你也可以做的奈米碳管薄片

• 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《這些狀況讓老人容易跌倒，改進策略一次看懂》，歡迎喜歡這篇文章的朋友訂閱支持 Care Online 喔
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年紀大了，最怕什麼呢？相信許多人的答案是「怕跌倒」。跌倒之後，可能骨折，可能十天半個月下不了床，甚至還需要動手術，對日常生活影響極大。

老人容易跌倒的原因很多，有些跟環境有關，有些則與個人健康狀況，像是視力、血壓、藥物使用、與平衡步態有關。今天我們就從各方面來看看，究竟要怎麼做才能減少跌倒的機會！

家裡環境調整重點！

首先，採光要充足，不要太昏暗。在樓梯間或往浴室的路上，可以加裝感應燈，可以看清楚通道。

在樓梯或浴室要加裝扶手，可以的話兩側都要裝。而且要養成「扶著扶手」的習慣，無論是上樓、下樓、或在浴室內移動的過程，都盡量扶著扶手。

維持家裡的整齊清潔，順手就要把衣服、鞋子、書籍等收好，盡量不要在走動路線放置物品，堆滿雜物。

如果有鋪地毯的話，要確認地毯有固定好。在裝潢的時候，盡量不要做鋪一小塊的地墊、地毯的設計，否則容易滑倒。

面對視力問題！

年紀變大後，視力、聽力、和反射速度沒那麼好，都會讓人更容易跌倒。如果發現視力變差，最好上眼科確認問題，如果有老花眼，可以戴眼鏡矯正視力，並要花點時間習慣自己的新眼鏡。若是白內障影響了視力，需要開刀移除白內障。

注意姿態性血壓變化！

血壓變化是常見的跌倒原因，患者會說：「我就早上起來，下床走個兩步就跌跤了。」這是因為變換姿勢的時候，像是突然起身會讓血壓下降，因此最好要放慢速度，早上起身要下床前，可以坐在床邊，確認不會感到頭暈或其他不適之後再站起來，千萬不要急躁。另外，可以與醫師討論是否要穿彈性襪，減少血液滯留於腿部。

注意使用的藥物種類！

本身的疾病和使用的藥物也會增加跌倒的機會。如果因為尿失禁而常常需要趕到廁所的話，跌倒的機會就上升了。而平時最常見會造成跌倒的藥物是鎮定劑及安眠藥，吃了會比較頭暈並影響意識狀況，可以的話要盡量避免。另外記得少喝酒，免得影響平衡。

平常若在不同的門診科別各自拿了藥，並服用多種藥物的話，藥物之間的交互作用也可能會影響患者的安全，建議可以找一般內科醫師或家庭醫學科醫師確認過自己服用的多種藥物，並盡量簡化藥物，才能減少身體的負擔。尤其當吃了藥物後會感到很想睡或頭暈暈的話，務必向醫師反應。

平衡與步態也是重點！

我們的肌肉質量常常會因為年紀增長而流失，進而影響到走路的平衡和步態。本身如果有糖尿病的人，更要特別小心。血糖高容易導致腿部神經病變，對步態與平衡很有影響。所以，平常要制定運動計畫訓練平衡與步態，規律運動對保持肌肉質量與活動度很有幫助，身手會比較協調，也能保住骨質；若自己對這方面比較沒有概念，可以尋求物理治療師的專業意見，並要評估是否需要使用拐杖、四腳拐杖等輔助，減少跌倒的機會。

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劉育志醫師：大家好，我是劉育志醫師，歡迎陳科廷醫師來到照護線上。

陳科廷醫師：大家好，我是陳科廷。

劉育志醫師：請問常見的惡性腦瘤有哪些？

陳科廷醫師：原則上就分兩大類，一個叫做原發性的惡性腦瘤，一個叫做續發性的惡性腦瘤，原發性的惡性腦瘤，最常見的就是膠質瘤，就是神經膠細胞長出來的，續發性的惡性腦瘤，就是俗稱的轉移性腦瘤，最常見的是肺癌跟乳癌的腦轉移。

劉育志醫師：請問什麼是膠質瘤？

陳科廷醫師：顧名思義就是神經膠細胞長出來的腫瘤，所以它有三個特徵，第一個，它跟正常的神經系統沒有邊界，第二個，它是沿著神經系統的神經路徑生長，第三個，它的生長位置，會跟它的功能有關係，因此在治療這些膠質瘤之中，我們最在意的，也就是它的位置、它的大小，以及造成患者功能的影響。

