Wenn das wahr ist, würde das automatisch zwei Dinge validieren - 1. TPUs haben Nvidia wirklich dazu gebracht, benutzerdefinierte AI-Beschleuniger als eine echte Bedrohung anzuerkennen. Die Kosten für die Inferenz sind real und GPUs benötigen zusätzliche Unterstützung, um das End-to-End-Serving machbar zu machen. 2. Noch wichtiger ist, dass dies als dieser Adrenalinstoß für jedes Unternehmen wirken wird, das in seine eigenen Chips und andere AI-Beschleuniger investiert. Wenn es wahr ist, wird es wirklich interessant sein zu sehen, wie CUDA auf das Datenflussparadigma angewendet wird. Ungeduldig wartend!!