एनवीडिया तेज चिप्स डिजाइन करने के लिए एआई का उपयोग करती है।

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जीपीयू को डिजाइन करने में बहुत अधिक जनशक्ति और समय लगता है। एनवीडिया में डीप लर्निंग रिसर्च के उपाध्यक्ष ब्रायन कैटांज़ारो ने कहा कि एक चिप को बनाने के लिए लगभग 1,000 लोगों की आवश्यकता होती है, और प्रत्येक व्यक्ति को यह समझना आवश्यक है कि डिजाइन प्रक्रिया के विभिन्न भाग एक साथ कैसे काम करते हैं।

ChipNeMo सिस्टम Meta के Llama 2 से विकसित एक बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करता है। Insider के अनुसार, ChipNeMo का चैटबॉट चिप डिजाइन से संबंधित प्रश्नों के उत्तर दे सकता है, जैसे कि GPU आर्किटेक्चर, और चिप डिजाइन कोड लिख सकता है।

Nvidia dùng AI để thiết kế chip nhanh hơn- Ảnh 1. — एनवीडिया एक ऐसी कंपनी है जिसे एआई के बढ़ते क्रेज से फायदा हुआ है।

2023 में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के बढ़ते क्रेज ने Nvidia को "ट्रिलियन-डॉलर क्लब" में शामिल कर दिया, जिससे इसका बाजार पूंजीकरण 1 ट्रिलियन डॉलर तक पहुंच गया। गोल्डमैन सैक्स के विश्लेषकों का अनुमान है कि 2025 की पहली छमाही तक Nvidia के शेयरों में वृद्धि जारी रहेगी।

अक्टूबर 2023 में ChipNeMo के लॉन्च के बाद से, Nvidia का कहना है कि यह AI सिस्टम नोट्स को सारांशित करने और चिप डिजाइन में नए इंजीनियरों को प्रशिक्षित करने में बहुत उपयोगी है। कंपनी चिप्स की बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए उत्पादन बढ़ाने पर काम कर रही है।

जनवरी में, मार्क ज़करबर्ग ने एआई की दौड़ को गति देने के लिए अतिरिक्त 350,000 एनवीडिया एच100 जीपीयू खरीदने के लिए अरबों डॉलर खर्च करने की योजना की घोषणा की। अन्य चिप मॉडल सहित, मेटा के पास 2024 के अंत तक 600,000 चिप्स जमा हो जाएंगे।

कई अन्य बड़ी तकनीकी कंपनियाँ भी चिप की कमी की समस्या का समाधान खोजने के तरीके तलाश रही हैं।

वॉल स्ट्रीट जर्नल के अनुसार, जुलाई 2023 में, गूगल के डीपमाइंड डिवीजन ने नवीनतम कस्टम चिप प्रोटोटाइप की डिजाइन प्रक्रिया को तेज करने के लिए एक एआई सिस्टम बनाया। इसी बीच, अग्रणी चिप डिजाइन कंपनी सिनॉप्सिस ने चिप इंजीनियरों की उत्पादकता बढ़ाने में मदद करने के लिए एक एआई टूल लॉन्च किया।

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