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大劉真的不太了解半導體業,算力就是製程縮小的主要推手,fabless 的設計成本也越來越高,開發一個3nm光罩要比一個7nm光罩貴得太多了,不是小廠玩得起,所以 altera xilinx 才會走向合併,買得起的也就 intel amd,新創弄出點新架構,很快就被巨頭併購了,要改變格局,難,沒有發現2010年後,fabless WW top 20 幾乎沒有變動嗎?
另外所謂AI的算力,也多被這些台面上資訊及硬體公司給神話了,整𠆤AI 主要算力在解大矩陣行列式。 也就是同時或儘量同時計算(平行計算) y 千萬組的 y千萬𠆤數的連乘積。 極其簡單(小學算術程度)但體量龐大的加減乘除。 無任何高深複雜的計算。
4:23 抬个杠,我来细节优化一下,先把内存数据加载入全局显存,再呼叫cuda内核,在讲全局显存数据批量矩阵压入tensor core 的寄存器,再从全局显存重复压入另一个矩阵B,然后运算并将数据结果矩阵放入累加器C,将累加器结果寄存器矩阵再写入共享显存, 然后再讲共享显存矩阵压回第一个矩阵,开始下一层神经网络迭代。 因为是一次性压入一个矩阵,避免了和低效的全局显存频繁交互,而tensor core晶体管也做了优化,不是和cuda流处理单元一样一次算一个值。
大刘厉害👍
中国如果还用集中力量办大事的办法来发展科技,搞什么科技大跃进,只能是死路一条。不要以为从2000年之后的10多年经济发展很快,就以为未来也一样。这10多年的发展,是因为自由世界允许中国加入全球协作。 但是,要想明白,自由世界允许你加入全球协作,目的是以为中国经济发展了,会走向政治改革,民主自由的道路。现在,自由世界已经意识到之前的判断错了。在改弦更张,重新孤立独裁专制的中国。 中国要发展,首先要政治改革,走向自由民主的政治改革道路,大力发展民营企业与市场经济,遏制国有企业,抛弃集中力量办大事的愚昧想法。 即便是在美国,公立学校永远竞争不过私立学校。比如,美国名校,前几名的永远是哪些私立大学。这是在教育领域。在科技领域更是如此,政府补贴领域,不但没有促进作用,还会让研究进入误区。 举个例子,IBM早期是美国政府极力扶持的。但是,很快就被众多的私营企业打败。比如,intel,微软等。 苏联同样也有这样的例子,前苏联时期,国家集中力量办大事,发展电子管。最终却被美国的小小私人半导体公司打败。 为什么科技不能由国家主导?不能由国家来集中力量办大事?科技行业也只要有老板。只有私人老板才会真正的关心这种研究是否符合市场需求。才会避免公地悲剧。
聰明,真知灼見
在下以前用过Xilinx 的FPGA做传感器开发,没记错的话,其clock frequency大概就在250MHz,用来做GHz级别的运算应该是力不从心的,这应该也会限制其在AI领域的发挥吧?或许博主可以从这个角度来探讨一下?
其實專門的硬件雖然效能比較高, 但一旦核心變化了可能就成廢品, 所以現在還是偏向通用的GPU比較吃香吧
解释的非常清晰
感谢分享,学习了Ai底层架构肯定会起来的
ASIC通常用於特定任務或算法上,看看比特大陸的礦機就知道,用一段時間就必須淘汰,但算法寫的好效率很高。FPGA可程式化編輯電路,早期頻率上不去是硬傷,現在兩大頭各自被intel跟AMD收購,新產品頻率可以跑到1.5GHz。GPU/IPU/TPU通用運算處理用於早期開發AI模型比較適用,耗電/佔空間/散熱問題註定無法小型化,但計算效率快。最適合的使用方式:GPU/IPU/TPU開發AI模型,將模型算法優化轉化成電路邏輯,將其轉成FPGA電路,每當有新的AI模型,重複以上步驟,遠端更新用戶端設備或邊緣計算工具。
上網查了,你這個說法比影片中的更準確。差點被他專業的表情騙到了。
厉害
业内一般不会将ASIC拆成每个字母读,而是读作ai sei ke (拼音)。
主播是总结内容并讲内容的,肯定不是业内人士,chatgpt就是替代他的
@@DreamRunningCreative 你這話還真嘴笑死我
事實上業外也是這麼讀的
英偉達是美國公司,對中國沒任何影響...
