黃仁勳堅持開發的「CUDA」到底是什麼？輝達市值全球第一的關鍵都在它！狠甩其他顯卡對手的王牌，為什麼算 AI 不能沒有它？

[@user-fz9lv5tk3u]

對輝達的量子計算感興趣!!

[@gary3718]

CUDAQ

[@lh33456]

我記得當年最火的cuda 應用就是physx ，讓遊戲的物理運算由gpu 來算。

[@YuYiHuang-b4l]

nvidia收購Physx後的產物，就是CUDA

[@twnay]

虛擬貨幣表示，你確定營收沒有我們群體大量貢獻嗎

[@bester1213]

好像跳過區塊鏈挖礦顯卡這段，但這集製作的很讚，很科普！！

[@riker729]

靠著挖礦撐過很長一段時間吧!

[@pokelin330]

cuda靠礦卡續命很久 最後一腳踢掉...有過這種黑歷史 未來會怎樣，難說。

[@h102847]

他只是第一批的重要消費者
就算沒有他 發展的情況也不會改變
更何況顯卡產能本來就不足
礦工是排擠其他用戶 不是增加的主因
真要說他的功勞
大概就是讓NV確定這一條路穩賺不賠可以壓身家

[@leslietian4050]

對量子的部份非常感興趣

[@lisakim4057]

對量子的部份非常感興趣+1

[@Helenchang0315]

想聽cuQuantum! AI跟量子電腦應該是相輔相成的關係

[@garfieldlavi]

對輝達量子運算感興趣

[@leohsu1227]

還我便宜的顯卡😢

[@user-drowjksi6829]

市場N卡需求大你要他價格怎麼降

[@TsaiMengChun]

Intel：我這裡有一批顯卡，好便宜的呢。😉

[@YushiSora]

這集真的講太好

[@profrobots]

感謝，我明天教影像處理課會講 CUDA。❤

[@Maki-1584]

量子計算真的是藍海
但要進入這個藍海的門檻真的很高
要顛覆認知這點已經很難了

[@jackhmlin]

想聽量子運用，波士頓動力跟馬斯克的機器人應用，是否一個朝軍事應用，一個朝家用？Figure02是否主要朝工廠應用發展？

[@chuan2876]

深入淺出的一集

[@suweiyu]

這集真的太精采

[@scripturekiss]

超級感興趣

[@dearcat722]

對量子非常感興趣

[@周韋翰]

超級感興趣🤩

[@chenkh1979]

超感興趣

[@mphone123]

想了解cuQuantum 可以盡快安排講解多一集 好嗎?

[@fpn12099]

談談兩點：
[一] Nvidia的成功， CUDA 是很久以前的事，如今的爆脹，應該要歸功於 NVLink 。
[二] 分享一下以曾經是小白時的觀後感
前面講了一堆CPU怎麼跟GPU溝，後面講了AI怎麼運作，我只想說，以前我不懂的時候，看完這影片，還是不懂。
「CPU 沒嘴巴，怎麼會向GPU說我要什麼什麼圖？」
「CPU到底用什麼方式，跟GPU說了什麼？」
這是我第一時間想問的問題。後者的AI，如同前者：
第一，我無法判別影片是否跟很多公眾號一樣在鬼扯，我無法做到最基本的辨偽；
第二，我無法複誦，就算很模糊的跟朋友分享了我從影片裡 #看了什麼 ，也經不起朋友的任何提問。
對於前者，看了清大資工黃婷婷老師的《計算機結構》，再用 "Minmin Gong" 的上帝視角看GPU系列來補充 GPU認知，再看 "Josh Holloway" 的 intro to CUDA 六部影片瞭解怎麼透過C++ "向CUDA發訊息" ， 這樣一來至少能建立起自己的 #唬爛體系，只要專業人士不要噹我，我都問不倒； 畢竟我不是正統電資畢業生，懂個大概，寫出東西自娛順便讓我的4050有空轉一轉不要生鏽而已。
至於機器學習部份，各方人士的唬爛就更多樣化了。 看了台大李宏毅老師的《2022版機器學習》，把習題做了做，至少對機器學習的底層邏輯清楚的大概，也知道 chatGPT3 所謂 1750億個參數是啥東西，訓練是啥東西，能有個踏實的認識。 偶爾搭配 "王木頭"、"漫士沉思錄" 的影片看一看當休閒，這樣的感受比較踏實，不會過度崇拜也不會對於一些影片 #看完立刻全忘， #看了等於沒看。

[@歸虛]

我在想現在CPU裡面的FPU單元未來會不會受到AI需求的影響
其中一部分運算方式改用大量的加法器或乘法器 或是減法器 除法器 (只是加權方式的不同)
讓FPU更靠近像NPU或DPU?

