Die Entwicklung einer GPU ist arbeitsintensiv und zeitaufwendig. Bryan Catanzaro, Nvidias Vizepräsident für angewandte Deep-Learning-Forschung, sagt, dass für die Herstellung eines einzigen Chips fast 1.000 Menschen benötigt werden und jeder einzelne verstehen muss, wie die verschiedenen Teile des Designs zusammenarbeiten.
Das ChipNeMo-System verwendet ein großes Sprachmodell, das aus Metas Llama 2 entwickelt wurde. Laut Insider kann der Chatbot von ChipNeMo Fragen zum Chipdesign, etwa zur GPU-Architektur, beantworten und Chipdesign-Code schreiben.
Nvidia ist ein Nutznießer des KI-Wahns
Im Jahr 2023 katapultierte der KI-Boom Nvidia in den Billionen-Dollar-Club mit einer Marktkapitalisierung von einer Billion Dollar. Analysten von Goldman Sachs erwarten, dass der Nvidia-Aktienkurs bis zum ersten Halbjahr 2025 weiter steigen wird.
Seit der Einführung von ChipNeMo im Oktober 2023 ist das KI-System laut Nvidia hilfreich, um Notizen zusammenzufassen und neue Chipdesign-Ingenieure auszubilden. Das Unternehmen arbeitet daran, die Produktion zu steigern, um der steigenden Nachfrage nach Chips gerecht zu werden.
Im Januar kündigte Mark Zuckerberg Pläne an, Milliarden von Dollar in den Kauf von 350.000 weiteren Nvidia H100-GPUs zu investieren, um das KI-Rennen voranzutreiben. Zählt man weitere Modelle hinzu, wird Meta bis Ende 2024 600.000 Chips angehäuft haben.
Auch mehrere andere Technologiegiganten versuchen, dem Chipmangel entgegenzuwirken.
Im Juli 2023 entwickelte Googles Abteilung DeepMind laut Wall Street Journal ein KI-System, um die Entwicklung seines neuesten Spezialchips zu beschleunigen. Gleichzeitig brachte das führende Chipdesign-Unternehmen Synopsys ein KI-Tool auf den Markt, das Chip-Ingenieuren helfen soll, ihre Produktivität zu steigern.
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