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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《#疫後大未來》讀後心得:局勢巨變之下的挑戰與機會
「有可能幾十年都沒事,接著幾星期內就過完了幾十年。」這句話是蘇格蘭國會議員喬治.蓋洛威用簡潔扼要的方式,描述列寧在1918年發動俄國大革命的激烈變革。把這句話拿來形容 2019年後新冠疫情對世界帶來的衝擊也一樣成立。世界局勢正在以前所未有的速度轉變,你看到的是危機?還是轉機?
(部落格原文滑到底 抽書 2本,文章連結放在留言裡)
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【為什麼我想讀這本書?】
《疫後大未來》的作者是紐約大學史登商學院行銷學教授史考特.蓋洛威(Scott Galloway),他同時也是一位連續創業家。我讀過他的前兩本著作,分別是探討科技巨頭的《四騎士主宰的未來》和探討幸福與成功的《世界並不仁慈,但也不會虧待你》,我也曾在部落格分享他第二本書的閱讀筆記。
蓋洛威對商業和科技有著特別敏銳的嗅覺,搭配幽默詼諧的寫作風格,偶爾調侃自己、以及他正在評論的企業。在這本書中他也坦承自己拋售了自己創立的第一家公司 Prophet 的持股,因為他不再喜歡行銷服務業的交際應酬,他說:「假如你要花許多的時間跟不是你家人的人們共進晚餐,這代表你賣得是某種粗俗的東西。」我欣賞他的願意認錯和改變想法的自白,這一直是他的特點之一。
此外,我平時也喜歡閱讀 Daodu Tech 科技島讀 (可惜已經停刊)和曼報 Manny YH Li 這兩份談科技和新創的電子報,對於科技對社會帶來的變革和衝擊,一直是我很感興趣的議題。加上蓋洛威的作品總是讓我有所收穫,讀起來也很輕鬆,因此他的第三本著作就成了我的必讀之選。
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【這本書在說什麼?】
作者在這本書中延續《四騎士主宰的未來》對科技四巨頭(Google、臉書、蘋果、亞馬遜)的分析,探討疫情爆發至今,這些科技巨頭反而更加茁壯,甚至把這場世紀危機變成大好的成長機會。他在書中進一步解析背後的商業運作模式,以及這樣演變下去對世界的潛在危險。
他也提到在疫情的催化之下,缺乏競爭力的緩慢公司會被加速淘汰,取而代之的是具有遠見和膽識的獨角獸科技公司。包含我們常聽到的 Airbnb、Uber、Netflix、Spotify、特斯拉、推特,及比較不常聽到的Lemonade、One Medical、Peloton、Shopify,作者透過他的觀察和分析,讓我們瞭解這些未來最具潛力的科技公司將如何發展。
最後,作者對老態龍鍾的高等教育和逐漸失衡的人民和政府關係提出疾呼,也對資本主義走向極端之後造成的裙帶主義、剝削經濟、新種姓制度提出抨擊和建言。
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【科技四巨頭的下一步】
這本書中圍繞著兩個主題展開討論,其一:「這場流行疫情影響最深遠的衝擊,是它將扮演一個加速劑」。其二:「每個危機必然存在機會;危機更大、更具破壞性,機會也就更大」。最讓我感到有趣的,是作者對於科技四巨頭 Google、臉書、蘋果、亞馬遜的分析和預測。以下摘錄幾項之後值得回頭來看的項目。
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#亞馬遜:遠距醫療平台
想像一下,你的兒子起了疹子,你透過亞馬遜的 Alexa 智慧音箱聯絡皮膚科醫師,然後把智慧攝影機對準兒子拍攝,並且用亞馬遜新的可穿戴式健康裝置 Halo 解讀身體狀態。醫師同時取得你孩子的病歷,看診完後處方籤被送到亞馬遜的藥局 PillPack,在經過強大的亞馬遜物流一小時內送達你家。如果醫生要驗血,包裹裡會附上檢測包,說不定還會請你給他個五星評價。
聽起來似乎有點夢幻對吧?這只是剛開始而已。亞馬遜有著堅強的網路和數據,同時掌握消費者最完整的資訊,這讓他在踏足醫療領域有了絕佳的基礎。恐怕在不久的將來我們就有機會看到了。
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#蘋果:Rundle 同捆包
