AMD 推出用於深度學習的VEGA加速卡 - 3C

By Ursula
at 2016-12-12T18:21

All Comments

By Blanche
at 2016-12-14T19:22

推出ppt

By Una
at 2016-12-19T13:24

入場太慢惹吧 不要變成另一個伺服器業務r QQ

By Kumar
at 2016-12-21T18:41

不曉得什麼時候會輪到對應的FPGA

By Emily
at 2016-12-21T22:47

沒力了(累

By Bethany
at 2016-12-22T04:30

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

By Hedwig
at 2016-12-23T10:27

ok thanks!

By Catherine
at 2016-12-26T14:34

and 要不要開間廣告公司

By Mason
at 2016-12-27T06:37

這PPT也做太好看

By Edith
at 2016-12-28T23:41

R9 Nano拿出來在戰惹

By Kelly
at 2017-01-02T22:55

不會進場太慢，因為它已經跟谷歌有約了

By Edith
at 2017-01-04T20:53

480,fury,vega這樣

By Edith
at 2017-01-05T18:10

上PTT會更順暢嗎？～^_^

By Susan
at 2017-01-07T12:48

撿CUDA現成的這樣好嗎QQ

By Dinah
at 2017-01-08T19:47

阿不是說dick learning

By Rae
at 2017-01-10T10:39

有個8.2T flops? 我看錯了嗎？

By Ivy
at 2017-01-13T04:49

就fury或是fury nano的數據吧

By Callum
at 2017-01-16T18:11

AMD長那樣能跑這麼高的應該就那一張而已

By Hazel
at 2017-01-20T13:48

MI8是nano

By Elizabeth
at 2017-01-25T12:01

amd入場太慢了

By Mary
at 2017-01-28T01:24

看優化方案吧

By Olive
at 2017-02-01T12:24

dick learning

By William
at 2017-02-02T09:59

Deep learning還在成長期A現在開始追也是很大upside

By Tristan Cohan
at 2017-02-04T14:40

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

By Kumar
at 2017-02-06T05:28

樓上 你可以看一下之前Google新聞怎麼實做的

By William
at 2017-02-09T05:29

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

By Elma
at 2017-02-10T05:12

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

By Faithe
at 2017-02-14T03:29

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

By Anthony
at 2017-02-17T00:52

反正AMD看起來就抱著能撿多少算多少的心態吧

By Agnes
at 2017-02-18T23:08

AMD目前也沒那個資源來跟NV硬搶

By Caitlin
at 2017-02-21T18:37

google就用了啊，沒空間?
是小規模研究的才沒空間啦。

By Ula
at 2017-02-22T06:21

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

By Rebecca
at 2017-02-24T10:47

搞定cudnn及各大DNN binding基本上就9:0到9:1啦

By Hedda
at 2017-03-01T10:20

Google AMD和NV兩家都有買，沒有只選NV

By Brianna
at 2017-03-06T08:25

AMD是去拆還在用cuBLAS的那些.畢竟相比之下cuDNN只

By Hardy
at 2017-03-10T02:23

是更黑箱而已.BLAS好歹來自於數學公式..

By David
at 2017-03-11T06:07

而且Google那麼好像不是自己要用的，好像是要租給別
人的

By Agnes
at 2017-03-11T11:50

AMD在Deep learning 和老黃比真的9:0剩下的 1也不是
AMD的

By Ivy
at 2017-03-14T18:15

不過用顯卡跑Deep Learning大概也頂多剩下這兩年

By Hedwig
at 2017-03-14T20:08

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

By Lily
at 2017-03-18T12:18

老黃應該是打算從GPGPU會直接跳到深度學習用的ASIC

By Skylar Davis
at 2017-03-21T10:00

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

By Victoria
at 2017-03-24T01:29

裝了以後會幫我發廢文嗎？

By Elvira
at 2017-03-26T21:44

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?

By Vanessa
at 2017-03-30T07:29

@attis:我覺得掰噗已經很強 還有人專門找他聊天

By Emily
at 2017-04-01T03:37

掰噗是抓關鍵字吧，不是深度學習XD

By Skylar Davis
at 2017-04-01T10:27

懶人跑法目前我測 390 還比 1080 快兩倍

By Dinah
at 2017-04-04T01:47

不過大勢已經往特製硬體去了沒錯，實驗室才用顯卡

By Edwina
at 2017-04-07T17:50

我對Deep Learning的期待是做台機器學習鯨魚語言

By Carolina Franco
at 2017-04-11T12:34

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

By Ida
at 2017-04-15T04:56

NV也不是打算往NLP走吧

By Noah
at 2017-04-19T00:54

NV就趁FPGA/ASIC大潮沒來前先賺2年啊
以後的事以後再說。

By Gilbert
at 2017-04-22T09:48

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。

By Charlie
at 2017-04-24T00:33

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

By Susan
at 2017-04-24T04:12

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

By Wallis
at 2017-04-27T03:34

ob'_'ov

By Andrew
at 2017-05-01T17:46

教主怎麼開分身

By Delia
at 2017-05-04T00:24

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

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