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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

[狂人新聞台] 全新英式豹力美學之作NEW JAGUAR F-PACE正式登台

＃小編：源自Jaguar首款跨界概念跑車C-X 17的先進設計美學

2021年 07月 19日 - Jaguar Land Rover Taiwan 透過網路線上首播正式對外發表新世代New Jaguar F-PACE。首波導入F-PACE P250 S與F-PACE P250 R-Dynamic S兩種車型編成，建議售價分別為新台幣278萬與299萬元起。

New Jaguar F-PACE全新雕塑的引擎蓋與前保桿下方兩側進氣口在重新設計後展現強烈動感。採用Jaguar經典Monogram六角形圖騰元素的家族式水箱護罩，由車頭延伸向後集中的車身線條，強調流線動感的曲線營造，延續家族特徵採倒U字型設計後保桿與隱身其內的排氣尾管。

New Jaguar F-PACE全面搭載高階LED燈組，和全新設計的Double J造型LED日間行車燈，不只設計巧思惹人注目， 另外P250 R-Dynamic S 車型更進階標配AHBA自動遠燈調適功能，可自動切換遠、近光燈達到最佳照明效率；亦可選配升級高解析度Pixel LED燈組，進階搭載ADB自動遠光調適功能，依據前方路況自動分割光源，有效提升照明廣度，提供駕駛者最佳駕駛視野確保行車安全。

此外，New Jaguar F-PACE P250 R-Dynamic S 車型全面升級標配黑色外觀套件，並於前、後燈組升級搭載動態方向指示燈，展現強烈運動氣息。黑色外觀套件包含一系列亮黑色塗裝於水箱護罩框飾、前方進氣口框飾、前、後下保桿、車身兩側下方飾條、葉子版造型通風口、窗框、車尾車型銘牌、品牌徽飾以及亮黑色輪圈。

New Jaguar F-PACE座艙空間重新鋪陳，全新設計的中控台介面以11.4吋曲面玻璃觸控螢幕為視覺主軸，不僅整體亮度提升3倍、螢幕可視面積提升48%，更搭載最新世代Pivi Pro車輛資訊娛樂系統，如同智慧型手機操作介面，提供直覺且便利的操作方式，高達90%的指令可於2次觸擊內完成。無線軟體SOTA(Software-over-the-air)提供車主更便利的車輛系統更新方式。透過InControl Remote 智慧型手機APP，車主可隨時掌握愛車狀況並提前遠端控制車輛開啟空調等便捷功能。喜愛戶外活動的車主亦可選配便利式手環鑰匙，省去需隨身攜帶鑰匙的煩惱。


#Jaguar ＃LandRover ＃F-PACE

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【關於遊俠小傳的起源】
仙境回歸原廠那一年，我選擇了咒術當我的本尊，一路跌跌撞撞練到了175，我的傷害就像長不高的小男孩一樣，總是被班上的遊俠嘲笑，而且天生就是這樣高傲遊俠們只要配一個天羽套，就能在同樣經濟條件下輾壓咒術傷害，當時的我深受打擊，明明我也花了不少錢，為什麼總是輸人家一截？當時我就決定了，既然打不贏，那就加入吧！而且為了證明躺著都能贏，所以我不接受任何金援，打算靠遊俠隻身闖蕩仙境傳說！！

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【遊俠小傳歷史】

2021/03/07 第一次單人突破覺醒古副
2020/12/08 100集達成，並成為有課玩家
2020/11/06 成功製作了幻影獵人之弓！
2020/10/09 踏上幻影獵人之弓製作之旅
2020/09/25 第一次挑戰吃野王(虎王成功！)
2020/08/14 發揚了擲骰子衝裝法
2020/07/03 第一次打玩具副本
2020/04/03 第一次打三王
2020/02/21 買齊了影子職業套裝
2020/01/31 轉向銳利射擊遊俠
2020/01/10 第一次刷101塔-學會電擊陷阱之術
2019/12/20 第一次單刷古副
2019/10/18 第一次召喚狼出來
2019/10/11 第一次衝裝運氣超好 (2件+9天使羽翼戰袍)
2019/05/31 第一次穿上成套穆拉裝
2019/05/24 三轉考試過關
2019/03/24 與溜溜猴遇見的那天
2019/02/02 第一次進入周末副本單刷
2018/10/19 進階二轉
2018/05/04 第一次吃掉寶糖
2017/12/08 轉生
2017/09/10 第一次當隊長
2017/07/16 與小雞(狗狗雞)遇見的那天
2017/02/19 二轉獵人
2016/12/26 創角色

