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2021-08-19 12:09:41 有 0 人按讚
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軟銀提出6G未來十二大挑戰及因應之道

科技產業資訊室 (iKnow) - Gloria 發表於 2021年8月10日

經過四年對6G概念與潛力研究後，軟銀提出6G面臨的十二大挑戰與因應之策：

1. 服務水準協議 V.S. 盡力而為

在智慧型手機連接到網路的服務一直處於“盡力而為（Best-Effort）”的基礎上。不過，未來6G行動網路將是各種產業的網路基礎設施，因而軟銀將利用行動邊緣運算（Mobile Edge Computing；MEC）和網路切片（Network Slicing），在其網路中為客戶端對端通訊提供具服務水準協議（SLA）網路。

2. API驅動的網路客製化

進入6G，行動網路需要能夠即時支持客製化和動態配置。軟銀將通過整合 RESTful（Representational State Transfer）之API（Application Program Interface）為客戶提供更便捷的服務，且根據客戶需求客製化和配置其網路。

3. AI網路

未來如何在6G上佈署GPU與伺服器，以提供低成本、高品質網路和AI服務將很重要。軟銀就認為藉由AI，未來6G網路將可自動調整網路流量模式、客戶行為和網路需求。

4. 100%覆蓋

6G網路將需要消除人們居住的網路盲點並實現全球覆蓋。軟銀期望利用HAPS（High Altitude Platform Station）、LEO以及GEO衛星的非地面網路（Non-Terrestrial Network；NTN）解決方案來解決這些挑戰。

5. 藉由HAPS擴大覆蓋

軟銀透過配備太陽能電池板的無人機系統Sunglider，當成平流層通訊平台並進行測試。由於其成功測試，證明了HAPS技術的可行性。軟銀正在開發飛機系統和無線設備，期望能實現商業化並準備滿足監管要求。

6. 超越毫米波：太赫茲與光通訊

對於6G，太赫茲和無線光通訊，將被用於建構運行速度是5G十倍的網路。

7. 感知和定位

到目前為止，行動營運商僅將無線電頻譜用於通訊。然而，6G不僅可以用於通訊，還可以同時用於感知和定位。

8. 充電與電源供應

6G將徹底改變電池充電方式和日常充電程式。軟銀的研發工作集中在透過6G之無線充電/電源技術上，例如：物聯網感測器、智慧儀器、音訊耳機、滑鼠和鍵盤。

9. 最大化頻率利用率與效率

6G將能夠更有效的利用頻率。通過網路協定技術應用於無線領域，多個提供商應該能夠在特定時間和特定地點共享可用頻寬。包括MIMO和DSS在內的多工技術都已經建立。

10. 網路安全

為了保護建立在通訊基礎設施上的所有商業，軟銀正在致力於各種系統的技術驗證，例如：後量子密碼（PQC）和量子密鑰分發（QKD）。通過推進這些技術，能夠強化6G時代並建立超級安全的網路。

11. 彈性、冗餘、恢復

隨著5G面市，行動網路將在網路基礎設施中發揮越來越大的作用。因此，未來即使在發生通訊故障的情況下，網路也需要能夠繼續運作。因此，重新審視傳統網路架構，並致力於建構抗故障網路就是重點。

12. 無碳且淨零排放

從感測器和裝置獲得的大量數據，以及所有類型電腦的數據處理，將可實現全天候監測和觀察碳排放。這為溫室氣體淨零排放做出重大貢獻。軟銀正在研發無碳基地台。

資料來源：https://iknow.stpi.narl.org.tw/Post/Read.aspx?PostID=18129&fbclid=IwAR0uqM9HcaM5jAYceg8OqESZ9sIpBNGuoW8Y6t-vAUjeSaNL82D2aBYehAs#utm_source=Facebook&utm_medium=Share&utm_campaign=Share_949

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2021-03-08 16:45:22 有 1 人按讚
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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 Sc​​alable 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

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2020-12-03 14:02:20 有 1,175 人按讚
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「它將改變一切！」

