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希望本期视频对你有帮助!希望我采访老黄的时候就不紧张了😎和AMD&苏妈相关的其他视频,一起服用效果更佳!ruclips.net/video/wO-zxVdr3FA/видео.htmlruclips.net/video/C7XufyzGPws/видео.html往期大咖谈芯的视频:ruclips.net/video/IPlxE2ROlpI/видео.htmlruclips.net/video/jnJFVwDG9AQ/видео.html
Pp😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊
一个前Intel资深员工和AMD CEO的互动
标题:苏妈采访了两个国内IT网红(下集)
哈哈
这么难得不让嘉宾说话 自己介绍了两分钟吗 mate?
这……
另外一个是小胖
明显没有极客湾的云飞讲的好和自然,
Part 1):任何一條神經網路也是一個多變數廻歸分析,也是統計學迴歸分析的一環。我在40年前攻讀數理統計就涉及這些人工智能及多變量(含時間變量)的廻歸分析(向量/ 矩陣/ 線性代數/ 機率/ 取様….), 以便對一些事件做出精准智能的預測。所謂自我學習或機器學習也只是用後面收集或模擬出的更新的資料去修正原先迥歸分析的杈重或係數參數而已。而深度學習也只是處理巨量變數時,為了避免僅用單層機器學習進行巨量變數而需要解大矩陣導致對巨量平行計算的需求,進而變換設計成每層適量變數,建立多層次的機器學習修正。40 年前人工智慧就是數理統計的一大課題。馬斯克說得一點都沒錯-目前的人工智慧全部建立在數理統計的基礎上。從那時開始就不斷有各行各業的數據分析專業人士來我們數理統計這參與並學習迥歸分析。他們回去後就不斷建立了屬於他們行業內的多條神經網絡(行業內的迥歸模型)。在那時從事這類研究工作的數理統計的博士生全部被限制在晚上12 時過後才能使用國家級的超級計算機,否則我們兩三𠆤人一上線全部就大當機。我們那時也發展出一套類似挖礦機的方式,利用所有大量閒置的𠆤人電腦來提供其微小的算力,進而整合這些龐大的所謂分散型算力,但受限那時網路的不發達,很難把規模擴大。近幾十年隨計算機能力不斷提升,目前市面AI 所謂大模型,主要是著力於面對”服務大衆需要”的所謂生成式/ 語言等等的智能協作服務。就是把百行百業各個領域等等數以千萬千億計資料進行迥歸模型的建立及修正(所謂自我深度學習)而形成龐大的神經網絡。因此也不用太誇大眼下的AI , 這些早在40 年以前都已建構了理論基礎,而智能恊作早在各專業領域都已發展的非常完善,只是因過去算力不足只能在各自專業領域進行中小規模(變量數較少)的神經網絡建構。例如氣象預報就是早期最明顯的利用氣象專用超高速大電腦發展為成熟預測能力(AI)的例子,股票買賣決策也是智能恊作(AI/CIC)的典型。”把簡單數學上使用即存的規模資料或電腦模擬資料進行所謂的㢠歸分析/模型建構並藉此模型做可行的智能預判或恊作,包裝成醫學上複雜尚未完全掌握的神經網路的機制及作用原理”,不但瓢竊了數理統計在AI 發展的絕對地位,實在也是在誤導整𠆤AI 的發展。也會造成眼下一般人的過度期待和焦慮。應將AI 改稱作” CIC:Computer Intelligent Collaboration , 電腦智能恊作, 更為恰當。何謂知識? 由經驗總結後( 抽象具體化) ,就形成知識(用數字分析的表達方式就是去建構知識模型)。 形成知識後就可複製/ 傳承/ 預測/ 擴展。因此目前的AI 發展,就是在循人類文明發展至為重要的其中的一𠆤過程-只是採用了數位化的方式,將經驗知識化了。目前的AI 只是以數理統計為手段及方法論,以資訊及計算機工程為工具,進行數位型的經驗知識化的過程。人類有許多其他不同型態非常複雜的智慧,這種僅止於知識數位化的智慧, 其實離人類多型態的智慧還有非常巨大的距離。