华为「GPU」实力有多强？已经能够对标英伟达A100了！敢信？

[@ytromeo3621]

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

[@zhangkensuke6082]

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

[@yaus0527]

PyTroch還是AscendC?

[@ytromeo3621]

​@@yaus0527华为的开发套件

[@小辉-s6x]

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。

[@bearbrown7555]

能进场，就可以迭代·~慢慢来

[@kakaxifx4913]

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。

[@LaneZhao]

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.

[@ccpSuckMyDick]

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🤣

[@李童-s1h]

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。

[@cityhunterhf]

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

[@redhongkong]

产品跟市场挂钩。失去市场的话 就没钱投入研发。

[@DawidyR]

我靠 。。。 大刘厉害哈哈哈哈 一边吹华为一边赚润人钱

[@tangtienji]

對比台彎彎的柯白爛嘴。

[@chookopin3899]

这货吹特斯拉多点

[@FallWithwWnd]

挣钱，不寒颤

[@motizuki1275]

煞笔南京大屠铩留下来的孽种玩意

[@motizuki1275]

​@@FallWithwWnd煞笔南京大屠铩留下来的孽种玩意

[@bosi3233]

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。

[@elonwoo1330]

特斯拉Dojo的芯片就是存算一體的芯片。

[@taijistar9052]

只要提量子心芯的，都是被忽悠了！不懂量子芯片！

[@Laohei0103]

@@taijistar9052 哈哈哈哈

[@hugebug4ever]

遥遥领先

[@uedgamer5461]

华为一脸懵逼，然后含泪吃下市场，英伟达哭晕在厕所

[@dishangdeshu]

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

[@janchangchou777]

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。

[@林北-p9c]

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。

[@lililili-gc2gi]

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😂

[@tsend2008]

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。

[@catchfishattexas]

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。

[@lililili-gc2gi]

机房散热也不是问题

[@nitionkey]

大刘接移民中介的商单? 第一次见哦，要转型了么?

[@lancewan3714]

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

[@seansasaki3861]

如此高深的科技课题，竟能让我这样的门外汉也能大致听懂，实在是高明。非常感谢。

[@匡大哥]

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😂

[@znzbest2004]

Pytorch 2.1 原生支持Ascend， 同时华为已经是Pytorch基金会Premier会员。

[@lb-om4wt]

华为，加油！

[@teawen1760]

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。

[@bobw1245]

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。😊😊

[@zbz0425]

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😂

[@zhongxingjin846]

中国市场有庞大用户，剩下都只是时间问题

[@polar3553]

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

[@Leonyongli]

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。

[@timmyngan]

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

[@limlim4251]

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。

[@timmyngan]

​@@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..

[@xppyg]

​@@timmyngan你让欧美把纸火药都停了好不好？

[@timmyngan]

@@xppyg 你跟樓上說

[@bearlu7110]

@@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!

[@吳先生-l4z]

農村都在造芯片了，華為實力當然強!

[@英文菜-u1r]

酸

[@davewu2745]

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....🤣🤣🤣

[@xinjunyin4140]

@@英文菜-u1r他可能是高级红低级黑。

[@hsyerwin]

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～

[@DollartoMDollar]

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。。

[@张蛋疼]

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

[@jamesyuen3871]

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。

[@sha-do]

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？

[@toh81390]

拿來吹牛的東西要啥software ?

[@YorkJong]

終於有人說到重點了！

[@jackynft16]

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。

[@awesomegmg956]

买不到咋整

[@c970]

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？

[@linwen6282]

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

[@lililili-gc2gi]

和这个有什么关系，摩尔和华为有半毛钱关系😂

[@wupeng8888]

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😂

[@gxkim306]

要不是我用过，我还真信了

[@lililili-gc2gi]

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😂

[@ayong909]

你用过啥，嘴里用过？

[@gxkim306]

@@ayong909910B，你没用过不代表别人也没用过

[@gxkim306]

@@ayong909 910A，910B都用过，不没用过不代表别人也没用过

[@MarkMa1979]

你用过啥，嘴里用过？

[@HONG-ow2kh]

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

[@瑜周-w8w]

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。

[@qizhang5042]

大刘啊，你一边捧华为，一边做移民广告。有没有高级黑的感觉😂

[@刘元钛]

做视频是为了挣钱，哪些题材点击率高就做哪些，然后移民😂

[@LovingHeart2077]

反美是工作 赴美是生活😊

[@utobesuckslol6687]

这想法和小粉红一下狭隘。

[@ivan0413]

本职工作而已，赚的就是不要脸的钱

[@99osla]

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

[@c-tf6zw]

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，

[@janchangchou777]

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。

[@rainred573]

