Nvidia використовує штучний інтелект для розробки швидших чіпів.

Проектування графічних процесорів вимагає багато робочої сили та часу. Браян Катандзаро, віцепрезидент з досліджень глибокого навчання в Nvidia, сказав, що для створення одного чіпа потрібно майже 1000 людей, і кожна людина повинна розуміти, як різні частини процесу проектування 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 dùng AI để thiết kế chip nhanh hơn- Ảnh 1. — Nvidia — це компанія, яка скористалася перевагами шаленого розвитку штучного інтелекту.

У 2023 році бум на штучному інтелекті виштовхнув Nvidia до «клубу трильйонів доларів», а її ринкова капіталізація досягла 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 заявляла, що ця система штучного інтелекту дуже корисна для узагальнення нотаток та навчання нових інженерів у галузі розробки чіпів. Компанія працює над збільшенням виробництва, щоб задовольнити зростаючий попит на чіпи.

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

Кілька інших технологічних гігантів також шукають способи вирішення проблеми дефіциту чіпів.

У липні 2023 року підрозділ Google DeepMind створив систему штучного інтелекту для прискорення процесу проектування новітніх прототипів чіпів на замовлення, 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