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※ 本文轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2025-05-30 17:42:29
看板 C_Chat
作者 yniori (偉恩咖肥)
標題 [閒聊] 從什麼時候開始AI能力綁定GPU的算力？
時間 Fri May 30 15:05:44 2025

如題

以前的幻想時代

什麼機器人啊終結者啊或是AI啊天網啊

核心都是CPU

結果突然之間變成GPU才是AI能力的展現

Why？

從什麼時候開始的啊

為什麼不是CPU呢？

GPU一開始不是只是加速圖形渲染跟處理的用途嗎

想到以前玩SS還要在後面插上加速卡玩格鬥天王


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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.136.124.164 (臺灣)
※ 作者: yniori 2025-05-30 15:05:44
※ 文章代碼(AID): #1eELZA2j (C_Chat)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/C_Chat/M.1748588746.A.0AD.html
噓 mayolane: 你隨便去找個科普影片看就不用問了1F 05/30 15:06
推 kuoyipong: GPU就是擅長做大量重複的事情的計算單元2F 05/30 15:06
推 emptie: 啊，GPU能算的東西你丟CPU也算得出來啊，跑不快而已3F 05/30 15:07
→ mayolane: https://youtu.be/h9Z4oGN89MU 這片吧4F 05/30 15:07
→ kuoyipong: AI在訓練的時候GPU比CPU方便很多5F 05/30 15:07
→ emptie: 這些比較專門的計算硬體會出現也是因爲人們發現什麼都丟給6F 05/30 15:07
→ emptie: CPU不是個好主意
→ yniori: 這邊不是西洽閒聊嗎？什麼都去看科普影片，就不說科普影8F 05/30 15:08
→ yniori: 片是不是都對的問題了，每個網友想法不一樣才是有趣的地
→ yniori: 方
推 meatybobby: 從一開始吧 AI的演算法很早就出現了 但是GPU出現才開11F 05/30 15:08
→ meatybobby: 始真正做出東西
推 BOARAY: 不是從挖礦的時候就知道了嗎13F 05/30 15:08
推 emptie: 那些演算法的理論雛形比老黃把他的3D加速卡命名爲GPU的時14F 05/30 15:10
→ emptie: 間點還早就是了
→ e5a1t20: 大概17年前 Nvidia開始推CUDA後16F 05/30 15:10
推 ltytw: 中間有一段時間是挖礦算力   嘻嘻17F 05/30 15:11
→ yniori: 有趣的是挖礦算力居然最後會變成AI算力18F 05/30 15:15
推 k12795: 2012 alexnet19F 05/30 15:17
→ GreenComet: 反過來吧 是因為有GPU deep learning 才玩的起來20F 05/30 15:19
→ kayliu945: 不知道 什麼時候？21F 05/30 15:20
→ bnn: 不是GPU算力 是人類把計算這件事拆解成一堆(乘法+加法)22F 05/30 15:21
→ bnn: 剛好這運算平常就是計算遊戲顯示三角形之類的在用 拿GPU現成
推 kirimaru73: 因為成功的是類神經網路 這東西1970年代就有了24F 05/30 15:22
→ bnn: 你也可以改用tensor算法或是量子算法 GPU就無能為力了25F 05/30 15:22
→ kirimaru73: 然後被當成屎 因為誰家的CPU有那麼閒去浪費時間26F 05/30 15:22
→ kirimaru73: 類神經網路的擁護者浪費一堆時間只能交出屎一般的成績
→ kirimaru73: 科技發展很容易在死路裡繞 有時候就是還沒想到
→ kirimaru73: GPU也是發展了一段時間後才發現可以拿來幫忙浪費時間
→ linzero: 成本考量下的功能特化演進30F 05/30 15:25
推 GreenComet: 深度學習本質就是矩陣運算 剛好就是GPU的強項31F 05/30 15:26
→ bnn: 如果GPU沒被當成顯示卡來賣 搞不好沒人砸錢TO個純計算晶片32F 05/30 15:26
→ bnn: 媽哩誰砸錢就拿來算這東西 研究怎麼花錢把一堆CPU平行串起來
推 kirimaru73: 現在有TPU 不畫圖了 從生下來到被燒死之前只負責計算34F 05/30 15:27
→ linzero: 設計CPU時是有太多功能要他能達成，GPU則是處理特定範圍35F 05/30 15:27
→ linzero: 工作
→ bnn: 買別人做好的CPU再研究網路分散計算比較便宜(ry37F 05/30 15:27
→ kirimaru73: 不過他也沒厲害到可以讓GPU從市場上消失38F 05/30 15:27
→ bnn: 那時候好像很多網路切工作幫忙背景分散計算的鬼計畫39F 05/30 15:28
