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2024/09/15

IC工程師掌握「Verilog」高階技能！ 非阻塞賦值、時序控制與低功耗設計
Verilog不僅是初學者設計數位電路的入門工具，對於資深工程師來說，它還提供了更高階的設計技巧與功能，使得更複雜的系統設計成為可能。以下是幾項深入掌握Verilog的重要技能。
1. 非阻塞與阻塞賦值
理解阻塞（`=`）與非阻塞（`<=`）賦值的區別是Verilog中關鍵的進階技能之一。阻塞賦值在程序中的執行順序是嚴格依照代碼順序，而非阻塞賦值則允許平行運算，這對於描述時序邏輯（如觸發器和暫存器）非常重要。錯誤使用這兩種賦值方式可能導致設計中的模擬與實際硬體行為不一致。
注意#小教室來嘍
＃阻塞賦值：常用於組合邏輯
＃非阻塞賦值：適用於時序邏輯
2. 時序約束、多時鐘域設計
高階數位電路通常涉及多個時鐘域，這需要工程師深刻理解「時序約束、跨時鐘域信號傳輸」。Verilog可以幫助描述和處理多時鐘域的設計，但你需要小心避免「時序錯誤、（timing violation）和準穩態（metastability）」問題。學習如何使用同步器（synchronizer）來安全處理跨時鐘域信號是設計穩定系統的必要技能。
3. 測試平台與自動化驗證
Verilog的一大優勢其強大的模擬能力。進階Verilog設計者需要掌握如何建立功能強大的測試平台（testbench）。這包括「隨機測試、覆蓋率驅動測試、約束隨機化」。Verilog的功能允許你撰寫自動化驗證模組來測試電路的各種運行情況，以確保設計的可靠性。
4.參數化設計與可重用性
高效Verilog設計應該具有靈活性和可重用性。透過使用**參數化模組**（parameterized modules），你可以在不改變原始設計的情況下修改模組的尺寸和功能。這種設計技巧在複雜系統設計中，尤其是當設計多個相似模組時，極具價值。
5. Verilog與SystemVerilog的擴展
學習Verilog的高階功能後，進一步了解「SystemVerilog」也是必要的。SystemVerilog是Verilog的擴展語言，增強了面向對象設計、斷言驅動設計（Assertions）和更高階的驗證功能。掌握SystemVerilog可以顯著提升你的數位設計能力。
6. 低功耗設計技巧
隨著現代設備對能源效率的要求不斷提高，學習如何利用Verilog進行低功耗設計也成為進階技能之一。這包括設計「時鐘門控（clock gating）、電源域劃分（power domain partitioning）等技術」，以降低系統能耗。
深入掌握Verilog不僅僅是理解其基本語法，還需學會高階技術，如時序控制、多時鐘域設計、自動化驗證與參數化設計等。這些技能將幫助你在設計複雜數位系統時更加高效和精確，同時進一步探索SystemVerilog等擴展語言，提升數位設計的競爭力。
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2024/08/06

軟硬體PM(產品經理)工作內容大不同！從技能面到挑戰一次了解
硬體產品經理（硬體PM）和軟體產品經理（軟體PM）的角色雖然在許多方面相似，但在技能需求、工作重點和挑戰方面有一些顯著的區別：
【技能需求】
1. 技術背景：
- 硬體PM：需要具備電路設計、機械工程、製造工藝等方面的知識，理解硬體設計與生產流程。
- 軟體PM：需要熟悉軟體開發生命周期、編程語言、數據庫、API設計等技術，理解軟體架構和開發工具。
2. 專案管理：
- 硬體PM：涉及更多的實體生產環節，包括供應鏈管理、質量控制和生產計劃，項目周期較長。
- 軟體PM：通常專注於軟體的敏捷開發和迭代發布，項目周期較短，更注重快速反饋和持續改進。
【工作重點】
1. 產品開發：
- 硬體PM：需要確保硬體產品的物理設計和性能符合規範，處理硬體設計、原型製作、測試和量產等階段。
- 軟體PM：重點在於軟體功能的設計和實現，包括用戶體驗設計、功能開發、測試和部署等階段。
2. 產品更新：
- 硬體PM：硬體產品的更新較為困難，需要更長的設計和製造周期，一旦產品推出後，進行修改和更新的成本較高。
- 軟體PM：軟體更新相對容易，可以通過持續的軟體迭代來進行功能改進和修復錯誤。
