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室內曬衣就等於慢性自殺嗎?!

科學新聞解剖室_96
・2017/02/17 ・4181字 ・閱讀時間約 8 分鐘 ・SR值 524 ・七年級
相關標籤: 室內晾衣服 (1)

科學新聞解剖室-案件編號 21

案情

進入冬天的季節,如果再遇上濕答答的天氣,恐怕住在都市裡的人都會很煩惱衣服曬不乾的問題。偏偏就在這種時候解剖員聽見電視新聞裡面傳來一則驚悚的報導,播報員一字一句、語帶威脅地警告著:「冬天潮濕容易下雨,許多人會把衣服晾在室內,但小心這樣的行為,可形同慢性自殺!……」,慢性自殺ㄟ,這可是何等攸關性命的嚴肅大事!

查看了時序附近的新聞報導,果然在「東森新聞雲」刊登的新聞中發現題為〈室內曬衣形同「慢性自殺」 濕度一飆呼吸全是黴菌孢子〉的報導,內文第一段就指出:

台灣冬天潮濕多雨,許多住在小套房的租屋族,洗完衣服後都只能在室內「陰乾」,但醫師提醒,把衣服晾在室內,會將空氣中的溼度提高到 70% 以上,成為黴菌孢子孳生的理想環境,誘發氣喘的發生,嚴重還可能造成呼吸困難、器官發炎等病徵,長久下來形同慢性自殺。

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解剖員不禁感嘆租屋族們買不起房、艱辛的打拼、努力存錢,生活起居都在租屋的空間裡,最後卻換來「慢性自殺」的下場,這樣的生活會不會太過悲慘了!? 解剖員再仔細查找其他相關的報導,發現在稍早 2016 年 3 月 23 日春天的時候,「東森新聞雲」就刊登過這篇研究報告,當時的標題是〈連日雨不停…衣服只能晾室內!吸入「麴菌」會致命〉,內文提及:

根據《每日郵報》報導,英國研究發現,若將濕衣服晾在室內,將會使室內濕度提高 30%,這樣的環境有助於「麴菌」等黴菌微生物滋長,容易引起呼吸道症狀……

從這兩則相關的新聞報導中可以發現,在室內晾衣服顯然會提高室內的濕度,而且對於身體不太好,但是提高的比例是在什麼樣的情況下被計算出來的呢?只是在一個空間裡面,晾一件內褲、晾三件內褲、晾一件大衣、晾三件大衣,結果都一樣嗎?都會引起呼吸道疾病?真的像慢性自殺這麼嚴重嗎?為了解答這些疑惑,解剖員實際調查了原始的研究資料,發現這其實是一系列舊聞的混和體。

解剖

一、原始研究的條件是什麼?台灣適用嗎?

這系列新聞最早的祖師爺可以回顧到 2011 年,蘇格蘭著名的格拉斯哥藝術大學(The Glasgow school of Art)裡的麥金塔環境建築研究群(MEAR, Mackintosh Environmental Architecture Research Unit),所進行的一項大型建築研究。這個研究主要想瞭解在蘇格蘭的建築物裡面晾衣服,這些濕氣會如何與建築結構產生加成作用而對人體的健康產生風險。後來這一個研究報告的成果在隔年(2012)才透過新聞稿的方式發佈,包括 BBC鏡報獨立報等英國主流媒體都有相關的報導。

這個研究先針對蘇格蘭格拉斯哥地區 100 位家庭主婦(夫)進行初步的生活習慣調查,之後再針對其中 22 位居住者進行細部的訪談,主要針對他們整體的生活及晾衣服習慣進行瞭解。之後,研究群再委由另一科學機構針對調查到的重要晾衣服習慣進行實際的實驗,以瞭解這些習慣所可能產生的濕氣量。

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這個實驗是以大約 15~17 個洗衣的物件,折合約 4~5 公斤的量作為基準,之後再將實驗得到的濕氣水量(晾衣服造成)對照過去對於建築物濕氣量(建築物構造造成)的研究數據[1],由於這個實驗是以一個擁有兩個小孩的家庭作為設定,所以最後間接推算出的結論應該是:如果在「蘇格蘭格拉斯哥地區」,「一家四口的某一室內」晾衣服,而且「一次晾 15~17 件約 4~5 公斤」的衣服,那麼可能會把整體室內的濕氣提升約「30%」。

