Copyright © 1998-2025 CDR server s.r.o.
Všechna práva vyhrazena.
ISSN 1804-5405.
Copyright © 1998-2025 CDR server s.r.o.
Všechna práva vyhrazena.
ISSN 1804-5405.
Preco ten chuj nosi tu bundu za 10 tisic? Nestastny imidz. To je furt ta ista, alebo ich ma v skrini dalsich 50?
na jinou nema
Může si začít kupovat tyhle
https://www.404media.co/nvidia-ceo-jensen-huangs-iconic-look-used-to-pro...
Když je dostatek charisma stále stejná bunda není problémem.
https://youtu.be/4yuPoAL2WCg?t=35
nosim furt stejnou a nikdo mi netleska
A kvoli tomu je chuj? Chcel by si byť aspoň z polovice tak chytrý ako on, je to tak, že?
chytry nepotrebujem byt, staci byt bohaty
a sprosti ludia maju aj velku vyhodu: nevedia aki su sprosti :)))
U Jeffreyho Epsteina mel objednanou drazsi z detskych predkozek, ale z nejakeho duvodu to zustalo nevyrizene.
On je myslim jeden z lidi, kteri si muzou dovolit nedat na nazory ostatnich. Mne spis dostavala jeho kuchyne (kde tahal grafiky z trouby), tam to byla tradicni americka prezdobenost podporena specificky asijskym divokym vkusem
https://www.youtube.com/watch?v=iGmROfaWg2Y ((:
AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI IA IA IA IA IA IA .....
https://www.youtube.com/watch?v=-qbylbEek-M
:-D
to spíše Frankie z Holýho Wůdu... ten zpívá velmi procítěně o AI... 👍🤣
https://www.youtube.com/watch?v=K1MCG9SyoJI
Muzete mit nikdo vysvetlit, proc se na "velka" AI do farem neberou spis nejake specializovane ASICy, nez grafiky, ktere zerou i travu u cesty?
Ony ty ASICy jsou často právě až moc specializované a neumějí nic jiného než AI (tenzorové operace). Jenže v praxi jsou často (i v rámci praktického AI) potřeba jiné výpočty. Dekomprimovat a přehrát videa, na kterých se modely trénují. Upravovat rozlišení obrazových dat. Upravit nebo „předkousat“ sady dat, které se k tréningu používají. Zkomprimovat výstup generativní AI (obrázky, videa). Takže i tam, kde jde čistě o AI, nejde jen o tenzorové operace. Když se použije ASIC, je stále potřeba mít nějaké procesory a nějaký hardware, který zvládne rychle (aby ASICy nakrmil a nečekalo se na něj) obstarat i ostatní operace. GPGPU tohle podporuje nativně.
V systémech, kde nejde jen o AI (např. superpočítače) je to ještě podstatně markantnější.
Druhá věc je pak softwarová platfroma a podpora, kterou firmy vyrábějící ASIC (až na výjimky menší subjekty) nezajistí.
Ony ty ASICy jsou často právě až moc specializované a neumějí nic jiného než AI (tenzorové operace). Jenže v praxi jsou často (i v rámci praktického AI) potřeba jiné výpočty. Dekomprimovat a přehrát videa, na kterých se modely trénují. Upravovat rozlišení obrazových dat. Upravit nebo „předkousat“ sady dat, které se k tréningu používají. Zkomprimovat výstup generativní AI (obrázky, videa). Takže i tam, kde jde čistě o AI, nejde jen o tenzorové operace. Když se použije ASIC, je stále potřeba mít nějaké procesory a nějaký hardware, který zvládne rychle (aby ASICy nakrmil a nečekalo se na něj) obstarat i ostatní operace. GPGPU tohle podporuje nativně.
V systémech, kde nejde jen o AI (např. superpočítače) je to ještě podstatně markantnější.
Druhá věc je pak softwarová platfroma a podpora, kterou firmy vyrábějící ASIC (až na výjimky menší subjekty) nezajistí.
https://diit.cz/clanek/odberatelum-ai-serveru-nvidia-gb200300-dosla-trpelivost-kupuji-starsi-stroje/diskuse#comment-1499544 +Diky za info, to dava smysl. Akorat pri tomto univerzalnim reseni se dostavame zpetne tam, kde byla univerzalita CPU na ukor efektivity. Energeticka narocnost tech center prestava byt pomalu legrace..
No, mozna to chce neco mezi GPU, CPU a ASIC. Tedy mix funkcnosti HW primo sitych na miru uloh AI. Nestudoval jsem to, ale pripada mi, ze AI akceleratory, co dela AMD to plus, minus splnuji.
Ony ty ASICy nemají o tolik lepší energetickou efektivitu. Jestli je tensor core umístěné v ASIC nebo v GPU na jeho efektivitě nic nemění. ASIC řešení mají obvykle podstatně nižší spotřebu, ale i podstatně nižší výkon. K tomu jsou méně flexibilní a často potřebují další akcelerátory (nemluvě o samostatných procesorech).
Ony ty ASICy nemají o tolik lepší energetickou efektivitu. Jestli je tensor core umístěné v ASIC nebo v GPU na jeho efektivitě nic nemění. ASIC řešení mají obvykle podstatně nižší spotřebu, ale i podstatně nižší výkon. K tomu jsou méně flexibilní a často potřebují další akcelerátory (nemluvě o samostatných procesorech).
https://diit.cz/clanek/odberatelum-ai-serveru-nvidia-gb200300-dosla-trpelivost-kupuji-starsi-stroje/diskuse#comment-1499590 +Pro psaní komentářů se, prosím, přihlaste nebo registrujte.