难得有人分得清GPU和NPU. GPU基本追不上了，NPU进展不错。

[@zbz0425]

GPU差的是驱动，其他能跟上，还要制造工艺有代差

[@roych3281]

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

[@foxhu2287]

@@zbz0425 那个摩尔线程也是买的英国人的技术，不是自己研发的

[@lililili-gc2gi]

​​@@foxhu2287说华为，你非要拿摩尔来论证😂

[@foxhu2287]

@@lililili-gc2gi 华为有gpu吗，你就是那个分不清的人啊

[@有趣的灵魂-r3y]

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

[@zhenyuxia7665]

拜托，不要给移民中介做广告。每个移民中介都是撒谎成性。

[@zehe1968]

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。

[@99osla]

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

[@aronyang]

@@99osla 的確，現在會移民的，錢大部份是髒的，人大部份是蠢的。

[@zehe1968]

@@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。

[@balckston]

​@@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！

[@抗中保呆]

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

[@lililili-gc2gi]

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

[@changbinyan1890]

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。

[@owenchang2581]

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

[@dust2kmf600]

动不动就是上万块的集群，功耗可真不是不差的那点钱啊。。

[@LaoMiao_ones]

​@@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

[@xmars2046]

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

[@mjk7530]

拿公版設計也能吹，真的是不懂裝懂。

[@NiuLiu-t6t]

讲来讲去，是否能产业升级就看EUV了，不弱于两弹一星。

[@lililili-gc2gi]

日本佳能就已经弯道超车了

[@Niepangang]

一句话我不敢信😂

[@mkhtn6731]

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👍👍

[@lililili-gc2gi]

你不信有什么影响，太阳和地球就因此不转了？

[@lililili-gc2gi]

你不买，你也买不起压😂

[@Niepangang]

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

[@jl-ow7qu]

大刘 连接呢？

[@tomsun7173]

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？

[@明哥-b2p]

哈哈，大裁员

[@BruceLi-jv3ho]

cuda和nvlink能对标吗

[@zhchbob]

论吹牛，我只佩服华为

[@binjohn2831]

凡是华为国产芯片提高突破，比你*****还难受，你是中国人吗？

[@jjameslin8951]

黃仁勳被華為逼哭了...

[@ttt5959]

吹到美国全力打压不了，还要威胁其他国家联合打压。

[@MarkMa1979]

论殖子，我也只服你

[@天天-t4r6e]

​@@MarkMa1979可怜狗，别翻墙出来哗众取宠

[@johnjia2826]

一个华为，对抗这个盎萨世界，牛

[@one-piece1987]

我是不信的，因为华为某个部门的采购商7月份还在黑市求购A100

[@SKY-lu6xl]

华为的哪个部门呢？ 找谁求购呢？ 消息来源？ 全都没有，哦豁，原来是张嘴就来……

[@高䨁]

华为在黑市进货，买来放产品里被美国发现打算弄死英伟达嘛🤔

[@高䨁]

另外英偉達為了避開美國制裁已經給國內定制了特製的芯片，為什麼要在黑市買

[@zgnmail]

造谣张嘴就来，你很有电信诈骗犯的潜质，可以到台湾数位发展部报到。

[@tianmingguo]

张嘴就来

[@傻眼-o4b]

沒有在同條件測試對照, 很難說誰的比較強?

[@lupower1456]

華為的顯卡那邊買？

[@王安澜-m1u]

不是显卡是AI芯片

[@qkkky255]

那么问题来了，这么厉害的芯片，谁代工呢？

[@AwardQueue]

中芯国际，工艺不够堆晶体管就可了。

[@mabaoguo1952]

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。😂😂

[@johnwilson7113]

两者根本是风马流不相及。

[@吳q-x1i]

因為政府可以賺錢，靠韮菜努力買單

[@swallowjones]

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~!

[@fcg9521]

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

[@tangoal777]

​@@johnwilson7113炒房子會毒害很多行業的。

[@aegis43210]

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

[@Eri7cL1eSkrrr]

你又懂了

[@roych3281]

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！

[@Wongyonfei9216]

​

[@施老师]

眼前已量產的芯片產品，中國企業不如美國企業；但是若從成長速度與趨勢來看，中國企業遠優於美國企業。所以，中國超越美國只是時間問題。

[@kay181367458]

这又赢麻了?

