月份: 2022 年 10 月

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創立78年的新天地（8940）餐飲集團，不僅持續擴展宴會市場版圖，近期更籌組新團隊進軍中高價鐵板燒市場，「Le Gout樂葵法式鐵板燒」餐廳首店進駐台中市北屯區崇德商圈，準備搶食每年逾百億的鐵板
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臺灣數位病理公司雲象與林口長庚紀念醫院今（16日）宣布共同聯手，要打造一套骨髓增生性腫瘤判讀AI，解決血液科長久難治的診斷難題。他們正一方面收集資料，一方面標註資料，同時，雙方也聯手國際知名藥廠諾華，要提供相關治療方法。這是雲象繼前三年聯手臺大醫院、打造世界第一套骨髓抹片資料庫和自動分類計數AI後，再一次挑戰另一道血液病理科難題。

什麼是骨髓增生性腫瘤？為何連病理科醫師都公難判斷？

林口長庚紀念醫院血液科郭明宗醫師指出，骨髓增生性腫瘤是一種血癌，原因是骨髓產生過多血球，導致血球數異常。根據WHO說明，骨髓增生性腫瘤可分為4類，包括真性紅血球增生症、原發性血小板增生症、骨髓纖維化和顯著骨髓纖維化。

不管是哪種類型的骨髓增生性腫瘤，患者所表現的症狀，都類似於日常生活發生的症狀，難以立即區分。郭明宗指出，這就是「特異性低」，比如，原發性骨髓纖維化的症狀有體重下降、注意力不集中、疲勞、易有飽足感等，而原發性血小板增生症則有疲勞、夜間盜汗、手腳麻痛等症狀，至於真性紅血球增生症，則表現出頭暈、視力受影響、呼吸困難、牙齦出血等症狀。

為了精準診斷疾病，世界公認的作法是透過骨髓病理切片來判斷，WHO也將此列為診斷必要條件。如此，醫師才能針對不同類型的骨髓增生性腫瘤，提供最適合的治療，如放血、口服標靶藥物、抗血栓藥物等。

但是，這類切片判讀存在極大難度。林口長庚醫院解剖病理部副主任莊文郁解釋，病理科醫師必須在顯微鏡下，仔細評估各種造血細胞的數量、型態，甚至是空間分布狀況和臨床資訊，才能得到精準的診斷。

也因此，「骨髓增生性腫瘤被視為困難診斷的血液疾病，」莊文郁說。而且，人工判讀很難取得客觀量化的結果，這對經驗較少的醫師來說，就更難判斷。

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林口長庚聯手雲象，要打造血液病理AI加速骨髓增生性腫瘤判讀

不過，這情況可借助數位病理AI來輔助。

莊文郁表示，透過林口長庚多年累積的病理切片資料和醫師標註，可訓練出一套血液病理AI模型，來辨識造血細胞的型態、特徵，以及空間中的細胞數量和分布狀況，輔助醫師判讀。

如此，醫師就能得到更客觀一致的量化標準，提升診斷準確率、彌補經驗落差。此外，病理AI也能減輕醫師判讀大量玻片的負荷，更能加速臨床流程，協助醫病及早發現、及早治療。

為打造這套AI，林口長庚聯手在病理AI耕耘多年的雲象。雲象執行長葉肇元指出，雙方目前收集了96例骨髓增生性腫瘤切片案例，也正一邊標註這些案例，一邊收集更多案例。接下來，他們將用這些資料，來訓練AI判斷細胞佔比、分佈和形態等特徵。

這也是雲象繼2018年打造出世界最大、涵蓋60萬顆的骨髓抹片資料庫和自動計數AI後，再度挑戰的另一道血液科病理難題。在國內，雲象也有不少病理AI成果，像是與北醫研發全玻片判讀技術、實現骨髓膜片AI全自動化，或是與林口長庚開發脊椎特徵量化分析AI、淋巴結數量判斷等。

