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[明報][譚新強][中環新譚]譚新強:與史丹福博士老友討論芯片 與Google X高層討論量子計算 人氣: 535 回覆: 0


【明報專訊】近日又再瘋狂的飛來飛去,但知識收穫極豐富。上周去完亞特蘭大後,周末就飛回到舊金山,然後周二又飛到紐約,現在應在回港途中。四處都有不少親戚朋友。在舊金山的30多年老朋友D君非常客氣,周六大清早就來酒店接我去遊覧舊金山和硅谷。第一站去了St Mary's天主教座堂,建築採用典型60年代的現代風格,線條簡約,莊嚴肅穆。剛巧碰到風琴師在練習樂曲,幸運同時感受到視覺和聽覺的享受。可能我孤陋寡聞,記憶中,此教堂是除Gaudi在巴塞隆拿的傑作「聖家教堂」以外最漂亮的現代教堂。

朋友亦帶了我去兩年前翻新和擴建的SFMOMA現代美術館,建築師為近期紅透半邊天、挪威的Snøhetta設計所,波浪形的石屎外牆是他們的標誌,風格跟可惜已去世的Zaha Hadid有點近似,但又不盡相同。今期特別展覽主題為比利時超現實大師René Magritte(圓頂紳士帽,蘋果遮臉的神秘人),作品畫工很好,也具有想像力,但沒有Dali那麼瘋狂。

然後去了沙灘邊上小餐廳午膳。雖已是6月中,但仍然寒風入骨,溫度只約15度,餐廳點着所有火爐,真誇張。友人說海洋水位不斷上升,沙灘被推後很多,連公路也經常受擋。他堅信這些現象跟氣候變化有關。

我們一邊看藝術,一邊在討論科技。D君是地道白種美國男士,史丹福電子工程博士,在EDA公司Synopsys工作25年,去年剛提早退休,正學習AI,考慮未來計劃。我首先向他請教的是FPGA的利與弊(剛參觀完另一朋友以Altera FPGA為平台來設計的SPU),他曾從事FPGA的研發多年,是真正的專家。他的意見相對主流和保守,認為在很多應用上,FPGA夾在micro-controller與ASIC中間,價錢不夠micro-controller便宜,但性能又不及ASIC,有點兩頭不到岸感覺。我基本贊同這觀點,但隨着科技進步,FPGA的性價比也不斷改善。開發一塊ASIC芯片的成本不菲,簡單的3000萬美元起步,複雜一點的就隨時一億以上!所以除非應用需求量為數十萬塊以上,要不然單是硬件,每塊成本就上千元,太高了。

另外我還有一個想法,現在的AI系統,訓練(training)和應用(inferencing)是完全分開的。先在數據中心利用大量數據,由DNN進行監督式機器學習(supervised machine learning),需時可能是數小時,到數天以至數周。經驗證AI系統已達到某一準確性和表現水平後,再把系統下載至應用端(可以在雲也可以是在edge),然後正式運作。應用時可能也在不停搜集和儲存數據,但並非在實時(real time)不停學習。其實所謂學習仍像現時軟件一樣,是倚賴經網路下載的非定期性軟件update。如果edge端的處理器是CPU和GPU,比較靈活,但如果是ASIC,彈性就少很多,如有大改動,甚至需要重新再設計整塊ASIC。

AI或可實時學習自行改變線路接駁

我認為最靈活的應是FPGA,用軟件來改變硬件線路途。理論上,FPGA的update,可以在接近實時情况下進行,最少可以每天一次(但FPGA的write cycle壽命有限)。這樣的學習頻率就比較像人類學習,我們並非從大學畢業後就停止學習,然後盲目數十年做同一份工作。現在流行的說法都是終生學習,工作和學習是分不開的,是同時進行的。FPGA就可做到,未來AI系統一邊學習,可能也可不停改變自己FPGA的線路接駁,有點《West World》味道。

然後我們討論中美半導體技術差異的問題。D君贊成中國在製造方面落後很多,中芯(SMIC)(0981)在可見將來無法追上台積電(TSMC),而且在此追趕過程中,SMIC不可能有盈利,所以SMIC極其量有短線炒賣價值,但沒有長期投資價值。

中芯暫難追上台積電不宜長線投資

他認為Moore's Law仍將繼續前進,但速度早已放緩。所謂7納米也是有點水分,因為很多I/O pin(柱)是很難縮小的。他對EUV也有保留,EUV已歸納為soft x-ray,極難搞,已不能用lens來折射(refract),只能用鏡(mirror)在做反射(reflect)。生產率極難提高,只有用DUV的三分一左右,良率反而有望提升至可接受的約七成。但他認為正因Moore's Law放緩,就算中國在半導體製造上仍然落後10年,但在未來,10年的差距可能只是一至兩代,而非過去的三至四代。

在他的本行EDA(電子設計自動化)方面,他更帶點感慨地道出廿多年前,整個研究部門都是美國白人,時到今日,他去年底退休前,已淪為「少數民族」,是唯一的白人,其他主要都是中國人。他開玩笑說差點在他離開後,其他人就可全用中文對話,但留下來的還有一位是韓裔的,所以還是需要講英文。另外,他很老實的說,到了後期,他的最大功能來自他的美國護照,因為原來真的有些敏感資料是只有美籍人士才容許接觸!

