→ goodman5566 : 你可以買INTEL阿 07/17 10:00
→ jinhouse123 : 你先去研究下訂單的，拿這些NV產品做什麼應用吧。。 07/17 10:00
→ strlen : 看了這篇 才曉得無知的恐怖 07/17 10:00
→ goodman5566 : ALL IN買在起漲點 ，財富自由 07/17 10:00
推 zerro7 : 眾人皆醉我獨醒 你可以all in其他公司 沒人攔你 07/17 10:01
推 k543k5 : NV是因為設備吧 你有軟體沒有足夠的運算能力還是廢 07/17 10:01
→ k543k5 : 物啊 07/17 10:01
→ k543k5 : 你拿軟體跟硬體比 真的有問題欸 07/17 10:02
推 stocktonty : 原來就跟初音一樣 07/17 10:03
→ materu : 你可以選百度 07/17 10:04
推 deepelves : 那你買intel和AMD吧 07/17 10:05
→ zuvio : google搜尋龐大資料是靠硬體還是演算法 07/17 10:07
→ zuvio : 如果靠硬體取勝，yahoo最後怎麼輸google 07/17 10:08
推 iorittn : 現在算AI就是老黃的卡才夠力啊 07/17 10:08
→ iorittn : 你同演算法用ATI只有不到8成的算力 07/17 10:09
→ zuvio : 現在只有chatgpt算ai，google還寫不出來 07/17 10:09
→ mnxzq : openai創立初期 nv送了幾塊顯卡給他們== 07/17 10:09
推 deepelves : 就說了AI靠蒜粒取勝，硬體不夠力沒辦法 07/17 10:09
推 PTTpeter : AI晶片、AI晶片，沒有晶片，你有演算法有屌用? 07/17 10:09
→ mnxzq : 你是不是沒搞懂gpu和伺服器？ 07/17 10:09
噓 chresh : 對，你說的都對，你趕快買 07/17 10:09
噓 jayppt : 哇哇哇哇哇哇 都7月了還有這種文章 07/17 10:10
→ iorittn : Ati 8成還是高估的 07/17 10:10
→ zuvio : 是看最強的AI是誰，硬體是替代品誰都可以 07/17 10:10
→ deepelves : 不然美國政府何必限制NV出口中國 07/17 10:10
→ deepelves : 如果是靠軟體取勝 07/17 10:10
→ jayppt : 好啦 認真講2個事情 1.伺服器不是都一樣的 AI需要的 07/17 10:10
→ deepelves : 黃氏定律跟摩爾定律並列重要，不要不信邪 07/17 10:11
→ jayppt : 運算量 能最有效做運算的就是GPU 也就是NV AMD的卡 07/17 10:11
→ mnxzq : 硬體誰都可以代替 台積電也是誰都可以代替的啦 07/17 10:11
→ JuiFu617 : 因為要軟體cuda編譯啊 07/17 10:11
→ zuvio : 像區塊鏈跟google是一定要NV才能做嗎？ 07/17 10:11
→ zuvio : 當然不用，硬體這種東西誰做都可以 07/17 10:11
→ jayppt : 2. AMD vs Nvidia 目前軟體配套 開發原件大家都是 07/17 10:11
→ JuiFu617 : 賣鏟子還附贈全套使用說明 07/17 10:11
→ jayppt : 用Nvidia的 這和微軟OS開發軟體vs 買IBM OS差別一 07/17 10:12
→ JuiFu617 : 人家還教你如何發揮鏟子效益最大化 07/17 10:12
→ jayppt : 樣 你IBM可以喊破喉嚨我電腦也很好 整體大環境大家 07/17 10:12
→ jayppt : 不在你上頭開發 AMD現在在這裡 07/17 10:13
→ JuiFu617 : 你買了別家鏟子不會用，挖的到礦嗎？白做工又費時 07/17 10:13
→ mnxzq : 這文一出 緯創就V了 07/17 10:13
→ fatb : 不知道為什麼很多人 => 只有你 07/17 10:13
→ zuvio : 軟體演算法才是核心，硬體用什麼都可以 07/17 10:13
→ JuiFu617 : 等到別人都挖到礦，你只能在家拿著鏟子哭 07/17 10:13
