#速立性私密影像防制條例
#禁止未經同意散布
#接住更多被害人
數位時代造成「性私密影像未經同意散布」的問題愈來愈嚴重。被害人生活、隱私、心理都受到持續傷害,甚至崩潰、意圖輕生。
#司法院 已經注意到這類犯罪問題,因此邀集法院、檢察署、律師團體、學者及民間團體,召開焦點團體會議討論;之後發布了「焦點團體建議法院辦理散布性私密影像罪量刑審酌時 #允宜注意之事項」,可從兩個面向分析:
❶ #從重量刑
我最關注的點是 #未經被害人同意:包括「未經被害人同意而利用通訊、交友社群軟體或網路散布性私密影像」、「未經被害人同意而將其性私密影像作為商業使用,並散布者(例如:架設影音平台、上傳至色情網站)」等類型。
❷ #從輕量刑
特別是將「行為人主動下架、刪除所散布之性私密影像或檔案等,有致力於防止損害繼續擴大之行為」列為從輕量刑,希望藉此鼓勵行為人主動下架。
#現行法律散落各處
#須有專法整合
#才能真正保護被害人
我肯定司法院能正視性私密影像防制的趨勢,對於「未經同意」朝向從重量刑處理。
但「期望」行為人主動下架,甚至祭出從輕量刑的「獎勵」這點,可以看出來 #現行法律 對「行為人不下架」的無可奈何。
已經有非常多被害人和民間團體不斷說明,性私密影像在網路上被散布,最讓人害怕的就是「無法看到散布的盡頭在哪裡」。現在就算懲罰了行為人,也無法停止影像繼續被散布。
網路社群裡各種性私密影像,下面跟隨著數以千則「卡位」、「求上車」、「跪求老司機帶上車」等留言,影像不斷被轉貼傳遞。對於被害人來說,是永不止盡的傷害。
司法院再怎麼努力,都還只是在現行法律架構下,建議法官怎麼「量刑」;對於被害人最在乎的影像下架,甚至只能用「從輕量刑」做為交換。
這代表現行法律的不足。
因此我去年就提出了《未經同意散布成人性私密影像防制條例草案》,用專法來重整處理;立法院也已經有其他委員非常多版本。
正如同婦女救援基金會、勵馨基金會 The Garden of Hope Foundation針對健身教練偷拍前女友並威脅散布事件的呼籲( https://bit.ly/2W3VWWv 、 https://bit.ly/3ucpJcf ),性私密影像防制的專法應該要盡速通過。
如此才能增加強制的即時下架機制,提供被害人完整的保護與協助;同時,檢警執法時也才能有充足的法源依據,讓被害人不再求助無門或受到二度傷害。
我在立法院會繼續推動《未經同意散布成人性私密影像防制條例》專法,也請大家跟我一起關注,讓專法能夠盡快通過。
#這次我們一起下車
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多瞭解「未經同意散布性私密影像防制」,請看 👉
台灣不能有N號房 我的性私密我自主
http://bit.ly/3afsf9m
這次我們一起下車 防治數位性別暴力
http://bit.ly/3da69GZ
性私密影像被散布不是被害人的錯 運動選手參賽權益要保障
http://bit.ly/2N6a8Kf
性愛影像攜手才能私藏 知情同意才是彼此保護
http://bit.ly/2N1SB60
三八婦女節:三大優先法案保障女性權益
https://bit.ly/2W3CkBS
#實質監督
#提出解方
同時也有3439部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅吳老師教學部落格,也在其Youtube影片中提到,台師大試算表進階應用與程式設計2020第12次上課 上課內容: 01_重點回顧與統計分析 02_用COUNTIF統計機率與排名 03_格式化前七名與列出前七名資料 04_按照順序輸出1到7名 05_VBA圖表製作 06_錄製直條圖與程式修改VBA程式 07_分三段錄製圖形圖巨集與修改說明 08_修...
