Với việc áp dụng AI trong việc thiết kế, NVIDIA đã tiết lộ rằng việc tận dụng AI để tối ưu hóa và tăng tốc các thiết kế chip cho thế hệ tiếp theo với năng suất gấp 30 lần. Trong bài viết này, hãy cùng Tin Học Đại Việt tìm hiểu qua về việc ứng dụng AI của NVIDIA như thế nào.
NVIDIA Đang Sử Dụng AI Để Tăng Vọt Thiết Kế Chip & Hỗ Trợ Hiệu Suất, Mức Tiêu Thụ Điện Năng Và Tổng Chi Phí Trên Mỗi Chip
Trên blog của dev NVIDIA, các tác giả và dev Anthony Agnesina và Mark Ren đã đăng hướng dẫn kỹ thuật về cách Đặt Macro dựa trên DREAMplace tự động, hay AutoDMP, hỗ trợ thiết kế chip sử dụng GPU và AI. Một bài báo đi kèm (PDF), “AutoDMP: Automated DREAMPlace-based Macro Placement“đã được Agnesina và những người khác xuất bản một ngày trước đó cho Hội nghị chuyên đề quốc tế về thiết kế vật lý năm nay. Nghiên cứu của họ cho thấy AutoDMP có thể tối ưu hóa 2,7 triệu ô và 320 macro trong ba giờ bằng cách sử dụng NVIDIA DGX Station A100.
Quá trình AutoDMP sẽ được kết nối với một nền tảng được các nhà sản xuất chip sử dụng có tên là hệ thống Electronic Design Automation -Tự động hóa Thiết kế Điện tử (EDA). Cả hai hoạt động song song với nhau để tăng quy trình mà các hệ thống cũ hơn sẽ thực hiện, cố gắng xác định vị trí các khu vực cụ thể cho thiết kế ban đầu của CPU. Trong một trong những minh chứng về sức mạnh của AutoDMP, công cụ định vị đã tạo bố cục lõi 256 RSIC-V kết hợp 320 macro bộ nhớ và 2,7 triệu ô thông thường. Quá trình này đã tiết kiệm cho nhóm phát triển một lượng lớn thời gian bằng cách giải quyết thử thách trong khoảng 3 giờ.
Vị trí vĩ mô có tác động to lớn đến cảnh quan của chip, ảnh hưởng trực tiếp đến nhiều chỉ số thiết kế, chẳng hạn như diện tích và mức tiêu thụ điện năng. Do đó, việc cải thiện vị trí của các macro này là rất quan trọng để tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả của từng chip.
— Bài đăng trên blog của dev NVIDIA, “AutoDMP Optimizes Macro Placement for Chip Design with AI and GPUs”
Bằng cách sử dụng công cụ DREAMPlace để hỗ trợ macro và vị trí ô, hệ thống giải quyết các hạn chế bằng cách hình thành vấn đề dưới dạng bài toán tối ưu hóa độ dài dây. Từ đó tính toán các hạn chế để đưa ra giải pháp tối ưu. Cuối cùng, NVIDIA rất muốn xem “phương pháp mới này có thể mở khóa các kỹ thuật khám phá không gian thiết kế triển vọng mới như thế nào”.
NVIDIA đã tải AutoDMP lên GitHub dưới dạng một dự án mã nguồn mở để bất kỳ ai cũng có thể tự kiểm tra và sử dụng. Tuần trước, có thông tin cho rằng NVIDIA, phối hợp với TSMC, ASML và Synopsys, sẽ tập hợp kiến thức và nguồn lực chung của họ để tăng tốc quá trình sản xuất chip thế hệ tiếp theo bằng cách tối ưu hóa tới bốn mươi lần bằng cách sử dụng cuLitho hoặc kỹ thuật in thạch bản điện toán. Năm ngoái, Synopsys đã thiết kế một DSO.ai. một bộ công cụ tự trị, đã đạt mốc hơn một trăm băng từ thương mại sử dụng thiết kế AI của nó.
Theo wccftech.com
