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太專業了，真的是隔行如隔山。
謝謝曲博的整理！
很棒的總結！👍 謝謝曲博！
Thanks!
謝謝你的支持！
謝謝曲博的解析分享！
謝謝曲博士分享大眾科學知識!!
至今看到最簡明又完整的解說，讚
影片看了两次，学习了！很喜欢你的解说，thanks👍
再去看一遍英文🎉
你學到了什麼？可以發表你的感想嗎？
@@roseemmanul-lr5ji 我是一个文科生，对半导体芯片什么的很不了解但又很感兴趣，曲博2020年做的科技教室的影片我有收藏，讲得太棒了，让我一个半导体小白都能看得明明白白。黄仁勋的演讲我只听懂了“你们喜欢我的皮衣吗？”😅5分钟就不想看了，但是看完曲博的影片再去看黄老板的演讲，看完了看懂了！虽然对具体的技术和工艺完全不了解，但辉达都有哪些产品、为什么好厉害、跟以往的比进步了什么…我觉得能了解到这些很满足，真的很感谢曲博的耐心赐教，不像有的专家只会讲自己才能听得懂的东西。
@@CyichinC 当然当然！黄仁勋的演讲第一次看时看不懂，5分钟就不想看了，看了两次曲博的影片，再回头去看演讲，居然从头看到尾，看懂了！真的很高兴！
科技发展一日千里日行千里❤🎉
太強了 感謝影片 期待更新
非常專業！！
感謝辛苦製作與分享
非常棒的分享，感謝曲博🙏
感恩!
感謝分享
感謝分享🤜🤛
很棒的內容！
謝謝您的解說，長進了
感恩了
謝謝！
曲博讚
谢谢总结...
謝謝你
1:30 這邊第一個圖形處理器應該是geforce 256才對，rtx4080是2022年推出的
我曾買過TNT顯卡 比256還早
圖片上寫Fastest 他可能看成First😂
6:30 Scaling 這裡好像翻譯成“階段”或是“範圍”比較看得懂，google和影片裡是翻成”縮放“，不過這是動詞的用法，以上觀點，謝謝😊
@WeigerO Scaling Law這個字之前就有科學家用了，可以查一下登納德縮放定律(Dennard scaling)，所以它不是階段的意思。 www.eetop.cn/semi/6957592.html
@ 謝謝曲博回覆。不過以前說電晶體，翻成縮放（其實應該只有一直縮吧）可以理解，現在AI訓練（餵資料）翻成縮放感覺怪怪的，它是有比例、程度、範圍的意思？ 敬請指教，謝謝。
在講什麼背後大股東要看到市場價值 不然收手 錢就不夠了 當然他消費族群算高段的 所以前頭話是跟他的消費者介紹產品 旁邊就是找這些散戶觀眾請大家幫忙維持股價我們大家都在等ai界的大導演來拯救整個產業(雖然可能要等個十年)所以基本在講的是延續陂理論
想請問曲博，那個美國隊長的盾牌，是要把一整個機架的GB200-NVL72伺服器用先進封裝的方法縮到一片機板的大小嗎
沒有啦！那只是不知道誰想到的梗要黃仁勳扮演美國隊長，還擺Poss，沒想到他擺完大家都沒反應超尷尬的，可以看一下原片就懂了！呵呵！
@@Ansforce 我還很認真地暫停您的影片去讀它註解的晶片佈局
罐子老師的書法教室簽到 💛
Bert 是 單向 編碼 非雙向
能在禮拜四的問答直播嗎
5:14我朋友說效能沒比較好 請問都是筆電嗎? 謝謝
那是電競筆電吧！
@@Ansforce 真的 他一直跟我講電競筆電
採訪時有說量子電腦至少還要等15年
21:33 的應該是 GB10 ，不是 GB110
謝謝你提醒，是我口誤了！
請問project Digits使用tensorflow-GPU計算深度學習神經網路模型性能，能優於Rtx5090的個人電腦嗎？目前有看到前輩分析Project Digits的token算力其實不比5090多。不太懂神經網路模型與語言模型兩者在Project Digit 上的適用性是否有差異。