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【遊俠裝備進度】2021/05/04

一般裝備
頭上: +10超時空頭冠, 附魔:VIT+2/LUK寶石Lv3/銳氣Lv1, 愛子魏格納卡片
頭中: 單眼眼鏡, 愛子魏格納卡片
頭下: 愛心泡泡糖, VIT+2
衣服: +9幻象機甲A型, 附魔:ATK/ATK/Archer, 憤怒九尾狐卡片
武器: +9幻影獵人之弓, 附魔:ATK+27, 紙妖卡片兩張
披肩: +9幻象推進翼B型, 附魔:CRI/CRI/ASPD, 花瓣怪蟲卡片
鞋子: +7時光靈巧戰靴, 附魔:名弓Lv4/無感肌肉, 未插卡
飾品(右): 幻象助推器R, 附魔:攻擊後延遲Lv4/名弓Lv5/致命Lv4, 黃金甲蟲卡片
飾品(左): 施密特國王徽章(Luk), 附魔:STR+3/魔力Lv4/VIT寶石, 黃金甲蟲卡片

特殊裝備
頭上: (服飾)很餓的大魚, 附魔:SP吸收1
頭中: (服飾)查理斯頓天線, 附魔:名弓
頭下: (服飾)嘴刁灰狼, 附魔:神射手石II(頭下)
衣服: +0影子獵人鎧甲
手套: +0影子遊俠手套
盾牌: +0影子遊俠神盾
披肩:
鞋子: +0影子獵人戰靴
耳環: +0影子弓箭手耳環
墜子: +0影子弓箭手墜子

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【遊俠角色基礎素質】2021/03/07

角色等級: 174
STR: 1
AGI: 100
VIT: 34
INT: 49
DEX: 120
LUK: 110

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【仙境傳說相關的ＱＡ】
Ｑ：請問現在還有外掛嗎？
Ａ：我是很少看到了，你可以上線看看～

Ｑ：請問現在是免費嗎？
Ａ：現在全伺服器是免費商城制，就是玩遊戲不用錢，但有商城可以課金。

Ｑ：請問要怎麼申請帳號？
Ａ：到官網按照步驟申請，目前需要實明認證，就是需要附上身分證資訊

Ｑ：不是台港澳的玩家可以申請帳號嗎？
Ａ：我問過官方不是台港澳有其他方法可以申請嗎？他說請我看清楚(好像滿嗆的)只能台港澳
　　所以很抱歉...不行！

Ｑ：請問一般服推薦那個伺服器？
Ａ：我自己推薦波利。

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【關於遊俠小傳的起源】
仙境回歸原廠那一年，我選擇了咒術當我的本尊，一路跌跌撞撞練到了175，我的傷害就像長不高的小男孩一樣，總是被班上的遊俠嘲笑，而且天生就是這樣高傲遊俠們只要配一個天羽套，就能在同樣經濟條件下輾壓咒術傷害，當時的我深受打擊，明明我也花了不少錢，為什麼總是輸人家一截？當時我就決定了，既然打不贏，那就加入吧！而且為了證明躺著都能贏，所以我不接受任何金援，打算靠遊俠隻身闖蕩仙境傳說！！

