تستخدم Nvidia الذكاء الاصطناعي لتصميم رقائق أسرع

[إعلان 1]

تصميم وحدة معالجة الرسومات (GPU) يتطلب جهدًا مكثفًا ويستغرق وقتًا طويلًا. يقول برايان كاتانزارو، نائب رئيس أبحاث التعلم العميق التطبيقي في إنفيديا، إن بناء شريحة واحدة يتطلب ما يقرب من ألف شخص، ويجب على كل شخص فهم كيفية عمل أجزاء التصميم المختلفة معًا.

يستخدم نظام ChipNeMo نموذج لغة كبير تم تطويره من Llama 2 الخاص بـ Meta. ووفقًا لـ Insider ، يمكن لبرنامج الدردشة الآلي ChipNeMo الإجابة على الاستفسارات المتعلقة بتصميم الشريحة، مثل بنية وحدة معالجة الرسومات وكتابة كود تصميم الشريحة.

Nvidia dùng AI để thiết kế chip nhanh hơn- Ảnh 1. — إنفيديا هي المستفيدة من جنون الذكاء الاصطناعي

في عام ٢٠٢٣، دفع شغف الذكاء الاصطناعي شركة إنفيديا إلى نادي التريليونات، بقيمة سوقية بلغت تريليون دولار. ويتوقع محللو جولدمان ساكس أن يواصل سهم إنفيديا ارتفاعه خلال النصف الأول من عام ٢٠٢٥.

منذ إطلاق ChipNeMo في أكتوبر 2023، أفادت شركة Nvidia أن نظام الذكاء الاصطناعي كان مفيدًا في تلخيص الملاحظات وتدريب مهندسي تصميم الرقائق الجدد. وتعمل الشركة على زيادة الإنتاج لتلبية الطلب المتزايد على الرقائق.

في يناير، أعلن مارك زوكربيرج عن خطط لإنفاق مليارات الدولارات لشراء 350 ألف وحدة معالجة رسومية إضافية من نوع Nvidia H100 لدعم سباق الذكاء الاصطناعي. وإذا أضفنا نماذج أخرى، فستكون شركة Meta قد جمعت 600 ألف وحدة معالجة رسومية بحلول نهاية عام 2024.

وتسعى العديد من شركات التكنولوجيا العملاقة الأخرى أيضًا إلى معالجة نقص الرقائق.

في يوليو 2023، أنشأ قسم DeepMind التابع لشركة Google نظام ذكاء اصطناعي لتسريع تصميم أحدث شريحة مُخصصة، وفقًا لصحيفة وول ستريت جورنال . وفي الوقت نفسه، أطلقت شركة Synopsys، الرائدة في تصميم الشرائح، أداة ذكاء اصطناعي مُصممة لمساعدة مهندسي الشرائح على زيادة إنتاجيتهم.

[إعلان 2]
رابط المصدر