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音響室進階班:乾濕適中完美放送—《音響入門誌》

PanSci_96
・2016/10/01 ・6413字 ・閱讀時間約 13 分鐘 ・SR值 514 ・六年級

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文/阿賣|本名張涵盈。身份多重,大致上來說是個創作歌手、音樂製作人與業餘的室內設計師。

場地提供/In Our Time、ST Music

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在閱讀過許多音響空間的文章,跟許多高手討教以後,你終於下定決心要為自己打造一間完美的音響室了,從這一刻起,你進入另一個世界,有更多探索不完的新知。

明明已經對於吸音板、擴散板、低頻陷阱這些名詞不再陌生,但真要動手去搬動擺設、請師傅來施工,手上的設計圖畫了又畫,從第一版改到不知道第幾版了,卻總會有一些東西不知道該擺哪裡才好?哪一面牆上好像缺一塊什麼?就好像靈魂不知道哪裡缺了一塊一樣。

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徹底了解聲音 先從物理說起

一切還是要從聲音的物理說起。

聲音在空氣中傳遞,碰到物體後,會發生的行為可以粗略分成吸收和反射。也可以說,不論擺放任何物體在空間裡,從家具到處理聲音的裝置,都是在利用這兩個機制善加組合運用,達到最好的音場效果。

當聲波碰到軟物質時,不會反射回來,能量會消失在軟物質裡面,這樣的現象叫做吸收。例如有大面窗簾、厚地毯,又擺放了很大的布沙發的客廳,聲音就會被大量吸收,這時候整個客廳的音場就會比較「乾」。乾的音場會很清晰,但是比較缺乏力道、聽覺上不夠飽滿。

反之,如果空間裡都是硬的物質,例如水泥或磁磚的牆面、玻璃窗、木製桌椅、光滑的瓷磚地板,這樣的空間就不容易吸收聲音,聲波碰到牆或是地板的時候很容易被反射,這樣的空間就會比較「濕」,有大量的回聲和殘響。

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最理想的音響空間,必須是清晰的乾,但同時又有適量的殘響濕,簡單的說就是軟硬適中,不能完全吸收、也不能完全反射。

為要調整出最恰當的吸音比例,除了室內家具之外,購買專業吸音板擺在正確的位置,確有其必要性。

擴散是啥玩意 好聲自有大道理

知道了吸收跟反射的概念,接下來要介紹「擴散」了,這是一個奇妙的聲學名詞,在音響玩家中,只要提到「擴散」兩個字,就幾乎代表著「好聲」,它到底是怎麼一回事呢?

簡單來說,「擴散」就是反射的一種,但它對於聆聽音響來說,是更優秀的反射方式。當聲音碰到一面硬牆,它會被均勻地反射回來,但若這一面牆是凹凸不平的,那聲音在牆的各處被反射回來的快慢就會有所不同,這樣會對原本的聲波有「打散」的效果,回音就不會顯得平板,而且避免駐波和共振的發生。這件事就稱為「擴散」,在音響室或錄音室常常會看到凹凸不平的塊狀牆面,就是這個道理。

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如果沒有預算在家裡打造這樣具有擴散效果的牆面,也可以買現成的「擴散板」,它就是一塊表面深淺凹凸不平的結構,擺設在音響室裡需要擴散的地方,就會讓聲音獲得擴散的效果。

對於喜歡自己動手 DIY 的玩家、或是木工的愛好者,擴散板更是一個浪漫的玩意兒,因為它是可以自己 DIY 完成的,表面高低不同的每一根木柱,都是經過設計的,且很多款經典擴散板的設計圖,在網路上都很容易找到。找一些好木料,找一個晴朗的星期天下午,自己動手製作一塊美麗的擴散板,是人生一大樂事啊。

吸音裝置名目多 相通卻又不相同

吸音棉吸音板低頻陷阱,這三樣東西根本上都是屬於「吸音」的裝置,他們雖然是三個不同的名詞,但實際上是沒有明確界限的,這三樣東西之間有模糊不清的曖昧地帶,有時候甚至可以同時兼具其中兩種或三種身份。

