Koliko je to para? Bitno je koliko AMD može da uloži u takmičenje sa intelom.

Sad svakako bolje stoje.

Vidiš, nekada je bio u toj poziciji, pa je kratko trajala. Videćemo sad.

Ti si preneo kako stoji, ali naslov je cisto clickbait.... Pri tom se passmark placa, racunam da je procenat ljudi koji to kupe i plate bas onako, velik...

Bas kao i svaki statisticki uzorak.

Inace ovo je ozbiljniji podatak ali ne uracunava Zen2

https://www.forbes.com/sites/g...perating-metrics/#3216070c4af4

Zato sto ne moze, jer jos nije predat "zavrsni racun" za proslu godinu. Ali da, bolje poredjenje. Kao sto vidis intelu ide isto odlicno, sto je najbolje za nas - sve dok su oni oba dobro, drze se u check-u, i moraju da kontrolisu cene - mi profitiramo.

Passmark moze da se koristi bez licence neograniceno, koristim ga sigurno 7-8 godina. Svaki put sam kacio rezultate online, pogotovu dok sam se igrao sa FX overklokovanjem. Baza podataka je azurna prilicno. Po meni najkompletniji test suite koji ima na trzistu, mada su malo diskutabilni testovi, tipa ranije se secam da je bas favorizovao GTX grafike. Kada je bila moja dilema izmedju GTX970 i R9 390, 390 je bila bolja po testovima igara ali je passmark davao nesto nizu ocenu. Nije bas 1:1 poredjenje.

OK, ali i dalje ga uglavnom koriste entuzijasti, zar ne? Ovo je, u najboljem slucaju, presek trzista "racunara za gejmere" ili tako nesto...

Za obicne poslove je PC odavno postao dovoljno jak, tako da nema ni svrhe uporedjivanje performansi u tom segmentu. Da li ikoga zanimaju performanse Intel HD grafike stare pet godina i one najnovije? Ne bih rekao.

Iskreno, ja ga iskoristim svaki put kad radim novu instalaciju na nekom racunaru. Dodje kao dobra provera da sve radi kako treba, da li su dobri drajveri instalirani, itd. Uz to vidim i "sta racunar moze" otprilike u poredjenju sa onim sto sam video. Istina, vise je za entuzijaste, mada generalno ima moju preporuku za svakoga.

Fora je sto dobro dodje i kad se uzima neki slabiji hardver. Otprilike moze da se napravi neko poredjenje sa starijim komponentama i da se vidi ima li poente uzimati neki low range ili mid range. Inace, bas za grafiku sam je i koristio kod novijih Intel UHD integrusa, zbog poredjenja sa stari(ji)m GT710M, GT920M i slicno. Nisam 100% siguran ali bukvalno su te grafike postale "obsolete" sa novim integrusama. Ja sam po tome poredio takodje nove laptop procesore, 8145U i 8265U. Generalno iznenadjen sam ovim poredjenjem:

https://www.cpubenchmark.net/c...-8145U+%40+2.10GHz&id=3349
https://www.cpubenchmark.net/c...-7020U+%40+2.30GHz&id=3255

Kod nas dve najprodavanije i3, meni sasvim adekvatne za programiranje. Cene maltene identicne, ova prva ide na 3.9GHz, druga na 2.6GHz. Ima taj softver velike poente kad se nesto kupuje da se vidi sta pruza.

Elem, izvinjavam se sto sam krenuo sa teme. Samo sam zeleo da ukazem na relevantnost programa za testiranje HWa i da nije samo za "koliko % sam dobio sa ovim overklokom" itd.

Leela Chess Zero šahovki program zahteva jaku grafičku karticu za brzo izvršavanje neuronske mreže. Isto važi za ostale napredne primene neuronskih mreža, kojih će biti sve više.

A to ima veze sa prosecnom poslovnom primenom koliko?

Imaće sve više, kako se budu pronalazile napredne primene neuronskih mreža. Pametno ovo za poslovno ono.

^ Tacno, bice sve vise AI implementacija u lokalu, na nasim kompovima. Ne pratim, ali osim GPU, verovatno ce da budze u CPU, AI blokove ili ce mozda da kace posebne AI procesore, kao sto su nekada bili ko-procesori. Mislim da nesto od toga vec ima na telefonima i tv-ima.

AI je corsokak, to sto su paravili sah i go da rade uz pomoc neuronske mreze je krajnji domet. Ponovo se prave zablude tipa strong AI ce ove decenije ;)
No nikada ali nikada AI na digitalnom kompjuteru nece izaci iz algoritma.