Rundle 是作者創造出來的詞,指得是經常性收入(recurring)和同捆包(bundle)的組合字,意思是「經常性收入搭售組合」。蘋果有著 iCloud、Apple Music、Apple TV+、Arcade 軟體服務,如果再搭配硬體方案綁在一起,賣給消費者一種同捆訂閱的服務,將會讓消費者越來越難離開這個生態系。
想像蘋果提供給你(已經逐步發生了)每個月付50美元訂閱,你就可以擁有最新的「iXXX」(管他是i字頭的什麼),可以用 iPhone 啟動無限制的媒體服務(電視、遊戲、App),每個月再加50美元可以定期換取最新的手機和手錶,再加50美元可以參加最潮的線上課程。作者也預言蘋果最好的收購對象是健身器材公司 Peloton,那再來加個 iPeloton 吧。
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#Google和臉書:廣告狂人
四巨頭中,Google 和臉書其實是在廣告業。當疫情影響景氣的時候,廣告預算會減少,但是當景氣逐漸回春時,這兩家廣告巨頭將會獲得巨大利益。傳統媒體和品牌廠商的對消費者的數據掌握遠遠不及這兩家巨頭,他們就只能更加依賴兩巨頭的規模和精細度。因此當我們被疫情逼著宅在家裡,等於是幫兩家巨頭增加更多的數據存貨(沒錯,你就是存貨)。
舉臉書為例,他的廣告規模有多可怕?臉書有超過七百萬個廣告客戶,前百大客戶只不過佔營收的16%,之前各大品牌揚言抵制和下架臉書廣告的時候,祖克柏在公司內部的電話會議上還嘲笑這些威脅:「有些人似乎誤以為我們的業務是依靠少數幾大廣告商」。在我寫這篇文章的前幾天,臉書推出了 Bulletin 電子報服務,未來還會把聲音 Live Chat 和 Podcast 整合進去,他絕不會放過任何能抓住你注意力的機會。
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【汰弱留強的高速列車】
如同作者提到的:「這場流行疫情影響最深遠的衝擊,是它將扮演一個加速劑」,對於許多已經瀕臨淘汰的產業來說,疫情的到來只是用十倍速的效率加速了這件事情的發生。以下列出幾個書中提到讓我有興趣追蹤觀察的新創公司。
#Airbnb:全球飯店旅館業大衰退的同時,Airbnb 不過是營收減少了,他卻不需要負擔不動產貸款的利息、不需要維修、不必支付高額的飯店員工福利。等旅遊回春時,他也將是回彈最兇猛的一個。
#Lemonade:傳統保險業數十年來沒有改變他的服務內容,也累積了顧客不好的印象。Lemonade 這家新創卻訴諸於大數據和人工智慧,提供你最準確、快速、透明的保險內容和賠償估價。
#OneMedical:擺脫以往醫療看診的繁雜過程,也不需要你親自跑一趟診所,One Medical 透過遠距醫療諮詢、當日預約、24小時全天候服務,幫助顧客得到最即時有效的醫療看診服務。
#Peloton:這家健身器材新創公司正以驚人的速度成長,他提供的不只是居家健身器材,更透過自家的健身 App 創造了廣大的健身社群,網羅了許多知名的訓練師。他省下了跑去健身房的舟車勞頓和高昂的健身房費用。
#WeWork:這家公司推廣共同工作空間的概念,許多人或許開始遠端工作,但不是每個人都想在自家的廚房餐桌工作。未來「遠距、含共同工作津貼」的職缺會持續增加,從辦公室解放的人們可能會推升這家公司的獲利。
從這些新創公司潛在的商機可以發現一個共同現象:「一家公司成功的一大關鍵在於既存者的惰性。」作者認為在「後疫情時代」,能夠提出和執行這些創新點子,有機會去顛覆「龐大又緩慢產業」的新創公司,將獲得更受投資人青睞的資金;而那些緩步的企業,將會被抽出銀根,加速面臨被淘汰的命運。
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【後記:危機就是轉機】
我在讀《疫後大未來》的時候,一直有一種「未來十年的光陰在眼前快轉」的感覺,許多以前還在科幻電影才能見到的場景,在現在不斷加速發生。與其說疫情的突如其來讓人措手不及,不如說這是一記快馬加鞭,讓我們從舒適圈中驚醒,未來並不遙遠,它已經近在眼前。
作者針對高等教育的評判裡有一段寫得很生動,在疫情爆發之前的大學教授會說:「除非我死了,別想讓我用線上教學。」結果,在疫情爆發之後卻改口說:「除非有疫苗,別想讓我踏進教室一步。」這場巨變讓他們不得不學會操作視訊、錄製課程、設計數位作業。不願改變的,就會被淘汰。
最後,我想引用邱吉爾的一句名言:「不要浪費一場好危機」(Never let a good crisis go to waste.),每一次的危機裡,都藏著機會。你要選擇當一個緊盯危機、讓自己充滿恐懼的人?還是選擇當一個從混亂中發掘機會、起身行動的人?
