香港曾經發生一宗離奇的命案,受害家庭有一對孖生兄弟。
艾琛與艾信。
受害者是12歲的弟弟艾琛,死狀恐怖,男孩全身鮮紅的肌肉都暴露在空氣之中,頭蓋骨上光溜溜的,連眼皮都沒有,眼球圓滾滾地暴露在外。
警方在案發現場拘捕男孩的父親,懷疑他因受不住照顧身患怪病的兒子而狠下毒手。
最後,父親因有不在場證據而被判無罪。
這宗慘劇的離奇點在於兩年後,哥哥艾信也懷疑被殺死,死狀同樣令人不寒而凜,現場只留下一塊血淋淋的人皮,軀體卻不翼而飛。
後來有記者深入調查,發現弟弟艾琛出生後便患上怪病,記者更特地去艾琛出生的醫院,向負責接生的醫生查問。
醫生說這輩子也不會忘記當時的畫面。
嬰兒出生時,全身上下都沒有皮膚,肌肉的線條與筋脈都清晰可見。醫生說,可能因為沒有皮膚,他自身會不斷分泌出黏液去保護肌肉免受細菌感染,看起來全身都充滿光澤,滑溜溜的就像泥鰍一樣。
但離開母體之後仍會出現很多問題,例如只要輕輕觸碰他,甚至有強風吹過,艾琛便痛不欲生。
當這篇報導出來之後,媒體稱艾琛為『泥鰍男孩』。
*******
「嗚嗚…嗚…」
每一晚,我都會去地獄一次。
這種人類沒法承受的痛楚,每一吋毛孔都像被火燒一樣,讓我死去吧,死去的話會比較輕鬆,這想法每晚都會衝擊著我的腦海。
「弟,艾琛!你沒事吧?我…我去叫媽來…」我哥艾信一臉擔憂走過來我的床邊,卻不敢觸碰我。因為我的怪病,天生就沒有皮膚,就算輕輕觸碰,或在冬天一陣冷冽的寒風吹來,都會令我痛得死去活來。
醫生為了減輕我的痛苦,只能將藥膏搽在繃帶上再將我全身包裹著。可是我全身都會分泌黏液,使繃帶變得不透氣,晚上就痕癢難忍。
我使勁地搖頭:「不要打擾媽,我不想為她添麻煩。」
爸媽因為照顧我日常生活,加上醫藥費,早已被折騰得身心都疲憊不堪。疼愛我的哥哥,只好每晚都待在我身邊直到天亮。
我站在鏡子前,哥哥一邊擦拭著眼淚,一邊小心翼翼幫我替換繃帶。有些地方受了傷,血液乾涸成硬塊,撕下來的那一瞬間,使我再次體驗到地獄之苦。
「艾琛…」從鏡子中看到,哥哥的視線落在我的背部。之前在床上翻轉身時,已經覺得背部怪怪的。
「很嚴重嗎?」我問。
「不~一點事都沒有。」哥哥的表情卻不怎麼認為。
哥哥用手背擦拭額上的汗珠,伸手到我的嘴前:「咬住!忍一忍就好了。」
「我…我…這樣就行了。」我拿起枕頭想堵住臉,這樣叫聲就不會吵醒爸媽。
「我是你的哥哥,我要感受你的痛楚。」哥哥。
我輕輕地咬著他的手,汗水的咸味佔據我的口腔。
「使勁咬吧,別忍。」哥。
當晚…我因為強烈的劇痛當場昏迷過去,哥哥卻在天亮前清理好現場,再抱起我到床上休息。隔天醒來,我看到哥哥的手臂上有一個可怕的咬痕,其中一塊肌肉幾乎完全分離,只剩一小塊皮膚懸吊在手臂上,在床上睡得昏昏沉沉,還發著高燒,父親醒來發現後馬上送哥哥去醫院。
本來我以為,這種日子會直至死去的那一天才會結束。
但那一晚,是我的生日。
時間剛好搭正十二點。
我緊咬著牙關,忍耐如潮水般的痛楚襲來。我這副爛身體沒法上學,但知道最近哥哥要準備考試,所以我不想打擾他。
「艾琛~生日快樂。」突然,背後傳來哥哥的聲音。
「嗯……」我奮力抑壓著痛楚回答。
「來,生日禮物,送你。」
我睜開眼睛一看,哥哥手上的小東西反射出閃爍的銀光,定睛一看,是把手術用的刀,難道他想我自殺嗎?
