亞馬遜Alexa改採自家研發晶片 降低對輝 - 股票
By Jacob
at 2020-11-16T02:40
at 2020-11-16T02:40
Table of Contents
※ 引述《CavendishJr (真禮梅西姐姐♡)》之銘言:
: 大家都想要用自製晶片
: 這是種趨勢嗎
: 拿翹了呢
想太多惹喇
這東西要看也可以講得有點複雜
AI運算型態現在就分兩種
學習跟推論
學習的運算精度要求高
推論已經被簡化到不值錢惹
之前有論點說最終運算會往推論集中
所以學習(高精度)AI晶片的價值會降低
這論點也不太成立
因為人類會想出各種應用把運算能量塞滿
回來談AI晶片自製
當前整葛server AI晶片的規模
大概5B多一些 離10B還有一段距離
尼如果想跟老黃打
老黃gpu 7nm 尼asic 14nm打起來
光看運算效能也不容易贏
要養整組人作14nm的晶片
這年營收沒葛半B 恩........
可能不敷成本
阿整葛市場就5B多一點
有本事玩的說真的也沒多少惹
估狗TPU搞惹那摸多年
也就跟老黃互有勝負
以亞麻的規模
我看搞搞推論已經是極限惹
而且老黃也知道自己推論部分被打掉非戰之罪
畢竟DC看重功耗
老黃整組只作推論還4太耗電惹點惹
阿如果是像路邊那種自製AI晶片的小公司
大部分喇
賣掉以外只剩吃屎這條路惹
就算效能追上老黃
人家光CUDA就把客戶吸緊緊惹
現在ai晶片公司要賣掉的話大概就三種買主
手機晶片大廠
cloud大廠自製
cpu晶片大廠
算起來也沒幾家
裡面最好騙的大概就牙膏
其他大概沒啥興趣惹
簡單來講這題材已經要冷惹
--
: 大家都想要用自製晶片
: 這是種趨勢嗎
: 拿翹了呢
想太多惹喇
這東西要看也可以講得有點複雜
AI運算型態現在就分兩種
學習跟推論
學習的運算精度要求高
推論已經被簡化到不值錢惹
之前有論點說最終運算會往推論集中
所以學習(高精度)AI晶片的價值會降低
這論點也不太成立
因為人類會想出各種應用把運算能量塞滿
回來談AI晶片自製
當前整葛server AI晶片的規模
大概5B多一些 離10B還有一段距離
尼如果想跟老黃打
老黃gpu 7nm 尼asic 14nm打起來
光看運算效能也不容易贏
要養整組人作14nm的晶片
這年營收沒葛半B 恩........
可能不敷成本
阿整葛市場就5B多一點
有本事玩的說真的也沒多少惹
估狗TPU搞惹那摸多年
也就跟老黃互有勝負
以亞麻的規模
我看搞搞推論已經是極限惹
而且老黃也知道自己推論部分被打掉非戰之罪
畢竟DC看重功耗
老黃整組只作推論還4太耗電惹點惹
阿如果是像路邊那種自製AI晶片的小公司
大部分喇
賣掉以外只剩吃屎這條路惹
就算效能追上老黃
人家光CUDA就把客戶吸緊緊惹
現在ai晶片公司要賣掉的話大概就三種買主
手機晶片大廠
cloud大廠自製
cpu晶片大廠
算起來也沒幾家
裡面最好騙的大概就牙膏
其他大概沒啥興趣惹
簡單來講這題材已經要冷惹
--
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