Suresh เป็นผู้บริหารเทคโนโลยีที่มีความเชี่ยวชาญทางเทคนิคอย่างลึกซึ้งในด้านเซมิคอนดักเตอร์ ปัญญาประดิษฐ์ ความปลอดภัยทางไซเบอร์ อินเทอร์เน็ตออฟธิงส์ ฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ ฯลฯ เขาใช้เวลา 20 ปีในอุตสาหกรรมนี้ โดยล่าสุดดำรงตำแหน่งผู้อำนวยการบริหารสำหรับโอเพ่นซอร์สที่ศูนย์- วางใจการพัฒนาชิปที่ Technology Innovation Institute, อาบูดาบี และในบริษัทเซมิคอนดักเตอร์อื่นๆ ที่ติดอันดับ Fortune 500 เช่น Intel, Qualcomm และ MediaTek ในบทบาทผู้นำต่างๆ ซึ่งเขาได้ทำการวิจัยและพัฒนาประสิทธิภาพสูง ประหยัดพลังงาน ปลอดภัยหลังควอนตัม ปลอดภัย ไมโครชิป/ system-on-chips (SoCs)/ ตัวเร่งความเร็วสำหรับศูนย์ข้อมูล ไคลเอนต์ สมาร์ทโฟน ระบบเครือข่าย IoT และตลาด AI/ML เขามีส่วนร่วมใน Falcon LLM (อันดับ 1 ในด้าน Huggingface) และเป็นหัวหน้าสถาปนิกสำหรับแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์ AI แบบกำหนดเอง (ยกเลิก - ลำดับความสำคัญเปลี่ยนไป) เขามีสิทธิบัตรของสหรัฐอเมริกามากกว่า 15 ฉบับ และได้ตีพิมพ์/นำเสนอในการประชุมมากกว่า 20 รายการ
Suresh ยังดำรงตำแหน่งผู้นำที่ RISC-V International อย่างแข็งขัน โดยเขาเป็นประธาน Trusted Computing Group เพื่อพัฒนาความสามารถในการประมวลผลที่เป็นความลับของ RISC-V และเป็นประธานของ AI/ML Group เพื่อพัฒนาการเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์ RISC-V สำหรับปริมาณงาน AI/ML เช่น Transformer รุ่นภาษาขนาดใหญ่ที่ใช้ในแอปพลิเคชันประเภท ChatGPT นอกจากนี้เขายังให้คำแนะนำแก่บริษัทสตาร์ทอัพและบริษัทร่วมลงทุนเกี่ยวกับการสนับสนุนการตัดสินใจลงทุน กลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ ความรอบคอบด้านเทคโนโลยี ฯลฯ
เขาได้รับปริญญาโทสาขาบริหารธุรกิจจาก INSEAD, ปริญญาโทจาก Birla Institute of Technology & Science Pilani, ใบรับรองวิศวกรรมระบบจาก MIT, ใบรับรอง AI จาก Stanford และใบรับรองความปลอดภัยด้านยานยนต์จาก TÜV SÜD
บอกเราเกี่ยวกับบริษัทของคุณ
"มาสติชกา AI” (Mastiṣka หมายถึง Brain ในภาษาสันสกฤต) เป็นบริษัท AI ที่มุ่งเน้นการสร้างคอมพิวเตอร์ที่มีลักษณะคล้ายสมองเพื่อรันโมเดลพื้นฐานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับกรณีการใช้งาน Generative AI ในอนาคต
คุณกำลังแก้ปัญหาอะไร
เมื่อพิจารณาถึงประโยชน์ของ AI/ GenAI ความต้องการก็จะเพิ่มขึ้นเท่านั้น และผลข้างเคียงที่จะเกิดขึ้นกับโลกของเราก็จะเพิ่มขึ้นเช่นกัน เราจะลดหรือต่อต้านผลข้างเคียงของ AI บนโลกของเราได้อย่างไร การดักจับคาร์บอนและพลังงานนิวเคลียร์อยู่ในทิศทางที่ถูกต้อง แต่เราจำเป็นต้องคิดใหม่โดยพื้นฐานเกี่ยวกับวิธีที่เราทำ AI มันเป็นวิธีที่ผิดในการคูณเมทริกซ์จำนวนมากหรือไม่?