「這…什麼?」我。
「我從學校偷來的,生物課的老師說,它可以用來輕易割開皮膚。」哥。
「我才…沒有皮膚。」
「我有啊~」
我和哥哥艾信是孖生兄弟,我能夠感覺到哥哥的情感,心思也會互通。我很快就知道哥哥在想什麼,所以全身一顫,以訝異的目光看著他。
「我實在不喜歡考試呢。所以…」哥哥勉強地擠出一個笑容:「你代我活下去吧。」
當然,我感受到他在逞強。
「哥你在說什麼…?當然不行啊!」
「記得覆診時醫生說過什麼嗎?你身上分泌的黏液就像膠水一樣,所以肯定可以成功!我們的身高一樣,體型也完全一樣…」
「夠了,別開玩笑,才不可能成功!」
「我是認真的,原諒我這麼懦弱自私,每日看著自己親愛的弟弟受苦,我實在受不了。當然了,我也肯定承受不了失去弟弟的痛。」
說畢,哥哥用手術刀抵住太陽穴:「我已經決定了,但我應該很快就撐不住,由你來接力吧。」
「不!不要!我一點也不痛!看啊!完全不痛!」我用力拍打自己的身體。
當然這樣做很痛,超級痛,但我不想失去哥哥。
「放心,我們只是合體罷了~我一定會陪著你的。」哥哥沿著額頭將手術刀刺進額頭割開,臉皮竟然輕鬆的整塊掉下來,像脫下衣服一樣。
「看吧,我早就猜到,這皮囊根本不屬於我的,你拿去用就好了。」
從傷口能夠看到哥哥鮮紅色的肌肉在微微抽動,還分泌出像我一樣的黏液...
只是割開了頭部,整塊皮膚便很輕鬆地脫下來,就像脫下緊身衣一樣。
但哥哥卻撐不住,死了...
那晚,是我的12歲生日,也是我哥的生日。
我艾琛,今後就以哥哥艾信的身份活下去,所有人包括爸媽都以為死去的人是我。
又過了兩年,我過著正常o的生活,沒人察覺有異樣,以前哥哥放學回來會把學到的知識教我,所以我能趕上進度,哥哥說得沒錯,考試真的很討厭。
另一方面,我從父母的眼神感覺到,我的去世使他們鬆一口氣,我的身體正常發育長大,晚上也不用再受苦。然而哥哥的皮囊開始撐不住了,身體各處都出現撕裂的傷口...
我決定脫下哥哥的皮,離開這個家,出去尋找新的「人生」
(待續)
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《EVA 新劇場版:終》對唔同人可能有唔同意義,而對我黎講,相比起娛樂,睇完佢更加似係一場儀式。
唔好誤會,我唔係話《終》唔好睇,甚至乎當新劇場版經已進入第四集,當觀眾對呢套作品嘅期望經已驟至頂峰,庵野秀明響敘述故事嘅功力依然無令人失望,視覺效果響今時今日已被CG寵壞嘅新一代觀眾黎講,仍然有住相當出色;甚至有好幾幕嘅分鏡場景,例如明日香迫真嗣食多士一幕、同埋明日香同真希波響無重狀態下搵真嗣一幕,都係令我睇到非常感動,久久未能忘懷。
但響當年經歷過《EVA》電視版最後兩集、以及Death & Rebirth嘅衝擊,始終令我睇呢個「EVA最後結局」之前有種不安感──庵野秀明會唔會再一次用一個超乎我接受嘅程度進行一場思想震撼?
