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致親愛的弗瑞曼人:一封來自地球的沙蟲愛好者之信——《沙丘》(三)

YTLai_96
・2022/10/28 ・5028字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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可佩的弗瑞曼人,您好:

謝謝您展信閱讀來自地球的沙蟲愛好者的第三封信。

在前兩封可能略顯冒昧的書信又沉澱數日之後,我也已經能夠比較冷靜的看待沙蟲、以及弗瑞曼族人與沙蟲間的依存關係。如果前兩封信讓您們感到任何些許的冒犯或不敬,請容我獻上最誠摯的歉意,也請您與族人們理解這絕非我的本意。

我只是想要以一個遙遠地球的沙蟲愛好者的身份,與弗瑞曼族人們分享我對沙蟲粗略甚至略嫌可笑的觀察和推想,並且期望您與族人們在忍俊不禁的閒暇之餘,有天願意回信提供一些回饋和指導而已。

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https://www.youtube.com/watch?v=_DVWR6-88OY
地球上像我一樣的沙蟲愛好者還有很多,請看沙蟲愛好者們從生態人文記錄片中剪輯出來的沙蟲畫面。

先前兩封信,我與您和弗瑞曼族人們分享了沙蟲巨大體型如何克服各種難題的奧妙可能,也提到沙蟲或許依賴自營共生微生物而得以在荒蕪沙漠中獲得營養與能量所需。但我想最神奇的,或許還是沙蟲的生活史吧。

根據厄拉克斯星球的重要文獻「沙丘」的記載、以及弗瑞曼族人們千百年來的觀察,沙蟲只是成體,祂的幼體叫做沙鱒,體型從幾公分到一公尺多不等,生活在沙漠的地底深處。與成體沙蟲大不相同的是,沙鱒生性愛水,身上有能夠儲存大量水分的細胞(或者有些文獻指出其體表覆滿纖毛),而且喜愛群聚。當沙鱒在地底深處群聚,身體的代謝廢物與水混合並發酵後就形成了早期香料。當早期香料聚集夠多、發酵產生的氣體壓力夠大,就會把這些早期香料大規模噴發到地表,即所謂的「香料爆炸」。這些早期香料被陽光炙烤風乾,就成了珍貴的香料。

地球上其他沙蟲愛好者製作的,沙鱒與香料爆炸的解說影片。

然而,根據上述描述還有沙鱒與沙蟲的體型差異,我大膽猜測沙鱒與沙蟲之間並不是單純幼蟲與成蟲的關係,而是如同單體/聚合、單倍體/多倍體之間的世代交替關係。如前所述,沙鱒喜愛水、儲存水、而且會聚集成團,這樣的習性或許就是在召集夠多的單倍體沙鱒,只要被噴發到沙漠表面,受到炙熱陽光且乾燥環境的刺激,成團的沙鱒就會相互融合並且分化形成一隻沙蟲,如果一團沙鱒的生質量不足以撐起一隻沙蟲,說不定還得等待被已經存在的沙蟲吞食後融合進去。

在地球上,這樣運作的生物也所在多有,例如以二倍體原生質團狀態四處爬行的粘菌、或者以多個體聚合分化而成一整隻具有精細構造的僧帽水母,絕非天馬行空的無稽猜想。

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具有單雙倍體世代交替生活史的黏菌,我大膽的猜想沙蟲和沙鱒的關係也是這樣,沙蟲屬於二倍體且類似黏菌可移動的原生質團,沙鱒則是移動能力較差的單倍體。 圖/wikimedia
地球上的黏菌,請欣賞它解決問題的本事。
俗稱葡萄牙戰艦或僧帽水母也是水螅體群聚且分工組成的群聚體,或許沙蟲也是異曲同工。 圖/wikimedia

據我對重要文獻的了解,其中有些字句間也曾經提過沙鱒是單倍體的生物,還有沙蟲萬一死去就會放出沙鱒重啟生活史的循環。如果又加上沙蟲壽命很長、甚至可達數千歲的傳聞,那麼沙鱒與沙蟲之間以世代交替生活史不斷轉變、沙蟲乃是眾多沙鱒聚合分化而成的群聚體,還可以不斷吸收新的沙鱒團來壯大自己,就更是合理了。

當然,也只有憑藉著弗瑞曼人的仔細觀察,才能夠確認這樣的猜想是否屬實。

因此如果可能的話,下次待您與族人發現沙鱒團時,是否能夠留意它們噴發到沙漠表面後的行蹤呢?

