「這裡是《蔡鈺·商業參考》,我是蔡鈺。
關於儲能系統的搭建思路,整個行業都在參照的一個巨頭,你肯定又熟悉又陌生:特斯拉。你一定知道特斯拉是全球最大的電動車製造商,但你不一定注意過,它同時還是全球最大的家用儲能系統製造商。
2019年,特斯拉儲能的全年業務量1.65GWh,1GWh就是100萬KWh。為什麼用這個指標來統計儲能業務量呢?因為在儲能行業里,包括電動車行業,廠商們都是按照1KWh的儲量多少錢來採購的。比如說,1KWh的合格儲能設備,我用0.7元來採購,我才不管你這個設備是用金子做的還是用紙殼做的。
特斯拉2019年這個儲能業績,同比增速接近60%,比它此前兩年的總量加起來還多。1.65GWh什麼概念呢?按照彭博新能源的預計,2019年,全球電化學儲能新裝設備也才10GWh,也就是說,特斯拉這一年就佔了全球儲能新增市場的16%。
《商業參考》有一位用戶叫姜永東,他在智慧能源領域非常資深。永東告訴我,特斯拉搭建儲能體系的思路,也是中國儲能產業的各個環節從業者特別關注的。原因有兩個,都很簡單:
第一,特斯拉的家用儲能業務在全球做的最大也最成熟;
第二,特斯拉做儲能的思路跟它做電動車一樣,回歸到了最簡潔、最本質的第一性。所以中國的各種儲能玩家,不管自己的思路如何,總要看一看行業老大是怎麼跑到最前頭去的。
但在儲能行業之外,特斯拉的儲能業務在中國的知名度遠遠低於它的電動車業務。不過你得知道,特斯拉的光儲充一體化超級充電站,現在在中國就已經有2座了。中國儲能產業也正在興起,而特斯拉在其中可能也是一條很大的「鯰魚」。
所以,《商業參考》有必要單獨用2講來分享給你。
做能源業務的動機
特斯拉公司有一個著名的戰略邏輯,分成四步走:
第一步,打造一款產量小、價格貴的電動車;
第二步,賣掉前面這種車,用賺到的錢開發一款產量大一點、價格也再便宜一點的電動車;
第三步,不斷重復第二步;
第四步,提供太陽能電力。
這是特斯拉的創始人馬斯克很早就寫在特斯拉的官網上的。
我們重點看第四步。電能已經是清潔能源了,為什麼特斯拉還要去苛求用太陽能電力呢?因為市場上這些年對電動車一直有一個詬病,剛好能夠回答這個問題,這種詬病說:電動車不過是把燃油車那種分散式尾氣排放方式,轉化成了發電廠的集中式排放。你的電動車用電確實是清潔了,但發電廠給你發電用的還是燃煤或者天然氣的話,不還是在排放二氧化碳麼?在這個詬病面前,特斯拉就乾脆也去做太陽能電力業務,從根源上去終結電動車的碳足跡。我的電動車用的是太陽能發的電,你總不能再說我還排放了吧。
那麼,關於能源業務本身,特斯拉這些年都在忙什麼呢?簡單用一句話來概括的話就是:搭建一套基於太陽能發電的離網能源系統,來幫家庭和企業用戶實現可再生能源的獲取、存儲和使用,並且把這一套產品在全球市場上去做規模化的銷售。
家用的清潔能源小生態
我們先講一講特斯拉的基本能源產品組合。
特斯拉的能源佈局分成兩個板塊:第一塊是儲能設備,第二塊是太陽能屋頂。
2015年,特斯拉發佈過一種名叫「能量牆」的家用儲能電池,英文名叫「Powerwall」。這種能量牆長130釐米,寬86釐米,厚18釐米,掛在牆上就跟中國北方的一套暖氣片差不多。這種能量牆有兩個型號,普通版本能夠儲存7KWh的電,也就是7度電,Plus版本能夠存10KWh的電(10度電)。特斯拉同時還宣佈,基於這個能量牆,它還推出了一種商用級的版本叫「能量包(Powerpack)」,一個能量包是內置10個一組的能量牆,能夠存100度電。
