是,孤單的人到頭來只能仰賴陌生人的慈悲。他也覺得這樣不好,應該要改變,但人生充滿太多「可是」,「我也想學網路的人約抱睡,可是我每天都睡不好,睡覺大腦還處於開機80%的狀態,約抱睡怎麼會睡得好呢?」
他是矛盾的,那像喜歡男人穿白球鞋,採訪拍照的這一天,也穿著一雙刷得乾乾淨淨的白色球鞋,偏偏這天下雨,在積水的窟窿都踩髒了。
想太多的人活著就是自找麻煩,問他近日為追求愛情做出勇敢的事,他得意地說他有一天遇到了《美麗少年》的羅國宇,「他就是那種環境很好的台北小孩,前三志願 ,完全是我的型。我很積極地打招呼,並且加了LINE,但我丟訊息說:『嘿,有一天我們可以一起出外Hang Out(鬼混)。』卻打成了Gang Out。」 為愛踏出了第一步,明明是值得歡呼的事,他卻為了無傷大雅的錯誤,擔心對方以為自己邀約「群交」,自責了好幾天。
頻寬速度關係 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
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歡迎來到「一天聽一點」,我們每週一到週五晚上7點,準時為你更新,結合心理跟生活的真實運用,每天陪伴你進步一點點,如果你每天都想要有所進步的話,就請你一定要訂閱我們的頻道。
昨天跟大家分享了《匱乏經濟學》裡面的「稀缺心態」。
「稀缺心態」會導致我們進入一種「隧道效應」,同時也會讓我們進入一種「預支」跟「透支」的生命形態。
那除了隧道效應,跟預支與透支之外,稀缺心態還會怎麼樣全面性的影響我們的生活呢?
接下來談第三個影響哦!第三個影響就是,稀缺心態會導致我們沒有辦法留下任何的餘裕,也就是沒有多餘的「時間」跟「空間」。
其實你不妨想一下,為什麼那些窮人他們會覺得生活特別的累?
其實回到真實的生活現場裡,如果你活在一種「花一塊錢」都要糾結、比較一下;花一點時間都要考慮再三,這個時間用在別的地方會不會更有效?
這樣的一個思維,直覺上看起來好像都是很審慎評估的,但其實如果你的每一件事情、每一分錢都要進行這樣的執行的話,那會讓你造成很龐大的心智負擔。
而這些心智負擔會消耗你的注意力、消耗你的精力,進一步又強化了你的「隧道效應」,因為你已經沒有辦法再處理別的訊息了!
這種感覺就好像是,你使用手機或者使用電腦,你裡面預備要執行的程式太多,你都沒有去把它刪掉的時候。
有沒有發現,每一次開機、每次關機,或者是每一次執行新的程序,花很長、很長的時間。
甚至於你有一種好像覺得自己的手機,自己的電腦跑不動的感覺!那為什麼會跑不動?就是因為你的不管是記憶體,還是CPU,它都沒有餘裕啊!
就像我們開車在路上,以一般的交通研究來說,如果一個道路的佔有率,超過了85%,它會塞車的幾率是100%的。
因為當車子多到一定的程度的時候,只要其中有一個司機,腳踩了一下剎車,那麼後面所有的司機都會連鎖反應的踩剎車。
你可能有過那種經驗,開車在高速公路上,然後塞車塞了一陣子,你覺得前面一定是有什麼問題,或者是一定有什麼事故。
結果呢你慢慢開,開到了某個階段,你就可以盡情的踩油門,你也沒看到有什麼事故,沒有什麼意外呀!
對呀,因為當那一個區段的車子的佔有率,超過了一定的比例,其實根本不用有任何的事故,就會導致整體的速度放慢下來。
那麼你想想看,在你的生活裡不管是時間、不管是金錢,是不是也是如此?
就像是如果你平常沒有儲蓄的習慣,你平常沒有做時間規劃安排的習慣,特別是幫自己安排休息的時間。
是不是任何的意外,都會導致你的時間或財務,整體的崩潰,這就是因為「稀缺心態」導致你沒有餘裕啊!
那你可能會想那「稀缺心態」導致沒有餘裕,到底是因還是果呢?其實我會覺得它是互為因果的。
因為有很多時候,比如說工作來講好了,你總覺得要把時間塞滿,才叫做有做事;可是呢,我反而在自己的線上課程【時間駕訓班】裡,我有特別提醒!
