【從學員練習影片觀察到一個關於 TDD 的有趣現象】
極速開發的課後練習作業,雖說重點是放在極速開發要學習的技巧與刻意練習的模型,但開發的方式、順序也是刻意安排成類似 TDD 的進行方式,來讓生產力最大化(TDD 本來就是幫助開發的,不是幫助測試的)
我從2位第一次上我課的學員(當然就是 #極速開發,代表他們沒上過#單元測試 跟 #TDD與持續重構),雖然他們是照著示範影片、上課教學用 TDD 在寫整個 tennis 的過程,但從他們執行測試的時間點就可以發現:
「他是用測試來驗證 production code 的正確性」,即使他先寫了測試,也不先執行,沒有看到紅燈,每次都等到 production code 寫完了,應該要綠燈時,才執行測試。
而其他上過 TDD 課的同學 ,或是上過單元測試的同學,知道測試是用來描述情境,如果現在「加入的這個情境是新的需求或需求異動,代表目前 production code 還不支援這個情境,執行測試跑出的紅燈,就是等等 production code 要完成的 #目標」
test-frist 從來都只是 TDD 其中一個小小的衍生產物,而不是全貌。TDD, 測試驅動開發 從來都是一種開發方法,而不是測試方法。
總有些人老愛把 TDD 拿來跟測試相提並論,就總是喜歡把 test-first 當作靶子打,覺得違反人性跟直覺,覺得先寫測試在很多情況下是浪費時間或是不 work,可能拿來跟一堆測試的方法論相提並論,或總是只拿回歸測試的效益來當作 TDD 的整體。抑或是陷入 isolation unit test 與 integration test (其實就是非 isolation 等級、有實際依賴的自動測試)之爭。
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註:TDD 事實上是可以不是單元測試等級的。
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要比較正確看待 TDD 的角度,首先要知道它是幫助開發的、它是一種開發方式(當然不是唯一一種,甚至也不會是最好的一種,因為根本沒有最好,只有剛好)
接著要了解 TDD 可能用 IPO 模型還比較貼切,input-process-output,在你開發任何功能之前,你總要先想過這件事。而先想這件事,才是 TDD 的最基本精神。
接著是怎麼把你想好的東西,變成可執行的 spec,我們只是用測試程式來「描述」你腦袋中的「IPO模型」,把 process 的過程當作一個黑箱子。
而這個 IPO 模型在結合成「使用情境」,就會帶來「高易用性 API 的好處」,只有在一開始就先想好怎麼給別人用,最後才會好用。所謂的一開始想好,指的不是預先設計一堆 class,而是 input/output 想清楚期待(一般會結合實例化需求,搭配 Given/When/Then 的 gherkin style 來把前置條件、資料、前提想好,當發生什麼事,應該是怎樣的結果),然後描述它。在紅燈定義清楚目標,綠燈完成 input/output 關係且沒弄壞前面的所有情境後,來針對 process 進行重構(事實上 Kent Beck 的 TDD by Example 更多是用 refactor 來 #完成 process。
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註:所謂的 output 不一定只有回傳值,包含外部依賴狀態、資料的改變,甚至顆粒度小一點,針對物件導向設計的話,物件內部狀態的改變也算,只是物件內部狀態改變,驗證點要嘛是拿得到內部狀態,要嘛就是要驗證物件哪個行為會因這個內部狀態而有所不同。
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## 戰 TDD 之前該先做好的功課
要戰 TDD,是不是至少要把 Kent Beck 的 TDD by Example 看完?
