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光學尺廠商在台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答

By 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

2021-07-27 11:56:34 有 1 人按讚

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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2021-07-15 11:07:33 有 82 人按讚

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在家可以隨時幫孩子量身高，竟變成一件讓我渴望的事！（有在買童裝的媽媽都懂 😂）

但是... 真的沒有辦法接受俗氣圖案的身高壁貼，貼在我家牆上那吶～

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光學尺廠商在小翔 XIANG Youtube 的精選貼文

By 小翔 XIANG

2017-07-28 20:00:05 有 187,435 人看過有 825 人喜歡

隨著九月即將到來，據傳蘋果將會一口氣發表三款新機，其中最受矚目的非 iPhone 8 莫屬，而之前所提到的設計草圖，基本上與最新的渲染圖，並沒有太大的差異。另外由保護殼廠商所提供的圖片來看，這很有可能就是 iPhone 8 的最終外型。

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主題：iPhone 8 最終設計？外型、規格先預覽！
資料來源：Apple、Sony、Samsung、Google、ASUS、GSMarena、Phonearea…
製作者：小翔 XIANG

【個人專區】
臉書專頁：https://www.facebook.com/Xiangblog/
Blog：http://xianglin0222.pixnet.net/blog
Twitter：https://twitter.com/xianglin0222
Instagram：https://www.instagram.com/xianglin0222/
E-mail：xianglin0222@gmail.com

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【精選影片】

《LG V30 現身？18:9 比例 OLED 螢幕！》
https://youtu.be/MPJA3drGsjg

《OPPO R11 vs OPPO R9s 你該升級嗎？》
https://youtu.be/tZ6BUk5Xd78

《三星 Note 8 流出？雙鏡頭設計、6GB記憶體》
https://youtu.be/UkF01EptKPM

《NOKIA 8 外型曝光？蔡司認證雙鏡頭！》
https://youtu.be/cj3v9qo-1rU

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【iPhone 8】謠傳規格：

◎外觀
尺寸：143.5 x 70.9 x 7.6 mm
重量：－g
材質：2.5D正反玻璃、不鏽鋼邊框
顏色：黑

◎螢幕
尺寸：5.8吋（螢幕佔比：－%）
材質：OLED
解析度：2800 x 1242p（537ppi）
技術：18:9高螢幕佔比、ProMotion、3D Touch、廣色域顯示、廣視角、純黑顯示效果、超高對比特性。
玻璃：2.5D 抗刮玻璃
多點觸碰：支援

◎硬體
作業系統：iOS 11
處理器名稱：Apple A11
製程：10奈米
CPU：四核心（－）
GPU：－
記憶體：3GB RAM（LPDDR4X）
儲存空間：64/256GB ROM（－）
記憶卡：不支援
電池：－mAh（固定式），
快充：支援

◎主相機
畫素：1,200萬＆ 1,200萬
光圈：f/1.8 ＆ f/2.8
技術：VCSEL雷射感應器、3D深度感測、AR擴增實境、自動HDR、雙顆鏡頭皆有OIS、PDAF 相位對焦、雙色溫四LED閃光燈、兩段式光學變焦…。

錄影：4K@30fps、1080p@30/60/120fps、720p@240fps

◎前相機：
畫素：700萬
光圈：f/2.2
技術：VCSEL雷射感應器、3D深度感測、AR擴增實境、臉部辨識（結合紅外線感應器）、臉部偵測、自動測光、螢幕補光、自動HDR…
錄影：1080P

◎通訊
SIM卡：nanoSIM
通訊網路：2G GSM 四頻、3G WCDMA 850 + 900 +2100、台灣4G全頻。
LTE等級：Cat.9（下載450 Mbps、上傳50 Mbps）
載波聚合：3CA
VoLTE：有

◎連結
連接埠：Lightning 或 USB Type-C （3.0）
Wi-Fi：802.11 a/b/g/n/ac、熱點
藍牙：v4.2（A2DP、LE）
GPS：A-GPS、GLONASS、BDS、GALILEO
其他：NFC、OTG、AirPlay…

