การออกแบบ GPU ต้องใช้แรงงานมากและใช้เวลานาน Bryan Catanzaro รองประธานฝ่ายวิจัยการเรียนรู้เชิงลึกประยุกต์ของ Nvidia กล่าวว่าชิปหนึ่งชิ้นต้องใช้คนเกือบ 1,000 คนในการสร้าง และแต่ละคนต้องเข้าใจก่อนว่าส่วนต่างๆ ของการออกแบบทำงานร่วมกันอย่างไร
ระบบ ChipNeMo ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่พัฒนาจาก Llama 2 ของ Meta ตามรายงานของ Insider แชทบอทของ ChipNeMo สามารถตอบคำถามที่เกี่ยวข้องกับการออกแบบชิป เช่น สถาปัตยกรรม GPU และการเขียนโค้ดการออกแบบชิป
Nvidia เป็นผู้ได้รับประโยชน์จากกระแส AI
ในปี 2023 กระแส AI ทำให้ Nvidia เข้าสู่ "บริษัทที่มีมูลค่าถึงล้านล้านดอลลาร์" โดยมีมูลค่าตามราคาตลาดสูงถึง 1,000 พันล้านดอลลาร์ นักวิเคราะห์ของ Goldman Sachs คาดการณ์ว่าราคาหุ้นของ Nvidia จะยังคงเพิ่มขึ้นต่อไปจนถึงครึ่งแรกของปี 2025
นับตั้งแต่ ChipNeMo เปิดตัวในเดือนตุลาคม 2023 ทาง Nvidia กล่าวว่าระบบ AI มีประโยชน์ในการสรุปบันทึกและฝึกอบรมวิศวกรออกแบบชิปใหม่ๆ บริษัทกำลังดำเนินการเพิ่มการผลิตเพื่อตอบสนองความต้องการชิปที่เพิ่มขึ้น
ในเดือนมกราคม มาร์ก ซักเคอร์เบิร์กได้ประกาศแผนที่จะใช้เงินหลายพันล้านดอลลาร์เพื่อซื้อ GPU Nvidia H100 เพิ่มอีก 350,000 ตัวเพื่อสนับสนุนการแข่งขัน AI หากมีการรวมชิปรุ่นอื่น ๆ Meta จะสะสมชิปได้ 600,000 ชิปภายในสิ้นปี 2024
ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอีกหลายแห่งก็กำลังมองหาทางแก้ไขปัญหาการขาดแคลนชิปเช่นกัน
ในเดือนกรกฎาคม พ.ศ. 2566 แผนก DeepMind ของ Google ได้สร้างระบบ AI เพื่อเร่งการออกแบบชิปที่กำหนดเองตัวล่าสุด ตามรายงานของ Wall Street Journal ขณะเดียวกัน บริษัทออกแบบชิปชั้นนำอย่าง Synopsys ได้เปิดตัวเครื่องมือ AI ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้วิศวกรชิปเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
ลิงค์ที่มา
การแสดงความคิดเห็น (0)