みかんとリンゴ : 對陣國際有沒有對手？好像他們沒有從 AI 受益。說到這一點，我看到了英特爾因道士招聘而下跌的消息，NVIDIA 被採用
リック302 樓主 みかんとリンゴ : 如果您將其視為 AI 行業，英特爾很微妙 NVIDIA 終於加入道瓊斯指數 我看著它像是 Broadcom 的競爭對手出現的東西當我查看 GPU 設計之類的事情時，我想知道它是英特爾還是 AMD競爭對手非常細膩，以至於我認為 NVIDIA 會是最好的你們都覺得怎麼樣我很好奇
洋介48 : 從 IT 工程師的角度來看，AI 培訓的先決條件是沒有 NVDA 競爭對手，從 GitHub 下載的 AI 相關源代碼幾乎可以與 NVDA 芯片一起使用，世界各地的工程師正在使用 NVDA 的 CUDA 開發 AI 軟件
exera : 當然，到目前為止建立的 GPU 和 Kuda 等技術是優勢$微軟 (MSFT.US)$ 雅$蘋果 (AAPL.US)$ 、$亞馬遜 (AMZN.US)$ 控制已向公眾滲透且對社會和日常生活至關重要的產品和終端的大型公司$英偉達 (NVDA.US)$ 如果我們建立內部技術，即使不適度也能確保一定水平的質量，而我們的產品只是因此工作，則最終產品的強度將缺乏$英偉達 (NVDA.US)$ 這場戰鬥可能很可怕，不是嗎？也許有點極端
リック302 樓主 洋介48 : 執行 AI 深度學習時累積的源代碼是由 Kuda 創建的，使用它的技術（和經濟）有效率因此，除了 NVDA 之外，沒有其他選擇這可以理解嗎？我查了它，但我是個業餘人
リック302 樓主 exera : 我也覺得有些公司即使花費大量的預算和時間也可以賺取利潤 另外，我想知道深度學習領域是否留給 NVDA 產品在那個更高層面開發策略
sleepinglion : MPU 比 Intel GPU 更準確的最佳微製造技術，唯一與微處理技術競爭的是 PC 即使沒有 Intel VSAMD GPU 也可以運作，但沒有 MPU，只有 Intel 才能製作所有盒裝主機板、MPU、GPU、晶片組和通訊模組（LAN 晶片），而 Intel 是唯一沒有所有兼容性問題的公司，而其他製造商最終會製造與英特爾產品相匹配的產品有時 AMD 會比英特爾更好的產品，但在未來，軍事最終將會由於兼容性的可靠性而升級到英特爾，而在未來，被認為是英特爾 1 強大的是，當它成為量子計算機一代時，AI 應該去那裡。Nvidia 偶然專門從事圖像處理，並被轉導到 AI，但由於沒有內部生產能力的設計是主要公司，因此 Arm 可能會採取這個立場...最終，只要執行分散式平行處理，連接多台伺服器的結構就不會消失，連接最終會成為網路裝置，但最可靠的網路晶片就是 Intel 或 Broadcom，而 Broadcom 專門從事網路，不會製作 PC/Server MPU？最終，如果英特爾的標準丟失，它將成為各種公司的混合物，如果出現兼容性問題，則責任可能會彼此承擔...簡而言之，它與今天的 PC 一樣，最終變成瓶頸的是 I/O。速度只是從大腦中提取信息時，所以無論您在頭腦中多快計算，如果需要時間回答，兔子會被烏龜超越... 真正的遊戲是直到您在數據中心計算的到達您使用的地方直到量子計算機在使用它們的地方變得流行之前，真正最強的是英特爾，或者如果 AI 可以單獨用 GPU 完成，則不能說它是 Nvidia，但這並不是真的。英特爾也生產 Mazabo，我想知道大多數服務器母親是否是英特爾還是 SMC 代替這個，例如超微電腦和華碩？ Nvidia 目前在 AI 技術方面處於最強的地位，但我不知道當量子計算機成為主流時會發生什麼。我不知道從現在多少年之後...如果您認為 10 年之後，我們可能處於量子計算機時代... 長期投資將向前多少年看待？這將是一個故事。 當英特爾和 AMD 開始以 100 倍的價格銷售服務器 MPU 時，這不是一個很容易逆轉的故事嗎？
HONDA N-ONE : IOWN 呢？
mya0 : 圖形處理器根據的性能，英特維亞 >= AMD >> 英特爾我認為這是命令。英維亞與超微半導體硬件相等，不同我有英維亞優勢非常堅實。另一方面英特爾的圖形處理器這不是一個錯誤。現在在數據中心艾處理技術是一個熱門話題，但由於隱私和安全性，在計算機方面艾他們有可能會想要使用它。當時，視窗它移動英特爾部門CPU我正在製作英特爾比較好圖形處理器我正在製作超微半導體但是他們結合了它處理器 ／ 顯示卡我認為它通過製作它會變成一個大鬼。
リック302 樓主 sleepinglion : 感謝詳細的解釋和見解 這是一個很棒的學習體驗 Intel 具有廣泛的技術功能，可以設置業界標準，這意味著它的競爭優勢還沒有下降 使用 GPU 始終需要 MPU，只要執行分散式並行處理，伺服器之間的通訊速度以及主機板上元件之間的資料交換容量和速度也很重要。Intel 可以為硬件設定必要的標準，是最強的。對我來說，這是我的理解 Broadcom 提高股價的原因也是可以理解的。深度學習所需的服務器規模越來越大 NVIDIA 意味著 Cuda 的優勢太大了。量子計算機也在不久的將來
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みかんとリンゴ : 對陣國際有沒有對手？
好像他們沒有從 AI 受益。
說到這一點，我看到了英特爾因道士招聘而下跌的消息，NVIDIA 被採用
