關於 生命本質的內涵 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

自從情商一詞出現以來，人們就開始了對情商與智商哪個更重要的比較。從功能上來講，智商反映了人的智能水平，情商則反映了人在認識自我、控制情緒、激勵自己以及處理人際關係方面的能力。然而，有很多的事例表明，情商比智商更重要，更能決定人生的命運。
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研究已經證實，情商在人生的成功中起著決定性因素，只有與情感智商聯袂登台，智商才能得到淋漓盡致的發揮。在許多領域卓有成就的人當中，有相當一部分人，在學校裡被認為智商並不太高，但他們充分地發揮了他們的情商，最後獲得成功。
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情商較高的人在人生各個領域都佔盡優勢，無論是談戀愛、人際關係，還是在主宰個人命運等方面，其成功的機會都比較大。此外，情商高的人生活更有效率，更易獲得滿足，更能運用自己的智能獲取豐碩的成果。反之，情商低的人，不能駕馭自己的情感，內心會經常發生激烈的衝突，削弱了他們本應集中於工作的實際能力和思考能力。也就是說，情商的高低可決定一個人其他能力能否發揮到極致，從而決定他有多大的成就。
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情商的具體內容
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對於情商的基本概念，我們已經有了初步的了解，為了讓我們更好地理解什麼是情商，有關專家把情商分成了五個具體的方面：
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1．自我認知能力

認識情緒的本質是情商的基本點，這種隨時認知感覺的能力，對了解自己非常重要。換一種說法來解釋，就是說：人貴有自知之明。一個人既不能對自己的能力判斷過高，也不能輕易低估自己的潛能。對自己判斷過高的人往往容易浮躁、冒進，不善於和他人合作，在事業遭到挫折時心理落差較大，難以平靜對待客觀事實；低估了自己能力的人，則會在工作中畏首畏尾、躊躇不前，沒有承擔責任和肩負責任的勇氣，也沒有主動請纓的積極性。有自知之明的人既能夠在他人面前展示自己的特長，也不會刻意掩蓋自己的欠缺。展示自己的不足而向他人求教不但不會降低自己，反而是一種成熟、自信和真誠。有自知之明的人在工作遇到挫折的時候不會輕言失敗，在工作取得成績時也不會沾沾自喜。

2．自我控制能力

情緒的自我控制能力，換句話說就是自律。情緒的自我控制能力包括控制自己不安的情緒或衝動，要保持清晰的頭腦且能頂住各方面的壓力；用真誠贏得他人的信任，並且隨時都清晰地理解自己的行為將影響他人。但是，為了表現所謂的“自律”而在他人面前粉飾、遮掩自己的缺點，刻意表演的做法是可笑的。只有在贏得他人信任的基礎上，嚴於律己，寬以待人，才能真正獲得他人的尊重和讚許。另外，自我情緒管理必須建立在自我認知的基礎上，要懂得如何克服不良情緒，如何進行自我安慰，擺脫焦慮、灰暗或不安等情緒的影響。在這方面能力較匱乏的人，常常需要與低落的情緒交戰；而能夠掌控自己情緒的人，則能很快能地走出生命的低潮，重新開始。

3．自我激勵能力

一般情況下，能夠自我激勵的人，做任何事情的效率都比較高。一個人要想使自己持續進步，使個人能力從優秀向卓越邁進，就必須努力培養自己的“謙虛”、“執著”和“勇氣”這三種品質。謙虛且能聽取多方面的意見，一定會使人進步，執著是指我們堅持正確的方向，矢志不移的決心和意志；而只有那些有勇氣迎接

挑戰、勇於做最困難的工作的人才能真正實現自我超越。正如馬克?吐溫所說：“勇氣不是缺少恐懼心理，而是對恐懼心理的抵禦和控制能力。”需要注意的是，自我激勵或發揮創造力，都需要將情緒專注於某一目標，這一點是絕對的，而且成就任何事情都要有情感的自製力——克制衝動與延遲滿足，能夠保持高度熱忱才是一切成就達成的動力。