【挑戰】
1. 開發周期：
- 硬體PM：硬體開發通常涉及更長的周期，需要考慮到供應鏈、製造和物流等多方面的挑戰。
- 軟體PM：軟體開發周期較短，可以快速迭代，但需要處理頻繁的需求變更和技術挑戰。
2. 成本管理：
- 硬體PM：硬體產品的開發和生產成本較高，必須嚴格控制成本以確保產品的市場競爭力。
- 軟體PM：軟體開發成本相對較低，但需要投入大量資源進行測試和維護。
【市場與用戶互動】
1. 硬體PM：需要更多地關注產品的實體屬性和可靠性，確保產品在不同使用環境下的穩定性和耐用性。
2. 軟體PM：更多地關注用戶界面和交互設計，確保軟體的易用性和功能性滿足用戶需求。
這些差異決定了硬體PM和軟體PM在工作中需要面對不同的挑戰和機會，因此他們在技術背景、專案管理、產品開發和市場互動等方面有著不同的側重點和專業
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2024/08/05

小模型 AI 時代來臨：Google 推出開源模型 Gemma 2｜輕量級模型的新標杆，性能超越 GPT-3.5
近期，Google 推出了他們的最新 AI 模型——Gemma 2，這是一款輕量級模型，但其性能卻超越了許多大型模型。本文將詳細介紹 Gemma 2 的功能與優勢，並探討它如何在效能和安全性上都表現出色。
▍Google Gemma 2 是什麼？
Gemma 2 是 Google 最新推出的 AI 模型，雖然它的參數只有 2B，但在 LMSYS Arena 的測試中，得分高達 1126，表現優異。這款模型的推出，標誌著輕量級 AI 模型在效能和安全性方面的新標杆。
▍Google Gemma 2 的功能
Gemma 2 不僅僅是性能強大，它還具備多種創新的功能，使其在同類型模型中脫穎而出。以下是 Gemma 2 的主要功能：
● 卓越效能：Gemma 2 在 LMSYS Chatbot Arena 的排名中表現突出，超越了 GPT-3.5 和 Mixtral 8x7B 等大型模型，展示了其在對話 AI 方面的優越能力。
● 內建安全措施：Gemma 2 配備了 ShieldGemma 安全套件，可以有效減少仇恨言論、騷擾和其他不當內容的生成，確保 AI 模型的輸出更加安全、合規。
● 靈活部署：Gemma 2 可在多種硬體上高效運行，從邊緣設備到雲端部署皆適用，並且已經過 NVIDIA TensorRT-LLM 庫的優化，確保在各種設備上的高效能。
▍Google Gemma 2 的安全性
在當今 AI 技術飛速發展的背景下，安全性變得尤為重要。Google 為 Gemma 2 配備了先進的安全分類器 ShieldGemma，專門針對仇恨言論、騷擾、色情內容和危險內容進行過濾，確保用戶在使用 AI 模型時的安全性。
▍Google Gemma 2 需要付費嗎？
Gemma 2 是一款開源模型，Google 免費開放給全球開發者使用。無論是學術研究還是商業應用，都可以免費獲取和使用 Gemma 2 的模型權重。開發者可以從 Kaggle、Hugging Face、Vertex AI Model Garden 等平台下載 Gemma 2 的模型權重，並在 Google AI Studio 上嘗試其功能。
然而，雖然模型本身是免費的，但如果你想在更高效能的硬體上運行，可能需要支付相關的硬體費用。例如，如果你使用 NVIDIA RTX、NVIDIA GeForce RTX GPUs 或 NVIDIA Jetson 模組等進行部署，這些硬體的成本需要自行承擔。另外，某些雲端服務，如 Google Colab 的免費層級可能有運算資源的限制，若需更多資源，可能需要升級到付費方案。
▍AI 小模型的大智慧
Gemma 2 雖然是一款小模型，但其智慧和效能卻絲毫不遜色於大型模型。這得益於其優化的模型結構和高效的學習能力。通過學習大型模型的知識，Gemma 2 能夠在較小的參數下實現卓越的性能，這對於需要高效運行的應用場景尤為重要。
Google 的 Gemma 2 模型展示了輕量級 AI 模型在效能和安全性方面的巨大潛力。無論是在學術研究還是商業應用中，Gemma 2 都為開發者提供了一個強大且靈活的工具。隨著技術的不斷進步，我們期待更多像 Gemma 2 這樣的創新模型，為 AI 技術的發展帶來更多可能。