Naravno da neće izaći iz algoritma, ali to ne znači da neuronske mreže nisu primenljive i da jak GPU nije primenljiv šire nego što je sada dostignuto.

Problem sa AI su bagovi, kad imas kod mozes da ispravis bagove, i da bar u izvesnoj meri obezbedis da znatnih bagova nema, samim procesom developmenta, testiranja, debagovanja i integracije sw resenja. Kako se to radi sa neuronskom mrezom? Ako se pojavi bag u tvom sw resenju taj bag se ispravi, patchuje, kod AI to moze da obuhvata ponovno treniranje neuronske resetke, a sta ako klijent ima neke poverljive podatke, kako ces da treniras AI na poverljivim podacima? I kako ces klijentu da kazes ako trebas da budes odgovoran za bagove, recimo zbog prekida posla ili izgubljenog profita, AI je kriv?

Eto, pokusali su da naprave auto koji ce AI da vozi, i kad AI napravi saobracajku ko je kriv? I kako moze self-driving car da se testira da bagova nema?

"I kako moze self-driving car da se testira da bagova nema? "

AI tesko moze da bude bez bagova...

Nemam pojma kako se debug-uje AI nuronska mreza, verovatno tako sto su "zadaci" podeljeni u manje celine, koji se mogu relativno brzo "trenirati", videti input/output varijable itd. Mislim da se sami algoritmi koji rade sa neuronskom mrezom stalno unapredjuju, tako da je proces "treninga" sve manji, a tacnost rezultata n.mreze sve bolji, tj. verovatnoca greske se brzo smanjuje u funkciji vremena treninga, bem li ga.

Sto se primene tice, vec duze vremena je prisutno u prepoznavanju objekata sa slike, optimizaciji fotografisanja i snimanja videa, glasovnim komandama, prepoznavanju rukopisa itd.

Debaguje se svaki problem isto za neki input postoji ocekivani output. Pokrivas sto vise test case-ova. Problem kod kola je sto to treba da reaguje na nepredvidjene situacije kako treba, ne samo na predvidjene.
Drugo to je ogromna oblast, tu imas i to prepoznavanje objekata kao i ostalo.

Ja ne znam kako se neuronske mreže "debaguju", samo znam da je LC0 bio svetski prvak u šahu i finalista u poslednje tri sezone. Ako nešt zahteva egzaktno mišljenje, to je šah.

Što bi Kinezi rekli, nije važno koje je boje mačka, već da li lovi miševe.

Jedno je zabavni softver, poput programa za sah, a drugo softver od koga zavisi necije poslovanje, ili u odredjenim okolnostima, kao u slucaju autonomnog automobila, zivot. Moje je pitanje opravdano, a neka kineska poslovica niej odgovor.

Sah ne zahteva uopste misljenje ili kompjuter ne bi mogao da igra. Radi se o algoritmu koji prebraja kombinacije i ocenjuje pozicije uz pomoc matematike. Covek misli dok igra sah
zato sto nema mogucnost da prebraja skoro svaki potez,..

Bojane, možemo mi da igramo šah u život i da budemo koliko hoćeš motivisani, ali pobediće bolji igrač. Brljivo "razmišljanje" u šahu vodi u poraz. Kvalitetno "razmišljanje" je široko primenljivo.

Branimire, imaš li neko objašnjenje kako je to neuronska mreža uspela da pobedi nabolji minimaks algoritam?

Sigurno nije tako sto je mislila. Stvar je u tome da je jednostavno bolji algoritam, to je sve. Znaci manje racunanja da bi se postigao isti rezultat. Neuronske mreze su dead end sto se tice AI-ja.

Nisam pitao kako nije, nego kako jeste.

Rekao sam ti odgovor, na nevidjeno to je verovatno klasican sahovski algoritam unapredjen neuronskom mrezom. Nece to kuvati rucak...

AI najvise zeza obucavanje modela. Ovo posle sto se radi u sahu je uglavnom samo primena. Radio sam dosta kompleksnije stvari u cistom AIMA paketu (dakle ne tensor) i nije nesto zahtevno ni za cpu.

Branimire,

Klasičan šahovski algoritam za šah je minimaks sa alfa-beta odsecanjem u raznim varijantama sa raznim unapređenjima. Ova neuronska mreža nema to. Ova neuronska mreža na početku nije "znala" ni šahovska pravila. Naučila ih je "kibicujući" veliki broj šahovskih partija. Zatim je igrajući protiv najboljeg programa Stockfish obučavana da dobro igra.