4．認知他人的能力

同理心是人與人之間相處的基本技巧之一，它同樣需要建立在自我認知的基礎上。具有同理心的人能夠從細微的信息覺察他人的需求，這種類型的人特別適合從事醫護、教學、銷售與管理的工作。具體而言，具有同理心的人無論做什麼事情都會站在對方角度想一想，總是會將心比心、設身處地地為他人著想。有些俗話、諺語也恰好表達了與人相處需要同理心的道理，比如“人同此心，心同此理”、“想要知道，打個顛倒”。人與人之間的關係沒有固定的公式可循，從關心別人、體諒別人的角度出發，做事時為他人留下空間和餘地，發生誤會時替他人著想，主動反省自己的過失，勇於承擔責任，這都是一個人獲得成功的關鍵。只要有了同理心，我們就能避免許多的抱怨、責難、嘲笑和諷刺，大家就可以在一個充滿鼓勵、諒解、支持和尊重的環境中愉快的工作和生活。

5．人際關係管理的能力

人際關係就是管理他人情緒的藝術。一個人的人緣、領導能力、人際和諧程度都與這項能力有關，充分掌握這項能力者通常是社會上的佼佼者。人際關係包括在社會交往中的影響力、傾聽與溝通的能力、處理衝突的能力、建立關係的能力、合作與協調的能力、說服與影響的能力等。

在上述五個方面中，前三個方面只涉及“自身”，是對自身情緒的認識、管理、激勵與約束；後兩個方面則涉及“他人”，要設身處地理解他人情緒，並通過妥善管理他人情緒來達到人際關係的和諧。換句話說，eq的基本內涵實際上包括兩個部分：第一部分是要隨時隨地認識理解並妥善管理好自身的情緒；第二部分是要隨時隨地認識、理解並妥善管理好他人的情緒。

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#短評 #無雷《超越無限兩分鐘》Beyond the Infinite Two Minutes
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記得年初在金馬奇幻影展第一次看到《超越無限兩分鐘》的驚喜感，直到現在依然是回味無窮、印象深刻；它讓許多想拍科幻電影的電影創作者，口中的「沒有預算」變成荒唐藉口，也讓科幻電影以簡單的科學概念探討人性的本質發揮到極致。
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它打破了觀眾們對科幻電影的框架與想像，用簡單的創意及巧思，單一封閉的場景和人物角色的調度配置，即展現了日本電影獨特的日式幽默，無厘頭、脫線、和荒誕風格；同時，劇情編排又能夠在簡單的故事裡，製造出充滿哲理的內涵，令人讚嘆！
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《超越無限兩分鐘》的片長不長，但它絕對會是值得體驗且值得觀賞和學習的電影；以穿越時空的電腦螢幕，製造出「德羅斯特效應」的「兩分鐘」時間差，並在如此的時間差中不斷加乘、延伸。場面看似逐漸失控，實際上仍然在導演的掌控之中，能夠感受到幕後辛苦支援的拍攝團隊，在鏡頭外那些忙近忙出的劇組人員。
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全片充滿著漫才式的對白，歸功於在舞臺圈打滾多年的導演 山口淳太；將知名劇團的科幻喜劇搬上大銀幕，用簡易的手機攝影，驚人的場面調度即可製造出強大、富有張力和臨場感的一鏡到底。「兩分鐘」或許對一般人而言僅在彈指之間，但仔細想想我們在時間的洪流裡，似乎是完全無能為力；感謝這部電影讓我們在日常生活中找到那些許的幸福，讓我們能夠在這部電影中體悟到生命的意義，就在於不斷嘗試突破，為了自己所愛而勇敢。
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總之，請把握《超越無限兩分鐘》在大銀幕上觀賞的機會，這絕對值得一看。
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CATCHPLAY
#超越無限兩分鐘 #BeyondtheInfiniteTwoMinutes

#電影 #影評 #filmcritics #movie #review

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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《白月光與硃砂痣》小提琴版本 | Violin cover by Lin Tzu An of《Bai Yue Guang Yu Zhu Sha Zhi》

大家知道白月光與硃砂痣這個比喻的典故嗎？
來來～～～大年初一聽cover長知識～～～
白月光朱砂痣的典故出處是張愛玲的小說《紅玫瑰與白玫瑰》，白月光指的是可望而不可及的人事物，常常和「朱砂痣」對應。原文是這樣的：「也許每一個男子全都有過這樣的兩個女人，至少兩個。 娶了紅玫瑰，久而久之，紅的變了牆上的一抹蚊子血，白的還是『床前明月光』； 娶了白玫瑰，白的便是衣服上的一粒飯粘子，紅的卻是心口上的一顆朱砂痣。」

