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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

軟體吞噬硬體的 AI 時代，晶片跟不上演算法的進化要怎麼辦？

作者 品玩 | 發布日期 2021 年 02 月 23 日 8:00 |

身為 AI 時代的幕後英雄，晶片業正經歷漸進持續的變化。

2008 年之後，深度學習演算法逐漸興起，各種神經網絡滲透到手機、App 和物聯網。同時摩爾定律卻逐漸放緩。摩爾定律雖然叫定律，但不是物理定律或自然定律，而是半導體業發展的觀察或預測，內容為：單晶片整合度（積體電路中晶體管的密度）每 2 年（也有 18 個月之說）翻倍，帶來性能每 2 年提高 1 倍。

保證摩爾定律的前提，是晶片製程進步。經常能在新聞看到的 28 奈米、14 奈米、7 奈米、5 奈米，指的就是製程，數字越小製程越先進。隨著製程的演進，特別進入10 奈米後，逐漸逼近物理極限，難度越發增加，晶片全流程設計成本大幅增加，每代較上一代至少增加 30%~50%。

這就導致 AI 對算力需求的增長速度，遠超過通用處理器算力的增長速度。據 OpenAI 測算，從 2012 年開始，全球 AI 所用的演算量呈現等比級數增長，平均每 3.4 個月便會翻 1 倍，通用處理器算力每 18 個月至 2 年才翻 1 倍。

當通用處理器算力跟不上 AI 演算法發展，針對 AI 演算的專用處理器便誕生了，也就是常說的「AI 晶片」。目前 AI 晶片的技術內涵豐富，從架構創新到先進封裝，再到模擬大腦，都影響 AI 晶片走向。這些變化的背後，都有共同主題：以更低功耗，產生更高性能。

更靈活

2017 年圖靈獎頒給電腦架構兩位先驅 David Petterson 和 John Hennessy。2018 年圖靈獎演講時，他們聚焦於架構創新主題，指出演算體系結構正迎來新的黃金 10 年。正如他們所判斷，AI 晶片不斷出現新架構，比如英國 Graphcore 的 IPU──迥異於 CPU 和 GPU 的 AI 專用智慧處理器，已逐漸被業界認可，並 Graphcore 也獲得微軟和三星的戰略投資支援。

名為 CGRA 的架構在學界和工業界正受到越來越多關注。CGRA 全稱 Coarse Grained Reconfigurable Array（粗顆粒可重構陣列），是「可重構計算」理念的落地產物。

據《可重構計算：軟體可定義的計算引擎》一文介紹，理念最早出現在 1960 年代，由加州大學洛杉磯分校的 Estrin 提出。由於太過超前時代，直到 40 年後才獲得系統性研究。加州大學柏克萊分校的 DeHon 等將可重構計算定義為具以下特徵的體系結構：製造後晶片功能仍可客製，形成加速特定任務的硬體功能；演算功能的實現，主要依靠任務到晶片的空間映射。

簡言之，可重構晶片強調靈活性，製造後仍可透過程式語言調整，適應新演算法。形成高度對比的是 ASIC（application-specific integrated circuit，專用積體電路）。ASIC 晶片雖然性能高，卻缺乏靈活性，往往是針對單一應用或演算法設計，難以相容新演算法。

2017 年，美國國防部高級研究計劃局（Defence Advanced Research Projects Agency，DARPA）提出電子產業復興計劃（Electronics Resurgence Initiative，ERI），任務之一就是「軟體定義晶片」，打造接近 ASIC 性能、同時不犧牲靈活性。

照重構時的顆粒分別，可重構晶片可分為 CGRA 和 FPGA（field-programmable gate array，現場可程式語言邏輯門陣列）。FPGA 在業界有一定規模應用，如微軟將 FPGA 晶片帶入大型資料中心，用於加速 Bing 搜索引擎，驗證 FPGA 靈活性和演算法可更新性。但 FPGA 有局限性，不僅性能和 ASIC 有較大差距，且重程式語言門檻比較高。

