作者查詢 / oopFoo
作者 oopFoo 在 PTT 全部看板的留言(推文), 共6470則
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8F推: Turbo Pascal用很久,在floppy時代編譯超快的。01/06 21:01
9F推: 在高中的時候,學校用的是Apple II的UCSD Pascal反應有點01/06 21:02
10F→: 慢,以為是Apple IIc的原因,後來才知道UCSD是p-system01/06 21:03
11F→: 很早期的VM,跟Java/C#意思差不多。也在Amiga上玩過01/06 21:05
12F→: Modula2。真的都是時代的眼淚。Dr. Wirth最有名的地方是01/06 21:06
13F→: Simplicity。"The School of Niklaus Wirth: The Art of01/06 21:09
14F→: Simplicity"這本書很推薦,天龍有賣。01/06 21:09
15F推: https://people.inf.ethz.ch/wirth/AD.pdf01/06 21:23
16F→: Oberon版的Algorithms and Data Structures。簡潔清楚。01/06 21:25
17F→: https://news.ycombinator.com/item?id=3886936601/06 21:26
18F→: Project Oberon。Dr. Wirth從cpu,os,compiler一手包辦01/06 21:28
21F推: https://reurl.cc/eL3Kzx01/06 21:35
22F→: 但我最愛也最有收穫的是Compiler Construction這本書01/06 21:36
23F→: 簡短易懂,Recursive Descent就好了。The Dragon Book就01/06 21:37
24F→: 像惡龍一樣,囉唆的不得了。再也不碰lexer,parser了。01/06 21:38
25F→: PEGS很有趣,但Recursive Descent還是最簡易最有彈性。01/06 21:39
27F推: 穩定更新少正常。C++一直變,我都不敢說我懂C++,像c++2301/07 09:32
28F→: 拿掉GC,我才知道C++有GC的spec。01/07 09:33
34F推: https://i.imgur.com/IMd4K7V.jpg01/09 11:41
35F→: 最近在整理舊書,Project Oberon,30年前買的,應該靜下01/09 11:42
36F→: 心來,好好看看。01/09 11:43
27F→: OpenMP是shared-memory所以只能一個節點。OpenMPI是Msg01/08 21:13
28F→: Passing。所以各種情況都可用,單節點多核心也適合。01/08 21:15
16F→: 現在都流行GC/Ref Count語言,管理記憶體很難。Lock一樣01/08 07:15
17F→: 很難做的對。先學會如何Partition Tasks才重要,然後JS的01/08 07:17
18F→: Atomics類的api設計,直接lock真的太低階也太容易出錯。01/08 07:19
19F→: Lock出錯,超難debug,超挫折的。需要很系統很有耐性處理01/08 07:23
20F→: Lock就交給專家吧。真喜歡Concurrency,先試試OpenMPI這種01/08 07:28
21F→: Message Passing的API也是很好的選擇01/08 07:30
52F推: 新firmware功耗進步很多啊。但筆電就很麻219.70.128.119 01/05 20:34
53F→: 煩,不同機種無法直接比較。不管如何,這219.70.128.119 01/05 20:34
54F→: 次tile結構有成功,現在成本高但會降很快219.70.128.119 01/05 20:35
56F推: https://i.imgur.com/8B8rUQq.png219.70.128.119 01/05 20:39
57F→: 這是限制在3Ghz的性能,單核不高但多核贊219.70.128.119 01/05 20:40
58F→: 這應該是限制低功耗的測試。蠻有趣的219.70.128.119 01/05 20:41
8F→: arc性能不錯,就看續航力,掌機續航力比較36.224.221.105 01/05 17:38
9F→: 重要。tile(chiplet)本來就功耗比單顆SOC36.224.221.105 01/05 17:38
10F→: 差。這次i皇forveros確實功耗調的不錯。36.224.221.105 01/05 17:40
59F→: dsp有一些基本的matrix功能,後來會越加越219.70.128.119 01/03 07:35
60F→: 多。Van Gogh這顆npu好像還分大小核概念的219.70.128.119 01/03 07:36
61F→: dsp cores,數字是cores的位置。最大核好219.70.128.119 01/03 07:38
62F→: 像是tensor cores。219.70.128.119 01/03 07:38
63F→: 這顆應該是微軟花錢下去的。這顆出現但沒219.70.128.119 01/03 07:40
64F→: 採用其實很明顯的表示微軟其實也只是灑錢219.70.128.119 01/03 07:41
65F→: 找機會,沒有真正一個戰略方向。AI是大家219.70.128.119 01/03 07:43
