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Rund ums Thema , allgemeine Artikel für Leseratten. WKN: A14Z7W ISIN: AU000000BRN8 Kürzel: 24Y Forum: Aktien User: Dallas
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Kommentare 4.454
Gast-753035001,
16.06.2023 16:51 Uhr
1
Das hatte nichts mit Spekulation zu tun. Wenn die klare Aussage kommt, hier ist Akida drin, das aber nicht zutrifft, kann man es ruhig löschen. Nichts dabei, irren ist menschlich, aber unter Spekulation würde ich das nicht abhaken.
Goldammer,
16.06.2023 12:40 Uhr
0
Akida sehe ich hier aber nicht. Das RZ/V2 Board gibt es seit Ende 2022. Es läuft mit der hauseigenen DRP-AI als Accelerator. Das Training der AI läuft über Pytorch, was bei Brainchip geplant, bisher aber nicht möglich ist. Deshalb kann man mit ziemlicher Sicherheit ausschließen, daß hier Akida IP verwendet wird. https://www.renesas.com/us/en/software-tool/ai-accelerator-drp-ai
Danke, dann hau ich’s raus
Gast-753035001,
16.06.2023 10:52 Uhr
2
Post wurde gelöscht.
Akida sehe ich hier aber nicht. Das RZ/V2 Board gibt es seit Ende 2022. Es läuft mit der hauseigenen DRP-AI als Accelerator. Das Training der AI läuft über Pytorch, was bei Brainchip geplant, bisher aber nicht möglich ist. Deshalb kann man mit ziemlicher Sicherheit ausschließen, daß hier Akida IP verwendet wird. https://www.renesas.com/us/en/software-tool/ai-accelerator-drp-ai
Dallas,
16.06.2023 10:02 Uhr
0
https://www.manager-magazin.de/unternehmen/tech/intel-christian-lindner-sagt-chripriese-offenbar-nun-doch-zehn-milliarden-euro-subventionen-fuer-chipfabrik-in-magdeburg-zu-a-0e48589c-49da-4e90-87e5-a6edff48431e
Dallas,
15.06.2023 22:12 Uhr
0
AMD stellte seinen neuen KI-Beschleuniger-Chip MI300X vor, eine direkte Herausforderung für NVIDIAs amtierenden H100, um seinen Erfolg im Branchenfieber um KI auszunutzen. Die neueste Ergänzung des KI-Chip-Arsenals des Technologieriesen zielt darauf ab, NVIDIAs Dominanz auf dem Markt für KI-Beschleuniger zu zerstören.
Dallas,
15.06.2023 22:10 Uhr
0
Durch diese spezielle Funktionsweise soll I‑Jepa nicht nur besser sein als andere Modelle, sondern auch deutlich effizienter arbeiten. Dafür gibt Meta ein Beispiel: Ein visuelles Transformatormodell mit 632 Millionen Parametern wurde mit 16 A100 GPUs innerhalb von 72 Stunden trainiert. Damit erreichte es eine Low-Shot-Klassifizierung in Imagenet.
Laut Meta brauchen andere Modelle dafür zwei- bis zehnmal so viele GPU-Stunden und produzieren höhere Fehlerquoten.
Dallas,
15.06.2023 22:08 Uhr
0
https://www.focus.de/auto/elektroauto/mercedes-vision-one-eleven-der-diesel-ist-tot-es-lebe-elektro-neuer-mercedes-renner-ist-ein-statement_id_196469029.html
Dallas,
15.06.2023 22:08 Uhr
0
https://www.bild.de/regional/stuttgart/stuttgart-aktuell/stuttgart-mercedes-benz-baut-chatgpt-in-autos-ein-84345106.bild.html
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