CGRA 由於實現原理差異，比 FPGA 能做到更底層程式的重新設計，面積效率、能量效率和重構時間都更有優勢。可說 CGRA 同時整合通用處理器的靈活性和 ASIC 的高性能。

隨著 AI 演算逐漸從雲端下放到邊緣端和 IoT 設備，不僅演算法多樣性日益增強，晶片更零碎化，且保證低功耗的同時，也要求高性能。在這種場景下，高能效高靈活性的 CGRA 大有用武之地。

由於結構不統一、程式語言和編譯工具不成熟、易用性不夠友善，CGRA 未被業界廣泛使用，但已可看到一些嘗試。早在 2016 年，英特爾便將 CGRA 納入 Xeon 處理器。三星也曾嘗試將 CGRA 整合到 8K 電視和 Exynos 晶片。

中國清微智慧 2019 年 6 月量產全球首款 CGRA 語音晶片 TX210，同年 9 月又發表全球首款 CGRA 多模態晶片 TX510。這家公司脫胎於清華大學魏少軍教授起頭的可重構計算研究團隊，從 2006 年起就進行相關研究。據芯東西 2020 年 11 月報導，語音晶片 TX210 已出貨數百萬顆，多模組晶片 TX510 在 11 月也出貨 10 萬顆以上，主要客戶為智慧門鎖、安防和臉部支付相關廠商。

先進封裝上位

如開篇提到，由於製程逼近物理極限，摩爾定​​律逐漸放緩。同時 AI 演算法的進步，對算力需求增長迅猛，逼迫晶片業在先進製程之外探索新方向，之一便是先進封裝。

「在大數據和認知計算時代，先進封裝技術正在發揮比以往更大的作用。AI 發展對高效能、高吞吐量互連的需求，正透過先進封裝技術加速發展來滿足。 」世界第三大晶圓代工廠格羅方德平台首席技術專家 John Pellerin 聲明表示。

先進封裝是相對於傳統封裝的技術。封裝是晶片製造的最後一步：將製作好的晶片器件放入外殼，並與外界器件相連。傳統封裝的封裝效率低，有很大改良空間，而先進封裝技術致力提高整合密度。

先進封裝有很多技術分支，其中 Chiplet（小晶片／芯粒）是最近 2 年的大熱門。所謂「小晶片」，是相對傳統晶片製造方法而言。傳統晶片製造方法，是在同一塊矽晶片上，用同一種製程打造晶片。Chiplet 是將一塊完整晶片的複雜功能分解，儲存、計算和訊號處理等功能模組化成裸晶片（Die）。這些裸晶片可用不同製程製造，甚至可是不同公司提供。透過連接介面相接後，就形成一個 Chiplet 晶片網路。

據壁仞科技研究院唐杉分析，Chiplet 歷史更久且更準確的技術詞彙應該是異構整合（Heterogeneous Integration）。總體來說，此技術趨勢較清晰明確，且第一階段 Chiplet 形態技術較成熟，除了成本較高，很多高端晶片已經在用。

如 HBM 儲存器成為 Chiplet 技術早期成功應用的典型代表。AMD 在 Zen2 架構晶片使用 Chiplet 思路，CPU 用的是 7 奈米製程，I/O 使用 14 奈米製程，與完全由 7 奈米打造的晶片相比成本約低 50%。英特爾也推出基於 Chiplet 技術的 Agilex FPGA 系列產品。

不過，Chiplet 技術仍面臨諸多挑戰，最重要之一是互連介面標準。互連介面重要嗎？如果是在大公司內部，比如英特爾或 AMD，有專用協議和封閉系統，在不同裸晶片間連接問題不大。但不同公司和系統互連，同時保證高頻寬、低延遲和每比特低功耗，互連介面就非常重要了。

2017 年，DARPA 推出 CHIPS 戰略計劃（通用異構整合和 IP 重用戰略），試圖打造開放連接協議。但 DARPA 的缺點是，側重國防相關計畫，晶片數量不大，與真正商用場景有差距。因此一些晶片業公司成立組織「ODSA（開放領域特定架構）工作組」，透過制定開放的互連介面，為 Chiplet 的發展掃清障礙。