劉育志醫師：請問膠質瘤會影響哪些腦部的功能？

陳科廷醫師：最常見膠質瘤生長的位置，就是額葉、顳葉、島葉跟頂葉，其實大家可以想像，就是在腦的側方，我們腦其實有很多複雜功能的分佈，如果是額葉的膠質瘤，患者很有可能是以語言功能下降，記憶力變差，神經退化的一些症狀來表現，如果是頂葉的腫瘤，患者很有可能是以運動、感覺缺損，或下降的症狀來表現，如果是顳葉或島葉的腫瘤，患者很有可能是以癲癇來表現。

劉育志醫師：針對膠質瘤，何時會考慮手術治療？

陳科廷醫師：手術通常是第一步，我們常常也說它是最重要的一步，為什麼呢？有兩個面向，第一個，唯有手術可以取得腫瘤的檢體，因此我們才可以得到確定的病理診斷，這個確定的病理診斷，跟後面的輔助治療，是非常有相關，因此手術的第一個目標，是取得正確的病理診斷，第二個目標，則是最大化安全的切除，這個是全世界的趨勢。

陳科廷醫師：其中有兩個趨勢，第一個就是，我們會利用患者清醒的狀態，來監測他的腦功能，這也是俗稱的清醒開顱手術，在做清醒開顱手術的時候，病人會在術中被我們喚醒，病人可以自然的對答，所有題目、圖片，甚至是手腳的運動協調能力，我們都可以在手術中即時監測，手術醫師一邊移除腫瘤，一邊會聽、感覺，瞭解患者的狀態，這樣以達到我們可以確保，患者功能最大化的保存，並且把腫瘤最大化的移除。

陳科廷醫師：有些區域的腫瘤並不適合清醒手術，這個時候，另外一個輔助的方案，就是手術顯微的螢光輔助系統，有一個藥物可以讓腫瘤細胞發出螢光，手術中在顯微鏡下，我們就可以確保，這個腫瘤細胞被我們看見，這時候這樣的螢光，就可以告訴我們可以切除的區域。

劉育志醫師：請問膠質瘤術後還需要做哪些治療？

陳科廷醫師：這些膠質瘤術後，常常需要的治療，第一個是放射線治療，第二個是化學藥物治療，還有標靶藥物治療，甚至還有其他的臨床試驗，都是很重要的輔助治療，尤其是臨床試驗，臨床試驗已經在膠質瘤，或是許多惡性腦瘤的治療，全世界的準則裡面，被寫入準則，所以如果有適合的臨床試驗，全世界的趨勢都是鼓勵患者去參加，因為這樣可以爭取最大的機率，患者加入臨床試驗，其實是接受最完整的評估跟保障。

劉育志醫師：針對轉移性腦瘤，會採取何種治療策略？

陳科廷醫師：轉移性腫瘤的治療，手術常常只是一個角色，對神經外科醫師來講，就需要把手術做得越微創越好，對患者傷害越小越好，恢復越快越好，越沒有併發症越好，讓他們可以順利地接受，原發的惡性腫瘤所該接受的治療，包含標靶治療，放射線治療、免疫治療，甚至原本的臨床試驗等。

陳科廷醫師：她是一位 35 歲的女性，她的腫瘤就長在感覺區跟語言區交界的地方，她發病的時候是以癲癇表現，在急診室的時候，被診斷出有一個腦瘤，我們跟她詳細的說明之後，進行了清醒的開顱手術，她在術中非常配合我們做這些監測，包含語言的監測、理解的監測，手腳運動的監測、算數的監測等，我們希望達到她最好的功能，以讓她可以回到職場上，這位患者目前已經追蹤三年半，她也僅僅只有在最近半年，有一次疾病的復發，接受了再一次的清醒開顱手術，從疾病開始診斷，跟後面所有追蹤的門診討論，她都非常的投入，我覺得非常的開心，就是表示我對她的照顧，讓她可以去察覺到，在腫瘤治療的同時，保留功能是多麼重要的一件事。

劉育志醫師：感謝陳醫師來到照顧線上，我們下次再見，掰掰。

陳科廷醫師：掰掰。

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