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【遊俠小傳歷史】

2021/03/07 第一次單人突破覺醒古副
2020/12/08 100集達成，並成為有課玩家
2020/11/06 成功製作了幻影獵人之弓！
2020/10/09 踏上幻影獵人之弓製作之旅
2020/09/25 第一次挑戰吃野王(虎王成功！)
2020/08/14 發揚了擲骰子衝裝法
2020/07/03 第一次打玩具副本
2020/04/03 第一次打三王
2020/02/21 買齊了影子職業套裝
2020/01/31 轉向銳利射擊遊俠
2020/01/10 第一次刷101塔-學會電擊陷阱之術
2019/12/20 第一次單刷古副
2019/10/18 第一次召喚狼出來
2019/10/11 第一次衝裝運氣超好 (2件+9天使羽翼戰袍)
2019/05/31 第一次穿上成套穆拉裝
2019/05/24 三轉考試過關
2019/03/24 與溜溜猴遇見的那天
2019/02/02 第一次進入周末副本單刷
2018/10/19 進階二轉
2018/05/04 第一次吃掉寶糖
2017/12/08 轉生
2017/09/10 第一次當隊長
2017/07/16 與小雞(狗狗雞)遇見的那天
2017/02/19 二轉獵人
2016/12/26 創角色

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【遊俠裝備進度】2021/05/04

一般裝備
頭上: +10超時空頭冠, 附魔:VIT+2/LUK寶石Lv3/銳氣Lv1, 愛子魏格納卡片
頭中: 單眼眼鏡, 愛子魏格納卡片
頭下: 愛心泡泡糖, VIT+2
衣服: +9幻象機甲A型, 附魔:ATK/ATK/Archer, 憤怒九尾狐卡片
武器: +9幻影獵人之弓, 附魔:ATK+27, 紙妖卡片兩張
披肩: +9幻象推進翼B型, 附魔:CRI/CRI/ASPD, 花瓣怪蟲卡片
鞋子: +7時光靈巧戰靴, 附魔:名弓Lv4/無感肌肉, 未插卡
飾品(右): 幻象助推器R, 附魔:攻擊後延遲Lv4/名弓Lv5/致命Lv4, 黃金甲蟲卡片
飾品(左): 施密特國王徽章(Luk), 附魔:STR+3/魔力Lv4/VIT寶石, 黃金甲蟲卡片

特殊裝備
頭上: (服飾)很餓的大魚, 附魔:SP吸收1
頭中: (服飾)查理斯頓天線, 附魔:名弓
頭下: (服飾)嘴刁灰狼, 附魔:神射手石II(頭下)
衣服: +0影子獵人鎧甲
手套: +0影子遊俠手套
盾牌: +0影子遊俠神盾
披肩:
鞋子: +0影子獵人戰靴
耳環: +0影子弓箭手耳環
墜子: +0影子弓箭手墜子

-
【遊俠角色基礎素質】2021/03/07

角色等級: 174
STR: 1
AGI: 100
VIT: 34
INT: 49
DEX: 120
LUK: 110

-
【嘮叨區】
哈囉大家好我是小白，歡迎來收看我的遊戲頻道，目前頻道內容主軸都是仙境傳說Online，偶爾會發一些別的遊戲．我不是全職的YT仔，只是做興趣，所以大家看的開心就好哦！

訂閱起來：https://www.youtube.com/channel/UC628rflOBhz55j2MDuXvyXQ?view_as=subscriber

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【頻道播放清單列表】
ChouBye小白 仙境傳說 - 遊俠小傳：https://www.youtube.com/watch?v=NSUCSAo4O-U&list=PLYymfqmKdctOC-mEtkRpt9NztIUDSWJFo
ChouBye小白 仙境傳說 - 咒術系列：https://www.youtube.com/watch?v=RZzIAOaGFPY&list=PLYymfqmKdctPTP9om3Dkysd8niIzVATSY
ChouBye小白 仙境小劇場：https://www.youtube.com/watch?v=Lya71sLquCY&list=PLYymfqmKdctMfdhaVfUpsVA7ZB0odDA3D
ChouBye小白 動森日常：https://www.youtube.com/playlist?list=PLYymfqmKdctMudQon6gD6BZ1yUXD28Wrj
ChouBye小白 The Forest(完結)：https://www.youtube.com/watch?v=lSxZ4EIgfes&list=PLYymfqmKdctO0rvOOdj21KRoSXT-LIAFX

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【仙境傳說 Ragnarok】
伺服器：台港澳伺服器 - 巴基力
網址：https://ro.gnjoy.com.tw/

-
【常用資訊查詢網站】
1. 巴哈姆特 - 仙境傳說版：https://forum.gamer.com.tw/A.php?bsn=4212
- 仍然很熱鬧的討論區，最新最新的消息及討論都可以在這邊找到