→ jayppt : 硬體目前也就只有2家合格 其中只有1家軟體配套合格 07/17 10:14
→ jayppt : 但 事情其實可以變動的很快 AMD卡效能/價格比 便宜 07/17 10:14
→ jayppt : 太多了 而且AMD確實信誓蛋蛋說要做好軟體配套 07/17 10:15
推 saygogo : 卻的GPT不是用NVIDIA？你的資訊有沒有怪怪的 07/17 10:15
→ bearching : 照你的邏輯說，就是一個是「說不定」，一個是現在 07/17 10:16
→ bearching : 稱霸，這個不漲誰要漲？ 等新的強者出來當然就漲新 07/17 10:16
→ bearching : 的那個 07/17 10:16
噓 s942816 : 照你的邏輯買pc就好了 07/17 10:16
推 snoopy790428: 所以有買撼訊嗎 沒有嘛 07/17 10:17
→ bearching : 隨便一個伺服器都可以，這概念跟隨便一個電腦都可 07/17 10:18
→ bearching : 以跑大型程式一樣，當然可以，一個跑一個小時一個 07/17 10:18
→ bearching : 跑整天 07/17 10:18
噓 kirhan2002 : 去作功課再來談好嗎 nv並不是只有硬體 07/17 10:20
推 CrowChes : 這篇文章很好 謝謝 07/17 10:20
→ qss05 : 你還是先搞清楚為什麼要用NV吧…但你說的也沒錯， 07/17 10:20
→ qss05 : 只是不是現在，現成最讚的就是NV，聽說現在小規模 07/17 10:20
→ qss05 : 最划算的是MAC，你也可以考慮買瓶蓋股 07/17 10:20
推 laject : 樓上正確，最猛的是Mac的新晶片，內存當顯存 07/17 10:24
推 RainyCity : 你是電你是光你是唯一的神話 07/17 10:24
→ ptt948794520: 妳真的很棒 07/17 10:25
→ jayppt : mac 能直接拿來訓練ai模型嗎 好奇 這很有趣 07/17 10:25
→ zuvio : 是看最強的AI公司喜歡用誰的硬體 07/17 10:26
→ zuvio : 不是有最強的硬體，AI公司一定就想用 07/17 10:26
→ jayppt : m2晶片 我知道可以比擬4070 那用它做opencl訓練ai？ 07/17 10:27
→ zuvio : AI就是比google搜尋引擎更高階的演算法 07/17 10:27
推 saygogo : 我總覺得,蘋果正在謀劃什麼東西,他媽M2強成這樣,不 07/17 10:27
→ saygogo : 可能不搶AI這一大塊肉 07/17 10:27
→ jayppt : 第一次聽到這個想法 我要買aapl了嗎XD 07/17 10:27
→ zuvio : 可以看成會幫你彙整搜尋資料的搜尋引擎 07/17 10:28
→ jayppt : amd就是用opencl練ai 蘋果m2堪比輝達4070 那 直接 07/17 10:28
→ jayppt : 買mac練ai？！ omg 07/17 10:28
→ jayppt : 有種腦洞打開了的感覺 07/17 10:29
推 stlinman : 大家都會做輪子，為什麼有人造車就跑得特別快? 07/17 10:30
推 ckp4131025 : M2性能是真的很強，問題在生態系 07/17 10:30
推 AndyMAX : 身兼瓶蓋跟伺服器的公公吃得到肉嗎 不過前提蘋果想 07/17 10:30
→ AndyMAX : 搞伺服器 07/17 10:30
推 deepelves : 4070蒜粒很強嗎==?請去看A100和H100 07/17 10:31
→ zuvio : 所以微軟bing才可以融合chatgpt一起用 07/17 10:31
→ Enzofulgura : 聽君一席話 如聽一席話 07/17 10:31
→ stlinman : m2晶片 CP值高的AI晶片! 07/17 10:31
→ zuvio : 但微軟有一定買NV的硬體來做伺服器嗎 07/17 10:31
→ zuvio : 並沒有吧 07/17 10:31
→ ckp4131025 : A100一個不知道可以買幾顆M2, M2就消費級的 07/17 10:32
