华为「GPU」实力有多强？已经能够对标英伟达A100了！敢信？
Vložit
- čas přidán 21. 10. 2023
- 科大讯飞表示华为昇腾910B已经与英伟达A100相同水准，这是否意味着中国在AI算力芯片方面已经有了国产平替？本期视频，我们深入讲讲昇腾AI芯片。
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我靠 。。。 大刘厉害哈哈哈哈 一边吹华为一边赚润人钱
對比台彎彎的柯白爛嘴。
这货吹特斯拉多点
挣钱，不寒颤
煞笔南京大屠铩留下来的孽种玩意
@@FallWithwWnd煞笔南京大屠铩留下来的孽种玩意
作为一个910的开发者，经过无数实验，芯片的算力是够的，甚至编解码还优于a100，主要问题是华为生态，需要时间建设，例如国际科研文献，或一些优秀算法，复原移植到910还是有不少难度，花费太多时间，而这些正是nvidia多年生态建设的成果，一般商业公司更愿意用nvidia的原因
华畜连水军都请的如此没水准经过无数次实验算力是够的这是连人话都不会说了还视频编码，一个张量单元集群用集成视频编码你当你是gpu，真是傻子太多骗子不够用，等riscv成熟十年后再来抄吧
PyTroch還是AscendC?
@@yaus0527华为的开发套件
只要开发人员资质认证的，可以低价格【高于成本价格】卖给开发人员，有开发人员折腾、支持才有未来。
能进场，就可以迭代·~慢慢来
论吹牛，我只佩服华为
凡是华为国产芯片提高突破，比你*****还难受，你是中国人吗？
知乎上有用过的用户发了体验的，他们新的AI集群方案，单卡性能不如A100，但是多个便宜的卡堆起来，性能就追上了。目前主要问题是生态打不过cuda，但是，好就好在美国禁止了，国内的企业必须和华为合作，生态做起来是很快的事情了，华为第一代基本就是妥大便，但是第二代第三代就追上甚至赶超了，迭代速度太恐怖。
唉. 之前美帝封禁 A100 时的标准就是带宽. 吹华为显卡算力能追上我勉强信. 可这个说多个便宜卡堆起来这带宽问题简直就是灾难. 如果能靠堆便宜芯片超英赶美. 天朝早就胜利于人民战争的汪洋大海了.
呵呵 凭什么必须和你合作 阿里 百度 实力也是有的 这种芯片设计并不难 还是难在制造 到时候模仿华为做法也请台积电帮忙即可 别给自己贴金了 笑死🤣
你用"好就好在"这个词是，阿Q 精神吗？阿Q上刑场，说没事老子20年后 还是一条好汉。
是的，民营企业开局，就怕国外强大企业竞争生态。
如果美国不来这一下的话，国内用国产的，如果不是价格狂卷，多少会被人看不起的风气。
美国这些政策，可以说是民产发展的硬襁褓了
产品跟市场挂钩。失去市场的话 就没钱投入研发。
现在老美已经全面禁止AI芯片了，A800/H800也卖不了了。这对昇腾绝对是一个重大利好，倒逼国内下游厂商使用昇腾。使用的人越多，迭代速度越快。另外，GPU其实只是这一阶段的产品，下一个阶段，要看存算一体的芯片，像清华就推出了忆阻器存算一体芯片。再更远的将来，当量子计算机商业化以后，那才是终极的算力。非常欣慰，无论是存算一体还是量子计算，我国的发展都是第一梯队，跟老美没有代差。
特斯拉Dojo的芯片就是存算一體的芯片。
只要提量子心芯的，都是被忽悠了！不懂量子芯片！
@@taijistar9052 哈哈哈哈
遥遥领先
华为一脸懵逼，然后含泪吃下市场，英伟达哭晕在厕所
大刘这期不错，软件和框架才是最重要的。芯片NPU很多家都可以做
华为，加油！
要不是我用过，我还真信了
那是你移植技术太菜，大公司有专业团队做这个，比你菜鸟强多罗了😂
你用过啥，嘴里用过？
@@ayong909910B，你没用过不代表别人也没用过
@@ayong909 910A，910B都用过，不没用过不代表别人也没用过
要走GPU加存储芯片的大方向
大刘接移民中介的商单? 第一次见哦，要转型了么?
