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從零開始的電腦入門——《普林斯頓最熱門的電腦通識課》

商業周刊
・2022/03/11 ・2456字 ・閱讀時間約 5 分鐘

  • 作者/ 布萊恩‧柯尼罕( Brian W. Kernighan)
  • 譯者/ 李芳齡

電腦的大腦—處理器 (CPU)

若我們可以說電腦有大腦的話,那麼,處理器就是電腦的大腦。處理器執行算術,移動資料,控制其他元件的運作,處理器能夠執行的基本運算項目有限,但它執行得飛快,每秒數十億筆。它能夠根據前面的運算結果來決定接下來執行什麼運算,因此,它相當程度地不依賴其人類使用者。第三章將對這元件有更多的討論,因為它太重要了。

若你去一實體店或在線上購買一台電腦,你將會看到產品介紹中提及絕大多數的這些元件,且通常伴隨著神秘的首字母縮略字和同樣神秘的數字,例如一個處理器被描述為「2.2 GHz dual-core Intel Core i7」,我的一台電腦的處理器就是被如此描述的,但這究竟是什麼?這台處理器是英特爾製造的,「Core i7」是英特爾的一個處理器系列產品的名稱,這台處理器是雙核心(dual-core)處理器――把兩個處理器(兩個核心)封裝在一個積體電路上,在此例中,小寫的「core(核心)」變成「processor(處理器)」的同義詞。

一個核心就是一個處理器,但中央處理器可能有幾個核心,能夠一起運作或獨立運作,使運算執行得更快,就多數用途而言,不論有多少核心,只需把這種組合想成是「處理器」就夠了。

處理器 (CPU) 圖/Pixabay

至於「2.2 GHz」,那就是更有趣的部分了。處理器的速度是以它每秒能執行的運算或指令或指令集來衡量的(至少是大致以此來衡量),處理器使用一個內部時鐘――就像心跳或時鐘的滴答聲――來計步其基本運算。衡量處理器速度的一個指標是每秒的滴答次數,每秒的跳動或滴答次數被稱為一赫茲(hetz,簡寫 Hz),以德國工程師海因里奇.赫茲(Heinrich Hertz)為命名,他在 1888 年發現如何產生電磁波,這直接引領出無線電及其他無線系統的誕生。

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電台以百萬赫(megahertz,簡寫為 MHz,譯註:從以前到現在,台灣的電台都使用「兆赫」一詞,這是肇因於中文辭海中寫「百萬為兆」而衍生出來的誤譯詞,實際上,兆赫是 THz)來稱呼它們的廣播頻率,例如 102.3 MHz。現在的電腦通常以吉赫(gigahertz,十億赫茲,簡寫為 GHz)的速度運轉,我的電腦的處理器速度是相當普通的水準――2.2GHz 意指它每秒滴答 2,200,000,000 次。人的心跳大約是 1Hz,或是每天約 100,000 次,每年約 3,000 萬次,所以,我的電腦處理器的每個核心每秒跳動的次數是我的心臟在 70 年間跳動的次數。

這是我們首次遇上字首為 mega、giga 之類的數值,這在電腦運算領域是非常普遍的用字,「mega」是一百萬,或 106;「giga」是十億,或 109,發音為重音的「g」,如同「gig」中的發音。我們很快就會遇上更多的數值單位,本書最後附上的詞彙表中有完整的單位表。

電腦跑得快的秘密— 隨機存取記憶體 (RAM)

主記憶體儲存那些被處理器及電腦的其他部件活躍使用的資訊,它的內容可以被處理器更改。主記憶體不僅儲存處理器目前正在處理的資料,也儲存告訴處理器對那些資料做什麼處理的指令,以下這點很重要:藉由的記憶體中載入不同的指令,我們可以讓處理器執行不同的運算。這使得內儲程式電腦(stored-program computer)變成一種通用器材,同一台電腦可以跑文書處理 、 試算表 、 上網 、 收發電子郵件 、 在臉書上和朋友聯繫 、 執行我的稅務 、 播放音樂,全都只需在記憶體中置入適當的指令就行了。內儲程式的概念的重要性,再怎麼強調都不為過。

電腦正在執行工作時,主記憶體提供一個儲存資訊的地方,它儲存目前正在活動中的程式指令,例如 Word、Photoshop 或瀏覽器,它儲存它們的資料――被編輯的文件 、 螢幕上的相片 、 正在播放的音樂,也儲存在幕後運作而讓你同時跑多個應用程式的作業系統視窗,macOS、或其他作業系統的指令。第六章將探討應用程式及作業系統。

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主記憶體被稱為隨機存取記憶體或 RAM,因為處理器可以快速存取儲存在它裡頭任何地方的資訊,而且,不論儲存於它裡頭的任何地方,存取的速度都一樣快;稍微過於簡化地說,以隨機順序進入記憶體的任何位址存取資訊,都不會有超速罰款。雖然,VCR 錄影帶早就成為老古董了,你可能還記得它們,當你想看一部電影的結尾時,你必須從最開頭的地方快速進帶(其實應該說是慢慢地進帶!),這稱為循序存取(sequential access)。