不可能，兩者的路線不一樣，是不同賽道的東西。一個是大VRAM一個是高速，PD的VRAM雖然大，但它是DDR5，速度一定比不上5090的DDR7，PD主打AI，5090主打遊戲與高速。
@0FolkDance 謝謝前輩解惑，再確認一下：若需要計算股市價格數值類型的神經網路模型，運算速度上是RTX5090比較快嗎？
@@chienhungchen1103 速度一定是5090最快，主要是看你對vram的需求有多大，要跑LLM的話，5090的vram不夠，跑不動，如果用的只是深度學習，模型不會超過32g的vram，那就一定是選5090囉
@@chienhungchen1103 你還要考慮到數值預測的deep learning和基於transformer 的LLM它們對於精度的要求不同，甚至南轅北轍； 目前Project DIGITS只有在FP4精度才有1 petaFLOPS效能，因這是Blackwell 架構硬體有支援，若執行其他較高精度的模型，效能想必是遠低得多，LLM發展到現在，是朝向藉由「降低精度」計算，節省佔用記憶體，換取更大LLM執行效能，並且減少單次運算所需花費時間與電力，因品質降低，對於LLM仍是在它很高的容忍範圍內；Blackwell 架構主要就是因應超大LLM，主打硬體做掉對應低精度FP4位元，獲得比傳統FP16、FP32更節省記憶體和時間(電力)資源、或提升數倍的Flops
1999年有RTX4080，錯了吧？
同問
海外觀眾無法加入 知識力平台 Line 群組~
是不能使用LINE嗎？
請問能不能分析一下deep seek V3, 謝謝
gabage in gabage out！ 但速度真的很快！最怕儍瓜太勤快！
請教 曲博 ：UCLA 已經宣布撤離了！想請問該校有什麼著名的實驗室與實驗設備 ？？？ 如若設備無法搬移，那麼就毀了 ？？？
這個是天災也沒辦法呀！
AI 商業運用的代工服務？
用過背後滿滿都是nvidia H200伺服器的可靈ai來製作ai影片後 真的嚇到....老黃你太恐怖了
最想知道是每一個新平台新架構是不是都要先會基本程式語言？單用中文寫程式好像太天馬行空
目前跨領域的主流程式語言是Python ，更是AI 的主力語言
FSD會成功嗎？
如果加上雷達或光達現在就可以上路啦！
跟隨輝達.台積電.聯發科
老黃正在做他的天網，有一天nvidia881==725B做出終結者terminator 1316==725B我也不覺得奇怪了
請教 曲博 ：輝達力主 PC 要以 GPU 取代 CPU ，是否代表未來的個人電腦也開始進行人工智慧運算 ？？？還有其他相關的應用 ？？？
是呀！他的意思就是未來電腦開機就是人工智慧跳出來替我們做事呀！
日本擁有晶圓產業全系列供應鏈，Rapidus一出手就直插2奈米製程，絕不是一夕之功。這必定是在極端保密的情況下研發多年的功力。表面上一直在成熟製程磨磨蹭蹭，讓全世界都忽略它的存在，一出手就是致命招。日本人這種綿裡針的性格，根本是德川家康重生。台積電遲早會被日本產業殖民。台灣的下一個產業忽悠了一、二十年，除了騙錢掏空再無未來。
晶圓代工領域，台積電所以獨強，除了技術，還有誠信，也就是保護客戶和不可以跟客戶競爭。日本人是否也可以做到？我認為這才是關鍵。
Thor可以賣給中國?為啥有比亞迪?
我看Thor的規格應該是可以賣給中國的。
怕是更直接用在軍事用途
请曲博帮忙分析一下为什么辉达决定用那么多铜线做通讯？而不是光纤？
@qijia4769 應該還是成本考量吧！未來應該會換成光纖的。
老黃講完AI可以模擬天氣的隔天，LA就被燒的稀爛。
這是巧合還是真有幕後黑手，從上萬公尺高的雲端開始醞釀？
如果AI真的那麼厲害，我什麼連加州的野火🔥都滅不了？
平台叫做索爾, 黃仁勳拿盾牌不是美國隊長是索爾. 他手伸出去是在等鐵錘飛回來啦～～～（看來他這個梗實在不好懂啊~!)
