Искусственный интеллект проектирует чипы Nvidia всего за ночь

Эти системы уже демонстрируют многократный рост эффективности и в определённых областях опережают работу команд инженеров. Яркий пример — адаптация библиотеки стандартных ячеек для нового технологического процесса. Раньше эту фундаментальную задачу выполняла группа из восьми специалистов на протяжении почти года.

Сегодня с ней справляется система NB-Cell, основанная на обучении с подкреплением: один графический ускоритель выполняет весь объём работ за ночь. Библиотека, содержащая тысячи ячеек, ранее была одним из наиболее ресурсоёмких этапов.

Кроме того, Nvidia создала специализированные языковые модели Chip Nemo и Bug Nemo. Они обучены на внутренней корпоративной документации: архитектурных спецификациях, описаниях аппаратной части и RTL-коде всех когда-либо созданных компанией GPU. Фактически, это инженерные помощники, которые могут разъяснять молодым разработчикам принципы работы сложных компонентов без привлечения старших коллег.

Как отметил Дэлли, такие системы предлагают «с инженерной точки зрения совершенно нелогичные конфигурации». Однако эти решения оказываются на 20–30% лучше человеческих по ключевым параметрам: занимаемой площади кристалла, энергоэффективности и итоговой производительности.