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軟體吞噬硬體的 AI 時代，晶片跟不上演算法的進化要怎麼辦？

作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 23 日 8:00 |

身為 AI 時代的幕後英雄，晶片業正經歷漸進持續的變化。

2008 年之後，深度學習演算法逐漸興起，各種神經網絡滲透到手機、App 和物聯網。同時摩爾定律卻逐漸放緩。摩爾定律雖然叫定律，但不是物理定律或自然定律，而是半導體業發展的觀察或預測，內容為：單晶片整合度（積體電路中晶體管的密度）每 2 年（也有 18 個月之說）翻倍，帶來性能每 2 年提高 1 倍。

保證摩爾定律的前提，是晶片製程進步。經常能在新聞看到的 28 奈米、14 奈米、7 奈米、5 奈米，指的就是製程，數字越小製程越先進。隨著製程的演進，特別進入10 奈米後，逐漸逼近物理極限，難度越發增加，晶片全流程設計成本大幅增加，每代較上一代至少增加 30%~50%。

這就導致 AI 對算力需求的增長速度，遠超過通用處理器算力的增長速度。據 OpenAI 測算，從 2012 年開始，全球 AI 所用的演算量呈現等比級數增長，平均每 3.4 個月便會翻 1 倍，通用處理器算力每 18 個月至 2 年才翻 1 倍。

當通用處理器算力跟不上 AI 演算法發展，針對 AI 演算的專用處理器便誕生了，也就是常說的「AI 晶片」。目前 AI 晶片的技術內涵豐富，從架構創新到先進封裝，再到模擬大腦，都影響 AI 晶片走向。這些變化的背後，都有共同主題：以更低功耗，產生更高性能。

更靈活

2017 年圖靈獎頒給電腦架構兩位先驅 David Petterson 和 John Hennessy。2018 年圖靈獎演講時，他們聚焦於架構創新主題，指出演算體系結構正迎來新的黃金 10 年。正如他們所判斷，AI 晶片不斷出現新架構，比如英國 Graphcore 的 IPU──迥異於 CPU 和 GPU 的 AI 專用智慧處理器，已逐漸被業界認可，並 Graphcore 也獲得微軟和三星的戰略投資支援。

名為 CGRA 的架構在學界和工業界正受到越來越多關注。CGRA 全稱 Coarse Grained Reconfigurable Array（粗顆粒可重構陣列），是「可重構計算」理念的落地產物。

據《可重構計算：軟體可定義的計算引擎》一文介紹，理念最早出現在 1960 年代，由加州大學洛杉磯分校的 Estrin 提出。由於太過超前時代，直到 40 年後才獲得系統性研究。加州大學柏克萊分校的 DeHon 等將可重構計算定義為具以下特徵的體系結構：製造後晶片功能仍可客製，形成加速特定任務的硬體功能；演算功能的實現，主要依靠任務到晶片的空間映射。

簡言之，可重構晶片強調靈活性，製造後仍可透過程式語言調整，適應新演算法。形成高度對比的是 ASIC（application-specific integrated circuit，專用積體電路）。ASIC 晶片雖然性能高，卻缺乏靈活性，往往是針對單一應用或演算法設計，難以相容新演算法。

2017 年，美國國防部高級研究計劃局（Defence Advanced Research Projects Agency，DARPA）提出電子產業復興計劃（Electronics Resurgence Initiative，ERI），任務之一就是「軟體定義晶片」，打造接近 ASIC 性能、同時不犧牲靈活性。

照重構時的顆粒分別，可重構晶片可分為 CGRA 和 FPGA（field-programmable gate array，現場可程式語言邏輯門陣列）。FPGA 在業界有一定規模應用，如微軟將 FPGA 晶片帶入大型資料中心，用於加速 Bing 搜索引擎，驗證 FPGA 靈活性和演算法可更新性。但 FPGA 有局限性，不僅性能和 ASIC 有較大差距，且重程式語言門檻比較高。