→ mnxzq : 你這樣跳針 緯創也不會跌啦 07/17 10:33
推 saygogo : 202X年蘋果發表會上,庫客：我在此宣布 AI已迎來的 07/17 10:34
→ saygogo : 真正的蘋果時刻 07/17 10:34
推 deepelves : 公公有動阿，怒漲0.5元，腳麻了 07/17 10:34
推 stlinman : 演算法的競爭力很大一部分來自算力或運算成本(低功 07/17 10:34
推 lu19900217 : 了解一下CUDA投入的時間點，你不用NV不然用誰的 07/17 10:34
→ stlinman : 耗)，目前就NV的競爭力最強。他耕耘AI這塊就久，馬 07/17 10:36
→ mnxzq : nvlink了解下好吧 這東西就是排擠其他廠用的 07/17 10:36
→ stlinman : 太效應下初期一定是贏者全拿。 07/17 10:36
推 AndyMAX : 蘋果重新定義Ai 瓶蓋噴 07/17 10:39
推 k798976869 : 谷歌有在台灣印度做TPU惹 07/17 10:40
推 leon1757tw : 你有錢有時間有電 AI要用什麼算都行 07/17 10:41
噓 assa9647 : 講的那麼多 單呢 07/17 10:41
→ zuvio : 怎麼沒有人覺得siri也算ai 07/17 10:41
→ samuelyen : 不靠CUDA的話，GPU加速也有openCL之類的方案，只是 07/17 10:42
→ samuelyen : 易用性跟支援度還是比不上CUDA 07/17 10:42
推 lu19900217 : NV是草創玩家軟硬體支援最全面，而且投入超過十年， 07/17 10:42
→ lu19900217 : 其他間你要投入多少資源才趕得上NV這十年的累積? 07/17 10:42
→ lu19900217 : 這個累積不只NV技術堆積，還有已經養起來的用戶喔 07/17 10:42
→ zuvio : siri帶入chatgpt的ai演算法就變超強AI 07/17 10:43
→ jayppt : 我算過了啊 一個A100大概等於不到10張普通顯卡效能 07/17 10:43
→ zuvio : AI重點是軟體演算法，不是硬體 07/17 10:44
推 vi000246 : 看來你不是內行的 不用出來抬槓了 07/17 10:44
→ jayppt : 但一個A100要台幣90萬耶 07/17 10:44
推 stlinman : 演算法不用靠硬體去算唷? 靠硬體不用計較運算成本跟 07/17 10:45
推 gn00670191 : 看這篇文章跟推文浪費了五分鐘 07/17 10:45
→ stlinman : 跟算力唷! 07/17 10:45
→ mnxzq : 真的一直跳針浪費別人時間 07/17 10:45
噓 nantai25 : 你說啥都是多餘的，股價會證明給你看 07/17 10:46
推 YJM1106 : 追求到極致的時候 成本差5%就能統一市場 07/17 10:46
噓 hn013579 : 拜託你空 07/17 10:46
→ jayppt : 我收回剛價格的推文 a100價格很亂 看不懂 07/17 10:48
推 thegame09305: 這波就是2000年前夕的翻版 07/17 10:50
推 benson01 : 建議你去看看AI訓練需要多少硬體資源，再來說硬體 07/17 10:52
→ benson01 : 不重要吧 07/17 10:52
→ ksmeng : 天啊 07/17 10:56
噓 hn85255413 : AZUR/AWS的GPU instance硬體都是NV好嗎？哪來的cha 07/17 10:59
→ hn85255413 : tgpt不用NV訓練 07/17 10:59
推 xczh : 推原po獨立思考，但需要補充點產業資訊 07/17 10:59
→ strlen : 你各位別再鞭了 股市就是需要這種燃料才會噴好唄 07/17 11:00
→ strlen : 就讓他一直跳針硬體不重要沒關係啦 你可以歐硬空NV 07/17 11:00
推 sunny401 : 軟體是要靠硬體加速的，多和做ic的朋友聊聊 07/17 11:00
→ zuvio : bing也加入chatgpt，有用到NV訓練？ 07/17 11:01
