Nvidia використовує штучний інтелект для розробки швидших чіпів

Проектування графічного процесора є трудомістким та тривалим процесом. Браян Катандзаро, віцепрезидент Nvidia з досліджень прикладного глибокого навчання, каже, що для створення одного чіпа потрібно майже 1000 людей, і кожна людина повинна розуміти, як різні частини конструкції працюють разом.

Система ChipNeMo використовує велику мовну модель, розроблену на базі Llama 2 від Meta. За даними Insider , чат-бот ChipNeMo може відповідати на запити, пов'язані з проектуванням чіпів, такі як архітектура графічного процесора, та писати код для проектування чіпів.

Nvidia отримує вигоду від шаленого захоплення штучним інтелектом

У 2023 році бум на штучному інтелекті підштовхнув Nvidia до «клубу трильйонів доларів» з ринковою капіталізацією в 1 трильйон доларів. Аналітики Goldman Sachs очікують, що акції Nvidia продовжать зростати протягом першої половини 2025 року.

З моменту запуску ChipNeMo у жовтні 2023 року, Nvidia стверджує, що система штучного інтелекту була корисною для узагальнення нотаток та навчання нових інженерів-конструкторів чіпів. Компанія працює над збільшенням виробництва, щоб задовольнити зростаючий попит на чіпи.

У січні Марк Цукерберг оголосив про плани витратити мільярди доларів на придбання ще 350 000 графічних процесорів Nvidia H100 для підживлення перегонів штучного інтелекту. Якщо додати інші моделі, Meta накопичить 600 000 чіпів до кінця 2024 року.

Кілька інших технологічних гігантів також прагнуть вирішити проблему дефіциту чіпів.

У липні 2023 року підрозділ Google DeepMind створив систему штучного інтелекту для пришвидшення розробки свого останнього кастомного чіпа, повідомляє Wall Street Journal . Тим часом провідна компанія з розробки чіпів Synopsys запустила інструмент штучного інтелекту, призначений для того, щоб допомогти інженерам-розробникам чіпів підвищити продуктивність.

Посилання на джерело: https://thanhnien.vn/nvidia-dung-ai-de-thiet-ke-chip-nhanh-hon-185240209032238931.htm