CGRA 由於實現原理差異，比 FPGA 能做到更底層程式的重新設計，面積效率、能量效率和重構時間都更有優勢。可說 CGRA 同時整合通用處理器的靈活性和 ASIC 的高性能。

隨著 AI 演算逐漸從雲端下放到邊緣端和 IoT 設備，不僅演算法多樣性日益增強，晶片更零碎化，且保證低功耗的同時，也要求高性能。在這種場景下，高能效高靈活性的 CGRA 大有用武之地。

由於結構不統一、程式語言和編譯工具不成熟、易用性不夠友善，CGRA 未被業界廣泛使用，但已可看到一些嘗試。早在 2016 年，英特爾便將 CGRA 納入 Xeon 處理器。三星也曾嘗試將 CGRA 整合到 8K 電視和 Exynos 晶片。

中國清微智慧 2019 年 6 月量產全球首款 CGRA 語音晶片 TX210，同年 9 月又發表全球首款 CGRA 多模態晶片 TX510。這家公司脫胎於清華大學魏少軍教授起頭的可重構計算研究團隊，從 2006 年起就進行相關研究。據芯東西 2020 年 11 月報導，語音晶片 TX210 已出貨數百萬顆，多模組晶片 TX510 在 11 月也出貨 10 萬顆以上，主要客戶為智慧門鎖、安防和臉部支付相關廠商。

先進封裝上位

如開篇提到，由於製程逼近物理極限，摩爾定​​律逐漸放緩。同時 AI 演算法的進步，對算力需求增長迅猛，逼迫晶片業在先進製程之外探索新方向，之一便是先進封裝。

「在大數據和認知計算時代，先進封裝技術正在發揮比以往更大的作用。AI 發展對高效能、高吞吐量互連的需求，正透過先進封裝技術加速發展來滿足。 」世界第三大晶圓代工廠格羅方德平台首席技術專家 John Pellerin 聲明表示。

先進封裝是相對於傳統封裝的技術。封裝是晶片製造的最後一步：將製作好的晶片器件放入外殼，並與外界器件相連。傳統封裝的封裝效率低，有很大改良空間，而先進封裝技術致力提高整合密度。

先進封裝有很多技術分支，其中 Chiplet（小晶片／芯粒）是最近 2 年的大熱門。所謂「小晶片」，是相對傳統晶片製造方法而言。傳統晶片製造方法，是在同一塊矽晶片上，用同一種製程打造晶片。Chiplet 是將一塊完整晶片的複雜功能分解，儲存、計算和訊號處理等功能模組化成裸晶片（Die）。這些裸晶片可用不同製程製造，甚至可是不同公司提供。透過連接介面相接後，就形成一個 Chiplet 晶片網路。

據壁仞科技研究院唐杉分析，Chiplet 歷史更久且更準確的技術詞彙應該是異構整合（Heterogeneous Integration）。總體來說，此技術趨勢較清晰明確，且第一階段 Chiplet 形態技術較成熟，除了成本較高，很多高端晶片已經在用。

如 HBM 儲存器成為 Chiplet 技術早期成功應用的典型代表。AMD 在 Zen2 架構晶片使用 Chiplet 思路，CPU 用的是 7 奈米製程，I/O 使用 14 奈米製程，與完全由 7 奈米打造的晶片相比成本約低 50%。英特爾也推出基於 Chiplet 技術的 Agilex FPGA 系列產品。

不過，Chiplet 技術仍面臨諸多挑戰，最重要之一是互連介面標準。互連介面重要嗎？如果是在大公司內部，比如英特爾或 AMD，有專用協議和封閉系統，在不同裸晶片間連接問題不大。但不同公司和系統互連，同時保證高頻寬、低延遲和每比特低功耗，互連介面就非常重要了。

