[討論] LPU在deepseek上能否取代GPU？

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應該不用那麼久 重點是DS是開源的 現在應該有許多數據中心已經開始實驗DS的演算法 我們先假設DS的創新 是往AGI道路上的王道

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我剛好研究所讀資工領域的。 你應該知道在這次AI大模型震撼世人之前，電腦科學界在紅啥嗎?? 就是Big Data，大數據，資料探勘。 但是因為"算力"不足，所以在十年前，幾乎都是關注於儲存與基礎處理而已。 譬如NoSQL數據庫與一些簡單的資料探勘，那個時候SVM分析歸類資料可火的。

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用GPU硬體加速AI運算這件事 本來就不是無限制使用， 有些人講到AI就只想到暴力運算 找最大質數．．．要靠AI某某模型花○○年 要是大家指望那種爛模型，

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欸欸欸, 那個啊， 現在GPU算力這麼強， 屌打CPU幾百條街 連AI模型都用GPU 算了，

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我文組啦， 最近在研究FPGA。 更專門的領域， ASIC是無法撼動的存在。 一般使用，

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專用型跟泛用型不同 GpU 可執行繪圖 渲染 訓練 LLVM 什麼都可以 LPU 只能提供訓練後的LLVM 產生結果 而且 GROQ 展示的參數遠比 openAI 70B

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最近ChatGPT各種刷屏，幾乎每天都是科技媒體網站的頭條 有人早在擔心自己的工作被ChatGPT取代，更多的人及公司是想辦法蹭上ChatGPT熱度 然而說到真正的受益者，NVIDIA這一波可是實實在在吃到了紅利。 ChatGPT火爆出圈之後，不少公司及投資者都加大了對生成式AI的投入 然而ChatGPT的成本不菲，訓練一次的費用在幾百萬到上千萬不等

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groq的語言模型推理 從硬體架構上就針對語言模型最佳化 號稱比GPU快10倍 是否可能把GPU打趴 讓GPU回去做他該做的事（遊戲 生圖等等）？ --

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這是個假議題 好比CPU效能過剩一樣 為什麼Intel可以在那邊+、++、+++？ 因為應用不知道在哪裏 而今天剛好AI的應用出來了

我跟你說 未來的發展 還有APU BPU DPU