【#狂迷投稿】文:AB 《Dune #沙丘瀚戰》
// 過時過譽,希望越大,失望越大 //
外國如痴如狂地吹奏,以至首映有「起立鼓掌八分鐘」之說,上畫後台港兩地也是一面倒好評,如此「世紀鉅作」,理應、也相信經得起最嚴格的檢驗和推敲。然而,看完之後,最大的感覺便是「不外如是」,主因是故事已經太舊,它的素材幾十年來已被其他電影利用殆盡,重拍如緊跟原著,其結果便是一個又一個熟口熟面的場景,沒有驚喜。
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1. 世界觀不合時宜。原著成書於六十年代,正值能源危機、反殖民運動高峰時期,本片無疑也取材當時的世界局勢(當然,小說也參考了《羅馬帝國衰亡史》、《A Silent Spring》、《沙漠梟雄》等),問題是到了21世紀的今天,能源危機喊了幾十年,石油還是沒有枯竭,相反美國成功開采頁岩氣,不再依賴中東石油之餘還反過來有能力輸出石油、中國研究核聚變、各車廠開發混能車、電動車甚至氫能車、還有各種可再生能源,肉類以至澱粉皆可合成,「資源/能源短缺」已經不是一個關乎世界生死存亡的問題,國與國間的鬥爭領域更多元化,僅僅因爲爭奪資源而大動干戈的時代已經過去,所以至少在本片而言(不論續集,如有的話),這種世界觀設定無疑有點過時,無法呼應當下世界的格局,也就難以令觀衆産生共鳴。
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2. 浪費沙漠場景。說本片「拍出沙漠浩瀚」的人,一定沒看過《沙漠梟雄》,後者用了大量的篇幅,從各種角度、時段、距離拍攝沙漠的壯麗,它敢認第二,沒人敢認第一。珠玉在前,原本很好奇《Dune》拍沙漠還能變出什麽花樣,結果大失所望,那些影評都誇大其詞,事實上本片幷沒有真的聚焦沙漠景色,沙漠只是一個布景,僅此而已,完全沒有《沙漠梟雄》的藝術性,也沒有好好運用沙漠的危險性—脫水、曬傷、失去方向感(因爲有高科技)、海市蜃樓等(不知續集會否有這樣的情節),真正的「危險」就只是那些沙蟲,而沙蟲概念也早被抽出來拍成一系列怪獸電影,也被《風之谷》改造得更有特色,相形之下本集的「始祖」未免較為沒趣。
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3. 大橋已用到爛。「天將降大任於斯人必先勞其筋骨餓其體膚」、落難被部族收留練成一身武功再率衆反攻敵人的「臥薪嘗膽」、《王子復仇記》式大橋大抵是希臘神話/古代戲劇改編再改編,萬變不離其宗,主角與沙漠部落相遇>證明自己實力>一起合作生活>成為領袖的故事明顯「致敬」《沙漠梟雄》(即英國軍官T. E. Lawrence的真人真事),沙蟲保護香料無疑和西方火龍保護寶藏一類的傳說相似,因此故事主幹部份並無很大特色(電影、小說皆然)。
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4. 政治情節乏味。我一直對西方的家族情仇、政治勾心鬥角片無大興趣,因爲怎麽拍也不會好得過中國,中國一部二十四史已是人類各種勾心鬥角、厚黑權術的百科全書,類似的題材一百年也拍不完,西方什麽紙牌屋、什麽莊園那些只是小兒科,本集Dune的所謂家族/星際政治鬥爭劇情也一樣,無非就是搶資源,甚至連政治也談不上,就是赤裸裸的用暴力搶,沒有技巧可言。而《星球大戰》以至日本的高達動畫早已把這題材發揚光大,沒有必要回看Dune。當然,又是那一句,希望後續(如有)會有更多這方面的著墨。
