設計師和工程師是一家人
設計師和工程師是一家人
2006.01.01 | 科技

今天在整理照片的時候,看到了去年九月份去東京開會的紀錄,想起了這件有意思的事情。 這是現在日本最火紅的設計師深澤直人(Naoto Fukazawa)的演講紀錄。儘管我對深澤直人的作品已經有了一定程度的熟悉,親自聽他解釋許多作品的由來與他的設計理念,仍然是一個很有收穫、很享受的過程。這場演講另一個更有趣的地方,是台下聽眾的背景與深澤的「完美搭配」。這群聽眾並不是很好取悅的一群人,不過卻在他演講完畢之後抱以熱烈且持續的掌聲,搞得深澤只能靦靦地在台上猛點頭道謝,一直到主辦單位不得不請深澤走下演講台為止。

工程師與設計師界限模糊

演講現場是在為期四天的第七屆國際遍及式運算會議(International Conference on Ubiquitous Computing),在東京品川地區舉辦。這個會議是資訊科學界近十年來相當熱門的領域之一——遍及式運算(Ubiquitous Computing)最頂級的會議,贊助廠商包括許多一線科技大廠,與會人士來自世界各地重要的資訊科技研究機構,例如英特爾、IBM、微軟、新力等研究中心的博士級研究員,以及麻省理工學院、卡內基美侖大學、東京大學、慶應大學、台灣大學等高等學府的教授與學生。深澤直人表示,從來沒想過有一天會在這樣的場合跟幾百位資訊科技學術界的人演講,我想這些博士、教授們可能也沒想過,會聽一位產品設計師在台上闡述設計理念吧。
回顧深澤直人與新力電腦科學研究所所長所真理雄的演講,以及四天來的會議內容,我開始思考在遍及式運算這個研究領域裡,究竟應該如何定義工程師與設計師的角色與態度呢?在思考這些問題的同時,我回想起「可觸及式媒體研究小組」(Tangible Media Group)的指導教授石井裕在課堂上說過的一句話: 「我雖然拿的是電機領域的博士,我們小做的東西卻橫跨工程、設計、以及藝術。所以我究竟是一位工程師、設計師還是藝術家呢?在這樣的情況下,為我戴上一個什麼師、什麼家的帽子,其實已經沒有意義。標籤限制了我們的思考與可能,應該要將它剔除。」

培養多元能力才有好設計

由此看來,未來資訊科技發展的盲點,反而是這些傳統的專業分類。在這個「計算能力」(Computing Power)與「網路頻寬」(Bandwidth)成為大宗商品(commodity)的時代,要成為一位領導潮流的互動設計師還真是很辛苦,我們需要的能力,包括對科技的可能與不可能的理解、軟硬體的關係與架構的分析能力、由概念轉化成實體原型(physical prototype)的製作能力、對人與科技產品/資訊的互動模式有深刻的洞察力、透過設計傳達功能/訊息與觀念的功力、對型態與材料的知識與創意、以及能夠從「人」的角度來定義問題的能力。當然沒有人能夠在所有的項目上都成為專家,不過無論是想混口飯吃或是真的想實現理想,這樣的認識恐怕已成了必要條件。
為了訓練出擁有這些能力的學生,許多地方都已經開始有相關的學系相偕成立。在美國,除了麻省理工的媒體實驗室(Media Laboratory)、史丹佛大學機械系教授凱利(Tom Kelly,IDEO創辦人之一)四處籌經費在去年成立的d.school program、紐約大學藝術學院底下的互動式通訊學程(Interactive Telecommunication Program)、帕森斯設計學院的的設計與科技學程(Design and Technology Program)等幾個主力,華盛頓大學、喬治亞理工學院等學校也在這兩年開始提供數位媒體與設計(Digital Media/Design)的博士學位課程;加拿大有知名的康考迪亞大學提供設計與電腦藝術(Design and Computational Art)的學位;在歐洲,義大利的互動設計學院(已移師米蘭)與英國皇家藝術學院的互動設計學系(Interaction Design Department)一直都有令人驚豔的研究成果;日本的東京大學與慶應大學,在這幾年也都開始成立專做互動媒體設計與藝術的實驗室。
當世界各地都開始看到這樣的趨勢而開始努力後,為了要能繼續做出觀念新穎的案子,只好搞得我們天天茶不思、飯不想地虐待我們的大腦。不過這個領域的蓬勃發展,真的是讓人很興奮的一件事情,當深澤直人開始踏進電腦科學世界,當資訊系教授開始學產品設計,我好像也可以開始想像,未來一個充滿美感的資訊世界還挺值得期待。

