【龔成問答信箱】(Q22681-Q22700)
Q22681:
龔老師,我一直同股票談戀愛, 聚咗唔少老婆。
煤氣9095股,
九倉2000股,
匯豐2514股,
恆地8700股,
港鐵5032股,
港交所1254股,
騰訊744股,
領展1500股,
建行69700股,
中移1333股,
友邦2200股,
九倉置業3000股,
平保3087股,
中銀香港9000股,
2382(300股),
9988(300股),
京東(100股),
2269(1000股),
981(1000股),
6060(500股),
2588(500股),
285(1000股)
241(4000股)
我想在收息同新經濟股中取得平衡,未來應該會到英國生活。打算多用約1-2球重新執好個倉。想多d股息
望指點迷津,打攪老師了。by the way. 請問老師有冇開班
龔成老師︰
最緊要分析「企業質素」,如果企業無質素,就要賣出,如果有質素,就可以長線,當然,如果個人需要,就有可能要賣出部分。
首先,你現時股票太多,你會好難定期管理。建議你長線集中翻係10-15隻,咁會較好。
我假設你短期內,都唔會去英國,或者就算去英國,現有資產都可以保留。(如果短期要走,又要清空香港資產,現時就不要投資,反而要開始分段沽貨。)
你現時48歲,投資要開始保守少少。
港交所(0388)、騰訊(0700)、舜宇光學科技(2382)、阿里(9988)、京東(9618)、藥明生物(2269)、中芯(0981)、眾安(6060)、中銀航空租賃(2588)、比亞迪電子(0285)、阿里健康(0241)這些股票,不確定性和風險較高,不宜持有太多。
你可以考慮將部份,慢慢換至以下股票。
如果你想收息之餘,維持一定平穏增長力,可較集中平穏增長股。如果想保守D,只係收下收就算,可以集中係收息股。
以下股票,現價都合理,可以分注。但由於大市未算平,你最多投入多30-50萬資金好了,餘下部份等大跌市才動用,會較理想。
收息股,例如港燈(2638)、深高速(0548)、香港電訊(6823)、工行(1398)、恆生(0011)、置富(0778)、陽光(0435)、高息基金(3110)都可以。
另外,有些更有超過8%的高息股,但股價就略有風險,你可以小注考慮,例如佐丹奴國際(0709)、中石化(0386)、互太紡織(1382)、富豪產業(1881)等(記住,股價略波動,不能太過大注)。
最後,我建議你定期審視組合,睇下有無出現過度集中情況。
任何股票、任何行業,我們都不應太過集中,因為一個行業就算更有優勢,也有機會面對行業週期及突發風險,太集中會對你整個財富組合不利。
因此,你要建立一個平衡的投資組合,當中有不同的類別、不同的行業,這是最好的平衡風險方法。相同行業不可佔組合多於30%,而單一企業不要高過15%。
特別係銀行業,佢營運模式較特別,風險會比一般行業為高。必需堅守30%這個準則,如果可控制在20%以內,會更好。
現時依然有開班,你可留意。
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Q22682:
阿sir 你好!本人41歲,本人嘅股票投資組合如下
( 現時市值約337萬)
股票No 買入股數 平均買入價
2 500 81
( 2 )月供 200 74.1 - 82.4
3 4515 14.94 - 15.56
12 7200 34.8 - 37.45
27 3000 44.1 - 51.1
66 9066 44.4 - 46
388 300 238.6 - 253.4
(388)月供 157 248.3 - 509.7
823 12000 59.1 - 70.2
1038 1500 51.3 - 57.4
(1038)月供 335 38.7 - 54.9
1211 1500 37.5 - 70.4
(1211)月供 776 42 - 235.6
1928 2800 32.8 - 36.7
(1928)月供 611 30.9 - 40.5
2388 2000 25.8 - 34.2
(2388)月供 625 21.9 - 27.4
2800 5500 26.1 - 30.95
(2800)月供 2119 24.5 - 28
3033 1400 7.8
9988 1400 176 - 206.2
我暫時每月可儲蓄$7000, 其中$4000係...喺今年8月份開始月供兩隻新加入嘅股票 , 分別係...1810 & 1177 各月供 $ 2000
另外4年後即係我45歲這年,便可增加儲蓄至每月2萬
我想問我選了以上這16隻股票作長線投資ok嗎 ?
資金比例合適嗎 ?
需要改變比例嗎 ?
