NVIDIA AI революционизирует дизайн чипов: от месяцев до ночи
Я годами следил за полупроводниковой промышленностью, наблюдая за неустанным стремлением к созданию все меньших, более быстрых и более эффективных чипов. Чрезвычайная сложность проектирования этих сложных устройств всегда казалась мне формой искусства, свидетельством человеческой изобретательности. Но теперь искусственный интеллект меняет этот ландшафт быстрее, чем многие ожидали, открывая эру, когда задачи проектирования, которые раньше занимали месяцы, могут быть выполнены за ночь.
Источник: Сложные пути ядра микросхемы иллюстрируют сложность, которую человеческая изобретательность, а теперь и ИИ, стремятся упростить.
Краткое резюме влияния NVIDIA AI на дизайн чипов
- Драматическое ускорение: ИИ сократил 10-месячную задачу проектирования GPU (80 человеко-месяцев) до выполнения за ночь.
- Повышенное качество: Проприетарные инструменты NVIDIA AI, такие как NB-Cell, создают проекты, которые превосходят или соответствуют человеческим усилиям по размеру, энергопотреблению и задержке.
- Инженерия с поддержкой ИИ: ИИ действует как "умножитель силы", позволяя инженерам сосредоточиться на инновациях высокого уровня.
- LLM для дизайна: Внутренние большие языковые модели (LLM), такие как Chip Nemo и Bug Nemo, упрощают коммуникацию и отчетность об ошибках.
- Интеграция квантового ИИ: Модели Ising от NVIDIA значительно повышают скорость и точность коррекции квантовых ошибок.
- Видение будущего: NVIDIA стремится к установке многоагентного ИИ для полностью автоматизированного сквозного проектирования чипов.
Искусственный интеллект в дизайне чипов
NVIDIA фундаментально трансформировала ключевые аспекты своего внутреннего процесса проектирования чипов за счет применения искусственного интеллекта. Перенос стандартных библиотек ячеек, задача, которая ранее требовала работы команды из восьми инженеров в течение десяти месяцев — что эквивалентно 80 человеко-месяцам усилий — теперь может быть выполнена за ночь с использованием одного GPU, как сообщается
Creati.ai. Это драматическое ускорение стало возможным благодаря NB-Cell, проприетарной программе обучения с подкреплением, разработанной NVIDIA. Результаты, полученные NB-Cell, превосходят или соответствуют человеческим проектам по размеру ячейки, энергопотреблению и задержке.Инструменты ИИ и их влияние
Помимо создания стандартных библиотек ячеек, NVIDIA использует ИИ на различных этапах конвейера разработки чипов, включая исследование дизайна, обработку ошибок и верификацию. Компания также использует внутренний инструмент под названием PrefixRL для оптимизации топологий схем, как обсуждалось в
NVIDIA Developer blog. PrefixRL создает топологии, которые могут показаться нетрадиционными для инженеров-людей, но могут улучшить метрики производительности на 20% - 30%. Эта "инженерия с поддержкой ИИ" действует как множитель силы, позволяя инженерам уделять больше времени инновациям в архитектуре высокого уровня.Большие языковые модели (LLM) для дизайна
NVIDIA также разработала внутренние большие языковые модели (LLM), такие как Chip Nemo и Bug Nemo. Эти LLM были обучены на десятилетиях проприетарных данных NVIDIA, включая код уровня передачи регистров (RTL) и документацию по архитектуре GPU.
Источник: profesionalreview.com
Иллюстративная блок-схема изображает Chip Nemo и Bug Nemo, LLM от NVIDIA, облегчающие важные шаги в рабочем процессе проектирования чипов.
- Chip Nemo: Позволяет младшим инженерам запрашивать сложные архитектурные блоки, не отвлекая старший персонал, как указано на NVIDIA’s website.
- Bug Nemo: Помогает обобщать отчеты об ошибках и эффективно назначать их нужным модулям или инженерам, также упоминается на NVIDIA’s website.
