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【 #復活的星期四有三十一個 】一隻永不摔壞的鳥
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你知不知道你在每個星期四，只有星期四，的時候都在做什麼？這是一個有點說謊的問題。此刻，我重新顯示每一則我在星期四發佈的貼文，發現星期四的我都在外面。
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十八歲生日是大學新生營第三天。我在宿舍餐廳，被放在新生們運行李用的推車上，被推去向別桌一個外系女生自我介紹。睡前我傳簡訊給高中時的戀人，說這是我第一次生日的時候住在外面。一種在不熟悉的地方長大的感覺。自行長大的感覺。
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那個外系女生笑著跟我說她會記得我的名字，然後，我再也沒有見過她。
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如果要從我星期四寫過的東西裡選一篇最愛的，我會選：
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❝「把門打開
⠀ ⠀ 沒有人
⠀ ⠀ 把門關上
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⠀ ⠀ 問自己：
⠀ ⠀ 我在裡面
⠀ ⠀ 還是外面？
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⠀ ⠀ 我是打開門的時候
⠀ ⠀ 還是關上門的時候？
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⠀ ⠀ 懷疑的時候
⠀ ⠀ 還是不懷疑的時候？」
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最後一天。
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▍三十歲特設企劃｜鏡子問題：分享你所擁有的詒徽線上展 ‧ 公開徵件
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這個時代。每個人都擁有一些別人的片段。截圖。訊息。照片。限動。錄音。再怎麼默默無名的人。都有一點什麼存在別人的硬碟裡。
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點進連結。上傳任意你所擁有的。與蕭詒徽相關的內容。可能是和朋友聊天時聊到。可能是聽講座時偷錄。可能我簽過你的六孔畢業紀念冊。可能是滑交友軟體發現這傢伙手寫我的作品當頭像。可能在公車上看見台北文學什麼什麼的節錄公車詩。
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徵件上傳自九月二日三點零二分。至九月三十日三點零二分截止。我將會把收到的內容以線上網頁形式公開展出。那就是我所不擁有的我。在我以外的地方到處出生的我。
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是。你們都是我的作者。
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▍投件連結入口
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#新文章

今年春天， VERSE 來邀稿，希望我書寫我從小長大的地方— 台北東區。四月底，我在疫情升溫前的、走過千萬遍的街區晃蕩，訪談、散步、拍照。

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（原文發表於VERSE 6月號/2021 第6期）

My Town / 台北東區：並未沒落的城市之心

VERSE 官網全文：
👉 https://www.verse.com.tw/article/my-town-east-district

台北仁愛圓環上，醒目的日本潮牌店「BAPE STORE」，前身是「溫蒂漢堡」。學校中午放飯，如果沒帶便當，作為一介小學生，我最期待的，就是家人拎著溫蒂漢堡的提袋出現在校門口。

裡面沒有漢堡，那太普通了。我十之八九要求的，爸媽從善如流的，是義大利麵與烤馬鈴薯。現在想想，那真是不怎樣的義大利麵與烤馬鈴薯，麵都軟了，起司是人造的，在我幼小的心目中，那卻是堂堂正正的美食，伴隨一絲絲優越感。小學生的世界，真正樸實無華，不過是省略家裡的便當，就是不平凡的小確幸。

我念的學校，就是溫蒂漢堡後方的「台北市私立復興中小學」，從幼稚園小班直至國中畢業，每天的活動範圍，就是家裡與學校之間，敦化南路一段至敦化南路二段來回的短短距離。

#水鄉澤國滄海桑田

敦化南路縱貫大安區，原先不在日治時期的都市計畫內，其修建者，是1950年代至1970年代台灣重要黨外政治人物，高玉樹。他曾二度當選省轄市時的台北市市長，1967年台北市升格為直轄市後，他也續任行政院官派台北市市長直至1972年。

台北市如今著名的林蔭大道，敦化南北路與仁愛路，以及連結二者的仁愛圓環，就是高玉樹任內的政績。他聘請本土藝術家顏水龍擔任顧問，拓寬仁愛路，修建仁愛圓環，而從敦化北路經仁愛圓環至仁愛路的L型路線，正是松山機場通達總統府，五十年前的國家門面。