例如,把具有吸收低頻能力的吸音板放在低頻聚集過多的地方,讓它發揮吸收低頻的效果,就可以把這塊吸音板稱為「低頻陷阱」。這就像是沙發拿來躺著睡,就可以說沙發是床一樣的道理。同樣的東西在不同的用途下,可以在概念上是不同的事物。

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為什麼要先解釋這個呢?因為每次跟人談及吸音棉、吸音板與低頻陷阱的時候,大多數朋友最後都聽得一頭霧水,最後總是很疑惑地問我:「所以,這三樣東西到底要怎麼區分?」事實上就是不能區分的,當想把這三樣東西就外觀上、或就材料結構上來分類的時候,就已經走錯路了。這三樣東西,比較像是用「功能性」來分類的,他們可能都是很類似的材料,但是因為擺放的位置不同,密度、厚度和長寬高的不同,就可以被稱為不同的名詞。

吸音棉、吸音板和低頻陷阱,它們可能都是海綿,或者外面包布的玻璃纖維棉或岩棉(註一)。通常整體的材料和尺寸越厚重,吸收的頻率就能達到越低,吸收頻率能到越低的,就越能稱為「低頻陷阱」。

甚至被稱為「低頻陷阱」的市售產品,也常常有吸收中高頻的效果,擺在低頻不多的位置上,它就只是一塊吸音板而已。說來說去,就物理上來說,這三樣東西做的事情都是一樣的,就是吸音。

吸音專業不專業 想法最有大差別

口語上常說的「吸音棉」,一般指的是樂團的練團室裡貼滿牆壁的那種黑色吸音海綿,它的功能比較像是利用吸音的方式,來減低樂團練習的音量,重點是不要吵到人,免得遭來鄰居抗議。這種吸音棉通常很便宜,跟音響玩家在音響專門店購買的吸音板,有很大的價格差異。

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看到這裡,讀者可能會問:「如果我去音響店裡買吸音板,擺在樂團的練團室,它是否有減低音量避免吵到鄰居的效果呢?」答案是有的,但這樣做成本太高了,昂貴的吸音板要貼滿整間房間,是一件非常奢侈的事情。簡單的說,吸音板通常指的是「專業的聲學裝置」,為了調整空間的音場,而必須「有技巧的」去擺在正確位置的高級玩意兒。而吸音棉呢,通常指的是「廉價的降噪海綿」。

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更深入來說,它們可能都同樣是海綿所製成,但它們價格的差異在於,吸音板的尺寸和厚度、海綿的密度,是經過聲學專家設計過的,專門針對大部份室內音響空間和頻率的先天不良,來作改善的用途,它通常會告訴消費者它能吸收的頻率範圍,低頻到多低,高頻到多高,專業的吸音板,通常會附上這個產品對於不同頻率的吸收能力的圖表資料。而且同一家公司,可能會出產多款不同尺寸、不同厚度與密度、甚至不同造型的吸音板,針對各種不同的空間聲學問題對症下藥。

而吸音棉呢?是沒得選的,市售的吸音棉大多是差不多的東西,只要有吸音的效果不要吵到鄰居就可以了,不需要太講究的。事實上,如果你的練團室的牆壁不是實心的磚牆,那即使把吸音棉貼滿整間房間,練團還是很容易吵到鄰居的。別忘了上一期有提過,吸音棉不是隔音棉,它沒有隔音效果,世界上沒有隔音棉這種東西。

此外,在這裡也要提醒讀者,如果希望打造一間真正好聲的音響室,千萬不要把吸音棉貼滿整間房間,這種完全不經思考的處理方式是不可能有什麼好音場的。

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但若是哪天碰到一個專家,跟你說房間裡的哪個角落需要放置「吸音棉」,請不要跟他辯駁,說在這本雜誌上看到筆者說吸音棉是不專業的東西。他都已經告訴你在哪個角落要怎麼處理了,這是行家的想法,他口中講的吸音棉,其實就是指專業的吸音板,當然不是樂團練團室的那種黑色吸音棉囉。

同樣一塊海綿或玻璃纖維棉,它來到這世界上,可能因為命運的不同,而有不同的歸屬,最後到底成為了吸音棉、吸音板還是低頻陷阱,端看使用者怎麼用及會不會用了。

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狹縫中思考 低頻最難明瞭

不管是音響玩家或是製作音樂的錄音師、混音師,都不會小看低頻這回事,低頻的頻率分佈和量感,始終是一個複雜且極難對付的課題。一個音響空間裡低頻的處理,往往是能不能獲得好音場的決定性關鍵。

