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《聖誕節就是要滑冰!》#MerryChristmas #免費滑冰 今年去不了北海道沒關係，帶小孩來南港就能感受雪國風情😍😍 露西對3歲那次的北海道玩雪之旅念念不忘，這天知道要來滑冰+玩雪整個超興奮! 還有在台北其實滑冰真的不冷，不需要把雪衣穿來，而且滑一滑就會流汗，千萬不要幫小孩穿太多衣服，如圖露西只穿了一件薄長袖跟一件雪褲，我穿薄長袖+皮褲就夠。
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電話：(02)3327-7777
營業時間：
平日15:30-17:00、17:30-19:00、19:30-21:00，
假日加開13:30-15:00，寒假期間視同假日，除夕休館
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AI 時代的摩爾定律？黃氏定律靠的是自身技術力將 AI 性能年年加倍
作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 12 月 16 日 8:45
1965 年，時任快捷半導體公司工程師，也是後來英特爾（Intel）的創始人之一的戈登·摩爾（Gordon Moore）提出了摩爾定律（Moore’s law），預測積體電路上可以容納的晶體管數目大約每經過 24 個月便會增加 1 倍。
後來廣為人知的每 18 個月晶片性能將提高 1 倍的說法是由 Intel CEO 大衛·豪斯（David House）提出。過去的半個多世紀，半導體行業按照摩爾定律發展，並驅動了一系列的科技創新。
有意思的是，在摩爾定律放緩的當下，以全球另一大晶片公司 NVIDIA 創始黃仁勳（Jensen Huang）名字命名的定律——「黃氏定律（Huang’s Law）」對 AI 性能的提升作出預測，預測 GPU 將推動 AI 性能實現逐年翻倍。
Intel 提出了摩爾定律，也是過去幾十年最成功的晶片公司之一。NVIDIA 作為當下最炙手可熱的 AI 晶片公司之一，提出黃氏定律是否也意味著其將引領未來幾十年晶片行業的發展？
AI 性能將逐年翻倍
受疫情影響，一年一度展示 NVIDIA 最新技術、產品和中國合作夥伴成果的 GTC China 改為線上舉行，黃仁勳缺席今年的主題演講，由 NVIDIA 首席科學家兼研究院副總裁 Bill Dally 進行分享。Bill Dally 是全球著名的電腦科學家，擁有 120 多項專利，在 2009 年加入 NVIDIA 之前，曾任史丹佛大學電腦科學系主任。加入 NVIDIA 之後，Dally 曾負責 NVIDIA 在 AI、光線追蹤和高速互連領域的相關研究。
在 GTC China 2020 演講中，Dally 稱：「如果我們真想提高電腦性能，黃氏定律就是一項重要指標，且在可預見的未來都將一直適用。」
Dally 用三個項目說明黃氏定律將如何得以實現。首先是為了實現超高能效加速器的 MAGNet 工具。NVIDIA 稱，MAGNet 生成的 AI 推理加速器在模擬測試中，能夠達到每瓦 100 tera ops 的推理能力，比目前的商用晶片高出一個數量級。
之所以能夠實現數量級的性能提升，主要是因為 MAGNet 採用了一系列新技術來協調並控制通過設備的訊息流，最大限度地減少數據傳輸。數據搬運是 AI 晶片最耗能的環節已經是當今業界的共識，這一研究模型以模組化實現能夠實現靈活擴展。
Dally 帶領的 200 人的研究團隊的另一個研究項目目標是以更快速的光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路。Dally 說：「我們可以將連接 GPU 的 NVLink 速度提高一倍，也許還會再翻番，但電信號最終會消耗殆盡。」
