不管做什麼 門檻最低的都是應用 從業人數也最多
應用 協議 硬體
以AI來說 用framework的人數>>>>開發framework的人數>>>>搞硬體的人數
演算法好壞可以差到指數級別
你演算法太渣 去省硬體那幾個指令集也沒啥用
但是問題就來惹 兩家公司演算法差不多 要真的跟別人有所區別那肯定要往上游走
能去搞硬體的軟體公司 就那麼兩三家而已
一般來說 自己覺得應用層面沒得搞了 才會去往framework還是硬體去動
要是一間公司在什麼東西都還沒有 就想著要整合上下層 不是後面有超多錢可以燒
不然就是沒兩年就倒
PC時代 寫軟體的多 搞硬體的少
.com時代 寫網頁的多 搞網路底層的少
mobile時代 寫APP的多 搞SOC的少
再再都說了 寫應用才有機會賺大錢
如果Amazon一開始賣書就想著要去搞網路晶片 大概沒幾年就倒
而CUDA跟OPENCL那已經是軟體的最底層惹 再下去就硬體
做的就是搬搬buffer 下下指令 做一些記憶體管理的東西
到這個年代基本上這一層的效能已經不會有倍數級別的差異
花一樣時間頂多給你省個10%~20%
還不如花心思去搞定上層的應用 跟商業模型 咖實在
※ 引述《KILLE (啃)》之銘言：
: 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