不明什么是TPU, GPU, 用過Chatgpt 及其它AI 改相軟件,兩者不是速度上問題,感覺什么AI 還未成熟。 原因是系統不能真正的開況,內里有很多人為限制,及資料不足。 老外做的智能只多他們,而華人問老外AI 便有水土不服,很多問題Chatgpt 也答不出。 相信未來會產生中国与老外AI, 兩者也因政冶上問題,會限制AI 功能
Have you heard the Australian Edge-AI company named Braidchip?
標題不符,啥格局會變?
真正能模仿自然的AI 必须要量子计算 是这样吗?
FPGA开发很容易,看样子是电子系大牛,自己感觉比一般的编程难度上了几个维度,不过会的确实不觉得难,开发流程比一般的编程长很多。eFPGA很多家也在做,嵌入到MPU中也有几家有了,或者直接进入NOC世界。Intel 暂时股价太弱,到15肯定大仓位买入
分析 AI 芯片硬件发展,其实主要的关注要素并不在于架构体系,性能,成本等硬件要术,而是软件。其实现在的 AI 模型主要就两种体系, tensorflow/pytorch 无论是在训练,还是推理阶段,得不到这两个模型架构的支持,市场份额是不会超过 1%, nvidia 的目前地位为什么,会这么高,主要原因还是因为,他的软件适配性是最好的。
说的对,业界主流还是tensorflow。我的看法,GPU难以支持大型模型。虽然有联合训练,联合训练的前提条件是领域能够明确的划分。但是,实际上,人类的知识,相互关联很强。大语言模型的方向,还是大规模的专用芯片。把所有人类的知识数据在一起训练。得到一个各个知识模块有机相互关联的模型。当然,一旦做成了,这个模型将会是人类社会的智能知识中心。
@@andytalk 目前来说,nvidia 的分布式能力 HPC 是最强的没有之一,这也就是为什么训练大模型基本上都是 N K, 其他技术方案,就目前来说,还需要一个世代努力
要是沒有大型語言模型的成功是會有Ai晶片的大量需求嗎?
人工智能发展的方向是模型越来越大。目前的单机计算能力还是太弱了。就一个简单的自动驾驶,这是非常狭窄的领域,特斯拉都要开发专用芯片。AI芯片的发展,可以说还没起步。
感覺谷歌在玩自己的,都不是一個維度曲高和寡呀。
不是,是他有錢可以揮霍,別人精打細算
講到某某架構、誰家的模式或版本⋯感覺就是要設置『知識產權、技術門檻障礙』,好將來要卡脖子用的!
第一,如果是企业自身卡脖子,这是很正常的。每一个企业,都想保护自己的技术免被窃取。正是因为有知识产权保护,才能鼓励人们创新。第二,如果你说的卡脖子是西方政府的技术禁运,那是因为基于自由世界人们的利益而为。对向朝鲜,中国,俄罗斯,伊朗这样的独裁专制政府进行技术禁运,是合理的。因为,根据民主和平论,非民主国家对世界和平构成极大威胁。所以,对这些流氓国家实行技术禁运,是合理的。今天不禁运,明天,自由世界的人们发明的技术,就会被独裁国家的政府做成武器来杀害自由世界的人民。
比如说俄罗斯,就利用自由世界的技术,做成导弹,坦克,来侵略乌克兰,杀死无辜的乌克兰人民
一般模型推理的计算量远小于训练时的计算量的,保守十分之一。
脱离剂量谈毒性?推理QPS多少?