全院病理數位化政策，奠下林口長庚病理AI基礎

「林口長庚是全臺最忙的醫院，每天都有近萬筆病理切片要診斷！」林口長庚紀念醫院解剖病理部主任陳澤卿說。為加速病理科醫師作業，也為了讓醫病及早發現問題、及早治療，早在2018年，林口長庚就制定了一項適用於全體系醫院的關鍵政策：要將全院病理切片玻片數位化。

這項政策啟動至今，林口長庚已完成院內38萬片玻片的掃描。「這些玻片堆起來比臺北101還要高25樓！」陳澤卿點出，玻片數位化不只能省下病理科醫師傳統判讀的時間，還有助於長庚跨科數位遠距診斷的方便性。去年，林口長庚也打造了淋巴瘤診斷及疾病預後預測，今年則要發展骨髓增生性腫瘤判讀AI，來解決血液科病理難題。

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Google人工智慧最新研究，開發出了一種稱為，能夠模仿和理解舞蹈動作，具有聽音樂編舞的能力。除了模型之外，Google還釋出了大規模多模態3D舞蹈動作資料集AIST++，包含5.2小時的1,408個舞蹈動作序列，涵蓋10種舞蹈流派，藉由AIST++ Google證明FACT模型，無論是質性或是定量研究，都優於最先進的方法。

Google提到，舞蹈是一種需要練習的藝術形式，要創造具有豐富表現力的舞蹈，舞者必須經過專業訓練，並學會豐富的舞蹈動作，這個過程對人類來說已經很困難，更別說是對機器學習模型，因為這項任務需要生成高運動複雜性的連續運動，在捕捉動作和動作間非線性關係的同時，搭配上音樂。

研究人員從資料集開始著手，在現有的AIST舞蹈影片資料集加工，產生AIST++資料集。AIST是一組沒有任何3D資訊，但是帶有音樂伴奏的舞蹈影片，AIST包含Break、Pop和Lock，以及Hip-Hop、House和Street Jazz等10種舞蹈流派，這個資料集包含舞者多視角的影片，但是攝影機並沒有經過校正。

由於研究人員的需求，利用SMPL 3D模型，復原AIST舞蹈影片中相機參數和3D人體運動，創建新的資料集AIST++，這是一個大規模3D人類舞蹈動作資料集，包含有配樂的各種3D動作。由於AIST原本是一個教學資料庫，因此紀錄了多個舞者以相同編舞，搭上不同BPM的不同音樂，這是舞蹈中常見的作法。

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由於模型需要學習音樂和運動之間的一對多映射，因此這樣的現象，在跨模態序列對序列生成，形成特別的挑戰，研究人員因此需要仔細建構不重疊的訓練和測試的資料集，確保子集之間既不共享編舞也不共享配樂。

藉由使用AIST++，研究人員訓練出FACT模型，只要聽音樂就能生成3D舞蹈，並且透過與其他先進方法比較，FACT模型在動作品質、多樣性，以及音樂動作的關聯性三大指標，表現都最佳。在多種方法間，受測者更喜歡FACT模型的輸出，而且FACT模型所生成的動作，與音樂的相關性也更高。

Google研究人員所提出的FACT模型，不只可以學習音樂和動作之間的對應關係，還能以音樂為條件，生成高品質的3D動作序列。而伴隨發布的AIST++，則是迄今最大的3D人類舞蹈資料集，具有多視角、多流派和跨模態等特性，有助於促進3D運動生成研究。

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Google推出了以維基百科為基礎的大型多模態資料集，藉由擷取維基百科中相關聯的文字段落，以及維基媒體圖像所組成，這些資料經過嚴格的篩選過濾，僅收集高品質的圖像文字集。WIT資料集內含3,750萬筆圖文樣本，包括了108種語言，和1,150張獨特的圖像。

研究人員提到，多模態視覺語言模型，仰賴豐富的訓練資料集，來對圖像和文字之間的關係進行建模，而在過去，這些資料集必須透過手動，替圖像加上標題，或是使用爬蟲擷取網頁圖片的替代文字，作為註解。

