El futuro del desarrollo de chips aparentemente est\u00e1 en manos de la IA generativa, ya que NVIDIA presenta un nuevo LLM llamado \u00abChipNeMo\u00bb, dise\u00f1ado para ayudar a los ingenieros a dise\u00f1ar semiconductores, aportando una nueva serie de ventajas.<\/p>\n
El desarrollo de chips ahora ser\u00eda mucho m\u00e1s r\u00e1pido, cortes\u00eda de las inmensas capacidades que ofrece la IA generativa<\/h2>\n
Averiguar los elementos fundamentales de un chip es una de las tareas m\u00e1s dif\u00edciles en la fase de desarrollo, especialmente cuando se trata de semiconductores sofisticados, \u00abconstruidos con decenas de miles de millones de transistores, conectados en las calles 10.000 veces m\u00e1s delgados que un cabello humano\u00bb. El dise\u00f1o de chips no s\u00f3lo requiere grandes cerebros humanos, sino que es un proceso que a menudo lleva a\u00f1os, si no d\u00e9cadas, para alcanzar su posici\u00f3n \u00f3ptima. Sin embargo, con el aumento inmediato de las capacidades de IA generativa, NVIDIA ha logrado dise\u00f1ar un LLM \u00abpersonalizado\u00bb que act\u00faa como ayuda para los ingenieros para proporcionar un producto final que puede resultar \u00abrevolucionario\u00bb en t\u00e9rminos de la industria de los semiconductores.<\/p>\n
En una publicaci\u00f3n de blog, NVIDIA ha revelado que con su modelo ChipNeMo, la empresa planea implementar sus capacidades en etapas individuales del dise\u00f1o del chip, lo que no solo dar\u00eda como resultado una productividad significativamente mejorada, sino que tambi\u00e9n les ayudar\u00eda a ahorrar costos en t\u00e9rminos de mano de obra humana y Tiempo necesario para dise\u00f1ar un chip. NVIDIA tambi\u00e9n revel\u00f3 el caso de uso inicial de su LLM, revelando un caso en el que un dise\u00f1ador de chips responde a preguntas sobre la arquitectura de GPU. Puedes verlo a continuaci\u00f3n:<\/p>\n Hablando sobre el proceso de creaci\u00f3n, NVIDIA revel\u00f3 que los desarrolladores formularon un modelo fundamental y luego lo combinaron con NeMO LLM para construir, personalizar e implementar modelos de IA generativa. El resultado fue que la empresa pudo construir un modelo que admit\u00eda hasta 43 mil millones de par\u00e1metros, lo cual es esencial en este segmento en particular, dado lo \u00abcomplejo\u00bb que es en realidad el dise\u00f1o de chips. El modelo se entren\u00f3 utilizando m\u00e1s de un bill\u00f3n de tokens, palabras y s\u00edmbolos en texto y software.<\/p>\n Ahora, la gran pregunta es: \u00bfc\u00f3mo contribuir\u00eda realmente NeMo al progreso de la industria de los semiconductores en el futuro? Bueno, pi\u00e9nselo de esta manera; El modelo NeMo de NVIDIA es similar a lo que ChatGPT es para los estudiantes, ayud\u00e1ndolos en el proceso final, pero no los beneficia de una manera que los ponga \u00abpor delante de la curva\u00bb. De manera similar, NeMo est\u00e1 dise\u00f1ado para ayudar a los dise\u00f1adores de chips con preguntas cr\u00edticas, datos t\u00e9cnicos o incluso hasta cierto punto a la resoluci\u00f3n de problemas. Sin embargo, es seguro decir que la IA generativa se perfila como una parte dominante de todas las industrias, y \u00bfes eso algo de lo que alegrarse? Bueno, el tiempo lo dir\u00e1.<\/p>\n Fuente de noticias: Blog de NVIDIA<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/cdn.wccftech.com\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/ChipNeMo-diagram-Final.jpg.webp\")
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