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0924紐約時報

*【德州難民營清理結束 僅數千海地人獲准留在美國】
有近2000名海地移民從邊境的小社區Del Rio抵達休士頓，載運移民的巴士，每小時都有一班停靠在巨大的避難所。在San Antonio，美國當局已經允許數百人乘坐飛往紐約、波士頓和邁阿密等目的地的航班。近日移民和海關執法部門通過包機將大約2000名移民驅逐出境回海地。拜登政府雖試圖阻止更多人湧入邊境，但仍有數千人被獲准前往美國各地的城市，他們可能在美國居住數月或數年，等待移民聽證會結果。
https://www.nytimes.com/2021/09/23/us/haitian-migrants-texas-camp.html

*【美國駐海地特使譴責拜登違反人道精神 遣反海地難民 憤而辭職】
1400名從墨西哥和中美洲入境德州的海地移民被遣送回國，美國駐海地特使Daniel Foote譴責拜登政府的決定，稱將難民送回一個因地震和政治危機陷入混亂的國家是不人道的行為。
https://www.nytimes.com/2021/09/23/us/politics/haiti-diplomat-resign-biden.html

*【美國法定債務上限違約已迫在眉睫，葉倫出任財政部長後面臨迄今為止最大的考驗】
2014年，葉倫擔任美聯準會主席時，面對共和黨人的盤問：如果美國的借款限額被突破，並且繼續支付國家帳單的措施被用盡，聯邦政府是否有計劃。葉倫說：這完全取決於財政部。現在同樣的災難，變成是葉倫的責任，她正面臨著作為拜登總統財政部長八個月來所面臨的最大考驗，面對國庫即將用罄，她必須說服拒絕提高舉債上限的共和黨議員，以防止債務違約可能導致歷史性的金融危機。
https://www.nytimes.com/2021/09/23/us/politics/debt-limit-fight-yellen.html

*【美國疾管中心建議65歲以上老人加強第三針注射，展開對抗病毒的新行動】
美國疾病預防控制中心（C.D.C.）的科學顧問批准了針對美國老年人的輝瑞生物技術公司疫苗的額外劑量，但不針對醫療工作者，這與FDA美國食藥署的決定產生分歧。
https://www.nytimes.com/2021/09/23/health/covid-boosters-vaccine-cdc.html

*【Covid-19實時更新】
#阿拉斯加的醫院努力應對不斷惡化的疫情。根據《紐約時報》最近收集的數據趨勢，截至週四，該州平均每天每 10 萬人中有 125 例新病例，比全國其他任何地方都多。這個數字在過去兩週飆升了 42%，自 7 月初以來增加了 20 多倍。
#美國CDC尚未接獲要求判斷Moderna和嬌生疫苗接種者，是否可以針對接種輝瑞疫苗者。美國食品和藥物管理署正在審查 Moderna 加強針的數據，但尚未收到嬌生公司的申請。幾位專家支持混合搭配策略，並表示隨著新數據出現，他們將重新審視Pfizer-BNT是否可以混打Moderna 加強針。
#非洲衛生專家歡呼拜登的疫苗承諾，但呼籲提高贈與的透明度。
#古巴預計將在 12 月 31 日之前使用國產疫苗實現“全面免疫”。
#世界衛生組織警告說，在阿富汗治療冠毒的醫院中，近四分之一已經關閉。
#澳洲人口第二多的維多利亞州宣布，一些因大流行而滯留在其他地區的居民將從 9 月 30 日起可以回家。
https://www.nytimes.com/live/2021/09/23/world/covid-delta-variant-vaccine

*【德國大選在即，梅克爾為基民盟候選人拉票】
投票通道將於周日開啟，梅克爾在全國各地的訪問表明，基民盟候選人Armin Laschet當前處於劣勢；此前梅克爾一直拒絕對繼任者表態。民意調查顯示，社會民主黨仍以約3%的微弱優勢領先。對德國和梅克爾的政治影響力來說，這場大選誰將獲勝意義重大。
https://www.nytimes.com/2021/09/23/world/europe/merkel-germany-election.html

