Отличается. Не знаю как вы, а мне приходиться сериальчики просматривать, чтобы мозг переключить в режим stand-by, иначе просто голова пухнуть начинает. Особенно когда по серьёзному погрузился в задачу и мозг просто по инерции её дальше пилит, а ты уже не вывозишь.
А ниже, так вообще про 6000 калорий у шахматистов в проф лиге.
Ну, если ты глубоко погружен в проект, то ты и больше времени можешь в голове его раскладывать по полочкам. Даже когда не за компом. Поэтому со стороны такие люди кажутся рассеянными, а по сути у человека просто все ресурсы на другую задачу брошены.
Не получилось с первого захода найти нормальный источник. По памяти данные приводил. Факт в том, что нагруженный мозг очень серьёзно потребляет ресурсы.
Программисты в большинстве случаев худые, как и учёные и другие люди интенсивно использующие мозг.
>Количество энергии, которую потребляет мозг - всего 10 Ватт. Лучшие из умов во время активной мыслительной деятельности потребляют, к примеру, 30 Ватт
В 3 раза соотношение, но точно не на 1%, просто даже если логически подумать.
Активно работающий мозг (не по шаблонам, а например, во время обучения или решения новой сложной задачи) потребляет огромное количество энергии, что-то под 70% от общих расходов организма. В режиме stand-by порядка 20%, в режиме средней нагрузки порядка 30-40%. Так что самое главное было упущено из расчетов. Ну, а выводы из этого каждый может сделать сам...
Можно упирать на безопасность. Когда у конкурента наспех залатанные спекулятивные дыры, проприетарный процессор и его сложная проприетарная софтовая обвязка, то на твоей стороне всё прозрачно (пусть и за счет падения производительности). Понятно, что еще нужно решить проблему со всей прочей обвязкой - сделать её полностью открытой.
На такое позиционирование найдётся массовый покупатель. Особенно в мире, когда на мобильном или ноуте у тебя финансы (банки, крипта и т.д.) и переход веба на Web Auth API.
Зачем их выигрывать? Половина производительности при открытом исходном коде хватит за глаза для микроконтроллеров, носимых устройств и ноутбуков. Остальное можно со временем наверстать и догнать high-end ядра.
>будет делать ровно то же самое: строить HashTable и сканировать её
Хеш таблицы имею различные реализации. Стандартная в джаве не самая оптимальная, есть более качественные реализации, в том числе и для джавы, в том числе работающие вне стандартного heap. Я уже не говорю, что и хеши могут вычисляться по разному и иметь свои тонкости. Вашу проблему легко можно решить на джаве, вопрос лишь во времени и насколько оптимальный результат вы хотите получить.
Последнюю версию джавы можно оптимизировать как языки без gc, есть возможность ручного управления памятью и реализации части логики в си.
Что касается вашего случая, не нужно переделывать джаву, а нужен специализированный фреймворк под вашу задачу. В тех же упомянутых вами си для узких мест используют ассемблерные вставки и никто не говорит в этом случае о переделывании си.
В джаве вы можете вынести работу с памятью из GC, даже в 7 джаве, просто это более геморойно будет, чем в новых версиях джавы.
Так не создавайте миллионы объектов. Это изначально глупо, на любом ЯП. Выделите заранее массив байтов под нужный объем данных, напишите для него обёртку и работайте со структурами через эту обёртку. Вам нужно на самом деле кастомный фреймворк под эту задачу, уровня СУБД, а вы пытаетесь подобную задачи наивными аллокациями решить, не понимая тонкостей работы с JVM. Ну и на 7 джаве это конечно совсем...
ВУЗ-ы не справляются с количеством желающих получить образование. По итогу создаётся конкурс на место, а остальные желающие не получают качественного образования. ИИ может решить эту проблему и каждый желающий сможет получить качественное образование.
И тут даже еще не шла речь о стоимости образования ВУЗ-а vs ИИ
>данных очень много и они не влезут в память видеокарты Поэтому мне и интересно имеет смысл строить кластер из GPU на дешевых мат. платах не покупая тредриперы с дорогой обвязкой. В том числе есть майнинговые мат. платы с 12 и больше слотами pcie x1
По текущим зарплатам не знаю, знаю, что айфоны всё еще Фокскон собирает на Тайване с порядком 1 000 000 рабочих. Соответственно нужно минимум 1 000 000 антропоморфных роботов на базе ИИ. Либо специализированный ИИ для автоматической генерации механизма для конкретной производственной операции. Молекулы белков же вон напридумывал, чем здесь сложнее?
Ага, нагрузка такая же как сериальчики смотреть
Отличается. Не знаю как вы, а мне приходиться сериальчики просматривать, чтобы мозг переключить в режим stand-by, иначе просто голова пухнуть начинает. Особенно когда по серьёзному погрузился в задачу и мозг просто по инерции её дальше пилит, а ты уже не вывозишь.
А ниже, так вообще про 6000 калорий у шахматистов в проф лиге.