相信很多讀者都或多或少聽過這個說法:「中高頻有方向性,低頻沒有方向性。」其實這一切都跟「繞射」這個物理現象有關。

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當水波經過一道「寬門」的時候,它會直直地往前行進;但是當它經過的是一道「窄門」的時候,宅門會變成一個新的「源頭」,讓整個水波呈圓形往四面八方擴散開來(如下圖)。這種波動經過狹縫而擴散開來的物理現象,稱為「繞射」。當狹縫窄到會讓波動繞射的時候,原本直線前進的波就不會再是直線前進了,它會往四面八方散開。

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這個「寬」跟「窄」的差別,大致上以水波的「波長」為基準。如果門窄到跟水波的波長差不多,那這道門就可以說它是窄的,在物理上稱為「狹縫」。如果門很寬,遠遠比水波的波長還要寬,那這道門就是寬的,就不是物理上所謂的「狹縫」。

瞭解了這個概念,試著來換算一下低頻的波長,會發現頻率 100Hz 的聲波,波長算出來竟然是 3.4 公尺!(註二)是的,3.4 公尺,比大多數人家裡的一層樓還要高,這麼長的長度,聲音才來回振動了一次。如果是 50 Hz 的聲波,波長就是剛剛的兩倍,長達 6.8 公尺了。

到這裡,您是不是已經發現了什麼呢?

是的,對於一般的建築,任何人家裡的空間格局,或任何居家室內空間,對於 100Hz 以下的低頻來說,都是狹縫!居家空間裡的任兩道牆,對於低頻聲波來說,都是相當窄的窄門,就算是很大的客廳,天花板和地板之間,對低頻來說依然都是狹縫。因此當喇叭發出低頻的時候,在室內空間幾乎都會往四面八方散開。即使在室外的大型演唱會,喇叭距離地面也很難高達數十公尺,因此低頻永遠都會有繞射的現象。

這種沒有方向性四處亂竄的低頻,根本上無可避免,會造成聆聽時音場的混亂,讓整個聽覺上變得「轟」。特別是在兩面牆之間的直角處,很容易形成低頻堆積。而兩面平行的牆面、或是天花板和地板,都正好會成為低頻的共振腔,讓某個頻率一直在中間嗡嗡作響。(註三)

到底吸音板、擴散板和低頻陷阱這些裝置該如何擺設,才能解決惱人的低頻問題以及平行牆面造成的駐波呢?抓準六大觀念,你也可以在家輕鬆擺設出定位清晰、乾濕適中的好音場,讓我們從喇叭開始說起吧。

喇叭聆聽貴賓席 擺位自有大道理

一般還不懂音響空間的人,大多數會將喇叭靠牆放,這不是一個好的方式。喇叭的背面應該和牆面保持一段距離,通常在 1 到 2 公尺之間,視不同的喇叭設計而有不同的擺放距離。以一般大小的房間來說,喇叭和後牆的距離,聆聽位置和喇叭之間,各為房間長度的 1/3,是一般認為最理想的比例。

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通常會讓喇叭發出的聲音水平地打向聆聽者的耳朵,因此喇叭的高度和聆聽者的耳朵大約在相同高度,以此類推,不管是吸音板或是擴散板,也應該以坐著聆聽時的人耳高度為最主要區域,如上圖。

但實際的情況並不這麼單純,視不同的器材、不同的需求和室內空間的分配,還是會有很多不同的擺設方式。

喇叭後牆是重點 低頻陷阱不能缺

喇叭背後的牆面,是一個關鍵的地方。

大致上的觀念是這樣的,因為喇叭會將聲音往前打,但低頻因為沒有方向性,所以越低的頻率在喇叭的背後會越累積越多,如果喇叭背後剛好是呈直角的牆角的話,狀況則會更嚴重,也因此喇叭的後牆是需要將低頻做吸音的,不吸音會讓整個音場顯得太轟而失去清晰度。