要戰 TDD,請不要拿它跟測試方法論來比,那只是一下就被人看破手腳。因為它是個開發方法論。
要戰 TDD,請不要把它的好處只限縮在跟回歸測試、自動測試的比較,因為那只是它的衍生好處,當你試過在白海報紙上 TDD 就懂,TDD 是在釐清你的思緒的同時,又可以以終為始,確保你在 production code 的每一個動作都是為了滿足某個期待的情境。
要戰 TDD,請不要去把 單元測試、整合測試捲進來,那是測試的顆粒度,那是測試的分類,TDD 從來都不是只能限於單元測試。
要戰 TDD,請不要在那邊戰他是 bottom-up ,是直接從程式/class 的角度出發,事實上 TDD 既不是 bottom-up, 也不是 top-down, (書裡面就有講這件事咩),實務上的 TDD 結合倫敦派(GOOS)跟芝加哥派(Classic TDD),會更像 Outside-In 的進行方式,先定義好驗收情境,接著從最外部(也就是使用者看得到的部份)一路把依賴往另一邊的系統邊界推,直到推到系統以外的依賴資源(persistence 或 external API/service)
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註: ATDD by Example 中 ATDD by Example, Kent Beck 寫的序最後的一段話。
Kent Beck:
「就像我曾說過的,TDD的一個缺點是,它可能會退化為一種用來滿足開發人員需求的編程技能。某些開發人員從更廣泛的角度來看待TDD,輕易在他們測試的不同抽象級別間跳躍。然而在ATDD中不存在歧義,這是一種加強與非編程人員溝通的技術。我們之間良好的協作關係,以及作為這種關係基礎的溝通,能夠使軟件開發更有效率。採用ATDD是向著溝通更清晰這個目標邁進的重要一步,而此書是一本全面又平易近人的入門讀物。」
```
要戰 TDD,請不要只關注在 test-frist,因為他只是用 test 來幫助你 think-first,不要邊寫邊想。然後不要過份依賴或相信你腦袋的能力,把你想好的東西具體化出來,最好可以被直接執行,最好除了你以外每個人執行出來的結果都會一樣(不管是對的,還是錯的)
要戰 TDD, 請不要把論點放在見樹不見林,如果你有看 TDD by Example 的 Part 1, Part 2 那兩個加起來共 24 個章節,就知道一開始就得把當下想到的全貌紀錄在一個「紙本」的 backlog (所謂的紙本,只是要講這並不依賴於任何工具)
而這個需求輪廓的全貌,會隨著你逐漸完成一部分一部分的情境,設計逐漸浮現後,而隨時跟著增減調整。
但不代表 TDD 就是先想到一個測試案例,就直接先幹下去了,那根本是亂搞。
以上這些,都還不是在列 TDD 的好處,而是針對那些從來沒搞懂 TDD 但又愛戰 TDD 的人一點提醒,你戰的很可能是「你誤解的 TDD」。
TDD 還有許多實務上的用途,列上我在譯者序中的一小段:
>> 測試驅動開發(Test-Driven Development, TDD)!一種以測試為開發輔助、以測試來描述需求情境、以測試來當作目標、以測試來表達期望、以測試來驗證疑問、以測試來實驗學習、以測試來溝通協作、以測試來協助設計高易用性 API 的「開發方法」。
譯者序有開放給大家看,請見:https://tdd.best/book/tdd-by-example/
拜託,要戰之前去看一下祖師爺 Kent Beck 對 TDD 的原始見解:https://www.tenlong.com.tw/products/9789864345618?list_name=srh
如果你想正確的使用 TDD 來幫助你在實務上產生許多的價值,帶來許多的好處,尤其是需求釐清、持續重構、小步快跑的部份,最好理解的培訓課就在這:https://tdd.best/courses/classic-tdd-by-example-video-training/
最後我想講一段話:
TDD 從來都不該被導入到團隊中,但它是一種很好的自我鍛鍊與學習的方式,也是一種能用很低的成本來帶來很多好處的開發方法(見下方註腳),然而它也不是適用所有的情況,但它可以讓『完美』變成一個動詞,而非不變的形容詞。
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註:
Kent Beck 在 DHH 靠腰:《TDD is Dead》 之後寫的一篇反串文:《RIP TDD》
https://www.facebook.com/notes/1063422864115918/
我幾年前的簡易翻譯,通常也是 TDD 可以幫助你解決的問題,如下:
- Over-engineering (過度設計)
- API feedback (改善API的設計與可用性)
- Logic errors (想的跟寫的不一樣,寫的跟需求不一樣)
- Documentation (寫跟維護文件是痛苦的)
- Feeling overwhelmed (找不到切入點)
- Separate interface from implementation thinking (抽象設計)
- Agreement (確保已修正問題的證據)
- Anxiety (改東壞西的擔心受怕)
```
很久沒對 TDD 發表這種長篇大論了,因為不理解、不想理解、不同角度理解的人居多,能真的到各自的塔上用不同角度來看原義,以及實務上用它來幫助解決的問題有哪些的人,真的太少。
大部分人只想針對這個詞彙來攻訐以博得流量跟吸引目光,而不是想著「我可以用它來幫助我什麼」
問題跟需求是中性的,解決問題跟滿足需求的手段與方式有千萬種,不會只有一種,也不會有所謂的對錯,多點角度去了解不同的方法、方式,然後融會貫通,發揮綜效,在實務上用最少的成本與風險來產生最大的價值,這才是真正的目標。
導入敏捷不該是目標,導入 TDD 也不該是目標,目標永遠都是在實務上產生價值、解決問題、滿足需求。
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過0的網紅ezManager,也在其Youtube影片中提到,無論你是不是管理職,每個人都會有累的時候,偶爾對工作感到疲乏是相當正常的事, 但因倦怠若造成績效/評價變差,後果卻要自己承擔,該怎麼改善呢?從心理學層面來看又是如何發生的? :: 管理職或HR需要注意職業倦怠帶來的團隊破壞力 :: 台灣網友最廣泛討論的十大職業倦怠現象 :: 上市櫃公司副發言人唐老師...
外部成本定義 在 哈佛商業評論 Facebook 的最佳解答
今日無論公部門或私部門的領導組織愈來愈仰賴外部的專業才能,那在眾多優秀人才中,如何才能找出最適合公司的那個他/她呢?
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外部成本定義 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
摩爾定律放緩 靠啥提升AI晶片運算力?
作者 : 黃燁鋒,EE Times China
2021-07-26
對於電子科技革命的即將終結的說法,一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續,也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯,那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有的,但這波革命始終也沒有結束。AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續……
人工智慧(AI)的技術發展,被很多人形容為第四次科技革命。前三次科技革命,分別是蒸汽、電氣、資訊技術(電子科技)革命。彷彿這“第四次”有很多種說辭,比如有人說第四次科技革命是生物技術革命,還有人說是量子技術革命。但既然AI也是第四次科技革命之一的候選技術,而且作為資訊技術的組成部分,卻又獨立於資訊技術,即表示它有獨到之處。
