林育中
DIGITIMES顧問
現為DIGITIMES顧問，台灣量子電腦暨資訊科技協會常務監事。1988年獲物理學博士學位，任教於國立中央大學，後轉往科技產業發展。曾任茂德科技董事及副總、普天茂德科技總經理、康帝科技總經理等職位。曾於 Taiwan Semicon 任諮詢委員，主持黃光論壇。2001~2002年獲選為台灣半導體產業協會監事、監事長。
小晶片技術的實施與展望
小晶片(chiplet)是異構整合技術中的重要手段之一，透過封裝的手段，將可能來自於不同製程、不同材料的個別晶片設計置於中介層基板(interposer substrate)之上，希望在尺寸微縮的傳統路徑之外，能夠提出另類持續增加半導體晶片經濟價值的方法。
2020-05-07
記憶體內計算的初發：邊緣人工智慧
基於馮諾依曼架構的計算於半導體技術發展過程中早已屢屢撞牆(memory wall)，許多技術上的發展先後著手於此問題。從最早的高速介面、高頻寬記憶體(HBM；High Bandwidth Memory)、增加CPU的cache(譬如Zen 2)、到異構整合CPU與多個記憶體晶片(near-memory computing)、發展中的用光子互聯記憶體與CPU等，這是一個產業整體的總動員，從設計、CPU、記憶體、代工、封裝各環節無不戮力以赴。
2020-04-23
量子位元的選擇：半導體產業的觀點
目前量子計算技術利用2個量子狀態來疊加及糾纏，用以執行以量子點為基礎的運算，因此只要物質的物理性質具有二能階系統(2-level system)，都有可能成為量子位元的製作材料。
2020-04-16
2020：迎接矽光子元年
2016年Intel開始了矽光子的商品化，但2018年全球矽光子的市場也只不過4.5億美元，在半導體市場的版圖中幾乎看不見。但是2020年是異構整合路線圖整合進矽光子的第一個年度，這個時間自然已經考慮了5G開始部署時所需要的基礎設施擴充。
2020-04-09
量子計算機的產業化路程
Intel去年底發布了一款晶片Horse Ridge，並於今年ISSCC詳細討論晶片的規格。這是一款以Intel 22nm FFL (FinFET Low power) CMOS製程製作的晶片，用於量子位元的控制。這個晶片的特性充分展示了Intel在量子計算發展方向與實施策略。
2020-03-26
量子計算的應用領域
量子信息科學急速興起的速度恐怕是連許多在此領域工作的人也意想不到的。去年單只是startup公司全世界就有百來家，投入大量經費的國家除了原來的科技大國如美國、中國、歐盟外，在此領域的先驅國家澳洲、荷蘭、加拿大也加大步伐，另外還吸引了一批新興國家投入，做為切進科技產業的「量子躍昇」入口。會有這樣的熱鬧的光景，除了在量子信息科學硬體方面已初見曙光外，另外就是在量子計算找到主要的應用方向，分別是物質科學(physical science)金融和機器學習。
2020-03-19
極度仿生　神經形態晶片的大推進
過去一年的AI的進展看是稍緩了下來，彷彿印證了幾年前的讖言：靠計算力及能耗支撐的蠻力運算終究難以為繼。
2020-03-12
2020科技大趨勢：哪些攸關台灣？
《MIT Technology Review》每年初都發會發表有可能改變工作或生活方式的年度十大科技，今年選的依次是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。這些新科技有些在以前的文章介紹過。
2020-03-09
台灣發展量子計算產業的策略
從事量子計算研發的人大概都會謙遜的說真實的應用是decades away。對於通用容誤量子計算機(universal fault-tolerant quantum computer)，這也許是真實的陳述；但是許多量子啟發(quantum-inspired)的應用早已先後出爐，半導體產業的年度盛事2019 IEDM亦將量子計算首次納入獨立議程。如果說通用容誤量子計算機的商業化還早，量子計算產業化及應用的路途已悠然開展。
2020-02-27
關鍵材料研發的新典範
我剛入半導體業界時，施敏教授的教科書《VLSI Technology》自然是必讀的。元件物理我還學的來，但是對於半導體製程總是抱著那麼一丁點的不以為然。譬如說製程溫度為什麼是375°C而不是350°C、製程時間為什麼是35分鐘而不是40分鐘？這全叫「recipe」，精確的工程流程卻叫食譜哪！對我而言，recipe就是鹽少許、蔥一把的約略概念，全憑經驗，數據就是從穿插在量產批次中的工程批(engineering lots)中分批再分批、多次、多樣所採得的經驗值，但是無由預測，也很難理解。
2020-02-20
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