Engineering Randomness（@EERandomness）のスレッド

インバーターがAIハードウェアをいかに理解していないかは驚くべきことです。GoogleのTPUがNVIDIAの市場を奪うことはないでしょう。むしろ、エコシステム全体を拡大するでしょう。 私はできません： 1. TPUを所有する（どんなコストでも） 2. ロボットにTPUを搭載する 3. 車にTPUを搭載する 4. TPUをカスタムラックに設置する 5. TPU用のカスタムボードを設計する 6. TPUで独自のOSを実行する 7. 100ドルで買った6年前のTPUでコードを開発する 8. 自分のハードウェアで最適化をテストする 9. TPU上で任意のモデルを実行する（変更/カスタマイズが必要） 10. TPU の実際のハードウェア仕様すら確認できません。 TPU は Google のコスト削減に役立ちますが、NVIDIA が販売しているものとはまったく異なる、非常に特殊な製品および市場です。