這個項目是 NVIDIA 與哥倫比亞大學的研究團隊合作，探討如何利用電信供應商在其核心網絡中所採用的技術，通過一條光纖來傳輸數十路信號。據悉，這種名為「密集波分複用」的技術，有望在僅一毫米大小的晶片上實現 Tb/s 級數據的傳輸，是如今連網密度的 10 倍以上。
Dally 在演講中舉例展示了一個未來將搭載 160 多個 GPU 的 NVIDIA DGX 系統模型。這意味著，利用「密集波分複用」技術，不僅可以實現更大的吞吐量，光鏈路也有助於打造更為密集的系統。
想要發揮光鏈路的全部潛能，還需要相應的軟件，這也是 Dally 分享的第三個項目——全新程式語言系統原型 Legate。Legate 將一種新的編程速記融入了加速軟件庫和高級運行時環境 Legion，借助 Legate，開發者可在任何規模的系統上運行針對單一 GPU 編寫的程序——甚至適用於諸如 Selene 等搭載數千個 GPU 的巨型超級電腦。
Dally 稱 Legate 正在美國國家實驗室接受測試。
MAGNet、以光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路以及 Legate 是成功實現黃氏定律的關鍵，但 GPU 的成功才是基礎。因此，GPU 當下的成功以及未來的演進都尤其重要。
GPU 是黃氏定律的基礎
今年 5 月，NVIDIA 發布了面積高達 826 平方毫米，整合了 540 億個晶體管的 7 奈米全新安培（Ampere）架構 GPU A100。相比 Volta 架構的 GPU 能夠實現 20 倍的性能提升，並可以同時滿足 AI 訓練和推理的需求。
憑藉更高精度的第三代 Tensor Core 核心，A100 GPU AI 性能相比上一代有明顯提升，此前報導，在 7 月的第三個版本 MLPerf Training v0.7 基準測試（Benchmark）結果中，NVIDIA 的 DGX SuperPOD 系統在性能上開創了 8 個全新里程碑，共打破 16 項紀錄。
另外，在 10 月出爐的 MLPerf Inference v0.7 結果中，A100 Tensor Core GPU 在雲端推理的基準測試性能是最先進 Intel CPU 的 237 倍。
更強大的 A100 GPU 迅速被多個大客戶採用，迄今為止，阿里雲、百度智能雲、滴滴雲、騰訊雲等眾多中國雲服務提供商推出搭載了 NVIDIA A100 的多款雲服務及 GPU 實例，包括圖像辨識、語音辨識，以及計算流體動力學、計算金融學、分子動力學等快速增長的高性能計算場景。
另外，新華三、浪潮、聯想、寧暢等系統製造商等也選擇了最新發布的 A100 PCIe 版本以及 NVIDIA A100 80GB GPU，為超大數據中心提供兼具超強性能與靈活的 AI 加速系統。
Dally 在演講中提到：「經過幾代人的努力，NVIDIA 的產品將通過基於物理渲染的路徑追蹤技術，即時生成令人驚豔的圖像，並能夠借助 AI 構建整個場景。」
與光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路需要軟硬體的匹配一樣，NVIDIA GPU 軟硬體的結合才能應對更多 AI 應用場景苛刻的挑戰。
Dally 在此次的 GTC China上首次公開展示了 NVIDIA 對話式 AI 框架 Jarvis 與 GauGAN 的組合。GauGAN 利用生成式對抗網路，只需簡略構圖，就能創建美麗的風景圖。演示中，用戶可通過語音指令，即時生成像照片一樣栩栩如生的畫作。
GPU 是黃氏定律的基礎，而能否實現並延續黃氏定律，僅靠少數的大公司顯然不夠，還需要眾多的合作夥伴激發對 AI 算力的需求和更多創新。
黃氏定律能帶來什麼？
