GPU 설계는 노동 집약적이고 시간이 많이 소요됩니다. 엔비디아의 응용 딥러닝 연구 담당 부사장인 브라이언 카탄자로는 칩 하나를 만드는 데 거의 1,000명이 필요하며, 각 사람은 설계의 여러 부분이 어떻게 작동하는지 이해해야 한다고 말합니다.
ChipNeMo 시스템은 Meta의 Llama 2에서 개발된 대규모 언어 모델을 사용합니다. Insider 에 따르면 ChipNeMo의 챗봇은 GPU 아키텍처와 같은 칩 설계와 관련된 질의에 답하고 칩 설계 코드를 작성할 수 있습니다.
엔비디아는 AI 열풍의 수혜자다
2023년, AI 열풍으로 엔비디아는 시가총액 1조 달러를 기록하며 "조 달러 클럽"에 진입했습니다. 골드만삭스 애널리스트들은 엔비디아 주가가 2025년 상반기까지 계속 상승할 것으로 예상합니다.
엔비디아는 2023년 10월 ChipNeMo 출시 이후 이 AI 시스템이 노트 요약 및 신규 칩 설계 엔지니어 교육에 유용하게 활용되고 있다고 밝혔습니다. 엔비디아는 급증하는 칩 수요를 충족하기 위해 생산량을 늘리고 있습니다.
1월, 마크 저커버그는 AI 경쟁에 박차를 가하기 위해 수십억 달러를 투자하여 엔비디아 H100 GPU 35만 개를 추가로 구매하겠다는 계획을 발표했습니다. 다른 모델까지 포함하면 메타는 2024년 말까지 60만 개의 칩을 확보하게 됩니다.
다른 몇몇 기술 대기업도 칩 부족 문제를 해결하고자 노력하고 있습니다.
월스트리트 저널 에 따르면, 2023년 7월 구글 딥마인드(DeepMind) 사업부는 최신 맞춤형 칩 설계 속도를 높이기 위해 AI 시스템을 개발했습니다. 한편, 선도적인 칩 설계 기업 시놉시스(Synopsys)는 칩 엔지니어의 생산성 향상을 지원하는 AI 도구를 출시했습니다.
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