Friends time
07-30
这波操作我熟，去年 11 月，也在喊替代英伟达
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美股异动 | 英伟达跌超4%，科技巨头或已找到其GPU替代品
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hitmankun
07-30
hitmankun
确实没啥根据，空穴来风
Vinsa8
07-30
Vinsa8
替代的东西呢？
什么也没有了～
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Intelligence所依赖的两种AI模型是在谷歌设计的云端芯片上进行预训练的。苹果的决定表明，在AI训练方面，一些大型科技公司可能正在寻找并找到了英伟达GPU的替代品。一些芯片行业媒体称，这是苹果打响了抛弃英伟达GPU的第一枪。谷歌于2015年首次推出TPU用于内部工作负载，并于2017年向公众开放。","content":"<html><head></head><body><p>周二（7月30日） <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a> 低开低走，截至发稿跌超4%，报106.7美元，最近五个交易日已累计跌近13%：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0bf914141a91501a6624e8efdbf5bfb9\" title=\"\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>此前 <a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a> 在一份技术论文中表示，其人工智能系统Apple Intelligence所依赖的两种AI模型是在谷歌设计的云端芯片上进行预训练的。谷歌的张量处理单元最初是为内部工作负载而创建的，但现在正在得到更广泛的采用。</p><p>苹果的决定表明，在AI训练方面，一些大型科技公司可能正在寻找并找到了英伟达GPU（图形处理单元）的替代品。</p><p>本周一在社交媒体X上有评论指出，6月就出过苹果用谷歌芯片的消息，现在我们有了更多关于训练堆栈的细节。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fa32cb1b7d8a2811c651b105d220987c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"692\" tg-height=\"157\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">有评论称，苹果并不是讨厌英伟达，只不过TPU的速度更快。还有评论称，TPU速度更快，所以苹果用它是有道理的，当然也可能它比英伟达的芯片更便宜。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7f095fcd910a63716f8992a1a8e973b7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"688\" tg-height=\"259\"/></p><p>一些芯片行业媒体称，这是苹果打响了抛弃英伟达GPU的第一枪。包括 <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a> 、 <a href=\"https://laohu8.com/S/META\">Meta Platforms</a> 、 <a href=\"https://laohu8.com/S/ORCL\">甲骨文</a> 和 <a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a> 在内的科技公司一直在努力构建自己的人工智能系统和产品。</p><p>谷歌自2015年以来一直在使用自主设计的TPU来训练和部署AI模型。不是设计通用处理器，而是将其设计为专门用于神经网络工作负载的矩阵处理器，在整个大量计算和数据传递过程中，根本不需要访问内存。</p><p>今年5月，谷歌宣布推出了人工智能（AI）数据中心芯片Trillium，据称该芯片的速度相比之前的版本提升了几乎5倍。该公司表示，这款芯片将用于开发自己的模型，包括Gemini和Imagen。</p><p>谷歌称，如果提前三年预订，最新的TPU每小时使用成本不到2美元。谷歌于2015年首次推出TPU用于内部工作负载，并于2017年向公众开放。它们现在是专为人工智能设计的最成熟的定制芯片之一。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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在内的科技公司一直在努力构建自己的人工智能系统和产品。谷歌自2015年以来一直在使用自主设计的TPU来训练和部署AI模型。不是设计通用处理器，而是将其设计为专门用于神经网络工作负载的矩阵处理器，在整个大量计算和数据传递过程中，根本不需要访问内存。今年5月，谷歌宣布推出了人工智能（AI）数据中心芯片Trillium，据称该芯片的速度相比之前的版本提升了几乎5倍。该公司表示，这款芯片将用于开发自己的模型，包括Gemini和Imagen。谷歌称，如果提前三年预订，最新的TPU每小时使用成本不到2美元。谷歌于2015年首次推出TPU用于内部工作负载，并于2017年向公众开放。它们现在是专为人工智能设计的最成熟的定制芯片之一。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":796,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":56,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[{"id":333115717886224,"commentId":"333115717886224","gmtCreate":1722352725753,"gmtModify":1722352729712,"authorId":3495148713139258,"author":{"id":3495148713139258,"idStr":"3495148713139258","authorId":3495148713139258,"name":"hitmankun","avatar":"https://static.tigerbbs.com/20bd4b8faedfaa1e2fd87783dcacf5fd","vip":1,"crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"individualDisplayBadges":[]},"repliedAuthorId":0,"objectId":333107038158992,"objectIdStr":"333107038158992","type":1,"supId":0,"supIdStr":"0","prevId":0,"prevIdStr":"0","content":"确实没啥根据，空穴来风","text":"确实没啥根据，空穴来风","html":"确实没啥根据，空穴来风","likeSize":0,"commentSize":0,"subComments":[],"verified":10,"allocateAmount":0,"commentType":"valid","coins":0,"score":0},{"id":333108902838448,"commentId":"333108902838448","gmtCreate":1722351060570,"gmtModify":1722351918295,"authorId":3486352703133754,"author":{"id":3486352703133754,"idStr":"3486352703133754","authorId":3486352703133754,"name":"Vinsa8","avatar":"https://static.tigerbbs.com/4aa0eb0aaff159d9b2509af8452bc77f","vip":1,"crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"individualDisplayBadges":[]},"repliedAuthorId":0,"objectId":333107038158992,"objectIdStr":"333107038158992","type":1,"supId":0,"supIdStr":"0","prevId":0,"prevIdStr":"0","content":"替代的东西呢？","text":"替代的东西呢？","html":"替代的东西呢？","likeSize":0,"commentSize":0,"subComments":[],"verified":10,"allocateAmount":0,"commentType":"valid","coins":0,"score":0}],"isCommentEnd":false,"isTiger":false,"isWeiXinMini":false,"url":"/m/post/333107038158992"}
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