作者:
KILLE (啃)
2018-12-02 01:34:08個人認為 AI是個大泡泡
理由很不是因為炒很熱 又沒確實賺錢這觀點
現在我們用104 去查 deep learning
全台可以找到全職6185個職缺 https://imgur.com/wCQVRqB
但用CUDA去找 只能看到 77個職缺 https://imgur.com/ve9tbj1
※ OpenCL:65個
類似的狀況在矽谷也一樣 以下是用indeed之結果
https://imgur.com/uHP7coL
https://imgur.com/JfQZ5UP
※ OpenCL是152個
看來OpenCL雖然號稱是業界標準 但流通度還是不如輝達私有之CUDA
所以以下文用CUDA來討論
大部份人都知道 深度學習是基於多核共同決策
這人工智能多核環境 大多是用顯卡來運行
看看這精美的比例 台灣1:80 矽谷 1:10
現在深度學習 是成熟到像.Net框架
不需要聘人來優化下面的顯卡操作是不?
還是說這些做優化計算的人 不削用CUDA
直接騙顯卡他要畫3D 用directX/OpenGL來操作?
亦或是這些使用人工智能之公司 不是用顯卡 是用併連CPU來算?
還是說
這些人工智能 根本就還未進入到穩定營運模式
所以無需找人來做下層優化?
算法開發與算法優化 人力配置比是多少 大家心裡有數
但絕不是十比一這數字 更不可能是80:1 (80:1是根本不聘人優化)
更況論CUDA職位還很多與人工智能無關者
若人工智能不是泡泡...那要怎解釋為何需求這樣少的CUDA人力?
※ 引述《orz44444 (修羅下輩子是人才是人~~)》之銘言：
: https://udn.com/news/story/7269/3512387
: 2018-12-01 13:26 聯合晚報 記者葉卉軒/台北報導
: 系統分析師起薪43K
: AI對就業影響大，大企業開始布局。人力銀行表示，2019年企業最看好題材與職缺第一名
: ，皆與AI有關，AI是各項工作職能最耀眼的顯學，薪資相對亮眼。如演算法開發工程師、
: 系統分析師大學學歷，起薪分別是約3萬9000元和4萬3000元，工作五年後薪資可以突破5
: 萬，平均年薪80萬到100萬。金融業導入FIN TECH領域後，科技業或製造業，若與互聯網
: 、雲端運算、區塊鍊、產線自動化有關，AI相關職缺大熱門。
: 104人資學院資深副總經理花梓馨表示，近年來台灣IC產值不斷提升，帶起AI與大數據等
: 人才缺口，2019年將延續浪潮，新科技成長持續看俏。
: 1111人力銀行和yes123求職網也指出，明年企業最看好題材與職缺第一名，皆與AI有關，
: AI目前工作職能起薪條件最耀眼。
作者: wellonguy6 2018-12-02 01:42:00
同意
需求量差很多啊 CUDA就NVIDIA最缺人 其他家用N的框架除非運算量有大到要去優化CUDA的 但那種一定更少AI算新產業 有做起來到需要優化運算的 只有十分之一也合理吧現在主流的AI框架Tensorflow Pytorch都很成熟了一個是Google在維護 另一個是Facebook在維續 算很穩吧我看懂樓主想表達的意思了 確實現在AI做起來的不多但現在硬體的進步也讓需要優化的運算量門檻提升了
之前看過某台廠在徵(低薪)大數據專員 結果說穿惹只是在作excel統計資料而已開缺的人不懂隨便扯 職缺內容當然也是亂七八糟
作者: kkenex (kenny) 2018-12-02 02:57:00
推
作者:
Morphee (千磨萬擊還堅勁)
2018-12-02 03:25:00其實很多人在優化 只是不是優化CUDA 幫敵人磨刀幹嘛
作者: vesta9 (菸酒生) 2018-12-02 06:53:00
不知所云。應用的下一層是 tensorflow 等的開發框架，不是cuda。不管是效果還是效率的優化對象不會是 cuda
作者:
dworld (3333)
2018-12-02 07:51:00大推，你講是內行人會的，這篇大概還有很多人看不懂
作者:
sdyy (中壢市的小智)
2018-12-02 08:33:00瓶頸不在那啊 難不成車廠要先會做好輪胎才能開發引擎同意vest講的
是誰看不懂啊......推 vesta都用框架,厲害的廠商可以賣你元件一套賣40萬啦
作者:
Fireis556 (看ptt看到睡著..)