電子科技革命的即將終結,一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續,也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯,那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有,但這波革命始終也沒有結束。
AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續,它的發展也依託於幾十年來半導體科技的進步。這些年出現了不少專門的AI晶片——而且市場參與者相眾多。當某一個類別的技術發展到出現一種專門的處理器為之服務的程度,那麼這個領域自然就不可小覷,就像當年GPU出現專門為圖形運算服務一樣。
所以AI晶片被形容為CPU、GPU之後的第三大類電腦處理器。AI專用處理器的出現,很大程度上也是因為摩爾定律的發展進入緩慢期:電晶體的尺寸縮減速度,已經無法滿足需求,所以就必須有某種專用架構(DSA)出現,以快速提升晶片效率,也才有了專門的AI晶片。
另一方面,摩爾定律的延緩也成為AI晶片發展的桎梏。在摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)發展的前期,電晶體製程進步為晶片帶來了相當大的助益,那是「happy scaling down」的時代——CPU、GPU都是這個時代受益,不過Dennard Scaling早在45nm時期就失效了。
AI晶片作為第三大類處理器,在這波發展中沒有趕上happy scaling down的好時機。與此同時,AI應用對運算力的需求越來越貪婪。今年WAIC晶片論壇圓桌討論環節,燧原科技創始人暨CEO趙立東說:「現在訓練的GPT-3模型有1750億參數,接近人腦神經元數量,我以為這是最大的模型了,要千張Nvidia的GPU卡才能做。談到AI運算力需求、模型大小的問題,說最大模型超過萬億參數,又是10倍。」
英特爾(Intel)研究院副總裁、中國研究院院長宋繼強說:「前兩年用GPU訓練一個大規模的深度學習模型,其碳排放量相當於5台美式車整個生命週期產生的碳排量。」這也說明了AI運算力需求的貪婪,以及提供運算力的AI晶片不夠高效。
不過作為產業的底層驅動力,半導體製造技術仍源源不斷地為AI發展提供推力。本文將討論WAIC晶片論壇上聽到,針對這個問題的一些前瞻性解決方案——有些已經實現,有些則可能有待時代驗證。
XPU、摩爾定律和異質整合
「電腦產業中的貝爾定律,是說能效每提高1,000倍,就會衍生出一種新的運算形態。」中科院院士劉明在論壇上說,「若每瓦功耗只能支撐1KOPS的運算,當時的這種運算形態是超算;到了智慧型手機時代,能效就提高到每瓦1TOPS;未來的智慧終端我們要達到每瓦1POPS。 這對IC提出了非常高的要求,如果依然沿著CMOS這條路去走,當然可以,但會比較艱辛。」
針對性能和效率提升,除了尺寸微縮,半導體產業比較常見的思路是電晶體結構、晶片結構、材料等方面的最佳化,以及處理架構的革新。
(1)AI晶片本身其實就是對處理器架構的革新,從運算架構的層面來看,針對不同的應用方向造不同架構的處理器是常規,更專用的處理器能促成效率和性能的成倍增長,而不需要依賴於電晶體尺寸的微縮。比如GPU、神經網路處理器(NPU,即AI處理器),乃至更專用的ASIC出現,都是這類思路。
CPU、GPU、NPU、FPGA等不同類型的晶片各司其職,Intel這兩年一直在推行所謂的「XPU」策略就是用不同類型的處理器去做不同的事情,「整合起來各取所需,用組合拳會好過用一種武器去解決所有問題。」宋繼強說。Intel的晶片產品就涵蓋了幾個大類,Core CPU、Xe GPU,以及透過收購獲得的AI晶片Habana等。
另外針對不同類型的晶片,可能還有更具體的最佳化方案。如當代CPU普遍加入AVX512指令,本質上是特別針對深度學習做加強。「專用」的不一定是處理器,也可以是處理器內的某些特定單元,甚至固定功能單元,就好像GPU中加入專用的光線追蹤單元一樣,這是當代處理器普遍都在做的一件事。