能量牆這種產品什麼概念呢?我們做個類比,你要是手上有一個充電寶,容量是2萬毫安時、輸入電壓是5V,那你充滿它需要0.1KWh的電。特斯拉的能量牆你可以理解成一個大型家用充電寶,儲能容量相當於100個普通充電寶。
我們前面講北京的階梯電價的時候講過,北京最低一檔階梯是預設一個家庭每個月用240度電,也就是一天8度。放在特斯拉的語境里,要是停電了,一塊能量牆就夠一個普通的中國家庭撐一天。而一個能量包有10塊能量牆,就能夠在停電的時候幫小型工商企業撐2-4小時。
在2015年的當時,特斯拉並不是第一家推出儲能系統的廠商。當時就連中國的比亞迪和寧德時代起步都比特斯拉早。而韓國的LG化學,也是在特斯拉之前的2013年,就建起了全世界第一個儲能專用設施。
但特斯拉一髮布這個能量牆產品,當時就引起了全球市場的轟動。原因是,它的這種產品外觀又酷、質保壽命又長,售價還只要3000-3500美元,比起當時市場同類的工業級電池要便宜70%。所以能量牆這個產品發佈不到一周,就收到了3.8萬個訂單,它組合起來的能量包也收到了2500多個訂單。
特斯拉一看,儲能設備的需求被訂單給驗證了,於是2016年就又升級了產品,給第二代的能量牆加上了逆變器,把功率和容量提升了一倍。逆變器就是一種能夠把直流電變成交流電的電子器件,加逆變器有什麼用呢?你家的能量牆充滿之後,可以反向把電能賣給大電網。這之後,特斯拉的「能量牆2」就開始在北美的家用電池儲能市場上大殺四方,到了2020年,能量牆在北美的市場佔有率就超過了一半。
2016年還發生了另外一件事:特斯拉花了26億美元,收購了馬斯克個人投資的一家太陽能電池板工程的公司,名叫「SolarCity,太陽城」。這家太陽城公司是馬斯克在2006年鼓勵自己的表兄弟開的,在2016年以前,特斯拉就已經在不斷地勸說自己的車主們,讓太陽城公司把太陽能電池板裝到他們的屋頂上,特斯拉說的是,一塊電池板一天能夠給車補充80公里的續航電量,足夠他們日常通勤了。
但在能量牆發佈之前,這個思路存在一個問題:你想啊,特斯拉車主們畢竟不是夜行動物。電池板白天用太陽能發電的時候,汽車通常也在外邊跑,無福消受。這些屋頂發的電要是在家裡用不完,也不能並進電網,那就只能放棄太陽能發電了。
到了2016年,能量牆解決了儲能問題,馬斯克覺得妥了,所以才把太陽城公司整合進了特斯拉,變成了特斯拉的能源部門。
這個收購之後,特斯拉就推出了它的第二塊能源業務:太陽能屋頂(Solar Roof)。這個產品就不是在屋頂上裝電池板了,那個像打補丁,太醜。太陽能屋頂是直接給歐美家庭的大House提供整體的光伏發電屋頂,還能夠選顏色、花紋,還能選配通風口和天窗,就跟我們在《動物森友會》這樣的遊戲里捏房子似的。我查到一個數據,說特斯拉2019年出的太陽能屋頂產品,380平米以上的建築,一天能夠發電58-77度。
到這兒,特斯拉的儲能系統,就等於幫家庭和小型商業組織建立了一張太陽能微型電網。這個微電網可以先滿足房屋自身的用電,富余部分存儲起來,要是能量牆和能量包也充滿了,還可以把電能輸送給主幹電網。這些安排,在特斯拉的App里就能操作。
能量牆和太陽能屋頂這兩個產品都上市之後,特斯拉的離網系統能源戰略就實現了閉環:太陽能屋頂發電,能量牆存儲電能。而電動車業務線上的電動車們,還能夠負責使用電能。
