※ 本文轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2023-07-17 21:38:47
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作者 標題 Re: [請益] 大家怎麼看這一波AI浪潮
時間 Mon Jul 17 09:58:27 2023
我發現很多人陷入一個迷思
能做電腦的公司這麼多家
為什麼AI一定要靠NV才能用
chatgpt就不是靠NV起家的啊
也是有其他公司會做伺服器晶片
說不定intel德儀之後有更好的工業伺服器晶片屌打NV
現在不知道為什麼很多人覺得AI是建構在NV的上頭
買一堆NV相關企業的產品
但實際上AI根本就是軟體
像google搜尋引擎一樣的軟體
根本不一定需要哪間公司的伺服器才能做
隨便一家有做伺服器的都能用好嗎
之前挖礦區塊鏈那些公司也能做AI好嗎
所以這波AI真的在亂漲，不知道誰說只有NV能搞AI
--
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※ 作者: zuvio 2023-07-17 09:58:27
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※ 同主題文章:
07-15 15:30 ■ [請益] 大家怎麼看這一波AI浪潮
07-15 17:25 ■ Re: [請益] 大家怎麼看這一波AI浪潮
07-15 23:03 ■ Re: [請益] 大家怎麼看這一波AI浪潮
● 07-17 09:58 ■ Re: [請益] 大家怎麼看這一波AI浪潮
07-17 16:26 ■ Re: [請益] 大家怎麼看這一波AI浪潮
→ : 你可以買INTEL阿1F 07/17 10:00
→ : 你先去研究下訂單的，拿這些NV產品做什麼應用吧。。2F 07/17 10:00
→ : 看了這篇 才曉得無知的恐怖3F 07/17 10:00
→ : ALL IN買在起漲點 ，財富自由4F 07/17 10:00
推 : 眾人皆醉我獨醒 你可以all in其他公司 沒人攔你5F 07/17 10:01
推 : NV是因為設備吧 你有軟體沒有足夠的運算能力還是廢6F 07/17 10:01
→ : 物啊
→ : 你拿軟體跟硬體比 真的有問題欸
→ : 物啊
→ : 你拿軟體跟硬體比 真的有問題欸
推 : 原來就跟初音一樣9F 07/17 10:03
→ : 你可以選百度10F 07/17 10:04
推 : 那你買intel和AMD吧11F 07/17 10:05
→ : google搜尋龐大資料是靠硬體還是演算法12F 07/17 10:07
→ : 如果靠硬體取勝，yahoo最後怎麼輸google
→ : 如果靠硬體取勝，yahoo最後怎麼輸google
推 : 現在算AI就是老黃的卡才夠力啊14F 07/17 10:08
→ : 你同演算法用ATI只有不到8成的算力
→ : 你同演算法用ATI只有不到8成的算力
→ : 現在只有chatgpt算ai，google還寫不出來16F 07/17 10:09
→ : openai創立初期 nv送了幾塊顯卡給他們==17F 07/17 10:09
推 : 就說了AI靠蒜粒取勝，硬體不夠力沒辦法18F 07/17 10:09
推 : AI晶片、AI晶片，沒有晶片，你有演算法有屌用?19F 07/17 10:09
→ : 你是不是沒搞懂gpu和伺服器？20F 07/17 10:09
噓 : 對，你說的都對，你趕快買21F 07/17 10:09
噓 : 哇哇哇哇哇哇 都7月了還有這種文章22F 07/17 10:10
→ : Ati 8成還是高估的23F 07/17 10:10
→ : 是看最強的AI是誰，硬體是替代品誰都可以24F 07/17 10:10
→ : 不然美國政府何必限制NV出口中國25F 07/17 10:10
→ : 如果是靠軟體取勝
→ : 如果是靠軟體取勝
→ : 好啦 認真講2個事情 1.伺服器不是都一樣的 AI需要的27F 07/17 10:10
→ : 黃氏定律跟摩爾定律並列重要，不要不信邪28F 07/17 10:11
→ : 運算量 能最有效做運算的就是GPU 也就是NV AMD的卡29F 07/17 10:11
