泛知識節紀實：全世界最亮的「台灣光子源」是什麼？要幹嘛？

• 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？

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。

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：

• 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

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？

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。

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？

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?

（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）或。

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。

• 文／章文箴，中研院物理所研究員。

物理的發展中，從過去於自然界中的觀測，到今日利用強大能量的對撞機，尋找尺度更小的粒子一直是物理學家的目標。但粒子到底是如何被製造的呢？本文將解開粒子對撞機製造新粒子的機制。

人類為了發現比原子更小的新粒子，早期大多藉由觀察來自於宇宙射線與大氣層作用後的產物，例如渺子、正電子等；而質量較大的粒子，由於它們容易衰變，生命期短，因此不易觀測。

隨著加速器的發明和使用，後續大多利用加速器產生高能量的質子束或電子束。在碰撞的過程中，能量足夠的情況下，透過特定反應產生並觀察新粒子。

質量是基本粒子的特性，也是辨認它們最重要的實驗證據，利用加速器所產生撞擊事件產生新粒子，碰撞過程的質心系能量 (center of mass energy) 必須大於新粒子的質量，才能透過質能互換，產出生成全新粒子。

因此，在找尋質量更大新粒子的過程中，加速器的能量必須不斷地提升，也由從撞擊固定靶的實驗，轉換成對撞機實驗，達到足夠的質心系能量。

J/Ψ粒子的發現

以 1974 年所發現的 J/Ψ 粒子為例，其質量大約 3 GeV∕c²，由魅夸克 (Charm quark) 和反魅夸克所構成，因為魅夸克的質量遠高於當時已知的上夸克 (up quark)、下夸克 (down quark) 及奇夸克 (strange quark)，受限於加速器能量的提升，在搜尋上拖延了一段時間，甚至讓物理學家猜測是否夸克只有以上的三種。

後續由丁肇中先生所領導的團隊，利用當時美國紐約州布魯克黑文國家實驗室 (Brookhaven National Laboratory, BNL) 剛完成全世界最高能量的加速器──交變梯度同步加速器 (Alternating Gradient Synchrotron, AGS) ，將質子束加速到 30 GeV，與固定鈹靶撞擊，此撞擊質心系能量大約為 7.75 GeV，因此得以產生並觀測到質量大約 3.1 GeV∕c² 的 J/Ψ粒子。

而同一時間，美國加州 SLAC 國家加速器實驗室 (SLAC National Accelerator Laboratory)，透過正負電子湮滅反應，由能量直接生成新粒子，找尋 2.6~8 GeV∕c² 區間的新粒子，也同樣在 3.1 GeV∕c² 處發現 J/Ψ 粒子。兩團隊在 1974 年 11 月同步宣布發現，確認第四種夸克的發現，這項科學重要里程碑，在兩年後獲得諾貝爾物理學獎的肯定。

澄清聳動新聞報導中的兩個專有名詞

在最近國內一則新聞報導提及，有研究人員在重氫與重氫核融合的過程中，宣稱觀察到 W 中間子的生成，並可透過此過程取得穩定能量。

筆者認為在該報導中有兩點需要進一步被澄清：W中間子觀測與核融合技術。

W 中間子的觀測

核反應後原子核中不穩定的中子可透過弱交互作用力，轉換成質子成為穩定核結構，稱之為 β 衰變（下圖）。而 W 中間子正是弱交互作用力的交換粒子，但此處的 W 中間子在理論架構中只是一個虛粒子 (virtual particle)，代表動態量子場中能量和動量的傳遞，該處的質量是變動的而非定值，因此 β 衰變的發生，並不能視為實際發現弱交互作用力中 W 中間子的證據。

科學界對於 W 中間子的發現與確認，是源於歐洲核子研究組織 (Organisation Européenne pour la Recherche Nucléaire, CERN) 實驗室於 1983 年，在 400 GeV 質子和 400 GeV 反質子對撞後，所產生質心系能量可高達 800 GeV 反應中，觀察到質量大約 80 GeV/c² 的W玻色子，該研究成果在 1984 年贏得諾貝爾物理學獎，從此 W 粒子的質量測定成為高能物理實驗的量測準確的檢驗方法之一。

