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討論串[討論] AI晶片

共 5 篇文章

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[討論] AI晶片

推噓11(16推 )留言35則，0人參與, 2年前最新作者QQmickey (廢文製造機)時間2年前發表 (2022/09/17 10:34), 2年前編輯資訊

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雖然從新聞上看到三星已經出了不知道是不是唬爛的. 自己也是理工背景但是想問科技版的大大們. 這是真的嗎?. 我所學的覺得不太可能. 雖然很多事很難講已知用火. 諾貝爾物理獎也一堆錯的. 難道是神學. --. ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 61.230.50.134

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Re: [討論] AI晶片

推噓19(27推 )留言105則，0人參與, 2年前最新作者sheepmanager (AI專家)時間2年前 (2022/09/17 16:55)資訊

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這我來回答吧. AI晶片一般是指用來加速深度學習模型推理的晶片. 如果是訓練通常還是利用Gpu 因為生態系比較成熟. 那麼深度學習推理時間會耗在哪裡呢. 通常就是convolution 或是Gemm. 當然convolution 可以透過線性代數幾次的轉換. 變成gemm 這也是一門學問. 所以矩陣

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Re: [討論] AI晶片已刪文

推噓-9(1推 )留言26則，0人參與, 2年前最新作者QQmickey (廢文製造機)時間2年前發表 (2022/09/17 21:29), 2年前編輯資訊

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AI 人工智慧 30年前就有了. 以前有部電影說的就是AI. 聰明的霍金也警惕人們. 因為AI有可能有仿生的狀況. 導致人類走向毀滅. 所以我想知道的是. AI晶片是否有自我發展的空間. --. ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 61.230.13.9 (臺灣). ※ 文章網址

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Re: [討論] AI晶片已刪文

推噓11(11推 )留言21則，0人參與, 2年前最新作者waitrop (嘴砲無雙)時間2年前發表 (2022/09/18 02:46), 2年前編輯資訊

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現在業界單純說AI晶片是太籠統的說法了，. 為了獲得最高效能與最高CP值，. 業界把AI晶片細分成以下幾類，. 1. Training 訓練:. 這是目前業界最難做的部分，. 目前只有Nvidia 跟 Google TPU 有量產並且是大規模用在資料中心，. 基本上Training 需要用到的算力是

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Re: [討論] AI晶片

推噓5(6推 )留言12則，0人參與, 2年前最新作者sxy67230 (charlesgg)時間2年前發表 (2022/09/18 05:50), 2年前編輯資訊

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※ 引述《waitrop (嘴砲無雙)》之銘言. 多嘴插句話，除了Training跟Infer差異外，其實真的要細分還有從硬體、軟體的優化，從最上層到底層跟硬體的結合才能夠把edge computing提升到產品落地階段。. 像是閣下說的自然語言這塊把Transformer從軟體層面做降維優化、新一

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