英伟达(NVIDIA)近日宣布已为其全球3万名工程师部署了基于NVIDIA NIM微服务的AI编码工具，显著提升了开发效率。内部数据显示，该工具使工程师的代码产出量提升了三倍，同时大幅缩短了模型训练和部署周期。这一举措是英伟达加速生成式AI开发战略的重要组成部分，旨在优化其AI基础设施并提高研发团队的整体生产力。
英伟达已成功将其NVIDIA NIM微服务全面部署至全球3万名工程师的工作环境中，构建了一个统一的AI辅助编码平台。NVIDIA NIM微服务作为经过优化的预封装容器，支持在云、数据中心和NVIDIA RTX AI PC等各种平台上轻松部署和运行AI模型，为工程师提供了无缝的开发体验。[1]
该平台基于兼容OpenAI API的架构设计，使工程师能够快速集成和使用各种大语言模型，特别是针对Llama-3等先进模型进行了深度优化。通过将NIM容器与本地开发环境无缝对接，工程师无需管理底层基础设施即可获得强大的AI编码支持。[1]
部署过程中，英伟达采用了自动化管道技术，确保了大规模部署的高效性和一致性。工程师只需简单配置，即可在本地环境中启动NIM服务，自动下载所需资源并开始为API端点提供服务，大大降低了使用门槛。[1]
根据英伟达内部评估数据，部署AI编码工具后，工程师的代码产出量实现了三倍增长，模型训练和部署周期显著缩短。特别是在处理大规模分布式训练作业时，工程师能够更专注于模型构建，而无需花费大量时间管理和优化底层基础设施。[1]
具体而言，NVIDIA NIM内置的数据和模型并行库帮助优化了GPU训练时间，将训练吞吐量提高了一倍。这意味着开发人员可以更快地进行迭代，加速为客户开发新的生成式人工智能体验。[2]
英伟达工程师反馈，使用该工具后：
英伟达AI编码工具的核心是NVIDIA NIM微服务，它为将大语言模型(LLM)和其他AI基础模型投入生产提供了最简单、最快捷的方法。工程师可以通过简单的命令指定模型，如Meta Llama-3.1-8b-Instruct，并将本地目录挂载为缓存目录，用于保存已下载的模型资产。[1]
在启动过程中，NIM容器会自动下载所需资源，并开始为API端点背后的模型提供服务。这一过程高度自动化，使工程师能够专注于核心开发任务，而非环境配置。[1]
为确保性能稳定，英伟达采用了GenAI-Perf工具对系统进行基准测试，通过设置合理的测量间隔(如100000毫秒)来准确评估在高并发情况下的系统表现。这种严谨的测试方法确保了AI编码工具在各种工作负载下都能保持高性能。[1]
英伟达此次大规模部署AI编码工具不仅提升了自身研发效率，也为整个AI行业树立了标杆。作为GPU和AI基础设施的领导者，英伟达正将其在AI领域的专业知识反哺到自身开发流程中，形成了良性循环。[1]
公司计划进一步扩展该平台的功能，包括：
英伟达首席技术官表示：'我们的目标是让每位工程师都能像使用计算器一样自然地使用AI工具，这将彻底改变软件开发的方式。'随着生成式AI技术的不断进步，预计这一工具将在未来一年内进一步提升工程师的生产力，为AI驱动的软件开发新时代奠定基础。[1]