人類一直在追尋的技術：核融合

關於核融合反應，事實上是與日常生活息息相關。

在太陽內部，每一秒有 60 億公噸的氫核透過連續核融合反應轉換成氦核，其中的質量虧損轉換成能量形式放出，提供地球上的生物與人類生活上不可或缺的光和熱。

而太陽內部的核融合反應能夠發生，歸功太陽內部強大的重力場，讓原子核能克服核子間的庫倫斥力，彼此靠近到約 10^-15 公尺的距離，讓短距離的核力得以作用。

人類為了尋求穩定能量的來源，人造的核融合反應已研究超過 60 年，但是在技術層次上仍面臨重大困難。

過去曾嘗試利用加速器或電漿加熱方式，試圖克服核子間的庫倫斥力，以產生核融合反應，但是整個過程中所投入的能量，卻大於核融合反應後所釋放出的能量，無法達到能量的損益平衡，毫無商業運轉的價值。

目前位於法國的國際熱核融合實驗反應爐 (International Thermonuclear Experimental Reactor, ITER) 計畫正集合來自全球各地 35 國之力，期望能在 2035 年底前突破此挑戰，讓人造核融合反應成為人類穩定能量的來源。

科學技術的源自於長期累積

科學和相關技術的進展需要長時間、大量人力與物力投入，透過嚴謹討論辯證、量化的測定、可重複的結果逐步累積，絕非一蹴可幾，也因此得以帶來對人類深遠的影響。

筆者期待藉此文提供讀者一些科學基本的知識得以用來判斷相關新聞報導的真假，更期盼臺灣社會大眾，能夠有正確眼光和態度，支持科學長期的發展，多充實科學基本知識，避免只感興趣於聳動性的新聞報導。

〈本文選自《科學月刊》2019 年 10 月號〉

在這個資訊不被期待的時空裡，卻仍不忘科學事實至上的自由價值。

一九七八年，俄羅斯科學家阿納托利．布戈爾斯基（Anatoli Bugorski）在視察俄羅斯最強的粒子加速器（能把亞原子粒子加速到接近光速的機器）「U–70」時，遭主粒子束打中後腦勺，並從鼻子穿出。他不覺得疼痛，只表示看到「宛如上千個太陽的閃光。」醫生速速把他送去醫院檢查，以為他會死於輻射中毒。不過，除了臉部癱瘓、偶爾癲癇、輕微輻射病及頭上有個小洞之外，布戈爾斯基並無大礙，繼續完成博士學位。

那強百倍的大型強子對撞機可以嗎？

這是不是表示，你可以把手放進歐洲新的大型強子對撞機（Large Hadron Collider）？你會不會得到一個挺酷的傷疤，除此之外毫髮無傷？不。你和你的手都不會這麼幸運，畢竟俄羅斯 U–70 加速器的威力還不到大型強子對撞機的百分之一。

大型強子對撞機是世上最強大的粒子對撞機，可把在十七哩（二十七公里）圓型隧道內的質子，加速到 0.99999999 c（時速僅比光速少七哩），並在世上最大的撞擊大賽中讓它們相撞。這撞擊威力相當強大，曾引發小社群強烈反彈，擔心會產生足以吞噬地球的黑洞。

大型強子對撞機可把質子加速至0.99999999 c（時速僅比光速少七哩）。它們相撞的撞擊威力相當強大，曾引發小社群強烈反彈，擔心會產生足以吞噬地球的黑洞。圖/pixabay

這質子束是由一千億個質子構成，若加速到接近光速，會帶有巨大能量，相當於四百噸的列車以時速百哩前進。

質子束的能量很強，可在一毫秒內在銅中鑽一百呎（約三十公尺）深。正因如此，多數加速器都指向地底，以免故障時質子束射向城市，造成傷亡。

震破耳膜的巨響──電子束的第一波衝擊

這樣你該明白，為什麼不能把手伸進質子束了吧？但假設你沒看見警告標誌，仍然把手伸進去。那麼，第一個會出的問題是什麼？你的耳朵。

在大型強子對撞機中，碳纖維骨架引導質子束的前進。如果質子束偏離，會撞擊到碳纖維，這聲音聽起來就像你站在演唱會的喇叭之前那麼大聲。之後，當科學家做完實驗，這質子束的能量就會被扔進當作質子阱（proton trap）的石墨塊，聽起來像是兩百磅（九十一公斤）的黃色炸藥（TNT）爆炸，足以震破耳膜。