甚至如果您能夠主動的收集沙鱒團,將它們集中在沙漠表面以圍籬侷限起來,或許就能夠好好觀察沙鱒團在沙漠表面的命運:是真的如過去以為的多數沙鱒死去並留下極少數個體休眠數年再——蛻變狂長為沙蟲?

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還是其實藉由多個沙鱒團分散又聚合、彼此邊界消弭並且開始分化的方式,在沙漠中組成一隻超級沙蟲體?如果有幸如我推想的,沙蟲是聚集眾多沙鱒而成、世代交替無盡轉生的群聚體,這樣能夠累積千年的不死智慧,豈不更加顯現沙蟲的神性嗎?

在沙漠裡面設置圍籬以觀察沙鱒團的行為和生活史,其實就有點像在地球上用培養皿畫菌盤養菌,只是厄拉克斯星球上的盤子比較大而已,但同樣都可以滿懷敬意啊。 圖/YouTube

關於沙鱒在地底下的生活,如果依循著我先前的假說,沙蟲的營養與能量來源是依靠體內的共生自營微生物而來、且平時吞食沙粒也只是在收集過濾這些共生自營微生物或者沙鱒團的話,那麼沙鱒在沙漠地底深處可能也是靠微生物一起共生過活,這些微生物可能是同樣在沙漠表面或沙蟲體內存活的微生物種類,只不過可能因為在地底深處缺乏氧氣和陽光,所以處於厭氧呼吸、異營(或化學自營)的代謝狀態,就等著沙鱒聚集成團被噴發到沙漠表面,再度回到太陽下轉回好氧自營的代謝狀態。

從這一點看來,以好氧自營狀態與沙蟲共生提供能量與營養、又在地底深處以厭氧異營狀態與沙鱒共生的這種微生物,整個生活史與沙蟲的生活史緊密相依,兩者很可能已經接近互利且專性的共生,難以離開彼此了。

這是我推想的沙蟲生活史(外圈)以及香料菌生活史(內圈),還有兩者之間的養分依存關係,請弗瑞曼族人們多多指教。

進一步猜想,所謂的早期香料,也許是在沙鱒體內的行厭氧呼吸的共生微生物排出的內孢子或休眠卵,這些內孢子/休眠卵靠著沙鱒排出的代謝廢物產氣以後造成香料噴發,也可以又回到陽光普照的沙漠表面,若有幸被沙蟲濾出帶到體內,就再次轉為好氧呼吸、自營代謝的狀態(這也解釋了沙蟲身上尤其嘴巴處帶有強烈香料味的緣由,因為嘴巴比起身體更深處的其他部位,理應擁有最多還未甦醒的內孢子/休眠卵);然而如果不幸被香料採集車吸起過濾,那就成了世人爭奪的珍貴香料了。

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考量到許多地球上的微生物內孢子本身就帶有毒性,因此香料如果實際上是微生物的內孢子/休眠卵,其毒性屬於神經毒,劑量適當時得以大幅擴展感官能力與腦部運作,劑量不對或是當沙蟲遇水死亡後共生微生物一同破裂放出的體液則具有強烈毒性,也是合情合理。