然而,我們也很需要讓喇叭後牆具有反射能力,將聲音往前反彈到聆聽者的耳朵,這樣喇叭聽起來才會結實有力,不至於軟趴趴。又要吸音、又要反射,這樣的要求,就讓喇叭後牆的處理陷入兩難的局面了。一般的做法是:將吸收低頻的裝置擺設在「關鍵位置」上,其它的地方留著做反射用途。最常見的就是在後牆和左右側牆的兩處直角,擺上大型的低頻陷阱,這兩個巨大的吸音裝置可以解決掉這間音響室裡最多惱人的低頻。

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也可以將低頻陷阱擺在後牆兩個直角處的人耳高度附近,但上面碰到天花板的兩個「三面直角」處,另外吊掛較小的低頻陷阱。而兩個喇叭中間的那一塊牆面,可以擺上一面擴散板來反射聲音,讓喇叭聽起來更結實有力。

找到第一反射點 關鍵時刻不妥協

室內音響空間的擺放,一般都建議第一反射點一定要做吸音。

第一反射點是什麼呢?第一反射點就是喇叭到牆面、牆面到聆聽者的耳朵之間,畫出聲音的反射路徑後, 聲波在牆上反射的那附近區域(如下圖)。在左右側牆面的第一反射點裝置吸音板,讓喇叭發出來的聲音不受到來自兩側牆的反射音干擾,音像定位就會清晰。

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同樣的道理,喇叭發出的聲音也會打到天花板,再從天花板反射回到我們的耳朵裡,這個天花板上的第一反射點,也是必須要吊掛吸音板的區域。

左右牆面要對稱 定位清晰最透徹

一對喇叭的擺放位置,最好距離房間的左右側牆是一樣的距離,而且兩邊的牆面最好是盡量對稱的形狀和接近的材質,如果左右牆面不對稱,來自兩側牆的反射音,很容易造成聆聽音樂的干擾,會讓聽到的聲音變得跟原本唱片裡要傳達的不一樣,最明顯的就是樂器的擺位很容易歪掉,原本應該在中間的樂器變得偏左或偏右。

如果因為房間的格局,喇叭的左右側真的有無法對稱的情況,例如有一邊就剛好是一道門,那音像定位就很容易混淆不清,這時候在兩側相同距離的第一反射點,擺上一模一樣的吸音板做吸音,會比較改善。

沙發後牆不放過 聽感加深好開闊

一般來說,讓喇叭打向聆聽位置,這位置通常都是沙發區,建議沙發不要完全靠著後面的牆放置,中間要留 1 到 2 公尺的空間出來,在聆聽位置(沙發)後面的牆上人耳高度附近,可以裝置擴散板,讓喇叭過來的聲音被後牆反射時,是經過擴散以後的聲音,這個做法可以加深音場的深度,讓整個聽感上產生房間變大的錯覺。

天地之間別忘記 平衡聽感有道理

天花板和地板,如果不處理,房間的六個面,就會有兩面是硬的材質,這樣會讓整個空間內反射的比例佔得太高。而且別忘了,天花板與地板之間是巨大的平行面,會造成某個低頻的駐波,沒有處理好就很容易有一處低頻過多,室內會變得很轟。

因此必須在天地之間擺上一些吸音或擴散裝置,一般來說最簡單的想法是鋪地毯,至少在地面會有吸音的效果。但要注意的是,地毯的吸音頻率通常都在中高頻,無法延伸到低頻,這樣依然不能解決平行面之間的駐波造成低頻過多的問題(註三)。最好的解決方式,還是要將大型的低頻陷阱吊掛在天花板上,一方面破壞原本平板的形狀,一方面吸收低頻,吊掛的位置要視室內的音場分佈而定,原則上以低頻聚集最多的地方為主。

另外,也有在天花板吊掛擴散板的做法,但要注意的是擴散板一般是木頭製成,重量都很重,吊掛在天花板如果不夠牢固,是相當危險的,有人會因此使用保麗龍製的擴散板代替,但保麗龍製品不管是外觀或聲音上,都不如木製擴散板,因此也有人設計出重量較輕的木製擴散板,通常是格子狀的,但依然有一定的重量,在施工時一定要請專業的工程人員,才能確保安全性。5-10

了解聲音的物理之後,一路解析實際的音響空間調整,你決定好要動手進行住宅大改造了嗎?