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《故事的光芒,來自於有魅力的角色》
《劇情在電玩裡的重要性?》
動畫《德克斯特的實驗室》製作的方針,會要求劇本要以「角色」來推動,這個角色在故事裡也要具備必須存在的理由,換句話說這個劇本必須要這個角色才能成立,因為有角色性才會有更多的周邊商業性的可能。日本動畫的角色性也很強,因為在有限的製作經費下,動畫品質除了只能維持不輸給別人的狀態下,只能用周邊來獲取更大的回收。
「劇情」對於電玩來說,或許並不全然重要,但要將電玩發展成長遠的IP,那可能就很重要。雖然手機遊戲產業很熱門,但講究劇情的高成本製作還是有很大的市場。中國的《原神》是手機與電腦多平台,但講究劇情的編排,收益還是排名全球前三名。
最近日本電玩公司卡普空的旗下老牌《魔物獵人》系列,同一個時間內出了《魔物獵人:崛起》以及《魔物獵人物語2:破滅之翼》,「崛起」是十幾年來主系列的正統作,作品裡幾乎沒有劇情,主要是玩家在一個充滿像是龍的生物的世界,並持續接任務進行授獵,沒有其他角色的刻劃,更沒有主角成長的歷練。但「物語」系列是最近才開發的另外一個子品牌,反而注重傳統的故事編排,人物角色跟怪物都有明顯的個性。
【徒具設定,IP衰亡更快】
「崛起」被系列玩家詬病用擠牙膏的方式更新內容,所謂的擠牙膏更新,就是遊戲軟體本身一開始只有70%的內容,必須等待官方每個月靠更新補足剩下的30%。老實說在長期缺乏紮實劇情文本的狀況下,官方只能針對獎勵機制作變化,例如武器的種類、服裝等物質的面向的增加,如果官方一下把獎勵全部釋放出去,那這款遊戲的壽命就宣告提前結束了。
《魔物獵人物語2:破滅之翼》的架構,不完全靠獎勵機制作為遊戲的主要設計,而是靠各種不同立場對立的角色,來擴張故事不同層次的變化。以往本傳只有強調玩家扮演獵人這件事情,但「物語」系列加入了跟魔物共存的「騎手」的存在,「獵人」跟「騎手」的對立加深了故事的廣度,這就是第一段提到的,「物語」的敘事轉變成「由角色來推動劇情」的架構,「物語」的劇本是因為騎手角色的存在才能成立。
「物語」系列的角色化除了人類,還有主要作品的怪物。《魔物獵人》系列有很多造型好看的怪物,但這些怪物的個性沒有被深刻的刻劃,「物語」系列反而藉由人類的互動把魔物的個性雕琢得更立體。這類的手法,在電影《侏羅紀世界》的小藍以及《哥吉拉大戰金剛》都可以看的到,怪物的情緒有了明顯得起伏,很顯然的一般觀眾都很喜歡這種做法。
【惡靈古堡:從世界英雄到一個女兒的父親】
加強角色的細節跟特徵,是讓IP長賣或是擴增族群的手法,要加強角色性,故事性也就必須加強。日本卡普空的另外一個長青系列《惡靈古堡》,主系列的《惡靈古堡6》雖然銷量很好,但製作小組在《惡靈古堡7》完全改變了玩法,角色只限縮到父親一人,加強了恐怖驚悚劇的深度,因為製作小組已經在《惡靈古堡6》聽到了不少負面的評價,雖然有比好萊塢更多更滿的動作場面,還有不少型男美女,但貧乏的故事內容讓玩法缺乏新意,如果製作小組等遊戲銷量真的下滑再來改革就來不及了。
主系列的《惡靈古堡7》也是角色性很強的劇本,如果沒有這個父親,這個故事也就不成立,網路上眾多玩家也一直討論這個父親為妻子與女兒犧牲的精神。《惡靈古堡7》的好口碑也讓《惡靈古堡8》的銷量有更亮眼的表現,這說明了現代人還是很想要一個有好故事的IP。
【原神:對於角色的愛】
中國的手機遊戲《原神》,它的魅力不是源自於花錢就能壓倒競爭玩家,而是這個故事裡有很多不同的角色,這些角色背景都被細心的刻劃,產生了很大的魅力,玩家會被這些角色的背景故事所吸引,所以會忍不住想要得到這些角色而付費。《原神》的成功建立在厚實的文本基礎,除了廣大的世界觀,每個角色有各自獨立的故事,但這些獨立的故事又能串起深遠的主線。
《原神》在手機平台的收益全球只輸給兩款手機遊戲,但這兩款遊戲是競技遊戲,競技元素就可以產生許多變化,《原神》則是靠豐富的故事來彌補非競技遊戲所缺乏的變化性。
《原神》就如第一段題到的《德克斯特的實驗室》,就是靠「角色」來驅動的劇本架構,這些角色也成為「原神」世界裡不可或缺的一部分,所有的角色都曾參與了歷史的創造。《原神》每更新一個新角色,就是新商機的開端,由於《原神》還有龐大的世界關沒有揭露,所以還有更多角色的市場群能被挖掘。
【故事是IP的解方】
所以綜觀下來,《魔物獵人》系列如果再不發展故事,之後本傳的系列也就只能用擠牙膏的方式來更新內容。一來《魔物獵人》不是競技遊戲,沒辦法在對戰模式裡產生百分之百的隨機感,二來《魔物獵人》系列沒有像《原神》花很多時間在角色的經營上,如果缺乏劇情文本,那這個作品也就只剩下世界觀跟各種設定,少了可以推進主線的動機,這個系列之後會更加乏味。我希望《魔物獵人》系列從「物語」之後,能成為像《刺客教條》系列或《Cyber Punk2077》更完熟的世界觀。
