未來,3D 列印有望量產鋰電池!
同時也有6部Youtube影片,追蹤數超過3萬的網紅XXY_Animal of Vision,也在其Youtube影片中提到,忙了一堆不是自己的事情,終於有時間剪影評影片啦! 閱讀完整影評: 【方格子】https://vocus.cc/@XXY2018/5dbd1c36fd897800018993dd 【幕迷影評】https://www.movier.tw/post.php?SID=158707 李安的電影一向優雅溫柔...
「未來3d」的推薦目錄:
- 關於未來3d 在 TechOrange 科技報橘 Facebook 的最佳解答
- 關於未來3d 在 3S Markets「全球科技智慧應用」市場資訊網 Facebook 的最佳貼文
- 關於未來3d 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
- 關於未來3d 在 XXY_Animal of Vision Youtube 的最讚貼文
- 關於未來3d 在 錶哥學良Edgar Jiang Youtube 的最佳解答
- 關於未來3d 在 VOGUE Taiwan Youtube 的精選貼文
- 關於未來3d 在 [好雷] 比利林恩的中場戰事3D未來版- 看板movie - 批踢踢實業坊 的評價
- 關於未來3d 在 #未來3d - Explore | Facebook 的評價
- 關於未來3d 在 120格3D 4K『未來3D』名人推薦:王柏傑- 威秀影城粉絲團 的評價
未來3d 在 3S Markets「全球科技智慧應用」市場資訊網 Facebook 的最佳貼文
目前桌面級的 3D 列印機目前銷售需求旺盛,3D 列印的市場空間依然廣闊。隨著下游應用領域的不斷拓寬,加上推動市場規模成長,對於不同 3D 列印設備的需求越來越多,相關具備核心技術競爭力的企業市場空間無限。未來 3D 列印主要受益於個性化產品、工業應用和醫療應用的發展,其中,生物醫學領域被認為是 3D 列印最具研究價值的應用領域之一。到 2020 年,3D 列印市場規模可以達到 212 億美元……
未來3d 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
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
未來3d 在 XXY_Animal of Vision Youtube 的最讚貼文
忙了一堆不是自己的事情,終於有時間剪影評影片啦!
閱讀完整影評:
【方格子】https://vocus.cc/@XXY2018/5dbd1c36fd897800018993dd
【幕迷影評】https://www.movier.tw/post.php?SID=158707
李安的電影一向優雅溫柔,具有人性溫度,並且用一種非常羞澀的口吻,傳達了人生中存在的種種無奈。《雙子殺手》給我的感覺也不例外:複製人的硬科幻題材,遇上東方人對於生命、生死的價值觀,碰撞出許多衝突與矛盾,我想正是這部《雙子殺手》令我著迷的地方。
然而《雙子殺手》的誕生,混雜著許多複雜又不知從何處開始討論的矛盾心情;不論是戲裡戲外,我們似乎都在討論著某種新型的「科技」,將會帶給人類什麼樣的改變?戲裡,它討論了複製技術,讓不斷發生戰爭的人類世界更免於生離死別的痛苦;戲外,它讓我們討論了一部電影被拍出時,觀眾應該要用什麼樣的心態去面對。我想,兩者的共同之處,就在於我們看到了新的東西被創作,但我們卻在面對這個新玩意兒時不知所措;只知道很炫、很狂、很「不一樣」。而它將會帶領我們前往什麼樣的領域?帶給我們什麼樣的衝擊?在許多「不確定」和「不知道」的情況下,始終沒有人能夠很肯定地給出一個明確答案。
你也有看過《雙子殺手》了嗎?
歡迎留言分享你的想法喔!
《雙子殺手》Germini Man
片 長 | 117分鐘
分 級 | 保護級 6+
上映日期 | 2019.10.23
導 演 | 李安
演 員 | 威爾史密斯、克里夫歐文、瑪莉伊莉莎白文斯蒂德
產 地 | 美國
發 行 | UIP
語 言 | 英文
------------------------------
別忘了隨時關注XXY的影評和活動動態喔!