◎音訊
技術：主動降噪立體聲錄音麥克風。
格式：mp3、mp4、aiff、wav …
3.5耳機孔：無
雙喇叭：有
FM收音機：－

◎感應器
指紋辨識器、虹膜辨識、臉部辨識、光源感應器、加速計、VCSEL雷射感應器、距離感應器、霍爾感應器、陀螺儀、數位指南針、氣壓計。

◎其他
指紋辨識：－
防水防塵：IP68（可在水深1.5公尺浸泡30分鐘）
個人智慧助理：Siri

◎資訊
售價：預估 $1,100~1,200（大約台幣 33,000~36,000元）
上市：預估2017/10之後

◎以上資訊僅供參考，想了解更多請前往
官方網站：N/A
網路頻段查詢：https://www.frequencycheck.com/

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【CC Music】
Nicolai Heidlas - Drive (CC)
https://soundcloud.com/nicolai-heidlas
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小翔 XIANG

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Hello！大家好 - 我是小翔（XIANG）你是不是看膩了手機開箱文、評測文等文字型態的內容呢？在我的頻道裡，你能發現許多關於手機資訊的影片，以及實用的手機相關教學，希望透過自己的體驗，還有所理解的知識，以清楚明瞭的表達方式，讓大家都能簡單弄懂手機。這裡有許多關於：「索尼 Sony Xperia」、「蘋果 Apple iPhone」、「三星 Samsung Galaxy」、「宏達電 HTC Desire、M、U 系列」、「ASUS Zenfone」、「 LG G、V系列」、「歐珀 OPPO」、「華為 HUAWEI」等手機資訊，以及多種科技產品的介紹影片。【個人專區】臉書專頁：https://www.facebook.com/Xiangblog/ Blog：http://xianglin0222.pixnet.net/blog Twitter：https://twitter.com/xianglin0222 Instagram：https://www.instagram.com/xianglin0222/ e-mail：[email protected] 【里程碑】 2017/06/10 - 10,000 訂閱人數 2018/05/08 - 50,000 訂閱人數 2019/10/15 - 100,000 訂閱人數

