→ samuelyen : GPGPU 05/27 19:01
推 pponywong : 沒想到以後數學運算會需要那麼多... 05/27 19:15
→ b122771 : 為什麼終端市場需求都沒有反應阿? 05/27 19:21
→ b122771 : 一堆系統廠都沒有訂單 05/27 19:21
推 bi821010 : 他這是當口號在喊,TPU或ASIC才是在AI浪潮上的寵兒 05/27 19:23
→ b122771 : 口號先喊一喊,股票先薛一波 05/27 19:33
→ mooto : 有阿 一些機殼廠漲翻了 05/27 19:35
→ peter98 : 其實intel在20年前就料想到GPU的市場了 無奈公司的 05/27 19:57
→ peter98 : 人才真的不行 做不出來 人都被FAANG或者百度搶走 05/27 19:58
→ peter98 : 從Facebook興起後帶動的大CS時代 撈走了不少IC仔 05/27 19:59
→ peter98 : 15年經驗的IC工程師薪水比entry-level SDE低 畢業 05/27 20:00
→ peter98 : 生閉眼睛都知道要選軟體 05/27 20:00
→ birdane32 : 重點是CUDA ,GPU I跟A一直有在做,更早還有voodo 05/27 20:00
→ birdane32 : o 這古董。 05/27 20:00
→ peter98 : 之前在Chase工作的時候面試過一位在Intel 9年的白人 05/27 20:02
→ peter98 : 好像是做verfication的樣子 來應徵Chase IT 如此 05/27 20:02
→ peter98 : 屈就就是為了轉職 然後兩三年後跳大廠 05/27 20:02
→ peter98 : nVidia > Intel的地方就是人才庫 nVidia還是留住了 05/27 20:04
→ peter98 : 不少人才 且軟工也養了一批 05/27 20:04
→ birdane32 : 然後老黃在2020左右吧財報上就有說獲利會轉型從ga 05/27 20:05
→ birdane32 : ming 移到data center的操作。 挖擴熱潮+疫情期間 05/27 20:05
→ birdane32 : 搭上QE和3c需求提升,股價也確實創新高還分割。 年 05/27 20:05
→ birdane32 : 初分析屍還在說庫存壓力堪慮,這次在噴上去真的是 05/27 20:05
→ birdane32 : 還給科技股族群有個公道。 05/27 20:05
→ WSY000000000: 這幾年還是需要GG的肝,不然散熱就很慘。 05/27 20:07
→ jobintan : 此一時也彼一時也,現在CS黃金時代已經結束,一大票 05/27 20:11
→ jobintan : 名校碩博士+五年以上的Sr SDE都找不到工作了,市場 05/27 20:12
→ jobintan : 已經不再是過去的榮景,供給過度飽和,需求反倒是大 05/27 20:12
→ jobintan : 幅萎縮,CS都快要成了畢業即失業的天坑專業了。 05/27 20:13
推 qk3380888 : 99AMD 05/27 20:18
推 pponywong : CUDA真的是NV做很久的東西 大學時代就有了 05/27 20:24
→ pponywong : 那時unified shader 已經是主流了 老實說AMD(ATI) 05/27 20:24
→ pponywong : 也可以推自己的GPGPU 但是這一路走來 真的只有NV做 05/27 20:25
→ pponywong : 變成現在AI/data center NV一家獨吃 05/27 20:26
推 flysonics : 真的重點是CUDA 類似東西其他家當初其實也能推 05/27 20:52
→ flysonics : 但只有老黃一直堅持下來 05/27 20:53
→ SkyShih : 老黃賣瓜 05/27 21:01
→ mooto : 打不過可以買阿 但intel當時又沒覺得自己會輸 05/27 21:03
→ mooto : NV跟AMD也是有股價很屎的時候 05/27 21:04
→ mooto : CS黃金時代真的過了嗎:( 我還想我小孩要不要往CS走 05/27 21:07
→ DrizztMon : 黃金時代會輪的啦 以前也不是沒有AI時代 05/27 21:13
→ DrizztMon : 鬼島當然還是以硬體為主 05/27 21:14
推 YJJ : 嗯 intel 還不分拆嗎? 05/27 23:29
推 jick156 : 乘風破浪的NV 05/27 23:47
推 totalbspark : 若急需H100,那台積電跟海力士應該先進製程滿載吧? 05/27 23:54
→ testPtt : 以intel財力當時買ati很容易吧 05/28 00:05
推 leon0890 : 我查到的消息,到四月,台積跟Hynix都說要削減支出 05/28 00:10
→ leon0890 : ,這下是不是不用了? 05/28 00:10
推 lovemost : Intel 包袱太重,過去的榮光割捨不掉 05/28 01:03
