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京都迷訪談計畫(12)-就這樣在京都讀書工作13年了。優雅低調的台灣女孩

今年年初因為疫情無法返京所訂下的京都迷訪談計畫，就這樣一路延宕發表，到這一篇，終於到了最終篇了，其實這系列的訪談文字，大部分在三月就都全部完成了，但是因為發懶，到了五月台灣疫情大爆發，天慌地亂的，就這樣都已經進入處暑過的九月了，終於要發表最後一篇，上次就曾經提過了，最後兩篇訪談，我會留給目前住在京都的台灣朋友，上次分享的是對日本傳統與藝術非常專研的厭世京都，最後一位，則是一位已經在京都13年，唸完碩博士論文，也在京都生活工作的低調美女haiyo。

認識haiyo也是因為粉絲團的關係，當時看到她讀的是京都的龍谷大學，不知道有沒有跟我一樣，馬上就想到了京都雙壁的作家-萬城目學所寫的小說-鴨川荷爾摩，裡面四個進行荷爾摩比賽的京都大學，其中朱雀組，就是龍谷大學，後來，那陣子還到另一位台灣朋友，她說她準備要去立命館大學念博士，有沒有這麼巧呀，剛好都是鴨川荷爾摩的大學與隊伍，哈!

雖然和haiyo只是網路聯繫的朋友，但是感覺她是位很謙虛低調的女孩，她的博士是從事社會科學研究，感覺很專業，在她的文字裡，更能感受到她是個喜歡享受慢步調的人，真的好適合在京都，她有一年的時間，願意騎上40分鐘的腳踏車去上學，真是令人佩服不已。文章裡的許多問題，她也回答的非常詳盡，果然是做研究的高材生，介紹了很多京都的好店家與散步的地方，還有真正與京都人相處的事，透過haiyo在京都生活的眼光與推薦，或許大家可以進入更悠閒更緩慢的京都，她提到她的夢想是在京都買一間有緣側的老屋(誰不想呢，哈哈)，非常期待，也祝她夢想成真，還是非常謝謝haiyo願意參加這個計畫，也期待日後能帶家人在京都與她相聚。

1.請您簡單自我介紹一下嗎？是學甚麼的?做過甚麼事情或工作呢?現在的狀態是？

您好,我叫haiyo,來到京都已經邁入第13年了。在大學畢業後就來到京都留學。在大學時學的是日文,但因為認為語言僅是一種溝通工具,使我想要利用這個工具再擁有屬於自己的專業。我在日本的碩博班念的是社會學,主要研究日本統治時期的台灣報紙，社會學系在日本不算太冷門的科系,主要分一般社會學以及社會福祉兩種。而我念的新聞學也是包含一般社會學之內,與台灣的社會學系印象有很大的差異。在漫長的留學期間,一開始在日式餐廳打工,後來開始接觸口譯翻譯以及教學等工作。目前為日企正社員從事翻譯工作。

2.談談您和京都的緣分是何時開始的?何時在京都生活的？或是選擇住在京都(或在京都念書、工作)的原因是甚麼？

其實我認識京都是透過一位曾來京都交換留學的大學同學,我記得她結束交換留學時,一邊拿著相機的照片,一邊跟我述說關於京都的美好,讓我對於這座古都有很好的印象。同學當初也笑笑地跟我說,以我這樣慢步調的個性,可能不適合東京大阪那種大城市,京都可能最適合我。沒想到因為這句話,我就待了13年。

311東日本大震災的時候吧!那時候家人也希望我回台灣,但是剛好同時博班也錄取了!雖然掙扎但還是想繼續學業。在外國生活的確會遇到很多挫折或是困難,比起求學上的困難,我覺得生活上遇到的問題比較多。

例如,租房子的時候仍是有不少房東不想租給外國人,要不然就是要日本國籍的連帶保證人,對於保證人還有許多職業年收等等的條件。除了保證人還要繳納預付房租,禮金押金以及火災保險等等,在日本搬一次家就需要花上25～30萬日幣。這個是比辛苦的地方。

3.可以談談您在京都一天的生活(工作或日常生活)嗎?