  • 註一:如果吸音板的材料是玻璃纖維棉或岩棉,通常外頭都會包布,免得細小的纖維溢出,這些長纖維吸入肺裡會造成呼吸道的傷害,鑽進皮膚裡會造成紅腫發癢。所以在音響室看到包布的吸音板,千萬要小心不要刺破了。
  • 註二:物理公式「聲速 = 頻率 x 波長」,空氣中的聲速 340m/s,頻率為 100Hz,代入可得波長為 340/100 = 3.4 公尺。
  • 註三:樓高造成的駐波屬於低頻。以一般樓高兩米半來說,在天花板和地板為半波長(天地視為兩個節點),波長就是 5 公尺了,代入物理公式「聲速 = 頻率 x 波長」,兩米半樓高的共振頻率為 340/5 = 68 赫茲,68、136、272……等等兩倍頻、四倍頻以上都會有共振而過多的現象。

作者簡介

阿賣,本名張涵盈。身份多重,大致上來說是個創作歌手、音樂製作人與業餘的室內設計師。

1981 年生於台灣屏東,25 歲那年因為對社會與教育體制的荒謬感到失望,從台大物理研究所休學,潛心投入音樂創作。從吉他手跨到編曲人、製作人,累積了大量的錄音室工作經驗,後來靠著物理直覺和實作的毅力,自學摸索室內設計與建築聲學,在台北市廈門街建造了自己的錄音室。

作者信箱:mybeat70i@gmail.com 有疑問的讀者可來信討論

雙人團體「小城星電台」的吉他手與詞曲創作人,發行過兩張 EP 與一張專輯,從墾丁到馬來西亞都曾演出。

2015 年底已發行第一張個人創作專輯 「小城星電台—阿賣」。


Vol4

本文摘自《音響入門誌》vol. 4:無線傳輸篇

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 作者/賴昭正|前清大化學系教授、系主任、所長;合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒,那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬.霍金(Stephen Hawking) 英國理論物理學家

大約在八十年前,當第一台數位計算機出現時,一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧;但七十年後,還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」(Artificial Intelligent,簡稱 AI)的能力最近十年突然起飛,在許多(所有?)領域的測試中擊敗了人類,正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元(graphic process unit,簡稱 GPU)是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia(英偉達)股票從每股不到 $5,上升到今天(5 月 24 日)每股超過 $1000(註一)的全世界第三大公司,其創辦人(之一)兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳(Jenson Huang)也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人!可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎?到底是時勢造英雄,還是英雄造時勢?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

在回答這問題之前,筆者得先聲明筆者不是學電腦的,因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事,不是我們外行人需要了解的;但作為一位現在的知識分子或公民,了解基本原理則是必備的條件:例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析,即可判斷永動機是騙人的;又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上,它們不用往室外排廢熱氣,就可以提供屋內冷氣,讀者買嗎?

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」(central process unit,簡稱 CPU)。CPU 是電腦的「腦」,其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務,如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作;但為了簡單化,我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作(arithmetic and logic unit,簡稱 ALU),如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下,CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

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在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時,CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後,CPU 開始顯示心有餘而力不足:例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素(pixel),每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年,英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定/裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」(註二)定位為「世界上第一款 GPU」,「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU,GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作,快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢?因每一時刻只能做一件事,所以其步驟為:

  • 計算 7×5;
  • 計算 6/3;
  • 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢?很多工作便可以同時(平行)進行:

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  • 同時計算 7×5 及 6/3;
  • 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間,但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢?單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間(16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間),而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間(1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間)!

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了,如何將它擺正成右圖呢? 一句話:「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點(座標 x, y)組成的,所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了:每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

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即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算!如果每一運算需要 10-6 秒,那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉,便需要 6 秒,這豈是電動玩具畫面變化所能接受的?

圖形處理的例子

人類的許多發明都是基於需要的關係,因此電腦硬件設計家便開始思考:這些點轉換都是獨立的,為什麼我們不讓它們同時進行(平行運算,parallel processing)呢?於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 106 運算,那上圖的轉換只需 10-6 秒鐘!