Pytorch 2.1 原生支持Ascend， 同时华为已经是Pytorch基金会Premier会员。
EUV只是一條有人走過而且可行的路，重新再發明一次車輪也是可行的，但應該還有其他路做高階芯片的。
有替代品用就已经不错了，功耗和体积 可以慢慢改良。
任重而道远~! 在高科技领域，短时间内超越是不太可能的，需要慢慢积累技术和经验。
ai芯片应该是将常用的ai函数写在芯片里面，让运行速度加倍？
可爱捏
A800,H800上周就不许卖了。如果7nm的升腾能赶上7nm的A100，那已经很好了。只需要盖更多的数据中心，电厂就能解决的问题，都不是问题。
机房散热也不是问题
算力不足，就用數量來湊，也許功耗，體積會大些，但已經是從0到1。另外就是演算法，可以優化算力不足的情況。最差，最差，性能不足，還可以用長時間來補足，所以，5nm以下突破是最優解，但不是唯一解。
5纳米比7纳米能小多少？😂服务器机房又不怕大块头卡占用空间😂
MI300，高迪 还能一战吗？
大刘 连接呢？
另外所謂AI的算力，也多被這些台面上資訊及硬體公司給神話了，整𠆤AI 主要算力在解大矩陣行列式。 也就是同時或儘量同時計算（平行計算） y 千萬組的 y千萬𠆤數的連乘積。 極其簡單（小學算術程度）但體量龐大的加減乘除。 無任何高深複雜的計算。
讲来讲去，是否能产业升级就看EUV了，不弱于两弹一星。
日本佳能就已经弯道超车了
请问你知道特斯拉上海建储能超级工厂的进展吗？四月份官宣时说三季度开工，已经开工了吗？
哈哈，大裁员
华为加油
ai集群方案才是中国ai厂需要的，华为不是问题
刚好认识一个在这个组负责核心内容的人，平时很靠谱，他说能，那我信
好不好是一个事，有没有是更重要的事。
工业发展不是一蹴而就的，搞出个产品先用着，然后迭代，总有赶上的那一天
華為遙遙領先 遙領先 領先 先 先走囉 各位。轉跑道去喊。咱們喊華為汽車遙遙領先 先。錯了。喊Gpu 遙遙領先，購一張100萬，遙遙領先，先買先遙遙領先。
沒有在同條件測試對照, 很難說誰的比較強?
真的很強 我也買了一台來用
你得起了张口就来你己为是台式电脑
@@user-kg5fh9ch3t 對阿 怎麼了?難道你沒有買一台?你家沒倉庫放嗎?
