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【極光片語】地球角落的物聯網

雷漢欣
・2016/01/12 ・4637字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 513 ・六年級

只要觀察現在全世界最值錢的企業——Apple、Google、Facebook、阿里巴巴等,就可以發現這企業有個重要的共通點,就是網路。無論提供的服務是O2OM2M、行動電商還是雲端,所仰賴的基礎建設都是「物聯網(Internet of Thing, IoT)」,有了物聯網的平台,企業才能收集、處理資料並且形成獨特的商業模式。另一個有趣的例子是異軍突起的Netflix,「Netflix取代了百視達,但不只讓大家在網路上租影片看,它真正開風氣之先且因此賺錢的,是做出『看這部影片的人也看這些影片』這項服務。現在看主動推薦相關產品的功能已經司空見慣,但當初Netflix實現這個想法時發現,他們有75%的生意是來自這個新功能!」李世光老師覺得厲害。

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接受專訪侃侃而談的李世光老師。攝影:林梳雲

新能源加通訊,尬出工業革命

「大家都在找新的應用和商業模式,像是小米跟江蕙演唱會成功的飢餓行銷,IoT就是其中重要的平台。」物聯網不僅是人類所使用工具的進步,《物聯網革命》這本書甚至大膽預測,物聯網將會造成下一次的工業革命,因為我們回頭分析人類歷史,可以發現每一次工業革命都是能源與通訊科技創新的結果,而物聯網也有這樣的特性。

第一次工業革命是因為瓦特(James Watt)改良了蒸汽機,由煤炭為動力所驅動的現代蒸汽機取代了水力/風力,大大提升了棉花等產業的生產力,蒸汽印刷機和蒸汽火車增加資訊產生的速度和傳播的距離,也成為一個全新的通訊/能源組合,由於業務高度倚重印刷跟鐵道,所以當時新的商業模式一定出現在運輸、資訊、能源的中心地段,「其實鐵道就是平台,報紙加速生產就像是網路頻寬增加,這個角度的想法還真有意思!」

從19世紀末期開始,電話和石油驅動的能源成為全新的通訊/能源組合,提供第二次工業革命的通用巨型平台。電話讓通訊更加便利,家家戶戶裝有電話後,通訊的節點從火車站變成家庭;石油與電這兩種能源的生產需要很耗費高昂成本,此時的新興交通工具——汽車及相關的公路建設也需要巨大的資源,這樣的特性都進一步造就更強大的中央集權化經營模式。

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過去數十年間,網際網路迅速改變了資訊產生與流通的方法,科學家也積極地開發新型能源和再生能源,由於社群網路的成型、雲端運算的快速發展、數位技術的演進(如3D列印)以及對巨量資料的重視與需求增加,因而興起了最新的通訊/能源組合式基礎架構(如物聯網),在這個架構下,資訊及能源不再以中央集權的方式生產,反而將以「智慧」為概念,經由共享、橫向網路整合推動新的經濟體系。

位於東非的坦噶尼喀湖,劇烈的日夜溫差產生頻繁的翻騰作用,加大湖泊的生產力而形成豐富的漁場。來源:維基百科

台灣湖泊中的物聯網,超科學的~

台灣是座科技島,也是擁有高度生物多樣性的美麗島,雖然有豐富的生態卻缺乏天然能源,偏重軟體的物聯網等科技產業最適合台灣發展。但是今天我們不談物聯網相關產業如何在台灣起飛,而是回顧物聯網以前如何幫助科學家發現台灣高山湖泊新陳代謝的秘密!湖泊代謝,也就是湖泊中光合作用和呼吸作用過程中物質、能量、養分間的動態平衡關係,會受到「翻騰作用」的影響,李老師強調:「如果這樣的結構不夠完整,美麗的湖泊就會變成臭水溝。」

典型溫帶湖泊發生的翻騰效應主要受到季節影響,春季時湖泊在湖面風的吹拂下,上層含氧高的水會往下流,底層富含營養物的水也會翻到上層。但到了夏天,上層的水受到太陽加熱升溫而滯留在表層,整個湖水因溫度和密度而分層無法垂直流動;秋天氣溫下降後,上層水升溫而下沉,形成垂直的水流而產生秋季翻騰作用;冬季時湖面結冰,冰層抵禦了風的作用,湖水是一片平靜。湖泊翻騰時補充了底層水的含氧量,同時也為上層水注入新的營養鹽,因此通常湖泊在翻騰後會有較高的初級生產力。位於熱帶的高海拔湖泊有劇烈的日夜溫差,每天至少可以加熱、分層一次,例如東非的坦噶尼喀湖(Lake Tanganyika),在如此頻繁的翻騰作用下成為非常豐富的漁場。

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典型溫帶湖泊在春季和秋季會產生翻騰作用,交換上層水的氧氣和下層水的營養鹽。來源:維基百科