這優雅氣派的L字型，正好切出了台北東區的左半側。

具體來說，台北東區究竟在哪裡？

仁愛路以北，市民大道以南，復興南路以東，延吉街以西，繪在地圖上的一個歪斜梯形，是台北東區的正身；忠孝東路與敦化南路是X軸與Y軸，劃分其四個象限。

你一定想像不到，台北東區原是一個大水池。仁愛路、敦化南路、忠孝東路、延吉街一帶，曾是作為灌溉水源的陂塘，十八世紀時，此湖邊聚落被命名為「大灣」，後被雅化為「大安」，亦即大安區的由來。日治時期仁愛圓環周邊是泥田，種植許多菱角；SOGO百貨台北忠孝館的基地，作為大灣之一部，原屬瑠公圳的灌溉轄區，後於1911年被排乾填土，成為農田，現為台北市瑠公農田水利會的財產，1983年設定五十年地上權給太平洋建設，就是後來的「太平洋崇光百貨」。

1980年代，台北西區已發展得飽和擁擠，中華商場的去留成為問題，鐵路地下化、捷運開挖箭在弦上；反觀東區，自從台北市於1967年升格為直轄市後，已是政府有意識帶動發展的區域，忠孝東路由西往東修築三段、四段、五段，像是牧羊一般，有效驅動人口至此。

1971年，全台唯一新型超市「頂好超級市場」在忠孝東路四段開幕，聲名大噪，生意風火；1987年，香港惠康併購台灣頂好企業，成為台灣第一間「頂好Wellcome超市」，頂好商圈已然繁華；1987年11月，太平洋崇光百貨開張大吉，日式服務開人眼界；1989年，第一間「誠品書店」在仁愛圓環開幕，1995年搬遷至「敦南金融大樓」，首創二十四小時營業書店。

東區崛起時，錢潮漲起時。1989年6月，台股衝破萬點；1989年8月，為抗議房價飛漲，萬人夜宿忠孝東路，無殼蝸牛積極運動。

#東區沒落了嗎？

作家韓良露在其著作《台北說城人》中訴說，第一代年輕消費世代的文化從80年代台北東區孕育而生，她購物泡吧聊是非，青春狂飆，卻也摻雜滄桑，黯淡語境是為了鋪陳「東區沒落」—她以「孔雀收屏」形容東區在2000年代風華老去。

哪有老，哪有收屏。前輩揮灑年輕時，七年級生我才嗷嗷待哺，台北東區育我養我，是我家鄉，我從小到大享受此區的涵養與底蘊，吃喝玩樂，食衣住行，離不開東區的恩澤。

當然清楚，「東區沒落」這二年聲量大。上網一搜，報導多出現於2019年，檢討的重點不脫租金太高、其他商圈崛起、網購興盛。於是你看見了風水輪流轉：東區繁華後而黯淡的西門町，因捷運開通、翻新成功而再度活躍；比東區更東的信義計畫區，在政府刻意開發下，百貨、商樓拔地而起。東區有空店，服飾業者走得多，老餐廳撐不住，永福樓歇業時，唏噓遍野。

可大家怎麼就沒關心那些或歷久不衰、或摩拳擦掌的角色呢？

說起台北的酸菜白肉鍋，「圍爐」是必須被提起的名字。圍爐鮮少接受國內媒體採訪，這天，我卻與店主大聊特聊，只因我與二代老闆楊尚寧是兒時玩伴，我的父親是圍爐的股東。我從小吃圍爐長大，酸菜白肉鍋等於圍爐，圍爐等於酸菜白肉鍋。這事關人格養成。

圍爐開幕時，我九歲，1993年。楊尚寧稍長我二歲，講起自家餐廳，仍不時把「我們北方人」掛在嘴邊。她的爺爺來自中國東北吉林，曾任國大代表，把冬天醃白菜的習慣，續行於南方的台灣，媳婦學起來了，改良得精緻，用於宴客，當年在飯桌上鼓吹「開一間店吧」的友人們，包括我爸媽。圍爐不太做媒體行銷，是因為往年靠著爺爺、爸媽的人脈，就已建立堅強的顧客基礎，偏向高端的設定，與火鍋的供應模式，也讓圍爐挺過二十八年的時間沖刷。

紫銅鍋、相思木炭，和中國東北幾分相像，這在南方另起的爐灶，卻處處是文化融合。酸菜，是台灣大白菜在經年吹送冷氣的中央廚房自然發酵28天而成；白肉，必須選台灣豬子排部位的五花肉，切除軟骨，重石壓去八成油脂，片薄後，晶白透光如玉；醬料，必須有芝麻醬、韭菜花、豆腐乳，醋要加烏醋，至於白醋、紅油、辣椒，楊尚寧不加：「那是台灣口味。」江浙點心、私房炒菜，則是因應夏天淡季而生的菜色。