結果相比起塑造一個全新嘅結局,庵野秀明選擇咗將過往嘅兩個結局重新粉飾一次,好多熟悉嘅場景再次出現:超巨型綾波麗(不過呢個公仔個材質好差,個人覺得係全片敗筆)、電車對白、將長槍刺穿胸口嘅儀式、渚薰坐響無頭天使望海一幕、真嗣同明日香響海灘獨處……只係佢嘅處理比當年更圓滑,比以前更容易理解。
經歷過當年嘅衝擊,再睇一次《終》嘅「半新演繹」,當然比當年第一次睇舊版兩個結局容易接受得多;例如相比起以前父子去到結局比較隱喻嘅矛盾,今次就安排佢地痛痛快快打一場,感覺上好似睇《刃牙》史上最強父子吵架一樣直接。
反而入面一啲改變,由真嗣獨白一轉變成佢老豆獨白,再透過自己個仔令佢慢慢開懷,以「落車」象徵一種對生命鬱悶嘅解脫;當真嗣再次面對明日香,唔再以鍊死對方、而係以感謝作為替代,完全感受到庵野秀明由過去憤世嫉俗慢慢過渡到去而家就算唔能夠完全睇化,至少能夠比以前更加正面看待世界。
然後睇住幾個主角都由14歲o靚仔變成大人,跟住望一望自己,當日TV版響香港問人借錄影帶睇果陣都仲係一隻中學雞,去到今日睇《終》經已成為一條廢中;由當日經歷EVA TV版第一次衝擊、之後劇場版第二次衝擊,再去到今日《終》完成近第三次衝擊,雖然無好似當年咁樣顛覆三觀,卻有一種終於完成一項人生Checklist嘅滿足感。
所以不得不老土講句,真係幾生修倒,先可以遇到《新世界福音戰士》呢套神作。
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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
o型 圓條 在 啾c物理治療師 Youtube 的精選貼文
0:00 什麼是假跨寬 前情提要
2:18 評估
4:06 髂腰肌拉伸
4:47 青蛙拉伸
5:24 動作控制訓練
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訓練無法突破,有可能是你的肋骨外翻了喔
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別再抬頭挺胸,正確的『縮肚長高』站姿,讓你不再因久站而腰痠。
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天氣超好出大景,最簡單的百岳,新手也可以輕鬆征服的合歡山。
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一碰就痛,為什麼足底筋膜炎這麼難好?除了放鬆,足弓的力氣也能訓練,想知道要怎麼在家訓練足弓的肌肉嗎?
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一碰就痛!足底筋膜炎真的好惱人,為什麼我會得足底筋膜炎?除了上醫院,其實在家裡做一些簡單的足跟矯正運動,也可以加速它的康復唷。
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今天挑戰用八分鐘,用滾筒完整的放鬆你的下半身;從此之後,家裡的滾筒不再只是個占空間的裝飾品了。
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久坐也會有運動傷害,跟我一起每天只花五分鐘,疏通阻塞的血液循環,打斷傷害的累積。
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你知道骨盆前移會害你瘦不下來嗎?如果你也有骨盆前移的困擾,快來跟我一起做運動。正確的體態加上運動,就是減肥的最佳配方唷。
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躺著也能訓練核心的動作,輕鬆到會不小心睡著?骨盆前傾和臀肌失憶症有難分難捨的關係,幫你找回臀肌的記憶
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是翹臀還是骨盆前傾?超簡易3秒評估,別再把骨盆前傾誤當成翹臀囉。下交叉症候群簡易拉筋法,教你搶救歪斜的骨盆。(上集)
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核心強等於內力強?今天來做超簡單的核心運動,讓你能穩定身體,提高運動效率。
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呼吸法真的存在,這些問題只要善用呼吸,就能解決,這部影片讓你五分鐘知道三大呼吸法的應用。
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韓式歐巴跟美式浩克的肩膀有什麼不一樣呢?有什麼運動是可以有效改善圓肩呢?物理治療師啾c帶你練出韓式歐巴的肩線!
