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全部话题 - 话题: learing
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s***d
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1
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
没有,我同学参加的,他nvda的,看qcom笑话去的。
f****y
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2
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
球通用啥参战的啊
s***d
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3
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
820 有人做了简单的testbench 820 只能处理 12 fps 的数据 一个摄像头 8Mp。
px2 12个8Mp 120fps 差了多少数量级 自己算算

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A***a
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4
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
这不都是功耗和性能的trade-off 吗。。
f****y
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5
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
球通这是脑子进水了么。。。规模根本不在一个档次上

:820 有人做了简单的testbench 820 只能处理 12 fps 的数据 一个摄像头 8Mp。
H***F
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6
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
功耗差多少?gpu通常功耗都是瓦级的,没法嵌入式用。820手机啊,无人机到处用。
nvda的手机估计都开不了机,无人机都飞不起来了吧?qcom是来看nvdia的笑话的吧?

820 有人做了简单的testbench 820 只能处理 12 fps 的数据 一个摄像头 8Mp。
px2 12个8Mp 120fps 差了多少数量级 自己算算
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s***d
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7
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
汽车工业不在乎工号 你1000w 也就是多开个空调而已

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s***d
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8
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
都是看qcom的笑话 得出结论 qcom 820 视力比人低 px2 相当于 10个人视力。无人机
太远了 我们还是先看自动驾驶吧

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H***F
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9
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
搞笑,自动驾驶猴年马月后的事,无人机到处都是

都是看qcom的笑话 得出结论 qcom 820 视力比人低 px2 相当于 10个人视力。无人机
太远了 我们还是先看自动驾驶吧
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s***d
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10
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tesla 无人驾驶数据都170 w miles 都是基本都是用户数据 呵呵 倒是别的车厂 搞了
这么多年 还不敢给用户这个feature。目前tsla自动驾驶 用户总里程 170w miles 0事
故。


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H***F
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11
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
tesla是adas,辅助系统而已,离真正的无人驾驶远的很。采用摄像头的方案注定是有
很多缺陷的,达不到google那种无人驾驶的水平的。

tesla 无人驾驶数据都170 w miles 都是基本都是用户数据 呵呵 倒是别的车厂 搞了
这么多年 还不敢给用户这个feature。目前tsla自动驾驶 用户总里程 170w miles 0事
故。

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s***d
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12
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特斯拉自己降了b格 有人常年 往taheo 走山路用 tesla forum还有youtube上有视频

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s***d
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13
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
lida肯定是最好的 但是贵 一个module 几万块 比车都贵了

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H***F
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14
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
走山路有什么用,得在三藩,纽约市内自动转几圈才行

特斯拉自己降了b格 有人常年 往taheo 走山路用 tesla forum还有youtube上有视频
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j******g
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15
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你这个是老黄历了,lidar现在可以做到数百美元一个咯。
s***d
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16
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有阿,市区开自动驾驶多了,自己动手狗一下,不要作伸手党,我自己在路上开,就见
过几例自动驾驶的tesla。
s***d
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17
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
那不错,我听说lidar 可以把复杂度降低不少,nvda PX2的solution有支持lidar,这
样自动驾驶能安全系数能够在提升。对于tsla系统集成商来说,是好消息。
j******g
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18
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
musk说了tsla不需要lidar,不知道他会不会把这句话吃下去。
p**f
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19
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赶紧去吃屎吧。
“我那天在路上开,就见过几例路人吃屎,吃得很香。屎一定是个很好吃的东西。”
j******g
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20
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这是什么跟什么比?
820的CPU 跟nvda的px2里的GPU比?
还是820的GPU跟PX2的GPU比?
s***d
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21
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是啊,这不能怪developer,高通自己发布了自己的 deeping learning SDK。硬要把手
机那个cpu 搞成deep learning cpu一样,就如同前几年说老子要高server cpu一样,
现在一点声音也没了。
s***d
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22
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
呵呵 BBA 天天也想做大便,卖给吃大便的人,结果连大便都做不出来。 呵呵 ,当然
德粉说,是BBA自己不屑于做大便。
H***F
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23
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820的dl肯定比nvdia的那玩意卖的多,市场大的多。820万般武艺,dl只是一个,用途
广的很。nvdia的玩意再厉害也是niche market