*【觀點：美中“秘密電話”背後的更深層問題】
美國企業研究所外交和國防政策研究主任Kori Schake認為，米利的行為可能違反美國軍政關係規範。身心有恙的總統對民主構成威脅，但如果軍隊認為自己是民選領導人合法權力的仲裁者，也是危險的。
https://cn.nytimes.com/opinion/20210923/general-milley-woodward/

*【在對抗中國的問題上，澳洲押注美國很冒險】
洛伊研究所國際安全項目主任Sam Roggeveen寫道，澳洲似乎認定美國將長期參與亞洲事務，並準備在必要時打壓中國，但事實並非如此。美國是主動選擇進入亞洲，澳洲沒有這種選擇餘地。
https://cn.nytimes.com/opinion/20210923/aukus-australia-us-china/

*【塔利班示好中國，阿富汗維吾爾人開始擔憂人身安全】
近幾個月來，隨著美國撤軍、塔利班與北京關係升溫，許多早些時候從中國逃往阿富汗的維吾爾人急切地想要再次逃離。他們擔心自己會被塔利班當作棋子引渡至中國，以換取經濟援助和投資。
https://www.nytimes.com/2021/09/23/world/asia/afghanistan-uyghurs-china-taliban.html

*【恆大命運懸而未決，投資者押注政府救市，公司股價意外回升】
截至週四，恆大仍未對是否已支付一批當日到期的債券做出公開表態，中國政府也一直沒有鬆口，同時強調沒有一家公司大到不能倒。但隨著經濟增長放緩，當局已經開始採取行動提振市場信心，包括向該國銀行系統注入資金。儘管仍然存在不確定性，但這家背負巨額債務的大型房地產開發商股價週四上漲了18%。
https://www.nytimes.com/2021/09/23/business/china-evergrande-bond-payment.html

*【中國打造“內迴圈”經濟，外商立場現分歧】
中國歐盟商會一份報告中指出，中國對半導體、商用飛機、電動車等多個行業提供大力補貼，相關政策阻礙了外國在華投資。但一些在華經營的美國公司則更支持北京的政策。上海美國商會稱，三分之一的商會成員認為中國自力更生的戰略將有助於他們的收入。
https://www.nytimes.com/2021/09/23/business/china-business-survey.html

*【美國2020年謀殺案激增近30%】
FBI的統計資料顯示，這是自1960年有記錄以來該數位最為猛烈的增長。這一趨勢延續至今年，但增速有所放緩。
https://www.nytimes.com/2021/09/22/upshot/murder-rise-2020.html

*【美國田納西州一超市發生槍案，造成一死12傷】
警方在商店後面找到槍手遺體，據悉，該名男子在行凶後開槍自盡。當地官員稱槍手是在該超市工作的外部供應商員工，警方表示受害者傷勢“非常嚴重”。
https://www.nytimes.com/live/2021/09/23/us/shooting-collierville-kroger-tennessee

*【歐盟計畫統一手機充電器規格，或將打擊蘋果】
歐盟宣佈，計畫將USB-C連接器作為所有手機、平板、相機和其他電子設備的標準充電埠，以減少環境浪費，簡化設備之間充電器的切換。新法規很可能在2024年生效。這將給擁有不同介面的iPhone設備帶來極大影響。
https://www.nytimes.com/2021/09/23/business/european-union-apple-charging-port.html

*【國會防暴委員會傳喚川普的高級顧問，強化了對1月6日暴力事件的調查】
調查 1 月 6 日國會大廈襲擊事件的特別委員會，傳喚川普總統最親密的四名顧問，加強了對這位前總統，在這場致命騷亂之前和期間所做的事情的審查。
https://www.nytimes.com/2021/09/23/us/politics/jan-6-committee-trump-white-house.html

Egypt’s Suez Canal: a maritime choke point

The 400-meter long, 220,000-ton MV [motor vessel ( )] Ever Given, classed as a so-called “megaship,” veered ( ) off course during a gale-force ( ) duststorm ( ).

The 59-meter-wide Taiwan-run, Panama-flagged vessel became stuck ( ) near the southern end of the Suez Canal, diagonally ( ) blocking the man-made ( ) waterway ( ) that connects the Mediterranean with the Red Sea.

Opened 150 years ago, Egypt’s Suez Canal has been regularly expanded ( ) and modernized, and it is today capable of ( ) accommodating ( ) some of the world’s largest supertankers ( ), handling roughly 10 percent of international maritime trade. In 2019 around 50 ships used the canal daily, compared with three in 1869.