Dakle, nije u pitanju klasičan algoritam uz dodatak neuronskih mreža. Radi se o klasičnoj implementaciji neuronskih mreža, samo malo boljoj, i primeni toga na šah. Sem neuronske mreže nema ništa drugo.

Svi šahovski principi su pogaženi, a igra vrhunska.

Da ali tu je u pitanju geneticki algoritam koliko sam upoznat. Fora je sto je kompleksno obucavanje modela, ali kasnije koriscenje nije.

Nije. Korišćena je neuronska mreža. Genetski algoritmi su nešto sasvim drugo - optimizacioni algoritmi. Kada imaš mnogo mogućnosti za koje imaš funkciju kvaliteta, da dobiješ po mogućstvu što bolje rešenje, koje ne mora biti optimalno. Genetrski algoritmi se ne obučavaju.

Genetski algoritmi mogu da se koriste u treningu/optimizaciji NN ali koliko znam, u ovom projektu nisu korisceni.

Nedeljko:"Sem neuronske mreže nema ništa drugo."

Please.

edit:
no pogledah:


Izgleda da su na neku foru ipak samo neuralnu mrezu koristili. Ali svakako da to nije ni blizu umu ili nekom misljenju. Znaci problematika je mapirati neuronsku mrezu na sahovski
program, ne verujem da tehniku mogu da graspujem za 10 minuta :P

_{[Ovu poruku je menjao Branimir Maksimovic dana 05.01.2020. u 09:48 GMT+1]}

Možeš ti to zvati mišljenjem ili ne. Svejedno mi je kako ćeš to zvati. Činjenica je da će na polju primene neuronskih mreža biti ostvareni veliki prodori i da će samim tim za mnoge poslove postati bitno da se ima dobra grafička kartica.

Ako može sama neuronska mreža na tako visokom nivou da radi nešto tako osetljivo kao što je igranje šaha, onda može i svašta drugo.

Osetljivost znači da male greške mogu odvesti u siguran poraz od tako jakog protivnika kao što je Stockfish. Koliko je nama ishod partije važan ili nevažan, to nije svojstvo problema koje je relevantno za pitanje pravljenja prodora na polju primene neuronskih mreža.

Zapravo nece. U najboljem slucaju ce postati bitno da imas nesto sto nudi akceleraciju za TensorFlow, ali to ne mora biti graficka. Pre ce se desiti da intel i AMD ubace nove instrukcije u procesore ;) - stavise, ako se kriticna masa pojavi, oni ce to vrlo brzo uraditi.

GPU ima mnogo viši nivo paralelizma od CPU. Ako napraviš nešto za neuronske mreže što ima taj nivo paralelizma, onda OK. Pitanje je koliko je skuplje da to bude pun GPU, pa da može da služi i za igranje. Ako razlika u ceni nije značajna, onda će se praviti objedinjeno.

https://en.wikipedia.org/wiki/Ice_Lake_(microprocessor)

Niko nece na desktop racunarima da trenira mreze, to ce se, ako se bude radilo unutar poslovnih okruzenja (tj. ako se ne budu kupovali pre-trenirani modeli) raditi u corporate DC-u. Na dekstopu ce se, u najboljem slucaju, raditi inference - sto zahteva mnogo manje resursa. Kao sto je Shadowed okacio, Intel vec radi na tome, tj. vec nudi to upravo na delu gde je najbitnije, mobilnim racunarima.

O igricama necu.... Nema nista od toga unutar CPU-a. Biznis grafika je ono sto ce se prodavati. Podrska za video, velike ekratne, to je ono sto kupci hoce da plate. Igraci su niche, profitabilan ali niche - za njih ce se proizvoditi i prodavati graficke karte odvojeno.

Naravno da potreba za lokalnim treniranjem nad svojim specifičnim podacima postoji. Ako bi se negde vršio trening za sve, onda bi svi imali isto, a ne svako prilagođeno svojim podacima. Naravno da će po instalaciji softver imati neki trening, ali će se dotreniravati lokalno.

Ako cena TPU bude $300, a GPU sa takvim TPU performansama $310, onda će se samo ovo drugo prodavati. E, sad, ja ne znam kako stoje stvari sa cenama izrade jednog i drugog.

Startujem neuronsku mrežu:


Treniram NN reprezentativnim podacima:


Za ulazne podatke

Dobijem y <--- 2.9931564331054688
Zaokrugljeno to je očekivanih 3.

Sa ulaznim podacima

se dobije y <--- 3.1776113510131836
Linearnom ekstrapolacijom bi se izračunalo 5,
što bi zaključilo i bistrije dete.

