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Fable e Sol a confronto: due cartoni animati creati su un PC con RTX 3090
Fable e Sol a confronto: due cartoni animati creati su un PC con RTX 3090
Ho affidato ai due modelli lo stesso mestiere ma non lo stesso identico prompt: trasformare una storia illustrata in un video usando una RTX 3090 e modelli locali. Ne sono usciti due film, due applicazioni e due idee opposte di efficienza. Fucina, progettata con Fable 5, colpisce di più nei primi secondi. Storyboard Studio, costruito con ChatGPT/Codex, regge meglio sulla distanza e vince il confronto complessivo, ma di stretta misura
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Old 19-05-2016, 10:21   #1
Redazione di Hardware Upg
www.hwupgrade.it
 
Iscritto dal: Jul 2001
Messaggi: 75166
Link alla notizia: http://www.hwupgrade.it/news/cpu/ten...ing_62758.html

L'azienda di Mountain View presenta i nuovi processori pensati espressamente per il Machine Learning, che internamente ha già usato per potenziare servizi come Street View

Click sul link per visualizzare la notizia.
Redazione di Hardware Upg è offline   Rispondi citando il messaggio o parte di esso
Old 19-05-2016, 15:30   #2
LMCH
Senior Member
 
Iscritto dal: Jan 2007
Messaggi: 6836
Sarebbe interessante se fornissero più dettagli su cosa fa e cosa non fa.
Dal nome sembra hardware ottimizzato per operare su tensori
("matrici N-dimensionali" per dirla in modo ultra-semplificato ed impreciso)
ma credo che intendano qualcosa di differente e più specifico
(tipo un sottoinsieme dei possibili tensori ed un sottoinsieme delle possibili operazioni).
LMCH è offline   Rispondi citando il messaggio o parte di esso
Old 19-05-2016, 16:04   #3
CarmackDocet
Senior Member
 
Iscritto dal: Jan 2004
Messaggi: 513
LMCH

anche con la tua spiegazione semplificata non ho ancora capito che cosa dovrebbe fare questo attrezzo e soprattutto in che modo?!
CarmackDocet è offline   Rispondi citando il messaggio o parte di esso
Old 19-05-2016, 16:52   #4
sdjhgafkqwihaskldds
 
Messaggi: n/a
è un coprocessore matematico 10 volte più efficiente di FPGA e del GPU computing sui tensori.
a che servono i tensori? per gli algoritmi di apprendimento automatico.
cosa fa? "impara" nel senso che fornisce risultati più esatti a problemi complessi che non possono essere risolti con i dati in possesso.
in altre parole è il chip neurale del Terminator T800
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Old 19-05-2016, 23:35   #5
rockroll
Senior Member
 
Iscritto dal: Feb 2007
Messaggi: 2314
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Originariamente inviato da kuru Guarda i messaggi
è un coprocessore matematico 10 volte più efficiente di FPGA e del GPU computing sui tensori.
a che servono i tensori? per gli algoritmi di apprendimento automatico.
cosa fa? "impara" nel senso che fornisce risultati più esatti a problemi complessi che non possono essere risolti con i dati in possesso.
in altre parole è il chip neurale del Terminator T800
Ora è tutto chiaro: con queste dritte domani ne progetto uno.

Non è che si tratta solo di processori con macro istruzioni specializzate in calcolo matriciale?
rockroll è offline   Rispondi citando il messaggio o parte di esso
Old 20-05-2016, 04:37   #6
LMCH
Senior Member
 
Iscritto dal: Jan 2007
Messaggi: 6836
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Originariamente inviato da rockroll Guarda i messaggi
Ora è tutto chiaro: con queste dritte domani ne progetto uno.

Non è che si tratta solo di processori con macro istruzioni specializzate in calcolo matriciale?
Semplificando il discorso al massimo ? Si.
Ma sarebbe come dire che una GPU è "solo" un DSP specializzato.
LMCH è offline   Rispondi citando il messaggio o parte di esso
Old 20-05-2016, 08:08   #7
sdjhgafkqwihaskldds
 
Messaggi: n/a
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Originariamente inviato da rockroll Guarda i messaggi
Ora è tutto chiaro: con queste dritte domani ne progetto uno.

Non è che si tratta solo di processori con macro istruzioni specializzate in calcolo matriciale?
eh ma il T800 è obsoleto, io farei almeno il T1000 a metallo liquido
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Old 24-05-2016, 17:15   #8
CarmackDocet
Senior Member
 
Iscritto dal: Jan 2004
Messaggi: 513
Grande LMCH!!!

Esaustivo!
CarmackDocet è offline   Rispondi citando il messaggio o parte di esso
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