Con las inteligencias artificiales en plena ebullición, las empresas están desesperadas por conseguir el limitado suministro de GPU de Nvidia (utilizadas para entrenar y crear productos de IA). Ante esta situación, el gigante de los chips está utilizando su propia IA para fabricarlos más rápidos y satisfacer la demanda.
Bryan Catanzaro, vicepresidente de investigación aplicada al aprendizaje profundo de Nvidia, declaró a The Wall Street Journal que para fabricar una GPU se necesitan unas 1.000 personas y cada una de ellas debe saber cómo encajan las distintas partes del proceso. Ante esta compleja situación, Nvidia ha desarrollado un sistema de IA que pretende acelerar la producción de sus GPU.
Conocido como ChipNeMo, el sistema de IA se basa en un gran modelo lingüístico desarrollado sobre LlaMA 2 de Meta que la empresa afirma haber entrenado con sus datos. A su vez, la función de chatbot de ChipNeMo puede responder a preguntas sobre el diseño de chips, como las relativas a la arquitectura de GPU y la elaboración del código de diseño de chips, según Catanzaro.
De momento, los resultados son bastante prometedores. Desde que ChipNeMo se presentó el pasado octubre, Nvidia ha comprobado que el sistema de IA ha sido de gran utilidad para enseñar a ingenieros noveles a diseñar chips y resumir las notas de 100 equipos diferentes, según recoge The Wall Street Journal.
Los esfuerzos de Nvidia por acelerar la fabricación de GPU llegan en un momento en que las empresas quieren hacerse con sus codiciados chips para tener ventaja en la guerra de las IA. Meta, que en el último año ha sacado al mercado productos de IA como su gran modelo de lenguaje LlaMA 2 y sus Ray-Ban Smart Glasses con IA, está en camino de conseguir un total de 600.000 GPU, incluidas las A100 de Nvidia y otros chips de IA, para finales de 2024.
