作者waitrop (嘴砲無雙)
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標題Re: [新聞] 減少依賴輝達 傳微軟將推自研首款AI晶片
時間Sun Oct 8 16:05:17 2023
每次討論到Nvidia 就會引戰，
但是看到一堆不實的指控，
又會讓我忍不住想說明，
然後就引戰刪文，無限循環
先說結論：CUDA
就此打住，再多說就是引戰
這幾家大型軟體公司有自己的晶片與硬體研發團隊已經十幾年以上，
當然有自己的AI晶片一點都不會意外，
就以新聞說的微軟來討論，
微軟AI晶片主要有兩個項目: OpenAI, Cloud
OpenAI 用的晶片是微軟跟AMD合作，
由AMD主力開發賣給微軟
Cloud的部分才是新聞說的首款自製晶片，
這款自製晶片的研發團隊由兩個主力組成:
xbox硬體團隊 + 原snapdragon cpu core團隊，
原snapdragon cpu core團隊被高通整組裁員之後全部被微軟收下，
改作微軟Cloud 的晶片,
xbox硬體團隊除了xbox之外，
比較有名的是hololen project,
這個團隊實力很強，
做出來的AI晶片應該是不錯,
不過微軟很多時候做硬體只是為了殺價用，
讓人懷疑他們自己軟體部門是否會願意使用這款自製的晶片
同樣情況Amazon AWS有一堆自製的晶片與硬體，
最有名的是AWS ARM CPU 跟 lab126,
同樣的Google Cloud 也有一堆自制晶片與硬體，
甚至安卓/pixel/nest 也有一堆自製晶片，
所以不要以為市場只有Nvidia 能做AI晶片，
這些大型軟體公司都有能力做AI晶片，
效能都不輸Nvidia，
問題在CUDA (我不多做解釋了)
※ 引述《Lushen (pttlushen)》之銘言：
: 上次台裔Google科學家紀懷新Ed H. Chi (L9)來台灣接受訪問的時候就有談到這個:
: 今天記者會上，紀懷新也解密，其實 Google 在訓練 AI 時，100% 使用的都是自家的
: TPU，「Google 很早就在 AI 領域投入了大量資源，包括硬體，包括裡頭的數學、算法等
: ，這些都是我們的強項。」
並不是100% 使用的都是自家的TPU，
最多就只是他的部門的某一兩個project 用自家的TPU,
我沒有詳細數字，
但是我猜大概50%用自家的TPU
原因很簡單，
自家的TPU是對自家特殊的算法做加速,
每個TPU的設計都不同，不能共用，
比方說，
現在最熱門的LLM需要極大的記憶體空間，
對運算速度需求反而不是最大瓶頸，
所以會有一款特製TPU把記憶體拉到最大來符合LLM需要，
但是這款TPU拿去做search, youtube 圖像辨識等等卻又不適用了，
並不是每個算法與專案項目都有相對應的TPU，
可能難度過大或是需要的資源過多，
也有可能這個專案只需要一些機器就夠用，
也有可能這個專案只需要一次性短時間train data,
所以很多算法與專案項目是直接拿Nvidia or AMD GPU
: Google 2023 最新的論文
: TPU v4: An Optically Reconfigurable Supercomputer for Machine Learning with
: Hardware Support for Embeddings
: Abstract
: 1.2x–1.7x faster and uses
: 1.3x–1.9x less power than the Nvidia A100
客製化的TPU or ASIC一定比GPU快，
某些TPU在某些特殊算法上面的應用甚至比H100 快很多，
但是這些TPU or ASIC並不是通用AI 晶片，
無法通用在各式各樣的算法與應用
: 大公司自己搞這些東西沒問題
: 沒資源搞這些有的沒的 還是只能跟Nvidia買沒衝突
: 至於什麼生態
: 大公司完全可以自己在公司搞一套自己專用的工具
: 進來的人自然會想辦法學會這套工具怎麼用
: https://www.inside.com.tw/article/32510-Google-Bard-Ed
: 微軟要搞鏟子好啊
: 還是只能找台積電代工
: 代工鏟子94舒服
