Page 29 - 高解析度UVA MicroLED顯示器—未來顯示技術新主流

己尋找出路」(Lifefindsaway)。」
記得我在1997年初加入EDN 開始全職工作時，最初負責的社 論‘beat’專欄涵蓋可編程邏輯 元件和工具組。在幾個月內，我 為其增加了揮發性和非揮發性半 導體記憶體。很快地，我還學會 了多媒體技術和產品，尤其是繪 圖晶片和電路板。正如當時的一 位分析師同事Peter Glaskowsky 所指出的，那時約有40家公司從 事繪圖處理器業務，更不用說還 有多家基於這些處理器的擴充卡 (add-in card)供應商了。但很快 地，由於整併、收購、破產等原 因，這原本一長串的相關業者名 單也大幅縮減了。
移動」......或許就從2022年開始?
呼應我所寫的2021年回顧內 容，隨著能夠經濟高效地擠進一塊 晶片上的電晶體數量日益減少，用 這些電晶體能夠建構出什麼成果 變得越來越重要。上次提到AMD最 新Zen微架構的進展對於該公司近 年來的復興以及英特爾(Intel)的 回應至關重要。但卓越的架構好 處並不僅限於PC類產品。
可能熟悉迅速發展起來的RISC-V 運動。RISC是指精簡指令集電 腦(Reduced Instruction Set Computer)方法論，其早期的支 持者包括加州大學柏克萊分校 (UC Berkeley)教授兼RISC架構 先驅David Patterson，以及史 丹佛大學教授兼MIPS架構首席 設計師John Henness。David Patterson和John Henness兩人 還合著了《電腦架構:量化研究方 法》(Computer Architecture: A Quantitative Approach)一書，並 為其開創性參考手冊開發了DLX指 令集，構成了幾十年前OpenRISC 程式的基礎。
深度學習的「寒武紀時代」
架構的重要性延續
當我看著今天參與業者眾多 的深度學習(deep learning)晶片 和軟體市場，包括訓練和推論，我 不禁因為那種似曾相識的感覺而 震撼，儘管我也知道這麼比較是 有點不公平的。畢竟，在1990年 代晚期，當時的繪圖處理器基本上 僅用於繪圖處理。除了一些GPU加 速的Adobe插件以及利基的科學 和超級電腦應用之外，NVIDIA和 其他公司當時對通用繪圖處理單 元(GPGPU)的設想主要是理論性 的。相反地，也很諷刺的是，GPU 如今成為人工智慧(AI)處理領域的 主導，再加上各種更專注於應用的 協同處理器。因此，我真的期待深 度學習市場會有更長久的演進以 及多樣性。同樣地，我也預測這個 領域最終會發生滅絕般的「板塊
例如，架構選擇以及軟體利 用這些選擇優勢的程度，對於 前面提到的各種深度學習處理 器供應商日後成敗至關重要。 誰會是最終的開發平台贏家 (TensorFlow、PyTorch等)呢? 你要不要賭賭看，並且製作僅支援 (或至少最佳化)該平台的架構?或 者，您打算下注於一種更通用的方 法，儘管它在性能、成本、功耗和 其他指標來看可能不是最佳的?
從2010年開始，Patterson和 他的學生定期進行為期三個月(夏 季)的RISC研究計劃。RISC-V，顧 名思義，就是這項計劃系列的第 五代。那麼，為什麼這一代ISA在 科技產業如此強烈造成轟動呢? 不出所料，部份原因在於RISC-V架 構固有的穩健性及其可擴展性。我 想還有部份原因在於開源開發工 具組和支援該架構的其他軟體基 礎設施臻於成熟。此外，部份原因 則是對於傳統產業處理器開發方 法日益感到沮喪的反應:
開源處理器撥雲見日
正如維基百科(Wikipedia)中 介紹的，開放來源(open-source) 的硬體，特別是圍繞這些指令集 架構(ISA)建構的開放來源微處 理器指令集和架構，已經存在幾 十年了。但對於某些讀者來說， 這可能是一個鮮為人知的事實， 例如，版本2(v2)公共域指令集 和Arm ISA的更早版本早已存在 了。Sun (OpenSPARC)和IBM (OpenPOWER)也加入了開放源碼 的晶片運動。
· 封閉式指令集僅限於少數幾 家供應商(如x86)以完整製造
至少在概念上，更多的讀者
術回顧一文中也曾經提過部份原
·
的晶片形式提供; 或者您可以基於封閉指令集設 計自家晶片，但前提是必須先 向ISA開發商(Arm、MIPS等) 支付高額授權費和專利費。 最後，我在之前的2021技
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