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5. 科技設定不通。據稱作者鉅細無遺地在小說中介紹若干科技設定,那我們觀衆/讀者當然也有需要、有權利嚴謹地辯證這些設定的合理性。然而,與《尚氣》的毛病一樣,高科技世界打架卻還依賴中世紀式刀劍技擊,無論如何於理不合。據說,小說設定是人類爲了防止濫用武器,發明瞭只防高速物體却可容許低速物體穿透的shield,於是片中軍人近身搏鬥不用槍械只用刀劍。這樣的設定無疑是荒謬的,一方面片中基地有高科技火炮、敵軍太空船可以發放炸彈把基地炸成火海,人類不去管這些大殺傷力武器,却去管近身搏鬥?還有,如果一個派系可以爲了香料厚顔無耻到揮軍把主角一家殺得家破人亡,怎麽又會如此講“武德”,不去研發科技破解shield、致使全宇宙軍人的戰爭科技倒退回只用刀劍?又,即使退一萬步,兵器科技真的如此倒退,那故事中的人類至少也意識到遠距離攻擊比近身搏鬥更安全,起碼可以用弓箭吧?片中也出現過低速飛鏢,卻只用於暗殺但又不用於打鬥,何解?希望往後能夠詳解。炮製別開生面的故事設定沒有問題,但也得自圓其說,本片至少在武器設定這一點上有「講多錯多」之虞,這設定在上世紀六十年代可能很酷,讀者可能還會單純地照單全收,但放在21世紀的今天便太離譜、太難以置信了。
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6. 情節平鋪直叙。由於需要推進劇情,沒有時間建立角色形象和性格,也沒有時間建立衝突、張力、兩難、懸疑,沒有起承轉合,一切平鋪直叙,完全可以預料(事實上單看主角 「夢境」對接下來的劇情已可知一二),就連沙蟲來襲也是幾十公里外已經可以見到,不是《大白鯊》裏鯊魚的神出鬼沒;全片速度沒有快慢之分,既沒有某些可以放慢步伐讓觀衆細味沉澱的場景,也沒有驚險刺激、節奏急促、突如其來的扭轉。雖然有著名演員加盟,但礙於人物衆多且需要趕故事,每人的發揮空間其實很少,主角的性格尤其模糊不清(可供對比的是《教父》續集中的阿爾柏仙奴,背景相似、面臨的是相似的困境,他的演技和電影對他的性格塑造是經典),是一大敗筆—不知這是否又是小說設定或往後會否改善了。
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7. 無法帶出訊息。原著小說之所以成爲經典,相信是對環保、超人類的利弊、英雄主義等大課題的探討,但顯而易見的是本片爲了减省對白、增加娛樂性,這些探討都不見了,以至本片欠缺深度,沒有發人深省的地方,給人一個强烈的感覺便是 “本片僅供交待故事之用”,正如某影評所言,是一部2小時的預告,希望續集(如有)的平衡可以做得更好。
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總體而言,《Dune》的先天問題,在於故事素材早被其他電影分割取用,更糟糕的是這些 “後來者”青出於藍,把《Dune》的素材發揚光大成為文化符號,以至Dune本尊已黯然失色。更更糟糕的是,導演决心緊跟原著重拍,以至幾乎沒有可加工改良、與時並進的空間,進一步拖低本片的可觀性(情形大抵就似Marvel要嚴格按照60年代的漫畫重拍電影,連人物造型也要一致)。外界的好評,相信很多都是源於「科幻經典」的情意結和「拍過一次不行、屢敗屢戰再接再厲」的期待。