(2)從電晶體、晶片結構層面來看,電晶體的尺寸現在仍然在縮減過程中,只不過縮減幅度相比過去變小了——而且為緩解電晶體性能的下降,需要有各種不同的技術來輔助尺寸變小。比如說在22nm節點之後,電晶體變為FinFET結構,在3nm之後,電晶體即將演變為Gate All Around FET結構。最終會演化為互補FET (CFET),其本質都是電晶體本身充分利用Z軸,來實現微縮性能的提升。
劉明認為,「除了基礎元件的變革,IC現在的發展還是比較多元化,包括新材料的引進、元件結構革新,也包括微影技術。長期賴以微縮的基本手段,現在也在發生巨大的變化,特別是未來3D的異質整合。這些多元技術的協同發展,都為晶片整體性能提升帶來了很好的增益。」
他並指出,「從電晶體級、到晶圓級,再到晶片堆疊、引線接合(lead bonding),精準度從毫米向奈米演進,互連密度大大提升。」從晶圓/裸晶的層面來看,則是眾所周知的朝more than moore’s law這樣的路線發展,比如把兩片裸晶疊起來。現在很熱門的chiplet技術就是比較典型的並不依賴於傳統電晶體尺寸微縮,來彈性擴展性能的方案。
台積電和Intel這兩年都在大推將不同類型的裸晶,異質整合的技術。2.5D封裝方案典型如台積電的CoWoS,Intel的EMIB,而在3D堆疊上,Intel的Core LakeField晶片就是用3D Foveros方案,將不同的裸晶疊在一起,甚至可以實現兩片運算裸晶的堆疊、互連。
之前的文章也提到過AMD剛發佈的3D V-Cache,將CPU的L3 cache裸晶疊在運算裸晶上方,將處理器的L3 cache大小增大至192MB,對儲存敏感延遲應用的性能提升。相比Intel,台積電這項技術的獨特之處在於裸晶間是以混合接合(hybrid bonding)的方式互連,而不是micro-bump,做到更小的打線間距,以及晶片之間數十倍通訊性能和效率提升。
這些方案也不直接依賴傳統的電晶體微縮方案。這裡實際上還有一個方面,即新材料的導入專家們沒有在論壇上多說,本文也略過不談。
1,000倍的性能提升
劉明談到,當電晶體微縮的空間沒有那麼大的時候,產業界傾向於採用新的策略來評價技術——「PPACt」——即Powe r(功耗)、Performance (性能)、Cost/Area-Time (成本/面積-時間)。t指的具體是time-to-market,理論上應該也屬於成本的一部分。
電晶體微縮方案失效以後,「多元化的技術變革,依然會讓IC性能得到進一步的提升。」劉明說,「根據預測,這些技術即使不再做尺寸微縮,也會讓IC的晶片性能做到500~1,000倍的提升,到2035年實現Zetta Flops的系統性能水準。且超算的發展還可以一如既往地前進;單裸晶儲存容量變得越來越大,IC依然會為產業發展提供基礎。」
500~1,000倍的預測來自DARPA,感覺有些過於樂觀。因為其中的不少技術存在比較大的邊際遞減效應,而且有更實際的工程問題待解決,比如運算裸晶疊層的散熱問題——即便業界對於這類工程問題的探討也始終在持續。
不過1,000倍的性能提升,的確說明摩爾定律的終結並不能代表第三次科技革命的終結,而且還有相當大的發展空間。尤其本文談的主要是AI晶片,而不是更具通用性的CPU。
矽光、記憶體內運算和神經型態運算
在非傳統發展路線上(以上內容都屬於半導體製造的常規思路),WAIC晶片論壇上宋繼強和劉明都提到了一些頗具代表性的技術方向(雖然這可能與他們自己的業務方向或研究方向有很大的關係)。這些技術可能尚未大規模推廣,或者仍在商業化的極早期。
(1)近記憶體運算和記憶體內運算:處理器性能和效率如今面臨的瓶頸,很大程度並不在單純的運算階段,而在資料傳輸和儲存方面——這也是共識。所以提升資料的傳輸和存取效率,可能是提升整體系統性能時,一個非常靠譜的思路。
這兩年市場上的處理器產品用「近記憶體運算」(near-memory computing)思路的,應該不在少數。所謂的近記憶體運算,就是讓儲存(如cache、memory)單元更靠近運算單元。CPU的多層cache結構(L1、L2、L3),以及電腦處理器cache、記憶體、硬碟這種多層儲存結構是常規。而「近記憶體運算」主要在於究竟有多「近」,cache記憶體有利於隱藏當代電腦架構中延遲和頻寬的局限性。
