Chipdesign-Ingenieure verwenden komplexe Designsoftware von Firmen wie Synopsys Inc und Cadence Design Systems Inc, um ihnen bei der Optimierung der Platzierung dieser Transistoren zu helfen. Am Montag veröffentlichte Nvidia ein Papier, das zeigt, dass es eine Kombination von Techniken der künstlichen Intelligenz verwenden könnte, um bessere Wege zu finden, um große Gruppen von Transistoren zu platzieren. Das Papier zielte darauf ab, ein Papier von Google von Alphabet Inc aus dem Jahr 2021 zu verbessern, dessen Ergebnisse später Gegenstand von Kontroversen wurden. Die Nvidia-Forschung nahm eine bestehende Anstrengung auf, die von entwickelt wurde Universität von Texas Forscher nutzten das sogenannte Reinforcement Learning und fügten eine zweite Schicht künstlicher Intelligenz hinzu, um noch bessere Ergebnisse zu erzielen. Nvidia Chefwissenschaftler Bill Dally sagte, die Arbeit sei wichtig, weil die Verbesserungen bei der Chipherstellung langsamer würden, da die Kosten pro Transistor in neuen Generationen der Chipherstellungstechnologie jetzt höher seien als bei früheren Generationen. Das widerspricht der berühmten Vorhersage des Mitbegründers von Intel Corp Gordon Moore dass Chips immer billiger und schneller werden würden. „Diese Skalierung bringt Ihnen eigentlich keine Einsparungen mehr“, sagte Dally. „Um weiter voranzukommen und den Kunden mehr Wert zu bieten, können wir es nicht mit billigeren Transistoren erreichen. Wir müssen es erreichen, indem wir beim Design cleverer vorgehen.“
Nvidia zeigt neue Forschungsergebnisse zur Verwendung von KI zur Verbesserung von Chipdesigns
NVIDIA Corp, der weltweit führende Entwickler von Computerchips, die zur Entwicklung künstlicher Intelligenz verwendet werden, zeigte am Montag neue Forschungsergebnisse, die erklären, wie KI zur Verbesserung des Chipdesigns eingesetzt werden kann. Der Prozess des Entwerfens eines Chips beinhaltet die Entscheidung, wo auf einem Stück Silizium zig Milliarden winziger Ein-Aus-Schalter, sogenannte Transistoren, platziert werden sollen, um funktionierende Chips zu erstellen. Die genaue Platzierung dieser Transistoren hat einen großen Einfluss auf die Kosten, die Geschwindigkeit und den Stromverbrauch des Chips.