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再者,由於《Dune》的「agenda」很多(世界觀設定、 政治鬥爭、哲學討論、環保議題等等),如何在合理的時間、節奏和娛樂性下利用電影語言交待,如何剪裁平衡無疑是巨大的困難,所以至少在本片而言,有點「既想面面俱到,但又兩頭唔到岸」之感,希望(又是那一句)後續的定位可以更加鮮明,更勇於取捨,給觀眾一個清晰的「賣點」(是藝術性(鏡頭、場景設計等,例子如《2001太空漫遊》)?哲學性(大課題討論)?演技?還是純爽片?)這樣效果可能更好,而且挾著「科幻小說始祖之一」、「科幻經典重拍」的光環(或包袱),如無法超越《星球大戰》等的水平,處境將會很尷尬,很難在科幻片林立的21世紀佔有一席之地。這樣的任務無疑是非常艱鉅的。
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原著故事結構龐大,而且有大量背景描述,難以用電影表達,所以也許這小說本來便不應拍成電影。如果第一集已經拍得這麽吃力,往後當世界觀進一步擴展,故事進一步複雜化,其成效如何,令人擔憂。
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[金基德回顧展:慾海慈航/援交天使/Samaria]實趕客,但話知佢,自己想寫
1. TLDR:你地邊個冇罪嘅,就搵石頭掟佢吧!留意「石頭」係套戲嘅重點之一。今晚大館仲有一場7:30,仲有飛賣。去睇吧,雖然網上你都搵得到足本重溫嘅。順手講埋我一路嘅核心信念:戲係要成套咁睇的,正如書係要成本咁睇,否則你永遠都學唔到嗰種神髓,呢啲嘢全部要「浸」出嚟。你去睇Youtube睇都可以15分鐘知晒啲劇情有人解埋,但點解我要走出去睇多次?我唔識用Youtube?電影,同多嘢一樣,個神韻唔係懶人包,唔係fact,唔係橋段重點,而係你要用心感受。
2. Medium版就有埋相咁咯(https://lkdin.io/3VYo)
簡介劇情
簡評
詳細分析劇情—第一幕
詳細分析劇情—第二幕
詳細分析劇情—第三幕
套戲攞獎好合理
石頭 as a metaphor
最後講講金基德
3. 是咁的,我冇工返都仲好忙,況且而家好多時三四點先起身。但為咗重睇呢套戲(以前睇過一次),我都仲係星期六爬起身,極速在樓下用3分鐘食完碟海南雞飯,然後走出去灣仔睇呢套戲。可見金基德有相當大吸引力。
4. 留意呢套戲2004年,剛剛好係佢中期嘅作品,開始成熟,亦都係呢年佢在歐洲攞獎聲名大噪。金基德未必係好計算嘅導演(邊個話商業片先要計算?),但事後睇返,你睇到好啱啲評審口味,攞獎合理之極。
5. 呢套我相信亦係佢最出名嘅兩套戲之一,另一套當然後後來嘅《聖殤》,後期作品,隱居三年後復出嘅顛峰之作,亦係好啱評審口味,但我個人鍾意呢套《慾海慈航》多好多。
6. 兩套嘅共通點,都算係雅俗共賞,唔會好難明好古怪要好多演繹.兩套都畫到出晒腸,好適合文青用嚟示範咩叫「好電影」,有啲內容嘅電影(come on,唔係荷里活商業片嗰啲”message”.
