NVIDIA наделит сотрудников сверхспособностями с помощью ИИ, который будет помогать в разработке чипов

Компания NVIDIA не только активно продвигает системы генеративного искусственного интеллекта среди клиентов, но и использует их для оптимизации собственных бизнес-процессов. Использующий накопленный разработчиками компании за 30 лет опыт ИИ-чат-бот помогает начинающим инженерам получать ответы на часто задаваемые вопросы, не отвлекая от работы более опытных коллег. Кроме того ИИ предложено использовать для генерации программного кода и работы с ошибками в чипах.

Источник изображения: NVIDIA

О данной сфере применения ИИ на этой неделе рассказал ведущий научный сотрудник NVIDIA Билл Дэлли (Bill Dally). В опубликованной статье подробно рассказывается о том, как инженеры NVIDIA создали для внутреннего использования собственную большую языковую модель под названием ChipNeMo, обученную на внутренних данных компании для генерации и оптимизации программного обеспечения и помощи людям, занимающимся проектированием чипов.

Компания загрузила в языковую модель собственные архивы документации за 30 лет, связанные с разработкой полупроводниковых компонентов. Как пояснил научный руководитель NVIDIA, на практике опытные разработчики достаточно много времени уделяют ответам на вопрос своих младших коллег, и если эту функцию поручить искусственному интеллекту, то у наиболее ценных сотрудников высвободится больше времени на разработку чипов.

По словам представителя NVIDIA, такой чат-бот может добиться достаточно высокой эффективности при умеренных затратах на его развитие, если в систему будет подгружаться более узконаправленная информация, учитывающая предыдущий опыт компании. Разумный подход к расходованию системных ресурсов позволяет снизить затраты на реализацию соответствующих проектов. Чат-бот помогает инженерам искать необходимую документацию в архиве, не отвлекая своих коллег.

Ещё одна перспективная сфера применения генеративного искусственного интеллекта при разработке чипов NVIDIA — это написание фрагментов программного кода. ИИ-генератор кода уже разрабатывается, и его планируется интегрировать в существующие инструменты разработки чипов. Также ИИ способен помочь в документировании найденных дефектов в разработанных чипах. Система искусственного интеллекта будет достаточно быстро справляться с этой задачей и высвобождать ресурсы разработчиков для других операций.

«Наша задача заключается не в том, чтобы автоматизировать процесс или заменить людей, но наделить имеющихся у нас сотрудников сверхспособностями с целью повышения производительности их работы», — пояснил Билл Дэлли. А Марк Рен (Mark Ren), директор по исследованиям NVIDIA и ведущий автор статьи, отметил: «Я считаю, что со временем большие языковые модели помогут всем процессам [разработки чипов]».

На этом примере NVIDIA показала возможности применения экосистемы NeMo для оптимизации больших языковых моделей, используемых в полупроводниковой отрасли и других сферах промышленности. Клиенты и партнёры NVIDIA могут взять на вооружение данные средства, чтобы повысить эффективность собственных бизнес-процессов. Тонко настраиваемые специализированные языковые модели могут демонстрировать гораздо более высокую производительность, чем более ресурсоёмкие модели общего назначения.