Selon les médias,NVIDIA a récemment annoncé avoir entièrement déployé des outils de codage d'intelligence artificielle générative pour 30 000 ingénieurs au sein de l'entreprise. Grâce à la technologie de l'IA pour renforcer le processus de R&D, la production de code des ingénieurs a été multipliée par trois par rapport au niveau d'origine et le taux de vulnérabilité du code est resté stable. Les avantages techniques et la valeur applicative de la R&D assistée par l’IA ont été davantage soulignés.
Il est entendu que Nvidia a coopéré avec Anysphere Inc. à San Francisco pour créer un environnement de développement intégré Cursor personnalisé. Cet environnement se concentre sur la conception de code assistée par intelligence artificielle et est spécialement optimisé pour les scénarios de R&D d'entreprise, devenant ainsi un outil auxiliaire important pour le travail de R&D des ingénieurs.
À l'heure actuelle, de nombreux produits et services lancés par NVIDIA ont adopté des modèles de conception guidés par l'homme et assistés par l'intelligence artificielle, et la technologie de l'IA a été profondément intégrée dans l'ensemble de son processus de recherche et de développement.
En tant que fabricant de puces de renommée mondiale, les pilotes GPU et autres produits de NVIDIA sont largement utilisés dans de nombreux domaines tels que les jeux, la formation et le raisonnement en intelligence artificielle, et le développement de produits nécessite un professionnalisme et une sécurité extrêmement élevés.
Afin de garantir la qualité des produits, NVIDIA met en œuvre des spécifications strictes sur le code d'IA nouvellement généré et effectue des tests approfondis avant de le mettre en production pour garantir que la R&D assistée par l'IA améliore l'efficacité et maintient la qualité.
En fait, ce n’est pas la première fois que Nvidia applique la technologie de l’intelligence artificielle à son processus de développement de produits.
Auparavant, la société a déployé des superordinateurs dédiés et continue d’optimiser la technologie de super échantillonnage d’apprentissage profond (DLSS) depuis de nombreuses années. Certains liens de conception de puces ont également été optimisés grâce à des outils internes d’intelligence artificielle. Le flux de travail assisté par l’intelligence artificielle est pratiqué et perfectionné au sein de l’entreprise depuis longtemps.
