以同步輻射調查槍擊案！

• 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。

《侏羅紀公園》系列電影掀起大家對恐龍的好奇，但其實科學家早就在研究遠古時代的各種生物。以恐龍為例，平均每星期會發現一種新種恐龍，每年大約會發現五十種新種恐龍。而在探討物種起源及鑑定遠古生物領域，同步輻射分析技術也展現了它的獨特價值。

例如，南非威特沃特斯蘭德大學（University of the Witwatersrand）領導的國際科學家團隊，針對一些世界上最古老的恐龍蛋胚胎頭骨，進行 3D 複製重建，發現牠們的頭骨生長順序與當今的鱷魚、雞、烏龜和蜥蜴相同，研究成果發表在《科學報導》（Scientific Reports）上。

在台灣，由加拿大多倫多大學教授賴茲（Robert Reisz）與台灣學者組成國際團隊，花費兩年時間，運用超高解析二維紅外光譜顯微術，在活躍於一億九千五百萬年前的雲南祿豐龍胚胎股骨化石中，發現殘留有機物，找到古化石內保存複雜有機物的最古老紀錄。這個破天荒的發現在 2013 年登上了《自然》（Nature）雜誌封面。

此外，在祿豐龍肋骨化石的微血管通道中，國輻中心研究員李耀昌也發現全球最古老且保存完整的膠原蛋白與赤鐵礦微粒聚晶。

「即使經過億萬年時空轉換，恐龍的軟組織經血液中鐵的氧化及碳酸鈣化包覆作用後，還是有機會被保存下來，」李耀昌表示，這將有助科學家進一步了解恐龍的生理機能與遺傳密碼。

李耀昌團隊將成果發表於《自然通訊》（Nature Communications）期刊，並獲選為《發現》（Discover）雜誌「 2017 年全球百大發現」第十二名，是近年來台灣學者主導的研究成果首度登上《發現》雜誌全球百大發現。

發現牙齒裡的避震器

恐龍胚胎裡有膠原蛋白，恐龍的嘴巴裡則是自帶「避震器」。

國輻中心團隊與台灣博物館、台灣石尚博物館、中國大陸北京自然博物館、加拿大安大略皇家博物館，以及中國大陸地質科學院地質研究所合作，蒐集十五種肉食性與植食性恐龍牙齒，利用同步輻射穿透式 X 光顯微術與現代的眼鏡凱門鱷牙齒進行研究比對，首度發現肉食恐龍牙齒具有避震結構。

在肉食性恐龍牙齒的琺瑯質與象牙質中間，存在一層相對柔軟且布滿微細孔洞的被覆牙本質層，可以保護牙齒，避免因撕裂骨肉造成牙齒瞬間斷裂。這項研究結果修正了過去對於原始爬蟲類牙齒結構的認知，因此登上國際知名期刊《科學報導》（Scientific Reports）與各大媒體。為了蒐集恐龍牙齒進行研究比對，國輻中心研究員王俊杰透露了一段小故事。

「當時我到桃園興仁花園夜市拜訪鱷魚攤，沒想到使用斜口鉗幫鱷魚拔牙時，斜口鉗當場應聲斷裂，只好再買一把硬度更高的老虎鉗，費了好大一番功夫才順利拔下鱷魚牙齒。」

牙齒的特殊結構，使得肉食恐龍成為頂尖獵食者，稱霸地表一億六千五百萬年。相較於人類咬合力約為 40 公斤、眼鏡凱門鱷咬合力約 1,000 公斤，以及咬合力可達 2,000 公斤、目前世上咬合力最大的動物—— 灣鱷，「暴龍的咬合力約 6,000 公斤，且拖行的獵物體重可能超過 1 公噸，但靠著微小的避震結構設計，便不致因巨大應力而造成牙齒斷裂，」王俊杰說。

遠古生物的活動型態一直是科學家亟欲解開的謎題，透過同步光源高解析度檢測技術，可以幫助我們了解古生物化石組織結構的細微差異，提供了一種嶄新的古生物分類與古生態研究檢測方法，而藉由恐龍胚胎化石中探測到的有機質殘留物，未來將可逐步解開更多遠古生物的奧祕。

——本文摘自《追光之旅：你所不知道的同步輻射》，2021 年 8 月，天下文化。

大家都知道，光線是否充足對拍照品質有決定性影響，戶外拍照比起昏暗的室內容易拍到漂亮的相片；然而，光的亮度，對科學實驗也非常重要。

同步輻射是當今世上最亮的光，它的光通量及光亮度都遠優於傳統光源。

正因如此，過去科學家因實驗光源亮度不夠而無法探測的結構，現在藉由同步輻射都能分析得一清二楚，而原本使用傳統 X 光機可能需要幾個月才能完成的實驗，如今則僅需要幾分鐘就能取得漂亮的實驗數據。

簡言之，同步輻射是在固定軌道上運行的高速電子因磁場作用而偏轉的過程中，所輻射出來的電磁波。相較於其他光源，利用偏轉磁鐵產生的同步輻射，能譜範圍更寬廣，而且擁有高亮度、高穩定度、高準直度、光束截面積小、波長連續、具有時間脈波性與偏振選擇性等特色，輻射強度和功率都可由電磁學的理論計算預測，大幅提高實驗效率和準確度。