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隨著社群媒體的興起,每個人都可以透過自己的帳號,在網路上「策展」,針對自身關注的主題,展示自己的詮釋之道與想法。在人人都可以策展的時代,博物館作為文化生活的展示空間,如何重新看待策展的實踐意義,以及策展詮釋的權力關係?今天來透過 大學plus 這場課程演講側記,從台大人類學系的羅素玫老師的分享,看到田野信任關係在人類學家推動部落參與式策展計畫所扮演的角色。
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**同場加映:大學PLUS 「林場學校」系列講座課程回放:
|播放時程|
8/14(六) 20:00
斜坡上的原住民、移動與耕種/黃舒楣
活動連結👉https://reurl.cc/gWjjDz
8/15(日) 20:00
原住民傳統與科學的邊界/林益仁
活動連結👉https://reurl.cc/mLjjDj
8/21(六) 20:00
戲劇作為方法/陳韻文
活動連結👉https://reurl.cc/O088jR
8/22(日) 20:00
如何做個好田野/陳懷萱
活動連結👉https://reurl.cc/dGjjLD
8/28(六) 20:00
部落參與式策展/羅素玫
活動連結👉https://reurl.cc/MAxx4K
8/29(日) 20:00
泰雅文化與當代議題/王梅霞
活動連結👉https://reurl.cc/XWYYG3
|注意事項|
🌱節目將於排訂時間於線上播出,節目播畢即刻下架。
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🌱建議事先閱讀演講側記以更好地搭建脈絡,一起探索線上作為與部落過去與現在相遇對話的記(憶)疫空間:https://ntuplus.ntu.edu.tw/?page_id=1893
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信任關係與持續溝通之於參與式策展的重要
「參與式展覽希望能帶入多方的意義和對話對象,讓參展人的聲音被聽見。」在此前提下,素玫老師企圖將人類學民族誌,轉化為一種溝通架構和轉譯的方式。而老師也特別提醒,以人類學者作為展覽的中介、橋接,如果合作的對象不是長期在該領域工作的族群,那就需要有強烈的信任關係作為溝通合作的前提。參與式展覽不可能是快速的展覽,所以要如何說服他人、讓人有所認同,是很重要的。
素玫老師分享了,當他和最熟悉的「拉贛駿」[2]年齡組織夥伴,談起要辦展覽時的反應。夥伴們其實充滿質疑,「為什麼要講自己的故事?」、「為什麼要拿自己的東西出來?」當「被展示」成為一個需要被反轉的課題時,參與式民族誌的方法就能作為中介。
素玫老師為了讓更多族人有參與的意願,便拿出自己的「檳榔袋」來向大家說明。檳榔袋在阿美族社會裡,通常是孩子成年時,媽媽親手織給孩子的重要物件,因此檳榔袋在阿美族人生命中的重要性不可言喻。而羅老師的檳榔袋便是由一位族人朋友的媽媽親手製作。羅老師就帶著自己的檳榔袋,和族人溝通,讓他們明白展覽的動機與意義,也希望藉此提高族人對展覽的參與和認同。
鍾佩儒的水墨畫、徐一中的牛角刀、沈太木的樹皮布作品……,不同的展品講述不同的生命歷程,編織出不同世代的觀點和記憶 [3]。有些人可以自己書寫(說)出自己的故事,有些人則需要協助。素玫老師提醒參與式展覽中,「聆聽」很重要。不斷討論、修正的同時,和夥伴間也必須彼此信任。而在這次展覽的實務運作上,每個角色都有其不可替代的重要性。耆老的生命經驗和故事是珍貴的;然而展覽之所以能夠被做出來,主要帶頭的則是部落中的壯年族群。而團隊也透過展品陳列的次序,來呈現並凸顯出阿美族年齡階層之間的關係與社會運作方式。
參展人有各自的觀點,但不同的觀點之間,如何透過展覽產生共振,也是展覽策劃中的重要課題。而所謂參與式展覽,不只是針對展覽策劃的過程,還包含了展覽現場的陳列方式與互動方式。物件擺放的順序可以安排到多細緻?可能關係到被展覽者的慣用手;同時展覽者的性別比例,也須被納入考量。
(引用自https://ntuplus.ntu.edu.tw/?p=2038&fbclid=IwAR21Ax1ApK0f37M8OxQ0TlAAO2wp_muc3AZMU0tvpNrHn9k23ZzPk2lh6Pc)
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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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01_重點回顧與統計分析
02_用COUNTIF統計機率與排名
03_格式化前七名與列出前七名資料
04_按照順序輸出1到7名
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06_錄製直條圖與程式修改VBA程式
07_分三段錄製圖形圖巨集與修改說明
08_修改VBA與增加標題設定與刪圖
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1.以循序漸進的方式, 透過詳細的說明和實用的50個Excel VBA範例,
帶領您輕鬆進入 Excel VBA 設計的領域, 並逐步了解整個 VBA 的架構與輪廓,進而學習 VBA 變數、常數、函式及邏輯的觀念, 即使沒有任何程式設計基礎,也能自己親手撰寫 VBA 程序來提昇工作效率, 晉身職場 Excel 高手!