สมองของเราสามารถเรียนรู้และทำงานหลายอย่างแบบขนาน ในและต่ำกว่า 10W แต่ทำไมระบบ AI เหล่านี้ถึงใช้ 10 เมกะวัตต์ในการฝึกโมเดล
บางทีในอนาคตอาจมีสถาปัตยกรรมที่ประหยัดพลังงาน เช่น สถาปัตยกรรมนิวโรมอร์ฟิกและหม้อแปลงที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่พุ่งเข้าหาสมองมนุษย์มากที่สุด ซึ่งอาจใช้พลังงานน้อยกว่าถึง 100-1000 เท่า ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนในการใช้ AI และทำให้เป็นประชาธิปไตยและช่วยเรา ดาวเคราะห์.
ความท้าทายในปัจจุบันที่เราเผชิญกับ AI ได้แก่ ก) ความพร้อมใช้งาน ข) ความสามารถในการเข้าถึง ค) ความสามารถในการจ่ายได้ และ ง) ความปลอดภัยด้านสิ่งแวดล้อม พร้อมด้วยคำแนะนำบางประการเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านั้น
หากเราคาดการณ์ไว้ในอนาคต แนวคิด AGI ที่เป็นประโยชน์บางอย่างจะถูกแสดงให้เห็นในภาพยนตร์เรื่อง “HER” โดยที่ตัวละคร 'Samantha' ซึ่งเป็นตัวแทนการสนทนาที่เป็นธรรมชาติ เข้าใจอารมณ์ แสดงความเห็นอกเห็นใจ เป็นนักบินร่วมที่น่าทึ่งในที่ทำงาน — และดำเนินไป ต้องใช้อุปกรณ์พกพาตลอดทั้งวัน เราอาจต้องจัดการกับความท้าทายด้านล่างในตอนนี้
ปัญหาที่ 1: การฝึกอบรม LLM อาจมีค่าใช้จ่ายตั้งแต่ 150 ถึง 10+ ล้านดอลลาร์ และอนุญาตให้เฉพาะผู้ที่มีเงินในกระเป๋าลึกเท่านั้นที่จะพัฒนา AI ได้ ยิ่งไปกว่านั้น ค่าใช้จ่ายในการอนุมานก็มีมากเช่นกัน (ค่าใช้จ่ายมากกว่าการค้นหาเว็บถึง 10 เท่า)
—> เราจำเป็นต้องปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานของโมเดล/ฮาร์ดแวร์เพื่อทำให้ AI เป็นประชาธิปไตยเพื่อประโยชน์ของมนุษยชาติ
ปัญหาที่ 2: การใช้โมเดล AI ขนาดยักษ์สำหรับตัวแทนการสนทนาหรือระบบแนะนำ ส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมในแง่ของการใช้ไฟฟ้าและการทำความเย็น
-> เราจำเป็นต้องปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานของโมเดล/ฮาร์ดแวร์ เพื่อช่วยโลกของเราเพื่อลูกหลานของเรา
ปัญหาที่ 3: สมองของมนุษย์มีความสามารถและทำงานหลายอย่างพร้อมกันได้ แต่ใช้พลังงานเพียง 10 วัตต์แทนที่จะเป็นเมกะวัตต์
-> บางทีเราควรสร้างเครื่องจักรเช่นสมองของเราและไม่ใช่ตัวคูณเมทริกซ์ปกติให้เร็วขึ้น
มนุษยชาติสามารถเจริญเติบโตได้ด้วยนวัตกรรมที่ยั่งยืนเท่านั้น ไม่ใช่โดยการตัดไม้ทำลายป่าทั้งหมดและทำให้มหาสมุทรเดือดในนามของนวัตกรรม เราต้องปกป้องโลกของเราเพื่อความผาสุกของลูกหลานของเราและคนรุ่นต่อ ๆ ไป...
แอปพลิเคชันใดที่คุณแข็งแกร่งที่สุด?
การฝึกอบรมและการอนุมานโมเดลพื้นฐานที่ใช้ Transformer (และสถาปัตยกรรมประสาทในอนาคต) มีประสิทธิภาพด้านพลังงานมากกว่า 50-100 เท่าเมื่อเปรียบเทียบกับโซลูชันที่ใช้ GPU ในปัจจุบัน
อะไรทำให้ลูกค้าของคุณนอนไม่หลับตอนกลางคืน?
