林育中
DIGITIMES顾问
现为DIGITIMES顾问，臺湾量子电脑暨信息科技协会常务监事。1988年获物理学博士学位，任教于国立中央大学，后转往科技产业发展。曾任茂德科技董事及副总、普天茂德科技总经理、康帝科技总经理等职位。曾于 Taiwan Semicon 任咨询委员，主持黄光论坛。2001~2002年获选为臺湾半导体产业协会监事、监事长。
小芯片技术的实施与展望
小芯片(chiplet)是异构整合技术中的重要手段之一，透过封装的手段，将可能来自于不同制程、不同材料的个别芯片设计置于中介层基板(interposer substrate)之上，希望在尺吋微缩的传统路径之外，能够提出另类持续增加半导体芯片经济价值的方法。
2020-05-07
存儲器内计算的初发：边缘人工智能
基于冯诺依曼架构的计算于半导体技术发展过程中早已屡屡撞墙(memory wall)，许多技术上的发展先后著手于此问题。从最早的高速界面、高帶寬存儲器(HBM；High Bandwidth Memory)、增加CPU的cache(譬如Zen 2)、到异构整合CPU与多个存儲器芯片(near-memory computing)、发展中的用光子互联存儲器与CPU等，这是一个产业整体的总动员，从设计、CPU、存儲器、代工、封装各环节无不戮力以赴。
2020-04-23
量子位元的选择：半导体产业的观点
目前量子计算技术利用2个量子状态来叠加及纠缠，用以执行以量子点为基础的运算，因此只要物质的物理性质具有二能阶系统(2-level system)，都有可能成为量子位元的制作材料。
2020-04-16
2020：迎接矽光子元年
2016年Intel开始了矽光子的商品化，但2018年全球矽光子的市场也只不过4.5亿美元，在半导体市场的版图中几乎看不见。但是2020年是异构整合路线图整合进矽光子的第一个年度，这个时间自然已经考虑了5G开始部署时所需要的基础设施扩充。
2020-04-09
量子计算机的产业化路程
Intel去年底发布了一款芯片Horse Ridge，并于今年ISSCC详细讨论芯片的规格。这是一款以Intel 22nm FFL (FinFET Low power) CMOS制程制作的芯片，用于量子位元的控制。这个芯片的特性充分展示了Intel在量子计算发展方向与实施策略。
2020-03-26
量子计算的应用领域
量子信息科学急速兴起的速度恐怕是连许多在此领域工作的人也意想不到的。去年单只是startup公司全世界就有百来家，投入大量经费的国家除了原来的科技大国如美国、中国、欧盟外，在此领域的先驱国家澳大利亞、荷兰、加拿大也加大步伐，另外还吸引了一批新兴国家投入，做为切进科技产业的「量子跃升」入口。会有这样的热闹的光景，除了在量子信息科学硬件方面已初见曙光外，另外就是在量子计算找到主要的应用方向，分别是物质科学(physical science)金融和机器学习。
2020-03-19
极度仿生　神经形态芯片的大推进
过去一年的AI的进展看是稍缓了下来，仿佛印证了几年前的谶言：靠计算力及能耗支撑的蛮力运算终究难以为继。
2020-03-12
2020科技大趋势：哪些攸关臺湾？
《MIT Technology Review》每年初都发会发表有可能改变工作或生活方式的年度十大科技，今年选的依次是unhackable internet、hyper-personalized medicine、digital money、anti-aging drugs、AI-discovered molecules、Satellite mega-constellations、quantum supremacy、tiny AI、differential privacy、climate change attribution。这些新科技有些在以前的文章介绍过。
2020-03-09
臺湾发展量子计算产业的策略
从事量子计算研发的人大概都会谦逊的说真实的应用是decades away。对于通用容误量子计算机(universal fault-tolerant quantum computer)，这也许是真实的陈述；但是许多量子启发(quantum-inspired)的应用早已先后出炉，半导体产业的年度盛事2019 IEDM亦将量子计算首次纳入独立议程。如果说通用容误量子计算机的商业化还早，量子计算产业化及应用的路途已悠然开展。
2020-02-27
关键材料研发的新典范
我刚入半导体业界时，施敏教授的教科书《VLSI Technology》自然是必读的。元件物理我还学的来，但是对于半导体制程总是抱著那么一丁点的不以为然。譬如说制程温度为什么是375°C而不是350°C、制程时间为什么是35分钟而不是40分钟？这全叫「recipe」，精确的工程流程却叫食谱哪！对我而言，recipe就是盐少许、葱一把的约略概念，全凭经验，数据就是从穿插在量产批次中的工程批(engineering lots)中分批再分批、多次、多样所采得的经验值，但是无由预测，也很难理解。
2020-02-20
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