تستخدم Nvidia الذكاء الاصطناعي لتصميم شرائح أسرع

[إعلان 1]

يتطلب تصميم وحدة معالجة الرسومات (GPU) جهدًا كبيرًا ويستغرق وقتًا طويلًا. يقول برايان كاتانزارو، نائب رئيس أبحاث التعلم العميق التطبيقي في إنفيديا، إن بناء شريحة واحدة يتطلب ما يقرب من ألف شخص، ويحتاج كل شخص إلى فهم كيفية عمل أجزاء التصميم المختلفة معًا.

يستخدم نظام ChipNeMo نموذج لغة كبير تم تطويره من Llama 2 الخاص بـ Meta. ووفقًا لموقع Insider ، يمكن لبرنامج الدردشة الآلي ChipNeMo الإجابة على الاستفسارات المتعلقة بتصميم الشريحة، مثل بنية وحدة معالجة الرسومات، وكتابة كود تصميم الشريحة.

Nvidia dùng AI để thiết kế chip nhanh hơn- Ảnh 1. — إنفيديا هي شركة تستفيد من جنون الذكاء الاصطناعي

في عام ٢٠٢٣، ساهم شغف الذكاء الاصطناعي في دخول شركة إنفيديا إلى نادي الشركات ذات القيمة السوقية التريليونية، بقيمة سوقية بلغت تريليون دولار. ويتوقع محللو جولدمان ساكس أن يواصل سهم إنفيديا ارتفاعه خلال النصف الأول من عام ٢٠٢٥.

منذ إطلاق ChipNeMo في أكتوبر 2023، أفادت شركة Nvidia بأن نظام الذكاء الاصطناعي كان مفيدًا في تلخيص الملاحظات وتدريب مهندسي تصميم الرقائق الجدد. وتعمل الشركة على زيادة الإنتاج لتلبية الطلب المتزايد على الرقائق.

في يناير، أعلن مارك زوكربيرج عن خطط لإنفاق مليارات الدولارات لشراء 350 ألف وحدة معالجة رسومية إضافية من نوع Nvidia H100 لدعم سباق الذكاء الاصطناعي. وإذا أضفنا نماذج أخرى من الرقاقات، فستكون شركة Meta قد جمعت 600 ألف رقاقة بحلول نهاية عام 2024.

وتتطلع العديد من شركات التكنولوجيا العملاقة الأخرى أيضًا إلى معالجة نقص الرقائق.

في يوليو 2023، أنشأ قسم DeepMind التابع لشركة Google نظام ذكاء اصطناعي لتسريع عملية تصميم أحدث شرائحها المخصصة، وفقًا لصحيفة وول ستريت جورنال . وفي الوقت نفسه، أطلقت شركة Synopsys، الرائدة في تصميم الشرائح، أداة ذكاء اصطناعي مصممة لمساعدة مهندسي الشرائح على زيادة إنتاجيتهم.

[إعلان 2]
رابط المصدر

علامة: رقاقة وحدة معالجة الرسومات نفيديا

تعليق (0)

أهم الاهتمامات

أحدث

No data