El diseño de GPU requiere mucho personal y tiempo. Bryan Catanzaro, vicepresidente de investigación de aprendizaje profundo en Nvidia, afirmó que un solo chip requiere casi 1000 personas para su fabricación, y cada una de ellas debe comprender cómo funcionan conjuntamente las diferentes partes del proceso de diseño.
El sistema ChipNeMo utiliza un modelo de lenguaje extenso desarrollado a partir de Llama 2 de Meta. Según Insider , el chatbot de ChipNeMo puede responder consultas relacionadas con el diseño de chips, como la arquitectura de la GPU, y escribir código para el diseño de chips.
Nvidia es una empresa que se ha beneficiado de la fiebre por la IA.
En 2023, el auge de la IA impulsó a Nvidia al "club del billón de dólares", alcanzando una capitalización de mercado de 1 billón de dólares. Los analistas de Goldman Sachs prevén que las acciones de Nvidia continúen subiendo durante la primera mitad de 2025.
Desde su lanzamiento en octubre de 2023, Nvidia ha afirmado que este sistema de IA es muy útil para resumir notas y capacitar a nuevos ingenieros en el diseño de chips. La compañía está trabajando para aumentar la producción y satisfacer la creciente demanda de chips.
En enero, Mark Zuckerberg anunció planes para invertir miles de millones de dólares en la compra de 350.000 GPU Nvidia H100 adicionales para impulsar la carrera por la IA. Incluyendo otros modelos de chips, Meta habrá acumulado 600.000 chips para finales de 2024.
Otros gigantes tecnológicos también están buscando maneras de abordar el problema de la escasez de chips.
En julio de 2023, la división DeepMind de Google creó un sistema de IA para acelerar el proceso de diseño de los prototipos de chips personalizados más recientes, según el Wall Street Journal . Mientras tanto, la empresa líder en diseño de chips, Synopsys, lanzó una herramienta de IA diseñada para ayudar a los ingenieros de chips a aumentar la productividad.
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