起床洗漱後開始泡咖啡做早餐。是的!日本沒有美而美也沒有永和豆漿那種早餐店,基本上早上都是自己煮。像我這樣慢步調的人,還是無法像一般日本人選擇不吃或是在便利商店抓個麵包飯糰果腹。目前即使已經成為社會人,我還是寧願早起兩小時慢慢地吃早餐享受早晨。

4.談論一個你在京都難忘的經驗？或是一個你和京都的故事？

這題蠻難的。如果要說的話就是來京都的第一年,什麼都不太知道,聽留學生的學長姐說京都都是用腳踏車代步的。所以我就騎了一年腳踏車上學,單程就要40分鐘,至今想想真的十分青春。但也因如此,我比很多人知道京都的小路,沒有紅燈就可以一路向北或向南的捷徑。往往這種道路是樸實卻很有味道的。

以前有很長的時間在圖書館,常常都是唸到關門。有一次身心俱疲出了圖書館要騎車回家,停車場滿地的黃色銀杏葉,像是絨毛地毯一樣,非常的美。看著看著竟然不自覺流出淚來,可能是身心太累,突然看到這樣的美景,內心突然非常感動。現在想想真的蠻浮誇的。

5.在京都，有甚麼樣的人事物，對您來說，特別深刻或是有意義的呢?

我覺得是京都人的性格吧!我想大家都有聽過京都人很難相處,講話也不好好說,總是拐彎抹角的。我覺得這蠻真實的,也真真切切感覺到。因為在京都的時間長,同時期的留學生朋友也各自發展,目前我的朋友圈基本上都是以在地京都人為主。

這樣說吧!老京都人是無意識覺得優越於其他地區的人。這種與生俱來的優雅以及自信到現在還能感受到的。我與熟識的老京都人朋友曾聊過這個話題,我也蠻直接問說為什麼你們京都人這麼難相處?他笑著說,是啊!他也這麼覺得!他接著說,他從小被奶奶教導絕對不能給人帶來困惑以及麻煩。所以,即使是多年的鄰居,掃門前的地時也是絕對不能越界。這樣的教育之下,對於還不熟悉的友人更是保持一定的距離,才是不失禮儀的作法。

這樣的想法是深植老京都人的生活,所以衍生出許多場面話。常見的例子如：京都人覺得你說話太過冗長,會說你這錶真好真漂亮。實際意思是請你注意時間。或是你在京都人家作客,京都人問你要不要吃茶泡飯?其實是想要讓你回家等等。

有人會說京都人陰陽怪氣,話都吞在肚子,不好好說。依我看來,這是他們慣用的一種表達方式吧!其實在熟識之後,京都人也是會付出真心來交往的。只是他們真的很慢熱很慢熱,到他們真心認同你的時候,這份友情也會長長久久。

6.您最喜愛京都甚麼季節？為什麼呢？
櫻花跟楓葉的季節。比起其他城市,京都的櫻花與楓葉更有一種雅致。即使在京都多年,看過的櫻花楓葉太多太多,但還是在這兩個季節裡,讓我有一種「京都にいて良かった！（身在京都真好！）」的深刻感受。

7.您最喜歡或推薦用甚麼方式認識京都？為什麼？
騎腳踏車吧!京都市真的不大,若真的有時間我會建議可以租借電動腳踏車慢慢自己探險。京都最大的魅力就是你永遠不知道下一個轉角你會看到什麼風景。即使是一個小小的街景,也會讓你感受到京都的美好。

8.您最喜愛京都那個區域呢？為什麼？
我喜歡兩個區域,一是目前居住的四條烏丸區域。一是四條大宮周圍。烏丸區域大部分的人認為是銀行與辦公大樓的集中地,但其實也是祇園祭舉辦地點。周圍也有很多傳統產業的店鋪,可以享受在都會中感覺傳統的優雅。另一個區域是四條大宮,以前阪急電鐵還沒有烏丸跟河原町站時,四條大宮便是最終站,所以附近聚集了很多很道地的店家。很多都是觀光客比較難知道的在地店家,這個區域算是京都市中心的下町,所以其實對外國人都是蠻和善的。直到今天還是很常到這一帶與朋友聚餐。這裡很京都,但又不是高不可攀的京都,而是很容易親近的京都。

訪談文章一樣非常長，haiyo因為回答的都很詳盡，也介紹很多好店與好地方，所以這裡就不全文貼出了，歡迎想看的朋友，繼續點留言的訪談文章詳讀喔!照片用了大家最想念的京都銀杏地毯，我想很多人都曾經被不經意遇見的銀杏與楓葉地毯打動過吧!

