英伟达使用ML和AI加速和改进GPU开发 精准可靠效率显著

据HPC Wire报道,Bill Dally介绍了在GPU设计上有四个重要领域,分别是映射电压降、预测寄生、布局和布线挑战、自动化标准单元迁移,而在这些方面,机器学习和人工智能技术都可以发挥巨大的作用。

映射电压降将向设计人员展示新GPU设计中使用的电源,传统的CAD工具运行需要三个小时,而使用经过训练的AI模型仅需要三秒钟,目前提供了94%的准确度,是一个大幅加速的折中方案;Bill Dally认为AI工具对预测寄生的帮助相当大,可以减少传统上繁琐且冗长的过程,同时误差也低;布局和布线对芯片设计来说非常重要,一旦出错会导致重新规划布局,AI技术在这方面的预测相当准确,即便不完美,也能指出存在问题的区域;Bill Dally表示将芯片设计从7nm转向5nm需要相当大的功夫,而92%的单元库可以借助AI工具去实现,原来10个人要花费近一年时间完成的工作,现在GPU几天就能做到,仅需要处理剩下的8%。

英伟达研究的需求方试图通过开发GPU运行的软件系统和技术,来推动英伟达产品的需求。目前英伟达有三个不同的图形研究小组,以推动计算机图形方面的发展;还有五个不同的AI小组,因为GPU应用AI技术是一件大事,而且规模越来越大;此外还有负责机器人和自动驾驶汽车的小组,并有多个实验室。

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