T*4
3 楼
Time frame 是?
p*7
4 楼
8888
t*l
5 楼
房哥过嗨了,我很紧张。
w*9
7 楼
Year 2047, the year of their retirment when NVDA robots roam the world
r*e
8 楼
1000rmb
[在 CRH1235 (江左没狼) 的大作中提到:]
:要有信仰。
:☆ 发自 iPhone 买买提 1.23.01
[在 CRH1235 (江左没狼) 的大作中提到:]
:要有信仰。
:☆ 发自 iPhone 买买提 1.23.01
a*w
11 楼
季报图显示,这次有起色的是数据中心的收入:
static.seekingalpha.com/uploads/2017/5/10/30029595-14944279929749036.png
CRH1235 可否说说NVDA的增长潜力在哪里?:
1.数据中心使用GPU 的数量有限。NVDA 电话会议提到主要是: AWS, Facebook,
Google, IBM, and Microsoft as well as Alibaba, Baidu, and Tencent。这些公司
现在已经购置了足够数量的GPU。因此,数据中心对GPU的需求会不会饱和?
2. GPU 只做training, 不做inferencing. 这样机会少了很多, 这两者需求可能有很多
数量级的差别,好似对一个车壳模子的需求与大批生产车壳数量上的区别。
老黄在会上说inferencing is a zero opportunity for us. We do 0% of our
business in inferencing, and it's 100% on CPUs.
static.seekingalpha.com/uploads/2017/5/10/30029595-14944279929749036.png
CRH1235 可否说说NVDA的增长潜力在哪里?:
1.数据中心使用GPU 的数量有限。NVDA 电话会议提到主要是: AWS, Facebook,
Google, IBM, and Microsoft as well as Alibaba, Baidu, and Tencent。这些公司
现在已经购置了足够数量的GPU。因此,数据中心对GPU的需求会不会饱和?
2. GPU 只做training, 不做inferencing. 这样机会少了很多, 这两者需求可能有很多
数量级的差别,好似对一个车壳模子的需求与大批生产车壳数量上的区别。
老黄在会上说inferencing is a zero opportunity for us. We do 0% of our
business in inferencing, and it's 100% on CPUs.
y*u
12 楼
1.GPU不可能饱和,平时做training大家基本时间都花在等job完成,再多GPU也不嫌多
不嫌快。关键取决于各个公司愿意投入多少钱
2.初了training,serving也能用到GPU,尤其是model很复杂时候。比如自动驾驶
我对NVDA一年内的期望是150,再往后要看看市场
【在 a***w 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 季报图显示,这次有起色的是数据中心的收入:
: static.seekingalpha.com/uploads/2017/5/10/30029595-14944279929749036.png
: CRH1235 可否说说NVDA的增长潜力在哪里?:
: 1.数据中心使用GPU 的数量有限。NVDA 电话会议提到主要是: AWS, Facebook,
: Google, IBM, and Microsoft as well as Alibaba, Baidu, and Tencent。这些公司
: 现在已经购置了足够数量的GPU。因此,数据中心对GPU的需求会不会饱和?
: 2. GPU 只做training, 不做inferencing. 这样机会少了很多, 这两者需求可能有很多
: 数量级的差别,好似对一个车壳模子的需求与大批生产车壳数量上的区别。
: 老黄在会上说inferencing is a zero opportunity for us. We do 0% of our
: business in inferencing, and it's 100% on CPUs.
不嫌快。关键取决于各个公司愿意投入多少钱
2.初了training,serving也能用到GPU,尤其是model很复杂时候。比如自动驾驶
我对NVDA一年内的期望是150,再往后要看看市场
【在 a***w 的大作中提到】
![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 季报图显示,这次有起色的是数据中心的收入:
: static.seekingalpha.com/uploads/2017/5/10/30029595-14944279929749036.png
: CRH1235 可否说说NVDA的增长潜力在哪里?:
: 1.数据中心使用GPU 的数量有限。NVDA 电话会议提到主要是: AWS, Facebook,
: Google, IBM, and Microsoft as well as Alibaba, Baidu, and Tencent。这些公司
: 现在已经购置了足够数量的GPU。因此,数据中心对GPU的需求会不会饱和?
: 2. GPU 只做training, 不做inferencing. 这样机会少了很多, 这两者需求可能有很多
: 数量级的差别,好似对一个车壳模子的需求与大批生产车壳数量上的区别。
: 老黄在会上说inferencing is a zero opportunity for us. We do 0% of our
: business in inferencing, and it's 100% on CPUs.
a*w
13 楼
我用了“饱和” ,容易造成误解。我的意思是,NVDA提到的数据中心已经配置了按计
划该配置的GPU,很可能下一个季度的报表,数据中心的增长不会这么好看了。
如上所说,对GPU的需求与CPU的需求远不在几个数量级,好似对一个车壳模子的需求与
大批生产车壳数量上的区别。serving的使用量能达到明显改变数量使报表好看吗。除
了training和serving是否还有其他AI显著应用GPU的吗?
