AI浪潮不可阻挡 云计算AI巨头 英伟达比去年同期营收增长262%
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[1 楼] 瞬间的震撼
[资深泡菜]
24-5-23 05:00
根据英伟达官网最新消息显示
英伟达2025财年一季度营收和2024财年四季度营收增加18% 比2024财年一季度营收同比增长262% 态势非常明朗了，AI产业仍是今后数年乃至这个十年的全球浪潮。 苹果之前傲娇一直不肯蹭AI热度，始终宣称自己的芯片产品是Machine Learning技术 今年终于扛不住全面拥抱AI，各种宣传语大力蹭AI热度。 值得一提的是，英伟达宣布自6月6日之后以1:10拆股，股价更亲民以便接纳全世界更多的投资者。   |
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[21 楼] wespter
[资深泡菜]
24-5-25 20:01
一路风霜 发表于 2024-05-25 10:06 人工智能运算用的硬件 现在通用性最好的就是显卡里的硬件 然后里面兼容性和进入市场最早 最通用的就是nvidia |
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[20 楼] camsona
[泡菜]
24-5-25 18:06
本地设备能力，比不上AI云服务器中心。前途是，云服务计算中心为主，加上高速网络。
用电，不管家庭还是企业事业商业单位，还得依靠发电厂。自建小电站只能辅助，比如家庭太阳能发电。集中发电，更经济，规模效益。 交通也一样，人口稠密区，应该依靠公共交通工具。人人一台小汽车，问题多多。 |
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[19 楼] lwangls
[泡菜]
24-5-25 14:43
大量的运算堆在服务器上，算力吃不消。还是要看ai pc，能够在本地进行ai运算，必须的才调用云服务。
发布自 安卓客户端 |
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[18 楼] 一路风霜
[陈年泡菜]
24-5-25 10:06
英伟达不是做显卡的？？
云计算最厉害的不是Google??? 一路风霜 编辑于 2024-05-25 10:07 |
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[17 楼] camsona
[泡菜]
24-5-25 05:06
电车会淘汰燃油车。
新型电池会淘汰锂电池。 新芯片技术会挑战，撼动，甚至取代目前的芯片技术。目前的芯片，相当于燃油车。 均在逐步变成现实，或有局部的零星的突破（比如目前光刻机的潜在替代方案）。 |
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[16 楼] coolxmedia
[禁言中]
24-5-25 02:04
闲聊状态 发表于 2024-05-23 15:25 |
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[15 楼] coolxmedia
[禁言中]
24-5-25 02:04
闲聊状态 发表于 2024-05-23 15:25 说白了，我认为，AI 才刚刚全部，技术发展还在探索中。目前这种高耗能的方法，肯定不是最准确的方向。 |
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[14 楼] 午夜半杯茶
[泡菜]
24-5-24 11:07
Trompette 发表于 2024-05-24 09:34 3的性能对轻薄本用户至关重要 发布自 色影无忌小程序 |
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[13 楼] Trompette
[泡菜]
24-5-24 09:34
午夜半杯茶 发表于 2024-05-24 07:52 论AI性能，大概从慢到快的排序是： 1. 纯CPU（浮点运算器和SIMD指令，只能帮助加速部分矢量运算） 2. 集成GPU（狭义GPU，负责多边形生成，曲面插值，渲染光追等，有标量和矢量运算指令） 3. 集成GPU+NPU (Apple Silicon, Intel Ultra, AMD 8000x, Qualcomm Elite X，包含完整的矢量张量的运算加速) 4. 独立GPU含NPU (Nvidia, Intel, AMD，处理单元更多了) 5. 独立纯NPU (A100,H100,GB200... - 没有GPU功能，专做矢量张量加速，并且支持稀疏矩阵，超高速内存) 6. 独立纯NPU 集群（支持水冷和高速互联) AI PC 的趋势是吸引 1, 2 的用户到 3，可能会影响一部分 4 的低端用户（今年发布的 3 最多够到 3060 水平） 而不是让 4 中的高端用户降级 个人用户到 4 就可以，专门NPU 太太太太太贵 |
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[12 楼] camsona
[泡菜]
24-5-24 09:18
