评论: 中国大厂争AI入场券 传字节向英伟达订购超10亿美元GPU

现代人工智能很像中华文化易经，中医，都是大数据训练的结果，能work，但是不知道为什么，不work的时候也无法debug，和西方传统讲究实证科学

Intel’s Broad, Open HPC+AI Portfolio Powers Performance, Generative AI for Science：

******businesswire***/news/home/20230522005289/en/Intel%E2%80%99s-Broad-Open-HPCAI-Portfolio-Powers-Performance-Generative-AI-for-Science

别只盯着英伟达，还有英特尔呢！
虽然英特尔迟迟没有推出 专用/独立 GPU - dGPU(discrete/dedicated GPU) 产品，这让 nVidia 以不合理的高利润率抢了风头。 然而，iGPU （integrated GPU) 与 CPU 的工作更紧密、更高效，并且不需要自己的冷却器—— 它与主处理器协同工作，并享受其冷却器的好处。 这就是英特尔在 PC 和笔记本电脑市场上仍然广泛击败 AMD 的原因之一。
与此同时，英特尔正在推广使用的 广泛、开放的 HPC+AI 产品组合为性能提供动力，面向科学的生成式 AI 提供了具有竞争力的性能，英特尔® 数据中心 GPU Max 系列在广泛的科学工作负载上显示出比 Nvidia H100 平均提速 30%。
Arc A750/A770 等几款消费级独立显卡功耗更低，价格更具竞争力。
参见此文： ******businesswire***/news/home/20230522005289/en/Intel%E2%80%99s-Broad-Open-HPCAI-Portfolio-Powers-Performance-Generative-AI-for-Science

mainlanders like to find loop holes in the rule.....

ljcn 发表评论于 2023-06-13 12:11:16
楼下，这个限制非常容易绕过。中国公司在美国成立一个代理公司,,
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你这小学生都想得到的土办法，美国商务部司法部想不到？太小看美帝了。什么样的人喜欢耍这种小聪明，蠢人。

花成千上万去做有党性的人工智能

H100可不是一万一块了，是三万一块

楼下，这个限制非常容易绕过。中国公司在美国成立一个代理公司，然后所有训练放在这个代理公司跑，反正都是远程终端，中国公司出租金。美国只限制芯片进口，没说租都不让租。商业泄密不泄密是另外一回事了。
旁观者XWY 发表评论于 2023-06-13 12:00:00
中国特别版H800只有H100的一半频宽，价格还更高。美国控制赛场节奏。

中国特别版H800只有H100的一半频宽，价格还更高。美国控制赛场节奏。

小编花这么大力气给各位看官，其实中心思想只有一句话：赶紧买NV的股票。

厉害锅整天吹弯道超车，但是至今只见弯道翻车，从来没超成过。西方则全靠弯道加速把厉害锅一次一次甩开。

seator 发表评论于 2023-06-13 09:09:00
A100和H100不是不准卖中国吗
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有专为中国准备的残废版， A800. H800

字节跳动不受美国政府禁运的限制？

字节跳动这个CEO太厉害了。年纪轻轻，能力非凡。川普扳不倒，拜登也搞不动。美国政府搞不定的企业家，过去还没出现过。张总是第一位。

弯道超车那是要有新技术出现才行地。下一个新技术只能出现在西方。
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zhanglao9 发表评论于 2023-06-13 09:10:13
最先进的不卖给中国，以中国弯道超车的能力，肯定是搬起石头砸自己的脚。

最先进的不卖给中国，以中国弯道超车的能力，肯定是搬起石头砸自己的脚。以前的例子有空间站，现在的例子有电车。中国造油车，搞了几十年，和国际先进水平总是有差距。电车更新换代，马上就弯道超车了。半导体如果不更新换代，中国永远也赶不上。偏偏半导体更新换代特别快，每次更新，都是弯道超车的机会，所以中国领先，有的是机会，短短十年就足够了。大家照照镜子，就知道中国人非常聪明，有这样的脑袋，领先是应该的。

A100和H100不是不准卖中国吗

这就是政府的目标，在GPU上已经首先实现，以后在很多其它技术产品上也会一一实行。那就是最先进的不卖给中国，保持美国与中国的代差。中国如果有本事自己能搞出来不必客气。没本事就吃剩饭，别成天吹牛逼。

过了这个村就没那个店了。中国人急了。呵呵。

西方文明喜欢搞精密的逻辑推理。现代人工智能，一本糊涂账，是老祖宗搞的玄学范围。所以人工智能的明天肯定是中国。丢了中国市场，就完了，老黄当然不傻。H100一万一块，10亿也就是十万块，训练一个大模型，都是勉勉强强。