雖然人工製作的資料集品質較高，但是也因為需要大量的手動註解工作，因此限制了可以產生的資料量，相反的，雖然自動方法可以產生更大的資料集，但是需要以啟發式方法，仔細過濾內容，來確保資料品質，以及模型的效能。而且當前的資料集還有另一個缺點，便是欠缺非英文的樣本。

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為此，Google研究人員製作了WIT資料集，提供一個包含多種內容的高品質、大型且多語言資料集。WIT是目前最大的公開圖文範例資料集，其涵蓋的語言比任何資料集還要多10倍，更重要的是，WIT和每個圖像只有一個標題的典型多模態資料集不同，WIT中的圖像註解為段落甚至是章節等級的上下文資訊。

研究人員提到，WIT的目標是要在不犧牲品質和覆蓋率的情況下，創建大量資料集，而由於目前維基百科是世界上最大的線上百科全書，因此他們決定使用維基百科來創建資料集。研究人員選擇包含圖片的維基百科頁面，並且擷取圖像周圍的文字，刪除像是預設填充文字等，來確保資料的品質，研究人員也篩選圖像，確保圖像在一定尺寸以上，還排除仇恨言論，使其適用於各種研究上。

研究人員邀請人類編輯，來對WIT進行評估，在圖文搭配上獲得98％的滿意度。由於維基百科涵蓋廣泛的概念，因此WIT評估資料集也可當作是具有挑戰性的模型基準，研究人員表示，WIT資料集可以讓其他研究人員，建構更好的多模態多語言模型，最終改善用於現實世界視覺語言任務的機器學習模型。

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包裝設計實際上涵蓋了多種設計範疇，需要高度設計專業，以酒為例，酒瓶上的標籤設計是包裝設計的一種，需考量美觀與形塑產品特色提供充足資訊等，至於酒的外盒，提袋等，同樣是包裝設計的範疇，但更必須思考運送、保護、送禮、便利性與價值感等不同層面之問題。

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國泰金控

國泰金控日前在自家技術年會上揭露一款AI資料分析專用工具Tumblebug，能根據使用者需求，自動從資料庫海中撈出所需資料，補足AutoML最後一哩路。不只如此，他們還正打造圖學資料庫，要來解決更複雜的金融問題，未來還要導入因果推論機制，讓AI更聰明判斷資料因果特徵。

資料分析四步驟耗時耗力，自建AutoML工具來分擔

國泰金控的AI資料分析流程可分為四大步驟，首先是問題定義，由資料科學團隊一來一往與業務單位溝通，將業務問題收斂為分析問題。接著，資料科學團隊會從龐大資料庫中，找出相關資料，比如透過目標標籤（Target label），從金控內數個資料庫、數千張資料表、數十萬個欄位中，鎖定出關鍵資訊，特別耗費人力與時間。

下一個步驟則是特徵工程，針對第二步找到的特徵和資料，來清洗數據，如資料填補、轉換、聚合和精煉等。最後一步是模型選擇和訓練，通常，這個步驟需要資料科學家調超參數、選模型，也需投入不少時間和人力。

國泰金控資料科學團隊手上會有多個專案要同時執行，每一個專案都得執行這四步驟，這也導致，每位分析師、資料科學家很難有充沛時間來尋找更好的模型。

近年也出現不少AutoML工具來解決問題，尤其能自動化執行特徵工程和模型選擇與訓練作業，比如資料清洗和超參數調整，可以節省資料科學團隊許多時間。

國泰金控也自行開發一套AutoML工具，也就是AutoMLab，來自動化這些流程。它是一套基於大數據分析平臺Spark分散式運算的AutoML套件，能快速協助使用者，利用特徵資料表來建立機器學習處理流程。國泰金控指出，AutoMLab的最大特點是，能根據內部使用者反應，來快速迭代、調整產品，還能根據使用者需求開發相應功能。