[@老赖-z3k]

问题是哪个公司可以代工呢？

[@lililili-gc2gi]

中芯啊 还用问😂

[@徐振宇-y9v]

我之前觉得你说话靠谱，自从日本核污水排海那次讲解后，就没有信过了，全是政治挂帅

[@PeterXiao1]

走开

[@farfaraway9afc01]

没人强迫你看

[@LovingHeart2077]

有同感， 本來以為科普博主會比較客觀。現在已經變得打著科學的幌子，扯民粹主義大旗

[@haokunalex2629]

所以你的思想：赞同排放核污水是现代科学家，反对排放核污水是中共同路人。抛开立场看问题吧。

[@xinjunyin4140]

@@farfaraway9afc01他有言论的自由。

[@XiaofengHu]

Ai又没什么用，各种模型能跑出什么结果来？到最后就是浪费电浪费能源

[@qm7885]

大刘，麒麟9000s已是等效5纳米，相信昇腾910B也是。Atlas900已开卖😂

[@V海-h4j]

自己信就好了。别说出来让人笑话。

[@V海-h4j]

@ThuVietoi-gx9ru 别跟我介绍你自己，没兴趣认识你

[@ads4515]

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?

[@南極洲洲長揪掰燈]

如果是真的，美国还会断供A100？😅

[@xiaolong174]

MI300，高迪 还能一战吗？

[@xxxx12345ggg]

华吹youtube指定供应商👍👍👍👍

[@莫晓勇]

华为GPU要对标英伟达A100，英伟达跟他对吗？

[@zhoubob3836]

哪里可以买到这个产品？

[@Ming-uz3wz]

京东就有，不是消费级的东西，用在服务器上的，贵就一个字

[@yaoguoxing7258]

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

[@LC-tt2yp]

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。

[@powerbubu1081]

可以都不要比，但華為有哪個東西是頂尖的?

[@南極洲洲長揪掰燈]

@@powerbubu1081加班时长✌️

[@语之然]

可爱捏

[@Jersey1225]

華為每個項目都是世界上第一(傳說的)

[@藤井樹-h4l]

大劉牛逼，整段單口完全沒笑場

[@chenming863]

大刘老师这是准备着手移民了么？

[@dhh523]

他應該是有難言之隱，以此唐突方式隱性表達

[@zes7215]

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

[@ivytong2040]

放卫星谁不会？

[@dodomakudo1783]

遥遥领先

[@记录变化]

我信，功耗和体积要大几十倍

[@lightsun4279]

有总比没有强

[@mjk7530]

能耗和散熱呢？

[@Azrael1911Yt]

我是不信的 要是真的有 那国内市场为啥没有人求购

[@xinjunyin4140]

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……

[@lililili-gc2gi]

百度腾讯买，你以为是卖你这种菜鸟😂

[@vipszq1739]

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！

[@tiant3947]

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。

[@vipszq1739]

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

[@xiabingbaoo]

生态是比不过的。。。这就是过内的弊端，吹也没用😂

[@peterlumpengleong]

Too many fake talk. Can produce high end chip, no need to worry on USA trade blocking.

[@jinye6222]

要走GPU加存储芯片的大方向

[@jimmyjimmy2941]

笑死，一邊打移民廣告一邊吹華為

[@aero841024]

笑啥呀？挣钱不寒掺

[@ccpSuckMyDick]

@@aero841024 确实 那也别嫌别人骂难听的 彪子

[@DisgenEd]

以前我也讨厌移民中介……直到看见恨国人士的各种渲染负面情绪，我觉得让他们移民，我找工作，找房子等等会有更多选择空间，我鼓励恨国恨共产党者统统移民😅

[@ason860]

稀疏计算不是把很小的当零计算😂，是通过矩阵变换把张量稀疏化，把矩阵尽可能的让零集中到某些特定区域，从而减少计算量。真正难度是证明张量的一些稀疏化操作，只有经过数学证明的操作才能用，这是底层数学的东西了。

[@崔希望]

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

[@lililili-gc2gi]

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😂

[@GGG-h8c]

设计得出 做不出 纸上强芯 晚舟没抓钱 海思就是第一梯队

[@lililili-gc2gi]

谁说做不出

[@boboxiaodd]

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？

[@SuperZaniness]

美国：“中国有句古话，授人以鱼不如授人以渔，我觉得你们中国应该自力更生。”

[@jkhj1479]

AI現在都在喊能效比 否則只是要拼算力 多串幾塊也是能增加算力了 我可以相信華為能辦得到 但是那個耗能... cuda就更不用說了

[@johnjohn16470]

人加牆內自嗨影片你不要來這裡破壞氣氛

[@jkhj1479]

對不起！

[@alexlan8770]

你们的态度无关紧要，相反，把你们留在黑暗里是件好事

[@ytis87]

@@alexlan8770 人礦的態度無關緊要 🤣🤣🤣

[@alexlan8770]

@@ytis87 繁体区一个能打的都没有，笑死。 芯片工厂还用荷兰机器，我还以为是自己造的呢。

[@limlim4251]

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。

[@yenjun0204]

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。

[@GroundWalker]

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

[@squarebaga116]

0

[@swallowjones]

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~!

