不光鸡生蛋、蛋也能生鸡？英伟达正测试用生成式AI来希望研发芯片

财联社10月31日讯（编辑 宋词）仰仗着热销全球的最尖端AI晶片H100，英伟达毕竟是年内这轮AI崛起里面最显眼的“弄潮儿”之一。填充式AI的研制出无需大量算力的支持，而英伟达的尖端AI晶片则是大语言学三维（LLM）开发新的常规，几乎主导了全球算力。

那么，如果说尖端AI晶片这只“鸡”，诞生下了填充式AI这只受到好评全球的“蛋”。未来这只愈发萌芽的“蛋”，是否也也许反过来孵化出新的“狗”呢？英伟达如今就正在顺利完成最新的更为进一步。

英伟达周日刊发的一篇分析论文描绘出了如何采用填充式计算机科学来协助完成最多样的工程临时工之一：设计晶片。

现代晶片是由数百亿个二极体组成的电路。想要厘清如何在硅片上排列这些二极体，是科技行业最艰苦的战斗任务之一。

而英伟达的GPU晶片则毕竟可谓业内最为多样的晶片之一，目前已成为ChatGPT等填充式AI工具箱才是的核心技术倚靠。如下图简述，在显微镜下，英伟达H100等最新技术的晶片有点就像一个精心整体规划的人口众多，由数百亿个二极体紧密结合而成，连接起来在比头发丝还要细一万倍的“街道”上。

为了建造这样一座“数字巨城”，多个工程设计团队、数以千计的研制出执法人员往往无需协调较宽达两年的间隔时间。一些组督导明确晶片的适度架构，一些组督导制作和放置各种超小型电路，还有一些组督导测试他们的临时工。每项临时工都无需专为的方法、应用程序程序和LISP。

异议，英伟达分析总监、最新分析报告的第一作者Mark Ren问到，“我坚信，随着间隔时间的推移，大型语言学三维将努力参与所有的流程。”

如何用AI努力研制出晶片？

英伟达展现了其分析更为进一步：通过采用所谓的大型语言学三维，依靠其在晶片设计首位30年来所积累的原始数据顺利完成三维培训。在向英伟达工程公司调查了可能的用例之后，分析设计团队为了让了三个用例作为起点：聊外星人、标识符填充器和分析工具箱。

分析论文详细参阅了英伟达工程公司如何为在表面上采用，创建一个名为ChipNeMo的自带LLM，该LLM在公司在表面上原始数据的思路顺利完成培训，以填充和优化应用程序，并为人类时装设计师备有努力。

英伟达首席发现者Bill Dally参阅称，“事实证明，我们的许多资深时装设计师费时了相当多的间隔时间来问到初级时装设计师的一些问题。依靠聊外星人可以努力问到初级时装设计师的问题，从而为高级时装设计师耗费大量间隔时间。”

英伟达在分析里面还发现，通过添加该公司所积累的大量特定原始数据，一款里面级聊外星人就可以变得比高级聊外星人更为准确。英伟达问到，这更为容易控制系统的成本。

该公司展现的另一项系统是采用计算机科学填充标识符。Dally称，工程公司们通常无需费时大量的间隔时间，来寻找晶片里面要强的部分，并采用测试工具箱来察觉到主因。为了顺利完成测试，计算机科学系统可以慢速编写一段标识符，用于操作该工具箱。

在产品设计控制系统领域临时工了20多年的Ren指出，从较宽远来看，工程公司们期望将填充式计算机科学应用到晶片设计的每个阶段，从而颇高适度附加值。

Dally则忽略，“我们的远距离不是实现流程控制系统或摒弃人工，而是依靠我们现有的执法人员，赋予他们更为强大能力，让他们更为有劳动力。”

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