是啊,这不能怪developer,高通自己发布了自己的 deeping learning SDK。硬要把手
机那个cpu 搞成deep learning cpu一样,就如同前几年说老子要高server cpu一样,
现在一点声音也没了。
s***d
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24
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
要看趋势,我们半导体就是给互联网打工的。互联网说deep learning有前途,自动驾
驶数据有价值,我们就给做,做出便宜的来,卖给顾客。820 现在卖得多是现在,以后
就不好说了。就如同10年前nokia比apple卖得多,现在nokia都没了。虽然两个不同的
市场,我的point 只是 高通也向染指自动驾驶,结果没有硬件平台,只好把820 拉出
来。deep learning的develop 一玩,就好像丑媳妇见公婆,贻笑大方。这才是point。
你们非要拿820 手机的market 和 刚刚兴起的智能汽车market比,苹果比香蕉,
pointless。
手机市场DL硬件需求就是0。手机芯片想local 跑dl,基本是天方夜谭,手机唯一能做
上传手机数据到backend。siri就是如此。
s********k
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25
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
你得看market cap,自动驾驶根本不需要DL,不要搞混了,DL就几个alpha go之类的AI
需要,他们对芯片的需求有多大?比手机市场差的几个数量级
s***d
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26
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
对于汽车界的革新,我本科时候就有一些看法,现在的发展都远远超出了我的预期,
deep learning虽然就是个拟合,围棋高手都能打败,开个车有什么难的,难得还是做
便宜来。
s***d
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27
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
自动驾驶当然需要,对于障碍物的识别就要。手机应用的很多DL 都是假DL,把数据传
回backend 在返回给你,siri的语言识别就是在云上做的。自动驾驶需要时时地处理,
而且需要离线。

AI
s********k
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28
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
你知道目前一个DL需要多少个cluster做吗?不是什么模式识别都叫DL
g******4
发帖数: 160
29
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
拿GPU跟820比也是苹果比香蕉
GPU是专为computing设计的,820是为mobile设计的
qcom要杀入computing市场,也没准搞个cucom出来,或者直接opencl
s***d
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30
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
alpha go 单机版也就是48个cpu 轻松干翻李9段。PX2 的GPU运算能力也是20CPU 左右
。应付自动驾驶应该购了。
s********k
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31
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
我也觉得奇怪,这两根本不是一个市场的,我原来做过CUDA,N家的东西主要就是矩阵
计算上,并行上很牛,适合DL,但是终归DL最主要的价值不在芯片行业,自动驾驶包括
电车,芯片行业也有机会但是不会比手机市场大,可能差一个数量级
s***d
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32
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
我觉得qcom 比较desperate把,虽然赶走了 actvist,不过投资人压力依然不小。前几
年的进军服务器也不顺利。需要新的题材感觉。
A***a
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33
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这只能说明nvda 现在在自动驾驶这块有优势,只是现在,820又不是对自动驾驶的方案
,只是用来显示下capability, 说不定高通正在开发专门应用于汽车的方案。况且deep
learning 又不是只在自动驾驶才有应用,很多需要考虑功耗的用处更大。
看待事物,别以偏概全。。
s***d
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34
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
deep learning 应该还是走GPU架构,CPU ARMs 都不行,就算拼功耗也是GPU 效率高。
高通应该加大GPU 的投入。甚至包括data center也有好处,我看过一个数据,google
对GPU的需求增长远远大于CPU的。

deep
H***F
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35
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
gpu应该不是dl最优的,现在的人都在开发专门神经网络芯片,专门的dl芯片,效率高
,功耗低n倍。用fpga说不定都比用gpu方便

deep learning 应该还是走GPU架构,CPU ARMs 都不行,就算拼功耗也是GPU 效率高。
高通应该加大GPU 的投入。甚至包括data center也有好处,我看过一个数据,google
对GPU的需求增长远远大于CPU的。
deep
s********k
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36
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
谁给你说alpha go单机版是最后用的?单机版只是测试好不,最后是1920个CPU,还有
DL那个运算的时间用在自动驾驶上根本不合适,模式识别不只是DL,很多情况下普通的
回归,SVM效果都很好了
j******g
发帖数: 1098
37
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
nvda的PX2里是什么GPU?
记得安猪阵营的GPU 跑分,820的GPU也是数一数二的。
是不是qcom的sdk没有优化好?大多数运算还是在CPU上跑?
m*a
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38
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
Deep learning坐在自动驾驶上,或者是智能汽车上是可行的。现在做自动驾驶想的是
我怎样设置所有的情况。而不是让机器学习人怎么开车。 难道我们学习开车是预先设
定好的么,我们也是在开车中学习。
s********k
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39
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
DL可以用在backend学习各种情况然后给汽车提供给判断标准,而不是让汽车现场采集
数据现场学习(即使有少部分也绝对不是主要),这也是大部分机器学习的办法,后端
平台做学习,然后前端只需要做判断,你的开车不也是在驾校或者课堂这个后端平台学
好的然后再去开车的吗?
m*a
发帖数: 464
40
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
还是强调一点。safety。不要只压在后端。需要offline, 汽车够大,放得下系统。其
次你还没有理解我的意思。后端学习都是预设的。你要把一辆新车想成一个一年级的学
生。然后你是一个好的司机。然后当你开车上路的时候,汽车就在学习,然后后端来考
试,达到高中水平才算毕业。而不是预先设置好,这和现在自动驾驶不一样,是新思路
s********k
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41
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
你以为人的开车是靠驾校学习出来路上练出来的?错了,那是几百年来进化对于环境视
觉,障碍物,危机情况判断出来的。用safety判断,好好在后端生成模型比交给前端好
多了,你觉得一个上了几天驾校就出来的会比认真上很多天驾校出来的更安全?
你的offline意思我理解成为网络一直在通信还是不通信?这个不是我意思,汽车遇到
的各种情况都可以在后端模拟或者实际做出来,不需要DL一样一样可以offline开车
H***F
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42
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
我们开车当然是预先学习了各种交规,各种规则。纯粹的让dl来处理估计要不知死多少
人才学会