@@MichaelCorleone316呵呵 你菜鸟虾凑热闹
台積前副總前幾天說了，現有DUV能繼續推進到5nm，可想而知，台積電以前就有本事用DUV量產5nm芯片了
就是良率的问题，不过gpu良率第一点也不怕，大企业和国家给钱
为啥只支持4个互联呢？主要是910是焊在主板上的，类似服务器cpu，目前就只能支持4个，不排除后面能支持8个，组建集群通信堆算力，华为这方面技术可就太厉害了
華為每個項目都是世界上第一(傳說的)
因为AI算力的重要性优先于手机，年初就有了新的升腾的突破，而5G基站的重要性又高于AI，去年就解决了单芯片5G基站芯片天罡，一旦公布，华为的突破会惊呆很多人。
难得有人分得清GPU和NPU. GPU基本追不上了，NPU进展不错。
GPU差的是驱动，其他能跟上，还要制造工艺有代差
别扯淡了。。被制裁的壁仭科技就是做GPU的，不会比英伟达差。没实力，美国才懒得制裁你
@@zbz0425 那个摩尔线程也是买的英国人的技术，不是自己研发的
@@foxhu2287说华为，你非要拿摩尔来论证😂
@@lililili-gc2gi 华为有gpu吗，你就是那个分不清的人啊
英偉達，強大在編程生態，算力，中國沒有弱過，完整應用生態系，才是努力關鍵。
建生态就是个繁琐的舔砖加瓦 ， 只要框架有了， 还有钱赚， 不是个事。😊😊
有人用了，而且慢慢大半个中国都用了，生态也就慢慢建立起来😂
中国市场有庞大用户，剩下都只是时间问题
你真会找关键点，没错就是生态系，目前中国软硬件公司意见不统一，但，最终会达成一致
请别把生态说得那么神秘。无非就是那些机器学习的函数、算法或者模型库嘛。数学公式并没有知识产权，无非就是找人写基于C， JAVA， R和Python的库而已。
農村都在造芯片了，華為實力當然強!
酸
呵...呵....之前台蛙都笑華為只能回去養豬,現在台蛙卻被華為打成豬頭了....🤣🤣🤣
@@user-wq6ov3bg6k他可能是高级红低级黑。
世界怎么跟得上台湾齁，都可以土产高端疫苗土产潜舰，南坡湾～
这个倒是不至于，但是我看旁边去年还在直播带猪肉的公司也通过关系今年拿到了芯片补贴，我就知道中国一定可以制造出超越银河文明的顶级芯片。。
大劉牛逼，整段單口完全沒笑場
大刘，麒麟9000s已是等效5纳米，相信昇腾910B也是。Atlas900已开卖😂
当然敢信，而且会超越霸凌的，让世界安心。已经开启量子芯片了。超越霸凌是时间问题。
一句话我不敢信😂
你这种文盲听懂半句都很困难吧
听不懂的当然不能信,你野爹教的真好👍👍
你不信有什么影响，太阳和地球就因此不转了？
你不买，你也买不起压😂
这么舔华为 华为给你多钱了 华为最恶心的一点就是拿爱国情节当卖点。华为什么实力业内谁不知道 还对标英伟达真是开完乐
華為的顯卡那邊買？
昇腾开发生态相当拉垮，官方的例子代码都跑不通，据说是找国内大学生堆代码出来的😂
支持华为
再來就是擴大應用了 老實說 單是像素類的 能夠訓練的項目就很多了
只要是人眼分辦的 全都可以改成AI 可以節省巨量人力成本 同時降低人為失誤
再來就是機械語言的優勢 像顯卡驅動優化 感覺也能用AI去簡化工作流程
重視AI技術準沒錯
全面文字觉醒！自信跟上中华简体中文发展步伐，别让世界及自己子子孙孙一直停留在复杂难学旧体繁体的！海外许多地方很久以前小学生就学习也就是国际语言的中华简体中文了，例如 新加坡、马来西亚、非洲、等等。唤醒台湾地区 香港 其他人们全面文字觉醒 自信推动符合这个时代趋势的简体中文 汉语拼音 智能手写， 让世界及子子孙孙容易学中文！复杂旧体繁体 甲骨文留给需要的专家研究。
@@limlim4251 真自信 把鍵盤的英文扣掉 拼音也別用英文字母 怎麼樣? 我是速成輸入法用習慣了 懶得用翻譯軟件轉簡體..
@@timmyngan你让欧美把纸火药都停了好不好？
@@xppyg 你跟樓上說
@@limlim4251現在還在簡體繁體真的意義不大，有些科系為了要看懂老祖宗的東西，繁體還是必修，簡體在繁體的人也大量使用!
不考慮軟體生態, Compiler最佳化能力, Operation支援度, Scale Out能力和總建置以及營運成本的情況下.