另外, 眼下AI 服務於大衆的大模型的各種數學理論及所謂的機器學習(參數修正)及深度學習(參數及變數的多層次增加及修正)。 早在40 年前相應的數學理論都已完備(但落實到實際應用上,如何解1 億 by 1 億的聯立方程組( 行列式計算), 這需要極其龐大的平行計算能力,在那時期是完全不可能的) 。 其實AI 最重要最關鍵的是各行各業各領域的專家組,而不是這些AI 編程的公司( 他們只是依需求用已完善的數學統計理論加以電腦編程後,利用巨大算力去幫忙找出合適的模型並不斷予以完善)。 只有各行各業各領域的專家組才知道在茫茫大海中的資料及訊息中,那些因素才是其所涉領域的関鍵變數,那些變數資料才是可做為他們收集分析建立模型的。例如氣象學/經濟學/股票買賣智能決策/ 醫學/ 藥學/ 農業生產/ 基因工程/ 化學工程/自動駕駛/飛彈防空系統/圖像識別及處理/ 建築結構力學/小樣品模擬模型(核爆/飛機失事)………..等等。 此外服務大衆的語言學也是極度複雜的一門學課,其可能的變量變因會高達幾千萬𠆤, 再加上多層級過濾學習修正的模式,因此其涉及的變數算力就以億計, 所以才稱做大模型。 要取那些因素進行那一層分析,主要都是語言學家在主導。而這些眼下的AI 應用的公司, 只是利用已發展完備的數學統計理論在不同領域專家組的指導下,去有效的進行數拈收集整理分析並進而建立一個特定領域的模型,作為該特定領域的電腦智能恊作工具。
听得出,老石很紧张 哈哈哈
声音颤抖哈哈
像一個學生一樣XDD
她也是彎道超車改變世界其中一人
已经很好了! 非常棒
面對半導體女王!
👍问题很好,苏妈的回答突出了AMD在AI大时代的角色,顶!
紧张是可以理解的,毕竟对面坐着的人是这个世界上最强CPU制造商的大BOSS
准确来说,制造的Die的是TSMC
说实话真的苏妈的演讲真的非常的inspiring, 跟老黄一样是在改变世界的人
苏妈是最累的 我看了一下大约有 十多个 博主都去访问了 🤣
🤣
所以说这不叫专访😂
云飞和老石都很紧张啊,不过采访很不错,很喜欢。期待下次类似的采访。
厉害,好棒,👍👍
關注老石一段時間了,沒想到連蘇媽也能上老石節目,真的佩服
确实看出来紧张了,哈,不过效果非常好,感谢老石
老石是如何爭取到全國唯二的採訪權呢? 老石厲害👍
他是科技媒体里少有真正拥有世界顶级科技企业技术背景的,他以前是英特尔FPGA芯片设计工程师
第一个是极客湾的云飞,哈哈哈~~~
AI對經濟是雙面刃,就像蘇媽講的,就算現在AI也在幫助人類,變的更有生產力、效力。隨著訓練、推理能力越來越能取代人類,失業人口就越來越多了。經濟靠的是消費來推動的,當失業人口快速增加,沒錢就沒消費,需求自然就緊縮了,AI的生產產品或服務要賣給誰呢?畢竟只有人需要消費,AI不用。幾年前比爾蓋茲就提過要對AI課稅,這將是未來必會做的。預計AI取代人類工作對經濟衝擊的影響有幾年的過渡期,因為大部份人還不知不覺,政客也是隨群眾演戲的演員,只要大部份感到痛了,才會改變。
这是一个思虑周详、很有专业水平的访谈。第一次看博主讲英文,看点很多,学习了。
looking foward for next to have interview with Mr. Huang from Nvidia
We love Lisa Su as much as we love AMD. Sorry, can't say the same thing for NVIDIA.
蘇媽可以趁機將老石收進amd。開玩笑的!看的出來老石有點緊張!話說amd最近發布的一些fpga 產品,真的在發力邊緣運算。老石真不愧是大廠的資深員工,對於產品應用面很懂!好頻道🎉
後來發現有一部份打錯了 趕快來修正
哇 太神了 看了才知道原來想用開源的ROCm 迎戰CUDA
必须的
The first time I saw your post was under pandemic quarantine period. years later , great change ! great achievement!