DeepMind AI解決生物學50年來重大挑戰，破解蛋白質分子折疊問題。

本週振奮全球AI界的消息：Google旗下人工智能企業DeepMind發布了最新 AlphaFold成果，這是全球AI界無比振奮的重大科研突破。蛋白質存在於我們世界中的所有有機物體及奧妙人體中，全新的AlphaFold 算法揭秘了生物學界50年來試圖破解蛋白質分子折疊的難題，這項AI帶來的重大突破，將幫助科學家弄清某些困擾人們的疾病機制、加速找出新型流行病的具體原因（比如今年的全球新冠大流行），促進新藥設計、幫助農業增產、解析可有效降解廢棄物的嶄新成分、甚至探索為大氣減碳的全新解決方案。

我特別期待 AlphaFold 能為人類健康、環境生活推向更寬廣的可能性。在魔幻2020 最後一個月，這真是一個讓人懷抱希望的全新技術可能性，期待 AlphaFold之後締造更多 AI for Good 落地應用。

以下文章詳盡解釋了這項突破，內容經《機器之心》微信公眾號授權轉載。

▎生物學界最大的謎團之一，蛋白質折疊問題被 AI 破解了。

11 月 30 日，一條重磅消息引發了科技界所有人的關注：谷歌旗下人工智能技術公司 DeepMind 提出的深度學習算法「Alphafold」破解了出現五十年之久的蛋白質分子折疊問題。

最新一代算法 Alphafold 2，現在已經擁有了預測蛋白質 3D 折疊形狀的能力，這一複雜的過程對於人們理解生命形成的機制至關重要。

DeepMind 重大科研突破的消息一出即被《Nature》、《Science》等科學雜誌爭相報導，新成果也立刻獲得了桑達爾 · 皮查伊、伊隆 · 馬斯克等人的祝賀。

科學家們表示，Alphafold 的突破性研究成果將幫助科研人員弄清引發某些疾病的機制，並為設計藥物、農作物增產，以及可降解塑料的「超級酶」研發鋪平道路。

「這是該研究領域激動人心的一刻，」DeepMind 創始人、首席執行官德米斯 · 哈薩比斯說道。 「這些算法今天已經足夠成熟強大，足以被應用於真正具有挑戰性的科學問題上了。」

蛋白質對於生命至關重要，它們是由氨基酸鏈組成的大型複雜分子，其作用取決於自身獨特的 3D 結構。弄清蛋白質折疊成何種形狀被稱為「蛋白質折疊問題」。在過去 50 年裡，蛋白質折疊一直是生物學領域的重大挑戰。

DeepMind 的 AlphaFold 讓人類在這一問題上取得了重要突破。在今年的國際蛋白質結構預測競賽 CASP 中，DeepMind 開發的 AlphaFold 最新版本擊敗了其他選手，在準確性方面比肩人類實驗結果，被認為是蛋白質折疊問題的解決方案。這一突破證明了 AI 對於科學發現，尤其是基礎科學研究的影響。

在兩年一次的 CASP 競賽中，各組爭先預測蛋白質的 3D 結構。今年，AlphaFold 擊敗了所有其他小組，並在準確性方面與實驗結果相匹配。

對於不熟悉生物領域的人來說，CASP 的大名可能有些陌生——CASP 全稱 The Critical Assessment of protein Structure Prediction，旨在對蛋白質結構預測進行評估，被譽為蛋白質結構預測的奧林匹克競賽。 CASP 從 1994 年開始舉辦，每兩年一屆，目前正在進行的一屆是 11 月 30 日開始的 CASP14。

而 DeepMind 這一突破有什麼影響？

用哥倫比亞大學計算生物學家Mohammed AlQuraishi 在Nature 文章中的話來說，「可以說這將對蛋白質結構預測領域造成極大影響。我懷疑許多人會離開該領域，因為核心問題已經解決。這是一流的科學突破，是我一生中最重要的科學成果之一。」

▎蛋白質折疊問題

蛋白質的形狀與它的功能密切相關，而預測蛋白質結構對於理解其功能和工作原理至關重要。很多困擾全人類的重大問題（如尋找分解工業廢料的酶）基本上都與蛋白質及其扮演的角色有關。

多年以來，蛋白質結構一直是熱門的研究話題，研究者使用核磁共振、X 射線、冷凍電鏡等一系列實驗技術來檢測和確定蛋白質結構。但這些方法往往依賴大量試錯和昂貴的設備，每種結構的研究都要花數年時間。

