G**Y
发帖数: 33224 | 1 看了一眼（真的就一眼）AlphaZero的文章），现阶段，基本上下棋水平和运算量成线
性增长。
你想想想，FANG，BAT外加Microsoft，IBM，谁不想AI称霸呀。算法就这样了，下一步
就像supercomputer那样搞军备竞赛。
现金多的单位，肯定会砸钱，砸钱也未必能砸出啥来。会下棋和能解决实际问题毕竟还
有差距。这就对营收会有影响。所以应该适当补充硬件供应商hedge一下。
但是俺确实不知道未来的硬件谁能主导。AlphaZero并没用nvda。但是硬件除了intc，
nvda，似乎也没别家吧。amazon，google，fb不好自己搞硬件吧？
反正我是啥都买了一点，小赌怡情，唯独没买amazon（实在涨的太快，没上车机会，有
机会还是要买点），
fb，google，nvidia（去他妈的netflix，不带Y玩。AI NB了，netflix最多是客户。），
BAT，
nvda，mu，intc
microsoft，ibm也有，很少很少。
amd也有10股，LOL |
s******u
发帖数: 1069 | |
G**Y
发帖数: 33224 | 3 有可能。
就是俺对它几年前乱涨价，还是耿耿于怀。cancel了它家的membership，对它一直不感
冒。
【在 s******u 的大作中提到】
: netflix似乎还是可以涨涨
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p**f
发帖数: 3549 | 4 卧槽，wiki上明明写着training用了鸡皮油：
https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaGo_Zero
AlphaGo Zero's neural network was trained using TensorFlow, with 64 GPU
workers and 19 CPU parameter servers. Only four TPUs were used for inference.
是inference那块（就是下棋那台电脑）只用了狗家TPU。在training这块，还没有什么
能beat 鸡皮油那几千个core傻算吧。
NV的未来有一半在鳖国。BAT应该也会做类TPU的加速器，但目前都是用鸡皮油(Intc/
Altera/Xilinx/AMD BAT都玩，但都是实验性质的）。
NV还有一个爆发点在智能城市监控，也是AI应用的一种，因为憋国管理P民太依赖摄像
头了，在这方面智能一点，憋国连你走路上什么时候去星巴克拉个屎都能猜到。憋国一
堆做监控的公司都在这块做文章，就不知道什么时候能大规模用上。
【在 G**Y 的大作中提到】
: 看了一眼（真的就一眼）AlphaZero的文章），现阶段，基本上下棋水平和运算量成线
: 性增长。
: 你想想想，FANG，BAT外加Microsoft，IBM，谁不想AI称霸呀。算法就这样了，下一步
: 就像supercomputer那样搞军备竞赛。
: 现金多的单位，肯定会砸钱，砸钱也未必能砸出啥来。会下棋和能解决实际问题毕竟还
: 有差距。这就对营收会有影响。所以应该适当补充硬件供应商hedge一下。
: 但是俺确实不知道未来的硬件谁能主导。AlphaZero并没用nvda。但是硬件除了intc，
: nvda，似乎也没别家吧。amazon，google，fb不好自己搞硬件吧？
: 反正我是啥都买了一点，小赌怡情，唯独没买amazon（实在涨的太快，没上车机会，有
: 机会还是要买点），
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G**Y
发帖数: 33224 | 5 AlphaZero呀，大哥!
AlphaGo Zero是上一代了了。
inference.
【在 p**f 的大作中提到】
: 卧槽，wiki上明明写着training用了鸡皮油：
: https://en.wikipedia.org/wiki/AlphaGo_Zero
: AlphaGo Zero's neural network was trained using TensorFlow, with 64 GPU
: workers and 19 CPU parameter servers. Only four TPUs were used for inference.
: 是inference那块（就是下棋那台电脑）只用了狗家TPU。在training这块，还没有什么
: 能beat 鸡皮油那几千个core傻算吧。
: NV的未来有一半在鳖国。BAT应该也会做类TPU的加速器，但目前都是用鸡皮油(Intc/
: Altera/Xilinx/AMD BAT都玩，但都是实验性质的）。
: NV还有一个爆发点在智能城市监控，也是AI应用的一种，因为憋国管理P民太依赖摄像
: 头了，在这方面智能一点，憋国连你走路上什么时候去星巴克拉个屎都能猜到。憋国一
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p**f
发帖数: 3549 | 6 无语。。。。alphago zero专下围棋，alpha zero专下象棋，不都一回事么。把棋盘规
则改一改，可以适合任何棋类。但里头training的硬件需要变么。人家不提，说明跟
alphago zero是一样的。
【在 G**Y 的大作中提到】
: AlphaZero呀，大哥!
: AlphaGo Zero是上一代了了。
:
: inference.
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G**Y
发帖数: 33224 | 7 你比我还懒呀。文章在这里呀：
https://scirate.com/arxiv/1712.01815
首先，现在是通用算法了（不管啥棋，通吃了）：
In this paper, we generalise this approach into a single AlphaZero algorithm
that can achieve, tabula rasa, superhuman performance in many challenging
domains. Starting from random play, and given no domain knowledge except the
game rules, AlphaZero achieved within 24 hours a superhuman level of play
in the games of chess and shogi (Japanese chess) as well as Go, and
convincingly defeated a world-champion program in each case.
另外,
Training proceeded for 700,000 steps (mini-batches of size 4,096) starting
from randomly initialised parameters, using 5,000 first-generation TPUs (15)
to generate self-play games and 64 second-generation TPUs to train the
neural networks.
已经不用GPU了。
【在 p**f 的大作中提到】
: 无语。。。。alphago zero专下围棋，alpha zero专下象棋，不都一回事么。把棋盘规
: 则改一改，可以适合任何棋类。但里头training的硬件需要变么。人家不提，说明跟
: alphago zero是一样的。
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