リック302 樓主 みかんとリンゴ : 如果您將其視為 AI 行業，英特爾很微妙
NVIDIA 終於加入道瓊斯指數
我看著它像是 Broadcom 的競爭對手出現的東西
當我查看 GPU 設計之類的事情時，我想知道它是英特爾還是 AMD
競爭對手非常細膩，以至於我認為 NVIDIA 會是最好的
你們都覺得怎麼樣
我很好奇
洋介48 : 從 IT 工程師的角度來看，AI 培訓的先決條件是沒有 NVDA 競爭對手，從 GitHub 下載的 AI 相關源代碼幾乎可以與 NVDA 芯片一起使用，世界各地的工程師正在使用 NVDA 的 CUDA 開發 AI 軟件
exera : 當然，到目前為止建立的 GPU 和 Kuda 等技術是優勢$微軟 (MSFT.US)$ 雅$蘋果 (AAPL.US)$ 、$亞馬遜 (AMZN.US)$ 控制已向公眾滲透且對社會和日常生活至關重要的產品和終端的大型公司$英偉達 (NVDA.US)$ 如果我們建立內部技術，即使不適度也能確保一定水平的質量，而我們的產品只是因此工作，則最終產品的強度將缺乏$英偉達 (NVDA.US)$ 這場戰鬥可能很可怕，不是嗎？也許有點極端![[思考]](https://static.moomoo.com/nnq/emoji/static/image/default/default-black.png?imageMogr2/thumbnail/36x36 "思考")
リック302 樓主 洋介48 : 執行 AI 深度學習時累積的源代碼是由 Kuda 創建的，使用它的技術（和經濟）有效率
因此，除了 NVDA 之外，沒有其他選擇
這可以理解嗎？
我查了它，但我是個業餘人
リック302 樓主 exera : 我也覺得有些公司即使花費大量的預算和時間也可以賺取利潤
另外，我想知道深度學習領域是否留給 NVDA 產品在那個更高層面開發策略
sleepinglion : MPU 比 Intel GPU 更準確的最佳微製造技術，唯一與微處理技術競爭的是 PC 即使沒有 Intel VSAMD GPU 也可以運作，但沒有 MPU，只有 Intel 才能製作所有盒裝主機板、MPU、GPU、晶片組和通訊模組（LAN 晶片），而 Intel 是唯一沒有所有兼容性問題的公司，而其他製造商最終會製造與英特爾產品相匹配的產品有時 AMD 會比英特爾更好的產品，但在未來，軍事最終將會由於兼容性的可靠性而升級到英特爾，而在未來，被認為是英特爾 1 強大的是，當它成為量子計算機一代時，AI 應該去那裡。Nvidia 偶然專門從事圖像處理，並被轉導到 AI，但由於沒有內部生產能力的設計是主要公司，因此 Arm 可能會採取這個立場...
最終，只要執行分散式平行處理，連接多台伺服器的結構就不會消失，連接最終會成為網路裝置，但最可靠的網路晶片就是 Intel 或 Broadcom，而 Broadcom 專門從事網路，不會製作 PC/Server MPU？最終，如果英特爾的標準丟失，它將成為各種公司的混合物，如果出現兼容性問題，則責任可能會彼此承擔...
簡而言之，它與今天的 PC 一樣，最終變成瓶頸的是 I/O。速度只是從大腦中提取信息時，所以無論您在頭腦中多快計算，如果需要時間回答，兔子會被烏龜超越... 真正的遊戲是直到您在數據中心計算的到達您使用的地方
直到量子計算機在使用它們的地方變得流行之前，真正最強的是英特爾，或者如果 AI 可以單獨用 GPU 完成，則不能說它是 Nvidia，但這並不是真的。英特爾也生產 Mazabo，我想知道大多數服務器母親是否是英特爾還是 SMC 代替這個，例如超微電腦和華碩？
Nvidia 目前在 AI 技術方面處於最強的地位，但我不知道當量子計算機成為主流時會發生什麼。我不知道從現在多少年之後...如果您認為 10 年之後，我們可能處於量子計算機時代... 長期投資將向前多少年看待？這將是一個故事。
當英特爾和 AMD 開始以 100 倍的價格銷售服務器 MPU 時，這不是一個很容易逆轉的故事嗎？
HONDA N-ONE : IOWN 呢？
mya0 : 圖形處理器根據的性能，英特維亞 >= AMD >> 英特爾我認為這是命令。英維亞與超微半導體硬件相等，不同我有英維亞優勢非常堅實。另一方面英特爾的圖形處理器這不是一個錯誤。
現在在數據中心艾處理技術是一個熱門話題，但由於隱私和安全性，在計算機方面艾他們有可能會想要使用它。當時，視窗它移動英特爾部門CPU我正在製作英特爾比較好圖形處理器我正在製作超微半導體但是他們結合了它處理器 ／ 顯示卡我認為它通過製作它會變成一個大鬼。
リック302 樓主 sleepinglion : 感謝詳細的解釋和見解
這是一個很棒的學習體驗
Intel 具有廣泛的技術功能，可以設置業界標準，這意味著它的競爭優勢還沒有下降
使用 GPU 始終需要 MPU，只要執行分散式並行處理，伺服器之間的通訊速度以及主機板上元件之間的資料交換容量和速度也很重要。
Intel 可以為硬件設定必要的標準，是最強的。對我來說，這是我的理解
Broadcom 提高股價的原因也是可以理解的。
深度學習所需的服務器規模越來越大
NVIDIA 意味著 Cuda 的優勢太大了。
量子計算機也在不久的將來
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