→ strlen : 沒有 沒人用 趕快空 空完記得PO單 我們支持你 07/17 11:01
→ jackwang01 : 認真的嗎== 07/17 11:01
→ strlen : NV下月財報肯定大爆死 顯卡庫存高 AI卡沒人用 快空 07/17 11:02
→ zuvio : 我不是說沒用到硬體，而是各種硬體都能 07/17 11:02
推 benson01 : 事實上ChatGPT用到超多GPU 07/17 11:03
推 zjnovember : 呃，好喔 07/17 11:04
→ jayppt : nvidia顯卡部分真的很爛 爛透 4開頭的還不如3080ti 07/17 11:04
→ zuvio : AI不是只有NV能做，有搞伺服器的都能 07/17 11:05
→ benson01 : 你看到的只有前端，在後端訓練就是只能用特定的硬 07/17 11:05
→ benson01 : 體，一般的CPU會跑到天荒地老 07/17 11:05
→ benson01 : 你需要多看資料 07/17 11:05
→ JuiFu617 : a100這些是特化顯卡，簡稱算卡，專門用來訓練ai的 07/17 11:05
→ zuvio : AI跟區塊鏈跟搜尋引擎都一樣是演算法 07/17 11:06
推 lu19900217 : NV的護城河有多寬，要了解AI的論文有多少是基於NV的 07/17 11:06
→ lu19900217 : 軟硬體去做的，這如同MS在學校就開始養用戶一樣 07/17 11:06
→ sonnyc : 用別的硬體訓練到天荒地老 生意還要不要做了 07/17 11:07
推 benson01 : 假設用一般CPU訓練要幾個禮拜，用GPU只要幾分鐘， 07/17 11:09
→ benson01 : 請問你要用哪一個？ 07/17 11:09
噓 WHD1445 : 可悲文組 07/17 11:09
→ jayppt : 特化卡沒到那麼猛的 最強的64浮點運算 特化卡也不到 07/17 11:11
→ jayppt : 10倍效能 真實訓練resnet machiine learning 特化 07/17 11:11
→ jayppt : a100大概就nvdia高端30開頭卡的2倍效能多一些 但耗 07/17 11:12
→ jayppt : 能減半就是 07/17 11:12
推 JuiFu617 : 特化卡專門為ai服務還可以用nvlink來實現更高效的 07/17 11:13
→ JuiFu617 : 併聯計算 07/17 11:13
→ sonnyc : 重點nvlink可以串一大串運算卡協同作戰 一般顯卡沒 07/17 11:13
→ sonnyc : 辦法 07/17 11:13
→ JuiFu617 : 現在就是用算卡來串連大力出奇蹟啊 07/17 11:14
推 uller : 你這樣很好啊 這樣我就可以安心繼續報著 07/17 11:14
→ k85564 : 重點是怎麼把數張gpu連接起來 07/17 11:15
推 BruceChen227: 誰市佔高誰就是老大 07/17 11:15
→ k85564 : 你說的那些晶片跟nv根本沒關系 07/17 11:15
→ k85564 : 德儀根本做不同東西 也扯在一起 07/17 11:17
推 JuiFu617 : 量變產生質變，人家都示範過的路了 07/17 11:17
→ k85564 : 先前收mellanox 07/17 11:17
推 Williamette : 求你別買NV 07/17 11:18
→ jayppt : 橫向串聯 其實挖礦時代市售卡就有了 不是特化卡專有 07/17 11:19
→ k85564 : 這篇連軟硬體都搞不懂吧.. 07/17 11:19
→ jayppt : 知道為何用gpu嗎 不用cpu？因為machine learning的 07/17 11:20
→ ji3g4tj06fu6: 笑死，你看Google這幾年釋出的平台只能用在哪家硬 07/17 11:20
→ ji3g4tj06fu6: 體上？ 07/17 11:20
→ jayppt : 運算 一開始就是橫向的運算啊 07/17 11:21
推 ronite : 沒關係你可以別買，或者去放空 07/17 11:23
推 rqm : 不懂的人還是很多 表示還有很大漲的空間 07/17 11:24