【在 y*********u 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 1.GPU不可能饱和,平时做training大家基本时间都花在等job完成,再多GPU也不嫌多
: 不嫌快。关键取决于各个公司愿意投入多少钱
: 2.初了training,serving也能用到GPU,尤其是model很复杂时候。比如自动驾驶
: 我对NVDA一年内的期望是150,再往后要看看市场
划该配置的GPU,很可能下一个季度的报表,数据中心的增长不会这么好看了。
如上所说,对GPU的需求与CPU的需求远不在几个数量级,好似对一个车壳模子的需求与
大批生产车壳数量上的区别。serving的使用量能达到明显改变数量使报表好看吗。除
了training和serving是否还有其他AI显著应用GPU的吗?
【在 y*********u 的大作中提到】
![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 1.GPU不可能饱和,平时做training大家基本时间都花在等job完成,再多GPU也不嫌多
: 不嫌快。关键取决于各个公司愿意投入多少钱
: 2.初了training,serving也能用到GPU,尤其是model很复杂时候。比如自动驾驶
: 我对NVDA一年内的期望是150,再往后要看看市场
l*m
14 楼
fb ai research几十个人,去年买了1000个p100
【在 a***w 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 季报图显示,这次有起色的是数据中心的收入:
: static.seekingalpha.com/uploads/2017/5/10/30029595-14944279929749036.png
: CRH1235 可否说说NVDA的增长潜力在哪里?:
: 1.数据中心使用GPU 的数量有限。NVDA 电话会议提到主要是: AWS, Facebook,
: Google, IBM, and Microsoft as well as Alibaba, Baidu, and Tencent。这些公司
: 现在已经购置了足够数量的GPU。因此,数据中心对GPU的需求会不会饱和?
: 2. GPU 只做training, 不做inferencing. 这样机会少了很多, 这两者需求可能有很多
: 数量级的差别,好似对一个车壳模子的需求与大批生产车壳数量上的区别。
: 老黄在会上说inferencing is a zero opportunity for us. We do 0% of our
: business in inferencing, and it's 100% on CPUs.
【在 a***w 的大作中提到】
![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 季报图显示,这次有起色的是数据中心的收入:
: static.seekingalpha.com/uploads/2017/5/10/30029595-14944279929749036.png
: CRH1235 可否说说NVDA的增长潜力在哪里?:
: 1.数据中心使用GPU 的数量有限。NVDA 电话会议提到主要是: AWS, Facebook,
: Google, IBM, and Microsoft as well as Alibaba, Baidu, and Tencent。这些公司
: 现在已经购置了足够数量的GPU。因此,数据中心对GPU的需求会不会饱和?
: 2. GPU 只做training, 不做inferencing. 这样机会少了很多, 这两者需求可能有很多
: 数量级的差别,好似对一个车壳模子的需求与大批生产车壳数量上的区别。
: 老黄在会上说inferencing is a zero opportunity for us. We do 0% of our
: business in inferencing, and it's 100% on CPUs.
m*n
18 楼
我也看过transcript,有关"inferencing"那一段你理解错了,老黄讲的是inferencing
的现状而已,没放弃。
【在 a***w 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 季报图显示,这次有起色的是数据中心的收入:
: static.seekingalpha.com/uploads/2017/5/10/30029595-14944279929749036.png
: CRH1235 可否说说NVDA的增长潜力在哪里?:
: 1.数据中心使用GPU 的数量有限。NVDA 电话会议提到主要是: AWS, Facebook,
: Google, IBM, and Microsoft as well as Alibaba, Baidu, and Tencent。这些公司
: 现在已经购置了足够数量的GPU。因此,数据中心对GPU的需求会不会饱和?
: 2. GPU 只做training, 不做inferencing. 这样机会少了很多, 这两者需求可能有很多
: 数量级的差别,好似对一个车壳模子的需求与大批生产车壳数量上的区别。
: 老黄在会上说inferencing is a zero opportunity for us. We do 0% of our
: business in inferencing, and it's 100% on CPUs.
的现状而已,没放弃。
【在 a***w 的大作中提到】
![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 季报图显示,这次有起色的是数据中心的收入:
: static.seekingalpha.com/uploads/2017/5/10/30029595-14944279929749036.png
: CRH1235 可否说说NVDA的增长潜力在哪里?:
: 1.数据中心使用GPU 的数量有限。NVDA 电话会议提到主要是: AWS, Facebook,
: Google, IBM, and Microsoft as well as Alibaba, Baidu, and Tencent。这些公司
: 现在已经购置了足够数量的GPU。因此,数据中心对GPU的需求会不会饱和?
