年輕人也不能大意！劇痛且要命的主動脈剝離

• 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。

• 作者／照護線上編輯部
• 本文轉載自 Care Online 照護線上《罹患糖尿病又肥胖？小心併發症找上門！糖胖症治療大解析，專科醫師圖解懶人包》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
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「糖胖症」就是「肥胖」加上「糖尿病」！

根據統計，約 8 成的糖尿病患者有體重過重或肥胖的問題^〔1〕，而肥胖者也較容易罹患糖尿病。台灣基層糖尿病協會理事長李洮俊醫師指出，合併糖尿病及肥胖，也就是「糖胖症」的患者，在血糖控制上更為不易^〔2〕，未來出現各種併發症，例如眼睛病變、神經病變、腎臟病變等器官病變^〔3〕，或合併心血管疾病、腦血管疾病等的風險也比較高^{〔1〕,〔4〕}。

那該如何判斷肥胖的標準呢？世界衛生組織建議以身體質量指數（BMI，Body Mass Index）來衡量肥胖程度，身體質量指數（BMI）= 體重（公斤）/ 身高 ²（公尺）。根據台灣國民健康署公布，BMI＜18.5 為「體重過輕」，18.5 ≦ BMI＜24 為「健康體位」，24 ≦ BMI＜27 為「體重過重」，27 ≦ BMI＜30 為「輕度肥胖」，30 ≦ BMI＜35 為「中度肥胖」，BMI ≧ 35 為「重度肥胖」。

以身高 160 公分的人為例，如果體重是 61.4 公斤，BMI 約 24，也就是健康體位的上限；若體重是 62 公斤便屬於過重、達 70 公斤就是輕度肥胖。

「如果糖尿病患者合併體重過重，未來發生心血管疾病（如冠心病）的風險會增加 27%；若為肥胖，風險更會增加 49%！^〔5〕」因此李洮俊醫師強調，糖尿病患者須注意體重控制，糖胖症患者更要積極減重降低心血管疾病風險。

克服糖胖症，請你這樣做

糖胖症的治療包括飲食管理、規律運動、藥物治療、充足睡眠。李洮俊醫師說，飲食管理是糖胖症控制的基礎，務必少油、少糖、少鹽，攝取食物的份量也要注意，逐步達到疾病和體重控制的目標。

而糖胖症的最新治療藥物，包含能同達到血糖控制及降低體重的腸泌素 GLP-1 以及排糖藥 SGLT-2。腸泌素 GLP-1 具有多重機轉，能夠刺激胰島素分泌與抑制升糖素分泌，也能延緩胃排空，並於中樞神經產生飽足感、抑制食慾。排糖藥 SGLT-2 抑制劑的作用機轉是抑制腎臟回收葡萄糖，讓葡萄糖經由尿液排出體外。李洮俊醫師說，兩者都被證實有助於降低心血管疾病或心血管事件（如中風、心肌梗塞）的發生率及死亡率^〔6〕；在藥物副作用上^〔6〕，使用腸泌素 GLP-1 可能會有腸胃道不適的狀況，而排糖藥 SGLT-2 抑制劑則可能有高酮酸血症、生殖泌尿道感染的風險。

此外，GLP-1 腸泌素是近年來常被討論的藥物，在網路上有很多人以瘦瘦筆或減肥針稱之，李洮俊醫師澄清說明，腸泌素不只在控制體重，更是能在穩定患者血糖的同時，也有助於降低心血管、腦血管疾病的風險。近年來 GLP-1 腸泌素已有口服的劑型，並獲得第一線適應症，是患者另一個選擇。

「糖胖症病友，在控糖的道路上會比較辛苦，但是現在已經有一些先進的藥物，能夠提供很大的幫助。近年研究也指出，糖胖症患者在減重達 15% 或以上，更有機會達到糖尿病緩解^〔7〕！」李洮俊醫師鼓勵患者積極配合治療、控糖減重。「請務必與糖尿病照護團隊密切合作，選用合適的藥物，搭配飲食管理、規律運動並保持充足睡眠，相信一定可以克服糖胖症，達到控糖的目標。大家一起努力，加油！」