楊尚寧說，圍爐剛開時，台灣火鍋市場不若現今火熱，酸菜白肉鍋在當年是很特殊的存在。與東區一起走過三十年，圍爐生意始終穩定，老中青三代客人都有，不受東區景氣影響。

如果圍爐是老前輩，「SEASON Artisan Pâtissier」就是中生代了。由知名甜點主廚洪守成在2011年創立，SEASON起初落腳大直，2013年進駐仁愛圓環後巷，看準的就是方便的交通與市中心的集客力。這裡不是正東區，但就在東區邊上，保有生活感與悠閒調， SEASON與附近的畬室、某某、Fly Café等等店家，也形成甜點咖啡的一級街區。

洪守成甜點創作精神暢旺，他店裡不僅供應各式蛋糕甜食，也有精美趣味的盤式甜點。他不把SEASON設定為社區型甜點店，「因為社區需要的是麵包，不是蛋糕」，他希望客人是真正喜歡甜點的人士，從四面八方來。但他也提到，每當信義計畫區有新的百貨開幕，店內生意就會下滑二週，「百貨一直在稀釋我們的客人。」不過，百貨蜜月期也縮短許多，開幕熱潮過後，客人就回來了。

若論百貨坪效，東區仍是績效王。《食力》報導，忠孝與復興SOGO，二間百貨一年就能吸引三千二百萬人潮，相較於信義計畫區十四間百貨瓜分一年三千四百萬人潮，數字說明一切。新光三越因而插旗東區，正義國宅都更案的「Diamond Towers」，將含新光三越睽違七年的展店，預計2022年下半年開幕。

#老東區人的吃食提案

一區老不老，端看水活不活。我打開Google Maps，畫出東區界線，標記常去店家，呼吸喝水的日常躍然眼前：太多我喜歡造訪的好店了！其中不乏五年內開幕的年輕好手。

以汲飲式雞尾酒聞名的「Draft Land」；米其林主廚林泉引進的質感泰菜「Baan Taipei」；重新詮釋素食與豆製品的「上善豆家」；蔬食魅力全開的「小小樹食」；日本知名燒肉的台北分支「梵燒肉」；米其林主廚林明健的舒適法餐「Chou Chou」。以上僅舉數例。

在東區吃飯，絕對吃得滋潤。身為一個東區囡仔，我給各位提幾個東區覓食方案：

去「老友記」吃一盅臘腸滑雞飯、一碟芥蘭菜，再去敦化SOGO「COFFEE LOVER’s PLANET」喝咖啡；COFFEE LOVER’s PLANET的酪梨蔬菜三明治也很好吃，我時常去吃午餐，就著天光看書。如果不想吃老友記，頂好名店城也很近，直入地下室的「美景紅油抄手」或「頂好紫琳蒸餃館」，爭取排隊時間。再不然，大安路轉角的「頂好哨子麵」快速美味，記得加點蘿蔔乾、淋點烏醋，配碗綜合丸湯。

如果臨時起意想吃義大利麵，我就走進「Solo Pasta」。

如果外國友人來訪，「伍佰雞屋」是體驗台灣家常菜的好地方。我曾帶美國來的朋友先去吃伍佰雞屋，再去吃第二輪訂位的「MUME」。

如果是約會夜，我的首選是「赤綠」，店主小野龍哉手藝很好，創意活潑，台灣食材被他用得精神抖擻，又不失日式小料理的輕鬆自在，非常適合小酌。

如果可以，我想奉送我的東區地圖給各位，上頭來不及標記溫蒂漢堡，以及許許多多灰飛煙滅，但有當下這刻的尋常足跡，台北東區的生活底蘊，一目瞭然。

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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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以下為本段內容文稿：