另闢蹊徑

除了在現有框架內做架構和製造創新，還有研究人員試圖跳出電腦現行的范紐曼型架構，開發真正模擬人腦的計算模式。

范紐曼架構，數據計算和儲存分開進行。RAM 存取速度往往嚴重落後處理器的計算速度，造成「記憶體牆」問題。且傳統電腦需要透過總線，連續在處理器和儲存器之間更新，導致晶片大部分功耗都消耗於讀寫數據，不是算術邏輯單元，又衍生出「功耗牆」問題。人腦則沒有「記憶體牆」和「功耗牆」問題，處理訊息和儲存一體，計算和記憶可同時進行。

另一方面，推動 AI 發展的深度神經網路，雖然名稱有「神經網路」四字，但實際上跟人腦神經網路運作機制相差甚遠。1,000 億個神經元，透過 100 萬億個神經突觸連接，使人腦能以非常低功耗（約 20 瓦）同步記憶、演算、推理和計算。相比之下，目前的深度神經網路，不僅需大規模資料訓練，運行時還要消耗極大能量。

因此如何讓 AI 像人腦一樣工作，一直是學界和業界積極探索的課題。1980 年代後期，加州理工學院教授卡弗·米德（Carver Mead）提出神經形態工程學的概念。經過多年發展，業界和學界對神經形態晶片的摸索逐漸成形。

軟體方面，稱為第三代人工神經網路的「脈衝神經網路」（Spike Neural Network，SNN）應運而生。這種網路以脈衝信號為載體，更接近人腦的運作方式。硬體方面，大型機構和公司研發相應的脈衝神經網路處理器。

早在 2008 年，DARPA 就發起計畫──神經形態自適應塑膠可擴展電子系統（Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Sc​​alable Electronics，簡稱 SyNAPSE，正好是「突觸」之意），希望開發出低功耗的電子神經形態電腦。

IBM Research 成為 SyNAPSE 計畫的合作方之一。2014 年發表論文展示最新成果──TrueNorth。這個類腦計算晶片擁有 100 萬個神經元，能以每秒 30 幀的速度輸入 400×240pixel 的影片，功耗僅 63 毫瓦，比范紐曼架構電腦有質的飛躍。

英特爾 2017 年展示名為 Loihi 的神經形態晶片，包含超過 20 億個晶體管、13 萬個人工神經元和 1.3 億個突觸，比一般訓練系統所需的通用計算效率高 1 千倍。2020 年 3 月，研究人員甚至在 Loihi 做到嗅覺辨識。這成果可應用於診斷疾病、檢測武器和爆炸物及立即發現麻醉劑、煙霧和一氧化碳氣味等場景。

中國清華大學類腦計算研究中心的施路平教授團隊，開發針對人工通用智慧的「天機」晶片，同時支持脈衝神經網路和深度神經網路。2019 年 8 月 1 日，天機成為中國第一款登上《Nature》雜誌封面的晶片。

儘管已有零星研究成果，但總體來說，脈衝神經網路和處理器仍是研究領域的方向之一，沒有在業界大規模應用，主要是因為基礎演算法還沒有關鍵性突破，達不到業界標準，且成本較高。

附圖：▲ 不同製程節點的晶片設計製造成本。（Source：ICBank）
▲ 可重構計算架構與現有主流計算架構在能量效率和靈活性對比。（Source：中國科學）
▲ 異構整合成示意動畫。（Source：IC 智庫）
▲ 通用處理器的典型操作耗能。（Source：中國科學）

資料來源：https://technews.tw/2021/02/23/what-to-do-if-the-chip-cannot-keep-up-with-the-evolution-of-the-algorithm/?fbclid=IwAR0Z-nVQb96jnhAFWuGGXNyUMt2sdgmyum8VVp8eD_aDOYrn2qCr7nxxn6I