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腰酸背痛,可能是你『胸椎活動度不足』喔! 物理治療師讓你六分鐘學會如何評估和解決腰酸背痛。
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o型 圓條 在 圓鈕扣 and Yuan Youtube 的最佳貼文
👇牛仔褲與各項單品資訊ℹ️ 👇
Hi 我是 Yuan,今天要跟大家分享五款日常著用的牛仔褲,也針對不同身形解說個牛仔褲的地雷與挑選對的牛仔褲才能彌補身形上的缺陷唷!
(歡迎訂閱,留言,按讚,分享~)https://www.youtube.com/channel/UCxdqHJk0AQyiLX0I6yd7P2Q?sub_confirmation=1
Yuan height 156cm/ weight 47kg,
扁身 H 身形
👇本集影片重點👇
- 扁身人直筒腰,該怎麼選牛仔褲呢?
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還有甚麼關於牛仔褲或褲子的問題
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👇衣服資訊👇
○Style 1&2○
Tank Top_ meier.q
Shirt_ meier.q 幾年前購入的
Jeans_ tenny shop 幾年前購入的
○Style 3&4○
Top_ ohni 幾年前購入的
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Jeans_ uniqlo
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Top_ zara 幾年前購入的
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Tank dress_ studiodoe 幾年前購入
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:趕快來這裡跟我哈拉:
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o型 圓條 在 Smart Travel Youtube 的最佳貼文
#將軍澳 #寶琳市場 #香港街市 #8424 #8424西瓜 #本地消費 #買餸煮飯
#氣炸鍋 #氣炸鍋食品 #寶琳市場facebook #毋須找續 #與你同心守護健康 #防疫貼士 #香港街市 #羊肚菌 #養生美容 #平價龍蝦 #日出康城
Hello大家好我叫阿Tsar
大家最近為了食好煩惱, 一時不可以堂食, 一時又可以
這麼麻煩, 都是買餸回家自己煮吧,
我一向去外國旅行, 都好鍾意行街市, 而且這類影片深受男性網友支持
鐵漢柔情,勁過黎明,當你公主,為你下廚
一對情侶或夫妻,一起落街市買餸
都可以是另一種樂趣, 當然是疫情沒那麼緊張,而你覺得舒服的時候
就好像我今天去了將軍澳的寶琳市場
真是可以用街市遊樂團來形容, 先看看裝修先吧,
寶林市場沿用墨綠色為主調,融入大型圓柱、傳統拱門、金屬罩燈、
鐵枝架等設計元素,型格別致,簡潔明亮,洋溢濃厚的歐陸傳統市場風格,
來到寶琳市場就可以感受到這種異國風情
彷彿置身於歐洲,再望下四周親切的面孔
有令人窩心的笑聲, 這裹絕對是個街市遊樂團
在這麼歡樂的氣氛買餸,人都健康些、更美
雖然一個二個戴住口罩, 但是你們都可以由他們的眼神見到
善良和勤奮就是最好的美容靈丹妙藥, 你們都快些來感受下這一種歡樂氣氛呀
這絕非廣告, 所有影片裏面我買的吃的,都是自己付費
因為這裹真是有好多好多貨品是物超所值
平日我去最多的,就是正街街市、西環、銅鑼灣還有灣仔
因為一個街市我買不到齊全東西,要走來走去
來到寶琳市場,除了你可以一次過買齊想要的東西之外,貨品齊全
價錢還當抵買、抵食,新鮮、健康、好味
小販對顧客提供專業的產品知識,
我不經不覺就行了幾個小時,還跟這裹做事的人傾談,學了好多
這個市場經營得這麼好, 其實是有賴一班上上下下的工作人員
甚至每一位在這裏售賣的小販和店主,努力付出的成果
講多無謂, 快些來看看今日的十大必買必吃店舖啦!