→ jayppt : 一張卡一秒例如讀1000張圖片 10張卡1秒1萬張這樣 07/17 11:25
→ jayppt : 反正 釐清一個事情就好 ai訓練 machine learning 07/17 11:25
→ jayppt : 橫向串聯 全部都不是什麼特化卡專有的東西 就醬bye 07/17 11:25
推 kamio : 做AI不買NV的卡一定是抖M 07/17 11:27
推 crowley : 你可以先去看一下機器學習的yt再來討論 07/17 11:28
→ a79111010 : 反正老黃都先賺 以後就是ASIC的事 07/17 11:31
噓 weiflower520: ….好可憐 所有AI絕對是建立在NV的硬體上 07/17 11:34
推 iammi21 : 空很多嗎？ 07/17 11:35
推 sonnyc : gpu串聯現在nvlink+nvswitch速度還是屌打其他人的 07/17 11:35
推 bala73 : 這波爆發式起漲點在哪 可以回去看一下 是不是某刀 07/17 11:43
→ bala73 : 客Q1財報開出來嚇死分析師 07/17 11:43
噓 ravager : 你說得都對，那你還不快去投資非NV陣營的硬體供應商 07/17 11:52
噓 just206 : 讚，見解獨道 07/17 11:54
噓 DrTech : 但實際上AI根本就是軟體… 。 請教一下Intel 的CPU 07/17 11:57
→ DrTech : 有哪個可以訓練，大型語言模型的？ 07/17 11:57
→ Brioni : 現在是開AI賭場，大家一起玩一把 07/17 11:58
噓 chenteddy : 你說的都對 CUDA就是個被吹噓的東西 07/17 11:59
→ chenteddy : 趕快去買 intel 07/17 11:59
推 rahit : 這篇看起來一堆連AI到底是什麼都不懂的在嘴人 07/17 12:06
→ rahit : 笑死 07/17 12:06
噓 Anutmiao : 只懂一點點就開始嘴的才是最無知 07/17 12:14
噓 Presentation: AI 相關的演算法20幾年前就有了，為什麼做不到？因 07/17 12:14
→ Presentation: 為硬體跟不上啊 07/17 12:14
噓 aa6300158 : AI根本就是硬體，硬體不夠強，要訓練個頭。 07/17 12:16
噓 Presentation: 現在AI最強的不是演算法，是大量資料的處理能力， 07/17 12:18
→ Presentation: 這個你靠演算法改來改去還不如硬體的一次升級 07/17 12:18
噓 shorty5566 : 這篇菜味超重 笑死 我看你連TI跟INTC在做啥都不知 07/17 12:21
推 ashrum : 我的簡單認知，CPU講人話，GPU講電腦話，AI要講電 07/17 12:29
→ ashrum : 腦話的運算中樞才省電省時 07/17 12:29
→ k85564 : 先搞清楚類比（TI)跟數位 可以看看最新的那部電影 07/17 12:29
→ k85564 : 有介紹 07/17 12:29
→ knetlalala : 你不知道，不代表其他人也不知道 07/17 12:31
→ k85564 : 樓上可以想像成cpu是教， gpu是小學生，ai其實就是 07/17 12:31
→ k85564 : 處理簡單的事情 ，只是要一次處理上兆個次，所以沒 07/17 12:31
→ k85564 : 有孰優孰劣，只是應用不同而已 07/17 12:31
→ shorty5566 : AI的本質是高速運算 不要出來給別人笑了 07/17 12:31
推 shikemurajy : 你去念個研究所，做AI相關題目 07/17 12:33
→ shikemurajy : 你就知道為什麼了 07/17 12:34
→ shikemurajy : 除非NV有很明顯缺點，不然近五年很難被超越 07/17 12:34
推 ashrum : 如果只是要高速運算，那量子電腦才是唯一解，問題 07/17 12:35
→ ashrum : 它就不是，AI軟體設計“在GPU”體系下有突破也是原 07/17 12:35
→ ashrum : 因 07/17 12:35
→ shorty5566 : 量子電腦在一般場景根本用不了 還要特定演算法 07/17 12:37