我最想問現在這 337 萬嘅股票組合比例...及我 41 - 45 age 其間,每月可儲蓄 $7000 & 45 age 開始每月可以儲蓄 $ 20000 , 這種情況
其實我需要用幾多年嘅時間,才能增值至 1000 萬呢 ?因為本人想每月有 5 萬現金流
本人與另一半 2人一同於今年9月份,已成功報讀了成哥你嘅投資倍升股基礎班課程。
本人買了成哥你六本書
50優質潛力股 2017 - 2018
50優質潛力股 2020 - 2021
大富翁致富藍圖
80後3百萬富翁
80後千萬富翁
年報勝經
不過年報勝經好深,唔係太明白,還要多加研究
一直去閱讀成哥你嘅書獲益良多,現希望上完投資倍升股基礎班課程會有更多嘅得著
龔成老師︰
你現有持股,係適合你長線投資。但16隻其實有少少多,最好長線維持係10-15隻水平,否則你會好難定期管理。
月供股票中,比亞迪(1211)現價偏貴,建議回到$180左右,才重新開始月供。此期間,可以用GX中國電車(2845)暫時代替。
現時大市在合理區,你保留太約3-5成現金左右,去等大跌市機會出現,咁就可以。
我假設年均回報率有10%,以你現時計劃,大約50歲左右,就可以增值至1000萬,當然要視乎到時大市實況而定。
其實書本上,<<年報勝經>>係深少少。如果你係初學者,我比較建議先睇我架《80後百萬富翁》、《財務自由行》和《股票勝經》。這幾本書,對你吸收上堂知識,都會有幫助。課堂上見!
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Q22683:
我以前買了2888 和 698 揸了很久,跌左好多,都唔知點算好?
想請教下
龔成老師:
渣打集團(2888)質素只是一般。
雖然未到劣質,但質素不高,但本地銀行股中,賺錢能力算是較弱。加上銀行業近年的環境不及過往,賺錢能力不及以前咁好,相信佢之後,都只是好基本增長,不要對股價有太多期望。
投資價值只是一般,如果持貨不多,就當守住先。
如果持貨多,我會建議考慮將部分貨,轉其他更有質素的銀行股,或其他優質股。
至於通達集團(0698),算是不過不失。
佢主要從事電器產品(包括手機、手提電腦及其他電器產品)零部件生產;為電子產品及電器提供金屬外殼及其他五金部件;及提供塑膠機頂盒及生產體育產品。
現價合理,勉強可長線。但就唔值得持有太多,始終質素唔算好高。如果持貨多,就減。
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Q22684:
老師,純收息,及有增長收息,邊個風險度會高啲?應該投資那一個?
龔成老師:
其實好睇你的投資目標,如果單是收息,佢股息一般會高d同股價穩定d。而增長,雖然佢潛在波動會高d,但股價增長,以及往後增長,長遠會好d
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Q22685:
龔成老師,我想請教你,之前放了大部分股票。 只剩下9988 200股 平均價$258, 3手ibond 。 另外手上還有一堆美股 市值大約5000美金。
對於9988 我應否耐心持有或在合理價位再加倉? 謝謝老師
龔成老師︰
我地做財富增值,最重要不是睇「賺蝕」,不是睇「買入價」,而是睇質素。質素不好,增長力弱,就有可能賣出,蝕都要賣。
你要分析「之後的組合情況」,不是過去,是將來。應該持有那些優質股,比例如何,能為你帶來怎樣的長期財富。
你要分析你的投資目標,你想潛力股的比例多少?平穩股的比例多少?組合風險程度如果?即是你想設計一個怎樣的投資組合?長期、優質、平衡、適合你。
因此,係你已沽出大部份股票前題下,阿里巴巴(9988)相信佔你組合比重唔細。
個別企業和行業,不要佔組合15%和30%以上,銀行業更加不要高於組合20%,否則會有過度集中性風險。所以,我建議你唔好再加持住,反而你加入其他不同行業股票,去進行平衡配置。
另外,我地投資增值會運用「先增值,後現金流」作方法,初期投資較有潛力的股票,令財富較快增值,當增值到一定金額後,可開始將財富分配至平穩增值型股票,然後到已累積了相當財富後,才漸漸轉成收息型股票,為自已創造穏定現金流。
如果你係年青至中年人士,阿里巴巴(9988)這類潛力股,係適合你。但如果你係退休人士,這股就風險太高,只宜好小注。
而ibond則是現金流產品,增長力唔高,同樣只適宜近退休人士。
你要因應自己人生階段,去作出相應的配置。
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Q22686:
龔Sir,你好! 我現在52歲,剛剛賣走了一個車位,所以有一些現金在手,經過一輪的研究準備 買入以下的股票作長期持有,到退休時把這些股票轉再為收息股。
請問我選出來的股票組合對我這年齡的人來說是否風險過高? 或者對以下的組合有什麼改善的建議。當然我唔會即刻買晒下面的股票,要等好價才會入貨。 謝謝!