以上關於香料來源的推想,還請尊敬的弗瑞曼人能夠給予指教。

地球上微生物的內孢子生成示意圖,大膽猜想所謂的香料,或許就是與沙鱒共生時的微生物在厭氧異營狀態時產生的內孢子。圖/wikimedia
關於香料的解釋影片。

最後,我想與弗瑞曼族人們分享,地球上的動物們與沙蟲間的相似之處。

沙蟲令人敬畏的滿嘴尖牙,有些人可能以為類似地球的八目鰻牙齒分佈,但仔細看其實跟地球的鬚鯨嘴裡的鯨鬚板更有異曲同工之妙,合理推想也都扮演了濾食的角色——一如地球的鬚鯨在海中用鯨鬚過濾磷蝦和小魚,厄拉克斯星球的沙蟲在沙漠中用尖牙過濾砂礫間能夠與其共生的自營微生物、不時還有剛從地底噴出的沙鱒團、偶爾可能也順便摧毀吵鬧的香料採集車。

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還有,沙蟲攻擊地表入侵事物時,從地下竄出讓沙漠表面液化沸騰的景象,也相當類似座頭鯨捕食時困住魚群的氣泡網。

這樣的雷同之處,在地球的演化生物學稱作趨同演化,如果我們相信距離地球大半宇宙的沙蟲也遵循達爾文的演化論的話。

地球上的座頭鯨使用氣泡網捕食魚群。
看看沙蟲冒出表面吞食人事物的景象,不覺得跟地球上的座頭鯨用氣泡網捕食很像嗎?

還有,從沙蟲張大的嘴巴深處,我看見沙蟲的咽喉也分成三裂,和地球上具備三顎的蛭類頗為神似。沙蟲在沙漠中能夠躍出表面,那樣的移動方式也真的有點神似蛭類在水中的波浪狀游動行為,更別提沙蟲同樣能夠抬起身軀俯仰自如,很可能也擁有蛭類一樣的肌肉水骨骼系統。

乾燥的厄拉克斯星球上很可能沒有蛭類,我只能請您參考下方的影片理解蛭類的模樣與游動方式,哪一天如果有幸能夠邀請您與族人們到地球拜訪,相信您看到蛭類的實體時也會有似曾相識之感吧。

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地球上的蛭類,這隻吸血蛭類的波浪狀游動和咽部三裂的模樣與沙蟲不謀而合。

最後,沙蟲能夠在無垠沙漠中聽到/感受到遠方來的規律震動,也是一件似曾相識又奧妙的本領。

在地球上能夠感受基質震動的動物很多,許多水生的動物都能夠感應水波震動進而找到來源,最有名的正是吸血蛭類,它們能夠藉由感受水波找到震動的來源,於是長距離游向入水或落水的宿主以吸取血液;水中伏擊的紅娘華也能夠感應落水昆蟲的掙扎震動,從水底往水面攫住獵物飽餐一頓。

在水中如此,在鬆軟乾燥的沙漠中卻是另當別論了。

乾燥的沙漠只要受力,沙子間就會崩解散落,連帶消去了能夠傳遞出去的震動動能,這就像是裝著乾沙的沙袋受到擊打,沙團就會散開變形於是消去動能、壓力和震動一樣。

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因此,在地球上沙漠中潛沙伏擊的動物,無論是蜘蛛或沙蟒,大多都是依靠視覺或者觸覺、或者如絆腳索的絲線上傳來的震動,以得知獵物的到來與方位。只有少數的地底動物如非洲蝟目的金鼴,大概比較真有本事偵測從附近沙上傳來的細小震動。

根據地球這邊的研究得知,金鼴的聽骨不成比例的特大、而且也有精細巧妙的放大結構,也因此能夠偵測沙子上傳來的細小震動。而龐大的沙蟲又有什麼樣的精巧構造,讓祂得以在幾公里外偵測到人類規律走動的腳步呢?

