NVIDIA wdrożyła wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji i modeli uczenia maszynowego, aby zrestrukturyzować swój rozwój półprzewodników. Podczas niedawnej debaty technicznej skierowanej do rynku technologicznego firma Executivos przedstawiła szczegółowe informacje na temat własnych narzędzi. Nowe systemy mogą skompresować harmonogramy prac inżynieryjnych, które wcześniej zajmowały lata planowania konstrukcyjnego. Agora, to samo zadanie wymaga jedynie kilku godzin ciągłego przetwarzania.
Automatyzacja Essa pozwala pojedynczej jednostce przetwarzania graficznego wykonywać bardzo złożone zadania, takie jak dostosowywanie bibliotek komórek do nowych procesów produkcyjnych. Ilość pracy, która wymagała codziennego wysiłku całego zespołu inżynierów, zaczęła być dostarczana w nocnym cyklu obliczeniowym. Zmiana sygnalizuje głęboką transformację modelu działania branży hardware, zmianę dynamiki kosztów i terminów wprowadzenia nowych komponentów na rynek globalny.
Sistema NB-Cell automatyzuje procesy inżynieryjne w rekordowym czasie
Oprogramowanie NB-Cell jest główną atrakcją wśród wewnętrznych rozwiązań producenta podzespołów. System działa w oparciu o techniki uczenia się przez wzmacnianie, aby działać na podstawie migracji i optymalizacji standardowych bibliotek komórkowych. Krok Essa stanowi jedną z najbardziej biurokratycznych i czasochłonnych faz tworzenia nowoczesnego procesora. Technologia analizuje biliony możliwości konstrukcyjnych w ciągu milisekund. Ludzkie zdolności poznawcze nie są w stanie przetworzyć takiej ilości zmiennych w tym samym czasie.
Antes przyjęcia tego konkretnego narzędzia, zadanie to pochłonęło około 80 osobo-miesięcy wysiłku korporacyjnego. W praktyce proces ten wymagał wyłącznego zaangażowania ośmiu starszych inżynierów podczas prawie roku intensywnej pracy w laboratoriach firmy. Atualmente, procedura automatycznego przetwarzania trwa jedną noc. Firma podaje, że wyniki uzyskane przez maszynę przewyższają projekty wykonane ręcznie pod kilkoma względami.
Bezpośredni wpływ tej automatyzacji skutkuje przyspieszeniem przyjmowania nowych technologii produkcyjnych na skalę przemysłową. Firma jest w stanie znacznie częściej wprowadzać na rynek nowe produkty niż historyczny standard w branży technologicznej. Skrócenie czasu prac inżynieryjnych pozwala wyspecjalizowanym specjalistom skupić się na bardziej złożonych problemach architektonicznych, podczas gdy za alokację obwodów odpowiadają algorytmy optymalizacji.
Ferramentas eksploruje niekonwencjonalne architektury w celu zwiększenia wydajności
Zastosowanie sztucznej inteligencji pozwala znaleźć także rozwiązania sprzętowe odbiegające od tradycyjnej logiki elektrotechniki. Narzędzie Prefix RL koncentruje swoje działania na projektowaniu łańcuchów przenoszenia z wyprzedzeniem, niezbędnych komponentów zapewniających wysoką wydajność przetwarzania arytmetycznego. Sieć neuronowa bada konfiguracje obwodów bez ograniczeń koncepcyjnych narzuconych przez ludzkich projektantów. Firma NVIDIA zidentyfikowała nowe architektury przy użyciu tej metody. Testy laboratoryjne wykazały wzrost efektywności energetycznej i prędkości o 20–30%.
Producent wspiera tę infrastrukturę rozwojową poprzez wyspecjalizowane modele językowe skupione na inżynierii precyzyjnej. Systemy są szkolone na podstawie kilkudziesięciu lat dokumentacji wewnętrznej gromadzonej przez firmę na przestrzeni całej jej historii. Ekosystem integruje różne fronty, aby uwzględnić wszystkie etapy projektowania chipa:
- NB-Cell: Otimização do rozmieszczenia i zmniejszenia obszaru fizycznego komórek przetwarzających.
- Prefix RL: Criação złożonych architektur obwodów z niekonwencjonalną logiką.
- Chip Nemo: język Modelo, który pomaga inżynierom konsultować specyfikacje techniczne i standardy.
- Bug Nemo: Sztuczny Inteligência mający na celu identyfikację, sprawdzanie i korygowanie wad w konstrukcjach krzemowych.
