迎接下世代摩爾定律,「每瓦效能」成新典範!
迎接下世代摩爾定律,「每瓦效能」成新典範!

摩爾定律(Moore’s Law)長期以來一直是半導體產業的發展路徑圖。一開始被視為是一種預測(晶片上的電晶體數量大約每兩年會翻一倍,而相對成本會下降),後來它成為產業演進的藍圖與自我應驗的預言,舉例來說過去一個12平方毫米大小的處理器只能容納的下大約2,250個電晶體,進步到現在每平方毫米隨隨便便就能塞進超過1億個電晶體。

隨著每代的電腦與行動裝置功能變得越來越強大、外型設計更流線,這一路的進展改寫了用戶體驗、推進了更銳利的數位影像、高傳真遊戲,以及越來越精準的語音及影像辨識。不過,當摩爾定律已經接近尾聲,那接下來的發展呢?

科技發展對氣候變遷的衝擊

摩爾定律構想提出時,運算技術才剛萌芽。儘管科學家Eunice Foote Newton早在1856年就首次提出溫室效應,我們人類才剛開始探討自身影響氣候變遷的可能性,部份原因是用來進行相關計算的電腦才剛剛開始問市。

過去幾乎沒人留意到氣候與電腦消耗的能源彼此間有任何相關性,主要原因是電腦雖然是個吃電怪獸,但在1990以前,個人電腦的數量跟現在比起來還是少的可憐。

把時間從1856年快轉到21世紀的現在,連網已變成基本需求,從醫療資訊到採購食品雜貨的幾乎所有東西都可以在網路上進行。網際網路就是「機會」的代名詞:資訊在網際網路上進行共享、學習也透過網路進行、徵人廣告也在網路刊登。基本上,不上網,就沒機會。

Arm
圖/ Arm

多數人都理解數位落差以及數位落差帶來的影響,但全球仍有37億人無法完整使用數位科技。縮短數位落差是道德上必須履行的責任,但也為科技界帶來新的難題:該如何減輕加上這37億名全新數位使用者帶來的環境衝擊、讓所有人隨時隨地都能連網,又不會災難性地加速氣候變遷?

很明顯地,我們不能只專注於運算力的提升。從同樣的晶片搾出更多的效能仍是重要的考量,但每瓦效能才是新王道。但除了瓦數本身,還有能源-長期下來被消耗的電力。

「每瓦效能」與「總消耗電力」這兩者都很重要。例如,資料中心除了把每一台伺服器的功耗控制得宜之外,還必須把整體營運的能源消耗降到最低。行動裝置除了受到電池容量的限制,其瞬時功率則受到整機的散熱設計所限制。

又例如,由太陽能電池驅動的感測器,雖然可以使用大量天然的能源,但是擠出來的電力非常有限。我們設計產品的目標,是在電力、能源與熱量這些挑戰下,擠出每瓦更高的效能,才能夠將全球電子裝置的能源消耗降到最低。

庫梅定律:運算效率的研究

史丹佛大學教授強納森‧庫梅(Jonathan Koomey)於2010年創造了「庫梅定律」(Koomey’s Law)這個名詞,它說明每焦爾耗能的運算次數趨勢。這個數字在1945年到2000年之間,每18個月會加倍(相當於每10年多100倍),之後則會慢下來;2000年以後大約每2.6年才會加倍(相當於每10年成長16倍)。

庫梅定律被普遍用來衡量運算所需的電力:從一開始的峰值效率,到最近的日常使用效率。即便根據摩爾定律,裝置的運算能力提升了,它還是得符合對應的功率曲線。

隨著晶片的工作電壓無法再以同等的速度跟電晶體的尺寸一起往下降;這意味設計人員必須努力追求能源效率,因為電壓降低不再是製成微縮理所當然的附帶結果。

這點也反映在工廠的優先順序上。如果要降低整體的功耗,必須要堅決地專注在能源效率:我們現在比過去任何時候,更應該專注在降低運算的碳排放。

研華科技
圖/ Shutterstock

每瓦效能(Performance per Watt):新的典範

你可能沒有意識到,每天全球有將近70%的人口使用基於Arm技術的3C裝置,因此我們有責任協助整個生態系統,以更節能、更能有效減少碳排的方式,共同因應氣候變遷問題。Arm CEO Simon Segars 在今年COMPUTEX的主題演講中,就曾提到「脫碳運算」(Decarbonizing Compute)的觀念。多餘的碳排肇因無效的運算,而隨著網際網路與雲端服務的興起,運算本身就已耗用相當能源。全球資料中心的工作負載可能在未來十年成長十倍以上,降低能耗不能只靠物理性的方法,運算本身就必須得節能,雲端運算需要不同的思維。

摩爾定律與庫梅定律並不是自然的定律,而是對科技發展方向的觀察結果,而我們可以利用它們來觀察未來可能會如何發展。如果依據庫梅定律推斷,就會預期裝置會持續變得更節能省電,而處理器由於功耗極低,甚至還會從所處的環境採集自然能源。

越來越多人把軟體優化到只需要超低功耗處理器。像是TinyML就是把機器學習(ML)工作負載優化到可以只用上幾毫瓦的電力,就能夠運行。

隨著我們開始縮短數位落差、與數十億個科技新用戶分享連網的效益,這種對效率永不停歇的專注將更為重要。如果要避免災難性的氣候變遷,光是保持穩定的功耗與能源統計數字是不夠的;我們必須努力確保這些數字主動降低與減少能源消耗,並在所有運算發生的地方減少碳排放。每瓦效能必須成為新的典範,並引導產品的發展時程,以便從越來越低的功耗限制下擷取更多的效能。

科技是環境問題的解決方案,也是使其惡化的原因。我們要努力的,是讓正面的貢獻必須大於負面的影響,這點對於地球的未來極為關鍵。讓每瓦效能極大化是其中一環,同時也要窮盡我們所有系統中所有可以緊縮功耗的地方,並以更高的效率運算出等效結果。此外,也要觀察系統的運作情況,並以更好的運算能力讓系統的整體系統更有效率。

我們從新聞上看到極端氣候造成的災難並非遠在天邊,現在科技界努力的每一步都能避免氣候惡化。Arm做為運算科技的領導廠商,正處在一個獨特地位可以降低運算對環境帶來的衝擊,讓科技站在歷史正確的一方,成為氣候解決方案與更為永續未來的一環

責任編輯:傅珮晴、陳建鈞

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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