光學尺廠商在 MoneyDJ理財網 Youtube 的最讚貼文

By MoneyDJ理財網

2015-12-04 08:45:24 有 160 人看過有 0 人喜歡

近期支撐台股的生技股及太陽能股在昨天走勢疲弱，包括上市生醫類股(TSE31)下跌0.8%，上櫃生醫類股(OTC41)更是重挫1.98%，顯示生技股王浩鼎(4174)遭到主管機關分盤交易的衝擊不小，也確實讓生技股有降溫的跡象，不過就個股表現來看，降溫的主要還是新藥股(4147)，其他像是F*太景(4157)則是逆勢漲停，合一(4743)、百略(4103)、杏國(4192)以及醣聯(4168)等之前漲幅相對較小的個股則是接棒挺身而出，健亞（4130）受惠客戶進行藥證轉換提前出貨，加上旺季效應，帶動第4季營收有機會逼近第一季的表現，年增率超過15％，昨日漲幅8.27％，以61.5元作收，成交量也放大至16,998張。
電子股的部分，台積電(2330)表態看好景氣回春，加上IC設計近期整併話題多，激勵法人大搶半導體股，華亞科（3474）、聯發科（2454）昨日都強勢上漲。尤其資金昨天也明顯輪動到IC設計，陸資參股IC設計的想像題材不斷，在聯發科高層密集拜訪大陸武岳峰資本、紫光集團和盛世投資等中資集團的帶動下，IC設計族群可以說是百花齊放，聯家軍底下的IC設計也雨露均霑，原相 (3227)領頭攻上漲停，聯詠 (3034) 繼前日大漲後，昨日攻勢再起，開低後不到半小時就由黑翻紅收漲3.05%創下4個多月新高，MCU廠盛群 (6202) 大漲將近6%，正式帶量突破年線大關，智原 (3035) 和矽統 (2363) 也連袂突破月線。而Type-C儼然已經成為一股新產業潮流，第4季在英特爾Skylake處理器主推之下，NB及PC鋪貨潮帶動IC設計相關Type-C概念股相繼發威，昨天創惟 (6104) 盤中最多大漲9.65%，最後以勁揚5.79%作收，鈺創 (5351) 尾盤買單急拉攻上漲停14.05元，帶動祥碩 (5269) 和創意 (3443)也都有4%以上的漲幅。至於記憶體控制晶片廠擎泰 (3555)為了撙節成本將大舉裁員超過6成，不過在威剛董事長陳立白個人將跟友人一起入主的消息激勵之下，股價不跌反漲，甚至以漲停板作收。
股王大立光(3008) 繼日前受到美系外資大砍目標價後，昨天再遭到麥格理資本證券調降評等到「中立」，目標價2600元；並預期獲利將進入「低成長率」時代，2015-17年年複合成長率僅5％。大立光昨天受到外資降評的衝擊，股價開低，尾盤下跌60元，以2550元作收，跌幅2.3%。雖然近來大立光頻頻遭到外資降評大砍目標價，但觀察外資近來的動向，到前天為止其實已經連續買超6天。根據工商時報專跑外資的資深記者張志榮所報導，以目前外資圈樂觀跟保守派看法各佔一半的情況來看，短期內股價將會以2,500元上下500元作為波動區間，也就是說，很難站上3,000元、但要跌破2,000元也不容易，同時意味著選舉前台股也很難有大漲走勢。也因為大立光的拖累使得光電類股(TSE34)下挫1.07％。個別股光耀（3666）為中小尺寸增亮膜廠商，上半年受到大陸手機需求不振衝擊，繳出虧損財報，9月開始營收回溫，上一季也正式轉虧為盈，單季營收達2.69億元，單季稅後純益1,400萬元，每股稅後純益0.29元，第4季隨著產品布局好轉，財報表現可望繼續回升，昨日股價帶量突破平台整理區，終場以亮燈漲停收市。另外設備業已經進入淡季，牧德（3563）首度跨入的半導體產業晶圓切割自動光學檢測設備近期上市，昨日股價大漲3.3元、漲幅7.59％，收盤價46.8元創近半年新高，也暴出9個月最大成交量。堤維西（1522）擺脫整理，昨天爆出少見巨量16,806張，股價一度攻上漲停26.15元，最後上漲1.5元以25.3元收盤，漲幅6.3%。

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光學尺廠商在 [問題] 光學尺相關問題- 看板Mechanical - 批踢踢實業坊的推薦與評價

作者Nonplaner (nothing)

看板Mechanical

標題[問題] 光學尺相關問題

時間Wed Jan 6 22:06:59 2016

現有一絕對式光學尺精度為+-3um 解析度0.005um

目前我知道精度表示實際值與量測值的誤差

解析度為量測的最小單位

那這邊精度指的是製作出光學尺過程，使用很準的量測儀器與光學尺刻度的誤差嗎?

而當我使用一精度越高的光學尺，代表我在光學尺所量測得到的數值越準

還是有人可以簡單說明一下光學尺製作過程

精度的取得是不是類似使用量測儀器與光學尺上每個刻度取誤差值，在根據每個誤差的結

果去做統計所得到的值為其精度

那解析度是指光學尺安裝在工具機上然後顯示的最小單位 50.345um、20.025um這樣嗎?

還是也是指在製作光學尺過程中的部分?

不確定我的說法是不是對的...

