Nvidia бързо се ориентира в областта на изкуствения интелект - с много от своите технологии, насочени към потребителите, като Deep Learning Super Sampling (DLSS) и AI ускорено обезшумяване са пример за това. Все пак компанията също намери много приложения за AI в процеса на разработка на силиций и, както главният учен на Nvidia Бил Дали каза на конференция на GTC, дори при проектирането на нов хардуер.

Дали очертава няколко случая на използване на AI в собствения процес на разработка на най-новите и най-добрите графични карти (наред с други неща) на гиганта...

„Естествено е като експерт по AI, че бихме искали да вземем този AI и да го използваме за проектиране на по-добри чипове“, казва Дали.

„Правим това по няколко различни начина. Първият и най-очевиден е, че можем да вземем съществуващите инструменти за компютърно проектиране, които имаме. Например имаме такъв, който изготвя карта на това, къде се използва енергията в нашите графични процесори, и прогнозира колко далеч пада напрежението на мрежата - това, което се нарича спад за текущото време на съпротивлението. Изпълнението на това на конвенционален CAD инструмент отнема три часа.“

„Това, което бихме искали да направим вместо това, е да обучим AI модел да приема същите данни; ние правим това върху куп дизайни и след това можем основно да захранваме картата на мощността. Времето за извод е само три секунди. Разбира се, това са 18 минути, ако включите времето за извличане на функции.“

„В състояние сме да получим много точни оценки на мощността много по-бързо, отколкото с конвенционалните инструменти и за малка част от времето“, продължава Дали.

Дали споменава други начини, по които AI може да бъде удобен за разработване на чипове от следващо поколение. Единият е в прогнозирането на дефекти, които по същество са нежелани елементи в компоненти или дизайни, които могат да бъдат неефективни или просто да причинят нещо да не работи според очакванията. Вместо да използвате човешки работни часове, за да ги обхванете, е възможно да намалите броя на стъпките, необходими при проектирането на вериги, като го направи AI.

Освен това Дали обяснява, че решаващите избори на дизайн при проектирането на оформлението на чиповете на Nvidia могат да бъдат подпомогнати от AI. Мислете за тази работа като избягване на проблема с недостига на компоненти и вероятно няма да сте толкова далеч. AI може да има бъдеще пред себе си като технология, която просто предупреждава дизайнерите къде могат да възникнат тези проблеми, което може да спести купища проблеми в дългосрочен план.

Инструментът, който Nvidia използва за тази автоматизирана миграция на клетки, се нарича NVCell и според съобщенията 92% от клетъчната библиотека могат да бъдат мигрирани с помощта на този инструмент без грешки.

Така Nvidia използва AI, ускорен от собствените си графични процесори, за да ускори развитието на своя GPU. Добър трик наистина. И, разбира се, повечето от тези разработки ще бъдат полезни във всяка форма на производство на чипове, не само в графични процесори.

Снимка: Nvidia

Виж още: Вече се тества свръхмощната Nvidia GeForce RTX 4090