▶️ YouTube頻道: http://pcse.pw/9ZNYT
▶️ 臉書粉絲團:https://www.facebook.com/XXYanimalofvision/
▶️ XXY @Yahoo頁面 https://tw.tv.yahoo.com/xxy/
▶️ IG:xxy_djfishmb
▶️ XXY @方格子 https://vocus.cc/user/@XXY2018
------------------------------
▶️ 加點吉拿棒:
臉書粉絲團:https://www.facebook.com/ExtraChurros/
YouTube頻道:https://goo.gl/Muo4bo
以行動贊助我們持續創作:
▶️ XXY @方格子 https://vocus.cc/user/@XXY2018
▶️Pressplay訂閱專案:https://goo.gl/nsRrEB
#XXY #影評 #電影 #娛樂
未來3d 在 錶哥學良Edgar Jiang Youtube 的最佳解答
今天下午在台北 #花博爭艷館 參觀《#RealityFantasy》模型展時,碰巧看見3D列印機的廠商展出許多樣品,其中,赫然發現3D列印的 #雙軸陀飛輪,雖然機械結構和腕錶相較之下簡單許多,但看起來也挺像一回事的。
或許在不遠的未來,3D列印技術很快就會廣泛地運用在製錶業呢。
未來3d 在 VOGUE Taiwan Youtube 的精選貼文
為了新電影《比利‧林恩的中場戰事Billy Lynn's Long Halftime Walk》,國際大導李安Ang Lee專程返台,9月30在「未來3D版」記者會說明為何以120 FPS 3D 4K的技術拍攝,他說等不到未來,喜歡自我突破的他,現在就想看到,希望業界能有更多人投入與討論,他笑說:「我沒有瘋狂,真的可以這樣拍。」
快來訂閱我們的頻道::http://smarturl.it/orjv20
------------------------------------------------------------------------------
The Scene Facebook 粉絲專頁:http://smarturl.it/pdjxq0
VOGUE 官網影音專區:http://www.vogue.com.tw/live/
VOGUE Facebook 粉絲專頁:http://smarturl.it/qo9tkf
GQ 官網:http://www.gq.com.tw/
GQ Facebook 粉絲專頁:http://smarturl.it/r9gauv
未來3d 在 #未來3d - Explore | Facebook 的彩蛋和評價
「#未來3D」太真實?那麼或許IMAX 3D 60fps 是看《雙子殺手》最折衷的好選擇。進戲院裡,你瞬間得到特務殺手和高級運動員的高強眼力:那是本來是在運動比賽時透過慢放 ... ... <看更多>
未來3d 在 120格3D 4K『未來3D』名人推薦:王柏傑- 威秀影城粉絲團 的彩蛋和評價
1.1K views, 58 likes, 0 loves, 3 comments, 0 shares, Facebook Watch Videos from 威秀影城粉絲團: 120格3D 4K『 未來3D 』名人推薦:王柏傑【比利. ... <看更多>
未來3d 在 [好雷] 比利林恩的中場戰事3D未來版- 看板movie - 批踢踢實業坊 的彩蛋和評價
雷
雷
雷
雷
雷
先評論未來3D,
3D未來版真的好細膩啊!
彷彿連林恩臉上的痣都數得出來。
最後白人老頭在說服林恩接受他開的價碼時,
那靠近的感覺也讓人有一股衝動想把老頭的臉推開啊!
對想感受這樣清晰和逼近感的人來說,
真的蠻值得的。
(馮迪索搭男主角的肩那幕,
也讓我感覺馮的手真的搭上來了。)
食物和球場和中場秀的鋪張華麗在未來3D效果下很明顯,個人認為這是李安故意的反諷。
劇情部分,
李安一貫的細膩人性矛盾與掙扎還是很迷人!
剛開始我還真的有點困惑,
林恩為何選擇回戰場,
因為其實看得出來他對戰場很多回憶其實是緊繃痛苦的,
尤其他在最糟的一天時差點死掉又失去一名上司。
但後來稍微理解,
對比利林恩來說,
戰場也就是一種生活而已,
是他真實經歷的生活,
他在這裡接受訓練然後上戰場,
保護自己和戰友,
保護自己的國家。
相比於什麼偉大使命,
其實他就是完成自己的任務。
比利林恩的優點是,
他很細膩、很清醒,所以很冷靜,
他雖然也害怕語言不通的伊拉克人,
卻也始終沒忘記他們也不過和自己一樣是有家人、會害怕的人,
所以他才能殺死敵人後不是高興得意,
而是明白其實他殺的也只是一個人。
這部片的戰爭很可怕,
但同樣可怕的卻是回美國後過於華麗的球場、舞台特效、滿坑滿谷的食物和喧囂的媒體、
民眾。
其實他們原本只是一般人,
被捧為英雄後卻也要承受媒體、輿論虎視眈眈地生吞活剝,
反正有什麼新聞價值娛樂價值就先全部榨取起來再說。
剛開始比利和戰友可能為了能和真命天女同台而開心得意,
最後可能只覺得什麼鬼啊。
坦白說在中場秀上過分誇張華麗的編排中,
每個人都像只是個渺小的螺絲釘,
彷彿要被吞沒在大美國之中了。
故事還故意安排士兵最後被晾在舞台上,
最後還被打,李安這拳揮得真重啊!
讓我不禁認為,比起什麼和異族的戰爭,
也許自己國家的同胞才是最可怕的。
最後有兩小點想碎嘴一下,
有人跟我一樣看到馮迪索就會有點出戲嗎?
看到馮迪索我只會覺得 啊 是馮迪索 無法把他帶進角色...
碎嘴二 我覺得女主角啦啦隊員,
長得好像...長得好像小A辣呀!
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 59.127.199.44
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/movie/M.1480953736.A.EE8.html
... <看更多>