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收音設備:RODE Wireless Go, 鐵三角 audio-technica AT9934, RODE VideoMicro, iPhone 12 Pro Max / iPhone 11 Pro 和 GoPro Max 內建
剪輯軟體:Final Cut Pro X
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Samsung Galaxy Z Fold3 / Z Flip3 ,並同步帶來 Galaxy Watch4 / Watch4 Classic 上手,Z Flod3 支援與 Wacom 合作重新設計的 EMR 技術 S Pen、防水、實體指紋辨識、開箱實機上手系列,實測、評價、推薦、售價、值不值得買。Galaxy Watch 4 支援身體組成(基礎代謝率、含水量等偵測)、同樣支援血壓、血氧、 ECG 心電圖,不過會根據不同市場進行支援。
除了告訴你 Samsung Galaxy Z Fold3 / Z Flip3 重點實測外,在 Z Fold3 上更採用 螢幕下鏡頭 全螢幕、Z Fold3 採用三鏡頭相機 包括超廣角、主鏡頭、兩倍光學變焦長焦鏡頭 支援 OIS 。採用 Armor 鋁合金、康寧 Victus
Z Fold3 內外螢幕分別搭載 6.2 吋 及 7.6 吋 Dynamic AMOLED 2X 摺疊螢幕,內外螢幕都支援 120Hz 螢幕刷新率,音效上搭載雙喇叭並支援 Dolby Atmos 杜比全景聲,效能上搭載 Qualcomm SnapDragon 888 12GB RAM ;續航 4500 mAh ,支援最高 25W 快充 ,通訊上將會推出 5G 版本,邦尼將於後續帶來快充效能等超完整實機實際測評。
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Z Fold3 Z Flip3 Look
外觀設計 Unbox & Industrial Design:
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00:34 Z Fold3 外觀設計 / Armor 鋁合金機身 / 康寧 Victus 玻璃 / IPX8 防水
01:23 轉軸 Sweeper 設計
01:49 支援 S Pen / 摺疊手機 S Pen 功能 & 技術
02:31 S Pen 實測
03:03 S Pen Fold Edition / S Pen Pro
03:36 Z Fold3 螢幕規格
04:04 Z Fold3 螢幕下鏡頭
05:03 軟體更新 & 使用方式
06:13 Z Fold3 相機規格 / 主鏡頭 & 長焦都有 OIS
06:51 Z Fold3 效能規格 Snapdragon 888 / 12GB RAM / 4400mAh 電池
06:58 Z Fold3 支援 25W 快充 / 10W 無線充電 / 實體指紋辨識 / 271g
07:33 Z Flip3 外觀設計 / Armor 鋁合金機身 / 康寧 Victus 玻璃 / IPX8 防水
07:55 Z Flip3 螢幕規格
08:14 Z Flip3 相機規格
08:38 Z Flip3 效能規格 Snapdragon 888 / 8GB RAM / 3300mAh 電池
08:46 Z Flip3 支援 15W 快充 / 10W 無線充電 / 實體指紋辨識
09:00 Galaxy Watch4 外觀設計 / 搭載 WearOS / BIA 感測器
10:46 價格
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全景軟體評價 在 [請益] 全景軟體面試- soft_job - PTT職涯區 的推薦與評價
... 全景的面試電話明天就要前往台北面試職位應該是網安方面的他說面試前要先考試沒說要考什麼請問有經驗的大大們可能會考哪方面呢? 另外就是想了解這間公司評價如何?? ... <看更多>
全景軟體評價 在 Soft_Job - [請益] 全景軟體 - MYPTT 的推薦與評價
想請教一下全景軟體這間公司的評價如何? 只知道這間公司是做銀行安控系統-- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◇ From: 111.250.65.14. ... <看更多>
全景軟體評價 在 [心得] 面試經驗分享1 友訊.趨勢.全景.遊戲橘子- 看板Soft_Job 的推薦與評價
本人背景為北部私立資訊科系...