Deep learning坐在自动驾驶上,或者是智能汽车上是可行的。现在做自动驾驶想的是
我怎样设置所有的情况。而不是让机器学习人怎么开车。 难道我们学习开车是预先设
定好的么,我们也是在开车中学习。
m*a
发帖数: 464
43
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鸡同鸭讲。 请问Google为什么要上路测试?如果都可以模拟的话。tesla也要在固定场
地的测了大量数据。能模拟多好,多省钱,测个鬼
s********k
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44
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
路测就是模拟啊,我又不是说电脑上面模拟,之所以要路测模拟,就是不要直接把算法
用在实际车里面,要不知己加上CPU,出货自动驾驶车边开边学就可以了?
r***0
发帖数: 406
45
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
不好意思地问一下,这GPU无非就是适合并行计算。海量数据没什么locality。GPU 就
是大带宽的memory controller plus computation threads。现在deep learning 热了
,可这个跟GPU硬件技术有什么关系吗?就是GPU又有个application ?大家做硬件的跟
着这么high干吗?先谢过了,没有任何别的意思,纯问技术问题。
p**f
发帖数: 3549
46
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
因为传统ee被整成苦逼白菜行业,干看着cs社交云等上层应用吃肉喝汤,自己分不到一
杯羹。
deep learning被阿发狗炒作开后,大家纷纷开始挖掘大数据/人工智能里的宝藏。这个
市场灰常大,不只是狗脸英等social需要,一般大企业,大咨询公司,银行,政府都可
以搭建类似deep learning平台。
早在五年前,某弯曲名校的某华裔教授发现了GPU特别适合做deep learning... 只是近
来被阿发狗,还有tesla selfdriving这样的明星公司一炒作,GPU焕发了人生第二春。
看看NV的财报就知道了。不过很难说是不是泡泡,因为他赖以生存的上层建筑都是泡泡
。。。GPU功耗不小,限制了他的应用范围。狗家找了个chip startup专门做deep
learning的优化芯片。
倒是楼主把手机里的GPU和workstation上的GPU相提并论,不知是真懂还是文科生冒充
的。
r***0
发帖数: 406
47
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
谢谢解释,但我想知道这个是原来GPU有个新市场吧,其技术本身没有什么特别大的变
化。
我觉得智能手机的出现使得ARM和low power 这两东西让ee 的过了五六年还算可以的日
子。这low power 一开始就像个手艺活,所以可以养这么多人。
可这GPU和machine learning 之类我还是不知道这个从硬件技术层面有什么特别的。
不过知道有些start up 号称做machine learning 的硬件。
V*******1
发帖数: 111
48
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
自动驾驶,聪明交通最终都得依靠5G,单个GPU再强大也没用。NV没有5G估计跟手机一
样没modem一样,最后也是然并卵。

google
s********k
发帖数: 6180
49
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
GPU有用,但是问题是市场规模太小,比起手机1B的,GPU能有100K就不错了。撑不起大
IC公司
p**f
发帖数: 3549
50
来自主题: EE版 - qcom vs nvda on deeping learing
市场多大不重要,全民泡沫化时代,股票全靠G点炒作。
一个FB值300+B,是IBM/INTC/CSCO市值总和,谁信啊。
众EE公司里能跟当下研究热点如社交/云/大数据/无人车/VR挂上勾的纯硬件公司只有
NVDA了吧。丫靠这个G点还可以骗骗花街几年 (NV的赢利大头还是Gaming,
Visualization解决方案这些)。
虽然我老觉得狗脸果搞的无人车和亚麻搞的无人送货机都是骗花街的工具,属于钱多没
处花,演给花街看的G点。这些东西也就偶尔出现在新闻里,一辈子都不可能拿来商用
的。
PC饱和,移动饱和,底层90%EE公司G点在哪?这辈子还能享受到一次GC吗?
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