Как Nvidia использует ИИ, чтобы сделать GPU еще быстрее и лучше

Всемирно известный производитель чипов, Нвидиа, использует свои мощные видеокарты, чтобы помочь своим инженерам разрабатывать графические процессоры следующего поколения. В настоящее время Nvidia находится в авангарде производства графических процессоров и искусственного интеллекта. Nvidia DLSS и OptiX — две популярные технологии искусственного интеллекта, разработанные компанией в последнее время. Кроме того, компания всегда находится в процессе разработки приложений, максимально использующих свои графические процессоры.

В настоящее время Nvidia доминирует в конкурентной борьбе с точки зрения доли рынка графических процессоров и игр. По данным Jon Peddie Research, Nvidia принадлежит 81 процент доли рынка dGPU. Кроме того, согласно опросу игрового оборудования Steam, 77,13% геймеров используют на платформе графические процессоры Nvidia. Этот высокий спрос на графические процессоры Nvidia во время пандемии вырос до небес из-за сочетания проблем с цепочкой поставок, скальпингом и майнингом криптовалюты. В результате в 2021 году розничная цена карт Nvidia выросла на 300%, но большую часть времени их не было в наличии. К счастью, в последние месяцы цены на графические процессоры Nvidia начали снижаться.

Nvidia производит одни из лучших графических процессоров на рынке. И теперь они выводят свои возможности проектирования микросхем на новый уровень, включая функции машинного обучения с использованием собственных графических процессоров. Во время Нвидиа На конференции GTC главный научный сотрудник компании Билл Далли сказал:Естественно, как эксперт в области ИИ, мы хотели бы взять этот ИИ и использовать его для разработки более качественных чипов.«Поэтому для разработки более совершенных графических процессоров команда разработчиков Nvidia совершенствует компьютерные инструменты проектирования текущего поколения с возможностями искусственного интеллекта. В первую очередь это делается в четырех основных областях.

Графические процессоры Nvidia работают более эффективно, чем люди

Первая область включает в себя картирование падений напряжения для определения где мощность используется в графическом процессоре Nvidia. Далли объяснил во время презентации, что запуск его вручную в САПР займет три часа, но с помощью настройки графического процессора на базе ИИ это можно сделать примерно за 18 минут. Вторая область включает в себя тестирование паразитов, чтобы проверить, как будет работать схема, что является частым процессом, с которым справляется ИИ. В третьей области графический процессор с искусственным интеллектом тестирует различные компоновки чипов, чтобы определить наименее перегруженный формат дизайна. И наконец, Графические процессоры используются для создания новых дизайнов также. Технология Nvidia NVCell использует Reinforcement Learning для работы в качестве автоматического генератора стандартной схемы ячеек. Далли объяснил, что всякий раз, когда технология развивается, например, при переходе производственного процесса с 7-нм на 5-нм узлы, тысячи этих ячеек должны быть переработаны с использованием «очень сложный набор правил проектирования." NVCell от Nvidia может воссоздать 92 процента библиотеки ячеек без каких-либо ошибок.

Для справки: потребуется группа из 10 человек, которая проработает более года, чтобы портировать новую библиотеку технологических ячеек. То же самое можно сделать с помощью нескольких мощные графические процессоры Nvidia за считанные дни, — объяснил Далли. Конечно, во всех этих областях по-прежнему требуется вмешательство человека, как бы футуристично это ни звучало. Тем не менее, графические процессоры Nvidia с поддержкой ИИ помогают компании значительно сэкономить время и создать более совершенный чип. Помимо графических процессоров, Нвидиа вскоре может окунуться и в бизнес по производству процессоров, но об этом в другой раз.

Источник: Нвидиа

Apple iPhone 14 может получить спутниковую связь