"比特大陸砍單台積電,陸行之示警GPU產業。陸行之今日在臉書表示,2%營收應該還容易被填補,AMD GPU少的量可以用Rome, Milan Milan (AMD 的EPYC 伺服器晶片);但為何輝達(Nvidia)產業鏈和分析師還沒吭聲,(目前38家買進評等、6家中立、2家賣出),是在等公司下修8~10月市場營收預期(64.97億美元,2.7% Q/Q,37.5%Y/Y)?還是市場認為AI GPU、遊戲機顯示卡可以補這個大洞?"
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我是覺得兩家公司都不用太擔心,台積電他講完了,但 NVIDIA 老黃就是被搞過,2018 年還給了礦卡過盛修正潮一個名字:Crypto Hangover 挖礦宿醉。
於是後來 NVIDIA 就推出了礦工專用的 CMP Cryptocurrency Mining Processor 挖礦晶片來與顯卡本來的需求者劃出市場區隔。此舉就是在避免重蹈覆轍,在加密貨幣的巨幅波動中再一次被拋售的顯卡給傷到,同時也是避免消費者因為要跟礦工搶,買不到顯卡,或是得加價買而靠北靠木。
上一次公司的電話會議裡面,當時加密圈還沒有大烙賽,老黃表示說 CMP 晶片三月開始出貨,且表態這是為了保護遊戲市場而做出來的產品,比較有點像是對沖風險的意味,而不是公司積極要拓展的市場。因為 GPU 可以挖礦,但 CMP 不能打遊戲,服務挖礦客人,同時不傷及遊戲玩家,老黃仍舊很看好遊戲市場不想也不願錯過。
電話會議結束當時股價下跌,還有不少報導在寫說因為老黃沒有要在挖礦熱時衝挖礦業務,股價才會跌;現在隔了一兩個月不到,老黃又變先知了。
https://udn.com/news/story/7240/5562675
https://www.cnbc.com/2021/05/26/nvidia-pc-gaming-still-more-important-than-crypto-for-revenue.html
同時也有382部Youtube影片,追蹤數超過166萬的網紅瀬戸弘司 / Koji Seto,也在其Youtube影片中提到,<もくじ> 3:41 新色ジェットブラック 5:05 サイズと重量 5:30 防水機能について 7:54 イヤフォンジャック廃止 9:57 待望のFeliCa対応! 11:42 カメラ機能について 13:25 デュアルレンズ 15:44 瀬戸弘司の結論! 16:57 Apple Watchについて ...
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「它將改變一切!」
DeepMind AI解決生物學50年來重大挑戰,破解蛋白質分子折疊問題。
本週振奮全球AI界的消息:Google旗下人工智能企業DeepMind發布了最新 AlphaFold成果,這是全球AI界無比振奮的重大科研突破。蛋白質存在於我們世界中的所有有機物體及奧妙人體中,全新的AlphaFold 算法揭秘了生物學界50年來試圖破解蛋白質分子折疊的難題,這項AI帶來的重大突破,將幫助科學家弄清某些困擾人們的疾病機制、加速找出新型流行病的具體原因(比如今年的全球新冠大流行),促進新藥設計、幫助農業增產、解析可有效降解廢棄物的嶄新成分、甚至探索為大氣減碳的全新解決方案。
我特別期待 AlphaFold 能為人類健康、環境生活推向更寬廣的可能性。在魔幻2020 最後一個月,這真是一個讓人懷抱希望的全新技術可能性,期待 AlphaFold之後締造更多 AI for Good 落地應用。
以下文章詳盡解釋了這項突破,內容經《機器之心》微信公眾號授權轉載。
▎生物學界最大的謎團之一,蛋白質折疊問題被 AI 破解了。
11 月 30 日,一條重磅消息引發了科技界所有人的關注:谷歌旗下人工智能技術公司 DeepMind 提出的深度學習算法「Alphafold」破解了出現五十年之久的蛋白質分子折疊問題。
最新一代算法 Alphafold 2,現在已經擁有了預測蛋白質 3D 折疊形狀的能力,這一複雜的過程對於人們理解生命形成的機制至關重要。
DeepMind 重大科研突破的消息一出即被《Nature》、《Science》等科學雜誌爭相報導,新成果也立刻獲得了桑達爾 · 皮查伊、伊隆 · 馬斯克等人的祝賀。
科學家們表示,Alphafold 的突破性研究成果將幫助科研人員弄清引發某些疾病的機制,並為設計藥物、農作物增產,以及可降解塑料的「超級酶」研發鋪平道路。
「這是該研究領域激動人心的一刻,」DeepMind 創始人、首席執行官德米斯 · 哈薩比斯說道。 「這些算法今天已經足夠成熟強大,足以被應用於真正具有挑戰性的科學問題上了。」
