GPU の設計には多くの労力と時間がかかります。エヌビディアの応用ディープラーニング研究担当副社長ブライアン・カタンザロ氏は、チップの製造には約1,000人の人手が必要であり、各人が設計のさまざまな部分がどのように連携するかを理解する必要があると述べた。
ChipNeMo システムは、Meta の Llama 2 から開発された大規模な言語モデルを使用します。 Insiderによると、ChipNeMo のチャットボットは、GPU アーキテクチャやチップ設計コードの記述など、チップ設計に関連する質問に答えることができるとのことです。
NvidiaはAIブームの恩恵を受けている
2023年、AI熱によりNvidiaは時価総額が1兆ドルに達し、「1兆ドル企業クラブ」に加わった。ゴールドマン・サックスのアナリストは、Nvidiaの株価は2025年上半期まで上昇し続けると予想している。
Nvidiaによると、ChipNeMoは2023年10月に発売されて以来、AIシステムがメモの要約や新しいチップ設計エンジニアのトレーニングに役立っているという。同社はチップの需要増加に対応するため生産増強に取り組んでいる。
1月、マーク・ザッカーバーグはAI競争を加速させるために数十億ドルを投じてさらに35万個のNvidia H100 GPUを購入する計画を発表した。他のチップモデルも含めると、Meta は 2024 年末までに 60 万個のチップを蓄積することになります。
他の大手テクノロジー企業も、チップ不足の解決に取り組んでいる。
ウォール・ストリート・ジャーナルによると、2023年7月、グーグルのディープマインド部門は、最新のカスタムチップの設計をスピードアップするためのAIシステムを開発した。一方、大手チップ設計会社 Synopsys は、チップエンジニアの生産性向上を支援するために設計された AI ツールをリリースしました。
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