用十分鐘向 nand2tetris 學會設計處理器

本文由 Amway 委託，泛科學企劃執行。

到底怎樣才算是「乾淨」？這不是什麼靈魂拷問，而是一個價值上億的商業命題。

在半導體產業的無塵室中，「乾淨」的定義極其殘酷：一粒肉眼看不見的灰塵，就足以讓造價數百萬美元的晶圓直接報廢。空氣品質的好壞，甚至能成為台積電（TSMC）決定是否在當地設廠的關鍵性指標。回到你的家中，雖然不需要生產精密晶片，但我們呼吸系統中的肺泡同樣精密，卻長期暴露在充滿 PM2.5、病毒以及各種揮發性氣體的環境中。為了守護健康，你可能還要付費購買「乾淨的空氣」來用。

因此，空氣議題早已超越單純的環保範疇，成為同時影響國家經濟與個人健康的重要問題。

很多人可能沒想到，無論是家用的空氣清淨機，還是造價動輒百億的頂尖晶圓廠，它們對抗污染的核心武器並非什麼複雜的雷射防護罩，而是同一件看起來平凡無奇的東西：一片外觀像紙一樣的 HEPA 濾網。但你真的相信，就憑這層厚度不到幾公分的板子，能擋住那些足以毀滅精密晶片、滲透人體細胞的「奈米級刺客」嗎？

這片大家都聽過的 HEPA 濾網，裡面到底是什麼？

首先，我們必須打破一個直覺上的誤解：HEPA 濾網（High Efficiency Particulate Air filter）在本質上其實並不是一張「網」。

細懸浮微粒 PM2.5，是指粒徑在 2.5 微米以下的污染物，它們能穿過呼吸道直達肺泡，並穿過血管引發全身性發炎。但這只是基本，在工廠與汽車尾氣中，還存在粒徑僅有 1 微米的 PM1，甚至是小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」（UFP，即 PM0.1）。 UFP 不僅能輕易進入血液，甚至能繞過血腦屏障（BBB），進入大腦與胎盤，其破壞力十分可怕。

如果 HEPA 濾網像水槽濾網或麵粉篩一樣，單靠孔目大小來「過濾」粒子，那麼為了攔截奈米微粒，濾網的孔目只能無限縮小到幾乎不透氣的程度。更別說在台積電或 Intel 的製程工程師眼裡，一般人認為的「乾淨」，在工程師眼裡簡直像沙塵暴一樣。對於線寬僅有 2 奈米或 3 奈米（相當於頭髮直徑萬分之一）的晶片而言，空氣中一顆微小的塵埃，就是一顆足以毀滅世界的隕石。

因此，傳統的過濾思維並非治本之道，我們需要的是原理截然不同的過濾方案。這套技術的雛形，最早可追溯至二戰時期的「曼哈頓計畫」。

HEPA 的前身，誕生於曼哈頓計畫！

1940 年代，製造濃縮鈾是發展原子彈的關鍵。然而，若將排氣直接排向大氣，會導致致命的放射性微粒擴散。負責解決這問題的是 1932 年諾貝爾化學獎得主歐文·朗繆爾（Irving Langmuir），他是薄膜和表面吸附現象的專家。他開發了「絕對過濾器」（Absolute Filter），其內部並非有孔的篩網，而是石綿纖維。

有趣的來了，如果把過濾器放到顯微鏡下，你會發現纖維之間的空隙，其實比某些被攔截的粒子還要大。那為什麼粒子穿不過去呢？這是因為在奈米尺度下，物理規則與宏觀世界完全不同。極微小的粒子在空氣中飛行時，並非走直線，而是會受到空氣分子撞擊，而產生「布朗運動」（Brownian Motion），像個醉漢一樣東倒西歪。

當粒子通過由緻密纖維構成的混亂迷宮時，布朗運動會迫使它們不斷轉彎、移動，最終撞擊到帶有靜電的纖維上。這時，靜電的吸附力會讓纖維就像蜘蛛網般死死黏住微粒。那些狂亂移動的奈米刺客，就這樣被永久禁錮迷宮中。