午夜半杯茶 发表于 2024-05-24 07:52 参考。 // 人工智能加速器、深度学习处理器或神经处理单元 (NPU) 是一类专用硬件加速器[1] 或计算机系统[2][3]，旨在加速人工智能和机器学习应用，包括人工神经网络和机器学习想象。典型应用包括机器人、物联网和其他数据密集型或传感器驱动任务的算法。 [4]它们通常是多核设计，通常专注于低精度算术、新颖的数据流架构或内存计算能力。截至 2024 年，典型的 AI 集成电路芯片包含数百亿个 MOSFET。 [5]AI 加速器用于移动设备，例如 Apple iPhone [6] 或华为手机 [7] 中的神经处理单元 (NPU) 以及 Apple Silicon Mac 等个人电脑，以及张量处理单元 (TPU) 等云计算服务器在谷歌云平台中。[8]此类设备存在许多特定于供应商的术语，并且它是一项新兴技术，没有主导设计。 Nvidia 和 AMD 等公司设计的图形处理单元通常包含 AI 专用硬件，通常用作 AI 加速器，用于训练和推理。 |
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[11 楼] 闲聊状态
[泡菜]
24-5-24 08:57
午夜半杯茶 发表于 2024-05-24 07:52 以前没有是软件技术或者说软件标准没跟上，现在A I两家的CPU不是都开始学骁龙等手机SOC集成这些东西了。。。。 而NPU这玩意 我认为日后会跟现在的视频解码器一样，属于CPU“必备”器件，也会跟视频解密器一样有迭代和区分。 但是对于超大规模的训练时使用的硬件，暂时看还是显卡。。。毕竟压视频也还在用显卡。。。 但是 但是。。。压视频不是产业革命，能投入的资金有限，而AI训练能获得的资金就多了去了，而现在本来也有NPU直接用于训练的，加之国际情况的问题，所以。。我还是觉得显卡在训练这条路上走不了太远了，训练越是火热，它下赛道就越快 |
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[10 楼] 午夜半杯茶
[泡菜]
24-5-24 07:52
有了专门的NPU还有没有必要再买性能强大的显卡(我指的是为了AI性能)，在退一步有了性能强大的显卡还有没有必要买集成了NPU的CPU, 未来个人电脑的AI性能会不会由集成NPU的CPU和显卡配合运算，最起码目前看个人没必要专门买个NPU.
发布自 色影无忌小程序 |
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[9 楼] camsona
[泡菜]
24-5-23 19:14
微软即将推出的AI PC电脑，据其介绍，是结合CPU，GPU，NPU，实际产品。
 camsona 编辑于 2024-05-23 19:22 |
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[8 楼] 瞬间的震撼
[资深泡菜]
24-5-23 19:03
washu 发表于 2024-05-23 15:58 类似一种“存在舰队”， 只是战略上维持存在。 实际情况是，仍旧大笔大笔的资金购买英伟达的数据中心产品，微软和META这些公司对购买的英伟达GPU数量都有预估增长曲线Roadmap提供买方机构研究其会计数据。 因为这是微软自己宣布的预计购买量，所以也是未来大概率发生的状况。 |
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[7 楼] CATWK
[泡菜]
24-5-23 17:51
GPU用作AI计算应该是暂时的，AI需要更高密度的电子器件支撑，晶体管满足不了需求了已经
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[6 楼] washu
[泡菜]
24-5-23 15:58
闲聊状态 发表于 2024-05-23 15:25 NPU，微软很早就布局这个了，就是不知道实际上怎么样  |
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[5 楼] 闲聊状态
[泡菜]
24-5-23 15:25
NV能卖的好 我觉得还是靠CUDA的护城河
现在 不让买了。。。 那CUDA就没有用了 于是 就得靠opencl 甚至是amd rocm 这种开源的玩意 因为大家都生产硬件不可能再靠闭源的CUDA，我觉得NV也不可能给CUDA开源了 那么NV日后会怎么样？ 那么如果只是为了推理那么NPU是不是更合适？如果那玩意有好的开源支持？那又会如何？ 反正 我对AI用GPU还是有些抵触，我觉得 这种日后日常的应用就该有个专门的器件，而别耽误我用GPU打游戏。。。 |
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[4 楼] nikonbeta
[泡菜]
24-5-23 10:53
菊花的AI芯片也要排队购买了
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[3 楼] 万古霉素
[泡菜]
24-5-23 06:54
怎么上去就怎么下来。
发布自 安卓客户端 |
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[2 楼] 瞬间的震撼
[资深泡菜]
24-5-23 05:15
盘后股价如期突破1000美元，英伟达实在太狠。
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