O número de commits de código internos na Nvidia triplicou desde que a empresa migrou todos os seus engenheiros para ferramentas de programação com inteligência artificial. Mais de 30.000 desenvolvedores utilizam o ambiente de desenvolvimento integrado Cursor, da Anysphere. O processo de desenvolvimento de software ainda é controlado e gerenciado por humanos, mas a IA ajuda a eliminar gargalos e maximizar a eficiência.
Fonte da imagem: Cursor
“O Cursor é usado em praticamente todos os aspectos do desenvolvimento de software. As equipes o utilizam para escrever e revisar código, gerar comentários e realizar controle de qualidade. Todo o ciclo de vida do desenvolvimento de software foi acelerado pelo Cursor. Criamos diversas regras personalizadas no Cursor para automatizar completamente os fluxos de trabalho. Isso liberou o verdadeiro potencial do Cursor”, disse Wei Luio, Vice-Presidente de Engenharia da Nvidia.
O Cursor também auxilia em outras áreas, como depuração, onde a Nvidia afirma que ele se destaca na detecção de bugs raros e persistentes e na implantação de agentes para resolvê-los rapidamente. As equipes da Nvidia também automatizam seus projetos no Git usando regras personalizadas que extraem contexto de tickets e documentação, enquanto o Cursor processa correções de bugs com testes de validação relevantes.
“Antes do Cursor, a Nvidia já contava com outras ferramentas de programação baseadas em IA, tanto internas quanto de terceiros.” Mas, após a implementação do Cursor, começamos a observar um aumento significativo na velocidade de desenvolvimento”, afirma Luio. Ele observa que o Cursor se destaca na análise de bancos de dados distribuídos, uma tarefa complexa demais para humanos.
Estagiários e novos funcionários podem aprender a usar o Cursor rapidamente, e desenvolvedores mais experientes agora conseguem resolver outros problemas que exigem engenhosidade humana com mais agilidade, reduzindo a distância entre as ideias e sua implementação. A IA generativa está sendo usada exatamente para o que foi concebida: tarefas rotineiras.tarefas.
Um representante da Nvidia enfatizou que o número de erros permaneceu inalterado apesar do aumento de três vezes no tamanho do código e da melhoria geral no desempenho. Isso é especialmente importante, visto que componentes críticos, como os drivers de GPU, dependem da qualidade do código, que agora é parcialmente gerado por IA.
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