作者su27 (su27)
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标题Re: [新闻] 中国AI晶片业陷困境 两大关键厂商消沉
时间Mon Jan 29 08:29:00 2024
你想多了
并行运算还有opencl
并不是只有Cuda
CUDA目前称霸是因为他们最早看到这一块
他们很早就投入各方面的应用
如opencv调用cuda 的函数
我估计也是nvidia自己家工程师写的
使用者只要去调用就行了
不用自己用并行运算写法 去写一个
所以在openai 也是相同
目前的差别在於他们已经建立好了社区
所以大家都选择cuda
新的公司要去挑战他们
只要他们愿意投入软件工程师
将一些功能打包好 给使用者去调用
再加上性价比更高 就能赢了
※ 引述《Arim (亿载金城武)》之铭言：
: ※ 引述《Su22 (装配匠)》之铭言：
: : 原文标题：中国AI晶片业陷困境 两大关键厂商消沉
: : ※请勿删减原文标题
: : 原文连结：https://reurl.cc/WRAEMZ
: : ※网址超过一行过长请用缩网址工具
: : 发布时间：2024/01/27 08:22
: : ※请以原文网页/报纸之发布时间为准
: : 记者署名：吴孟峰
: : ※原文无记载者得留空
: : 原文内容：
: : 曾经充满希望的中国人工智慧（AI）产业正面临艰困时期。壁仞科技和寒武纪这两个
新
: : 产业巨头都在苦苦挣扎。壁仞执行长兼联合创始人徐凌杰最近辞职，引发人们对公司
未
: : 的担忧；而寒武纪持续7年来亏损，不得不裁员。
: : 壁仞科技被美国政府列入
: : 这两家公司并不是中国唯一的AI GPU开发商，但他们的挣扎反映整个中国AI硬体的困
境
: : 这些公司是否能够适应、保持财务稳健，并跟上快速变化的市场趋势，目前还有待观
察
: : 心得/评论：
: : 之前壁仞的GPU产品线总经理焦国方也离职了
: : 现在另一个高层也闪人
: : 寒武纪(SHA: 688256)则是连续亏损中,股价也跌了不少
: : 有投资中港股市AI晶片概念股的网友要注意相关风险
: : ※必需填写满30正体中文字，无意义者板规处分
: AI GPU 这块未来十年内肯定还是 Nvidia 独大，就跟 台 gg 一样，整个生态早就建立
起
: 皮衣刀客在十几年前就布局 cuda，只要有用 Nvidia gpu 做加速的软体通通都要绑 cu
da
: 所以你看 meta 买 nv 的卡，openai 也买 nv 的卡，AMD 虽然也有自己的运算软体，
但?
: 所以搞 gpu 晶片这块就跟牙膏在 gg 面前说要做先进半导体制程一样，只是纯烧钱而
已?
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: Sent from JPTT on my Xiaomi M2004J19C.
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1F：推 Sixigma : opencl效能惨不忍睹，又难写，要拚过CUDA很难 01/29 08:41
2F：→ Armag : 不用担心，这种艰困的工作老美不想做可以找东亚各 01/29 08:45
3F：→ Armag : 国的码农做，这些都是便宜好用肯吃苦的 01/29 08:45
4F：→ Sixigma : 我这样讲好像也不对，opencl在只有CPU好的选项 01/29 08:51
5F：→ Sixigma : 但几个OS商的支援都很鸡肋，变成还是要回归各自框架 01/29 08:52
6F：推 Arim : opencl 在开源上惨不忍睹 01/29 09:05
7F：推 jamesho8743 : 投入软件工程师 你知道要什麽等级的吗? nvidia这几 01/29 09:35
8F：→ jamesho8743 : 年投入多少工程师? 01/29 09:35
9F：嘘 gayx2 : 讲得好像NV的CUDA都废物，随便找人做就可以赶上 01/29 09:46
10F：嘘 abccbaandy : 最後一段就是台湾那些老版的观念阿，大家拚一下 01/29 09:48
11F：→ abccbaandy : 把大厂都当白痴 01/29 09:49
12F：→ Shakwl : 愿意投入就能打赢ww，要不要想想"投入"要不要花钱阿 01/29 09:59
13F：嘘 chresh : cuda 社区就免费了，你怎麽打性价比？ 01/29 10:05
14F：推 rebel : 你太乐观了 用个东西好好的 你以为工程师会有多勤 01/29 10:15
15F：→ rebel : 劳想换？问问你自己愿不愿意去学一个新语言就知道 01/29 10:15
16F：→ zxcchiou : 回楼上 工程师需要不断学新东西的不学会被淘汰 01/29 10:17
17F：推 jknm0510a : 现在主流DL用的都是cuda，先机已经被全占走了 01/29 10:23
18F：推 rebel : 没错 但你已经有个用的好好的 整天加班被死线追着 01/29 10:24
19F：→ rebel : 跑 你有多少精力学一个用途重覆且成效不一定比较好 01/29 10:24
20F：→ rebel : 的工具 01/29 10:24
21F：推 pponywong : 底层运算语言根本没差opencl跟cuda 87%像 01/29 10:33
22F：→ stkoso : 讲的好简单 这麽好做你来做啊 01/29 10:37
23F：→ gomi : 我也不想只买NV的显卡 但我等好久 你们都不投入 01/29 10:46
24F：嘘 SHIMANO : 通篇支语看得好累 01/29 10:47
25F：嘘 BryceJames : AMD/INTEL真的该找你当CEO才对 01/29 10:54
26F：→ jiansu : 如果没记错 a i两家都有cuda转换工具 然後很多时候 01/29 11:03
27F：→ jiansu : 应该pytorch哪层就搞定了 不需要到cuda 不过真的用 01/29 11:03
28F：→ jiansu : 要先测过 调过 新的问题要解 这是时间和人力的额 01/29 11:03
29F：→ jiansu : 外成本 花钱买n省事省心 用a/i有时候不一定划算 01/29 11:03
30F：嘘 coolscott : 有这麽容易就好了，那华为应该已经AI霸主 01/29 11:03
31F：推 wade2432 : 笑死 只要愿意投入然後性价比高就会赢了，讲废话， 01/29 11:32
32F：→ wade2432 : 你也只要愿意投资然後报酬率高就会变有钱人了 01/29 11:32
33F：推 jamesho8743 : cuda优势一方面是学习面 另一方面是底层优化和各种 01/29 12:18
34F：→ jamesho8743 : 训练模型的绑定 这方面amd差很远 n家投入很多很久了 01/29 12:18
35F：→ jamesho8743 : amd的framework一直换来换去 01/29 12:18