只比Peak Performance都是沒有參考價值的
问题是哪个公司可以代工呢？
中芯啊 还用问😂
Too many fake talk. Can produce high end chip, no need to worry on USA trade blocking.
A100現在多便宜啊，不是制裁就用h100啦，a100就是試驗卡，別聽到是Nvidia 華偉極限有可能超過就好，你又無cuda,h100又是a100的三倍多性能，你物理紙面性能看似有用，software 方面呢？
拿來吹牛的東西要啥software ?
終於有人說到重點了！
都不要相信，都不是真的😂😂😂，華為mate60也是假的。。。Ok,美國贏了，昂撒贏了，你們開心了?😂😂😂。你們開心就好，中國人只會慢慢的按計劃做自己的事情。
买不到咋整
华为的手机的软件生态系统，记得很多人说，几乎是不可能的。听了他们的说法，多数人都相信确实不可能。结果现在呢？海思芯片的设计水平不也把高通吓了一跳吗。难道显卡的软件生态难度要更高？或者是以为华为没有烧钱作备案，短期内赶不上？
海思做的和google的TPU差不多，只有相當A100的算力其實做的很差
你又懂了
910是华为2018年的产品了。你觉得人家这几年在闲着没有进步？不告诉你罢了。设计早就设计好了，只是没有EUV。应该说人家2018年的旧款放到2023年还依然非常能打。华为就是牛！
你b站为啥把移民中介广告删了，明明那边才是目标用户好吗😂
摇摇领先， 厉害了！
哪里可以买到这个产品？
京东就有，不是消费级的东西，用在服务器上的，贵就一个字
你買nvda的產品,就很善用資源,配套完美,你只要專心開發AI產品就好,硬件需要的是實力,華為是在浪費時間,當然一定有人不喜歡
纳尼？！！！？？？！！！不敢相信，幸福来得太突然了😂
这我还真不信😢😢😢
国内的风格是这样的，比如有一千项指标里有一项追平NV就宣传xx追平nv，以偏概全很严重，我觉得这是国内宣传备受质疑的原因之一。
其次对“有”的定义不同，有的地方故障率达到某个指标能大范围应用了才敢叫“有”，有的地方实验室里做出来叫“有”，而实验室的东西未必都能迭代到商用级的东西，所以宣传“有”一些东西之后后面就不了了之。
大聪明，你这么懂多说点呗，就这个视频里华为的芯片你点评一下，我觉得大刘给你提鞋都不配，你太聪明了
难得有个清醒的人。
你自己没带脑子吗？多吃点脑花@@longhei6323
要不你说还有什么指标，一看就是个外行
国内还有的风格是上来就扇自己10个大嘴巴反省，美其名曰实事求是
华吹youtube指定供应商👍👍👍👍
cuda和nvlink能对标吗
这又赢麻了?