圖/pexel, CC0

如果我們要把這樣的結果推演到台灣的情境,我們則需要注意,這個研究是以大約四人的家庭為單位,跟新聞報導中所鬼扯的租屋族狀況是不一樣的。

此外,研究中也特別提及受訪者將濕衣服放在大型暖爐(radiator)上晾乾的習慣,這種暖爐是西方人在酷寒天氣下經常會在室內安裝的那種有一大排暖氣管的暖爐,把濕衣服放在這上面,會讓濕氣更快速地在密閉空間內升高。但是這樣的暖爐設備在台灣的建築物裡並不普遍(根本不適合亞熱帶的氣候),所以相較於蘇格蘭的氣候及情境,如果他們是一種劇烈的晾乾,在我們的情境裡面可能會是溫柔許多。因此整體的研究結果對於台灣的生活情境而言,有許多不能如此簡化類推的地方。

二、看到黑影就開槍的「恐懼訴求」?

接著,在東森新聞雲報導的第二段中,提到所引述的國外媒體報導以及一則國外室內曬衣造成肺部發炎的案例:

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根據《Healthyarabella》報導,一名 43 歲的英國父親 Craig Mather 被診斷出「慢性肺麴病」,該病為最具侵略性的黴菌感染之一,醫師警告他若再不停止室內曬衣,情況將變得更糟。聽了醫師的警告後,Craig Mather 開始將衣服拿到戶外曬,再輔以藥物治療,經過 12 個月後,他的肺部感染情況已大有改善。

這一段的描述會讓我們很容易將室內曬衣、黴菌感染、肺病連結在一起,容易得出「我們把衣服曬在室內,使得黴菌增生,然後就會引起肺病」這樣的推論。好像這三件事是掛勾在一起,輔以真實的案例也似乎讓可信度大增,但事情是這樣嗎?

依據解剖員的調查,發現這一段報導描述主要是來自於 2014 年位於英國曼徹斯特的「國家肺麴病中心」研究團隊所發佈的一個個案研究報導。研究個案裡面的這位 Craig Mather 先生其實在 1977 年就曾罹患肺結核病,加上平常就有把衣服曬在室內的習慣,之後才被診斷出「慢性肺麴病」。為了改善病情,除了藥物治療之外,醫生更建議他必須停止室內曬衣的習慣,以降低空氣中的濕度與黴菌增生的可能性。所以主要的研究脈絡是因為個案本身已有過往的病史,室內曬衣成為加重病情的因素之一,並非最初的肇始原因。

從這個案例中可以發現幾個問題,首先,這是一個個案研究的案例,就像我們在台灣新聞中也會經常看見許多醫院自行發佈看診案例,來提供民眾參考一樣,但它尚不足以構成一個決斷性的宣稱。所以我們解剖員發現,除了英國《每日郵報》的報導之外,這一個研究案例並沒有獲得其他多數主流媒體的青睞,也不見有英國之外媒體的相關討論。我們再看曼徹斯特大學的新聞稿標題是:〈為什麼在室內晾乾衣服可能造成健康威脅〉(Why drying washing indoors can pose a health threat),這樣的標題比起「室內曬衣形同『慢性自殺』濕度一飆呼吸全是黴菌孢子」。會不會感覺後者的加料實在有點加太大,到底想嚇死誰啊?

其次,國內媒體所援引的《HealthyArabella》到底是什麼樣的媒體?如果大家有機會點進去看看的話,就會發現這篇報導的作者同時也是這個網站的擁有者 Arabella 小姐,她自介自己的身份是一位熱情的廚師、媽媽及深情的太太(Passionate cook, mother and loving wife),不是解剖員要說廚師、太太或媽媽不好,而是叫你好好報導新聞,你去給我找個個體戶來幹嘛?而且最讓解剖員無法接受的是,遠在彼端的 Arabella 小姐隨便打個噴嚏竟然就讓台灣的租屋族人人自危,這算是另外一種四海一家的概念嗎?

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三、面對「季節文」,你應該要選擇多激動?

整體來說,這一系列的新聞,一段是出現在 2012 年的一個大型研究,另一段則是出現在 2014 年的一項個案研究發佈,那為什麼會在今年(2016)被台灣的媒體重新翻出來呢?