ปัญหาสำหรับลูกค้าที่ปัจจุบันใช้ผลิตภัณฑ์อื่น:
ปริมาณการใช้ไฟฟ้าสำหรับการฝึกอบรมโมเดลภาษามนุษย์นั้นเกินมาตรฐาน ตัวอย่างเช่น การฝึกอบรม LLM พารามิเตอร์ 13B บนโทเค็นข้อความ 390B บน GPU 200 ตัวเป็นเวลา 7 วันมีค่าใช้จ่าย 151,744 ดอลลาร์ (ที่มา: หน้าบริการคลัสเตอร์การฝึกอบรมใหม่ของ HuggingFace – https://lnkd.in/g6Vc5cz3). และแม้แต่รุ่นขนาดใหญ่ที่มีพารามิเตอร์ 100+B ก็มีราคา 10+M ดอลลาร์สหรัฐเพื่อฝึกฝนเท่านั้น จากนั้นชำระค่าอนุมานทุกครั้งที่มีคำขอพร้อมท์ใหม่มาถึง
การใช้น้ำเพื่อความเย็น นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย ริเวอร์ไซด์ประมาณผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของบริการที่คล้ายกับ ChatGPT และบอกว่าบริการดังกล่าวจะกลืนน้ำได้ถึง 500 มิลลิลิตร (ใกล้เคียงกับสิ่งที่อยู่ในขวดน้ำขนาด 16 ออนซ์) ทุกครั้งที่คุณถาม ชุดข้อความแจ้งหรือคำถามระหว่าง 5 ถึง 50 รายการ ช่วงจะแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับตำแหน่งของเซิร์ฟเวอร์และฤดูกาล การประมาณการนี้รวมการใช้น้ำทางอ้อมที่บริษัทไม่ได้วัด เช่น เพื่อทำให้โรงไฟฟ้าที่จ่ายไฟฟ้าให้กับศูนย์ข้อมูลเย็นลง (แหล่งที่มา: https://lnkd.in/gybcxX8C)
ปัญหาสำหรับผู้ที่ไม่ใช่ลูกค้าของผลิตภัณฑ์ปัจจุบัน:
ไม่สามารถจ่าย CAPEX เพื่อซื้อฮาร์ดแวร์ได้
ไม่สามารถใช้บริการคลาวด์ได้
ไม่สามารถสร้างสรรค์หรือใช้ประโยชน์จาก AI ได้ — ติดอยู่กับรูปแบบบริการที่ขจัดความได้เปรียบทางการแข่งขัน
แนวการแข่งขันมีลักษณะอย่างไรและคุณจะแยกความแตกต่างอย่างไร?
- GPU ครองพื้นที่การฝึกอบรม แม้ว่า ASIC เฉพาะทางจะแข่งขันกันในส่วนนี้ก็ตาม
- การอนุมาน Cloud & Edge มีตัวเลือกมากเกินไป
ดิจิตอล อนาล็อก และโฟโตนิค ผู้คนกำลังพยายามแก้ไขปัญหาเดียวกัน
คุณสามารถแบ่งปันความคิดของคุณเกี่ยวกับสถานะปัจจุบันของสถาปัตยกรรมชิปสำหรับ AI/ML ได้หรือไม่ ซึ่งหมายความว่า อะไรที่คุณมองว่าเป็นแนวโน้มและโอกาสที่สำคัญที่สุดในขณะนี้
แนวโน้มต่อไปนี้:
เทรนด์ที่ 1: 10 ปีที่แล้ว การเรียนรู้เชิงลึกที่ใช้ฮาร์ดแวร์มีความเจริญรุ่งเรือง และตอนนี้ฮาร์ดแวร์ตัวเดียวกันกำลังขัดขวางความก้าวหน้า เนื่องจากมีค่าใช้จ่ายด้านฮาร์ดแวร์และค่าไฟฟ้าจำนวนมากในการรันโมเดล การเข้าถึงฮาร์ดแวร์จึงกลายเป็นความท้าทาย มีเพียงบริษัทที่มีกระเป๋าเงินลึกเท่านั้นที่สามารถซื้อสิ่งเหล่านี้ได้และกำลังกลายเป็นผู้ผูกขาด
เทรนด์ที่ 2: เมื่อโมเดลเหล่านี้มาถึงแล้ว เราจำเป็นต้องใช้โมเดลเหล่านี้เพื่อการใช้งานจริงเพื่อให้ภาระการอนุมานเพิ่มขึ้น ส่งผลให้ CPU ที่มีตัวเร่งความเร็ว AI กลับมาโดดเด่นอีกครั้ง
