การออกแบบ GPU ต้องใช้แรงงานมากและใช้เวลานาน Bryan Catanzaro รองประธานฝ่ายวิจัยการเรียนรู้เชิงลึกเชิงประยุกต์ของ Nvidia กล่าวว่าชิปเพียงตัวเดียวต้องใช้คนเกือบ 1,000 คนในการสร้าง และแต่ละคนต้องเข้าใจว่าส่วนต่างๆ ของการออกแบบทำงานร่วมกันอย่างไร
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 เข้าสู่ "สโมสรล้านล้านดอลลาร์" โดยมีมูลค่าตลาด 1 ล้านล้านดอลลาร์ นักวิเคราะห์ของ Goldman Sachs คาดว่าราคาหุ้นของ Nvidia จะยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องจนถึงครึ่งแรกของปี 2025
นับตั้งแต่ ChipNeMo เปิดตัวในเดือนตุลาคม 2023 Nvidia กล่าวว่าระบบ AI มีประโยชน์ในการสรุปบันทึกและฝึกอบรมวิศวกรออกแบบชิปใหม่ บริษัทกำลังดำเนินการเพิ่มการผลิตเพื่อตอบสนองความต้องการชิปที่เพิ่มขึ้น
ในเดือนมกราคม มาร์ก ซักเคอร์เบิร์กได้ประกาศแผนการใช้จ่ายหลายพันล้านดอลลาร์เพื่อซื้อ GPU Nvidia H100 เพิ่มอีก 350,000 ตัวเพื่อขับเคลื่อนการแข่งขัน AI หากเพิ่มโมเดลอื่นๆ เข้าไป Meta จะมีชิปสะสมได้ 600,000 ตัวภายในสิ้นปี 2024
ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอีกหลายแห่งก็กำลังมองหาทางแก้ไขปัญหาการขาดแคลนชิปเช่นกัน
ในเดือนกรกฎาคม 2023 แผนก DeepMind ของ Google ได้สร้างระบบ AI เพื่อเร่งความเร็วในการออกแบบชิปแบบกำหนดเองล่าสุด ตามรายงานของ Wall Street Journal ในขณะเดียวกัน บริษัทออกแบบชิปชั้นนำอย่าง Synopsys ได้เปิดตัวเครื่องมือ AI ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้วิศวกรชิปเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
ลิงค์ที่มา
การแสดงความคิดเห็น (0)