Yapay zekâ sektörü hızla büyürken, şirketler Nvidia'nın yapay zekâ ürünlerini eğitmek ve inşa etmek için kullanılan sınırlı GPU arzı için yarışıyor. Şimdi, çip devi, talebe yetişmek için bir çaba gibi görünen bir şekilde çiplerini daha hızlı hale getirmek için kendi yapay zekâsını kullanıyor.
Nvidia, GPU'larının üretimini hızlandırmayı amaçlayan ChipNeMo olarak bilinen bir yapay zekâ sistemi geliştirdi.
GPU'ların tasarımı yoğun emek gerektirebilir. Nvidia'nın uygulamalı derin öğrenme araştırmalarından sorumlu başkan yardımcısı Bryan Catanzaro, Wall Street Journal'a verdiği demeçte, bir çipin üretilmesi için genellikle bine yakın kişi gerektiğini ve her bir kişinin tasarım sürecinin farklı parçalarının birlikte nasıl çalıştığını anlaması gerektiğini söyledi.
ChipNeMo işte bu noktada yardımcı olabilir. Yapay zekâ sistemi, şirketin kendi verileriyle eğittiğini söylediği Meta'nın Llama 2'sinin üzerine inşa edilmiş büyük bir dil modeli üzerinde çalışıyor. Catanzaro WSJ'ye verdiği demeçte, ChipNeMo'nun chatbot özelliğinin GPU mimarisi ve çip tasarım kodunun oluşturulması gibi çip tasarımıyla ilgili sorulara yanıt verebildiğini söyledi.
Şimdiye kadar elde edilen kazanımlar umut verici görünüyor. ChipNeMo'nun geçtiğimiz Ekim ayında tanıtılmasından bu yana Nvidia, Journal'a göre, yapay zekâ sisteminin genç mühendisleri çip tasarlama ve 100 farklı ekipteki notları özetleme konusunda eğitmede yararlı olduğunu tespit etti.
HİSSELERİ YÜZDE 4 ARTTI
Nvidia'nın GPU üretimini artırma çabaları, şirketlerin yapay zekâ savaşlarında öne geçmek için şirketin çok rağbet gören çiplerine sahip olmaya çalıştıkları bir döneme denk geliyor. Geçtiğimiz yıl büyük dil modeli Llama 2 ve yapay zekâ destekli Ray-Ban Akıllı Gözlük gibi yapay zekâ ürünlerini piyasaya süren Meta, 2024 yılı sonuna kadar Nvidia'nın A100'leri ve diğer yapay zekâ çipleri de dahil olmak üzere toplam 600 bin GPU'yu bir araya getirme yolunda ilerliyor.
En iyi yapay zekâ ürünlerini üretme arayışı Nvidia için iyi görünüyor. Çip devinin hisseleri pazartesi günü yüzde 4 artarak rekor seviyeye ulaştı ve Goldman Sachs analistleri bu artışın 2025'in ilk yarısına kadar devam etmesini bekliyor.
Yarı iletkenlerin tasarım aşamasını hızlandırmak için yapay zekâyı kullanmaya çalışan tek kuruluş Nvidia değil.
WSJ'nin haberine göre, geçtiğimiz temmuz ayında Google'ın DeepMind şirketi, şirketin özel çiplerinin en son yinelemesini tasarlama sürecini hızlandırabileceğini söylediği bir yapay zekâ sistemi geliştirdi.
Birkaç ay sonra, bir yazılım devi olan Synopsys, çip mühendisleri arasında üretkenliği artırmak için tasarlanmış bir yapay zekâ aracını piyasaya sürdü.
New York Üniversitesi gibi üniversiteler de üretken yapay zekânın çipleri daha hızlı tasarlamak için nasıl kullanılabileceği konusunda araştırmalar yürütüyor.