太神啦,老石,好厲害
前任AMD員工表示:很多員工遇到蘇媽講話也會抖…
你不知道是苏爸?!
好讓人羨慕的經歷.這場訪談很棒❤
感谢老石的内容,非常有启发性!
苏妈太忙了
是,各个博主分开采访。
哈哈哈老石出息啦
謝謝專訪及分享!👍👏💪
采访其实需要对别人做出的回答作出回应可能会更好,chris anderson的采访就做得很好
和云飞的差不多… 回答都挺粗略的…ending 比采访更精彩😂
被老石圈粉了!!! 很深思熟慮的問題
哈哈,采访开场和极客湾都是一样的 ... I am the big fan ....
🎉🎉🎉厉害了👍
I had expected a few Chinese words from her in the conversation. But it is zero. A good interview anyway.
Very nice interview!
了不起👍㊗️
哈哈,巨紧张
I like this video. Thanks
哇,前排围观
我可能会问你怎么看待商业上与其他芯片公司的差距,你的优势是什么?假设优势存在有什么办法继续保持你的优势?如何提高自己芯片的护城河?你的计划是什么?计划成功的概率是多少?你为什么认为是这个概率?其实就是一个问题
老石厉害👍
石哥,不如講下ROCm來報答蘇媽
期待看老黄的采访
Wow, congrats!
老石太棒啦……👍
Great!!
問得問題很有深度,跟台灣媒體比起來差很多。
❤ kudos for her even though I know that it's a sale scam...
才定定了苏7(su7)。确实是好车
我想问的是:引入ROCm后,由platform specific bug或者dependency issue 导致的锅翻了一倍,我应该如何跟老板解释?
把你踩了 加钱买黄卡
紧张的一匹 但心里素质过硬挺过来了 点赞
太棒了
老石臉都僵硬了😂
牛
牛逼!
那些錢可以先從那些利潤先拿出沒關係,只要有報備我大致上用起來不會出事
Please make rocm works on windows and support rx6600 xt
老石精彩🎉
太厉害了
顶!!
他不是苏叔!我也想改变世界😂
太屌了吧
很頂!
Wow!!! 🎉您牛
老石确实紧张了,哈哈哈哈
我是外行,我觉得芯片设计公司和AI 不是最直接的关系。
互惠互利,很好,蘇媽也在打造自己的IP
我的天,牌面啊
极客湾那哥们儿很放松
他英语也好啊,那英文基本媲美native speakers
棒棒
采访的比被采访的还紧张😅
不知何時,才能讓SD 正式支援AMD顯卡.....因為,N卡和A卡價格相差太多了,如果能支援,估計市佔會大幅提升....
苏妈皮肤保养的好好啊
牛❤❤❤
苏妈好强壮💪,哈哈哈哈哈哈
苏妈学Boxing的
怪不得@@ICELYWIND
老石讚。下一次是 Victor Peng 或是 Jensen Huang了
石很优秀,不仅专业价值观也正。
苏妈很忙😂
加油!
我有AMD CPU,但是AI绘画用不了AMD的显卡,AMD 的AI能在哪用上?
老石好紧张啊😂
哈,紧张了😁
Let’s load more AMD
回國對於老石而言還是有大的機會的,但相對於整個社會的進步思維跟動能,中國是否有追上美國的程度跟可能性,我持懷疑態度。而且受限於某些我們知道的原因,可能是這些個人再怎麼努力貢獻,也改變不了那些障礙的存在。
多看看老石视频對於你還是有很大提升的機會的,但相對於整個社會的進步思維跟動能,你是否能思维开化,成为正常人,我持懷疑態度。而且受限於某些我們知道的原因,可能是這些個人再怎麼努力貢獻,也改變不了那些障礙的存在。
@@monacolita9999 你既然都能來看油管,應該不是那群人,但你還是小看中國政府了,大部分還是非常開放的,所以才有那30年的可能追得上美國的主張,我本來也是這樣判斷,但問題是那群保守派這幾年正在佔據上風,主要在民間網路上亂放風聲,這會阻礙整個改革開放國策的深化,我才開始擔憂並認為可能真的會搞到追不上的
@@monacolita9999 人身攻擊. 請問您開化了嗎?
