擺脫沈重步伐：靜脈曲張的治療方式百百種，該如何選擇？

• 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／ 白映俞 醫師
• 本文轉載自 Care Online 照護線上《血壓高，究竟會讓身體出現什麼變化？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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「醫生，我最近頭暈暈的，痛痛的。」喬老闆說。

「平常在家會量血壓嗎？」醫師問：「你剛剛到院的時候，血壓量起來很高呢！有 192/118 毫米汞柱。」

「平常我都沒有不舒服，怎麼可能會沒事量血壓？」喬老闆疑惑地問著。

高血壓常常沒有症狀

首先我們先來認識一下血壓，血壓代表著血液流動時，血管所承受的壓力。大家看到血壓的數值會有兩個，例如 127/83 毫米汞柱這樣的紀錄法；前面那個數字代表「收縮壓」，後一個數字是「舒張壓」。

「收縮壓」代表心臟收縮時血管承受的壓力；「舒張壓」代表心臟放鬆時血管承受的壓力；因為心臟收縮的時候血管會承受高一點的壓力，因此收縮壓會高於舒張壓。在 127/83 毫米汞柱這樣的紀錄法下，我們可知收縮壓為 127 毫米汞柱，舒張壓為 83 毫米汞柱。

健康成人的血壓應該是 120/80 毫米汞柱以內，平常應該要定期測量自己的血壓，因為當高血壓的時候，通常不會有什麼症狀。可是，長期的高血壓會帶來許多身體危害，因為這代表著血液在血管裡流動的時候，力道是過強的，不斷衝擊著血管管壁，血管就會愈來愈不健康。一個人患有高血壓的時間愈久，無論是不知情，或是不想理，總之當從來沒有控制血壓，就會愈危險，帶來愈多的併發症。

接下來我們就來看看高血壓帶來的身體危害。

• 血流不足缺血

原本我們的血管應該是強壯並具有彈性的。然而當血壓大的時候，血管壁持續受到愈高的壓力衝擊，血管壁可能出現微小的撕裂傷，而這些撕裂傷容易引起膽固醇的聚集，當愈來愈多膽固醇卡在血管，血管的通道就變窄，讓血液通行受阻。

血管被卡住的地方愈多，血液愈難無法進入到組織或器官。若這件事情發生在供應心臟的冠狀動脈，會引發心絞痛、心律不整，這就是一般我們講到的「心肌梗塞」，指冠狀動脈被阻塞了，於是血流無法進入到心臟肌肉，心臟肌肉無法收縮做工。

全身上下有許多大大小小的血管，在高血壓的時候，不是只有心臟的血管會被破壞，全身到處的血管都可能被破壞到。像是負責性器官的血管出現阻塞，患者就會有性功能障礙。

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心肌梗塞超危急！搶通血路、預防再發，心臟科醫師圖文講解

• 心臟衰竭

血壓高，造成血管壁微小撕裂傷，導致膽固醇聚集阻塞，血管通道變窄，血液行受阻。血液通行受阻的時候，很難將血液送往各個組織與器官，心臟可能就會更費力地工作，不過效率依舊不好，左心室得要賣了老命地用力收縮，想再把血打出去一些，左心室工作這麼累，時間一久就會心臟衰竭，患者很容易喘、容易累，還有水腫情形。

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•  血管瘤

血管持續被高血壓衝擊的時候，血管壁變得弱化，可能就膨出變成一個血管瘤，就像是被撐出一小包氣球的樣貌。當然，這樣的血管瘤本身來說就是個不夠強健的組織，因此當持續的高血壓繼續衝擊著血管壁，會讓血管瘤愈來愈大，有朝一日甚至因為撐得血管壁太薄、撐得太大而破裂，造成致命的內出血問題。

血管瘤的狀況可能出現在身體各處，例如腦部的血管瘤破裂時，會讓人頭部劇烈疼痛，失去意識；在身體腹部的主動脈瘤，則可能讓人摸到一個有脈搏跳動的腫塊，萬一破裂，同樣會造成腹部劇痛並很可能奪人性命。

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• 腎臟功能變差

我們一直說到，高血壓會造成的問題是讓血管承受過高的壓力，導致血管愈來愈不健康，因此血管密集的區域一定會遭受高血壓帶來的破壞，而腎臟就是一個血流豐富的區域，很容易受到高血壓的影響。

腎臟的功能是移除血液中的廢物、調解血量與壓力，製做尿液將廢物排出體外；為了達成這麼繁重的任務，腎臟裡面有密集的小型血管負責各樣工作，於是血壓高會讓負責過濾廢物的血管硬化、受傷，腎臟無法有效率地過濾廢物，工作更形艱困，最後會讓腎臟失能衰竭，喪失過濾廢物的能力。

• 認知障礙、失智、中風

高血壓久了，血管不夠健康，腦部獲取到的血流變少，腦細胞沒法獲取到足量的氧氣、養分，腦細胞死亡速度變快，導致讓人的專注力下降、記憶力變差、很難好好思考，認知功能出現障礙，更嚴重一些會到血管型失智的程度。所以啦，請記得，血管要顧好，腦部才會健康。

