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MeaninglessGwei
2026-07-12 14:17:36
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我覺得 ASIC 並不是很多人認為的,為了某個模型架構做出來的專用電路。它應該是為了特定的 Model Layer 和 Operator 做出來的電路,內部是可編程的。
ASIC 並非蠢到只能跑某個特定模型,自己的模型團隊也要迭代,他們怎麼可能不溝通呢?
一個很簡單的設計模式:去 profile 一下自己模型在哪些算子上消耗的時間最多,然後讓設計師去針對這些算子進行優化,做成一個 ASIC。這樣很容易就能讓自己的 workload 效率變高了。
這樣的 ASIC 實際上是算子的集合,當然也可能因為效率而犧牲一些不常用的算子,不過依然是可以跑通用模型的。
至少和現在的 NVDA 沒有本質區別。只不過 NVDA 需要兼顧所有公司,而 ASIC 可以專門負責自己某一批流量。當然是有價值的。
隨著公司之間的差異化,ASIC 的價值應該是越來越高,而不是反過來。沒有必要去為自己用不到的功能提供溢價。
所以,我對 ASIC 的判斷是,以後至少能拿下 50% 的推理江山。英偉達的危機是真實的,我不看好它去 300,我也不會買。
謝謝大家
NVDA
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我覺得 ASIC 並不是很多人認為的,為了某個模型架構做出來的專用電路。它應該是為了特定的 Model Layer 和 Operator 做出來的電路,內部是可編程的。
ASIC 並非蠢到只能跑某個特定模型,自己的模型團隊也要迭代,他們怎麼可能不溝通呢?
一個很簡單的設計模式:去 profile 一下自己模型在哪些算子上消耗的時間最多,然後讓設計師去針對這些算子進行優化,做成一個 ASIC。這樣很容易就能讓自己的 workload 效率變高了。
這樣的 ASIC 實際上是算子的集合,當然也可能因為效率而犧牲一些不常用的算子,不過依然是可以跑通用模型的。
至少和現在的 NVDA 沒有本質區別。只不過 NVDA 需要兼顧所有公司,而 ASIC 可以專門負責自己某一批流量。當然是有價值的。
隨著公司之間的差異化,ASIC 的價值應該是越來越高,而不是反過來。沒有必要去為自己用不到的功能提供溢價。
所以,我對 ASIC 的判斷是,以後至少能拿下 50% 的推理江山。英偉達的危機是真實的,我不看好它去 300,我也不會買。
謝謝大家