大多數的 RAM 是依電性記憶體(volatile memory,或譯「易失性記憶體」),亦即若關閉電源,它的內容就消失了,你將突然間失去當下執行中的所有資訊,所以,你應該經常儲存你正在執行中的工作,尤其是在使用桌上型電腦時,絆到電源線而導致關閉電源,可能發生慘劇。

你的電腦有固定量的主記憶體,其容量的衡量單位是位元組,一個位元組的記憶體量大到足以容納一個字符如 W 或 @,或是一個小數字如 42,或一個較大數值的一部分。第二章將說明在記憶體及電腦的其他部件中如何表述資訊,因為這是電腦運算的基本課題之一。現下,你可以把記憶體想成一個由許多相同的小盒子組成的一個大集成體,小盒子的數量上達幾十億個,每個小盒子能容納一小量的資訊。

什麼是容量?我現在使用的筆記型電腦有 80 億個位元組,或 8 個吉位元組(gigabyte,簡寫為 GB)的主記憶體,這容量可能太小了,因為愈多的記憶體通常能轉化為更快的電腦運算,對於所有想同時使用主記憶體的程式來說,容量永遠嫌不足,而且,把一個不活動的程式的某些部分移出,騰出空間給別的程式,這需要花些時間。若你想要讓你的電腦運轉得更快,最佳策略可能是購買更多的 RAM――前提是,你的電腦的記憶體可以升級的話,有些電腦的記憶體是不能升級的。

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——本文摘自《普林斯頓最熱門的電腦通識課》,2022 年 2 月,商業周刊

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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
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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解密 Wi-Fi、WLAN、802.11:網路通信的差異與演進
數感實驗室_96
・2024/06/21 ・774字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

在現代社會,如果我們到咖啡廳或其他公共場所,打開筆電坐下來後,通常的第一句話都是「請問這裡有 Wi-Fi 嗎?」。

沒除了 4G、5G 行動通信以外,Wi-Fi 是我們日常生活中常用的上網方式。那麼,Wi-Fi 到底有什麼特點呢?

首先,來解釋一下幾個常見的名詞:Wi-Fi、WLAN、802.11。

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你或許都聽過這些詞,特別是 Wi-Fi,但它們之間有什麼差別呢?

LAN 是 Local Area Network,區域網路的意思。通常指的是像一間網咖這樣的範圍。而 WLAN 就是 Wireless LAN,無線區域網路,這是現在的主流用法。而 802.11,則是專門針對區域網路中無線部分的技術標準。而 Wi-Fi 呢,則可以看作是 802.11 這個技術標準的口語化說法。而 Wi-Fi 的 logo 一黑一白,與太極圖非常相似並非巧合,其 logo 衍生自太極圖,就是想取其相容於任何設備、平台,不管在哪裡都能順利連上網的意象。

有人說 Wi-Fi 在現代已經像空氣、陽光、水和電一樣,成為不可或缺的基本需求。

除了 Wi-Fi 我們還介紹 MIMO 這個關鍵技術,如果對更多技術細節感興趣,或是想聽聽像 Bluetooth 是以國王名字命名的科技小故事,都歡迎在留言告訴我們,期待與你們繼續分享更多有趣的科技知識!

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數感實驗室_96
76 篇文章 ・ 49 位粉絲
數感實驗室的宗旨是讓社會大眾「看見數學」。 數感實驗室於 2016 年 4 月成立 Facebook 粉絲頁,迄今超過 44,000 位粉絲追蹤。每天發布一則數學文章,內容包括介紹數學新知、生活中的數學應用、或是數學和文學、藝術等跨領域結合的議題。 詳見網站:http://numeracy.club/ 粉絲專頁:https://www.facebook.com/pg/numeracylab/

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電磁波全揭秘:了解頻帶、頻寬、頻率和通信技術的基礎知識
數感實驗室_96
・2024/06/13 ・672字 ・閱讀時間約 1 分鐘

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本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

先前我們介紹了多位為通信科技發展做出貢獻的科學家。現在,我們要深入探討無線通信的技術層面。

無線通信,顧名思義不像傳統的電話或電報那樣需要一條實體的線路來傳遞信號。但這些信號並非憑空傳遞,它們依賴的正是電磁波。

電磁波在現代社會無處不在,從微波爐、手機到基地台,這些設備都會發射電磁波。但其實即使沒有這些科技裝置,電磁波依然存在於我們周圍。什麼意思呢?答案就是:當我們白天走到戶外,看到的光,它其實也是電磁波的一種。

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希望大家掌握了這些電磁波、頻帶、頻寬等基礎知識後,未來在閱讀相關的電信新聞時更加了解他們提到的術語,以及各種縮寫。以後無論是科技發展的動態還是市場新技術,都能更有概念地理解。

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