推 allen0080 : 如果大家的理解都像這樣就好了,我還有便宜NV可以買 07/17 12:37
噓 orz811017 : 類神經網路大概199x就有了，你有沒有想過為什麼要 07/17 12:37
→ orz811017 : 到201x年才開始大紅大紫 07/17 12:37
→ orz811017 : 為什麼連Google都要發展自己的TPU而不是用CPU 07/17 12:37
推 scott112 : 那你還不趕快下空單 07/17 12:37
→ shorty5566 : 簡單來說NV的模組就是最泛用性的也最好用的 07/17 12:38
推 wade00123 : CUDA架構下的效率就是比較好 07/17 12:38
→ wade00123 : 才會搞到蘇媽直到今天都還沒大單 07/17 12:38
→ shorty5566 : 拿蘋果來說就是軟硬整合技術力最強 這樣就很好懂 07/17 12:40
→ jayppt : 問題就在這 這裡不是台積電vs三星 硬體實力差太多 07/17 12:40
→ shorty5566 : 所以可以說nv目前是ai界的蘋果 07/17 12:40
→ jayppt : 如果 如果啦 護城河是軟體架構的話 那就會怕夠不夠 07/17 12:41
→ jayppt : 寬 07/17 12:41
噓 nimab : 這篇文一堆不懂AI只會炒股的人 好好笑 07/17 12:41
→ shorty5566 : 拿ti出來說嘴真的太搞笑了 完全搞不清楚狀況 07/17 12:42
→ nimab : 只會跟風買 技術卻一點了解都沒有 悲哀啊 07/17 12:42
推 dick0209 : 蘋果當初也用了三星跟台積電的晶片，誰說硬體沒差的 07/17 12:45
→ jayppt : 誰提啥泛用？真的很奇怪 奇怪 07/17 12:47
→ jayppt : cuda之所以強就是只做相關運算啊 07/17 12:47
噓 hungyichan : 你被割韭菜只是剛好而已 07/17 12:47
噓 puffycat : 什麼迷失！開源上都是CUDA的code！這事NV累積十幾 07/17 12:47
→ puffycat : 年的結果！另外兩家CPU大頭在當年才不管這市場！現 07/17 12:47
→ puffycat : 在搞得一家獨大！ 07/17 12:47
→ orz811017 : 現在就是沒錢的小廠乖乖買的NV買公版，大廠如Amazo 07/17 12:48
→ orz811017 : n Google燒錢做ASIC客製化，什麼硬體不重要，最後 07/17 12:48
→ orz811017 : 都是從上層軟體一路戰到底層硬體，不然為啥iPhone 07/17 12:48
→ orz811017 : 海放Android，不就apple軟硬整合好 07/17 12:48
噓 rewisyoung : 知道CUDA是什麼嗎？ 不知道難怪沒料 07/17 12:48
→ jayppt : amd用的opencl才是泛用 能用在AI訓練到FPGA都能用 07/17 12:49
→ rewisyoung : A100一個30萬 H100一個120啦 07/17 12:51
→ fan5566 : 笑死 演算法都多久了 07/17 12:52
噓 puffycat : 在ChatGPT之前要推他廠的AI方案，第一個被打槍的是 07/17 12:55
→ puffycat : 客戶的原有CUDA code怎麼辦？原廠說客戶可以自己轉 07/17 12:55
→ puffycat : ！客戶就謝謝再聯絡！繼續買NV的卡！ 07/17 12:55
噓 brad850402 : 無知不可怕 無知還大聲比較可怕 07/17 13:39
噓 ninggo : 你可以解釋一樣是沙子為什麼一定要台積電嗎 07/17 13:43
推 ray333 : 明明車子都可以開，為啥妹只上benz bmw? 07/17 13:51
→ john65240 : 文組發言總是讓人笑 07/17 14:51
推 ckp4131025 : Cuda vs Opencl就是iOS vs Android還有人不懂嗎 07/17 15:32
噓 ekgs : 標準外行 07/17 17:09
噓 energyy1104 : 你的AI是用冥想運算的嗎 07/17 19:20