千萬記得哦,不要以為把時間塞滿叫做「有效率」,真正有效率的人,反而要把自己的休息,把自己的放空,有意識的排進自己的行事曆。
因為我雖然這種時間的餘裕,看起來好像會讓一個人效率沒有辦法提高,但是它帶來的整體的正向回饋,是非常高的。
因為你心中覺得自己可以休息,它就是一種很奢侈的心理感受,它會讓我們覺得自己不用急忙、不用匆忙。
隨之而來的就是,我們會感覺更放鬆、更自在;就算犯錯了也沒有關係,這是一種心理上的奢侈呀!而這樣的享受感、奢侈感,對於一個人的主觀幸福是非常重要的!
其實金錢也是一樣,今天你可以花一筆錢,不用太考慮它的CP值,或者是不用太考慮它的對價關係;在合理的範圍裡,這樣的感受,是不是會讓你覺得自己很棒呢!
所以呢,如果長期讓自己處在「稀缺心態」裡,這真的很容易讓人沒有辦法有任何的餘裕;而這裡面最凸顯的,就是從小到大我們接收的信念。
好像有些人會覺得休息是不好的,或者是好像買一些對自己好的東西,就叫做浪費錢!你沒發現其實不一定是你沒時間沒錢,而是你的信念,導致你根本不可能讓自己留有餘裕啊!
而第四個稀缺心態影響的部分,這一點也是最重要的一點,就是它會引發我們認知頻寬的不足,什麼叫「認知頻寬」呢?
它就是我們所有、所有認知能力的總和,包含我們去計算權衡,包含我們去關注一件事,包含我們決策去執行,甚至於是抵抗誘惑的能力,這些都是我們的認知頻寬。
就像是前面舉的例子一樣,你可以把它想像成我們心智的CPU。
你可以感受一個情境噢,你手上正在忙一件事,同時有人找你講話,而這個時候旁邊的電話又響了;然後你發現你後面正在燒開水的水壺的聲音,也發出了煮沸的聲音,請問一下這個時候,你能夠同時做好這些事嗎?
可是呢,有很多時候,我們總覺得自己可以同時做好很多事。所以呢,你同時應付別人、同時眼睛在看螢幕,然後還瞄一下你的手機響的那個畫面到底是什麼?
然後腳呢,同時往後走,你會發現這樣的狀況就是,你每一件事情感覺上都做了,但是沒有一件事情做得好!
然而久而久之呢,這一定就會傷害我們對於長期真正重要事物的規劃。什麼叫做「長期規劃」?
在財務上面,就包含有意識的儲蓄,有意識的去理財,然而對個人而言,就是有意識的去學習,去運動、去健身。
可當你的認知頻寬還不夠的時候,你可能都會在忙於這些表面的事物,所以那些投資未來的事情,要麼你就根本不在乎,要麼就是你理論上知道要在乎,但是你實際上根本沒有去做。
所以呢,它會造成一個很矛盾的現象,理論上來說對一個窮人就是沒有錢,可是你會發現,他們要麼就是太過在乎錢,要麼就是太過不在乎錢,而且我遇到蠻多的是太不在乎錢!
怎麼說呢,先不管他們表面上的認知如何,回到他們的行為,你會發現這些進入財務惡性循環的。
常常是透支他們的信用,常常是衝動消費、衝動購物,常常是把錢花在短期的享受,而不是長期的投資!這就導致他們的債務永遠沒有還完的一天,而且是惡性循環,越來越糟。
那如果體現在時間的管理上,你會發現這樣的人,他們理性上都知道,他們要專注在最重要的事。
可是他們通常在實務上,就會關注太多的事情,而關注太多的事情,因為自己的恐懼,而恐懼就是稀缺心態,又會導致他們認知頻寬嚴重不夠。
所以呢,在他們的心中,再茲念茲的都是那些沒有做完的、應該去做的,或者是很急迫、有壓力的那些事,這就是心理學裡面講的「蔡尼格效應」。
那些事情一直縈繞在他們的心中,那也因為如此,他們根本沒有足夠的頻寬去處理真正重要的事。
於是更容易出現錯誤的決定,然而在錯誤的決定之後,又會導致他們的時間跟財務更加的稀缺。
聽出來了沒有,其實當你沒有給自己餘裕,當你把自己的認知頻寬全部佔滿了之後,那只是讓你有一個好像「你很努力」的錯覺,就像我常說的,你無論做任何事情,你不能讓自己只是很努力而已。
你要讓自己很清楚知道,你為什麼做、你為何而做?而當你做它能得到什麼,並且去檢核是不是真的能夠得到。
然而這一切的動作,都需要你在心中要先「留有餘裕」,而且要能夠留下你的認知頻寬。
然而當你聽到這裡,你可能也發現了,這一切的結果好像跟我們內在一些很核心的信念是有關的。
沒有錯!其實我們的信念,都受到我們過去的經驗,還有原生家庭的影響。
尤其是我們在面對財務的時候,原生家庭到底在你的心中種下什麼樣的信念?這個是你需要好好的認真看待的。
如果你沒有發現這些,或者是你沒有好好的覺察這些的話,你會發現你可能很看不慣自己父母親,面對財務的方式,然而你很有可能就複製了他們的行為。
又或者是你的父母親真的很有錢,可是你因為自己內在的一些功課沒有穿越,你會反其道而行,從此討厭錢。
可是你的理性上,又知道自己必須要好好的看待錢,然而你的行動怎麼樣就是做不到,我相信置身其中的你一定很辛苦吧!