大陸的應用環境規模是會推進的,不是問題
@@dentice83 别没事找事,看科技视频就看科技视频,聊什么政治,谁先挑事,这不明显?
啥时候采访老黄呀😂
蘇媽中文應該是可以的,想聽聽她對AI的應用和展望進程
看过极客直的采访,苏妈的中文一点都不行啊,就像西方人说中文一样。不过在西方卖的这么好的amd,中文区市场表现差强人意,是时候加大对中文区的宣传了
苏妈中文基本上是完全不会的状态😂
牛逼
開場像是要去AMD interview
老石還是有料的🎉
牛百!
为什么没有淡及fpga?
没让问
@@laoshi_tec 好奇怪amd收购了xilinx,但苏妈从来没谈及过,更加没说amd如何利用好xilinx
直接问老黄说你的gpu免费也干不过他 你怎么回应
看完立马组一台AMD
如听一席话
突然觉得老石和周受资长得好像啊
比云飞更帅气😝
这些话说了和没说一样啊
极客湾刚过来!!!
其實很想用中文問蘇媽,對不對
声音在颤抖😂
希望本期视频对你有帮助!希望我采访老黄的时候就不紧张了😎
和AMD&苏妈相关的其他视频,一起服用效果更佳!
ruclips.net/video/wO-zxVdr3FA/видео.html
ruclips.net/video/C7XufyzGPws/видео.html
往期大咖谈芯的视频:
ruclips.net/video/IPlxE2ROlpI/видео.html
ruclips.net/video/jnJFVwDG9AQ/видео.html
Pp😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊😊
一个前Intel资深员工和AMD CEO的互动
标题:苏妈采访了两个国内IT网红(下集)
哈哈
这么难得不让嘉宾说话 自己介绍了两分钟吗 mate?
这……
另外一个是小胖
明显没有极客湾的云飞讲的好和自然,
Part 1):
任何一條神經網路也是一個多變數廻歸分析,也是統計學迴歸分析的一環。我在40年前攻讀數理統計就涉及這些人工智能及多變量(含時間變量)的廻歸分析(向量/ 矩陣/ 線性代數/ 機率/ 取様….), 以便對一些事件做出精准智能的預測。
所謂自我學習或機器學習也只是用後面收集或模擬出的更新的資料去修正原先迥歸分析的杈重或係數參數而已。
而深度學習也只是處理巨量變數時,為了避免僅用單層機器學習進行巨量變數而需要解大矩陣導致對巨量平行計算的需求,進而變換設計成每層適量變數,建立多層次的機器學習修正。
40 年前人工智慧就是數理統計的一大課題。馬斯克說得一點都沒錯-目前的人工智慧全部建立在數理統計的基礎上。從那時開始就不斷有各行各業的數據分析專業人士來我們數理統計這參與並學習迥歸分析。他們回去後就不斷建立了屬於他們行業內的多條神經網絡(行業內的迥歸模型)。
在那時從事這類研究工作的數理統計的博士生全部被限制在晚上12 時過後才能使用國家級的超級計算機,否則我們兩三𠆤人一上線全部就大當機。我們那時也發展出一套類似挖礦機的方式,利用所有大量閒置的𠆤人電腦來提供其微小的算力,進而整合這些龐大的所謂分散型算力,但受限那時網路的不發達,很難把規模擴大。
近幾十年隨計算機能力不斷提升,目前市面AI 所謂大模型,主要是著力於面對”服務大衆需要”的所謂生成式/ 語言等等的智能協作服務。就是把百行百業各個領域等等數以千萬千億計資料進行迥歸模型的建立及修正(所謂自我深度學習)而形成龐大的神經網絡。
因此也不用太誇大眼下的AI , 這些早在40 年以前都已建構了理論基礎,而智能恊作早在各專業領域都已發展的非常完善,只是因過去算力不足只能在各自專業領域進行中小規模(變量數較少)的神經網絡建構。例如氣象預報就是早期最明顯的利用氣象專用超高速大電腦發展為成熟預測能力(AI)的例子,股票買賣決策也是智能恊作(AI/CIC)的典型。
”把簡單數學上使用即存的規模資料或電腦模擬資料進行所謂的㢠歸分析/模型建構並藉此模型做可行的智能預判或恊作,包裝成醫學上複雜尚未完全掌握的神經網路的機制及作用原理”,不但瓢竊了數理統計在AI 發展的絕對地位,實在也是在誤導整𠆤AI 的發展。也會造成眼下一般人的過度期待和焦慮。應將AI 改稱作” CIC:Computer Intelligent Collaboration , 電腦智能恊作, 更為恰當。
