Nvidia в три раза увеличила объём генерируемого кода благодаря AI-инструментам

Внутренние коммиты кода в Nvidia утроились после того, как компания задействовала 100% своих инженеров с помощью AI-инструментов для программирования. Среда разработки Cursor от Anysphere теперь используется более чем 30 000 разработчиков компании для генерации кода с помощью искусственного интеллекта.

«Cursor используется практически во всех продуктовых областях и во всех аспектах разработки программного обеспечения. Команды используют Cursor для написания кода, проверки кода, генерации тестовых случаев и контроля качества. Весь наш жизненный цикл разработки ПО ускоряется благодаря Cursor. Мы создали множество пользовательских правил в Cursor для полной автоматизации целых рабочих процессов. Это раскрыло истинный потенциал Cursor». — Вэй Лю, вице-президент по инженерии в Nvidia.

Это не означает, что весь готовый к производству код, выходящий из офисов Nvidia, внезапно стал «AI-отстоем». Жизненный цикл разработки программного обеспечения (SDLC) по-прежнему контролируется и курируется людьми, но ИИ внедрён на каждом этапе, чтобы устранить узкие места и обеспечить максимальную эффективность. Использование Cursor позволило инженерам генерировать в три раза больше кода, чем раньше.

Изображение: Getty Images

Помимо этого, Cursor помог и в других областях, например, в отладке, где он отлично справляется с поиском редких, устойчивых ошибок и развёртывает агентов для их быстрого устранения. Команды Nvidia также автоматизируют свой git-флоу, используя пользовательские правила, которые позволяют извлекать контекст из тикетов и документов, в то время как Cursor занимается исправлением ошибок с соответствующими тестами для валидации.

«До Cursor в Nvidia были другие инструменты AI-кодинга, как собственной разработки, так и от внешних поставщиков. Но именно после внедрения Cursor мы действительно начали видеть значительный рост скорости разработки», — сказал Лю. По его словам, Cursor действительно блестяще справляется с пониманием сложности долгоживущих, разросшихся баз данных, которые могли бы поставить в тупик обычного человека.

Что касается стажёров и новых сотрудников, то они могут быстро войти в курс дела с помощью Cursor, поскольку он может выступать в роли гида с обширными знаниями. Напротив, более опытные разработчики теперь могут решать другие задачи, которые действительно требуют человеческой изобретательности, сокращая разрыв между идеями и реализацией. Это похоже на использование генеративного ИИ для того, для чего он всегда должен был быть предназначен: для рутинных задач.

В своём пресс-релизе Cursor также заявил, что «уровень ошибок остался на прежнем уровне», несмотря на улучшения в объёме кодирования и общей производительности. Это важно, потому что критические компоненты, такие как драйверы GPU, которые используются как геймерами, так и профессионалами, зависят от жизненно важного кода, который теперь частично генерируется ИИ. Для Nvidia в этом также нет ничего нового, поскольку DLSS работает на суперкомпьютере уже много лет.

Источник: Tomshardware.com