大家有沒有發現「白月光」和「紅玫瑰」這兩個意象從本質上來說是一樣的，代表男人生命中遇到的各色性格不同又難以忘懷的女孩子，都是指愛而不得未能相守的遺憾，再加上所有回憶都停留最相愛的時候，不會去經歷柴米油鹽與漫長時光的折磨，反而停留在當初的美好時光，所以更令人難忘，成為觸不可及的床前明月光，刻在心頭無法忘懷的朱砂痣。

這其實是張愛玲對感情的悲觀意象，並不是白月光紅玫瑰本身有多麼美好，只是因為無法相守，而「得不到的永遠在騷動」，我們的才女張女士除了諷刺渣男喜新厭舊外，還有反對父權壓迫的層次內涵，張愛玲的諷刺總是非常辛辣的，算是早期辣妹代表啊🌶️🌶️🌶️🌶️🌶️🌶️🌶️🌶️🌶️

所以以後有另一半對著我各位有水準的聽眾說「寶貝，我覺得你就是我的朱砂痣」，先忍住不要打下去，請他來看我這篇，順便刷刷我的頻道吧🤓

歡迎大家在沒有下雨的週末到信義區香堤大道，聽cover歌曲的live版！詳細演出相關資訊，我都會更新在我的Instagram 限時動態！

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Do you guys know the metaphor from the book, Red Rose, White Rose, by Eileen Chang?
She used the metaphor of the red roses and white roses to refer to the grass is always greener on the other side of the fence, and trying to oppose against patriarchy.

It is not romantic at all when someone you are dating with say this to you (retarded tbh LOL) Please hold back your fists and cool down and tell the one to visit my post and enjoy my cover okay🤓

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Another week, another cover. Let's goooo, hope y’all like this!

Visit me at Taipei Shin Kong Mitsukoshi Xinyi Plaza to enjoy more my live cover songs. Check it out details on my Instagram stories!

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編曲Arrange：林子安 Lin Tzu An
混音mix：林子安 Lin Tzu An
小提琴 Violin: 林子安 Lin Tzu An
攝影師剪接師 Photographer & Film editor: Santon.W
文字編輯 Social media editor/manager: Lily Wu

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Hello大家好我係呀Tsar,

今日為大家介紹一個免費的漫畫app

首先示範是ipad或手機上download的那個app

基本上這個app的漫畫是90%免費

間中有些漫畫是看到第幾多冊才會開始問你收費

當然有好多不同的畫家選擇啦,

我今日要介紹的就是在日本漫畫界有着舉足輕重的影響力，

被後世尊稱為「日本漫畫之神」手塚治虫, 是一位多產的漫畫家，

我將他形容為日本漫畫界的金庸一些都不為過

他是日本的國民級漫畫家、動畫製作人、醫生、醫學博士。

亦是日本現代電視動畫及其製作制度的鼻祖。

創作主題多樣化，除了他最為關注的生命主題以外，

成人主題和人與自然關係都是他反覆思考和探討的問題。

為了紀念手塚治虫, 日本人起了一間手塚治虫博物館位於兵庫縣神戶寶塚，

由JR/阪急「寶塚站」行8分鐘或從阪急「寶塚南口站」步行5分鐘就可以到達。

大家有興趣去關西旅行的時候可以去朝聖,

因為除了日本人之外,台灣好多文化人都好崇拜他

手塚治虫的作品內涵豐富，充滿了東方智慧以及對未來的思索。

他的一生創作超過400部作品,其中當然有好出名的作品藍寶石王子,

阿童木小飛俠和怪醫黑傑克..........

