NVIDIA, mühendislere yarı iletken tasarlama konusunda yardımcı olmak için tasarlanan ve masaya yeni bir avantaj tasarrufu getiren “ChipNeMo” adlı yeni bir LLM’yi tanıtırken, çip geliştirmenin geleceği görünüşe göre üretken yapay zekanın ellerinde yatıyor.
Üretken Yapay Zekanın Getirdiği Muazzam Yetenekler Sayesinde Çip Geliştirme Artık Çok Daha Hızlı Olacak
Bir çipin temel öğelerini bulmak, özellikle “on milyarlarca transistörle inşa edilmiş, insan saçından 10.000 kat daha ince sokaklara bağlanan” karmaşık yarı iletkenler söz konusu olduğunda, geliştirme aşamasındaki en zor görevlerden biridir. Çip tasarımı yalnızca mükemmel insan beyni gerektirmekle kalmıyor, aynı zamanda en uygun konuma ulaşması onlarca yıl olmasa da çoğu zaman yıllar süren bir süreç. Bununla birlikte, üretken yapay zeka yeteneklerinin hızla artmasıyla birlikte NVIDIA, yarı iletken endüstrisi açısından “devrim niteliğinde” olduğu kanıtlanabilecek bir son ürün sağlamak için mühendislere yardımcı olan “özel” bir Yüksek Lisans Diploması tasarlamayı başardı.
Bir blog yazısında NVIDIA, ChipNeMo modeliyle firmanın yeteneklerini çip tasarımının ayrı aşamalarında uygulamayı planladığını ve bunun yalnızca üretkenliği önemli ölçüde artırmakla kalmayıp aynı zamanda insan gücü ve işçilik açısından maliyetlerden tasarruf etmelerine de yardımcı olacağını açıkladı. Bir çip tasarlamak için harcanan zaman. NVIDIA ayrıca yüksek lisanslarının ilk kullanım durumunu da açıkladı ve bir çip tasarımcısının GPU mimarisi hakkındaki sorulara yanıt verdiği bir örneği ortaya çıkardı. Aşağıdan bakabilirsiniz:
Oluşturma sürecinden bahsederken NVIDIA, geliştiricilerin temel bir model oluşturduklarını ve ardından bunu üretken yapay zeka modelleri oluşturmak, özelleştirmek ve dağıtmak için NeMO LLM ile birleştirdiklerini açıkladı. Sonuç olarak şirket, çip tasarımının gerçekte ne kadar “karmaşık” olduğu göz önüne alındığında, bu özel segment için önemli olan 43 milyara kadar parametreyi destekleyen bir model oluşturabildi. Model, metin ve yazılımdaki bir trilyondan fazla jeton, kelime ve sembol kullanılarak eğitildi.
Şimdi asıl soru şu: NeMo gelecekte yarı iletken endüstrisinin ilerlemesine gerçekten nasıl katkıda bulunacak? Peki, şöyle düşünün; NVIDIA’nın NeMo modeli, ChatGPT’nin öğrenciler için sunduğu modele benzer, onlara son süreçte yardımcı olur, ancak onları “evrenin önüne” geçirecek şekilde fayda sağlamaz. Benzer şekilde NeMo, çip tasarımcılarına kritik sorularda, teknik gerçeklerde ve hatta bir dereceye kadar problem çözmede yardımcı olmak için tasarlandı. Ancak üretken yapay zekanın artık her sektörün baskın bir parçası haline geldiğini söylemek yanlış olmaz ve bu sevinilecek bir şey mi? Neyse bunu zaman gösterecek.
Haber kaynağı: NVIDIA Blogu
