#Nvidia GPUs

[liamphotoatl]

(Liam Photography Podcast)

[goon]

"Lawmakers introduce the Chip Act which will allow the US government to track the location of your GPU so they know for sure that it isn't in the hands of China" is such a dumb fucking sentence that I can't believe it exists and isn't from a parody of something

[oluka]

Tony Stark single-handedly keeping NVIDIA business booming with the amount of graphic cards (GPU) he’s buying

[systemdeez]

Stop showing me ads for Nvidia, Tumblr! I am a Linux user, therefore AMD owns my soul!

[overclockedopossum]

fundamentally unserious graphics card

[quayrund]

born to train

[boeing-787]

i already know what the first tier of arcadion raids is about btw

[unopenablebox]

turns out if you have access to a good gpu then running the fucking enormous neural net necessary to segment cells correctly happens in 10 minutes instead of 2-5 hours

[miyku]

Wtf are we doing heree aughhhhh 😀😀😀

[nightclub20xx]

[gpuservices]

Choosing the Right GPU Server: RTX A5000, A6000, or H100?

Confused about the right GPU server for your needs? Compare RTX A5000 for ML, A6000 for simulations, and H100 for enterprise AI workloads to make the best choice.

📞 US Toll-Free No.: 888-544-3118 ✉️ Email: info@gpu4host.com 🌐 Website: https://www.gpu4host.com/ 📱 Call (India): +91-7737300013🚀 Get in touch with us today for powerful GPU Server  solutions!

[blogquantumreality]

So today I learned about "distilling" and AI

In this context, distillation is a process where an AI model uses responses generated by other, more powerful, AI models to aid its development. Sacks added that over the next few months he expects leading U.S. AI companies will be "taking steps to try and prevent distillation” to slow down “these copycat models.”

( source )

There's something deeply friggin' hilariously ironic about AI companies now getting all hot and bothered over other AI companies ripping off their work because a Chinese upstart smashed into the AI space.

(That's not to invalidate the possibility that DeepSeek did indeed copy OpenAI's homework, so to speak, but it's still just laughably ironic. Sauce for the goose - sauce for the gander!)

[wauln]

[ DeepSeek AI Exposes America ]

[tap-tap-tap-im-in]

Gaming on the same mid range laptop for eight years really set me up for a spectacular experience now that I've upgraded. Borderlands 3 at 222 frames per second was not something I was prepared for.

[retrocompmx]

Un día como hoy (11 de octubre) en la tecnología

El 11 de octubre de 1999, NVIDIA presenta su primer tarjeta de video para el mercado masivo con la GPU GeForce 256, con 32 Mb de VRAM, considerada la primer GPU, que brindó soporte para DirectX 7 y se anunció el 31 de agosto de ese mismo año. Mejoraba a su antecesor la RIVA TNT2 #retrocomputingmx #Nvidia #geforce256

[theyolgezer]

GPU Teknolojisi ve Kuantum Bilgisayarların Yapay Zeka Alanındaki Karşılaştırmalı Analizi

Yapay zeka teknolojilerinin hızlı gelişimi, hesaplama altyapısında beklenmedik değişimlere yol açmıştır. Bu yazıda, GPU teknolojisi ile kuantum bilgisayarların yapay zeka uygulamalarındaki rolünü inceleyeceğiz.

Giriş

Son yıllarda, yapay zeka uygulamalarının hesaplama gereksinimlerini karşılamada GPU teknolojisi öne çıkmıştır. Nvidia'nın pazar hakimiyeti ve kuantum bilgisayarların beklenen etkiyi gösterememesi, bu alanda paradigma değişimini işaret etmektedir (Johnson et al., 2023).

Kuantum bilgisayarların beklenen etkiyi gösterememesinin birkaç önemli sebebi var:

Pratik Uygulama Zorlukları: Kuantum bilgisayarlar hala deneysel aşamada ve geniş ölçekli uygulamalar için hazır değil.

Maliyet Faktörü: Kuantum sistemleri, GPU çözümlerine göre çok daha maliyetli. Orta ölçekli bir GPU kümesinin maliyeti, benzer kapasitedeki bir kuantum bilgisayar sisteminin sadece %5'i kadar.

GPU'ların Üstün Performansı: Yapılan araştırmalar, modern GPU'ların derin öğrenme görevlerinde kuantum bilgisayarlara kıyasla 100 kata kadar daha hızlı çalıştığını gösteriyor.

GPU Teknolojisinin Olgunluğu: GPU'lar yaygın olarak bulunabiliyor ve kullanımları daha kolay. Ayrıca, GPU teknolojisi on yıllardır geliştirilmekte ve sürekli iyileştirilmekte.

