自己卷自己？英偉達(dá)發(fā)布大模型 ChipNeMo，專為芯片設(shè)計(jì)定制

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關(guān)鍵字：芯片,模型,研究人員,領(lǐng)域,華為
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作者：李寶珠
編輯：三羊
英偉達(dá)發(fā)布了一個(gè)以自家內(nèi)部數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)訓(xùn)練而成的定制大語(yǔ)言模型——ChipNeMo，可以幫助工程師完成與芯片設(shè)計(jì)相關(guān)的任務(wù)。這廂，黃仁勛穿著花背心、拿著手絹出席年會(huì)。那廂，Sam Altman 正在籌措數(shù)十億資金，以建立新 AI 芯片公司。
春風(fēng)得意與雄心勃勃的對(duì)比之下，正是當(dāng)前 AI 芯片領(lǐng)域的真實(shí)寫照，算力至上的時(shí)代，英偉達(dá)幾乎是卡所有人脖子。所以，越來(lái)越多 AI 芯片初創(chuàng)企業(yè)如雨后春筍般拔地而起，更有甚者高喊對(duì)標(biāo)、替代英偉達(dá)，同時(shí)微軟、谷歌等大廠也開始更加勤奮地自研芯片。
誠(chéng)然，自進(jìn)入智能時(shí)代以來(lái)，芯片已經(jīng)成為了一眾科技巨頭的「阿喀琉斯之踵」，而半導(dǎo)體行業(yè)的高門檻也使得這一技術(shù)圍城很難被輕易攻克。除了華為已經(jīng)「現(xiàn)身說(shuō)法」的生產(chǎn)環(huán)節(jié)外，半導(dǎo)體設(shè)計(jì)同樣極具挑戰(zhàn)性。尤其是在電子芯片逼近摩爾定律極限，算力需求卻持續(xù)走高之際，如何在先進(jìn)制程上發(fā)揮更高性能就成為了 AI 芯片設(shè)計(jì)的重要挑戰(zhàn)。
具有 144 個(gè) SM 的 GH100 完整 GPU
如上圖所示，在顯微鏡下，NVIDIA H100 Tensor Core GPU 這樣的先進(jìn)芯片看起來(lái)就像一個(gè)精心規(guī)劃的城市，

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作者簡(jiǎn)介：解構(gòu)技術(shù)先進(jìn)性與普適性，解讀更前沿的 AIForScience 案例