可不是十分之一,训练一个模型,数据量是千亿次计算,每个参数,都要按照梯度算法进行多次尝试。参数有多少呢?比如chatGPT有几百亿个神经元,也就意味着有几百亿个参数。一份数据进去,就要进行很多次几百亿浮点运算。这样的数据有多少份呢?至少是千亿级了。 模型训练好了,把数据输入进去,获得结果,是需要每一个神经元进行一次浮点运算的。这个运算量就少多了。 我在給软件开发人员做教学的时候,随便一个教学试例,都要训练至少几天的时间。而应用训练好的模型,输出结果,往往是毫秒级的。
10000块GPU好像不是出自可信的来源,是猜的。
也衹有大劉和老石能把Fpga講透
都是些表面讲解,讲透上几个学期都不够,应用领域不同就有一个世界。
大刘就算了吧,楼上有个评论说得好的。大刘并非业内,而是归纳和总结,这就是chatgpt干的活儿。关于FPGA的内容就被专业的指出了问题。老石是专业做FPGA,讲自己业内肯定比大刘强多了。
聽了幾期大劉對半導體的視頻,唉,他真的一點都不瞭解,半對半錯的資訊更害人
沒有大語言模型來讓更多人運用就沒有Ai晶片的需求.
看個影片 翻個留言 整個yue了 都不知道那個才是對的 沒能力學硬體 我還是去問chatgpt要答案好了
平庸的时代,对任何的泡沫都是饥渴的
中国人持集体主义价值观,认为人多好办事,集中力量可以办大事。实际非常愚昧。 在高铁领域,到处盖高铁,还应以为傲。实际上,高铁一直亏损。亏损就意味着财富的浪费。建高铁就是个愚昧的主意。广州到长沙距离和曼谷到普吉岛的距离相近,我经常穿梭与两地。广州到长沙的高铁300多元人民币,高铁公司还要亏本。但是,曼谷到普吉岛的飞机票,疫情前,经常就是80到120元人民币。距离相当,飞机时间更短。不发展航空,却搞高铁。这就是集中力量办坏事的例子。因为高铁是国家的,亏赚没人关心。航空公司是私人的或者股民的,必须要精打细算好好经营努力竞争。所以,才会比国有企业更有效率。 再比如,人们以为航天科技投资太大,必须要国家投入才能做。事实上,马斯克的starship使得太空运输成本降低100倍。这是私营企业才做得到。 动用国家力量办大事,几乎所有的事最后都是坏事。要么浪费钱,要么增加贪污。 在芯片行业,习包子又开始搞大跃进,国家投入巨量资金发展芯片业,结果必然是坏的。没两年,几千亿的资金就打了水漂。 最近听说chatGPT又刺激的中共,要投巨资做人工智能研究。可以想象,又有多少民脂民膏被浪费。进到各种贪官污吏的口袋。
@@jacksonchan3053 你是说你自己吧
的确如此,自由竞争和市场化,中国人就能迸发出无尽的创造力。
很精確,資本市場就是效率問題。
及成本問題。
这么蠢的人还写那么多,1450?
人工神经元组成的npu不可以进行并行处理吗??
NPU也是。
👍👍👍
等量子计算机发展成熟了,老黄就该失业下岗了。 现在跳的欢,将来拉青丹。
现在的FPGA的速度上不去
没一个中国公司
黄教主踩上了好几拨风口了,已经赢麻了!
還在用GPU搞AI,已經落伍啦!韭菜不嫌多
我只知道我以後可能要花十幾萬買顯卡女友
大陸的半導體行業走向沒落。沒什麽好改寫的。
怎麼不用量子芯片?
量子计算机和人工智能没任何关系
現在的量子芯片連編程都做不到,仍然停留在機械計算器的水平,怎麽用來訓練AI?
@@zilchnov5234 量子计算机可以编程的,在我频道,做了一个使用ibm量子计算机编程的教程。
这个频道越来越水了,什么领域都要占的结果就是什么领域都不精,越看越没意思。
幸亏中国显卡也越来越好了,虽然在游戏优化驱动方面还需要一个一个改进,但是在AI方面更适用进步的更快,对民用和军用帮助很大。
你用过中国显卡玩游戏吗?
