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Il CEO di NVIDIA Jensen Huang ha parlato di ChatGPT e del suo potenziale dirompente: secondo il dirigente ci troviamo di fronte a un'innovazione di portata storica, il "momento iPhone" dell'industria dell'intelligenza artificiale.

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Ma Huang lo sa che IBM ne sa qualcosa di più di IA?
Da come parla a volte,sembra che questi risultati non sarebbero stati ottenuti senza l'esistenza di Nvidia,ci sono altre aziende che si pavoneggiano meno e hanno portato cose molto concrete nel mondo IA,tipo IBM.
Fra l'altro IBM ha già spiegato che per l'inferenza,Deep learning e tutto il resto,le tecnologie migliori sono a 8 e 16 bit,ma basta andare alla ricerca degli articoli anche su questa testata,quindi,non servirebbero le costosissime gpu Nvidia....

Huang deve indorarseli tutti per bene, perchè gli serve subito l'alternativa che gli permetteva di vendere milionate di schede al rialzo e quì vede una possibile porta spalancata, incentivando l'idea delle sue schede ed aprire a tutti i cloni la possibilità di acquistare altrettante schede per copiare ChatGPT, come avvenne per il Sacro mining, che ha salvato il mondo da fame carestia e della cattiveria dei poteri forti.
Pianifica già da ora il prossimo imminente "Shortage" che serve ora ad nVidia più di ogni altra cosa solo che questa volta una singola unità "Rialto" di Intel e circa 8 volte più potente della sua Ampere.... :3 (e fà le stesse cose).
Intanto vendiamo la serie 4080 a circa 1200$ prezzo giusto per una fascia medio alta... ts.. ts...

Ma pensa a vendere schede :asd:

Fra l'altro IBM ha già spiegato che per l'inferenza,Deep learning e tutto il resto,le tecnologie migliori sono a 8 e 16 bit,ma basta andare alla ricerca degli articoli anche su questa testata,quindi,non servirebbero le costosissime gpu Nvidia....
Non si tratta di "tecnologie migliori ad 8bit e 16bit", ma del formato ottimale dei singoli elementi (FP8, FP16 e varianti simili) di vettori e matrici.

Non é un caso se tutte tutte le GPU recenti supportano tali formati, ma questo non ha a che fare con l'ampiezza in bit dei registri vettoriali e dei bus dati, visto che a parità di clock registri e bus più ampi danno un bel vantaggio (es: con ALU e registri vettoriali da 512bit si possono elaborare 64 elementi FP8 in un sol colpo, mentre una singola ALU ad 8bit ne elabora solo uno).