遥遥领先
Part 1):
任何一條神經網路也是一個多變數廻歸分析，也是統計學迴歸分析的一環。我在40年前攻讀數理統計就涉及這些人工智能及多變量（含時間變量）的廻歸分析（向量/ 矩陣/ 線性代數/ 機率/ 取様….）, 以便對一些事件做出精准智能的預測。
所謂自我學習或機器學習也只是用後面收集或模擬出的更新的資料去修正原先迥歸分析的杈重或係數參數而已。
而深度學習也只是處理巨量變數時，為了避免僅用單層機器學習進行巨量變數而需要解大矩陣導致對巨量平行計算的需求，進而變換設計成每層適量變數，建立多層次的機器學習修正。
40 年前人工智慧就是數理統計的一大課題。馬斯克說得一點都沒錯-目前的人工智慧全部建立在數理統計的基礎上。從那時開始就不斷有各行各業的數據分析專業人士來我們數理統計這參與並學習迥歸分析。他們回去後就不斷建立了屬於他們行業內的多條神經網絡（行業內的迥歸模型）。
在那時從事這類研究工作的數理統計的博士生全部被限制在晚上12 時過後才能使用國家級的超級計算機，否則我們兩三𠆤人一上線全部就大當機。我們那時也發展出一套類似挖礦機的方式，利用所有大量閒置的𠆤人電腦來提供其微小的算力，進而整合這些龐大的所謂分散型算力，但受限那時網路的不發達，很難把規模擴大。
近幾十年隨計算機能力不斷提升，目前市面AI 所謂大模型，主要是著力於面對”服務大衆需要”的所謂生成式/ 語言等等的智能協作服務。就是把百行百業各個領域等等數以千萬千億計資料進行迥歸模型的建立及修正（所謂自我深度學習）而形成龐大的神經網絡。
因此也不用太誇大眼下的AI , 這些早在40 年以前都已建構了理論基礎，而智能恊作早在各專業領域都已發展的非常完善，只是因過去算力不足只能在各自專業領域進行中小規模（變量數較少）的神經網絡建構。例如氣象預報就是早期最明顯的利用氣象專用超高速大電腦發展為成熟預測能力（AI)的例子，股票買賣決策也是智能恊作(AI/CIC)的典型。
”把簡單數學上使用即存的規模資料或電腦模擬資料進行所謂的㢠歸分析/模型建構並藉此模型做可行的智能預判或恊作，包裝成醫學上複雜尚未完全掌握的神經網路的機制及作用原理”，不但瓢竊了數理統計在AI 發展的絕對地位，實在也是在誤導整𠆤AI 的發展。也會造成眼下一般人的過度期待和焦慮。應將AI 改稱作” CIC:Computer Intelligent Collaboration , 電腦智能恊作， 更為恰當。
何謂知識？ 由經驗總結後（ 抽象具體化） ，就形成知識（用數字分析的表達方式就是去建構知識模型）。 形成知識後就可複製/ 傳承/ 預測/ 擴展。因此目前的AI 發展，就是在循人類文明發展至為重要的其中的一𠆤過程-只是採用了數位化的方式，將經驗知識化了。
目前的AI 只是以數理統計為手段及方法論，以資訊及計算機工程為工具，進行數位型的經驗知識化的過程。
人類有許多其他不同型態非常複雜的知慧，這種僅止於知識數位化的智慧， 其實離人類多型態的智慧還有非常巨大的距離。
另外， 眼下AI 服務於大衆的大模型的各種數學理論及所謂的機器學習（參數修正）及深度學習（參數及變數的多層次增加及修正）。 早在40 年前相應的數學理論都已完備（但落實到實際應用上，如何解1 億 by 1 億的聯立方程組( 行列式計算）， 這需要極其龐大的平行計算能力，在那時期是完全不可能的） 。
其實AI 最重要最關鍵的是各行各業各領域的專家組，而不是這些AI 編程的公司（ 他們只是依需求用已完善的數學統計理論加以電腦編程後，利用巨大算力去幫忙找出合適的模型並不斷予以完善）。
只有各行各業各領域的專家組才知道在茫茫大海中的資料及訊息中，那些因素才是其所涉領域的関鍵變數，那些變數資料才是可做為他們收集分析建立模型的。例如氣象學/經濟學/股票買賣智能決策/ 醫學/ 藥學/ 農業生產/ 基因工程/ 化學工程/自動駕駛/飛彈防空系統/圖像識別及處理/ 建築結構力學/小樣品模擬模型（核爆/飛機失事）………..等等。