招行(15%),石藥(5%),騰訊(15%),港交所(15%),比亞迪電子(10%),完美醫療(15%),信義玻璃(15%),舜宇光學(15%)
龔成老師︰
先增值,到退休時慢慢換成收息資產,去幫自己創造現金流收入,支援退休生活。這個方法,係正確的。
但由於你年紀,係比較近退休之年,係增值組合的選股上,不宜過份進取。
你現時選股都有質素,但潛力股佔比重太高(0700,0388,0285,1830,2382)。佢地雖然有增長潛力,同時風險都較高,不宜持有過多,大約佔2成好了。
你應以平穏增長股,作為你組合主力。佢地增長力不及潛力股,但都有平穏增長,而且有若干股息,整體穏定性較強,相信會較適合你的情況。
平穏增長股:金沙(1928)、恆基(0012)、港鐵(0066)、平安(2318)、粵海(0270)、領展(0823)、希慎(0014)、太古地產(1972)、長建(1038)。如果有投資美股,可投資VOO。
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Q22687:
龔成老師你好,現時持有:
4400股 00005 平均$65
1100股 00012 @$47
100股 00700 @$505
900股 00939 平均$7.8
4000股 01177 @$7.5
7000股 02628 平均$27.7
200股 09988 平均$273
以前只懂買銀行股收息股,之後先開始買其他股票。最近打算買樓,想賣咁D股票,係咪應該賣5,939,2628
請指教一下,謝謝
龔成老師︰
當我地進行人生財富累積時,會運用「先增值,後現金流」方法。年輕人應著重於增值類資產,而較年長的,就應著重保守類別。因年輕人財富系統未成形,同時負擔較少,可以承受較高風險,所以應以增長為先。
例如初期投資較有潛力股票,令財富增值較快,到一定金額後,可轉較平穩增值的股票。最後有相當財富時,才換成收息股去為自已創造穏定現金流。
你現時組合,算係一個有偏向增長型組合,若你係年青至中年,係適合。但當中匯控(0005)、建行(0939)、港燈(2638)是收息股,無太大增長力,若你較年青,就不宜持有太多。
另外,個別企業和行業,不要佔組合15%和30%以上,銀行業更加不要高於組合20%,否則會有過度集中性風險。
你現時銀行股、匯控(0005)、中國人壽(2628)明顯係超標,你要調整一下個比例。其實中國人壽(2628)近年增長力都明顯弱左,本身都不宜持有太多。
若果你需要套現買樓,而你又係年青至中年人士,你可以優先沽出匯控(0005)、建行(0939)、港燈(2638),順便調整埋個組合比例。
未來時間,你可以加入多一些平穏增長型股票,去令組合更平衡。
平穏增長股︰指數基金、金沙(1928)、恆基(0012)、平安(2318)、中銀(2388)、港鐵(0066)、長建(1038)、粵海(0270)、領展(0823)、希慎(0014)、太古地產(1972)。如果有投資美股,可投資VOO。
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Q22688:
請問平保2318 仲有冇前景,收購方正之後股價一直跌
龔成老師︰
中國平安(2318)有質素的,佢有規模,有品牌,近年的發展都不差,不過,股價有時會有少少波動,這主要受投資市場表現影響。
近期佢股價下跌,除了因為大市氣氛較弱外,其本身數據都唔係太理想。
但我地審視一間企業投資價值時,會睇長線。只要中短期因素,對佢長線投資價值無影響,這些中短期波動,我地就唔需要太在意。
這股有長線投資價值,是平穩增長型。現價算係合理區中間至中下位置,分注投資就可以。
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Q22689:
hi成哥,我打算在股災時動用15萬買這些股票.
A .3738[30%]
B. 2013[30%]
C. 708 [20%]
D.1585 [20%]
我不怕高風險,點睇這組合?
另外,等股票升晒之後打算用150萬購買這些收息股.
A.3988
B.1883
C.1382
D.2777
E.1628
Sir,這組合如何?應該點分配資金?
再另外想問下1628點解咁高息?高息既背後有咩風險?現價1.68,但PE有成1566,姐係好貴?再問下尼隻野收息穩定嗎?佢長期都係咁高息?幾錢是便宜區?
謝謝成哥解答!