[@elijah5548]

終於有我聽得懂的了

[@fengie.G]

A： A+擬人機器人運算！
敲碗下一集！🎉

[@黃聖覃]

對於量子CUDA有興趣！

[@matthchiao]

精彩，想了解cuQuantum

[@GroundWalker]

用AI去找出量子電腦更多應用的領域

[@noble-May]

Nvidia的顯卡真的超保值🤗🤗

[@lung415]

nVidia再來是主攻Net的io部分，這塊是server端的大餅。

[@edgar5218]

請也做支影片解釋量子電腦，感謝

[@yong-junlian9557]

(✔)A. 當然是黃仁勳不斷提到的生醫領域，AI在藥物開發上的應用，已經證實有效。
(✔)B. 量子電腦的出現將顛覆傳統計算與加密，到時候又是一片大藍海

[@zxasqwedck]

3:45 想到之前 intel 13、14代的災情XD

[@pokelin330]

沒有礦卡, cuda有機會發展嗎?

[@YuYiHuang-b4l]

CUDA的誕生至少快15年了

[@cathobany3271]

有阿，許多科學、工程實驗模擬、天氣預測都仰賴 cuda，這也是黃仁勳最初發展 cuda 鎖定的市場

[@f4568525153]

Cuda出來都幾年前了

[@spark_Fish]

位图和矢量图能相互无损转换后，ai还会什么

[@ch1rry921]

感興趣

[@chad1121]

不知道輝達會不會被美國政府以反壟斷法給懲罰？之前好像有新聞提到要展開調查⋯

[@black_cat_teacher]

感謝泛科學，這下我終於搞懂了 （吧）

[@shioufan7471]

這股價真的太爽了😂

[@天兵菜]

4.看哪邊專注機娘開發就全梭!!

[@劉守謙-c5s]

可以講量子晶片嗎

[@user-youtuberWTF]

所以有些新聞講什麼新創公司要挑戰輝達GPU地位，只有設計硬體多強多快，沒有自己的軟硬體整合技術。

[@賴文程]

請問泛科學有Podcast嗎?

[@h74225]

對輝達的cuQuantum有興趣！！

[@林凱爾-l2t]

要看量子電腦破解比特幣!

[@歸虛]

正好1000
小孩子才做選擇
當然是現有成熟市場要深耕，新興市場也要研究開發。
一邊世界"拉拉手"(台語 ㄌㄨㄚ ㄌㄨㄚˇ ㄕㄡˊ到處遊玩到處走)

[@heatherlin6186]

有興趣! & 想請問，量子晶片是怎麼做出來的? ex, Google Willow 跟現在的矽晶圓製程有關嗎? 謝謝

[@ggok8673]

前幾天看到美國造了一台低溫量子計算機，想想我們離常溫的量子計算機還差了常溫超導體
如果先造出算力很高的低溫量子計算機來提供龐大算力，再搭配像之前提到的蛋白質合成模型，只是換成材料學來逆向推倒出常溫超導體可能形成的結構，做出常溫超導體再投入製造計算機
未來想要什麼功能的物質透過計算機逆向推演都有更高的機會得到，像是製造核融合需要的抗高溫高壓材料之類的
難怪大家說算力是未來的核心，還有消耗能量很低的生物型計算機也很有興趣，不過這個應該要先開發出腦機接口來了解腦部比較有可能
成功後以後大家的手機跟低功率的機械可能不用充電，而是提供一些有機物就能運作，或是當成備用燃料攜帶也很方便

[@camel1502]

超好奇量子計算機

[@pixelkay2004]

thanks!!

[@盧千右]

D.全都做
想聽量子輝達😂

[@LML8071]

我認為，AI發展對所有科學領域進行解密與工程應用，最終成為太空發展的最佳利器。
那麼問題是人類的政治組織與經濟會如何變化？AI要聽誰的？

[@yonghingho1157]

very good

[@VeckHsiao]

不過CPU也可以做到平行處理，就算不用GPU也可以算AI，只是會很慢，GPU聽起來感覺就像是一整個大CPU團隊

[@bearwang2079]

沒有喔～ 在觀念、設計、架構與主要用途上都不一樣，建議你去看之前介紹 GPU 的影片。

[@VeckHsiao]

@ 沒有什麼呢？好的我去看看那支影片！

[@bearwang2079]

