Bill Dally, ingegnere capo della sezione ricerca e sviluppo di Nvidia, ha recentemente spiegato come l'azienda stia usando delle GPU per velocizzare e migliorare i processi di sviluppo e design delle sue nuove schede video.
Nello specifico, Nvidia sta usando la potenza di calcolo delle GPU per velocizzare e ottimizzare alcuni processi complessi (che di norma richiedono molto tempo) tramite machine learning (ML) e intelligenza artificiale (AI).
L'utilizzo di algoritmi AI/ML consente di ridurre i tempi di alcuni processi iterativi da tre ore a tre secondi. HPC Wire ha riassunto un'intervista rilasciata da Bill Dally nella quale si spiega come l'utilizzo di strumenti AI abbia accelerato e migliorato il processo di design delle GPU.
Dally ha indicato delle aree specifiche che possono trarre enormi benefici dall'utilizzo di algoritmi AI/ML. Tra queste troviamo la mappatura delle variazioni di tensione, la previsione della parassiticità, il posizionamento, i protocolli di routing e l'automazione della migrazione delle celle standard.
In occasione della conferenza Nvidia GTC del 2021, Dally ha posto l'accento sull'importanza dei processi AI già in utilizzati in cinque laboratori Nvidia. Ora sappiamo che l'AI si trova al centro di una serie di progetti che mirano a ridurre i tempi di sviluppo migliorando al contempo il design delle GPU Nvidia.
Rimane da capire se questi verranno utilizzati anche per lo sviluppo di componenti delle prossime GPU Lovelace prodotte con il nodo a 5nm di TSMC. Dalle parole di Dally si evince che alcune pratiche, come l'automazione della migrazione delle celle standard basata sui processi AI, siano già state impiegate per la transizione da 7nm a 5nm.
Fonte: Tom's Hardware
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