: 2. GPU 只做training, 不做inferencing. 这样机会少了很多, 这两者需求可能有很多
: 数量级的差别,好似对一个车壳模子的需求与大批生产车壳数量上的区别。
: 老黄在会上说inferencing is a zero opportunity for us. We do 0% of our
: business in inferencing, and it's 100% on CPUs.
T*a
19 楼
我草,饱和的说法都是扯淡,尼玛有好的东东出来一下子就把饱和冲掉了。
C*5
20 楼
要有信仰。
T*4
22 楼
Time frame 是?
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t*l
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房哥过嗨了,我很紧张。
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Year 2047, the year of their retirment when NVDA robots roam the world
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1000rmb
[在 CRH1235 (江左没狼) 的大作中提到:]
:要有信仰。
:☆ 发自 iPhone 买买提 1.23.01
[在 CRH1235 (江左没狼) 的大作中提到:]
:要有信仰。
:☆ 发自 iPhone 买买提 1.23.01
a*w
30 楼
季报图显示,这次有起色的是数据中心的收入:
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CRH1235 可否说说NVDA的增长潜力在哪里?:
1.数据中心使用GPU 的数量有限。NVDA 电话会议提到主要是: AWS, Facebook,
Google, IBM, and Microsoft as well as Alibaba, Baidu, and Tencent。这些公司
现在已经购置了足够数量的GPU。因此,数据中心对GPU的需求会不会饱和?
2. GPU 只做training, 不做inferencing. 这样机会少了很多, 这两者需求可能有很多
数量级的差别,好似对一个车壳模子的需求与大批生产车壳数量上的区别。
老黄在会上说inferencing is a zero opportunity for us. We do 0% of our
business in inferencing, and it's 100% on CPUs.
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CRH1235 可否说说NVDA的增长潜力在哪里?:
1.数据中心使用GPU 的数量有限。NVDA 电话会议提到主要是: AWS, Facebook,
Google, IBM, and Microsoft as well as Alibaba, Baidu, and Tencent。这些公司
现在已经购置了足够数量的GPU。因此,数据中心对GPU的需求会不会饱和?
2. GPU 只做training, 不做inferencing. 这样机会少了很多, 这两者需求可能有很多
数量级的差别,好似对一个车壳模子的需求与大批生产车壳数量上的区别。
老黄在会上说inferencing is a zero opportunity for us. We do 0% of our
business in inferencing, and it's 100% on CPUs.
y*u
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1.GPU不可能饱和,平时做training大家基本时间都花在等job完成,再多GPU也不嫌多
不嫌快。关键取决于各个公司愿意投入多少钱
2.初了training,serving也能用到GPU,尤其是model很复杂时候。比如自动驾驶
我对NVDA一年内的期望是150,再往后要看看市场
【在 a***w 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 季报图显示,这次有起色的是数据中心的收入:
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: CRH1235 可否说说NVDA的增长潜力在哪里?:
: 1.数据中心使用GPU 的数量有限。NVDA 电话会议提到主要是: AWS, Facebook,
: Google, IBM, and Microsoft as well as Alibaba, Baidu, and Tencent。这些公司
: 现在已经购置了足够数量的GPU。因此,数据中心对GPU的需求会不会饱和?
: 2. GPU 只做training, 不做inferencing. 这样机会少了很多, 这两者需求可能有很多
: 数量级的差别,好似对一个车壳模子的需求与大批生产车壳数量上的区别。
: 老黄在会上说inferencing is a zero opportunity for us. We do 0% of our
: business in inferencing, and it's 100% on CPUs.
不嫌快。关键取决于各个公司愿意投入多少钱
2.初了training,serving也能用到GPU,尤其是model很复杂时候。比如自动驾驶
我对NVDA一年内的期望是150,再往后要看看市场
【在 a***w 的大作中提到】
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: 季报图显示,这次有起色的是数据中心的收入:
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: CRH1235 可否说说NVDA的增长潜力在哪里?:
: 1.数据中心使用GPU 的数量有限。NVDA 电话会议提到主要是: AWS, Facebook,
: Google, IBM, and Microsoft as well as Alibaba, Baidu, and Tencent。这些公司
: 现在已经购置了足够数量的GPU。因此,数据中心对GPU的需求会不会饱和?
: 2. GPU 只做training, 不做inferencing. 这样机会少了很多, 这两者需求可能有很多
: 数量级的差别,好似对一个车壳模子的需求与大批生产车壳数量上的区别。
: 老黄在会上说inferencing is a zero opportunity for us. We do 0% of our
: business in inferencing, and it's 100% on CPUs.
a*w
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我用了“饱和” ,容易造成误解。我的意思是,NVDA提到的数据中心已经配置了按计
划该配置的GPU,很可能下一个季度的报表,数据中心的增长不会这么好看了。
如上所说,对GPU的需求与CPU的需求远不在几个数量级,好似对一个车壳模子的需求与
大批生产车壳数量上的区别。serving的使用量能达到明显改变数量使报表好看吗。除
了training和serving是否还有其他AI显著应用GPU的吗?