筆記重點整理

1. 「糖胖症」是糖尿病患同時有肥胖問題。糖胖症對於血糖的控制不利，且未來出現各種併發症，例如眼睛病變、神經病變、腎臟病變等器官病變，或合併心血管疾病、腦血管疾病等的風險也會比較高。
2. 糖胖症的治療包括飲食管理、規律運動、藥物治療、充足睡眠。飲食上務必少油、少糖、少鹽，攝取食物的份量也要注意；而糖胖症的最新治療藥物，包含能同達到血糖控制及降低體重的腸泌素 GLP-1 以及排糖藥 SGLT-2。
3. 腸泌素 GLP-1 與排糖藥 SGLT-2 抑制劑都被證實能對心臟、腎臟發揮器官保護的效果，有助於降低心血管事件的發生率及死亡率。在副作用上腸泌素 GLP-1 包含腸胃道不適，排糖藥 SGLT-2 則為高酮酸血症、生殖泌尿道感染的風險。
4. 若糖胖症患者減重達 15% 或以上，有機會達到糖尿病緩解。

資料來源

1. 基層醫學第二十一卷第六期＿簡介糖胖症＿黃文蔚、吳至行 
2. 藥師週刊第 2298 期＿糖胖症的體重管理及藥物治療＿劉俊良藥師 
3. Front Endocrinol (Lausanne). 2021 Oct 26：12：719515. 
4. 糖尿病關懷基金會_糖尿病與腦血管病變 
5. Diabetologia. 2009 Jan;52(1)：65-73. 
6. 中華民國糖尿病學會＿2022 第 2 型糖尿病臨床照護指引
7. Endocrinol Diabetes Metab Case Rep. 2022 Sep 1:2022:22-0295.

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在德國一條限速100的路上，深色的川崎LE650C機車，以每小時約60公里的速度前進。右前方路口，一輛大紅的現代i10轎車突然探頭，左轉後旋即煞車，卻仍撞個正著。轎車車頭左邊損毀，前方擋風玻璃與駕駛座側窗間的A柱變形。時年46歲的機車騎士騰空飛起，高大的軀體翻滾過對方的引擎蓋，^[註1]由另一側落地。^[1]

升主動脈擴張

在醫院裡，男子抱怨胸部、脊椎和手臂等多處疼痛。他的陰囊血腫；右邊第1至8根肋骨後方斷裂；^[1]右側血氣胸（haemopneumothorax），胸膜腔中有血液和空氣；^{[1, 2]}右後腹膜挫傷；兩邊手肘、左手掌和左手腕骨折；而且血壓偏高，但在住院期間逐漸穩定。^[1]

男子回到家，依然頭疼、疲憊和失眠。意外的9個月後，他因為高血壓，而去做檢查。心臟超音波顯示升主動脈（ascending aorta）擴張，醫師懷疑是主動脈瘤（aortic aneurysm）。又過了3個月，男子還沒等到已經安排的手術，便不幸辭世。^[1][註2]

驗屍

男子死後驗屍的時間，距離車禍已有1年左右。^[1]從解剖可見其心臟外面的心包，累積了800毫升的血液；^{[1, 3]}心臟過重，左心室的室壁肥厚；而且主動脈撕裂，部份血管壁的層與層分開。法醫綜合以上，判定他死於剝離的主動脈破裂後，所導致的心包填塞（pericardial tamponade）。^[1]不過，無法確定升主動脈的擴張，算是受傷引起的假性動脈瘤（pseudoaneurysm），還是血管壁無力且腫大的真性動脈瘤（true aneurysm）；^{[1, 4]}只知道破裂流出的血液，後來使心臟壓力過大，而無法正常運作。^{[1, 3]}同時，放射科醫師重新檢視車禍後的電腦斷層影像，注意到當初病歷沒有描述的特徵：有一道鐮刀狀的東西，圍繞著升主動脈，意味著該處管壁血腫。^[1]