เทรนด์ที่ 3: สตาร์ทอัพกำลังพยายามคิดหาตัวเลขทศนิยมทางเลือกซึ่งรูปแบบ IEEE ดั้งเดิม เช่น แบบลอการิทึมและแบบโพซิต นั้นดีแต่ยังไม่เพียงพอ การเพิ่มประสิทธิภาพพื้นที่การออกแบบ PPA$ จะระเบิดเมื่อเราพยายามเพิ่มประสิทธิภาพอย่างใดอย่างหนึ่งและอีกอย่างหนึ่งก็เสี่ยงโชค
เทรนด์ที่ 4: อุตสาหกรรมกำลังย้ายออกจากโมเดลที่เน้นการบริการของ AI ไปเป็นการโฮสต์โมเดลส่วนตัวของตัวเองในสถานที่ของตนเอง แต่การเข้าถึงฮาร์ดแวร์ถือเป็นความท้าทายเนื่องจากการขาดแคลนอุปทาน การคว่ำบาตร ฯลฯ
สถานะปัจจุบัน:
ความพร้อมใช้งานของฮาร์ดแวร์และข้อมูลเป็นแรงผลักดันให้เกิดการเติบโตของ AI เมื่อ 10 ปีที่แล้ว แต่ตอนนี้ฮาร์ดแวร์แบบเดียวกันกำลังขัดขวางมัน — ให้ฉันอธิบาย
นับตั้งแต่ CPU ทำงานได้อย่างน่าสังเวชและ GPU ถูกนำกลับมาใช้ใหม่เพื่อทำ AI มีหลายสิ่งหลายอย่างเกิดขึ้น
บริษัทต่างๆ จัดการกับ AI/ML ใน 4 ส่วน ได้แก่ – 1) การฝึกอบรมบนคลาวด์ 2) การอนุมานบนคลาวด์ 3) การอนุมาน Edge และ 4) การฝึกอบรม Edge (การเรียนรู้แบบรวมศูนย์สำหรับแอปพลิเคชันที่คำนึงถึงความเป็นส่วนตัว)
ดิจิตอลและอนาล็อก
ด้านการฝึกอบรม – มีบริษัทมากมายที่ทำ GPU, ตัวเร่งความเร็วของลูกค้าที่ใช้ RISC-V, ชิปขนาดเวเฟอร์ (850K คอร์) และอื่นๆ ที่ CPU แบบเดิมขาด (วัตถุประสงค์ทั่วไป) ด้านการอนุมาน – ตัวเร่งความเร็ว NN มีจำหน่ายจากผู้ผลิตทุกราย ในสมาร์ทโฟน แล็ปท็อป และอุปกรณ์ Edge อื่นๆ
สถาปัตยกรรมที่ใช้เมมริสเตอร์แบบอะนาล็อกก็ปรากฏขึ้นเมื่อไม่นานมานี้
เราเชื่อว่า CPU สามารถอนุมานได้ดีมาก หากเราปรับปรุงด้วยการเร่งความเร็ว เช่น ส่วนขยายเมทริกซ์
ด้าน RISC-V:
ในด้าน RISC-V เรากำลังพัฒนาตัวเร่งความเร็วสำหรับการดำเนินการเมทริกซ์และการดำเนินการที่ไม่ใช่เชิงเส้นอื่นๆ เพื่อขจัดปัญหาคอขวดที่อาจเกิดขึ้นกับปริมาณงานของหม้อแปลง ปัญหาคอขวดของ Von Neumann ยังได้รับการแก้ไขด้วยการออกแบบหน่วยความจำให้ใกล้กับการประมวลผลมากขึ้น ส่งผลให้ CPU ที่มีการเร่งความเร็ว AI เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับการอนุมานในที่สุด
โอกาส:
มีโอกาสพิเศษในการเติมเต็มตลาดโมเดลรากฐาน ตัวอย่าง – OpenAI กล่าวถึงว่าพวกเขาไม่สามารถรักษาความปลอดภัยคอมพิวเตอร์ AI (GPU) ได้เพียงพอที่จะผลักดันบริการ ChatGPT ต่อไป… และรายงานข่าวเกี่ยวกับค่าไฟฟ้า 10 เท่าของการค้นหาทางอินเทอร์เน็ตทั่วไป และน้ำ 500 มล. เพื่อทำให้ระบบเย็นลง สำหรับทุกคำถาม มีตลาดที่ต้องเติมเต็มที่นี่ - ไม่ใช่ตลาดเฉพาะ แต่เป็นตลาดทั้งหมดที่จะทำให้ AI เป็นประชาธิปไตยเพื่อจัดการกับความท้าทายทั้งหมดที่กล่าวมาข้างต้น - ก) ความพร้อมใช้งาน b) การเข้าถึง c) ความสามารถในการจ่าย และ d) ความปลอดภัยต่อสิ่งแวดล้อม
คุณกำลังพัฒนาฟีเจอร์/เทคโนโลยีใหม่อะไรบ้าง?
