憑什麼得諾貝爾獎？要你看到藍光LED的與眾不同

• 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。

本文由 國立臺灣師範大學 委託，泛科學企劃執行。 

今天我們來聊聊一種超酷的通信技術——用 LED 燈來傳遞訊息。

你可能會疑惑，LED 燈怎麼能傳數據？其實，這背後的原理並不難理解。無線電波是電磁波的一種，而 LED 發出的「可見光」也是電磁波的一部分，只是頻率更高。既然都是電磁波，那用光來通信似乎也很合理。

光通信並不是新鮮事。早在周朝，人們就用烽火台來傳遞戰情；我們熟悉的發明家貝爾也發明過光電話（Photophone），且 1880 年 4 月 1 日，貝爾還成功地用光電話在 200 多公尺的距離上實現了通信。

然後？就沒有然後了，光通信技術沉寂了一百多年，直到太空通信中找到了新的用途。

可見光通訊帶來了通信技術的全新篇章。當然，我們也要提到，像遙控器和一些太空通信其實用的是紅外線，但這些都和可見光屬於同一大類——電磁波通信。所以，嚴格來說，可見光通訊也是電磁波通信的一部分。

未來的世界，燈光不僅僅是照明工具，更是我們連接信息世界的橋樑。

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參考資料

• Secret Laser Communications via Polybius Square
• Wireless Telephony (1905)
• 比 Wi-Fi 快百倍！Li-Fi 無線傳輸標準 802.11bb 發表
• NASA Uses Lasers To Send The Mona Lisa To The Moon
• 【影】NASA 利用雷射光束將蒙娜麗莎送上月球！ | ETtoday 國際新聞

本文由 蓓麗嘉國際 委託，泛科學企劃執行。

• 文／陳彥諺，皮膚專科陳昱璁醫師

看似無用的頭髮，除了防曬、保暖的功能外，還有外表上的美觀作用。「美觀」雖然乍看之下並不實用，但是，如果生得一張好看的臉，偏偏頂上荒涼，好看的外貌卻極容易因此而消減幾分。

以往在治療禿頭上，有四種主要方法：改善作息、塗抹含有米諾地爾（Minoxidil）成分的生髮水、口服抗雄性禿之藥物、植髮手術。不過，隨著科技進步，科學家們也不斷地探索著新方法！

目前除了上述四種常見方法外，還有另一種安全且可居家執行的療程，是以「低能量雷射療法（LLLT）」來照射頭皮，進而達到讓落髮毛囊重回生長期的方式。

什麼是低能量雷射療法（LLLT）？

低能量雷射療法，全名叫做 Low-Level laser(light) therapy。這是一種運用低功率雷射（通常是紅外線）來治療特定症狀的治療方式。低能量雷射與傳統雷射並不相同，傳統雷射是高能量的雷射，常用單位是瓦特（Watt），大多用在切割或止血等大手術上。然而，低能量雷射是能量較低的雷射，具有安全性外，用途也更加廣泛，常用於減輕疼痛、治癒傷口、神經再生等。

不過，會發現低能量雷射也許能增生毛髮，其實完全是歪打正著的結果，為何會這樣說呢？有個故事小插曲是發生在 1960 年代後期，匈牙利醫生恩德雷・梅斯特（Endre Mester）原本在進行一系列實驗，想證明雷射光到底會不會致癌。

他將小鼠背部毛髮剃光，再使用低功率紅寶石雷射光（694nm）照射，結果，小鼠並沒有因為照射雷射光而得到癌症，出乎他的預料，雷射光的照射，反而改善了小鼠背部剃毛區域的毛髮生長狀況。

這項發現，也引起了學界對於 LLLT 治療禿頭的關注。近年來，實際研究成果中也指出了患有雄性禿症狀的患者，在經過定時定量的低能量雷射照射下，能有效改善部分受試者的禿頭狀況。

雷射光與 LED 的差異

LED 光源就是家裡的省電燈泡，這些燈泡發出的光，波長較雷射光廣泛，也沒有特定方向性，此外由於光波的相位並不統一，會互相干擾影響光波的能量。

雷射光源的產生是來自雷射二極體，通過電流產生光後會在共振腔中共振，產生更多同波長的光。因此，雷射光源的波長較為單一，具有高度指向性，且相位一致，更容易控制能量。而這些性能也反映在價格上，雷射光源每 nW 的成本，更是高於 LED 光源近 100 倍。

皮膚專科陳昱璁醫師表示：「造成落髮常見的因素包括：雄性禿、壓力、產後落髮甚至是打完疫苗或確診後的副作用都有可能引發落髮，目前通過台灣衛福部核准改善落髮的治療方式有生髮水、口服藥、低能量雷射與植髮手術，而低能量雷射的優點是非侵入、無顯著副作用、可居家使用的生髮器材，不過，若雷射波長不同會造成波長干擾，建議民眾使用 650nm 單一雷射光，至於適合用什麼樣的方式治療建議民眾到門診由專業醫師評估。」

在傳統的髮療法當中，皆存在著潛在的副作用風險，比如，使用含米諾地爾的生髮水，有可能會造成頭皮刺激不適，初期使用也可能有掉髮增加的情形，女性也偶有出現臉部多毛症的狀況；而口服藥常見副作用包含性慾減低、勃起異常、不孕等副作用。

陳昱璁醫師也提到：「雷射生髮帽屬醫療器材，若不當使用仍會造成傷害之虞，因此不鼓勵民眾自行購買，若有異常落髮徵兆，建議尋求專業醫師諮詢，才能對症下藥，找到符合自身需求的療程。」

所以頭髮禿禿別害怕！遇到落髮難題，不要遲疑，及早開啟適合的療程，才能盡早回歸頂上的繁榮景象。

※ 以上屬醫療資訊分享，任何療程效果與副作用因人而異，如有需求請以專業醫師建議為主。