作品多不勝數, 但是我今日推介的是五本给大人看的

描寫人性黑暗面的五本漫畫, 第一本, 首推人間昆蟲記(創作年份1970-1971),
社一部漫畫可以用兩句說話去形容,

弱肉強食昆蟲世界，光怪陸離人情冷暖

這部漫畫出了四個chapter,第一個chapter是春蟬與浮塵子

講及她自己在文學界得到成就的背後, 巧取豪奪，層層蛻變

漫畫非常之有電影感, 第一幕已經講她在再文學得獎的同時

另一邊廂有個女人看著電視的直播而吊頸

主角十枝子成功的「秘密」, 就是能夠將身邊人的勞動成果以巧妙的方式納為己有。

十枝子與周圍人的關係，就像昆蟲與樹木的關係。

昆蟲吸取樹木的養料，樹木因此枯萎壞死。

在天牛的chapter裏面, 講十枝子如何利用自己的魅力

成功誘惑她身邊的男人、女人為她做事, 達到目的。

十枝子這種集美貌、心計與危險性於一身, 在商場非常之普遍的一件事

但是以我睇漫畫來說, 即使課長島耕作, 都寫不出手塚治虫那種人性黑暗面

她寫這部漫畫的時候是70年代, 在當時社會是非常震撼

日後有好多劇集和電影都是抄襲了這種角色的心理狀態

她的狡猾和冷酷, 在她身邊的男人都望塵莫及

畢竟現實就是一個殘酷的世界, 弱肉強食, 這本漫畫寫得好到肉

當中亦有描述女主角經常回到自己的舊居,

除去所有衣服對著媽媽一般的玩偶,

這些不為外人道,在出面的虛偽, 回返到母親的懷抱

隱喻重新回到孩子般的自然天真狀態

2019年有一套美劇叫What If, 是由今屆奧斯卡最佳女主角Renée Zellweger
當中就有類似的情節,漫畫是70年代製作

現在回看, 一點也不老土

在螽斯那個chapter, 十枝子將老家的屋燒毀，

在日本銷聲匿跡，遠走高飛到了希臘。

逃過去一切做過的壞事, 故事結尾，

獨自一人的十枝子望着神廟廢墟，深感寂寞。

或許是她回憶起了自己曾經扮演過的重重身份，

以及那些被她誘惑、利用又拋棄的人們，到頭來自己究竟得到啲什麼

這部漫畫, 你再聽回陳百強的一生何求, 就會了解箇中滋味

“沒料到我所失的竟已是我的所有”

第二部我要介紹呀漫畫就是佛陀(1972-1983)

描述佛教創始人「釋迦牟尼」成為僧侶的一生經歷的故事。

作品在美國受到高度評價，

並且在2004年及2005年的Eisner獎中得到最優秀國際作品獎。

手塚治虫以佛陀的一生來闡明世間相，無論是身分、情感、權力、欲望，甚至戰爭的殘酷。

釋迦牟尼親眼見證了英雄的死亡，以及愛情中的痛苦，

年輕的王子開始了解人世間生命的短暫與疾苦，

而面對這些無奈，即使是他的皇家血統，亦都無可奈何；

就算自己位高權重，但自己最親近的人面對生死苦難，亦救不了他們。

這個漫畫我在二十幾歲的時候看到, 情節相當感人到流淚

雖然我自己本身是天主教, 但是我一直視佛教如一種哲學的洗練

誠意推薦, 第三步要介紹的漫畫是火之鳥(1954)