龔成老師︰
我地投資,唔好盲目追求高增長,要先知風險,才想增值。
我明白你風險承受能力好高,但你這4隻股票,不確定性的確好大。特別係恆大汽車(0708)本身母公司財政有大問題,而佢本身到現在,一部汽車都無出產過,投資風險唔細。
我地唔好成個組合,只集中係3,4隻股票身上。最重要是建立一個長期的「財富組合」,要優質,要平衡,要適合你的年齡與風險承受程度,新舊經濟各類股都要有。
同一行業不能高於組合30%,同一股不能高於組合15%。要平衡,建立後長期持有,不是買賣賺差價,而是成為你財富組合一部分。
恆大汽車(0708)、雅迪控股(1585)同是汽車相關股份,我地就不要持有太多。
我建議你調整翻4隻股票比例,再加入適量平穏增長股,去將個風險拉低翻少少。
你要明白一點,高風險唔一定係高回報。若這些高風險企業發展理想,回報當然好。但發展不似預期,損失幅度會比一般平穏增長股高好多,你要明白這個風險。
你這個組合,會不會升到150萬,要多久才升到150萬,無人知,因為不確定性好大。如果升到150萬,你是否轉至收息股,你要再用你人生階段作考慮。
如果你依然係年青至中年,建議保持投資一些有增長力股票。若你已退近退休之年,換成收息股係可以。
你收息股組合中,大體上都有質素。
富力地產(2777)業務上是有質素的,股息好高。
佢本身負債高,相信會對佢有一定的影響。股價會因此較為波動,所以唔好只睇股息。你預佢中短期都會一般,但如果只是小注投資,都可以。
禹洲集團(1628)主要於中國廈門、上海、福州及合肥從事物業開發、物業投資、物業管理以及酒店業務。
佢係新加坡、香港、上海、合肥、福州、廈門等地均設有分支機搆。
整體質素都有,但未算好強,佢在行業中,未算有好大的規模與優勢,另外,負債較高都對這股造成風險。加上業務有點波動,這股唔建議投資太多。
現價合理,但不宜持有太多,長線投資價值都有,但未去到最高質類別。
佢PE去到過千,主要係因為過去一年,盈利大幅下跌所致。如果你用翻佢上一年盈利計,佢PE係個位數,所以係正常。
雖然佢上年收入下滑,相信主要係受疫情影響。疫情過後,會慢慢回復較正常水平。但始終佢質素唔係好高,唔建議大注。
最後,希望你記住財不入急門,一個平衡和合理風險的配置,增長潛力未必最高,但對你長線投資增值,相信會係最有利。
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Q22690:
龔成老師,我一直都是你的小粉絲,默默地跟住你的教導月供股票,最近家人強力推薦重資買入2448,請教老師對2448的前景分析如何? 十分感謝
龔成老師︰
首先,好多謝你一直支持。
恆宇集團(2448)業務主要係在澳門,以承建商身分承接澳門私營物業項目的裝修工程及樓宇建造工程。
集團於上年年末,開始想發展金融服務業務,今年7月更與總資產逾千億的國企青島西海岸發展集團就「青澳數字經濟產業園」及相關基金項目簽訂戰略合作框架協議。
市場或預期集團未來,會因為加入金融服務業分部,對盈利起到極正面作用。
但我地作為理性投資者,要學識客觀分析事實。新分部和協議框架,的確係有佢發展潛力。但問題係,佢只是剛剛開始,會發展到幾大,會否成功創造盈利,幾時才有盈利,都係未知之數。
只能說,佢潛力股係提升左。但根據現有業務和過去業績,此刻係好貴。
這代表佢現時股票,很大程度係建基於"未來"新業務的發展。若新業務發展不似預期,股價很大機會出現較大幅回調。
而且,佢雖然多年來都係有盈利,係經營現金流欲維持負數,代表佢表面係有錢賺,但實際上落到公司袋架錢,係負數。
我無仔細研究佢財務數據,有機會係正常,但都有機會係有問題,我一般見到這個情況,都會較有保留。起碼要仔細分析過當中數年數據,真係無問題,才會考慮。
所以,你投資此股係可以,現價唔平,加上投資風險唔細,你要自己衡量。佢有一定不確定性,投資時要控制注碼。
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Q22691:
你好! 本人年50 有屋(供完) 铺(供完) 收租$6500 屋企人给每月$10000 零用 〈 一半用來交保險 〉尼一 。二年 在網上才真正認識股票
伹股齡有十几年(短炒 不分析公司 跌市心驚) 近尼一年 才把蝕去 有(30萬几) 慢慢 賺回來 约20萬 持有以下股票 有部分已持3年 有的3個月
現在見有錢赚 想沽出部分 請問 那些可以長楂 謝謝解答
3993 (平圴價$4.2) 2萬4千股
716 $0.8 4萬股
