孔祥重院士為臺灣人工智慧領域的代表人物。 圖｜研之有物

脈動陣列的簡單示意圖（一維架構）。上圖為傳統架構，處理單元（PE）每次操作後，都要回到主記憶體更新資料，存取一次記憶體就各需要花 100 奈秒，於是每秒最多只能執行五百萬次的操作。下圖為脈動陣列，有多個處理單元並行工作，最後再送回主記憶體，在當時可提升至每秒三千萬次的操作。這種架構有效地增加了計算密度和資料處理速度，對於高效能運算和 AI 晶片設計相當重要。 圖｜研之有物（資料來源｜孔祥重）

TPU 裡面的矩陣乘法單元示意圖（脈動陣列），2017 年 Google 設計 256*256 的矩陣（圖中藍色大方塊），裡面有 65,536 個處理單元。紅色的控制單元負責協調資料流向，資料輸入後依序通過內部處理單元，計算結果會累加變成部分和（Partial Sums），最後再由底部的處理單元輸出結果。 圖｜研之有物（資料來源｜Google）

工具機刀具切削加工物的示意圖。要確認機械加工的刀具損耗程度，通常需要停機使用人工確認。如果可以透過 AI 來偵測刀具的磨損，有助於工廠自動化，減少耗材和提昇產品良率。 圖｜研之有物

孔祥重認為生成式 AI 可以大幅改善學生的學習效率和品質。 圖｜研之有物

孔祥重認為培養新一代 AI 專業人才至關重要。 圖｜研之有物