【在 y*********u 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
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划该配置的GPU,很可能下一个季度的报表,数据中心的增长不会这么好看了。
如上所说,对GPU的需求与CPU的需求远不在几个数量级,好似对一个车壳模子的需求与
大批生产车壳数量上的区别。serving的使用量能达到明显改变数量使报表好看吗。除
了training和serving是否还有其他AI显著应用GPU的吗?
【在 y*********u 的大作中提到】
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: 2.初了training,serving也能用到GPU,尤其是model很复杂时候。比如自动驾驶
: 我对NVDA一年内的期望是150,再往后要看看市场
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fb ai research几十个人,去年买了1000个p100
【在 a***w 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 季报图显示,这次有起色的是数据中心的收入:
: static.seekingalpha.com/uploads/2017/5/10/30029595-14944279929749036.png
: CRH1235 可否说说NVDA的增长潜力在哪里?:
: 1.数据中心使用GPU 的数量有限。NVDA 电话会议提到主要是: AWS, Facebook,
: Google, IBM, and Microsoft as well as Alibaba, Baidu, and Tencent。这些公司
: 现在已经购置了足够数量的GPU。因此,数据中心对GPU的需求会不会饱和?
: 2. GPU 只做training, 不做inferencing. 这样机会少了很多, 这两者需求可能有很多
: 数量级的差别,好似对一个车壳模子的需求与大批生产车壳数量上的区别。
: 老黄在会上说inferencing is a zero opportunity for us. We do 0% of our
: business in inferencing, and it's 100% on CPUs.
【在 a***w 的大作中提到】
![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 季报图显示,这次有起色的是数据中心的收入:
: static.seekingalpha.com/uploads/2017/5/10/30029595-14944279929749036.png
: CRH1235 可否说说NVDA的增长潜力在哪里?:
: 1.数据中心使用GPU 的数量有限。NVDA 电话会议提到主要是: AWS, Facebook,
: Google, IBM, and Microsoft as well as Alibaba, Baidu, and Tencent。这些公司
: 现在已经购置了足够数量的GPU。因此,数据中心对GPU的需求会不会饱和?
: 2. GPU 只做training, 不做inferencing. 这样机会少了很多, 这两者需求可能有很多
: 数量级的差别,好似对一个车壳模子的需求与大批生产车壳数量上的区别。
: 老黄在会上说inferencing is a zero opportunity for us. We do 0% of our
: business in inferencing, and it's 100% on CPUs.
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我也看过transcript,有关"inferencing"那一段你理解错了,老黄讲的是inferencing
的现状而已,没放弃。
【在 a***w 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 季报图显示,这次有起色的是数据中心的收入:
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: CRH1235 可否说说NVDA的增长潜力在哪里?:
: 1.数据中心使用GPU 的数量有限。NVDA 电话会议提到主要是: AWS, Facebook,
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: 现在已经购置了足够数量的GPU。因此,数据中心对GPU的需求会不会饱和?
: 2. GPU 只做training, 不做inferencing. 这样机会少了很多, 这两者需求可能有很多
: 数量级的差别,好似对一个车壳模子的需求与大批生产车壳数量上的区别。
: 老黄在会上说inferencing is a zero opportunity for us. We do 0% of our
: business in inferencing, and it's 100% on CPUs.
的现状而已,没放弃。
【在 a***w 的大作中提到】
![](/moin_static193/solenoid/img/up.png)
: 季报图显示,这次有起色的是数据中心的收入:
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: CRH1235 可否说说NVDA的增长潜力在哪里?:
: 1.数据中心使用GPU 的数量有限。NVDA 电话会议提到主要是: AWS, Facebook,
: Google, IBM, and Microsoft as well as Alibaba, Baidu, and Tencent。这些公司
: 现在已经购置了足够数量的GPU。因此,数据中心对GPU的需求会不会饱和?
: 2. GPU 只做training, 不做inferencing. 这样机会少了很多, 这两者需求可能有很多
: 数量级的差别,好似对一个车壳模子的需求与大批生产车壳数量上的区别。
: 老黄在会上说inferencing is a zero opportunity for us. We do 0% of our
: business in inferencing, and it's 100% on CPUs.
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我草,饱和的说法都是扯淡,尼玛有好的东东出来一下子就把饱和冲掉了。
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39 楼
擦,这是在挖坟么
t*e
40 楼
话说的的确满了一些,但的确nvda也曾快要到300
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