還是有各位大大可以幫忙補充的感謝了

--

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.120.24.203
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Mechanical/M.1452089221.A.1AB.html

→ henrk: 精度是光學尺的加工誤差，大概就是刻度間距有一誤差+-**um 01/06 22:43

→ henrk: 解析度則是上述間距經過數位分割後的脈波輸出間隔 01/06 22:47

推 choral: 究竟光學尺如何製造的，我也很好奇，我猜微機電 01/07 00:48

推 levimax520: 光學尺內部都有光柵，普遍光柵間隔約20um，利用光檢 01/07 10:56

→ levimax520: 知來判斷dark或light，即光檢知通過每1光柵即產生1pul 01/07 10:56

→ levimax520: se 01/07 10:56

推 powerking01: 我也很好奇넳um,精度如何檢驗與製作方式. 01/07 11:26

推 annzheng: 量具要做到um 那其製造機具是不是至少要比他在精密10倍 01/07 12:54

→ annzheng: 我跟樓上一樣也很想知道 ~ 01/07 12:55

→ wxtab019: 那你這樣說製造製造機具的機具不是又要在精密10倍 01/07 15:14

推 gbcowandy: 精度是指，我同樣的機台去設定一樣的參數去做 01/07 16:17

→ gbcowandy: 一樣的東西，他的尺寸的差異。就是公差啦 01/07 16:17

→ gbcowandy: 我推測是光學尺製造商的經驗值 01/07 16:18

推 gbcowandy: 比如有個東西是10um 那他量測出來會是7~13 01/07 16:20

推 gbcowandy: 另外機台的精密度跟成品的精密度是不同的 01/07 16:21

→ gbcowandy: 我精密度10um的機台是可以做出1um的產品 01/07 16:22

→ Nonplaner: 機台還是要靠光學尺與補償才能製造比本身更高精度的東 01/07 16:31

→ Nonplaner: 西吧? 01/07 16:31

推 gbcowandy: 對，精度多少不是機台說的算，是量測者說的算 01/07 16:33

→ gbcowandy: 我一個東西10mm要加工到9.555555mm 01/07 16:34

→ gbcowandy: 是決定在量測者的解析度，機台切下去多少就是多少了 01/07 16:35

→ henrk: 一般常見的鋼帶式光學尺，都是用雷雕出來的，ROLL TO ROLL 01/07 21:41

推 littleming: 那台灣有哪間廠商做光學尺或磁性磁的嗎 01/08 19:20

那我想再請問各位

對於光學尺量測數據後決定要不要進行補償，是依據甚麼來做參考的?

有人說超過1pulse就補償也有人說是看是超過多少位移就補償

如果是對的那我應該只要知道1pulse移動多少距離就知道超過多少值就要補償了吧

而且絕對式光學尺是量測到位移然後轉為puls在傳送嗎? 還是傳送位移值後再轉為

pulse?

小弟不太了解光學尺跟補償之間的互動關係阿~~~~~
※ 編輯: Nonplaner (140.120.24.203), 01/08/2016 22:05:37

→ yuleen123: 補償要看最小指令單位, 例如最小指令單位 1um, 那補償 01/09 07:05

→ yuleen123: 值最小就是 1um 01/09 07:05

→ yuleen123: 絕對式光學尺讀取到的就位置的數值, 雖然 EnDAT 也可以 01/09 07:06

→ yuleen123: 讀 pulse 就是了 01/09 07:06

最小指令單位是要看哪一個地方的? 機台還是馬達之類?

另外最小指令單位1um是每次補償1um的話那要怎麼知道甚麼時候才會判斷需要補償
※ 編輯: Nonplaner (140.120.24.203), 01/09/2016 13:58:29

→ itsforte: command 10mm,scale 9.95mm,compesate+0.05 or alarm 01/09 14:42

→ james0146: feedback single 01/09 14:50

不太懂~~ 是只要超過1um就補償嗎? 因為想知道最小開始補償的值或是依據

還有feedback single是甚麼? 是要在哪個地方才能查到嗎? 控制器嗎?
※ 編輯: Nonplaner (140.120.24.203), 01/09/2016 16:44:06

→ james0146: 回授訊號,你可以先讀一下control engineer theory,就 01/09 16:53

→ james0146: 像樓上說的你下的指令是走10mm量測實際值不足的話,控 01/09 16:53

→ james0146: 制器會依據回授訊號不夠就補償到夠,不然怎麼知道機械 01/09 16:53

→ james0146: 準不準確 01/09 16:53

應該是說下命令走10mm 但實際如果走 9.9mm 還是9.99mm 或是9.999mm 9.9999mm

實際不可能走到10mm但最小要走到多接近才不會補償呢?