1972 年，美國科學家 Christian Anfinsen 因「對核糖核酸酶的研究，特別是對其氨基酸序列與生物活性構象之間聯繫的研究」獲得諾貝爾化學獎。在頒獎禮上，他提出了一個著名的假設：從理論上來說，蛋白質的氨基酸序列應該可以完全決定其結構。這一假設引發了長達五十年的探索，即僅僅基於蛋白質的一維氨基酸序列計算出其三維結構。

但這一思路的挑戰在於，在形成三維結構之前，蛋白質的理論折疊方式是一個天文數字。 1969 年，Cyrus Levinthal 指出，如果使用蠻力計算的方式來枚舉一種蛋白質可能存在的構象，要花費的時間甚至比宇宙的年齡還要長。 Levinthal 估計，一種蛋白質大約存在 10^300 種可能構象。但在自然界中，蛋白質會自發折疊，有些只需幾毫秒，這被稱為 Levinthal 悖論。

CASP 14 比賽最新結果：AlphaFold 中位 GDT 高達 92.4

CASP 競賽由 John Moult 和 Krzysztof Fidelis 兩位教授於 1994 年創立，每兩年進行一次盲審，以促進蛋白質結構預測方面的新 SOTA 研究。

一直以來，CASP 選擇近期才經過實驗確定的蛋白質結構，作為參賽團隊測試其蛋白質結構預測方法的目標（有些結構即使在評估時仍然處於待確定狀態）。這些蛋白質結構不會事先公佈，參賽者也必須對其結構進行盲測，最後將預測結果與實驗數據進行對比。正是基於這種嚴苛的評估原則，CASP 一直被稱為預測技術評估方面的「黃金標準」。

CASP 衡量預測準確率的主要指標是 GDT（Global Distance Test），範圍從 0 到 100，可以理解為預測的氨基酸殘基在正確位置閾值距離內的百分比。 John Moult 教授表示，GDT 分數在 90 分左右，即可視為對人類實驗方法具備競爭力。

在剛剛公佈的第14 屆CASP 評估結果中，DeepMind 的最新AlphaFold 系統在所有預測目標中的中位GDT 達到92.4，意味其平均誤差大概為1.6 埃（Angstrom），相當於一個原子的寬度（或0.1納米）。即使在難度最高的自由建模類別中，AlphaFold 的中位 GDT 也達到了 87.0。

歷屆 CASP 競賽自由建模類別中預測準確率中位數的提升情況，度量指標為 BEST-OF-5 GDT。

CASP 競賽自由建模類別中的兩個目標蛋白質示例。 AlphaFold 能夠預測出高度準確的蛋白質結構。

這些令人振奮的結果開啟了生物學家使用計算結構預測作為科研主要工具的時代。 DeepMind 提出的方法對於某些重要的蛋白質類別尤其有用，例如膜蛋白（membrane protein）。膜蛋白很難結晶，因此很難通過實驗方法來確定其結構。

該計算工作代表了在蛋白質折疊這一具備 50 年曆史的生物學問題上的驚人進展，比該領域人士成功預測蛋白質折疊結構早了幾十年。我們將很興奮，它能從多個方面對生物學研究帶來基礎性改變。 ——Venki Ramakrishnan 教授（諾貝爾獎得主，英國皇家學會會長）

▎DeepMind 這樣解決蛋白質折疊問題

2018 年，DeepMind 團隊使用初始版 AlphaFold 參加 CASP13 比賽，取得了最高的準確率。之後，DeepMind 將 CASP13 方法和相關代碼一併發表在 Nature 上。而現在，DeepMind 團隊開發出新的深度學習架構，並使用該架構參加 CASP14 比賽，達到了空前的準確率水平。這些方法從生物學、物理學、機器學習，以及過去半個世紀眾多科學家在蛋白質折疊領域的工作中汲取靈感。

我們可以把蛋白質折疊看作一個「空間圖」，節點表示殘基（residue），邊則將殘基緊密連接起來。這個空間圖對於理解蛋白質內部的物理交互及其演化史至關重要。對於在 CASP14 比賽中使用的最新版 AlphaFold，DeepMind 團隊創建了一個基於注意力的神經網絡系統，並用端到端的方式進行訓練，以理解圖結構，同時基於其構建的隱式圖執行推理。該方法使用進化相關序列、多序列比對（MSA）和氨基酸殘基對的表示來細化該圖。