NVIDIA 已經在構建 AI 生態，並在 GTC China 上展示了 NVIDIA 初創加速計劃從 100 多家 AI 初創公司中脫穎而出的 12 家公司，這些公司涵蓋會話人工智慧、智慧醫療 / 零售、消費者網路 / 行業應用、深度學習應用 / 加速數據科學、自主機器 / IoT / 工業製造、自動駕駛汽車。
智慧語音正在改變我們的生活。會話人工智慧的深思維提供的是離線智慧語音解決方案，在佔有很少空間的前提下實現智慧交互，語音合成和語音辨識保證毫秒級響應。深聲科技基於 NVIDIA 的產品研發高質量中英文語音合成、聲音定制、聲音複製等語音 AI 技術。
對於行業應用而言，星雲 Clustar 利用 NVIDIA GPU 和 DGX 工作站，能夠大幅提升模型預測精確度以及解決方案處理性能，讓傳統行業的 AI 升級成本更低、效率更高。
摩爾定律的成功帶來了新的時代，黃氏定律能否成功仍需時間給我們答案。但這一定律的提出對 AI 性能的提升給出了明確的預測，並且 NVIDIA 正在通過硬體、軟體的提升和創新，努力實現黃氏定律，同時藉生態的打造想要更深遠的影響 AI 發展。
黃氏定律值得我們期待。
附圖：▲ NVIDIA GPU 助推 AI 推理性能每年提升 1 倍以上。（Source：影片截圖）
▲NVIDIA 首席科學家兼研究院副總裁 Bill Dally。
▲ 搭載 160 多個 GPU 的 NVIDIA DGX 系統模型。
資料來源：https://technews.tw/2020/12/16/huang-law-predicts-that-ai-performance-will-double-every-year/?fbclid=IwAR1vXHWAGt_b8nDRW6VUqzpAINX_n_DzJ0KwJvdBnl18s8Q1A3Thk7hgBoI
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今天我們公司普渡，一時之間行雷閃電大雨滂沱，但是我們還是順利普渡完成~~~~所以今天照樣提早直播，因為阿亮平常肚子就很早會餓，普渡這一天一定更餓吧~~~
九歌·國殤
操吳戈兮被犀甲，車錯轂兮短兵接。
旌蔽日兮敵若雲，矢交墜兮士爭先。
凌餘陣兮躐餘行，左驂殪兮右刃傷。
霾兩輪兮縶四馬，援玉枹兮擊鳴鼓。
天時懟兮威靈怒，嚴殺盡兮棄原野。
出不入兮往不反，平原忽兮路超遠。
帶長劍兮挾秦弓，首身離兮心不懲。
誠既勇兮又以武，終剛強兮不可凌。
身既死兮神以靈，魂魄毅兮爲鬼雄。
根據ettoday的報導:【國產 #高端疫苗 昨(23日)開打，不料今卻相繼爆出接種後疑似猝死案，繼桃園陸姓專欄作家後，新北市稍早也傳出死亡個案，家住蘆洲區信義路的39歲彭姓男子昨接種高端疫苗，今上午11時許被家人發現昏倒在浴室中，當場沒有呼吸，今緊急送醫後仍宣告不治死亡。】
根據蘋果新聞網的報導:【高端疫苗昨天開打，一名陸姓作家昨天施打後，今天出現不適情況，到院前死亡。該名作家相當支持打疫苗，認為利大於弊，且支持國產高端疫苗，昨天一家三口一同去施打。他曾在臉書發文分享打疫苗的觀點，「萬一打了疫苗死了，也只能視為向病毒『獻祭』。」可用少數人的犧牲換取多數人的平安。作家之死究竟與高端是否相關，仍待調查。】這兩則新聞其實都很讓人注目，其中之一的原因是，陸姓作家真的是非常愛黨愛國，所以當下午引起討論的時候，陳時中馬上說據知是心肌梗塞，但兩個問題；第一這就是病患隱私，家屬同意公布了嗎?第二個，當初九把刀的岳母病逝時，記者會的第一時間陳時中說的是這不是公眾人物不評論，那為什麼想想論壇的陸姓作家就算是公眾人物，第一時間就要評論呢?這樣的標準是不是又是雙重標準了?
而且最近 #蘇貞昌 的狀況是不是不太好?又出現在海關飆罵的場景，是不是他情緒失控?而且同黨立委也不是全都贊成這樣的做法，他到底是在立威還是在宣洩?接下來這麼難熬要怎麼過呢，馬上就要公投和罷免了，陳柏惟的命運如何?