[@swallowjones]

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~!

[@lililili-gc2gi]

手机就是限购 做做样子

[@alaxxiang3163]

这是要起飞啊？

[@WoYaoDieManBUFF]

华为这个对标A100的GPU芯片不是早就有了吗，大刘这新闻也太晚了。。。

[@brapler]

马上就亩产十万斤了，你信不信

[@dhh523]

你說到點上了，越來越有土法煉鋼全民大躍進的味道了

[@vjzp9354]

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

[@RoxieFo]

他就一投机取巧的两面小丑

[@lililili-gc2gi]

哪里鼓吹 告诉你一些事实罢了

[@MarkMa1979]

事实不符合你预期？移民广告别信就是了，这年头移过去，等着被爆头啊

[@huanghongming]

好不好是一个事，有没有是更重要的事。

[@Aska-oe1dy]

製程跟不上沒用的. 很多運算不能平行處理, 有前後關係. 就是得在單卡拚及時速度. 尤其軍事ai 計算, 爭的就是即時運算.

[@ryandeng4897]

你以为大陆很傻吗？军事ai计算可以直接抄台湾的，瓶颈计算直接套用3*70=210%这个公式就好了。

[@华夏蒲公英]

制程不一定就强哦，intel也是12nm

[@mytube4funs]

大刘撕下伪装，暴露出小粉红本色😂

[@村豬書治國]

凡是说真话、事实都是小粉红？你简直是无理取闹、胡搅蛮缠！😂

[@xxx6643]

華為能對標英偉達，中國股市就不是這幅鳥樣了😂

[@lililili-gc2gi]

这个股市有什么关系😂台湾🐶

[@lililili-gc2gi]

美股加息大跌半年，和英伟达有关系吗😂

[@jerryslchiu]

粉紅們有沒有想過中國的ai主要是什麼用途是什麼? 說清了就是監控人民, 加強思想控制, 保障黨的統治

[@ghxfghf525]

我们的ai专门用来杀人，杀的就是你😂

[@wedswwawaa]

如果有这个能力当然先要控制1450啦，除非1450不是人。

[@晨曦-z9e]

1450在大陆有没有不知道，大陆倒是真有一大堆五毛和自干五@@wedswwawaa

[@星愿十年]

算例差3三倍 就做三倍的体积和散热吧！！！ 只要得到相同的服务和应用，那么这些还是可以克服的！！

[@lililili-gc2gi]

差不了3倍

[@ryanlaw213]

真不知道台灣人在酸什麼，二十年前，台灣是亞洲四小龍，經濟文化科技都不輸大陸，反觀現在， 所有領域看不到人家的車尾燈，只會在那裡嘴，謝謝塔綠班的貢獻😂😂😂

[@User-3U4D0SsPjQy28]

这我还真不信😢😢😢

[@dhh523]

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！

[@jiml3370]

事实上，目前所谓的GPU在几十年以前 （286，386，486时代）叫数学处理器（Math Processor）。也就是在原有的下x86 指令集上，再增加一套专用数学运算指令。 目前的服务器用GPU事实上不靠谱，因为很多的图形功能用不上。 将来的方向应该是对不同的应用设计专用的算力芯片。

[@英杰蔡-w5v]

在那些時代都是2D，代表作S3，SIS，3Dfx後續的ATI Nvidia.

[@魔都天王]

叫。。。协处理器

[@hengzhou4566]

别不懂装懂了，协处理器跟GPU在架构和接口上都不一样，不能只从功能上划分，协处理器跟CPU在一个主板上面，而GPU是通过PCIe总线跟CPU通讯，属于heterogeneous computing，GPU使用自己的专有指令集，根本就不是x86的ISA。GPU刚出来时用于图形加速，所以内部有大量并行的core，能够同时对像素进行rendering，GPU的这种massive parallelism用在AI上有先天的优势，而协处理器就没有这一优势。GPU用在服务器上是要利用它的超大规模并行计算能力，又不是用它的图形功能玩游戏。你说的Hardware Accelerator是未来发展的一个方向，但是如果用ASIC，功能都固定死了的，AI算法发展这么快，很快就落伍了；FPGA因为可编程是比较可行的方案，而且省电，但是运算速度跟顶级的H100和Lovelace级的相比还有一定距离。

[@fatshark996]

一回生二回熟三回巧四回妙五回呱呱叫六回自主研发七回遥遥领先，实现卡美脖八九不离十。

[@阑珊灯火-t1e]

华为加油