@@jgl7190 你沒看清楚他説什麼嗎?一看到中國兩個字就PTSD😂
@@jgl7190 什麼都要全球跟中国比 你美國有什么優勢 日本有什麼優勢 每個國家都有自己優勢 中國能快速追趕 還要自立自強 還有哪個國家有這能耐
我為現在中國驕傲🇨🇳💪
@@yeetop8340 感覺就你一人在那邊PTSD 笑死人對方講出事實你就在那邊扯東扯西
ChatGPT以後可以取代你們這些純講解的YT了
我也觉得。
/ei 'sik/
中国缺乏隐私保护,无所不在的监控摄像头,确实在前几年促进了人工智能领域的发展,尤其是用卷积神经网络CNN训练出了全世界领先的人脸,体态识别系统。在大语言模型领域,几乎毫无建树。原因是中国言论管制,使得中文的数据远远小于英语的数据量。这个从chatGPT也可以看得出来,如果你用中文问问题,chatGPT回答的质量远远低于英文的质量。 所以,中国做了个人脸识别就以为自己在人工智能领域世界领先。实属意淫。首先,卷积神经网络也不是中国人发明的。中国人只是因为有数据,前几年,芯片也不禁运,所以才有了这点成绩。 中国人缺乏创新能力,集权专制制度引起全世界反感从而导致技术禁运,如果不做改变,可以说,中国不仅仅在人工智能领域内全世界抛弃,在其他任何领域都将被全世界抛弃。
难道不是中国快追上美国才被人搞,一看你就是美帝的狗,没有父母的孤儿。
挺弱智的想法
中国人缺乏创造力这个不对。看看ai领域的论文和成果有多少是华人研究者在海外搞出来就行。只能说欧美确实有更适合华人发挥聪明才智的环境。
不明白你要的隐私究竟是什么隐私, 没人会无缘无故在你隐秘的地方例如你家客厅你家厕所装摄像头, 你是要走在大马路上也需要别人看不见你的隐私?只有触犯法律的人或通缉犯在公共场合才会害怕被摄像头看到!!!
@@Guavaava 举些例子,哪些重要论文是中国人写的。呵呵
中国梦,不带他们玩
中国人改变极权专制制度走向民主自由的开放社会,拥抱全球的价值观,避免被西方制裁,改变教育制度,改变我们的文化中的劣质内容。中国未来将会为全人类的进步做出真实的贡献。
这在国内是不能碰的滑梯哦😂
日本像个哈巴狗那样舔…美国要收拾还不是一样收拾,你真可爱…
被制裁只是让你当狗而已
难
芯片封堵现已成大漂亮唯-的主要对中打压手段了。黔驴即将技穷,中国定将最终突破。到那时欢迎你再来继续吹民主对决独裁吧。-只只会鹦鹉学舌的大漂亮脑残粉。
咋又是熟悉的跪拜味道呢。全篇只字未提国内业界的努力和进展,潜台词是不值-提吗? 目前美在Al高科技领域对华全面封堵,博主所提的所有这些美国企业巳实际与中国无缘,却还在此一味唾沬横飞的吹。与国外相此,更应扎实的讲讲国内业界的进展和差距及展望才对。
我个普通老百姓对国内业界的信息也毫无兴趣。可能说的不准确但我觉得国内发展什么,都是骗补贴之类的。
@@balalad9348 一个是骗补贴,骗贷款,就像芯片大跃进。还有就是骗股民
哈哈,国内几家FPGA老板都在硅谷住着,总部也在硅谷,产品虽然低端,但希望其越来越好。清华紫光和安路科技除外。
講現實的你拿不到高算力晶片AI練不起來呀
現實是,中國半導體業的海歸,爲了他們的美國護照,已經一大堆離開了中國,在算力領域,留下的人沒有設計軟體可用,有努力但是沒進展,當然沒啥可說
大劉真的不太了解半導體業,算力就是製程縮小的主要推手,fabless 的設計成本也越來越高,開發一個3nm光罩要比一個7nm光罩貴得太多了,不是小廠玩得起,所以 altera xilinx 才會走向合併,買得起的也就 intel amd,新創弄出點新架構,很快就被巨頭併購了,要改變格局,難,沒有發現2010年後,fabless WW top 20 幾乎沒有變動嗎?