蛋白質對於生命至關重要,它們是由氨基酸鏈組成的大型複雜分子,其作用取決於自身獨特的 3D 結構。弄清蛋白質折疊成何種形狀被稱為「蛋白質折疊問題」。在過去 50 年裡,蛋白質折疊一直是生物學領域的重大挑戰。
DeepMind 的 AlphaFold 讓人類在這一問題上取得了重要突破。在今年的國際蛋白質結構預測競賽 CASP 中,DeepMind 開發的 AlphaFold 最新版本擊敗了其他選手,在準確性方面比肩人類實驗結果,被認為是蛋白質折疊問題的解決方案。這一突破證明了 AI 對於科學發現,尤其是基礎科學研究的影響。
在兩年一次的 CASP 競賽中,各組爭先預測蛋白質的 3D 結構。今年,AlphaFold 擊敗了所有其他小組,並在準確性方面與實驗結果相匹配。
對於不熟悉生物領域的人來說,CASP 的大名可能有些陌生——CASP 全稱 The Critical Assessment of protein Structure Prediction,旨在對蛋白質結構預測進行評估,被譽為蛋白質結構預測的奧林匹克競賽。 CASP 從 1994 年開始舉辦,每兩年一屆,目前正在進行的一屆是 11 月 30 日開始的 CASP14。
而 DeepMind 這一突破有什麼影響?
用哥倫比亞大學計算生物學家Mohammed AlQuraishi 在Nature 文章中的話來說,「可以說這將對蛋白質結構預測領域造成極大影響。我懷疑許多人會離開該領域,因為核心問題已經解決。這是一流的科學突破,是我一生中最重要的科學成果之一。」
▎蛋白質折疊問題
蛋白質的形狀與它的功能密切相關,而預測蛋白質結構對於理解其功能和工作原理至關重要。很多困擾全人類的重大問題(如尋找分解工業廢料的酶)基本上都與蛋白質及其扮演的角色有關。
多年以來,蛋白質結構一直是熱門的研究話題,研究者使用核磁共振、X 射線、冷凍電鏡等一系列實驗技術來檢測和確定蛋白質結構。但這些方法往往依賴大量試錯和昂貴的設備,每種結構的研究都要花數年時間。
1972 年,美國科學家 Christian Anfinsen 因「對核糖核酸酶的研究,特別是對其氨基酸序列與生物活性構象之間聯繫的研究」獲得諾貝爾化學獎。在頒獎禮上,他提出了一個著名的假設:從理論上來說,蛋白質的氨基酸序列應該可以完全決定其結構。這一假設引發了長達五十年的探索,即僅僅基於蛋白質的一維氨基酸序列計算出其三維結構。
但這一思路的挑戰在於,在形成三維結構之前,蛋白質的理論折疊方式是一個天文數字。 1969 年,Cyrus Levinthal 指出,如果使用蠻力計算的方式來枚舉一種蛋白質可能存在的構象,要花費的時間甚至比宇宙的年齡還要長。 Levinthal 估計,一種蛋白質大約存在 10^300 種可能構象。但在自然界中,蛋白質會自發折疊,有些只需幾毫秒,這被稱為 Levinthal 悖論。
CASP 14 比賽最新結果:AlphaFold 中位 GDT 高達 92.4
CASP 競賽由 John Moult 和 Krzysztof Fidelis 兩位教授於 1994 年創立,每兩年進行一次盲審,以促進蛋白質結構預測方面的新 SOTA 研究。
一直以來,CASP 選擇近期才經過實驗確定的蛋白質結構,作為參賽團隊測試其蛋白質結構預測方法的目標(有些結構即使在評估時仍然處於待確定狀態)。這些蛋白質結構不會事先公佈,參賽者也必須對其結構進行盲測,最後將預測結果與實驗數據進行對比。正是基於這種嚴苛的評估原則,CASP 一直被稱為預測技術評估方面的「黃金標準」。
CASP 衡量預測準確率的主要指標是 GDT(Global Distance Test),範圍從 0 到 100,可以理解為預測的氨基酸殘基在正確位置閾值距離內的百分比。 John Moult 教授表示,GDT 分數在 90 分左右,即可視為對人類實驗方法具備競爭力。
在剛剛公佈的第14 屆CASP 評估結果中,DeepMind 的最新AlphaFold 系統在所有預測目標中的中位GDT 達到92.4,意味其平均誤差大概為1.6 埃(Angstrom),相當於一個原子的寬度(或0.1納米)。即使在難度最高的自由建模類別中,AlphaFold 的中位 GDT 也達到了 87.0。
歷屆 CASP 競賽自由建模類別中預測準確率中位數的提升情況,度量指標為 BEST-OF-5 GDT。
CASP 競賽自由建模類別中的兩個目標蛋白質示例。 AlphaFold 能夠預測出高度準確的蛋白質結構。
這些令人振奮的結果開啟了生物學家使用計算結構預測作為科研主要工具的時代。 DeepMind 提出的方法對於某些重要的蛋白質類別尤其有用,例如膜蛋白(membrane protein)。膜蛋白很難結晶,因此很難通過實驗方法來確定其結構。