通過迭代這一過程，該系統能夠較強地預測蛋白質的底層物理結構，並在幾天內確定高度準確的結構。此外，AlphaFold 還能使用內部置信度度量指標判斷預測的每個蛋白質結構中哪一部分比較可靠。

DeepMind 團隊在公開數據上訓練這一系統，這些數據來自蛋白質結構數據庫（PDB）和包含未知結構蛋白質序列的大型數據庫，共包括約 170,000 個蛋白質結構。該系統使用約 128 個 TPUv3 內核（相當於 100-200 個 GPU）運行數週，與現今機器學習領域出現的大型 SOTA 模型相比，該系統所用算力相對較少。

此外，DeepMind 團隊透露，他們準備在適當的時候將這一 AlphaFold 新系統相關論文提交至同行評審期刊。

AlphaFold 主要神經網絡模型架構概覽。該模型基於進化相關的蛋白質序列和氨基酸殘基對運行，迭代地在二者的表示之間傳遞信息，從而生成蛋白質結構。

▎對現實世界的潛在影響

「讓 AI 突破幫助人們進一步理解基礎科學問題」，經過 4 年的研究攻關，現在 AlphaFold 正在逐步實現 DeepMind 初創時的願景，在藥物設計和環境可持續性等領域都產生了重要的影響。

馬克斯· 普朗克演化生物學研究所所長，CASP 評估員Andrei Lupas 教授表示：「AlphaFold 的精確模型讓我們解決了近十年來被困擾的蛋白質結構，重新啟動關於信號如何跨細胞膜傳輸的研究。 」

DeepMind 表示願與其他研究者合作，以進一步了解 AlphaFold 在未來幾年的潛力。除了作用於經過同行評審的論文以外，DeepMind 還在探索如何以最佳的可擴展方式為系統提供更廣泛的訪問可能。

同時，DeepMind 的研究者還研究了蛋白質結構預測如何幫助人們理解一些特殊的疾病。例如，通過幫助識別存在故障的蛋白質，並推斷其相互作用的方式，來理解一些疾病的原理。這些信息能夠讓藥物開發更加精確，從而補充現有的實驗方法，並更快找到更有希望的治療方法。

AlphaFold 是十分卓越的，它在預測結構蛋白質的速度和精度上有著驚人的表現。這一飛躍證明了計算方法對於生物學中的轉換研究，加速藥物研發過程都具有廣闊的前景。

同時許多證據也表明，蛋白質結構預測在未來的大流行應對上是有用的。今年早些時候，DeepMind 使用 AlphaFold 預測了包括 ORF3a 在內的幾種未知新冠病毒蛋白質結構。在 CASP14 中，AlphaFold 預測了另一種冠狀病毒蛋白質 ORF8 的結構。目前，實驗人員已經證實了 ORF3a 和 ORF8 的結構。儘管具有挑戰性，並且相關序列很少，但與實驗確定的結構相比，AlphaFold 在兩種預測上都獲得了較高的準確率。

除了加速對已知疾病的了解，AlphaFold 還具備很多令人興奮的技術潛力：探索數億個目前還沒有模型的數億蛋白質，以及未知生物的廣闊領域。由於 DNA 指定了構成蛋白質結構的氨基酸序列，基因組學革命使大規模閱讀自然界的蛋白質序列成為可能——在通用蛋白質數據庫（UniProt）中有 1.8 億個蛋白質序列。相比之下，考慮到從序列到結構所需的實驗工作，蛋白質數據庫（PDB）中只有大約 170000 個蛋白質結構。在未確定的蛋白質中可能有一些新的和未確定的功能——就像望遠鏡幫助人類更深入的觀察未知宇宙一樣，像 AlphaFold 這樣的技術可以幫助找到未確定的蛋白質結構。

▎開創新的可能

AlphaFold 是 DeepMind 迄今為止取得的最重要進展之一，但隨著後續科學研究的開展，依然有很多問題尚待解決。 DeepMind 預測的結構並非全部都是完美的。還有很多要學習的地方，包括多蛋白如何形成複合體，如何與 DNA、RNA 或者小分子交互，以及如何確定所有氨基酸側鏈的精確位置。此外，在與他方合作的過程中，還需要學習如何以最好的方式將這些科學發現應用在新藥開發以及環境管理方式等諸多方面。