另外所謂AI的算力,也多被這些台面上資訊及硬體公司給神話了,整𠆤AI 主要算力在解大矩陣行列式。 也就是同時或儘量同時計算(平行計算) y 千萬組的 y千萬𠆤數的連乘積。 極其簡單(小學算術程度)但體量龐大的加減乘除。 無任何高深複雜的計算。
4:23 抬个杠,我来细节优化一下,先把内存数据加载入全局显存,再呼叫cuda内核,在讲全局显存数据批量矩阵压入tensor core 的寄存器,再从全局显存重复压入另一个矩阵B,然后运算并将数据结果矩阵放入累加器C,将累加器结果寄存器矩阵再写入共享显存, 然后再讲共享显存矩阵压回第一个矩阵,开始下一层神经网络迭代。 因为是一次性压入一个矩阵,避免了和低效的全局显存频繁交互,而tensor core晶体管也做了优化,不是和cuda流处理单元一样一次算一个值。
大刘厉害👍
中国如果还用集中力量办大事的办法来发展科技,搞什么科技大跃进,只能是死路一条。不要以为从2000年之后的10多年经济发展很快,就以为未来也一样。这10多年的发展,是因为自由世界允许中国加入全球协作。
但是,要想明白,自由世界允许你加入全球协作,目的是以为中国经济发展了,会走向政治改革,民主自由的道路。现在,自由世界已经意识到之前的判断错了。在改弦更张,重新孤立独裁专制的中国。
中国要发展,首先要政治改革,走向自由民主的政治改革道路,大力发展民营企业与市场经济,遏制国有企业,抛弃集中力量办大事的愚昧想法。
即便是在美国,公立学校永远竞争不过私立学校。比如,美国名校,前几名的永远是哪些私立大学。这是在教育领域。在科技领域更是如此,政府补贴领域,不但没有促进作用,还会让研究进入误区。
举个例子,IBM早期是美国政府极力扶持的。但是,很快就被众多的私营企业打败。比如,intel,微软等。
苏联同样也有这样的例子,前苏联时期,国家集中力量办大事,发展电子管。最终却被美国的小小私人半导体公司打败。
为什么科技不能由国家主导?不能由国家来集中力量办大事?科技行业也只要有老板。只有私人老板才会真正的关心这种研究是否符合市场需求。才会避免公地悲剧。
聰明,真知灼見
在下以前用过Xilinx 的FPGA做传感器开发,没记错的话,其clock frequency大概就在250MHz,用来做GHz级别的运算应该是力不从心的,这应该也会限制其在AI领域的发挥吧?或许博主可以从这个角度来探讨一下?
其實專門的硬件雖然效能比較高, 但一旦核心變化了可能就成廢品, 所以現在還是偏向通用的GPU比較吃香吧
解释的非常清晰
感谢分享,学习了Ai底层架构肯定会起来的
ASIC通常用於特定任務或算法上,看看比特大陸的礦機就知道,用一段時間就必須淘汰,但算法寫的好效率很高。
FPGA可程式化編輯電路,早期頻率上不去是硬傷,現在兩大頭各自被intel跟AMD收購,新產品頻率可以跑到1.5GHz。
GPU/IPU/TPU通用運算處理用於早期開發AI模型比較適用,耗電/佔空間/散熱問題註定無法小型化,但計算效率快。
最適合的使用方式:GPU/IPU/TPU開發AI模型,將模型算法優化轉化成電路邏輯,將其轉成FPGA電路,每當有新的AI模型,重複以上步驟,遠端更新用戶端設備或邊緣計算工具。
上網查了,你這個說法比影片中的更準確。
差點被他專業的表情騙到了。
厉害
业内一般不会将ASIC拆成每个字母读,而是读作ai sei ke (拼音)。
主播是总结内容并讲内容的,肯定不是业内人士,chatgpt就是替代他的
@@DreamRunningCreative
你這話還真嘴
笑死我
事實上業外也是這麼讀的
英偉達是美國公司,對中
國沒任何影響...