2017 年，DARPA 推出 CHIPS 戰略計劃（通用異構整合和 IP 重用戰略），試圖打造開放連接協議。但 DARPA 的缺點是，側重國防相關計畫，晶片數量不大，與真正商用場景有差距。因此一些晶片業公司成立組織「ODSA（開放領域特定架構）工作組」，透過制定開放的互連介面，為 Chiplet 的發展掃清障礙。

另闢蹊徑

除了在現有框架內做架構和製造創新，還有研究人員試圖跳出電腦現行的范紐曼型架構，開發真正模擬人腦的計算模式。

范紐曼架構，數據計算和儲存分開進行。RAM 存取速度往往嚴重落後處理器的計算速度，造成「記憶體牆」問題。且傳統電腦需要透過總線，連續在處理器和儲存器之間更新，導致晶片大部分功耗都消耗於讀寫數據，不是算術邏輯單元，又衍生出「功耗牆」問題。人腦則沒有「記憶體牆」和「功耗牆」問題，處理訊息和儲存一體，計算和記憶可同時進行。

另一方面，推動 AI 發展的深度神經網路，雖然名稱有「神經網路」四字，但實際上跟人腦神經網路運作機制相差甚遠。1,000 億個神經元，透過 100 萬億個神經突觸連接，使人腦能以非常低功耗（約 20 瓦）同步記憶、演算、推理和計算。相比之下，目前的深度神經網路，不僅需大規模資料訓練，運行時還要消耗極大能量。

因此如何讓 AI 像人腦一樣工作，一直是學界和業界積極探索的課題。1980 年代後期，加州理工學院教授卡弗·米德（Carver Mead）提出神經形態工程學的概念。經過多年發展，業界和學界對神經形態晶片的摸索逐漸成形。

軟體方面，稱為第三代人工神經網路的「脈衝神經網路」（Spike Neural Network，SNN）應運而生。這種網路以脈衝信號為載體，更接近人腦的運作方式。硬體方面，大型機構和公司研發相應的脈衝神經網路處理器。

早在 2008 年，DARPA 就發起計畫──神經形態自適應塑膠可擴展電子系統（Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Sc​​alable Electronics，簡稱 SyNAPSE，正好是「突觸」之意），希望開發出低功耗的電子神經形態電腦。

IBM Research 成為 SyNAPSE 計畫的合作方之一。2014 年發表論文展示最新成果──TrueNorth。這個類腦計算晶片擁有 100 萬個神經元，能以每秒 30 幀的速度輸入 400×240pixel 的影片，功耗僅 63 毫瓦，比范紐曼架構電腦有質的飛躍。

英特爾 2017 年展示名為 Loihi 的神經形態晶片，包含超過 20 億個晶體管、13 萬個人工神經元和 1.3 億個突觸，比一般訓練系統所需的通用計算效率高 1 千倍。2020 年 3 月，研究人員甚至在 Loihi 做到嗅覺辨識。這成果可應用於診斷疾病、檢測武器和爆炸物及立即發現麻醉劑、煙霧和一氧化碳氣味等場景。

中國清華大學類腦計算研究中心的施路平教授團隊，開發針對人工通用智慧的「天機」晶片，同時支持脈衝神經網路和深度神經網路。2019 年 8 月 1 日，天機成為中國第一款登上《Nature》雜誌封面的晶片。

儘管已有零星研究成果，但總體來說，脈衝神經網路和處理器仍是研究領域的方向之一，沒有在業界大規模應用，主要是因為基礎演算法還沒有關鍵性突破，達不到業界標準，且成本較高。

附圖：▲ 不同製程節點的晶片設計製造成本。（Source：ICBank）
▲ 可重構計算架構與現有主流計算架構在能量效率和靈活性對比。（Source：中國科學）
▲ 異構整合成示意動畫。（Source：IC 智庫）
▲ 通用處理器的典型操作耗能。（Source：中國科學）

資料來源：https://technews.tw/2021/02/23/what-to-do-if-the-chip-cannot-keep-up-with-the-evolution-of-the-algorithm/?fbclid=IwAR0Z-nVQb96jnhAFWuGGXNyUMt2sdgmyum8VVp8eD_aDOYrn2qCr7nxxn6I

