NVIDIA доказала пользу искусственного интеллекта при проектировании сверхбольших чипов

Инженеры NVIDIA представили исследовательскую работу, в которой сообщили о значительной пользе алгоритмов машинного обучения при проектировании сверхбольших интегральных схем (СБИС). Созданные компанией алгоритмы и программные инструменты, ускоряемые графическими процессорами, справляются с размещением больших групп транзисторов намного эффективнее и быстрее классических программ проектирования. В конечном итоге это ведёт к снижению себестоимости чипов.

 Источник изображений: NVIDIA

Источник изображений: NVIDIA

Утверждается, что в своей работе специалисты NVIDIA воспользовались наработками исследователей из Техасского университета. В то же время компания ещё в 2019 году для обучаемого проектирования СБИС представила ускоряемый GPU фреймворк DREAMPlace на базе нейронных сетей, от которого ожидала 40-кратного ускорения размещения транзисторов в СБИС. В новой работе на примере оптимизации дизайна чипа с 2,7 млн ячеек и 320 макросами было показано, что система на базе одной системы NVIDIA DGX Station A100 справилась с работой всего за 3 часа.

«Эта работа демонстрирует перспективность и потенциал объединения алгоритмов с GPU-ускорением и методов машинного обучения для автоматизации проектирования СБИС, — резюмируют исследователи. — В результате мы можем генерировать высококачественные предсказуемые решения, улучшая качество размещения макросов в академических эталонах по сравнению с базовыми результатами, полученными с помощью академических и коммерческих инструментов».

Нелишне напомнить, что закон Мура продолжает работать за счёт наращивания числа различных «фишек», а не в классическом предсказании — за счёт удвоения числа транзисторов каждые 24 месяца. Снижение стоимости проектирования и оптимизация электронных цепей (читай — размещение миллионов и миллиардов транзисторов) сегодня выходят на первый план. С этим ещё что-то можно сделать, тогда как техпроцессы начинают упираться в физические пределы атомарной структуры материи.

«Вы больше не получаете экономию от такого масштабирования, — сказал главный научный сотрудник компании Билл Дэлли (Bill Dally). — Чтобы продолжать двигаться вперед и предоставлять больше преимуществ потребителям, мы не можем добиться этого за счет более дешевых транзисторов. Мы должны добиться этого за счет более продуманной конструкции».

Вы можете оставить комментарий, или ссылку на Ваш сайт.

Оставить комментарий