Nvidiaが開発するGPUはゲームだけでなく、生成AI時代の基盤となっています。当然ながら、自らの開発現場にもAIを徹底的に取り入れており、コードの生産量を従来の3倍へと押し上げていたことがわかりました。 3万人以上のエンジニアがAI IDE「Cursor」の特別版を使い、コード生成からレビュー、テスト、デバッグまで、開発プロセスのあらゆる工程を加速しているとのことです。
Cursor is used in pretty much all product areas and in all aspects of software development. Teams are using Cursor for writing code, code reviews, generating test cases, and QA. Our full SDLC is accelerated by Cursor. We have built a lot of custom rules in Cursor to fully automate entire workflows. That has unlocked Cursor's true potential.
Cursorは、ほぼすべての製品分野とソフトウェア開発のあらゆる工程で活用されています。チームはコードの作成、コードレビュー、テストケースの生成、QAなどにCursorを使用しており、ソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)全体がCursorによって加速されています。さらに、NvidiaはCursorに多数のカスタムルールを構築しており、ワークフロー全体を完全に自動化できるようにしています。これによって、Cursorの真のポテンシャルが引き出されたのです。
NvidiaのVP of Engineering、Wei Luio氏によると、Cursorは以下の領域で活用されています。
- コード作成
- コードレビュー
- テストケース生成
- QA(品質保証)
- デバッグ
- Gitフローの自動化
特に、社内で構築した独自ルールにより、ワークフローの完全自動化が可能になった点が大きな成果だと述べています。
デバッグや巨大コードベースの理解で強みを発揮
Nvidiaは、Cursorを導入する前にも、社内製/外部ベンダー製のAIコーディングツールを使用してきたものの、Cursor を採用してから開発速度が大きく向上し始めたそうです。
Cursorは、複雑で長期運用されている巨大なデータベースやコードベースの理解に優れ、人間では見落としがちなレアなバグの発見・修正にも効果を発揮。新人エンジニアのオンボーディングにも役立ち、経験豊富なエンジニアはより創造的な課題に集中できるようになったとのことです。
また、生産性が大幅に向上した一方で、バグ率は増えていないとNvidiaは強調しています。これが真実ならば、GPUドライバのような重要コンポーネントでも品質を維持できている点は注目すべきポイントかもしれません。
NvidiaはDLSSの開発でもスーパーコンピュータを活用しており、今回の取り組みは「AIを使って開発を加速する」という同社の長期戦略の延長線上にあります。
[via Tom's Hardware]