為了維繫友好的關係，有個簡單又有效的方法就是直接問他個問題，這樣可以直接打醒這個違反常態的人，讓他離開手機地帶，這個問題會給他兩個簡單的選項：一、請求大家的諒解，然後處理他在裝置上所遇到的緊急事件。二、大方地放下他的手機。這個問題是這樣的：「我看到你在用手機，一切都還好嗎？」

記得要是真誠地問──畢竟，可能真的是緊急狀況，但多半的狀況會是這樣，他會含糊地說某個小小的藉口，然後把手機塞回口袋，再次重新開始享受這個夜晚。勝利是屬於你的了！

取自《專注力協定》

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各位朋友，早安：

這篇摘文很可愛，在討論如何維繫一個良好的陪伴品質。

我最近在跟一些家庭討論彼此的關係，我很有感觸。有時候一討論就討論了一個多小時，我常常想，如果不是我在場，這一個家庭的成員之間上次好好講話一個多小時，不知道是什麼時候？

由於我在的關係，溝通會比較順暢，相互了解的深度也深，很多心理話都講出來了。這個過程，常常伴隨著眼淚，而我們也知道，這些不適，常是我們分心的原因。

換句話說，社交時的分心，常用來化解尷尬，把對方阻擋在內心的某個深度之外。這種顧左右而言他，很常見，因為很多事連當事人自己都還沒面對。

「尤其要緊的，你必須對自己忠實；正像有了白晝才有黑夜一樣，對自己忠實，才不會對別人欺詐。」
～莎士比亞

有朋友提到，是什麼原因要專注，為了成就嗎？為了功名嗎？

就個人來說，專注，是一種對自己忠實的表現。

就關係來說，我們在關係中能專注，這有利於相互理解。更進一步來說，能專注陪伴對方，比較能展現同理與慈悲。

我們知道，如果兩個人相處，在互動的過程中常被打斷，不管是什麼原因打斷彼此的互動，這常引發煩躁。專注是一種修持，有時候我們忍不住打斷對方，是因為我們內在湧現的不安，驅使著我們想要立即停止對方的談話，因此我們失去了專注。

各位知道，常打斷對方，互動就難繼續了，然後又容易引發誤解。偏偏打斷對方是很多人常使用的方式，在某些家庭裡，有的家庭成員從來沒有機會好好把自己的話講完。

連想說的話都沒辦法說完，內心也許憋著委屈與憤怒，也就很難感覺有愛了。可是，這種狀況並不少見喔！

「若你釋放並讓能量通過，它就會消失。當痛苦在心中出現時，假如你放鬆並真的敢於面對，它就會過去。每一次你放鬆、放下時，就會有一小片痛苦永遠離開。」
～麥克．辛格

關係的品質，跟維繫關係的雙方的內在成熟度，息息相關。當事人如何面對自己內在的痛苦，跟如何面對在關係中的痛苦，相近不遠。

要能在關係中專注陪伴對方，常要先能專注陪伴自己。祝願您，能全心投入，跟生命中重要的人相處！

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在朋友之間散播社會抗體

【文/ 尼爾．艾歐, 李茱莉】

當我們跟朋友在一起的時候，他們的陪伴都不是專屬於我們，手機幾乎是一定也會到場，並且總是蓄勢待發，隨時都可以用一個不湊巧的通知來打斷我們。話音未落，反射性地拿起手機，看了一下，也就因此而分心了，這種狀況誰沒看過？大部分的人面對這種中斷，就只是接受它，把它當作時代的一種象徵，然後嘆口氣也就算了。

不幸的是，分心是會傳染的，當吸菸的人聚在一起的時候，第一個人拿出香菸的時候，同時也給出了一個訊號，其他人注意到這個訊號的時候，他們就會跟著做。同理，數位裝置可能會誘發他人的行為，當一個人在晚飯時拿出手機，這就像是一個外在誘因，其他人也會跟著迷失在螢幕之間，而代價就是，要犧牲彼此的對話。