那麼台灣的湖泊呢?「台灣有很大的海拔範圍,我們不完全處於熱帶,但我們的漂亮程度跟多元程度卻跟熱帶有得比,為什麼呢?這個不正常~」李老師笑著說。為了瞭解台灣高山湖泊的生態系代謝過程及影響機制,林業試驗所的前所長金恆鑣博士與研究團隊以保存良好的鴛鴦湖為研究對象。在國科會(現在的科技部)的支持下,他們將裝有感應子的浮筒放在湖面上,每十分鐘測量並記錄湖面上風速、風向、水中溶氧量及不同深度水溫等數據隨著日夜和氣候變換的改變,李老師說:

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「這些就是IoT的原型,所有的數據都是持續的測量並且以無線傳輸到計算中心,因為他們不可能在湖邊以人力24小時監測。」

經過一年多的研究,結果顯示鴛鴦湖的淨生產力在初夏及仲秋最高,在颱風季節則有顯著下降,因為颱風豪雨會對湖泊造成強烈的沖洗作用,湖泊中的菌相和營養鹽更新而暫時降低淨生產力,但是颱風的降雨同時也擾動了原本分層無法翻騰的夏季湖水,反而使生態系接著活潑了起來。

「他們的結論是:颱風是台灣中小湖泊生態系重要的動力來源。」

溫帶湖泊有季節性的變化,熱帶湖泊因每日翻騰作用有很高的生產力,「而研究發現鴛鴦湖的動力來源除了這兩項以外,還有『颱風』這個額外的因子。這個重要的生態研究,是在台灣早期IoT輔助下才能做到的。」李老師說。

小林村紀念公園 來源:維基百科
小林村紀念公園,建於小林村遺址附近,為了紀念莫拉克風災被土石淹沒的462位小林村居民。 來源:維基百科

如果我們為地球穿上各種感應子……

台灣科學家在鴛鴦湖的研究中說明了物聯網對地球的重要性,在另一個悲傷的事件中,科學家則是期望物聯網能避免遺憾發生。2009年莫拉克颱風在台灣南部造成極大的災情,其中最嚴重的災情在高雄市山區的小林村,小林村東北角的獻肚山因颱風帶來的大量降雨而崩塌,滾滾黃沙瞬間淹沒小林村,造成數百人死亡。

「其實過去的研究認為小林村西北角的山頭是比較危險,所以大型的通訊設備恐怕因此建設在東北角,」但八八風災時東北角的獻肚山反而是災難的中心。如果能在環境中安裝各種感應子,以物聯網長期佈局監控降水量、河流流速、雨水滲進地層的情況、山的深層結構等等,或許可以協助科學家計算土石流發生的機率,藉由種種徵兆預測事件的發展,避免憾事重演。「當我們加入物聯網、智慧化的思維,就會看到各式各樣、全面性的樣貌,這是跟以前完全不一樣的事情。」李老師說。

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人手一顆感應子總共消耗幾座核電廠的能量?

早在1980年代,柏克萊大學提出「Sanddust(砂粒)」的概念,以微機電作出小型感應子,這麼一來可以降低感應子的價錢,就能在地球上廣布感應子,得到過去無法獲取的知識。IBM也曾經提出過「智慧地球」這個類似的計畫。但若想在地球各個角落裝上感應子,必須先克服能量的問題。

「假設我們要丟出一百億個感應子,而一個感應子耗電率為1毫瓦(mW),全部加起來就要0.1吉瓦(GW),核四電廠一個反應爐的發電功率是1.35吉瓦,光是一百億顆的耗電就要十分之一個核電反應爐,一百億個感應子很多嗎?每個人身上裝一個就超過這數量的一半了。」

李老師概估感應子的能源消耗,奠基今日雲端思潮的資料中心(Data Center)所需要使用的能源,就已消耗全球6%的能源,而物聯網更加蓬勃的時代勢必會產生極大量的資訊,未來雲端儲存空間還會消耗更多能源。降低能源消耗是物聯網發展的重要環節,因為要在資訊跟能源這兩個工業革命的對應元素同時進步之下,才能催化成物聯網革命。

美軍很久以前就開始設法解決行動裝置的能源問題。通訊科技在軍事的重要性可想而知,戰士們身上大概要準備6~8顆鋰電池,才能確保衛星電話、紅外線夜視鏡、通訊、防護等等配備在沙場上能隨時使用。為了維持這種行動裝置的能量來源,許多科學家探討各種人體動能擷取技術(human motion energy harvesting technology),將發電器放在耳朵、膝蓋、腳底,將溫度、震動、壓力、化學能等等轉換成電能,甚至還曾經考慮利用身體裡的血糖產生電能。