เรากำลังสร้างสมองเหมือนกับคอมพิวเตอร์ที่ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี neuromodrphic และปรับแต่งโมเดลเพื่อใช้ประโยชน์จากฮาร์ดแวร์ที่ประหยัดพลังงาน โดยการนำเฟรมเวิร์กแบบเปิดที่มีอยู่กลับมาใช้ใหม่
คุณจินตนาการว่าภาคส่วน AI/ML จะเติบโตหรือเปลี่ยนแปลงในอีก 12-18 เดือนข้างหน้าอย่างไร
เนื่องจากความต้องการ GPU ลดลง (ราคาประมาณ 30 ดอลลาร์สหรัฐฯ) รวมถึงบางส่วนของโลกกำลังเผชิญกับการคว่ำบาตรในการซื้อ GPU เหล่านี้ บางส่วนของโลกรู้สึกว่าพวกเขาถูกแช่แข็งในการวิจัยและพัฒนา AI ที่ไม่มีการเข้าถึง GPU แพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์สำรองกำลังจะเข้าสู่ตลาด
โมเดลอาจจะเริ่มหดตัว — โมเดลแบบกำหนดเองหรือแม้แต่โดยพื้นฐานแล้วความหนาแน่นของข้อมูลก็จะเพิ่มขึ้น
คำถามเดียวกัน แต่การเติบโตและการเปลี่ยนแปลงในอีก 3-5 ปีข้างหน้าจะเป็นอย่างไร?
ก) CPU ที่มีส่วนขยาย AI จะจับตลาดการอนุมาน AI
b) โมเดลจะมีความว่องไว และพารามิเตอร์จะลดลงเมื่อความหนาแน่นของข้อมูลดีขึ้นจาก 16% เป็น 90%
c) ประสิทธิภาพการใช้พลังงานดีขึ้น รอยเท้า CO2 ลดลง
d) มีสถาปัตยกรรมใหม่เกิดขึ้น
e) ต้นทุนด้านฮาร์ดแวร์และพลังงานลดลง ดังนั้นอุปสรรคในการเข้าสู่บริษัทขนาดเล็กในการสร้างและฝึกอบรมโมเดลจึงมีราคาไม่แพง
f) ผู้คนพูดถึงช่วงเวลาก่อน AGI แต่เกณฑ์มาตรฐานของฉันคือ Samantha (AI การสนทนา) ที่มีตัวละครในภาพยนตร์เรื่อง "เธอ" ซึ่งอาจไม่น่าเป็นไปได้เนื่องจากต้นทุนในการขยายขนาดสูง
ความท้าทายที่อาจส่งผลกระทบหรือจำกัดการเติบโตของภาค AI/ML มีอะไรบ้าง
ก) การเข้าถึงฮาร์ดแวร์
b) ต้นทุนพลังงานและต้นทุนการทำความเย็นและอันตรายต่อสิ่งแวดล้อม
ยังอ่าน:
บทสัมภาษณ์ซีอีโอ: David Moore จาก Pragmatic
บทสัมภาษณ์ CEO: ดร. Meghali Chopra จาก Sandbox Semiconductor
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai เพิ่มพลังให้กับตัวเอง เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตไอสตรีม. Web3 อัจฉริยะ ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตESG. คาร์บอน, คลีนเทค, พลังงาน, สิ่งแวดล้อม แสงอาทิตย์, การจัดการของเสีย. เข้าถึงได้ที่นี่.