189 $6 2千股
1177 $7.08 2千股(打算月供)
788 $1.52 2萬股
728 $2.33 2萬股
2198 $3.68 1萬股
451 $0.28 5萬股
520 $8.69 4千股
1357 $2.82 1萬股
769 $0.9 2萬股
1787 $15.8 2千股
1250 $0.113 20萬股
6885 $3.68 1萬股
1024 $85 1百股
龔成老師︰
我地投資股票,係希望買入一些優質企業,透過佢自然增長,達至財富增值目的。重點係長線持有優質股﹐唔係去做短炒,因為中短期走勢無人知。但長線持有,企業質素一定會反映在股價當中。
所以,你首先要改變自己過往十多年錯誤的投資方法,改為以長線投資作為策略。
投資前,一定要知道該企業質素、行業前景、財務狀況等,才去投資。如果你連間公司點賺錢、行內有乜優勢、點解未來有發展和增長潛力,都答唔倒自已,咁就要停一停,唔好投資住。
同埋,你唔好停留係「賺差價」的想法。當你一直持有這股,企業長期價值向上,就會帶動我地的財富有最大增長。成個效果,一定比你經常出出入入好。
你現時財富組合當中,已有一個住宅物業和一個收租舖位,比重都幾偏重左係物業類。故未來時間,應較集中累積優質股,令財富組合更平衡。
以你50歲年紀,都可以進行適度增值,但由於較近退休之年,選股上要保守少少。
中國電信(0728)係有質素收息股,可持有。
洛陽鉬業(3993),中國三江化工(2198)、協鑫新能源(0451)、呷哺呷哺(0520)、美圖公司(1357)、山東黃金(1787)、北控清潔能源(1250)、金馬能源(6885)質素較中等或波動性太高,唔建議持有太多。
中生(1177)、中國鐵塔(0788)、快手(1024)都有質素,但係是潛力股類,你可以照持有。但這類潛力股風險較大,以你年紀計,佔組合最多2成好了。
其餘無提及之股票,建議沽出較好。
未來時間﹐你可以以「平穩增值股」+「收息股」作為投資目標。若你想保守些,或預期自己距離退休年期不遠(5年內),可以較集中收息股。
相反,你依然有一定時間增值,想進取少少,可以集中在平穏增長股上。
但緊記,要隨著年齡增加,慢慢增加收息股的比例。到退休時,你收息股比例,應提升至100%。
平穩增值股,例如指數基金、金沙(1928)、長建(1038)、中銀(2388)、港鐵(0066)、恆基(0012)、平安(2318)、粵海(0270)、領展(0823)。如果有投資美股,可投資VOO。
同時,可以建立一個收息股的組合,目標是5%、6%的股息率的收息股,例如港燈(2638)、深高速(0548)、香港電訊(6823)、工行(1398)、恆生(0011)、置富(0778)、陽光(0435)。收息基金(3110),都可以。
另外,有些更有超過8%的高息股,但股價就略有風險,你可以小注考慮,例如佐丹奴國際(0709)、中石化(0386)、互太紡織(1382)、富豪產業(1881)等(記住,股價略波動,不能太過大注)。
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Q22692:
老師9618 9988 長線仲值得投資嗎? 感覺冇咩起色
手上冇咩貨 9618只得2手 均價$328
9988 4手 $240
要點應對宜家嘅情況?
龔成老師:
仍值得長線,有兩點你要注意,第一,唔好太著重短期股價,你預科網類仍政策影響,中短期仍弱,要平常心面對。第二,都唔好太集中在同一行業,因此,要睇你持貨佔組合比例%,如果不多,就無問題,可長線。
就以阿里(9988)來說,佢有質素,中短期一般,但長遠仍有增長力,之前貴,現價去翻合理區。
係業務層面,擁有相當的優勢,不少業務處於壟斷狀態,同時增長理想。加上正不斷發展延伸業務,這都會成為企業增長的潛力,預期增長會持續,這是阿里最大的賣點。
以企業的長期發展計,這股的確優質,但股價都有一定的波動,現價算是合理翻D,但都不是大手時候。
始終將面對內地監管可能收緊,因此風險度增加左,不過,我相信佢的整體優質度仍在,內地不是不想佢賺錢,只是想規管佢。佢已建立好完善的業務,因此本身是無得輸,只是賺多賺少問題,現時監管多左,點都會影響賺錢能力。
對於這類優質、有發展,預佢現價約合理區中間,長線持有就得。
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Q22693:
老師點睇隻百度同B站?
內地科網股 一直探底
應否換股投資?