簡介劇情
7. 順手一提,我覺得劇透係冇乜問題的,即使扭橋戲或推理劇都係。「好」嘅電影唔應該只係靠一條好橋,橋段人人有,但execution先難。好多戲知咗結局我都可以睇多次,即使係扭橋戲或推理劇,你都可以睇多次導演點佈局點誤導你點畀提示你。若果只係靠最尾一下扭橋,只係低手。
8. 講返,劇情不複雜,重要人物三個講晒。女一,女二,女一老豆。亦都係一個好典型嘅三幕劇(間場出埋title添,慌死你唔明,所以套戲唔難明)。
9. 第一幕:女一女二高中生,好友(兼戀人?),想儲錢去歐洲(我懷疑《過春天》就係抄佢,但當然爭好遠),於是女二下海,女一做中介人,女二全不覺得係苦差,但留意開場冇耐女二已經意外(?)跳樓死埋。
10. 第二幕:開始「金基德毀三觀」,女一明白女二苦心,繼承佢遺志,約返啲恩客出嚟,唔收錢仲畀返錢佢地!但然後畀老豆發現咗,老豆去搵返啲嫖客出嚟,打,鬧,殺。
第三幕:當年第一次睇覺得呢部份戲味爭啲,而家睇返發現呢部份先最重要!兩父女返鄉下,拜死鬼老母,最後都係冇開口講。老豆自首,完。
簡評
11. 之前睇過金基德早期啲嘅《收件人不明/打回頭的情書》,我有講話睇到仲係幾幼嫰,太多狗血(甚至有真狗血!),枝節多。去到呢套《慾海慈航》,就真係斬走晒啲無謂嘢,冇乜邊部份係多餘嘅。正如米開蘭基羅話頭,只係將唔屬於大衞像嘅嘢拎走,呢套《慾海慈航》真係做到去蕪存菁
12. 援交電影,我睇咗嘅都幾十套,拍埋你就睇到分野。金基德做到「不落俗套」。何謂俗套?正如啲人講,十分「TVB」嘅對白同情節,唔好笑,好多荷里活片港產片都係咁。金基德唔係獵奇,唔係賣弄色情(至少呢套唔係),甚至唔係探討社會問題(至少呢套冇乜),講嘅始終係佢最擅長嘅:人性,慾望,救贖,宗教,倫理,道德。
詳細分析劇情—第一幕
13. 角色同情節設定,都係相當精彩。固然你諗真啲,有啲劇情犯駁,唔合理,只係為咗推進故事,但瑕不掩瑜。
14. 先講女二,背景資料極少,屋企人或其他嘢完全冇提。套戲講到好白,一開頭女二已經講印度傳說有個妓女叫Vasumitra(亦係第一幕嘅名),男人同佢搞完就變虔誠佛教徒。女一話,咁都得?女二話,係呀,男人搞嘢時就好似嬰兒咁,渴望母親關愛,佢話由今日開始自己就係Vasumitra。講到明晒。
15. 留意兩個女仔都係新人(低成本嘛,況且演高中生),選角做得非常好,或者話導演指引得好。你見女二,就真係一個菩薩樣,慈祥咁笑住下海,普渡眾生,十分開心。雖然之前冇性經験,但對啲嫖客十分感恩,大家一齊分享人生,佢覺得自己做緊好嘅事,又有錢收可以實現去歐遊嘅夢想,做自己鍾意做嘅嘢,不知幾開心。
16. 呢度嘅對比,就係女一。女一家庭背景我地知道,喪母,老豆做警察,點睇都係慈父唔係獸父,日日車佢返學,冇虐待冇性侵,亦唔算過度管束,屋企環境亦唔差。對女一嚟講,性係污糟嘅(佢每次都要幫女二沖涼),啲男人係仆街嘅,只係佢實現去歐洲嘅手段,佢完全唔明女二做乜可以樂在其中,同啲嫖客分享人生,甚至叫埋一齊食飯,甚至鍾意埋個嫖客。但同時間,佢又只係坐享其成做中介人,從來唔會自己落場,只係自己好友女二去畀人搞,呢度你見到女一嘅虛偽。留意下女一嘅高傲,同女二一臉慈祥嘅對比。