→ : 硬體誰都可以代替 台積電也是誰都可以代替的啦30F 07/17 10:11
→ : 因為要軟體cuda編譯啊31F 07/17 10:11
→ : 像區塊鏈跟google是一定要NV才能做嗎？32F 07/17 10:11
→ : 當然不用，硬體這種東西誰做都可以
→ : 當然不用，硬體這種東西誰做都可以
→ : 2. AMD vs Nvidia 目前軟體配套 開發原件大家都是34F 07/17 10:11
→ : 賣鏟子還附贈全套使用說明35F 07/17 10:11
→ : 用Nvidia的 這和微軟OS開發軟體vs 買IBM OS差別一36F 07/17 10:12
→ : 人家還教你如何發揮鏟子效益最大化37F 07/17 10:12
→ : 樣 你IBM可以喊破喉嚨我電腦也很好 整體大環境大家38F 07/17 10:12
→ : 不在你上頭開發 AMD現在在這裡
→ : 不在你上頭開發 AMD現在在這裡
→ : 你買了別家鏟子不會用，挖的到礦嗎？白做工又費時40F 07/17 10:13
→ : 這文一出 緯創就V了41F 07/17 10:13
→ : 不知道為什麼很多人 => 只有你42F 07/17 10:13
→ : 軟體演算法才是核心，硬體用什麼都可以43F 07/17 10:13
→ : 等到別人都挖到礦，你只能在家拿著鏟子哭44F 07/17 10:13
→ : 硬體目前也就只有2家合格 其中只有1家軟體配套合格45F 07/17 10:14
→ : 但 事情其實可以變動的很快 AMD卡效能/價格比 便宜
→ : 太多了 而且AMD確實信誓蛋蛋說要做好軟體配套
→ : 但 事情其實可以變動的很快 AMD卡效能/價格比 便宜
→ : 太多了 而且AMD確實信誓蛋蛋說要做好軟體配套
推 : 卻的GPT不是用NVIDIA？你的資訊有沒有怪怪的48F 07/17 10:15
→ : 照你的邏輯說，就是一個是「說不定」，一個是現在49F 07/17 10:16
→ : 稱霸，這個不漲誰要漲？ 等新的強者出來當然就漲新
→ : 的那個
→ : 稱霸，這個不漲誰要漲？ 等新的強者出來當然就漲新
→ : 的那個
噓 : 照你的邏輯買pc就好了52F 07/17 10:16
推 : 所以有買撼訊嗎 沒有嘛53F 07/17 10:17
→ : 隨便一個伺服器都可以，這概念跟隨便一個電腦都可54F 07/17 10:18
→ : 以跑大型程式一樣，當然可以，一個跑一個小時一個
→ : 跑整天
→ : 以跑大型程式一樣，當然可以，一個跑一個小時一個
→ : 跑整天
噓 : 去作功課再來談好嗎 nv並不是只有硬體57F 07/17 10:20
推 : 這篇文章很好 謝謝58F 07/17 10:20
→ : 你還是先搞清楚為什麼要用NV吧…但你說的也沒錯，59F 07/17 10:20
→ : 只是不是現在，現成最讚的就是NV，聽說現在小規模
→ : 最划算的是MAC，你也可以考慮買瓶蓋股
→ : 只是不是現在，現成最讚的就是NV，聽說現在小規模
→ : 最划算的是MAC，你也可以考慮買瓶蓋股
推 : 樓上正確，最猛的是Mac的新晶片，內存當顯存62F 07/17 10:24
推 : 你是電你是光你是唯一的神話63F 07/17 10:24
→ : 妳真的很棒64F 07/17 10:25
→ : mac 能直接拿來訓練ai模型嗎 好奇 這很有趣65F 07/17 10:25
→ : 是看最強的AI公司喜歡用誰的硬體66F 07/17 10:26
→ : 不是有最強的硬體，AI公司一定就想用
→ : 不是有最強的硬體，AI公司一定就想用
→ : m2晶片 我知道可以比擬4070 那用它做opencl訓練ai？68F 07/17 10:27
→ : AI就是比google搜尋引擎更高階的演算法69F 07/17 10:27
推 : 我總覺得,蘋果正在謀劃什麼東西,他媽M2強成這樣,不70F 07/17 10:27
→ : 可能不搶AI這一大塊肉
→ : 可能不搶AI這一大塊肉
→ : 第一次聽到這個想法 我要買aapl了嗎XD72F 07/17 10:27
→ : 可以看成會幫你彙整搜尋資料的搜尋引擎73F 07/17 10:28
→ : amd就是用opencl練ai 蘋果m2堪比輝達4070 那 直接74F 07/17 10:28
→ : 買mac練ai？！ omg
→ : 有種腦洞打開了的感覺
→ : 買mac練ai？！ omg
