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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
WFH需求回不去！5G下一個風口在哪？高通劉思泰點5大趨勢、台灣優勢在這裡
在遠距浪潮下，大幅提升人們對網路的需求。高通副總裁劉思通日前談論5G的現況及未來趨勢，並且點出台灣的優勢在哪裡。
2021.07.19
天下雜誌
高通副總裁暨台灣與東南亞區總裁劉思泰，出席2021《天下》經濟論壇夏季場，強調疫情爆發，人們轉為遠距工作和遠距教學，永遠改變使用筆電的方式，也大幅改變人們對快速、可靠、無限寬頻連網的需求。即使疫情過後，這些需求會長期存在。他深入闡述5G的五大現況與新趨勢，解釋技術、創新與未來潛能，說明疫情下的現況與科技變革、以及疫後世界新機遇。以下是演講精華：
5G創新不斷向前推進，我們快速邁向更連結、更智慧的世界。這個世界正從傳統運算、邊緣運算裝置、雲端，轉成由行動裝置中連網能力與運算技術融合驅動前進，並改變工作、生活和娛樂方式。
5G是智慧連結未來的基礎，實現更具互動性、沉浸感和參與感的全新體驗，同時推動所有產業數位轉型。
第一個5G商用網路推出短短兩年，5G發展即超出預期。在全球逾65個國家中、有160多家電信營運商推出5G商用服務，遠遠超出4G商業化最初幾年的成績。
令人驚訝的是，這些成長大多出現在疫情間，5G生態系的韌性和潛力不言而喻，未來還有超過270家電信運營商正投資部署5G， 預期兩年後，全球5G連結數將超過10億台終端裝置，比4G快兩年 。
趨勢1：創造全球13兆美元產值，逾2,000萬工作機會
5G快速普及，正成為帶動各區域體成長的強大引擎。據IHS markit數據， 到2035年，5G將創造全球超過13兆美元產值，提供逾2,000萬個工作機會 。
隨著疫情爆發，我們轉為遠距工作和教學，花大量時間在視訊會議和線上協作，永遠改變使用筆電的方式，也大幅改變我們對快速、可靠、無限寬頻連網的需求，且疫情過後，這些需求會長期存在。
根據不同產業研究， 超過80%的雇主計劃未來讓員工部份時間遠距工作、超過七成員工希望保有彈性遠距工作的選項 。
對消費者而言，人們已習慣在智慧手機上流暢互動，這讓我們重新思考筆電的使用體驗，尤其近期遠距工作型態，人們把舊電腦都轉為高效行動連結裝置，此趨勢變得更為重要。
趨勢2：長時連網＋多媒體＋AI，手機優點在電腦實現
5G超低延遲和超大容量正提升連網力、行動力、生產力，滿足當今世界隨處可工作和學習的需要，但新時代生產力不只需要連網力，還需要高品質相機和音訊，實現清晰順暢的線上參與，透過AI協作並搭配增強的安全性工具。
因此，高通一直持續與宏碁、微軟、聯想、惠普、三星等，以及其他業界領導者合作、共同打造5G個人電腦（PC）。
5G個人電腦藉由長時連網、相機和多媒體功能搭配AI，可無需犧牲電池續航力即提供出色效能，輕薄安靜的設計讓手機優點也能在電腦實現。
回想不過4年前，我們分享第一個執行Windows系統的高通驍龍運算相關技術細節，當時就堅信智慧手機體驗是人們所期望的PC體驗，高通開發的運算解決方案，專注於讓更多手機及更多不同裝置，都能使用5G。
AI是另一重點，可將長時連網的電腦轉變為行動生產力和娛樂中心 。展望AI未來體驗，視訊會議時將提供即時翻譯功能，讓你與其他國家同事交談互動；AI會主動提出提升生產力的建議；電競體驗也會更能身歷其境；裝置將學習我們的喜好，找到符合我們能力、水準、屬性的內容，提供下載建議。AI帶來的體驗將超越想像。
趨勢3：毫米波幫助農村孩子，消除數位落差
另一方面， 毫米波是釋放5G潛力及實現未來運算體驗重要技術，毫米波支援數千兆位元傳輸速率和超大容量，並節省成本，更凸顯毫米波優勢 。
當電信運營商評估數據密集環境、擴展容量的成本時，可能質疑部署毫米波的成本效益，但GSI Intelligence調查顯示：容量需求高的地方，使用毫米波和中頻短頻譜所耗費的總成本，比只使用中頻段低。
義大利、日本、新加坡、美國都已有商用毫米波網路，目前全球170家電信營運商都在投資毫米波，毫米波也搭配固定無限存取使用，幫助農村等服務不完善地區消除數位落差，讓孩子可遠距上課。
趨勢4：5G下一步，XR虛擬實境考察或出國旅行
但要實現未來高沉浸式AI驅動體驗，光靠高速連網不夠，還需要提高運算能力。
有了5G協助，未來運算平台焦點將是延展實境（XR），如透過5G和VR頭戴裝置，讓孩子可進行虛擬實境考察、改變工作完成方式、或到異國旅行。