※ 編輯: Nonplaner (140.120.24.203), 01/09/2016 17:55:59

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#38. ‪#‎光學尺維修‬ - Explore | Facebook

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#49. 光學尺

又因光電編碼器的材質大都為玻璃材料製成（除超過三公尺之光學尺用不銹鋼帶片作成 ... 精密量測，當時所採取的方式即為疊紋型光學尺，時至今日仍然被許多廠商所樂用。

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#52. 景鑫貿易有限公司 - 建築世界

景鑫貿易有限公司,日本雙葉SUMTAK光學尺,編碼器,日本SONY光學尺,磁力尺,量規,德國CGMBA磁力尺,博望POWER光學尺.

#53. RENISHAW VIONiC光學尺爭取標準配備大商機 - 電子時報

光學尺系統是追求高精度、高速度的高效率量測的關鍵性組件，因為採用數位 ... 對於擅長於提供Turnkey Solution的台灣廠商而言，Renishaw光學尺安裝在 ...

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造盛有限公司各式工具機母機服務，專業桌上型車床（小型車床）以及桌上型銑床（小型銑床）、車床配件和銑床配件、光學尺....等，專業服務.

#55. 旋轉角位移光學尺 - 政府研究資訊系統GRB

關鍵字：線性光學尺；旋轉角位移光學尺；多位移解析度；空間光調制 ... 一，為立足工具機產業而不受限於國外零組件供應商，磁性尺的開發技術必須由台灣廠商自己掌握。

#56. 台濠科技股份有限公司 - boholodge.fr

關於我們; 歷史沿革台濠科技股份有限公司為國內專業影像量測儀, 光學投影機, 光學尺, 數顯箱, 三次元,製造商，所生產的光學尺被國內國外客戶廣泛應用 ...

#57. 健昇工控卡電子報(6)

歡迎讀者或廠商投稿, 共襄盛舉--- ... 光學尺:精密線性量測元件,光學尺內部有一長條型之玻璃,玻璃上蝕刻微細等間距之光柵. 在光學尺上方有一讀取頭,內部隱藏有光學發送 ...

#58. About ARCS - 源台精密科技股份有限公司

如光學尺、顯示器、影像量測儀、工具顯微鏡、非接觸式二次元、接觸式三次元及紫外線測試儀器。經過短短幾年的努力，產品已銷售遍及全球五大洲，堅信將技術深根在 ...

#59. Renishaw 推出適用ATOM DX™ 系列的創新型CENTRUM ...

Renishaw 推出適用ATOM DX™ 系列的創新型CENTRUM™ 金屬旋轉光學尺碟盤. 廠商名稱：雷尼紹股份有限公司. 發佈日期：2023-08-02. 攤位號碼：L802.

#60. 光學尺讀取頭- RGS20-S - 雷尼紹Renishaw (中國貿易商) - 工業 ...

世界領先的坐標測量機的製造廠商都信任RG2。在他們的很多機器上都能看到令人熟悉的金黃色條狀光柵尺。雷尼紹renishaw 產品分類雷 ...

#61. 光學尺品牌 - kosmetika-beautysabel.cz

RKLF-S. 以端蓋固定光學尺尾端時，能符合基台灣三豐儀器提供高品質的座標測定機、光學測定機、感應測定 ... 全球光栅尺市场主要厂商- 知乎- 知乎专栏 ...

而當我使用一精度越高的光學尺，代表我在光學尺所量測得到的數值越準. ... 推littleming: 那台灣有哪間廠商做光學尺或磁性磁的嗎 01/08 19:20.

#63. Renishaw 自動化展強勢出擊一站滿足高精度位置回饋應用需求

... 全球精密量測領導廠商Renishaw 將於台北南港展覽館一館4 樓L702 攤位帶來 ... Renishaw 自1988 年開發出第一款原型RG 光學尺開始，藉由持續突破的 ...

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#67. 台濠科技股份有限公司

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