現在每個老闆都在講 AI，要有 AI 就得先買顯卡來做運算

hyc0707

197分

樓主

hyc0707

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文章編號：67359843

水云 wrote:
在如何截取跟運用截取來的資料 (deep learning) 之前

可不可以告訴我一下，『足夠大的』值得 learn 的資料 ... 哪來的？不知

謝謝羞...(恕刪)

learn 的資料可以用租的也可以用買的，不一定是雲端上的big data

AI可以用在任何領域，不限影像或語音~~

hyc0707

197分

樓主

hyc0707

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文章編號：67359970

blueled wrote:
Nvdia Tesla 並不是顯卡，也不是歸類於顯卡，你需要一張Quadro/NVS顯卡來配合它。
...(恕刪)

目前測試過各種顯卡(GTX-1018Ti , Titan X , Titan V , Tesla V100 )做深度學習，還是以 GTX-1080Ti CP值最高~~~

sdyy

79分

23樓

sdyy

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文章編號：67359974

很多公司其實早就把資料擺在AWS上了，
管理成本比自有平台，安全且可靠多了，
架在自己的平台上，反而更容易被駭，備份成本也更昂貴，對外連結風險更大．
而把這些資料，直接去做AI訓練與判斷，更能節省空間時間等花費．

而且Microsoft/Google/Amazon真敢偷客戶資料？
要就直接就買下來了，台灣公司在他們眼中根本都小到不行．

hyc0707 wrote:
你說的沒錯現在Cloud...(恕刪)

e870252314

32分

24樓

e870252314

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文章編號：67360800

Hmm 這一串看了有看沒有懂
要玩TensorFlow就一定要有Nvidia的Cuda(你有時間也可以直接用CPU)
別家的顯卡用openCL目前還沒辦法支援
我不確定這個跟投資有什麼關聯，
但是Nvidia的卡既可以做深度學習、挖礦、又可以玩遊戲，非常直得購買
前面已將有人講到，有興趣的話建議購組一台電腦買1080 ti來玩看看就知道差在哪裡

星空殘月

1492分

25樓

星空殘月

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文章編號：67361415

請問一下各位前輩們

我不太懂AI和顯示卡關係的部分

如果每一個AI都必須要有顯卡，那所謂的小愛同學的音箱

裡面就必須至少有一顆運作AI的GPU?

還是說只有運算中心需要購買顯示卡，所謂的AI音箱裡面其實沒有GPU運算AI?

ckc51

80分

26樓

ckc51

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文章編號：67361437

CPU和GPU架構不同, CPU通常4/8/16個運算核心, GPU則數百個.
對於需要重複大量運算的AI, 挖礦應用而言, GPU當然比CPU適合.
加上nvidia很多年前就有提供CUDA介面, 讓應用程式可以直接呼叫GPU運算, 所以AI應用很多.

但Google and Intel也開始開發AI專用如TPU, 號稱比GPU更適合AI運算.

AMD and nvidia 也稍有不同, 通常AMD 核心數目會比nvidia多一些, nvidia則核心速度會快一點.
所以挖礦應用 AMD會快一點. 不過挖礦運算(比特幣)只為了解決區塊同步問題, 浪費了很多無謂的運算及電力.

在未來的虛擬貨幣上一定會有改善, 因此可預期GPU運算需求會降低.
事實上連GPU廠商自己都不看好, 所以不敢大量投單, 缺貨現象會再持需一段時間!

bartwang

346分

27樓

bartwang

個人積分：346分

文章編號：67361579

ckc51 wrote:
CPU和GPU架構...(恕刪)

學習了，感謝，標註個位置。

對於虛擬貨幣加密，個人有個想法，現在的硬體與演算法，遇到將來進步時，例如256位元與比目前快百倍的PU(誇張點才能看出差異)，那時解密是不是變得只要目前的十分之一以下時間，那虛擬幣的前景??

阿野

387分

28樓

阿野

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文章編號：67361601

為啥ai一定要自己算

亞馬遜和微軟等等都有提供 server幫你算

1tac

1103分

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1tac

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文章編號：67361627

星空殘月 wrote:
請問一下各位前輩們...(恕刪)

建議搜尋一下training跟inference

簡單的說,training階段需要很強的運算能力, 算出的參數丟給機器去做inference, 但機器本身運算能力不需太高

智慧音箱甚至不需要做inference, 直接把收到的語音丟到雲端去做inference

chinyihli

24分

30樓

chinyihli

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文章編號：67361707

水云 wrote:
所以 Alpha go 也是用顯卡走棋的囉 ... ？...(恕刪)

不完全是喔! Google 有自己開發自己的晶片叫 TPU (Tensor Processing Unit)

是屬於一種ASIC..(特殊應用積體電路（application-specific integrated circuit))
專為特定用途而設計、運用以執行單一工作，本質上與通用的 CPU、GPU 有很大不同，而且最終還是會運用到 CPU / GPU 的運算輔助。只能說 TPU 在人工智慧的運用，與 CPU、GPU 有所重疊，而 TPU 將此重疊部分效率做到極大化。

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