龔成老師:
你預中短期因政策風險,股價表現仍會弱。但本身仍有質素,只要耐心持有就得,除非你持貨過多,否則不用減。
以百度(9888)來說,有質素,有獨特性,長遠發展不差。
佢係全球最大的中文搜索引擎「百度」的營運商,係內地用家搜尋資訊主要對口,用戶規模突破10億,百度App日活潑用戶超過2億,多個指標都處中國第一。
業務上,佢擁有好強大互聯網基礎的領先AI公司。自2010年起一直投資AI以提升搜索及變現能力,並使用核心AI技術引擎「百度大腦」開發新AI業務。
我睇翻一些報告:
1. 佢擁有中國最多的AI專利數量以及AI專利申請數量。
2. 按累計拉取請求計,百度的深度學習框架飛槳居中國深度學習框架榜首,全球排名第二,僅次於Facebook Pytorch。
3. 按開發者數目計,百度開放式AI平台擁有超過數百萬名開發者,係中國最大的開放式AI平台。
4.按開發者數目計,係百度雲基礎設施上運行的Baidu OSChina是中國最大的開源活動開發平台,全球排名第三。
百度核心業務(唔包括愛奇藝)由AI驅動,為其貢獻超過70%的總收入,主要提供基於搜索、信息流及其他在線營銷服務,以及來自AI新領域的產品及服務。
並廣泛使用AI技術開發創新營銷服務(例如動態廣告),為各搜索用戶推薦最適合的營銷客戶產品。
現時佢坐擁不少資訊和客戶群,就可以利用佢地去發展很多不同業務,可以話係一個好大的優勢。佢收入不差,長遠有發展,但由於本身有相當規模,因此,未必是高速增長型。
百度在規模和質素上,一定係有。但近期科網股波動,風險高左,同時到上市一刻不確定性高左。如果持貨多,先要減,否則可守。
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Q22694:
想問下,维他奶的管理層令我失望,就是一間大企業,危機意識管理没理由那麼差,由於問題出自管理層,所以長遠好難返到身。
维他奶根據購股權計劃發行43萬股,每股發行14.792,較上一个營業日的每股收市价21.45,折讓约31.04%
另外,龔sir, 我好明白2800對散户最安全,出面啲人成日話你叫人買2800。
龔成老師︰
其實維他奶(0345)能否返身,都係言之尚早,要觀察。因為消費者,好多時都係好善忘。
至於佢發行新股,其實不少公司會發放一些購股權給員工作獎勵,如果該員工行洗權利,就會發行新股給該員工。
由於發行了新股,所以現有股東每股盈利會被分薄左。但這些購股權未必一定會行洗,所以你係年報會見到,每股盈利有2個。
一個係"基本",另一個係"攤薄"。前者係當期的實際每股盈利,後者係假設這些購股權(除了購股權,都仲會有其他金融產品,會影響這個數),全部被行洗後,每股盈利會分薄至那個水平,給投資者一個預算。
現時维他奶已發行10.6億股,43萬股只係一個小數目,對股東影響唔大。
而盈富(2800)係一個唔錯組合,所以我經常推介,特別係推比一些投資初學者。
因為如果你係一個數學教援,對著一個小學生,你會刻意教微積分嗎?有需要為表現自己的知識,教他不明白的方法嗎?
當我比理財意見時,最重要是「適合」,如果強行叫網友買風險過高或他不明白的工具,我認為有點不負責任。
其實好多年前已經有評論話我只懂叫人供盈富(2800),但我咁多年都照樣叫人買盈富。
其實我一直都明白,盈富(2800)並不是最高回報的投資,但這是一個組合,當中有58隻質素不太差的股票,對本身不懂選股的投資者來說,是一個很好的選擇,加上有平衡組合風險的效果。
就算對無乜選股能力的投資者,提供一個穩健,收息及平穩增長的組合。
至於我叫人月供,都是同樣道理,對於不懂掌握買賣時機的投資者來說,月供股票是最好的方法。
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Q22695:
Thank u!! How about 2828 vs 2800 le?