這樣一來,特斯拉自己的能源業務跟電動車業務也就打通了,發電-儲能-用能。它就成了全球第一個完成了垂直整合的能源公司,在家庭客戶和企業客戶這裡,它確實就構建起了一個一個的清潔能源小生態。
前面我們講了,在停電狀態下,能量牆能幫一個家庭撐一天,能量包能幫小企業撐2-4個小時。你有沒有發現,特斯拉的這套儲能系統的產品設計出發點里有一個關鍵詞是「應急」。如果你之前對馬斯克稍有瞭解,你肯定知道他一直很關心一個命題叫「如何提高人類生存的確定性」,所以在特斯拉的能源業務里,用儲能去解決應急,確實也很符合他的個性。
中國在過去這幾十年里,基礎設施的覆蓋能力很強,各種設備器材又正值壯年,要是你再身在內陸,可能不太容易體會歐美社會對極端自然環境的敏感和焦慮。就在我們錄音的9月初,美國又被「艾達」颶風禍害了,連紐約都沒能扛住暴雨災害。
特斯拉在2018年還專門在它的App里增加了一個名叫「風暴預警」的功能。乾嘛用的呢?你家裡的能量牆,周邊環境一旦發生山火、颱風這類的自然災害,風暴預警功能就會提醒你有停電風險,並且自動把能量牆充滿電候命。
也正是因為馬斯克這種對自然災害的憂患和敏感,又推動著特斯拉的能源業務進入了公用事業領域。」
同時也有4部Youtube影片,追蹤數超過8萬的網紅小新新講,也在其Youtube影片中提到,#字幕贊助募集中 #詳細產品請看說明 #corolla #車主分享 #toyota #rav4 #focus #kuga #cc #kicks #vitara #xtrail #outlander #宜蘭 再不搶購就沒了... #沒有超音波就落伍了 #買一送一 最近開始使用這款德國藍寶音波電動牙刷...
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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
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為了慶祝我下個月要生產了,原本就超狂的滿額贈加倍,但大家湊滿額贈的時候,記得留意保存期限喔!
我女兒從兩個月開始變得很容易吐,別的嬰兒都是溢奶,我女兒是像新加坡的魚尾獅一樣狂噴,全盛時期一整天吐個五次奶也不奇怪,記得那時候整個家裡的氣氛很糟,小孩在誰手上餵到吐奶,那個人就慘了!搞得每個人壓力都很大。
我們也有帶去看醫生,孩子會吐奶應該就是消化比較慢、賁門發育不完全等原因,但醫生可能也懶得解釋那麼多,都是用「有些孩子就是胃比較淺」一言以蔽之。然後建議我們讓心心吃益生菌,真的是有吃有感覺,雖然我女兒還是偶而會吐一下,但還好我女兒這些年也長得很好!
我相信益生菌絕對是個大紅海,因為光是我女兒就換過五、六款益生菌,而我接到的益生菌邀約更多達二、三十家,但之前的我都回絕了。因為我覺得這種東西市面上太多,品質則是參差不齊;不管是菌種或是菌數都是一大學問啊。然而,這次這個韓國樂天帕斯特益生菌幾個特色真的讓我眼睛一亮。所以我就答應廠商試吃一陣子,剛好去年因為阿心戒掉晚安奶,所以瘦了一點!開始吃這家益生菌以後,感覺消化很順暢;相對的食慾也變好了,最近體重總算追回來了!
而且我真的好想跟大家分享阿心的大便有多美,可惜考慮到廣大閱聽眾的心情,我只能拍下來獨自欣賞,到底能多漂亮的,只能說那個份量跟形狀都太完美啦,然後我幫我女兒擦屁股的時候,衛生紙上幾乎都不會有顏色喔,連軟硬度都完美欸!!!!