: ※ 引述《jerrychuang ()》之銘言：
: : 原文標題：
: : 減少依賴輝達 傳微軟將推自研首款AI晶片
: : 原文連結：
: : https://ec.ltn.com.tw/article/breakingnews/4451397
: : 發布時間：
: : 2023/10/07 11:13
: : 記者署名：
: : 原文內容：
: : 〔財經頻道／綜合報導〕根據《The Information》報導，微軟（Microsoft）可能下個月
: : 在其年度開發者大會上，推出首款專為人工智慧 （AI）設計的晶片。
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1F：推 kakar0to : CUDA只是一個語言.要取代很容易 10/08 16:07
2F：推 zerro7 : 蘋果只是一種手機 要取代很容易? 10/08 16:08
3F：推 pkro12345 : 晶片只是一堆砂子 要取代很容易 10/08 16:09
4F：推 la8day : 長久下來還是會不斷有人試著用ASIC 10/08 16:11
5F：→ stkoso : 那你慢慢取代 我都賺爛了10幾年後你再開始賺 10/08 16:11
6F：→ Brioni : CUDA是框架吧？Linux: fxxx you NV 10/08 16:21
7F：→ Brioni : 怎沒人弄一個開源的？還是都寄望OpenCL?不可能吧 10/08 16:22
8F：→ Brioni : 不過玩大顆GPU的其他大廠也只有AMD、牙膏，他們不合 10/08 16:25
9F：→ Brioni : 作搞開源新框架，其他廠就是繼續自己開ic 10/08 16:25
10F：推 xm3u4vmp6 : 可以參考George Hotz的想法 10/08 16:25
11F：→ xm3u4vmp6 : 他講過AMD驅動就是爛到爆 軟體爛 10/08 16:26
12F：→ xm3u4vmp6 : 一堆想搞ai晶片的思路是錯的 要從軟體先下手 10/08 16:27
13F：推 abccbaandy : 1F嘴砲誰不會？ 這麼多年有人取代了？ 10/08 16:30
15F：→ xm3u4vmp6 : 23/05/24/the-tiny-corp-raised-5M.html 10/08 16:35
16F：推 xm3u4vmp6 : 一堆新創ai晶片多少死掉 根本騙投資人 重點是讓現 10/08 16:40
17F：→ xm3u4vmp6 : 有的軟體無腦運作順暢在你的晶片 10/08 16:40
18F：→ xam : 通常開源的缺點就是驅動力不足,優點也是沒驅動力的 10/08 16:42
19F：→ xam : 情況下 10/08 16:42
20F：→ lolpklol0975: 像IOS的生態? NV也創建自己的生態 10/08 16:58
21F：→ bnn : 生態圈是幾萬幾十萬開發者的力量 你要一家公司對幹 10/08 17:03
22F：→ bnn : 你要嘛證明說你有成倍的提升 要嘛你更簡單好用上手 10/08 17:04
23F：→ bnn : 不然你就要降價夠便宜讓其他公司跟你租 10/08 17:05
24F：→ k85564 : 1F嘴砲 csp用自己的晶片不可能完全取代gpu的 10/08 17:22
25F：推 henry326326 : 1F是我看過今天最好笑的話，完美的展現出對軟體業 10/08 17:53
26F：→ henry326326 : 的無知 10/08 17:53
27F：推 pacino : 黃董說過：NVDA是軟體公司。知道了吧？ 10/08 19:46
28F：推 TWkobe5566 : C++也是一種語言 要取代很容易XD 10/08 20:18
29F：→ xm3u4vmp6 : 我在等tinygrad超猛電腦只要15000鎂 10/08 21:42
30F：推 xm3u4vmp6 : 可以先預購 超便宜的啦 10/08 21:44
31F：推 Sixigma : 台積電也只是一家公司，要取代很容易 10/08 21:45
32F：推 q3512768 : 1F是在反串嗎嚇死了 10/08 22:06
