NvidiaはAIを活用してより高速なチップを設計

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人の人員が必要であり、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ています。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ます。

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」に加わりました。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Nvidia H100 GPUを35万台追加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への対処に取り組んでいる。

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加速するための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。

ソースリンク: https://thanhnien.vn/nvidia-dung-ai-de-thiet-ke-chip-nhanh-hon-185240209032238931.htm