這樣的謎團實在令人費疑猜啊。或許也只能期待哪一天,勇敢的弗瑞曼族人們從沙蟲神聖的大體和更仔細的觀察中略知一二了。

金鼴的可愛模樣。 圖/wikimedia
金鼴小小的體型,卻有不成比例的特大聽骨,可能就是演化出來偵測沙上的微小動靜。 圖/https://acousticstoday.org/wp-content/uploads/2020/06/The-Adapted-Ears-of-Big-Cats-and-Golden-Moles-Exotic-Outcomes-of-the-Evolutionary-Radiation-of-Mammals-Edward-J.-Walsh.pdf
金鼴潛沙並且偵測沙上小昆蟲的震動,與沙蟲有異曲同工之能。

尊敬的弗瑞曼族人們,衷心感謝您閱讀至此,期待有一天能夠收到來自厄拉克斯星球的回訊,更盼望有那麼一天,地球的沙蟲愛好者如我能夠與您並肩,看見族人幽藍雙眼看見的世界,穿上寶貴的蒸餾服,一同感受沙漠的不可侵犯,讓心跳隨著沙槌震動,同時體會沙蟲自遠方洶湧而來的神性震撼。

祝弗瑞曼族人們健康平安。

來自地球的沙蟲愛好者敬上

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YTLai_96
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也許永遠無法自稱學者,但總是一直努力學著

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拆解邊緣AI熱潮:伺服器如何提供穩固的運算基石?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/05/21 ・5071字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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本文與 研華科技 合作,泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言,總能牽動整個 AI 產業的神經。然而,我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線,那如果哪天「網路斷了」,會發生什麼事?

想像你正在自駕車打個盹,系統突然警示:「網路連線中斷」,車輛開始偏離路線,而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭,開始暴走跳舞,甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎?當然不是!也因為如此,「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端,AI 就能在現場即時反應,不只更安全、低延遲,還能讓數據當場變現,不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ?

邊緣 AI,乍聽之下,好像是「孤單站在角落的人工智慧」,但事實上,它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前,像是企業、醫院、學校內部的伺服器,個人電腦,甚至手機等裝置,都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。簡單來說,就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力,「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

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那麼,為什麼需要這樣做?資料放在雲端,集中管理不是更方便嗎?對,就是不好。

當數據在這些邊緣節點進行運算,稱為邊緣運算;而在邊緣節點上運行 AI ,就被稱為邊緣 AI。/ 圖片來源:MotionArray

第一個不好是物理限制:「延遲」。
即使光速已經非常快,數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房,再把分析結果傳回來,中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回,就算只是幾十毫秒的延遲,對於需要「即刻反應」的 AI 應用,比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時,每一毫秒都攸關安全與精度,這點延遲都是無法接受的!這是物理距離與網路架構先天上的限制,無法繞過去。

第二個挑戰,是資訊科學跟工程上的考量:「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送,湧入的資料數據量就像超級大的水流,一下子就把水管塞爆!要避免流量爆炸,你就要一直擴充水管,也就是擴增頻寬,然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理,把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端,是不是就能減輕頻寬負擔,也能節省大量費用呢?

第三個挑戰:系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時,一旦網路不穩、甚至斷線,那怎麼辦?很多關鍵應用,像是公共安全監控或是重要設備的預警系統,可不能這樣「看天吃飯」啊!邊緣處理讓系統更獨立,就算暫時斷線,本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應,這在工程上是非常重要的考量。

所以你看,邊緣運算不是科學家們沒事找事做,它是順應數據特性和實際應用需求,一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇,是我們想要抓住即時數據價值,非走不可的一條路!

邊緣 AI 的實戰魅力:從工廠到倉儲,再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了,接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢?它強就強在能夠做到「深度感知(Deep Perception)」!

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所謂深度感知,並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減,而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型,從原始數據裡面,去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

研華科技為例,旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例,利用物件偵測模型,快速將工業產品中的瑕疵挑出來,而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測,因此品管上能達到一致性,減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中,檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品,替工廠節省大量人力,同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。/ 圖片提供:研華科技

此外,在智慧倉儲場域,研華與威剛合作,研華與威剛聯手合作,在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台,打造倉儲系統的 AMR(Autonomous Mobile Robot) 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣,AMR 不需要事先規劃好路線,靠著感測器偵測,就能輕鬆避開障礙物,識別路線,並且將貨物載到指定地點存放。