→ : 有種腦洞打開了的感覺
推 : 大家都會做輪子，為什麼有人造車就跑得特別快?77F 07/17 10:30
推 : M2性能是真的很強，問題在生態系78F 07/17 10:30
推 : 身兼瓶蓋跟伺服器的公公吃得到肉嗎 不過前提蘋果想79F 07/17 10:30
→ : 搞伺服器
→ : 搞伺服器
推 : 4070蒜粒很強嗎==?請去看A100和H10081F 07/17 10:31
→ : 所以微軟bing才可以融合chatgpt一起用82F 07/17 10:31
→ : 聽君一席話 如聽一席話83F 07/17 10:31
→ : m2晶片 CP值高的AI晶片!84F 07/17 10:31
→ : 但微軟有一定買NV的硬體來做伺服器嗎85F 07/17 10:31
→ : 並沒有吧
→ : 並沒有吧
→ : A100一個不知道可以買幾顆M2, M2就消費級的87F 07/17 10:32
→ : 你這樣跳針 緯創也不會跌啦88F 07/17 10:33
推 : 202X年蘋果發表會上,庫客：我在此宣布 AI已迎來的89F 07/17 10:34
→ : 真正的蘋果時刻
→ : 真正的蘋果時刻
推 : 公公有動阿，怒漲0.5元，腳麻了91F 07/17 10:34
推 : 演算法的競爭力很大一部分來自算力或運算成本(低功92F 07/17 10:34
推 : 了解一下CUDA投入的時間點，你不用NV不然用誰的93F 07/17 10:34
→ : 耗)，目前就NV的競爭力最強。他耕耘AI這塊就久，馬94F 07/17 10:36
→ : nvlink了解下好吧 這東西就是排擠其他廠用的95F 07/17 10:36
→ : 太效應下初期一定是贏者全拿。96F 07/17 10:36
推 : 蘋果重新定義Ai 瓶蓋噴97F 07/17 10:39
推 : 谷歌有在台灣印度做TPU惹98F 07/17 10:40
推 : 你有錢有時間有電 AI要用什麼算都行99F 07/17 10:41
噓 : 講的那麼多 單呢100F 07/17 10:41
→ : 怎麼沒有人覺得siri也算ai101F 07/17 10:41
→ : 不靠CUDA的話，GPU加速也有openCL之類的方案，只是102F 07/17 10:42
→ : 易用性跟支援度還是比不上CUDA
→ : 易用性跟支援度還是比不上CUDA
推 : NV是草創玩家軟硬體支援最全面，而且投入超過十年，104F 07/17 10:42
→ : 其他間你要投入多少資源才趕得上NV這十年的累積?
→ : 這個累積不只NV技術堆積，還有已經養起來的用戶喔
→ : 其他間你要投入多少資源才趕得上NV這十年的累積?
→ : 這個累積不只NV技術堆積，還有已經養起來的用戶喔
→ : siri帶入chatgpt的ai演算法就變超強AI107F 07/17 10:43
→ : 我算過了啊 一個A100大概等於不到10張普通顯卡效能108F 07/17 10:43
→ : AI重點是軟體演算法，不是硬體109F 07/17 10:44
推 : 看來你不是內行的 不用出來抬槓了110F 07/17 10:44
→ : 但一個A100要台幣90萬耶111F 07/17 10:44
推 : 演算法不用靠硬體去算唷? 靠硬體不用計較運算成本跟112F 07/17 10:45
推 : 看這篇文章跟推文浪費了五分鐘113F 07/17 10:45
→ : 跟算力唷!114F 07/17 10:45
→ : 真的一直跳針浪費別人時間115F 07/17 10:45
噓 : 你說啥都是多餘的，股價會證明給你看116F 07/17 10:46
推 : 追求到極致的時候 成本差5%就能統一市場117F 07/17 10:46
噓 : 拜託你空118F 07/17 10:46
→ : 我收回剛價格的推文 a100價格很亂 看不懂119F 07/17 10:48
推 : 這波就是2000年前夕的翻版120F 07/17 10:50
推 : 建議你去看看AI訓練需要多少硬體資源，再來說硬體121F 07/17 10:52
→ : 不重要吧
→ : 不重要吧
→ : 天啊123F 07/17 10:56
噓 : AZUR/AWS的GPU instance硬體都是NV好嗎？哪來的cha124F 07/17 10:59
→ : tgpt不用NV訓練