→ bnn: 姑且還是演化成後來的多核心多執行緒工作拆分這些都有意義啦
→ kirimaru73: AI發展史可以簡化成一句話41F 05/30 15:29
→ GreenComet: 有啊 PS3的蛋白質研究就是一種42F 05/30 15:29
→ kirimaru73: 人類發現計算量多到跟鬼一樣後就出現類似智慧的東西了43F 05/30 15:30
→ kirimaru73: 中間的原因還沒有完全解明 但現實就是如此
→ bnn: 重點是人類現在也還是用之前的拆分經驗來分散計算工作 沒虧啊45F 05/30 15:30
→ kirimaru73: 如果人類是發現「另外一種方式」出現類似智慧的東西46F 05/30 15:30
→ kirimaru73: 那就會把資源全部往「另外一種方式」丟下去
→ bnn: 網路速度不夠卡住了傳輸計算 就提升網路協定和硬體縮短距離48F 05/30 15:31
→ kirimaru73: 分散式計算系統可以募集很多聽起來很酷炫的計畫49F 05/30 15:31
→ bnn: 一個大晶片散熱會燒起來 就拆分工作多個串連分散工作50F 05/30 15:32
→ kirimaru73: 例如只要借用你電腦／主機一點點的深夜時間51F 05/30 15:32
→ kirimaru73: 我們就可以研究癌症的解藥，或是尋找外星人......
→ bnn: 證明了計算需求量這麼大 大到靠北 就有計畫可以募錢下Tapeout53F 05/30 15:33
→ kirimaru73: 稍微講仔細一點 不是無腦堆計算量就可以產生智慧54F 05/30 15:33
→ kirimaru73: 怎麼樣用腦來堆計算量是那群研究者持續努力的目標
→ bnn: 就跟現在有人沒錢下tapeout 跑去控制記憶體協定拿來計算56F 05/30 15:34
推 GreenComet: 類神經網路就模仿生物的大腦機制 除非有生物學新突破57F 05/30 15:34
→ GreenComet: 或新物種或有人被雷打到 不然很難有新機制
→ kirimaru73: 不過重點就是要有鬼計算量 一定要跟鬼一樣59F 05/30 15:34
→ kirimaru73: 你有時會聽到GPT訓練需要數億年CPU計算量 那並非謠言
推 kirimaru73: 至於目前最強的架構是什麼 現在有一個進行中的賭局
→ kirimaru73: 幾個大頭用公司股份去賭Transformer是不是無敵的
→ kirimaru73: 有人相信Transformer以外的東西都要廢除
→ kirimaru73: 也有人努力要幹死Transformer
→ bnn: 問就是量子電腦終將吹飛這些線性系統(X65F 05/30 15:44
推 kirimaru73: 或許會有一種未來 一般民眾人手一張TPU66F 05/30 15:45
→ kirimaru73: 在把所有AI工具當狗操的同時還用它來玩所有的酷炫遊戲
→ kirimaru73: 照目前TPU的發展來看 應該不太會是這樣
推 vios10009: 鼯鼠五技而窮 騰蛇無足而飛，GPU就是為此誕生的69F 05/30 15:47
推 kirimaru73: GPU被斷法(無法平行運算)時 他的脾氣也是出了名的臭70F 05/30 15:49
→ syldsk: 目前人類想要的結果是用GPU比較容易生出來啊71F 05/30 15:52
推 flydogzzz: cpu勞力腦，gpu天才腦72F 05/30 16:02
推 sokayha: AI實現當初有兩個派別 一個是用邏輯判斷去堆 一個是類神73F 05/30 16:03
→ sokayha: 經網路 前者比較直覺也感覺有可行性 後者的硬體成立條件
→ sokayha: 當時想說需要很久之後(cpu多執行緒)。 但結果摩爾定律快
→ sokayha: 速撞極限 前者限入僵局 後者卻因為cuda默默做了一段時間
→ sokayha: 被類神經網路派別發現剛好是渾然天成的載體 所以風向就整
→ sokayha: 個反轉
→ sokayha: 但類神經網路派別是黑盒子 輸入輸出中間過程不容易可控
→ sokayha: 所以這條路線伴隨著AI不可控的高度風險
推 kirimaru73: 舉個例子 如果哪天AI醫師上線 結果偶爾會醫死一般病患81F 05/30 16:13
→ kirimaru73: 那這就會是一個必須要處理的問題
→ kirimaru73: 如果這個AI醫師是神燈精靈那種東西（舊時代真的有人研
→ kirimaru73: 究那種類型的醫療諮詢系統） 那就會比較容易尋找問題
→ kirimaru73: 不過如果是大型類神經網路 那問題就很難找了
推 kirimaru73: 現實更合理的做法是 永遠不要讓AI去當什麼主治醫師
推 sokayha: 但人類一代一代重新學習累積知識經驗成本相較機器實在太87F 05/30 16:21
→ sokayha: 沒效率 所以人類還是會想走AI接管這條路:~
推 terry7627: cpu：一個博士生解1萬道小6數學題89F 05/30 16:49
→ terry7627: GPU：一萬個小6生解1萬道小6數學題
推 EcHENGx1982: https://youtube.com/shorts/2AD1yV7jtZ0?si=I3mbJnJA2aRX_RoQ91F 05/30 17:15
→ EcHENGx1982:

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