何謂知識? 由經驗總結後( 抽象具體化) ,就形成知識(用數字分析的表達方式就是去建構知識模型)。 形成知識後就可複製/ 傳承/ 預測/ 擴展。因此目前的AI 發展,就是在循人類文明發展至為重要的其中的一𠆤過程-只是採用了數位化的方式,將經驗知識化了。
目前的AI 只是以數理統計為手段及方法論,以資訊及計算機工程為工具,進行數位型的經驗知識化的過程。
人類有許多其他不同型態非常複雜的智慧,這種僅止於知識數位化的智慧, 其實離人類多型態的智慧還有非常巨大的距離。
另外, 眼下AI 服務於大衆的大模型的各種數學理論及所謂的機器學習(參數修正)及深度學習(參數及變數的多層次增加及修正)。 早在40 年前相應的數學理論都已完備(但落實到實際應用上,如何解1 億 by 1 億的聯立方程組( 行列式計算), 這需要極其龐大的平行計算能力,在那時期是完全不可能的) 。
其實AI 最重要最關鍵的是各行各業各領域的專家組,而不是這些AI 編程的公司( 他們只是依需求用已完善的數學統計理論加以電腦編程後,利用巨大算力去幫忙找出合適的模型並不斷予以完善)。
只有各行各業各領域的專家組才知道在茫茫大海中的資料及訊息中,那些因素才是其所涉領域的関鍵變數,那些變數資料才是可做為他們收集分析建立模型的。例如氣象學/經濟學/股票買賣智能決策/ 醫學/ 藥學/ 農業生產/ 基因工程/ 化學工程/自動駕駛/飛彈防空系統/圖像識別及處理/ 建築結構力學/小樣品模擬模型(核爆/飛機失事)………..等等。
此外服務大衆的語言學也是極度複雜的一門學課,其可能的變量變因會高達幾千萬𠆤, 再加上多層級過濾學習修正的模式,因此其涉及的變數算力就以億計, 所以才稱做大模型。 要取那些因素進行那一層分析,主要都是語言學家在主導。
而這些眼下的AI 應用的公司, 只是利用已發展完備的數學統計理論在不同領域專家組的指導下,去有效的進行數拈收集整理分析並進而建立一個特定領域的模型,作為該特定領域的電腦智能恊作工具。
听得出,老石很紧张 哈哈哈
声音颤抖哈哈
像一個學生一樣XDD
她也是彎道超車改變世界其中一人
已经很好了! 非常棒
面對半導體女王!
👍问题很好,苏妈的回答突出了AMD在AI大时代的角色,顶!
紧张是可以理解的,毕竟对面坐着的人是这个世界上最强CPU制造商的大BOSS
准确来说,制造的Die的是TSMC
说实话真的苏妈的演讲真的非常的inspiring, 跟老黄一样是在改变世界的人
苏妈是最累的 我看了一下大约有 十多个 博主都去访问了 🤣
🤣
所以说这不叫专访😂
云飞和老石都很紧张啊,不过采访很不错,很喜欢。期待下次类似的采访。
厉害,好棒,👍👍
關注老石一段時間了,沒想到連蘇媽也能上老石節目,真的佩服
确实看出来紧张了,哈,不过效果非常好,感谢老石
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他是科技媒体里少有真正拥有世界顶级科技企业技术背景的,他以前是英特尔FPGA芯片设计工程师
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AI對經濟是雙面刃,就像蘇媽講的,就算現在AI也在幫助人類,變的更有生產力、效力。
隨著訓練、推理能力越來越能取代人類,失業人口就越來越多了。
經濟靠的是消費來推動的,當失業人口快速增加,沒錢就沒消費,需求自然就緊縮了,AI的生產產品或服務要賣給誰呢?畢竟只有人需要消費,AI不用。
幾年前比爾蓋茲就提過要對AI課稅,這將是未來必會做的。預計AI取代人類工作對經濟衝擊的影響有幾年的過渡期,因為大部份人還不知不覺,政客也是隨群眾演戲的演員,只要大部份感到痛了,才會改變。
这是一个思虑周详、很有专业水平的访谈。第一次看博主讲英文,看点很多,学习了。
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蘇媽可以趁機將老石收進amd。
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老石真不愧是大廠的資深員工,對於產品應用面很懂!