Kad iz NN dobijete output kako znate da je rezultat relevantan?

Nisi shvatio. Pricam o tome da ce se za sve zaposlene u preduzecu "dotreniravanje" desavati (ako ga bude) na jednom mestu za to preduzece, sa podacima za to preduzece. Sigurno neces na svaciji desktop da spustis brdo date i da svaki racunar treniras posebno, da bi dobio iste rezultate. :) Jevtinije je i efikasnije raditi to na jednom mestu, u DC-u preduzeca. Takodje je i prakticnije, jer ne zelis da dva zaposlena imaju razlicite rezultate kad pokrenu isti softver, to bi napravio logisticki haos.

Ni TPU ni GPU nemajju mesta u racunarima na stolovima svih zaposlenih, to je preskupo i po ceni i potrosnji struje i form factoru, masi, ceni reciklaze.... ima bas dosta stvari koje negativno uticu na TCO u toj prici. Integrisano resenje u CPU-u je najbolje cemu mozes da se nadas, posebno kad je GPU vec integrisan.

Nekada će biti zgodno da svi zaposleni imaju isto, a nekada će biti zgodno da svako ima svoje. To zavisi od konkretne namene.

To se može uporediti sa podešavanjima editora u IDE-u, koje svaki programer podešava kako hoće. Naravno, ovde se radi o naprednijim primenama od bojenja sintakse. Svejedno, oba slučaja postoje.

Ovde je kljucno i vreme ucenja. Sto se saha tice, mislim da je AlphaZero dobio Stockfisha (najjaci sahovski engine)
za nekih 9 sati ucenja (igra sam sa sobom), ili tako nesto. Kaze, sve sto je u startu naucen je samo pravila igre. Isto tako, najjaci svetski
sahovski igraci igrajuci sa njim navode da se igra dosta razlikuje od klasicnih jakih sahovskih algoritama i da mnogo
vise "nalikuje" ljudskoj igri.

Sto se teme tice, AMD ozbiljno oduvava Intela-a, presli na 7nm, intel se muci sa 12... neke pogone cak vraca na 14nm, otpusta ljude... dok AMD najavljuje prelazak na 5nm

Jedva cekam leto sto se AMD-a tice :)

Jedino me brine onaj deo guranja "Intel + nvidia - it's ment to be played"... dakle, softverske podrske za AMD hardver, drajvera, optimizacija...

Nije čak ni to. Samo su mu dati opšti mehanizmi učenja, a pravila je naučio "kibicovanjem" partija.

Što se tiče teme, biće bitno je i ko će se pokazati bolje na polju akceleracije ovakvih stvari.

Ovde je intel u velikoj prednosti, kao i nVidia, jer imaju budzet za brdo ljudi koji rade na razvoju softvera. Tensorflow osetno bolje radi na nVidia procesorima i to nema veze toliko sa hardverom, koliko i sa CUDA bibliotekama i vremenom i novcem koji nVidia ulaze u njih. Vodite racuna i o licenciranju, bila je neka prica da nije koser koristiti nVidia kartice u datacentru, ako nisu Tesla, tj. da GeForce nisu pokrivene licencom za drajvere....

AMD ima izvrsnu tehnologiju za desktop i server procesore, ali intel ima svoje adute. Za desktop su tu smanjenje cena (u US, o nama nema smisla gubiti reci) kao i pomenuta integracija sa nVidia-om za igrace, zatim mnogo bolje optimizovani low-voltage / low-wattage procesori za laptop i SFF desktope. Za servere je losije, ali intel ima odlicna embeded (Xeon-D) resenja, plus ima Optane koji radi samo na intel platformama. Za primene gde core count nije presudan (tj. gde se placaju skupe licence po core-u) intel ima prednosti, a to zna da povuce celu pricu i da odrzi ceo company DC na intel resenju. Serveri su ipak, cenim, trenutno intelov najveci problem, mada nije da nemaju dodatnih resenja. Dodatne instrukcije za AI inference, opcioni integrisani FPGA-ovi i tehnologija dobijena kupovinom Altera-e.... Ima jos mesta gde intel ima svoje mesto. AI je odlican primer, jer realno server za AI training treba samo da ima brdo Tesla kartica, CPU je mnogo manje bitan, dok npr. Optane dosta pomaze - tako da, ako dual Xeon ima dovoljno PCI lane-ova (a ima za 4 kartice), on radi posao odlicno.

U kom smislu GeForce nisu pokrivene licencom za drajvere? Elaboriraj.