這兩年在近記憶體運算方面比較有代表性的,一是AMD——比如前文提到3D V-cache增大處理器的cache容量,還有其GPU不僅在裸晶內導入了Infinity Cache這種類似L3 cache的結構,也更早應用了HBM2記憶體方案。這些實踐都表明,儲存方面的革新的確能帶來性能的提升。
另外一個例子則是Graphcore的IPU處理器:IPU的特點之一是在裸晶內堆了相當多的cache資源,cache容量遠大於一般的GPU和AI晶片——也就避免了頻繁的訪問外部儲存資源的操作,極大提升頻寬、降低延遲和功耗。
近記憶體運算的本質仍然是馮紐曼架構(Von Neumann architecture)的延續。「在做處理的過程中,多層級的儲存結構,資料的搬運不僅僅在處理和儲存之間,還在不同的儲存層級之間。這樣頻繁的資料搬運帶來了頻寬延遲、功耗的問題。也就有了我們經常說的運算體系內的儲存牆的問題。」劉明說。
構建非馮(non-von Neumann)架構,把傳統的、以運算為中心的馮氏架構,變換一種新的運算範式。把部分運算力下推到儲存。這便是記憶體內運算(in-memory computing)的概念。
記憶體內運算的就現在看來還是比較新,也有稱其為「存算一體」。通常理解為在記憶體中嵌入演算法,儲存單元本身就有運算能力,理論上消除資料存取的延遲和功耗。記憶體內運算這個概念似乎這在資料爆炸時代格外醒目,畢竟可極大減少海量資料的移動操作。
其實記憶體內運算的概念都還沒有非常明確的定義。現階段它可能的內涵至少涉及到在儲記憶體內部,部分執行資料處理工作;主要應用於神經網路(因為非常契合神經網路的工作方式),以及這類晶片具體的工作方法上,可能更傾向於神經型態運算(neuromorphic computing)。
對於AI晶片而言,記憶體內運算的確是很好的思路。一般的GPU和AI晶片執行AI負載時,有比較頻繁的資料存取操作,這對性能和功耗都有影響。不過記憶體內運算的具體實施方案,在市場上也是五花八門,早期比較具有代表性的Mythic導入了一種矩陣乘的儲存架構,用40nm嵌入式NOR,在儲記憶體內部執行運算,不過替換掉了數位週邊電路,改用類比的方式。在陣列內部進行模擬運算。這家公司之前得到過美國國防部的資金支援。
劉明列舉了近記憶體運算和記憶體內運算兩種方案的例子。其中,近記憶體運算的這個方案應該和AMD的3D V-cache比較類似,把儲存裸晶和運算裸晶疊起來。
劉明指出,「這是我們最近的一個工作,採用hybrid bonding的技術,與矽通孔(TSV)做比較,hybrid bonding功耗是0.8pJ/bit,而TSV是4pJ/bit。延遲方面,hybrid bonding只有0.5ns,而TSV方案是3ns。」台積電在3D堆疊方面的領先優勢其實也體現在hybrid bonding混合鍵合上,前文也提到了它具備更高的互連密度和效率。
另外這套方案還將DRAM刷新頻率提高了一倍,從64ms提高至128ms,以降低功耗。「應對刷新率變慢出現拖尾bit,我們引入RRAM TCAM索引這些tail bits」劉明說。
記憶體內運算方面,「傳統運算是用布林邏輯,一個4位元的乘法需要用到幾百個電晶體,這個過程中需要進行資料來回的移動。記憶體內運算是利用單一元件的歐姆定律來完成一次乘法,然後利用基爾霍夫定律完成列的累加。」劉明表示,「這對於今天深度學習的矩陣乘非常有利。它是原位的運算和儲存,沒有資料搬運。」這是記憶體內運算的常規思路。
「無論是基於SRAM,還是基於新型記憶體,相比近記憶體運算都有明顯優勢,」劉明認為。下圖是記憶體內運算和近記憶體運算,精準度、能效等方面的對比,記憶體內運算架構對於低精準度運算有價值。
下圖則總結了業內主要的一些記憶體內運算研究,在精確度和能效方面的對應關係。劉明表示,「需要高精確度、高運算力的情況下,近記憶體運算目前還是有優勢。不過記憶體內運算是更新的技術,這幾年的進步也非常快。」
