---
title: IC 運算平台趨勢：數位運算、人工智慧與量子運算」
tags: INFO2021
---

## IC 運算平台趨勢 : 數位運算、人工智慧與量子運算

{%youtube EruTyovsEzM %}

> [梁伯嵩](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A2%81%E4%BC%AF%E5%B5%A9) (Bor-Sung Liang) 博士
> [演講公告](https://www.csie.ntu.edu.tw/app/news.php?Sn=16547)
> 講解和資訊補充: [第 3 週課程](https://www.youtube.com/watch?v=zHcHxV-Var0)

### 整體概述
Page2 : 運算平台趨勢

### 數位運算平台 Digital Computing
Page 4: 數位運算平台的理論基礎
Page 5: 數位運算平台的起源
Page 6: 摩爾定律 推動IC 半導體產業進展
Page 7: 摩爾定律 讓計算成本價格下降使計算普及
Page 8: 數位運算平台架構的演進
Page 9: 異質整合架構
Page 10: IC半導體進步 推動計算與通訊平台演進
Page 11: IC 推動計算與通訊的發展，以及與台灣的關聯
Page 12: 行動通訊由 1G 演進到 6G 歷程
Page 13 : B5G / 6G 行動通訊的發展: 更高的頻寬與更廣的覆蓋率
Page 14: 低軌衛星通訊
Page 15: 世界低軌衛星通訊計劃
Page 16: 衛星發射成本降低 (可重複使用火箭)

[人工智慧運算平台 AI Computing]
Page 18: IC 運算力促成 AI 實用化
Page 19: 模擬神經元 ANN, SNN
Page 20: AI 訓練運算需求遽增
Page 21: AI Accelerator Architecture (von Neumann)
Page 22: AI Accelerator Architecture (Non von Neumann)
Page 23: AI Architecture 進展
Page 24-26: AI Training architecture, 以Tesla Dojo 為例
Page 27 : 人腦運算能源消耗
Page 28: 世界超級電腦算力未來三年增長六倍
Page 29: AI for IC Design
Page 30: AI for 6G Mobile Comm
Page 31: 若無法改善運算的能源效益現今的計算成長難以持續

### 量子運算平台 Quantum Computing
Page 33: 量子科技的運用: 感測, 通訊, 計算
Page 34: Qubit 量子位元
Page 35: 量子位元的 Bloch Sphere 布洛克球表示法
Page 36: 量子閘運算舉例: 用CNOT 與H-Gate 量子閘來達成量子糾纏
Page 37: Bit vs Qubit
Page 38: 量子運算的實現方式 (僅舉例部分, 未全列出)
Page 39: 超導體量子電腦
Page 40: 超導體量子位元實現
Page 41: 超導體量子計算的訊號控制
Page 42: 極低溫下運作的控制元件Cryogenic Circuit
Page 43: Google 量子電腦技術藍圖
Page 44: Google 百萬量子位元1M Qubit 量子電腦計畫
Page 45: 世界量子電腦發展: 未來十年將進入1M Qubit (僅舉例部分, 未全列出)
Page 46: 量子運算的最大問題: 相干時間Coherence Time
Page 47: 各種量子實現比較 Qubit Fidelity (保真度) 與 Gate Speed (閘操作速度)
Page 48: 量子運算演算法: Shor’s Algorithm
Page 49: 量子運算演算法優勢
Page 50: 量子通信- Quantum Internet 各國計劃進展
Page 51: 量子通信- 量子通訊衛星各國計劃進展
Page 52: 量子科技生態產業鏈
Page 53: 量子計算與量子機器學習 (Quantum Machine Learning) 方案

### 三大計算平台整合, 結語
Page 54: 三大計算平台發展與解題方向
Page 55: 計算平台趨勢: 整合數位, AI與量子計算，與雲端與邊緣運算的整體趨勢
Page 56: IC 半導體帶動世界科技與經濟發展是『高槓桿效應』的核心科技
Page 57: 掌握 IC 技術，擁抱 數位運算, AI 運算, 量子運算的 大未來