此外服務大衆的語言學也是極度複雜的一門學課，其可能的變量變因會高達幾千萬𠆤， 再加上多層級過濾學習修正的模式，因此其涉及的變數算力就以億計， 所以才稱做大模型。 要取那些因素進行那一層分析，主要都是語言學家在主導。
而這些眼下的AI 應用的公司， 只是利用已發展完備的數學統計理論在不同領域專家組的指導下，去有效的進行數拈收集整理分析並進而建立一個特定領域的模型，作為該特定領域的電腦智能恊作工具。
原来最后还是卡在光刻机上了
这是要起飞啊？
那么问题来了，这么厉害的芯片，谁代工呢？
中芯国际，工艺不够堆晶体管就可了。
前两天看到摩尔显卡S80显卡测评，账面上对标RTX3070，实际性能不如GTX1030
和这个有什么关系，摩尔和华为有半毛钱关系😂
你以为英伟达买的是硬件？人家卖的是软件，是方案，是nvlink，是CUDA生态，
都是小事
没事电费便宜，多来几个水力发电站
华为的芯片设计能力不会比英伟达差多少，没用通用的开发平台或框架，华为也能提供转换工具，现在还是卡在芯片制造，估计5nm也不远了。现在的910b也能用，只是功耗大一点，无所谓，大公司不差这点钱。
7nm已近乎DUV多重曝光極限, 5nm則難度不止10倍上升, 良率就不是止是砍半再砍半那麼簡單, 科技這東西不是靠嘴上說說就完事
动不动就是上万块的集群，功耗可真不是不差的那点钱啊。。
@@owenchang2581确实是极限，但是已经买不到更好的，在7nm上堆量也是唯一办法
你知道华为烧了多少钱吗，真没钱了，基本上到了尽头，看国家的补贴吧
拿公版設計也能吹，真的是不懂裝懂。
我是不信的 要是真的有 那国内市场为啥没有人求购
有的话，国内基客湾，大板牙栗子媛，AK口嗨台湾没有护照的早就舔蒜粒卡上的菊花的评测视频了了……现在就鸡客湾那个基佬测了一个3算力卡的视频……
百度腾讯买，你以为是卖你这种菜鸟😂
Wow
我信 ，农民工打磨的🤣
把比特币矿机的电省下来给AI用，7nm功耗高点屁事没有
不存在敢不敢，4年前的芯片了，4年前地球最强，后来只是对面阴招，除你自等不管怎么做，为，想，可做，为，想等无限任何任何都完美
这厮就是典型的精分，一边在大肆鼓吹菊厂，一边在做移民广告
他就一投机取巧的两面小丑
哪里鼓吹 告诉你一些事实罢了
华为去年的研发费是1200亿，这点钱放在房地产领域里，连个水漂都打不响。
真想不通为什么我国政府这么喜欢炒房子。😂😂
两者根本是风马流不相及。
因為政府可以賺錢，靠韮菜努力買單
應該不是喜歡，而是無可奈何，你想想地方政府才多大的權力，如果要增加財源就只能從土地下手了~!不然你叫北京把那些國企分一分改成省企，保證那些地方政府也懶得炒房了~!中國就是個中央集權又集錢的大政府結構，好處是地方很難做妖，壞處也是很難做妖~!
正解。唯一一个能作妖的就是和白手套们一起把土地变成房子，再通过高房价把居民杠杆变成地方财政。后来税收归中央，地方债要自己擦屁股的时候，就知道房价到头了哈哈哈 @@swallowjones
@@johnwilson7113炒房子會毒害很多行業的。
如果是真的，美国还会断供A100？😅
老美卡的有点晚
遙遙領先
赢麻了
显卡好像还要生态，很多软件连amd显卡都不支持，怎么会支持升腾呢
外行话😂成品 软件是不支持AMD，但是工程里替换AMD只需要一个转换就能在AMD上用😂
訊飛說自己公司情況都不靠譜了 更何況說別人的情況
科大讯飞没有资格？你喝多了吧！
@@user-rt3jp1dc1k 科大讯飞什么烂公司恐怕你不太不清楚吧 骗补专业户
基本一樣不就是不一樣
在工程领域, 以华为人的努力程度, 他不领先谁领先? 我们中国人那么累, 聪明不比他们差, 我们更努力的情况下还不能领先他们还有没有天理?