- เพลโตสุขภาพ เทคโนโลยีชีวภาพและข่าวกรองการทดลองทางคลินิก เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://semiwiki.com/ceo-interviews/338703-ceo-interview-suresh-sugumar-of-mastiska-ai/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- 1
- 10
- 150
- 20
- 200
- 50
- 500
- 7
- a
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- ข้างบน
- อาบูดาบี
- การเร่งความเร็ว
- เร่ง
- เข้า
- การเข้าถึง
- อย่างกระตือรือร้น
- ที่อยู่
- จ่าหน้า
- ที่อยู่
- ความได้เปรียบ
- ธุรกิจ
- อีกครั้ง
- ตัวแทน
- ตัวแทน
- AGI
- มาแล้ว
- AI
- โมเดล AI
- วิจัยไอ
- ระบบ AI
- กรณีการใช้งาน ai
- AI / ML
- ชิด
- ทั้งหมด
- การอนุญาต
- ช่วยให้
- ตาม
- ด้วย
- ทางเลือก
- น่าอัศจรรย์
- an
- และ
- อื่น
- ใด
- ทุกแห่ง
- การใช้งาน
- การใช้งาน
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- พื้นที่
- มาถึง
- เทียม
- ปัญญาประดิษฐ์
- AS
- Asics
- ถาม
- At
- ยานยนต์
- ความพร้อมใช้งาน
- ใช้ได้
- ไป
- b
- อุปสรรค
- ตาม
- BE
- กลายเป็น
- จะกลายเป็น
- สมควร
- รับ
- กำลัง
- เชื่อ
- ด้านล่าง
- มาตรฐาน
- ประโยชน์
- ประโยชน์ที่ได้รับ
- ระหว่าง
- เกิน
- คอขวด
- ขอบเขต
- ของเล่นเพิ่มพัฒนาสมอง
- สมอง
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- แต่
- ซื้อ
- by
- แคลิฟอร์เนีย
- CAN
- ยกเลิก
- ความสามารถ
- สามารถ
- เมืองหลวง
- จับ
- คาร์บอน
- คาร์บอน
- กรณี
- ศูนย์
- ผู้บริหารสูงสุด
- บทสัมภาษณ์ซีอีโอ
- ใบรับรอง
- ท้าทาย
- ความท้าทาย
- เปลี่ยนแปลง
- การเปลี่ยนแปลง
- เปลี่ยนแปลง
- ตัวอักษร
- ChatGPT
- เด็ก
- ชิป
- ชิป
- ทางเลือก
- Chopra
- ไคลเอนต์
- ปิดหน้านี้
- ใกล้ชิด
- เมฆ
- Cluster
- co2
- อย่างไร
- บริษัท
- บริษัท
- เมื่อเทียบกับ
- แข่งขัน
- การแข่งขัน
- คำนวณ
- คอมพิวเตอร์
- คอมพิวเตอร์
- การคำนวณ
- แนวความคิด
- การประชุม
- บริโภค
- การบริโภค
- ต่อ
- ส่วน
- การสนทนา
- AI สนทนา
- เย็น
- ราคา
- ค่าใช้จ่าย
- ได้
- สร้าง
- ปัจจุบัน
- สถานะปัจจุบัน
- ขณะนี้
- ประเพณี
- ลูกค้า
- ลูกค้า
- ตัด
- cybersecurity
- ข้อมูล
- ศูนย์ข้อมูล
- ศูนย์ข้อมูล
- เดวิด
- วัน
- วัน
- การตัดสินใจ
- ลึก
- การเรียนรู้ลึก ๆ
- ลึก
- ความต้องการ
- ทำให้เป็นประชาธิปไตย
- democratizing
- แสดงให้เห็นถึง
- ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับ
- ออกแบบ
- พัฒนา
- พัฒนา
- ที่กำลังพัฒนา
- พัฒนาการ
- อุปกรณ์
- บูดาบี
- แยก
- ความขยัน
- ทิศทาง
- ผู้อำนวยการ
- do
- ทำ
- การทำ
- ดอลลาร์
- Dont
- ลง
- dr
- หล่น
- สอง
- ที่ได้รับ
- ขอบ