根據聯合新聞網的報導:【 #美國撤軍阿富汗 和喀布爾機場出現逃難潮，是上周最令人震撼的新聞事件。金融時報（FT）23日以「台灣人相信美國爹，漠視對岸威脅」為題，報導台灣現況。即使軍機常態化繞行台灣，台灣軍機升空驅離和巡邏次數大增，但FT引述華府智庫布魯金斯研究所（Brookings Institution）資深研究員卜睿哲（Richard Bush）對台灣的形容：「你看到的不是你以為會有的恐懼。」FT報導，蔡英文領導的政府經常向國際社會凸顯台灣困境，凸顯自己是中國大陸侵略的目標，但「對於強化國家抵禦北京攻擊，甚至為可能的戰爭做好準備，卻少有作為」。】阿亮對這則新聞特別有感，是不是美國爸爸認為台灣太不夠認真了，大家都說願意上戰場結果不願意買軍備，也不願意恢復徵兵制，事實上連金門的八二三紀念儀式，中央都沒有派人去，只是臉書發個文，是不是小編沒有打過仗覺得貓還比較重要呢?
另外，阿亮特別要提一件事情，根據中國新聞網的報導:【李魁文表示，上半年，中美雙邊貨物貿易總值2.21萬億元，同比增長34.6%。對美出口1.64萬億元，增長31.7%，其中機電產品出口1.01萬億元，增長34.2%，勞動密集型產品出口3722億元，增長24.1%。從具體產品看，電腦、手機、家電、服裝、塑膠製品、傢俱均保持增長。李魁文介紹，我國自美國進口5706.5億元，增長43.9%。其中機電產品進口2388.6億元，增長13.4%；農產品進口1360.1億元，增長120.8%。】可是中美貿易戰怎麼打成這樣還是持續有增加，打了一年ㄟ，這是怎麼搞得?
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14:00 網路作家陸之駿 接種高端後猝逝
28:00 高端不良反應
37:00 輸掉桃園 綠就算輸 英辭黨主席
01:15:00 郭正亮:江湖瘋傳一份改組名單
01:26:00 解析罷免陳柏維
01:32:00 Financial Times Taiwanese shrug off China threat and place theirtrust in ‘Daddy America'
日商之中依產業類別和台日員工比例會有不一樣的公司風氣，今天訪問的千千來自金融業的知名日商，公司內以台灣人居多！
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主要問到的問題在這邊：
千千的日文學習經歷
工作職務介紹
公司環境（台灣人/日本人比例）
面試和應徵的過程
日常業務各場景使用的語言是？
進公司之後有覺得自己的日文能力哪裡特別不足嗎？
公司裡有不會完全不會講日文的人嗎？他們的業務是什麼
日商福利比較好嗎？
日文能力不同的人職務內容有差異嗎？
在日商工作需要超級有禮謹慎嗎？
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◇講日文的台灣女生◇
我是Tiffany 蒂芬泥，泥巴的泥。
100%的台灣人，從2013年進入日文系開始學日文的道路。
2017年9月-2018年9月在東京交換留學一年，目前定居台灣從事口譯的工作。
這個頻道主要是分享我最近學到的日文，還有我怎麼去理解日文的各式文法和用語。
立志成為帶動大家一起學日文的勵志演說家！
這不是一個日文教學頻道，只是把我曾經搞不懂的東西爬梳一下，再用我的語言分享出來而已。目前累積的影片都是在大家的鼓勵與回饋下完成的。
這裡的分享都是我自己消化之後的產出，可能會有講錯的地方
還要麻煩大家多多跟我討論和提醒了～
大家糾正我的地方都會補充在影片的更多資訊裡
(也就是這個欄位)
那麼就請多多指教了。
一起在學日文的道路上拔腿狂奔吧！
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一群脫衣舞孃因為生活面臨困境，決定主動出擊勾搭華爾街上流人士，利用各種手段騙取他們的財產而致富。
這種故事架構雖說屢見不鮮，但嘗試從「脫衣舞孃」俱樂部的場景出發，觀察當今金融市場的總總亂象，儼然成為另一種探討商業行為、道德、與人生哲理的類型電影，相當有趣！
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《舞孃騙很大》Hustlers
片 長 | 109分鐘
分 級 | 限制級 18+
上映日期 | 2019.09.12
導 演 | 蘿倫絲卡法莉亞
演 員 | 珍妮佛洛佩茲、吳恬敏、茱莉亞史緹兒、莉莉萊因哈特
產 地 | 美國
發 行 | CATCHPLAY
語 言 | 英文
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