[討論] 黃仁勳為什麼要一開始開發cuda??????????
大家好,
小弟業餘hello world設計師,
黃仁勳為什麼要一開始開發cuda,
還是他預見cuda+深度神經網路有搞頭,
但不可能啊,
他一開始只是個賣顯卡的,
突然遇到gpu+深度神經網路,
是運氣好,
是不是????!?!?!?!?!?!?!?!
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這種事怎麼可能只是運氣好?
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阿北德跟他說的
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問就是地底蜥蜴人
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你看看過去輝達挖了多少論文作者?
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當年有個學生的論文就是cuda來辨識圖形,
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被老黃看中直升為員工
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因為他知道世界是虛擬計算出來的,所以
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他知道賣計算有搞頭
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什麼東西好用就發展什麼啊
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CUDA 2007 深度學習開始紅是2009
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我覺得他一開始搞CUDA是因為opencv 不是深
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度學習
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政黑點?
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來政黑想問到什麼答案,賴清德給他開智
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慧才想到的嗎?
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GPU只拿來做3D圖像運算太可惜 可以做一般CP
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U運算大大增加價值
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Re: [情報] 4090接招!AMD RDNA3大核心GPU玉照搶可是蘇媽的顯卡都有一個很大的問題,就是深度學習,尤其是tensorflow,A卡跑起來問題真 的很大,我覺得老黃現在賣顯卡除了一般玩家外,另一個客群就是深度學習的客群,很多企 業可能不想花更高的成本,跑神經網路 那4090,4080其實就是還不錯的選擇 現在要跑深度學習一定離不開N卡,希望A卡能加油,讓未來的深度學習也能有便宜的A卡用26
Re: [問卦] 有沒有中國這次第四次AI工業革命要GG了AI晶片很多家做,但輝達的CUDA和GPU軟硬 結合,可以用CUDA當C語言編譯器,把輝達 GPU當CPU用。現在中國的AI大用戶,,好像 不想用高閹割版的輝達H20,於是都各自要把 自家用CUDA編譯的整套程式,慢慢改寫轉移19
[閒聊]AMD顯卡可以跑CUDA程式,那就不必特地買N之前新聞 NVIDIA CUDA通過多年耕耘,鑄就了牢不可破的生態壁壘,外人各種嘗試都無法進入,包 括AMD ROCm開發平台,但其實也不是沒有辦法。 開發者Andrzej Janik就憑借一己之力,借助Intel oneAPI,開發了CUDA兼容方案“ZLUDA15
Re: [新聞] 中國AI晶片業陷困境 兩大關鍵廠商消沉AI GPU 這塊未來十年內肯定還是 Nvidia 獨大,就跟 台 gg 一樣,整個生態早就建立起來了,要幹翻他光有錢是不夠的 皮衣刀客在十幾年前就佈局 cuda,只要有用 Nvidia gpu 做加速的軟體通通都要綁 cuda,目前開源做深度學習跟推論的,也都是綁 cuda , 然後 cuda 並不是開源的,所以如果不是 Nvidia 的晶片,根本不能用 cuda 所以你看 meta 買 nv 的卡,openai 也買 nv 的卡,AMD 雖然也有自己的運算軟體,但生態系沒建立起來,在 AI 這塊終究看不到 nv 的車尾燈,你有看過有哪家大廠買 AMD 的卡做訓練嗎? 所以搞 gpu 晶片這塊就跟牙膏在 gg 面前說要做先進半導體製程一樣,只是純燒錢而已,什麼都不會有的 -----11
[問卦] 有Cuda加速,有GPU加速,那有NPU加速嗎?嘻嘻 最近發現Pytorch適配M1 GPU了,結果照樣被Nvidia吊打在地上 每次看到資工肥宅聊ML,都說要用系上工作站的Cuda加速跟GPU加速 那麼如果用專門為神經網路而生的NPU 有NPU加速嗎?5
[問卦] AMD在顯卡AI領域為何還是垃圾?NVIDIA的CUDA已經16年了欸 16年了 別人16年前就用CUDA解放GPU的運算能力 讓GPU 分散處理能力解放出來 這次徹底迎接來AI需求大爆發 16年了 AMD到底在幹什麼?6
[問卦] 2024年Intel ARC A770適合深度學習嗎爬了不少文章,好像有些說適合,有些說不適合 當然方便性沒有CUDA來得好用,只是深度學習其實不單只有吃Cuda 也會吃VRAM,像是4060ti雖然有16G版本的,而且深度學習至少要16G才比較充裕,但是要價至 少15000元左右 蠻多文章說intel 是支援Tensorflow的3
[問卦] 認真問 黃仁勳算有改變人類科技成就嗎?以前顯示卡各種百家爭鳴 老黃看中圖形應用處理 弄出CUDA 不只為了遊戲更是為了生產而生 結果真的被他賭對 搞到現在未來各種AI發展趨勢都要用到CUDA 快速馬上成為超有錢人 變成輝達顯示卡不只為遊戲而生 各種工作室都要當生產力 黃仁勳算是真的算是改變世界的人嗎? 有沒有八卦?1
Re: [新聞] 下半年將引爆「換機潮」? AI PC元廠 : 在AI PC生態系也有全方位布局,台北國際電腦展前的座談會上,各家大廠,包括和碩 、 : 華碩、廣達等科技大老齊聚一堂,分享產業觀點。但AI PC的市場需求,還不明朗,相 關- 前面都在講CUDA應用 CUDA可以加速運算 後面在講如何把多顆GPU用NVLINK連起來 如果NVLINK不夠用 要更多顆GPU串起來
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