譚新強：半導體既是投資亮點 亦是中美關係最關鍵一環

3年前我曾寫了多篇關於半導體的文章，提出了不少當時尚算頗新鮮和具爭議性的觀點，亦因此帶來頗大迴響。到了今天，雖不可說我的觀察和預測全中，但大部分都確兌現了，更幾乎成為了中國高科技發展藍圖。

核心觀點是世界正從以石油為中心的年代（Age of Oil），逐漸轉移到以AI+5G為中心的數據年代（Age of Data）。這個改變當然極具顛覆性，對全球經濟以至地緣政治都有非常巨大和深遠的影響。石油生產的中心點是中東，加上因頁岩油/氣革命而再次冒起的美國，在新的數據年代，中東的地緣政治重要性可能將有所降低，起而代之的可能將是生產全球大部分晶片的東北亞，包括韓國、台灣和日本，當然美國亦擁有不少核心半導體技術和知識產權。這轉變既可是推動經濟發展的好事，但當然亦可是帶來更多地緣政治紛爭的壞事。

3年前我大膽提出了有關高科技發展的4個不等號，假如我是對的，不單止對投資決定有重要性，對中國發展方向，以至中美關係，都有巨大影響。現在正是好時機來重溫一次，印證我的預測是否正確。

1） 硬件>軟件。3年前大膽提出這個不等號，簡直有點大逆不道。在之前的10年，誰不知道是軟件的天下，美國出現了FAAM/NG等科技龍頭，中國則產生了BAT，到了今天，當然更出現了字節跳動（抖音），拼多多和美團（3690）等厲害公司。

我的觀點是前瞻性的，原因是如要推動AI+5G革命，首先需要很多新種類的晶片和硬件，數量上亦需要大大提升。例如到了今天，很多人都知道5G需要比4G多6至10倍的蜂窩和基站數量，當然對各種晶片、線路板和天線等零件，也必有相應的需求增長。物聯網（IoT）發展亦將需要大量不同種類的感應器（Sensors）。

新的硬件基建完成後，當然會有很多不同的應用發展出來，但就未必是4G年代消費者主導的應用如遊戲和電商等。反而極有可能，最重要（或最早）的應用將由國家和大企業層面主導，包括監控、國防和工業物聯網等。

台積電 唯一掌控EUV光刻技術供應商

除AI+5G需要推動新一代的硬件發展，摩爾定律逐漸走至盡頭，也令到如何繼續推動硬件技術發展更重要，經濟學上的供求情况亦起了重要改變。每一代晶片技術的發展必定更難，需時更長，以及投資成本必更高。

從7nm起，光刻技術必須改用EUV，最主要設備供應商不再是Applied Material，而是荷蘭的ASML。到現時為止，全球唯一能成功掌控EUV製造技巧，只有台積電。三星都只在努力中，英特爾（Intel）連10nm都仍未做好。台積電更已開始邁向發展5nm技術，真厲害！

近日台積電的股價勢如破竹，不斷創新高，帶動台灣加權指數逼近30年前創下的12,400歷史高位。近日三星股價也非常不錯，設備商如ASML和Applied Material等也經常創新高（中國在搶購）。

其實今年代表美國半導體企業的SMH指數表現非常好，升了52%，猶遠勝代表龍頭軟件公司的FANG+指數的27%升幅（圖見《明報》財經網）。

2） GPU>CPU。3年前提出此點時，AI概念如日方中，炒得最熱的股票是Nvidia，股價在3年內升了8倍。當時股價才100美元出頭，後來升至280美元，才出現大幅調整，腰斬一半跌回到140美元，但今年又再重新出發，逐漸升至210美元。

