Nvidia использует ИИ для создания графических процессоров с искусственным интеллектом, и именно так мы получаем Терминатора

Nvidia разработала систему искусственного интеллекта, известную как ChipNeMo, цель которой — ускорить производство своих графических процессоров с искусственным интеллектом. По сути, это модель большого языка (LLM), которая собирает данные из внутренних процессов Nvidia. Затем он использует эти данные, чтобы ускорить разработку тех самых графических процессоров искусственного интеллекта, на которых он работает. Да, как и Skynet, Nvidia снабдила свой ИИ знаниями о том, как его создавать и улучшать. Мы все обречены.

Существует ненасытный спрос на искусственный интеллект, и чипы Nvidia продаются как горячие пирожки. Компания изо всех сил пытается не отставать от производства своих вычислительных графических процессоров A100 и H100, чтобы удовлетворить этот голод. В прошлом квартале выручка от продаж Nvidia по состоянию на третий квартал 24 финансового года выросла на 206% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, что стало рекордным показателем для компании. Это соответствует примерно 18,12 миллиардам продаж, что доказывает, что ИИ является невероятно прибыльным источником дохода для Team Green. Nvidia не собирается останавливаться, и, по прогнозам, к концу финансового года в феврале объем продаж превысит полмиллиона единиц. Однако единственный способ, которым Nvidia может достичь этого рубежа, — это увеличение производства, и именно здесь на помощь приходит ChipNeMo.

Войны ИИ

По данным Wall Street Journal (через Business Insider), CHipNeMo уже используется на производственных мощностях Nvidia. Сообщается, что он оказался полезным для обучения младших инженеров разработке микросхем и легкому доступу к информации в 100 различных командах. В частности, чат-бот с искусственным интеллектом может отвечать на запросы, связанные с архитектурой графического процессора, эффективно анализировать данные и выявлять ошибки на ранних этапах процесса проектирования. Кроме того, он может помочь в создании кода проектирования микросхем. Достаточно сказать, что это действительно невероятно полезный инструмент.

Nvidia — не единственная компания, которая пытается использовать ИИ для ускорения стадии проектирования полупроводников. У Google DeepMind есть система искусственного интеллекта, которая, по ее утверждению, может ускорить процесс создания новейших пользовательских SoC. Гигант программного обеспечения Synopsys также выпустил инструмент искусственного интеллекта, предназначенный для повышения производительности среди инженеров-микросхем. Неудивительно, что Intel также готова воспользоваться преимуществами революции искусственного интеллекта.

Nvidia также приходится бороться с такими технологическими гигантами, как AMD, Apple, ARM, Mediatek, Broadcom и Qualcomm, за доступ к лучшим полупроводниковым узлам, которые предлагает TSMC. Поэтому у компании нет другого выбора, кроме как ускорить свои внутренние процессы, чтобы обеспечить более быстрый производственный процесс, чтобы производить достаточно чипов и удовлетворять спрос.

Тем не менее, удивительно видеть, как далеко продвинулись глубокое обучение ИИ и LLM за такой короткий промежуток времени. Нам всем было интересно попробовать ChatGPT или Google Bard. Однако теперь этот процесс развился гораздо более значимо, помогая создавать то самое аппаратное и программное обеспечение, на котором он был разработан. Что не менее удивительно (и пугает), так это своенравие крупных технологических гигантов снабдить эти модели ИИ таким большим количеством важной информации. Это напоминает мне: я, например, приветствую наших новых повелителей ИИ.

(1 оценок, среднее: 5,00 из 5)

Загрузка...