中國工程師增加料趕上EDA發展

他認為中國未來肯定可以在EDA追上來,因為有一批中國工程師數年前離開了Synopsys,成立了ATop Tech,成為競爭對手。但毫不意外,Synopsys控告ATop侵犯IP且勝訴,法庭判3000萬美元罰款。ATop無錢賠,後來似乎破了產,但據聞整隊人已回到中國,未來行蹤值得密切留意。

在硅谷也見了一些公司,不算太特別,就不多說了。最重要的觀察是中國市場對他們都非常重要,希望特朗普不會正式徵收500億美元貨物的關稅。但美國總統特朗普剛在twitter預告,中國將感到一點貿易痛楚,聽來有點像牙醫動手前的溫馨提示。

另一朋友J君,他把自己的新能源公司賣了給Google X,原本計劃帶我去參觀這間現代版Bell Labs(不知會否贏幾個諾貝爾獎)。Google X非常特別,進行尖端科技和基本科學(basic science)研究,創始人Larry Page和Sergey Brin都在這裏上班(梗係啦,咁好玩)。FANG公司中只有Google有,其他也超有錢,但CEO們都不是科學工程科出身,缺乏此DNA(Page和Brin都是史丹福博士生)。當然Google X的科研成果也不擔保母公司Alphabet能賺到更多錢。但正如從前的Bell Labs發明了原子粒、激光、通訊衛星、UNIX/C,更發現宇宙Big Bang留下來的3度K宇宙背景餘溫等偉大發明,大部分自己都賺不到錢,但卻造福世人。

可惜上周J君在MIT,又找不到人來接待我(只有4人有權帶外賓)。但還好我們昨晚在紐約見了面,先介紹了一下我的業務,他甚感興趣,未來希望有合作機會。他的工作更有趣,負責Google X的AI和Quantum Computing(量子計算)研發工作。AI方面主攻醫學應用,他自誇看MRI、X光等圖片斷症,準確度遠勝IBM Watson(較善長文字syntax分析,所以贏了jeopardy)。芯片方面幾乎全部用自家研發的TPU,極少Nvidia GPU,但無意對外發售。

他有信心AI將達到擁有consciousness(意識),但或不可單靠硅料,因為不及人腦3D和複雜(數萬億個synapses)。如要成功,可能需要一些如人腦的wetware(有機性濕料)。如做到或可達到Singularity,把意識上載至雲端(upload consciousness),可以說是長生不老的一種!

更尖端的是Quantum Computing,Google X已做到72 qubits,準確度達到0.995,遠高於IBM的0.85(近乎無用)。量子計算可用多種不同方法來做,包括用硅材料的nuclear spin(Intel主攻)、linear optics、和ion trap等。需要利用Quantum Fourier Transform(QFT)技術來控制量子波浪的constructive和destructive重疊。

量子計算最大優勢是無法想像的真正massively parallel processing,可以用來解碼和模擬量子加萬有引力模型、氣候和金融市場等。但一如我所料,量子計算絕非取締現時的電腦處理器和記憶體,只是某些特別計算才可交給量子電腦來計算。况且量子計算是需要在0.1度K,接近絕對零度的情况下進行(液體helium冷卻),且只容許一次極為短暫的觀察(因為如Schrodinger貓的superposition collapse),所以需要非常準確。

他指出Quantum Computing不止不會取締經典電腦,更會催谷需求大升,尤其記憶體,用來記載計算結果。未來量子計算將以雲端服務(SASS)推出,IBM已有雛形,但並不成熟。以我所知72 qubits不夠,可能需要上千qubits,但難度非常高。J君估計Google X距離實用階段仍有大概8至9年。

中國加密量子通訊料領先外國

最後以他衡量,中國在量子計算上仍稍為落後,但距離不遠。在加密量子通訊(QCS)上,中國真的領先(意外地Google X沒有研究,他認為應由電訊公司來做,但美國的公司沒有,英國BT反而有些),除已示範過的衛星對地通訊,現已在研究地對地,如成功,西方將絕對無法解碼。但反過來,解破任何非量子加密技術將易如反掌,包括所有加密貨幣。

所有比特幣持有者,將來不要說我沒有預先警告大家啊!

(中環資產持有台積電、亞馬遜、Netflix、Nvidia及Intel的財務權益)

中環資產投資行政總裁

[譚新強 中環新譚]
                    

來源: http://www.mpfinance.com/fin/col ... 7703&issue=20180615
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