การออกแบบ GPU ต้องใช้แรงงานมากและใช้เวลานาน ไบรอัน คาตันซาโร รองประธานฝ่ายวิจัยการเรียนรู้เชิงลึกประยุกต์ของ Nvidia กล่าวว่าชิปหนึ่งตัวต้องใช้คนเกือบ 1,000 คนในการสร้าง และแต่ละคนต้องเข้าใจถึงการทำงานร่วมกันของส่วนต่างๆ ในการออกแบบ
ระบบ ChipNeMo ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่พัฒนาจาก Llama 2 ของ Meta ตามรายงานของ Insider แชทบอทของ ChipNeMo สามารถตอบคำถามที่เกี่ยวข้องกับการออกแบบชิป เช่น สถาปัตยกรรม GPU และเขียนโค้ดการออกแบบชิปได้
Nvidia เป็นผู้ได้รับประโยชน์จากกระแส AI
ในปี 2023 กระแส AI ผลักดันให้ Nvidia ก้าวเข้าสู่ "สโมสรมูลค่าล้านล้านดอลลาร์" ด้วยมูลค่าตลาด 1 ล้านล้านดอลลาร์ นักวิเคราะห์ของ Goldman Sachs คาดการณ์ว่าราคาหุ้นของ Nvidia จะยังคงปรับตัวสูงขึ้นอย่างต่อเนื่องจนถึงครึ่งแรกของปี 2025
นับตั้งแต่ ChipNeMo เปิดตัวในเดือนตุลาคม 2566 Nvidia ระบุว่าระบบ AI นี้มีประโยชน์ในการสรุปบันทึกและฝึกอบรมวิศวกรออกแบบชิปรุ่นใหม่ บริษัทกำลังเร่งการผลิตเพื่อตอบสนองความต้องการชิปที่เพิ่มสูงขึ้น
ในเดือนมกราคม มาร์ก ซักเคอร์เบิร์ก ประกาศแผนทุ่มเงินหลายพันล้านดอลลาร์เพื่อซื้อ GPU Nvidia H100 เพิ่มอีก 350,000 ตัว เพื่อสนับสนุนการแข่งขันด้าน AI หากรวมโมเดลอื่นๆ เข้าไปด้วย Meta จะมีชิปสะสมถึง 600,000 ตัวภายในสิ้นปี 2024
ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอีกหลายแห่งก็กำลังมองหาทางแก้ไขปัญหาการขาดแคลนชิปเช่นกัน
ในเดือนกรกฎาคม 2566 ฝ่าย DeepMind ของ Google ได้สร้างระบบ AI เพื่อเร่งการออกแบบชิปแบบกำหนดเองรุ่นล่าสุด ตามรายงานของ Wall Street Journal ขณะเดียวกัน Synopsys บริษัทออกแบบชิปชั้นนำได้เปิดตัวเครื่องมือ AI ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยวิศวกรชิปเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
ลิงค์ที่มา
การแสดงความคิดเห็น (0)