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华为脸皮真是厚

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有你脸皮厚?


你跟菊花海军半斤八两的水平

本帖最后由 Gfriend 于 2018-10-10 15:46 通过手机版编辑


本帖最近评分记录
  • Minstrelboy 激骚 +1 骂人 2018-10-11 09:29
  • 间海蓝 激骚 +1 恭喜发财 2018-10-11 09:05
  • fengcl0318 激骚 +1 太骚了 2018-10-10 22:58
  • cfqxd 激骚 +1 最骚 Rated by wap 2018-10-10 18:09

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起码是个起步,用得着冷嘲热讽么。。。滑稽



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引用:
原帖由 zdztony 于 2018-10-10 15:57 发表
起码是个起步,用得着冷嘲热讽么。。。滑稽
重复造轮子有啥可提的,华为又不是被封锁,搞不到授权。



能战胜成功的,只有更大的成功。

留给后人更多可以抄的东西吧!

珍惜现在,是因为明日由今日造就;期待未来,是因为明日与今日不同。

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任正非 肯定欠了楼主一大笔钱

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posted by wap, platform: 小米NOTE
引用:
原帖由 @卖哥  于 2018-10-10 18:03 发表
重复造轮子有啥可提的,华为又不是被封锁,搞不到授权。
造不如买,买不如租

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ppt吊打核弹黄的V100了,看看实际效果吧

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引用:
原帖由 卖哥 于 2018-10-10 13:56 发表
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没必要什么都自己搞,深度学习处理器寒武纪本身就是行业先驱级别,谷歌还在用cpu堆神经网络计算的时候寒武纪已经搞专用处理器了。
这个还是要看具体情况,中兴是这样想,结果什么样子。所以可以技术可以别人差,但是不能没有。这算是一种技术的储备。

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引用:
原帖由 @法国人在北京  于 2018-10-10 21:39 发表
这个还是要看具体情况,中兴是这样想,结果什么样子。所以可以技术可以别人差,但是不能没有。这算是一种技术的储备。
楼上是当年那个法国人吗

宁做吸水的海绵,不做沙漠的喷泉

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posted by wap, platform: Meizu M9
引用:
原帖由 @法国人在北京  于 2018-10-10 21:39 发表
这个还是要看具体情况,中兴是这样想,结果什么样子。所以可以技术可以别人差,但是不能没有。这算是一种技术的储备。
所以搞些性能没优势的牺牲用户利益?

能战胜成功的,只有更大的成功。

留给后人更多可以抄的东西吧!

珍惜现在,是因为明日由今日造就;期待未来,是因为明日与今日不同。

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引用:
原帖由 卖哥 于 2018-10-10 22:51 发表
posted by wap, platform: Meizu M9
所以搞些性能没优势的牺牲用户利益?
喷了觉得不好你可以不买啊,逼你买了不买不给吃睡觉?

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华为谷歌阿里都已经判定未来是AI时代,那么这些巨头最起码无法忍受硬件上受制于人。
这三家都很强悍,最后谁赢我不知道,不过再过几年,英伟达的人工智能运算业务死定了

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引用:
原帖由 Minstrelboy 于 2018-10-11 07:05 发表
posted by wap, platform: Android
华为谷歌阿里都已经判定未来是AI时代,那么这些巨头最起码无法忍受硬件上受制于人。
这三家都很强悍,最后谁赢我不知道,不过再过几年,英伟达的人工智能运算业务死定了
谷歌自己有TPU怎么还大量采用GPU来做云计算?华为阿里就更不用说了

互联网公司定制都是为了强化特定业务而不是要走主流路线,NVIDIA要是这么容易能被别人取代现在还会有1000多亿刀市值?

再说现在AI框架基本9个月大变样,1年时间都能被淘汰了,你们一个个拿生命周期大多只有年把的ASIC去跟GPU比什么呢?

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引用:
原帖由 @u571  于 2018-10-11 08:32 发表
谷歌自己有TPU怎么还大量采用GPU来做云计算?华为阿里就更不用说了

互联网公司定制都是为了强化特定业务而不是要走主流路线,NVIDIA要是这么容易能被别人取代现在还会有1000多亿刀市值?

再说现在AI框架基本9个月大变样,1年时间都能被淘汰了,你们一个个拿生命周期大多只有年把的ASIC去跟GPU比什么呢?
你是不是忘了nv现在也是靠asic

本帖最后由 卖哥 于 2018-10-11 08:37 通过手机版编辑

能战胜成功的,只有更大的成功。

留给后人更多可以抄的东西吧!

珍惜现在,是因为明日由今日造就;期待未来,是因为明日与今日不同。

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引用:
原帖由 卖哥 于 2018-10-11 08:37 发表
posted by wap, platform: Meizu M9
你是不是忘了nv现在也是靠asic

本帖最后由 卖哥 于 2018-10-11 08:37 通过手机版编辑  
NVIDIA的Tensor是4x4矩阵,利用效率是全世界目前已知硬件里最高,TPU一代是128x128,效率太差在二代被谷歌改成了64x64,但是很多计算模型下效能也非常一般

老黄在评论TPU一代的时候就说过,想比较能耗比和计算效率可以,直接把所有目前框架和应用模型跑一遍,是骡子是马一眼可知,菊花敢不敢?我只知道谷歌只敢放特定环境下的数据

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引用:
原帖由 @u571  于 2018-10-11 08:44 发表
NVIDIA的Tensor是4x4矩阵,利用效率是全世界目前已知硬件里最高,TPU一代是128x128,效率太差在二代被谷歌改成了64x64,但是很多计算模型下效能也非常一般

老黄在评论TPU一代的时候就说过,想比较能耗比和计算效率可以,直接把所有目前框架和应用模型跑一遍,是骡子是马一眼可知,菊花敢不敢?我只知道谷歌只敢放特定环境下的数据
菊花自己拿出来的这套数据都没法看,还有啥可比。
优点居然是从低到高一套架构,也不知道别人为啥不用一套架构,必然两头不顾,能效稀烂。

能战胜成功的,只有更大的成功。

留给后人更多可以抄的东西吧!

珍惜现在,是因为明日由今日造就;期待未来,是因为明日与今日不同。

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