엔비디아, AI를 활용해 더 빠른 칩 설계

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GPU 설계는 많은 노동력과 시간이 소요됩니다. 엔비디아의 응용 딥러닝 연구 부문 부사장인 브라이언 카탄자로는 칩을 만드는 데는 약 1,000명이 필요하며, 각 사람은 설계의 다양한 부분이 어떻게 함께 작동하는지 이해해야 한다고 말했습니다.

ChipNeMo 시스템은 Meta의 Llama 2에서 개발된 대규모 언어 모델을 사용합니다. Insider 에 따르면 ChipNeMo의 챗봇은 GPU 아키텍처 및 칩 설계 코드 작성과 같은 칩 설계와 관련된 질문에 답할 수 있습니다.

Nvidia dùng AI để thiết kế chip nhanh hơn- Ảnh 1. — 엔비디아는 AI 열풍의 수혜자다

2023년, AI 열풍으로 엔비디아는 '조 달러 기업 클럽'에 합류했고, 시가총액은 1조 달러를 돌파했습니다. 골드만삭스 분석가들은 엔비디아의 주가가 2025년 상반기까지 계속 상승할 것으로 예상합니다.

엔비디아는 ChipNeMo가 2023년 10월에 출시된 이후 AI 시스템이 노트를 요약하고 새로운 칩 설계 엔지니어를 교육하는 데 유용하다고 말합니다. 회사는 칩에 대한 수요 증가에 대응하기 위해 생산량을 늘리기 위해 노력하고 있습니다.

1월에 마크 주커버그는 AI 경쟁에 박차를 가하기 위해 35만 개의 Nvidia H100 GPU를 추가로 구매하는 데 수십억 달러를 지출할 계획이라고 발표했습니다. 다른 칩 모델이 포함되면 Meta는 2024년 말까지 60만 개의 칩을 축적하게 될 것입니다.

다른 몇몇 기술 대기업도 칩 부족 문제를 해결하고자 노력하고 있습니다.

월스트리트 저널 에 따르면, 2023년 7월, 구글의 DeepMind 사업부는 최신 맞춤형 칩의 설계 속도를 높이기 위해 AI 시스템을 만들었습니다. 한편, 칩 설계 분야의 선두주자인 시놉시스는 칩 엔지니어의 생산성을 높이는 데 도움이 되는 AI 도구를 출시했습니다.

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