該計算工作代表了在蛋白質折疊這一具備 50 年曆史的生物學問題上的驚人進展,比該領域人士成功預測蛋白質折疊結構早了幾十年。我們將很興奮,它能從多個方面對生物學研究帶來基礎性改變。 ——Venki Ramakrishnan 教授(諾貝爾獎得主,英國皇家學會會長)
▎DeepMind 這樣解決蛋白質折疊問題
2018 年,DeepMind 團隊使用初始版 AlphaFold 參加 CASP13 比賽,取得了最高的準確率。之後,DeepMind 將 CASP13 方法和相關代碼一併發表在 Nature 上。而現在,DeepMind 團隊開發出新的深度學習架構,並使用該架構參加 CASP14 比賽,達到了空前的準確率水平。這些方法從生物學、物理學、機器學習,以及過去半個世紀眾多科學家在蛋白質折疊領域的工作中汲取靈感。
我們可以把蛋白質折疊看作一個「空間圖」,節點表示殘基(residue),邊則將殘基緊密連接起來。這個空間圖對於理解蛋白質內部的物理交互及其演化史至關重要。對於在 CASP14 比賽中使用的最新版 AlphaFold,DeepMind 團隊創建了一個基於注意力的神經網絡系統,並用端到端的方式進行訓練,以理解圖結構,同時基於其構建的隱式圖執行推理。該方法使用進化相關序列、多序列比對(MSA)和氨基酸殘基對的表示來細化該圖。
通過迭代這一過程,該系統能夠較強地預測蛋白質的底層物理結構,並在幾天內確定高度準確的結構。此外,AlphaFold 還能使用內部置信度度量指標判斷預測的每個蛋白質結構中哪一部分比較可靠。
DeepMind 團隊在公開數據上訓練這一系統,這些數據來自蛋白質結構數據庫(PDB)和包含未知結構蛋白質序列的大型數據庫,共包括約 170,000 個蛋白質結構。該系統使用約 128 個 TPUv3 內核(相當於 100-200 個 GPU)運行數週,與現今機器學習領域出現的大型 SOTA 模型相比,該系統所用算力相對較少。
此外,DeepMind 團隊透露,他們準備在適當的時候將這一 AlphaFold 新系統相關論文提交至同行評審期刊。
AlphaFold 主要神經網絡模型架構概覽。該模型基於進化相關的蛋白質序列和氨基酸殘基對運行,迭代地在二者的表示之間傳遞信息,從而生成蛋白質結構。
▎對現實世界的潛在影響
「讓 AI 突破幫助人們進一步理解基礎科學問題」,經過 4 年的研究攻關,現在 AlphaFold 正在逐步實現 DeepMind 初創時的願景,在藥物設計和環境可持續性等領域都產生了重要的影響。
馬克斯· 普朗克演化生物學研究所所長,CASP 評估員Andrei Lupas 教授表示:「AlphaFold 的精確模型讓我們解決了近十年來被困擾的蛋白質結構,重新啟動關於信號如何跨細胞膜傳輸的研究。 」
DeepMind 表示願與其他研究者合作,以進一步了解 AlphaFold 在未來幾年的潛力。除了作用於經過同行評審的論文以外,DeepMind 還在探索如何以最佳的可擴展方式為系統提供更廣泛的訪問可能。
同時,DeepMind 的研究者還研究了蛋白質結構預測如何幫助人們理解一些特殊的疾病。例如,通過幫助識別存在故障的蛋白質,並推斷其相互作用的方式,來理解一些疾病的原理。這些信息能夠讓藥物開發更加精確,從而補充現有的實驗方法,並更快找到更有希望的治療方法。
AlphaFold 是十分卓越的,它在預測結構蛋白質的速度和精度上有著驚人的表現。這一飛躍證明了計算方法對於生物學中的轉換研究,加速藥物研發過程都具有廣闊的前景。
同時許多證據也表明,蛋白質結構預測在未來的大流行應對上是有用的。今年早些時候,DeepMind 使用 AlphaFold 預測了包括 ORF3a 在內的幾種未知新冠病毒蛋白質結構。在 CASP14 中,AlphaFold 預測了另一種冠狀病毒蛋白質 ORF8 的結構。目前,實驗人員已經證實了 ORF3a 和 ORF8 的結構。儘管具有挑戰性,並且相關序列很少,但與實驗確定的結構相比,AlphaFold 在兩種預測上都獲得了較高的準確率。
除了加速對已知疾病的了解,AlphaFold 還具備很多令人興奮的技術潛力:探索數億個目前還沒有模型的數億蛋白質,以及未知生物的廣闊領域。由於 DNA 指定了構成蛋白質結構的氨基酸序列,基因組學革命使大規模閱讀自然界的蛋白質序列成為可能——在通用蛋白質數據庫(UniProt)中有 1.8 億個蛋白質序列。相比之下,考慮到從序列到結構所需的實驗工作,蛋白質數據庫(PDB)中只有大約 170000 個蛋白質結構。在未確定的蛋白質中可能有一些新的和未確定的功能——就像望遠鏡幫助人類更深入的觀察未知宇宙一樣,像 AlphaFold 這樣的技術可以幫助找到未確定的蛋白質結構。
▎開創新的可能