心理學家把這個現象稱為「社會感染」（social contagion），而研究人員發現，這對我們的行為會造成影響，影響層面從藥物濫用到暴飲暴食。當你在翻揀著碗裡的甘藍菜沙拉，但是你的伴侶和孩子卻在大啖糖霜甜甜圈，在這種情況下，要控制體重是非常困難的一件事；而當你的家人朋友都選擇了看著螢幕而不是你的時候，你自己要改變使用科技的習慣也就相當困難了。

有鑑於他人對我們行為所產生的影響是這麼的巨大，那麼當我們跟別人在一起，並且想跟他們共度一段不受干擾的快樂時光，這種時候要怎麽管理分心呢？當身邊的人不做出改變的時候，我們要怎麼改變自己分心的傾向？

散文家暨投資人保羅．葛萊漢（Paul Graham）寫道，社會有著發展「社會抗體」的傾向──當新型態的傷害行為出現時，就會產生社會抗體來防禦。試想，在一九六五年的時候，根據中央疾病管制局，美國成人當中有百分之四十二點四都吸菸，而這個數字預計在二○二○年會降到只剩下百分之十二。當然，吸菸率的驟降，法規在其間扮演了舉足輕重的角色。但是，法律並未禁止大家在自己的家裡吸菸，而即便沒有明文規範，這個習慣卻也改變了。

我記得我父母雖然不吸菸，卻還是在家中各處都放置了菸灰缸。那個時候，不管是在什麼地方，只要想抽菸，即便是在一個室內空間裡，或是身邊有小孩、在辦公室裡都無關緊要。我母親盡力地想要阻止這種抽菸的習慣，她所提供的菸灰缸都是骷髏的手骨的形狀，用這個不太隱晦的方式，提醒大家抽菸的後果，這是在不讓自己感到尷尬難堪的的前提下，我的母親能夠做到的極限了。在那個年代，要求別人不要在你的屋內吸菸被認為是個奇怪、甚至不禮貌的舉動。

但是現在，事情變得很不一樣。我從來就沒有任何菸灰缸，也沒人提出過想在我家抽菸的要求；他們已經知道答案會是什麼了。如果有人在我們家客廳沙發上準備點起一支菸，我光是想像我太太臉上的表情就開始害怕了──那個人不會繼續在我家待上太久，也不會繼續留在我們的朋友圈。

抽菸的常態是如何在一個世代之後就有如此戲劇化的轉變的？根據葛萊漢的理論，人們會使用社會抗體來保護自己，跟身體跟可能會傷害我們的病毒和細菌作出反擊的方法很類似。在社交場合中治療分心的療法需要發展新的慣例：當大家在一起的時候，把察看手機變成一項禁忌。

「社交上的慣例正在改變，但是是否變得更好，就取決於我們自身了。」

要確定不健康的行為真的不會被眾人接受的唯一方法，就是點出問題，處理它，用社會抗體來防止它的擴散，這個方法在吸菸行為上已然奏效，而在數位裝置的分心上也派得上用場。

來想像一下，你正在參加一個晚餐聚會，而有人拿出他的手機，開始用了起來。儘管你很可能已經知道在親密的社交場合裡面，掛在裝置上面是不禮貌的，但總是至少有那麼一個人還沒學到這個新的社交慣例。假設你還想繼續跟他維持朋友關係，在大家面前讓他難堪不是個好主意，需要一個更細緻又含蓄的方法。

為了維繫友好的關係，有個簡單又有效的方法就是直接問他個問題，這樣可以直接打醒這個違反常態的人，讓他離開手機地帶，這個問題會給他兩個簡單的選項：一、請求大家的諒解，然後處理他在裝置上所遇到的緊急事件。二、大方地放下他的手機。這個問題是這樣的：「我看到你在用手機，一切都還好嗎？」

