Nvidia использует ИИ для ускорения проектирования новых видеокарт

Nvidia активно применяет искусственный интеллект для ускорения и оптимизации процесса проектирования своих графических процессоров. Об этом рассказал главный научный сотрудник компании Билл Дэлли в ходе конференции GTC.

Одним из ключевых инструментов является система NVCell, основанная на обучении с подкреплением. Она автоматизирует портирование библиотеки стандартных ячеек (около 2500-3000 элементов) на новые технологические процессы. Задача, которая раньше занимала команде из восьми человек около 10 месяцев, теперь выполняется за ночь на одном GPU, причём результаты по размеру, энергопотреблению и задержкам не уступают или превосходят ручную работу.

ИИ также используется для верификации дизайна (так называемая «F-модель») и для исследования нестандартных архитектурных решений. Например, программа Prefix RL, применяя обучение с подкреплением к классической задаче проектирования сумматоров, создаёт «совершенно причудливые конструкции, которые никогда не пришли бы в голову человеку», но при этом на 20-30% эффективнее по площади и энергопотреблению.

Кроме того, Nvidia создала специализированную языковую модель ChipNeMo, обученную на внутренней документации, включая RTL-коды и архитектурные спецификации всех когда-либо созданных в компании GPU. Эта модель помогает молодым инженерам, отвечая на вопросы о работе различных блоков, например, текстурных юнитов, что освобождает время старших специалистов.

Использование ИИ позволяет Nvidia не только ускорить цикл разработки, но и находить более оптимальные и неочевидные инженерные решения для будущих поколений видеокарт.