→ : tgpt不用NV訓練
推 : 推原po獨立思考，但需要補充點產業資訊126F 07/17 10:59
→ : 你各位別再鞭了 股市就是需要這種燃料才會噴好唄127F 07/17 11:00
→ : 就讓他一直跳針硬體不重要沒關係啦 你可以歐硬空NV
→ : 就讓他一直跳針硬體不重要沒關係啦 你可以歐硬空NV
推 : 軟體是要靠硬體加速的，多和做ic的朋友聊聊129F 07/17 11:00
→ : bing也加入chatgpt，有用到NV訓練？130F 07/17 11:01
→ : 沒有 沒人用 趕快空 空完記得PO單 我們支持你131F 07/17 11:01
→ : 認真的嗎==132F 07/17 11:01
→ : NV下月財報肯定大爆死 顯卡庫存高 AI卡沒人用 快空133F 07/17 11:02
→ : 我不是說沒用到硬體，而是各種硬體都能134F 07/17 11:02
推 : 事實上ChatGPT用到超多GPU135F 07/17 11:03
推 : 呃，好喔136F 07/17 11:04
→ : nvidia顯卡部分真的很爛 爛透 4開頭的還不如3080ti137F 07/17 11:04
→ : AI不是只有NV能做，有搞伺服器的都能138F 07/17 11:05
→ : 你看到的只有前端，在後端訓練就是只能用特定的硬139F 07/17 11:05
→ : 體，一般的CPU會跑到天荒地老
→ : 你需要多看資料
→ : 體，一般的CPU會跑到天荒地老
→ : 你需要多看資料
→ : a100這些是特化顯卡，簡稱算卡，專門用來訓練ai的142F 07/17 11:05
→ : AI跟區塊鏈跟搜尋引擎都一樣是演算法143F 07/17 11:06
推 : NV的護城河有多寬，要了解AI的論文有多少是基於NV的144F 07/17 11:06
→ : 軟硬體去做的，這如同MS在學校就開始養用戶一樣
→ : 軟硬體去做的，這如同MS在學校就開始養用戶一樣
→ : 用別的硬體訓練到天荒地老 生意還要不要做了146F 07/17 11:07
推 : 假設用一般CPU訓練要幾個禮拜，用GPU只要幾分鐘，147F 07/17 11:09
→ : 請問你要用哪一個？
→ : 請問你要用哪一個？
噓 : 可悲文組149F 07/17 11:09
→ : 特化卡沒到那麼猛的 最強的64浮點運算 特化卡也不到150F 07/17 11:11
→ : 10倍效能 真實訓練resnet machiine learning 特化
→ : a100大概就nvdia高端30開頭卡的2倍效能多一些 但耗
→ : 能減半就是
→ : 10倍效能 真實訓練resnet machiine learning 特化
→ : a100大概就nvdia高端30開頭卡的2倍效能多一些 但耗
→ : 能減半就是
推 : 特化卡專門為ai服務還可以用nvlink來實現更高效的154F 07/17 11:13
→ : 併聯計算
→ : 併聯計算
→ : 重點nvlink可以串一大串運算卡協同作戰 一般顯卡沒156F 07/17 11:13
→ : 辦法
→ : 辦法
→ : 現在就是用算卡來串連大力出奇蹟啊158F 07/17 11:14
推 : 你這樣很好啊 這樣我就可以安心繼續報著159F 07/17 11:14
→ : 重點是怎麼把數張gpu連接起來160F 07/17 11:15
推 : 誰市佔高誰就是老大161F 07/17 11:15
→ : 你說的那些晶片跟nv根本沒關系162F 07/17 11:15
→ : 德儀根本做不同東西 也扯在一起
→ : 德儀根本做不同東西 也扯在一起
推 : 量變產生質變，人家都示範過的路了164F 07/17 11:17
→ : 先前收mellanox165F 07/17 11:17
推 : 求你別買NV166F 07/17 11:18
→ : 橫向串聯 其實挖礦時代市售卡就有了 不是特化卡專有167F 07/17 11:19
→ : 這篇連軟硬體都搞不懂吧..168F 07/17 11:19
→ : 知道為何用gpu嗎 不用cpu？因為machine learning的169F 07/17 11:20
→ : 笑死，你看Google這幾年釋出的平台只能用在哪家硬170F 07/17 11:20
→ : 體上？
→ : 體上？
→ : 運算 一開始就是橫向的運算啊172F 07/17 11:21