去年阿里達摩院發佈2020年十大科技趨勢中,有一個就是存算一體突破AI算力瓶頸。不過記憶體內運算面臨的商用挑戰也一點都不小。記憶體內運算的通常思路都是類比電路的運算方式,這對記憶體、運算單元設計都需要做工程上的考量。與此同時這樣的晶片究竟由誰來造也是個問題:是記憶體廠商,還是數文書處理器廠商?(三星推過記憶體內運算晶片,三星、Intel垂直整合型企業似乎很適合做記憶體內運算…)
(2)神經型態運算:神經型態運算和記憶體內運算一樣,也是新興技術的熱門話題,這項技術有時也叫作compute in memory,可以認為它是記憶體內運算的某種發展方向。神經型態和一般神經網路AI晶片的差異是,這種結構更偏「類人腦」。
進行神經型態研究的企業現在也逐漸變得多起來,劉明也提到了AI晶片「最終的理想是在結構層次模仿腦,元件層次逼近腦,功能層次超越人腦」的「類腦運算」。Intel是比較早關注神經型態運算研究的企業之一。
傳說中的Intel Loihi就是比較典型存算一體的架構,「這片裸晶裡面包含128個小核心,每個核心用於模擬1,024個神經元的運算結構。」宋繼強說,「這樣一塊晶片大概可以類比13萬個神經元。我們做到的是把768個晶片再連起來,構成接近1億神經元的系統,讓學術界的夥伴去試用。」
「它和深度學習加速器相比,沒有任何浮點運算——就像人腦裡面沒有乘加器。所以其學習和訓練方法是採用一種名為spike neutral network的路線,功耗很低,也可以訓練出做視覺辨識、語言辨識和其他種類的模型。」宋繼強認為,不採用同步時脈,「刺激的時候就是一個非同步電動勢,只有工作部分耗電,功耗是現在深度學習加速晶片的千分之一。」
「而且未來我們可以對不同區域做劃分,比如這兒是視覺區、那兒是語言區、那兒是觸覺區,同時進行多模態訓練,互相之間產生關聯。這是現在的深度學習模型無法比擬的。」宋繼強說。這種神經型態運算晶片,似乎也是Intel在XPU方向上探索不同架構運算的方向之一。
(2)微型化矽光:這個技術方向可能在層級上更偏高了一些,不再晶片架構層級,不過仍然值得一提。去年Intel在Labs Day上特別談到了自己在矽光(Silicon Photonics)的一些技術進展。其實矽光技術在連接資料中心的交換機方面,已有應用了,發出資料時,連接埠處會有個收發器把電訊號轉為光訊號,透過光纖來傳輸資料,另一端光訊號再轉為電訊號。不過傳統的光收發器成本都比較高,內部元件數量大,尺寸也就比較大。
Intel在整合化的矽光(IIIV族monolithic的光學整合化方案)方面應該是商業化走在比較前列的,就是把光和電子相關的組成部分高度整合到晶片上,用IC製造技術。未來的光通訊不只是資料中心機架到機架之間,也可以下沉到板級——就跟現在傳統的電I/O一樣。電互連的主要問題是功耗太大,也就是所謂的I/O功耗牆,這是這類微型化矽光元件存在的重要價值。
這其中存在的技術挑戰還是比較多,如做資料的光訊號調變的調變器調變器,據說Intel的技術使其實現了1,000倍的縮小;還有在接收端需要有個探測器(detector)轉換光訊號,用所謂的全矽微環(micro-ring)結構,實現矽對光的檢測能力;波分複用技術實現頻寬倍增,以及把矽光和CMOS晶片做整合等。
Intel認為,把矽光模組與運算資源整合,就能打破必須帶更多I/O接腳做更大尺寸處理器的這種趨勢。矽光能夠實現的是更低的功耗、更大的頻寬、更小的接腳數量和尺寸。在跨處理器、跨伺服器節點之間的資料互動上,這類技術還是頗具前景,Intel此前說目標是實現每根光纖1Tbps的速率,並且能效在1pJ/bit,最遠距離1km,這在非本地傳輸上是很理想的數字。
還有軟體…
除了AI晶片本身,從整個生態的角度,包括AI感知到運算的整個鏈條上的其他組成部分,都有促成性能和效率提升的餘地。比如這兩年Nvidia從軟體層面,針對AI運算的中間層、庫做了大量最佳化。相同的底層硬體,透過軟體最佳化就能實現幾倍的性能提升。
宋繼強說,「我們發現軟體最佳化與否,在同一個硬體上可以達到百倍的性能差距。」這其中的餘量還是比較大。