AlphaFold 是 DeepMind 迄今為止取得的最重要進展之一,但隨著後續科學研究的開展,依然有很多問題尚待解決。 DeepMind 預測的結構並非全部都是完美的。還有很多要學習的地方,包括多蛋白如何形成複合體,如何與 DNA、RNA 或者小分子交互,以及如何確定所有氨基酸側鏈的精確位置。此外,在與他方合作的過程中,還需要學習如何以最好的方式將這些科學發現應用在新藥開發以及環境管理方式等諸多方面。
對於所有致力於科學領域中計算和機器學習方法的人而言,像 AlphaFold 這樣的系統彰顯了 AI 作為基礎探索輔助工具的驚人潛力。正如 50 年前 Anfinsen 提出的遠超當時科研能力所及的挑戰一樣,這個世界依然有諸多未知的方面。
DeepMind 取得的這一進展令人們更加堅信,AI 將成為人類擴展科學知識邊界的最有用工具之一,同時也期待未來多年的艱苦工作能夠帶來更偉大的發現。
影片及原文,參考 DeepMind官方部落客 https://deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology
gpu比較 在 股市達人 鄭瑞宗 Facebook 八卦
股市達人鄭瑞宗3/6台股盤中解析
1.台股隨美股反彈,今日最多漲133點,回到季線附近,上有鍋蓋下有鐵板,目前仍是箱型整理
2.最強勢的族群為被動元件,因為昨天旺詮一次大漲晶片電阻25%,帶動族群往上,九豪、禾伸堂、日電貿漲停板,國巨股價也創近期回升以來的386.5元新高價,目前是MLCC大缺,晶片電阻也大缺,光頡、大毅股價都創波段新高,缺貨+漲價題材仍是股價最強的題材,但今天利多見報,就不建議追高了,等拉回再買會比較理想
3.挖礦的題材則延燒到記憶體,晶豪科、愛普漲停板就是反映挖礦機以及顯卡要使用的DDR目前也有短缺的問題,但真的最缺的還是顯卡,看過去兩個月營收表現就知道了。
第一飆股6150撼訊,因為是AMD的長期合作夥伴,所以這次挖礦熱潮,NVIDIA因為GPU供貨不足,導致市場搶不到足量的或,因此都轉向搶購AMD的顯示卡,造就了這波撼訊業績的大噴發,股價也因此漲了三倍。不過這個風向球最近恐怕要有所轉變,因為NVIDIA的GPU自2~3月陸續出了不少給合作夥伴,N牌的顯示卡供貨量三月份將大舉拉升,估計市場對於AMD的顯卡需求就會轉弱,所以市場風向球將轉向NVIDIA的顯卡陣營,並且撼訊股價漲到300已經趨於合理,所以這邊不必再追高,目標要轉向另一個陣營
所以鄭老師自上週五帶領會員重押『小撼訊』,就是NVIDIA陣營的顯卡,股價連飆三根漲停板自然不是亂買的,鄭老師會讓會員重押股都是有其相當重要的理由在後面,撼訊先大賺了一倍,『小撼訊』跟當初撼訊不到100元時候的概念一樣,今年估計可以賺超過一個股本,營收3~4月因為NVIDIA的GPU供貨多很多,營收與獲利爆發力相當令人期待,股價就如當初的撼訊一樣,被市場相當明顯的低估,這波上去很有機會又是一倍的飆股
挖礦的風向球,顯卡的搶購,將從AMD陣營轉回NVIDIA陣營,鄭老師今天領先市場第一個跟大家提出預告,我們就等著看市場其他人多快會跟風也提出一樣的論點了,以我的經驗,很快就會學著講了
4. 『小康控』匯鑽科的爆發力也不可小看,連漲七天之後整理第二天,都沒有明顯賣壓,三月營收可望隨APPLE出貨增量,挑戰歷史新高,二月工作天數少,但據了解都在春節期間加班趕工,估計營收也不會差太多,APPLE題材在台股一向是大題材,每年都有飆股出現,去年上半年的玉晶光,下半年的康控都是大飆股,今年的匯鑽科要好好追蹤
5.現在市場的資金都高度集中在最強勢的標的,就如撼訊一飆不回頭,現在撼訊到了合理價位,『小撼訊』將接棒演出,今日趁盤中壓回買進,目前當天獲利就已經高達7%,股價強勢噴出,還有一倍要賺,就跟當初的撼訊一模一樣,現在立即來電0223659333預約『小撼訊』,現在立刻進場買進,三月的大紅包這次一定要賺起來
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<もくじ>
3:41 新色ジェットブラック
5:05 サイズと重量
5:30 防水機能について
7:54 イヤフォンジャック廃止
9:57 待望のFeliCa対応!
11:42 カメラ機能について
13:25 デュアルレンズ
15:44 瀬戸弘司の結論!
16:57 Apple Watchについて
<概要>
ついに発表されましたねえ、iPhone 7!
なんと予約開始は明日!9月9日(金)です!もう時間がない!予約を急ぐなら今日のうちに心を決めてしまわないと!
ということで、旅行から帰ってきて速攻でiPhone 7発表会のまとめ動画を作ってみました。
<オススメ動画>
瀬戸弘司、iPhone 7 Plusをものすごいスピードで予約する。
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SONY カナル型イヤホン XBA-H3(現在は生産完了)
