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[ AfterPhD ]
討論串[情報] 阿同伯酸雲端：我們需要萊特希爾 …
共 13 篇文章
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個人覺得 李大師 這次對 雲端計算 很謹慎, 他希望有個評估.. 至少, 他也算表達了 雲端 比較起 AI 應該不會是萬能的. 但問. 題不在理論上的可行性, 問題是桌上電腦對多核心 cpu 使不出. 力, 但半導體的市場需求--摩爾定律 很快可能失效, 投入的利潤. 不再, 資訊產品的製造業將何去
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<deleted>. 我實在不懂為什麼那麼多人迷雲端。. 有點久以前，廠商們說要 on-demand computing。. 不太久以前，產學界都說要 grid computing。. 現在，大家都要 cloud computing。. 這些名詞背後各有一些技術脈絡。雖然不同，但從 HPC 的角度來
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上面談到了 on-demand 及 scalable , 這些如果用在組裝概念. 電力, 通訊,. 冷卻, 這三個必需的通道要在機架插槽上能方便的結合提供, 這些需要制定或. 參考軍規的連通與銜接標準.. 冷卻技術從浸泡對流, 液管供冷, 傳導片氣冷, 熱管(heat pipe)都需模擬設. 計,
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我大學時候就聽過李教授的類似 AI 無用論說法. 我印象中有次 Seminar, 李教授被問到他對 AI 的看法,. 他舉了一個簡單例子:. 我們握一個雞蛋, 很輕鬆就可以握在手上不會捏破. 但是要是這個事情由機器人來做呢?. 這已經是十幾年前的事情了, 大概是憑藉印象寫的. 我大學時期也一直覺得
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目前看起來雲就是要夠大朵才有意義。不然真的跟你架台server搞個主從式架構實在是. 沒什麼兩樣。. 所以我想難處是在怎麼建出一大朵雲吧。. 就像架web mail高中生就會了。但要搞到像Gmail這麼大，恐怕資工博士也不見得一次就搞得定。. 政府這次是有想得很遠啦。雲端目前看起來大部分的「雲」都會
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