ChatGPT爆火，为什么英伟达又赢麻了？
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Published 2023-04-10
今天的视频，一起聊聊为什么英伟达总能踩中所有的风口？
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All Comments (21)
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TSMC 只管生產鏲子，NVIDIA 賣鏲子、還讓你依賴他的鏲法、更過分的是還回去教TSMC怎麼快速的把鏲子的設計圖轉化成工程圖，最近還成立了鏟工大隊，有需要的直接叫工算租金。
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博主讲的真好❤
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有深度專業的頻道 有料
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INTEL 的80860 裡面不是也有GPU嗎？ 只是沒有辦法大範圍的販賣而已
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能讲一件Grace hopper 吗？ 推荐真的需要很大算力
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CUDA 的設計都已經很多年，賣鏟都把鏟進化到很好的工具
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英伟达是我为数不多佩服的科技大公司！
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生態系統，芯片設計及製造，两个內循環玩得真溜，習包要好好學習
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终终终终终终终终终于，更新了
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请问博主苹果的M芯片在人工智能算力方面有什么优势吗？
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小伙子 老熟人啊 讲得不错
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的確！一個月後，輝達市值爆量登峰！ 有眼光！
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哇噻 今天有開美顏嗎？ 哈哈哈 皮膚看起來特別好 sorry 跑題了
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下期介紹intel oneAPI吧 nvidia在ai方面唯一的對手，就是對centos跟cuda library欠支援 優點是跟x86共用api，tensorflow跟pytorch等軟件跟cpu版本在軟件層面共用，基本裝好driver就可以無痛使用，問題在於市場能見度有限
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9:38 左腳踩右腳螺旋升天
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產子很簡單，但是生產產子的廠商很少密切跟用產子的人溝通理解需求，也沒有很好的說明書，設計通用處理器CPU的難度是設計GPU的十倍以上，因為要顧慮的事情太多，而x86系列的包袱更多，設計GPU跟設計記憶芯片難度難一倍，但是跟十倍二十倍的通用處理器來說相對簡單許多，但是英偉達為何一支獨秀？因為英偉達從遊戲市場開始就緊密跟遊戲開發商合作，提供任何需要的服務協助開發套件，同時也注意遊戲玩家的體驗積極改進驅動跟應用，這個好習慣延伸到挖礦到AI計算的市場，所以他家的產子真的沒比其他家的產子材料設計更好多少，而且代工廠商也是一樣的，但是他家鏟子的手感最好用起來省力，同時有完整詳細明書讓使用者輕鬆上手
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老石可以去研究OpenXLA，未來AI趨勢應該是會走向NVIDIA以外的運算單元，畢竟你推理與即時訓練不可能都只靠電腦GPU，還得靠其他裝置，要不然AI發展不起來
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Transformer计算量太大，目前的AI瓶颈就在算力上了，亟需新的硬件架构，如果大模型可以本地训练本地部署，AGI就真的来了。
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能说一下下一个会腰斩的股票吗？
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石老师这个视频里的自己是AI生成的吗？感觉很像。要么就是打光跟美颜开太高😂