第一必買, 這間叫做牛四方手切牛肉專門店,
主打騸牯牛肉以及多款刁鑽的牛肉部位,質素相當有保證。
價錢平過我平時買開的地方好多
騸牯牛是指已閹割的牛,公牛被閹割後的激素較少,
性格比較溫文,肉質又不會因活動過量而變韌,
脂肪分布因而較平均,不像和牛般入口膩滯,牛味更濃郁,
口感亦比較嫩滑而不韌,全港每日只有少量供應,
不是處處吃到架!! 騸牯牛的牛頸脊位置,油脂少而肉味濃,
富嚼勁,而質感更為嫩滑,牛骨可以用來淆湯超級鮮甜有益啊
牛骨湯就含有豐富蛋白質,脂肪,維他命和鈣質等
促進人體鈣質吸收,提高免疫力,健脾開胃的作用,
用牛骨湯湯底,再加上一些內臟及這裏刁鑽的牛肉部分去打邊爐,
食完精力充沛,老虎都鍊低幾隻,
而且店舖裏面的刁鑽牛肉部分比較多
可以提供不同口味和口感,要視乎你自己的喜好
你可以親臨這間舖頭,問問老闆娘提供意見
他們好樂意為您解答疑問,還有他們經常在自己 “牛四方牛肉”
或”寶琳市場”的facebook, 發佈當日的優惠和每日新鮮產品
你可以直接在facebook留言,或打電話給他們, 預留那款你喜歡的牛肉
因為太受歡迎,而且老闆娘人緣很好,我親眼見到的
你看我笑到手都震曬啦, 所以facebook 一post 出來無耐,
最好和最優惠的貨都好快給人搶曬啦
尤其是星期六日, 好多清水灣或者附近一帶的居民
都會專誠揸車來到這裹購買, 因為寶琳市場後面有一個停車場
亦好方便外來人在這裹泊車, 我由中環搭地鐵去到寶琳站45分鐘,
再行七分鐘就到這個市場, 超級方便, 多話短說,
快些去like他們的Facebook 吧,手快有手慢冇!
第二必買, 營品凍肉, 這裹有聯合國那麼多的凍肉選擇
貨品靚而價錢平,多款式氣炸鍋食品,價錢都很便宜
16/ 磅的德國豬手, 每一件大約不用100HKD
買回家用氣炸鍋煮,就可以食到脆卜卜的德國咸豬手
你在餐廳吃最少要200HKD, 這麼大包氣炸鍋韓國炸雞75HKD
出面賣最少要90HKD, 這包細一點來自日本33hkd
跟這包韓式辣醬雞一樣價錢, 這包炸蝦扒26hkd不是處處有得買
荷蘭曲薯條,大到我一隻手都拿不起,28hkd, 2KG包裝都只是50KD
釀蟹蓋又是幾特別6勺氣炸鍋食品,薯絲蝦、炸帶子、日式吉列大炸蝦、
韓牛漢堡、北海道薯餅、 北海道牛肉薯餅一包十大件
這麼大條荷蘭豬腩,可以紅燒大蒜爆炒都得,
紐西蘭羊肉片、 丹麥無激素豬梅、 一包多隻鴨舌都是43HKD,可以用麻辣醬來煮
泰式青黃咖哩, 多款抵買日本醬料,還有多款超值抵食來自北海道的冰凍海鮮
食材解凍後如何辟除雪味?專家建議,雞肉、豬肉可用適量的鹽醃20分鐘,
再沖水洗淨,即可除掉雪味;煮食時加入薑、葱、蒜等再調味,亦有助去除雪味。
牛肉解凍後,只需用鹽及胡椒調味即可。
海鮮就可以用一大碗水及一匙羹醋或檸檬汁,除掉雪味及腥味。
