Re: [新聞] 減少依賴輝達 傳微軟將推自研首款AI晶片
每次討論到Nvidia 就會引戰,
但是看到一堆不實的指控,
又會讓我忍不住想說明,
然後就引戰刪文,無限循環
先說結論:CUDA
就此打住,再多說就是引戰
這幾家大型軟體公司有自己的晶片與硬體研發團隊已經十幾年以上,
當然有自己的AI晶片一點都不會意外,
就以新聞說的微軟來討論,
微軟AI晶片主要有兩個項目: OpenAI, Cloud
OpenAI 用的晶片是微軟跟AMD合作,
由AMD主力開發賣給微軟
Cloud的部分才是新聞說的首款自製晶片,
這款自製晶片的研發團隊由兩個主力組成:
xbox硬體團隊 + 原snapdragon cpu core團隊,
原snapdragon cpu core團隊被高通整組裁員之後全部被微軟收下,
改作微軟Cloud 的晶片,
xbox硬體團隊除了xbox之外,
比較有名的是hololen project,
這個團隊實力很強,
做出來的AI晶片應該是不錯,
不過微軟很多時候做硬體只是為了殺價用,
讓人懷疑他們自己軟體部門是否會願意使用這款自製的晶片
同樣情況Amazon AWS有一堆自製的晶片與硬體,
最有名的是AWS ARM CPU 跟 lab126,
同樣的Google Cloud 也有一堆自制晶片與硬體,
甚至安卓/pixel/nest 也有一堆自製晶片,
所以不要以為市場只有Nvidia 能做AI晶片,
這些大型軟體公司都有能力做AI晶片,
效能都不輸Nvidia,
問題在CUDA (我不多做解釋了)
※ 引述《Lushen (pttlushen)》之銘言:
: 上次台裔Google科學家紀懷新Ed H. Chi (L9)來台灣接受訪問的時候就有談到這個:
: 今天記者會上,紀懷新也解密,其實 Google 在訓練 AI 時,100% 使用的都是自家的: TPU,「Google 很早就在 AI 領域投入了大量資源,包括硬體,包括裡頭的數學、算法等: ,這些都是我們的強項。」
並不是100% 使用的都是自家的TPU,
最多就只是他的部門的某一兩個project 用自家的TPU,
我沒有詳細數字,
但是我猜大概50%用自家的TPU
原因很簡單,
自家的TPU是對自家特殊的算法做加速,
每個TPU的設計都不同,不能共用,
比方說,
現在最熱門的LLM需要極大的記憶體空間,
對運算速度需求反而不是最大瓶頸,
所以會有一款特製TPU把記憶體拉到最大來符合LLM需要,
但是這款TPU拿去做search, youtube 圖像辨識等等卻又不適用了,
並不是每個算法與專案項目都有相對應的TPU,
可能難度過大或是需要的資源過多,
也有可能這個專案只需要一些機器就夠用,
也有可能這個專案只需要一次性短時間train data,
所以很多算法與專案項目是直接拿Nvidia or AMD GPU
: Google 2023 最新的論文
: TPU v4: An Optically Reconfigurable Supercomputer for Machine Learning with: Hardware Support for Embeddings
: Abstract
: 1.2x–1.7x faster and uses
: 1.3x–1.9x less power than the Nvidia A100
客製化的TPU or ASIC一定比GPU快,
某些TPU在某些特殊算法上面的應用甚至比H100 快很多,
但是這些TPU or ASIC並不是通用AI 晶片,
無法通用在各式各樣的算法與應用
: 大公司自己搞這些東西沒問題
: 沒資源搞這些有的沒的 還是只能跟Nvidia買沒衝突
: 至於什麼生態
: 大公司完全可以自己在公司搞一套自己專用的工具
: 進來的人自然會想辦法學會這套工具怎麼用
: https://www.inside.com.tw/article/32510-Google-Bard-Ed
: 微軟要搞鏟子好啊
: 還是只能找台積電代工
: 代工鏟子94舒服
: ※ 引述《jerrychuang ()》之銘言:
: : 原文標題:
: : 減少依賴輝達 傳微軟將推自研首款AI晶片
: : 原文連結:
: : https://ec.ltn.com.tw/article/breakingnews/4451397
: : 發布時間:
: : 2023/10/07 11:13
: : 記者署名:
: : 原文內容:
: : 〔財經頻道/綜合報導〕根據《The Information》報導,微軟(Microsoft)可能下個月
: : 在其年度開發者大會上,推出首款專為人工智慧 (AI)設計的晶片。
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CUDA只是一個語言.要取代很容易
蘋果只是一種手機 要取代很容易?