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小模型 AI 時代來臨：Google 推出開源模型 Gemma 2｜輕量級模型的新標杆，性能超越 GPT-3.5
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Smaller, Safer, More Transparent: Advancing Responsible AI with Gemma
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2024/07/27

Mistral Large 2：超越 GPT-4o、Llama 3.1 405B？功能介紹、優勢、應用場景、與其他模型的
在AI技術迅猛發展的今天，Mistral AI推出的Mistral Large 2模型成為焦點。這款擁有1230億參數的新模型，不僅在精準度和性能上不輸Llama 3.1 405B，還能在單GPU上高效運行，大大降低硬體需求。這篇文章將為你揭示Mistral Large 2的強大功能和應用前景，助你在AI領域拔得頭籌。
▍Mistral Large 2是什麼？
Mistral Large 2是一款由Mistral AI新推出的大型語言模型，擁有1230億參數，專為單節點運算進行了最佳化設計。相較於Llama 3.1 405B的4050億參數，Mistral Large 2雖然在參數數量上較少，但在性能和精確度上毫不遜色，甚至在某些領域表現更加優越。
▍為什麼選擇Mistral Large 2？
Mistral Large 2具備多種獨特的功能和優勢，使其在眾多語言模型中脫穎而出：
● 單節點運算優化：Mistral Large 2可以在單GPU上全面運行，減少對硬體配置的高要求，適合更多開發者使用。
● 多語言支援：這款模型支援包括中文、日文、韓文和德文在內的數十種語言，應用範圍廣泛。
● 卓越的程式碼生成能力：Mistral Large 2支援超過80種程式語言，特別在程式碼生成和數學推理方面表現優秀，適合用於軟體開發和技術研究。
▍Mistral Large 123B的新功能
Mistral Large 2不僅僅是一個參數優化的版本，它還擁有多項創新功能：
● 減少「幻覺」傾向：模型經過調整，能夠在回答不確定的問題時告知使用者，提供更精確和可靠的答案。
● 高效角色切換：在測試中，模型能夠迅速切換角色，例如從「編碼者」轉變為「檢查者」，提高工作效率。
● 複雜任務處理能力：Mistral Large 2在處理多種複雜任務時表現出色，能夠準確應對各種挑戰。
▍應用場景
Mistral Large 2的應用範圍非常廣泛，無論是在研究還是商業用途上都具有巨大潛力：
● 軟體開發：得益於其強大的程式碼生成能力，Mistral Large 2可以幫助開發者更快地完成編碼任務，提升生產力。
● 數學推理：其優越的數學推理能力使其成為解決複雜邏輯和計算難題的利器。
● 多語言處理：支援多種語言的特性，使其在全球化應用中具有獨特優勢，能夠處理跨語言的內容生成和分析。
▍測試和比較
在多項測試中，Mistral Large 2都展現出色的表現，特別是在程式碼生成和數學推理方面。以下是與其他模型的比較：
【MMLU基準測試準確率】
● Mistral Large 2：84%
● Llama 3.1 405B：88.6%
● GPT-4o：88.7%
Mistral Large 2的準確率雖然略低於Llama 3.1 405B和GPT-4o，但其在數據的處理和計算能力上依然展現了強大的潛力。
【程式語言表現平均準確率】
● GPT-4o：75.3%
● Mistral Large 2：74.4%
● Llama 3.1 405B：73.4%
儘管Mistral Large 2在平均準確率上略遜於GPT-4o，但在程式語言特定的性能上，依舊保持了競爭力。
【Java程式語言準確率】
● Mistral Large 2：84.2%
● GPT-4o：82.9%
● Llama 3.1 405B：82.9%
在Java程式語言的測試中，Mistral Large 2的準確率高達84.2%，超越了GPT-4o和Llama 3.1 405B，顯示出其在特定領域的卓越表現。
