Oggi, un documento di ricerca ha svelato come Nvidia, un leader nella progettazione dei semiconduttori, sta utilizzando l’intelligenza artificiale generativa (AI) per rivoluzionare la sofisticata progettazione dei chip. Questa rivelazione dimostra come gli avanzamenti AI possano essere applicati in settori altamente specializzati.
La ricerca si avvale del Nvidia NeMo per mostrare come l’AI personalizzata possa offrire un margine competitivo nell’ambito dei semiconduttori. Progettare un semiconduttore non è un compito da poco. Questo processo minuzioso, simile a disegnare strade intricate più sottili di un capello umano, coinvolge vari team di esperti che operano con metodi, software e linguaggi distinti.
Ma ora, con l’assistenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), Nvidia ha innovato il modo in cui questi chip vengono creati. Mark Ren di Nvidia Research, l’autore principale dello studio, vede un futuro in cui gli LLM avranno un ruolo centrale in vari processi e settori.
Durante un keynote a San Francisco, Bill Dally di Nvidia ha sottolineato l’importanza degli LLM nella progettazione dei semiconduttori, evidenziando come l’approccio personalizzato possa apportare significativi miglioramenti.
Il cuore della ricerca è ChipNeMo, un LLM sviluppato da Nvidia. Addestrato sui dati proprietari dell’azienda, può generare software ottimizzato e supportare designer umani. Tra le sue applicazioni vi sono chatbot, generatori di codice e strumenti di analisi, con particolare interesse verso un tool che semplifica la gestione dei bug.
Questo studio non solo mette in luce le potenzialità dell’AI nella progettazione dei semiconduttori, ma serve anche da guida su come i modelli pre-addestrati possano essere adattati a specifici settori. Nvidia sottolinea l’importanza della personalizzazione e della qualità dei dati durante il training.
Mentre l’industria dei semiconduttori sta solo iniziando a sfruttare l’AI generativa, Nvidia offre strumenti come NeMo su GitHub e sul proprio catalogo NGC per coloro che desiderano esplorare questa frontiera.
Questo sforzo collettivo ha coinvolto molti talenti, come Mingjie Liu, Teo Ene, Robert Kirby, Chris Cheng, Nathaniel Pinckney, Rongjian Liang, Jonah Alben, Himyanshu Anand, Sanmitra Banerjee, Ismet Bayraktaroglu, Bonita Bhaskaran Bryan Catanzaro, Arjun Chaudhuri, Sharon Clay , Bill Dally, Laura Dang, Parikshit Deshpande Siddhanth Dhodhi, Sameer Halepete, Eric Hill, Jiashang Hu, Sumit Jain, Brucek Khailany Kishor Kunal, Xiaowei Li, Hao Liu, Stuart Oberman, Sujeet Omar, Sreedhar Pratty, Ambar Sarkar Zhengjiang Shao, Hanfei Sun, Pratik P Suthar, Varun Tej, Kaizhe Xu e Haoxing Ren.