所以呢,這些稀缺心態,導致我們信念跟行為的因果關係,我覺得它們真的很重要!
然而更重要的是,你能不能給自己一個機會去看看,自己在面對金錢面對財物的時候,你的核心信念到底是什麼,而又怎麼來的?
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Hi~我是Stark
今天又來開箱啦
這次要開箱的是
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那為什麼有機會能做這次的開箱呢?
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兩年綁約算下來可以省下24000元
這沒道理不換啊
其實現在有越來越多網路比中華電信還便宜
像是我手機是用台哥大的
所以也常收到凱擘大寬頻的簡訊
500M只要799
但我因為工作的關係
在進行網路行銷需要切換不同ip
而中華電信線路是可以切換的
但凱擘走的是Cable線路
因此沒辦法滿足換ip的需求
加上中華電信我用下來相對比Cable穩定很多
所以還是用稍微貴一點的中華電信
凱擘官網也是有這樣註記
Cable適合個人與家庭用戶
ADSL適合中小企業
所以就看各位做選擇了
而不管你選擇哪一家的網路
只要升級100M以上就必須要看自家的分享器有沒有支援
像我之前用的最高只有支援100
因此必須得換一台較高規格的分享器
那我們話不多說
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有主機一台
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光碟一張
還有一隻香蕉
痾
香蕉
對
香蕉健身完可以吃香蕉
電源線一條
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套子拆開之後
這隻WIFI天線比我想像中還要大隻
機身是格子紋的設計
近看有霧面的感覺
光線下會因為紋路而有不同的反光效果
整體來說我覺得是蠻有質感的設計
機身前面有一個USB3.0的插槽
這是主機開關
USB插槽
藍色的是連接數據機的連接槽
四個網路分享槽
還有WIFI訊號開關
分享器接好之後
用瀏覽器打開說明書裡的指定網址就可以開始設定
能夠順利連線代表安裝機器成功
接下來這個地方輸入中華電信的帳號及密碼
而這裡輸入你要顯示的WIFI名稱以及相對應的密碼
2.4G為一般的訊號
5G是高頻寬訊號
都輸入完成後會顯示確認訊息
確認無誤之後即可按 完成
接下來我們就可以開始測速啦
下載有超過300
上傳有超過100
整體效果算是還不錯
現在我們來用手機測試WIFI
下載有252
上傳有114
雖然下載速度變低
但是對於WIFI來說挺夠用的
裝好完成之後會長這個樣子
亮藍燈代表訊號正常
如果有紅燈代表網路有問題或安裝錯誤
這時就要確認一下哪個地方出錯囉
那麼我們今天的影片就到這
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※ 引述《howshue (阿斯斯)》之銘言:
: 之前在跟爸爸聊天
: 聊到5G
: 我說 :
: 其實5G 超高頻訊號
: 並不是高傳輸速率的直接原因
: 頻寬才是
: 高頻主要是為了它的頻寬
: 我爸則說:
: 怎麼可能沒關係
: 人家頻率那麼高
: 不就代表變化快嗎?
: 每秒變化多
: 所以才資料量大
可以先從單頻弦波(single tone)開始講,
單一頻率的弦波, 沒有攜帶任何資訊.
不管它的頻率是在1GHz, 還是2GHz.
要在上面攜帶資訊, 則必須要引入調變的概念,
也就是你這個bit想傳0或傳1, 波形必須有個對應的特徵改變.
比如說最簡單的BPSK, 可能是相位0度代表 0, 相位180度代表 1.
而當你改變這個波形特徵時, 它的中心頻率不變, 但頻寬會變大,
你愈常去改變它, 頻寬就會愈大.
比如說當我們想達到1Mbps的傳輸率,
就相當於每秒需要去改變相位一百萬次,
而它對應的頻寬大概就是1MHz這個等級.
那現在可以回到原本的句子了
說每秒變化多代表資料量大,是沒錯的.
但是頻率高代表變化快就不是了,
因為從接收資料的觀點,我們所考慮的變化是排除已知的部分.
載波就是個已知的東西,我們判斷資料時會直接把它排除.
真正有意義的"變化", 是相對於載波(已知部分)的變化,
所以跟傳輸率有關的"變化", 是連結到頻寬而非頻率.
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