現在最常見的 HEPA 材料，是硼矽酸鹽玻璃纖維。

現代 HEPA 濾網最常見的核心材料為硼矽酸鹽玻璃纖維。這些玻璃纖維的直徑通常介於 0.5 至 2 微米之間，它們在濾網內隨機交織，像是一座茂密「黑森林」。微粒進入這片森林後，並非僅僅面對一層薄紙，而是得穿越一個具有厚度且排列混亂的纖維層，微粒極有可能在布朗運動的影響下撞擊並黏附在某根玻璃絲上。

除此之外，HEPA 濾網在外觀上還有一個極具辨識度的特徵，那就是像手風琴般的摺紙結構。濾材會被反覆摺疊、摺成手風琴的形狀，中間則用鋁箔或特殊的防潮紙進行結構支撐，目的是增加表面積。這不僅為了捕獲更多微粒，而是要「降低過濾風速」。這聽起來可能有點反直覺：過濾不是越快越好嗎？

其實，這與物理學中的流速控制有關。想像一條水管，如果你捏住出口，水流會變得湍急；若將出口放開並擴大，雖然總出水量不變，但出水處的流速會變得緩慢。對於 HEPA 濾網而言，當表面積越大，單位面積所需承載的空氣量就越少，空氣穿透濾網的速度也就越低。

低流速代表微粒停留在濾網內的時間也更久，增加被捕捉的機會。此外，越大的表面積也為 HEPA 濾網帶來了高「容塵量」，延長了使用壽命，這正是它能夠稱霸空氣清淨領域多年的主因。

然而，即便都叫做 HEPA 高效率空氣微粒子過濾網 (High Efficiency Particulate Air filter)，但每個 HEPA 的成分與結構還是會不一樣。例如 安麗逸新空氣清淨機 SKY ，其標榜「可過濾粒徑最小至 0.0024 微米」的污染物，去除率高達 99.99%。

0.0024 微米是什麼概念？塵蟎、花粉、皮屑或黴菌孢子，大小約在 2 至 200 微米；細懸浮微粒  PM2.5 大小約 2.5 微米，細菌也大概這麼大。最小的其實是粒徑小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」，大多數的病毒（如流感、新冠病毒）都落在此區間。對安麗逸新 的HEPA濾網來說，基本上通通都是可被攔截的榜上名單。

在過敏防護上，它更獲得英國過敏協會（Allergy UK）認證，能有效處理 19 大類、102 種過敏原，濾除空氣中超過 300 種氣態與固態污染物。

然而，同樣的過濾邏輯一旦進入半導體無塵室，就必須換一條更為嚴苛的技術路線。因為硼矽酸鹽玻璃纖維對晶圓來說有個致命傷，就是「硼 (Boron)」。

在半導體製程中，硼是常見的 P 型摻雜物，用來精準改變矽晶圓的電性。如果濾網有任何微小的破損、老化或化學侵蝕，進而釋放出極微量的硼離子，就可能直接污染晶圓，改變其導電特性，導致晶片報廢。

此外，無塵室要求的是比 HEPA 更極致的 ULPA（超低穿透率空氣濾網） 等級的潔淨度。ULPA 的標準通常要求對 0.12 微米 的粒子達到 99.999% 甚至 99.9999% 的超高攔截率。在奈米級的競爭中，任何多穿透的一顆微塵，都代表著一筆不小的經濟損失。

為了解決「硼」的問題並追求極限的過濾效率，材料學家搬出了塑膠界的王者，PTFE 也鐵氟龍。鐵氟龍不僅耐酸鹼、耐腐蝕，還能透過拉伸製成直徑僅 0.05 至 0.1 微米 的極細纖維，其細度遠勝玻璃纖維。雖然 PTFE 耐化學腐蝕，但它既昂貴且物理上也很脆弱，安裝時若不小心稍微觸碰，數萬元的濾網就可能報銷。因此，你只會在晶圓廠而非一般家庭環境看到它。