當然,還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning ),除了可以做備忘錄跟排程規劃以外,還能將實務上碰到的問題記錄下來,等到之後碰到類似的問題時,就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問,那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了?其實,對許多企業來說,內部資料往往具有高度機密性與商業價值,有些場域甚至連手機都禁止員工帶入,自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安,又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言,自行部署大型語言模型(self-hosted LLM)才是理想選擇。而這樣的應用,並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現:要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型,會不會太吃資源?這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一:如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」,又不減智慧。接下來,我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

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語言模型瘦身術之一:量化(Quantization)—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像:有些畫面細節我們肉眼根本看不出來,刪掉也不影響整體感覺,卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此,只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示,什麼是浮點數?其實就是你我都熟知的小數。舉例來說,圓周率是個無窮不循環小數,唸下去就會是3.141592653…但實際運算時,我們常常用 3.14 或甚至直接用 3,也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思! 

然而,量化並不是那麼容易的事情。而且實際上,降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時,工程師會精密調整,確保效能在可接受範圍內,達成「瘦身不減智」的目標。

當硬體資源有限,大模型卻越來越龐大,「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。/ 圖片來源:MotionArray

模型剪枝(Model Pruning)—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型,其實就是在搭建一整套類神經網路系統,並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而,在這麼多參數中,總會有一些參數明明佔了一個位置,卻對整體模型沒有貢獻。既然如此,不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候,總會雜草叢生,但這些雜草並不是我們想要的作物,這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在,而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術,就稱為 AI 模型的模型剪枝(Model Pruning)。

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模型剪枝的效果,大概能把100變成70這樣的程度,說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助,但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型,僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手,採取更治本的方法:一開始就打造一個很小的模型,並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」,是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾(Knowledge Distillation)—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下,一位經驗豐富、見多識廣的老師傅,就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在,他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案,老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」,例如「為什麼我會這樣想?」、「其他選項的可能性有多少?」。這樣一來,小小的學徒模型,用它有限的「腦容量」,也能學到老師傅的「智慧精髓」,表現就能大幅提升!這是一種很高級的訓練技巧,跟遷移學習有關。

舉個例子,當大型語言模型在收到「晚餐:鳳梨」這組輸入時,它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯:50%,蝦球:30%,披薩:15%,汁:5%」。在知識蒸餾的過程中,它可以把這套機率表一起教給小語言模型,讓小語言模型不必透過自己訓練,也能輕鬆得到這個推理過程。如今,許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成,讓我們得以在資源有限的邊緣設備上,也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是!即使模型經過了這些科學方法的優化,變得比較「苗條」了,要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料,並且高速、即時、穩定地運作,仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說,要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型,真正放到邊緣的現場去發揮作用,就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

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邊緣 AI 的強心臟:SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色!那麼,它到底厲害在哪?

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要?因為 GPU 的設計,天生就擅長做「平行計算」,這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的!

你想想看,那麼多數據要同時處理,就像要請一大堆人同時算數學一樣,GPU 就是那個最有效率的工具人!而且,有多張 GPU,代表可以同時跑更多不同的 AI 任務,或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果,在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎!

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房,有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計,體積相對緊湊,散熱空間也比較好(這對高功耗的 GPU 很重要!),部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算,進行「工程化」,讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格,背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場,系統穩定壓倒一切!你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧?這些設計確保了部署在現場的 AI 系統,能夠長時間、穩定地運作,把實驗室裡的科學成果,可靠地轉化成實際的應用價值。

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研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器,體積僅如後背包大小,卻能輕鬆支援語言模型的運作,實現高效又安全的 AI 解決方案。/ 圖片提供:研華科技

台灣製造 × 在地智慧:打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能,能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署,及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析,還是其他 AI 相關的服務,都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務,讓企業在啟動 AI 專案前,大幅降低前期投入門檻,靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構,從精密製造、城市交通管理,到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全,都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是,這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示,這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果,往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI,不只是一項技術創新,更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場,就能被有效的「理解」與「利用」,是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石!