5G以AR為基礎的眼鏡，可即時翻譯招牌、菜單、名片，幫助遊客快速適應國外環境，這都需要高傳輸量和高速數據傳輸，同時需要超低延遲。
趨勢5：台灣具供應鏈優勢，可掌握5G轉型、價值商機
5G對PC產業的影響已發生，把智慧手機體驗帶入5G PC，已走入我們生活。
下一代運算平台可更大幅改變生活、城市、產業面貌，AR、VR及XR是即將到來的未來。
在改變過程中，台灣資通訊在創新研發扮演重要角色 ，高通持續擴展台灣業務、投資人才、並與台灣各大企業和新創合作，攜手台灣搶佔全球商機。
台灣具備完整資通訊產業供應鏈優勢，在發展5G、AI、IoT、XR等尖端科技垂直應用，及跨產業研發、創新都具備競爭力。
5G驅動的全球產業變革和商機，是台灣產業轉型升級、提升價值鏈最佳機會。高通會繼續與台灣企業伙伴、新創團隊合作建立生態系，共同邁向更緊密連結的疫後新世界。
資料來源：https://www.bnext.com.tw/article/63949/wfh-5g
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處理器：Apple M1
儲存空間：8GB + 128GB / 256GB / 512GB
16GB + 1TB / 2TB
作業系統： iOS14.5
螢幕面板：12.9 吋 Liquid Retina XDR mini LED Display
螢幕更新頻率：120Hz
螢幕採樣頻率：240Hz
螢幕解析度：2,732 x 2,048 265ppi
電池容量：40.88Wh（支援 36W 快充）
SIM 卡槽：nano SIM / eSIM (Wi-Fi + LTE 版本)
支援訊號：Wi-Fi 6、藍牙 v5.0、GPS (Wi-Fi + LTE 版本)
接孔規格：USB 4 / Thunderbolt 3
主鏡頭規格：
12MP 廣角鏡頭 f/1.8 PDAF
12MP 125 度超廣角鏡頭 f/2.4
TOF 3D LiDAR
前鏡頭規格：
12MP 122 度超廣角鏡頭 f/2.4
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繼 Galaxy M12 之後三星又緊接著推出更適合自用的 Galaxy M32，雖然貴了 NT$2,000 但無論是螢幕、記憶體和充電速度等都提升不少，整體體驗也大幅上升，除了需要吃到高效能的遊戲大作會有點吃力外，日常滑社群或是看影片都沒問題，非常適合不需要 5G 的人當作日常機使用。
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::: 章節列表 :::
➥ 外觀與影音
00:00 大白鯊鯊
00:38 開箱配件
01:13 外觀設計
02:17 螢幕表現
03:38 音效表現
➥ 實測體驗
04:08 最新系統
04:45 跑分效能
05:10 安全性驗證
05:33 續航充電
06:19 通訊功能
➥ 拍照錄影
06:46 鏡頭規格
07:24 樣張 Time
07:57 影片模式
➥ 最後總結
08:19 最後總結
::: Samsung Galaxy M32 規格 :::
核心效能：MediaTek Helio G80
儲存空間：
LPDDR4X / eMMC 5.1
6GB + 128GB NT$6,990
螢幕面板：6.4 吋 Super AMOLED
螢幕更新頻率：90Hz
螢幕解析度：1,080 x 2,400p, 411ppi（FHD+）、 20 : 9
電池容量：5,000mAh（25W 超快速充電、不支援無線充電）
SIM 卡：4G + 4G 雙卡雙待 nano SIM
擴充容量：最高 1TB microSD
支援訊號：Wi-Fi 5（2.4 + 5GHz）、NFC、藍牙 v5.0
充電孔：USB Type-C 2.0
生物辨識：側邊電源鍵指紋辨識、臉部辨識
其他規格：Samsung Pay、Samsung Pass、Dolby Atmos
鏡頭規格：
6,400 萬畫素標準鏡頭（f/1.8、26mm、1/1.97"、0.7µm、PDAF）
800 萬畫素超廣角鏡頭（f/2.2、123˚、1/4.0"、1.12µm）
200 萬畫素景深鏡頭（f/2.4）
200 萬畫素微距鏡頭（f/2.4）
2,000 萬畫素前鏡頭（f/2.2）
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