晶片只是一堆砂子 要取代很容易
長久下來還是會不斷有人試著用ASIC
那你慢慢取代 我都賺爛了10幾年後你再開始賺
CUDA是框架吧?Linux: fxxx you NV
怎沒人弄一個開源的?還是都寄望OpenCL?不可能吧
不過玩大顆GPU的其他大廠也只有AMD、牙膏,他們不合
作搞開源新框架,其他廠就是繼續自己開ic
可以參考George Hotz的想法
他講過AMD驅動就是爛到爆 軟體爛
一堆想搞ai晶片的思路是錯的 要從軟體先下手
1F嘴砲誰不會? 這麼多年有人取代了?
23/05/24/the-tiny-corp-raised-5M.html
一堆新創ai晶片多少死掉 根本騙投資人 重點是讓現
有的軟體無腦運作順暢在你的晶片
通常開源的缺點就是驅動力不足,優點也是沒驅動力的
情況下
像IOS的生態? NV也創建自己的生態
生態圈是幾萬幾十萬開發者的力量 你要一家公司對幹
你要嘛證明說你有成倍的提升 要嘛你更簡單好用上手
不然你就要降價夠便宜讓其他公司跟你租
1F嘴砲 csp用自己的晶片不可能完全取代gpu的
1F是我看過今天最好笑的話,完美的展現出對軟體業
的無知
黃董說過:NVDA是軟體公司。知道了吧?
C++也是一種語言 要取代很容易XD
我在等tinygrad超猛電腦只要15000鎂
可以先預購 超便宜的啦
台積電也只是一家公司,要取代很容易
1F是在反串嗎嚇死了
其實AMD也有在搞 但是沒有CUDA 加上一堆演算法專家
不去支援 所以CUDA就讀大了!
微軟今年初已經把整個cpu core團隊裁掉了…
能做事比不上政治正確, 這件事我十年前就看破了, 十年前明明做出64bit kryo, 卻因為政治問題被上層壓著不出反而去用ARM IP, 之後卻把過錯怪在這個組上面大裁員, 當時我就看破離開, IP 組沒掛revenue 的都是這樣任人宰割, 後來他們約我去微軟開發AI 晶片, 但是我進去之後還是覺得這條路不是辦法, 必須要自己掌握住revenue 跟 end product 才行, 所以我又離開了 現在他們加入ARM 應該會比較好一點, 在Jeff 下面有他保護著, 不會有這些政治問題, Jeff 是個好人, 也跟我一起流浪到這幾個組, 他算是自己人, 也很了解他們的政治問題
CUDA弄開源XDDD 我看你逆向工程要做到哪時
你忘了推TQQQ
那為啥tesla要搞dojo?這些在台面上的都富可敵國,
請foundry代工後自用,針對自己的應用優化設計,也
不對外銷售,nv想阻擋都無從下手。這幾家開始
tape out就是現在進行式
很多地方很精闢喔 他們的SoC團隊跟DDR團隊很有實力
CUDA 應該是類似編譯器
那還是皮衣刀客有遠見啊
看CUDA的歷史 十幾年前就開始推了 用習慣很難跳吧
除非有足夠誘因 更便宜 更好用之類的
只是一個語言(笑爛
把軟體做好對一群vendors 來說是很困難的.. 誰不想
往大型軟體公司跳..
不是政治問題吧 而是cp問題 用別人的ip划算就不用
自己養 ip廠當然就沒這個問題
tesla開dojo兩個原因
1.tesla focus 在自駕 應用相當狹隘 適合自己開ADIC
2.Musk本來就是很愛搞新項目的人 他想試試看
但tesla終究在遇到非自駕的部分 還是要回來買H100
問題在產量和整合問題,自製晶片整合要靠自己
只有大公司才玩得起,但AI是個百家爭鳴的時代
大家都在挖礦,賣鏟子的比起自製鏟子關起門來挖的
優勢還是大多了
並頒發這些大公司內部都有自己的開發框架,用不
用CUDA根本不是問題!
爆
Re: [新聞] 超微AI晶片將追趕輝達講這就表示尼不懂R TPU一部分的問題就在asic惹 估狗AI晶片最重要的應用是廣告推薦DLRM 不是現在流行的chatbot/LLM 尼asic做成那樣惹 就不用來跟gpu比惹 我說我現在的港覺喇23
Re: [新聞] 亞馬遜Alexa改採自家研發晶片 降低對輝想太多惹喇 這東西要看也可以講得有點複雜 AI運算型態現在就分兩種 學習跟推論 學習的運算精度要求高9
Re: [新聞] 超微AI晶片將追趕輝達好像大家都忘記 Google 也有 AI晶片 Google TPU 我看節目 很多分析師說到 AI 晶片都只提到 AMD,Nvidia 而且還大辣辣的說 AI 晶片只有這兩家 我真的笑死了2
Re: [新聞] 超微AI晶片將追趕輝達那些都不是重點吧 重點是 如果微軟做出晶片呢? 連外國人都知道 Will Microsoft's Athena be a Game Changer?
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