Nvidia は AI を活用してより高速なチップを設計します。

GPUの設計には多くの人材と時間が必要です。NVIDIAのディープラーニング研究担当副社長、ブライアン・カタンザーロ氏は、1つのチップの製造には約1,000人の人材が必要であり、各人が設計プロセスのさまざまな部分がどのように連携するかを理解する必要があると述べています。

ChipNeMoシステムは、MetaのLlama 2から開発された大規模な言語モデルを使用しています。Insiderによると、ChipNeMoのチャットボットは、GPUアーキテクチャなどのチップ設計に関する質問に答えたり、チップ設計コードを書いたりすることができます。

Nvidia は AI ブームの恩恵を受けた企業です。

2023年、AIブームの波に乗り、NVIDIAは時価総額1兆ドルに達し、「1兆ドルクラブ」入りを果たしました。ゴールドマン・サックスのアナリストは、NVIDIAの株価は2025年上半期まで上昇を続けると予想しています。

ChipNeMoが2023年10月にリリースされて以来、NVIDIAは、このAIシステムがメモの要約やチップ設計の新人エンジニアのトレーニングに非常に役立つと述べています。同社は、チップ需要の高まりに対応するため、生産量の増加に取り組んでいます。

1月、マーク・ザッカーバーグはAI開発競争を加速させるため、数十億ドルを投じてNVIDIA H100 GPUを35万個追加購入する計画を発表しました。他のチップモデルを含めると、Metaは2024年末までに60万個のチップを保有することになります。

他の大手テクノロジー企業も、チップ不足問題に対処する方法を模索している。

ウォール・ストリート・ジャーナルによると、2023年7月、GoogleのDeepMind部門は、最新のカスタムチップのプロトタイプの設計プロセスを加速させるAIシステムを開発しました。一方、大手チップ設計企業Synopsysは、チップエンジニアの生産性向上を支援するAIツールを発表しました。

ソースリンク: https://thanhnien.vn/nvidia-dung-ai-de-thiet-ke-chip-nhanh-hon-185240209032238931.htm