關於 手機無網路存取 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

#奧斯老師來分享個網站
#這個網站可以查詢你與確診者
#有沒有過相同足跡
#讓疫調人員調閱過你的資料

步驟很簡單
1️⃣輸入電話號碼
2️⃣輸入驗證碼
3️⃣輸入收到的簡訊驗證碼

就可以查詢自己的手機號碼
有沒有被疫調人員調閱過

網站👉https://sms.1922.gov.tw/

｜有的話 不用擔心
｜以下截至網路新聞說明

⚠️疫情期間戴好口罩，做好個人衛生⚠️
⚠️盡量避免出入公共場所⚠️
—
舉例說明，地方衛生局等疫調主責單位，在進行疫調時，不會只調閱與確診者同時出沒某場所的資料。

莊人祥進一步解釋，衛生局通常為求謹慎，確診者抵達前、離開後一段時間的實聯制資料也會查閱。另外，他提到，若這名COVID-19確診者是某場域的業主，確診者也不一定全天候都待在這個場域中，但疫調人員可能會擴大匡列當天出沒這個場域的所有民眾。

莊人祥表示，實聯制資料被使用不一定等於同時與確診者共處一地，民眾上網查到資料被使用過，無須過度恐慌，提高警覺即可；地方政府下載並存取疫調軌跡、簡訊實聯制等資訊後，依規定於28天內刪除，民眾無須擔心隱私保護問題。
—

太太太太美了吧！

寶寶攝影機是近年來大家都很關注的育兒好物之一，茜茜家用pixsee已經快要一年，當看到pixsee推出 #全球限量精品新色『pixsee Stardust』時，我簡直要尖叫了！

小香是不少女生的夢想，茜茜想買的不只是包，還有經典雙色粗花呢外套，粗毛呢與細節都超美的啊。但當媽以後要買東西總是會東想西想...pixsee推出的這款新色布料，選用小香御用供應商『英國百年織品品牌～倫敦Linton』，選用柔軟細緻的經紗和緯紗，再經過收緊、梳理、針織等多道工序，繁複又獨特的紡織技術創造出細密又立體的質感。

#是精品也是實用的寶寶攝影機
包或外套少說10-20萬起跳，但pixsee Stardust只要萬元，忍不住偷偷算了一下，也太划算😆😆😆

除了美美的，擺在家裡看著心情就好（跟買包是一樣的心情啊）
寶寶攝影機的好茜茜一樣要來分享～

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茜茜曾經在二寶時有買過他排得不好經驗，所以懷三寶時也是很猶豫，後來星星出生，忙碌的生活，還有不只一個孩子要照顧，讓我覺得還是很需要有寶寶攝影機的幫忙，於是開始著手爬文。

當然也有先被某牌寶寶攝影機的業配燒到，後來爬文看了論壇&社團討論，感覺很明顯的評價兩極...

後來也有人分享給我，他的真實使用經驗：
⚠️外殼品質很差 參差不齊
⚠️進入APP的準備畫面大約需要比想像中更長時間，無法及時看見寶寶狀況
⚠️口鼻偵測並不如想像中好用，會經常性提醒，只要小孩撇頭、翻身、手遮住便會不斷的提醒(過度靈敏)，後來朋友因為覺得精準度很差加上提醒升很吵，便關閉了這個功能。（這點讓我很傻眼）
⚠️機器與wifi網路經常性斷訊或者連結不上(但家裡電腦電視手機連結wifi事非常穩定)

（以上大家上網搜尋都可以查得到相關評論）

我完全被滅火...
當然也看了其他品牌，但就是沒有到很中的，直到好友推薦PIXSEE給我。

我一看到藍綠色的可愛小惡魔外型，就一見鐘情，一查才知道，原來是台灣第一大筆電代工品牌 #仁寶電腦 所開發設計，pixsee的爸爸也太狂了吧！

收到實品後，質感好到爆炸，實際使用拍的照片真的超超超清楚，連接網路也非常順，而且幫上我很多忙，茜茜真的好喜歡，喜歡到要來推坑大家超開心的哈哈哈😆😆😆

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#為什麼選擇pixsee呢

當時我我看他的幾點功能很吸引我，茜茜也一起寫出我真實的實用心得：

🔸160度超廣角不失真｜6層全玻璃光學鏡頭
有看到茜茜前幾天分享的照片，就知道真的有夠廣！
就算只是放在不太高的平台上，也可以從天花板照到地板，視野範圍非常廣。
（這個照片我會之後都放在心得文中，IG限動也會持續發）

還有抗反射、防眩光鍍膜，所以照片真的有夠清楚，畫質很好，是可以洗出照片的那種等級唷。

🔸夜嬰近紅光科技｜夜視功能超清楚
在全暗，一點點燈都沒開的房間中，居然還是很清楚，可以看見寶寶的表情和動作，讓我很驚艷！
不是那種淡淡灰灰的，而是有立體感的，如果是分床或分房睡，半夜不用再頻繁起床查看寶寶。