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「energy harvesting (能量擷取)是個很大的領域,可以讓感應子不需要一直換電池,像是鴛鴦湖中的感應子就很需要這樣的研究,它不管是閒置、感測、傳輸,都需要用電,在野外不可能以人力更換電池或充電,所以很多人研究從風力、震動等等來源取得能量。」李老師說。

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但若想在地球各個角落裝上感應子,必須先克服能量的問題。來源:維基百科

應用科學是基礎科學的聚焦

物聯網對產業、商業和科學研究帶來的好處已經有目共睹,在物聯網持續改變我們生活的未來,能量擷取是其中很大的結構,需要科學家持續研究,才能不斷的突破科技極限,「那麼,到底應用研究重要還是基礎研究重要?」李老師提出一個大哉問。其實應用或基礎導向的科學研究不應該有價值高低之分,「比較好的說法應該是中經院的陳信宏所長所說:應用研究是大平台,讓各種創新知識彙整、聚焦在這個平台上,而在這個過程中,跨領域的結構也更容易出現。」

以物聯網為例,作為一個科技的應用平台,它需要各種技術聚焦於此,像是感應子開發、高效的能源擷取、訊號傳輸、智慧的節能城市發展、通訊協定的需求……等,其中能源擷取也是一個各種科技的大聚焦平台,從震動擷取能量需要機械和機電子專業的聚焦,利用太陽能發電需要電子、光電專業的聚焦,用無線傳輸取電則需要傳輸技術和電力系統人才聚焦,這些都是基礎研究一路聚焦到產業端的例子,越接近產業端就收縮成更專注的主題。

物聯網現在已經對產業、科學研究帶來許多好處,未來的應用更無可限量,科學家一步步突破技術上的障礙,讓感應子如沙粒般撒在地球各個角落,我們就可以得到更多知識、更了解這顆星球,進一步理出人類、所有物種與地球間,更適合的共存共榮之道。

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【下回預告】素番茄的科普難題

利用物聯網研究台灣湖泊生態系的利用物聯網研究台灣湖泊生態系的金恆鑣博士,他的哥哥,作家金恆煒,曾在一篇探討基改食品的文章中寫道:「老闆,來杯『素』的純番茄汁!」,雖然這是文章中虛構的素食者點餐台詞,但還是相當令人好奇:番茄難道不是素的嗎?1990年代曾有生技公司嘗試在番茄中加入魚的抗凍基因來研發耐寒番茄品系,「這個番茄是葷的還是素的呢?大部份人會覺得:『有動物基因,嗯,是葷的。』但對我們學科學的人來說,番茄當然還是素的,因為基因並沒有動植物的差別。」李老師說,「差別在科普。我常以這個例子來說明,看似複雜而令人害怕的東西,其實只要從原理來看就能理解。」

轉入動物源基因的植物究竟素不素?每個人有著不同科學知識含量及對問題的認知,因而會有不同的解讀和答案,若補充大家的背景知識是否就能消弭認知差異?科學普及能如何改變人們思考和判斷呢?關於李世光老師這幾十年來推廣科學教育的精采故事,都在下一回的「極光片語」!

【極光片語】專欄收錄李世光老師的訪談,每一段小故事、小物件的背後,都有饒富趣味的科學道理。吉光片羽比喻殘存的珍貴文物,象徵李世光老師在科學研發的高昂志氣和人生智慧;傳說見到極光會帶給人一輩子的好運,期待讀者在本專欄得到的啟發,都能像看見極光般感動。

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雷漢欣
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PanSci的菜菜實習編輯,來自溫馨的動科系,心情好的時候喜歡說「你知道嗎!?」小故事,即使常得到「誰不知道阿.......」的冷眼回應,也不改其志。

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圖形處理單元與人工智慧
賴昭正_96
・2024/06/24 ・6944字 ・閱讀時間約 14 分鐘

  • 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?

黃仁勳出席2016年台北國際電腦展
Nvidia 的崛起究竟是時勢造英雄,還是英雄造時勢?圖/wikimedia

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。

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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:

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  • 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

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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?

圖形處理的例子

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。

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典型的CPU與GPU架構

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?

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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?

