NVIDIA は、半導体開発を再構築するために、生成人工知能と機械学習モデルの使用を導入しました。同社幹部らは、テクノロジー市場を対象とした最近の技術討論会で、独自のツールに関する詳細を発表した。新しいシステムは、以前は構造計画に何年もかかっていたエンジニアリング スケジュールを圧縮できます。同じジョブの継続的な処理は数時間だけで済みます。
この自動化により、セル ライブラリを新しい生産プロセスに適応させるなど、単一のグラフィックス処理ユニットで非常に複雑なタスクを実行できるようになります。エンジニアのチーム全体が毎日努力する必要があった大量の作業が、夜間のコンピューティング サイクルで実行されるようになりました。この変更は、ハードウェア業界の運営モデルに大きな変革が起こり、世界市場での新しいコンポーネントのコスト力学と発売期限が変化することを示しています。
NB-Cell システムは記録的な速さでエンジニアリング プロセスを自動化します
NB-Cell ソフトウェアは、コンポーネント メーカーの内部ソリューションの中で主要なハイライトとして機能します。このシステムは、強化学習技術に基づいて動作し、スタンダード セル ライブラリの移行と最適化に作用します。このステップは、最新のプロセッサを作成する際に最も官僚的で時間のかかるフェーズの 1 つです。この技術は、何兆もの構造の可能性をミリ秒単位で分析します。人間の認知能力では、これだけの量の変数を同じ時間内に処理することはできません。
この特定のツールを導入する前は、このタスクに約 80 人月の企業努力が費やされました。実際には、このプロセスには 8 人の上級エンジニアが、同社の研究所でほぼ 1 年間の多忙な作業を行う専念を必要としました。現在、この手続きは自動処理により一晩で完了します。同社は、マシンによってもたらされる結果は、いくつかのパフォーマンス指標において手動で作成された設計よりも優れていると報告しています。
この自動化の直接的な影響により、新しい産業規模の製造技術の導入が加速します。同社は、テクノロジー分野の歴史的な標準よりもはるかに頻繁に新製品を市場に投入することができます。エンジニアリング時間を短縮することで、専門の専門家はより複雑なアーキテクチャの問題に集中できるようになり、回路割り当ての作業は最適化アルゴリズムが担当します。
ツールは効率を高めるために型破りなアーキテクチャを探索します
人工知能の応用では、従来の電気工学の論理から逸脱したハードウェア ソリューションも見つかります。 Prefix RL ツールは、高速算術処理パフォーマンスに不可欠なコンポーネントである先読みキャリー チェーンの設計に焦点を当てています。ニューラル ネットワークは、人間の設計者が課す概念的な制約なしで回路構成を検討します。 NVIDIA は、この方法を使用して新しいアーキテクチャを特定しました。実験室テストでは、エネルギー効率と速度の 20% ～ 30% の向上が記録されました。
メーカーは、精密エンジニアリングに焦点を当てた特殊な言語モデルを通じて、この開発インフラストラクチャをサポートしています。このシステムは、会社の歴史を通じて数十年にわたって蓄積された内部文書からトレーニングを受けています。エコシステムはさまざまなフロントを統合して、チップ設計のすべての段階をカバーします。
- NB-Cell: レイアウトの最適化と処理セルの物理領域の削減。
- 接頭語 RL: 型破りなロジックを使用した複雑な回路アーキテクチャの作成。
- Nemo Chip: エンジニアが技術仕様と標準を参照するのに役立つ言語モデル。
- Bug Nemo: シリコン プロジェクトの欠陥を特定、スクリーニング、修正することを目的とした人工知能。
- Verif-AI: 自動生成された回路の整合性を保証する正式検証ツール。
これらのリソースを統合すると、履歴文書が新しいニューラル ネットワークに供給するための主要なデータベースとして機能する環境が作成されます。 Bug Nemo は、研究室内でのデバッグ時間を大幅に短縮しました。重大な障害は、チップが物理プロトタイピング段階に入る前に検出されます。この措置により、半導体製造工場における数百万ドルの財政的無駄が回避される。この最終段階で設計ミスがあれば、発売が数か月遅れ、廃棄される原材料に莫大な費用がかかる可能性があります。
消費者市場への拡大と直接競争への影響
新しいテクノロジーの発表は、NVIDIA が高性能ノートブック市場に事業を拡大する時期に行われます。現在の焦点は、ユーザーのマシン上でローカルに動作する人工知能処理に関係しています。 NVIDIA N1 システムオンチップを搭載したマザーボードのプロトタイプが、最近の実験室テストで登場しました。このハードウェアは、最大 128 GB の統合 RAM を備えた堅牢な構成を備えています。企業設計の効率化は、最終消費者を対象とした製品にすぐに届けられます。
積極的な設計自動化は、データセンター インフラストラクチャや世界的な電子ゲーム市場などの競争の激しい業界における同社のリーダーシップを支えています。人的エラーと開発時間を削減することで、前例のない速度で新しい GPU アーキテクチャを反復できるようになります。イノベーションのサイクルは大幅に短縮され、同社の投資家にとっては予測しやすくなりました。
市場の傾向は、他の半導体大手も短期的には同様の道をたどることを示しています。 Intel や AMD などの企業は、技術的な競争力を維持するために徹底的な自動化を採用する必要があります。この動きにより、シリコンの物理的複雑さにより研究開発に数十億ドルの投資が必要となる製造ノードの小型化における開発コストの指数関数的な増加が回避されます。
人間による監督は戦略的検証と品質管理に重点を置いています
NVIDIA は、自動化ツールの成功を考慮して、ハードウェア エンジニアの役割が必要な進化を遂げていることを強調しています。専門家は、基本的な回路を繰り返し設計することに費やす時間を短縮します。現在の焦点は、高レベルのパラメータの設定と人工知能システムの倫理的監視にあります。支援設計モデルでは、チームが新しい技術スキルを習得する必要があります。 Chip Nemo のようなモデルをトレーニングするためのデータを収集することは、運用における日常の優先事項になっています。
技術的な精度は、自動化された産業開発のこの新しい段階の中心的な柱として機能します。 2 ナノメートルのチップの設計中に人工知能モデルにエラーが発生すると、シリコンのバッチ全体が工場で使用できなくなる可能性があります。メーカーは、厳密な相互検証システムを使用して、マシンによって生成された各論理ゲートを検証します。目標は、安全でスケーラブルなフィードバック ループを作成することです。より強力なハードウェアにより、次世代のプロセッサを設計するよりスマートなシステムのトレーニングが可能になります。
同社の予測は、物理設計への人的介入が今後数年間でますます戦略的となり、運用性が低下することを示している。トランジスタのマイクロアーキテクチャと正確な配置は、複雑な数学的アルゴリズムの責任となります。この変更により、長期的には生産コストが安くなり、発売のペースが加速します。シリコンの物理的限界は、前例のない最適化を通じて最大限に追求されています。従来の手動エンジニアリングには、現在の市場が要求するのと同じ速度と精度でこれらの構造をマッピングする計算能力がありませんでした。