Закон Мура престаёт действовать, и проектировщики микросхем ищут новые способы улучшения производительности при существующем технологическом уровне. В своем блоге компания Nvidia рассказала о своем методе проектирования чипов с помощью новой модели глубокого обучения PrefixRL.
Эта технология позволяет превзойти стандартные системы автоматизированного проектирования интегральных микросхем, которые применяются в индустрии. Существующие варианты автоматизации проектирования электроники (EDA) используют системы искусственного интеллекта для оптимизации кремниевой структуры чипа. Nvidia PrefixRL использует более глубокий и эффективный метод. Модель глубокого обучения с подкреплением (deep reinforcement learning model) оптимизирует структуру отдельных логических элементов и узлов чипа, оптимизируя площадь цепей. PrefixRL позволяет добиться уменьшения площади микросхемы, снижения задержек и понижения энергопотребления. К примеру, площадь 64-битного сумматора спроектированного с помощью Nvidia PrefixRL на 25% меньше площади сумматора, разработанного стандартными средствами EDA.
Ускоритель вычислений Hopper H100 уже спроектирован с использованием нового метода. Передовой GPU содержит 13000 узлов, оптимизированных с помощью PrefixRL.
PrefixRL — сложная вычислительная задача. Для физического моделирования 64-битного сумматора потребовалось 256 CPU для каждого рабочего GPU, а обучение заняло более 32 000 рабочих часов GPU. Поэтому Nvidia разработала платформу распределенных вычислений Raptor, которая использует преимущества оборудования NVIDIA для расчетов в промышленных масштабах.
Источник: Nvidia