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感谢老石的内容,非常有启发性!
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采访其实需要对别人做出的回答作出回应可能会更好,chris anderson的采访就做得很好
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被老石圈粉了!!! 很深思熟慮的問題
哈哈,采访开场和极客湾都是一样的 ... I am the big fan ....
🎉🎉🎉厉害了👍
I had expected a few Chinese words from her in the conversation. But it is zero. A good interview anyway.
Very nice interview!
了不起👍㊗️
哈哈,巨紧张
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我可能会问你怎么看待商业上与其他芯片公司的差距,你的优势是什么?假设优势存在有什么办法继续保持你的优势?如何提高自己芯片的护城河?你的计划是什么?计划成功的概率是多少?你为什么认为是这个概率?其实就是一个问题
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苏妈皮肤保养的好好啊
牛❤❤❤
苏妈好强壮💪,哈哈哈哈哈哈
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老石讚。下一次是 Victor Peng 或是 Jensen Huang了
石很优秀,不仅专业价值观也正。
苏妈很忙😂
加油!
我有AMD CPU,但是AI绘画用不了AMD的显卡,AMD 的AI能在哪用上?
老石好紧张啊😂
哈,紧张了😁
Let’s load more AMD
回國對於老石而言還是有大的機會的,但相對於整個社會的進步思維跟動能,中國是否有追上美國的程度跟可能性,我持懷疑態度。而且受限於某些我們知道的原因,可能是這些個人再怎麼努力貢獻,也改變不了那些障礙的存在。
多看看老石视频對於你還是有很大提升的機會的,但相對於整個社會的進步思維跟動能,你是否能思维开化,成为正常人,我持懷疑態度。而且受限於某些我們知道的原因,可能是這些個人再怎麼努力貢獻,也改變不了那些障礙的存在。
@@monacolita9999 你既然都能來看油管,應該不是那群人,但你還是小看中國政府了,大部分還是非常開放的,所以才有那30年的可能追得上美國的主張,我本來也是這樣判斷,但問題是那群保守派這幾年正在佔據上風,主要在民間網路上亂放風聲,這會阻礙整個改革開放國策的深化,我才開始擔憂並認為可能真的會搞到追不上的
@@monacolita9999 人身攻擊. 請問您開化了嗎?
大陸的應用環境規模是會推進的,不是問題
@@dentice83 别没事找事,看科技视频就看科技视频,聊什么政治,谁先挑事,这不明显?
啥时候采访老黄呀😂
蘇媽中文應該是可以的,想聽聽她對AI的應用和展望進程
看过极客直的采访,苏妈的中文一点都不行啊,就像西方人说中文一样。不过在西方卖的这么好的amd,中文区市场表现差强人意,是时候加大对中文区的宣传了
苏妈中文基本上是完全不会的状态😂
牛逼
開場像是要去AMD interview
老石還是有料的🎉
牛百!
为什么没有淡及fpga?
没让问
@@laoshi_tec 好奇怪amd收购了xilinx,但苏妈从来没谈及过,更加没说amd如何利用好xilinx
直接问老黄说你的gpu免费也干不过他 你怎么回应
看完立马组一台AMD
如听一席话
突然觉得老石和周受资长得好像啊
比云飞更帅气😝
这些话说了和没说一样啊
极客湾刚过来!!!
其實很想用中文問蘇媽,對不對
声音在颤抖😂