龔成老師︰
恒生中國企業ETF(2828)是追蹤恒生中國企業指數之表現,即是中國的企業,當中不少都有一定的質素。只要中國經濟長遠增長,而這些企業合理增長,就能帶動價格保持上升。
由於這些國企的股價較為波動,你最好以長期的模式去進行月供,每次供的金額不用太大,以較長時期去平均價格,自然能減少風險。
長遠來說,中國仍不差,你可以進行月供。但就要每月留些現金,因為這刻未到平宜區。
盈富(2800)是包括58間質素不錯上市公司股票的組合,這些股票有升有跌,但長期計,都有不錯的回報。
買入盈富主要有兩個回報(分別是股價升幅,加上股息回報),股息不多,大約只有3%,而股價升幅,其實有升有跌,每年都會波動,但長期平均計,都有5%-10%,當然,這是不一定的。
同樣地,若你以月供股票,買入的價格就能平均,不用擔心一次過在高位買入的風險。
2隻ETF都係有質素,但風險度2828會高少少,你要自己衡量。
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Q22696:
你好,本人月可儲5-7萬,積蓄因買了可購公屋只剩30萬,沒有投資經驗,有可能在1年後買到樓嗎?因看見一個粉嶺心儀地盤,
想盡可能在建築完成前,即2022年底有可能上車,而穩定女友又可夾大約50萬,本人做貨運收現金的,女友開鋪的,又大概要預多少做首期可過壓測呢?謝謝
龔成老師︰
如果從投資角度,其實1年係一個好短時間,就算再優質股票,都會有波動,令最終回報不確定性大增。因此不宜做任何投資增值﹐最多只可以做定期。
以你現時可動用資金,1年後大約150萬。若以你7萬收入計,買800萬以下物業,做9成按揭,供30年的話,應該都可以。
但當然,這個只係好初步計算,實際按揭是否批出,要視乎相關銀行準則。加上你工作係收現金,而且可能相對不算穏定,銀行計算你供款能力時,或會有調整,你最好向銀行問清楚,以免失算。
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Q22697:
請老師看看先父的股票,有沒有兩三隻可保留,謝謝
00536 貿易通 20000 股
00687 泰昇集團 70000 股
00737 灣區發展 12500
00889 連達科技控股 20000
00927 富士高實業 70000
00987 中國再生能源投資 88000
01080 勝利管道 21000
01123 中港照相 50000
01165 順風清潔能源 10000
01222 WANG ON GROUP 300000
01265 天津津燃公用 20000
01395 強泰環保 50000
01560 星星集團 100000
01685 博耳電力 20000
01900 中國智能交通 30000
02014 浩澤淨水 30000
02389 北京健康 54000
03332 中生聯合 20000
03882 天彩控股 20000
06161 泰加保險 10000
00596 浪潮國際 8000
00723 信保環球控股 3125
01041 林達控股 1000 (停牌)
00261 GBA集團 400000
00575 壽康集團 97379
00612 中國投資基金公司 8000
00831 利亞零售 10000
01142 西伯利亞礦業 50
02222 雷士國際 50000
87001 匯賢產業信託 15581
市值大約50萬
以上乃先父留下的股票,應該大部份是劣質股,我不知買入價位 ,現打算沽出,換入優質收息作媽媽養老之用,老師可否幫忙看-下 ,以上有沒有兩三隻可以留低不賣,謝謝你
龔成老師︰
其實買入價位,係你買入股票後,已經唔重要。持有與否,最重要係睇佢有無長線質素。
貿易通(0536)、灣區發展(0737)、匯賢產業(87001)、利亞零售(0831)係質素的收息股,適合你,你可以保留。
連達科技控股(0889)、富士高實業(0927)、中國再生(0987)、星星地產(1560)質素較一般,保留係可以,但最好只留下小注。
其餘股票,都係質素較弱,或者係不適合你這類退休人士持有,你可以沽出。
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Q22698:
日日已習慣係fb閱讀老師文章分析,遲來的學習。
我想入2800盈富,港燈,,價合理嗎?想各入5手,月供定現價入貨?用老師分析用1/5現金放入股票上,慢慢買入。勞煩老師百忙抽空教導。
另外開富途牛牛買賣,安全嗎?
龔成老師︰
富途牛牛做買賣,無問題。
除了盈富(2800)和港燈(2638),其他我之前講的收息股,全部現價都合理。但由未到平,所以投資股票的1/5資金,都要再拆細。
現價先用大約一半,分注慢慢入貨。餘下一半,等大市有明顯回調,就再慢慢加大入貨力度。
另外,唔好只加這2隻股,可以再加入多少少不同行業收息股,去令組合更平衡。
只要個別企業和行業,不要佔組合15%和30%以上,銀行業更加不要高於組合20%,以免出現過度集中性風險,咁就可以。
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Q22699:
龔sir,想問下澳門規管賭業既政策(吾俾資金向外流),對銀娛,金莎會係正/負/冇長遠影響?我地要點分析好呢?感謝老師
龔成老師︰
這個情況,相信主要係想限制一些人,利用貴賓廳便利,去轉移資金。
長線計,貴賓廳收入有機會因此而少左,但影響程度有多大,就要再觀察。
中短期,貴賓廳佔收入比重較高企業,會較受影響。銀娛(0027)和金沙(1928)都並非好集中係貴賓廳,故影響唔算係嚴重,同時近年已減少貴賓廳比重。
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Q22700:
老師,可以問下你對騰訊的睇法嗎?是否長遠來說都機會大升返$650左右呢?數碼人民幣會唔會取代它的電子錢包呢?
