[新聞]時代變了NVIDIA黃仁勳：CPU用的越來越少 GPU才是關鍵

看板Tech_Job作者 (dcss)時間2年前 (2023/05/27 19:00), 編輯推噓25(25推 0噓 75→)
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時代變了 NVIDIA黃仁勳：CPU用的越來越少 GPU才是關鍵 https://news.xfastest.com/nvidia/128227/nvidia-ceo-ai-gpu/ 昨日，NVIDIA公佈最新財報之後，不僅業績超過預期，這一季指引更是翻倍成長。AI帶動 了NVIDIA業績起飛，亦直接令NVIDIA股價狂飆，一天漲了2000億美元市值。 這個增幅超過了AMD的市值，接近兩個Intel的市值，甚至是3個美光的市值了，今年以來 股價已經漲了超過一倍，市值即將突破1兆美元，有望成為美股第7個破兆俱樂部成員。 推動此一切的不是高價買RTX 40系列顯示卡打遊戲的那一群人，而是一群買顯示卡搞AI的 人。財報中主要成長即來自資料中心GPU的爆發，各大科技公司皆在爭相部署AI，A100、 H100等高階AI加速卡即便是加價亦有人在搶。 這樣的情形令NVIDIA執行長黃仁勳更顯自信，日前於受訪中表示，計算機時代已經變了， 資料中心需要用的CPU越來越少，不再是傳統上購買數百萬顆CPU，而是轉而購買數百萬顆 GPU。 黃仁勳預測，資料中心GPU的需求可能會是一個破兆美元的超級市場，而NVIDIA有機會乘 風而上，迎接更大的成長。 至於NVIDIA說的對不對？資本市場已經反應了，昨晚的美股市場上，不僅NVIDIA飆漲，同 樣帶動了有GPU業務的AMD股價大漲10%。至於主業還是CPU的Intel，於此波大浪中一度暴 跌7%，股價創兩個月來的新低。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.137.112.178 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1685185205.A.895.html
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GPGPU
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推
05/27 19:15, 2年前 , 2F
沒想到以後數學運算會需要那麼多...
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05/27 19:21, 2年前 , 3F
為什麼終端市場需求都沒有反應阿？
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05/27 19:21, 2年前 , 4F
一堆系統廠都沒有訂單
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推
05/27 19:23, 2年前 , 5F
他這是當口號在喊，TPU或ASIC才是在AI浪潮上的寵兒
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05/27 19:33, 2年前 , 6F
口號先喊一喊，股票先薛一波
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05/27 19:35, 2年前 , 7F
有阿 一些機殼廠漲翻了
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05/27 19:57, 2年前 , 8F
其實intel在20年前就料想到GPU的市場了 無奈公司的
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05/27 19:58, 2年前 , 9F
人才真的不行 做不出來 人都被FAANG或者百度搶走
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05/27 19:59, 2年前 , 10F
從Facebook興起後帶動的大CS時代 撈走了不少IC仔
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05/27 20:00, 2年前 , 11F
15年經驗的IC工程師薪水比entry-level SDE低 畢業
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生閉眼睛都知道要選軟體
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重點是CUDA ，GPU I跟A一直有在做，更早還有voodo
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05/27 20:00, 2年前 , 14F
o 這古董。
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05/27 20:02, 2年前 , 15F
之前在Chase工作的時候面試過一位在Intel 9年的白人
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05/27 20:02, 2年前 , 16F
好像是做verfication的樣子 來應徵Chase IT 如此
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屈就就是為了轉職 然後兩三年後跳大廠
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nVidia > Intel的地方就是人才庫 nVidia還是留住了
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不少人才 且軟工也養了一批
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05/27 20:05, 2年前 , 20F
然後老黃在2020左右吧財報上就有說獲利會轉型從ga
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05/27 20:05, 2年前 , 21F
ming 移到data center的操作。 挖擴熱潮+疫情期間
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05/27 20:05, 2年前 , 22F
搭上QE和3c需求提升，股價也確實創新高還分割。 年
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05/27 20:05, 2年前 , 23F
初分析屍還在說庫存壓力堪慮，這次在噴上去真的是
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05/27 20:05, 2年前 , 24F
還給科技股族群有個公道。
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05/27 20:07, 2年前 , 25F
這幾年還是需要GG的肝，不然散熱就很慘。
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05/27 20:11, 2年前 , 26F
此一時也彼一時也，現在CS黃金時代已經結束，一大票
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05/27 20:12, 2年前 , 27F
名校碩博士+五年以上的Sr SDE都找不到工作了，市場
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05/27 20:12, 2年前 , 28F
已經不再是過去的榮景，供給過度飽和，需求反倒是大
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05/27 20:13, 2年前 , 29F
幅萎縮，CS都快要成了畢業即失業的天坑專業了。
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推
05/27 20:18, 2年前 , 30F
99AMD
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推
05/27 20:24, 2年前 , 31F
CUDA真的是NV做很久的東西 大學時代就有了
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那時unified shader 已經是主流了 老實說AMD(ATI)
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05/27 20:25, 2年前 , 33F
也可以推自己的GPGPU 但是這一路走來 真的只有NV做
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05/27 20:26, 2年前 , 34F
變成現在AI/data center NV一家獨吃