至此，國泰金控已將資料分析四大步驟的後兩步自動化了，接下來，他們瞄準第二步驟：取得相關資料也要更自動化。

打造Tumblebug從資料庫海撈出關鍵資訊

國泰金控表示，以往資料科學團隊在取得資料時，會面臨不少問題，比如只能搜尋特定資料，只根據特定領域知識鎖定少數資料表，來搜尋特徵，無法有效利用歷年累積的海量資料；這種工作非常耗費人力，而且，一旦遇上過去沒處理過的專案題目，若分析人員沒有足夠的專案知識，就難以從資料庫中找出所需特徵。

因此，國泰金控資料科學團隊開發一套工具Tumblebug，是基於Spark的特徵搜尋套件，能根據預測目標，來從海量資料表中找出符合的特徵，整理成一張資料表，供使用者後續建模分析。

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Tumblebug如何派上用場呢？

首先是處理新興領域問題。比如，團隊有明確的預測問題，但不知道要找哪些特徵，就可使用Tumblebug來搜尋特徵。或是，分析師要加入更多特徵時，也能用Tumblebug從全行資料庫搜尋特徵，不再局限於少量資料表。又或是，當分析師想快速了解、驗證分析問題時，也能用Tumblebug快速找出特徵、評估專案可行性。

國泰金控指出，Tumblebug不只能發掘未知邏輯、重要變數，提高資料表使用率外，還能縮短搜尋時間。比如，只要給定預測目標，Tumblebug就能在數小時內，從資料庫海找出重要特徵。而且，Tumblebug已經經過國泰20多個預測專案實務驗證。

正打造圖學資料庫，還要建置因果推論讓AI更聰明

至此，國泰金控AI資料分析流程中，除了第一步的需求訪談外，其餘取得相關資料、特徵工程、模型選擇與訓練等步驟都已能自動化執行，使用者也能根據自身需求，來選擇人工介入程度。

比如可採用全自動方式，先透過Tumblebug搜尋特徵，再利用AutoMLab自動建模；又或是利用自身領域知識，從資料庫中尋找特徵，再結合Tumblebug找出的特徵，傳送至AutoMLab來建模。

不只如此，國泰金控也正打造一套圖學（Graph）資料庫，要將客戶金流網絡、關係網絡轉換為圖學資料，儲存至圖學資料庫中，有別於以往只儲存結構化資料的資料庫。未來，國泰金控還要打造AutoGraph工具，來自動化執行圖學模型的建置與訓練，分析師就能用圖學技術解決更複雜的金融問題。

這樣還不夠。

國泰金控認為，目前的AI雖能準確辨識某些模式，但對顯而易見的因果關係，卻無法正確推論。因此，他們鎖定因果推論（Casual Inference），未來要在尋找資料、模型訓練流程中，加入因果推論方法，找出資料間的因果特徵，讓訓練出來的AI能像人類一樣推斷。

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常見的貨櫃種類?

金誠貨櫃屋尺寸均依國際標準組織ISO (International Standardization Organization) 認定標準，並區分成鐵貨櫃、冷凍貨櫃和特殊貨櫃三種類型。

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Jupyter發布，這是跨平臺獨立的應用程式版本，其綑綁了Python環境以及數個常用的Python函式庫，方便開發者用於科學運算和資料科學工作流程中。JupyterLab應用程式能夠在Debian和Fedora等Linux發布版本、macOS和Windows作業系統上安裝，用戶現在就可以從GitHub頁面下載安裝程式。

JupyterLab應用程式以開源框架Electron為基礎，在嵌入式瀏覽器中執行JupyterLab前端，而JupyterLab後端以及Python函式庫，則是透過conda Python環境提供，環境中的函式庫，則包括numpy、scipy、pandas、ipywidgets和matplotlib等熱門科學運算函式庫。

如何正確使用飲水機?

