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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 Scalable 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
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【腦中小劇場 第64場 破解工具人的練愛困局:投報不等值】
「工具人不委屈」
這款神秘的APP只有六個字,光看名字就不太稱頭,但它的副標卻有點搞頭,精準控管戀愛成本。
軟體簡介如下:
「工具人不委屈」從戀愛經濟學的架構,協助用戶計算客製化的「戀愛成本」,以合理的支出營造雙贏局面,數字運籌,理性停損。在暈船之前,我們送你上岸。
最後兩句,讓你相信這世界有上帝。
接著你滑到「戀愛成本」的頁面,底下有幾組待填欄位,包括用戶年收、約會餐點類別、特殊節日禮物成本、對方薪資所得,以及你的負荷期望值等。
填寫完畢後,軟體會根據約會對象的財務結構,計算出一組符合用戶經濟水平的戀愛成本。每周更新,即時監控,一旦超過負荷期望值,軟體便會送出「跳船警示」,舊愛斷捨離,方能不委屈。
然而你卻就此打住,陷入沉思,不委屈就夠了嗎?那下一次呢?
從念書到出社會,自己就是工具人的命。什麼脫單聖典都是贏家寫的自傳,只有搶著買單才讓約會延命,然而噴錢不打緊,對方總是心不在焉才教人心寒。
能夠不委屈很好,但你更想知道自己出了什麼差錯?苗頭不對就跳船確實明智,但一直割腫瘤止血,終究無法改善體質,最起碼你得明白,自己的投入與回報為何總是不等值?
投報不等值的主因
● 內建程式出包:
「付出越多 → 收到回饋的機率越高」
多數工具人在出廠之際,大腦都會被植入這套內建程式,倘若談的是物理現象,這種線性連動或許能成立。可惜戀愛是化學現象,不是用力催油門,整台車就會飛起來,畢竟從油門到儀表指針,一條路走到底,
但感情不是。
想收到回饋,甚至對方的青睞,完全取決於對方的感受。然而「自身的付出」和「對方的感受」不一定存在線性連動,而是雙方的主觀感受各自運作。這是兩條獨立通道,接得上是運氣,接不上是天命,因此你只能控制如何輸出,但無法控制對方如何讀取。
也就是說,你的付出,不一定能符合對方「需求」。
為什麼會出這種包?
因為這套程式的設定原理,是藉由橫掃每份帳單,包攬所有差活兒,每日照三餐問候,以一條龍式的服務精神,來建立「體貼且體面」的形象。表面看似光彩,但它最大的漏洞,就是自我感覺至上,完全忽略了「對方的需求」,尤其是「心理」需求。一旦打不中對方的心,換來的只有不甘心。
付出越多,不甘心的機率可能比被愛的機率還高,這才是現實世界。
● 錯失停損時機:
同樣都被植入程式,但此類工具人比較像某種「中途覺醒」的狀態,也就是「發覺一直買單不是辦法,想要求AA制(均分),但就是開不了口」。
開不了口,正是讓裂口擴大的主因。
一般而言,見面三至五次後,基本印象就大抵成型,若想反口要求AA制,這是最後的黃金時機。有些人之所以抱著「想悔棋但怕壞名聲」的心情苦撐,就是不幸錯過了停損點,導致錢一直丟,血一直流,告白時開不了口頂多窩囊,想反悔卻開不了口才叫地獄。
不甘願的怨,是分手的必要條件。
● 歸因模式僵化:
當對方回饋不如預期時,有些人擔心破壞關係,索性把矛頭全都指向自己,進行「內在歸因」(Internal attribution),就是俗稱的「一定是我不夠好,對方才沒感覺」。因而加倍付出,希望能補回進度。
可惜,這假設只對了一半。
因為除了內在因素,還有「外在」因素。除了自己的問題,也可能是雙方人格特質、價值觀,以及生活習性出現歧異。事出有因,冷靜分析絕對勝過自行背鍋,但歸因模式的僵化,會讓人朝著狹隘的假設前進,錯失了岔口的指引。