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以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範
以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範

當全球聚光燈都匯集在那動輒使用上萬顆圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)、耗能堪比核電廠的資料中心時,另一場關乎AI永續發展的運算革命正悄悄發生。這場革命的核心,是如何以更低能耗、更高效率的方式支撐下一世代的人工智慧。而耐能智慧(Kneron)正是這場轉變的推動者之一。

早在2015年,當多數企業仍沉浸在雲端運算帶來的紅利時,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠便選擇了「邊緣運算」之路的賽道,投入AI系統單晶片(System-on-Chip, SoC)與神經網路處理器(Neural Processing Unit, NPU)的開發。「如果 GPU 是需要龐大設備才能運行的錄影帶,中央處理器(Central Processing Unit, CPU)是性能平庸的 影音光碟(Video Compact Disc, VCD),那麼 NPU 就是能在輕薄裝置中高效運算的 MP3。」劉峻誠用一個簡單的譬喻如此描述著,這不只是晶片製程的改進,而是從架構層重新定義AI運算的方式。

十年磨一劍,如今耐能智慧的NPU晶片已成功進入物聯網、安防、車用與伺服器等不同領域。從智慧水表、穿戴裝置到車用語音系統,乃至企業伺服器與工業應用,都能在有限功耗下執行即時AI運算。合作夥伴從國內上市櫃企業到歐美等地的國際大型企業,都能看見耐能智慧身影,「我們從GPU、CPU進不去的地方出發,讓晶片像樂高積木一樣,從只需一顆晶片的穿戴式裝置,到需要多顆晶片的伺服器,都能使用我們的晶片。」劉峻誠說。

面對算力與能源雙重瓶頸,耐能智慧以新架構迎戰生成式AI時代

面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於
面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於雲端,必須開發能兼容多模態資料並在低功耗環境下運行的自主架構。
圖/ 數位時代

「語言模型和影像模型的資料處理方式完全不同,」劉峻誠解釋到,語言模型要短時間內處理大量資料,但影像模型則需要長時間、連續的低流量傳輸。而傳統AI架構無法同時兼容這兩種特性,這造成了終端AI應用面臨「資料流衝突」的瓶頸。也正是在這樣的挑戰下,成為耐能智慧下一階段的技術突破口。生成式AI不再只屬於雲端,運算正快速轉移至終端,從智慧家庭到醫療、車用、製造現場,都迫切需要能在低功耗環境下即時運行的AI系統。

但更大的壓力來自能源現實與國家安全。劉峻誠表示,GPU架構的能耗與散熱需求驚人,一個大型AI資料中心每年電費可高達60億美元,碳排放量更是巨獸等級。「如果繼續用GPU支撐生成式AI,將會對淨零碳排的目標帶來嚴重衝擊。」劉峻誠坦言並進一步指出,臺灣雖是全球GPU製造重鎮,但本地可用算力有限。「我們製造了全世界近8成的GPU,卻沒有自己的算力,」他語帶無奈,「如果國家級AI應用仍須仰賴境外基礎設施,國家的核心技術與自主權將受制於人,不利於在AI時代掌握主導地位。」

