作者:
Lyeuiechang (誠誠小屁孩)
1.200.66.131 (台灣)
2024-07-22 08:28:24 推 a1234567289: JIT的模擬器開銷只在一開始 被編譯出來的binary c
ode會被熱點分析後將常用的部分快取起來 下次做一
樣的事情就不用再編譯 6F 07-22 10:35
作者:
Lyeuiechang (誠誠小屁孩)
1.200.66.131 (台灣)
2024-07-22 00:15:34 推 a1234567289: 單純好奇 App Store規定不能用JIT的原因是什麼
是因為JIT產生的binary code有可能含有惡意功能嗎 21F 07-22 10:31
作者:
darkstar07 (高級大法師)
123.194.169.106 (台灣)
2024-06-10 18:37:47 推 a1234567289: 小學不準 我小學也都是考班上一半名次 現在在一線 30F 06-10 19:06
推 a1234567289: 小學只是人生當中的很小一段 沒必要太過擔憂 我小
學的時候每一科都很爛 國中被丟到放牛班 最後四中學四大碩電資畢業 59F 06-10 19:21
作者:
amduser (重返榮耀)
123.241.108.76 (台灣)
2024-06-01 00:03:01 推 a1234567289: 要微軟怎樣的作為? 微軟的x86 to
ARM轉譯層早就有了. 以前的8cx gen 1/2硬體性能沒轉譯就已經輸到脫褲子 微軟能做什麼 111F 101.12.157.131 06-01 14:42
作者:
hn9480412 (ilinker)
111.125.132.185 (台灣)
2024-05-24 13:21:38 推 a1234567289: 是新的部分改用rust 吧 68F 49.216.43.181 05-24 17:14
作者:
Surrounder (環繞音響)
59.124.161.54 (台灣)
2024-05-24 13:03:07 推 a1234567289: ATi創辦人之一是成大畢業 12F 05-24 13:58
作者:
hvariables (Speculative Male)
1.162.39.41 (台灣)
2024-05-19 21:21:23 推 a1234567289: 這做得好蠻厲害的吧 不同vendor往往不同sw stack
. 即使是同個vendor的不同GPU也有不同的運算特性而對運算的最佳化也不相同 如果他可以高效的融合各
家GPU 是不容易的 14F 05-20 08:04
作者:
jeff0025 (無法顯示人物名稱)
61.218.53.138 (台灣)
2024-05-08 08:07:45 推 a1234567289: 根據這個駁回的理由。瑞昱是請錯律師吧 5F 05-08 12:19
作者:
peter98 (PyTorch AI套件爛死惹)
76.116.29.103 (美國)
2024-04-23 04:35:07 推 a1234567289: 其實重點不是compiler 本身 而是這個能做好的水準
是很高的 9F 04-23 16:05
作者:
palindromes 223.141.196.125 (台灣)
2024-04-19 12:38:42 推 a1234567289: 不會 高機率變菲律賓 4F 101.10.14.21 04-19 12:39
作者:
brli7848 (星の妄想)
111.254.226.162 (台灣)
2024-04-18 01:14:48 推 a1234567289: 有些model本來就有可能CPU比較快
因爲CPU overhead比較低 如果model太小讓NPU快的地方賺不回來就會比較 17F 101.10.14.21 04-18 08:48
作者:
gaiaesque (一起來聽techno八 o'_')
220.143.33.225 (台灣)
2024-03-09 18:55:33 推 a1234567289: 門外漢不太懂 耐熱性提高跟散熱有一樣嗎? 22F 03-09 19:48
作者:
TFGlajumbo (拉醬爆的集食行樂)
111.71.77.202 (台灣)
2024-02-20 11:17:00 推 a1234567289: 當初4090也傳功耗爆炸… 結果功耗比3090Ti還低 181F 101.12.17.13 02-20 17:39
作者:
mayolane (沒有人啦)
1.161.66.241 (台灣)
2024-02-17 00:01:31 推 a1234567289: 這很正常吧。SPEC也很鼓勵編譯器最佳化程式碼。但這兩題intel的問題是編譯器做出了特別研究程式碼並做出只對跑分有用而不對現實應用有利的最佳化才被踢除掉 25F 36.226.2.102 02-17 08:08
作者:
abian746 ( )
223.138.252.250 (台灣)
2024-02-16 10:51:55 推 a1234567289: 樓上發哥維護超勤好嗎 47F 02-16 12:51
作者:
coolhao (?)
223.137.14.168 (台灣)
2024-01-27 00:51:13 推 a1234567289: 確實台灣Google裡面還是台交清居多
只憑刷題就想和前幾間平起平坐真的是想多了 13F 01-28 11:25
作者:
payneblue (OldManHall)
218.173.41.50 (台灣)
2023-12-22 16:20:10 推 a1234567289: 其實NV靠運氣不算錯 但是說一個贏家靠運氣有點輸不起的成分
靠AI得到的成長得益於以前老黃致力於GPGPU的發展
他們的CUDA已經準備好了 所以搭上這浪潮 5F 12-22 17:03
作者:
hvariables (Speculative Male)
1.162.57.3 (台灣)
2023-12-22 12:51:00 推 a1234567289: 發明人是使用AI做出發明的那個人呀 AI法理上不是主 4F 12-22 15:17
作者:
itsok741223 (Peter Wang)
49.216.221.253 (台灣)
2023-12-11 14:55:44 推 a1234567289: 還好我那個輪盤登入失敗== 3F 12-11 15:01
作者:
itsok741223 (Peter Wang)
49.216.221.253 (台灣)
2023-12-11 14:55:44 推 a1234567289: 還好我那個輪盤登入失敗== 3F 12-11 15:01