@@VeckHsiao 我說的"沒有"是指："GPU聽起來感覺就像是一整個大CPU團隊"。

[@VeckHsiao]

@ 感謝回覆，因為我看完整集覺得蠻像是這樣的

[@bearwang2079]

@@VeckHsiao 不客氣，主要還是用途不同，CPU 核心數量多的就幾十個，而 GPU 有上千甚至上萬個核心，但是 GPU 的每個核心是設計來做特定運算用的。
可以想像成 CPU 中的一個核心就是一個武將，而 GPU 的一個核心就是一個弓箭兵，當敵人很多時，就算武將可以一次發射三支箭，還是不比很多弓箭兵一起發射來得快消滅敵人。
另外，武將還有其他技能，而弓箭兵只會射弓箭，所以不能說 GPU 裡面的弓箭兵是一整個大武將團隊。

[@Mint-u3v]

14:09 有三兆就躺平心態的人,是不可能在人生中擁有三兆的

[@benchang888]

輝達有AI，好像已經放棄顯卡市場，AMD或者英特爾該去照顧年輕孩子的夢。
一張年輕孩子努力工作買得起的好卡，可成就他的夢。

[@cathobany3271]

是遊戲市場吧....

[@nlnlsunbaby_loveNL]

遊戲玩家：頂級卡怎麼從兩萬變五萬

[@紅綠燈-b2u]

顯卡這幾年真的貴死了

[@mengmeng4312]

我当年也不看好cuda，写几天代码，就比CPU快10倍以内。我就放弃了

[@timcpr]

量子有興趣

[@lx4921]

奇點爆發！能治癒癌症也能製造病毒😮

[@getmoreenergy]

量子計算+1+1+1

[@MACROSS2KYTB]

因為競爭對手的刀法都太差(X

[@zephyre9527]

D，小孩子才做選擇，當然是生醫跟量子我全都要

[@jamesho8215]

CUDA就是用軟體綁定硬體的軟體

[@truechen]

肯定是量子電腦，不過生醫完全沒必要放棄啊！
小孩子才做選擇，是吧！

[@霸王別擠]

AI之後發展 大部分都會用在軍事😢

[@shepherd886]

希望是無處不在

[@leowang11]

軍事領域好啊，拿來用最少的人力防守住自己的國家

[@霸王別擠]

@@leowang11 人類不會只用來守 千萬年來得知的人類劣根性只會用來戰爭奪取資源

[@kiu4158]

不過軍事科技很多都變成革新的民用科技

[@霸王別擠]

@@kiu4158 我還是覺得人類心智還成熟到足夠小孩玩大車 玩火的程度 就不該先給大車 和 或來把玩 避免失控的小孩撞死或燒死其他鄰居

[@任性RainSing]

新科技很酷欸

[@hsiangchang8036]

當然是房地產領域

[@jache168]

AI字幕嗎?很甩=狠甩?

[@PanScitw]

哎呀，是校對疏漏

[@1110-d3r]

A & B B & A

[@engineallway]

黃 要是能跟 目前世界首富 Elon Reeve Musk 發展目標一致 ，往太空人類終極邊疆探索發展，很不得了，這領域真的很燒錢，也需要巨量AI運算。😃😃
一個Webb 望遠鏡就燒了一兩百億美刀了，獲取的價值顛覆了過去教科書，學者的理論🤔🤔

[@CornuDev]

量子

[@jordanstone6233]

量子電腦+1

[@1110-d3r]

🎉🎉🎉❤❤❤

[@刘同-z4u]

这集好看

[@gary3718]

CUDA-Q

[@PigSirotan]

想聽想聽+1

[@BQ_Nya]

腦機介面

[@SyuAsyou]

cudaQ +1

[@fgfrygdgg]

amd勒

[@user-drowjksi6829]

還在做選擇題你就不是黃仁勳了

[@Sun-lf5hn]

A

[@benblack2684]

B吧

[@trainlooper]

因為顯卡先生認識了 #SEGA 老闆, 並且很敢說 ~~~ "我們很需要這筆訂單, 這是我們的救命coco " 感動了無私的SEGA老闆, 明知打水飄訂單友情的下了.........

[@itthereforeim]

c

[@ice300tw]

快買進比特幣 特斯拉 輝達 all in

[@wilsonchang4307]

看了Google的量子晶片 還是沒有太懂原理 希望能好好講一下

[@Hao-yp7mg]

只有nVIDIA能超越自己👍

[@Cienn-k3z]

對輝達的量子計算感興趣!!

[@insomnia3690]

感興趣

[@天草悠人-BAU民Ruffians]

對輝達的量子計算感興趣!!