NvidiaはAIを活用してより高速なチップを設計

GPUの設計は労働集約的で時間がかかります。NVIDIAの応用ディープラーニング研究担当副社長、ブライアン・カタンザーロ氏によると、1つのチップの製造には約1,000人の人員が必要であり、各人が設計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のことです。

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ている

2023年、AIブームの波に乗り、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。

Nvidiaによると、ChipNeMoは2023年10月のリリース以来、メモの要約や新人チップ設計エンジニアのトレーニングに役立っているという。同社はチップ需要の急増に対応するため、生産増強に取り組んでいる。

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、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。他のモデルも含めると、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への対処に取り組んでいる。

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設計を加速するためのAIシステムを開発しました。一方、大手チップ設計企業であるSynopsysは、チップエンジニアの生産性向上を支援するAIツールを発表しました。

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