對於所有致力於科學領域中計算和機器學習方法的人而言，像 AlphaFold 這樣的系統彰顯了 AI 作為基礎探索輔助工具的驚人潛力。正如 50 年前 Anfinsen 提出的遠超當時科研能力所及的挑戰一樣，這個世界依然有諸多未知的方面。

DeepMind 取得的這一進展令人們更加堅信，AI 將成為人類擴展科學知識邊界的最有用工具之一，同時也期待未來多年的艱苦工作能夠帶來更偉大的發現。

影片及原文，參考 DeepMind官方部落客 https://deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology

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gpu作用 在 うっしーならいふ Youtube 的最佳解答

うっしーならいふ By うっしーならいふ

2020-04-09 08:00:00 有 1,371 人看過 有 29 人喜歡
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また、当チャンネル『うっしーならいふチャンネル』はAmazon.co.jpを宣伝しリンクすることによってサイトが紹介料を獲得できる手段を提供することを目的に設定されたアフィリエイトプログラムである、Amazonアソシエイト・プログラムの参加者です。

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gpu作用 在 針織帽 Youtube 的最佳解答

針織帽 By 針織帽

2020-01-31 18:06:10 有 66,012 人看過 有 552 人喜歡
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標籤：#新楓之谷 #楓之谷

錯誤修正：不要注意到，我「凱內西斯」顧躲招，忘記拉回來輸出的方塊。...

影片章節：
0:00 影片主題簡介
0:47 公會系統介紹
2:43 角色性向功用介紹
4:15 HappyDay簡易介紹（目前部分已失效）
4:55 創立分身的作用
5:54 在活動獲得的外觀介紹
6:34 透過活動節省花費與獲得各種道具
9:31 佛心 接力活動
10:40 奇幻傳播者 與 角色內潛
11:58 寵物強化箱 與 部分寵物介紹
12:34 秘法系統簡略介紹

♫BGM♪：🔊🔊🔊
🔊https://www.youtube.com/audiolibrary/music?nv=1

【外部連接區】

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如果喜歡~歡迎訂閱XD

※我的頻道：
https://www.youtube.com/channel/UCGGxr54lBRXgfQOjdKX96sA

可以看到頻道中其他的影片呦~還有別忘了訂閱個XDD

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※我的FB粉絲團：
https://www.facebook.com/redhatkid/

分享一些生活瑣事和遊戲中一些小攻略。

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※我的twitch：
https://www.twitch.tv/hathat030

努力改善品質中......orz

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※「針織帽」Discord伺服器：
https://discord.gg/YtPq6Ha

有事沒事會上去哈拉~只是030 我有點懶的經營小屋=3=

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※新楓之谷：

伺服器 - 優依娜
角色ID - 一瞬間的決心
備註：有興趣可以找我聊聊天。030

●○●○●○●○●○●○●○●○●○●○●○●○●○●○●○●○●○●○●○●○●
※電腦設備：
處理器（CPU）：AMD Ryzen 5 3600
顯示卡（GPU）：NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB
記憶體：16G
麥克風：Blue SNOWBALL ICE USB 小雪球
鍵盤、滑鼠、耳機：路邊貨

※剪輯軟體：
錄影軟體：Ocam（免費，但看清楚合約。）
影片剪輯：威力導演（付費）
縮圖製作：PhotoCap 6.0（免費）
素材裁剪：小畫家、剪取工具（內建）

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針織帽

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大家好~我是 針織帽 . 可以叫 帽帽 。 一個夢想成為有名實況主的「『男生』」 我是「『男生』」 別看我玩提摩 和 玩些可愛的遊戲就覺得我是女生@_@ 講究遊戲就是開心玩～玩的不開心玩遊戲作啥=3= 現金不常花～慢慢農才有成就感XD 我會盡可能的提高影片的品質~W~ 如果喜歡我的頻道~歡迎訂閱我的頻道O.O
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#44. GPU是什麼GPU的工作原理與作用【詳解】 - 人人焦點