另外急凍蔬菜只需要浸水,回復原狀即可。
第三必買, 勇記鮮果,多款來自世界各地的水果,獨家售賣
好多是來自日本,價錢跟我在日本買到的差不多,
在香港叫做買得平㗎喇,這期8424西瓜好紅, 他們都是賣118hkd
8424特點是瓜身較圓、頂位有莖藤、
瓜紋上的綠、白兩色分間明顯,輕力拍打時會聽到清脆的聲音。
切開後會見到內裏是深粉紅,而不是血紅色,
瓜皮特別薄,心位不會有黃筋或爆開,會有少許白色瓜籽。
入口多汁而甜,甜度大概有12、13度左右,味道有冰糖味,因此又叫冰糖麒麟。
美國桃駁李, 全場只此一家, 桃駁李當造時間是6月至9月
揀桃駁李的時候, 攞上手要夠聚手, 代表水分充足
表皮要冇損傷或碰撞, 果頂位置要完整
果頂凹陷就會容易變壞, 除了當生果吃,
還可以取代菠蘿煮生炒骨,果香更濃沃口味,
冇核黃皮, 不僅味道甜美,而且無核、果大、肉厚、嫩滑,是黃皮中的珍品。
黃金桃是近年人氣急升的桃品種,果肉鮮黃,故又叫黃金桃。
果肉細嫩光滑有咬口,追熟後囗感軟潤順滑,甜味突出,
果汁豐盈,還真的帶有芒果香,桃味甚濃,
是桃味與芒果味混合的獨特味道。每年中秋都是人氣熱賣商品之一!
台灣水仙芒,大過我隻手呀, 台灣黑金蜜,香甜可口,清脆汁濃,
外形呈橢圓形,果皮是墨綠色的,點綴著金黃色的條紋,
生長期接受光照超過1000小時以上,充分的光照產生積累了豐富的糖分,
它融合了西瓜的清爽,還有蜜瓜的甜蜜,
含有多種蛋白質,醣類,攝取纖維,營養成分非常好,老少皆宜。
第四必買, 泰靚手撕雞,我經過這間店舖的時候
是被這位阿姐的笑聲吸引住,她們客人傾偈笑到好開心
跟住我站著一邊,看到她做事,好勤力、對客人好好
好開朗,見到她令人好開心, 那就吸引了我去幫襯了,
雖然阿姐讀書不多,但我看得到她很熱愛自己的工作
贏取到我對她的尊敬,在這經濟低迷的環境,
能夠請到一位這麽開朗的員工,是老闆的福氣
手撕雞有原味,香辣和麻香, 有不同size,自然就有不同的價錢呀
一人份量40HKD一盒,都好大盒喎, 我揀了麻香花椒味,
超級好味, 但我覺得一點也不貴, 泰式冷盤每磅75蚊,
冷盤有牛肚,鴨腎,魷魚,豬腳, 皮蛋 ,海蜇, 嘩!好多口味呀
你看看那麼多明星來幫襯, 阿姐話不止這幾位名人來買㗎
有些名星來買但沒有影相, 所以超級受歡迎㗎
連烹飪高手(陳)煒哥都落嚟幫襯, 味道真是非同小可
幫襯一次真的不夠喉呀, 我會再嚟㗎,
這個市場真的好開心,講開好的員工又何只一個呢
我在這個店舖買炒麵食,阿姐又陪我傾計講笑
它的豬腸粉又是即整喎, 大大盒面都是15HKD, 都好好食喎
多款生滾粥,22HKD,真的超平囉, 如果我住在附近呀
一日起碼下來幾次呀, 我叫阿姐給我影相的時候,
阿姐起初話唔靚影乜嘢呀, 我跟她說一個人善良和勤奮就會靚㗎啦
你們認同嗎?