Ako sam legalno nabavio ra;unarski program (kao što je drajver), na osnovu člana 47 Zakona o autorskom i srodnim pravima imam dozvolu da bez dozvole autora i bez plaćanja autorske nadoknade, smeštam program u memoriju računara i puštam ga u rad.

Drufo, mislim da AMD ima nešto svoje nalik na nVidia CUDA.

"Drufo, mislim da AMD ima nešto svoje nalik na nVidia CUDA."

OpenCL, radi i na AMD-u i na Nvidiji.

Evo ti link:

https://www.datacenterdynamics...a-to-prohibit-data-center-use/

U sustini, da bi skinuo drajver sa nVidia sajta imas licencu, sa kojom moras da se slozis. Ta licenca, koja predstavlja ugovor, u skladu sa zakonom o obligacionim odnosima, i koji potpisujes, tj. sa kojim se slazes PRE preuzimanja softvera, kaze da, u skladu sa ugovorom, ne mozes da koristis GeForce i Titan graficke kartice u datacentru, osim za blockchain procesing. Kako, koliko ja znam, Linux drajveri ne dolaze bundled u kutiji (mislim da vise nijedni ne dolaze, mada, naravno, nisam video sve postojece kutije), jedini nacin da dodjes do drajvera je da ga skines sa sajta, ako se slazes sa uslovima.

Nije ovo vezano za zakon o autorskim pravima, ti softver dobijas uz ugovor o koriscenju, sa kojim se moras sloziti ako zelis softver. Softver jeste nominalno besplatan, ali bez prava da ga koristis na odredjene nacine. Naravno, imas punu slobodu da kupis hardver bez softvera i da koristis nouveau drajvere, naravno. :) Ako prekrsis ugovor, nVidia ima pravo da te tuzi - a ima i pare za advokate da ti se krvi napije u toj tuzbi....

AMD, kao sto Bane rece, radi samo uz OpenCL. E sad, OpenCL radi i za nVidia i za AMD, ali nVidia bolje radi uz CUDA nego uz OpenCL. S'druge strane, podrska koju TensorFlow ima za OpenCL je dosta ogranicena, pre svega u vidu losijih performansi. Mozes, naravno, da pises svoj OpenCL kod, i to lepo radi, ali gotovi alati za sada favorizuju nVidia cipove.

Hvala obojici.

Idemooo :)

Haha, meni kao intel fanu vec 20 god ovo sve tesko pada :D

https://www.youtube.com/watch?v=hGUESEq75ZI

Mada, preci cu samo ako do leta podrska za Linux bude prihvatljiva
sto se tice drivera za APU-ove, ovo za sada je daleko od toga...

Kernel 5.x, AMD "integruse" i dalje ne rade ok...

https://forums.linuxmint.com/v...=308958&p=1740712#p1740712

I Linus Torvalds prešao na AMD:



https://lkml.org/lkml/2020/5/24/407

Jos jedna zanimljiva vest:

AMD, Google Encrypt Data on Confidential VMs

Feature postoji vec neko vreme, Bane je pricao o ovome u ovoj temi, ali podrska za google cloud znaci puno. Vecina korisnika ne tera svoje cloud instance preko 70-80% tako da im 5% overhead ne znaci puno, a due dilligence uvek vredi. Ovo moze da znacajno poveca potraznju za AMD instancama, posebno na enterprise trzisu, koje korisiti cloud za scale-out. Jos bitnije, to moze dovesti do prelivanja nazad u corporate DC vec u sledecem ciklusu nabavke.

Naleteh na zanimljiv racunar - i zanimljive review-ove:

https://www.tomsguide.com/reviews/lenovo-thinkpad-x13-amd

https://www.pcmag.com/reviews/lenovo-thinkpad-x13-amd

https://www.laptopmag.com/reviews/lenovo-thinkpad-x13-amd

ThinkPad X1 je dobra serija, pravljeni su "kako valja", perfromanse su, po testovima OK, masina podrzava do 32GB RAM-a sto je jako fino.... masina deluje super, ali ... baterija i dalje losa. Nije grozno, ali iza MacBook Pro, iza Dell XPS sa intel-om, iza svega ostalog. Ovo je mereno sa Ryzen 3 PRO 4450U, meni je zanimljiviji bio 4750U (samo sa njim moze 32GB RAM), preziveo bi samo FullHD ekran, ali baterija je problem. Danas ocekujem da laptop u lakom/srednjem radu (terminal, po koji build/compile/npm install) radi 8h, svi ostali rade i po 10h. Ovaj ne moze da izdrzi jedan dan. :/