推 Sixigma : opencl效能慘不忍睹，又難寫，要拚過CUDA很難 01/29 08:41
→ Armag : 不用擔心，這種艱困的工作老美不想做可以找東亞各 01/29 08:45
→ Armag : 國的碼農做，這些都是便宜好用肯吃苦的 01/29 08:45
→ Sixigma : 我這樣講好像也不對，opencl在只有CPU好的選項 01/29 08:51
→ Sixigma : 但幾個OS商的支援都很雞肋，變成還是要回歸各自框架 01/29 08:52
推 Arim : opencl 在開源上慘不忍睹 01/29 09:05
推 jamesho8743 : 投入軟件工程師 你知道要什麼等級的嗎? nvidia這幾 01/29 09:35
→ jamesho8743 : 年投入多少工程師? 01/29 09:35
噓 gayx2 : 講得好像NV的CUDA都廢物，隨便找人做就可以趕上 01/29 09:46
噓 abccbaandy : 最後一段就是台灣那些老版的觀念阿，大家拚一下 01/29 09:48
→ abccbaandy : 把大廠都當白痴 01/29 09:49
→ Shakwl : 願意投入就能打贏ww，要不要想想"投入"要不要花錢阿 01/29 09:59
噓 chresh : cuda 社區就免費了，你怎麼打性價比？ 01/29 10:05
推 rebel : 你太樂觀了 用個東西好好的 你以為工程師會有多勤 01/29 10:15
→ rebel : 勞想換？問問你自己願不願意去學一個新語言就知道 01/29 10:15
→ zxcchiou : 回樓上 工程師需要不斷學新東西的不學會被淘汰 01/29 10:17
推 jknm0510a : 現在主流DL用的都是cuda，先機已經被全佔走了 01/29 10:23
推 rebel : 沒錯 但你已經有個用的好好的 整天加班被死線追著 01/29 10:24
→ rebel : 跑 你有多少精力學一個用途重覆且成效不一定比較好 01/29 10:24
→ rebel : 的工具 01/29 10:24
推 pponywong : 底層運算語言根本沒差opencl跟cuda 87%像 01/29 10:33
→ stkoso : 講的好簡單 這麼好做你來做啊 01/29 10:37
→ gomi : 我也不想只買NV的顯卡 但我等好久 你們都不投入 01/29 10:46
噓 SHIMANO : 通篇支語看得好累 01/29 10:47
噓 BryceJames : AMD/INTEL真的該找你當CEO才對 01/29 10:54
→ jiansu : 如果沒記錯 a i兩家都有cuda轉換工具 然後很多時候 01/29 11:03
→ jiansu : 應該pytorch哪層就搞定了 不需要到cuda 不過真的用 01/29 11:03
→ jiansu : 要先測過 調過 新的問題要解 這是時間和人力的額 01/29 11:03
→ jiansu : 外成本 花錢買n省事省心 用a/i有時候不一定划算 01/29 11:03
噓 coolscott : 有這麼容易就好了，那華為應該已經AI霸主 01/29 11:03
推 wade2432 : 笑死 只要願意投入然後性價比高就會贏了，講廢話， 01/29 11:32
→ wade2432 : 你也只要願意投資然後報酬率高就會變有錢人了 01/29 11:32
推 jamesho8743 : cuda優勢一方面是學習面 另一方面是底層優化和各種 01/29 12:18
→ jamesho8743 : 訓練模型的綁定 這方面amd差很遠 n家投入很多很久了 01/29 12:18
→ jamesho8743 : amd的framework一直換來換去 01/29 12:18