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AMD 推出用於深度學習的VEGA加速卡 - 3C

Ursula avatarUrsula · 2016-12-12

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http://videocardz.com/64677/amd-announces-first-vega-accelerator-radeon-instin
ct-mi25-for-deep-learning

縮網址：https://goo.gl/67mO5E

http://i.imgur.com/7Npe8KS.jpg

http://i.imgur.com/fsFn9aN.jpg

http://i.imgur.com/QsFz7sq.jpg

http://i.imgur.com/sSv1CXE.jpg

http://i.imgur.com/UzzpjIZ.jpg

http://i.imgur.com/1bcnbX2.jpg

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All Comments

Blanche avatarBlanche2016-12-14
推出ppt
Una avatarUna2016-12-19
入場太慢惹吧 不要變成另一個伺服器業務r QQ
Kumar avatarKumar2016-12-21
不曉得什麼時候會輪到對應的FPGA
Emily avatarEmily2016-12-21
沒力了(累
Bethany avatarBethany2016-12-22
c52我幫你 AMD卡就是垃圾漏電
想想N卡跟G心給我的福利 A就是糞
Hedwig avatarHedwig2016-12-23
ok thanks!
Catherine avatarCatherine2016-12-26
and 要不要開間廣告公司
Mason avatarMason2016-12-27
這PPT也做太好看
Edith avatarEdith2016-12-28
R9 Nano拿出來在戰惹
Kelly avatarKelly2017-01-02
不會進場太慢，因為它已經跟谷歌有約了
Edith avatarEdith2017-01-04
480,fury,vega這樣
Edith avatarEdith2017-01-05
上PTT會更順暢嗎？～^_^
Susan avatarSusan2017-01-07
撿CUDA現成的這樣好嗎QQ
Dinah avatarDinah2017-01-08
阿不是說dick learning
Rae avatarRae2017-01-10
有個8.2T flops? 我看錯了嗎？
Ivy avatarIvy2017-01-13
就fury或是fury nano的數據吧
Callum avatarCallum2017-01-16
AMD長那樣能跑這麼高的應該就那一張而已
Hazel avatarHazel2017-01-20
MI8是nano
Elizabeth avatarElizabeth2017-01-25
amd入場太慢了
Mary avatarMary2017-01-28
看優化方案吧
Olive avatarOlive2017-02-01
dick learning
William avatarWilliam2017-02-02
Deep learning還在成長期A現在開始追也是很大upside
Tristan Cohan avatarTristan Cohan2017-02-04
沒用.CUDA資源跟AMD主推的資源差太多了
多一個位數都不只......是真實的9.x:0.x的世界
Kumar avatarKumar2017-02-06
樓上 你可以看一下之前Google新聞怎麼實做的
William avatarWilliam2017-02-09
我看過啦 而且我板上還有一篇文章吧...
其實我二月就搭了一個平台模擬Deep Learning的硬體
Elma avatarElma2017-02-10
層..後來是能跑了 我也要換工作了...
Deep Learning要嘛nVidia的GPGPU被掃出去,要嘛
Faithe avatarFaithe2017-02-14
很辛苦地留下來..畢竟用GPU做是完全不划算的
可是這樣來看 也完全沒有第二家GPGPU的空間啊
Anthony avatarAnthony2017-02-17
反正AMD看起來就抱著能撿多少算多少的心態吧
Agnes avatarAgnes2017-02-18
AMD目前也沒那個資源來跟NV硬搶
Caitlin avatarCaitlin2017-02-21
google就用了啊，沒空間?
是小規模研究的才沒空間啦。
Ula avatarUla2017-02-22
AMD也知道軟體不是強項，直接賣硬體給
能自己搞定一切的大手就好。其他是加減賺
Rebecca avatarRebecca2017-02-24
搞定cudnn及各大DNN binding基本上就9:0到9:1啦
Hedda avatarHedda2017-03-01
Google AMD和NV兩家都有買，沒有只選NV
Brianna avatarBrianna2017-03-06
AMD是去拆還在用cuBLAS的那些.畢竟相比之下cuDNN只
Hardy avatarHardy2017-03-10
是更黑箱而已.BLAS好歹來自於數學公式..
David avatarDavid2017-03-11
而且Google那麼好像不是自己要用的，好像是要租給別
人的
Agnes avatarAgnes2017-03-11
AMD在Deep learning 和老黃比真的9:0剩下的 1也不是
AMD的
Ivy avatarIvy2017-03-14
不過用顯卡跑Deep Learning大概也頂多剩下這兩年
Hedwig avatarHedwig2017-03-14
有點好奇為什麼jk大會說顯卡跑Deep Learning大概也
頂多剩下這兩年
Lily avatarLily2017-03-18
老黃應該是打算從GPGPU會直接跳到深度學習用的ASIC
Skylar Davis avatarSkylar Davis2017-03-21
把深度學習想成之前很流行的挖礦就知道
現在很少人再用GPU挖礦了
Victoria avatarVictoria2017-03-24
裝了以後會幫我發廢文嗎？
Elvira avatarElvira2017-03-26
用DX10以後的GPU是大砲打小鳥 沒有鳥槍的時候照上
如果鳥槍一百隻造價跟大砲一根一樣 那買不買鳥槍?
Vanessa avatarVanessa2017-03-30
@attis:我覺得掰噗已經很強 還有人專門找他聊天
Emily avatarEmily2017-04-01
掰噗是抓關鍵字吧，不是深度學習XD
Skylar Davis avatarSkylar Davis2017-04-01
懶人跑法目前我測 390 還比 1080 快兩倍
Dinah avatarDinah2017-04-04
不過大勢已經往特製硬體去了沒錯，實驗室才用顯卡
Edwina avatarEdwina2017-04-07
我對Deep Learning的期待是做台機器學習鯨魚語言
Carolina Franco avatarCarolina Franco2017-04-11
說真的 NV在這塊地優勢只有進場早而已
深度學習的語言還有特殊線程運算 NV的卡沒很優
Ida avatarIda2017-04-15
NV也不是打算往NLP走吧
Noah avatarNoah2017-04-19
NV就趁FPGA/ASIC大潮沒來前先賺2年啊
以後的事以後再說。
Gilbert avatarGilbert2017-04-22
跟挖礦一樣特製硬體才是王道
但在風向轉變前，GPU還能賺就先賺。
Charlie avatarCharlie2017-04-24
fpga/asic大潮不像挖礦那摸快 老實講QQ
大部分的ai/dl小公司都會先從老黃卡開始
或者是跟雲端大廠租
Susan avatarSusan2017-04-24
amd直接賣雲端大廠 便宜賣 省掉很多軟體問題
現階段跟未來大概也只有大廠有辦法弄fpga/asic
Wallis avatarWallis2017-04-27
ob'_'ov
Andrew avatarAndrew2017-05-01
教主怎麼開分身
Delia avatarDelia2017-05-04
教主那種帳號 很像ctrl+U到使用者畫面 會騷擾你的
豬哥免洗ID XD