The majority ( ) of oil transported by sea passes through the Suez Canal, which is the fastest crossing ( ) from the North Atlantic Ocean to the Indian Ocean, but demands hefty ( ) passage tolls ( ). The journey between ports in the Persian Gulf and London, for example, is roughly halved ( ) by going through the Suez Canal compared to the alternate ( ) route via the southern tip of Africa.

Most of the cargo ( ) traveling from the Persian Gulf to Western Europe is oil. In the opposite direction, it is mostly manufactured goods and grain ( ) from Europe and North America headed to the Far East and Asia.

The latest blockage ( ) highlights ( ) the risks faced by the shipping industry as more and more vessels transit ( ) maritime choke points including the Suez and Panama canals, the Strait of Hormuz and Southeast Asia’s Malacca Strait. Those routes ( ) are also having to accommodate increasingly larger ships that are more complex ( ) to rescue, while the container-carrying capacity of vessels has doubled in the past decade.

埃及蘇伊士運河：世界海運之吭

長達四百公尺、二十二萬噸，屬於所謂「超大型船舶」的內燃機船「長賜號」，在沙塵暴的大風中偏離了航道。

這艘五十九公尺寬，由台灣企業經營、以巴拿馬為船旗國的船卡在蘇伊士運河南端附近，以斜角堵住了這條連接地中海與紅海的人造水路。

埃及的蘇伊士運河一百五十年前開航，一直定期進行擴建及現代化改造，如今能夠容納世界上最大的一些超級油輪，經手大約百分之十的國際海洋貿易。二○一九年，每天約有五十艘船通過運河，在一八六九年則為每日三艘。

大部分經海路運輸的石油都會通過蘇伊士運河，但需付高額通行費，蘇伊士運河是由北大西洋通往印度洋最快的渡口。例如，要來往波斯灣諸港及倫敦之間，經由蘇伊士運河要比繞道非洲南端的替代路線縮短了大約一半的行程。

由波斯灣運往西歐的貨品大部分為石油；而反方向的運輸，主要是將歐洲及北美洲的製成品與穀物，運往遠東及亞洲。

近日的蘇伊士運河堵塞事件確實凸顯出航運業所面臨的風險，因為有越來越多的船通過海上戰略咽喉要塞，包括蘇伊士運河、巴拿馬運河、荷莫茲海峽，以及東南亞的麻六甲海峽。這些路線還必須容納體積越來越大的船舶，體積越大，救援起來就越複雜。船舶的裝載貨櫃容量在過去十年中整整翻了一倍。

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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

新在哪裡 ?
●外觀導入單體式八角型水箱護罩，前後燈組內的 LED 導光條也經過重新編排。
●內裝標準配備 12.3 吋 Audi 全數位虛擬駕駛座艙 plus 及 MMI navigation plus 多媒體導航系統，內建 10.1 吋彩色觸控螢幕，並搭載 Audi 智慧型手機介面 (附 Apple CarPlay 無線連接功能)
●具備可前後滑移 10 cm 的後座椅墊，椅背角度也可調整，行李廂置物空間可在 520~1,520 公升間調整。
●全車系配備公路行車輔助套件及都會行車輔助套件。
●僅有 45 TFSI 單一動力，採用 2.0 升 45 TFSI 直列 4 缸渦輪增壓汽油引擎，導入 12V 輕型複合動力系統，可輸出 265hp 最大馬力及 37.2kgm峰值扭力。

#Audi
#Q5_45_TFSI
#Edition_one

於 2016 年推出的第 2 代 Audi Q5 於 2020 年 6 月首次推出小改款車型，台灣奧迪也選擇在 3/15 正式在台發表。整體維持既有的框架，導入新式造型設計元素以及全新 OLED 燈組，並配備新世代的主動安全科技配備、全數位虛擬座艙與多媒體娛樂系統。

第 2 代小改款 Audi Q5 上市初期僅提供單一動力選擇，編成方面共有 3 個常規販售車型，而上市首波將提供一款以 advance 版本衍生的 Edition one 精裝配備特仕車，也就是本次試駕的車型，建議售價為新台幣 279 萬元。

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