- ผลกระทบ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- ที่มีประสิทธิภาพ
- อย่างมีประสิทธิภาพ
- กระแสไฟฟ้า
- ปริมาณการใช้ไฟฟ้า
- กำจัด
- ขจัด
- อารมณ์
- การเอาใจใส่
- พลังงาน
- ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน
- ชั้นเยี่ยม
- เสริม
- พอ
- ทั้งหมด
- การเข้า
- สิ่งแวดล้อม
- สิ่งแวดล้อม
- วาดภาพ
- ประมาณการ
- ประมาณ
- ฯลฯ
- อีเธอร์ (ETH)
- แม้
- ในที่สุด
- ทุกๆ
- ตัวอย่าง
- ผู้บริหารงาน
- ผู้อำนวยการบริหาร
- มีอยู่
- ความชำนาญ
- ระเบิด
- ส่วนขยาย
- ใบหน้า
- หันหน้าไปทาง
- เหยี่ยวนกเขา
- เร็วขึ้น
- ความรู้สึก
- ใส่
- บริษัท
- ที่ลอย
- มุ่งเน้น
- เท้า
- สำหรับ
- ล่วงรู้
- รูป
- โชคลาภ
- รากฐาน
- กรอบ
- ราคาเริ่มต้นที่
- แช่แข็ง
- เชื้อเพลิง
- การทำงาน
- ลึกซึ้ง
- อนาคต
- General
- ชั่วอายุคน
- กำเนิด
- กำเนิด AI
- กำหนด
- Go
- ไป
- ไป
- ดี
- GPUs
- บัญชีกลุ่ม
- การเจริญเติบโต
- การเจริญเติบโต
- ฮาร์ดแวร์
- มี
- he
- ด้วยเหตุนี้
- โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม
- จุดสูง
- ถือ
- โฮสติ้ง
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- HTTPS
- ใหญ่
- กอดใบหน้า
- เป็นมนุษย์
- มนุษยชาติ
- อีอีอี
- if
- ภาพ
- ส่งผลกระทบ
- ปรับปรุง
- ช่วยเพิ่ม
- in
- ในอื่น ๆ
- รวมถึง
- เพิ่ม
- อุตสาหกรรม
- ข้อมูล
- เราสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ
- นักวิเคราะห์ส่วนบุคคลที่หาโอกาสให้เป็นไปได้มากที่สุด
- นวัตกรรม
- แทน
- สถาบัน
- อินเทล
- Intelligence
- International
- อินเทอร์เน็ต
- สัมภาษณ์
- การลงทุน
- IOT
- IT
- ITS
- เพียงแค่
- เด็ก
- ชนิด
- ไม่มี
- ภูมิประเทศ
- ภาษา
- แล็ปท็อป
- ใหญ่
- ที่มีขนาดใหญ่
- นำ
- ความเป็นผู้นำ
- เรียนรู้
- การเรียนรู้
- ให้
- เลฟเวอเรจ
- การใช้ประโยชน์
- กดไลก์
- ไฟแก็ซ
- LIMIT
- โหลด
- ที่ตั้งอยู่
- ดู
- ดูเหมือน
- ลด
- เครื่อง
- การทำ
- ผู้ผลิต
- หลาย
- ตลาด
- ตลาด
- มดลูก
- ความกว้างสูงสุด
- อาจ..
- อาจจะ
- ปริญญาโทสาขาบริหารธุรกิจ
- me
- ความหมาย
- วิธี
- วัด
- ความทรงจำ
- กล่าวถึง
- อาจ
- ล้าน
- ล้านดอลลาร์
- เอ็มไอที
- แบบ
- โมเดล
- ขณะ
- การผูกขาด
- เดือน
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- หนัง
- การย้าย
- MS
- ต้อง
- my
- ชื่อ
- คือ
- โดยธรรมชาติ
- จำเป็นต้อง
- ตามเครือข่าย
- เครือข่าย
- ประสาท
- ใหม่
- ข่าว
- ถัดไป
- ช่อง
- คืน
- ว่องไว
- ตอนนี้
- นิวเคลียร์
- พลังงานนิวเคลียร์
- จำนวน
- มหาสมุทร
- of
- on
- ONE
- เพียง
- เปิด
- โอเพนซอร์ส
- OpenAI
- การดำเนินการ
- โอกาส
- การเพิ่มประสิทธิภาพ
- เพิ่มประสิทธิภาพ
- Options
- or
- อื่นๆ
- ของเรา
