ジャカルタ-大手チップ設計者であるNvidiaCorpは、3月27日月曜日に、人工知能(AI)を使用してチップ設計を改善する方法を説明する新しい調査を発表しました。チップ設計プロセスでは、トランジスタと呼ばれる数百億個の小さなスイッチを1つのシリコン上に配置して、動作するチップを作成する場所を決定します。
トランジスタの正確な配置は、チップのコスト、速度、および消費電力に大きな影響を与えます。チップ設計エンジニアは、シノプシス社やケイデンス・デザイン・システムズ社などの企業の複雑な設計ソフトウェアを使用して、トランジスタの配置を最適化します。
月曜日に、Nvidiaは、人工知能技術の組み合わせを使用して、トランジスタの大規模なグループを配置するためのより良い方法を見つけることができることを示す論文を発表しました。
この論文は、それ以来論争の対象となっているGoogleによるアルファベット社の2021年の論文を改善することを目的としています。Nvidiaの研究は、テキサス大学の研究者がいわゆる強化学習を使用して開発した既存の取り組みを取り入れ、その上に人工知能の第2層を追加して、さらに良い結果を得ることができました。
NvidiaのチーフサイエンティストであるBill Dally氏は、新世代のチップ製造技術のトランジスタあたりのコストが前世代よりも高くなっているため、チップ製造の改善が鈍化しているため、この作業は重要であると述べました。
これは、チップは常に安く、より速くなるというインテルコーポレーションの創設者ゴードンムーアによる有名な予測と矛盾します。「そのスケーラビリティから経済学はもう得られません」とロイターが引用したように、ダリーは言いました。「前進し、顧客により多くの価値を提供するために、私たちはより安価なトランジスタからそれを得ることはできません。デザインをもっとスマートにすることで、それを実現しなければなりません。」
The English, Chinese, Japanese, Arabic, and French versions are automatically generated by the AI. So there may still be inaccuracies in translating, please always see Indonesian as our main language. (system supported by DigitalSiber.id)
