我今天發生了一件很悲傷的事......
8/12一早,開心的和攝影去參加三星新品媒體預拍會,這是我換新公司後,第一次和攝影小賀一起出任務,兩個人好開心,咚咚咚到現場,而且我好久沒有遇到同業跟公關朋友們了!
小賀是第一次看到Galaxy Z Flip,覺得超級驚豔,一邊拍一邊讚嘆畫面也太美了吧、完全被燒到了啦!好想買好想買!我說那就「賀」成交啦,他說他以後的小孩就要取名叫賀成交。
我已經摸過三星 三代的折疊機了,沒有第一次看到的新鮮感,但第三代不管是Z Fold 3或Z Flip 3,很明顯在外觀材質上都有很大的更新,採用Armor Aluminum(很繞口的單字,我在家還特別練習很多次)鋁製的邊框、外側的機背和螢幕用上目前硬度最高康寧大猩猩Victus玻璃、可折疊的螢幕保護貼手感摸起來也不太一樣,官方說耐用度直接提升80%。
這次發的產品最吸引我的還是Z Flip 3,小巧的外觀手感,台灣應該會上市4種顏色,黑、綠、白、紫,我最喜歡白色,其實更該形容是米白色,非常時尚有質感,拍攝的這天,我還特別背了一款淡黃色的包包,想跟手機一起搭配,到現場後,果然包包跟手機根本就是一套的!感覺手機一直在呼喚我把它帶回家,而且放進我的小包包裡超級剛好,拿出來就可以幻想自己是高文英、孫芸芸...一秒變時尚名媛的感覺。
而外觀最亮眼的變化,就是封面螢幕增大了四倍來到的1.9吋,可以有更多的快捷徑操作,還加入了可愛的封面動畫,可以在外螢幕使用計時器啦、更換音樂啦、閱讀訊息啦,當然我最喜歡的就是可以直接用來當自拍預覽畫面。
這次還有一大亮點,就是這兩支手機,將是「世界首款」支援IPX8防水等級的折疊機,所以在現場大家都進盡情拿起手機泡在水杯裡、洗手機,完全是衝擊感+爽度十足的畫面啊!官方公布售價999.99美金,比歷代算是有感降價,折合台幣大約3萬多元,我分析如果台灣真的有感降價的話,一定會吸引更多消費者嘗試,小賀說如果低於4萬台幣,他會考慮!
大支一點的Z Fold 3, 內、外螢幕尺寸和上代相同(7.6吋、6.2吋)不過螢幕都用上了Dynamic AMOLED 2X Display、120hz更新率,絕對是目前市面上高水準的螢幕,今年的一大驚喜,是內螢幕竟然用上了「螢幕下鏡頭」! 我感嘆的跟小賀說,有種見證科技進化演變的感覺啊!沒想到我也親自看到了螢幕下鏡頭的誕生,但玩玩一玩,除了驚呼之外,其實內心話是這顆鏡頭仍只有400萬畫素,透過螢幕拍出來也會有微微的模糊感,感覺實用性不太高,如果我是使用者,我自拍還是會使用外面的主鏡頭來拍攝,但確實成功創造話題啦,也為真全螢幕體驗邁出更大的一步。
另外這次也一起發了兩款S Pen:S Pen Fold Edition不需電池,不過只有Fold能使用,是無藍牙連線的被動設計;另一款是S Pen Pro,需要用Type-C充電、可以遙控操作,也是多款Samsung裝置都可以使用的!不過有趣的是Z Fold 3並沒有收納筆槽的地方,所以可能要搭配皮套使用,這次S Pen也支援摺疊機,其實也更代表著Note系列可能會慢慢退出,或改用不一樣的產品形式跟大家見面,品牌說今年很確定不會有Note新品亮相了,所以大家別痴痴等待了...
再來是手錶,我也超級有興趣,Galaxy Watch 4、Galaxy Watch 4 Classic,Classic版本有大家好喜歡的旋轉實體錶圈、不銹鋼材質46mm、42mm兩種錶面選擇,我在現場也實測了這次我最好奇的功能:手錶可以測「身體組成」,也就是像健身房的體脂機一樣,沒想到現在一支小巧的手錶,就可以直接測體脂、肌肉...太嚇人了,我測出來的數字也超嚇人的...
最後還有一款耳機,有主動降噪的耳機Galaxy Buds 2,顏色可以跟手機們配成一對,多可愛啊
謝謝你們看到這邊,也不知道有多少人看到這邊,聽起來今天都好開心喔,我到底發生了甚麼悲傷的事......回到公司後,相機其中一張記憶卡讀檔案發生問題,顯示:「需要格式化磁碟機 F:中的磁片才能使用」
崩潰!!!
哭啦!!!
晴天霹靂!!!
