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【H&M History + Movies】用電影回顧那些歷史課不會教的事 09/28 ~ 10/04

每週一次的【影史７日談】單元來囉！我會用七部電影或影集，告訴你這禮拜在歷史上發生過哪些重要的歷史事件，讓你在看這些電影或歷史事件時，有更多不一樣的思考空間唷！
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▶ 551BC-SEP. 28 #孔子 Confucius
《#孔子決戰春秋》Confucius, 2010

後代敬稱「至聖先師」的孔子，是春秋末期的魯國教育家與哲學家，也是儒家的創始人物；19歲時擔任魯國官吏，23歲時開始辦學收徒，55歲為了宣揚自己的政治理念，開始率領眾弟子周遊列國。成效未果，甚至一度受困於楚國；回到魯國後專注教育和古籍整理，直到71歲時逝世。孔子及儒家思想對中國與亞洲地區影響深遠，在台灣則是將孔子的生日定為教師節。
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▶ 1954-SEP. 29 #歐洲核子研究組織 CERN
《#天使與魔鬼》Angels & Demons, 2009

總部設於瑞士日內瓦，創立於1954年9月29日的歐洲核子研究組織，前身為歐洲核子研究理事會，是世界上最大的粒子物理學實驗室，也是現代網路的發源地。組織內有23個會員國，其中以色列是第一個也是目前唯一一個非歐洲的成員國。該組織主要提供粒子加速器為研究基礎，進行多項物理學研究計畫，並設有協助數據分析的強大電腦運算中心。
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▶ 1946-SEP. 30 #紐倫堡大審 Nuremberg Trials
《#紐倫堡大審》Judgment at Nuremberg, 1961

紐倫堡大審全名為歐洲國際軍事法庭，主要在德國紐倫堡進行，主要為針對納粹德國的領導人物進行起訴，並針對其各自犯下的戰爭罪刑進行檢討。自1945年11月20日開始，法庭中審理了包括空軍元帥 赫爾曼戈林在內等納粹德國24名重要人物，並於1946年9月30日宣布審判結果。紐倫堡大審是古典國際法和現代國際法的重要轉折，也為往後聯合國提供重要的法理基礎。
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▶ 1936-OCT. 01 #佛朗哥的崛起 Francisco Franco
《#羊男的迷宮》Pan's Labyrinth, 2006

法蘭西斯科佛朗哥，是出生於軍人世家的西班牙獨裁者；他在1936年7月17日爆發的西班牙內戰不久成為國民軍大元帥，並於1936年10月1日成為新民族主義政權的國家元首。1939年西班牙內戰結束後，他在國內右派人士的支持下實行專制統治長達39年；雖然他在二戰期間主張法西斯主義，但因為二戰後主張反共，與西方陣營友好。
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▶ 1187-OCT. 02 #薩拉丁 收復耶路撒冷 Saladin – Capture of Jerusalem
《#王者天下》Kingdom of Heaven, 2005

薩拉丁是埃及埃宥比王朝的第一個蘇丹，以及敘利亞的第一位蘇丹，於1174至1193年在位期間帶領阿拉伯人對抗西方來犯的十字軍。由於他為人慷慨、不吝惜錢財，卓越的領袖風範和軍事才能，不論是基督還是穆斯林世界，都對他有極高的評價。他在1187年的哈丁戰役中，領導阿拉伯軍隊收復了被十字軍佔領長達88之久的巴勒斯坦，以及耶路撒冷。
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▶ 1993-OCT. 03 #摩加迪休之戰 Battle of Mogadishu
《#黑鷹計畫》Black Hawk Down, 2001

摩加迪休之戰的歷史可回朔至1969年索馬利亞政變，隨後長達20餘年的獨裁政治與內亂；90年代爆發的嚴重飢荒，讓美國為首的聯合國勢力介入。1993年10月3日，美軍在準備不周和情報錯誤的情況下，派出特種部隊180人逮捕獨裁者艾迪德的部屬，卻遭到上千名當地民兵圍攻，受困於市區內。美軍18人陣亡，1人被俘，是美軍自波斯灣戰爭以來損失最慘重的戰鬥。
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▶ 1884-OCT. 04 #東方快車 Orient Express
《#東方快車謀殺案》Murder on the Orient Express, 2017

自1883年開始營運的東方快車，是由比利時人佐治納吉麥克所創立的國際臥鋪車公司設置，於1884年10月1日首發從巴黎至伊斯坦堡，沿途停靠歐洲各大重要城市。東方快車在1930年代達到全盛時期，其提供奢華的服務享受吸引不少王室貴族、企業家等上流人士前來體驗。目前東方快車於1977年暫停服務，但旅客還是能夠從巴黎以分段的方式乘坐火車抵達伊斯坦堡。
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#電影 #影評 #movie #history #歷史 #歷史上的今天 #影史7日談