火之鳥是一部以探討「生」與「死」為核心的漫畫。

分為黎明篇(漫畫少年版)、未來篇、大和篇、宇宙篇、鳳凰篇、

復活篇、羽衣篇、望郷篇、亂世篇、生命篇、異形篇、太陽篇、埃及篇、希臘篇、羅馬篇。

故事是對輪迴、人性的描寫、探討、哲理等等，

人類為了長生不死，不斷地追尋火鳥。

火鳥是能夠浴火中重生的神鳥，代表着一個有着永恆生命的個體，

作品的時間從古代到遙遠的未來，

地點從以日本為主的地球到宇宙中其他星球，

探討生命的本質、人類的業障等等，

以手塚治虫宏大、獨特的思想為基礎凝結而成。

故事由擁有喝了就會長生不老的血液的「火之鳥」

與各個為這隻火鳥煩惱、痛苦、戰鬥，並因此擁有殘酷命運的主角們組成。

除了火鳥貫穿整部作品，另外的重要角色是個大鼻子，

從武將、盜賊我王到博士等，在不同時代活著，活出不一樣的生命。

美好的梦想可以眨眼间被打得粉碎，

但整个宇宙的生命大合唱却生生不息，永无休止，就好象火中的凤凰

現在世界面對好多生離死別, 假以時日, 最壞的處境必然會過去

就等我們懷住這些充滿善良的希望, 捱到最後一分鐘,

柏拉圖的學生亞里士多德, 有一日問老師

點樣可以好似你那麼能幹, 帕拉圖二話不說,

將亞里士多德的頭浸落去河水度撳到去差不多窒息

亞里士多德不想死, 不斷掙扎, 希望在垂死之中, 伸番個頭出嚟繼續生存

然後拍拉圖對他說, 無論你遇到什麼困境, 只要你仲有一啖氣

我撳得你個頭越大力, 你的掙扎就會越強勁

繼續勇敢掙扎求存, 你仍然是有機會活得更精彩

第四部漫畫學介紹給大家是罪與罰(1949~1960),

罪與罰是一部俄國革文學巨著, 手塚治虫改變了成為漫畫

故事是講述在聖彼得堡貧民區一家公寓，住著一個窮大學生拉斯柯爾尼科夫。

他原本是讀法律系，有著天才般的智慧和超乎常人的思維模式。

他也在一些著名雜誌上發表了諸如"超人論"的文章，受到無政府主義毒害，思想上十分偏激。

他因交不起學費而被迫輟學,這時他遇見了小公務員馬爾梅。

馬爾梅因失業而陷入絕境，長女索尼婭被迫當了街頭妓女。

男主角為了生活，將母親給自己的一隻珍貴的手錶當掉，

當鋪的老太婆卻只得借給了他50元，甚至讓他背上債務。

他恨透了這放高利貸的老太婆。想到馬爾煤和她妻兒的貧窮，

又想到世上如這老太婆般不義的有錢人，他氣憤的拿起斧子，殺死了老太婆。

事後 因內心處於痛苦的矛盾衝突中，無法擺脫內心的恐懼，

他感到自己原先的一切美好的感情都隨之泯滅了，

這是比法律懲罰更嚴厲的精神枷鎖。

他懷著痛苦的心情來到妓女索尼婭處，受到索尼婭思想的感召，

向她說出了犯罪的真相與動機。與此同時，

轟轟烈烈的人民革命正在打響，在索尼婭勸說下，

在混亂人群中大聲呼喊:"是我殺死了老太婆!"實則在世界面前對自己的控訴。

世界的複雜，社會財富的分布不均，而許許多多的人生活在水深火熱之中。

貧富懸殊不應該成為犯罪的藉口

在這個殘酷的社會, 有時可能會做錯事,

這種懲罰, 即使你未必受法律制裁, 但是良心都過意不去

不能夠宣諸於口的內疚感, 比起法律對你的制裁,

懲罰更加大, 內心每日都在煎熬。

第五部漫畫介紹透明人(1970-1971), 這部漫畫劇情比較簡單

但是娛樂性豐富, 70年代已經講著一些好科幻的故事

非常之前圍, 講述為了報復薄情負心的女友，

肌膚呈透明狀的怪人阿拉巴斯特現身於世。

他憎恨世界上所有美麗的事物，

並且集合了透明少女亞美及不良少年阿弦等人為夥，一起向社會挑戰……

嚟緊將會是復活節長假期, 大家待在家中, 希望這五套漫畫書

可以帶給你娛樂之餘, 亦都會反思好多人生問題

下一集我會再講下一個題目, 漢源影片記得留表情符號以示支持呀,88 用片右下角調4K睇片。

今日は無料の漫画アプリをご紹介します

最初のデモは、iPadまたは携帯電話にダウンロードされたアプリです

基本的に、このアプリの漫画は90％無料です

当時の一部の漫画は、巻数を見て初めて料金を請求することがあります

もちろん、さまざまなアーティストが選べます。

今日紹介したいのは、日本のコミック業界に決定的な影響を与えているということです。

後世には「日本のマンガの神」手塚父として知られ、多作漫画家、

日本の漫画界では彼をジン・ヨンと表現できます。

彼は日本の国民的漫画家、アニメーター、医者、そして医者です。

現代日本のテレビアニメとその制作システムの創始者でもあります。

多様化する創造のテーマ、そして彼が最も懸念している人生のテーマに加えて、

大人のテーマと人間と自然の関係は、彼が繰り返し考え、議論する問題です。

手塚治虫を記念して、兵庫県神戸市高島にある宝塚に昆虫治療博物館を建設した。

JR・阪急「宝苑駅」から8分、阪急「宝苑南口駅」から徒歩5分。

関西への旅行に興味があるなら巡礼に行くことができ、

日本人を除いて、台湾の多くの文化人は彼を崇拝しているので

手塚の作品は内容が豊富で、東洋の知恵と未来への思いが詰まっています。

七百年前日本僧侶食用的「精進料理」，對七百年後的我們來說，竟然是最合時宜的飲食方式？精進料理講求就地取材，以原味、淡味為尚，尊敬生命，充份利用食材，諸如此類的本質內涵，與近年興起的慢食運動及素食風潮不謀而合，難怪近年不少人專誠到京都等地一嚐那「淡味有真」的滋味。

《果籽》栽種品味，一籽了然。
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