第五必買, 德興草堂, 我是被這包極正的羊肚菌吸引到
自從我上年在西班牙食過一道羊肚菌菜式, 一食難忘
羊肚菌味道極之鮮甜,而且營養價值非常高
羊肚菌含有抑制腫瘤的多醣和抗菌及抗病毒的活性成分,
因此具有增強機體免疫力,抗疲勞,抗病毒及抑制腫瘤等功效的作用。
這個就是雪蓮果, 雪蓮果含有豐富纖維,潤腸通便
排毒降火, 清肝解毒,控制血糖,能夠增強免疫力
五指毛桃,加淮山、粟米及栗子煲瘦肉湯, 可以補肺益氣
龍脷葉1 兩,青欖4兩, 煲滾水之後細火兩個鐘頭, 當水飲(一人份量)
化痰止咳, 你喜歡可以加蘋果,瘦肉,當湯水飲都ok
印度椰子營養價值極高,有助清燥熱、止咳功效、滋陰補腎、潤肺養顏的功效,
簡單煲青紅蘿蔔豬骨湯,加印度椰子,湯的口味即時會變得香濃清甜好多
捱夜瞓不好就最適合啦, 第六必買, 包點先生,
這裏有條小食街有十幾間店, 開放至凌晨一點
這間店舖經常排長龍,你看那些足料湯水,45HKD咋
豐富的炆餸 都是38至到40HKD, 我覺得這間店舖的設計非常之好
客人點餐之後,即時可以在身後這個蒸爐拿出來外賣
視覺上非常之流口水,還有這個親民的價錢,值得一試
第七必買, 聯光海味, 由一對年青夫婦主理
老闆娘親手包製的純手工包製養生茶 ,有25HKD至到38HKD不等
買夠三包就送一個茶壺,其實真的不是賺你好多,
但我跟他們傾計,就知道他們寧願薄利多銷
希望街坊幫襯了之後,食得身體健康,多些回頭客
我站在他們店鋪片刻,就聽到一個街坊跟老闆説
“你幫我執啦”,輕描淡寫一句,就充分表現到街坊對他們的信任
這並非送一個茶壺,就那麼容易建立到的信任,
而是做生意講求誠信、優質服務、品質至上長年累月的建成
薄利多銷,都要靠來貨比較平,怎 樣可以做到來貨比較平呢
就要靠你自己店舖人流多,貨如輪轉,你就可以跟供應商攞一個較優惠的來貨價錢
這個要靠信譽,所以做生意誠信是好緊要的,顧客信你,幫襯多
攞貨攞得快,供應商給你的價錢就自然會平些
我差不多一個星期去上環海味街一兩次,你看看這些羅漢果那麼大個都是賣四蚊一個
上環海味街都末必買到, 你看看羅漢果又大個,外殼色澤鮮明,
我平日會攞一個羅漢果,壓碎之後用水煲20分鐘, 攤凍後放入雪櫃平日當水飲
羅漢果可以有清熱涼血、生津止咳、滑腸排毒、嫩膚益顔、潤肺化痰等功效,
我幾年前被人傳染咳得好利害,看了整個月四次醫生都醫不好
我有一日在廚房忽發奇想,煲了一個羅漢果來飲,之後好了八成的咳
飲了兩三次羅漢果水已經完全好番曬
所以對於我來說, 羅漢果是最平的神丹妙藥, 但如果體質寒涼就不太適合了
還有鱈魚膠、花膠這些美容產品,我寧願買千幾元一盒花膠煲好多次湯水
都不寧願買一樽好貴的護膚品, 因為煲靚湯除了可以美容之外還可以調理身體
但是美容產品就未必可以做到兩者兼得,
還有18蚊一斤的椰棗,來自中東,英文叫做Date
每年大約五月至六月是伊斯蘭教徒的齋戒月,
在日照的時間不可進食。晚上開齋時,
傳統上會先吃一粒椰棗,以補充能量。所以在中東一帶十分受歡迎
如果你減肥的時候, 都可以食三四粒椰棗取代一餐
它可以補充能量,但千萬不可以食得多,因為怕太高糖分
椰棗具有排毒功效,治療肝病,
椰棗的排毒功效會清理肝臟里的毒素和重金屬。
另外飲用椰棗汁也可治療扁桃體發炎以及感冒、發燒。
第八必買, ........請支持收看影片!!!
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