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【最高法院110年度台非字第194號刑事判決】

1、
票據權利之發生、移轉及行使，與票據之作成、占有及提示具有不可分離之關係，故有效之票據為有價證券，並具有（財）物之性質，簽發票據之人於合法轉讓交付前，為該票據之原始所有人，該有效之票據自得為財產犯罪之行為客體。然包括本票在內之票據為要式證券，提供市售空白本票由相對人簽發後加以強取，其本票之作成，須依票據法第120條第1項規定，記載該條項各款所列事項，倘有缺漏，除同條第2項至第5項另有關於未記載同條第1項第3款（受款人姓名或商號）、第5款（發票地）、第7款（付款地）及第8款（到期日）之擬制規定外，其中關於「（第1款）表明其為本票之文字」、「（第2款）一定之金額」、「（第4款）無條件擔任支付」及「（第6款）發票年、月、日」之絕對必要應記載事項須填載完備，並由發票人簽名，始克成為有效之票據，否則除有授權執票人填載相關應記載事項之情形外，依同法第11條第1項前段「欠缺本法所規定票據上（絕對必要）應記載事項之一者，其票據無效」之規定，乃 #當然無效之票據，#不能認係有價證券，#而不具有（#財）#物之屬性，#自無從為財產犯罪之行為客體，#行為人縱予非法取得，#亦難謂其犯罪已屬既遂。

2、
查本件原判決依憑被告莊士國供承：伊夥人強押剝奪少年黃○皓之行動自由並予施暴成傷，且強令黃○皓簽立金額新臺幣（下同）6萬6,000元之「本票」1張（下稱系爭「本票」）交由謝金吉取得保管等情……上述黃○皓所簽發系爭「本票」之狀態，乃被告與謝金吉共同被訴本件犯行具有相同訴訟利益之待證事項，究竟系爭「本票」上經黃○皓填載之事項為何？其中諸如發票日期等絕對必要應記載事項已否記載完備？是否係有效之票據而為有價證券？以上疑點攸關系爭「本票」是否具有（財）物之屬性，而得為被告本件被訴犯行之行為客體，影響其犯罪既遂或未遂之認定，客觀上允有調查釐清之必要，否則不足以為判決之基礎。乃原判決法院未予詳查釐清究明，遽行判決，而論以兒童及少年福利與權益保障法第112條第1項前段及刑法第330條第1項之成年人故意對少年犯結夥強盜（既遂）罪，揆諸上揭說明，洵難謂無應於審判期日調查之證據而未予調查之違法，且上揭違法情形，足致適用法令違誤，而顯然於判決有影響，依前揭司法院解釋意旨，自有刑事訴訟法第447條第1項第1款規定之適用。案經確定，且於被告不利，非常上訴意旨執以指摘，為有理由，應由本院將原判決（即關於被告之確定部分）撤銷，惟因其前揭違法致事實未臻明瞭，為維護被告之審級利益，並求事實之真切，由原審法院即臺灣高等法院依判決前之程序更為審判，以資糾正及救濟。

（編按：標號為筆者所加）

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看到這則判決，讓我想到一個爭點：強盜他人「價值輕微之物」，是否構成強盜罪「既遂犯」？102年司法官考題也有測驗類似考點，如題所示（題目節錄），甲拿到一疊「玩具鈔票」，財產價值較輕微，甲之行為能否評價為強盜既遂，即值得討論。

甲向曾在○○農會信用部服務過的乙詢問搶劫此農會信用部的可能性，乙告訴甲有關農會信用部的作業情形。甲說服丙共謀搶劫計畫，由丙事先偷走他人停放路邊的機車，得手後置放在甲住處。行搶前一天，丙的父親住進加護病房，丙告訴甲無法參加搶劫。甲缺錢孔急，獨自騎乘丙偷來的機車前往○○農會信用部，入內以幾可亂真的金屬製玩具槍抵住櫃檯前的客戶A，對行員B大喊「給錢馬上走」，B立刻將平時防搶的玩具鈔丟給甲，甲拿到一疊上面有農會信用部封籤的玩具鈔，轉身朝門口跑，卻遭到趕來現場的警察逮捕。原來乙得知甲決定行搶後，心生不安，透過他人向警察通報。試問：
（一）甲之刑責如何？（10分）

回到本判決，涉及的爭點亦是：被害人被迫簽發的「本票」內容欠缺絕對必要應記載事項，乃當然無效之票據，不能認係有價證券，到這裡的論證都沒問題，但是否即認為「不具有（財）物之屬性」，進而無法構成「強盜罪既遂犯」，筆者覺得有商榷餘地。學說一般認為，竊盜、搶奪、強盜這類所有權犯罪，客體解釋的重心應置於「所有權（權能）的歸屬」，而非財產價值的高低。也因此，這類犯罪既遂與否的認定，在於行為人是否「取得財物的持有」，而非財產價值的高低。基此，當行為人透過強盜手段取得玩具鈔票，或如本判決所示取得（無效的）本票，由於該物已置於行為人的實力支配下，即應構成強盜既遂，而非僅論以未遂犯。（註） 筆者亦較為贊同此見解，此觀點較符合這類財產犯罪的解釋脈絡。