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越南兩千年古早味咖哩?香料的食慾流動
寒波_96
・2023/09/06 ・3133字 ・閱讀時間約 6 分鐘

大多數台灣人對東南亞、南亞風格的香料不陌生,甚至有些常見的香料,不特別查詢還不知道起源於東南亞。

一項 2023 年問世的研究,調查將近兩千年前,越南南部的遺址,見到多款香料植物的蹤跡。證實那個時候已經有多款香料,從南亞或東南亞外海的島嶼,傳播到東南亞大陸。

很多香料,搭配是魔法。圖/參考資料3

越南兩千年古早味咖哩?

讀者們對咖哩(curry)想必都很熟悉,不過還是要先解釋一下。現今咖哩的定義範疇很廣,南亞、東南亞等地存在風味各異的香料混合料理,都能算是「咖哩」。此一名詞的讀音轉化自印度南部的泰米爾語,源自大英帝國對南亞的殖民,不過混合使用香料的料理,歷史當然更加悠久。

由澳洲國立大學的洪曉純率領的考古調查,地點位於越南南部的喔㕭(Oc Eo)遺址。這兒在公元一到七世紀,是「扶南國」的重要城市。這個政權以湄公河三角洲為中心,統治東南亞大陸的南部;柬埔寨的吳哥波雷(Angkor Borei)與喔㕭,為扶南國最重要的兩處遺址。

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東南亞大陸南部的喔㕭,與延伸的地理格局。圖/參考資料1

喔㕭地處湄公河三角洲的西南部,離海 25 公里。這兒一到八世紀有過不少人活動,四到六世紀最興盛。遺址中出土的 12 件工具,外型看來相當類似年代更早,南亞用於處理食物的工具。

進一步分析發現,工具上總共保存著 717 個澱粉顆粒,大部分年代可能介於距今 1600 到 1900 年左右的數百年間。不同植物產生的澱粉形狀有別,有時候可以用於識別物種,近年常用於考古學。

喔㕭遺址出土的研磨工具。圖/參考資料1

這批澱粉中有 604 個可以分辨物種,作為糧食的稻以外,還有八種常用於香料的植物,以薑科植物(Zingiberaceae)的存在感最高,包括五種:薑黃、薑、高良薑、凹唇薑、山奈;還有今日依然常見的丁香、肉豆蔻、肉桂。

解讀這些材料時必需注意,出土工具上能見到的澱粉,只是當年的一小部分,不能直接代表古代使用的比例,只能證明確實有過那些種類。

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越南南部,曾經相當繁榮的喔㕭遺址遠眺。圖/參考資料1

來自亞洲大陸:薑黃、薑、高良薑、凹唇姜、山奈

喔㕭遺址中出土數目最多的是薑黃(turmeric,學名 Curcuma longa)。薑黃的家鄉應該在南亞,早於四千年前的哈拉帕遺址中已經存在;後來薑黃向各地傳播,遠渡至地中海地區。這項發現則是東南亞大陸最早的紀錄。

台灣人大概對薑(ginger,學名 Zingiber officinale)更熟悉,薑可能起源於東亞與南亞,一路向西傳到歐洲。台灣飲食習慣中,薑不只是特定用途的香料,從海鮮湯中的薑絲,到餃子肉餡的蔥薑水與薑末,可謂無所不在的添加物(對!薑默默躲在很多食物中)。

另外三種比較少見的薑科植物,如今東南亞都有種植,包括高良薑(galangal,學名 Alpinia galanga)、凹唇姜(fingerroot,學名 Boesenbergia rotunda)、山奈(sand ginger,學名 Kaempferia galanga,也叫沙薑)。

香料考古的世界觀。圖/參考資料1

來自亞洲海島:丁香、肉豆蔻、肉桂

三種不屬於薑科的香料,如今台灣也都不陌生。肉豆蔻(nutmeg,學名 Myristica fragrans)原產於摩鹿加群島南部的班達群島。摩鹿加群島就是大航海時代歐洲人稱呼的「香料群島」,雖然算是東南亞外海的島嶼,不過靠近新幾內亞,和東南亞大陸有相當距離。

