Re: [新聞] AI「薪」貴！科技業祭出年薪200萬搶人才

: ※ 引述《KILLE (啃)》之銘言： : : 又過一年了 來看本人兩年前預測文 : : 矽谷這AI職缺明顯變少 https://imgur.com/EM9X6Kj : : CUDA也變少 https://imgur.com/kzGtpoj : : 產品要落地 必要之優化不可少 : : 產線要優化 流程要優化 電路設計需要優化 裝置軟體韌體要優化 : : 憑甚就AI不需要 ? : : https://finance.technews.tw/2021/01/15/unicorn-companies-software-ec-ai/ : 現在結果算是揭曉了 : AI = 拼數據 沒數據就是吃毛 : 數據充足 爛模型亦為結果好棒棒 : 數據不足 神佛亦難救 : 在數據夠情況下 不要說底層優化到自己開晶片 : 就算是推論inference運行模型之晶片 還買都買得到 : 是的 我當初推論偏頗 以CUDA為深度學習量揣指標 : 我未想到還有AI專用晶片這路 : 以我這四年觀察 : : 人工智能 離不開傳統做法為前處理 不論是統計分析還是訊號圖像處理 : 這些傳統處理 相當多適合一口令一動作無需判斷之併行計算 : (SIMD單指令多筆數據) : 也就做CUDA(或SIMD(x86 SSE/AVX, arm NEON)優化 : 在數據夠 在玩到一定程度後 這些前處理必需優化 : 而數據量是核心之核心 以致根本沒幾間公司數據量達到需聘人優化前處理 : 人們現發現其實AI(在數據不足時)也沒這樣神 : AI今日退成統計分析之一環 與傳統方法互補 : 今日 累計數據之重要性 比 找個AI天才 來得重要 : AI常只是意謂 這公司有在做統計分析 至於是不是神經網絡 那不是重點 : 結果能用 正確 就可以了 : 採數據才是AI真議題 所以做單晶片韌體之人 比之前來得搶手 : 不過AI也不能說沒用 讓公司重視數據分析 看出些端倪 總是好是 AI在所有人用的方法都差不多，使用的訓練設備都差不多 瓶頸主要在訓練資料和產品的硬體架構 MTK CAI新人十個有十一個都想搞Algorithm 但他們不曉得Algo的世界的殘酷 只有第一名和輸家，這塊早就已經血流成河 投100體力大概只有10的期望回報 台灣不搞雲端，資料這塊基本沒救。 把軟硬體整合做好是唯一出路 現在就是Nvidia Cuda太貴，Arm Neon不夠用。 設計一套新指令集解決Edge computing的需求是當務之急 這邊有滿多Work可以做的，比如說以下這幾項： RISC-V+客製指令 推論算法/量化算法 (int8 qunatization) 編譯器技術(LLVM/TVM/MLIR) 指令模擬器 這些都是滿值得投資源下去研究的東西 軟硬整合整的好，做的夠省電，效率夠高 用最稀鬆平常的CNN幹下去，就算對手是Qualcomm也是打爆 --
※ 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.228.76.74 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Tech_Job/M.1671986073.A.A9D.html

推 lifeowner : 「就算對手是Qualcomm也是打爆」台灣之光！ 12/26 06:18

→ DrTech : 第一句話就錯了，給你全世界的資料量，全世界最強的 12/26 06:49

→ DrTech : 硬體資源。你還是做不出 AlphaGo, chatGPT。大家都 12/26 06:49

→ DrTech : 差不多？ 12/26 06:49

→ DrTech : 承認這幾年台灣沒AI人才，沒那麼不堪吧。 12/26 06:50

→ DrTech : 只有用CNN也已經被幾萬篇論文證實效果不夠用了 12/26 06:57

→ DrTech : 怎麼打爆Q公司。 12/26 06:57

推 PoloHuang : 台灣不可能啦 12/26 07:04

推 allen501pc : 總覺得是東拼西湊出來的論點，漏洞頗多 12/26 07:15

推 oneheat : 說得好像Q有資料一樣 12/26 07:21

推 zxp9505007 : 台灣沒產業 真想做演算法就出國 12/26 08:23

推 brightest : Mtk有apu阿 Q有hgon 誰比較強都沒有評測就是 12/26 08:34

推 brightest : 除Riscv +ai 其他應該都做很久了好嗎 12/26 08:37

噓 hegemon : ai跟data在美國是這波裁員重災區吧..根本就不需要這 12/26 08:42

→ hegemon : 麼多人 12/26 08:42

→ marsonele : 臺灣相對有data的是誰？ 12/26 08:57

推 wcre : 請問Qualcomm 也很強？ 12/26 10:05

→ wuyiulin : 為什麼你覺得 RISC-V 可以解決 Edge computing 問 12/26 10:15

→ wuyiulin : 題？哪裡說的？ 12/26 10:15

推 KingSteven : 都什麼年代了還在用CNN硬上...... 12/26 10:47

→ Derp : RISC-V已經起飛幾年了？ 12/26 10:51

推 wtl : Nvidia不是也在推AI 硬體應該比Q強吧 12/26 13:03

推 Apache : 台灣不會到沒有人才 只是不夠多 量變產生質變 12/26 16:19

推 OBTea : RISC-V 現階段當controller 先吧，運算再等等吧 12/26 16:30

推 chienk : 就不知道就算有資源台灣做不做的出來chatGPT 12/26 16:35

→ followwar : APPLE直接Float運算 你還在quant 早點睡好嗎 12/26 20:16

→ Mchord : 影像功能滿滿的CNN阿，晶片推架構為主不不是model 12/26 23:56

→ nxuanr : 台大文組真的只能吃屎，都在領3萬月薪 12/27 12:24

推 miname : 問題是CAI搞硬體設計和軟體配套的，不搞algo啊，要 12/27 12:52

→ miname : 搞algo請洽MM 12/27 12:52

推 limitlesscit: 只要搞HW的大老死一半，SW才有機會在台灣起來 12/27 16:25