GPU 是顯示卡的心臟」，也就相當於CPU在電腦中的作用，它決定了該顯卡的檔次和大部分性能。過去有2D和3D之分，現在通俗指3D顯示晶片。

#45. 立錡VCORE解決方案簡介

在立錡的VCORE類產品中，針對Intel和AMD CPU/GPU的產品均很豐富，為了使讀者更容易 ... 還有1或2條警告信號線，其作用是將調節器一側所發生的一些特定狀況通知CPU。

#46. Imagination技术前瞻副总裁：GPU在体验元宇宙中的作用

Imagination技术前瞻副总裁：GPU在体验元宇宙中的作用. "当Hiro走近街道时，他看到两对年轻夫妇从Port Zero爬下，这是当地的入境口岸和单轨电车站。

#47. 手机gpu作用,手机有显卡吗 - 懂点手机

晕,那是CPU,只有智能手机才有的,和电脑的CPU功能差不多,运算功能,手机心脏,后台处理,智能手机反映速度取决与它!只不过手机cpu的平率低很多. GPU英文 ...

#48. GPU、MCU、DSP、MPU各是什麼？｜數位積體電路IC介紹

CPU 的特色包括：工作頻率高、運算功能強、CMOS 數目多、晶片面積大、成本高、耗電量大，目前大多應用在個人電腦、筆記型電腦、工作站、伺服器等較高階的 ...

#49. 谈GPU的作用、原理及与CPU、DSP的区别 - 手机搜狐

GPU 能够从硬件上支持TL(TransformandLighting，多边形转换与光源处理)的显示芯片，因为TL是3D渲染中的一个重要部分，其作用是计算多边形的3D位置和处理动态光线效果，也 ...

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Singharoy 與合作夥伴在運用NVIDIA GPU 加速技術的超級電腦上進行分子動力學模擬作業，這些超級電腦包括全球運算速度最快的橡樹嶺國家實驗室的Summit 系統 ...

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CN102955686B ; 2011-08-18. Application filed by Shanghai Redneurons Co Ltd, University of Shanghai for Science and Technology ; 2011-08-18 ; 2013-03-06 ; 2017-04-05.

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2d顯示晶片在處理3d影象和特效時主要依賴cpu的處理能力，稱為“軟加速”。3d顯示晶片是將三維影象和特效處理功能集中在顯示晶片內，也即所謂的“硬體加速” ...

#77. GPU 与CPU的作用协调，工作流程、GPU整合到CPU得好处

在不少人的心目中，显卡最大的用途可能就只有两点——玩游戏、看电影，除此之外，GPU并没有其他的作用了。但是随着微软IE9的正式发布，不少人突然发现， ...

#78. 摩爾定律放緩了，高效能GPU會發揮不可替代的作用 - 愛講古

GPU 目的只有一個—協助CPU完成高密集的複雜任務其實一個完整的計算機系統，有三個非常重要的晶片.

#79. Gpu是什麼

GPU 的功能： GPU又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人 ... 本篇详细介绍CPU、GPU、TPU、NPU等到底是什么？有什么区别及作用。 CPU即中央处理器(Central ...

#80. GPU的工作原理，顯示卡的工作原理

簡單說gpu就是能夠從硬體上支援t&l（transform and lighting， gpu多邊形轉換與光源處理）的顯示晶片，因為t&l是3d渲染中的一個重要部分，其作用是 ...

#81. ADAS躍居產業焦點嵌入式GPU提升汽車運算效能 - 新通訊

因此，對於汽車OEM廠來說，從小型CPU或微控制器(MCU)轉向功能更強大的GPU來驅動這些螢幕是必要的，有鑒於此，嵌入式GPU在這一領域取得了明顯的進展。 GPU ...

#82. 【CFD專欄】nanoFluidX背後的故事：解碼GPU - Altair ...

但是，除了為大家所熟知的圖形渲染功能外，GPU還有什麼其他的用途嗎？作為nanoFluidX的一大亮點，我們所說的GPU計算又是一個什麼概念呢？

#83. GPU是什么？ - 金品服务器

显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，承担输出显示图形的任务，对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。 功能作用. 显卡的处理器称为图形处理器（GPU ...

#84. GPU是什么意思？_硬件知识 - 装机之家

GPU 是显示卡的心脏，也就相当于CPU在电脑中的作用，它决定了该显卡的档次和大部分性能。过去有2D和3D之分，现在通俗指3D显示芯片。 主要作用GPU是显示 ...