電解水部份採用美國NSF認證通過之過濾系統，再加上超強白金電解槽並採用日本九州日立的電解元件，安全性高，品質有保障。

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混合訊號示波器（MSO）有兩種輸入，一小部分（通常是2個或4個）的類比通道，更多（通常為16個）的部份是屬於數位通道。

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塑膠射出成型技師工作甘苦談

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官方提到，JupyterLab應用程式是自最初JupyterLab版本發布數年後，所進行的更新和現代化成果，他們會持續根據用戶的回饋，來定義該專案的發展路線。

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封口機就是指在包裝容器盛裝產品後，對容器進行封口的機械。製作包裝容器的材料很多，如紙類、塑料、玻璃、陶瓷、金屬、複合材料等，包裝容器的形態及物理性能也各不相同。

中古貨櫃屋設計案例?

金誠運用中古貨櫃屋，重新改造各式活動展場、代銷中心、旅遊渡假空間，皆可依顧客需求製作。

AWS更新自然語言處理服務，讓用戶可以從這些類型的檔案擷取資料。Amazon Comprehend能夠分析不同語言的文字，並且辨識這些文字的內容，諸如人名、地點、品牌和產品等，同時還能理解文本中的關鍵句子和情緒，或對大量文件的內容，依照主題加以分類。

無論是開設銀行帳戶、申請保險或是房屋借款等程序，皆大量使用紙本文件，而這些文件動輒超過百頁，對於企業來說，手動處理這些文件是一件繁瑣的工作，不只需要人工，而且速度緩慢容易出錯，而藉由使用Amazon Comprehend，可以大幅加速文件的創建和管理，並且降低出錯機率。

Amazon Comprehend新的解決方案，可處理PDF、Word和原始文字等檔案格式，或是筆記和列表等布局，並進行內容擷取和分析，AWS提到，這次推出的解決方案，結合自然語言處理和光學字元辨識技術，能夠減少企業文件的預處理和後處理工作量，用戶不再需要將檔案轉換成原始文本，就能夠使用自定義命名實體辨識（NER）功能。

貨櫃屋也能做出衛浴設備?

金誠可依客戶需求進行貨櫃設計，打造整套衛浴設備。

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旋蓋封口機：這種封口機的成品封蓋事先加工出內螺紋，螺紋有單頭和多頭之分。藥瓶多用單頭螺紋，罐頭瓶多用多頭螺紋。該機是靠旋轉封蓋，而將其壓緊於容器口部。

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過去Amazon Comprehend只能處理純文字檔案，這需要用戶先將文件整理成機器可讀的文本，但用戶現在能夠利用Amazon Comprehend以相同的API，直接從PDF和Word中的文字或是列表等不同文件布局，擷取特定詞語。

新的Amazon Comprehend自定義實體辨識模型，綜合分析結構上下文和自然語言上下文，從文件中的任何位置，擷取自定義詞語實體。AWS提到，用戶對於每一種實體類型，只要提供250個文件和100個註解，即可訓練模型並且開始使用該功能，而為了要掃描PDF並擷取空間位置，Amazon Comprehend會呼叫Amazon Textract服務，來執行必要的處理。

這項新功能有助於企業處理保險、抵押、金融等業務中的文件處理工作流程，通常這些文件布局複雜，用戶也不需要頁面上的每一個資料點，因此擷取特定資訊存在困難，而Amazon Comprehend這項新功能，可以使用機器學習，使用單個模型和API呼叫，快速擷取自定義的詞語，像是處理汽車或健康保險文件中的索賠金額，甚至是在抵押貸款中，擷取申請人姓名、共同簽署人或是其他財務文件資訊等。

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飲水機品牌迷思?有牌代表最好?錯! 了解用途才能買對!