我們用了很多救援軟體,目前都還沒辦法救出影片檔...其實今天所拍的影片也很搶時效性,看許多頻道都有發了,所以也覺得很兩難,我跟小賀都覺得好難過啊,覺得今天拍了很多很美的畫面、拍了很多有趣的片段,像是我把手機偷偷裝進包包裡,像是我把手機拿到水裡洗...這些片段目前都救不回來了,我們很努力地救出照片檔,所以一定要放上來給大家看看,也用這個方式先讓大家知道我對這次新品的一些想法...
大家都說高手在民間,還是有人有任何方法,可以救出檔案嗎?
我今天其實很難過,老闆說我太執著了,應該就重新錄,用官方影片剪輯,快速跟大家說說自己的想法。
大家會怎麼建議我呢? 如果我之後再發評測影片,大家會想看?
還會等我嗎...?
我今天發生了一件很悲傷的事......希望大家今天一切都好!
#這是一篇討拍文
#不喜歡不要看喔
#建議照片可以看到最後一張
同時也有17部Youtube影片,追蹤數超過7萬的網紅Tech Dog,也在其Youtube影片中提到,▌建議開啟 4K 畫質 達到高品質觀影享受 🤘🏻 不需要理由 摺疊就是炫 ➥ https://bit.ly/3kifnUI =============================================================== 今年雖然遲遲等不到新的 Note 系列,但...
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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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相較上一代便宜近 NT$12,000 以外,更是首款支援 S Pen 並搭載螢幕下鏡頭的摺疊手機,並擁有 IPX8 防水能力和 120Hz 畫面更新率,若未來 Galaxy Z Fold 將硬體規格堆到最頂的話,不難猜想這代的 Galaxy Z Fold3 5G 極有可能落在甜蜜點!
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::: 章節列表 :::
➥ 外觀與影音
00:00 歐巴都拿這隻
00:50 配件開箱
01:01 手機佈局
03:17 螢幕表現
04:52 無線訊號
➥ 實測體驗
05:31 音效表現
05:56 效能跑分
06:26 極限燒機
06:54 續航充電
➥ 資費計算
07:30 One UI 3.1.1
08:04 S Pen
08:30 安全性驗證
08:43 三星軟體
09:09 Galaxy Z Flip3 5G
➥ 拍照錄影
09:58 摺疊首款螢幕下鏡頭
10:15 前鏡頭拍照
10:43 前鏡頭影片
11:08 主鏡頭拍照
11:30 人像模式
11:48 主鏡頭錄影
12:15 一鍵拍錄
➥ 最後總結
12:50 最後總結
::: Galaxy Z Fold3 5G 規格 :::
核心效能:Qualcomm Snapdragon 888
儲存空間:
LPDDR5 / UFS 3.1
12GB + 256GB
12GB + 512GB
主螢幕面板:7.6 吋 Dynamic AMOLED 2X
主螢幕畫面更新率:120Hz(自適應方案)
主螢幕解析度:2,208 x 1,768p, 374ppi(QXGA+)、 22.5 : 18
封面螢幕面板:6.2 吋 Dynamic AMOLED 2X
封面螢幕畫面更新率:120Hz(自適應方案)
封面螢幕解析度:2,268 x 832p, 387ppi、 24.5 : 9
電池容量:4,400mAh 雙電池
充電方式:25W 閃電快充
10W 無線充電
4.5W 無線電力共享
SIM 卡:5G + 4G Nano SIM 雙卡雙待
擴充容量:No
支援訊號:Wi-Fi 6E(2.4 + 5GHz)、NFC、藍牙 v5.2
5G 頻段:5G NR n1 / n3 / n5 / n8 / n28 / n41 / n78 / n79
防水等級:IPX8
充電孔:USB Type-C 3.2(支援 USB OTG、DP Alt Mode)
生物辨識:側邊電源鍵指紋辨識、臉部辨識
S Pen 支援:S Pen Fold Edition、S Pen Pro
其他規格:Samsung Pay(含悠遊卡)、Samsung 無線 Dex、HDR10+、NFC
鏡頭規格:
1,200 萬畫素廣角鏡頭(f/1.8、26mm、1/1.76"、1.8µm、Dual Pixel PDAF、OIS)
1,200 萬畫素超廣角鏡頭(f/2.2、123˚、12mm、1.12µm)
1,200 萬畫素遠距鏡頭(f/2.4、52mm、1/3.6"、1.0µm、PDAF、OIS)
1,000 萬畫素前鏡頭(f/2.2、26mm、1/3"、1.22µm)
400 萬畫素螢幕下鏡頭(f/1.8、2.0µm)
不要錯過 👉🏻 http://bit.ly/2lAHWB4
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三星手機軟體更新 在 Aotter Girls: Girl's Tech Talk Youtube 的精選貼文
勘誤說明:
獺友們非常不好意思!
