GPU를 설계하는 데는 많은 인력과 시간이 필요합니다. 엔비디아의 딥러닝 연구 부사장인 브라이언 카탄자로에 따르면, 단일 칩을 제작하는 데 거의 1,000명이 필요하며, 각 담당자는 설계 과정의 여러 부분이 어떻게 상호 작용하는지 이해해야 합니다.
ChipNeMo 시스템은 Meta의 Llama 2를 기반으로 개발된 대규모 언어 모델을 사용합니다. Insider 에 따르면, ChipNeMo의 챗봇은 GPU 아키텍처와 같은 칩 설계 관련 질문에 답변하고 칩 설계 코드를 작성할 수 있습니다.
엔비디아는 AI 열풍 덕분에 이득을 본 회사입니다.
2023년, 인공지능(AI) 열풍에 힘입어 엔비디아는 시가총액 1조 달러를 돌파하며 '1조 달러 클럽'에 진입했습니다. 골드만삭스 애널리스트들은 엔비디아 주가가 2025년 상반기까지 상승세를 이어갈 것으로 전망하고 있습니다.
엔비디아는 2023년 10월 칩네모(ChipNeMo)를 출시한 이후, 이 AI 시스템이 메모 요약 및 신입 엔지니어의 칩 설계 교육에 매우 유용하다고 밝혀왔습니다. 회사는 칩 수요 증가에 맞춰 생산량을 늘리기 위해 노력하고 있습니다.
지난 1월, 마크 저커버그는 AI 경쟁에 박차를 가하기 위해 엔비디아 H100 GPU 35만 개를 추가로 구매하는 데 수십억 달러를 투자할 계획을 발표했습니다. 다른 칩 모델을 포함하면 메타는 2024년 말까지 총 60만 개의 칩을 확보하게 될 것입니다.
다른 여러 거대 기술 기업들도 칩 부족 문제를 해결할 방법을 모색하고 있습니다.
월스트리트저널 에 따르면, 2023년 7월 구글의 딥마인드 사업부는 최신 맞춤형 칩 프로토타입 설계 과정을 가속화하는 AI 시스템을 개발했습니다. 한편, 선도적인 칩 설계 회사인 시놉시스는 칩 엔지니어의 생산성 향상을 돕도록 설계된 AI 도구를 출시했습니다.
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