問題是盾牌上的都是NVL72的晶片，索爾是車用平台的名稱，他拿盾牌的時候介紹的是NVL72，索爾車用平台是後面才說的耶！
❤❤❤❤❤❤❤👍🏼👍🏼👍🏼👍🏼🫡🫡🫡🫡🫡💞😘😘😘😘😘💯💯💯💯💯💯😊
曲博就是曲博，黃仁勳的演講摘要影片一堆，只有曲博的條理清晰，詳細無遺。
應該要時常請黃仁勳來台發表，股市可上3萬...點！
【自駕車】靠輝達普及🤗🤗
靠谱
自駕車由特斯拉開始. 第一台特斯拉由台灣幫他製造
@@黃裕超-h9u 自駕車可不是特斯拉開始哦~多讀點書😏😏
@@黃裕超-h9u那和自动驾驶有啥关系台湾帮特斯拉组装了电控系统，10年台湾企业就被特斯拉踢了出去，自动驾驶13年才出现，和台湾有啥关系，这么给自己贴金？那刻蚀机还是中国人尹志尧发明的，别人发明的时候尹志尧还是中国籍我们都不蹭热度
5090 台灣貴1萬 +++ 可能買不到 +++
我觉得黄仁勋说的都不是科技真正的方向
中國領導，是一個學歷只有小學程度的知青，如何理解這個AI時代？
你拜爷精神状态都不正常，美国不还是照样发展AI，你既然都进入这种技术频道了，还搞意识形态？那应该看三笠与轮子媒体啊
博主视频做的真好主页电报1-2线城市模特选人，见到人再付现金，不放心可走担保！
黃董仁心 伺服器生級 價格又下降 仁功智慧
英伟达还有3年的好日子吧，大陆的DPP EUV光刻机2023年就应该已经投入商业产线了，华为的9000S和9010及9020很可能就是这种EUV光刻机生产的，这种EUV光刻机的效率和良率都还有不足，但已经能上线生产了，上微的LPP光刻机今年应该会上线调试，明、后年进驻商业产线生产，那时大陆的人工智能芯片和自动驾驶芯片会井喷，同时清华的光芯片和存算一体芯片应该也差不多了，大陆的人工智能产业会上一个新台阶。
讚，這個是不能說的秘密。哈哈，國產euv遲早會攻克的。高端芯片白菜價也遲早會出來的……
別想太多了大陸所有的跟電腦的成就再一年後慢慢的會被毀滅永遠也別想跟國外再來比而且永遠無法翻身
@@秦飛 EUV光刻机方面最近应该取得了一些根本性的突破，不然去年的获奖，现在才宣传并且是全网宣传，从时间和逻辑上有一些东西出来了，美国再怎么卡都卡不住了才会这样敲锣打鼓的，如果是LPP EUV光刻机，很可能激光放大驱动部分都已经自己解决了或者得到了技术转让，德国的TRUMP2023年在中国大陆设立了子公司。
就别拿清华丢人显眼了。 看看那个啥紫光….
@@Kelingdun825 在计算科学领域的论文数和论文影响力，清华已经在全球的学术机构中排前3名有10来年了，最近几年基本在最前面。在军工领域清华没什么出彩的，在2010年前清华出名的也是为美国培养劳动力而已。
阿北你如果英文不好，這種影片就不要勉強了
太專業了，真的是隔行如隔山。
謝謝曲博的整理！
很棒的總結！👍 謝謝曲博！
Thanks!
謝謝你的支持！
謝謝曲博的解析分享！
謝謝曲博士
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影片看了两次，学习了！很喜欢你的解说，thanks👍
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你學到了什麼？可以發表你的感想嗎？
@@roseemmanul-lr5ji 我是一个文科生，对半导体芯片什么的很不了解但又很感兴趣，曲博2020年做的科技教室的影片我有收藏，讲得太棒了，让我一个半导体小白都能看得明明白白。黄仁勋的演讲我只听懂了“你们喜欢我的皮衣吗？”😅5分钟就不想看了，但是看完曲博的影片再去看黄老板的演讲，看完了看懂了！虽然对具体的技术和工艺完全不了解，但辉达都有哪些产品、为什么好厉害、跟以往的比进步了什么…我觉得能了解到这些很满足，真的很感谢曲博的耐心赐教，不像有的专家只会讲自己才能听得懂的东西。
@@CyichinC 当然当然！黄仁勋的演讲第一次看时看不懂，5分钟就不想看了，看了两次曲博的影片，再回头去看演讲，居然从头看到尾，看懂了！真的很高兴！
科技发展
一日千里
日行千里❤🎉
太強了 感謝影片 期待更新
非常專業！！
感謝辛苦製作與分享
非常棒的分享，感謝曲博🙏
感恩!