因此，你得戴耳塞。但說真的，耳膜震破是最不嚴重的問題。更大的問題在於質子束的力量。

手一動就切兩半──電子束的第二波衝擊

質子會毫無阻礙地通過你的手。質子束很小，寬度只和鉛筆的鉛芯差不多，且移動速度之快，你根本不會覺得痛。質子束很可能錯過你的骨頭，你的手或許能繼續正常運作，但只有手掌在非常非常靜止的時候是如此。

U–70 俄羅斯反應器不僅力量比大型強子對撞機小得多，而且只打出一發，因此布戈爾斯基頭上只有一個洞。大型強子對撞機比較像質子機關槍，在兩秒內發射將近三千發。如果你在第一發時把手抽離，質子束就會把你的手切成兩半。

千萬別這麼做。

輻射中毒而死──電子束的第三波衝擊

質子穿過你（但願是）靜止的手時，還會發生另一個更嚴重的問題。移動得這麼快的粒子必定有強烈的輻射。即使你離質子束好幾公尺，得到的輻射量還是會和照完整的胸腔 X 光一樣。

不過，如果質子束打到你，你究竟會得到多少輻射卻很難說。質子束本身帶有極大量的輻射，殺死你還綽綽有餘，不過大部分的輻射會錯過你。這是因為，雖然你認為你的手是靜止的，但從原子層次來看，其實是很大的空間。

如果你手上的一個原子放大成足球場的規模，那麼原子核就是在五十碼處的一粒彈珠。由於朝你發射的輻射子彈也相當小，多數都會錯過，因此饒了你一命，你不會馬上死。可惜的是，雖然大部分會錯過，但你可能被剛好夠多的輻射量擊中，於是緩慢而痛苦地死去。

即使 U–70 加速器不到大型強子碰撞機力量的百分之一，就差點讓布戈爾斯基死於輻射中毒。有鑑於此，我們敢打包票，大型強子碰撞機的質子束必定會奪去你的性命。質子束打到你手部時所產生的粒子，會以至少十西弗的輻射毒害你全身，而你的經歷會像一九九九年日本東海村核燃料製備場的意外中，兩名死亡的工作人員一樣。

巨量輻射讓你怎麼死？

大內久與篠原理人在製造小批量的核燃料時，因配方計算錯誤，導致混合物發生臨界事故。即使是接觸到致命的輻射量，受害者也不會立刻感到不適。症狀可能要經過幾個小時才會浮現。但是暴露在極端大量的輻射量時（例如你、大內久與篠原理人），症狀卻會馬上出現。

等到質子束穿過你的手，你眼前會馬上出現藍光，這是因為輻射通過你眼球液體的速度比光速還快（光速在水中的速度，比在真空慢三○％），並產生看起來是藍色的電磁波，稱為「契忍可夫輻射」（Cherenkov radiation）。大內久與篠原理人都說看見房間變成藍色，然而安全攝影機卻未顯示任何顏色改變。

質子束的能量會讓你變熱，因此你除了覺得房間顏色變藍之外，也會感覺變得很熱。你也會馬上想吐，因為輻射攻擊胃壁。你的皮膚則嚴重灼傷，此外還呼吸困難，可能失去意識。

你的白血球數量會降到趨近零，免疫系統無法發揮作用，內臟慢慢受損。醫生能治療你的症狀，卻無法挽回遭到輻射毒害的器官。你會在四到八週內死亡，確切時間取決於你所接收到的輻射量及內臟損壞惡化的速度。

不過，你手上的洞會很小，遲早會癒合，只留下小小的傷疤。

本文摘自《然後你就死了：被隕石擊中、被鯨魚吃掉、被磁鐵吸住等45種離奇死法的科學詳解》，2018 年 5 月，臉譜出版。