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丁香(clove,學名 Syzygium aromaticum)也原產於摩鹿加群島,早在公元前便已經傳播到歐亞大陸。越南南部的丁香應該是進口產品,不過無法判斷原本種在哪兒,是摩鹿加群島或更西邊的爪哇。

肉桂(cinnamon,學名 Cinnamomum sp.)可能源自好幾個物種,這回光靠澱粉無法準確判斷。不過從其餘植物遺骸看,喔㕭人使用的肉桂,大概是原產於斯里蘭卡,印度外海島嶼上的錫蘭肉桂(Ceylon cinnamon,學名 Cinnamomum verum)。

跨越空間,貫穿時間,香料的食慾流動

喔㕭出土的研磨器具上,除了澱粉還有另一種植物遺骸:植物矽酸體(phytolith),根據型態差異,也能用於植物的分門別類。棕梠、香蕉屬(Musa)植物的矽酸體,見證當時利用的植物種類相當多樣。

公元 1870 年,印度南部泰米爾的留影。 越南南部出土的工具,與她們使用的極為相似。圖/參考資料1

儘管缺乏直接證據,不過以常理推敲,東南亞大陸南部的喔㕭人,使用源於南亞的道具,研磨多款外地引進到當地種植,或是直接進口的香料植物,可能的一項目的,就是製作混合香料的咖哩料理。

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喔㕭遺址也保存許多稻米的碳化穀粒遺骸,稻米飯應該是當時菜單中的重要組成。我猜,當時的人會吃咖哩飯。

越南等地,香料搭配的魔法,顯然將近兩千年前已經存在惹。時至今日,和出土古物超過 87% 相似的研磨器具,依然有人使用。食慾流動的慾望,跨越空間,貫穿時間。

延伸閱讀

參考資料

  1. Wang, W., Nguyen, K. T. K., Zhao, C., & Hung, H. C. (2023). Earliest curry in Southeast Asia and the global spice trade 2000 years ago. Science Advances, 9(29), eadh5517.
  2. Researchers find evidence of a 2,000-year-old curry, the oldest ever found in Southeast Asia
  3. Curry may have landed in Southeast Asia 2000 years ago

本文亦刊載於作者部落格《盲眼的尼安德塔石匠》暨其 facebook 同名專頁

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寒波_96
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生命科學碩士、文學與電影愛好者、戳樂黨員,主要興趣為演化,希望把好東西介紹給大家。部落格《盲眼的尼安德塔石器匠》、同名粉絲團《盲眼的尼安德塔石器匠》。

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鑑識故事系列:吸食合成大麻,胡亂攻擊警察
胡中行_96
・2023/05/15 ・1730字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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網路商家的行銷廣告,多半謊稱這是「合法」、「安全」且「無害」的「草本混合物」。2018年9月,31歲的德國男子,把網購來的「香料」(“spice”)摻入菸草,抽了起來。下午3點半,他的姊妹從工作返家後,男子決定去沖個澡。4點15分,他在浴室裡連叫兩次:「我的心臟!」隨即倒地。[1]

男子網購的「香料」。圖/參考資料1,Figure 3(CC BY 4.0)

合成大麻素

俗稱的「香料」,外貌如草,含有一種以上的合成大麻素(synthetic cannabinoids),為諸多國家明文禁止的毒品。[1, 2]各類合成大麻素的化學結構迥異,[3]但功能與大麻的有效成份四氫大麻酚(tetrahydrocannabinol,簡稱THC)類似,都是對大麻素受體CB1和CB2產生作用[1, 3]不同於大麻的部份促效;多數合成大麻素火力全開,不只效果斐然,連副作用也加倍奉還。例如:干擾中樞神經系統,引起頭痛、暈眩、癲癇、焦慮、躁動、恐慌、困惑、多疑、失憶、精神錯亂、情緒和知覺改變,以及昏迷等。心血管方面,則可能心跳過速、心律不整,還有胸部或心臟疼痛。在嚴重的情況下,更會導致循環衰竭、呼吸抑制、心臟病發,甚至死亡。[1]