放卫星谁不会？
一个华为，对抗这个盎萨世界，牛
等待朝换代了，也不可能超越英伟达啊。。。这是简单的国际常识！
佩服你特能跪，中国高铁领先，电力特高压领先，核电站领先，都是从无到有，攻坚克难。
中国高铁有日本高铁厉害吗？中国核电有美国日本法国核电厉害吗？然后你觉得华为可能超越英伟达？@@tiant3947
生态是比不过的。。。这就是过内的弊端，吹也没用😂
设计得出 做不出 纸上强芯
晚舟没抓钱 海思就是第一梯队
谁说做不出
所有問題的根源還是在光刻機與耗材保養能否自制？ 光刻機治百病
由於知道中國的DUV很快搞掂，荷蘭又批准出售有關光刻機，麻煩不要一直拿著舊資訊噴廢話。
@@wais2024 中国28nm DUV才要交貨而已吧 能用來生產7nm晶片???
@@GroundWalker 不要不懂裝懂了，28 nm是一次曝光做出來的效果，多重曝光就變成7 nm。
其實LPP EUV機器一次曝光是16 nm解析度，明白了沒？
@@wais2024 不要搞笑了好嗎?!
並不是所有DUV曝光機 都能用來實現多重曝光的7nm生產!
@@GroundWalker 你怎知道中國的不能呢？
遥遥领先！势不可挡！再也不担心卡脖子啦🤣
大劉是否有難言之隱所以才置入了很突兀的移民廣告？看似唐突卻有弦外之音？希望你永遠都能自由的追求知識，發表你自己相信的言論，祝好！
脱钩断链对中国国内的龚断企业是极大的利好，这反过来也将推动脱钩断链。
又一个50°c+50°c=100°c，打脸哟❤
拜托，不要给移民中介做广告。每个移民中介都是撒谎成性。
所有中介都一样，房产中介、保险中介就老实了？就是菜市场的大妈都满嘴跑火车。关键是自己要有脑子。
不能這麼說 , 要移民的也不會是什麼好東西 , 能滾一個算一個 , 對提升中國未來人口品質也有幫助
@@99osla 的確，現在會移民的，錢大部份是髒的，人大部份是蠢的。
@@99osla 那是因为你没到那个阶层。当你的资产、社会地位达到一定程度，你也会移民的。跟爱国无关，关系到身家性命。 官场商场做到一定级别，没有一个干净的，包括习近平。没有利益交换，没有杀伐决断，他也做不到这个位置。今天清洗别人，以后说不定被别人清算，给后代留条出路是必须的。
@@aronyang
也不能怎么说毕竟🈶相当一部分喜欢西方的劳动改造计划。
在中国工作超过每周40小时十分向往西方不超时工作。。。偏偏到了才知道那纯粹是幻想！
煩惱這個幹嘛？再過三四年，製成設備都不知道怎麼維護了？光有設計，做都做不出來。
苹果的低功耗高性能AI芯片肯定在路上了
已經有了... mac pro跑AI其實很不錯 只是好像蘋果的東西都不進data center, 沒有企業級的東西 不知道為啥
华为太难了，算力要和英伟达比，芯片要和高通比，系统要和谷歌比。
可以都不要比，但華為有哪個東西是頂尖的?
@@powerbubu1081加班时长✌️
遙遙領先😂
問題來了!
那中国的7nm 產線 產能 有多少呢???
華為手機 要用它
各大AI新創公司 要用它
CPU新創 要用它
GPU新創 也還是要用它
量子電腦 可能也要用它
0
個人看法也是僧多粥少，不過應該只有手機用有急迫性，其他用途不是說不需要，而是不是必要的，譬如超算，不論什麼樣的超算只要堆得夠多就能跟上速度，比較耗電而以~!
先生，製程只是減少耗電跟體積的優勢而以，但功能是另一回事，實在沒必要把製程神話了~!
手机就是限购 做做样子