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<参考サイト>
iPhone - モデルを比較する - Apple
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Apple Watch - 比較する - Apple
http://www.apple.com/jp/watch/compare/
Apple Pay - Apple
http://www.apple.com/jp/apple-pay/
AirPodsは10月下旬発売
http://www.apple.com/jp/airpods/
「iPhone 7」の新色「ジェットブラック」モデル、アップルが保護ケース使用を推奨 - CNET Japan
http://japan.cnet.com/news/service/35088739/
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ノートパソコンに外付けグラフィックボードを増設できる『EXP GDC』の搭載・接続方法、設定方法と大人気の最新ゲームPUBGが楽しめるゲーミングPCにパワーアップする方法を紹介します。
#1 格安でグラボをノートパソコンに外付け増設できる!EXP GDC紹介&検証【ガジェット】
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■【アップルアーケード】任天堂をアップルが買収? アップルがゲーム業界参入!
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■E3 2019 開会式 新作ソフトまとめ
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■【2019~2020発売】E3 エレクトロニック・アーツ発表内容まとめ
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■【2019~2020発売】E3 スクウェアエニックス新作ソフトまとめ
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■【2019~2020発売】E3 UBI新作ソフトまとめ
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■【2019~2020発売】E3 ベセスダ新作ソフトまとめ
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■【2019~2020発売】E3 大企業以外の発表内容まとめ
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■2月発売PS4新作ソフトまとめ
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■7月発売PS4新作ソフトまとめ
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Track: Robin Hustin x TobiMorrow - Light It Up (feat. Jex) [NCS Release]
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Track: Max Brhon - Cyberpunk [NCS Release]
Music provided by NoCopyrightSounds.
Watch: https://youtu.be/iqoNoU-rm14
Free Download / Stream: http://ncs.io/Cyberpunk
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gpu比較 在 [閒聊] 有CPU跟GPU效能比較的網站- 看板PC_Shopping 的八卦
... 連GPU也有,例如google "6700 3060" 也會出現UserBenchmark: AMD RX 6700-XT vs Nvidia RTX 3060 給大家參考-- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), ... ... <看更多>
gpu比較 在 CPU和GPU可以比較嗎? 的八卦
因為英特爾拿自己最新推出的四核心Intel Core i7 960通用處理器(CPU),和Nvidia在兩年前推出的舊款GeForce GTX 280繪圖處理器(GPU)做比較。 ... <看更多>