飲水機，又稱純水機，是一個機器裡面裝滿了純淨水、礦泉水或其他飲品，供大家飲用的機器。飲水機還有很多種類型，例如噴嘴式飲水機、按壓式飲水機等。跟熱水器不同的是，飲水機會提供兩種不同的水溫給人飲用，機器本身應該有降溫及冷卻，抑或是加熱及保溫的功能。

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本公司專業於生產茶葉罐、禮品罐、鳳梨酥專用鐵盒、太陽餅專用鐵盒、奶油酥餅專用鐵盒及各種需要 精緻鐵盒包裝產品的開發設計，為現在各種伴手 禮增加產品的收藏及實用性。

去年8月，IBM發表Power10處理器，這是該公司第一款採用7奈米製程的商用CPU──由IBM研究院與三星電子合作研發這個先進製程，IBM負責設計CPU，三星電子負責導入7奈米EUV製程來生產CPU。

IBM當時預告，在2021年下半，他們將會推出基於Power10而成的伺服器，而且將針對紅帽的容器即服務平臺OpenShift，提供硬體最佳化支援，形成新一代的混合雲建置平臺。

到了今年9月，IBM終於正式推出配備Power10的伺服器，名為Power E1080，他們強調這是第一套專為混合雲環境所設計的系統，而且是從底層晶片一路發展上來的產品，並且具有頂尖的安全性。

在產品定位上，IBM期盼能以此款量身打造的系統，作為新一代混合雲使用體驗的基礎，協助用戶以動態、安全、順暢的方式，建置與維運橫跨整個IT基礎架構的混合雲。

Power10大幅提升多種層面的執行性能，以及承載能力

相較於2017年上市的Power9，IBM在2020年發表Power10時，曾強調其具有更優異的效能表現。例如，同樣都是2路組態、配備各自旗下運算核心數量最多的處理器，一組是搭配2顆12核心Power9的系統，做為比較基準，另一組採用2顆30核心Power10（耗電量與前列Power9機型相當）的系統，可提供3倍的處理器能源使用效率、工作負載容量，以及容器使用密度。

而在處理器本身的核心架構上，Power10也新增了嵌入式矩陣數學加速器（Matrix Math Accelerator，MMA），根據該公司預估，能夠帶來更高的計算效能。根據IBM的測試，若運用FP32、BF16、INT8等不同計算方式進行深度學習推論處理時，以每顆處理器而言，相較於搭配2顆12核心的Power9系統，搭配2顆30核心的Power10系統，可分別針對FP32、BF16、INT8的運算，達到10倍、15倍，甚至是20倍的處理速度。

同時，這款處理器也提供了新的記憶體起始技術（Memory Inception），可橫跨多臺伺服器存取與共用彼此的實體記憶體，而能支援數PB容量的記憶體叢集，以便因應記憶體密集的應用，像是SAP、SAS等資料處理與分析軟體的記憶體內運算，以及大型的深度學習推論。有了此種技術，能減少成本與用電──對於雲端服務業者而言，可運用較少的伺服器來供應更多的記憶體容量；而對於雲端服務用戶，也能因此減少所要租賃的IT資源（伺服器執行個體數量）。

另一方面，IBM這項記憶體起始技術，特別支援了記憶體透明加密處理（transparent memory encryption），使得Power10伺服器系統以實現全程資料保護。

若以處理器的每顆核心來比較，Power10在此採用了4個AES加密引擎，IBM認為，這足以因應當前最常被要求使用的標準，以及眾所期盼的未來加密標準，像是量子安全加密，以及全同態加密（Fully Homomorphic Encryption，FHE）。

而在容器的安全防護上，IBM也透過這款處理器與其韌體，提供新的硬體強制保護與隔離功能，一旦容器遭到滲透或破壞，Power10可保護同一臺虛擬機器執行的其他容器，預防其受到入侵。而在應用程式資安漏洞的即時防護上，Power10可提供動態執行暫存器控制，讓用戶能設計出具有更強攻擊抵抗力、效能影響最小的應用程式。

相較於x86伺服器，可提供2.5倍運算效能、4.1倍容器吞吐量

Power10伺服器正式推出，各界可能最關心的部分是效能增長幅度。

以整數運算的測試來看，同樣都是8路處理器的組態，IBM Power E1080以120顆核心拿下2,170分。他們對照SPEC網站公布的8路x86伺服器效能測試數據：搭配8顆Intel Xeon Platinum 8380H、224顆核心的HPE Superdome Flex 280，獲得1620分，以此自證Power E1080在每核心效能具有2.5倍的領先幅度。

