後晶片時代
後晶片時代 撰文／Peter Bentley｜譯者…
摩爾定律
HPC與深度學習
HPC與深度學習
講者／台大資工系 洪士灝 教授｜整理／《科學人》編輯團隊
轉載自2018.01.14〈科創講堂．ICT資通訊科技〉
電影「模仿遊戲」中，盟軍為了破解德軍密碼機，找來專家花了很多時間和心力，終於建造出高效運算機器，幫忙贏得戰爭。同理，為了解決高價值的重要問題，例如：預測氣候變遷、打造人工智慧等，我們需要高效能運算（High-Performance Computing，HPC）機器。HPC的精神是「沒有最好，只有更好」。舉例來說，IBM花了七年打造專門下西洋棋的深藍（Deep Blue），在1996年打敗棋王。這台機器很貴，是由30台電腦組成，並加裝480顆加速重要運算的晶片。由此可見，晶片用在刀口上，可以創造價值，把不可能變成可能。但晶片要如何達到高效能計算呢？首先要對軟體有充分了解，然後找到軟體瓶頸，依此設計加速器，而且還要優化軟體，達到軟硬整合。
智慧運算與處理器架構的演進趨勢
智慧運算與處理器架構的演進趨勢
講者／賴伯承（交大電子工程系教授）｜彙整／《科學人》編輯團隊
轉載自2018.01.14〈科創講堂．ICT資通訊科技〉
回顧數據運算工具的歷史，從算盤、加法器，到1946年第一部真空管電腦ENIAC，乃至於2007年iPhone問世，發展趨勢是：體積愈來愈小，速度愈來愈快。
積體電路・跨領域：提升到類量子運算的高階人工智慧
積體電路・跨領域：提升到類量子運算的高階人工智慧
講者／許炳堅（長庚大學電子工程系教授）｜彙整／《科學人》編輯團隊
轉載自2018.01.14〈科創講堂．ICT資通訊科技〉
積體電路的應用範圍無遠弗屆，包括行動裝置的智慧型手機和平板電腦、高效能運算的數據中心和高速電腦、（去年科技部開始推動的）人工智慧、生醫電子的電子藥（精準醫療，減少副作用）、汽車電子的自動駕駛、物聯網等。這個領域往後還有很多發展的可能性。在整個知識體系裡，人工智慧目前是處於中間地帶。很多人在問，人工智慧出現，年輕人怎麼辦？有出路嗎？其實人工智慧只會取代部分工作。
巨量資料之於半導體製造：儲存及計算平台開發、維運、及人才養成
巨量資料之於半導體製造：儲存及計算平台開發、維運、及人才養成
講者／蕭宏章（成大資工系教授）│彙整／《科學人》編輯團隊
轉載自2018.01.14〈科創講堂．ICT資通訊科技〉
西元2000年左右，大家就在說晶片時脈上不去，晶片裡面可以裝的半導體數目則越來越多。另一方面，CPU裡面RAM的存取速度呈指數成長，但磁碟的存取速度上不去。就資料來說，數量一直增加，明年的資料量是今年的K倍，後年則是今年的K2倍，十年後來看，現在的資料量只有一點點。