GPUの設計には多くの人員と時間が必要だ。NVIDIAの深層学習研究担当副社長であるブライアン・カタザロ氏は、1つのチップを製造するのに約1000人の人員が必要であり、各担当者は設計プロセスのさまざまな部分がどのように連携して機能するかを理解する必要があると述べている。
ChipNeMoシステムは、Meta社のLlama 2をベースに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記述したりすることができます。
Nvidiaは、AIブームの恩恵を受けている企業の一つだ。
2023年、AIブームによりNvidiaは時価総額1兆ドルを達成し、「1兆ドルクラブ」入りを果たした。ゴールドマン・サックスのアナリストは、Nvidiaの株価は2025年前半まで上昇を続けると予想している。
2023年10月にChipNeMoが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における新人エンジニアの育成に非常に役立つと述べている。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る。
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、Nvidia H100 GPUをさらに35万個購入するために数十億ドルを投じる計画を発表した。他のチップモデルも含めると、Metaは2024年末までに合計60万個のチップを調達することになる。
他の複数のテクノロジー大手も、半導体不足問題への対処法を模索している。
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試作品の設計プロセスを加速するためのAIシステムを開発した。一方、大手チップ設計会社であるSynopsysは、チップエンジニアの生産性向上を支援するAIツールを発表した。
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