- Verif-AI: Formalna weryfikacja Ferramenta zapewniająca integralność automatycznie generowanych obwodów.
Integracja tych zasobów tworzy środowisko, w którym dokumentacja historyczna służy jako podstawowa baza danych zasilająca nowe sieci neuronowe. Bug Nemo znacznie skrócił czas debugowania w laboratoriach. Krytyczne Falhas są wykrywane zanim chip wejdzie w fazę fizycznego prototypowania. Dzięki temu rozwiązaniu można uniknąć wielomilionowych strat finansowych w odlewniach półprzewodników. Błąd projektowy na tym ostatnim etapie może opóźnić uruchomienie o miesiące i kosztować fortunę w postaci wyrzuconych surowców.
Expansão dla rynku konsumenckiego i wpływ na bezpośrednią konkurencję
Ogłoszenie nowych technologii następuje w momencie, gdy NVIDIA rozszerza swoją działalność na rynek notebooków o wysokiej wydajności. Obecnie koncentrujemy się na przetwarzaniu sztucznej inteligencji działającym lokalnie na komputerach użytkowników. W ostatnich testach laboratoryjnych pojawiły się Protótipos płyt głównych wyposażonych w system-on-chip NVIDIA N1. Sprzęt charakteryzuje się solidnymi konfiguracjami z maksymalnie 128 GB zintegrowanej pamięci RAM. Efektywność korporacyjnego designu szybko dociera do produktów skierowanych do konsumenta końcowego.
Agresywna automatyzacja projektowania leży u podstaw wiodącej pozycji firmy w wysoce konkurencyjnych branżach, takich jak infrastruktura centrów danych i globalny rynek gier elektronicznych. Ograniczenie błędów ludzkich i czasu programowania umożliwia iterację na nowych architekturach GPU z niespotykaną dotąd szybkością. Cykl innowacyjny stał się znacznie krótszy i bardziej przewidywalny dla inwestorów spółki.
Trend rynkowy wskazuje, że w najbliższej perspektywie podobnymi ścieżkami pójdą inni giganci półprzewodników. Empresas, podobnie jak Intel i AMD, muszą zastosować głęboką automatyzację, aby utrzymać konkurencyjność techniczną. Ruch ten pozwala uniknąć wykładniczego wzrostu kosztów rozwoju w coraz mniejszych węzłach produkcyjnych, gdzie fizyczna złożoność krzemu wymaga miliardowych inwestycji w badania i rozwój.
Human Supervisão koncentruje się na strategicznej walidacji i kontroli jakości
NVIDIA podkreśla, że rola inżyniera sprzętu przeszła niezbędną ewolucję, biorąc pod uwagę sukces zautomatyzowanych narzędzi. Profesjonaliści spędzają mniej czasu na powtarzalnym projektowaniu podstawowych obwodów. Obecnie koncentrujemy się na ustalaniu parametrów wysokiego poziomu i nadzorze etycznym nad systemami sztucznej inteligencji. Model projektowania wspomaganego wymaga od zespołów opanowania nowych umiejętności technicznych. Przeglądanie danych na potrzeby modeli szkoleniowych, takich jak Chip Nemo, stało się priorytetem codziennych operacji.
Precyzja techniczna stanowi centralny filar tej nowej fazy zautomatyzowanego rozwoju przemysłu. Błąd Qualquer w modelu sztucznej inteligencji podczas projektowania 2-nanometrowego chipa może sprawić, że całe partie krzemu nie nadadzą się do użytku w fabrykach. Producent stosuje rygorystyczne systemy walidacji krzyżowej w celu weryfikacji każdej bramki logicznej generowanej przez maszyny. Celem jest stworzenie bezpiecznej i skalowalnej pętli informacji zwrotnej. Mocniejszy sprzęt umożliwia szkolenie inteligentniejszych systemów, które projektują procesory kolejnych generacji.
Prognozy firmy wskazują, że w nadchodzących latach interwencja człowieka w projekt fizyczny będzie coraz bardziej strategiczna, a mniej operacyjna. Za mikroarchitekturę i dokładne rozmieszczenie tranzystorów odpowiadać będą złożone algorytmy matematyczne. Zmiana ta w dłuższej perspektywie powoduje, że produkcja staje się tańsza i przyspiesza tempo premier. Fizyczne ograniczenia krzemu są maksymalnie eksplorowane poprzez bezprecedensowe optymalizacje. Tradycyjna inżynieria ręczna nie miała mocy obliczeniowej umożliwiającej mapowanie tych struktur z taką samą szybkością i precyzją, jakiej wymaga obecny rynek.