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(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)

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。
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賴昭正_96
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成功大學化學工程系學士,芝加哥大學化學物理博士。在芝大時與一群留學生合創「科學月刊」。一直想回國貢獻所學,因此畢業後不久即回清大化學系任教。自認平易近人,但教學嚴謹,因此穫有「賴大刀」之惡名!於1982年時當選爲 清大化學系新一代的年青首任系主任兼所長;但壯志難酬,兩年後即辭職到美留浪。晚期曾回台蓋工廠及創業,均應「水土不服」而鎩羽而歸。正式退休後,除了開始又爲科學月刊寫文章外,全職帶小孫女(半歲起);現已成七歲之小孫女的BFF(2015)。首先接觸到泛科學是因爲科學月刊將我的一篇文章「愛因斯坦的最大的錯誤一宇宙論常數」推薦到泛科學重登。

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從販賣機到智慧設備:物聯網的發展歷程
數感實驗室_96
・2024/06/23 ・1135字 ・閱讀時間約 2 分鐘

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本文由 國立臺灣師範大學 委託,泛科學企劃執行。 

在這個通信技術普及的年代,我們不斷介紹各式各樣的通信技術。大多數的通信技術都是為人服務的,這似乎是理所當然的。然而,有一種通信技術並非直接為人服務,而是為物體之間的交流提供支持。這種技術不僅存在,而且在現代已經成為最主要的通信形式之一,我們稱之為——物聯網(IoT)。

物聯網,Internet of Things,簡稱 IoT,顧名思義就是物品,機器、設備連上網路。

在我們生活中,如智慧手錶和藍牙耳機這些穿戴式設備,它們各自擁有特定功能,同時又能透過藍牙技術相互連結,這就是物聯網的一種應用。

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你可能會問,手機也算是物聯網的設備嗎?

這取決於你如何定義和使用手機。如果是人們使用 5G 或 4G 技術彼此傳訊息和溝通,那麼這不屬於物聯網的範疇。但當手機與藍牙耳機或智慧手錶連接時,它們之間的互動更符合物聯網的概念。因此,物聯網的基本定義是,不直接涉及人跟人、或是人與設備的互動。基本上都是設備跟設備之間的溝通。

通信是人類最基本的需求,同時也帶來無限商機,就像我們不想跑到別的地方買可樂,卻發現賣光了一樣,科技為能解決這些需求,促使通信技術的持續成長。

如同手機的普及帶動了市場需求,從一家一部的電視和冰箱,到人人一支的手機,並且每隔幾年就更新換代。這種商機吸引了企業的投資,也推動了強大的研發動能。

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而現在,我們正生活在一個設備數量遠超人類數量的時代,從藍牙耳機、智慧手錶,到遍布全球的智慧設備,物聯網的技術已經無處不在。

不妨思考一下,還有哪些需求尚未被滿足,也許它們正是下一個物聯網應用的起點。

更多、更完整的內容,歡迎上數感實驗室 Numeracy Lab 的 YouTube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得更多有趣的資訊!

參考資料

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數感實驗室_96
76 篇文章 ・ 49 位粉絲
數感實驗室的宗旨是讓社會大眾「看見數學」。 數感實驗室於 2016 年 4 月成立 Facebook 粉絲頁,迄今超過 44,000 位粉絲追蹤。每天發布一則數學文章,內容包括介紹數學新知、生活中的數學應用、或是數學和文學、藝術等跨領域結合的議題。 詳見網站:http://numeracy.club/ 粉絲專頁:https://www.facebook.com/pg/numeracylab/

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培育屏東數位能量——屏東縣政府跨域數位爭霸戰頒獎典禮暨成果展
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/11/24 ・650字 ・閱讀時間約 1 分鐘

「屏東縣跨域數位爭霸戰實戰競賽」頒獎典禮暨成果展於11月19號完美落幕。為培育屏東青年數位能力,屏東縣政府特別推動「跨域數位人才培育計畫」,主題包含「AVR 應用」、「數位光影技術」、「智慧物聯」、「自媒體影音串流」及「數位媒體應用」五大類,以透過學習數位工具提升履歷競爭力。更延伸計畫辦理「屏東縣跨域數位爭霸戰實戰競賽」,參賽隊伍都是在屏東就學或就業之青年報名,提供競賽總獎金30萬元,鼓勵與培育屏東的數位人才發揮創意,將屏東的故事透過數位方式展現出來。

本次參賽作品精采多元,展現屏東青年設計的創意及數位能量。包括影片拍攝屏東美食美景的「屏安米樂」及「做伙憩屏東」,利用線上展覽介紹屏東單車路線的「屏東單車旅遊趣」,以及獲得潛力獎的團隊「Animation Pingtung」、「斯卡羅」及「禁忌之戀」,第三名則是由透過線上迷宮遊戲的模式融入屏東各個區域的特產、美食的「屏藏物語」,第二名則是製作了年底即將啟動的屏東數位青創中心外牆,運用非常吸睛的光雕影像結合屏東元素的「光點屏東∞斑雕共構」,第一名殊榮則由屏東科技大學餐旅管理系的「鐵橋記」獲得,同學們運用實境解謎搭配Line機器人,透過遊戲方式介紹高屏溪的歷史。

每個團隊皆發揮獨特創造力,在課程中從0到1扎根數位技能、從無到有創造屬於自己的成果,屏東青年人才有目共睹,展現屏東縣政府陪伴青年,提供良好的創業環境與資源,有望未來提升屏東競爭力!