把問題往自己身上攬,有時不是體貼,而是判斷力與自信心的退讓。
● 沉沒成本謬誤:
當一段關係前景堪憂,某一方卻還不斷付出時,通常是因為「沉沒成本」(Sunk cost)謬誤所致,也就是「之前付出了太多,至少要扳回成本」的心態作祟。
把感情當成投資沒問題,但它最大的風險是「難以脫身」。一旦以數字操盤戀情,就會讓人一直耗在賭桌上,為了將先前押上的籌碼一併討回,不得不拼命加注,這種賭徒心態,正是「沉沒成本」的餘毒。
事實上,你為對方噴出去的錢,都是一種「已確認的損失」,這些損失原本就是戀愛的一部分,一旦抱著回本的期待,互動只會淪為算計。
倘若真要投資,也得評估前景。有遠景,可視為成本,沒有遠景,就只是「沉本」,死命硬撐,情場終究淪為修羅戰場。
畢竟,用投資心態去操作一段感情,只會讓人糾結成本,而非經營關係。
如何調適心態,破解困局:
● 幫自己開箱:
在傷口擴大前,首要的止血步驟,就是先試著理解「付出越多 → 收到回饋的機率越高」這套程式帶來的風險。
當你決定仰賴這套程式走跳情場,唯有幫自己開箱,徹底透視自己的工具人體質,才能「預見」將來會遇到的各種衝擊,包括你可能會忽略對方的心理需求、錯過要求均分的時機、進行無效的內歸因,甚至在情路走到盡頭時還不肯收手等。
這是一種類似「症狀衛教」的做法,也就是把整個病程的走勢圖,直接攤在案主面前,讓他看清楚接下來會遇到的關卡,並為此做好心理準備。你勢必要接受某些事實,但也可以趁此修正路線,避開難堪的場面,只要做好衛教,就能有效降低衝擊。
順帶一提,我們早在上一段幫你開箱了。
● 替對方解鎖:
倘若「對方的回饋不如預期」時,除了自己不夠好,依照對方的立場,或許還有以下幾種可能:
■ 輕忽:這是最常出現的類型,也就是對方的回饋,不一定體現在「帳面」上。對方的時間成本、陪伴品質,或是對你的關心深度,都是另一種回饋形式,只是它們很容易被認為理所當然,因此被你輕忽了。
■ 性格:倘若對方「原本就這樣」,可能生性害羞,或者天性淡漠。但無論如何,你該思考的都不是如何改變對方,而是選擇適應對方,或直接下莊。
■ 習慣:當你決定整組撩下去,就不能期待對方會手軟。他可能會開始習慣的付出,胃口逐漸被養大,這是一種類似「耐受性」(Tolerance)的現象。除非你改變做法,否則對方的回應慢慢失去熱度,也是剛好而已。
■ 暗示:很簡單,對方正在暗示,希望你知難而退,所以擦乾你的淚,往前看吧。
● 套用預期價值論:
當你砸了一堆銀兩,關係卻還是苦無進展時,預期價值論(Expectancy-Value theory)或許會是你的苦海明燈,它的公式如下:
追求動機 = 對方的價值 x 建立關係的成功機率
意思就是,當我們展開攻勢前,除了對方的吸引價值,還必須考慮「成功機率」。不可否認,「顏值」往往是追求動機的最大吸力,也是粉紅泡泡製造機。這種泡泡往往具有自我催眠的神效,催眠到後來還會出現那種一看就是在做夢的畫面,因此大腦一旦被粉紅泡泡佔據,除了壓縮智力,還會壓縮我們對成功機率的判斷力。
事實上,兩個人「聊得來、個性合」,才能提高建立關係的成功機率,讓關係走得更穩健,因為這代表「人生興趣」與「價值觀」的相契。依據人際吸引理論,這兩項條件是鞏固關係的地樁,交往時間一久,反而能促進顏值的耐看度,但若單看顏值,並無法促進雙方「人生興趣」與「價值觀」的契合度
因此,掂掂自己的斤兩,仔細評估成功機率,你該觸摸的是真實世界,而不是一廂情願的平行世界。
● 不甘願,就喊停
只有一個條件,能決定你是否要喊卡,那就是「甘願程度」。只要心甘情願,情場沒有極限。然而當你結帳時會下意識翻白眼,大腦自動跳出算式,就代表你們該好好聊一聊了。
鼓起勇氣,好好說出你的困擾,就當作替這段關係進行「體檢」。這樣做不僅能幫自己開箱,也替對方解鎖,有機會澄清彼此的想法,至少不會心懷怨懟。若有共識是命不該絕,但即便退場,也好聚好散。