不明什么是TPU, GPU, 用過Chatgpt 及其它AI 改相軟件,兩者不是速度上問題,感覺什么AI 還未成熟。 原因是系統不能真正的開況,內里有很多人為限制,及資料不足。 老外做的智能只多他們,而華人問老外AI 便有水土不服,很多問題Chatgpt 也答不出。 相信未來會產生中国与老外AI, 兩者也因政冶上問題,會限制AI 功能
Have you heard the Australian Edge-AI company named Braidchip?
標題不符,啥格局會變?
真正能模仿自然的AI 必须要量子计算 是这样吗?
FPGA开发很容易,看样子是电子系大牛,自己感觉比一般的编程难度上了几个维度,不过会的确实不觉得难,开发流程比一般的编程长很多。eFPGA很多家也在做,嵌入到MPU中也有几家有了,或者直接进入NOC世界。Intel 暂时股价太弱,到15肯定大仓位买入
分析 AI 芯片硬件发展,其实主要的关注要素并不在于架构体系,性能,成本等硬件要术,而是软件。其实现在的 AI 模型主要就两种体系, tensorflow/pytorch 无论是在训练,还是推理阶段,得不到这两个模型架构的支持,市场份额是不会超过 1%, nvidia 的目前地位为什么,会这么高,主要原因还是因为,他的软件适配性是最好的。
说的对,业界主流还是tensorflow。我的看法,GPU难以支持大型模型。虽然有联合训练,联合训练的前提条件是领域能够明确的划分。但是,实际上,人类的知识,相互关联很强。大语言模型的方向,还是大规模的专用芯片。把所有人类的知识数据在一起训练。得到一个各个知识模块有机相互关联的模型。当然,一旦做成了,这个模型将会是人类社会的智能知识中心。
@@andytalk 目前来说,nvidia 的分布式能力 HPC 是最强的没有之一,这也就是为什么训练大模型基本上都是 N K, 其他技术方案,就目前来说,还需要一个世代努力
要是沒有大型語言模型的成功
是會有Ai晶片的大量需求嗎?
人工智能发展的方向是模型越来越大。目前的单机计算能力还是太弱了。就一个简单的自动驾驶,这是非常狭窄的领域,特斯拉都要开发专用芯片。AI芯片的发展,可以说还没起步。
感覺谷歌在玩自己的,都不是一個維度曲高和寡呀。
不是,是他有錢可以揮霍,別人精打細算
講到某某架構、誰家的模式或版本⋯感覺就是要設置『知識產權、技術門檻障礙』,好將來要卡脖子用的!
第一,如果是企业自身卡脖子,这是很正常的。每一个企业,都想保护自己的技术免被窃取。正是因为有知识产权保护,才能鼓励人们创新。
第二,如果你说的卡脖子是西方政府的技术禁运,那是因为基于自由世界人们的利益而为。对向朝鲜,中国,俄罗斯,伊朗这样的独裁专制政府进行技术禁运,是合理的。因为,根据民主和平论,非民主国家对世界和平构成极大威胁。所以,对这些流氓国家实行技术禁运,是合理的。今天不禁运,明天,自由世界的人们发明的技术,就会被独裁国家的政府做成武器来杀害自由世界的人民。
比如说俄罗斯,就利用自由世界的技术,做成导弹,坦克,来侵略乌克兰,杀死无辜的乌克兰人民
一般模型推理的计算量远小于训练时的计算量的,保守十分之一。
脱离剂量谈毒性?推理QPS多少?