GPU 的興起

GPU 可分成兩種:

  • 整合式圖形「卡」(integrated graphics)是內建於 CPU 中的 GPU,所以不是插卡,它與 CPU 共享系統記憶體,沒有單獨的記憶體組來儲存圖形/視訊,主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上;早期英特爾(Intel)因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤,在這方面的研發佔領先的地位,約佔 68% 的市場。
  • 獨立顯示卡(discrete graphics)有不與 CPU 共享的自己專用內存;由於與處理器晶片分離,它會消耗更多電量並產生大量熱量;然而,也正是因為有自己的記憶體來源和電源,它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年,英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後,科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化,在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效,因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理,不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化,也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬(註三)等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分,正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲,遠遠落在英偉達(80%)及超微半導體公司(Advance Micro Devices Inc.,19%,註四)之後,大約只有 1% 的市場。

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典型的CPU與GPU架構

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」,而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心(core)單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心,因此其核心功能不如 CPU 核心強大,但它們能同時高速執行大量相同的指令,在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心;GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書,不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等,也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺,它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是:嘴巴在講,腦筋思考已經不知往前跑了多少公里,常常為了追趕而越講越快,將不少學生拋到腦後!這不表示筆者聰明,因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技,因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣(matrix)的讀者應該知道,如果用矩陣和向量(vector)表達,上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的(註五)。而矩陣和向量計算正是機器學習(machine learning)演算法的基礎!也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在!因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石:它們的架構就是充分利用並行處理,來快速執行多個操作,進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」(deep learning)。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂:「下一次工業革命已經開始了:企業界和各國正與英偉達合作,將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升,幫助企業降低成本和提高能源效率,同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子:下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後,讀者是不是認為筆者該退休了?

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GPU(圖形處理單元)和 AI(人工智慧)之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力,特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步,使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率,使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐,而且使其更具成本效益,因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展,GPU 的角色可能會變得更加不可或缺,推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標,這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作,使我們能夠執行複雜的任務,例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外,研究表明,與非人類動物相比,人類大腦具有更多平行通路,這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上,一邊聽音樂一邊做飯,或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技,因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵:透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

(註一)當讀者看到此篇文章時,其股票已一股換十股,現在每一股約在 $100 左右。

(註二)組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」(GeForce 256)插卡吧?

(註三)筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時,就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士(fellow)」Enrico Clementi 的團隊:因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層,我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦(非 IBM 品牌!)與一大型電腦連接來做平行運算,進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

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(註四)補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商:英偉達及 ATI(Array Technology Inc.)。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立,2006 年被超微半導體公司收購,品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐(Lisa Tzwu-Fang Su)博士為執行長後,股票從每股 $4 左右,上升到今天每股超過 $160,其市值已經是英特爾的兩倍,完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色,正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題:超微半導體公司現任總裁(兼 AI 策略負責人)為出生於台北的彭明博(Victor Peng);與黃仁勳及蘇姿豐一樣,也是小時候就隨父母親移居到美國。

(註五)

延伸閱讀

  • 熱力學與能源利用」,《科學月刊》,1982 年 3 月號;收集於《我愛科學》(華騰文化有限公司,2017 年 12 月出版),轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
  • 網路安全技術與比特幣」,《科學月刊》,2020 年 11 月號;轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。
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賴昭正_96
43 篇文章 ・ 56 位粉絲
成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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舞池太冷該怎麼炒熱氣氛?DJ 請下點聽不到的低頻 BASS!
Peggy Sha/沙珮琦
・2022/12/07 ・1640字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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「Despacito~Quiero respirar tu cuello despacito~」聽到這段旋律,你是不是也開始不由自主地跟著搖擺了呢?跟著音樂一起流動實在是再自然不過的事了,不過,假設你完全聽不到這些動感「音樂」,它還能發揮同樣的效果嗎?

科學家也想知道這個問題的答案,於是乎,他們把實驗室搬到舞池啦!

人會跟著聽不到的低頻音樂動次動嗎? 圖/GIPHY

超酷的實驗,就要在超酷的表演廳進行!