17. 然後劇情發展落去,雖然劇情唔多合理,但你都知女二一定要死的,否則冇戲做。女二臨死前都想見返恩客,呀女一去搵恩客,恩客仲要叫女一畀佢上埋先制(初夜添喎)!真係十分之咁仆街抵死嘅橋段。呢套戲入面啲男人真係全部都面目可憎的。
18. 但當然,女二見唔到恩客就斷咗氣,去到呢度可以十分TVB。但呢套戲就安排女二絶對係含笑而終,菩薩聖母呀喂!女一完全唔明白。
詳細分析劇情—第二幕
19. 去到第二幕,更加離奇,但金基德並冇拍到獵奇(留意啲性交易嘅場面極少)。女一原本諗住燒咗本數薄,同埋啲錢,忘記過去。但佢諗返女二慈祥嘅遺容,忽然明白咗啲乜。呢度真係絶,但又唔令你覺得突兀。
20. 於是乎,女一就由一個原本覺得性交易好低賤嘅中產女仔,變成「菩薩二號」,約返晒啲舊客出嚟,同佢地做,甚至還返錢畀佢地!嫖客就固然係「仍難盡信我是這樣地無窮好運」,但亦都有拍到啲嫖客話終生都會幫佢地祈禱。於是乎女一就慢慢體會到女二嘅「使命」,繼承女二嘅遺志,嘩,生命影響生命呀,堅!不過我個人理解,與其話女一真係變成「菩薩二號」,我覺得佢係只係為咗故友/戀人。證據?佢原本應該係諗住約返晒數薄上面嘅人,就唔再做落去。
詳細分析劇情—第三幕
21. 你以為套戲拍性交易?唔係,去到呢度已經再冇性交易場面乜滯。然後就去到第三幕,冇錯係十分TVB的,差佬老豆嘢,在對面時鐘酒店望到自己個女(唔止,後來仲要 女一掉低數薄在草地畀佢執到,但成套戲拍得好你可以原諒呢啲嘢)。
22. 當然就係又迷惘又憤怒,「天呀我做錯乜點解你要咁對我由細到大我有乜冇比你?」(幸好都未咁TVB,冇呢啲對白,都話戲劇小說第一法則:show, don’t tell).但佢始終十分愛個女,甚至冇當面踢爆(呢啲先符合東亞家庭倫理嘛),結果佢就將啲憤怒發泄在啲嫖客身上
23. 打後,就係見到佢變身正義使者,自己去執法,羞辱甚至打啲嫖客,甚至殺埋人。但你以為變成復仇電影?又唔係喎。 (呢類「你以為乜乜乜,又唔係」係金基德電影嘅特色之一,你可以話佢善於玩弄啲觀眾,其實係嘲笑啲俗套橋段)
24. 睇到呢度其實係乜?就係孤星淚(都係差佬添)。一路落去,老豆越嚟越迷失,到底自己係in what position,去判斷個女做嘅嘢啱定錯?去判斷啲嫖客啱定錯?呢個社會嘅道德係乜?自己細由到大學嘅嘢係咪錯 —呢個先係套戲嘅主題!
25. 所以,就有咗最後返鄉下嘅一幕,先係全套戲同其他俗套戲唔同嘅地方。留意並唔係返到去大家BBQ(有蕃薯!)四四六六講晒,最後大家都冇講出口。但,十分巧妙地,老豆知道個女其實已經長大,自己唔應該再指指點點,錯嘅可能係自己嘅價值觀。最後自首,獲得心靈嘅救贖。嘩。咪就係孤星淚!