🔸高畫質FULL HD
不是只有HD，而是更高階的FULL HD，真正的高畫質看得見！

🔸哭聲辨識｜新手爸媽很有用
這個功能我覺得很新奇，雖然因為生到三寶，早已經練就聽哭聲就知道需求，但覺得這個功能超級能幫助新手爸媽！

🔸危險區域偵測
這個一定要，特別適合在寶寶會翻身或爬以後開始使用。
當靠近床邊（怕跌落受傷腦震盪），或是超出遊戲區範圍（怕爬到廚房等危險區），立馬通過APP快速提醒，非常優秀的功能。

🔸溫濕度偵測器
很喜歡這個功能，因為新生兒的身體狀況受到環境溫度濕度很大影響，皮膚過敏、熱疹濕疹都能事先預防。

看氣象的溫度跟實際室內溫度是有落差的，所以這個很準，也能判斷要給寶寶穿厚薄或是除濕機要不要加強開。

🔸感應寶寶哭聲放安撫音樂｜高音質喇叭
內建高音質喇叭與高感度麥克風，感應到寶寶的哭聲就會自動播放內建的多首安撫音樂（可以從APP設定要不要開啟這個功能），而且音質很好，音樂也讓人很放鬆。 #據說是各大品牌當中最高規格

🔸雙向語音
當寶寶哭的時候，還可以透過PIXSEE內建的喇叭功能，直接跟寶寶說話安撫，讓他以為媽媽還在身邊。當然也可以打開喇叭，有影像也聽得到寶寶在做什麼唷。（有請保姆的話很好用）

我現在也會用於讓屁寶跟秦秦自己在房間睡，我透過PIXSEE來看他們有沒有乖乖睡還是在搗蛋，然後用雙向語音跟他們說話，他們就會比較乖，不會因為爸媽沒有陪睡就搗蛋不睡。

🔸智慧拍照
這攝影機真的有聰明，他把星星可愛的表情，不論是喜怒哀樂還是哭哭，或是大動作，還有和我互動的樣子，都會自動拍下來（也可以自己在APP裡按相機拍攝照片）

我常常在看APP相簿時，發現擇PIXSEE拍到星星可愛睡臉與逗趣的小動作，當然還有委屈嘴（這個超難拍到的，每次手機拿起來就變成大哭哈哈哈）。

🔸24小時視訊影片回播
想知道發什麼事？
或是想回看寶寶在睡覺中有沒有什麼反應，都可以透過APP中的視訊去找到想看的幾點幾分唷！
覺得特別適合寶寶交給保姆或是家人照顧時使用。

🔸寶寶成長樹、插畫相框、節慶動態賀卡

🔸4URLove拼貼相簿
不論是智慧自動拍攝，還是我按APP拍攝下來的照片，都會自動儲存在APP中，而且是以日期來建立相簿，並且顯示寶寶的月齡（ex:4個月1天 以此類推）

🔸WIFI連線穩定
茜茜是極度無法認受網路慢的人，所以如果點APP要看寶寶卻要連很久（對我來說10秒以上就是很久），我絕對會拿去退貨。畢竟手機收到通知，當然要立刻！馬上！從鏡頭畫面看到寶寶的狀況，才是能讓人安心使用的寶寶攝影機啊。

如果還常常斷線，但還不如不要用，我目前用到現在都沒出現斷線的狀況唷。

🔸個資保護完善、加密防護｜台灣設計及製造
因為用過小X，有親身感受到無線網路有不明大量上傳流量的狀況（抖），為了隱私和個資，不想把家庭生活曝光在奇怪的人手中，堅持選擇用台灣品牌、台灣製造！加上有加密防護，加強使用者身分驗證及資料存取管理防護，照片也都是商業等級雲端資料防護。

還有一些小細節我覺得做得很好，但平常可能不會特別注意，像是：
燈光是不會刺眼的綠光，不會覺得很亮影響睡眠。
可與家人共享平台，跟老公一起注意寶寶狀況。

當我跟雙寶在客廳玩或是有朋友來家裡聚餐，星星如果也在客廳午睡是一定被吵醒，所以我都讓他睡在房間裡，把手機的pixsee APP打開，隨時照看狀況（影像和聲音都是非常即時傳送的），讓我安心不少。

不會像以前都會產生幻聽，一直開房門進去看，結果反而打擾寶寶的睡眠品質，醒來我也慘了，一點點自由時間都沒有啊啊啊啊

面部偵測功能～即將上市🎉🎉🎉
pixsee他爸是仁寶電腦，但他們仍不貿然推出這樣功能，經過嚴謹的研發與測試，將於中秋節時開放。不需重新購機，所有的pixsee都可以透過APP更新並擁有此新功能唷！（APP會自動通知更新）