因應這場可能產生的算力主權的危機,耐能智慧決定以「多模態資料流衝突」與「低碳永續算力」這兩項挑戰為目標,開發新世代AI晶片架構。為加速這場技術革命並將臺灣的自主架構推向國際,耐能智慧投入全新晶片KL1140的開發,並成功得到由經濟部產業發展署推動的「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」(以下簡稱晶創IC補助計畫)的支持。該計畫在國科會協調與經濟部及相關部會共同合作所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」的框架下,以實質政策補助鼓勵業者布局AI、高效能運算或新興應用等高值化領域的關鍵技術,提升臺灣IC設計產業的國際競爭力與韌性。

從晶片創新到主權AI,晶創IC補助計畫助攻耐能跨入新戰場

耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯
耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯著提升。
圖/ 數位時代

「KL1140最大的突破在於多模態資料處理架構的創新。」劉峻誠直言其中關鍵。在晶創IC補助計畫的挹注下,耐能智慧得以加速開發新一代晶片,這不僅是十年研發累積的成果,更是政策資源與技術創新的結合,象徵著臺灣在AI架構自主化道路上的重要里程碑。

這項架構革新,使KL1140在效能與能效上都達到顯著飛躍。相較於前一代產品,效能提升6至8倍、能耗比提升10倍、體積縮小至四分之一;以往需10瓦才能運行的任務,現在僅需1瓦即可完成。「你看GPU要加風扇、要水冷,而我們不用,」他笑著說,而這就是低功耗的力量。

這樣的設計,使KL1140成為真正能落地的AI晶片,既可部署於穿戴、車用與工業場域,也能堆疊成伺服器模組,實現了靈活的異構運算(Heterogeneous Computing)基礎建設。透過晶創IC補助計畫的協助,耐能智慧不僅強化晶片設計,更能整合模組、子系統與軟體生態,打造可供企業與政府使用的在地AI解決方案,邁向「AI基礎建設提供者」的新定位。劉峻誠也透露,目前KL1140晶片已開始導入國際主權AI專案,協助能源與環境條件嚴苛的地區,利用該晶片低功耗與高算力的特性,順利發展AI自主。

「我們不是在打造更大的GPU,而是在打造更聰明的AI,」劉峻誠強調。「主權AI的關鍵不只是算力自主,更是能源自主。」他認為,晶創IC補助計畫的核心價值在於讓臺灣的IC設計業者能從單一產品開發,邁向整體系統構建,具備定義新架構、主導新標準的能力。KL1140晶片的問世,不僅讓耐能智慧從邊緣運算邁入AI 核心基礎建設的新格局,更代表臺灣在全球生成式AI時代中,擁有以低功耗、高自主性技術參與未來競局的關鍵實力。

從製造到定義,臺灣AI自主的新起點

在生成式AI帶動的新一輪技術競賽中,算力的分配將決定未來世界的科技秩序。劉峻誠認為,臺灣若要在這場變局中保持主導權,必須擁有能自我定義的架構與技術。「我們不只是為企業造晶片,而是在為國家建算力。」他說。從十年前堅持走上邊緣運算的冷門之路,到今日以KL1140晶片開啟主權AI的新典範,耐能智慧的發展軌跡正體現了臺灣IC設計產業的潛力與決心。未來,耐能智慧將持續推動更高能效、更高彈性的AI架構,讓臺灣不僅能製造世界的晶片,更能定義世界的智慧。

|企業小檔案|
- 企業名稱:耐能智慧
- 創辦人:劉峻誠
- 核心技術:專注邊緣AI SoC專用處理器研發
- 資本額:新台幣6億7520萬元

|驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫簡介|
由國科會協調經濟部及相關部會共同合作,所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」,目標在於藉由半導體與生成式AI的結合,帶動各行各業的創新應用,並強化臺灣半導體產業的全球競爭力與韌性。在此政策框架下,經濟部產業發展署執行「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」,以實質政策補助,於113年鼓勵國內業者往 AI、高效能運算、車用或新興應用等高值化領域之「16奈米以下先進製程」或「具國際高度信任之優勢、特殊領域」布局,以避開中國大陸在成熟製程的低價競爭,並提升我國IC設計產業價值與國際競爭力。

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