Bill Dally是英偉達的首席科學家兼研究高級副總裁,領(lǐng)導著一個大約300人的團隊,在此前的GTC 2022上分享了一些英偉達研發(fā)方面的信息,其中涉及了使用機器學習(ML)和人工智能(AI)技術(shù),進行開發(fā)、改進和加速GPU設(shè)計。
據(jù)HPC Wire報道,Bill Dally介紹了在GPU設(shè)計上有四個重要領(lǐng)域,分別是映射電壓降(Mapping Voltage Drop)、預測寄生(Predicting Parasitics)、布局和布線挑戰(zhàn)(Place and Routing Challenges)、自動化標準單元遷移(Automating Standard Cell Migration),機器學習和人工智能技術(shù)都可以發(fā)揮巨大的作用。
映射電壓降將向設(shè)計人員展示新GPU設(shè)計中使用的電源,傳統(tǒng)的CAD工具運行需要三個小時,而使用經(jīng)過訓練的AI模型僅需要三秒鐘,目前提供了94%的準確度,是一個大幅加速的折中方案;Bill Dally認為AI工具對預測寄生的幫助相當大,可以減少傳統(tǒng)上繁瑣且冗長的過程,同時誤差也低;布局和布線對芯片設(shè)計來說非常重要,一旦出錯會導致重新規(guī)劃布局,AI技術(shù)在這方面的預測相當準確,即便不完美,也能指出存在問題的區(qū)域;Bill Dally表示將芯片設(shè)計從7nm轉(zhuǎn)向5nm需要相當大的功夫,而92%的單元庫可以借助AI工具去實現(xiàn),原來10個人要花費近一年時間完成的工作,現(xiàn)在GPU幾天就能做到,僅需要處理剩下的8%。
英偉達研究的需求方試圖通過開發(fā)GPU運行的軟件系統(tǒng)和技術(shù),來推動英偉達產(chǎn)品的需求。目前英偉達有三個不同的圖形研究小組,以推動計算機圖形方面的發(fā)展;還有五個不同的AI小組,因為GPU應(yīng)用AI技術(shù)是一件大事,而且規(guī)模越來越大;此外還有負責機器人和自動駕駛汽車的小組,并有多個實驗室。
【來源:超能網(wǎng)】
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