#早用早安心
#必買育兒安心好物啊

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上一團在IG限動和粉絲團分享的迴響都很大，非常多人私訊和跟團，以下兩個問題也是很常被問到的，一起說明：

#寶寶攝影機要放在哪裡呢
因為是超廣角，加上本身設計的底座就可以穩穩地放在任何平台，如果想要高一點也有可以另外購買的配件 #五合一支架 1支架、4段高度、5種模式

1.高俯視｜適合嬰兒床，可以照到整張嬰兒床平面
2.低俯視｜適合寶寶低躺椅
3.高平視｜適合在床上、客廳、餐廳，我也會用這個模式就可以一次看到整個房間，大床上的屁寶和秦秦，嬰兒床的星星
4.低平視｜適合玩玩具、 說故事、 寶寶爬行，尤其在地墊上玩玩具，或是遊戲區都很適合。
5.壁掛｜嬰兒床，可以照到整張嬰兒床平面

#哪裡生產製造
全機都是台灣品牌、台灣設計、台灣製造，最高規格的寶寶攝影機，上市上櫃大公司仁寶電腦所研發設計的品牌唷！

#保固多久呢
享有原廠保固1年。

#可以使用多久呢
從寶寶出生0個月就可以開始使用，一路用到5歲以上，更大之後，也可以當作守護全家安全的家用攝影機。要入手之前會猶豫不絕，但一入手開始用就覺得後悔 #後悔沒有早點買啊

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茜茜x pixsee #全台獨家新色首團優惠🔥
大大感謝廠商給茜茜這麼美的～小香新色首團，當然也是很努力幫大家凹優惠。

【限量精品！pixsee Stardust】⚠數量稀少
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❹茜茜限定禮：尚未曝光
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#小毛呢和大毛的數量都非常稀少
#先買先贏一定要一開團就跟緊緊

【經典藍綠！pixsee 】
團購價$8xxx (原價$9900)
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❷加碼好禮：VIP訂閱方案1年$3600
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支架跟VIP訂閱都是另外購買，是茜茜用力凹來的喔換算下來～
連線穩定+畫質好的寶寶攝影機，史上最划算就在茜茜團🔥

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#一起來推坑
#大家喜歡小香黑白還是經典藍綠呢

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

1.建立51(1)白板,並設定共用給五年1班(1)
2.再建立副本為51(2) ,並設定共用給五年1班(2)…

呂聰賢老師【Meet白板操作】研習筆記

學校帳號開啟會議後，目前只有「白板」和「錄製」功能。

白板 功能與 Google Meet整合度沒有非常高
白板功能要開啟給學生使用，學要先行設定。

預設為限制：只有已取得存取權的使用者可以透過這個連開啟(與新北市政府教育局共用)
→按一下「取得連結」
→限制→改為「知道連結的使用者(任何知道這個連結的網際網路使用者都能編輯)」
→檢視者→改為「編輯者」


【教師提問】
Q.有學生無法進入白板介面？
A.使用手機必須先裝設白板的APP「jamboard app」


【白板應用】
(1)分頁
不同組別可在不同頁面中進行操作
如第一組在第一頁、第二組在第二頁
一開始就先設立好分頁。

(2)背景 可於https://pixabay.com/圖庫搜尋
或 google搜尋 教學背景→點選「工具」使用權選擇「創用CC授權」(避免公開播映時的版權爭議與觸法問題)

(3)「便利貼」功能 誠摯推薦
分組討論實際操作宋怡慧老師分享
遠距線上教學怎麼教？ 六步驟建立課堂「儀式感」、活絡與學生「互動感」https://udn.com/news/story/6887/5538911?from=udn-referralnews_ch2artbottom

(4)檔名更改
預設為會議室名稱，可改為科目/班級/組別名稱

(5)檔案存檔
更多動作(三個直點)─下載為PDF檔 或 建立副本
即時保留教學檔案，預防學生不慎刪除檔案

(6)檔案設置
用上課的校務行政帳號，先於「Jamboard」設置白板。
右下角(+)新增檔案→左上角(未命名的Jam)重新命名檔案名稱→(設定背景)→


【迅速完成分組白板頁面】
開啟設置好的檔案→更多功能：建立副本→更改分組名稱
有幾個組別做幾次，分組以4~6人為佳
白板共用人數越少，小組成員間越容易做約束


【給予學生的方式】
(1)設置聯絡人群組的預備操作：
方式一：任課教師可以在校務行政系統/學生帳號模組，查詢學生帳號。(資訊組補充)
方式二：Google Classroom課程中→成員→全選所有學生→動作：傳送電子郵件→複製所有收件人(一次取得所有加入課程學生完整郵件(含私人帳號))→於「聯絡人」功能：「匯入聯絡人」→「建立多位聯絡人」貼上「複製所有收件人的內容」→個別編輯學生名稱。
方式三：學生個別寄送郵件給老師