2. 仙境傳說(RO)幻想廳：https://rd.fharr.com/
- 幻想聽是我認為目前RO對於各項道具及魔物更新很即時而且精確的情報網站了！查詢卡片能力裝備資訊、怪物資訊等等，都非常推薦到這裡查詢

3. 天野幻境：https://roidv.com/
- 這是已經存在很久的老牌RO資訊網站了，但我只比較常搜尋簡易的基礎資訊，例如指令啊..屬性相剋之類的。

4. Ginyuki's RO | 銀雪的RO筆記 : https://ronews.ginyuki.com/
- 銀雪大的網站主要分享一些RO故事劇情的分析與更新資訊，我很多在RO上知道很有趣的故事或者歷史都是從銀雪大網站學到的！如果你對於RO想了解更多遊戲架構及遊戲歷史、任務故事背景等等...，非常推薦銀雪大的網站翻翻找找，會有很多意想不到的訊息呢！

5. 新仙境傳說R0(R版)任務筆記 : http://s010381.blogspot.com/
- 這個網站上的任務攻略整理的非常淺顯易懂！！

【仙境傳說相關的ＱＡ】
Ｑ：請問現在還有外掛嗎？
Ａ：我是很少看到了，你可以上線看看～

Ｑ：請問現在是免費嗎？
Ａ：現在全伺服器是免費商城制，就是玩遊戲不用錢，但有商城可以課金。

Ｑ：請問要怎麼申請帳號？
Ａ：到官網按照步驟申請，目前需要實明認證，就是需要附上身分證資訊

Ｑ：不是台港澳的玩家可以申請帳號嗎？
Ａ：我問過官方不是台港澳有其他方法可以申請嗎？他說請我看清楚(好像滿嗆的)只能台港澳
　　所以很抱歉...不行！

Ｑ：請問一般服推薦那個伺服器？
Ａ：我自己推薦波利。

EP16-EP17.1追加裝備 :
https://ro.gnjoy.com.tw/notice/notice_view.aspx?id=24792


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【關於遊俠小傳的起源】
仙境回歸原廠那一年，我選擇了咒術當我的本尊，一路跌跌撞撞練到了175，我的傷害就像長不高的小男孩一樣，總是被班上的遊俠嘲笑，而且天生就是這樣高傲遊俠們只要配一個天羽套，就能在同樣經濟條件下輾壓咒術傷害，當時的我深受打擊，明明我也花了不少錢，為什麼總是輸人家一截？當時我就決定了，既然打不贏，那就加入吧！而且為了證明躺著都能贏，所以我不接受任何金援，打算靠遊俠隻身闖蕩仙境傳說！！


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【遊俠小傳歷史】


2021/03/07 第一次單人突破覺醒古副
2020/12/08 100集達成，並成為有課玩家
2020/11/06 成功製作了幻影獵人之弓！
2020/10/09 踏上幻影獵人之弓製作之旅
2020/09/25 第一次挑戰吃野王(虎王成功！)
2020/08/14 發揚了擲骰子衝裝法
2020/07/03 第一次打玩具副本
2020/04/03 第一次打三王
2020/02/21 買齊了影子職業套裝
2020/01/31 轉向銳利射擊遊俠
2020/01/10 第一次刷101塔-學會電擊陷阱之術
2019/12/20 第一次單刷古副
2019/10/18 第一次召喚狼出來
2019/10/11 第一次衝裝運氣超好 (2件+9天使羽翼戰袍)
2019/05/31 第一次穿上成套穆拉裝
2019/05/24 三轉考試過關
2019/03/24 與溜溜猴遇見的那天
2019/02/02 第一次進入周末副本單刷
2018/10/19 進階二轉
2018/05/04 第一次吃掉寶糖
2017/12/08 轉生
2017/09/10 第一次當隊長
2017/07/16 與小雞(狗狗雞)遇見的那天
2017/02/19 二轉獵人
2016/12/26 創角色