● 交心才是王道:
數字固然能讓你的戀愛成本不委屈,然而不斷排除對象,並無法讓你學會如何維繫關係。因此與其執著數字的運作,不如悉心觀察交往時的互動細節,「謀定而後動」,比什麼都重要。
所以,你必須從眼神、語氣、動作以及對談內容,仔細認識一個人,嚴謹地分析雙方的價值落差,再衡量自己的「口袋深度」與「甘願程度」,以不逞強的態度,來決定你想掏出的籌碼。
這時候你才發現,交心比交錢辛苦多了。
所謂對的人,是你願意為他調整價值觀,修正內建程式的人,一旦走到這一步,才稱得上是客製化。每一個人,都是獨一無二的個體,都需要被認真地對待,即便投報不等值也很正常,因為他不是你,你也不是跟鏡子交往。
反過來說,倘若對方無心戀棧,只吃定你的荷包,趕緊認賠殺出,然後找個兄弟到快炒店喝到掛,至少明天過後,你還能學到如何排除人選。
戀愛經濟學有時還算管用,可惜化學反應講的是默契,一旦默契(tacit agreement)被寫進數字,到頭來只會剩下契約(agreement),
而且還是讓人想違約的那種。
(全文刊於張老師月刊2020年11月號) 張老師文化讀家粉絲團
#預期價值論
#沉沒成本
#歸因模式
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持續學習跟摸索之後,越來越覺得發聲的根源想法動作影響好大啊...從以往的各種送氣,咬字,閉合,肌肉強化,但只要差一點點肌肉位置都會閉不到聲帶(越想閉反而越鬆開),差一點點咬字想法都會導致外力拉開聲門(越想發出聲越鎖喉或直接破),差一點點製造氣壓的方式都會導致身體僵硬憋氣...
慢慢比較能理解威宇老師那一套的理論原理,也才發現原來那一套跟聲樂這麼接近,而自然講話系統的如果沒矯正到發聲的根源,一般都會追求高音到想大聲紮實像胸聲就破功,因為會把胸聲跟外力不精準的發聲方式連結,導致假聲想加壓會加錯東西。
好啦,以上幹話很多,我旁邊罰跪慢慢練。
閉合優先的原因
更加精準地定位發聲位置閉合的肌肉,才有機會能將各種咬字、改變音高、改變音量、加大氣流的動作與維持閉合狀態分離。
使用不精準的肌肉群來”閉合發聲”,會導致最小程度的閉合也需要有一定程度的外力,否則會變成”氣聲、啞聲”,小音量時尤其明顯。
使用影響閉合的肌肉來”咬字發聲”,很容易只能做到“短暫的發聲,無法舒適拉長拉慢”,並與”無聲呼氣講話、舒服憋氣講話”的咬字方式差異很大,只要想發出聲音就會有“憋氣、集氣、噴氣而後憋氣、拉長音越來越緊縮”的情況。
使用外部肌肉來”加大氣流或音量”,會有想大聲時的胸口更憋氣,或是咬字不得不誇張,甚至實際輸出氣流反而減少的狀況。
能使用較好的閉合狀態與改變音高方式,能夠較容易的在小音量遊走高低音。使用較差的閉合方式,即使小音量仍會有卡住或變大聲的趨勢。
練習方式
極小音量幾乎不送氣的保持咬字肌肉去抓準 “有聲與氣聲”的閉合方式
找到能夠不準備不憋氣就能直接講”低音或假音”的聲帶起始狀態
找到拿掉閉合想法的氣音低音與假音
練習在能發聲的閉合狀態做到我們輕鬆吹氣的”氣流無意識經過胸部喉部”這件事
最後附上剛好在今天看到的 陳威宇老師的系統發文
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氣不夠長?要怎麼把句子拍子唱完?為什麼唱沒幾個字就沒氣了?關鍵在於你浪費太多氣了!!發聲時氣息使用的越少,發聲的效率就會越高,但並非主動要求聲帶閉合,因為我們在講話的每一刻聲帶其實都在閉合,但,你有感覺嗎?只有震動感對吧!聲帶連痛覺的神經都沒有,很多人將咽部空間縮小的感覺當成「聲帶閉合」的感覺,在學習過程中拼命想「捏住氣息」造成發出來的聲音尖細甚至緊繃的問題,而且音域仍無法突破,而且遇到歌詞就用不上了!
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