龔成老師︰
騰訊(0700)依然有投資價值,最近受中央政策和大市氣氛影響,出現較大回調,但整體質素唔見明顯轉差。
但集團已經好大隻,發展唔會好似以往咁快。要回至$650唔係無可能,但要點時間。
至於數碼人民幣會唔會取代它的電子錢包,係一個未知之數,2者有可能係並存。現時數碼人民幣都係試驗階段,好多野都未清楚。
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若你有問題想向本人發問,可在龔成的fb專頁中(www.facebook.com/80shing)inbox龔成,但要注意如無特別聲明,有可能將問答放上網,當然,會將發問者的身份,以及有關個人資料的部分刪去。
另外,我所給予的各種意見,只是供大家參考,當中無任何銷售及推介,不涉及任何利益,其實大家應該要有獨立分析的能力,我只是給予一些方向及純參考模式。
由於提問人數眾多,見諒無法即日回覆,如果是普通的提問,預起碼要7天以上才能回覆,若然是較複雜的提問,起碼要10天才能回覆,希望各位能諒解。
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過2萬的網紅奮game王紫楓,也在其Youtube影片中提到,最近看到連公子不當全職youtuber了 而我朋友也原本立志要當youtuber但卻也不了了之了 但其實youtuber是有機會賺錢的,更有趣的是我跟一個知名youtuber的經紀人交流過 發現我們得到的結論是差不多的 所以想說可以跟大家分享一下要怎麼靠youtube這個平台賺錢 我玩3年多了,...
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然而,這兩個概念其實原本都不新。但 2012 年 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 兩位多倫多大學的學生改變了這一切,他們直接使用 NVIDIA 的 GPU 套上卷積式神經網路的深度學習模型,運算速度比 CPU 快上 70 倍。一舉拿下 ImageNet 冠軍,讓以機器學習為主的 AI 技術迅速普及至世間。
不過,講到這裡,你真的了解 AIoT 嗎?
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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
ai深度學習 概 說 在 奮game王紫楓 Youtube 的最佳解答
最近看到連公子不當全職youtuber了
而我朋友也原本立志要當youtuber但卻也不了了之了
但其實youtuber是有機會賺錢的,更有趣的是我跟一個知名youtuber的經紀人交流過
發現我們得到的結論是差不多的
所以想說可以跟大家分享一下要怎麼靠youtube這個平台賺錢
我玩3年多了,有發現一些眉眉角角,這應該就是能否靠youtuber獲得不錯收益的關鍵
這一集只是第一集試試水溫,如果大家覺得不錯的話,那之後會再做續集實戰篇
如果大家不喜歡的話,那就不會做續集了
BTW 最近看到有人拿著教你如何成為youtuber的課程在賣
一堂要價4千多塊,我在猜,大概也是在教成長駭客的一些東西吧
如果您覺得這個影片有幫助到你
你想請紫楓喝杯飲料的話: https://p.opay.tw/dnITg
ai深度學習 概 說 在 珊蒂微AI Youtube 的最讚貼文
上個月中的時候做了「Jetson Nano」的開箱影片,得到了不錯的迴響! 非常謝謝大家的回饋與支持!不知道大家有沒有發現,在那支影片當中,來賓提到「AI訓練、AI 推論 Inference」這兩個名詞。
除此之外,Google I/O開發者大會熱鬧展開!雖然沒能到現場(淚),但光看網路上發布的現場影片也夠讓人流口水惹。科技巨頭在發布新產品與服務的時候,果然沒有要讓你停止說wow的意思啊!這些新科技產品+服務也都是經過「AI訓練」與「AI推論」才能實現在我們生活周遭的呦!
所以這支影片就來簡單地聊聊「AI訓練」與「AI推論」的概念吧!
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ai深度學習 概 說 在 Daodu Tech 科技島讀- 不論是#深度學習#機器學習 - Facebook 的推薦與評價
不論是#深度學習#機器學習,都是#人工智慧AI 的一個部分。近日有人出面說「深度學習就要終結」,其實真正的意思是現在科技變遷快速,每個領域都經歷重新被定義的過程。 ... <看更多>