不論是國內或國外,媒體總是喜歡搭著議題來發佈一些應景的文章,其中有一種類型的文章是跟著節氣來發的,解剖室把這樣的新聞類型稱之為「季節文」。季節文有好處,一方面可以十分應景地引起一般民眾的關注,另一方面也很節省成本,因為可以每年的某些固定時候就可以拿出來說說嘴,順便墊墊檔,符合循環經濟的原則。

例如每到冬天的時候就會出現類似〈熱水澡「洗太久恐致癌」5 分鐘就好〉或是〈氯甲烷與鹵乙酸是致癌的兇手 每天洗澡不當恐致癌〉這樣的新聞,提醒大家在冬天也不要洗澡洗太久,以免自來水裡面的三鹵甲烷吸太多。即便這樣的新聞在 2011 年第一次被報導時,自來水公司就立即出來澄清,指出目前自來水中的含氯量約「0.2 到 1 個百萬分之一」,是很微小、很微小的量,請大家不要擔心。但是同樣的報導卻仍然每隔一段時間就會出現,到了 2016 年還是有報導這樣說〈洗熱水澡超過 15 分鐘恐致癌? 醫師這樣說…〉,如出一轍、未經查證的內容反覆出現。

這一次室內晾衣服的新聞主題,國外主要的報導是從 2012 年開始,並且集中在英國。拜這幾年社群媒體的蓬勃之賜,許多訊息在各種不同的內容農場之間流竄。從這系列的新聞來看,最接近國內媒體報導內容的,其實是英國《每日郵報》2014 年的這一篇 Drying your washing indoors ‘can pose serious health risk 報導,也不知道經過什麼樣的亂鬥歷程,這篇內容就開始在各種內容農場或是個人網絡裡面滾盪,除了前述的 HealthyArabella 之外,隨手一抓包括 GoNutriProChere1Health Tips PortalHealthy Life Tricks 等網站,都出現了大同小異的類似報導內容。也許就在這個過程中,國內媒體的新聞編輯在苦思應景的季節文之際,剛好就跟 Arabella 小姐在這樣的異次元空間中相會,同時也是讓我們的租屋族苦不堪言的開始。

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所以如果再過一陣子中秋節來臨之際,大家看見類似〈中秋烤肉趴 全焦烤肉 致癌物增 100 倍〉〈中秋烤肉簡單 3 招 不怕致癌物〉這類的報導,第一時間上也請務必保持冷靜,不要太快地激情以對。

解剖總結

總結這一次的系列報導,我們只能說在室內晾乾衣服當然是可以避免就儘量避免,畢竟台灣也是一個濕氣重的地方,而且室內原本就不是一個設計來晾衣服的地方。但是如果你是一個租屋族,晾個一兩件內衣褲的,倒是不用太擔心。至於報導中「慢性自殺」、「呼吸全是黴菌孢子」、「吸入麴菌會致命」……云云,你就當作現在媒體環境不佳,所以新聞編輯也需兼練書寫推理小說好了。最後,季節輪替實屬正常,為求安身立命,還請讀者遇到季節性議題能多交叉比對歷史資料,人云亦云所造成的焦慮感,恐怕比肺麴病還要嚴重。據此,本解剖室給予這系列新聞以下評價(15顆骷髏頭):

綜合剖析評比-科學偽新聞指數(滿分五顆)

「關係錯置」指數:☠☠☠☠

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「不懂保留」指數:☠☠☠

「忽略過程」指數:☠☠☠

「戲劇效果」指數:☠☠☠☠☠

參考資料

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  1. TenWolde , A and Pilon, c l (2007) ‘The effect of indoor humidity on water release in homes’, Thermal Performance of the Exterior Envelopes of Whole Buildings x, Atlanta, USA.

(策劃/寫作:黃俊儒、賴雁蓉、簡克志)

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科學新聞解剖室_96
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「科學新聞解剖室」是由中正大學科學傳播教育研究室所成立的科學新聞監督平台,這個平台結合許多不同領域的科學解剖專家及義工,以台灣科學新聞最容易犯下的10種錯誤類型作為基礎,要讓「科學偽新聞」無所遁形。已出版《新時代判讀力:教你一眼看穿科學新聞的真偽》《新生活判讀力:別讓科學偽新聞誤導你的人生》(有關10種錯誤的內涵,請參見《別輕易相信!你必須知道的科學偽新聞》一書)。

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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

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  • 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
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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。