Ну, если ты глубоко погружен в проект, то ты и больше времени можешь в голове его раскладывать по полочкам. Даже когда не за компом. Поэтому со стороны такие люди кажутся рассеянными, а по сути у человека просто все ресурсы на другую задачу брошены.
Вот еще интересную статью нагуглил: https://www.cnbc.com/2019/09/22/chess-grandmasters-lose-weight-burn-calories-during-games.html Про игру в шахматы и 6000 калорий или килокалорий (я тут запутался с этим) на мозг на интенсивную игру за день.
Не получилось с первого захода найти нормальный источник. По памяти данные приводил. Факт в том, что нагруженный мозг очень серьёзно потребляет ресурсы.
Программисты в большинстве случаев худые, как и учёные и другие люди интенсивно использующие мозг.
https://www.panarmenian.net/rus/details/203015/
>Количество энергии, которую потребляет мозг - всего 10 Ватт. Лучшие из умов во время активной мыслительной деятельности потребляют, к примеру, 30 Ватт
В 3 раза соотношение, но точно не на 1%, просто даже если логически подумать.
https://youtu.be/0GIcP6xvW5Q
Активно работающий мозг (не по шаблонам, а например, во время обучения или решения новой сложной задачи) потребляет огромное количество энергии, что-то под 70% от общих расходов организма. В режиме stand-by порядка 20%, в режиме средней нагрузки порядка 30-40%. Так что самое главное было упущено из расчетов. Ну, а выводы из этого каждый может сделать сам...
Где разработчиков инди игр находите?
>безопасное сравнение хэшей
Можно подробнее?
Можно упирать на безопасность. Когда у конкурента наспех залатанные спекулятивные дыры, проприетарный процессор и его сложная проприетарная софтовая обвязка, то на твоей стороне всё прозрачно (пусть и за счет падения производительности). Понятно, что еще нужно решить проблему со всей прочей обвязкой - сделать её полностью открытой.
На такое позиционирование найдётся массовый покупатель. Особенно в мире, когда на мобильном или ноуте у тебя финансы (банки, крипта и т.д.) и переход веба на Web Auth API.
>выиграли бенчмарки у SiFive, Arm итд
Зачем их выигрывать? Половина производительности при открытом исходном коде хватит за глаза для микроконтроллеров, носимых устройств и ноутбуков. Остальное можно со временем наверстать и догнать high-end ядра.
>будет делать ровно то же самое: строить HashTable и сканировать её
Хеш таблицы имею различные реализации. Стандартная в джаве не самая оптимальная, есть более качественные реализации, в том числе и для джавы, в том числе работающие вне стандартного heap. Я уже не говорю, что и хеши могут вычисляться по разному и иметь свои тонкости. Вашу проблему легко можно решить на джаве, вопрос лишь во времени и насколько оптимальный результат вы хотите получить.
Последнюю версию джавы можно оптимизировать как языки без gc, есть возможность ручного управления памятью и реализации части логики в си.
Что касается вашего случая, не нужно переделывать джаву, а нужен специализированный фреймворк под вашу задачу. В тех же упомянутых вами си для узких мест используют ассемблерные вставки и никто не говорит в этом случае о переделывании си.
В джаве вы можете вынести работу с памятью из GC, даже в 7 джаве, просто это более геморойно будет, чем в новых версиях джавы.
Так не создавайте миллионы объектов. Это изначально глупо, на любом ЯП. Выделите заранее массив байтов под нужный объем данных, напишите для него обёртку и работайте со структурами через эту обёртку. Вам нужно на самом деле кастомный фреймворк под эту задачу, уровня СУБД, а вы пытаетесь подобную задачи наивными аллокациями решить, не понимая тонкостей работы с JVM. Ну и на 7 джаве это конечно совсем...
>А должны справляться?
Не должны
>Точно ИИ позволит дать качественное образование?
Да.
>Есть что-то это подтверждающее?
А есть что-то это не подтверждающее?
ВУЗ-ы не справляются с количеством желающих получить образование. По итогу создаётся конкурс на место, а остальные желающие не получают качественного образования. ИИ может решить эту проблему и каждый желающий сможет получить качественное образование.
И тут даже еще не шла речь о стоимости образования ВУЗ-а vs ИИ
>данных очень много и они не влезут в память видеокарты
Поэтому мне и интересно имеет смысл строить кластер из GPU на дешевых мат. платах не покупая тредриперы с дорогой обвязкой. В том числе есть майнинговые мат. платы с 12 и больше слотами pcie x1
Для обучения AI важна пропускная способность pcie шины или данные единоразово загружаются в память GPU и обрабатываются уже там?
По текущим зарплатам не знаю, знаю, что айфоны всё еще Фокскон собирает на Тайване с порядком 1 000 000 рабочих. Соответственно нужно минимум 1 000 000 антропоморфных роботов на базе ИИ. Либо специализированный ИИ для автоматической генерации механизма для конкретной производственной операции. Молекулы белков же вон напридумывал, чем здесь сложнее?