楼主:
KILLE (啃)
2018-12-02 01:34:08个人认为 AI是个大泡泡
理由很不是因为炒很热 又没确实赚钱这观点
现在我们用104 去查 deep learning
全台可以找到全职6185个职缺 https://imgur.com/wCQVRqB
但用CUDA去找 只能看到 77个职缺 https://imgur.com/ve9tbj1
※ OpenCL:65个
类似的状况在硅谷也一样 以下是用indeed之结果
https://imgur.com/uHP7coL
https://imgur.com/JfQZ5UP
※ OpenCL是152个
看来OpenCL虽然号称是业界标准 但流通度还是不如辉达私有之CUDA
所以以下文用CUDA来讨论
大部份人都知道 深度学习是基于多核共同决策
这人工智能多核环境 大多是用显卡来运行
看看这精美的比例 台湾1:80 硅谷 1:10
现在深度学习 是成熟到像.Net框架
不需要聘人来优化下面的显卡操作是不?
还是说这些做优化计算的人 不削用CUDA
直接骗显卡他要画3D 用directX/OpenGL来操作?
亦或是这些使用人工智能之公司 不是用显卡 是用并连CPU来算?
还是说
这些人工智能 根本就还未进入到稳定营运模式
所以无需找人来做下层优化?
算法开发与算法优化 人力配置比是多少 大家心里有数
但绝不是十比一这数字 更不可能是80:1 (80:1是根本不聘人优化)
更况论CUDA职位还很多与人工智能无关者
若人工智能不是泡泡...那要怎解释为何需求这样少的CUDA人力?
※ 引述《orz44444 (修罗下辈子是人才是人~~)》之铭言：
: https://udn.com/news/story/7269/3512387
: 2018-12-01 13:26 联合晚报 记者叶卉轩/台北报导
: 系统分析师起薪43K
: AI对就业影响大，大企业开始布局。人力银行表示，2019年企业最看好题材与职缺第一名
: ，皆与AI有关，AI是各项工作职能最耀眼的显学，薪资相对亮眼。如算法开发工程师、
: 系统分析师大学学历，起薪分别是约3万9000元和4万3000元，工作五年后薪资可以突破5
: 万，平均年薪80万到100万。金融业导入FIN TECH领域后，科技业或制造业，若与互联网
: 、云端运算、区块炼、产线自动化有关，AI相关职缺大热门。
: 104人资学院资深副总经理花梓馨表示，近年来台湾IC产值不断提升，带起AI与大数据等
: 人才缺口，2019年将延续浪潮，新科技成长持续看俏。
: 1111人力银行和yes123求职网也指出，明年企业最看好题材与职缺第一名，皆与AI有关，
: AI目前工作职能起薪条件最耀眼。
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的框架除非运算量有大到要去优化CUDA的 但那种一定更少AI算新产业 有做起来到需要优化运算的 只有十分之一也合理吧现在主流的AI框架Tensorflow Pytorch都很成熟了一个是Google在维护 另一个是Facebook在维续 算很稳吧我看懂楼主想表达的意思了 确实现在AI做起来的不多但现在硬件的进步也让需要优化的运算量门槛提升了
之前看过某台厂在征(低薪)大数据专员 结果说穿惹只是在作excel统计资料而已开缺的人不懂随便扯 职缺内容当然也是乱七八糟
作者: kkenex (kenny) 2018-12-02 02:57:00
推
作者:
Morphee (千磨万击还坚劲)
2018-12-02 03:25:00其实很多人在优化 只是不是优化CUDA 帮敌人磨刀干嘛
作者: vesta9 (菸酒生) 2018-12-02 06:53:00
不知所云。应用的下一层是 tensorflow 等的开发框架，不是cuda。不管是效果还是效率的优化对象不会是 cuda
作者:
dworld (3333)
2018-12-02 07:51:00大推，你讲是内行人会的，这篇大概还有很多人看不懂
作者:
sdyy (中坜市的小智)
2018-12-02 08:33:00瓶颈不在那啊 难不成车厂要先会做好轮胎才能开发引擎同意vest讲的
是谁看不懂啊......推 vesta都用框架,厉害的厂商可以卖你元件一套卖40万啦
作者:
Fireis556 (看ptt看到睡着..)