(2)編輯：
Google功能「聯絡人」→「建立標籤」：任教班級名稱
「Jamboard」共用→與使用者與群組共用→選擇設置好的群組標籤名稱

(3)檢視：
取得連結→「知道連結的使用者」+「檢視者」


【影片聲音同步分享】
分享Youtube影片時，要記得改為「分頁」




【研習中白板功能試用小建議】
建議如果想要試個別功能，
可以自己再開一個會議室嘗試，避免研習版面混亂。
操作方式：
另開會議室(可以跟研習時的會議室同步開啟)
再開白板，可以盡情操作各個功能
主任之前分享的兩個視窗分左右配置很好用(電腦網頁版適用)。



【下次研習準備】
下次研習前，請先安裝好「威力導演」軟體。
老師提供雲端硬碟全數安裝才是完整功能
先行安裝主程式，再安裝其他素材包。
威力導演18
https://drive.google.com/drive/folders/1WazKofQScGVGrwRwHMTUVt2Uy-WHU83b

1.雲端硬碟建立資料夾
2.設定分享給五年1班全班同學,使用聯絡人群組設定。


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【給予學生的方式】
(1)設置聯絡人群組的預備操作：
方式一：任課教師可以在校務行政系統/學生帳號模組，查詢學生帳號。(資訊組補充)
方式二：Google Classroom課程中→成員→全選所有學生→動作：傳送電子郵件→複製所有收件人(一次取得所有加入課程學生完整郵件(含私人帳號))→於「聯絡人」功能：「匯入聯絡人」→「建立多位聯絡人」貼上「複製所有收件人的內容」→個別編輯學生名稱。
方式三：學生個別寄送郵件給老師

(2)編輯：
Google功能「聯絡人」→「建立標籤」：任教班級名稱
「Jamboard」共用→與使用者與群組共用→選擇設置好的群組標籤名稱

(3)檢視：
取得連結→「知道連結的使用者」+「檢視者」


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【研習中白板功能試用小建議】
建議如果想要試個別功能，
可以自己再開一個會議室嘗試，避免研習版面混亂。
操作方式：
另開會議室(可以跟研習時的會議室同步開啟)
再開白板，可以盡情操作各個功能
主任之前分享的兩個視窗分左右配置很好用(電腦網頁版適用)。



【下次研習準備】
下次研習前，請先安裝好「威力導演」軟體。
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1.匯出PDF 留存(不能再編輯)
2.建立副本(保有白板功能)


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白板 功能與 Google Meet整合度沒有非常高
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預設為限制：只有已取得存取權的使用者可以透過這個連開啟(與新北市政府教育局共用)
→按一下「取得連結」
→限制→改為「知道連結的使用者(任何知道這個連結的網際網路使用者都能編輯)」
→檢視者→改為「編輯者」


【教師提問】
Q.有學生無法進入白板介面？
A.使用手機必須先裝設白板的APP「jamboard app」


【白板應用】
(1)分頁
不同組別可在不同頁面中進行操作
如第一組在第一頁、第二組在第二頁
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(6)檔案設置
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白板共用人數越少，小組成員間越容易做約束


【給予學生的方式】
(1)設置聯絡人群組的預備操作：
方式一：任課教師可以在校務行政系統/學生帳號模組，查詢學生帳號。(資訊組補充)
方式二：Google Classroom課程中→成員→全選所有學生→動作：傳送電子郵件→複製所有收件人(一次取得所有加入課程學生完整郵件(含私人帳號))→於「聯絡人」功能：「匯入聯絡人」→「建立多位聯絡人」貼上「複製所有收件人的內容」→個別編輯學生名稱。
方式三：學生個別寄送郵件給老師

(2)編輯：
Google功能「聯絡人」→「建立標籤」：任教班級名稱
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(3)檢視：
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建議如果想要試個別功能，
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不同組別可在不同頁面中進行操作
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【給予學生的方式】
(1)設置聯絡人群組的預備操作：
方式一：任課教師可以在校務行政系統/學生帳號模組，查詢學生帳號。(資訊組補充)
方式二：Google Classroom課程中→成員→全選所有學生→動作：傳送電子郵件→複製所有收件人(一次取得所有加入課程學生完整郵件(含私人帳號))→於「聯絡人」功能：「匯入聯絡人」→「建立多位聯絡人」貼上「複製所有收件人的內容」→個別編輯學生名稱。
方式三：學生個別寄送郵件給老師

(2)編輯：
Google功能「聯絡人」→「建立標籤」：任教班級名稱
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(3)檢視：
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