→ lovemost : 以前手機平板市場就想切入,放不下X86最後敗陣 05/28 01:03
推 e80276 : Intel說實在的 還是死守PC主業 05/28 01:32
→ acgotaku : 看intel能不能在fpga基礎上 搞出什麼新東西 05/28 01:43
→ acgotaku : 不然要等到中心算力飽和 才會開始壓榨SoC的算力 05/28 01:45
推 maypcc : cuda真的超久 至少15年了 05/28 05:52
推 Casper50 : 沒問題,空爆intel 05/28 08:26
→ lolicat : 時代變了大人(? 05/28 09:33
→ DrTech : 當初 Intel, AMD有推同樣的東西啊,OpenCL,更實用 05/28 09:54
→ DrTech : 內顯就能加速。沒堅持下去而已。 05/28 09:54
→ DrTech : 另外CPU不會用的越來越少。只會變多。不然誰把資料 05/28 09:56
→ DrTech : 搬到GPU? 05/28 09:56
→ TsmcEE : 數位接線仔有覺得危機,以後de dv dft 前後段都直接 05/28 10:23
→ TsmcEE : 被高級語言取代了 05/28 10:23
→ windlll : cpu不可能沒落啦,黃老本來就很會畫夢想 05/28 10:57
推 oneheat : 不懂就不要亂蓋了,OpenCL這種開放架構廠商沒有理 05/28 11:39
→ oneheat : 由一定要用你的晶片,CUDA綁硬體才是NV的優勢 05/28 11:39
→ dildoe : 然後大家硬體還不一樣XD 05/28 11:54
推 Litfal : AMD就想搭OpenCL的順風車,投入的也不夠。以使用者 05/28 12:13
→ Litfal : 的角度來看,能換硬體當然更好;但像這種高度依賴 05/28 12:13
→ Litfal : 硬體的API,私有的調用效率還是比較好,而且想改就 05/28 12:13
→ Litfal : 改不用看其他廠商眼色 05/28 12:13
推 oneheat : 就是需要長期投資和時間去等待發酵,商業模式才是這 05/28 12:15
→ oneheat : 行最重要的 05/28 12:15
推 jackey0117 : 自己在做影像辨識就很需要用gpu運算,cpu跑的龜一樣 05/28 12:56
→ jackey0117 : 慢 05/28 12:56
推 ncuEE : GPU本來就很重要了,問題是貴啊,價格才是重點 05/28 13:49
推 Brioni : DC算力未來就GPU吃AI、Smart nic 吃封包處理,其他 05/28 14:08
→ Brioni : 給CPU,三分天下 05/28 14:08
→ Brioni : CPU專長就多樣控制,未來還是會成長,但佔比會下降 05/28 14:09
推 pponywong : intel 有自己搞tbb (thread building block) 05/28 14:40
→ pponywong : 不過比較偏向軟體 跟GPU硬體拼運算還是有差 05/28 14:41
推 jayemshow : CELL 發展太早了, 不然還很難說 CPU 跟 GPU 誰用在 05/28 14:53
→ jayemshow : AI 好用. 05/28 14:53
推 ohmylove347 : 欸不是,NV自己不都開搞個Grace CPU惹ㄇ?? 05/28 14:56
→ a9564208 : 台積上次法說不是才說支出沒削減?有來源嗎 05/28 14:57
推 leon0890 : 法說是說維持不變 05/28 15:48
→ leon0890 : 但會適度緊縮,全年營收預估下滑 05/28 15:49
推 jonaswang01 : 供殺小? 05/28 17:10
→ mooto : 高雄都彈性了 支出怎麼可能沒變 05/28 18:29
→ mooto : 高級語言取代喔 不要想太多啦 能夠減少人力的 05/28 18:31
→ mooto : iteration對RD來說就謝天謝地了 05/28 18:31
→ su27 : 是CUDA才是重點,GPU AMD跟Intel,都有做,但是CUDA 05/29 08:46
→ su27 : 是讓使用者能透過這樣的程式編譯邏輯達到快速運算, 05/29 08:46
→ su27 : 之前機器視覺及深度學習早就一堆人在使用了 05/29 08:46
推 zaiter : 還有公司cuda的喔 這不是16年前就有的東西 05/30 07:22
→ su27 : 樓上的,很多做自動化設備做十幾年視覺都可能不會 05/30 22:32
→ su27 : ,會深度學習的很大機會是調參下,就被別說用CUDA 05/30 22:32
→ su27 : 自己用c擼了 05/30 22:32
→ su27 : CUDA要入門其實很容易,以前能用到的地方也真的不 05/31 00:16
→ su27 : 多,因為小量運算CPU都還比較快,我到目前也只有在 05/31 00:16
→ su27 : 機器視覺才有用到 05/31 00:16