沒錯!最近發表在《當代生物學》(Current Biology)期刊上的研究就是這麼嗨!這份研究的第一作者是來自麥克馬斯特大學(McMaster University)的神經科學家 Daniel Cameron,他本身就是個音樂愛好者,除了會打鼓外,研究的主要方向也離不開音樂,總是在探索音樂和人類間的互動關係。

想要從事如此動感的實驗,一般的研究室可沒辦法進行,研究者們選擇的地點是麥克馬斯特大學裡面的「LIVELab」,這個地方算是個研究型表演劇院,裡面既能進行各式演出,也能同時進行各種測試和研究。

LIVELab 介紹影片。影/YouTube

劇場裡不僅有 3D 動作捕捉系統,還有可以模擬各種音樂環境的超強大 Meyer 音響系統,最重要的是,它還配備了本次研究的主角──能產生極低頻率的喇叭!普遍來說,我們耳朵能聽到的聲音頻率介在 20 Hz~20,000 Hz 之間,更高或更低都聽不見,那麼,問題來了:聽不見的聲音,還會對我們產生影響嗎?

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偷偷來點低頻音,大家真的會感受得到嗎?

為了尋找答案,研究者邀請加拿大的電子音樂雙人組合「 Orphx」到 LIVELab 辦了場表演,並招募了一群實驗參與者來參加。想聽這場演出,需要比平常多一點點的準備。

首先,觀眾需要戴上運動感應頭帶,用以偵測舞蹈動作;再來,觀眾在參加前和參加後都需要填寫調查表,好衡量他們對於演出的喜愛程度、相關生理感受,並確認他們沒有聽到那些偷偷塞進去的低頻聲音。

加拿大的電子音樂組合 Orphx 在 2008 年的現場表演照片。圖/Wikipedia

在整整 45 分鐘的演出中,研究人員會悄悄在幕後控制撥放低頻聲音的喇叭 ,這些喇叭會撥放 8~37 Hz 間的聲音,每兩分鐘開關一次,結果發現,當喇叭開著、放出低音的時候,觀眾的運動量竟然增加了近 12%!

為什麼我們聽不到低音卻還是想跳舞?聲音能被「感受」嗎?

不過,為什麼這些超低聲音會讓人們更愛跳舞呢?研究者們現在還不知道確切的生理運作機制,但他們有些推測。研究者認為,低頻聲音雖然無法被聽見,也不會讓大腦中處理聲音的部分變得活躍,但是,卻能被神經系統的其他部分接收到。

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Cameron 表示,我們腦中的前庭系統,也就是專門負責平衡感和空間感的感覺系統對於低頻刺激非常敏感。另一方面,觸覺也扮演了很重要的角色,我們身上的機械性受器(mechanoreceptor)同樣對於低頻的刺激很敏感,會隨著震動而移動,這也就是為什麼,當你站在很大聲的音響前方時,會感覺全身彷彿都在跟著震動。

圖/Pexels

或許,就是這些系統,讓我們能夠用不同的方式來「感受」到音樂、接收我們聽不見的低頻聲音。

如果想要完整了解背後的機制,勢必還要多辦幾場這樣的「科學音樂表演」,但在那之前,如果大家想要讓舞池嗨一些的話,低頻音催下去就對啦!

參考資料

  1. Want to fire up the dance floor? Play low-frequency bass
  2. Cameron, D. J., Dotov, D., Flaten, E., Bosnyak, D., Hove, M. J., & Trainor, L. J. (2022). Undetectable very-low frequency sound increases dancing at a live concert. Current Biology32(21), R1222-R1223.
  3. Low-Frequency Bass Encourages Dancing
  4. Inaudible, low-frequency bass makes people boogie more on the dancefloor
Peggy Sha/沙珮琦
69 篇文章 ・ 390 位粉絲
曾經是泛科的 S 編,來自可愛的教育系,是一位正努力成為科青的女子,永遠都想要知道更多新的事情,好奇心怎樣都不嫌多。

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嗶——超速了!什麼?聲音竟然有「速限」
linjunJR_96
・2020/11/11 ・1866字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 565 ・九年級

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光速是宇宙的終極速限,任何的物質運動和資訊傳遞都不准超速。不過最近有人做出了最新預測,除了一般物質外,聲音的傳遞速度竟然也有最大上限?