可不是十分之一,训练一个模型,数据量是千亿次计算,每个参数,都要按照梯度算法进行多次尝试。参数有多少呢?比如chatGPT有几百亿个神经元,也就意味着有几百亿个参数。一份数据进去,就要进行很多次几百亿浮点运算。这样的数据有多少份呢?至少是千亿级了。
模型训练好了,把数据输入进去,获得结果,是需要每一个神经元进行一次浮点运算的。这个运算量就少多了。
我在給软件开发人员做教学的时候,随便一个教学试例,都要训练至少几天的时间。而应用训练好的模型,输出结果,往往是毫秒级的。
10000块GPU好像不是出自可信的来源,是猜的。
也衹有大劉和老石能把Fpga講透
都是些表面讲解,讲透上几个学期都不够,应用领域不同就有一个世界。
大刘就算了吧,楼上有个评论说得好的。大刘并非业内,而是归纳和总结,这就是chatgpt干的活儿。关于FPGA的内容就被专业的指出了问题。老石是专业做FPGA,讲自己业内肯定比大刘强多了。
聽了幾期大劉對半導體的視頻,唉,他真的一點都不瞭解,半對半錯的資訊更害人
沒有大語言模型來讓更多人運用
就沒有Ai晶片的需求.
看個影片 翻個留言 整個yue了 都不知道那個才是對的 沒能力學硬體 我還是去問chatgpt要答案好了
平庸的时代,对任何的泡沫都是饥渴的
中国人持集体主义价值观,认为人多好办事,集中力量可以办大事。实际非常愚昧。
在高铁领域,到处盖高铁,还应以为傲。实际上,高铁一直亏损。亏损就意味着财富的浪费。建高铁就是个愚昧的主意。广州到长沙距离和曼谷到普吉岛的距离相近,我经常穿梭与两地。广州到长沙的高铁300多元人民币,高铁公司还要亏本。但是,曼谷到普吉岛的飞机票,疫情前,经常就是80到120元人民币。距离相当,飞机时间更短。不发展航空,却搞高铁。这就是集中力量办坏事的例子。因为高铁是国家的,亏赚没人关心。航空公司是私人的或者股民的,必须要精打细算好好经营努力竞争。所以,才会比国有企业更有效率。
再比如,人们以为航天科技投资太大,必须要国家投入才能做。事实上,马斯克的starship使得太空运输成本降低100倍。这是私营企业才做得到。
动用国家力量办大事,几乎所有的事最后都是坏事。要么浪费钱,要么增加贪污。
在芯片行业,习包子又开始搞大跃进,国家投入巨量资金发展芯片业,结果必然是坏的。没两年,几千亿的资金就打了水漂。
最近听说chatGPT又刺激的中共,要投巨资做人工智能研究。可以想象,又有多少民脂民膏被浪费。进到各种贪官污吏的口袋。
@@jacksonchan3053 你是说你自己吧
的确如此,自由竞争和市场化,中国人就能迸发出无尽的创造力。
很精確,資本市場就是效率問題。
及成本問題。
这么蠢的人还写那么多,1450?
人工神经元组成的npu不可以进行并行处理吗??
NPU也是。
👍👍👍
等量子计算机发展成熟了,老黄就该失业下岗了。 现在跳的欢,将来拉青丹。
现在的FPGA的速度上不去
没一个中国公司
黄教主踩上了好几拨风口了,已经赢麻了!
還在用GPU搞AI,已經落伍啦!韭菜不嫌多
我只知道我以後可能要花十幾萬買顯卡女友
大陸的半導體行業走向沒落。沒什麽好改寫的。
怎麼不用量子芯片?
量子计算机和人工智能没任何关系
現在的量子芯片連編程都做不到,仍然停留在機械計算器的水平,怎麽用來訓練AI?
@@zilchnov5234 量子计算机可以编程的,在我频道,做了一个使用ibm量子计算机编程的教程。
这个频道越来越水了,什么领域都要占的结果就是什么领域都不精,越看越没意思。
幸亏中国显卡也越来越好了,虽然在游戏优化驱动方面还需要一个一个改进,但是在AI方面更适用进步的更快,对民用和军用帮助很大。
你用过中国显卡玩游戏吗?
