Nvidia folosește AI alimentat de GPU pentru a-și proiecta cele mai noi GPU-uri

Nvidia folosește AI alimentat de GPU pentru a-și proiecta cele mai noi GPU-uri

Omul de știință Nvidia a vorbit recent despre modul în care echipele sale de cercetare și dezvoltare folosesc GPU-uri pentru a accelera și îmbunătăți proiectarea noilor GPU. Patru procese complexe și în mod tradițional lente au fost deja reglate prin valorificarea tehnicilor de învățare automată (ML) și inteligență artificială (AI). Într-un exemplu, utilizarea inferenței accelerate AI/ML poate accelera o sarcină iterativă comună de proiectare a GPU de la trei ore la trei secunde.

Bill Dally este om de știință șef și SVP pentru cercetare la Nvidia. HPC Wire a creat o versiune condensată a unei discuții pe care Dally a împărtășit-o la recenta conferință GTC, în care discută despre dezvoltarea și utilizarea instrumentelor AI pentru îmbunătățirea și accelerarea designului GPU. Dally supraveghează aproximativ 300 de oameni, iar acești oameni deștepți lucrează în general în grupurile de cercetare prezentate mai jos.

RTX a fost rezultatul cercetărilor moonshoot (Credit imagine: HPC Wire / Nvidia)

În discursul său, Dally a subliniat patru domenii semnificative ale designului GPU în care AI/ML poate fi valorificat cu mare efect: cartografierea căderii de tensiune, prezicerea paraziților, provocările legate de locație și rutare și automatizarea migrării celulelor standard. Să aruncăm o privire la fiecare proces și la modul în care instrumentele AI ajută Nvidia R&D să lucreze cu creierul în loc să aștepte ca computerele să-și facă treaba.

Cartografierea căderii de tensiune arată designerilor unde este utilizată puterea în noile modele de GPU. Folosirea unui instrument CAD convențional vă va ajuta să calculați aceste cifre în aproximativ trei ore, spune Dally. Cu toate acestea, odată antrenat, instrumentul AI al Nvidia poate reduce acest proces la trei secunde. O astfel de reducere a timpului de procesare ajută foarte mult la un proces ca acesta, care este de natură iterativă. Procesul, așa cum este, oferă o precizie de 94%, care este compromisul pentru creșterea uriașă a vitezei iterative.

Imaginea 1 din 3

Nvidia AI aplicat designului GPU

(Credit imagine: HPC Wire / Nvidia)
Imaginea 2 din 3

Nvidia AI aplicat designului GPU

(Credit imagine: HPC Wire / Nvidia)
Imaginea 3 din 3

Nvidia AI aplicat designului GPU

(Credit imagine: HPC Wire / Nvidia)

Leave a Comment

Your email address will not be published.