- ออก
- ของตนเอง
- หน้า
- Parallel
- พารามิเตอร์
- พารามิเตอร์
- ส่วน
- สิทธิบัตร
- ชำระ
- คน
- บางที
- ดาวเคราะห์
- พืช
- เวที
- แพลตฟอร์ม
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- มากมายเหลือเฟือ
- บวก
- กระเป๋า
- จุด
- ตำแหน่ง
- เป็นไปได้
- อำนาจ
- โรงไฟฟ้า
- ประยุกต์
- พิมพ์
- ส่วนตัว
- ปัญหา
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- ผลิตภัณฑ์
- ผลิตภัณฑ์
- โปรไฟล์
- ความคืบหน้า
- แจ้ง
- ป้องกัน
- วัตถุประสงค์
- วัตถุประสงค์
- ผลัก
- ทำให้
- วอลคอมม์
- คำถาม
- คำถาม
- พิสัย
- จัดอันดับ
- อ่าน
- เมื่อเร็ว ๆ นี้
- แนะนำ
- แนะนำ
- ลด
- ลด
- ปกติ
- รายงาน
- ขอ
- การวิจัย
- วิจัยและพัฒนา
- นักวิจัย
- ขวา
- ริมแม่น้ำ
- บทบาท
- หลังคา
- วิ่ง
- วิ่ง
- ทำงาน
- ปลอดภัย
- ความปลอดภัย
- เดียวกัน
- การลงโทษ
- Sandbox
- ลด
- ประหยัด
- กล่าว
- ปรับ
- วิทยาศาสตร์
- ค้นหา
- ฤดู
- ภาค
- ปลอดภัย
- เห็น
- กลุ่ม
- สารกึ่งตัวนำ
- อุปกรณ์กึ่งตัวนำ
- ชุด
- เซิร์ฟเวอร์
- บริการ
- บริการ
- การให้บริการ
- Share
- ขาดแคลน
- น่า
- แสดงให้เห็นว่า
- แสดงให้เห็นว่า
- ด้าน
- สำคัญ
- ตั้งแต่
- มีขนาดเล็กกว่า
- มาร์ทโฟน
- มาร์ทโฟน
- So
- ซอฟต์แวร์
- โซลูชัน
- การแก้
- บาง
- แหล่ง
- ช่องว่าง
- เฉพาะ
- การใช้จ่าย
- Stanford
- เริ่มต้น
- startups
- สถานะ
- กลยุทธ์
- นฤดม
- อย่างเช่น
- จัดหาอุปกรณ์
- สนับสนุน
- ที่ยั่งยืน
- ระบบ
- ต่อสู้
- การแก้ปัญหา
- การตัดเสื้อ
- เอา
- คุย
- งาน
- วิชาการ
- เทคโนโลยี
- นวัตกรรมเทคโนโลยี
- เงื่อนไขการใช้บริการ
- ข้อความ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ก้าวสู่อนาคต
- ข้อมูล
- โลก
- ของพวกเขา
- พวกเขา
- แล้วก็
- ที่นั่น
- ดังนั้น
- ล้อยางขัดเหล่านี้ติดตั้งบนแกน XNUMX (มม.) ผลิตภัณฑ์นี้ถูกผลิตในหลายรูปทรง และหลากหลายเบอร์ความแน่นหนาของปริมาณอนุภาคขัดของมัน จะทำให้ท่านได้รับประสิทธิภาพสูงในการขัดและการใช้งานที่ยาวนาน
- พวกเขา
- สิ่ง
- นี้
- เหล่านั้น
- แต่?
- เจริญเติบโต
- เวลา
- ไปยัง
- วันนี้
- ราชสกุล
- วันพรุ่งนี้
- เกินไป
- ด้านบน
- โยน
- แบบดั้งเดิม
- รถไฟ
- การฝึกอบรม
- หม้อแปลงไฟฟ้า
- หม้อแปลง
- แนวโน้ม
- ที่เชื่อถือ
- ลอง
- พยายาม
- ภายใต้
- เข้าใจ
- มหาวิทยาลัย
- มหาวิทยาลัยแห่งแคลิฟอร์เนีย
- ไม่แน่
- us
- การใช้
- ใช้
- มือสอง
- การใช้
- ต่างๆ
- บริษัท ร่วมทุน
- ร่วมทุน
- บริษัท ร่วมทุน
- มาก
- ของ
- คือ
- น้ำดื่ม
- ทาง..
- we
- เว็บ
- สวัสดิการ
- คือ
- อะไร
- เมื่อ
- ที่
- WHO
- ทำไม
- จะ
- กับ
- ไม่มี
- งาน
- การทำงาน
- โลก
- จะ
- ผิด
- ปี
- เธอ
- ของคุณ
- ลมทะเล