保險理賠

胸部創傷引起的慢性主動脈剝離和假性動脈瘤，並不常見。男子過世後，保險公司起先不願理賠。^[1]耶拿大學附設醫院（Jena University Hospital）的法醫與放射部門，以及擅長行車安全的德凱集團（DEKRA）專家，於是合作提出下列論點，來證明車禍和死亡的關係：^{[1, 5]}

1. 交通事故重建：他們利用警方的蒐證照片和行車速度等有限資料，在PC-Crash事故重建軟體中，模擬意外發生時，男子從機車座位、轎車引擎蓋，到地面的整個位移路徑（如圖）。由此推論手臂、肋骨和腹部等處受傷的原因，是兩車衝撞、與地面撞擊，還是戳到機車手把等。^[1]
2. 撞擊速度：當人體遭到高速撞擊，胸腔變形，主動脈壁的內膜與中膜可能剝離，血液便在它們之間累積。研究指出，雙方行車的相對速度高於每小時50公里時，會明顯增加汽機車衝撞後主動脈剝離和破裂的機會。^[1]（請注意本案的兩方車輛幾乎呈直角，而非前後追撞，所以計算相對車速時，不該拿數據互減。）另外，在每小時24到37公里的台車撞擊測試中，17具受試的屍體，有5具傷到主動脈。^[6]根據警方的筆錄，男子表示他騎乘的速度約每小時60公里；而專家團隊則認為此處應以每小時55公里來考量。^[1]
3. 創傷性主動脈剝離：曾有文獻記載8起創傷性主動脈剝離的個案，診斷時間點的範圍甚廣，從意外後7天至18年都有。一名20歲的駕駛，因車禍而左胸瘀青疼痛。X光片上看來沒有骨折，^[1]但血液在胸膜腔中累積，即血胸（haemothorax）。^{[1, 2]}約莫2年後，他才被診斷出假性動脈瘤。^[1]也就是說，車禍對主動脈的影響，不一定會馬上浮現。
4. 高血壓：高血壓既為主動脈剝離的危險因子，也可能是車禍使主動脈受傷後的症狀，所以無法單從這點，斷定前因後果。然而，電腦斷層影像上的那個鐮刀的形狀，似乎是急性主動脈創傷的結果。此外，男子的主動脈沒有中膜壞死（medial necrosis）等，高血壓造成剝離時的相關問題。^[1]

保險公司在瞭解跨領域專家的上述分析後，終於同意理賠。^[1]

備註

1. 根據驗屍報告，男子身高184公分，體重約90.4公斤。^[1]論文未提及從意外發生到死亡之間的一年，他是否有體重變化，所以此處僅概略描述。
2. 個案報告的作者不曉得男子為何沒有馬上開刀。^[1]

參考資料

1. Muggenthaler H, Bismann D, Eckardt N, et al. (2023) ‘Delayed occurrence of traumatic aortic dissection? Biomechanical considerations and literature’. International Journal of Legal Medicine, 137, 353–357.
2. Hansen-Flaschen J. (11 APR 2018) “Hemothorax“. Encyclopedia Britannica.
3. ‘Cardiac Tamponade’. (22 OCT 2021) Cleveland Clinic.
4. Lopez-Jimenez F. (19 OCT 2022) ‘Pseudoaneurysm: What causes it?’. Mayo Clinic.
5. ‘DEKRA History’. DEKRA. (Accessed on 29 APR 2023)
6. Muggenthaler H, Bismann D, Autsch A, et al. (2023) ‘Stabbed by motorcycle? Reconstruction of an unusual traffic accident’. International Journal of Legal Medicine, 137, 601–607.