目前，Mistral Large 2主要用於研究用途，但其優異的性能和低硬體需求使其在未來的商業應用中具有巨大潛力。隨著技術的不斷進步，這款模型有望在更多領域發揮其獨特的優勢，成為AI技術應用的中堅力量。
Mistral Large 2展示了令人印象深刻的性能和多樣化的應用前景，無論是在研究還是商業用途上，都具有重要意義。透過其獨特的設計和高效運行，Mistral Large 2在開源AI領域中占據了重要地位。如果你正在尋找一款既能提供精確答案又能高效運行的語言模型，Mistral Large 2絕對值得一試。
➤ 了解更多：https://mistral.ai/
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2024/07/26

SaaS產品經理（SaaS PM）的工作內容、薪水高嗎？軟體即服務新興產業
▍ SaaS產業介紹
SaaS（Software as a Service，軟體即服務）是一種基於雲端的軟體交付模式，允許用戶通過互聯網訪問和使用軟體，而不是在本地計算機上安裝和維護軟體。這種模式近年來迅速發展，成為許多企業和個人使用軟體的主要方式。
▍ SaaS的主要特點
1. 基於雲端：SaaS應用程序托管在雲端伺服器上，用戶可以通過互聯網瀏覽器或API訪問它們。
2. 按需付費：用戶通常按月或按年訂閱SaaS服務，根據使用情況付費，減少了前期軟體購買和維護成本。
3. 可擴展性：SaaS提供商可以根據需求增加或減少資源，適應企業的成長和變化。
4. 自動更新：軟體更新和升級由服務提供商負責，確保用戶始終使用最新版本。
5. 協作性：SaaS應用程序通常支持多用戶同時操作，促進團隊協作。
▍SaaS的優勢
1. 成本效益：減少了硬體和軟體購買及維護的高昂成本。
2. 快速部署：用戶可以立即訪問並使用SaaS應用程式，無需繁瑣的安裝過程。
3. 高可用性：SaaS提供商通常提供99.9%以上的服務可用性，確保應用程序的可靠運行。
4. 靈活性：用戶可以根據需要增加或減少服務，適應業務需求的變化。
5. 安全性：大多數SaaS提供商都具備強大的安全措施來保護用戶數據。
▍ SaaS的挑戰
1. 數據隱私和安全：雖然大多數SaaS提供商都具備強大的安全措施，但數據存儲在雲端，仍然可能面臨隱私和安全風險。
2. 網絡依賴性：SaaS應用程序依賴穩定的互聯網連接，網絡問題可能影響服務的可用性。
3. 定制化限制：某些SaaS應用程序的自定義能力有限，可能無法完全滿足特定業務需求。
▍ SaaS的應用領域
1. 企業管理：如ERP（企業資源計劃）、CRM（客戶關係管理）等。
2. 協作工具：如Google Workspace、Microsoft 365等。
3. 人力資源管理：如Workday、BambooHR等。
4. 銷售和營銷：如HubSpot、Salesforce等。
5. 開發和運維：如GitHub、Jenkins等。
▍ SaaS產品經理（SaaS PM）的工作內容
SaaS產品經理在SaaS公司中扮演著關鍵角色，負責管理軟體產品的生命周期，確保產品符合市場需求並帶來商業價值。其主要工作內容包括：
 通過市場調研與分析了解客戶需求，制定相應的銷售策略。
 定期跟進現有客戶，確保客戶對產品的滿意度和穩定的客戶關係。
 提供定期銷售報告與市場反饋給團隊，並根據市場動態調整銷售策略。
 參與產品演示與展示活動，有效傳達產品價值與特點。
 與跨部門團隊緊密合作，包括市場營銷、產品開發和客戶支持，以推動銷售增長。
 掌握最新的AI與AdTech/MarTech/SaaS行業動態，不斷提升專業知識與銷售技巧。
 具備AWS/GCP/Azure 等雲端服務經驗佳
 深入了解雲端服務, 分析市場與客戶需求,規劃SaaS軟體產品功能
▍SaaS產品經理的薪水
SaaS產品經理的薪水通常較高，這主要取決於其經驗、所在公司和地理位置等因素，通常還會獲得其他形式的福例如股票期權、獎金和其他福利，這些都可能顯著增加總薪酬。總之，SaaS產品經理的薪酬相對較高，反映了其在公司中的重要性和所需的專業技能。
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