04:58 M1 MacBook Air 8GB+512GB 的價格應為 NT$38,900 ,此處誤植造成誤會非常抱歉
蘋果 M1 處理器筆電問世這麼久
有誰跟 Linzy 一樣還在糾結的呢?(舉手)
今天就要分享 M1 處理器
MacBook Air 和 MacBook Pro 要怎麼選!
哪些軟體支援 M1?來看看如何快速查詢!
https://agirls.aotter.net/post/59520
00:00 開始
01:19 厚度與重量
01:48 連接埠
01:57 螢幕規格
02:21 效能功率
03:14 鍵盤與觸控板
03:47 喇叭與麥克風
04:19 前置鏡頭
04:37 續航表現
04:52 價格比較
05:11 購買建議
07:22 結尾
【製作團隊】
企劃:Linzy
腳本:Linzy
攝影:Linzy
剪輯:靜香
字幕:靜香
監製:蜜柑、宇恩、Cookie
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三星手機軟體更新 在 Aotter Girls: Girl's Tech Talk Youtube 的精選貼文
What’s on my iPad ?
Linzy 今天要跟大家分享在 iPad 上愛用的六款 App
包含筆記、繪畫、剪輯和輔佐工作的類型都有
另外還會提到跟 iPad 相關實用的配件~
找找適合你的觸控筆 : https://bit.ly/3gzlNwD
#Penoval #A3t #A4pro
00:00 開場
00:37 筆記軟體 GoodNotes
04:02 影片剪輯 Lumafusion
07:22 繪圖軟體 Procreate
10:55 激發靈感 Pinterest
12:08 任務管理 Trello
14:04 思緒整理 MindNode
16:20 結尾
【製作團隊】
企劃:Linzy
腳本:Linzy
攝影:辣導
剪輯:辣導
字幕:辣導
監製:蜜柑、宇恩、Cookie
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三星手機軟體更新 在 三星手機更新2022、三星更新年限、三星軟體更新好嗎在PTT ... 的推薦與評價
三星手機更新 2022在如何為您的Galaxy 行動裝置更新最新的軟體- Samsung的討論與評價 ... 2022年3月17日— 步驟1:前往「設定」> 點選「軟體更新」。 步驟2:點選「下載並安裝 ... ... <看更多>
三星手機軟體更新 在 2022三星軟體更新好嗎-智慧型手機整理開箱評比,精選在PTT ... 的推薦與評價
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三星手機軟體更新 在 [新聞] 未來3 年皆能獲Android 大更新!三星- 看板MobileComm 的推薦與評價
未來 3 年皆能獲 Android 大更新!三星公布支援手機機型
2020/08/18 13:37
文/記者黃敬淳
三星稍早在官方部落格宣布,將為自家 38 款 Galaxy 行動裝置,提供長達 3 年的
Android 主流更新,讓用戶能體驗 Google 官方在未來 3 年內提供的最新 Android 功
能升級。換言之,若以原生內建 Android 10 的機種來說,將有望到 3 年後的
Android 13,都能繼續升級並體驗最新功能。
其中,與三星先前曾宣布、僅會為 Galaxy S 和 Galaxy Note 兩款旗艦系列手機提供
3 年更新支援的說法不同,本次三星公布的支援機型,還包括了自家部份平板電腦、幾
款前代旗艦機,以及近期推出的幾款 Galaxy A 系列中階手機。
三星公布的完整 38 款支援清單如下:
* Galaxy S20 Ultra 5G, S20 Ultra, S20+ 5G, S20+, S20 5G, S20
* Galaxy S10 5G, S10+, S10, S10e, S10 Lite
* Galaxy Note20 Ultra 5G, Note20 Ultra, Note20 5G, Note20, Note10+ 5G,
Note10+, Note10 5G, Note10, Note10 Lite
* Galaxy Z Fold2 5G, Z Fold2, Z Flip 5G, Z Flip, Fold 5G, Fold
* Galaxy A71 5G, A71, A51 5G, A51, A90 5G
* Galaxy Tab S7+ 5G, Tab S7+, Tab S7 5G, Tab S7, Tab S6 5G, Tab S6, Tab S6
Lite
三星也另外確認,Galaxy S20 系列,將會是首批能在今年秋季升級至最新版 Android
11 的機型。
https://3c.ltn.com.tw/news/41365
心得:
這次是正式詳細公布機型了,而參考其他媒體的消息
是S系列、Note系列、Tab S系列與Z系列的往後機器也會有三年更新
A系列就不一定了
這樣我想對在乎更新的消費者是一大好消息,也不用朝思暮想到底會不會更新
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Sent from Google Chrome on Windows 10 Pro.
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 203.71.94.31 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/MobileComm/M.1597732123.A.445.html
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