在AI開發生態上,雖然Nvidia是最具發言權的;但從戰略角度來看,像Intel這種研發CPU、GPU、FPGA、ASIC,甚至還有神經型態運算處理器的企業而言,不同處理器統一開發生態可能更具前瞻性。Intel有個稱oneAPI的軟體平台,用一套API實現不同硬體性能埠的對接。這類策略對廠商的軟體框架構建能力是非常大的考驗——也極大程度關乎底層晶片的執行效率。
在摩爾定律放緩、電晶體尺寸微縮變慢甚至不縮小的前提下,處理器架構革新、異質整合與2.5D/3D封裝技術依然可以達成1,000倍的性能提升;而一些新的技術方向,包括近記憶體運算、記憶體內運算和微型矽光,能夠在資料訪存、傳輸方面產生新的價值;神經型態運算這種類腦運算方式,是實現AI運算的目標;軟體層面的最佳化,也能夠帶動AI性能的成倍增長。所以即便摩爾定律嚴重放緩,AI晶片的性能、效率提升在上面提到的這麼多方案加持下,終將在未來很長一段時間內持續飛越。這第三(四)次科技革命恐怕還很難停歇。
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20210726nt61-ai-computing/?fbclid=IwAR3BaorLm9rL2s1ff6cNkL6Z7dK8Q96XulQPzuMQ_Yky9H_EmLsBpjBOsWg
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無論你是不是管理職,每個人都會有累的時候,偶爾對工作感到疲乏是相當正常的事, 但因倦怠若造成績效/評價變差,後果卻要自己承擔,該怎麼改善呢?從心理學層面來看又是如何發生的?
:: 管理職或HR需要注意職業倦怠帶來的團隊破壞力
:: 台灣網友最廣泛討論的十大職業倦怠現象
:: 上市櫃公司副發言人唐老師的三點精闢心法消除職場倦怠
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★ 本集重點摘錄:
你知道嗎? 世界衛生組織(WHO)在2019年正式將「職業倦怠」列為一種疾病,
美國社會心理學家把對工作上長期的情緒及人際上的外界刺激,而產生的心理綜合症稱為職業倦怠。
美國研究認為,職業倦怠包括三個面向,分別是:
1.情緒耗竭(emotional exhaustion)
2.去人性化(指對他人消極、冷淡、過分隔離、憤世嫉俗等態度和情緒;)
3.自我效能降低(decreased professional self- efficacy)。
簡單說來就是:「心好累、不高興、我不行。」
台灣網友最廣泛討論的十大職業倦怠現象 ,你中了幾項呢?
NO.10 借酒澆愁
NO.9 容易生氣不耐煩
NO.8 什麼事都提不起勁
NO.7 上班昏昏欲睡
NO.6 工作效率變差
NO.5 常常發呆放空
NO.4 睡眠品質變差
NO.3 早上起不來狂遲到
NO.2 健康出問題
NO.1 裝病請假翹班
超過五項並且影響到工作生活,建議到家醫科或身心科 看看喔!
如果你是管理職或HR,更要注意了,
因為職業倦怠感是很容易在辦公室發酵蔓延,進而讓團隊產生雪崩式的士氣崩解。
所以 如何避免團隊出現職場倦怠,如何帶領團隊同仁 渡過職業倦怠感難關,
如果我們管理職能早一點、包括去改善一些工作環境、工作流程,適時給予他們一些建議、鼓勵,
來避免人才最終採用「離職」作為解決的方式, 帶來團隊損失。
上市櫃公司副發言人唐老師的三大建議:
1.自我覺察
2.硬實力
3.軟實力
★ 本集提到的過往重點:,
Ep03.(00:17:00) 馬斯洛需求法則
★ 本集分點章節:
(00:00:14) 本集導覽
(00:01:03) 職業倦怠的三個定義
(00:02:07) 管理職或HR需要注意職業倦怠帶來的團隊破壞力
(00:03:00) 台灣網友最廣泛討論的十大職業倦怠現象
(00:07:09) 從心理學層面看職業倦怠為何發生? 外部與內部因素
(00:09:40) 上市櫃公司副發言人的三大建議
★ 本集補充資料
早上醒來只想裝病請假!網友熱議「職業倦怠十大症狀」by網路溫度計 https://reurl.cc/9rZ5Ga
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