即便如此，在空氣濾淨系統中，還有一樣是無塵室和你家空氣清淨器上面都有的另一張濾網，就是活性碳濾網。

活性碳如何從物理攔截跨越到分子吸附？

好不容易將微塵擋在門外時，危機卻還沒有解除。因為空氣中還隱藏著另一類更難纏的大魔王：AMC（氣態分子污染物）。

HEPA 或 ULPA 這類物理濾網雖然能攔截固體微粒，但面對氣態分子時，就像是用網球拍想撈起水一樣徒勞。這些氣態分子如同「幽靈」一般，能輕易穿過物理濾網的縫隙，其中包括氮氧化物、二氧化硫，以及來自人體的氨氣與各種揮發性有機物（VOCs）。

為了對付這些幽靈，我們必須在物理防線之外，加裝一道「化學濾網」。

這道防線的核心就是我們熟知的活性碳。但這與烤肉用的木炭不同，這裡使用的是經過特殊改造的「浸漬處理（Impregnation）」活性碳。材料科學家會根據敵人的不同性質，在活性碳上添加不同的化學藥劑：

• 酸鹼中和：對付氮氧化物、二氧化硫等酸性氣體，會在活性碳上添加碳酸鉀、氫氧化鉀等鹼性藥劑，透過酸鹼中和反應將有害氣體轉化為固體鹽類。反之，如果添加了磷酸、檸檬酸等酸性藥劑，就能中和空氣中的氨氣等鹼類。
• 物理吸附與凡德瓦力：對於最麻煩的有機揮發物（VOCs，如甲醛、甲苯），因為它們不具酸鹼性，科學家會精密調控活性碳的孔徑大小，利用龐大的「比表面積」與分子間的吸引力（凡德瓦力），像海綿吸水般將特定的有機分子牢牢鎖在孔隙中。

空氣濾淨的終極邏輯：物理與化學防線的雙重合圍

在晶圓廠這種對空氣品質斤斤計較的極端環境，活性碳的運用並非「亂槍打鳥」，而是一場極其精密的對戰策略。

工程師會根據不同製程區域的空氣分析報告，像玩 RPG 遊戲時根據怪物屬性更換裝備一樣——「打火屬性怪要穿防火裝，打冰屬性則換上防寒裝」。在最關鍵的黃光微影區（Photolithography），晶圓最怕的是人體呼出的氨氣，此時便會配置經過酸性藥劑處理的活性碳進行精準中和；而在蝕刻區（Etching），若偵測到酸性廢氣，則會改用鹼性配方的濾網。這種「對症下藥」的客製化邏輯，是確保晶片良率的唯一準則。

而在你的家中，雖然我們無法像晶圓廠那樣天天進行空氣成分分析，但你的肺部同樣需要這種等級的保護。安麗逸新空氣清淨機 SKY 的設計邏輯，正是將這種工業級的精密防護帶入家庭。它不僅擁有前述的高規 HEPA 濾網，更搭載了獲得美國專利的活性碳氣味濾網。

關於活性碳，科學界有個關鍵指標：「比表面積（Specific Surface Area）」。活性碳的孔隙越多、表面積越大，其吸附能力就越強。逸新氣味濾網選用高品質椰殼製成的活性碳，並經過高溫與蒸氣的特殊活化處理，打造出多孔且極致高密度的結構。

這片濾網內的活性碳配重達 1,020 克，但其展開後的總吸附表面積竟然高達 1,260,000 平方公尺——這是一個令人難以想像的數字，相當於 10.5 個台北大巨蛋 的面積。這種超高的比表面積，是市面上常見濾網的百倍之多。更重要的是，它還添加了雙重觸媒技術，能特別針對甲醛、戴奧辛、臭氧以及各種細微的異味分子進行捕捉。這道專利塗層防線，能將你從裝潢家具散發的有機揮發氣體，或是路邊繁忙車流的廢氣中拯救出來，成為全家人的專屬空氣守護者。