無人駕駛發展遜預期 需更複雜晶片

任何重要新技術發展都一樣，開頭大家過度興奮，對成效預期太早，但對長遠影響又往往估計太低。AI也一樣，3年前，很多人以為各種應用如無人駕駛、機器人家傭和AI醫生等，都在三兩年內就可實現。結果當然有點失望，最重要的延後是無人駕駛，大家逐漸發現仍有很多未解決的棘手問題，包括技術、法律和道德各方面。前天剛跟一家全球領先的AI公司開會，他們也承認無人駕駛的發展，最少比原來預期推遲5年以上。更重要的是那位公司高層的個人意見，是同意我的長期觀點，無人駕駛是一個AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智慧）問題，而並非一個較簡單的ANI（Artificial Narrow Intelligence，弱人工智能）問題！如屬實，就極可能不可單獨倚靠GPU進行以大量數據為基礎的深度學習（Deep Learning）。AGI的定義仍未準確掌握好，似乎必須擁有人類的所謂常識（Common Sense），即包含人類的本能、生活經驗、意欲，甚至偏見等，非常困難，且可能需要比現時技術更複雜100倍以上的全新晶片。

過去3年亦令我明白除GPU仍非常重要外，在AI+5G年代，很多其他晶片類型亦很重要，包括靈活的FPGA，各種專門的ASIC，和模擬（analog）晶片等等。

3年前最重要的GPU生產商為Nvidia，最重要的CPU生產商為Intel，現在都仍是，但AMD在7nm的GPU和CPU技術都領先全球，逐漸增加在兩個市場的佔有率，股價表現亦更佳。中國也開始設計自己的GPU，以華為旗下的海思為最領先。但Nvidia，AMD和海思都有一個共通點，他們都做設計，然後都交由台積電做代工。

另一需要留意的發展是量子計算（Quantum Computing）。早前Google宣布第一次成功達到「量子霸權」（ Quantum Supremacy），他們的54-qubit Sycamore處理器，只需200秒時間就解答了一個傳統超級電腦需時1萬年運算的數學難題！IBM馬上跳出來說，他們的傳統超級電腦可能只需2.5日來解答此問題，並非1萬年。我不知道誰是誰非，但不太重要，Google的新聞是一個里程碑，但無論如何，距離有實際用途仍非常遠，據我理解，最少需要120-qubit以上。很多人討論的RSA解碼問題更需要4000-qubit以上。而每加一個qubit都困難重重，非線性推高error rate（錯誤率）。

整體來說，量子計算和通訊技術發展，絕對值得留意，中國也正在努力。但距離成功有實用價值，應仍是10年以上的事。

關注中美誰能拿下台積電

3） 製造>設計。從前大家可能有種錯覺，以為晶片設計「高大上」，比製造困難得多，需要更好的工程師。我不認為設計容易，但事實是製造更難，所需的投資當然多很多，根本不可同日而語。上文已指出，Nvidia、AMD和海思等的晶片設計技術都不錯，但都沒有自己的製造產能，需要交給台積電做代工。台積電的製造技術領先全球，市佔率高逾60%。中芯和華虹受限於美國生產設備的出口限制，最少落後兩至三代。

所以大家最需要關注的是美國會否和能否真的如近日《金融時報》報道，對台灣當局施加壓力，限制或甚至阻止台積電繼續接華為和其他大陸公司的單。除此，美國亦正在給台積電壓力，在美國設廠，最想當然是同時從大陸撤廠。

3年前我已解釋過，如美國真的用上這一招，情况就仿如1941年美國終止跟日本的石油貿易，間接導致日本決定轟炸珍珠港，同時佔領香港、新加坡和菲律賓等地，目的就是保護石油供應。

中國現在倚賴進口晶片的程度更高於石油，佔比高達九成，價值超過2500億美元。你可以想像中國有幾大發展自己晶片製造業的需要和決心。直到現在，台積電仍很有義氣，絕未退縮拒接華為的單，更宣稱對美國IP的倚賴度是零。即使如此，他們仍必倚賴從美國進口的生產設備。所以如台積電真的被迫停止跟大陸做生意，這必令到兩岸關係變得異常緊張，甚至構成「解放」台灣的誘因。但令到事情更複雜的是，即使大陸成功拿下台積電，估計亦只能繼續生產若干時間，不到半年必須得到美國設備商如Applied Material的維修保養。但即使最後需要停產，可能仍會先拿下來，因為控制了台積電，亦即等如控制了Nvidia、AMD和Qualcomm等等多家美國半導體公司的命脈。我只能希望大家不用走到戰爭這一步。