推 : 沒關係你可以別買，或者去放空173F 07/17 11:23
推 : 不懂的人還是很多 表示還有很大漲的空間174F 07/17 11:24
→ : 一張卡一秒例如讀1000張圖片 10張卡1秒1萬張這樣175F 07/17 11:25
→ : 反正 釐清一個事情就好 ai訓練 machine learning
→ : 橫向串聯 全部都不是什麼特化卡專有的東西 就醬bye
→ : 反正 釐清一個事情就好 ai訓練 machine learning
→ : 橫向串聯 全部都不是什麼特化卡專有的東西 就醬bye
推 : 做AI不買NV的卡一定是抖M178F 07/17 11:27
推 : 你可以先去看一下機器學習的yt再來討論179F 07/17 11:28
→ : 反正老黃都先賺 以後就是ASIC的事180F 07/17 11:31
噓 : ….好可憐 所有AI絕對是建立在NV的硬體上181F 07/17 11:34
推 : 空很多嗎？182F 07/17 11:35
推 : gpu串聯現在nvlink+nvswitch速度還是屌打其他人的183F 07/17 11:35
推 : 這波爆發式起漲點在哪 可以回去看一下 是不是某刀184F 07/17 11:43
→ : 客Q1財報開出來嚇死分析師
→ : 客Q1財報開出來嚇死分析師
噓 : 你說得都對，那你還不快去投資非NV陣營的硬體供應商186F 07/17 11:52
噓 : 讚，見解獨道187F 07/17 11:54
噓 : 但實際上AI根本就是軟體… 。 請教一下Intel 的CPU188F 07/17 11:57
→ : 有哪個可以訓練，大型語言模型的？
→ : 有哪個可以訓練，大型語言模型的？
→ : 現在是開AI賭場，大家一起玩一把190F 07/17 11:58
噓 : 你說的都對 CUDA就是個被吹噓的東西191F 07/17 11:59
→ : 趕快去買 intel
→ : 趕快去買 intel
推 : 這篇看起來一堆連AI到底是什麼都不懂的在嘴人193F 07/17 12:06
→ : 笑死
→ : 笑死
噓 : 只懂一點點就開始嘴的才是最無知195F 07/17 12:14
噓 : AI 相關的演算法20幾年前就有了，為什麼做不到？因196F 07/17 12:14
→ : 為硬體跟不上啊
→ : 為硬體跟不上啊
噓 : AI根本就是硬體，硬體不夠強，要訓練個頭。199F 07/17 12:16
噓 : 現在AI最強的不是演算法，是大量資料的處理能力，200F 07/17 12:18
→ : 這個你靠演算法改來改去還不如硬體的一次升級
→ : 這個你靠演算法改來改去還不如硬體的一次升級
噓 : 這篇菜味超重 笑死 我看你連TI跟INTC在做啥都不知202F 07/17 12:21
推 : 我的簡單認知，CPU講人話，GPU講電腦話，AI要講電203F 07/17 12:29
→ : 腦話的運算中樞才省電省時
→ : 腦話的運算中樞才省電省時
→ : 先搞清楚類比（TI)跟數位 可以看看最新的那部電影205F 07/17 12:29
→ : 有介紹
→ : 有介紹
![[圖]](https://i4.disp.cc/imgur/4dUE2Lq.png)
→ : 你不知道，不代表其他人也不知道208F 07/17 12:31
→ : 樓上可以想像成cpu是教， gpu是小學生，ai其實就是209F 07/17 12:31
→ : 處理簡單的事情 ，只是要一次處理上兆個次，所以沒
→ : 有孰優孰劣，只是應用不同而已
→ : 處理簡單的事情 ，只是要一次處理上兆個次，所以沒
→ : 有孰優孰劣，只是應用不同而已
→ : AI的本質是高速運算 不要出來給別人笑了212F 07/17 12:31
推 : 你去念個研究所，做AI相關題目213F 07/17 12:33
→ : 你就知道為什麼了
→ : 除非NV有很明顯缺點，不然近五年很難被超越
→ : 你就知道為什麼了
→ : 除非NV有很明顯缺點，不然近五年很難被超越
推 : 如果只是要高速運算，那量子電腦才是唯一解，問題216F 07/17 12:35
→ : 它就不是，AI軟體設計“在GPU”體系下有突破也是原
→ : 因
→ : 它就不是，AI軟體設計“在GPU”體系下有突破也是原
→ : 因
→ : 量子電腦在一般場景根本用不了 還要特定演算法219F 07/17 12:37