樂天利用30幾年的乳業經驗,來尋找最適合寶寶、兒童、全家益生菌,分齡分群的方式來提供不同的需求,樂天益生菌系列商品採用全球頂尖百年企業之益生菌推薦品牌杜邦Danisco穩定的製成來提供保證菌數,國內許多益生菌都只説「出廠菌數」,但國際大廠通常都是表示「到期日前保證菌數」,穩定的保存技術也是非常重要,以免到我們手邊都已經少了大半。
所以樂天帕斯特益生菌強調
💪活菌👉 市面上的常溫益生菌很少有活菌的喔
💪耐酸鹼
💪到期日前保證菌數
💪國際保險為產品投保
提到益生菌推薦品牌,你不能不認識這間全球益生菌大廠杜邦(DuPont),是全球唯一有人體臨床實驗中心的益生菌公司也是全球最大的冷凍乾燥益生菌生產商 。而樂天益生菌強調無色素/無甜味劑/無香料/無精緻糖(市售兒童專用益生菌很多為了口味而添加香料),不增加人體過多的負擔,吃起來會有淡淡甜味是添加了幫助益生菌增殖的乳酮醣(讓益生菌保持活性。)
💎4歲以下👉寶寶活性益生菌
✓每包保證到期日前有5億活性菌
✓益生菌加益生元配方
主要成分為:
1. 長雙歧桿菌(龍根菌)
2. 嗜酸乳桿菌
3. 動物雙歧桿菌
4. 鼠李糖桿菌
💎4歲以上👉兒童活性益生菌
✓每包保證到期日前有5億活性菌
✓內容物添加鋅與維生素D,鋅幫助生長發育、D3幫助骨骼和牙齒生長
主要成分為:
1. 鼠李糖桿菌
2. 瑞士乳桿菌
3. 嗜酸乳桿菌NCFM(杜邦專利菌)
4. 動物雙歧桿菌 BI-07(杜邦專利菌)
這部分兒童活性益生菌還做了臨床實驗報告,這支益生菌也比較特別,大家可以點到表單看一下NCFM(杜邦專利菌)的實證報告喔!
💎3~99歲👉樂天全家快便益生菌
✓菌種優、菌數足(10種優質好菌10億隻精神滿滿的好菌)
✓添加益生元, 延長益生菌活性,只給乳酸菌需要的好食物。
✓七種乳酸菌,管理消化道健康
#孕婦的話以上三種都可以吃喔 (我是吃紅色的喔),也特別推薦給肚子卡卡脹脹的人、久坐少運動的人、經常聚餐應酬的人、想要天天順暢有感的人、年齡增長好菌減少的人、面臨體質轉換期的人、工作壓力大的人、三餐老是在外吃飯不定的人;有吃有順暢!兒童那支比較特別,可以點進表單看 #提升保護力 的部分!
大家會問那三歲以上的寶寶到底選哪一支比較好呢!?如果只是要管理消化道健康的話可以選擇「樂天全家快便益生菌」,如果說是容易生病火勢有過敏的寶貝想要增加保護力同時腸胃養好菌就選擇另外兩支。尤其兒童那款還添加了鋅與維生素D,幫助成長發育喔!
另外我們家都是早上起來空腹吃喔,我覺得空腹吃的效果最好了,但孩子是可以加在40度以下的牛奶一起喝,但我還是覺得空腹、單吃效果好,我女兒很小的時候就開始吃了,我是放在軟湯匙上讓她舔著吃,所以她很習慣那個味道,後來長大一點都是直接一整包倒到嘴巴吃下去。
除了孩子可以補充益生菌之外,也推薦媽媽備孕及哺乳時期自己也要補好菌,寶寶也會間接受益喔!
這次樂天帕斯特益生菌剛開始進口台灣開團,為了衝出知名度以及好評,所以推出了很狂的組合,這次除了優惠的開團價之外還有很兇猛的滿額贈,比藥局箱購送禮物還狂喔!
🎁有下單即贈送造型手錶
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累贈部分表單不能設定,所以會手動加禮物,大家再幫我備註或是line客服確認。
這次同場加映威克維的羊乳片,來自荷蘭的優良乳源,並且使用營養珍貴的牛初乳或羊奶,牛初乳是指母牛在生產後3天內所分泌的乳汁,比一般牛乳含有更高的蛋白質,脂肪和乳糖含量則較低,此外也含有更多的珍貴生長因子、免疫球蛋白,營養價值更高。
除了優質乳源含有的天然鈣質等營養素之外,額外添加芽孢乳酸菌、龍根菌等8種益生菌。不添加香精、奶精、色素和人工甜味劑,一共有三種口味,每一瓶裡面的羊乳片都有三種動物造型。
還有威客維護晶明咀嚼錠跟健芽口含錠,最近孩子3C看得多,威客維護晶明咀嚼錠真的要吃啊!另外很推薦健芽口含錠,大家都知道齲齒也是傳染病啊,這個
可以維持兒童口腔健康,包含牙齒、牙齦及上呼吸道健康……,專利口腔定殖益生菌降低兒童蛀牙和牙周病發生率,有效降低口腔齲齒菌量、提高唾液中免疫球蛋白A含量及改善咽喉炎,定殖在嘴裡的益生菌跟樂天益生菌不衝突喔!