在商用軟體的效能上，IBM Power E1080在SAP SD標準應用程式測試當中，拿下955,050 SAPS的好表現，擠進前五大──單是IBM，就包辦4大，Power 780、Power System E980、Power E1080、Power Systems Virtual Server E980等機型，分列第一、二、四、五名）。

而在混合雲平臺下，根據IBM內部的測試，同樣是紅帽OpenShift、執行CoreOS Linux的工作節點，他們將一臺搭配Intel Xeon Gold 6248的2路伺服器（40核心），啟定兩臺KVM虛擬機器作為工作節點的組態為基準，搭配40核心的IBM Power E1080、利用PowerVM的LPAR切割、啟動兩臺虛擬機器，可獲得4.1倍的容器吞吐量。

基於這樣的承載能力，IBM認為，Power E1080能在單一伺服器系統當中，同時部署更多工作負載，而由於可以善用容器與Kubernetes技術，維持應用程式平臺架構的一致性，享有與公有雲服務類似的使用彈性，促使IT服務具備靈活因應能力；若企業無法對應用程式進行重構，也能因為這樣的軟硬體系統平臺搭配，而降低營運成本。

比起自家Power9伺服器，效能提升30%，推論處理性能增長至5倍

除了與x86伺服器對比，相較於IBM既有的Power伺服器E980，新推出的Power E1080在效能與延展性上，也提升了50％，相對可減少耗電與碳足跡。

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IBM表示，若以12核心Power9的Power E980對上15核心Power10的Power E1080：在每核心效能上，後者領先前者30%；在可用資源的總容量上，無論是從單位處理器或系統層級來比較，後者優於前者的幅度超過50％；就能源使用效率而言，Power E1080擁有更佳的每瓦效能──0.46 rPerf/Watt，相較之下，Power E980則是0.31 rPerf/Watt。

而由於Power10處理器在每顆核心當中，額外配備了4個矩陣數學加速器，使得Power E1080在深度學習推論處理有更好的表現，根據IBM內部的測試數據顯示，同樣面對大型的FP32推論模型處理時，若以搭配12核心Power9處理器的E980，對上搭配15核心Power10處理器的E1080，就每顆處理器的推論吞吐量而言，可達到E980的5倍。

在安全保護的處理上，由於Power10內建記憶體透明加密，因此用戶無需額外的設定與管理，而且，在每顆處理器核心當中，搭配更大量的加密引擎（Power10內建4個AES/SHA引擎，Power9內建2個AES引擎與2個SHA引擎）。

實際的加密處理效能又是如何？根據IBM內部測試數據顯示，在Red Hat Enterprise Linux作業系統搭配OpenSSL程式庫的系統當中，啟用AES-256的GCM與XTS模式下，以搭配12核心Power9處理器的E980為基準，搭配15核心Power10的E1080在每核心處理速度的表現上，可達到2.5倍。

採用模組化設計，IBM持續推出可擴充式機架系統

相較於市面上的x86機架式伺服器，Power E1080的硬體組成方式可說是大異其趣。基本上，它包含了1臺2U尺寸的系統控制單元（System Control Unit，SCU），以及1到4臺5U尺寸的系統節點（System Node）／中央電子複合體（Central Electronic Complex，CEC）機箱。

以系統控制單元而言，包含：1對彈性服務處理器（Flexibile Service Processor，FSP）、操作面板，以及電子模組。其中的FSP，負責提供系統硬體、韌體、虛擬化的控制功能；電子模組，則是針對系統的重大產品資料（Vital Product Data，VPD），提供儲存功能。

至於系統節點，每臺設備提供4個處理器插槽，能容納4個Power10單晶片模組（Single-Chip Module，SCM），以及64個DDR4記憶體插槽（最大可支援16TB的系統記憶體）、4個NVMe固態硬碟插槽、8個PCIe 5.0裝置擴充槽。