註：整理並改寫自謝開平，強盜價值輕微之物，《強盜罪之構成要件及區辨》，2019年8月初版，頁77-78。

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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MobiScribe實體展示點
展示點：MERCI Design 桃園藝文店 TheGoods 好物事務所 ➥ 桃園市新埔六街80號
販售展示：三創生活園區 7F 探索光年 ➥ 台北市中正區市民大道三段 2 號
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電子書不像平板，反應靈敏、色彩繽紛，也不能拿來滑網頁看 IG 。MobiScribe Origin 定位不像是 Kindle、kobo 這類純電子書，給一支 4,096 階觸控筆變成電子筆記本，把真文青必要的閱讀和書寫照顧好。

電子書生態就跟印表機生態差不多，書商出的書就是綁定他們家的電子書閱讀器。還好 Android 把能裝的 Apk 都納進來，可以借電子書和那些有的沒的漫畫小說，這邊也提供 apk 和字型給大家下載。
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MobiScribe Origin 最優的主要還是在模擬紙張體驗，書寫的手寫觸感、阻尼感；閱讀的文字顯示、不反光的舒適感。當然你如果是用平板習慣的人，肯定會耐性不足，翻頁慢、純黑白、讀取緩，這些真文青還真不一定在乎，因為紙張體驗是那些電子平板完全給不起的。

Android 不是萬能，第三方 App 支援性也還需要持續跟進，不過 MobiScribe 內建的 UI 至少用起來都很穩定，書寫體驗也是用過的電子紙筆記本當中最順最好分享的，偽文青伊森我覺得很可以，真文青的各位大大就做參考吧。
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::: 章節列表 :::
➥ 外觀規格
00:00 文青必備好嗎
00:44 配件開箱
00:58 機身佈局
01:36 配件開箱
02:05 ePaper 不發光
02:41 但這台會發光
03:13 續航電力

➥ 軟體支援
03:50 系統介面
04:24 apk 支援度
04:53 內建閱讀器

➥ 筆記功能
05:21 筆記功能
06:52 筆友加起來
07:08 行事曆也可以

➥ 最後總結
07:28 最後總結


::: MobiScribe Origin 電子筆記本 :::
核心效能：Allwinner B300 ( Quad-core Cortex™-A7 )
作業系統：Android 8.1
儲存空間：2GB + 32GB
螢幕面板：6.8 吋 電容式觸控 E-Ink
螢幕解析度：1,440 x 1,080 ( 265DPI )
換頁頻率：純文字：0.6s / 圖像： 1.5s
尺寸重量： 175 x 132 x 9.8mm 225g

電池容量：2,100mAh
擴充容量：最高 32GB microSD
支援訊號：Wi-Fi b/g/n 2.4GHz
充電插孔：USB Type-C 3.2 Gen 1
前導閱讀燈：可調整式色溫
手寫觸控筆：4,096 階感壓
建議售價：NT$7,990


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外觀設計
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01:16 外觀設計
01:40 手感體驗
01:47 機身配置
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性能電力測試 Performance & Battery：

03:00 效能規格 Snapdragon 865 / LPDDR5
03:07 跑分圖表
03:29 續航搭載 4500mAh
04:02 Qi 無線充電 / 25W 快充
04:12 電力測試
04:42 5G 通訊規格
05:18 螢幕下指紋辨識
05:25 盒裝配件
05:36 OneUI / Always On Display
05:48 連結至 Windows / 您的手機
06:16 120Hz / Super AMOLED / O 極限全螢幕
06:19 Samsung DeX

影音娛樂 Display & Speakers：

07:31 120Hz / 240hZ
08:07 鏡頭開孔
08:20 Dolby Atmos 杜比全景聲 / AKG 調校

相機實測 Camera Review：

08:23 相機模組
08:44 相機規格 1/1.7吋
09:32 日拍樣張 / 智慧場景辨識
09:50 夜間模式
10:29 夜拍樣張
11:08 專業模式

總結

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02:29 什麼是微雲台 / OIS 比較
03:20 夜拍體驗
03:38 iPhone 11 Pro 錄影對比
04:08 EIS 電子防手震
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07:10 夜景風格 / 賽博龐克
08:02 夜拍樣張
09:17 電影運鏡

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10:39 效能規格 Snapdragon 765G
11:06 電池續航測試
11:28 充電時間測試
11:43 5G 通訊規格
12:02 光學螢幕下指紋辨識 / 臉部辨識
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影音娛樂 Display & Speakers：

09:38 螢幕規格 / 90Hz / 1300nits
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10:16 音效體驗 / 喇叭

12:34 總結

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