#85. NVIDIA 公布RTX 30 系列顯卡與CPU 晶片組的Resizable BAR ...

剛推出的NVIDIA GeForce RTX 3060 顯示卡，出廠及支援Resizable BAR 功能，只要搭配Intel 或AMD 平台都能開啟；而對於平台的支援性，以及既有的RTX ...

#86. 深度學習用cpu訓練和用gpu訓練有什麼區別 - 迪克知識網

1樓：淚笑. 首先cpu主要用於序列運算，而gpu則是大規模並行運算，由於深度學習中樣本量巨大，引數量也很大，所以gpu的作用就是加速網路運算；.

#87. 什麼是Windows 10硬件加速GPU計劃？它有多大的用處？

... 官方的這篇博文，講講這個全新的硬件加速GPU計劃選項的具體工作原理和作用， ... 官方把Hardware-accelerated GPU scheduling這個詞翻譯成了硬件 ...

#88. 黑洞與電磁場的交互作用及GPU 的應用 - Research NCKU

黑洞與電磁場的交互作用及GPU 的應用. 游, 輝樟 (PI). 物理學系. 研究計畫: Research project. 概覽. 專案詳細資料. 狀態, 已完成. 有效的開始/結束日期 ...

#89. 什么是GPU - 掘金

GPU 的概念GPU英文全称Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。 ... GPU是显卡的“心脏”，相当于CPU在电脑中的作用， 它决定了该显卡的档次 ...

#90. 什么是CPU、GPU? 它们的作用是什么？ - 网易

它们的作用是什么？ ... 图形处理GPU ... 在这里我们可以吧GPU理解为PC端上的显卡（但GPU≠显卡），GPU最初是游戏机和一些移动设备上运行绘图运算工作 ...

#91. gpu作用是什么_显卡功能和作用 - 过人科技网

Gpu 服务器是什么?其作用有哪些?定制服务器厂家帮你剖析 · 手机开启“强制进行GPU渲染”功能对手机有什么影响? · 全面分析APU,CPU和GPU的区别,根据它们的性能解析它们的作用.

#92. 什么是GPU？GPU的主要作用和工作原理以及GPU和CPU的区别

谈GPU的作用、原理及与CPU、DSP的区别GPU是显示卡的心脏，也就相当于CPU在电脑中的作用，它决定了该显卡的档次和大部分性能，同时也是2D显示卡和3D ...

#93. CPU、GPU、TPU、NPU等到底是什么？ - 网络

有什么区别及作用。 CPU即中央处理器(Central Processing Unit); GPU即图形处理器(Graphics Processing Unit); TPU即 ...

#94. 三星Exynos 2200處理器發表Xclipse GPU採用RDNA 2架構

安全方面，SAMSUNG Exynos 2200 內建集成安全元件（Integrated Secure Element，iSE），用來儲存私有加密密鑰，並發揮信任根（Root of Trust，RoT）作用； ...

#95. Mmdetection batch size. 530444: 00:07: 2: 2. Robotic ...

01 for 4 GPUs * 2 img/gpu and lr=0. 随着项目的增多，发现mmdetection的可玩性更高。. 6. 0b20190820. 在faster rcnn算法中RPN的主要作用是提取Region Proposal，也 ...

#96. 免費提升電腦遊戲性能，Nvidia 與AMD 釋出GPU 加速驅動程式

不久之前微軟釋出Windows 10 20H1 半年度版本更新，雖然說這次更新對系統的整體改變幅度並不大，但卻導入了WDDM 2.7 與「HAGS」功能，其中後者將能 ...

#97. GPU到底可以幫助動畫產業什麼

早期的GPU運算，沒有統一的介面在2008年後Geforce 9系列推出了CUDA的GPU可程式 ... 早期的CUDA功能規格限制在GPU的硬體能力，所以使用CUDA寫程式必須 ...

#98. CPU與顯卡的關係 - Mobile01

實際上CPU與GPU的工作佔比是由程式(遊戲)來控制的有時候CPU比較多有時候是GPU比較多也就是 ... 測試結果就如畫面所示GPU滿載100% CPU使用率僅僅只有2%