假使是動脈粥狀硬化嚴重，血流直接被阻斷，患者有更多腦部功能區失能，就是平常我們說的「腦中風（梗塞型）」；萬一是高血壓導致了腦血管瘤破裂，則會出現出血性的腦中風。無論哪一種，腦部功能都會下降，即使沒有喪命，可能還是會帶來認知障礙及失智的長期問題。

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做好這四項，減少失智風險

• 破壞視力與視神經

眼睛構造內有許多細緻精密的血管。眼睛後方的視網膜區負責感光，當這附近的血管因高血壓受損，可能會造成視網膜出血，患者視力變得模糊，甚至完全看不到。而高血壓也會影響供應視神經的血管，讓患者視力變得更差。

別等高血壓造成症狀

高血壓的初期常常沒有症狀，讓人不會特別去注意。然而我們還是要盡量好好控制血壓，畢竟長期失控的血壓會導致身體多重器官受損，最後容易死在相關併發症。想要避免這些併發症，還是要早早從飲食、運動、和藥物做起，並定期測量血壓，了解自己的身體狀況。

血壓多少才OK？有什麼症狀？高血壓最基礎知識（圖解懶人包）

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靜脈曲張，英文為 Varicose vein，意即異常增大或腫脹的靜脈。

大家對於這個疾病應該不陌生，小時候就時常聽到老師們在辦公室閒談聊到長時間的站立，讓他們飽受靜脈曲張的困擾。鼓脹彎曲的靜脈如藤蔓般爬滿本該平滑的小腿，輕則影響美觀，重則甚至寸步難行。

變形的靜脈？

靜脈曲張到底是如何形成的？

讓我們先從根本認識起靜脈這個平常容易被忽略，實則肩負重責大任的無名英雄。下肢靜脈在解剖學上分為深層、淺層及如橋樑般穿梭期間的穿通枝，他們負責讓供完養分的血流順利回到心臟。

而靜脈曲張發生的位置是主要由大隱及小隱靜脈組成的淺層系統。大隱靜脈的走向由內踝沿著小腿內側一路直上至大腿內側，在鼠蹊部匯入股靜脈；小隱靜脈則由外踝繞至小腿正後方匯入膕靜脈。

故我們常見發生靜脈曲張的位置多沿著這些位子，尤其是內側鼠蹊及膝蓋後側，也就是大隱及小隱匯入深層靜脈之處（saphenofemoral junction & saphenopopliteal junction）。

健康的靜脈能夠形成以自身的內膜形成瓣膜，確保遠端的血液能夠抵抗重力，像閘門一樣讓通過的血液不會逆流。

然而，當瓣膜功能減弱時，本該回流的血液隨著重力累積在下肢靜脈，深層靜脈的血液透過穿通支逆流至淺層系統，長此以往則會造成靜脈高壓。

除此之外，淤積的血液也會帶來多種發炎因子，進一步導致管壁結構的變形。機械性及化學性的致病機轉共同作用，使平滑的靜脈開始鼓脹變形，形成我們熟知的靜脈曲張。

檢測自己是不是高危險族群！

哪些人容易有靜脈曲張呢？老化是最重要的風險因子，其他如女性、多產、吸菸、肥胖者、受過外力創傷、工作需要長時間站立及已知家族遺傳都是應該特別注意的族群。

這個疾病對生活的影響可大可小，因為輕微的靜脈曲張來到醫院診治的病人多數是在意美觀上的影響，所以在大醫院的醫美中心看到心血管外科醫師也不足為奇，主要就是針對靜脈曲張的部分提供諮詢及治療。

而隨著疾病的進展，程度不一的疼痛是最常見的主訴，可能伴隨著腫脹、搔癢、甚至隨著站立時間累積的沈重感。

「像大象一樣笨重的步伐。」上星期來開刀的病人這麼形容道。

「連吃飽飯想都跟家人去散步都沒有辦法。」

如果置之不理，最嚴重的情況甚至可能因為不良的血液循環導致下肢滯鬱性皮膚炎、潰瘍出血甚至，極少數的情況下，形成血栓堵塞血管。當看到皮膚出現暗沉、紅腫時，須及時至醫院接受檢查，排除其他病因並及早接受適當的治療。

臨床上根據症狀的嚴重度將靜脈曲張分為0到6級，如下表所示：

而下一篇文章則詳細向大家說明靜脈曲張現行有哪些治療的選擇，並協助你們分析到底哪種治療方式最適合自己？

參考資料

• Campbell B. Varicose veins and their management. BMJ. 2006;333(7562):287-292. doi:10.1136/bmj.333.7562.287
• Courtney M. Townsend, Jr., MD, R. Daniel Beauchamp, MD, B. Mark Evers, MD, and Kenneth L. Mattox, MD (2021). Sabiston Textbook of Surgery (21st edition).
• Lurie F, Passman M, Meisner M, et al. The 2020 update of the CEAP classification system and reporting standards [published correction appears in J Vasc Surg Venous Lymphat Disord. 2021 Jan;9(1):288]. J Vasc Surg Venous Lymphat Disord. 2020;8(3):342-352. doi:10.1016/j.jvsv.2019.12.075