Nvidia задействовала графические процессоры и алгоритмы машинного обучения для проектирования новых видеоускорителей.
В компании утвеждают, что ИИ можно эффективно применять в таких областях проектирования GPU, как картирование падения напряжения, прогнозирование паразитных явлений, проблемы размещения и маршрутизации, автоматизация стандартной миграции ячеек.
📉 Картирование падения напряжения показывает инженерам, как распределяется мощность в новых процессорах. По данным Nvidia, использование ИИ позволило сократить время произведения расчетов с трех часов до трех секунд с точностью 94%.
Также инженеры использовали графовые нейросети для анализа проблемы размещения и маршрутизации компонентов процессора, так как неправильное выполнение этого условия приведет к «пробкам данных».
⚒ Кроме того, переход с 7-нм на 5-нм техпроцесс производства чипов требовал больших трудозатрат, а обучение с подкреплением помогло ускорить этот этап и уменьшить количество ошибок в правилах проектирования, добавили в компании.