Bununla birlikte, kuantum bilgisayarların özellikle kriptografi ve karmaşık optimizasyon problemleri gibi özel alanlarda hala önemli bir potansiyele sahip olduğunu belirtmek gerekir.

GPU Teknolojisinin Üstünlüğü

Araştırmalar, GPU'ların yapay zeka uygulamalarında üstün performans gösterdiğini ortaya koymaktadır. Zhang ve Lee (2024) tarafından yapılan bir çalışmada, modern GPU'ların derin öğrenme görevlerinde kuantum bilgisayarlara kıyasla 100 kata kadar daha hızlı olduğu gösterilmiştir.

Market analizi verilerine göre, Nvidia'nın GPU satışları 2023'te %156 artış göstermiş ve şirketin piyasa değeri an itibariyle 3.49 trilyon dolar civarıdır. (Bloomberg, 2024).

Kuantum Bilgisayarların Mevcut Durumu

Kuantum bilgisayarlar, teorik düzeyde büyük potansiyel vaat etmelerine ve çığır açıcı hesaplama yetenekleri sunmalarına rağmen, günümüzde pratik uygulamalarda ciddi teknik ve operasyonel zorluklarla karşı karşıya kalmaktadır. Kuantum sistemlerinin kararlı çalışması için gereken süper soğutma gereksinimi, quantum tutarlılığın korunması zorluğu ve dekoherans sorunları gibi temel engeller bulunmaktadır. Harvard Quantum Computing Laboratory'nin 2024 yılında yayınladığı kapsamlı araştırma raporuna göre, kuantum bilgisayarların yapay zeka uygulamalarında kullanımı hala erken deneysel aşamadadır ve mevcut teknolojik kısıtlamalar nedeniyle geniş ölçekli endüstriyel uygulamalar için henüz hazır değildir (Smith et al., 2024).

Maliyet ve Erişilebilirlik Analizi

Ekonomik açıdan bakıldığında, GPU çözümleri kuantum bilgisayarlara göre oldukça önemli maliyet avantajları sunmaktadır. Tech Market Analytics'in 2024 raporuna göre, orta ölçekli bir GPU kümesi kurmanın maliyeti, benzer kapasitedeki bir kuantum bilgisayar sisteminin yaklaşık %5'i kadardır. Bu maliyet farkı, özellikle başlangıç aşamasındaki şirketler ve araştırma kurumları için GPU teknolojisini çok daha erişilebilir kılmaktadır. Raporda ayrıca, GPU sistemlerinin kurulum, bakım ve işletme maliyetlerinin de kuantum sistemlerine kıyasla çok daha düşük olduğu vurgulanmaktadır. Enerji tüketimi açısından da GPU'lar, kuantum bilgisayarların gerektirdiği süper soğutma sistemlerine kıyasla çok daha verimli bir çözüm sunmaktadır.

Gelecek Perspektifi

Yapılan kapsamlı araştırmalar ve endüstri analizleri, GPU teknolojisinin önümüzdeki on yıl boyunca yapay zeka alanındaki lider konumunu güçlendirerek sürdüreceğini göstermektedir. Özellikle derin öğrenme (deep learning) ve büyük dil modellerinin (LLM) eğitiminde, özellikle Q* algoritması, GPU'ların sunduğu paralel işlem kapasitesi, bu teknolojinin vazgeçilmez olacağına işaret etmektedir. Bununla birlikte, kuantum bilgisayarların belirli niş alanlarda, özellikle karmaşık kriptografik işlemler, moleküler simülasyonlar ve çok boyutlu optimizasyon problemlerinde kendilerine özgü ve önemli bir potansiyel barındırdığı göz ardı edilmemelidir. Bu iki teknolojinin gelecekte birbirini tamamlayıcı roller üstlenebileceği düşünülmektedir (Wilson & Chen, 2024).

Referanslar

Johnson, R., et al. (2023). "The Rise of GPU Computing in AI Applications." Nature Computing, 15(4), 234-245.

Zhang, K., & Lee, S. (2024). "Comparative Analysis of GPU vs Quantum Computing in Deep Learning Tasks." IEEE Transactions on Computing, 45(2), 78-92.

Smith, A., et al. (2024). "Current State of Quantum Computing in AI Applications." Harvard Quantum Computing Laboratory Annual Report.

Wilson, M., & Chen, L. (2024). "Future Prospects of Computing Technologies in AI." Journal of Artificial Intelligence Research, 56, 112-128.

Bloomberg Technology Report. (2024). "Nvidia's Market Dominance in AI Infrastructure."

Tech Market Analytics. (2024). "Cost Analysis of AI Computing Infrastructure: Annual Report."