ご存知かと思いますが、AI とその動作に必要なチップに対する需要は尽きません。そのため、Nvidia は現在、時価総額で世界第 1.73 位の企業となり、この記事の執筆時点では XNUMX 兆 XNUMX 億ドルとなっています。 Nvidiaでさえこの分野の需要を満たすのに苦労しているため、その勢いは鈍化する兆しがほとんどありません。 素晴らしい新しい AI の世界。紙幣プリンターが「ブル」と音を立てます。
AI チップの設計を合理化し、生産性を向上させるために、Nvidia はラージ言語モデル (LLM) と呼ぶものを開発しました。 チップニモ。基本的に、Nvidia の内部アーキテクチャ情報、ドキュメント、コードからデータを収集し、内部プロセスのほとんどを理解できるようにします。これは Meta の Llama 2 LLM を改造したものです。
2023年XNUMX月に初公開され、 ウォールストリートジャーナル （ビア ビジネスインサイダー）、これまでのところ、フィードバックは有望です。報告によると、このシステムは若手エンジニアのトレーニングに役立ち、チャットボット経由でデータ、メモ、情報にアクセスできることが証明されています。
独自の AI チャットボットを内部に持つことで、データを迅速に解析できるようになり、特定のデータや情報にアクセスするために電子メールやインスタント メッセージングなどの従来の方法を使用する必要がなくなり、時間を大幅に節約できます。施設やタイムゾーンが異なる場合はもちろんのこと、電子メールへの返信に時間がかかることを考えると、この方法は間違いなく生産性の歓迎すべき向上をもたらします。
Nvidia は最高の半導体ノードへのアクセスを求めて戦うことを余儀なくされている。 TSMCの最先端ノードへのアクセスのために小切手帳を開いているのは同社だけではない。需要が急増する中、エヌビディアは十分なチップを生産するのに苦労している。では、1 つで同じ作業ができるのに、なぜ 2 つ購入するのでしょうか?これは、Nvidia が自社の内部プロセスを高速化しようとしている理由を理解するのに大いに役立ちます。節約された分が積み重なり、より高速な製品をより早く市場に投入できるようになります。
半導体設計やコード開発などは AI LLM に最適です。データを迅速に解析し、デバッグやシミュレーションなどの時間のかかるタスクを実行できます。
先ほどメタについて触れました。マーク・ザッカーバーグによれば（経由） ベルジェ)、Meta は 600,000 年末までに 2024 個の GPU を備蓄する可能性があります。これは大量のシリコンであり、Meta は XNUMX つの企業にすぎません。 Google、Microsoft、Amazon などを加えれば、Nvidia が自社製品をより早く市場に投入したい理由が簡単にわかります。稼がなければならないお金は山ほどあります。
ビッグテクノロジーは別として、私たちが自宅のシステムでエッジベースの AI の使用を完全に実現するまでには長い道のりがあります。より優れた AI ハードウェアとソフトウェアを設計する AI は、今後ますます重要になり、普及していくと想像できます。ちょっと怖いですね、あれは。
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- 情報源： https://www.pcgamer.com/nvidias-ai-is-helping-its-engineers-to-bring-better-ai-to-the-market-faster
