[請益] ai加速器是gpu還是risc-v終會得勝
之前看到新聞
Jim Keller去了一個設計以risc-v為基礎的
ai加速器設計公司
那大家覺得在ai加速器
gpu這種不是通用的硬體最終會在性能勝出
還是以risc-v為基礎的通用處理器的
ai加速器硬體會在市場上勝出
我的意思是
隨著製程的進步
通用處理器比起gpu所多耗的晶片面積
會變得不重要嗎?
--
唯一相信Jim Keller
risc-v我記得是開源的架構,現實面開源的東西都很
少變主流
時間夠長的話開源是會贏 前提是這個技術能活得夠久
不同功用有些東西還是要運算的就是在CPU核心數算
要能證明可以複製出跟NV卡訓練一模一樣的結果
還要能更快更節能 這樣才有用
先搞出來再說
有cuda嗎
你應該是是問gpu 跟asic 吧
我實在看不懂你的問題 gpu 就是通用的圖型處理器阿
RISCV通常談的是CPU,跟GPU是兩個概念
我覺得你沒搞清楚這幾個名詞 cpu gpu asic riscv
你看一下世芯跟晶心科 一年前跟現在的股價對比
而且RISCV的優勢之一是低功耗,那就跟HPC背道而馳
除非在攜帶式裝備上討論,但要談取代還太太太早
很多間已經在做riscv 的hpc應用 會不會成功就不知
道
看看極客灣96核心cpu 拿來玩遊戲屌輸10年前的gpu
不過TT已經搞很久了 好像還是沒有太多成果
一個是cpu 一個是gpu
連google tpu 都沒有屌打Nvidia了 別想riscv 了
gpu一定贏
會去做低功耗 或是邊緣運算 就是代表 高性能跑不贏
只好去旁邊喝湯
管他的 隨便買 反正沒過多久就噴出了
比較有趣的是nanoPu 網卡封包直接傳入暫存器
Tenstorrent做推理ok, 訓練感覺還是不大行。況且a
i asic的發展架構有向gpu接近的趨勢…
總有投片試產並驗證的時候
軟體還是要配合 輝達不是只靠硬體稱霸的
Risc-5主場在邊緣運算 GPU強項在N卡有CUDA 手機晶片
NPU則優化張量運算
Cuda :不就我贏而已
Risc-V是要靠中國需求,不過…早晚還是要被掐掉
quantum computer won!
......
Risc v是指令架構 跟gpu不同東西 看不懂你想說啥
GPU是通用處理器啊,你到底在說什麼你知道嗎?
sisd 跟 simd 比?
告訴我哪隻會噴就好了
當然是gpu
我不想知道 給我代碼抄底就好。
不知道你在講什麼
工三小
這三小問題
GPU www....
慘
這篇的GPU是指20年前管線化的GPU嗎
問題定義蠻不明的?
開源也要有強者研究 個人靠做興趣跟愛然後又要高度
專業知識 很難敵過領錢做研究的團隊
不同的東西,risc-v也是能搭GPU 又不衝突
要也是跟Arm比吧
一堆推文不會看,連RISC-V可以自己制定指令做加速
也不知
自訂指令集頂多就弄到 vector 差不多了
Inference 端大家都有機會贏 GPU,畢竟看的面向不
同,training 要贏不光是硬體能力的問題,軟體生態
系也很重要
用了通用型,應該只是方便能改而已,不會是取勝的關
鍵
這篇太厲害了,直接重新定義通用
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