《#讓部屬甘心跟著你》部落格文末抽書 2本
在你的心裡面,什麼是一個好的領導者必備的最重要元素?能力很強?交際很在行?管理很嚴謹?或許,這些都是必備的元素,但恐怕不是最重要的。領導者需要具備「願景」,擁有願景的領導者才能帶領團隊前往正確的方向,缺乏願景的領導者時常在忙碌和壓力下讓團隊迷路。
部落格圖文 https://readingoutpost.com/vision-leader/
Podcast 用聽的 https://readingoutpost.soci.vip/
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【為什麼我想讀這本書?】
《讓部屬甘心跟著你》的作者是麥可.海亞特(Michael Hyatt),他創辦的公司幫助許多個人和企業家提高生產力、強化對目標的執行力。我讀過他的前一本談專注力的書《自由聚焦》(Free to Focus、尚無中譯版),文字風格很平易近人,很喜歡他引用故事和案例的書寫方式。
他在出版社有多年的經驗,創業、經營企業至今近有40年的經驗,也是許多業界人士推薦的優秀領導者之一。多年來他觀察自己指導過的大小團隊主管、公司高層主管,他發現心中擁有「願景」是成功領導者的必備元素,少了願景,影響力會隨著人群散去而慢慢消失。
之前我曾經讀過賽門‧西奈克(Simon Sinek)的《先問,為什麼?》,很喜歡黃金圈理論正中央的「為何而戰」,但是要如何應用到自己和團隊身上,似乎還缺少了一些執行的步驟和方式。海亞特則是用「願景」這個關鍵字來詮釋一個團隊為何而戰,具有業界實戰經驗的他,把這個抽象的概念整理成具體的操作步驟,因此我想透過這本書來學習實戰方面的用法。
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【打造願景的七個步驟】
在這本書裡,作者把打造願景的流程稱之為「願景劇本」,任何團隊的領導者都可以利用以下七個步驟,打造出屬於自己團隊(或公司)的願景,帶動團隊的士氣和激勵他們前往未知的境地。
1. 預見你的願景。領導者必須創造出過去不存在的事物,具體描繪出可能發生,但尚未出現的事物。想像三到五年之後,你想把團隊帶到什麼地方,針對四個項目進行描繪:團隊、產品、業務與行銷、影響力。然後,把願景當作自己的責任,並且堅毅地帶動願景成真。
2. 願景是否清晰?清晰的願景可以讓人們連結在一起,因為願景清晰,團隊便能懷抱信心。使用這五個步驟可以做到這點。首先,承認自己看不清楚。第二,找出自己的盲點。第三,徵求參考意見。第四,消化回饋意見。第五,開始行動。
3. 願景是否激勵人心?如果願景不夠動人,他人也不會認同你的願景。願景無法激勵人心,最終必將失去人心。提出的願景要有風險、但不魯莽,要著重「未來是什麼模樣」,而非「如何到達未來」。
4. 願景是否務實?要跟團隊針對願景做逆向拆解,從年度計畫、季度目標、每週目標、到日常任務。領導者的目標是讓願景能經常被討論,而且確保它無處不在,讓每個人每天都能落實並且強化願景。
5. 推銷你的願景。如果你不能讓利害關係人認同和支持你的願景,那麼就沒有進步。因此要向不同的對象推銷願景,包含:你的直屬團隊、你的主管、公司內的其他單位、公司外部。推銷的過程中必須理解對方需求、預期會遭遇反對、虛心聽取回饋。
6. 克服困難和阻力。願景讓日常挑戰與挫折有了意義,讓你走過真實生活中的一路顛簸與跌撞。如果願景夠動人,大家就會拿出最好的想法並付出最大的心力去實現,哪怕有什麼障礙或反對意見。
7. 必要時大轉彎。當時局大幅度變化、公司踏入不同的生命週期時(新創、轉化、成熟、僵化),可能會需要讓遠景大轉彎。這邊指得是領導人提出了嶄新而且激勵人心的新方向,書中舉了許多大轉彎之後反而加速成功的例子。大轉彎應該是一種持續的心態,而不是做了一次就放著不管。
