ИИ помог NVIDIA сократить процесс проектирования микросхем с 10 месяцев до одной ночи

В NVIDIA заявили, что благодаря использованию ИИ сократили процесс проектирования микросхем с 10 месяцев до одной ночи.

Как отметил главный научный сотрудник NVIDIA Билл Дейли в разговоре с коллегой из Google Джеффом Дином в рамках GTC-2026, компания уже использует ИИ в нескольких этапах внутреннего проектирования микросхем. По словам Дейли, NVIDIA использует ИИ для анализа вариантов дизайна, работы с библиотеками стандартных ячеек, обработки ошибок и верификации. При этом он подчеркнул, что о полностью автономном проектировании микросхем говорить еще рано.

В качестве примера Дейли упомянул инструмент NVIDIA NB-Cell. Он пояснил, что перенос стандартной библиотеки ячеек в новый полупроводниковый техпроцесс ранее занимал у команды из 8 сотрудников около 10 месяцев. Однако инструмент на базе ИИ с подкреплением теперь выполняет эту работу за одну ночь на одном графическом процессоре. Полученные ячейки соответствуют или даже превосходят разработанные людьми по размеру, энергопотреблению и задержкам. 

Дейли подчеркнул, что из-за этого компания старается использовать ИИ везде, где это возможно. Он также упомянул еще один внутренний инструмент на базе искусственного интеллекта prefix RL, который решает давнюю проблему размещения этапов прогнозирования в цепочке прогнозирования переноса. Главный научный сотрудник NVIDIA заявил, что ИИ создает схемы, которые не смог бы придумать ни один человек. При этом ключевые характеристики улучшаются примерно на 20-30% по сравнению с проектами, разработанными людьми. 

Дейли уточнил, что NVIDIA использует внутренние модели LLM под названиями Chip Nemo и Bug Nemo, созданные на базе собственных разработок компании. Модели были улучшены на материалах NVIDIA, включая RTL-документацию и базу данных архитектур GPU, собранными за годы работы. 

Младшие инженеры могут спрашивать у LLM как работает тот или иной блок, вместо того, чтобы постоянно обращаться к старшим коллегам. Система также обобщает сообщения об ошибках и классифицирует их в соответствии с модулями или инженерами. 

Ранее мы писали, что Neural Texture Compression от NVIDIA сокращает VRAM с 6,5 ГБ до 970 МБ без потерь качества NVIDIA инвестирует рекордные $26 млрд в открытые ИИ-модели.

Источник: VideoCardz