Несмотря на эти достижения, полностью автоматизированный сквозной процесс проектирования чипов остается будущей целью. Верификация, одна из самых критических и трудоемких фаз разработки чипов, по-прежнему требует значительного человеческого вмешательства, как подробно описано
Creati.ai. NVIDIA предполагает долгосрочное будущее с многоагентной системой ИИ, где специализированные системы ИИ будут обрабатывать отдельные части процесса проектирования.Квантовые вычисления и связь с ИИ
14 апреля, объявленного Всемирным днем квантовой физики, NVIDIA представила свое семейство открытых моделей квантового ИИ, известных как Ising, на
NVIDIA’s website. Эти модели, Ising Calibration и Ising Decoding, значительно повышают скорость и точность коррекции квантовых ошибок.| Модель Изинга | Описание | Влияние |
|---|---|---|
| Калибровка Изинга | 35-миллиардная языково-визуальная модель | Сокращает время калибровки с дней до часов |
| Декодирование Изинга | Две трехмерные сверточные нейронные сети | Оптимизированы для скорости и точности в коррекции ошибок |
❝ ИИ становится управляющим слоем для квантовых машин ❞
Генеральный директор NVIDIA
Учреждения, такие как Гарвард, Фермилаб и Национальная физическая лаборатория Великобритании, уже приняли модели Ising.
Эволюция NVIDIA и дизайн чипов
Основанная в 1993 году, NVIDIA Corporation со штаб-квартирой в Санта-Кларе, Калифорния, работает в двух основных сегментах: Вычислительная техника и сети, а также Графика, как указано на
NVIDIA’s website.
Источник: alamy.com
Штаб-квартира NVIDIA в Санта-Кларе, Калифорния, является центром инноваций в области вычислительных технологий и графики.
Бизнес-сегменты NVIDIA
- Вычисления и сети: Специализируется на платформах ускоренных вычислений для центров обработки данных, сетей, ИИ для автомобилей и автономных транспортных средств.
- Графика: Предлагает GPU GeForce для игр и ПК, сервис потоковой передачи игр GeForce NOW и GPU Quadro/NVIDIA RTX для корпоративной графики рабочих станций.
NVIDIA также предоставляет программное обеспечение Virtual GPU (vGPU) для облачных визуальных и виртуальных вычислений, наряду со своим корпоративным программным обеспечением Omniverse.
Ведущие разработчики из NVIDIA, Билл Далли, и Google, Джефф Дин, обсуждали эти достижения в области ИИ на GTC 2026. Растущая сложность транзисторов, достигающая физических пределов, требует интеграции ИИ в процесс проектирования, тема, исследованная на
Semiengineering.com.
Источник: galaxy.ai
Билл Далли и Джефф Дин общаются на GTC 2026, подчеркивая совместное будущее ИИ в дизайне чипов.
Хотя ИИ предлагает огромные преимущества, проблемы остаются, особенно в отношении надежности моделей ИИ в крайних случаях и интерпретируемости моделей глубокого обучения, часто называемых "объяснимым ИИ" (XAI). NVIDIA подчеркивает, что ее инструменты дизайна на базе ИИ являются дополнением, а не заменой человеческого творчества и надзора. Ускорение проектирования чипов с помощью ИИ обещает сократить разрыв между поколениями GPU и способствовать разработке еще более инновационных дизайнов.
Заключение
Стратегическое внедрение ИИ NVIDIA в свои инициативы по проектированию чипов и квантовым вычислениям сигнализирует о глубоком сдвиге в технологическом развитии. Автоматизируя сложные, трудоемкие задачи и генерируя оптимизации, которые инженеры-люди могут упустить из виду, ИИ позволяет инженерам достигать беспрецедентного уровня эффективности и инноваций. Хотя полностью автономное проектирование остается отдаленной целью, текущий подход "инженерии с поддержкой ИИ" уже трансформирует отрасль, обещая более быстрые, мощные и совершенные технологии для будущего.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Сколько времени сэкономил ИИ в процессе проектирования чипов NVIDIA?
ИИ сократил задачу, которая ранее занимала 80 человеко-месяцев (например, команда из 8 инженеров, работающая 10 месяцев), до процесса, выполняемого за ночь с использованием одного GPU.
Что такое NB-Cell и PrefixRL?
NB-Cell это проприетарная программа обучения с подкреплением от NVIDIA для создания стандартных библиотек ячеек, часто превосходящая человеческие проекты. PrefixRL это внутренний инструмент, используемый для оптимизации топологий схем, улучшающий метрики производительности на 20-30%.
Что такое Chip Nemo и Bug Nemo?
Это внутренние большие языковые модели (LLM), разработанные NVIDIA. Chip Nemo помогает младшим инженерам понимать сложные архитектурные блоки, в то время как Bug Nemo помогает обобщать и назначать отчеты об ошибках.
Заменяет ли ИИ инженеров-людей в дизайне чипов?
NVIDIA утверждает, что ее инструменты ИИ являются дополнением, действуя как "инженерия с поддержкой ИИ" для усиления человеческого творчества и надзора, а не полностью заменяют инженеров. Человеческое вмешательство по-прежнему имеет решающее значение, особенно в верификации.
Источники