Nvidia заменила 10 месяцев работы инженеров одной ночью на GPU

Nvidia внедрила инструменты искусственного интеллекта в процесс создания полупроводников, что позволило сократить сроки переноса библиотек ячеек с 10 месяцев до одной ночи. Главный научный сотрудник компании Билл Дэйли сообщил, что технология не только ускоряет выпуск новых процессоров, но и превосходит человеческий труд по ряду технических параметров.

Главный научный сотрудник Nvidia Билл Дэйли раскрыл подробности того, как компания автоматизирует внутренние процессы. Одним из ключевых инструментов стал алгоритм NB-Cell, основанный на обучении с подкреплением. Он решает задачу переноса стандартной библиотеки ячеек на новые полупроводниковые техпроцессы.

От месяцев к часам

Раньше адаптация библиотеки, включающей от 2500 до 3000 ячеек, требовала усилий команды из восьми человек в течение 10 месяцев. Фактически на это уходило 80 человеко-месяцев кропотливого труда. Теперь актуальная версия NB-Cell справляется с этим объемом работы всего за одну ночь, используя ресурсы лишь одного графического процессора.

По словам Дэйли, искусственный интеллект не просто работает быстрее, но и выдает результат более высокого качества. Решения, созданные алгоритмом, зачастую превосходят человеческие по ключевым показателям:

• физический размер ячейки;
• уровень рассеиваемой мощности;
• задержка сигнала.

Такая автоматизация устраняет одно из главных препятствий при переходе на новые нормы производства. Теперь Nvidia может оперативно обновлять архитектуру под свежие техпроцессы, не дожидаясь завершения длительных циклов ручного проектирования.