#所有產品都可以湊滿額贈 真的很狂,總算不用再找代購幫買這支益生菌了!
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各節重點:
00:00 開頭
01:17【泰安產物保險】廣告段落
02:27 台灣汽機車真的比較貴?
03:32 台灣汽機車價為何那麼貴?
04:37 國產汽機車的成本太高?
05:34 罪魁禍首是廠商和政府?
06:21 為什麼要課稅?:貨物稅
07:27 為什麼要課稅?:關稅
08:33 自由競爭v.s 保護政策?
09:58 我們的觀點
11:30 問題
11:46 結尾
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【 本集參考資料 】
→汽機車關稅、貨物稅多可怕?算給你看:https://bit.ly/3gM8usM
→台灣機車史:https://bit.ly/2V27FnY
→進口關稅降不降 國產車應另闢市場:https://bit.ly/3ywD4gc
→台灣區車輛工業同業工會-產業概況數據:https://www.ttvma.org.tw/industry
→進口、國產車都好貴?台灣車稅結構解密 原來繳這麼多給政府:https://bit.ly/3jA1gKq
→進口車萬萬「稅」:https://bit.ly/3DwfOCN
→不只是關稅!解構汽車售價居高不下的原因:https://bit.ly/38rNbbo
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如果有留意CarMan試車片的觀眾相信或者會記得Toby Leung於去年長測Tesla Model 3的時候,曾經表示Model 3整部車都很合他心意,惟獨是電動車欠缺了引擎聲令他覺得若有所失。不過最讓人意想不到的是,Toby Leung這個奇怪的訴求居然被回應了,事關在英國一家專門製造高性能尾喉的廠商—Milltek Sport居然踩過界為Tesla Model 3推出了一套名為Active Sound Control的「響喉」。
由於物理學上電動車與死氣喉是「大纜都扯唔埋」的,所以Milltek Sport今次為Model 3做的「響喉」系統當然也不是傳統死氣喉,而是一個喇叭。說到這裏相信冰雪聰明的讀者也會聯想到這套Active Sound Control就是透過喇叭播放引擎聲來呈現響喉的效果,事實上這套系統的基本原理也不過如此。
https://hk.appledaily.com/lifestyle/20210326/DXGM6OGCEZCI5G6VZY4TUK3D6E/
影片:
【我是南丫島人】23歲仔獲cafe免費借位擺一人咖啡檔 $6,000租住350呎村屋:愛這裏互助關係 (果籽 Apple Daily) (https://youtu.be/XSugNPyaXFQ)
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【這夜給惡人基一封信】大佬茅躉華日夜思念 回憶從8歲開始:兄弟有今生沒來世 (壹週刊 Next) (https://youtu.be/t06qjQbRIpY)
【太子餃子店】新移民唔怕蝕底自薦包餃子 粗重功夫一腳踢 老闆刮目相看邀開店:呢個女人唔係女人(飲食男女 Apple Daily) https://youtu.be/7CUTg7LXQ4M)
【娛樂人物】情願市民留家唔好出街聚餐 鄧一君兩麵舖執笠蝕200萬 (蘋果日報 Apple Daily) (https://youtu.be/e3agbTOdfoY)
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真的貴!
我另外問了如果要加上電動車尾門
業務說4門的沒辦法加裝,而且感應式開門只有休旅車有。
請問有版友有嘗試過幫轎車裝電動尾門的嗎?
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 203.74.156.97 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/car/M.1561510925.A.20A.html
沒有啦!之後車給我老婆開,時常可能會帶小孩回娘家,我怕她拿很多東西,不方便!
又不想放地板時,這時候用腳感應開門時,真的超方便!
到底什麼原因讓大家仇恨值這麼高!
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