2.進而解說EXCEL與資料庫的結合,甚至將EXCEL當成資料庫來使用,
結合函數、VBA等更深入的功能,讓資料處理和分析的應用更上層樓。
五大類函數與自訂函數
一、文字和資料函數
二、邏輯函數
三、日期和時間函數
四、數學和三角函數
五、檢視和參照函數
上課用書:
Excel VBA一點都不難:一鍵搞定所有報表
超圖解 Excel VBA 基礎講座
吳老師 110/5/27
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網路架構圖說明 在 工程師媽咪的斜槓實驗室 Youtube 的精選貼文
大家好我是工程師媽咪,今天是五天直播大挑戰的第四天。
今天想跟大家聊的是,我在前面的直播有講到TRW在網路上經營直銷的策略就是,
製作價值內容,成為潛在顧客的磁鐵,把人吸過來後,
丟進銷售漏斗做篩選,會在漏斗中透過一頁式網頁提供好康,也就是魚餌,
讓潛在客戶主動提供個人聯絡資料,然後當他看完你網頁內的影片說明後,
他們已經知道你是真正能幫助他解決問題的人,
所以他可能會主動填寫預約表單,或是主動加你的LINE與你聯繫,
這時候你能夠每天有新名單主動聯繫你,
你只需要跟他確認需要的協助,問題回答,以及提供方案給他。
若雙方聊得愉快,達成共識,預算也符合,成交是自然發生的。
完全不需要什麼業務的話術或是推銷手法,
因為客戶是因為你個人品牌的價值很吸引他,對方很認同你是真心要幫助他,
所以溝通會很簡單愉快,你只需要傳遞你所知道的資訊給客戶就可以了。
/
然後可能你會想,那我到底要怎麼做內容?
現在有這麼多社群媒體平台,FB/IG/YouTube/Podcast,我是不是要全部都做?
我不會拍影片,我不敢露臉,我不會寫文章,我沒學會設計。
我也不會做網頁,我沒做過網路行銷,我真的可以用這個方法來在網路上經營好我的直銷事業,找到一群客戶嗎?
你可以放心,你們不要看工程師媽咪在這邊直播,覺得我口才很好,應該是受過專業演講訓練,
這幾天都有粉絲網友說,我口才怎麼這麼好,或是說,我沒辦法像你這麼厲害啦!
我可不可以不要直播,我不會拍影片,我不會剪片,那我真的做得到嗎?
其實我現在做的這一切都是在半年前開始的,
如果你有興趣可以到我的個人臉書帳號,去搜尋今年四月的前幾場直播,
當時的情況是,我就上了TRW的課,然後老師就提供一個模板給我們,
就說,我們來做連續九天大挑戰,這挑戰呢,你可以選擇直播或每天寫文章,
任何方法任何平台都可以,但建議按照這個模板架構去表達。
當時的我就是傻傻做,有點像是國高中生上作文課那樣,
老師給你一個主題,然後要你寫作,也告訴你有起承轉合,並且示範給你看,
於是我就模仿老師做的事情,開始了我的第一場直播。
/
為什麼我選擇直播?因為我很懶得寫文章,很懶得做圖,我覺得直播是最有效率的做法。
當時我一個人在台中和兩個小孩一起住,我白天還有開店的工作,
所以我都是趁著晚上小孩在樓上跟家教姊姊玩的時候,
從老師來家裡,六點半到八點半,我抓緊這兩個小時搞定直播。
從擬定大綱到拍攝完成,大概是兩小時搞定。
還記得當時真的太緊張,邊講的時候,我的恐慌症已經發作,
所以開始心悸呼吸困難,但因為就是,正在直播,所以沒辦法停下來,就趕快說完了。
我的前幾場直播都是這樣進行的,拿一張A4白紙,一隻奇異筆,
因為我要寫重點給觀眾看,然後也沒寫講稿,就按照這大綱去講,默默也講了三十幾分鐘。
然後過程中不斷發作有點呼吸困難,超級緊張,很焦慮,但我還是完成了。
在我完成了那次的直播大挑戰後,很奇妙的事情發生了。我竟然開始有固定的觀眾,
然後我後續再貼文FB時,竟然會有人主動來+1,
然後我就這樣找到純網路陌生來的夥伴,他叫做sandra。
/
我真的覺得很不可思議,因為以前在FB上,我也是貼文什麼的,
但是可能是因為太廣告都貼產品,或是跟產品沒關就是貼小孩或美食,
所以我也找不到方法能夠在臉書上找到名單,甚至來留言的都是怪怪的網友,一些阿伯很喜歡看妹妹這樣...