去年開始找研替工作,一開始是抱持著面試看看的心態
反正畢業一年之後也要面試,就先當做練習也好
由於學歷沒有很好,投了許多想去的公司都沒有得到面試回應
從去年十月開始到今年一月只面試了九家公司
跟板上的許多強人相比真的是差了很多
由於我沒有網路背景且沒有學過C++語言
熟悉的是Asp.net以及資料庫相關應用
因此在尋找研替資訊類工作上非常的辛苦,
除了自己自學C++之外,也再把自己熟悉的領域再加強
我相信自己後來有錄取到公司很多是因為緣分與運氣
但相對的我也是有付出相當多的時間與努力
分享的目的只是想純粹鼓勵跟我一樣為私立研究所
以後想找研替的人,私校只要認真找還是有機會的
以下為我有面試到的公司,順序排列依照我有去面試的順序
分成兩篇方便大家搜尋公司名稱
....................................................
1.友訊(D-Link)
忘記應徵的職位是甚麼了,第一家面試的公司
看過以前的分享文大家都說,想去的公司不要放在第一家
道理可能跟考研究所一樣吧,要有個模擬考之類的測試
D-link是非常國際化的公司,第一關首先是考英文翻譯
十分簡單的英翻中以及中翻英...寫完的感覺非常良好
由於人資通知會有簡單的面談
第一次面試就十分天真的以為大概是聊天之類的很輕鬆的面試方式吧
結果當然是被電得很慘,問了許多網路相關的專業知識
在大學只有修過兩門有關網路的課程,而且是在大二
OSI七層很勉強才背出來的我當下被問的很尷尬
面試的主管只有一位,當時他的臉十份的臭(其實從進門他就臉臭了)
結束之後主管告知等待第二次面試的通知
結論:沒有回應
2.趨勢科技
有兩關,第一關考程式設計,有過的人當下才能進第二關
相信板上有不少人去過這家公司了,考的都是c++為主
有些還要你改善程式效率...題目蠻靈活的
考完當場宣布誰能進行接下來的面試,想當然沒有我的名字
結論:領完拖鞋就走人了...還有趨勢科技的點心很多好好吃
3.全景軟體(緯創百分之百持股之子公司)
這家公司主要是開發資訊安全為主的軟體,也是我唯一跑去新竹面試的公司
先考程式設計後再面談,考了SQL、物件導向的一些觀念等等
寫完主管改完馬上進來面試,面談時主管也直接表明我的程式不強
他們需要強者...但是面試過程中主管都很客氣,所以即使被打槍
也不會令你感到不舒服,但是連續三家都被打槍且面試邀約又很少的情況之下
開始對自己非常的沒信心
4.遊戲橘子(果核)
應徵的是遊戲企劃人員,一開始也是先考程式
隨後一位年輕主管進來面試,主管很年輕且講話也很像年輕人
雖然是第四家公司但離我一開始投履歷已經過了兩個月了
這段期間把C++也練到了一個程度,所以寫考卷的時候幾乎每題都會寫
不過我是個對遊戲沒有很大熱情的人,主管問了很多遊戲我都沒玩過
甚至我也不曉得果核與遊戲橘子的關係,由於感覺到這家也沒希望了
當下我還直接問主管:如果面試的分數有10分的話,我能夠得幾分?
(當下問這個問題真的是要很有勇氣
但也許是因為這個主管很平易近人且我又覺得一定不會上了才敢這樣問)
主管回答3分,並且很有耐心的告訴我以後我去面試的時候該如何準備
他直接講明我的缺點是:
「表現不夠積極,對於想要的工作,公司不瞭解、產品不瞭解、
沒有興趣玩遊戲至少也要假裝喜歡遊戲,
"沒有思考過自己的能力與這個職務有哪些吻合"」
面試了一個小時,有種當頭棒喝的感覺
結論:不到一週就收到感謝信函,非常的有效率
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 120.126.18.162
※ 編輯: libalibubu 來自: 120.126.18.162 (03/31 13:59)
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