「精準「假設」，鎖定目標不失焦

PDCA系統運轉的越快，就能夠越早抵達設定的目標。實踐假設，並反覆檢視，調整，用開車來形容的話就好比「風險駕駛」藉由精確度極高的假設避免重大事故，同時把油門踩到底。使用這套方法，自然可以盡速抵達目標。

換句話說，若你想讓PDCA系統快速運轉，就非得提升假設的精確度不可。而這個假設的一精確度，全都建立在「因數分解」上。具體來說，就是要逐一列出構成「目標」和「現況」的因素。說到「因數分解」，文組出身的讀者也許會感到排斥，但原則上其概念和「邏輯樹狀圖」大致相同。

假設，你的目標是「成為一個完美的上司」，那麼你該做的並不是立刻尋求「如何成為完美上司」的解決方案，而該先運用因數分解試著分析「什麼樣的上司算完美？」。例如，以我個人一|的解析，「完美上司」大致具備「個人魅力」和「商務魅力」兩大特質。

針對「商務魅力」，還能再細分為「領導能力」，「人脈」，「個人能力」，「應對能力」或「遠見」等元素。於是，你就會找出「要擁有領導能力需要做什麼？」，「想拓展人脈該怎麼辦？」等問題。」

「有關於財富與時間的話題。將會拆解成以下三個條目進一步探討：

1、投資財富與時間
2、浪費財富與時間
3、消費財富與時間

這三項的文字內容看似相近，但三者所包含的意義卻是天差地遠。接下來，我想試著向各位解釋這些條目有哪些具體差異。

首先是條目一，之所以使用「投資」這個詞彙，是因為在這種情況下，自己的時間和財富經「過運用以後，報酬率提升的可能性非常高。

相反地，自己耗費掉的財富或時間很有可能會讓報酬率下降的情況，就屬於第二項的「浪費」。至於「消費」，則是介於投資與浪費之間的中立地帶。

就金錢的角度看來，人們在買了什麼東西之後，經常會根據個人判斷衡量「損益」「得失」。這點對於時間也一樣，例如看完電影之後人們常會以「白費時間」，「浪費」，又或者是一「這段時間真是愉快」，「它改變了我的人生觀」等話語，給予這部電影評價。換句話說，我們在日常生活中其實是懂得衡量風險和報酬率的。

然而不可思議的是，一旦在這個習慣當中過度聚焦於「錢」，一定就會有人出現排斥反應。

但如果把焦點放在「時間」上，討論就能順其自然地進行下去。正如同我不斷在提醒各位的一樣，時間和財富對於我們而言，是種雙向持續交換且活躍於人生舞台上的重要資本，因此還是得妥善權衡兩者的平衡才是。

「這樣好像死要錢的人，總覺得很討厭。」「滿腦子都在想錢，真的很無趣。」

我知道很多人會被這種負面情緒束縛，結果始終不願意面對財富的問題。但我認為，這些都不過是漫畫或動畫裡出現的「有錢人」形象，被誇大渲染後植入在世人腦海裡的刻板印象，何況真正死要錢之人的骯髒撈錢手段程度絕對超乎你的想像。這種人由於不會受到身邊的人信賴，縱使再富有也難以長久維持。」

「將個人資產分成以上三類之後，接著就要以投資組合的方式妥善管理。順帶一提，理財規劃人員在替客戶制定理財計畫時常常使用這套方法，它又被稱作「替財富上色的程序」。接下來，我也來說明什麼是「時間投資組合」吧。

時間投資組合，會依照睡眠，工作，自我啟發等時間區塊，反省自己一天或一週以來的時間規劃。

有趣的是，藉由改變時間投資組合的構造，就能夠增加/減少資產，或是提升/降低個人在一各方面的表現。

比方說，把睡眠時間歸零增加工作時間，這麼一來收入很有可能在短期內增加。然而，熬夜導致隔天專注力顯著下降的結果，可以想見工作效率將大幅下滑，從中長期來看甚至會造成健康狀況的惡化，產生負面影響。

睡眠，堪稱是財富投資組合當中的「流動性資金」或「保障資金」，一旦把這類資金歸零，全數挪用為獲利資金進行投資，雖然也許可以在段時間內獲得極高的報酬率。然而，就如同金融「市場不振之際，投資人就得背負極高風險一般，一旦過度壓縮睡眠時間，身體狀況就會變得很不健全，稍有不慎就可能賠掉健康。」

「運用複利的優點在於「時間越久效益越高」，許多懂賺錢的人從年輕時就開始腳踏實地存錢，並自人生早期就積極運用複利的效果。因為他們十分清楚運用複利的優勢。當一筆龐大資金一到手，你該做的不是把它花掉，而是投入複利運用，這才是替自己的未來增加儲蓄的捷徑。