另一本我很喜歡的領導力書籍《破框能力》的作者艾米妮亞.伊貝拉(Herminia Ibarra)曾經說過:「領導者之所以與眾不同,是因為他們有能力看到未來的可能性,並與他人分享心中願景。」這一句話和願景劇本的步驟都帶給我一個深刻的啟示:如果你有願景,不要只放在心裡想,要記得說出來,而且要讓人聽得懂。溝通、推銷、克服困難,是執行面上更加重要的環節。
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【領導者 vs. 管理者】
領導者和管理者有什麼差別?作者舉兩位美國總統為例,甘迺迪和老布希。
甘迺迪在任期間適逢美蘇冷戰高峰期,蘇聯在太空競賽取得優勢重挫美國士氣。他在德克薩斯州休斯頓萊斯大學發表了一場經典的「登月演講」闡述他的願景,美國要把人送上月球,然後平安返回地球。他強調美國人享有選擇自己命運的自由,而不是讓別人左右自己的命運。
演講最後的這段談話讓我難以忘懷:「我們選擇登月……我們選擇在這個十年登上月球,並完成其他的事,不是因為它們很簡單,而是因為它們很困難,也是因為這個目標可以統籌和測試我們最為頂尖的技術和力量,也是因為這個挑戰是我們樂於接受的,是我們不願推遲的,是我們志在必得的,其他的挑戰也是如此。」
甘迺迪總統是一位充滿願景的領導者。不到十年的時間,美國傾全國之力送阿姆斯壯踏上了月球,還順利返回了家鄉。
另一位總統是老布希先生,他專注於國政的執行和管理,卻時常被媒體和政界評論為「沒有願景可言的人」,但是他本人不以為意地冷淡回應道:「就願景那回事嘛。」面臨經濟衰退和全球態勢變化的美國,在老布希的領導下沒有走出打動人心的路線,尋求連任的老布希也無法提出打造繁榮經濟和引領全球的願景。
老布希總統是一個缺乏願景的管理者。最後得不到人民的選票,連任失敗,成為了許多評論家眼中沒有政治識別度的政治人物。
領導者和管理者是兩種不同類型的帶領風格。領導者創造願景,管理者執行願景。領導者鼓舞並激勵他人,管理者負責維護與行政。領導者承擔風險,管理者控制風險。領導者聚焦未來,管理者著重短期目標。
不過我覺得作者在書中太強調領導者願景的觀念,反而對於管理者角色帶有許多貶抑的意見。我認為,身為一個小型團隊的主管,要同時學習這兩種風格,對於兩者應用時機要區分清楚,而且都要會使用。擁有願景可以激勵團隊,但是缺乏管理可能會先被掃地出門。
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【願景跟策略的關係】
作者認為領導人要先有清晰具體的願景,把目的地設定好之後,規劃路線才有意義,有了路線才有後續的進展。因此,他強調道:「願景的重點是你要往哪裡去,策略則是你計畫走哪一條路。」書中舉了一個讓我印象深刻的例子,用攀岩來說明願景和策略之間的關係。
2008年,徒手攀岩高手湯米.考德威(Tommy Caldwell)曾攀爬優勝美地的酋長岩多達60多次,他望著最陡峭和荒涼的「黎明之壁」(Dawn Wall)讚嘆道:「此地完全不可能被征服,這一點令我萬分著迷。」他開始描繪這幅願景,然後著手準備。
準備期間,他從頂端垂降設法找出一條可以單爬的路線,並且設計每個攀爬的動作和駐足點。攀頂的夢想就是「願景」,往回操作找出路線的部分就是「策略」,再來就是把這些目標細分為有意義的下一步。時間快轉到2015年,他跟夥伴凱文.喬根森(Kevin Jorgeson)花了19天爬完這段被人視為不可能的路線。
在寫這段文字的時候,我回想另一部紀錄片〈赤手登峰〉,不要命的攀岩高手艾列克斯.霍諾德(Alex Honnold)在2017年,不靠任何器具輔助(連繩子都沒繫)花了四小時爬上酋長岩的「搭便車」(Freerider)路線。仔細一看,一路上協助他拍攝紀錄片的,正是湯米.考德威。