若依據這樣的組態配置來看，上述Power E1080的各種效能測試數據，若有超過4路的CPU搭配，應該都是採用了2臺以上的系統節點。

在此同時，Power E1080的系統節點當中，每個SCM可提供10顆核心、12顆核心、15顆核心等選擇，每顆核心支援同時執行的多緒模式（Simultaneous Multithreading，SMT），最多能提供8個獨立硬體執行緒。值得注意的是，x86處理器發展多年，至今每顆核心最多能支援2個執行緒，但Power處理器在Power7，就能支援4執行緒，Power8、Power9、Power10均能支援8執行緒。

若要增添系統周邊裝置容量，Power E1080可搭配I/O擴充抽取盒（Expansion Drawer），以及硬碟儲存機箱。

基本上，每一臺系統節點最多可搭配4個I/O擴充抽取盒（透過在系統節點的PCIe 3.0插槽加裝CXP轉接卡，即可連接），目前IBM提供19吋的PCIe 3.0擴充抽取盒，每一盒提供12個PCIe 3.0介面插槽， 因此，每一臺系統節點最多可擴充48個PCIe 3.0裝置，整個Power E1080系統（4個系統節點）最多可擴充192個PCIe 3.0裝置。

至於硬碟儲存機箱，IBM目前提供EXP24SX SAS的機型，此款設備可安裝24臺2.5吋SAS傳統硬碟或固態硬碟。系統節點若要連接這類機箱，可在本身或連接的I/O擴充抽取盒安裝SAS介面卡。

產品資訊

IBM Power E1080
●原廠：IBM
●建議售價：廠商未提供
●機箱架構與尺寸：系統控制單元（2U），可搭配1到4臺伺服器節點（5U）
●處理器：4顆Power10（10、12、15顆核心）
●記憶體：64個DDR4插槽，最大容量為16 TB
●硬碟：4臺NVMe固態硬碟
●網路介面：4個GbE埠／4個GbE/10GbE埠／2個10/25GbE埠／2個100GbE埠
●擴充介面：8個PCIe 5.0

【註：規格與價格由廠商提供，因時有異動，正確資訊請洽廠商】

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每年都在第三季末、第四季登場的印度版農曆新年「排燈節」，是智慧型手機品牌全年折扣最深、銷量最高的促銷季，長達半個月的排燈節促銷，對手機品牌的重要性大約跟耶誕節之於歐美市場差不多。

印度今年排燈節促銷從9月23日起跑，市調機構Strategy Analytics表示，就第一周銷售量來看比去年同期銷量衰退2％，主要是消費者受到通膨與經濟前景不明影響，低價入門智慧型手機銷售量減少，不過也因為中、高階機種銷量占比提高，明顯拉高今年印度排燈節促銷季的手機ASP與營收，今年排燈節首周ASP比去年同期上升19％，手機ASP因而來到165美元，排燈節首周整體手機市場營業額達21億美元，比去年同期增加17％。

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值得注意的是，印度手機市場排名似乎在排燈節出現洗牌。小米取代三星、連續稱霸印度手機市場已久，中國品牌在印度市場合計市占率高達6～7成，即使今年以來印度政府刻意盯上中國品牌，以逃漏稅、違反洗錢法等名義凍結中國手機品牌如小米、vivo等在印度資金或資產，都沒有影響印度消費者的購買意願。

然而從Strategy Analytics公布的今年排燈節首周戰果來看，三星以26％銷售量占有率超越小米的20％，realme則持穩在17％，Strategy Analytics表示，中國品牌在印度的經營遭遇逆風，實體通路促銷預算受限並比往年降低許多，是今年排燈節小米將銷量冠軍拱手讓給三星的原因之一。

至於已經連續兩年在印度市場銷量大躍進的蘋果，今年排燈節銷量排名當然還是無法擠進前三大，不過Strategy Analytics表示，i14與i13外觀與功能的差異都有限，但i13便宜很多，在線上通路打到67折，讓i13在排燈節銷量大好。

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來源鏈接：https://www.chinatimes.com/newspapers/20221014000259-260204

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