@@jgl7190 你沒看清楚他説什麼嗎?一看到中國兩個字就PTSD😂
@@jgl7190 什麼都要全球跟中国比 你美國有什么優勢 日本有什麼優勢 每個國家都有自己優勢 中國能快速追趕 還要自立自強 還有哪個國家有這能耐
我為現在中國驕傲🇨🇳💪
@@yeetop8340
感覺就你一人在那邊PTSD 笑死人
對方講出事實你就在那邊扯東扯西
ChatGPT以後可以取代你們這些純講解的YT了
我也觉得。
/ei 'sik/
中国缺乏隐私保护,无所不在的监控摄像头,确实在前几年促进了人工智能领域的发展,尤其是用卷积神经网络CNN训练出了全世界领先的人脸,体态识别系统。在大语言模型领域,几乎毫无建树。原因是中国言论管制,使得中文的数据远远小于英语的数据量。这个从chatGPT也可以看得出来,如果你用中文问问题,chatGPT回答的质量远远低于英文的质量。
所以,中国做了个人脸识别就以为自己在人工智能领域世界领先。实属意淫。首先,卷积神经网络也不是中国人发明的。中国人只是因为有数据,前几年,芯片也不禁运,所以才有了这点成绩。
中国人缺乏创新能力,集权专制制度引起全世界反感从而导致技术禁运,如果不做改变,可以说,中国不仅仅在人工智能领域内全世界抛弃,在其他任何领域都将被全世界抛弃。
难道不是中国快追上美国才被人搞,一看你就是美帝的狗,没有父母的孤儿。
挺弱智的想法
中国人缺乏创造力这个不对。看看ai领域的论文和成果有多少是华人研究者在海外搞出来就行。只能说欧美确实有更适合华人发挥聪明才智的环境。
不明白你要的隐私究竟是什么隐私, 没人会无缘无故在你隐秘的地方例如你家客厅你家厕所装摄像头, 你是要走在大马路上也需要别人看不见你的隐私?
只有触犯法律的人或通缉犯在公共场合才会害怕被摄像头看到!!!
@@Guavaava 举些例子,哪些重要论文是中国人写的。呵呵
中国梦,不带他们玩
中国人改变极权专制制度走向民主自由的开放社会,拥抱全球的价值观,避免被西方制裁,改变教育制度,改变我们的文化中的劣质内容。中国未来将会为全人类的进步做出真实的贡献。
这在国内是不能碰的滑梯哦😂
日本像个哈巴狗那样舔…美国要收拾还不是一样收拾,你真可爱…
被制裁只是让你当狗而已
难
芯片封堵现已成大漂亮唯-的主要对中打压手段了。黔驴即将技穷,中国定将最终突破。到那时欢迎你再来继续吹民主对决独裁吧。-只只会鹦鹉学舌的大漂亮脑残粉。
咋又是熟悉的跪拜味道呢。全篇只字未提国内业界的努力和进展,潜台词是不值-提吗? 目前美在Al高科技领域对华全面封堵,博主所提的所有这些美国企业巳实际与中国无缘,却还在此一味唾沬横飞的吹。与国外相此,更应扎实的讲讲国内业界的进展和差距及展望才对。
我个普通老百姓对国内业界的信息也毫无兴趣。可能说的不准确但我觉得国内发展什么,都是骗补贴之类的。
@@balalad9348 一个是骗补贴,骗贷款,就像芯片大跃进。还有就是骗股民
哈哈,国内几家FPGA老板都在硅谷住着,总部也在硅谷,产品虽然低端,但希望其越来越好。清华紫光和安路科技除外。
講現實的你拿不到高算力晶片AI練不起來呀
現實是,中國半導體業的海歸,爲了他們的美國護照,已經一大堆離開了中國,在算力領域,留下的人沒有設計軟體可用,有努力但是沒進展,當然沒啥可說