2018-12-02 08:48:00有趣
而且很多公司弄ai是在改善自己流程，不是把應用拿去賣
作者:
DrTech (竹科管理處網軍研發人員)
2018-12-02 10:00:00不是在業內吧，機器學習實際上，不一定要深度學習。不一定扯到CUDAAI 工作，等於CUDA工作嗎？
作者:
guest0079 (SpongeBob SquarePants)
2018-12-02 10:26:00又是一篇學生文 還是外國學生文 可能跑去大陸唸書了屁孩寫文章跟大老闆一樣都一堆文句問句一堆 什麼屁也沒放
作者:
wixter (hmm)
2018-12-02 10:29:00完全巷子外的，最大瓶頸明明是model架構
作者:
guest0079 (SpongeBob SquarePants)
2018-12-02 10:33:00就好像在二十年前質疑網路是泡沫 理由是網卡公司開的缺極少
某英特爾出來的，到處說以後不用工程師，產線了，完全ai然後上面就聽的很高興，你講的跟他完全不一樣，人家說他英特爾出來的說
作者:
vvind (wind)
2018-12-02 11:01:00你太執著在獲利前提是需要去改底層
作者:
yiefaung (艾克斯卡利伯)
2018-12-02 11:36:00熱錢湧入 大部分的人當然先卡位先賺
吐槽點太多了啦。你要比也比成長幅度，cuda和dl比職缺數？cuda本來就是通用框架，當然很多和dl無關，底下還有cudnn ok?
後金本位經濟型態本來就建築在泡沫上世界最大公司亞馬遜都還沒獲利 還是世界最大錢是無限的印 能一直吸引投資進來 錢就能無限賺
作者:
zerobx (隨意)
2018-12-02 12:40:00全世界AI跟台灣AI有沒有起來 這不一樣吧？
作者: vesta9 (菸酒生) 2018-12-02 12:55:00
真要討論是不是泡沫，也是討論深度學習有沒有極限。從 cuda 職缺看出泡沫？？外星層級的討論
作者: snoopy790428 (snoopy) 2018-12-02 16:36:00
先說明一下ai定義好嗎 每個大老闆都在唬爛
作者:
matyih (mat)
2018-12-02 16:47:00小弟剛好就是做cuda/ML的 關鍵字有cuda/openCL的灣區工作搜到爛掉 就是NV，MS，Intel, AMD跟百度有一些 剩下都是新創或是很少的seinor職位，因為真的不需要這麼多人做底層。。Don't reinvent the wheel
看到這篇有點感慨，因為最近我才明白自己只是API工程師
原po弄錯了,寫程式的也不會一開始就最佳化,一定是先先對,等全部規格完成,再看那些再最佳化,順序根本反了
作者: eknbz (^_<) 2018-12-02 23:01:00
我懂原PO想說甚麼:走到後期tuning效能,最佳化的公司比例甚少，大多還在前期prototype, model階段 但AI已經喊得震天價響 認為這樣算是吹泡泡傳統消費電看法的確要到後期調教性能才算接近商業化產品
作者: eknbz (^_<) 2018-12-02 23:10:00
有的AI應用是比想法創意，至於框架和實現就站在google nvid的肩膀上 有的是拼效能，這種就要最佳化 兩者無法相提並論結果我想說的下一篇blue大就講的差不多了...
cuda 不就只是用來做gpu平行運算用嗎 優化算的更快 還不如把model壓縮-.- 況且還要確認你演算法精度夠高
作者:
matyih (mat)
2018-12-03 02:18:00樓上Cuda還是很重要喔，只是cudnn都幫你寫好了（裡面由cuda/ptx碼組成） 沒有的話普通人根本沒有辦法有效訓練模型
pandas在github主要開發者(commits>200)也才10人其他AI主流套件也差不多 核心開發者都少 一般都是會使用就好 其實除非強到會飛天 不建議改底層算法 因為寫出來bug不見得少 效能不見得好
可能對他們而言 找人改底層算法不如加一片GPU...