總結來說，無論是造價百億的半導體無塵室，還是守護家人的空氣清淨機，其背後的科學邏輯如出一轍：「物理濾網攔截微粒，化學濾網捕捉氣體」。只有當這兩道防線同時運作，空氣才稱得上是真正的「乾淨」。

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 Google 新出的 Pixel 7 Pro，其核心繼續沿用上一代開始自行研發的晶片，並且升級為 Google Tensor G2。

由 Google 開發、號稱專為 AI 設計打造的 Tensor 晶片，尤其著重在 TPU。打開處理器 Google Tensor 一探究竟，裡面放著 CPU、GPU，以及擁有 AI 運算能力的 TPU（Tensor Processing Unit）張量處理單元。

什麼是 TPU？與 CPU、GPU 有什麼不同？要了解 TPU，先來看看他的前輩 CPU 和 GPU 是如何運作的吧！

TPU 處理器晶片是什麼？先從了解 CPU 開始！

不論手機、電腦還是超級電腦，當代計算機的通用架構，都是使用以圖靈機為概念設計出來的馮紐曼架構，這個程式指令記憶體和資料記憶體合併在一起的概念架構，從 1945 年提出後就一直被使用到現在。

除了輸入輸出設備外，架構中還包含了三大結構：記憶體 Memory、控制單元 CU 與算術邏輯單元 ALU。在電腦主機中，控制單元 CU 和算術邏輯單元 ALU 都被包在中央處理器 CPU（Central Processing Unit）中；記憶體則以不同形式散佈，依存取速度分為：暫存器（Register）、快取（Cache）、主記憶體（Main memory）與大量儲存裝置（Mass storage）。

算術邏輯單元 ALU 負責運算，透過邏輯閘進行加減乘除、邏輯判斷、平移等基礎運算，透過一次次的運算，完成複雜的程式。有了精密的算術邏輯單元，還有一個很重要的，也是控制單元 CU 最主要的工作——流程管理。

為了加速計算，CU 會分析任務，把需要運行的資料與程式放進離 ALU 最近、存取速度最快的暫存器中。在等 ALU 完成任務的同時，CU 會判斷接下來的工作流程，事先將後面會用到的資料拉進快取與主記憶體，並在算術邏輯單元完成任務後，安排下一個任務給它，然後把半完成品放到下一個暫存器中等待下一步的運算。

CPU 就像是一間工廠，ALU 則是負責加工的機器，CU 則作為流水線上的履帶與機械手臂，不斷將原料與半成品運向下一站，同時控制工廠與倉庫間的物流運輸，讓效率最大化。

然而隨著科技發展，人們需要電腦處理的任務量越來越大。就以照片為例，隨手拍的一張 1080p 相片就含有1920*1080 共 2073600 個像素，不僅如此，在彩色相片中，每一個像素還包含 R、G、B 三種數值，如果是有透明度的 PNG 圖片，那還多一個 Alpha 值（A值），代表一張相片就有 800 萬個元素要做處理，更不用說現在的手機很多都已經能拍到 4K 以上的畫質，這對於 CPU 來說實在過於辛苦。

由於 CPU 只有一條生產線，能做的就是增加生產線的數量；工程師也發現，其實在影像處理的過程中，瓶頸不是在於運算的題目過於困難，而是工作量非常龐大。CPU 是很強沒錯，但處理量能不夠怎麼辦？

那就換狂開產線的 GPU！

比起增加算術邏輯單元的運算速度，不如重新改建一下原有的工廠！在廠房中盡可能放入更多構造相同的流水線，而倉庫這種大型倉儲空間則可以讓所有流水線共同使用，這樣不僅能增加單位體積中的運算效能，在相同時間內，也可以產出更多的東西，減少一張相片運算的時間。

