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群友中了沐曦，赚了30多万今天，确实很羡慕啊。
很多人都觉得是泡沫，我不懂但大为震撼；
如果我从头到尾不参与，会不会将来因为买入ETF被动买单，是不是公募基金都要为此买单？
很多人都觉得是泡沫，我不懂但大为震撼；
如果我从头到尾不参与，会不会将来因为买入ETF被动买单，是不是公募基金都要为此买单？
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摩尔线程或者是这个沐曦股份未来都有可能超越英伟达的，或者就没有了
正如，又有谁记得a卡，或者a卡的a其实是ati呢
哦，其实ati也是一个华人创立的。
所以说，整个ai世界大战，就是美国的华人打中国的华人……
正如，又有谁记得a卡，或者a卡的a其实是ati呢
哦，其实ati也是一个华人创立的。
所以说，整个ai世界大战，就是美国的华人打中国的华人……
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@Skyzh1
雪球上有一篇文章，主题就是新股上市首日，到底是哪些资金在接盘？每次想到这个主题，就扒出来看一下：https://xueqiu.com/7065868067/262625796感谢！这个回答的有理有据，质量很高。
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赞同来自: 小猫50128015 、dcshallot 、南风tx96 、thinkport 、newbison 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、 、更多 »
雪球上有一篇文章，主题就是新股上市首日，到底是哪些资金在接盘？每次想到这个主题，就扒出来看一下：
https://xueqiu.com/7065868067/262625796
https://xueqiu.com/7065868067/262625796
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yanghongyong - 万物皆周期
赞同来自: CoolTyra
@wangzhujun
没持有也不打算买，但是想说在中美大环境下，无论寒王，摩尔，还是沐曦，好比村里罕有出了个大学生，虽然全方位离职业大拿还有很长的路，但奈何村里最能打的最能拿出手的也就这几个，没得选。村长除了支持，也只能支持，即使有风险。这个市值大概就这个意思，只要大环境仍是中美对抗，只要大学生技术仍只是大学生，那相对的，就还是这个市值。你太低估环境的变迁和村里大佬们人心之复杂了，在这个市场唯一不变的就是变化
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赞同来自: tjyuser
@tjyuser
CUDA编程手册
CUDA开发者软件开发包（SDK）提供了一些范例（附有源代码），以帮助使用者开始CUDA编程。这些范例包括：
· 并行双调排序
· 矩阵乘法
· 矩阵转置
· 利用计时器进行性能评价
· 并行大数组的前缀和（扫描）
· 图像卷积
· 使用Haar小波的一维DWT
· OpenGL和Direct3D图形互操作示例
· CUDA BLAS和FFT库的使用示例
· CPU-GPU C—和C++—代码集成
· 二项式期权定价模型
· Black-Scholes期权定价模型
· Monte-Carlo期权定价模型
· 并行Mersenne Twister（随机数生成）
· 并行直方图
· 图像去噪
· Sobel边缘检测滤波器
· MathWorks MATLAB®
新的基于1.1版CUDA的SDK范例也已经发布了。
亚马逊发布Trainium3芯片，训练速度比前代快4倍，成本减半，可节省50%训练费用；谷歌推出TPU v7 Ironwood，性能提升，能效领先20%，市场份额达8%；微软自研芯片Maia部署但量产推迟。
这类芯片特点只能自用，适合特定场景，缺乏广泛适应性。
未来训练依旧GPU为主，推理会以专用ASIC，或者FPGA。
毕竟推理用量大，要求成本低、功耗低。
受限于冯诺依曼架构，GPU是不合适于神经网络架构的。为啥还这么火，还不是因为CPU更不行。短期看TPU，长期估计会有专用芯片。GPU是通用并行计算架构，可以包括神经网络等各种科学计算，CUDA生态聚集大量开发者。
CUDA编程手册
CUDA开发者软件开发包（SDK）提供了一些范例（附有源代码），以帮助使用者开始CUDA编程。这些范例包括：
· 并行双调排序
· 矩阵乘法
· 矩阵转置
· 利用计时器进行性能评价
· 并行大数组的前缀和（扫描）
· 图像卷积
· 使用Haar小波的一维DWT
· OpenGL和Direct3D图形互操作示例
· CUDA BLAS和FFT库的使用示例
· CPU-GPU C—和C++—代码集成
· 二项式期权定价模型
· Black-Scholes期权定价模型
· Monte-Carlo期权定价模型
· 并行Mersenne Twister（随机数生成）
· 并行直方图
· 图像去噪
· Sobel边缘检测滤波器
· MathWorks MATLAB®
新的基于1.1版CUDA的SDK范例也已经发布了。
亚马逊发布Trainium3芯片，训练速度比前代快4倍，成本减半，可节省50%训练费用；谷歌推出TPU v7 Ironwood，性能提升，能效领先20%，市场份额达8%；微软自研芯片Maia部署但量产推迟。
这类芯片特点只能自用，适合特定场景，缺乏广泛适应性。
未来训练依旧GPU为主，推理会以专用ASIC，或者FPGA。
毕竟推理用量大，要求成本低、功耗低。
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赞同来自: happysam2018 、homanking 、量化投资先锋
为什么今天才问这个问题，打新赚30万或赚3万或赚3千不是都存在完全一模一样的问题？打新都几千年了，才问。
至于某股是否高估，这是另外一个问题。而且世界上有几十亿人，有几个人看得准高估低估？是你我一个帖子几个jsler分析得明白的？
再说，摩尔最低需要十四万，把许多小散挡在安全线内，挺好的。不过基民就没有安全线了。
至于某股是否高估，这是另外一个问题。而且世界上有几十亿人，有几个人看得准高估低估？是你我一个帖子几个jsler分析得明白的？
再说，摩尔最低需要十四万，把许多小散挡在安全线内，挺好的。不过基民就没有安全线了。
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