感謝分享
感謝分享🤜🤛
很棒的內容！
謝謝您的解說，長進了
感恩了
謝謝！
曲博讚
谢谢总结...
謝謝你
1:30 這邊第一個圖形處理器應該是geforce 256才對，rtx4080是2022年推出的
我曾買過TNT顯卡 比256還早
圖片上寫Fastest 他可能看成First😂
6:30 Scaling 這裡好像翻譯成“階段”或是“範圍”比較看得懂，google和影片裡是翻成”縮放“，不過這是動詞的用法，以上觀點，謝謝😊
@WeigerO Scaling Law這個字之前就有科學家用了，可以查一下登納德縮放定律(Dennard scaling)，所以它不是階段的意思。
www.eetop.cn/semi/6957592.html
@ 謝謝曲博回覆。不過以前說電晶體，翻成縮放（其實應該只有一直縮吧）可以理解，現在AI訓練（餵資料）翻成縮放感覺怪怪的，它是有比例、程度、範圍的意思？ 敬請指教，謝謝。
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想請問曲博，那個美國隊長的盾牌，是要把一整個機架的GB200-NVL72伺服器用先進封裝的方法縮到一片機板的大小嗎
沒有啦！那只是不知道誰想到的梗要黃仁勳扮演美國隊長，還擺Poss，沒想到他擺完大家都沒反應超尷尬的，可以看一下原片就懂了！呵呵！
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那是電競筆電吧！
@@Ansforce 真的 他一直跟我講電競筆電
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21:33 的應該是 GB10 ，不是 GB110
謝謝你提醒，是我口誤了！
請問project Digits使用tensorflow-GPU計算深度學習神經網路模型性能，能優於Rtx5090的個人電腦嗎？目前有看到前輩分析Project Digits的token算力其實不比5090多。不太懂神經網路模型與語言模型兩者在Project Digit 上的適用性是否有差異。
不可能，兩者的路線不一樣，是不同賽道的東西。一個是大VRAM一個是高速，PD的VRAM雖然大，但它是DDR5，速度一定比不上5090的DDR7，PD主打AI，5090主打遊戲與高速。
@0FolkDance 謝謝前輩解惑，再確認一下：若需要計算股市價格數值類型的神經網路模型，運算速度上是RTX5090比較快嗎？
@@chienhungchen1103 速度一定是5090最快，主要是看你對vram的需求有多大，要跑LLM的話，5090的vram不夠，跑不動，如果用的只是深度學習，模型不會超過32g的vram，那就一定是選5090囉
@@chienhungchen1103 你還要考慮到數值預測的deep learning和基於transformer 的LLM它們對於精度的要求不同，甚至南轅北轍；
目前Project DIGITS只有在FP4精度才有1 petaFLOPS效能，因這是Blackwell 架構硬體有支援，
若執行其他較高精度的模型，效能想必是遠低得多，
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Blackwell 架構主要就是因應超大LLM，主打硬體做掉對應低精度FP4位元，獲得比傳統FP16、FP32更節省記憶體和時間(電力)資源、或提升數倍的Flops
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Thor可以賣給中國?
為啥有比亞迪?
我看Thor的規格應該是可以賣給中國的。
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英伟达还有3年的好日子吧，大陆的DPP EUV光刻机2023年就应该已经投入商业产线了，华为的9000S和9010及9020很可能就是这种EUV光刻机生产的，这种EUV光刻机的效率和良率都还有不足，但已经能上线生产了，上微的LPP光刻机今年应该会上线调试，明、后年进驻商业产线生产，那时大陆的人工智能芯片和自动驾驶芯片会井喷，同时清华的光芯片和存算一体芯片应该也差不多了，大陆的人工智能产业会上一个新台阶。
讚，這個是不能說的秘密。哈哈，國產euv遲早會攻克的。高端芯片白菜價也遲早會出來的……
別想太多了大陸所有的跟電腦的成就再一年後慢慢的會被毀滅永遠也別想跟國外再來比而且永遠無法翻身
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阿北你如果英文不好，這種影片就不要勉強了