33F：推 dragonjj : 其實AMD也有在搞 但是沒有CUDA 加上一堆演算法專家 10/08 22:08
34F：→ dragonjj : 不去支援 所以CUDA就讀大了! 10/08 22:08
35F：推 twlin : 微軟今年初已經把整個cpu core團隊裁掉了… 10/08 22:55
能做事比不上政治正確,
這件事我十年前就看破了,
十年前明明做出64bit kryo,
卻因為政治問題被上層壓著不出反而去用ARM IP,
之後卻把過錯怪在這個組上面大裁員,
當時我就看破離開,
IP 組沒掛revenue 的都是這樣任人宰割,
後來他們約我去微軟開發AI 晶片,
但是我進去之後還是覺得這條路不是辦法,
必須要自己掌握住revenue 跟 end product 才行,
所以我又離開了
現在他們加入ARM 應該會比較好一點,
在Jeff 下面有他保護著,
不會有這些政治問題,
Jeff 是個好人,
也跟我一起流浪到這幾個組,
他算是自己人,
也很了解他們的政治問題
36F：噓 ekgs : CUDA弄開源XDDD 我看你逆向工程要做到哪時 10/08 23:14
37F：推 fourkg : 你忘了推TQQQ 10/09 00:22
38F：→ kamitengo : 那為啥tesla要搞dojo？這些在台面上的都富可敵國， 10/09 00:35
39F：→ kamitengo : 請foundry代工後自用，針對自己的應用優化設計，也 10/09 00:35
40F：→ kamitengo : 不對外銷售，nv想阻擋都無從下手。這幾家開始 10/09 00:35
41F：→ kamitengo : tape out就是現在進行式 10/09 00:35
42F：推 jin20040117 : 很多地方很精闢喔 他們的SoC團隊跟DDR團隊很有實力 10/09 00:50
43F：推 tanted : CUDA 應該是類似編譯器 10/09 01:44
44F：推 ejnfu : 那還是皮衣刀客有遠見啊 10/09 01:50
※ 編輯: waitrop (76.103.225.6 美國), 10/09/2023 04:55:21
45F：推 zerro7 : 看CUDA的歷史 十幾年前就開始推了 用習慣很難跳吧 10/09 08:17
46F：→ zerro7 : 除非有足夠誘因 更便宜 更好用之類的 10/09 08:17
47F：推 revorea : 只是一個語言(笑爛 10/09 08:30
48F：推 create8 : 把軟體做好對一群vendors 來說是很困難的.. 誰不想 10/09 11:48
49F：→ create8 : 往大型軟體公司跳.. 10/09 11:48
50F：推 brightest : 不是政治問題吧 而是cp問題 用別人的ip划算就不用 10/09 22:36
51F：→ brightest : 自己養 ip廠當然就沒這個問題 10/09 22:36
52F：推 nangaluchen : tesla開dojo兩個原因 10/09 23:07
53F：→ nangaluchen : 1.tesla focus 在自駕 應用相當狹隘 適合自己開ADIC 10/09 23:07
54F：→ nangaluchen : 2.Musk本來就是很愛搞新項目的人 他想試試看 10/09 23:07
55F：→ nangaluchen : 但tesla終究在遇到非自駕的部分 還是要回來買H100 10/09 23:08
56F：→ moonshade : 問題在產量和整合問題，自製晶片整合要靠自己 10/10 07:52
57F：→ moonshade : 只有大公司才玩得起，但AI是個百家爭鳴的時代 10/10 07:52
58F：→ moonshade : 大家都在挖礦，賣鏟子的比起自製鏟子關起門來挖的 10/10 07:53
59F：→ moonshade : 優勢還是大多了 10/10 07:53
60F：噓 quartics : 並頒發這些大公司內部都有自己的開發框架，用不 10/10 19:54
61F：→ quartics : 用CUDA根本不是問題！ 10/10 19:54