4） 記憶體>邏輯。這一點最具爭議，因為在過去，DRAM和NAND都只屬沒有議價能力、周期性極強的大宗商品，所以這行業的公司股票都不值錢，整個周期的平均PE低至6至7倍，可能比鋼鐵股更低。但我認為在數據年代，需求將有持續性增長，但隨着摩爾定律放緩，投資成本增加，生產商數目減少，盈利波動或將減低，所以市場給予的估值將可逐漸提升。

過去一年半正是這套理論的最好考驗。因為全球手機銷量飽和，5G又未到，巨型數據中心的建造亦開始放緩，所以記憶體又再進入一個頗深的調整周期。DRAM和NAND價格都一如過往，跌約一半，但這次確有兩點非常重要的不同。第一是即使到了這周期谷底，連過去經營得較差的Micron，都沒有虧本，NAND邊際利潤跌到零，DRAM更仍然賺錢。三星的盈利情况則更好。第二，投資者的反應也稍有不同。在過去周期，再以Micron為例，從前股價一般跌60%至90%，這一次只跌了約40%，而且反彈得較快。投資者似乎都相信數據年代已來臨，這次只是一個小調整，甚至是「最後一次」？我相信周期必繼續存在，但波動可能較細，而長期則有一個更明顯的結構性數據大爆炸，需要更多記憶體來記載下來。AI學習將變得較聰明，需要的數據量可能縮小，但不等如不繼續收集大量數據。5G的提速亦必須倚賴更多DRAM，高質視頻亦需要更多NAND來存儲下來。

中國進軍半導體製造業 憂價格將暴跌

我的4個不等號都有理據，亦在投資市場中逐步體現出來。但這些大趨勢仍面對兩大挑戰。

第一，中國必將努力打進半導體製造業市場。邏輯晶片的製造技術水平最高，中國在短期內較難追上來。所以中國正集中在記憶體製造方面。在較簡單，用在蘋果airpods的NOR閃存，A股的兆易創新已領先全球。NAND方面，長江存儲已少量生產64層晶片，明年上半年開始量產，更計劃明年底開始生產128層，現時三星的技術，即是將只落後約18個月。有人預期到明年底，中國將佔有5%市場份額。DRAM方面，中國的合肥協鑫仍較落後，剛開始製造PC規格晶片，要求較高的移動端DRAM仍沒有。我認為中國仍落後最少3至5年。

對投資者來說，較擔心的是當中國成功佔取約20%市場，就將對價格有極大影響力。最怕的是如光伏市場，因為政府資助的扭曲，太陽能板變成供過於求，價格暴跌，結果誰都賺不了錢。

第二個更重要的擔憂仍是中美的立體貿易、科技、軍備和意識形態戰。中國是全球半導體市場的50%，如美國禁運GPU、 CPU、記憶體晶片，必對整個市場有巨大影響。如採用更極端的政策，如禁運生產設備，或迫使台積電停止接大陸的訂單，這就不止對半導體市場，甚至全球經濟有極大影響，此舉已接近直接跟中國宣戰了。

（中環資產持有三星、facebook、亞馬遜、Apple、微軟公司、Netflix、Google、阿里巴巴、騰訊、美團、Applied Material、ASML、台積電、Nvidia、AMD、中芯、Qualcomm、Micron、兆易創新的財務權益）

中環資產投資行政總裁

[譚新強 中環新譚]

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Presenter:
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Editor:
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三星SAMSUNG在2017年的1月11日，發表兩款中階新機，分別為5.2吋的A5 2017，以及5.7吋的A7 2017。這次SAMSUNG首度為A系列，加入IP68防水防塵，並擁有3D 弧形玻璃美背，此外規格方面也有提升。黑色、金色預計在1月20日開賣，粉色則預計2月推出。空機售價方面，A5 2017為NT$ 12,900；A7 2017為NT$15,900。

