Компания Nvidia играет ключевую роль в прогрессе индустрии искусственного интеллекта, поэтому вполне закономерно, что корпорация сама активно внедряет подобные решения в свои внутренние бизнес-процессы. Как стало известно, разработчики активно задействуют алгоритмы машинного обучения на различных стадиях проектирования полупроводниковых изделий.
Подробностями внедрения инноваций поделился главный научный сотрудник Nvidia Билл Дэйли. В качестве наглядного примера он представил инструмент под названием Nvidia NB-Cell. Данное решение совершило настоящую революцию: если раньше для адаптации стандартной библиотеки ячеек под новый техпроцесс группе из восьми инженеров требовалось около 10 месяцев кропотливой работы, то теперь задача решается всего за одну ночь с помощью единственного графического процессора. При этом качество финального продукта зачастую даже выше, чем при ручном проектировании.
«Мы стремимся интегрировать ИИ во все звенья цепочки проектирования микрочипов, — отмечает Дэйли. — Перенос стандартных библиотек, включающих от 2500 до 3000 ячеек на каждый новый техпроцесс, был крайне трудоемким процессом, отнимавшим до 80 человеко-месяцев».
Разработанный специалистами Nvidia алгоритм на базе обучения с подкреплением — NB-Cell (текущие итерации 2.0 и 3.0) — кардинально изменил ситуацию. Помимо впечатляющей скорости, искусственный интеллект оптимизирует ячейки по критически важным параметрам: площади кристалла, энергопотреблению и задержкам сигнала. В конечном итоге характеристики ИИ-проектирования оказываются не просто сопоставимыми с человеческими, а зачастую превосходят их.
Подобный качественный скачок в производительности труда позволил снять серьезные технологические барьеры, обеспечив максимально оперативный переход на перспективные производственные стандарты.
Источник: iXBT
_large.png "На «Госуслугах» стал доступен бесплатный тренажёр для подготовки к ЕГЭ")