記得要是真誠地問──畢竟，可能真的是緊急狀況，但多半的狀況會是這樣，他會含糊地說某個小小的藉口，然後把手機塞回口袋，再次重新開始享受這個夜晚。勝利是屬於你的了！你已經成功且高明地把對抗「低頭」（phubbing）的社會抗體散播出去了，這個英文詞彙是 McCann 事務所為了 Macquarie 字典所造的新詞。

phubbing 是個混成詞，由電話（phone）以及冷落（snubbing）兩個字所組成，意思指的就是「在社交場合無視（一個人或是周圍的狀況），忙著用手機或是其他行動裝置的行為」。編字典的人召集了一群專家，為的是造一個詞，讓大家有辦法說出這個問題。現在，輪到我們來選擇了，可以開始使用這種說法，它就可能變成另一種正面的社會抗體，可以對抗社交場合裡的分心問題。

「像是智慧型手機、平板和筆電這些現代科技，並不是社交場合裡頭唯一的分心源。」

很多餐廳有電視牆，每台電視都轉到不同的頻道，新聞頭條或是體育賽事在螢幕上閃爍著，這些影像很容易讓對話突然中斷。我們應該要把注意力集中在身旁的人身上，但是正因為我們允許這些電視在背景播放，跟那些裝置比起來，這些電視讓我們分心的危險程度有過之而無不及。

朋友之間的分心還可能有其他的形式，包括我們的小孩也是一種。舉例來說，在一個近期的聚會上，一位朋友正要開始分享他個人和事業上的掙扎，就在這個時候，他其中一個小孩跑過來到我們的桌子旁邊，想要喝果汁。對話的主題馬上就變成討論孩子的需要。

這個天真無害的干擾卻是有能力讓一段敏感的談話偏離主題的──而這種對話能鞏固親密的友誼。在下一次我們共進晚餐的時候，我們確保了孩子們會需要的東西，包含食物和飲料，都準備萬全了，並且放在另一個房間裡面，孩子們收到非常明確的指令，除非有人流血了，不然不要打斷大人們。

全部的外在誘因──無論來源是我們的手機還是孩子──都得經過仔細的檢驗，好去決定是否對我們是有用的。當我們的小孩學會自己照顧自己的時候，對他們也比較好，並且透過觀察他們的父母示範怎麼建立友誼，他們也會學到要把讓他們分心的事情排除，專注在他們的朋友身上。如果我們不刻意規劃時間和場所，來進行不受打擾的討論，我們所冒的風險就是喪失真正了解他人並讓他們了解自己的機會。

社會整體用社會抗體來減少吸菸習慣，用同樣的方式，我們可以減少跟朋友相處時的分心行為。取得朋友和家人的同意，一起管理分心並且採取行動，把多餘的外在誘因移除，如此一來，當我們跟我們所愛的人在一起的時候，就可以把分心這個社會感染給隔離在外面。

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本章一點通：

．在社交場合分心，可能會讓我們無法全心全意投入，跟生命中重要的人相處。打斷和干擾會降低我們建立親密的社交連結的能力。

．阻斷不健康行爲的擴散。在交友圈中可以用「社會抗體」這個方法來讓傷害性的行為變成一種禁忌，並預防這些行為的發生。

．發展新的社交慣例。我們可以用社會上對抗吸菸的方式，對抗解決朋友之間的分心問題，把在社交場合使用裝置變成是不被允許的事情。準備幾個高明的說法──例如去詢問：「一切都還好嗎？」──來阻止朋友之間使用手機的情形。

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以上文字取自
專注力協定：史丹佛教授教你消除逃避心理，自然而然變專注
https://www.books.com.tw/products/0010851163

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5/2 台中免費公益講座_如何陪伴與傾聽孩子的情緒
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5/15 台北免費公益講座_談家庭衝突調適
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目前駐店東區「頂好名店城」二樓「沐光心占卜」。
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