58938
Legend's Diary Info? Here: @Ghost_of_Ghost
Я не думаю что это я.
Думаю раз пришли в офис с обысками, выемками и арестами —
Значит уже все знали.
Ничего не смотрел по крипте — и смотреть не буду. It's over.
Читать полностью…
Поиск постов по Telegram конечно нельзя было сделать.
За 10 лет, да.
А потом продали к нему полный неограниченный доступ Антипову.
Чтоб тот продал хохлам, моссаду и всякому молдавскому быдлу за копейки.
^ Ну и хохлы. Везде богомерзские хохлы. Чтоб вам пусто было.
Читать полностью…
Как результат - сегодня одна Nvidia стоит столько же - сколько весь фондовый рынок в России.
При этом умноженный на 5.
А это только одна компания. А таких сотни. Вопрос может решить только китайская колонизация Тайваня.
Мне безумно — безмерно жаль что СССР распался. И вся отрасль микро-нано —
В целом вся кибернетика. Оборонка, вычисления, персональные устройства —
Просто погибли.
^ И мне интересно что будет — когда у каждого дурачка будет возможность нечто закодить - используя свои GPU.
Читать полностью…
По факту у каждого сегодня условные ноуты комплектуются 2-мя процессорами.
Но я сомневаюсь что вы все геймеры.
И запускаете нечто тяжелое на максимальных FPS.
99% просто не умеют пользоваться мощностями своих машин —
И ничего с этим сделать не могут. Ну может какие-то профессиональные студии или компании.
Но большинство все-таки нет.
Причем GPU сегодня намного мощнее CPU.
И я думаю что в целом архитектура компьютеров в ближайшее время будет пересмотрена.
Мало кто понимает сегодня — ну вот так в обществе знаете.
Что видеокарта это уже не видеокарта. И для графики она в мире слабо используется.
GPU по факту название рудиментарное.
Graphics Processing Unit. Графическая процессорная единица.
Сегодня это всякие параллельные вычисления. Нейросети разумеется.
Криптография.
Большие кластеры суперкомпьютеров. И мало кто вообще умеет пользоваться —
Своей видеокартой в ноуте или на компе.
Почти все уже умеют в пайтон. Но никто не умеет в CUDA.
Что там у спектрумов? Что-то все СМИ молчат. А процесс то ведь весьма важный.
Мне кажется всех касается.
Покидайте инсайдов в предложку. @Ghost_In_The_Bot
Сравнение GEMM (CPU vs CUDA)...
CPU GEMM (1024x1024): 2638.69 мс
CUDA GEMM (1024x1024): 1.5769 мс
Разница есть.
^ Дурова не мешало бы тоже полечить немножко.
В одной палате с Антиповым.
Эти двое друг друга стоят.
Я думаю что они не преступники если честно.
Просто невменяемые - больные люди.
Вас надо лечить - в психушке.
Сразу взять список всех компаний -
Оттуда список всех работников -
Всех привязать, колоть и лечить.
До полного выздоровления.
По факту Spectrum_data сделали крупнейшее -
Мощнейшее и самое точное приложение
СОЦИАЛЬНОГО РЕЙТИНГА в России.
Потому что именно на анализе всех ваших сотен миллионов профилей -
Крупные компании в автоматическом режиме принимают решения что с вами делать.
От найма и занятости - до % по кредиту и страховке.
Но IT в России на миллиарды рублей — РУССКИЙ ПАЛАНТИР.
Это получить госзаказы от Думы, МИДА, СК, МВД, МЧС, ФСБ -
На эти бабки сделать продукт, нанять 400-500 человек.
Глубокий осинт-деанон - базы данных -
Цифровую копию почти всех граждан и компаний в России —
Продать Антипову за наличку и USDt. Чтоб тот продал хохлам.
Ну а когда евГЕНИЙ начнет хасанить на ролсах по дубаям —
Кинуть Антипова и сделать Химеру. У меня все. Спасибо.
А она я думаю начнется либо одновременно — либо после Ирана.
Читать полностью…
Потому что сегодня все эти мощности десятков миллионов видеокарт —
Просто стоят у всех без дела в прицнипе.
Их даже под майнинг нельзя включить. Майнить то особо нечего.
Только поиграть в дотку - или CS.
Огромные скрытые вычислительные мощности.
Конечно — CUDA это C и С++. Николя их очень любит.
Но надо понимать также что CUDA — это надстройка над C/C++, добавляющая возможности параллельного программирования для работы с GPU.
NVIDIA расширила стандартный C/C++, добавив специальные директивы, типы памяти, API и концепции многопоточного программирования.
Поэтому все немного сложнее.
CUDA (Compute Unified Device Architecture) — это параллельная вычислительная платформа от NVIDIA, которая позволяет использовать GPU для вычислений общего назначения (GPGPU). В отличие от CPU, где выполняются несколько потоков (threads) на нескольких ядрах, CUDA позволяет запускать десятки тысяч потоков одновременно.
И в CUDA — я потестил. Очень слабо умеют текущие версии всех нейросетей.
Grok, GPT, Deepseek, mistall.
Сотни ошибок. Неумение работать с потоками. Вообще не понимают что такое Grid, Block, Thread.
Вы даже не представляете что начнется — когда нейросети научатся грамотно писать на CUDA -
Для тонкого использования GPU.