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主題：中階機也防水！Samsung發表萬元出頭新機A5、A7(2017)
Title：Samsung announces Galaxy A7, Galaxy A5 2017

資料來源：SAMSUNG
製作者：小翔 XIANG

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臉書專頁：https://www.facebook.com/Xiangblog/
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※ 精選影片 ※

【迎接新氣象！HTC發表玻璃美背機 U Ultra、U Play】
https://youtu.be/ce0zeOEiF94

【田馥甄力推！OPPO R9s 給你滿滿自拍大平台】
https://youtu.be/jn7BjaM102c

【不畏爆炸風波！Samsung A8 (2016) 開賣搶攻中階市場】
https://youtu.be/vrupUOfJ8RA

【平價機新選擇！HTC發表Desire 10 pro、10 lifestyle】
https://youtu.be/r_JAYQvZwVQ

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【Galaxy A5 2017】詳細規格：

尺寸：146.1 x 71.4 x 7.9 mm
重量：159g
顏色：黑、金、粉
電池：3000mAh（固定式）支援閃電快充
SIM卡：nanoSIM（雙卡雙待 4G+3G）
主螢幕：5.2吋 1920 x 1080 S-AMOLED
系統：Android 6.0
處理器：1.9GHz四核心Samsung Exynos 7880
記憶體：3GB RAM
儲存空間：32GB
記憶卡：支援microSD（最大支援容量256GB）
主相機：1,600萬畫素（F1.9光圈、PDAF相位對焦）
前相機：1,600萬畫素（F1.9光圈、Light+低光技術、螢幕閃光燈）
錄影：FHD (1920 x 1080) @30fps
多媒體：音訊支援 MP3, AAC LC/AAC+/eAAC+,AMR-NB, AMR-WB, WMA, FLAC, Vorbis, Opus 視訊支援 MPEG4, H.265(HEVC), H.264(AVC), H.263, VC-1, MP43, WMV7, WMV8, VP8, VP9 A2DP藍牙立體聲。
通訊網路：2G GSM 四頻、3G WCDMA 850 + 900 + 1900+2100、4G LTE FDD（700/800/850/900/1800/1900/2100/2600 MHz）、TDD（2300/2500/2600 MHz）。
連結功能：Wi-Fi、藍牙v4.2、GPS、NFC、USB Type-C（V2.0）、2CA、3.5mm耳機孔、ANT+。
感應器：加速度計, 氣壓計, 指紋辨識器, 陀螺儀, 數位指南針, 霍爾磁電感應器, 趨近感應器, RGB 光源感應器。
其他：指紋辨識、S-Voice、Samsung Pay、Samsung KNOX。

售價：NTD 12,900
上市：2017/01/19

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【Galaxy A7 2017】詳細規格：

尺寸：156.8 x 77.6 x 7.9 mm
重量：186g
顏色：黑、金、粉
電池：3600mAh（固定式）支援閃電快充
SIM卡：nanoSIM（雙卡雙待 4G+3G）
主螢幕：5.7吋 1920 x 1080 S-AMOLED
系統：Android 6.0
處理器：1.9GHz四核心Samsung Exynos 7880
記憶體：3GB RAM
儲存空間：32GB
記憶卡：支援microSD（最大支援容量256GB）
主相機：1,600萬畫素（F1.9光圈、PDAF相位對焦）
前相機：1,600萬畫素（F1.9光圈、Light+低光技術、螢幕閃光燈）
錄影：FHD (1920 x 1080) @30fps
多媒體：音訊支援 MP3, AAC LC/AAC+/eAAC+,AMR-NB, AMR-WB, WMA, FLAC, Vorbis, Opus 視訊支援 MPEG4, H.265(HEVC), H.264(AVC), H.263, VC-1, MP43, WMV7, WMV8, VP8, VP9 A2DP藍牙立體聲。
通訊網路：2G GSM 四頻、3G WCDMA 850 + 900 + 1900+2100、4G LTE FDD（700/800/850/900/1800/1900/2100/2600 MHz）、TDD（2300/2500/2600 MHz）。
連結功能：Wi-Fi、藍牙v4.2、GPS、NFC、USB Type-C（V2.0）、2CA、3.5mm耳機孔、ANT+。
感應器：加速度計, 氣壓計, 指紋辨識器, 陀螺儀, 數位指南針, 霍爾磁電感應器, 趨近感應器, RGB 光源感應器。
其他：指紋辨識、S-Voice、Samsung Pay、Samsung KNOX。