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【後記:願景的重要性】
《讓部屬甘心跟著你》是一本很好讀、好懂的書,書中有很多值得記憶的真實故事,尤其是最後一個步驟「願景大轉彎」提到了許多知名企業的轉型案例(Airbnb、Instagram、YouTube、JVC、微軟、樂高、漫威),有很多小故事是我之前未曾聽過的,因此感到特別有趣。
閱讀這本書的過程中,也讓我回想起職場上兩種不同主管的帶領方式。一種是說:「這件事你做就對了,這就是公司的要求。」另一種是說:「做好這件事,在一年後工廠穩定運作時,所有人都能更有效率、更愉快地工作。到時候的挑戰可能會更加艱難,但我們會更有餘裕。」
第一種讓人感到機械式的命令感,第二種卻讓人對未來的工作環境充滿光明的願景。如果你可以選擇自己下達指令的方式,你會選擇哪一種?如果你是接受指令的團隊成員,哪一種會讓你發自內心跟隨?願景不只影響了最終的「結果」,它在事情的「一開始」或許就是最重要的一件事。
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產品生命週期例子 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
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
產品生命週期例子 在 少女凱倫 Facebook 的精選貼文
關於寫作,其實因為每個人程度的不同
起點、背景、思考、資料搜集能力完全在不同階段上
因此要有一套方式說清楚講明白,倒是有點困難的
這堂 #高效寫作力 從思維邏輯、目的、實作演練、能力培養、資訊搜集的方式都彙整起來,正好在畢業季期間,有折扣優惠,倒數幾天又要恢復原價,下次不知道是何時,在這邊推薦大家儘早把握。
另外我想我這堂課+個人的特點應該是能夠即時的突破學員們的寫作盲點。
近期正好擔任內容網站的媒體顧問,就和夥伴討論了一個寫作盲點
他是這樣寫的「#在這個產品生命週期逐漸下滑的時代,#大家都希望顧客能夠成為自家產品的忠實粉絲。」
這句話,在你眼裡感覺如何呢?
第一時間,我就知道,這句話「看起來很正常,但其實不太有邏輯」,直接與對方討論寫作時的思考,我首先確認他「在這個產品生命週期逐漸下滑的時代」根據是什麼?
因為夥伴仍是大學生,他坦言是在學校課程上學到的;這樣的寫法感覺是一個現象,但我認為是「沒有根據的」。近一步我再詢問,你認為「產品生命週期縮短」跟「粉絲忠實度」有什麼樣關聯?
實際上這兩者非「因果關係」
如果寫作者想要寫這樣的大議題,應該都需要有「根據」跟「觀點」,所謂的根據未必是死板板的數據,因此我即時舉了兩個例子給他
第一種、
過去一隻手機可使用五到十年,但現在品牌大廠半年到一年就會出產一支新手機,產品汰換率提高,更縮短了產品生命週期。
這種寫法就能顯示,產品生命週期與品牌忠誠度完全無關,因為大家還是超愛apple
第二種、
快時尚衝擊時代,一件衣服的生產到運到消費者面前下單購買,無需高成本,加上售價便宜快速、款式多,消費大眾也隨著變換喜好,導致品牌忠誠度的界線逐漸模糊。
這種寫法則能感受到,產品的迭代速度,影響品牌印象。
上述兩種都是在講產品生命週期,但結果卻完全不一樣。
因此寫作這件事,主要是看你的「邏輯」與「觀點」,從什麼樣子的「切角」出發,什麼樣的「立場」下筆。
寫作無關乎好壞,只有磨練與撰寫,才能將這項未來的必備能力,永遠留在自己身上。
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