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【遊俠裝備進度】2021/05/04


一般裝備
頭上: +10超時空頭冠, 附魔:VIT+2/LUK寶石Lv3/銳氣Lv1, 愛子魏格納卡片
頭中: 單眼眼鏡, 愛子魏格納卡片
頭下: 愛心泡泡糖, VIT+2
衣服: +9幻象機甲A型, 附魔:ATK/ATK/Archer, 憤怒九尾狐卡片
武器: +9幻影獵人之弓, 附魔:ATK+27, 紙妖卡片兩張
披肩: +9幻象推進翼B型, 附魔:CRI/CRI/ASPD, 花瓣怪蟲卡片
鞋子: +7時光靈巧戰靴, 附魔:名弓Lv4/無感肌肉, 未插卡
飾品(右): 幻象助推器R, 附魔:攻擊後延遲Lv4/名弓Lv5/致命Lv4, 黃金甲蟲卡片
飾品(左): 施密特國王徽章(Luk), 附魔:STR+3/魔力Lv4/VIT寶石, 黃金甲蟲卡片


特殊裝備
頭上: (服飾)很餓的大魚, 附魔:SP吸收1
頭中: (服飾)查理斯頓天線, 附魔:名弓
頭下: (服飾)嘴刁灰狼, 附魔:神射手石II(頭下)
衣服: +0影子獵人鎧甲
手套: +0影子遊俠手套
盾牌: +0影子遊俠神盾
披肩:
鞋子: +0影子獵人戰靴
耳環: +0影子弓箭手耳環
墜子: +0影子弓箭手墜子


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【遊俠角色基礎素質】2021/03/07


角色等級: 174
STR: 1
AGI: 100
VIT: 34
INT: 49
DEX: 120
LUK: 110


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【嘮叨區】
哈囉大家好我是小白，歡迎來收看我的遊戲頻道，目前頻道內容主軸都是仙境傳說Online，偶爾會發一些別的遊戲．我不是全職的YT仔，只是做興趣，所以大家看的開心就好哦！


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【頻道播放清單列表】
ChouBye小白 仙境傳說 - 遊俠小傳：https://www.youtube.com/watch?v=NSUCSAo4O-U&list=PLYymfqmKdctOC-mEtkRpt9NztIUDSWJFo
ChouBye小白 仙境傳說 - 咒術系列：https://www.youtube.com/watch?v=RZzIAOaGFPY&list=PLYymfqmKdctPTP9om3Dkysd8niIzVATSY
ChouBye小白 仙境小劇場：https://www.youtube.com/watch?v=Lya71sLquCY&list=PLYymfqmKdctMfdhaVfUpsVA7ZB0odDA3D
ChouBye小白 動森日常：https://www.youtube.com/playlist?list=PLYymfqmKdctMudQon6gD6BZ1yUXD28Wrj
ChouBye小白 The Forest(完結)：https://www.youtube.com/watch?v=lSxZ4EIgfes&list=PLYymfqmKdctO0rvOOdj21KRoSXT-LIAFX


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【仙境傳說 Ragnarok】
伺服器：台港澳伺服器 - 巴基力
網址：https://ro.gnjoy.com.tw/


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【常用資訊查詢網站】
1. 巴哈姆特 - 仙境傳說版：https://forum.gamer.com.tw/A.php?bsn=4212
- 仍然很熱鬧的討論區，最新最新的消息及討論都可以在這邊找到


2. 仙境傳說(RO)幻想廳：https://rd.fharr.com/
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3. 天野幻境：https://roidv.com/
- 這是已經存在很久的老牌RO資訊網站了，但我只比較常搜尋簡易的基礎資訊，例如指令啊..屬性相剋之類的。


4. Ginyuki's RO | 銀雪的RO筆記 : https://ronews.ginyuki.com/
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Ａ：我是很少看到了，你可以上線看看～


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Ａ：現在全伺服器是免費商城制，就是玩遊戲不用錢，但有商城可以課金。


Ｑ：請問要怎麼申請帳號？
Ａ：到官網按照步驟申請，目前需要實明認證，就是需要附上身分證資訊


Ｑ：不是台港澳的玩家可以申請帳號嗎？
Ａ：我問過官方不是台港澳有其他方法可以申請嗎？他說請我看清楚(好像滿嗆的)只能台港澳
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