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推
05/27 20:52, 2年前 , 35F
真的重點是CUDA 類似東西其他家當初其實也能推
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05/27 20:53, 2年前 , 36F
但只有老黃一直堅持下來
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老黃賣瓜
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05/27 21:03, 2年前 , 38F
打不過可以買阿 但intel當時又沒覺得自己會輸
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05/27 21:04, 2年前 , 39F
NV跟AMD也是有股價很屎的時候
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還有 21 則推文
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05/28 10:23, 2年前 , 61F
數位接線仔有覺得危機，以後de dv dft 前後段都直接
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05/28 10:23, 2年前 , 62F
被高級語言取代了
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05/28 10:57, 2年前 , 63F
cpu不可能沒落啦，黃老本來就很會畫夢想
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推
05/28 11:39, 2年前 , 64F
不懂就不要亂蓋了，OpenCL這種開放架構廠商沒有理
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由一定要用你的晶片，CUDA綁硬體才是NV的優勢
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05/28 11:54, 2年前 , 66F
然後大家硬體還不一樣XD
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推
05/28 12:13, 2年前 , 67F
AMD就想搭OpenCL的順風車，投入的也不夠。以使用者
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的角度來看，能換硬體當然更好；但像這種高度依賴
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硬體的API，私有的調用效率還是比較好，而且想改就
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05/28 12:13, 2年前 , 70F
改不用看其他廠商眼色
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推
05/28 12:15, 2年前 , 71F
就是需要長期投資和時間去等待發酵，商業模式才是這
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行最重要的
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推
05/28 12:56, 2年前 , 73F
自己在做影像辨識就很需要用gpu運算，cpu跑的龜一樣
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慢
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推
05/28 13:49, 2年前 , 75F
GPU本來就很重要了，問題是貴啊，價格才是重點
05/28 13:49, 75F
推
05/28 14:08, 2年前 , 76F
DC算力未來就GPU吃AI、Smart nic 吃封包處理，其他
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給CPU，三分天下
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05/28 14:09, 2年前 , 78F
CPU專長就多樣控制，未來還是會成長，但佔比會下降
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推
05/28 14:40, 2年前 , 79F
intel 有自己搞tbb (thread building block)
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05/28 14:41, 2年前 , 80F
不過比較偏向軟體 跟GPU硬體拼運算還是有差
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推
05/28 14:53, 2年前 , 81F
CELL 發展太早了, 不然還很難說 CPU 跟 GPU 誰用在
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05/28 14:53, 2年前 , 82F
AI 好用.
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推
05/28 14:56, 2年前 , 83F
欸不是，NV自己不都開搞個Grace CPU惹ㄇ？？
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05/28 14:57, 2年前 , 84F
台積上次法說不是才說支出沒削減?有來源嗎
05/28 14:57, 84F
推
05/28 15:48, 2年前 , 85F
法說是說維持不變
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05/28 15:49, 2年前 , 86F
但會適度緊縮，全年營收預估下滑
05/28 15:49, 86F
推
05/28 17:10, 2年前 , 87F
供殺小？
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05/28 18:29, 2年前 , 88F
高雄都彈性了 支出怎麼可能沒變
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05/28 18:31, 2年前 , 89F
高級語言取代喔 不要想太多啦 能夠減少人力的
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05/28 18:31, 2年前 , 90F
iteration對RD來說就謝天謝地了
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05/29 08:46, 2年前 , 91F
是CUDA才是重點，GPU AMD跟Intel,都有做，但是CUDA
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05/29 08:46, 2年前 , 92F
是讓使用者能透過這樣的程式編譯邏輯達到快速運算,
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之前機器視覺及深度學習早就一堆人在使用了
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推
05/30 07:22, 2年前 , 94F
還有公司cuda的喔 這不是16年前就有的東西
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05/30 22:32, 2年前 , 95F
樓上的，很多做自動化設備做十幾年視覺都可能不會
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05/30 22:32, 2年前 , 96F
，會深度學習的很大機會是調參下，就被別說用CUDA
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05/30 22:32, 2年前 , 97F
自己用c擼了
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05/31 00:16, 2年前 , 98F
CUDA要入門其實很容易，以前能用到的地方也真的不
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05/31 00:16, 2年前 , 99F
多，因為小量運算CPU都還比較快，我到目前也只有在
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05/31 00:16, 2年前 , 100F
機器視覺才有用到
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