既然毒都嗑了,後悔莫及,接下來就是看男子命中幾項。

急救與拘捕

急救人員打量著眼前蒼白無力,顫抖頻頻的男子:意志清醒,神色冷靜,配合度高,就是稍微緊張了點。突然,他站起身。「我愛妳。」深情擁抱姊妹,然後縱身躍上桌面,態度瞬間否變。男子開始挑釁、攻擊。他拉扯姊妹的頭髮,被急救人員撲倒在地,又立刻掙脫,大聲的呼喊驚擾到鄰居。就在他嘗試衝出公寓時,警方接獲通報。[1]

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男子跟警察於走廊上正面交鋒。他朝對方揮拳恫嚇,意圖踢打,還抄起一旁的盆栽,二度丟擲失準,才逃離現場。好在後來他的姊妹一番勸說,終究把人帶回公寓。整齣鬧劇長達15分鐘,之間警方調派人力支援。不過末了的逮捕,倒是十分平和。[1]

系統性毒理學分析

傍晚6點,男子在醫院接受抽血等檢查。除了略顯恍惚,瞳孔有些放大外,他酒測呈陰性,外表也看不太出藥物影響。當晚,便在姊妹的戒護下,返回住家。[1]

針對血液樣本和證物的系統性毒理學分析顯示:男子稍早或許從茶葉、咖啡、提神飲料或止痛劑,攝取了咖啡因,但體內的濃度無礙;他應該是個經常呼麻的人,雖然不確定當天有無使用;此外,警方在公寓裡找到的「香料」,有效成份為合成大麻素5F-ADB,男子的血漿中正含有其代謝物。[1]

合成大麻素5F-ADB

5F-ADB這種合成大麻素,是CB1與CB2受體促效劑,雖然只會部份活化CB1,但此受體對精神活性的發揮特別有利。[4]不少急性中毒、單一物質致死,以及多重藥物中毒事件,都跟5F-ADB拖不了關係。2014年9月,歐洲首次於毒品市場抓到5F-ADB。2015年匈牙利與日本,向聯合國毒品和犯罪問題辦公室(UNODC)通報警訊。其中日本於前一年夏季,發生多起與5F-ADB有關的車禍。5F-ADB 在德國也曾風靡一時,直到2016年遭禁為止。2017年歐洲藥物暨藥物成癮監管中心(EMCDDA)和歐洲刑警組織(Europol)指出,雜草般的「香料」是5F-ADB最常見的樣貌,其他型態則包括粉末、吸墨紙和電子菸專用的液體等。2018年身為合成大麻素製造與經銷大本營的中國,立法禁止5F-ADB等毒品。[1]臺灣則在2022年將之增列為第三級管制藥品。[5]

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自白

因為襲警行為被起訴的男子,在法庭上坦承抽完「香料」就瘋了。他形容當時身陷迷惘,失去對周遭的感知,一心一意僅想出逃。心悸、頭暈、焦慮、心臟疼痛,他以為自己正在死去。儘管想不起那日的衝突,他的這段自白與系統性毒理學分析報告,也已經足夠作為定罪的依據。[1]

  

  1. Gaunitz F, Andresen-Streichert H. (2022) ‘Analytical findings in a non-fatal intoxication with the synthetic cannabinoid 5F-ADB (5F-MDMB-PINACA): a case report’. International Journal of Legal Medicine, 136, 577–589.
  2. Public Health Scotland. (01 DEC 2022) ‘Synthetic cannabinoids (Spice)’. NHS Inform.
  3. Synthetic cannabinoids’. UNODC Laboratory and Scientific Service Portals. (Accessed on 10 MAY 2023)
  4. Kraemer M, Fels H, Dame T, et al. (2019) ‘Mono-/polyintoxication with 5F-ADB: A case series’. Forensic Science International, 301, e29-e37.
  5. 行政院函 (院臺衛字第1110005238B號)」(08 MAR 2022)中華民國行政院
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胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。