跟你分享一個小段子。

有一個女人呢，早上醒來對自己的先生說：「昨天晚上喔，我夢見你送我一條美麗的銀項鍊，作為生日禮物，你覺得這個夢意味著什麼？」然後附上一個賊賊的笑。

先生回答：「今晚你就知道了！」

你想喔如果你是這個女生，是不是很期待晚上老公帶了一條銀項鍊來送給自己呢？結果呢，當晚先生回家之後，帶了一個小禮物給她。

哇～真的哦，這麼好暗示啊！這個女生非常的高興，打開包裝之後，發現裡面是一本書，是弗洛伊德的《夢的解析》。

好！我想哦，各位男生，如果你聽到這一段，試試看這樣的一個方法，那後果自行負責…OK！

其實喔今天要跟大家科普一下，就是談一談關於「夢」這件事情。

最早對於「夢」有系統性的研究是弗洛伊德，他對夢境很有興趣；他曾經說過：「夢喔，是通往潛意識的金光大道。」

他的理論是喔，我們每個人都有不同的恐懼和憂慮，所以呢，我們的意識會把這些恐懼跟憂慮，壓抑到潛意識裡面。

只有我們在做夢的時候，我們的意識處於休息的狀態，而那些被壓抑的真實的渴望和情感，才會被鬆綁。

所以弗洛伊德認為，叫人描述夢境的顯性內容，就是你真正夢到的東西；並且透過那些內容，去判斷、去推估隱性內容，就是這個夢境所代表的那些沒有滿足的情感、那些象徵的東西，就可以洞悉這一個人，他的潛在渴望。

那當然這個說法受到現代科學一個很大的挑戰哦，因為呢它無法檢驗、它無法被證明，甚至於它無法被挑戰。就有點像是解夢的諮商師他說了什麼，就算什麼，這種感覺！

所以到後來1980年代的中期，有一位學者叫做法蘭西斯克里克。他就提出完全不同的理解，來探索夢境。

他認為「做夢」是我們的大腦在整理白天所接收到的資訊，而我們的大腦在這個過程當中，會拋棄那些不重要的資訊，為事件和想法建立新的連結。

所以從克里克的觀點來看，做夢就像我們幫大腦進行硬碟重組一樣；也因為這個過程，我們會啓發出一些靈感。

這個想法的確有它可以呼應的地方，有很多偉人都提過，他做夢是獲得靈感的重要來源。

比如說吧，在1840年代愛麗絲．哈維，他想要發明世界上第一台縫紉機，但是他卻不知道該怎麼著手？

在某一天晚上哦，他夢到自己要被群土著包圍，他注意到這一群土著的長矛的尖端有個小孔，他因為這樣子喔，就突破了在縫紉機的發明。

因為如果你看縫紉機喔，那些針頭上面是不是有一個洞，而線就會跟著針穿到布的另外一邊，而整個縫紉機就可以順利的運作。

另外呢，像化學家奧古斯特．馮．克庫勒，他花了好幾年的時間，想要瞭解「苯」這個化學物質的結構。

後來他就做了一個夢，而夢裡面，他夢見一條蛇咬住自己的尾巴，他才想到，這個難以捉摸的化合物，可能是由一圈碳原子組成的。

然而類似像這樣的例子，可能在你的生活裡，也有產生出一些呼應跟證明。可是喔，無論是前面弗洛伊德的解釋，還是後面克里克，關於創造靈感這樣的一個說法，都有很多人不是很滿意！

因為呢，如果從大腦活動的隨機性來看的話，那在人類的滾滾長河裡面，要有些巧合發生，然後這些巧合剛好為你帶來靈感，這也是說得過去的，而不是真的夢會為你帶來靈感這件事嘛！

所以呢，在哈佛大學的精神病學家詹姆斯．霍布森，他在1970年代就提出，其實夢境是一種活化整合的一個「假說」，什麼意思呢？就是當我們在睡覺的時候，我們不會接收到很多的感官資訊。

