Nvidia tận dụng sức mạnh của AI để thiết kế chip nhanh gấp 30 lần

Thứ Hai 28/08/2023
GVN360

AI có thể giúp Nvidia tìm ra phương án tốt nhất để thiết kế chip sao cho tối ưu về mặt chi phí, hiệu năng, và hiệu suất sử dụng điện.

Nvidia là 1 trong những hãng đi đầu trong lĩnh vực thiết kế chip phục vụ cho AI (trí thông minh nhân tạo) và ML (máy học). Vì thế cho nên cũng không lạ gì khi họ là 1 trong những bên tiên phong trong việc ứng dụng AI vào quy trình thiết kế chip. Theo thông tin mới nhất từ Nvidia (tại đây (click.linksynergy.com/deeplink?id=kXQk6%2AivFEQ&mid=44270&u1=tomshardware-us-1428655157874077000&murl=https%3A%2F%2Fresearch.nvidia.com%2Fpublication%2F2023-03_autodmp-automated-dreamplace-based-macro-placement) và tại đây (click.linksynergy.com/deeplink?id=kXQk6%2AivFEQ&mid=44270&u1=tomshardware-us-2233033076733961200&murl=https%3A%2F%2Fdeveloper.nvidia.com%2Fblog%2Fautodmp-optimizes-macro-placement-for-chip-design-with-ai-and-gpus%2F)), chúng ta đã biết thêm một chút về cách mà hệ thống AutoDMP (Automated DREAMPlace-based Macro Placement) có thể tăng tốc quá trình floor-planning của những con chip ngày nay bằng cách sử dụng phương áp tối ưu với AI/ML, từ đó giúp đẩy nhanh tiến độ tới 30 lần so với các phương pháp trước đây.

Nvidia AI chip

AutoDMP thuộc dạng mã nguồn mở, và phần code được công bố trên GitHub. AutoDMP được thiết kế để kết nối với 1 hệ thống Electronic Design Automation của các nhà thiết kế chip nhằm tăng tốc và tối ưu quy trình tìm ra cách sắp đặt tối ưu nhất cho các building block của vi xử lý, và trước đây quy trình này rất là tốn thời gian. Trong ví dụ của Nvidia, AutoDMP đã tận dụng AI để xác định cách sắp đặt tối ưu nhất cho 256 nhân RSIC-V. AutoDMP đã mất 3,5 tiếng đồng hồ để hoàn thành nhiệm vụ chỉ với 1 con card Nvidia DGX Station A100.

Nvidia AI chip

Cách sắp đặt đóng vai trò cực kỳ quan trọng, và nó tác động đến nhiều khía cạnh khác nhau, chẳng hạn như là diện tích và mức độ tiêu hao năng lượng của con chip. Chính vì thế, việc tối ưu cách sắp đặt là mấu chốt để tối ưu hiệu năng và hiệu suất của con chip, và đây sẽ là những thứ ảnh hưởng trực tiếp đến người dùng.

Nvidia AI chip

Tóm tắt ý chính:

Hệ thống AutoDMP sẽ giúp tăng tốc quá trình floor-planning của những con chip bằng cách sử dụng phương áp tối ưu với AI/ML
Từ đó, tiến độ được đẩy nhanh tới 30 lần so với các phương pháp trước đây
AutoDMP thuộc dạng mã nguồn mở, và phần code được công bố trên GitHub
AutoDMP được thiết kế nhằm tăng tốc và tối ưu quy trình tìm ra cách sắp đặt tối ưu nhất cho các building block của vi xử lý
Cách sắp đặt đóng vai trò cực kỳ quan trọng, và nó tác động đến diện tích và mức độ tiêu hao năng lượng của con chip

Mời các bạn tham khảo thêm một số thông tin liên quan tại GVN 360 như:

Nguồn: tom’s HARDWARE