不管是光(電磁波)還是聲音,都是以波動的形式傳播。值得注意的是,波速只會跟系統本身性質(例如:介質不同)有關,一般的繩波或是水面波同樣也是如此,不論震動得多用力或多快,都不會讓波跑的更快或更慢。

我們可以把聲波的傳遞想像成下圖中的彈簧。既然彈簧波的速度可以用彈性係數和彈簧質量來表示,同樣的,聲速應該也可以用某些性質來描述。

可以把聲波的傳遞想像成圖中的彈簧。圖/Shyam Srinivasan

先從聲音的性質說起

聲音在不同材料中傳遞的差異,可以用體積模數(Bulk Modulus,簡寫 B )來表示。體積模數代表物體在面對外部壓力時,會做出多少體積上的改變。數學上可以寫成:

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等號左邊是施加的壓力,右邊是體積模數 B 乘上體積變化量占總體積的比率,負號只是習慣,這代表相同壓力下,B 值越大物體越不容易壓縮,和彈簧的 F=-kx 類似。我們知道越「硬」的彈簧反應越快,可以更快地傳遞波動;同樣地,比起在空氣中傳遞,聲速在較難壓縮的液體和固體中會比較快。因此不難看出,B 會與聲速扯上關係,而且 B 值越大聲速越快。

聲波在固體傳播的速度比在空氣中快。圖/giphy

一般來說,聲速可以寫成:

分子就是上面提到的體積模數 B,而分母的材料密度則表示介質越稀疏,聲速越快。國中學過的聲速與溫度成正比便是這個道理,當溫度變高時,空氣體積膨脹,密度變小,因此聲速傳遞更快。

為什麼聲速有上下限?

不過公式中的 B 和材料密度都是需要透過實驗獲得的材料參數,因此很難看出聲速會有什麼上下限。如果要再往前一步,就必須進入微觀的原子尺度。想像兩個同極相斥的磁鐵,彼此互相靠近時,斥力會逐漸變大;這是因為隨著兩個相斥磁鐵逐漸靠近,抵抗靠近的磁力位能會逐漸增加。

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當兩個同極磁鐵互相靠近,因抵抗靠近的磁力位能增加,斥力會逐漸變大。圖/giphy

同樣地,當原子間的鍵結能量增加,將兩顆原子拉伸或壓縮的難度會隨之上升,物體也就越不容易被壓縮。也就是說,體積模數 B 正比於單位體積內原子間的鍵結能量,巧合的是,材料密度也能寫成單位體積內的原子質量,於是我們可以將聲速寫成:

一般固態物質中,鍵結能量可由古早的波耳氫原子模型導出,大約是 α2c2me / 2(原子質量),α 是一大串常用的物理常數,c 是光速,me 是電子質量。於是我們在原子尺度的物理圖像中,得到了聲速的新公式:

公式中的英文字母都是常數,唯一重要的是原子質量,原子質量越小的聲速便越快。依照理論,聲速最快的會是原子量=1 的固態氫原子,聲速為 36100m/s 。

聽起來很厲害,實際上真的是如此嗎?

針對一系列不同原子量的固態元素,我們可以看看他們的聲速是否的確符合預期。不過因為 B 的實際值和鍵結種類,晶格結構等複雜因素有關,因此並不會完全落在理論線上,不過整體的趨勢十分吻合。

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固態元素中聲速對原子量的對數圖。斜直線為斜率 -0.5 的理論預測,虛線為擬合直線。紅點為原子量=1時的聲速上限。圖/Science advance

有趣的是,如果我們將新的聲速公式移項一下,會發現聲速上限對光速的比率,可以用簡單的物理常數來表示,這點是前人使料未及的。這結果或許不像光速這麼絕對,不過仍然是一次很漂亮的科學推理,也為固態物理的理論與實驗提供了嶄新的發展題材。

參考資料

  1. Trachenko, K., Monserrat, B., Pickard, C. J., & Brazhkin, V. V. (2020). Speed of sound from fundamental physical constants. arXiv preprint arXiv:2004.04818.
linjunJR_96
33 篇文章 ・ 892 位粉絲
清大理工男。不喜歡算數學。喜歡電影、龐克、和翻譯小說。不知道該把科普當興趣還是專長,但總之先做再說。