顯卡大廠 NVIDIA 在 1999 年首次提出了將圖形處理器獨立出來的構想，並發表了第一個為加速圖形運算而誕生、歷史上第一張顯卡—— GPU（Graphics Processing Unit）NVIDIA GeForce 256。

在一顆 GPU 中會有數百到數千個 ALU，就像是把許多小 CPU 塞在同一張顯卡上；在影像處理的過程中，CU 會把每一格像素分配給不同的 ALU，當處理相同的工作時，GPU 就可以大幅提升處理效率。

這也是為什麼加密貨幣市場中的「礦工」們，大部分都以 GPU 作為挖礦工具；由於礦工們實際在做的計算並不困難，重點是需要不斷反覆計算，處理有龐大工作量的「工作量證明機制」問題，利用 GPU 加速就是最佳解。

不過，影像處理技術的需求隨著時代變得更加複雜，這就是人工智慧的範疇了。以一張相片來說，要能認出是誰，就需要有一道處理工序來比較、綜合諮詢以進行人臉辨識；如果要提升準度，就要不斷加入參數，像是眼鏡的有無、臉上的皺紋、髮型，除此之外還要考慮到人物在相片中的旋轉、光線造成的明暗對比等。

每一次的參數判斷，在機器學習中都是一層不同的過濾器（filter）。在每一次計算中，AI 會拿著這個過濾器，在相片上從左至右，從上至下，去找相片中是否有符合這個特徵；每一次的比對，就會給一個分數，總分越高，代表這附近有越高的機率符合過濾器想找的對象，就像玩踩地雷一樣，當這邊出現高分數的時候，就是找到目標了。

而這種方式被稱為卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN），為神經網路的一種，被大量使用在影像辨識中。除了能增進影像辨識的準確度外，透過改變過濾器的次數、移動時的快慢、共用的參數等，還可以減少矩陣的運算次數、加快神經網路的計算。

然而即便如此，工作量還是比傳統影像處理複雜多了。為應對龐大的矩陣運算，我們的主角 TPU（Tensor Processing Unit）張量處理單元就誕生了！

TPU 如何優化 AI 運算

既然 CNN 的關鍵就是矩陣運算，那就來做一個矩陣運算特別快的晶片吧！

TPU 在處理矩陣運算上採用脈動陣列（Systolic Array）的方式；比起 GPU 中每個 ALU 都各做各的，在 TPU 裡面的資料會在各個 ALU 之間穿梭，每個 ALU 專門負責一部分，共同完成任務。這麼做有兩個好處，一是每個人負擔的工作量更少，代表每個 ALU 的體積可以再縮小；二是半成品傳遞的過程可以直接在 ALU 之間進行，不再需要把半成品借放在暫存區再拿出來，大幅減少了儲存與讀取的時間。

在這樣的架構下，比起只能塞進約 4000 個核心的 GPU，TPU 可以塞進 128＊128 共 1.6 萬個核心，加上每個核心負擔的工作量更小，運算速度也就更快、耗電量更低。我們經常使用的 google 服務，許多也是用了 TPU 做優化，像是本身就是全球最大搜尋引擎的 google、google 翻譯、google map 上都大量使用了 TPU 和神經網路來加速。

2021 年，Google 更把 TPU 導入到自家手機產品中，也就是前面我們提到的 Google Tensor；今年更是在 Pixel 7 中放入升級後的 Google Tensor G2。

Google 表示新款人工智慧晶片可以加快 60% 的機器學習速度，也加快語音助理的處理速度與增加功能、在通話時去除雜音增進通話品質等，不過最有感的還是圖像處理，像是透過 AI 多了修復模糊處理，不僅可以修正手震，還能把舊相片也變得清晰。

現在新款的手機為凸顯不同，越來越強調自家晶片設計與效能的差異；除了 Google 的 TPU 外，其他公司也朝著 AI 晶片的方向前進，包括蘋果、高通、聯發科、中國的寒武紀等，也都發表了自行研發的神經網路處理器 NPU。

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