2018-12-02 08:48:00有趣
而且很多公司弄ai是在改善自己流程，不是把应用拿去卖
作者:
DrTech (竹科管理处网军研发人员)
2018-12-02 10:00:00不是在业内吧，机器学习实际上，不一定要深度学习。不一定扯到CUDAAI 工作，等于CUDA工作吗？
作者:
guest0079 (SpongeBob SquarePants)
2018-12-02 10:26:00又是一篇学生文 还是外国学生文 可能跑去大陆唸书了屁孩写文章跟大老板一样都一堆文句问句一堆 什么屁也没放
作者:
wixter (hmm)
2018-12-02 10:29:00完全巷子外的，最大瓶颈明明是model架构
作者:
guest0079 (SpongeBob SquarePants)
2018-12-02 10:33:00就好像在二十年前质疑网络是泡沫 理由是网卡公司开的缺极少
某英特尔出来的，到处说以后不用工程师，产线了，完全ai然后上面就听的很高兴，你讲的跟他完全不一样，人家说他英特尔出来的说
作者:
vvind (wind)
2018-12-02 11:01:00你太执著在获利前提是需要去改底层
作者:
yiefaung (艾克斯卡利伯)
2018-12-02 11:36:00热钱涌入 大部分的人当然先卡位先赚
吐槽点太多了啦。你要比也比成长幅度，cuda和dl比职缺数？cuda本来就是通用框架，当然很多和dl无关，底下还有cudnn ok?
后金本位经济型态本来就建筑在泡沫上世界最大公司亚马逊都还没获利 还是世界最大钱是无限的印 能一直吸引投资进来 钱就能无限赚
作者:
zerobx (随意)
2018-12-02 12:40:00全世界AI跟台湾AI有没有起来 这不一样吧？
作者: vesta9 (菸酒生) 2018-12-02 12:55:00
真要讨论是不是泡沫，也是讨论深度学习有没有极限。从 cuda 职缺看出泡沫？？外星层级的讨论
作者: snoopy790428 (snoopy) 2018-12-02 16:36:00
先说明一下ai定义好吗 每个大老板都在唬烂
作者:
matyih (mat)
2018-12-02 16:47:00小弟刚好就是做cuda/ML的 关键字有cuda/openCL的湾区工作搜到烂掉 就是NV，MS，Intel, AMD跟百度有一些 剩下都是新创或是很少的seinor职位，因为真的不需要这么多人做底层。。Don't reinvent the wheel
看到这篇有点感慨，因为最近我才明白自己只是API工程师
原po弄错了,写程式的也不会一开始就最佳化,一定是先先对,等全部规格完成,再看那些再最佳化,顺序根本反了
作者: eknbz (^_<) 2018-12-02 23:01:00
我懂原PO想说什么:走到后期tuning效能,最佳化的公司比例甚少，大多还在前期prototype, model阶段 但AI已经喊得震天价响 认为这样算是吹泡泡传统消费电看法的确要到后期调教性能才算接近商业化产品
作者: eknbz (^_<) 2018-12-02 23:10:00
有的AI应用是比想法创意，至于框架和实现就站在google nvid的肩膀上 有的是拼效能，这种就要最佳化 两者无法相提并论结果我想说的下一篇blue大就讲的差不多了...
cuda 不就只是用来做gpu平行运算用吗 优化算的更快 还不如把model压缩-.- 况且还要确认你算法精度够高
作者:
matyih (mat)
2018-12-03 02:18:00楼上Cuda还是很重要喔，只是cudnn都帮你写好了（里面由cuda/ptx码组成） 没有的话普通人根本没有办法有效训练模型
pandas在github主要开发者(commits>200)也才10人其他AI主流套件也差不多 核心开发者都少 一般都是会使用就好 其实除非强到会飞天 不建议改底层算法 因为写出来bug不见得少 效能不见得好
可能对他们而言 找人改底层算法不如加一片GPU...