推 : 如果大家的理解都像這樣就好了,我還有便宜NV可以買220F 07/17 12:37
噓 : 類神經網路大概199x就有了，你有沒有想過為什麼要221F 07/17 12:37
→ : 到201x年才開始大紅大紫
→ : 為什麼連Google都要發展自己的TPU而不是用CPU
→ : 到201x年才開始大紅大紫
→ : 為什麼連Google都要發展自己的TPU而不是用CPU
推 : 那你還不趕快下空單224F 07/17 12:37
→ : 簡單來說NV的模組就是最泛用性的也最好用的225F 07/17 12:38
推 : CUDA架構下的效率就是比較好226F 07/17 12:38
→ : 才會搞到蘇媽直到今天都還沒大單
→ : 才會搞到蘇媽直到今天都還沒大單
→ : 拿蘋果來說就是軟硬整合技術力最強 這樣就很好懂228F 07/17 12:40
→ : 問題就在這 這裡不是台積電vs三星 硬體實力差太多229F 07/17 12:40
→ : 所以可以說nv目前是ai界的蘋果230F 07/17 12:40
→ : 如果 如果啦 護城河是軟體架構的話 那就會怕夠不夠231F 07/17 12:41
→ : 寬
→ : 寬
噓 : 這篇文一堆不懂AI只會炒股的人 好好笑233F 07/17 12:41
→ : 拿ti出來說嘴真的太搞笑了 完全搞不清楚狀況234F 07/17 12:42
→ : 只會跟風買 技術卻一點了解都沒有 悲哀啊235F 07/17 12:42
推 : 蘋果當初也用了三星跟台積電的晶片，誰說硬體沒差的236F 07/17 12:45
→ : 誰提啥泛用？真的很奇怪 奇怪237F 07/17 12:47
→ : cuda之所以強就是只做相關運算啊
→ : cuda之所以強就是只做相關運算啊
噓 : 你被割韭菜只是剛好而已239F 07/17 12:47
噓 : 什麼迷失！開源上都是CUDA的code！這事NV累積十幾240F 07/17 12:47
→ : 年的結果！另外兩家CPU大頭在當年才不管這市場！現
→ : 在搞得一家獨大！
→ : 年的結果！另外兩家CPU大頭在當年才不管這市場！現
→ : 在搞得一家獨大！
→ : 現在就是沒錢的小廠乖乖買的NV買公版，大廠如Amazo243F 07/17 12:48
→ : n Google燒錢做ASIC客製化，什麼硬體不重要，最後
→ : 都是從上層軟體一路戰到底層硬體，不然為啥iPhone
→ : 海放Android，不就apple軟硬整合好
→ : n Google燒錢做ASIC客製化，什麼硬體不重要，最後
→ : 都是從上層軟體一路戰到底層硬體，不然為啥iPhone
→ : 海放Android，不就apple軟硬整合好
噓 : 知道CUDA是什麼嗎？ 不知道難怪沒料247F 07/17 12:48
→ : amd用的opencl才是泛用 能用在AI訓練到FPGA都能用248F 07/17 12:49
→ : A100一個30萬 H100一個120啦249F 07/17 12:51
→ : 笑死 演算法都多久了250F 07/17 12:52
噓 : 在ChatGPT之前要推他廠的AI方案，第一個被打槍的是251F 07/17 12:55
→ : 客戶的原有CUDA code怎麼辦？原廠說客戶可以自己轉
→ : ！客戶就謝謝再聯絡！繼續買NV的卡！
→ : 客戶的原有CUDA code怎麼辦？原廠說客戶可以自己轉
→ : ！客戶就謝謝再聯絡！繼續買NV的卡！
![[圖]](https://i4.disp.cc/imgur/VVy1XfY.jpg)
噓 : 無知不可怕 無知還大聲比較可怕255F 07/17 13:39
噓 : 你可以解釋一樣是沙子為什麼一定要台積電嗎256F 07/17 13:43
推 : 明明車子都可以開，為啥妹只上benz bmw?257F 07/17 13:51
→ : 文組發言總是讓人笑258F 07/17 14:51
推 : Cuda vs Opencl就是iOS vs Android還有人不懂嗎259F 07/17 15:32
噓 : 標準外行260F 07/17 17:09
噓 : 你的AI是用冥想運算的嗎261F 07/17 19:20
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