這套運用複利的概念也可以應用在日常生活當中。複利運用的基礎概念是「資本越多，利益越大」，但從另一個角度來看，要說是「運用時間越長，複利的成效越高」也沒錯。就這個層面而言，財富與時間密不可分，兩者應該放在一起思考。

畢竟盡早積極投資工作中用得到的知識，技術，信用（品牌）等，將直接影響工作或財富人力資本，它必定能替自己帶來壓倒性的優勢。若「以複利來思考人生」，便知道即使是二十多歲一剛開始賺錢也不該停下腳步，持續投入大量時間，累積人力資本，接著再運用累積起來的人力資「本創造更多人力資本-這就是運用複利的模範。」

「一般人總覺得「有錢人都是鐵公雞」。以我用私人銀行經理人，創業者身分和許多有錢人來往的經驗而言，我重新體會到這類評價與大眾媒體營造的刻板印象非常類似。

現實中的有錢人，其實多具有強烈的互利互惠精神。這群人不但懂得照顧別人，也非常熱愛人與人之間的互動，越是有錢的人，具備的奉獻精神就越多，這就是我對富裕階層最深刻且直接的印象。

正因為這群人平時都以互利互惠的態度對待身邊所有人，內心抱持「此恩必報」想法者當然也與日俱增，因此碰上能夠把自己從商業危機中解救出來的好人，或是得到可遇不可求的投資機一會等「好事」自然會降臨。

對有錢人而言，這一切也許可以用「不過是運氣好罷了」就輕易交代過去，但以我個人的觀察，大部分的有錢人都是「能夠招來好運的人」。換句話說，他們施予別人的恩情，最終全都會回到自己的身上。

若忠於實踐損益表與資產負債表的概念，目光難免會離不開帳面上的數字，但我總認為真要實現自己設定的目標，心理層面的因素也會成為重要的原動力來源。

我個人也曾經有過這樣的經驗。一直以來，我總是非常珍惜和各界人士建立起來的人際關係。我與過去遇見的所有人，長年以來幾乎都維持著良好的互動。例如前些日子，高中時期在補一智班認識的朋友才剛來找我商量專業執照的問題；小時候住在同社區的好友，如今也跟我建立起探討商務的夥伴關係。這種話由自己來說可能有點奇怪，不過正是多虧有這麼多人的照顧，才能成就現在的我。

這點在商務方面也一樣，創業第二年，由於公司正式上了軌道，那段期間我們真的非常需要資金周轉。那時恰好出現幾位願意給我們遠高於當時公司實質能力評價的天使投資人，挹注合計1億日圓（約二千八百萬台幣）的投資金額。

當時公司每個月能否達到百萬業績都很難說，然而那五位投資人連財務報表都沒看，只對我一說了一句：「既然是富田，應該不會有問題吧。」就答應調集資金交由公司運用。」

「打造「個人品牌」，能變現又有好感度

「只要把工作交給這個人，保證可以帶來豐碩的成果。」若他人以這樣的眼光看你，這就是你信用的基礎。

包括公司支付薪水這件事，大致上也可以視為公司對於該員工能力的信任。向銀行借貸的時候也一樣。正如同信用貸款一詞所示，金融機構會判斷「此人賺錢的能力大概有多少」，進而出借貸款給請者。

換句話說，在強化能力的同時累積個人信用，不僅能保障工作，還可以向銀行周轉資金。這種正向循環就有助於替自己建構賺錢的能力。

與人交流的過程當中逐步建立起來的信用，實際上是可以兌換成現金的。也許有些人會對「把情感方面的交流換算成金錢」感到反感，但若換個說法把信用視為「個人品牌」，你應該就」比較能接受了吧。

如果「我們公司是東大畢業生佔總員工數兩成，擁有許多優秀人才的企業」這點，是企業品牌形象的一部分，那就表示型塑企業品牌的每一名東大畢業生，也同樣具備獨自的品牌。而品牌的價值，取決於每個人一路奮鬥過來的軌跡，也就是各自的背景。就以上的例子而言，「東大畢「業」正是構成個人品牌的背景之一。

正是你至今一路奮鬥過來遇見的人們，給予自己的評價逐漸累積而形成了「信用」（品牌）。大學同班同學或從前在職場上共事的所有人，他們如何評價你，如何向別人介紹你，在一切都可透過社群網站視覺化的當今社會之中，其重要性已不可同日而語。雖說沒有必要過度刻意「接近或顧慮到其他人，但和周圍建立良好關係，提升他人對自己的信任仍顯得相當重要。即便是一從這樣的層面來看，人的信用依然取決於過往的經歷。」

https://www.books.com.tw/products/0010817183

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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