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半導體股價波動:AI后续如何发展?
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與 nvda 相比,amd 沒什麼

AMD 甚至沒告訴我,我在工作中使用了他們的 GPU 我是一名 AI 工程師,我培養這些模型生活,AMD gpus AMD 軟件 Rocm 這是一件可怕的東西,那麼我們的客戶需要達到我們的 AI 模型的結果,因為他們實際上幫助他們的業務,這些模型可以帶來數十億美元的利潤或節省成本與人類專家相比,所以他們相信他們的信任 AI 模型它可以補充人類專家,猜猜如果我使用 AMD GPU 而不是 Nvda GPU,它會變慢項目停止,因為我必須修復所有這些愚蠢的錯誤和問題我必須安裝一個完全不同的軟件堆疊,我必須運行單元測試並檢查我是否得到相同的數字結果,相同的推論速度,這需要數週到幾個月,這會延遲項目,而客戶端不能擁有,我的老闆不能擁有,所以猜猜我們購買更多的 NVDA GPU 我們會吸收它,因為成本很高非常值得的,我們的成本是 10 倍到 100 倍,成本對我們來說沒什麼,所以我們為此付費並完成工作。這就是我知道我的方式需要購買更多 nvda 股票。
我有頻道檢查我有行業內部人士,我告訴你什麼,即使是 nvda 人們對他們的 GPU 的需求都很驚訝,他們已經售罄,他也無法滿足需求。甚至埃隆也說他一直說很多東西,但他說他們在購買那些 10 萬 H100 後,因為 nvda 無法滿足那麼巨大的需求。他們希望購買更多的 nvda GPU,但他們不能,因為 nvda 需要出售給其他客戶,而每個人都想購買 GPU。
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  • MomentumPython1337 樓主 : 亞馬遜、Google、Meta和Apple都擁有或正在建造自己的人工智能加速器,但猜猜看,他們仍然使用NVDA的GPU,因為一些特定任務在NVDA的GPU上效果更好。儘管有所有這些定制的加速器,你需要做很多定制化的工作來最大限度地提高吞吐量,這需要時間。因此,一般情況下,大多數工作負載最終仍然選擇NVDA的GPU,以獲得最佳的性能並且投資時間最少,你唯一需要支付的成本就是GPU的價格。

  • MomentumPython1337 樓主 Quesera : 很高興分享:)

    與往常一樣,不要購買超過您可以吃的東西,並始終管理風險:)