同步加速器光源（簡稱同步光源）是指為了產生供科學實驗的同步輻射所建的設施。一般而言，同步光源會採用兩座同步加速器來產生高品質的同步輻射。第一座加速器把電子加速到接近光速，稱為「增能環」；達到特定能量的電子送進第二座加速器後，不再額外加速，僅維持電子的能量，相當於把這些電子「儲存」起來，累積到足夠的電流量，再利用所產生的光做實驗，因此稱為「儲存環」。

這段過程，電子束在每一圈的運行中，都會在偏轉磁鐵切線方向或插件磁鐵下游放出同步輻射，而儲存環中的超高真空環境，讓帶電粒子束不易被其他分子散射，並且有精準的回饋系統，因此光源穩定，容易控制實驗條件，且可聚焦在很小的實驗樣本上，成為科學研究的利器。

在二十一世紀的現代，同步光源的重要已毋庸置疑，然而它並非一開始就受到科學家青睞，甚至還曾遭到嫌棄。

從附屬品到建置專用設施

從五○年代至今，同步光源的角色，歷經幾個不同世代的演進。

第一代的同步光源，是與高能物理研究的同步加速器共用，但兩者的研究需求並不相同，甚至背道而馳。

產生同步輻射的過程會損失能量，但在高能物理研究中，並不希望粒子碰撞前產生非必要的能量損失，否則電子束的軌道與功率都會因而改變，所以當時的科學家其實十分討厭「成事不足、敗事有餘」的同步輻射。

不過，在隨後的十年裡，一些科學家逐漸發現，高能物理實驗不用的電磁波其實可以當成頗有價值的光源，運用於光學及探測、生物醫學、材料科學、地球科學、環境科學等基礎和應用研究，從此改變了同步輻射「寄生」在高能物理實驗之下的命運。

到了七○年代，科學家逐漸體認到同步輻射有其優異性，開始想要開發專用的光源設施，獲得更亮、更聚焦的光束，於是先進國家紛紛開始興建專門為產生同步輻射的第二代同步加速器。

第二代同步光源將增能環與儲存環分開，出光品質較佳，使同步輻射的應用更廣泛、更多樣化；隨著帶電粒子的速度愈接近光速，輻射就愈集中，發出的電磁波涵蓋整個電磁波頻譜，從紅外光、可見光、紫外光、低能量的軟 X 光到高能量的硬 X 光及伽瑪射線。

八○年代之後，科學家開始意識到儲存環的長直段更重要，可以加入插件磁鐵，讓電子由偏轉一次變成多次偏轉，並且壓低束散度，產生更強、更亮的光束，這就是第三代同步光源。

近代科研最具影響力的光源

半個多世紀過去，目前全世界供實驗用的同步光源設施已經超過七十座，其中第三代加速器多於 1990 年後陸續建造完成，各國在同步光源設施的建造能力及研究成果，也成為國家高科技研發實力的重要指標之一。

到了 2015 年，同步光源的發展達到物理極限，進入第四階段，成為採用多重轉彎磁格 2 的同步加速器，可以將電子束的束散度減少百倍，直到觸及繞射物理極限。

束散度減少百倍，意謂光點更集中，光亮度可以提高百倍，從事奈米級光點研究；同時，光的準直性與同調性也大幅提高，可以發展許多新的科學實驗技術。

同步輻射插件磁鐵運作示意

受惠於同步光源的快速發展，研究人員得以擴展許多新的研究領域，包括：材料、生物、醫藥、物理、化學、化工、地質、考古、環保、能源、電子、微機械、奈米元件等最尖端的基礎與應用科學研究，所獲得的成果對人類科技創新與生活便利帶來諸多貢獻。

隨著愈來愈多科學家使用同步輻射獲頒科學界最高榮耀的諾貝爾獎，有人稱它為現代的「科學神燈」，也是二十世紀以來科技研究最重要的光源之一。

同步光源主要設備介紹

1. 注射器（包括電子槍、直線加速器與增能環）

電子束由電子槍產生後，經過直線加速器加速至能量為 1 億 5 千萬電子伏特，電子束進入周長為 496.8 公尺的增能環後，繼續增加能量至 30 億電子伏特，速度非常接近光速（0.999999986 倍）。

2. 儲存環

電子束從注射器經由傳輸線進入二十四邊形設計、周長為 518.4 公尺的儲存環後，環內一系列磁鐵導引電子束偏轉並維持在軌道上，如此一來，電子束便能於每一圈的運行中，在偏轉磁鐵切線方向或插件磁鐵下游產生光束。由於電子會因產生光而損失能量，因此環內裝置超導高頻共振腔系統，用來補充電子的能量。

3. 光束線

光束線是同步加速器與實驗站之間的一座橋梁。理論上，在每一處電子偏轉處或插件磁鐵的直線下游，都可以打開一個窗口，利用光束線將同步輻射引導出來，進入實驗站。

4. 實驗站

科學家依據實驗需求設計各種儀器，使用同步輻射進行各類科學研究。

——本文摘自《追光之旅：你所不知道的同步輻射》，2021 年 8 月，天下文化。