所以其實我也不是很厲害的人,我也是有從零開始的時候,
然後陸陸續續這樣做了三十幾集直播,半年後我每個月可以有幾百的客戶名單,
然後每天都可以有人來詢問我的事業或合作機會。
今天主要想簡單跟你分享,如果你跟我以前一樣,完全沒有社群行銷經驗,
到底要如何在各大社群媒體上去經營自己的品牌,全網路去經營你的直銷或是代理事業?
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網路架構圖說明 在 吳老師EXCEL VBA設計(大數據自動化)教學 Youtube 的精選貼文
EXCEL VBA與資料庫(進階112)第8單元用VBA繪製直條圖&組合圖&用VBA下載期交所外幣匯率歷史用POST&折線圖&共用程序與批次繪圖&自動批次匯入圖片與超連結
上課內容:
01_重點回顧與其他範例與製作圖表
02_用VBA繪製直條圖說明
03_用VBA變更圖表為組合圖
04_用VBA下載期交所外幣匯率歷史用POST
05_先用VBA繪製B欄的折線圖
06_將折線圖改為共用程序與批次繪圖
07_自動批次匯入圖片與超連結
完整影音
http://goo.gl/aQTMFS
教學論壇:
https://groups.google.com/forum/#!forum/scu_excel_vba2_112
與前幾期的課程雖然用的是相同的範例,但最大的不同在:
1.除了解說建函數公式,並將之轉成自訂函數,把複雜的公式變簡單。
2.如何將複雜的公式變成簡單的按鈕,按下按鈕就自動完成工作。
內容主要分成:
單元01_資料拆解相關(VBA基礎)
單元02_表單設計
單元03_輸入自動化與表單與資料庫
單元04_工作表合併
單元05_資料查詢(篩選與分割工作表)
單元06_批次查詢
單元07_從雲端硬碟下載資料
單元08_下載網路資料
單元09_工作表相關
單元10_活頁簿與檔案處理(工作表分割與合併活頁簿)
單元11_表格與圖表處理(自動繪製圖表)
單元12_圖案處理(快速匯入圖片到EXCEL)
上課參考用書:
看!就是比你早下班-50個ExcelVBA高手問題解決法
作者:楊玉文 出版社:松崗
Excel VBA一點都不難:一鍵搞定所有報表
作者:?Excel Home
出版社:博碩
課程理念:
1.以循序漸進的方式, 透過詳細的說明和實用的Excel VBA範例, 逐步了解整個 VBA 的架構與輪廓,進而學習 VBA 變數、函式及邏輯的觀念, 即使沒有任何程式設計基礎, 也能自己親手撰寫 VBA 程序來提昇工作效率, 晉身職場 Excel 高手! 2.進而解說EXCEL與資料庫的結合,將EXCEL當成資料庫來使用,結合函數、VBA等更深入的功能,讓資料處理和分析的應用更上層樓。 3.將結合GOOGLE雲端試算表,教您如何將EXCEL函數雲端化與網路化。
更多EXCEL VBA連結:
01_EXCEL函數與VBA http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384521
02_EXCEL VBA自動化教學 http://terry28853669.pixnet.net/blog/category/list/1384524
吳老師 2020/11/12
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