英伟达发布ChipNeMo大语言模型,创新辅助芯片设计,提升工作效率

AI前沿6个月前发布 wanglu852
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概述

英伟达发布了一款名为ChipNeMo的大语言模型,用于辅助芯片设计。ChipNeMo可以帮助工作人员完成与芯片设计相关的任务,包括回答问题、总结文档以及生成脚本等。这个大语言模型的问世将大大提升工作效率,是应用大语言模型于半导体设计的重要一步。

ChipNeMo的帮助内容

ChipNeMo能够帮助英伟达内部的芯片设计师完成三大方面的工作:
1. 问答:ChipNeMo可以回答有关GPU架构和设计的问题,帮助工程师在早期测试中快速找到技术文档。
2. DEA脚本生成:ChipNeMo可以根据自然语言的要求生成相应的代码,例如在特定工具中编写代码。
3. Bug总结和分析:芯片设计人员可以向ChipNeMo描述Bug的情况,然后ChipNeMo会给出相应的技术总结和管理总结。

ChipNeMo的训练和设计

ChipNeMo在数据集方面使用了Bug总结、设计源、文档以及硬件相关的代码和自然语言文本。经过数据的采集、清洗和过滤,形成了一个包含241亿个token的数据集。

在算法和架构设计方面,英伟达采用了领域自适应技术,包括自定义标记器、领域自适应持续预训练、带有领域特定指令的监督微调(SFT)以及领域自适应检索模型。这些技术提高了大语言模型在工程助理聊天机器人、EDA脚本生成和Bug摘要和分析等应用中的性能。同时,这些领域自适应技术使得模型的大小最多可以减少5倍,而性能依然保持相似或更好。

总结

英伟达发布的ChipNeMo是一款专注于辅助芯片设计的大语言模型。它能够帮助芯片设计师回答问题、生成代码以及做Bug总结和分析。这个模型的问世将大大提高芯片设计工作的效率。ChipNeMo的训练和设计采用了领域自适应技术,使得模型在特定领域应用中性能优越,同时还可以减少模型的大小。

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