套戲攞獎好合理
26. 頭先提過,套戲計算相當準確。留意返套戲2004年,互聯網大盛(但未有Facebook),「韓流」亦都成型,明顯地外國人好有興趣知韓國社會嘅嘢,何況學生妹援交係全球現象。金基德聰明在加入埋啲宗教隱喻,最後孤星淚式嘅劇情,仲有「石頭」嘅比喻(下一段講),呢啲都係歐洲評審會睇得明嘅嘢。加上套戲拍韓國女仔,但又好聰明咁冇賣弄色情或胴體,啱晒啲歐洲假道學鹹濕阿叔(我話嘅)。
石頭 as a metaphor
27. 扮文青嘅話,就必要要講「石頭」。呢個「你地邊個冇罪嘅,就搵石頭掟佢吧!」嘅比喻太明顯。另外留意,真正嘅石頭,在套戲入面至少仲出現咗三次。
28. 首先,女一老豆去阻止啲嫖客車震,就真係在遠處掟石(都話慌死你唔明!)。另外,亦有一幕見到佢原本想用石頭打死個嫖客,最後亦有一個真係咁做。
29. 但更重重要係去到尾段,神來之筆。兩父女回鄉祭亡母,中途老豆架車畀石頭頂住,開唔到車,搞唔掂,索性瞓著(冇錯,唔多合理嘅情節)。點知個女自己落車去搞,移開咗啲石頭。老豆醒返,發現,得喎,開到車了。正係呢幕,就係交代「個女已經畀你想像中懂事,你唔好再阻住地球轉」
30. 然後去到最後,以車為喻,老豆教個女開車,亦都係用畫好嘅石頭(!)舖條路畀佢開。亦都慌死你唔明,一語雙關講到白:「之後嘅路就你自己走落去啦」,然後去咗自首。遠處嘅女一想開車過嚟,但又畀泥阻住,但大家知道,個喻意就係以後嘅落佢自己走落去。
最後講講金基德
31. 最後講一講金基德,因為我都唔打算再寫多篇《聖殤》。點講呢?正如我舊文寫,金基德亦係屬於好「型」嘅嗰種創作者,係一個「作者風格」好強嘅導演,或者話,有嗰種「以文章做為戰鬥武器」嘅精神。即係你可以好討厭佢,但你好難忽視佢在。
32. 金基德此人,就已經係一個傳奇。相信都唔少人知,首先佢冇乜點讀過書,甚至係初中都未讀完,亦係真正嘅窮人家庭出身。所以你見其實佢拍好多低下階層嘅嘢(但呢套冇),亦都拍工業,拍宗教,全部係佢成長嘅寫照(所以《聖殤》係佢代表作,三樣有齊)。我亦都肯定,佢影響咗無數後來嘅導演。
33. 金基德嘅電影,真係「作者風」,就係賣佢一個,探討人性。後期啲戲有啲有明星,但反而有明星嘅戲唔得。佢都係要玩育成,演員任佢舞先得。
34. 除咗主題,佢嘅戲仲有一個好大嘅特色:平,同埋快。度劇本可能耐,但拍係極快,早年試過一日(!)拍完。即使係拎獎無數嘅《聖殤》,都係十日搞掂,聽聞用咗七十萬港紙咋。留意拍《聖殤》時佢已經係國際名導,大把資源,但都係咁搞掂,你嗰啲日夜話冇資源冇時間冇錢嘅,真係應該慚愧。拍戲係可以好平嘅。
35. 最後,少不免講佢嘅私德。咁其實都死撚埋,你鍾意咪去拉脫維亞或者韓國堀佢出嚟鞭屍。不過在我嚟講呢個不值得討論,我認為作品成就同個人,係完全分開嘅。頂多你可以話佢完全侮辱咗「大師」呢兩個字,但不能影響你對佢作品嘅評價。照計好簡單嘅邏輯啫,你未知佢啲衰嘢時,明明就話啲戲好好睇。咁點可能到你知咗佢啲嘢,就變得唔好睇?
36. 有朋友仲講笑,話會唔會會場有一大班女權L示威。事實?我見到好多青春少艾睇,幾靚的說。
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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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【關於遊俠小傳的起源】
仙境回歸原廠那一年,我選擇了咒術當我的本尊,一路跌跌撞撞練到了175,我的傷害就像長不高的小男孩一樣,總是被班上的遊俠嘲笑,而且天生就是這樣高傲遊俠們只要配一個天羽套,就能在同樣經濟條件下輾壓咒術傷害,當時的我深受打擊,明明我也花了不少錢,為什麼總是輸人家一截?當時我就決定了,既然打不贏,那就加入吧!而且為了證明躺著都能贏,所以我不接受任何金援,打算靠遊俠隻身闖蕩仙境傳說!!
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