Nvidia представляет новое исследование по использованию ИИ для улучшения конструкции чипов
Процесс проектирования чипа включает в себя принятие решения о том, как на куске кремния разместить десятки миллиардов крошечных переключателей, называемых транзисторами. Точное размещение этих транзисторов оказывает большое влияние на стоимость чипа, скорость и энергопотребление.
Инженеры-проектировщики микросхем используют сложное программное обеспечение для проектирования от таких фирм, как Synopsys Inc и Cadence Design Systems Inc, с помощью которого они оптимизируют размещение транзисторов на чипе.
В понедельник Nvidia опубликовала статью, в которой компания сообщает, что она может использовать комбинацию методов искусственного интеллекта, чтобы найти лучшие способы размещения больших групп транзисторов. Целью статьи было улучшить работу Google, опубликованную в 2021 году компанией Alphabet Inc., чьи выводы позже стали предметом споров.
В своем исследовании Nvidia взяла за основу существующую технологию, разработанную учеными Техасского университета с использованием так называемого обучения с подкреплением, а для получения еще лучших результатов добавила поверх нее второй уровень искусственного интеллекта.
Главный научный сотрудник Nvidia Билл Далли сказал: «Эта работа важна, поскольку развитие производства чипов замедляется, а затраты на транзистор в новых поколениях технологий производства чипов теперь выше, чем в прежних поколениях».
Это противоречит известному прогнозу соучредителя корпорации Intel Гордона Мура о том, что чипы всегда будут становиться дешевле и быстрее.
«Вы больше не получаете экономию от такого масштабирования», — сказал Далли. «То есть у нас больше не получится сэкономить за счет более дешевых транзисторов. Для того чтобы продолжать двигаться вперед и приносить большую пользу клиентам, мы должны продумать изменения в дизайне чипов».