售價：NTD 15,900
上市：2017/01/20


＃SAMSUNG #A72017 #A52017 #GalaxyA #三星中階機 #智慧型手機 #雙卡手機 #小翔XIANG

大家有沒有發現到現在手機顏色，不外乎就是黑、白、粉、金等基本色，讓我們有一種視覺疲勞的感覺，因此每當我們在挑選手機的時候，是否有特殊色也成為我們的考量因素之一。Samsung（三星）S7 Edge最近推出的「冰湖藍」新色，肯定會讓你眼睛為之一亮，並讓你成為全場焦點！「冰湖藍」能在市面上購買到囉！空機售價為24,900元。

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主題：想成為全場焦點？用S7 Edge「冰湖藍」就對了！
Title：Galaxy S7 Edge “Blue Coral” now on sale in Taiwan

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資料來源：SAMSUNG
製作者：小翔 XIANG

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※ 精選影片 ※

【相機強悍升級！Xperia XZ、X Compact 齊亮相】
https://youtu.be/XOwLFj4GOTA

【平價機新選擇！HTC發表Desire 10 pro、10 lifestyle】
https://youtu.be/r_JAYQvZwVQ

【不畏爆炸風波！Samsung A8 (2016) 開賣搶攻中階市場 】
https://youtu.be/vrupUOfJ8RA

【向三星致敬？小米Note2也有雙曲面螢幕！】
https://youtu.be/vlOThPeQ4MI

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【Samsung Galaxy S7 edge 】詳細規格：

尺寸：150.9 x 72.6 x 7.7 mm
重量：157g
顏色：瑪瑙黑、炫燦金、月光銀、霓光粉、冰湖藍
電池：3,600 mAh（固定式） 支援QC 2.0快充
SIM卡：nanoSIM（雙卡雙待）
螢幕規格：5.5吋 2560 x 1440 S-AMOLED
螢幕技術：Always On 螢幕、曲面側螢幕
系統：Android 6.0.1
處理器：八核心 Samsung Exynos 8890 2.3GHz + 1.6GHz
記憶體：4GB RAM
儲存空間：32GB ROM
記憶卡：支援microSD（最大支援容量 200GB） ，與 SIM 卡共用卡槽）
主相機：1,200萬畫素（F1.7光圈）
前相機：500萬畫素（F1.7光圈）
相機功能：Dual Pixel 對焦技術、1.4 μm 畫素尺寸、Spotlight 美顏模式、Hyperlapse 縮時影片
錄影：4K錄影
通訊網路：2G GSM 四頻、3G WCDMA 850 + 900 + 2100 4G LTE 900 + 1800 + TDD 2600（支援3CA）。
連結功能：Wi-Fi、藍牙 v4.1、GPS、USB 2.0、NFC、3.5mm耳機孔、micro USB、LTE Cat. 9。
感應器：加速度計、距離感應器、光線感應器、地磁感應器、陀螺儀、指紋辨識、氣壓計、霍爾磁電感應器（Hall）、心跳感應器（HRM）。
其他：無線快充、Samsung Pay 行動支付、Smart Switch USB、KNOX 資料保安

售價：26,900元
上市：2016/03/17

＃Samsung #S7edge #三星手機 #S7 #S7edge藍色 #S7Edge冰湖藍 #雙卡手機 #小翔XIANG