인버터가 AI 하드웨어를 얼마나 제대로 이해하지 못하는지 보면 놀랍습니다. 구글의 TPU가 엔비디아의 시장을 잠식할 가능성은 낮습니다. 오히려 전체 생태계를 확장할 것입니다. 나는 할 수 없습니다: 1. TPU를 소유하세요(어떤 대가를 치르더라도) 2. 로봇에 TPU를 넣습니다. 3. 자동차에 TPU를 장착하세요 4. 맞춤형 랙에 TPU를 넣으세요 5. TPU용 맞춤형 보드 설계 6. TPU로 내 OS 실행 7. 100달러에 구입한 6년 된 TPU에서 코드 개발 8. 내 하드웨어에서 최적화 테스트 9. TPU에서 모든 모델을 실행합니다(모델을 수정/사용자 정의해야 함) 10. TPU의 실제 하드웨어 사양을 볼 수도 없습니다. TPU는 구글이 비용을 낮추는 데 도움이 되겠지만, NVIDIA가 판매하는 제품과 시장과는 완전히 다르고, 매우 특수화된 제품입니다.
스레드를 불러오는 중
깔끔한 읽기 화면을 위해 X에서 원본 트윗을 가져오고 있어요.
보통 몇 초면 완료되니 잠시만 기다려 주세요.