66F→: 都在喊的,但現在這幾家真在有策略有方法219.70.128.119 01/03 07:43
67F→: 其實很快就會展現出來。219.70.128.119 01/03 07:44
9F推: Arc a380也有xmx(tensor core)。219.70.128.119 01/02 06:55
10F推: intel/amd的igpu/dgpu跑LLM選擇MLC會快很219.70.128.119 01/02 06:57
11F→: 多。OpenCL基本上優化的不夠。MLC用vulkan219.70.128.119 01/02 07:00
12F→: 效果更好。vLLM看起來也蠻有潛力的。219.70.128.119 01/02 07:02
13F→: koboldcpp/llamacpp主要是普及,易入門,219.70.128.119 01/02 07:03
14F→: cpu/gpu自動幫你配好,N家優化極好。219.70.128.119 01/02 07:04
15F→: LLM現在的發展極快,變化也很快,希望明年219.70.128.119 01/02 07:05
16F→: 不對,今年上半年有比較明顯的結果出來,219.70.128.119 01/02 07:06
17F→: NPU目前支援都不好。AMD的NPU鎖在onnx後面219.70.128.119 01/02 07:07
18F→: 支援可能更難.219.70.128.119 01/02 07:08
13F推: CAMM2有雙通道,一張直接128bit就不用裝219.70.128.119 12/31 20:21
14F→: 2xsodimm才能雙通道。然後lpddr5/5x沒有so219.70.128.119 12/31 20:22
15F→: dimm的標準。現在手機量比pc還大的多,219.70.128.119 12/31 20:23
16F→: 能用lpddr5/5x反而降低成本。之後可能桌上219.70.128.119 12/31 20:23
17F推: 型主機板也會轉成CAMM2。219.70.128.119 12/31 20:31
18F→: https://i.imgur.com/nYYdyL1.jpg219.70.128.119 12/31 20:32
19F→: lpcamm比sodimm小60%219.70.128.119 12/31 20:33
30F→: 剛開始模擬類型比較適合,如大逆轉裁判,114.45.136.16 12/29 09:19
32F→: avg遊戲,美少女夢工廠這類的。114.45.136.16 12/29 09:21
41F→: 被話術催眠也是玩點啊XD114.45.136.16 12/29 09:55
42F→: 這個東東會越來越成熟越來越有趣114.45.136.16 12/29 09:55
71F→: 遊戲本身設計還是最重要的,AI真的只是輔114.45.136.16 12/29 11:48
72F→: 助。變成每日任務,乾脆讓ai來掛著玩114.45.136.16 12/29 11:49
73F→: AMD的問題是。npu有的有,有的沒有,也不114.45.136.16 12/29 11:54
74F→: 了解它在client端的策略。也不自己開放sdk114.45.136.16 12/29 11:54
75F→: 是掛在onnx下面。沒有很清楚的roadmap114.45.136.16 12/29 11:56
21F→: 大矩陣一定要算的,現在就是合併運算不要36.224.253.196 12/28 10:06
22F→: 來回重複讀取大矩陣。另一個方向就是改變36.224.253.196 12/28 10:07
23F→: 讀取的方式,更有效利用L2/L3快取。最後就36.224.253.196 12/28 10:09
26F→: 是看運算法有沒突破,但這比較難36.224.253.196 12/28 10:09
69F→: 頂點運算式vector x matrix,是1d。114.45.136.16 12/28 14:57
70F→: nn是matrix x matrix,2d。所以tensor 沒114.45.136.16 12/28 14:58
71F→: 有幫助在3d上。114.45.136.16 12/28 14:59
72F→: 你說的neural rendering是Nerfs吧。Image114.45.136.16 12/28 15:23
73F→: Based rendering有很久的歷史,但IBR有它114.45.136.16 12/28 15:24
74F→: 的問題,產生3d model還不錯,真要即時3d114.45.136.16 12/28 15:24
75F→: 就有很多問題要克服。我個人覺得NeRF,SDF114.45.136.16 12/28 15:25
76F→: 只適合生成式3d model,再轉meshes來使用114.45.136.16 12/28 15:27
35F推: 傳聞是老黃跟大M都下單18A。老黃還付幾B訂219.70.128.119 12/25 21:31
36F→: 金保證產能。intel 4筆電市場都買的到了,219.70.128.119 12/25 21:32
38F推: https://www.anandtech.com/show/18894/219.70.128.119 12/25 21:35
39F→: 18a主要優勢是backside power delivery,219.70.128.119 12/25 21:36
40F→: gg初版的2n沒有BPD,要2026還是27才會有219.70.128.119 12/25 21:37