不過呢，霍布森認為喔，在我們古代演化的大腦區域，特別是負責呼吸和心跳這些基礎功能，它會規律的出現活動暴增的現象，導致我們的大腦隨機的活動，會同步發生。

那在近代演化的大腦區域裡面，會對此喔感覺到有點困擾，努力的為這些感覺掰出有意義的故事，所以是「掰」的喔，而且是自己跟自己掰的喔！

因此，能促成結合日常元素和隨機元素的奇怪夢境，這樣的過程其實是一種睡眠機制的保護，因為睡眠對健康非常的重要。

所以呢，你也不太可能大腦有這些跟呼吸心跳有關的活動，開始爆衝的時候，你就醒過來。這樣子你就沒有辦法得到完整的休息，所以透過夢境讓你繼續的睡下去！

因為你的大腦會幫你把這些衝動，把它變成是夢，於是你就繼續睡，然後繼續做夢。

其實喔一直到今天，關於「夢」跟「夢的理解」，還仍舊處在一種莫衷一是的狀態；所以甚至有些學者，像是羅夫堡大學的睡眠研究學者～吉姆和倪。

他就認為夢境其實是一種大腦的戲院，它讓你在睡眠的這段沈悶的時間裡，可以有一點點娛樂。

那麼今天的科普跟你分享到這裡，你覺得夢是什麼？你覺得夢是那些你壓抑的慾望、還是夢是你靈感的來源？

甚至於夢，其實只是一個生理機制、一種你的自然衝動的狀況底下，然後你的大腦因為要保護你能夠繼續睡覺，所以產生的一種大腦活動嗎？還是其實夢說穿了，就是你在睡覺的時候怕你太無聊，娛樂你一下呢？

所以囉，今天的分享，我不知道能不能帶給你啟發與幫助？但是偶而分享些科普的、有趣的，我想也為我們的生活增添一點樂趣；就像是「夢是大腦的戲院」一樣，生活當中，可能都需要有一些平衡跟調劑吧！

我是凱宇，如果你喜歡我製作內容，請記得訂閱我們的頻道；並且把它分享給你身旁的好朋友。

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gogoro VIVA
車色選擇:石榴紅、萊姆灰、芥末黃、薄荷藍、海鹽白
車架顏色:黑
前搖臂 / 後搖臂顏色: 黑
鋁合金輪圈顏色: 黑
龍頭功能按鈕: 機械式按鍵
儀表板:負顯背光單色液晶螢幕
中柱:有
側腳架:鋼管
後座腳踏:固定式
前掛勾:無

升級配備
尺寸規格
長x寬x高 (不含後照鏡)
1,680 x 630 x 1,050 mm

軸距: 1,164 mm
座高: 740 mm
重量:71 kg
重量(含電池):80 kg
置物空間:21.6L

性能表現
最大功率:3 kW @500 rpm
最大馬力:4.02 HPs @500 rpm
最大扭力 (馬達 / 輪上):96 Nm @ 200 rpm

爬坡能力 *
20% (11°): 25 km/h
10% (6°): 40 km/h
傾角 (不含中駐架)
左：36°
右：41°
單次換電可續航里程 * (定速 30 km/h)
約 85 公里

動力系統: 電子油門
標準模式 / 競速模式
全方向性電池連接埠
GH1 整合式鋁合金輪轂馬達
MOSFET 馬達控制器
馬達動態溫控管理
馬達直驅
車體結構
車架
高張力鋼管
前懸吊系統
潛望鏡式前叉
後懸吊系統
雙槍式後避震
後避震器
固定式
煞車系統
油壓碟煞
煞車輔助系統
SBS 同步煞車系統
煞車油管
金屬
卡鉗型式
前：單活塞
後：單活塞
碟盤規格
前：180 mm 打孔碟
後：180 mm 打孔碟
輪胎規格
前：90/90 - 10 (50L)
後：100/90 - 10 (56L)
原廠配備輪胎
前輪: Kenda K7022 SPORT 性能胎
後輪: Kenda K7022 雙能複合胎 (節能＋性能)
建議胎壓
前：32 psi
後：36 psi
智慧感測器
加速度感測器
溫度感測器
使用者介面
解鎖及上鎖
iQ System® 智慧鑰匙卡 / 智慧型手機 / Apple Watch
無線通訊方式
NFC 及藍牙 4.0，256 位元加密技術
置物箱開啟方式
車上按鍵 / iQ System® 智慧鑰匙卡 / 智慧型手機 / Apple Watch
智慧型手機 APP 支援系統
iOS 及 Android
安全配備
前大燈
Class-C LED 頭燈，LED定位燈
前方向燈
LED 方向燈
尾燈組
LED 尾燈組，含煞車燈、後方向燈
警示燈功能
無
iQ System® 智慧功能
動態動力曲線
全時點燈
低電量緩行模式
GoStation® 及 APP 異常回報與故障通知
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感謝店員Mia解說
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台南市安平區中華西路二段59號


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Song: Daloka - Show Me (Vlog No Copyright Music)
Music provided by Vlog No Copyright Music.
Video Link: https://youtu.be/Yp8fvjF8_ZM

我個人覺得除了儀表版旁邊的按鍵不要邊騎邊操作
因為真的很危險
右手一定要移開油門手把才能按到按鍵
左手又不順方向～～～
除此之外～ 真的是台又安靜又好入手的代步小車喔～

不含補助建議售價為新台幣 54,980 元起
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